Faire avancer la recherche juridique : Combiner des méthodes pour l'analyse de la jurisprudence

Au fur et à mesure que les bases de données juridiques grandissent, les chercheurs ont besoin de meilleures façons de gérer d'énormes volumes de jurisprudence. Cette étude examine des décisions de la Cour européenne des droits de l'homme (CEDH) liées au droit à la vie privée et à la vie familiale. On utilise deux méthodes, la Modélisation de sujets et l'analyse de réseaux de citations, pour organiser et trouver la jurisprudence en fonction des thèmes et de la manière dont les affaires se réfèrent les unes aux autres. On vérifie aussi si combiner ces méthodes donne de meilleurs résultats que d'en utiliser une seule.

#L'Importance de la Jurisprudence

La jurisprudence est cruciale pour la recherche juridique, surtout en ce qui concerne les droits humains. Les lois sur les droits humains, comme celles de la Convention européenne des droits de l'homme (CEDH), évoluent avec le temps. Par exemple, notre compréhension de la "correspondance" a changé à cause de la technologie. Ça veut dire que les juristes doivent s'appuyer sur la jurisprudence établie des tribunaux internationaux pour interpréter ces droits.

Cependant, le volume énorme de jurisprudence rend difficile pour les chercheurs de trouver des affaires pertinentes. C'est là que les méthodes computationnelles, comme l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, peuvent aider. Ces méthodes ont été efficaces dans de nombreux domaines, y compris les sciences sociales et l'informatique.

#Qu'est-ce que la Modélisation de Sujets et l'Analyse de Réseaux de Citations ?

La modélisation de sujets est une technique utilisée pour identifier des thèmes communs dans un ensemble de documents. En regroupant des mots liés, elle met en avant des sujets sous-jacents. Par exemple, dans les affaires liées au logement, on pourrait voir des mots comme "expulsion", "propriétaire" et "locataires" apparaître ensemble.

L'analyse de réseaux de citations examine comment différents documents juridiques se réfèrent les uns aux autres. En analysant ces citations, on peut comprendre les relations entre les affaires et identifier des schémas dans la manière dont elles sont connectées.

Bien que l'analyse de citations soit plus courante dans les études juridiques, le potentiel de combiner ces deux méthodes n'a pas été exploré en profondeur. Cette étude vise à combler cette lacune en examinant comment ces techniques peuvent travailler ensemble pour mieux analyser la jurisprudence.

#Collecte de Données

Pour notre recherche, on a collecté des affaires sur l'Article 8 de la CEDH, qui protège le droit au respect de la vie privée et de la vie familiale. On a rassemblé des informations à partir de la base de données HUDOC, qui inclut divers documents juridiques émis par la CEDH. Notre collection comprend 9 777 affaires, dont environ 6 854 en anglais.

On s'est concentré sur les Expulsions comme un problème spécifique dans les affaires de l'Article 8. Une équipe a identifié manuellement 198 affaires pertinentes impliquant des plaintes pour expulsion.

#Expérience 1 : Découverte de Sujets avec la Modélisation de Sujets

Dans la première expérience, on a utilisé la modélisation de sujets pour découvrir des thèmes dans l'ensemble des 6 854 affaires en anglais liées à l'Article 8. Après avoir traité le texte pour enlever le bruit et le normaliser, on a appliqué une méthode bien connue appelée Latent Dirichlet Allocation (LDA) pour identifier des sujets.

On a trouvé que LDA est efficace pour organiser la jurisprudence en fonction des thèmes. On a identifié 17 sujets distincts, ce qui a apporté des aperçus sur les grands thèmes des affaires de l'Article 8. Cependant, on a remarqué que les affaires d'expulsion étaient réparties sur plusieurs sujets, ce qui rendait difficile de se concentrer uniquement sur elles.

#Expérience 2 : Détection de Communautés avec l'Analyse de Réseaux de Citations

Dans la deuxième expérience, on s'est tourné vers l'analyse de réseaux de citations pour voir comment les affaires se référaient les unes aux autres. On a utilisé une méthode de détection de communautés pour identifier des groupes d'affaires interconnectées dans le grand sous-réseau de 7 234 affaires.

On a défini différents paramètres pour trouver des communautés. Nos résultats ont montré que les affaires d'expulsion se regroupaient en deux communautés principales, l'une principalement associée à des problèmes de logement généraux et l'autre liée au conflit turco-kurdes.

Malgré les résultats, on a réalisé que beaucoup d'affaires d'expulsion étaient encore non prises en compte. Lorsqu'on a utilisé l'algorithme de Louvain pour analyser le réseau, la valeur de résolution a affecté le nombre de communautés identifiées.

#Expérience 3 : Combinaison de la Modélisation de Sujets et de l'Analyse de Réseaux de Citations

La troisième expérience a consisté à combiner la modélisation de sujets et l'analyse de réseaux de citations. En intégrant la similarité des sujets dans les liens de citation, on visait à renforcer les connexions entre les affaires qui partagent des thèmes.

Cette nouvelle méthode a conduit à de meilleurs résultats pour former des communautés cohésives. On a identifié deux communautés significatives, avec une plus grande portion d'affaires d'expulsion que dans les expériences précédentes. La combinaison des deux techniques nous a permis de découvrir davantage d'affaires liées aux expulsions, totalisant 211.

#Résumé des Conclusions

Notre recherche apporte plusieurs points clés :

1. La modélisation de sujets a révélé des thèmes plus larges mais a manqué des sous-thèmes spécifiques comme l'expulsion.
2. L'analyse de réseaux de citations avait aussi des limites, car elle échouait parfois à capturer toutes les affaires d'expulsion.
3. Combiner les deux méthodes s'est avéré être l'approche la plus efficace, car cela a aidé à identifier des communautés cohésives avec un focus sur les affaires d'expulsion.

Cette étude souligne le besoin d'une approche mixte qui utilise des techniques computationnelles aux côtés de l'expertise juridique. En fusionnant ces méthodes, les chercheurs peuvent améliorer leur capacité à trouver et à analyser la jurisprudence de manière plus efficace.

#Conclusion

En regardant vers l'avenir, l'intégration de la modélisation de sujets et de l'analyse de réseaux de citations éclaire une façon plus efficace d'explorer la jurisprudence, surtout en ce qui concerne des sujets importants comme l'expulsion. Cette combinaison de techniques promet d'offrir une compréhension plus approfondie de la jurisprudence tout en rendant le processus de recherche juridique plus gérable pour les chercheurs et les praticiens.

À travers une exploration minutieuse et une application réfléchie de ces méthodes, on peut mieux naviguer dans les complexités des bases de données juridiques et améliorer nos aperçus sur les droits humains et les interprétations juridiques.