Blinde Flecken aufhellen

Data Science, aber für die Rechtswissenschaft: Das ist Legal Data Science in aller Kürze. Die computergestützte, systematische Sammlung, Aufbereitung und Auswertung von Daten aus juristischen Kontexten ist Aufgabe dieser jungen Disziplin, die durch das neue Center for Legal Data Science (CLDS) an der UZH gefördert wird. Dessen Leiter, Tilmann Altwicker, erklärt: «Legal Data Science ersetzt die traditionelle, sogenannt dogmatische Rechtswissenschaft nicht, sie ergänzt diese um ein weiteres Grundlagenfach, neben Rechtsgeschichte, Rechtssoziologie und Rechtsphilosophie.»

Dennoch lassen sich mithilfe der quantitativen Rechtsforschung, zu der die Disziplin Legal Data Science zählt, gewisse blinde Flecken der traditionellen Rechtswissenschaft aufhellen. Denn sie liefert empirische Belege, um vorgefasstes Wissen zu überprüfen. So widerlegte Florian Geering, Doktorand am CLDS, anhand der Analyse von fast 100'000 Bundesgerichtsentscheiden, eine von der juristischen Lehre sowie vom Bundesgericht gestützte Auffassung. Diese besagt, dass subsidiäre Verfassungsbeschwerden chancenlos seien. Eine solche ans Bundesgericht adressierte Beschwerde erfolgt dann, wenn die normalen Beschwerdearten ausgeschlossen sind – etwa, wenn die Streitwertgrenze unter 30'000 Franken liegt oder das Sachgebiet ausgeschlossen ist, z.B. im Fall des Ausländerrechts.
Geering konnte zeigen, dass hierbei die Vertretung durch einen Anwalt bzw. eine Anwältin einen enormen Unterschied macht: Subsidiäre Verfassungsbeschwerden werden nicht wie behauptet weniger häufig gutgeheissen als andere Beschwerden. Hingegen werden sie ohne anwaltliche Vertretung tatsächlich kaum je gutgeheissen.

Altwicker vergleicht Legal Data Science mit «Detektivarbeit». «Mit dem Einsatz quantitativer Methoden versuchen wir verborgene Strukturen oder Muster in der Masse der Rechtsdaten aufzufinden», so der Professor für Öffentliches Recht, Völkerrecht, Rechtsphilosophie und Empirische Rechtsforschung. «Erkennt man diese Muster, kann man Vorhersagen machen».

Vorhersagen über gerichtliche Urteile lassen sich beispielsweise mittels datengestützter Auswertung von ähnlichen Entscheiden erstellen. Dank neuen Machine-Learning-Algorithmen kann man das Ergebnis solcher Entscheide in rund 70 Prozent der Fälle korrekt vorhersagen. Dies belegen Studien für das Oberste Gericht der USA (US Supreme Court). «Wir gehen davon aus, dass solche Anwendungen von Klient:innen und Gerichten immer mehr nachgefragt werden», sagt Altwicker. «Mit der wachsenden Verfügbarkeit von digitalen Rechtsdaten können auch immer mehr datengestützte Auswertungen günstiger vorgenommen werden.»

Für Altwicker ist klar, dass wir durch die Digitalisierung der Gesellschaft und der damit einhergehenden Generierung von Rechtsdaten über einen riesigen Datenschatz verfügen, den es erst noch zu heben gilt. «Durch die Auswertung von Rechtsdaten wird die gesamte Justiz nicht nur transparenter, es werden auch immer wieder neue Zusammenhänge entdeckt, die neue Rechtsfragen aufwerfen und neue Ansätze bieten, um bestehende Rechtsfragen zu beantworten.»

Nicht zuletzt lassen sich mittels Legal Data Science auch Metaanalysen über das Recht erstellen. «Damit können wir etwa die Frage klären, ob die Komplexität des Rechts allgemein zunimmt und in welchen Bereichen», erklärt Altwicker.

Im Ausland, beispielsweise in den USA, Grossbritannien, den Niederlanden oder in Israel ist Lega Data Science bzw. die quantitative Rechtsforschung schon stärker etabliert. In der Schweiz gleicht sie, laut Altwicker, eher «einem zarten Pflänzchen» – insbesondere der Fokus auf das Schweizer Recht. Auch an der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der UZH steckt sie noch etwas in den Kinderschuhen. Das neue CLDS wird dies nun ändern. «Mit dem CLDS nimmt die UZH in der Schweiz eine Vorreiterrolle ein», ist er überzeugt.

Das Center macht es sich als interdisziplinäres Netzwerk zur Aufgabe, die Anwendung sowie Erkenntnisse der quantitativen Rechtsforschung in der Rechtswissenschaftlichen Fakultät zu verbreiten. «Wir verstehen uns als Plattform für die Zusammenarbeit in Forschung, Lehre und Weiterbildung.»

Neben eigenen, dem CLDS zugeordneten, Forschungsprojekten beraten und unterstützen Altwicker und sein vierköpfiges Forschungsteam Fachkolleg:innen bei empirischen Projekten oder führen diese im Auftrag durch. Das CLDS bietet auch Workshops zu spezifischen Methoden der quantitativen Rechtsforschung an – etwa zum Einsatz von Machine-Learning-Methoden auf Rechtsdaten. Ausserdem erhalten Wissenschaftler:innen, die an der UZH bereits quantitative Rechtsforschung betreiben, mit dem CLDS einen Ansprechpartner für Fragen zu quantitativen Methoden. Langfristig will das CLDS auch ein Weiterbildungsprogramm (CAS) anbieten, das sich besonders an Anwält:innen und Gerichtspersonen wendet, die grundlegende quantitative Methodenkenntnisse erwerben wollen.

Das CLDS engagiert sich auch in der rechtswissenschaftlichen Lehre. Altwicker ist überzeugt, dass sich das Berufsbild von zukünftigen Jurist:innen – insbesondere Anwält:innen – ändern wird. Bereits heute würden grosse Anwaltskanzleien neben der juristischen Fachqualifikation auch quantitative Kompetenzen nachfragen. «Es ist deshalb wichtig, dass junge Jurist:innen im Rahmen ihres Studiums die nötigen Fähigkeiten erlernen.»

Im Rahmen von Vorlesungen, Online-Kursen und Seminaren werden den Studierenden in Zukunft alle Aspekte der quantitativen Rechtsforschung nähergebracht – von der Formulierung von Forschungsfragen, über die Methoden zur Datensammlung bis hin zu den Statistik- und Data-Science-Kenntnissen, die notwendig sind, um die gesammelten Daten zu analysieren, interpretieren und daraus Erkenntnisse zu ziehen.

Eröffnungsfeier

Das CLDS lädt Interessierte zur Eröffnungsfeier ein:
Montag, 7.11., 15 bis 18:15 Uhr
Weitere Informationen
Center for Legal Data Science

Das CLDS geht aus der gesamtuniversitären Initiative TRANSFORM hervor, mit der die UZH zukunftsweisende Forschungsbereiche nachhaltig fördern will.
TRANSFORM