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Normative decision analysis in forensic science
No full textThis paper focuses on the normative analysis – in the sense of the classic decision-theoretic formulation – of decision problems that arise in con- nection with forensic expert reporting. We distinguish this analytical account from other common types of decision analyses, such as descriptive approaches. While decision theory is, since several decades, an extensively discussed topic in legal literature, its use in forensic science is more recent, and with an em- phasis on goals such as the analysis of the logical structure of forensic ex- pert conclusions regarding, for example, propositions of common source of evidential and known materials. Typical examples are so-called identification (or, individualization) decisions, especially categorical conclusions according to which fingermarks (or stains of biological nature, handwriting, etc.) come from a particular a person of interest. We will present and compare ways of stating forensic identification decisions in decision-theoretic terms and explain their underlying rationale. In particular, we will emphasize the importance of viewing this analysis as normative in the sense of providing a reflective rather than a prescriptive reference point against which people in charge of forensic identification decisions may compare their otherwise (possibly) intuitive and informal reasoning, before acting. Normative decision analysis in forensic sci- ence thus provides a vector through which current practice can be articulated, scrutinized and rethought
A probabilistic graphical model for assessing equivocal evidence
Full text linkThe Bayes' theorem can be generalized to account for uncertainty on reported evidence. This has an impact on the value of the evidence, making the computation of the Bayes factor more demanding, as discussed by . Probabilistic graphical models can however represent a suitable tool to assist the scientist in their evaluative task. A Bayesian network is proposed to deal with equivocal evidence and its use is illustrated through examples
Coherently updating degrees of belief: Radical probabilism, the generalization of Bayes’ Theorem and its consequences on evidence evaluation
Full text linkThe Bayesian perspective is based on conditioning related to reported evidence that is considered to be certain. What is called ‘Radical Probabilism’ replaces such an extreme view by introducing uncertainty on the reported evidence. How can such equivocal evidence be used in further infer- ences about a main hypothesis? The theoretical ground is introduced with the aim of offering to the readership an explanation for the generalization of the Bayes’ Theorem. This extension—that con- siders uncertainty related to the reporting of evidence—also has an impact on the assessment of the value of evidence through the Bayes’ factor. A generalization for such a logical measure of the evidence is also presented and justified
Evidence, probability and relative plausibility
No full textA comparison is made between probability and relative plausibility as approaches for the interpretation of evidence. It is argued that a probabilistic approach is capable of answering the criticisms of the proponents of relative plausibility. It is also shown that a probabilistic approach can answer the problem of overlapping where there is evidence that each side claims supports its theory of what happened
A formal approach to qualifying and quantifying the ‘goodness’ of forensic identification decisions
Full text linkIn this article, we review and analyse common understandings of the degree to which forensic inference of source—also called identification or individualization—can be approached with statistics and is referred to, increasingly often, as a decision. We also consider this topic from the strongly empirical perspective of PCAST (2016) in its recent review of forensic science practice. We will point out why and how these views of forensic identification as a decision, and empirical approaches to it (namely experiments by multiple experts under controlled conditions), provide only descriptive measures of expert performance and of general scientific validity regarding particular forensic branches (e.g. fin- germark examination). Although relevant to help assess whether the identification practice of a given forensic field can be trusted, these empirical accounts do not address the separate question of what ought to be a sensible, or ‘good’ in some sense, (identification-)decision to make in a particular case. The latter question, as we will argue, requires additional considerations, such as decision-making goals. We will point out that a formal approach to qualifying and quantifying the relative merit of competing forensic decisions can be considered within an extended view of statistics in which data analysis and inference are a necessary but not sufficient preliminary
Dynamic signatures: A review of dynamic feature variation and forensic methodology
No full textThis article focuses on dynamic signatures and their features. It provides a detailed and critical review of dynamic feature variations and circumstantial parameters affecting dynamic signatures. The state of the art summarizes available knowledge, meant to assist the forensic practitioner in cases presenting extraordinary writing conditions. The studied parameters include hardware-related issues, aging and the influence of time, as well as physical and mental states of the writer. Some parameters, such as drug and alcohol abuse or medication, have very strong effects on handwriting and signature dynamics. Other conditions such as the writer’s posture and fatigue have been found to affect feature variation less severely.
The need for further research about the influence of these parameters, as well as handwriting dynamics in general is highlighted. These factors are relevant to the examiner in the assessment of the probative value of the reported features. Additionally, methodology for forensic examination of dynamic signatures is discussed. Available methodology and procedures are reviewed, while pointing out major technical and methodological advances in the field of forensic handwriting examination. The need for sharing the best practice manuals, standard operating procedures and methodologies to favor further progress is accentuated
Prova genetica del DNA e risultati dissonanti: come valutare congiuntamente gli elementi scientifici di prova
No full textLa probabilità e l'approccio Bayesiano per la coerente interpretazione delle prove scientifiche
No full textTutti gli attori del sistema giudiziario si trovano quotidianamente di fronte alla necessità di operare in condizioni di incertezza. Si prenda, a titolo di esempio,
la fase di valutazione della prova detta ‘scientifica’, la necessità della sua corretta integrazione con le altre informazioni pertinenti, o la quantificazione del valore da accordare alle ipotesi d’interesse per la Corte. Oppure, in fase investigativa, si consideri il ruolo che i risultati di analisi di laboratorio possono fornire per suggerire una pista d’inchiesta. Questo capitolo mette l’accento sull’inevitabilità dell’incertezza, sia per le scienze forensi che per quelle giuridiche, e sulla necessità di fare riferimento alla probabilità in quanto metrica coerente per la sua quantificazione e gestione. Il metodo di ragionamento probabilistico è presentato in dettaglio anche attraverso una serie di esempi che fanno riferimento alla gestione della prova genetica del DNA e di altre tracce, compresa l’informazione ottenuta tramite tecniche di Intelligenza Artificiale (AI). Sono inoltre riportati e illustrati i principali errori di interpretazione commessi dai periti. Un altro aspetto di forte interesse è rappresentato dalla gestione congiunta di più evidenze, che si traduce inevitabilmente in una crescente difficoltà in termini di calcolo delle probabilità. A talfine, il capitolo include la presentazione dei modelli grafici probabilistici, che rappresentano un metodo di ragionamento formale idoneo ad assistere sia gli scienziati forensi che i giudici nella gestione della complessità derivante da legami di dipenden- za che possono esistere tra diverse evidenze. È d’avviso degli autori, che il giurista moderno dovrebbe avere almeno una formazione di base su queste tematiche, ed in particolare di elementi di calcolo delle probabilità, al fine di essere più consapevole e attento rispetto alla gestione e all’interpretazione dell’incertezza e potersi in questo modo fare garante di un corretto e trasparente uso della prova scientifica
La probabilità come strumento per una coerente valutazione della prova scientifica
No full textTutti gli attori del sistema giudiziario si trovano quotidianamente di fronte alla necessità di operare in condizioni di incertezza. Si prenda, a titolo di esempio, la fase di valutazione della prova scientifica, la necessità della sua corretta integrazione con le altre informazioni pertinenti, o la quantificazione del valore da accordare alle ipotesi d'interesse per la Corte.
Questo capitolo mette l'accento sull'inevitabilità dell'incertezza, sia per le scienze forensi che per quelle giuridiche, e sulla necessità di fare riferimento alla probabilità in quanto metrica coerente per la sua quantificazione e gestione. Il metodo di ragionamento probabilistico è presentato in dettaglio anche attraverso una serie di esempi che fanno riferimento alla gestione della prova genetica del DNA. sono inoltre riportati e illustrati i principali errori di interpretazione commessi dai periti. Un altro aspetto di forte interesse è rappresentato dalla gestione congiunta di più evidenze, che si traduce inevitabilmente in una crescente difficoltà in termini di calcolo delle probabilità. A tal fine, il capitolo include la presentazione dei modelli grafici probabilistici, che rappresentano un metodo di ragionamento formale idoneo ad assistere sia gli scienziati forensi che i giudici nella gestione della complessità derivante da legami di dipendenza che possono esistere tra diverse evidenze. È d'avviso degli autori, che il giurista moderno dovrebbe avere almeno una formazione di base su queste tematiche, ed in particolare in termini di probabitità, al fine di essere più consapevole e attento rispetto alla gestione e all'interpretazione dell'incertezza
The principle of total evidence reprised
Full text linkThe Principle of Total Evidence, postulated by Carnap in 1947, implies that to achieve the best assignation of a probability, all available information should be considered, subject to cost. For the evaluation of evidence, it is important that the best assignation of probability be made. The benefits of such an assignation are shown to be an increase in the expected utility of any decision made, a decrease in an expectation of an error of an inference that might be made and an increase in the expected weight of evidence for the correct hypothesis. A practical illustration is given with reference to a recent Italian case
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