3) Лингвистические методы

Лингвистические исследования в правовой сфере не отличаются от задач, стоящих перед математической лингвистикой. К ним относятся

звуковое распознавание речи для автоматизации ввода текста в компьютер;

семантическое распознавание речи для автоматизации поиска и обработки текстовой информации;

создание словарей, справочников, тезаурусов (словарей синонимов и антонимов), рубрикаторов правовой лексики для упорядочивания лексических средств, используемых в правотворческом процессе;

создание методик распознавания смысла текста (сообщения).

Для решения этих задач необходимо создание словарей правовой лексики, справочников, тезаурусов, изучение стилистики правовых документов: частоты сочетаний слов и пр.

4) Статистические методы

Известно, что в явлениях природы существует всеобщая связь. Такая связь наблюдается и в общественных явлениях, включая государство и право. Одна из важных задач правовых конкретно-социологических исследований состоит в изучении причинных и обусловливающих связей. Особая роль здесь принадлежит многофакторному анализу – комплексному исследованию воздействия различных экономических, политических, социальных и иных факторов на социальную обусловленность правовых норм, действенность правовой пропаганды, правового воспитания и т. д.

Математика различает функциональные и статистические связи между величинами. Функциональными называют однозначные связи между двумя и более величинами. Функциональные связи более распространены в области естественных и технических наук и только отчасти — в общественных науках.

В отличие от функциональной статистическая связь между величинами представляет собой связь неоднозначную, вероятностную, «размытую» действием различных побочных для данного процесса факторов. При статистической связи вполне определенному значению одной переменной соответствует одновременно несколько значений другой переменной.

Результативная переменная реагирует на изменения факторов статистическим распределением своих показателей. Такие связи более распространены в общественных науках. Так, для взятого наугад индивида набор параметров, характеризующих его правовые ориентации, знание правовых норм и т. д., не будет однозначно определенным. Данный набор значительно варьирует в пределах группы индивидов с заранее взятыми социально-демографическими характеристиками. Аналогичным образом можно констатировать статистическую связь между возрастом индивидов и степенью приобщенности их к деятельности средств массовой информации и т. д.

Статистическая связь существует между тяжестью совершенного преступления и назначенным наказанием. Факторами, которые делают подобного рода связь статистической, являются: личность осужденного, реальная тяжесть содеянного, условия вынесения приговора по данному делу, состав суда, учет смягчающих и отягчающих обстоятельств и т. д.

В статистике рассматриваются качественные и количественные признаки.

Качественный признак характеризует наличие или отсутствие какого-либо свойства у единиц наблюдения. Например, качественными признаками являются пол, место жительства, семейное положение, социальный статус гражданина. К их числу относится юридическая квалификация действий субъекта по какой-либо статье нормативного акта. В этих случаях нет возможности установить количественный характер исследуемых данных применительно к каждому изучаемому объекту. Он устанавливается только при обсчете единиц всей совокупности.

Примерами количественных признаков могут служить: размер наказания в годах лишения свободы, численность аппарата управления, численность населения, размер территории.

Математические методы и ЭВМ нужны главным образом для того, чтобы изучать социальные явления во взаимосвязи. Речь идет, например, о разработке таких алгоритмов и программ, которые дали бы возможность изучать количественную меру влияния различных экономических, демографических или иных факторов на государственно-правовые явления. Следовательно, основная задача при разработке программы машинной обработки юридических данных — это автоматизация научного статистического анализа (синтеза) в области права

Статистическая информация – официально документированные сведения, дающие количественную оценку массовым явлениям и событиям. В правовой сфере к массовым явлениям относятся преступность, административные правонарушения, массив уголовных и гражданских дел, налоговые преступления и т.д.

Для эффективного использования данных правовой статистики в правотворческой деятельности принципиальное значение имеет компьютеризация данной сферы. Применение в сфере правовой статистики средств вычислительной техники позволяет:

• Устранить противоречие между огромным количеством «сырых» статистических материалов, которые могут быть использованы в правотворческом процессе, и реальным объемом информации, привлекаемой в данную сферу для повышения эффективности правотворческих решений.

• Существенно расширить применение для обработки статистических данных современных математических методов

• Выполнить в кратчайшие сроки громоздкие подсчеты, касающиеся отдельных статистических показателей (например, подсчет числа отдельных видов преступлений — краж, убийств и т. д.).

• Эффективно использовать метод моделирования, основанный на действии в статистических совокупностях закона больших чисел.

• Проверять на большом статистическом материале некоторые параметры законопроекта (вновь вводимых понятий) в целях уточнения их количественных характеристик (например, понятий «тяжкое преступление», «рецидивист», число пенсионеров определенной категории).

• Делать выборку из больших массивов статистической информации.

• Накапливать статистическую информацию за многие годы и выдавать ее для использования в деятельности законодательных органов.

Математические средства и ЭВМ применяются для обработки массовой криминологической информации, получения сводных данных о состоянии преступности, личности преступника, причинах преступлений, эффективности мер уголовного наказания и др.

Статистические методы позволяют

получить количественную меру влияния различных экономических, социальных и психологических факторов на государственно-правовые явления;

найти связи между отдельными статистическими показателями, чтобы выявить влияние определенной правовой нормы на выбранный количественный показатель;

построить регрессионные модели, позволяющие прогнозировать значение показателя при определенных условиях.