Актуальный вопрос
Правильная ссылка на статью:
Трофимов Е.В., Мецкер О.Г., Паскошев Д.Д.
Индикатор гуманизации правового регулирования: методологическое исследование на больших данных судебной практики по делам о мелком хищении (статья 7.27 КоАП РФ и статья 158.1 УК РФ)
// Юридические исследования.
2021. № 10.
С. 9-36.
DOI: 10.25136/2409-7136.2021.10.36745 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=36745
Аннотация:
Предметом настоящего исследования выступают общественные отношения, возникающие в связи с совершением мелкого хищения, а также исследовательские средства и методы оценки оптимизации охранительного правового регулирования. В статье обосновывается и апробируется индикатор гуманизации правового регулирования, идентифицируемый и используемый на больших данных судебных актов по административным и уголовным делам о мелком хищении (статья 7.27 КоАП РФ и статья 158.1 УК РФ). Исследование основано на разрабатываемой авторами междисциплинарной методологии, включающей индикаторный подход и комплекс юридических и компьютерных методов исследования (догматический, системного анализа, экспертной оценки, интеллектуального анализа текстов и данных, корреляционного анализа, кластерного анализа, классификации, регрессии и др.). В результате исследования обоснована необходимость рассматривать гуманизацию охранительного правового регулирования в контексте сбалансированных интересов всех сторон, принимающих участие в юридическом конфликте, а именно: государства (общества), заинтересованного в эффективной превентивной функции охранительного правового регулирования; потерпевшего, заинтересованного в возмещении причиненного ему ущерба; правонарушителя, заинтересованного в назначении справедливого наказания, соразмерного по своей суровости фактическим обстоятельствам дела. Этим интересам были сопоставлены эмпирические данные и знания, извлекаемые из больших массивов судебных актов, а также соответствующие методы исследования. Использование индикатора гуманизации на больших данных дел о мелком хищении показало, что: административная ответственность в целом более гуманна, чем уголовная (по трем из четырех показателей); наличествует несоразмерность репрессии в уголовных делах; уровень гуманизма к потерпевшему в делах об административных правонарушениях крайне низок; индивидуализация уголовного наказания ниже, чем административного, несмотря на более сложную, длительную и дорогостоящую форму уголовного судопроизводства.
Ключевые слова:
мелкое хищение, гуманизация, административная преюдиция, искусственный интеллект, цифровое государство, большие данные, машинное обучение, интеллектуальный анализ текстов, интеллектуальный анализ данных, право
Abstract:
The subject of this research is the social relations that arise in terms of committing petty theft, as well as research means and methods for assessing optimization of the protective legal regulation. The author substantiates and tests the indicator of humanization of legal regulation, which is identified and used on the big data of judicial acts on administrative and criminal cases of petty theft (the Article 7.27 of the Code of the Russian Federation on Administrative Offenses and the Article 158.1 of the Criminal Code of the Russian Federation). The research is based on the original interdisciplinary methodology, which includes indicator approach and a set of legal and computer aided techniques (dogmatic, systemic analysis, expert assessment, data mining, correlation analysis, cluster analysis, classification, regression, etc.). The author substantiates the need to view humanization of protective legal regulation in the context of balanced interests of all parties involved in the legal conflict, namely: the state (society) interested in the effective preventive function of protective legal regulation; the victim interested in compensation for the caused harm; the wrongdoer interested in imposition of fair punishment adequate in its severity to facts in the case. These interests were compared to the empirical data and knowledge extracted from the vast arrays of judicial acts, as well as the corresponding methods of research. The use of humanization indicator for big data in cases of petty theft demonstrates that administrative responsibility in general is more humane than criminal responsibility (by three out of four indicators); there is disproportionality of repression in criminal cases; the level of humanism to the victim in cases of administrative offences is extremely low; individualization of criminal penalty is lower than of administrative penalty, despite the more complicated, time and cost consuming form of criminal proceedings.
Keywords:
machine learning, big data, digital state, artificial intelligence, administrative prejudice, humanization, pilferage, text mining, data mining, law