Criminal Justice Theory, Empirical Study, Machine Learning and Judge Decision-Making (Chinese Version)
Published in Tianjin Law Society Applied Law Branch 2024 Annual Conference, 2024
标题: 法学理论，实证研究，机器学习与法官决策
会议名: 天津市法学会应用法学分会2024年会(暨第十五届天津应用法论坛)
作者: 陈铭阳，宋高捷，徐展学，吴志鹏，王骜凯，任子安，许博洋
摘要: 此研究认为，法学理论可以通过实证研究融入到数据驱动的机器学习当中，从而辅助法官纠正决策偏误。因此，本文选取了司法判决中的同案同判理论，通过实证研究方法，利用文本挖掘技术，探究中国司法判决是否实现了同案同判。研究发现司法判决中，案情越相似，说理越相似，该结果能够稳定出现；但是说理越相似，刑期越相似却在改变基准案件时出现问题。这说明法官的决策存在问题。为了解决这个问题，此研究基于实证研究此研究提出一种理论驱动的机器学习样本筛选方法，对比筛选前后的四种机器学习模型效果，发现法学理论能够通过实证研究提高机器学习模型的表现，同时其预测结果纠正了不符合同案同判理论的案件结果，纠正法官的决策偏误。
关键词: 同案同判；实证研究；机器学习；计算法学 ；法律决策科学