Анализ практики судопроизводства методами Науки о данных

В 2021 году НУЛ АДП начала научный проект по анализу данных фактического правоприменения в контексте процессуального судопроизводства на основе открытой базы судебных решений российских арбитражных судов.

Команда лаборатории применяет численные методы анализа к измеримым характеристикам практики правоприменения. Решаются задачи выявления внутренних связей, «естественной» кластеризации и классификации, анализа динамических характеристик сложных социальных систем.
В рамках исследования в НУЛ АДП решается актуальная проблема разработки методологии проведения прикладного исследования правоприменения с использованием методов Науки о данных.
Создаваемая программно-аналитическая платформа анализа практики судебного правоприменения методами науки о данных призвана дополнить и расширить экспертные оценки в исследуемой области. Тестируется возможность выявления методами Науки о данных новых содержательных сущностей, относящихся к практике судопроизводства, их взаимосвязей и изменений в динамике. Предполагается описание и интерпретация синтетических характеристик судопроизводства, таких как сезонная изменчивость судебной практики, с последующим их введением в понятийный аппарат прикладного правоведения.

Методологическая конструкция исследования

В большинстве междисциплинарных проектов крайне значимой задачей является построение «интерпретационного моста», который позволяет утилизировать информацию гуманитарной науки в анализе данных и, напротив, интерпретировать результаты численного анализа в контексте гуманитарного знания. В исследовании, проводимом НУЛ АДП, описанную методологическую нагрузку несет теория сложных систем. Спецификой проводимого прикладного правового исследования является рассмотрение социально-правовых структур и правоприменительных практик в контексте эволюционирующих сложных систем.

Структура исследования

В контексте теории сложных систем арбитражные суды рассматриваются как стохастические, слабодетерминированные, динамические (сложные) системы.

Применение анализа данных к арбитражному судопроизводству производится в виде работы с численными характеристиками с функционирования судов. Каждый суд, воспринимаемый как сложная система, получает входной поток данных - споры (дела), результатом функционирования системы является выходной поток данных - материалы рассмотренных дел. Многие свойства, характеристики исходных дел и результатов их рассмотрения являются измеримыми или, как минимум, классифицируемыми. Следовательно, можно говорить об измерениях сложной системы с точки зрения её функционирования.
С точки зрения Науки о данных базисом исследования являются временные ряды измерений параметров изучаемых систем. Одна из задач исследования – сформировать представляющие содержательную значимость и интерпретируемые композитные синтетические характеристики, позволяющие оценить деятельность изучаемых систем с новых позиций. Примерами таких характеристик могут служить «соотношение сил спорящих сторон», «сезонная компонента судебного производства» и другие. Формирование значимых характеристик осуществляется методами интеллектуального анализа данных (Data Mining).
Кроме того, в ходе анализа данных конструируются дескрипторы: конгломерации измерений, соответствующие всей информации о функционировании исследуемой системы на определённом временном промежутке. Временной ряд многомерных дескрипторов каждого суда характеризует всю деятельность системы. Дескрипторы представляют функционирование системы в целом целого, а не отдельные события. Анализ дескрипторов позволяет получать содержательные выводы о всей системе в целом, абстрагируясь от рассмотрения отдельных параметров, композитных характеристик или событий.

Вызовы исследования

Использование системной аналитики позволяет осуществить встраивание анализа данных в контекст исследования практики правоприменения. В то же время теория сложных систем не только создает «понятийный мост» между Наукой о данных и Правоведением. Системный анализ утверждает, что динамические стохастические незамкнутые системы, к классу которых относятся социальные структуры, обладают свойством нередуцируемости, что не позволяет их адекватно описать с помощью упрощенных моделей. Кроме того, практика изучения сложных систем позволяет предсказать особенности их функционирования, такие как:

• недетерминированность;
• эмерджентность;
• стресс–реакции;
• конвергентность и адаптивность.

Такие особенности накладывают существенные ограничения на спектр релевантных методов анализа.
Современные методы Науки о данных  позволяют проводить анализ «цифрового образа» судопроизводства с сохранением максимальной информативности математической модели, во всем многообразии и динамике характеристик сложной системы.

В проведении численного анализа сложных систем НУЛ АДП опирается на сотрудничество с лабораторией моделирования и управления сложными системами Факультета компьютерных наук.