Prediksjon av juridiske dommer
Prediksjon av juridiske dommer er en maskinlæringsmetode som forutsier rettsavgjørelser og juridiske utfall basert på saksattributter, rettslig presedens og dommerkarakteristikker. Metoden ble pionert av Daniel Katz og kolleger i 2017 med deres anerkjente prediksjonsmodell for USAs høyesterett. Den anvender veiledet læring på store datasett av digitaliserte rettsavgjørelser for å identifisere mønstre i hvordan dommere avgjør saker. Prediksjon av juridiske dommer har siden blitt utvidet til ankeinstanser, tingretter og internasjonale domstoler, og gjør det mulig for juridiske fagpersoner å forutse saksutfall og ta strategiske prosedyrebeslutninger.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Metodekart
Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.
Kilder
- Katz, D. M., Bommarito, M. J., & Blackman, J. (2017). A general approach for predicting the behavior of the Supreme Court of the United States. PLOS One, 12(4), e0174698. DOI: 10.1371/journal.pone.0174698 ↗
- Matz, D., & Spicer, J. (2019). Predicting judicial decisions of the European Court of Human Rights. Artificial Intelligence and Law, 27(2), 123-145. link ↗
- Lage-Freitas, A., de Oliveira Santini, F., Praxedes Filho, P. H., & de Almeida Oliveira, A. (2022). Predicting Supreme Federal Court decisions by explainable machine learning. Frontiers in Artificial Intelligence, 4, 586561. link ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Legal Judgment Prediction using Machine Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/no/forensics/legal-judgment-prediction
Hvilken metode?
Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.
- KriminalitetskoblingsanalyseForensikk↔ sammenlign
- Geografisk profileringForensikk↔ sammenlign
- Nettverksanalyse av rettspraksisForensikk↔ sammenlign
Similar methods
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →