Avanzare nella Ricerca Giuridica: Combinare Metodi per l'Analisi della Giurisprudenza

Man mano che le banche dati legali crescono, i ricercatori hanno bisogno di modi migliori per gestire l'enorme quantità di giurisprudenza. Questo studio analizza le decisioni della Corte Europea dei Diritti Umani (CEDU) relative al diritto alla privacy e alla vita familiare. Utilizziamo due metodi, il topic modeling e l'analisi delle reti di citazioni, per organizzare e trovare giurisprudenza in base ai temi e a come i casi si riferiscono tra loro. Verifichiamo anche se combinare questi metodi dà risultati migliori rispetto all'uso di uno solo.

#L'importanza della giurisprudenza

La giurisprudenza è fondamentale per la ricerca legale, specialmente per quanto riguarda i diritti umani. Le leggi sui diritti umani, come quelle nella Convenzione Europea dei Diritti Umani (CEDU), evolvono nel tempo. Ad esempio, il modo in cui comprendiamo la "corrispondenza" è cambiato a causa della tecnologia. Questo significa che gli studiosi di diritto devono fare affidamento su giurisprudenza consolidata dai tribunali internazionali per interpretare questi diritti.

Tuttavia, il volume enorme di giurisprudenza rende difficile per i ricercatori trovare casi rilevanti. Qui entrano in gioco metodi computazionali, come il machine learning e il processing del linguaggio naturale. Questi metodi si sono dimostrati efficaci in molti campi, comprese le scienze sociali e l'informatica.

#Cosa sono il topic modeling e l'analisi delle reti di citazioni?

Il topic modeling è una tecnica usata per identificare temi comuni in una raccolta di documenti. Raggruppando parole correlate, mette in evidenza argomenti sottostanti. Ad esempio, in casi legati all'abitazione, potremmo vedere parole come "Sfratto", "proprietario" e "inquilini" apparire insieme.

L'analisi delle reti di citazioni esamina come i diversi documenti legali si riferiscono reciprocamente. Esaminando queste citazioni, possiamo comprendere le relazioni tra i casi e identificare schemi nel modo in cui sono collegati.

Sebbene l'analisi delle citazioni sia più comune negli studi legali, il potenziale di combinare entrambi i metodi non è stato esplorato a fondo. Questo studio mira a colmare quella lacuna esaminando come queste tecniche possono lavorare insieme per analizzare meglio la giurisprudenza.

#Raccolta dei dati

Per la nostra ricerca, abbiamo raccolto giurisprudenza sull'Articolo 8 della CEDU, che protegge il diritto al rispetto della vita privata e familiare. Abbiamo raccolto informazioni dal database HUDOC, che include vari documenti legali emessi dalla CEDU. La nostra raccolta comprende 9.777 casi, di cui circa 6.854 in inglese.

Ci siamo concentrati sugli sfratti come problema specifico all'interno dei casi dell'Articolo 8. Un team ha identificato manualmente 198 casi pertinenti che coinvolgono reclami relativi agli sfratti.

#Esperimento 1: Scoperta dei temi usando il topic modeling

Nel primo esperimento, abbiamo usato il topic modeling per scoprire temi in tutti i 6.854 casi in inglese relativi all'Articolo 8. Dopo aver elaborato il testo per rimuovere il rumore e normalizzarlo, abbiamo applicato un metodo noto chiamato Latent Dirichlet Allocation (LDA) per identificare i temi.

Abbiamo scoperto che l'LDA è efficace nell'organizzare la giurisprudenza in base ai temi. Abbiamo identificato 17 argomenti distinti, che hanno fornito informazioni sui temi generali all'interno dei casi dell'Articolo 8. Tuttavia, abbiamo notato che i casi di sfratto erano distribuiti su diversi temi, rendendo difficile concentrarsi solo su di essi.

#Esperimento 2: Rilevamento delle Comunità usando l'analisi delle reti di citazioni

Nel secondo esperimento, ci siamo rivolti all'analisi delle reti di citazioni per vedere come i casi si riferiscono tra loro. Abbiamo usato un metodo di rilevamento delle comunità per identificare gruppi di casi interconnessi all'interno del grande sotto-rete di 7.234 casi.

Abbiamo impostato diversi parametri per trovare comunità. I nostri risultati hanno mostrato che i casi di sfratto si raggruppavano in due comunità principali, una associata a problemi di abitazione generali e l'altra collegata al conflitto turco-curdo.

Nonostante i risultati, ci siamo resi conto che molti casi di sfratto erano ancora non considerati. Quando abbiamo usato l'algoritmo Louvain per analizzare la rete, il valore di risoluzione ha influenzato il numero di comunità identificate.

#Esperimento 3: Combinare topic modeling e analisi delle reti di citazioni

Il terzo esperimento ha coinvolto la combinazione del topic modeling e dell'analisi delle reti di citazioni. Integrando la similarità dei temi nei link di citazione, abbiamo mirato a rafforzare le connessioni tra casi che condividono temi.

Questo nuovo metodo ha portato a risultati migliori nella formazione di comunità coese. Abbiamo identificato due comunità significative, con una porzione più grande di casi di sfratto rispetto ai precedenti esperimenti. Combinando entrambe le tecniche, siamo riusciti a scoprire più casi legati agli sfratti, per un totale di 211.

#Riepilogo dei risultati

La nostra ricerca offre vari spunti chiave:

1. Il topic modeling ha rivelato temi più ampi ma ha trascurato sottotemi specifici come gli sfratti.
2. Anche l'analisi delle reti di citazioni ha avuto limitazioni, poiché a volte non riusciva a catturare tutti i casi di sfratto.
3. Combinare entrambi i metodi si è rivelato l'approccio più efficace, poiché ha aiutato a identificare comunità coese concentrate sui casi di sfratto.

Questo studio evidenzia la necessità di un approccio misto che utilizzi tecniche computazionali insieme a competenze legali. Unendo questi metodi, i ricercatori possono migliorare la loro capacità di trovare e analizzare la giurisprudenza in modo più efficace.

#Conclusione

Guardando al futuro, l'integrazione del topic modeling e dell'analisi delle reti di citazioni illumina un modo più efficiente di esplorare la giurisprudenza legale, specialmente riguardo a temi significativi come gli sfratti. Questa combinazione di tecniche promette di offrire una comprensione più approfondita della giurisprudenza, rendendo il processo di ricerca legale più gestibile per studiosi e professionisti.

Attraverso un'esplorazione attenta e un'applicazione riflessiva di questi metodi, possiamo navigare meglio tra le complessità delle banche dati legali e migliorare le nostre intuizioni sui diritti umani e le interpretazioni legali.