Az exploratív kutatás tárgya, a jogi fogalmak elmosódottságának alakulása egy olyan terület, mely eddig ellenállt a formális modellezési kísérleteknek. A fogalmi többértelműség mérhetővé tételével, alakulási dinamikájuk megismerésével az egységes, kiszámítható jogi működés döntéshozatal kialakítására irányuló eszköztár bővül. A jogi fogalmak jelentésváltozatait a szemantikai tér feletti sűrűségfüggvényekkel modellezzük, a jogi többértelműség dinamikáját pedig e függvények alakjának és térbeli távolságainak változásaival. Hasonló formális módszertani megközelítéssel több, velünk kapcsolatban álló külföldi kutatóhelyen is foglalkoznak, például a többértelműséget különféle művészeti területek fogalmi besorolási mintázatain elemezve. E külföldi kutatások szintén a terület-specifikusan kialakított elméleti keretek tesztelési szakaszában vannak. Ezért kutatásunk egyben egy új, formálódó konzorcium hazai lábának kiépítését célozza, melynek munkájához mi a jogi fogalmi dinamika elemzésével járulnánk hozzá. A formális modellezést és az ezt követő kézi adatgyűjtésen alapuló empirikus anyagokat Deep Learning kontextusbeli tesztelések követik.

A kutatás indító szakaszában jogi alapfogalmak jelentésváltozatait vizsgáltuk, azok jellemző kognitív dimenzióit azonosítottuk. Ehhez az Alkotmánybíróság által végzett részletes jogi fogalom értékeléseket elemeztük, konkrét leíró dimenziókat keresve. Az első szakasz kognitív térbe való leképezésre vonatkozó tapasztalatait a hazai büntetőjogi ítéletek másodfokú, illetve Kúria-szintű ítéleteire alkalmaztuk (pilot study). A cél a fogalmak operacionalizálása, kognitív térbeli dimenzióinak tisztázása volt. A kutatás feltáró szakaszának eredményeiről és a kiindulásul szolgáló formális modell ennek fényében történő adaptálásáról szóló előadásunk egy berlini nemzetközi konferencián hangzott el 2022 júniusában.

A fentieken túl a vázolt kognitív keretbe helyezett fogalmak jelentésváltozatainak előfordulási gyakoriságairól gyűjtöttünk adatokat a büntetőjogi adatbázisban, kézi munkával. Az előfordulási valószínűségek ismerete lehetővé teszi a jogi fogalmak kognitív távolságaira vonatkozó becsléseket (Kullback-Leibler divergencia alapján mért relatív entrópia számítás). Az empirikus munkát két angol nyelvű cikk leadásával és egy magyar cikk jogtudományi lapba való leadásával adjuk közre. Egyidejűleg a kézi kódolás folytatása mellett további kutatási anyagokat készítünk. A gépi tanuláson alapuló kódolás előkészületeinek megkezdése során támaszkodunk az említett berlini konferencia résztvevőinek párhuzamos kutatásaira, melyek ugyanazt a formális kognitív modellt adaptálják – de nem jogi fogalmi környezetekre.

 

Résztvevő kutatók:
Közantal Viktória
Lőrincz Viktor
Péli Gábor
Pólos László

 

Konferencia-előadás:
Pólos László. Perception, Communication, and Inferencing. 2022 Nagymaros Conference, ESMT Berlin, 2022. június 19–22.

 

Kulcsszavak: Formális modellezés, Jogi diszkréció, Deep Learning, Társadalmi kogníció, AI jogi alkalmazása