Prediktív analitika: a jogi kutatás jövője?

Ez a cikk több mint egy éve került publikálásra. A cikkben szereplő információk a megjelenéskor pontosak voltak, de mára elavultak lehetnek.

Cikkünkben Christian Hartz, a Wolters Kluwer legal engineer munkatársa, a Cologne Technology Review & Law című szaklapban német nyelven megjelent cikkének magyar nyelvű rövid kivonatát olvashatják, amelyben a szerző a prediktív analitika mögött álló technológiáról ír.

A prediktív analitika alapjának a jogi analitika (legal analytics) tekinthető. Ennek során a már rendelkezésre álló joggyakorlati dokumentumok elemzése történik annak érdekében, hogy betekintést nyerjünk például az eljárás időtartamába vagy speciális információkat szerezzünk a bíróságokról, a bírákról vagy a helyi sajátosságokról.

Ezek az elemzések azután felhasználhatók más (hasonló) esetek jövőbeli eredményeire vonatkozó előrejelzések, ún. prediktív elemzések (predictive analytics) létrehozására.

A következő lépés pedig az előíró analitika (prescriptive analytics) lenne; ebben az esetben az algoritmus képes lesz az összes lehetséges opciót és azok kimenetelét lefuttatni (iterálni), hogy megmutassa a felhasználónak, melyik az az érv vagy érvelési forgatókönyv, amelynek bevetésével a legnagyobb eséllyel nyeri meg az ügyet.

A fenti elemzések hátterében álló technológia ismertetése során Christian Hartz a hálózati gráfokról (network graph) is beszél, ennek szemléltetésére két magyar példát hoz, amelyek a Kúriai határozatok hivatkozási hálózatának vizualizációját ábrázolják:

Ezt követően a szerző elmagyarázza, hogy melyek azok a különböző eszközök, amelyek felhasználhatók ezeknek a speciális információknak a kinyerésére:

• Természetes nyelvi feldolgozás (segít a számítógépnek a szöveg megértésében)
• Beszéd(részlet) címkézés (a szavak összefüggésének megjelenítése egy mondatban)
• Nevesített entitás felismerés (bizonyos szavak felismerése, például nevek, városok, szervezetek)
• Hangulatelemzés (annak valószínűsítése, hogy egy mondatban egy kifejezés pozitív vagy negatív értelemben értendő)
• Klaszterező algoritmusok (az aktuális szöveghez hasonló jelentésű mondatok keresése stb.)

A cikkben egy példát is találunk arra az iteratív folyamatra, amely során ilyen alkalmazás építhető.

A mesterséges intelligenciáról szóló európai jogszabály hatálya alá tartozó algoritmusok jelenlegi helyzetével kapcsolatos megjegyzés után a szerző a cikkét ezen alkalmazások valódi céljának megjelölésével zárja:

Soha nem fogják helyettesíteni az ügyvédet, de segítenek egyszerűbbé tenni a jogi kutatást.

A cikket itt olvashatja el teljes terjedelmében eredeti nyelven.

---