Многие почерковедческие дисциплины основаны на анализе признаков почерка. Прежде всего, разумеется, психология почерка. Некоторые приложения в медицинской и психологической диагностике. Криминалисты и судебные почерковеды тоже изучают признаки почерка, но большее внимание они уделяют все-таки материальным данным самого документа.
Анализируя почерк, эксперты оперируют большим числом признаков. Совокупность их значений не только однозначно характеризует конкретный почерк, но и отличает его от других. Двух одинаковых почерков, как и двух одинаковых людей, не существует. Поэтому и двух абсолютно равных наборов признаков почерка также нет. Мы уже приводили иллюстративные выкладки в начале книги. В базе данных HSDetect содержится около 200 признаков почерка и около 700 их значений. Чтобы в них не потеряться, признаки нужно классифицировать. Систематизация — ключ к успеху и новым результатам в эмпирических дисциплинах.
За время существования научного анализа почерка специалисты по-разному подходили к описанию признаков, главным образом используя традицию и здравый смысл. Существуют и опыты создания более строгих классификаций. Известны, например, работы Теуда Валлнера и его коллег (Wallner, Joos, Gosemarker), Бернарда Виттлиха, Анжелики Сайбт (Seibt). Наша цель — довести классификацию признаков почерка до «логического совершенства» и максимально формализовать. Это соответствует требованиям к системе, которые мы сформулировали в предыдущей главе. При этом мы не стремимся «изобретать колесо» еще раз. Классификация, используемая в HSDetect, также строится во многом на общепринятом, интуитивном и ясном подходе. Однако группировка признаков в ней более формальна. Она основана не только на здравом смысле, но и на четких правилах. Мы стремимся добиться абсолютной четкости и однозначности при максимально разумной полноте информации.
Признаки почерка в системе HSDetect представляют собой иерархию. Она включает четыре уровня. Ее структура на примере небольшого фрагмента представлена на рисунке 4.2.
Категории — отражают основные пласты почерка. Например, форму, динамику, организацию.
Группы признаков — объединяют признаки в рамках определенной категории. Как правило, они связаны также и с определенной локализацией признаков. К категории Форма среди других относятся, например, группы признаков Овалы, Верхняя зона букв, Нижняя зона букв. К категории Организация относятся, в частности, группы Размер букв, Расстояния, Абзацы, Поля.
Признаки почерка — отражают основные понятия анализа почерка. Их определено в системе HSDetect, как мы уже отмечали, около 200. К группе Поля, например, относятся следующие 8 признаков:
- Ширина полей
- Равномерность полей
- Ширина левого поля
- Форма левого поля
- Верхнее поле
- Нижнее поле
- Ширина правого поля
- Форма правого поля
А группа Соединения включает 4 признака:
- Связность почерка
- Соединение слов
- Форма соединений
- Особенности соединений
Значения признаков — конкретное содержание характеристики почерка. Так, приведенный выше признак Связность почерка может принимать 3 значения:
- Связный почерк
- Несвязный почерк
- Частично-связный почерк
А признак Форма соединений может принимать уже 8 значений:
- Аркообразные (дугообразные) соединения
- Гирляндообразные соединения
- Угловатые соединения
- Нитевидные соединения
- Двойные дуги
- Волнообразные соединения
- Прямые линии
- Непостоянные, изменяющиеся соединения
Иерархичность системы признаков требует, чтобы каждое значение относилось строго к одному признаку, каждый признак — только к одной группе, а каждая группа — к одной категории. Ниже мы рассмотрим все категории, группы признаков, признаки и их значения, которыми оперирует, в частности, система HSDetect.
Безусловно, даже в рамках четырехуровневой системы можно по-разному группировать признаки почерка. Например, возьмем увеличивающийся наклон букв к концу слов. Одни специалисты отнесут его к наклону, другие — к способам написания слов, третьи — к признакам, которые изменяются в тексте. И сами признаки далеко не всегда одинаково определяются или интерпретируются. Это, как уже говорилось, одна из основных внутренних проблем анализа почерка. Наша задача — сделать определение и группирование признаков почерка однозначным, последовательным и методически корректным. Чтобы добиться этого, при формировании базы данных системы HSDetect в основу был поставлен ряд формальных правил. Они приведены ниже.
Правило первое — обобщенность
В базу данных включены признаки, с которыми работают исследователи почерка, представляющие различные школы. Учитывались профессиональные публикации, выпущенные в России, Германии, Швейцарии, Франции, США, Англии, Италии, Израиле, Швеции и других странах. Следует сказать, что традиции школы и до настоящего времени оказывают достаточно сильное влияние. Например, графологи Германии практически без исключения следуют принципам, заложенным Людвигом Клагесом. А в Италии безоговорочно берут за основу подход своего «гуру» Жироламо Моретти. Когда мы консолидируем различные источники, определенный консенсус должен существовать. И совсем экзотические признаки почерка, которые встречаются исключительно редко или плохо определяются, включать нецелесообразно. Хотя, с другой стороны, нельзя забывать, что такого рода особенности могут быть иногда полезны, скажем, для криминалистов.
Правило второе — ясность
Признаки должны однозначно определяться и описываться. Поэтому такие характеристики почерка, как живой, динамичный, осторожный, сдержанный, пустой, холодный, которые отдельные специалисты могут видеть (или, точнее, чувствовать), но не в состоянии определить, не включены в базу данных. Возможно, у них есть право на существование в субъективных оценках, но никак не в системе, нацеленной на предельную объективность.
Правило третье — гранулярность
Признаки и характеристики должны быть простыми, а не являться комбинацией нескольких других. Каждый должен обозначать лишь одно определенное свойство почерка. Приведем примеры из графологии. Первый — широкие буквы при прямом почерке или левом наклоне. Второй — буквы в словах не соединены при маленьком их размере. Оба признака отражают комбинацию двух черт почерка. В первом случае это ширина букв и наклон. Во втором — размер букв и слитность написания. Так как черты совершенно разные, то обе приведенные характеристики не включены в базу данных. Но пять исходных характеристик, относящихся при этом к разным признакам, а именно большая ширина букв, левый наклон, прямой почерк, раздельное написание букв в словах и маленький размер букв, включены.
На комбинированную характеристику похож, но принципиально отличается от нее случай сложного признака. Он описывает одну черту почерка. Например, угловатый верх при округлой нижней части букв. Здесь рассматривается характеристика только формы букв. То есть несколько значений одного и того же признака. Поэтому он имеет самостоятельную интерпретацию и добавлен в базу данных.
Правило четвертое — однородность
Помимо места в иерархической системе классификации, каждый признак и каждое значение признака обладают еще целым рядом характеристик. Мы их подробно рассмотрим ниже.
Например, признаки могут быть общими и локальными. Общие признаки относятся ко всему почерку. Скажем, Размер букв, Форма букв или Ведение строк. Локальные признаки указывают на особенности отдельных элементов. Это может быть форма начальных букв (не всех букв) или особенности нижней зоны. Другой пример дополнительной характеристики — это разделение признаков на измеряемые и оцениваемые. К первым мы можем отнести размер букв или расстояния между строками. Ко вторым — форму букв. Однородность означает, что только значения с одинаковыми характеристиками объединяются в признак.
Правило пятое — локальность
Общие признаки включают значения, описывающие почерк в целом. Если значение отражает особенность почерка, встречающуюся только в определенном месте, то она относится к локальному признаку. Например, значение Сильный нажим принадлежит общему признаку Нажим. А Сильный нажим в нижней зоне — признаку Особенности нижней зоны. Аналогично, когда значение отражает особенность написания конкретной буквы, оно относится к признакам данной буквы. Если же оно встречается хотя бы у двух букв, то оно попадает к другому признаку. Закрытость овалов, которая характерна главным образом для букв «а», «о» и «д», является значением признака Овалы. А написание вертикального штриха в букве «а» отдельно от овала относится уже к признаку самой буквы «а». Признак, а часто и группа объединяют значения, которые имеют одинаковую локальность.
Даже при строгом следовании приведенным правилам возникают неоднозначные ситуации. Например, тот же размер букв. Почему недостаточно выделить, скажем, два значения — большой и маленький почерк? Почему мы говорим еще о среднем, очень большом, экстремально маленьком? Может быть, наоборот, подобных градаций следует ввести больше? Здесь вступает в силу целесообразность или здравый смысл. Мы вынуждены несколько отойти от принципа рассмотрения признаков почерка независимо от их дальнейшего приложения. Для размера, например, мы руководствуемся тем, что в графологии именно 6 введенных значений, включая переменный размер, имеют различную психологическую интерпретацию. Графологи по-разному объясняют большой и очень большой почерки, маленький и экстремально маленький размеры. Но более подробную градацию они не используют. Поэтому и мы от нее отказываемся.
Основной источник информации о признаках почерка — публикации различных авторов. Цель состоит не в том, чтобы просто объединить в одну базу данных все признаки, которые так или иначе где-то упоминались. Простая эклектическая сумма не имеет смысла. Она не много даст для формализации. Мы уже говорили, что разные авторы структурируют признаки почерка по-разному, часто используют разные названия для одного и того же понятия. Распознать все эти ловушки — задача далеко не тривиальная. Была проделана большая аналитическая работа по формированию однозначного набора признаков почерка. Большая часть того, что представлено в рассмотренных публикациях, включена в базу данных. Но не все встретившиеся признаки почерка были добавлены в базу данных. И не все в том виде, в котором они встречаются в исходной публикации. Графически наш результат можно представить следующим образом (рис. 4.3).
Включенные в базу признаки почерка охватывают полностью одни источники и на 90—95 процентов другие. Не забудем, что HSDetect — это открытая система. В любой момент она может быть пополнена новой информацией, а данные, оказавшиеся неадекватными, могут быть из нее удалены.