Preview

Актуальные проблемы российского права

Расширенный поиск

Большие данные в законодательном процессе

Полный текст:

Аннотация

В статье представлены возможные направления использования технологии больших данных в рамках законодательной деятельности. Обозначены сущностные характеристики технологии больших данных, которые выступают предпосылкой ее внедрения в сферу публичного управления. Авторами описаны существующие практики имплементации этой технологии в сфере юриспруденции. С учетом отлаженных процессов использования больших данных в рамках частного сектора авторами оценены перспективы использования этого опыта в процессе разработки нормативных правовых актов, в том числе в корреляции с конкретными стадиями законодательного процесса. Особое внимание уделяется анализу индивидуализированного регулирования и гранулярных норм, а также основаниям и особенностям использования ми- кродиректив как результата использования больших данных при формировании норм права. В заключении авторы приводят ряд проблемных аспектов (проблема правовой определенности, обеспечение принципа равенства), которые обостряются в связи с использованием технологии больших данных в законодательной деятельности, а также обосновывают ряд дополнительных требований, способствующих минимизации приведенных угроз.

Об авторах

С. С. Зенин
Московский государственного юридического университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА)
Россия

Зенин Сергей Сергеевич, кандидат юридических наук, доцент, директор НИИ

Садовая-Кудринская ул., д. 9, г. Москва, Россия, 125993



Д. Л. Кутейников
Московский государственного юридического университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА)

Кутейников Дмитрий Леонидович, кандидат юридических наук, старший преподаватель кафедры конституционного и муниципального права

Садовая-Кудринская ул., д. 9, г. Москва, Россия, 125993



И. М. Япрынцев
Конституционный Суд РФ

Япрынцев Иван Михайлович, кандидат юридических наук, советник судьи

Сенатская пл., д. 1, г. Санкт-Петербург, Россия, 190000



Список литературы

1. Alpaydin E. Introduction to Machine Learning. 3rd ed. / Ethem Alpaydin. — Cambridge : The MIT Press, 2014.

2. Ben-Shahar О. and Porat А. Personalizing Negligence Law // New York University Law review. — 2016. — Vol. 3. — No. 3.

3. Big data, artificial intelligence, machine learning and data protection. The United Kingdom Information Commissioner’s Office. — March. 2017.

4. Busch C. and De Franceschi A. Granular Legal Norms: Big Data and the Personalization of Private Law // Research Handbook on Data Science and Law / V. Mak, E. Tjong Tjin Tai and A. Berlee (eds). — Edward Elgar, 2018.

5. Busch C. Implementing Personalized Law: Personalized Disclosures in Consumer Law and Data Privacy Law // The University of Chicago Law Abstract. — 86:309.2019. — Pp. 309—331.

6. Busch C. The Future of Pre-contractual Information Duties: From Behavioural Insights to Big Data // Research Handbook on EU Consumer and Contract Law / Ch. Twigg-Flesner (ed.). — Edward Elgar Publishing, 2016.

7. Byers A. Big Data, Big Economic Impact // I/S: A Journal of Law and Policy for the Information Society. — 2015. — Vol. 10. — No. 3. — Pp. 757—764.

8. Citron D., Pasquale F. The scored society: due process for automated predictions // Washington Law Abstract. — 2014. — No. 89. — Pp. 14—15.

9. Dale R. Law and Word Order: NLP in Legal Tech // Natural Language Engineering. — 2019. — 25 (1). — Pp. 211—212.

10. Francart T., Dann J., Pappalardo R., Malagon C., Pellegrino M. The European Legislation Identifier // Knowledge of the Law in the Big Data Age. — 2019. — Vol. 317. — Pp. 137—148.

11. Francesconi Е. Reasoning with Deontic Notions in a Decidable Framework // Knowledge of the Law in the Big Data Age. — 2019. — Vol. 317. — Pp. 63—81.

12. Gardner S. Artificial Intelligence Poses Data Privacy Challenges // Bloomberg Law Privacy and Data Security. — 2016.

13. Hacker P. Personalizing EU Private Law: From Disclosures to Nudges and Mandates // 25 European Review of Private Law 651. 2017.

14. Laney D. 3-D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety // Application Delivery Strategies. — META Group. — February 6, 2001. — URL: https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf (дата обращения: 07.05.2020).

15. Lenz R. Big Data: Ethics and Law // SSRN Electronic Journal. — 2019.

16. Lerman J. Big Data and Its Exclusions // Stanford Law Abstract. — 2013. — Vol. 66.

17. Mark A. Cohen. Why Is Law So Slow To Use Data? // URL: https://www.forbes.com/sites/markcohen1/2019/06/24/why-is-law-so-slow-to-use-data/#14ffc709b8eb.

18. Medvedeva M., Vols M. & Wieling M. Using machine learning to predict decisions of the European Court of Human Rights // URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10506-019-09255-y#citeas.

19. Online «Legislative Explorer» uses big data to track decades of lawmaking // URL: https://www.washington.edu/news/2014/04/25/online-legislative-explorer-uses-big-data-to-track-decades-of-lawmaking/.

20. Porat A., Strahilevitz J. Personalizing Default Rules and Disclosure with Big Data // Michigan Law Abstract. — 2014. — Vol. 112. — Iss. 8. — 1417—1478.

21. Scheirer W. J., Jain L. P., Boult T. E. Probability Models for Open Set Recognition // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI). — 2014. — № 11 (36).

22. Sharyn O’Halloran S., Sameer Maskey S., Geraldine McAllister G., Park D. K., Chen K. Data Science and Political Economy: Application to Financial Regulatory Structure // The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences. — 2016. — Vol. 2. — No. 7.

23. Using NLP and ML to Analyze Legislative Burdens Upon Businesses // URL: https://medium.com/@ODSC/using-nlp-and-ml-to-analyze-legislative-burdens-upon-businesses-e5cc106b85b0.

24. van der Sloot B., van Schendel S. International and comparative legal study on Big Data // wrr. The Hague 2016.

25. Williams B. A., Brooks C. F. and Shmargad Y. How Algorithms Discriminate Based on Data They Lack: Challenges, Solutions, and Policy Implications // Journal of Information Policy. — 2018. — Vol. 8.

26. Ződi Z. Law and Legal Science in the Age of Big Data // Human Rights and EU Conditionality in the Western Balkans. — 2017. — Vol. 3. — No. 2.

27. Дэви С., Арно М., Мухамед А. Основы data science и Big Data/Python и наука о данных. — СПб. : Питер, 2017.

28. Ермакова Е. П. Ситкарева Е. В. Стратегия электронного правосудия в Европейском Союзе: правосудие в сети Интернет // Юстиция. — 2014. — № 1.

29. Крусс В. И. Конституционный федерализм и состоятельность субфедерального законотворчества // Государственная власть и местное самоуправление. — 2019. — № 12.

30. Куракин А. В., Карпухин Д. В., Попова Н. Ф. Принципы разграничения предметов ве́дения и полномочий между органами государственной власти Российской Федерации и ее субъектами // Административное и муниципальное право. — 2018. — № 11.

31. Савельев А. И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. — 2015. — № 1.

32. Федосеев С. В. Применение современных технологий больших данных в правовой сфере // Правовая информатика. — 2018. — № 4.


Для цитирования:


Зенин С.С., Кутейников Д.Л., Япрынцев И.М. Большие данные в законодательном процессе. Актуальные проблемы российского права. 2020;15(9):19-31.

For citation:


Zenin S.S., Kuteynikov D.L., Yapryntsev I.M. Big Data in the Legislative Process. Actual Problems of Russian Law. 2020;15(9):19-31. (In Russ.)

Просмотров: 37


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1994-1471 (Print)