TFL Vsebine / Revija Pravnik

3

Le redkokatera panoga razpolaga, proizvede in analizira tako količino vsebinsko raznovrstnih podatkov kot pravo. V zadnjem desetletju smo priča pospešeni digitalizaciji različnih pravnih virov. Digitalizacija ni le omogočila in skrajšala dostopnega časa do pravno pomembnih informacij, temveč je razširila tudi krog njenih uporabnikov. Omogočila je pospešen razvoj interdisciplinarne panoge, imenovane pravna analitika. Pravna analitika je znanstvena veda, ki proučuje značilnosti v podatkih, povezave med podatki in njihove vzorce v različnih pravnih virih. Ukvarja se s specifično naravo podatkov v pravu in proučuje metode njihove analize. Pravna analitika je tesno povezana s področjem računalništva in informatike na eni strani ter teorijo pravne argumentacije na drugi. Opisano podatkovno modeliranje, kjer s pomočjo računalniške analize povezav v množici pravnih podatkov odkrivamo zakonitosti z namenom rešitve v sistemu neznanih primerov, imenujemo strojno učenje. Namen različnih metod računalniško podprte podatkovne analize je pridobivanje strukturiranih informacij, potrebnih bodisi za nadaljnjo uporabo bodisi za končno rešitev posameznega pravnega problema. Cilj obdelave podatkov je lahko vsebinska rešitev pravnega problema (na primer napovedovanje izida sodnega postopka), lahko pa tudi poenostavitev različnih pravnih postopkov (na primer pridobitev elektronskega zemljiškoknjižnega izpiska na portalu e-Sodstvo). Kljub temu vsaka obdelava podatkov še ne pomeni strojnega učenja.

Hardly any field of expertise possess, produces and analyses such amount of content diverse information as law. In the past decade, we have witnessed accelerated digitalisation of different legal sources. Not only that digitalisation enabled and shortened access time to increased range of its users, but it also enabled exponential development of interdisciplinary legal field called legal analytics. As a scientific discipline, legal analytics studies data patterns, data connections and data relations among various legal sources. Legal analytics deals with specific nature of legal data and examines methods of legal data analysis. Moreover, legal analytics is tightly connected with computer science on one the hand and legal argumentation theory on the other. Described data analysis, where machines provide computational examination of data which aims to uncover data connections in large data sets with purpose to solve unknown cases is called machine learning. The purpose of divergent computational supported data analysis is to obtain data structures either for further data management (interim solution) or final contribution to certain legal solution. The utmost goal of such legal data analysis is either content based legal solution (e.g. predicting court decisions) or legal process optimisation (e.g. acquiring electronic statement from land registry). In the first part of the article, the author explains basic elements of machine learning, followed by the part dealing with practical aspects of machine supported legal problem-solving.

Introduction to Machine Learning as an Instrument for Solving Legal Problems