Большие данные в законодательном процессе
https://doi.org/10.17803/1994-1471.2020.118.9.019-031
- Р Р‡.МессенРТвЂВВВВВВВВжер
- РћРТвЂВВВВВВВВнокласснРСвЂВВВВВВВВРєРСвЂВВВВВВВВ
- LiveJournal
- Telegram
- ВКонтакте
- РЎРєРѕРїРСвЂВВВВВВВВровать ссылку
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.
Ключевые слова
законодательный процесс,
большие данные,
база данных,
гранулярные нормы,
персонифицированное правовое регулирование,
микродирективы
При поддержке: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-29-16214
Об авторах
С. С. Зенин
Московский государственного юридического университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА)
Россия
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.
Рецензия
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. https://doi.org/10.17803/1994-1471.2020.118.9.019-031
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.) https://doi.org/10.17803/1994-1471.2020.118.9.019-031
Просмотров:
944
ISSN 1994-1471 (Print)
ISSN 2782-1862 (Online)
ISSN 2782-1862 (Online)
Послать статью по эл. почте 