Kulcsszavak
Hogyan kell idézni
Absztrakt
Cél: A háromrészes tanulmány harmadik részének célja, hogy magyar nyelven, konkrét példákon keresztül bemutassa a bűncselekményekkel kapcsolatba hozható biológiai anyagmaradványok (köztük a DNS) cselekvési szintű vizsgálatát szolgáló Bayes-hálózatanalízis alapelveit.
Módszertan: A tanulmány készítéséhez a nemzetközi szakirodalmat és szakmai ajánlásokat vetette össze a szerző, illetve Bayes-hálózatanalíziseket végzett el.
Megállapítások: A bűnügyekben vizsgált anyagmaradványok cselekvési szintű igazságügyi valószínűsítő értékelésének egy kiváló módszere a Bayes-hálózatanalízis. A Bayes-hálózat (BH) valószínűségi változókat és azok feltételes függőségeit tartalmazó, irányított körmentes gráf. A gráf dolgok (csomópontok, csúcsok) és rajtuk értelmezett összeköttetések (élek) halmaza. A BH irányítottsága teljesen megfelel a forenzikus cselekvési szintű elemzésekben is a vizsgálatok fókuszába kerülő ok → okozat, hatás → következmény (ti. cselekvés → anyagtranszfer) függőségeknek. A BH körmentes, azaz az állításokat, elemzett cselekvéseket, az azokhoz tartozó anyagtranszfer (TPPR) eseményeket és a szakértői vizsgálati eredményeket reprezentáló csomópontok egyirányú láncolata egyetlen csomópontba sem térhet vissza. Ez tökéletesen modellezi az anyagmaradványok változásának térbeli és időbeli dinamikáját, amely soha nem térhet vissza a kiinduláskori állapotban és időben a kezdőpontra. Minden csomópont állapotát és azok valószínűségét a hozzájuk közvetlenük kapcsolódó szülő csomópont(ok) (például DNS-transzfer) állapota és valószínűsége befolyásolja. A szakértői vizsgálati eredménynek a vád és a védelem cselekvési szintű állítására vonatkozó valószínűségei (likelihood) a BH összes csomópontjának valószínűségéből kalkulálható. Egy ausztráliai és egy magyarországi bűnügyben elvégzett Bayes-hálózatanalízissel bemutatásra kerül, hogy a módszer hogyan segítheti az igazságszolgáltatás munkáját a genetikai szakértői eredmények bizonyító erejének statisztikai megbecsülésével, cselekvési szinten is.
Érték: Magyar nyelven a szerző elsőként mutatja be ezt a szakterületet az igazságszolgáltatás szereplőinek, megteremtve a szakmai hátteret és nyelvezetet a magyarországi alkalmazásban. A szerző tudomása szerint cselekvési szintű igazságügyi genetikai Bayes-hálózatanalízis magyarországi bűnügy kapcsán most először kerül publikálásra.
Hivatkozások
Cook, R., Evett, I. W., Jackson, G., Jones, P. J., Lambert, J. A. (1998). A model for case assessment and interpretation. Sci Justice., 38(3), 151–6. https://doi.org/10.1016/s1355-0306(98)72099-4
Daly, D. J., Murphy, C., McDermott, S. D. (2012). The transfer of touch DNA from hands to glass, fabric and wood. Forensic Science International: Genetics, 6(1), 41–46. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2010.12.016
Dobos, Á., Dudás-Boda, E., Füredi, S., Heinrich, A., Kormos, Z., Mátrai N.,
Pamzsav H., Tapasztó A. (2024). Genetikai Szakértői Intézet. In Forenzikus Füzetek 2. A Nemzeti Szakértői és Kutató Központ jelene és jövőképe II. (pp. 28–56). https://nszkk.gov.hu/content/forenzikus_fuzetek/ff-2024-2szam-full.pdf
Fullár, A., Kutnyánszky, V., Leiner, N. (2020). Identification of burglars using foil impressioning based on tool marks and DNA evidence. Forensic Sci Int., 316, 110524. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2020.110524
Füredi S. (2023). A nyomhordozók és emberi eredetű biológiai anyagmaradványok típusai és genetikai vizsgálatának jelentősége a magyarországi büntető- és közigazgatási eljárásokban – Esetleírások. (2023). Belügyi Szemle, 71(12), 2179–2196. https://doi.org/10.38146/BSZ.2023.12.4
Füredi S. (2024). A magyarországi bűnügyi DNS-profil nyilvántartás találatkeresési módszerének fejlesztése. Rendőrségi Tanulmányok 7 (Különszám), 3-77. http://dx.doi.org/10.53304/RT.2024.ksz.01
Füredi S. (2026a). A biológiai anyagmaradványok cselekvési szintű vizsgálata bűnügyekben I. - A DNS-azonosítás szintet lép. Belügyi Szemle, 74(4), 909-949. https://doi.org/10.38146/bsz-ajia-ajia.2026.v74.i4.pp909-949
Füredi S. (2026b). A biológiai anyagmaradványok cselekvési szintű vizsgálata bűnügyekben II. - A DNS-transzfer. Belügyi Szemle, 74(5), 1331-1368. https://doi.org/10.38146/bsz-ajia.2026.v74.i5.pp1331-1368
Gill, P., Hicks, T., Butler, J. M., Connolly, E., Gusmão, L., Kokshoorn, B., Morling, N., van Oorschot, R. A. H., Parson, W., Prinz, M., Schneider, P. M., Sijen T., & Taylor, D. (2020). DNA commission of the International society for forensic genetics: Assessing the value of forensic biological evidence - Guidelines highlighting the importance of propositions. Part II: Evaluation of biological traces considering activity level propositions. Forensic Science International: Genetics, 44, 102186. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2019.102186
Gill, P., Fonneløp, A., E., Hicks, T., X Xenophontos, S., Cariolou, M., van Oorschot, R., Buckel, I., Sukser, V., Papić, S., Merkaš, S., Kostic, A., Pereira, A. M., Teutsch, C., Forsberg, C., Haas, C., Petkovski, E., Hass, F., Masek, J., Stosic, J., Lee, J. S., Syn C. K-C, Groombridge, L., Trimborn, M., Hadjivassiliou, M., Breathnach, M., Novackova, J., Parson, W., Hatzer-Grubwieser, P., Pietikäinen, S., Joas, S., Willuweit, S., Grethe, S., Milićević, T., Hasselqvist, T., Kallupurackal, V., Stenzl, V., Jansson, S., Glocker, I., Brunck, S., Nyhagen, K., Lingelem, A. B. D., Autere, H., Thornbury, D., Pedersen, N., Fox, S., Moore, D., Escott, G., Petersen, C. B., Larsen, H. J., Giles, R., Allen, P. S., Prieto, L., Ramirez, E., de Yuso, I. M., Bastisch, I. (2025a). The ReAct project: Analysis of data from 23 different laboratories to characterise DNA recovery given two sets of activity level propositions. Forensic Science International: Genetics, 76, 103222. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2025.103222
Gill, P., Hicks, T., Kokshoorn, B., van Oorschot, R. A. H., Taylor D., Parson, W. (2026). Minimum FSI: Genetics requirements for publishing data on DNA transfer and recovery, given activities. Forensic Science International: Genetics, 80, 103330. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2025.103330
Gosch, A., Courts, C. (2019). On DNA transfer: The lack and difficulty of systematic research and how to do it better. Forensic Science International: Genetics, 40, 24–36. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2019.01.012
Kloosterman, A., Sjerps, M., Quak, A. (2014). Error rates in forensic DNA analysis: Definition, numbers, impact and communication. Forensic Science International: Genetics, 12, 77–85. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2014.04.014
Orbán J. (2013). A Bayes-hálók rendészeti alkalmazhatóságának vizsgálata. Pécsi Határőr Tudományos Közlemények, XIV., 379–386. https://www.pecshor.hu/periodika/XIV/orbanj.pdf
Orbán J. (2014). Kriminalisztikai valószínűségi becslés Bayes-hálókkal. Magyar Rendészet, 14(4), 115–130. https://folyoirat.ludovika.hu/index.php/magyrend/article/view/3909/3167
Orbán J. (2015). A felderítés és a nyomozás támogatása bayesi módszerekkel. Pécsi Határőr Tudományos Közlemények, XVI., 169–174. https://www.pecshor.hu/periodika/XVI/orban.pdf
Orbán J. (2018). Bayes-hálók a bűnügyekben. PhD értekezés. Pécsi Tudományegyetem Állam- és Jogtudományi Karának Doktori Iskolája. https://pea.lib.pte.hu/server/api/core/bitstreams/5f6e0a6b-29cb-43af-bcce-c99fd1ce58ca/content
Orbán J. (2019). Vélelmek bizonyosságának növelése a büntetőeljárásban. Útkeresés a Bayes módszerben rejlő lehetőségek használata felé az Alaptörvény XXVI. cikkére figyelemmel. Szegedi Tudományegyetem. https://acta.bibl.u-szeged.hu/71311/1/szegedi_jogasz_doktorandusz_konf_002_235-245.pdf
Orbán J. (2022) Bayesian Networks in Law Enforcement. Belügyi Tudományos Tanács. https://bm-tt.hu/wp-content/uploads/2022/02/OrbanJ_Security_Challenges_in_the_21st_Century_web-42.pdf
Petrétei D. (2023). A szakértői „üzemmódok”. Pécsi Határőr Tudományos Közlemények. XXV. Pécs, 301–308. https://pecshor.hu/periodika/XXV/Petretei_David.pdf
Szkuta, B., Ansell, R., Boiso, L., Connolly, E., Kloosterman, A. D., Kokshoorn, B., McKenna, L. G., Steensma, K., van Oorschot, R. A. H. (2019). Assessment of the transfer, persistence, prevalence and recovery of DNA traces from clothing: An inter-laboratory study on worn upper garments. Forensic Science International: Genetics, 42, 56–68. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2019.06.011
Taylor, D. (2016). The evaluation of exclusionary DNA results: a discussion of issues in R v. Drummond. Law, Probability and Risk, 15(3), 175–197. https://doi.org/10.1093/lpr/mgw004
Taylor, D., Biedermann, A., Hicks, T, Champod, & C. (2018). A template for constructing Bayesian networks in forensic biology cases when considering activity level propositions. Forensic Science International: Genetics, 33, 136–146. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2017.12.006
Taylor, D. & Kokshoorn, B. (2023). Forensic DNA Trace Evidence Interpretation: Activity Level Propositions and Likelihood Ratios (1st ed.). CRC Press. https://doi.org/10.4324/9781003273189
Taylor, D., Volgin, L., Gill, P., Kokshoorn, B. (2025). Accounting for inter-laboratory DNA recovery data variability when performing evaluations given activities. Forensic Science International: Genetics, 78, 103283. https://doi.org/10.1016/j.fsigen.2025.103283
Vink, M., de Koeijer, J. A., Sjerps, M. J. (2024) A template Bayesian network for combining forensic evidence on an item with an uncertain relation to the disputed activities. Forensic Science International: Synergy (9), 100546. https://doi.org/10.1016/j.fsisyn.2024.100546
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Copyright (c) 2026 Belügyi Szemle