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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