استرجاع المعلومات القانونية

📅 آخر تحديث: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٤ أغسطس ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

استرجاع المعلومات القانونية هو علم استرجاع المعلومات المطبق على النصوص القانونية، بما في ذلك التشريعات والسوابق القضائية والأبحاث الأكاديمية. [ 1 ] يُعدّ استرجاع المعلومات القانونية بدقة أمرًا بالغ الأهمية لتوفير إمكانية الوصول إلى القانون لكل من عامة الناس والمتخصصين القانونيين. وقد ازدادت أهميته نظرًا للكم الهائل والمتزايد بسرعة من الوثائق القانونية المتاحة إلكترونيًا. [ 2 ] ويُعدّ استرجاع المعلومات القانونية جزءًا من مجال المعلوماتية القانونية المتنامي .

في السياق القانوني، من المهم غالبًا استرجاع جميع المعلومات المتعلقة باستعلام محدد. مع ذلك، أظهرت الدراسات أن طرق البحث المنطقي الشائعة (المطابقة التامة لمصطلحات محددة) في النصوص القانونية الكاملة لا تحقق سوى معدل استرجاع منخفض يصل إلى 20%، [ 3 ] ما يعني استرجاع وثيقة واحدة فقط من بين كل خمس وثائق ذات صلة. في هذه الحالة، يعتقد الباحثون أنهم استرجعوا أكثر من 75% من الوثائق ذات الصلة. [ 3 ] قد يؤدي هذا إلى عدم استرجاع قضايا مهمة أو سابقة . في بعض الأنظمة القانونية، قد يكون هذا الأمر إشكاليًا بشكل خاص، إذ يلتزم المحامون أخلاقيًا بالاطلاع بشكل معقول على الوثائق القانونية ذات الصلة. [ 4 ]

يسعى استرجاع المعلومات القانونية إلى زيادة فعالية عمليات البحث القانوني من خلال زيادة عدد الوثائق ذات الصلة (مما يوفر معدل استرجاع عالٍ ) وتقليل عدد الوثائق غير ذات الصلة (مما يوفر معدل دقة عالٍ ). وهذه مهمة صعبة، إذ أن المجال القانوني عرضة للمصطلحات المتخصصة ، [ 5 ] وتعدد المعاني [ 6 ] (الكلمات التي تحمل معاني مختلفة عند استخدامها في سياق قانوني)، والتغير المستمر.

تندرج التقنيات المستخدمة لتحقيق هذه الأهداف عمومًا ضمن ثلاث فئات: الاسترجاع المنطقي ، والتصنيف اليدوي للنصوص القانونية، ومعالجة اللغة الطبيعية للنصوص القانونية.

مشاكل

قد يكون تطبيق تقنيات استرجاع المعلومات القياسية على النصوص القانونية أكثر صعوبة من تطبيقها في مجالات أخرى. إحدى المشكلات الرئيسية هي أن القانون نادرًا ما يتضمن تصنيفًا متأصلًا . [ 7 ] بل غالبًا ما يكون مليئًا بمصطلحات مفتوحة المعنى، قابلة للتغيير بمرور الوقت. [ 7 ] ويصدق هذا بشكل خاص في دول القانون العام ، حيث يمكن لكل قضية محكوم بها أن تُغير معنى كلمة أو عبارة معينة بشكل طفيف. [ 8 ]

يجب أيضًا برمجة أنظمة المعلومات القانونية للتعامل مع المصطلحات والعبارات القانونية المتخصصة. ورغم أن هذا الأمر أقل إشكالية في سياق الكلمات التي تقتصر على القانون، إلا أن النصوص القانونية غالبًا ما تستخدم معاني متعددة، حيث قد تحمل الكلمات معاني مختلفة عند استخدامها في سياق قانوني أو في اللغة الدارجة، وربما في كلا السياقين ضمن الوثيقة نفسها. وقد تعتمد المعاني القانونية على مجال القانون الذي تُطبق فيه. فعلى سبيل المثال، في سياق تشريعات الاتحاد الأوروبي، يحمل مصطلح "عامل" أربعة معانٍ مختلفة: [ 9 ]

  1. أي عامل كما هو محدد في المادة 3 (أ) من التوجيه 89/391/EEC الذي يستخدم بشكل معتاد معدات شاشة العرض كجزء مهم من عمله العادي.
  2. أي شخص يعمل لدى صاحب عمل، بما في ذلك المتدربين والمتدربين المهنيين ولكن باستثناء الخدم المنزليين؛
  3. أي شخص يمارس مهنة على متن سفينة، بما في ذلك المتدربين والمتدربين المهنيين، ولكن باستثناء مرشدي الموانئ وموظفي الشاطئ الذين يقومون بأعمال على متن سفينة في رصيف الميناء؛
  4. أي شخص يتمتع بالحماية كموظف بموجب قانون العمل الوطني ووفقًا للممارسة الوطنية في الدولة العضو المعنية؛

وله أيضاً المعنى الشائع التالي:

  1. الشخص الذي يعمل في مهنة محددة. [ 9 ]

على الرغم من أن المصطلحات قد تكون متشابهة، إلا أن استرجاع المعلومات الصحيح يجب أن يميز بين الاستخدام المقصود والاستخدامات غير ذات الصلة من أجل إرجاع النتائج الصحيحة.

حتى لو تغلب النظام على المشكلات اللغوية المتأصلة في القانون، فإنه لا يزال يتعين عليه تحديد مدى ملاءمة كل نتيجة. في سياق الأحكام القضائية، يتطلب ذلك تحديد القيمة السابقة للقضية. [ 10 ] قد تكون أحكام المحاكم العليا أو العليا أكثر ملاءمة من أحكام المحاكم الأدنى ، حتى لو تضمن حكم المحكمة الأدنى مناقشة أوسع للوقائع ذات الصلة. [ 10 ] ومع ذلك، قد يكون العكس صحيحًا إذا اقتصرت مناقشة المحكمة العليا للموضوع على جانب واحد (على سبيل المثال، إذا كان اعتبارًا ثانويًا في القضية). [ 10 ] يجب أن يكون نظام استرجاع المعلومات على دراية أيضًا بسلطة الاختصاص القضائي. من المرجح أن تكون القضية الصادرة عن جهة ملزمة ذات قيمة أكبر من تلك الصادرة عن جهة غير ملزمة.

بالإضافة إلى ذلك، قد تحدد نوايا المستخدم القضايا التي يجدها قيّمة. فعلى سبيل المثال، عندما يحاول محامٍ إثبات تفسير محدد للقانون، قد يجد قرار محكمة ابتدائية يدعم موقفه أكثر قيمة من قرار محكمة عليا لا يدعمه. [ 10 ] وقد يُقدّر أيضًا مواقف مماثلة من مجالات قانونية مختلفة، أو من ولايات قضائية مختلفة، أو من آراء مخالفة. [ 10 ]

قد يصبح التغلب على هذه المشكلات أكثر صعوبةً بسبب العدد الكبير من القضايا المتاحة. يتزايد عدد القضايا القانونية المتاحة عبر الوسائل الإلكترونية باستمرار (في عام 2003، أصدرت محاكم الاستئناف الأمريكية ما يقارب 500 قضية جديدة يوميًا [ 2 ] )، مما يعني أن نظام استرجاع المعلومات القانونية الدقيق يجب أن يتضمن أساليب لفرز البيانات السابقة وإدارة البيانات الجديدة. [ 2 ] [ 11 ]

التقنيات

عمليات البحث المنطقية

تُعدّ عمليات البحث المنطقية ، حيث يُمكن للمستخدم تحديد مصطلحات مثل استخدام كلمات مُحددة أو أحكام صادرة عن محكمة مُعينة، النوع الأكثر شيوعًا من عمليات البحث المُتاحة عبر أنظمة استرجاع المعلومات القانونية. وهي مُطبقة على نطاق واسع، ولكنها لا تُعالج سوى القليل من المشاكل المذكورة أعلاه.

تختلف معدلات الاسترجاع والدقة لهذه عمليات البحث تبعًا للتطبيق وعمليات البحث المُحللة. وجدت إحدى الدراسات أن معدل استرجاع البحث المنطقي الأساسي يبلغ حوالي 20%، ومعدل دقته حوالي 79%. [ 3 ] بينما طبقت دراسة أخرى بحثًا عامًا (أي غير مُصمم للاستخدامات القانونية) ووجدت معدل استرجاع 56% ومعدل دقة 72% بين المتخصصين القانونيين. ارتفع كلا الرقمين عند إجراء عمليات البحث من قِبل غير المتخصصين القانونيين، ليصل إلى معدل استرجاع 68% ومعدل دقة 77%. يُعزى ذلك على الأرجح إلى استخدام المتخصصين القانونيين لمصطلحات قانونية معقدة. [ 12 ]

التصنيف اليدوي

للتغلب على قيود عمليات البحث المنطقية الأساسية، سعت أنظمة المعلومات إلى تصنيف الأحكام القضائية والتشريعات في هياكل أكثر ملاءمة للحاسوب. عادةً ما ينتج عن ذلك إنشاء أنطولوجيا لتصنيف النصوص، بناءً على طريقة تفكير المختصين القانونيين فيها. [ 13 ] تحاول هذه الأنطولوجيا ربط النصوص بناءً على نوعها وقيمتها و/أو مجالاتها الموضوعية. تُطبّق معظم مزودي خدمات البحث القانوني الرئيسيين الآن نوعًا من البحث التصنيفي، مثل "اللغة الطبيعية" في Westlaw [ 14 ] أو البحث في Headnotes في LexisNexis [ 15 ] . بالإضافة إلى ذلك، تتيح كلتا الخدمتين استعراض تصنيفاتهما، عبر أرقام West Key Numbers في Westlaw [ 14 ] أو Headnotes في Lexis. [ 15 ] على الرغم من أن خوارزميتي البحث هاتين خاصتان وسريتان، فمن المعروف أنهما تستخدمان التصنيف اليدوي للنصوص (مع إمكانية الاستعانة بالحاسوب في ذلك). [ 13 ]

تُساعد هذه الأنظمة في التغلب على معظم المشكلات المتأصلة في أنظمة استرجاع المعلومات القانونية، إذ يُعدّ التصنيف اليدوي الأكثر فعالية في تحديد القضايا البارزة وفهم المسائل المطروحة في النص. [ 16 ] في إحدى الدراسات، حقق البحث الأنطولوجي دقة بلغت 82% ومعدل استرجاع بلغ 97% بين المتخصصين القانونيين. [ 17 ] مع ذلك، خضعت النصوص القانونية المُدرجة لرقابة دقيقة لتقتصر على عدد محدود من مجالات القانون في ولاية قضائية محددة. [ 18 ]

يتمثل العيب الرئيسي لهذا النهج في الحاجة إلى متخصصين قانونيين ذوي مهارات عالية ووقت طويل لتصنيف النصوص. [ 16 ] [ 19 ] ومع استمرار تزايد كمية النصوص المتاحة، أعرب البعض عن اعتقادهم بأن التصنيف اليدوي غير مستدام. [ 20 ]

معالجة اللغة الطبيعية

بهدف تقليل الاعتماد على المتخصصين القانونيين والوقت اللازم لذلك، بُذلت جهود لإنشاء نظام لتصنيف النصوص والاستفسارات القانونية تلقائيًا. [ 2 ] [ 21 ] [ 22 ] تتيح الترجمة الدقيقة لكليهما استرجاع المعلومات بدقة دون التكلفة الباهظة للتصنيف البشري. تستخدم هذه الأنظمة الآلية عمومًا تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المُكيَّفة مع المجال القانوني، وتتطلب أيضًا إنشاء أنطولوجيا قانونية . على الرغم من وجود العديد من الأنظمة المقترحة، [ 2 ] [ 21 ] [ 22 ] إلا أن القليل منها قد نشر نتائج. أحد هذه الأنظمة، "SMILE"، الذي حاول استخراج التصنيفات تلقائيًا من نصوص القضايا، حقق مقياس F (وهو حساب لمعدل الاستدعاء والدقة) أقل من 0.3 (مقارنةً بمقياس F المثالي البالغ 1.0). [ 23 ] من المرجح أن يكون هذا أقل بكثير من المعدل المقبول للاستخدام العام. [ 23 ] [ 24 ]

على الرغم من النتائج المحدودة، يتوقع العديد من المنظرين أن تطور هذه الأنظمة سيحل في نهاية المطاف محل أنظمة التصنيف اليدوية. [ 25 ] [ 26 ]

التصنيف القائم على الاستشهادات

في منتصف التسعينيات، استخدم مشروع "غرفة 5" لاسترجاع السوابق القضائية تقنية استخراج الاستشهادات للحصول على ملخصات، ورتب نتائج البحث بناءً على نوع الاستشهاد وعدده. وقد سبق هذا المشروع خوارزمية "بيج رانك" في جامعة ستانفورد، والتي كانت تعتمد أيضاً على الاستشهادات في الترتيب. وكان ترتيب النتائج يعتمد على الاختصاص القضائي بقدر اعتماده على عدد المراجع. [ 27 ]

ملحوظات

  1. ↑ ماكسويل، كيه تي، وشافر، بي. 2009، ص. 1
  2. 1 2 3 4 5 جاكسون وآخرون، ص 60
  3. 1 2 3 بلير، دي سي، ومارون، مين، 1985، ص 293
  4. ↑ رابطة المحامين الأمريكية، القواعد النموذجية للسلوك المهني، القاعدة 1.1، http://www.abanet.org/cpr/mrpc/rule_1_1.html
  5. ↑ بيترز، دبليو وآخرون، 2007، ص 118
  6. ↑ بيترز، دبليو وآخرون 2007، ص 130
  7. 1 2 بيترز، دبليو وآخرون 2007، ص 120
  8. ^ سارافانان، م. وآخرون. 2009، ص. 101
  9. 1 2 بيترز، دبليو وآخرون 2007، ص 131
  10. 1 2 3 4 5 ماكسويل، كيه تي، وشيفر، بي. 2008، ص. 8
  11. ↑ ماكسويل، كيه تي، وشافر، بي. 2007، ص. 1
  12. ^ سارافانان م، وآخرون. 2009، ص. 116
  13. 1 2 ماكسويل، كيه تي، وشيفر، بي. 2008، ص. 2
  14. 1 2 ويستلو ريسيرش، http://www.westlaw.com
  15. 1 2 ليكسيس ريسيرش، http://www.lexisnexis.com
  16. 1 2 ماكسويل، كيه تي، وشيفر، بي. 2008، ص. 3
  17. ^ سارافانان، م. وآخرون. 2009، ص. 116
  18. ^ سارافانان، م. وآخرون. 2009، ص. 103
  19. ^ شفايغوفر، إي. وليبوالد، د. 2008، ص. 108
  20. ↑ ماكسويل، كيه تي، وشافر، بي. 2008، ص 4
  21. 1 2 آشلي، ك.د. وبرونينغهاوس، س. 2009، ص. 125
  22. 1 2 جيلبارت، د. وسميث، ج. س. 1993، ص. 142
  23. 1 2 آشلي، كيه دي وبرونينغهاوس، إس. 2009، ص 159
  24. ↑ ماكسويل، كيه تي، وشافر، بي. 2009، ص. 3
  25. ↑ ماكسويل، كيه تي، وشافر، بي. 2009، ص. 9
  26. ↑ آشلي، ك.د. وبرونينغهاوس، س. 2009، ص. 126
  27. ↑ لوي، آر بي، نورمان، جيه، ألتبيتر، جيه، بينكارد، دي، كرافن، دي، ليندسي، جيه، وفولتز، إم. (يونيو 1997). التقدم المحرز في الغرفة 5: بيئة اختبارية للمحاججة القانونية شبه الرسمية التفاعلية العامة. في وقائع المؤتمر الدولي السادس حول الذكاء الاصطناعي والقانون (ص 207-214). ACM.

مراجع

انظر أيضاً