<데이터로 보는 법률>
법률 데이터 분석 사례와 정책선도자로서의 NPO 활동가에 대한 함의
https://www.youtube.com/watch?v=JRiCsrNJujc
서울대 행정대학원 박사과정
국회예산정책처 김재윤
법률의 어떤 부분을 데이터로 뽑아낼 것인가
참고, 김재윤 님의 파이콘 2019 발표 내용
입법생산성의 역설
1) 입법의 양 s. 질: 베끼기 형태 분석
2) 너무 복잡해서 실패하는 시스템
3) 사법정의의 입법적 배경: 과잉범죄화
4) 토건 클러스터의 등장
국회 입법예고
문서 유사도 검사 + 키워드 검사 tf idf
> 20글자 이상 의견들의 상호 문서 유사도 값을 구하고, 최고값이 95% 이상인 의견에 대해서 특유의 키워드가 있는지 검사
공천에 법안 실적이 들어감. 그래서 통과되기 쉬운 법안을 마구 올림
# 법률과 데이터
* 전통적 숫자 데이터
법률 데이터 분석 사례와 정책선도자로서의 NPO 활동가에 대한 함의
https://www.youtube.com/watch?v=JRiCsrNJujc
서울대 행정대학원 박사과정
국회예산정책처 김재윤
법률의 어떤 부분을 데이터로 뽑아낼 것인가
참고, 김재윤 님의 파이콘 2019 발표 내용
입법생산성의 역설
1) 입법의 양 s. 질: 베끼기 형태 분석
2) 너무 복잡해서 실패하는 시스템
3) 사법정의의 입법적 배경: 과잉범죄화
4) 토건 클러스터의 등장
국회 입법예고
문서 유사도 검사 + 키워드 검사 tf idf
> 20글자 이상 의견들의 상호 문서 유사도 값을 구하고, 최고값이 95% 이상인 의견에 대해서 특유의 키워드가 있는지 검사
공천에 법안 실적이 들어감. 그래서 통과되기 쉬운 법안을 마구 올림
# 법률과 데이터
* 전통적 숫자 데이터
- 사법 통계
- 의안 통계
- 투표 데이터
- 예산심사 통계
- 법률, 정책별 데이터
* 텍스트 데이터
- 법률
- 의안원문
- 판례
- 회의록
- 입법예고, 국민청원
- 검색트렌드
- SNS
벌률 현상의 많은 부분을 데이터로 변환시키고, 분석할 수 있는 시대.
심지어 법률 역사 연구에도 사용되고 있음
* 양적 법률연구의 경향
- 법경제학
- 인공지능과 법률
- 실증법학(ELS)
- 계산법학(Computational Legal Studies)
- 데이터 사이언스와 법률
사람들이 의견 내면 이게 입법에 어떤 영향 미치나. 회귀분석 돌려야.
국회 입법생산성의 폭발적 증가.
통상 입법생산성이 높으면 좋다고 보지만, 실제로 일해보니 그렇지 않더라.
성과 내기위해 해버리는
TF-IDF(Term Frequency ) ~~~
파이썬에서 쉽게 할 수 있음 : 자연어를 은는이가 뺴고 형태소로 구분하는 것만 잘 하면 쉬워짐.
형태소 분석기.
if keywords[0] in text:
ㅣㅐㅊ = ㅅㄷㅌㅅ.랴ㅜㅇ(ㅏ됴잭ㅇㄴ[0]_
형벌 지수.
형벌 강도. 형벌 양적.
형벌 감경.
가벼운 형벌이 더 빨리 늘어나면서 평균이 낮아지는 착시효과가 나타난 것으로 보임
~에 따르면,
법률간 인용 관계를 네트워크라고 보고 분석할 수 있음.
네트워크 노드 = 법률,
네트워크 링크 = 법률간 인용
특별법 도입된 후 가장 많이 인용된 법률 : 국토개발법(?), 간척법 등 환경 파괴 행위 프리패스하는 법률들
판례 비공개 문제.
현재 대법원 판례 위주로 7만건이 공개되고 있으며, 이는 전체 판례의 0.1% 수준
이거 공개되면 판사들 일하는거 감시할 수 있음.
법안 데이터 분석 : 캣벨
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