Rechtsforschung voranbringen: Methoden für die Rechtsprechungsanalyse kombinieren

Da rechtliche Datenbanken wachsen, brauchen Forscher bessere Möglichkeiten, die riesigen Mengen an Rechtsprechung zu verwalten. Diese Studie schaut sich Entscheidungen des Europäischen Gerichtshofs für Menschenrechte (EGMR) an, die das Recht auf Privatsphäre und Familienleben betreffen. Wir verwenden zwei Methoden, Topic Modeling und Zitationsnetzwerkanalyse, um Rechtsprechung nach Themen zu organisieren und zu finden, wie sich Fälle gegenseitig beziehen. Ausserdem prüfen wir, ob die Kombination dieser Methoden bessere Ergebnisse liefert als die Nutzung nur einer.

#Die Bedeutung der Rechtsprechung

Rechtsprechung ist entscheidend für die Rechtsforschung, besonders wenn es um Menschenrechte geht. Menschenrechtsgesetze, wie die im Europäischen Übereinkommen über Menschenrechte (EMRK), entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter. Zum Beispiel hat sich unser Verständnis von "Korrespondenz" durch die Technologie verändert. Das bedeutet, dass Jurawissenschaftler auf etablierte Rechtsprechung internationaler Gerichte angewiesen sind, um diese Rechte zu interpretieren.

Aber die schiere Menge an Rechtsprechung macht es für Forscher schwierig, relevante Fälle zu finden. Hier können computergestützte Methoden, wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, helfen. Diese Methoden haben sich in vielen Bereichen, einschliesslich Sozialwissenschaften und Informatik, als effektiv erwiesen.

#Was sind Topic Modeling und Zitationsnetzwerkanalyse?

Topic Modeling ist eine Technik, die verwendet wird, um gemeinsame Themen in einer Sammlung von Dokumenten zu identifizieren. Indem verwandte Wörter gruppiert werden, hebt sie zugrunde liegende Themen hervor. Zum Beispiel in mietrechtlichen Fällen könnten Wörter wie "Zwangsräumung", "Vermieter" und "Mieter" gemeinsam auftauchen.

Die Zitationsnetzwerkanalyse untersucht, wie verschiedene juristische Dokumente aufeinander verweisen. Durch die Untersuchung dieser Zitationen können wir die Beziehungen zwischen Fällen verstehen und Muster erkennen, wie sie miteinander verbunden sind.

Während die Zitationsanalyse in der Rechtswissenschaft gängiger ist, wurde das Potenzial, beide Methoden zu kombinieren, noch nicht gründlich erforscht. Diese Studie zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem wir untersuchen, wie diese Techniken gemeinsam funktionieren können, um die Rechtsprechung besser zu analysieren.

#Datensammlung

Für unsere Forschung haben wir Rechtsprechung zu Artikel 8 der EMRK gesammelt, der das Recht auf Achtung des Privat- und Familienlebens schützt. Wir haben Informationen aus der HUDOC-Datenbank gesammelt, die verschiedene juristische Dokumente des EGMR umfasst. Unsere Sammlung umfasst 9.777 Fälle, davon etwa 6.854 in Englisch.

Wir konzentrierten uns auf Zwangsräumungen als spezifisches Thema innerhalb der Artikel 8-Fälle. Ein Team hat manuell 198 relevante Fälle identifiziert, die Beschwerden über Zwangsräumungen beinhalten.

#Experiment 1: Themenentdeckung mittels Topic Modeling

Im ersten Experiment verwendeten wir Topic Modeling, um Themen in allen 6.854 englischen Fällen zu Artikel 8 aufzudecken. Nachdem wir den Text verarbeitet hatten, um Rauschen zu entfernen und ihn zu normalisieren, haben wir eine bekannte Methode namens Latent Dirichlet Allocation (LDA) angewendet, um Themen zu identifizieren.

Wir fanden heraus, dass LDA effektiv ist, um Rechtsprechung nach Themen zu organisieren. Wir identifizierten 17 unterschiedliche Themen, die Einblicke in die breiten Themen innerhalb der Artikel 8-Fälle gaben. Allerdings stellten wir fest, dass die Zwangsräumungsfälle über mehrere Themen verteilt waren, was es schwierig machte, sich nur auf sie zu konzentrieren.

#Experiment 2: Gemeinschaftserkennung mittels Zitationsnetzwerkanalyse

Im zweiten Experiment wandten wir uns der Zitationsnetzwerkanalyse zu, um zu sehen, wie sich die Fälle gegenseitig zitierten. Wir verwendeten eine Methode zur Gemeinschaftserkennung, um Gruppen miteinander verbundener Fälle innerhalb des grossen Subnetzwerks von 7.234 Fällen zu identifizieren.

Wir setzten verschiedene Parameter ein, um Gemeinschaften zu finden. Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Zwangsräumungsfälle in zwei Hauptgemeinschaften gruppiert waren, wobei eine hauptsächlich mit allgemeinen Wohnfragen und die andere mit dem türkisch-kurdischen Konflikt verbunden war.

Trotz der Ergebnisse erkannten wir, dass viele Zwangsräumungsfälle immer noch nicht erfasst waren. Bei der Analyse des Netzwerks mit dem Louvain-Algorithmus beeinflusste der Auflösungswert die Anzahl der identifizierten Gemeinschaften.

#Experiment 3: Kombination von Topic Modeling und Zitationsnetzwerkanalyse

Das dritte Experiment bestand darin, Topic Modeling und Zitationsnetzwerkanalyse zu kombinieren. Indem wir die Ähnlichkeit der Themen in die Zitationsverbindungen einbrachten, wollten wir die Verbindungen zwischen Fällen, die Themen teilen, stärken.

Diese neue Methode führte zu besseren Ergebnissen bei der Bildung kohärenter Gemeinschaften. Wir identifizierten zwei bedeutende Gemeinschaften, mit einem grösseren Anteil an Zwangsräumungsfällen als in den vorherigen Experimenten. Die Kombination beider Techniken ermöglichte es uns, mehr mit Zwangsräumungen in Verbindung stehende Fälle zu entdecken, insgesamt 211.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

Unsere Forschung liefert mehrere wichtige Erkenntnisse:

1. Topic Modeling offenbarte breitere Themen, liess jedoch spezifische Unterthemen wie Zwangsräumungen aussen vor.
2. Die Zitationsnetzwerkanalyse hatte ebenfalls Einschränkungen, da sie manchmal nicht alle Zwangsräumungsfälle erfasste.
3. Die Kombination beider Methoden erwies sich als der effektivste Ansatz, da sie half, kohärente Gemeinschaften mit einem Fokus auf Zwangsräumungsfälle zu identifizieren.

Diese Studie hebt die Notwendigkeit eines gemischten Ansatzes hervor, der computergestützte Techniken neben juristischem Fachwissen nutzt. Durch die Zusammenführung dieser Methoden können Forscher ihre Fähigkeit verbessern, Rechtsprechung effektiver zu finden und zu analysieren.

#Fazit

Wenn wir in die Zukunft schauen, beleuchtet die Integration von Topic Modeling und Zitationsnetzwerkanalyse einen effizienteren Weg, die rechtliche Rechtsprechung zu erkunden, insbesondere in Bezug auf bedeutende Themen wie Zwangsräumungen. Diese Kombination von Techniken verspricht, ein umfassenderes Verständnis der Rechtsprechung zu bieten und den Prozess der Rechtsforschung für Wissenschaftler und Praktiker gleichermassen handhabbarer zu machen.

Durch sorgfältige Erkundung und durchdachte Anwendung dieser Methoden können wir besser durch die Komplexität rechtlicher Datenbanken navigieren und unsere Einsichten in Menschenrechte und rechtliche Interpretationen verbessern.