Analytics

Analytics bezeichnet die Aufgabe, Dinge ihrem Grunde nach zu zerlegen. Das Wort Analytics stammt aus dem griechischen analysis und bedeutet Auflösung. Im Zusammenhang mit größeren Datenmengen geht es insbesondere darum, Insights zu erstellen, die häufig erst dann sichtbar werden, wenn man Daten gemeinsam betrachtet. Übertragen auf den juristischen Kontext bedeutet dies, dass bspw. eine Entscheidung eines Richters noch nicht zwingend aussagekräftig ist. Verfügt man allerdings über 1000 Entscheidungen desselben Richters, kann man bestimmte Tendenzen in dessen Rechtsprechung erkennen. Ähnliches gilt auch für ganze Themenkomplexe; bspw. das Nord-Süd-Gefälle bei bestimmten Straftaten-

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Kurzer geschichtlicher Abriss

Analytics-Lösungen sind bereits seit mehreren Jahren verfügbar. Ab ca. der Mitte des 20. Jahrhunderts entstanden erste Experten-Systeme. Ein Experten-System ist ein wissensbasiertes System, in dem Wissen strukturell abgelegt wird, bspw. in einer Art Baum-Struktur (dem Decision-Tree). Dieser Decision-Tree findet auch heute noch in einigen Applikationen Verwendung und wird auch oftmals bei No-Code-Applikationen erstellt.

Mit den immer besser werdenden Computern wurden ab ca. den 1990ern Jahre erste Experten-Systeme verwendet, um juristische Analysen durchzuführen. Das Aufkommen neuer Technologien wie Machine-Learning, oder die Verwendung neuerer Datenbanken und die einfache Digitalisierung von Content ermöglicht es mittlerweile, auch andere Wege zu gehen und den großen Aufwand zur Erstellung der Expertensysteme zu verringern. Nichtsdestotrotz spielt der Grundsatz der Experten-Systeme auch weiterhin eine große Rolle, denn sind diese erst einmal gefüttert, können sie sehr gute Ergebnisse abliefern.

Im Jahr 2003 findet man im Gartner Hype Cycle zum ersten Mal die „Information Extraction“, in diesem Fall noch im Bereich „Technology Trigger“. 2004 ist hier bereits das Text-Mining zu finden, also der Versuch, aus halb- (semistructured) oder unstrukturierten (unstructured) Texten, Informationen zu extrahieren, was Grundlage für Analysen ist. 2005 kommen dann schon erste „Prediction Markets“ dazu (zusammen mit Quanten-Computing). 2007 ist bereits Content Analytics zu finden. Durch die Fortschritte im Text-Mining sind 2008 die „Social Network Analysis“ und das „Idea Management“ bereits fast durch das „Tal der Desillusionierung“ durch. 2010 tritt „Predictive Analytics“ fast am Ende des Hype-Circles angekommen auf. Diese „Predictive Analytics“-Lösung meint allerdings nicht die juristische.

Ab diesem Zeitpunkt verändert sich der Anwendungsbereich immer stärker und auch deutlich schneller. In 2011 sind sowohl BigData als auch natürlichsprachige Fragen-Antwort-Systeme, Internet-der-Dinge (IoT)-Anwendungen und vieles mehr auf dem Hype-Cycle.2019 etwa findet man Text-Analytics und auch Predictive Analytics am Ende des Plateaus und somit im Bereich von 2-5 Jahren. Dazu kommt, dass hier nun auch von Prescriptive Analytics und „Explainable AI“ gesprochen wird.

In der europäischen juristischen Praxis spielt Analytics derzeit noch keine große Rolle, dies wird sich jedoch voraussichtlich in den nächsten Jahren ändern. Auch wenn das kontinentaleuropäische Recht gerade kein Fallrecht ist, dienen Fälle doch als Referenz für die eigene Argumentation. Sobald es einfache Lösungen gibt, die dabei helfen, die passenden Entscheidungen zu finden, wird dieser Trend wohl noch weiter beschleunigt werden.

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