Los métodos geofísicos para la predicción local de explosiones de roca se están desarrollando actualmente en dos líneas: mejorar el equipo de grabación y mejorar los métodos de procesamiento de datos. El progreso en el desarrollo de métodos de procesamiento está limitado por la falta de modelos pronósticos informativos que describan la condición del macizo rocoso, el proceso de fracturación del macizo rocoso y los fenómenos que pueden fundamentar la elección tanto de criterios como de parámetros de prueba de la condición del macizo rocoso y dar una estimación del tiempo restante hasta la manifestación de la presión de roca. En particular, a pesar de los logros en el diseño de hardware, los investigadores que utilizan el método seismoacústico para predecir explosiones de roca miden la actividad acústica o la capacidad energética de la dispersión de ondas elásticas después de una explosión provocada por el hombre y se enfrentan a la dependencia de los resultados de pronóstico en factores desestabilizadores. Para resolver este problema, aplicamos un enfoque informático y cinético a la predicción. En este artículo, discutimos los principios de selección de parámetros de prueba que son resistentes a factores desestabilizadores. Proponemos un modelo micromecánico de acumulación de fracturas en un bloque de macizo rocoso que refleja la dependencia de los parámetros de emisión acústica (EA) en el tiempo, lo que permite detectar la influencia de varios factores en los datos de pronóstico y filtrar las señales. También proponemos criterios y una metodología para la evaluación del riesgo de explosiones de roca. Los resultados fueron probados en el análisis de los fenómenos seismoacústicos causados por explosiones provocadas por el hombre en las minas Taimyrsky y Oktyabrsky en Norilsk. El artículo da ejemplos de uso de los criterios propuestos. La efectividad de su aplicación se compara con métodos tradicionales para evaluar los riesgos de explosiones de roca y evaluar los parámetros de tensión-deformación del macizo rocoso en términos de su ser informativos, estables y representativos mediante el procesamiento estadístico de datos experimentales.