臺大特色課程系列報導 - 法律學院 - 法律資料分析
傳統法學研究重視論證,以法律解釋方法分析特定議題或相關裁判,並提出建議。法規範本身以及法院裁判,作為人類社會的活動實踐,是一種訊息的紀錄。那麼是否可用研究資訊(information)的「資料分析」方法來研究法律或裁判呢?
法院裁判本身是一種「決策」,這個「決策」是由受過法學訓練的法官基於法規範而做出,理論上必然有一種高度共識做為其基礎。臺大法律學院教授黃詩淳使用資料分析方法來發掘、揭露法院裁判此種形式的法律資料(legal data)中有用的洞見(insights),探究法官決策的奧秘,進而與傳統的法學研究對話。例如使用「決策樹」演算法可看出,雖法律規定「父母離婚後,未成年子女親權酌定」的裁判,法官要審酌十餘項要件,但實際上僅其中三項就能預測94%的裁判結果。換言之,雖法律規定有諸多審酌事項,理論上這些項目「都很重要」,但資料分析方法能告訴我們這些項目具體起了多少作用。
在這個思路之下,「法律資料分析」課程將資訊科學的相關技術有系統地教授給法律專業的學生,不只有決策樹,也包含多元迴歸、相關等算法,甚至自然語言處理、深度學習、卷積神經網路(CNN)等。授課教師手把手幫助法律人「理解」資料科學,從自己的專業知識(domain knowledge)形成問題意識,接著寫程式從繁複的法律資料(裁判)中找到能回答這些問題的有意義「資訊」並加以處理,最後解釋結果,完成專題報告。同學們運用此方法從事過酒駕量刑、預防性羈押、婚外情/離婚慰撫金、國家賠償、違法調職、營業秘密等,不同領域的法律議題研究。這些具備跨領域知識的同學,已開始於法院、檢察署、律師事務所、民間企業等執業,將為法律實踐或法學研究注入新的思維。
資訊科學為法學增添更多的可能,隨著這幾年AI浪潮的興起,也為「法律資料分析」提供更多知識。同時,也有越來越多法律學院同仁開始使用這種方法,應用在刑法、商法、公法等不同領域。從而,「法律資料分析」從一個點變成一個面,在法學研究上開啟更多的可能性。
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