Revista Científica Virtual N°5-RECAMPI-96
Aplicación de Modelos Computacionales y Redes
Neuronales para el Meta-análisis en Ciencias Jurídicas
Fernández Amado, Guillermo Gabriel
Argentina
Revista Científica Virtual N°5-RECAMPI-97
RESUMEN
El sistema jurídico en términos genéricos es un sistema complejo que puede
evidenciarse a partir de un análisis sobre su funcionamiento institucional-
administrativo ya que se considera como una red de componentes, entidades y
áreas de gestión conectadas e interactuando a partir de elementos comunes como
son las normas y leyes presentes en los códigos jurídicos del Estado, de forma
que solo pueden ser descritos en su totalidad por relaciones no-lineales. El estudio
de su funcionamiento es colocado en nuestro caso bajo la óptica de un modelo
computacional complejo dentro de un contexto más amplio respecto a la visión
sistémica tradicional, estadística de predicción lineal. Por tanto, este sistema como
podría ser el de la Corte Suprema de Justicia o Ministerio Público Fiscal, puede
ser sujeto de estudio utilizando técnicas y metodologías novedosas, como el
análisis de grafos y redes neuronales. Así, gracias a esta caracterización,
modelado y descripción compleja se podrá elucidar similitudes y diferencias entre
este sistema jurídico y otros semejantes, o comparar históricamente
composiciones de sus miembros y gestiones pasadas, o analizar atributos
emergentes propios de estos para establecer hipótesis sobre su funcionamiento
futuro, habilitando al control, mejoramiento y predicción de su comportamiento con
base en vinculaciones con el resto de sistemas sociales, económicos, políticos y
sus contextos históricos.
Descriptores: Redes Neuronales, Sistemas, Nodos, Ministerio Público.
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ABSTRACT
The legal system in general terms is a complex system as would be seen from an
analysis of its institutional-administrative operations as it considers this system as
a network of components, institutions and management areas connected and
interacting from common elements They are including rules and laws present in the
legal codes of the State, so that can only be described relational systems such
magnitude non-linear relationships. The study of its operation is placed in our case
from the perspective of a complex computer model within a broader compared to
traditional systemic view, statistical linear prediction context. Therefore this system
as could be the Supreme Court of Justice or Public Prosecutor Ministry, may be
subject of study using innovative techniques and methodologies, such as graph
network analysis and neural networks. So thanks to this characterization, modeling
and complex description may elucidate similarities and differences between the
legal system and the like, or compare historically compositions of its members and
past efforts, or analyze themselves of these emerging attributes to establish
hypotheses about its future operation, enabling control, improvement and
predicting their behavior based on linkages with other social, economic and
political systems and historical contexts.
Descriptors: Neural Networks, Systems, Nodes, Public Ministry.
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INTRODUCCIÓN
Un sistema complejo, a diferencia de uno simple es visto como una
entidad cuyo comportamiento global es más que la suma de las operaciones
de sus partes. Usualmente, se le define como una red de muchos
componentes cuyo comportamiento de agregados da lugar a estructuras en
varias escalas y patrones de manifestación, cuya dinámica no es posible de
inferir a partir de una descripción simplificada del sistema. Los modelos
computacionales pueden utilizarse para analizar propiedades de sistemas
complejos.
Los sistemas complejos pueden actuar de formas que no son predecibles,
o a través de intrincados cálculos estadísticos respecto a variables puntuales
mediante el análisis segmentado de sus partes componentes, pero su
funcionamiento como un todo requiere un abordaje epistemológico propio de
los estudios sobre complejidad, esto permite verificar que un sistema jurídico
en cuestión, como por ejemplo el de la Corte Suprema de Justicia de la
Argentina, tenga propiedades distintas, quizás conflictivas o antagónicas
respecto a las partes que lo componen, propiedades conocidas como
emergentes pues emergen del sistema mientras está en acción.
Como estas surgen del conjunto o totalidad del sistema, veremos que si al
sistema lo descomponemos en sus partes también perderemos dichas
propiedades, por lo tanto no es necesario comprender el sistema para
beneficiarse de este conocimiento en una tratativa compleja.
Los sistemas más complejos presentan mayores vínculos dependientes
entre sí y mantienen una interacción recíproca. Esta posibilidad de vincular
entidades propias del sistema y estudiar estos lazos, habilita a su estudio
integral en cuanto a su comportamiento y relación con otros sistemas
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sociales, económicos, políticos o jurídicos. Esta interdependencia sistémica
y en particular del sistema jurídico dentro del sistema social fue ampliamente
estudiada desde la sociología por Max Weber en su „Excurso‟, al analizar la
tendencia a la creciente racionalidad instrumental en el mundo occidental,
donde se pueden identificar diversas esferas de sentido y valor que
institucionalizadas, defienden sus estructuras y funciones interdependientes
que están en tensión respecto a las demás, como puede ser la tensión entre
las esferas religiosas, políticas y judiciales de un país, o de instituciones en
tensión como la Corte Suprema de Justicia, el Ministerio Público Fiscal y el
Poder Legislativo o Ejecutivo por ejemplo. Estas diferentes racionalidades
propias de cada sistema entran irremediablemente en conflicto dentro del
sistema social o sociedad, el cual se puede estudiar y analizar así como
también en el detalle de sus intercambios y relaciones sectoriales a partir de
este tipo de estudio sistémico complejo.
La estabilidad del sistema depende de muchos factores, entre ellos el
tamaño, cantidad y diversidad de los subsistemas, así como del grado de
conectividad que existe entre ellos, por tanto son resistentes al cambio,
propiciándose solo si se identifican las conexiones adecuadas para obtener
un resultado predecible aceptable, en tiempo y forma. La resistencia al
cambio de algunas partes del sistema se visualiza porque estas ejercen un
mayor grado de control, es decir suelen ser más importantes, dado que
cuanto más alto es el nivel de control de la parte en la que se efectúa el
cambio, más se extienden y ramifican sus efectos.
La complejidad de algunas estructuras se debe a la intrincada
organización de su gran número de componentes, que muchas veces son
simples. Esa estructura es lo que es y hace lo que hace no tanto por lo que
son sus partes componentes, sino por el modo en que están organizadas y
relacionadas. Cuando crece el número de vínculos entre sus partes se da
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usualmente el cambio no controlado, una evolución donde su propia
naturaleza no sabe exactamente hacia donde se dirige.
Es importante entender que la modelación matemática por medio de
computadores resulta actualmente una forma innovadora en el estudio e
investigación sistémica, en particular de un sistema jurídico y de sus
instituciones representativas, para poder comprender su naturaleza y
comportamiento, a veces caótico y reactivo y mejorar así de ser este el
objetivo, el rendimiento óptimo en cuanto a su funcionamiento y
aprovechamiento de sus recursos usuales.
Las redes neuronales artificiales son una de las herramientas
informáticas más poderosas para buscar modelos computacionales. Con
estas se busca la solución a problemas complejos no solo referidos a una
secuencia de pasos, sino a la evolución de cómputos propios inspirados en
el funcionamiento complejo del cerebro humano, dotados de cierta
inteligencia y capacidad cognitiva, sin que esto implique conocimiento
exhaustivo del comportamiento de cada parte, sino más bien de una
inteligencia emergente a partir de la combinación de elementos simples
de su modo de proceder ante los estímulos del ambiente o sistemas afines.
Estas llamadas neuronas interconectadas operan de forma paralela y de
acuerdo a diferentes tipologías o estilos para resolver problemas
relacionados con el reconocimiento de formas o patrones,
predicción, codificación, control y optimización de funciones y estructuras
propias y ajenas.
Una red neuronal realiza una simplificación tomando en cuenta los
elementos relevantes del sistema, ya que la cantidad de información que se
dispone es excesiva o redundante. Esta característica permite conocer las
partes, funciones o eventos más relevantes del sistema en cuestión, dejando
al resto como entidades o fenómenos menos importantes al momento de
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abordar la problemática. Las redes neuronales pueden utilizarse como
variables de entrada (input) o parámetros numéricos que cuantifiquen
información sobre la estructura del sistema. Los parámetros conocidos como
Índices Topológicos (TIs) se encuentran entre los más útiles.
Otra herramienta para trabajar con sistemas complejos es la teoría de
grafos, que es un campo de estudio de las matemáticas y de la computación,
que analiza las propiedades de los grafos como estructuras compuestas por
un conjunto de vértices, nodos o puntos y el conjunto de aristas, líneas o
lados que pueden ser orientados o no al relacionarse entre sí. Por tanto,
también esta teoría es utilizada para realizar análisis de redes en este caso
sociales, particularmente jurídicas.
Los TIs se calculan en teoría de grafos a partir de la representación de
cualquier sistema como una red de nodos interconectados que dan lugar a
una estructura relacional emergente que permite por ejemplo conocer
medidas de centralidad de nodos, entre otras medidas útiles según el tipo de
red del que se trate. Los TIs pueden ser muy útiles como entradas para las
redes neuronales.
La presente investigación pretende entonces demostrar la utilidad de
estos modelos para predecir características y propiedades de estos sistemas
complejos al realizar una revisión sobre los TIs comúnmente utilizados y su
identificación y extracción a partir del procesamiento de bases de datos
jurídicas y de la utilización de software de cálculo apropiado para convertir
estos índices en inputs de redes neuronales artificiales para el desarrollo de
modelos computacionales útiles para la investigación de su comportamiento.
Esto es una novedad en Latinoamérica ya que los estudios de este tipo son
muy recientes y provenientes en la mayoría de los casos de EEUU y Europa.
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DESARROLLO
Para comenzar con la teoría de grafos y redes complejas, podemos
afirmar que estas herramientas usadas últimamente a partir del fenómeno de
las Big Data o grandes bases de datos disponibles en forma digital, permiten
analizar información a niveles estructurales tanto de un genoma humano,
como de redes de interacción proteína-proteína, redes complejas
metabólicas, redes neuronales biológicas y artificiales, redes sociales,
tecnológicas o de redes jurídicas. Entre estas últimas se encuentran, por
ejemplo, las redes de transmisión de enfermedades, redes de distribución
eléctrica, redes de telefonía inalámbrica, redes de comercio internacional,
redes sociales en internet, redes de conocimiento, redes de autoría y citas,
redes jurídicas o redes delictivas.
Los nodos podrían ser, por ejemplo, las leyes citadas, investigadas,
utilizadas, revisadas en los diversos fallos o dictámenes de entidades
jurídicas estatales en sus diversos fueros, penal, civil, comercial o tributario.
Así podríamos analizar el funcionamiento de una red jurídica por ejemplo
a partir de un conjunto de objetos nodos que serían representación de fallos,
leyes o delitos vinculados a través de un conjunto de conexiones, gracias al
procesamiento masivo de datos obtenidos por parte de los sistemas
administrativos judiciales de un estado.
Esta multiplicidad de fallos, acciones, actores intervinientes y actos
procesales permitiría establecer vínculos con otras leyes, fallos o personas
que habiliten al estudio de propiedades emergentes de dicho sistema
jurídico. En todos estos casos, se pueden calcular TIs que describan
numéricamente los patrones de conectividad existentes entre los nodos o
actores en una red y su relacionamiento complejo, por ejemplo entre leyes y
actores jurídicos (entidades e instituciones jurídicas).
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Por otra parte, el análisis de redes proporciona una aproximación común
para todas aquellas disciplinas que implican un estudio de la estructura
social susceptible de representación en forma de redes y puede referirse a
un tipo específico de relación entre las entidades o grupos que pueden
evolucionar hacia patrones duraderos de comportamiento y relación dentro
de una sociedad.
Si se toma en consideración que una red es un conjunto de elementos o
nodos con conexiones entre ellos en forma de aristas del grafo, se pueden
representar las relaciones sociales en forma de redes donde los nodos
pueden ser los actores individuales dentro de las mismas y las aristas las
relaciones entre dichos actores.
Estas herramientas de grafos y de análisis de redes son atípicas en la
investigación del funcionamiento jurídico, siendo que puede ser una
herramienta muy útil para ilustrar la interrelación entre esferas e instituciones
legislativas y judiciales o incluso políticas para, en segunda instancia, ayudar
a predecir y entender las consecuencias de la aprobación de nuevas leyes
en la sociedad con el fin de predecir, medir, controlar su efectividad.
En estos casos los nodos o TIs pueden ser fallos judiciales que llegaron a
instancias de Corte Suprema en relación con el conjunto de fallos y leyes
precedentes citadas o vinculadas con las personas físicas intervinientes en
cada fallo.
En el caso de aplicación al Ministerio Público Fiscal puede ser útil para
medir la implementación efectiva de sus códigos procesales, su adecuación
institucional y funcional en los cambios legislativos, mediante la
representación de delitos o fiscalías como nodos y sus relaciones, por
ejemplo, con actores sociales o personas físicas ejerciendo roles judiciales,
o imputados con sus respectivos antecedentes judiciales.
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Así se podría realizar el análisis de causalidad criminal y permitir conocer
patrones de centralidad geográfica de cierto tipo de delitos, así como
también asistir al área de delitos complejos como narcotráfico y fraudes
financieros o simplemente ayudar con información relacional y compleja en
las investigaciones de casos o expedientes judiciales puntuales.
En el contexto argentino, en particular, sería más que necesario un
abordaje semejante ya que se evidencia una alta conflictividad social a partir
de la violencia imperante en la sociedad, que exige máxima efectividad al
sistema judicial para disminuir las tasas de delito y la necesidad de
adecuación institucional rápida al nuevo código procesal penal que ayudaría
a la solución de esta problemática, adornada con una dependencia objetable
entre el poder judicial y la política en términos generales. Estos temas
debido a su gran relevancia social y coyuntural hacen de la predicción de la
causalidad delictiva una necesidad imperiosa.
A partir del conocimiento que se tiene sobre los hechos acaecidos en el
pasado y procesados de forma compleja, se puede elaborar una estrategia
jurídica adecuada para prevenir el delito que optimice el funcionamiento de
las instituciones del poder judicial y la transparencia de las vinculaciones de
las esferas jurídicas, políticas y legislativas. Gracias al concepto sistémico de
red, podemos determinar las tipologías y características de la estructura del
sistema jurídico en general y en particular de la Corte Suprema Argentina o
del Ministerio Público Fiscal.
El tradicional enfoque jerárquico, estadístico y centralizado que se utiliza
para la investigación del funcionamiento de estas instituciones, deja su lugar
a una realidad mucho más compleja, estudiada a partir de su abordaje
relacional donde encontraremos también estructuras policéntricas y redes
heterárquicas.
El marco conceptual básico de teoría de grafos (Casti 1995), se amplía
con un vasto instrumental diseñado últimamente en la industria del software
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para el análisis de las redes sociales, que permite también no solo el
modelado computacional sino su simulación basada en agentes,
representaciones virtuales de interacciones de individuos autónomos dentro
de un entorno, con el fin de determinar los efectos que producen en el
conjunto del sistema en un intento de recrear y predecir las acciones de
fenómenos complejos. Estos modelos permiten la experimentación del
aprendizaje, adaptación y reproducción en el medio social, pudiendo simular
los cambios del sistema, en este caso jurídico, tras añadir o extraer
relaciones de difusión, contagio y supervivencia entre los nodos del sistema.
Aplicación de herramientas complejas para el estudio del sistema
jurídico
Los TIs de utilidad en ciencias jurídico-sociales pueden calcularse a partir
de redes de nodos que pueden representar aspectos tan diferentes como
leyes tributarias o con causas penales.
Diferentes medidas de causalidad de delito han sido desarrolladas
recientemente (Devah, 2003), utilizando matrices de centralidad como
representación grafoteórica del delito donde cada imputado y otros sujetos
relacionados con este, son representados por un nodo analizándose a todos
por igual pero en búsqueda de relaciones de camino corto entre ellos,
estableciéndose una relación entre el nodo original (causa posible), con el
nodo final (consecuencia) o delito existente en una causa penal.
Así, se muestra con una de las aplicaciones más prometedoras, el uso de
este tipo de centralidad para encontrar modelos computacionales, capaces
de detectar la causa principal de un delito que tenga una representación en
forma de grafo con múltiples concausas.
Al individualizar a los sujetos intervinientes en una causa penal y
someterlos a un análisis de redes, podemos ver tanto centralidades,
reiteraciones, como excepcionalidades que brinden información sobre
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patrones o disposiciones geográficas de delitos en el territorio, como también
de causas de delitos que tienen un origen causal similar. En un reciente
trabajo (Duardo-Sanchez, 2014) se aplicaron diferentes tipos de redes
neuronales a la predicción de la causalidad penal en el cual los mejores
modelos pudieron discriminar correctamente el 87% de las causas de delito,
entre otras causas de delito potencial en 17 casos estudiados.
La predicción de la causalidad delictiva a partir de una red de nodos en la
forma de causas penales se puede obtener procesando bases de datos de
delitos y causas penales, por ejemplo en el caso del Ministerio Público Fiscal
Argentino podría obtenerse a partir del cruce de datos de la aplicación
informática Fiscalnet que desde hace casi una década viene recogiendo
información sobre las causas penales en todo el país. De esta manera, y
conociendo los imputados y sujetos relacionados en sus diferentes roles
(denunciante, querellante, víctima, damnificado, testigo) a cada causa/delito,
se puede construir una red de delitos y sujetos vinculados a otras
personas/causas/delitos/leyes para obtener emergentes útiles para los
análisis criminalísticos más complejos e incluso ayudar a prevenir o
desarticular patrones delictivos. También, esto puede utilizarse para analizar
patrones geográficos ya que esta es otra información almacenada en estas
bases de datos y sistemas informáticos de gestión judicial. Así, se pueden
crear redes según diversas condiciones, alcance geográfico, tipo de delito,
ley violada, paso procesal, responsable de la causa, juzgado o fecha.
Diferentes medidas de causalidad de delito han sido estudiadas y gracias
al aporte de investigadores como Fowler se han podido construir matrices de
centralidad del tipo Markov entropy centrality que asociadas a una
representación grafoteórica de las causas primarias, secundarias y crimen,
permitieron cuantificar la longitud de todos los caminos a partir de una causa
o ley dada respecto a todas las demás causas o leyes de tipo aprobadas
antes y después del momento estudiado. Esto, al calcularse por cada causa,
permite obtener nuevas medidas de causalidad delictiva capaces de detectar
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la causa principal de un delito o los imputados más importantes a partir de
una representación de sus múltiples sujetos participantes o relacionados en
la diversidad de roles que la causa permite
Muchas veces el problema de la causalidad penal es que se subestima el
componente multicausal del delito, y para esto las bases de datos lineales
ordenadas por expedientes o causas penales no son útiles sin un debido
proceso a posteriori que permita dar un salto cualitativo entre estos
tradicionales reportes estadísticos lineales y un análisis relacional en red
propio de los sistemas complejos.
En otro tipo de investigación, Fowler analizó también un total de 30.000
decisiones de la Corte Suprema de los Estados Unidos desde 1754 hasta
2002, obtenidas a partir de un procesamiento de datos de una empresa
privada de automatización en procesamiento de textos (Howe Electronic
Data), que permitió el escaneo de los fallos y la extracción de las citas de los
fallos de la Corte, identificadas por su nomenclatura (U.S. form: XXX U.S.
YYY)
Ilustración 1-Nomenclatura fallos Corte Suprema EE.UU.
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Esto permitió construir la base de datos procesada por una aplicación el
tipo S2Snet (software libre de identificación de caracteres y transformación a
secuencia numérica para su conversión a gráfico de redes) para representar
cada caso como un nodo de la red junto con sus relaciones entre otros
casos dadas por las citas del caso precedente. También, fueron útiles las
bases de datos institucionales como la relevada por la Inter-university
Consortium for Political an Social Research.
Ilustración 2-Software para redes S2SNet
Las bases de datos muchas veces contienen información que requieren
un preprocesamiento o posprocesamiento, junto con una vinculación entre
entidades y tablas, unificación de nomenclaturas y también de duplicación de
registros. En este ejemplo se muestran algunos datos procesados a partir de
registros oficiales de fallos de la Corte Suprema de EE.UU.
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Ilustración 3- Datos sobre fallos de ICPSR - United States Supreme Court Judicial Database,
1953-1997.
En este sentido, el correlato para su procesamiento en Argentina está
presente en las bases de datos de la Secretaría de Jurisprudencia
http://www.csjn.gov.ar/jurisprudencia.html en la cual se publica la
información de los fallos de la Corte desde 1863 a 1985 (en formato
escaneado) y a partir de 1994 con búsqueda digital y consulta visual del
documento escaneado:
Ilustración 4-Ej: nomenclatura citas en fallo CSJ Argentina
La base de Fowler permitió analizar la evolución de ciertas normas legales
e identificar cambios sustanciales en la jurisprudencia (stare decisis) y
estudiar cómo ciertas leyes resultaron un punto de inflexión en la
interpretación jurídica, en particular se destaca la del caso „Warren Court‟ y
otras por lo contrario muy distantes de cualquier influencia sustancial.
También, en esta investigación se detectaron las normas precedentes más
relevantes en último siglo por medio de un indicador authority score, lo cual
permitió analizar cuál es el criterio de prioridades de una corte suprema
respecto a otra composición del tribunal en el pasado. También se demostró
la hipótesis de que los casos que la Corte revierte, resultan ser las
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decisiones más importantes y que los casos en los que rechazan, estas
reversiones rápidamente se vuelven más importantes que los casos
revertidos. Por último, se permite analizar en base a los casos precedentes
citados en las opiniones de la Corte, si esta efectivamente resultó imparcial y
neutral o hubo ciertas influencias consideradas ideológicas o políticas para
tomar estas decisiones.
En los siguientes gráficos obtenidos a partir del análisis de la red
mencionada se puede identificar un histograma de los casos que dieron
origen al menos a una cita, lo cual permite identificar una anormalidad
durante los años 1953 a 1969, correspondiente a la composición de la Corte
mencionada y considerada como „activista‟, que no citó casos precedentes y
desestimó numerosas citas pasadas en favor de la introducción de nuevas
leyes.
Ilustración 5- Casos de la Corte Suprema EEUU 1750-2000, con al menos una cita saliente
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Ilustración 6- Gráfico reducido de casos relevantes en el tratamiento del Aborto
En la ilustración 5 se puede identificar las citas de fallos pasados que se
incorporan a un fallo o decisión de la Corte como con flechas entrantes,
mientras que el fallo que es citado se indica sin flecha.
Una de las medidas que se obtuvieron fue la de centralidad que destacó
la relevancia del nodo caso „Roe‟ como el de mayor centralidad. Esto
permitió validar la consideración de la Oxford Guide, la Legal Information
Institute y el Congressional Quarterly’s Guide to the United States Supreme
Court, fuentes a partir de las cuales se identifican las citas más relevantes
respecto al tema, coincidiendo en su análisis cuantitativo complejo de la red:
62% de citas del caso Roe‟s (41/66), 47% del caso Thornburgh‟s (35/74) y
42% del caso Webster‟s (35/84).
Esto mismo se pudo contrastar respecto al indicador authority score, que
mide las citas a fallos más relevantes, coincidiendo con las investigaciones y
rankings publicados por las instituciones mencionadas:
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Ilustración 7-Ranking de fallos más relevantes en último siglo por medio del indicador ‘authority
score.’
Ilustración 8- Ranking de fallos más relevantes de la Corte Suprema EEUU en el último siglo.
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También se trabajó sobre el análisis de ciertos casos y su creciente o
decreciente influencia en las decisiones de la Corte, en este caso del ámbito
civil y comercial:
Ilustración 9- Casos con influencia decreciente en las decisiones de la Corte Suprema EE. UU
Esto permitió analizar cuáles fueron las leyes que detrás del análisis de
esta evolución, se consideran estables o por el contrario, de progresiva
caducidad y obsolescencia.
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CONCLUSIÓN
En definitiva y a modo de conclusión, el análisis de redes complejas como
el del sistema penal o jurídico de un Estado, requiere herramientas y teorías
novedosas que recientemente han encontrado un campo de aplicación real.
Poder vincular leyes entre sí, causas o fallos jurídicos, incluso delitos para
analizar sus causas son algunos de los puntos de partida muy demandados
por la comunidad global para descubrir en esta vinculación de información,
una meta-data aún latente y a la espera de convertirse en guías estratégicas
para una correcta y eficiente gestión del sistema judicial en un contexto de
creciente racionalidad burocrática estatal y extrema violencia y desigualdad
social.
La aplicación de los conceptos, instrumentos y aplicaciones de la
inteligencia artificial como son las redes neuronales y el análisis de redes
sociales para analizar al sistema jurídico de la Corte Suprema de Justicia
Argentina o del Ministerio Público Fiscal requieren un análisis previo para
observar su comportamiento y escoger así cuáles son los datos más
adecuados para procesar y extraer conclusiones.
En resumen, se intenta llegar a un modelo computacional como una
ecuación lineal sencilla o un modelo complejo no lineal basado en redes
neuronales, para pronosticar la actividad jurídica utilizando TIs como
entradas y cuantificando su estructura por medio de teoría de grafos y así
llegar a contrastar hipótesis y detectar emergentes e información relevante al
menos como un primer objetivo; el cual podría extenderse si consideramos a
los nodos de la red como leyes aprobadas en una fecha o rango de fechas
determinado, con la medición de la evolución histórica de dicha norma legal
Revista Científica Virtual N°5-RECAMPI-116
dentro del sistema legislativo y así conocer su dinámica, estabilidad u
obsolescencia.
Si le sumamos a este trabajo la utilización de redes neuronales, a la
predicción se le agregaría la capacidad de aprendizaje para analizar casos
nuevos y de esta forma guiar la evolución del sistema hacia un derrotero
previsible y eficiente, evitando fallos o errores conocidos o evitables a partir
de los datos e hipótesis estudiadas.
En el presente trabajo se ha presentado una selección de indicadores
básicos, teorías, herramientas y aplicaciones para aproximarnos a un campo
de investigación que requiere un marco propicio de I+D dentro de estas
mismas instituciones judiciales para poder evolucionar y mejorar desde
dentro, con los propios datos y procesos de normalización de los mismos
que permitirán desarrollar y encontrar respuestas a muchas problemáticas
conocidas aun a la espera de profundización científica que puedan confluir
en un proceso de crecimiento y adecuación del sistema jurídico Argentino y
Latinoamericano a los cambios que la sociedad y su coyuntura internacional
requieren.
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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Duardo-Sánchez. A et al. (2014). Modeling Complex Metabolic
Reactions, Ecological Systems, and Financial and Legal Networks with
MIANN Models Based on Markov-Wiener Node Descriptors. Journal of
Chemical Information and Modelling
Ben-Naim E., H. Frauenfelder, Z. Toroczkai, (2004). Complex Networks,
Springer. Berlin.
Ashmore, A., (2007). Dates of Early Supreme Court Decisions
http://www. supremecourtus.gov/opinions/datesofdecisions.pdf (June 1,
2007).
Chandler, Seth J., The Network Structure of Supreme Court
Jurisprudence (June 10, 2005). University of Houston Law Center No.
2005-W-01
Cormen T.H., C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, (2001). Introduction
to Algorithms, MIT Cambridge: University Press.
Borgatti, S.P.; Everett, M.G. (2006). A graph-theoretic perspective on
centrality. Social networks.
Bonacich, P. (1987). Power and centrality: a family of measures.
American Journal of Sociology 92.
Casti, J.L. (1995). The Theory of Networks, en D.F.Batten, J.L.Casti y
R.Thord (eds.), Networks in Action. Berlin: Springer Verlag.
De Nooy W., (2005). Exploratory Social Network Analysis with Pajek,
Cambridge: Cambridge University Press.
Revista Científica Virtual N°5-RECAMPI-118
Freeman, L. (1979). Centrality in social networks: I. Conceptual
classification, Social Networks, nº 4, p.35-41.
Freeman, L., Rhite, D. y A. Romney (1989). Research methods in social
network analysis. IVA: George Mason University Press.
Fowler JH, Jeon S. (2008). The authority of Supreme Court precedent,
Social Networks. 30:16-30.
Legal Information Institute. (2005). Historic Supreme Court Decisions.
http://straylight.law.cornell.edu/supct/cases/name.html (June 2, 2005).
Newman, M. (2003). The Structure and Function of Complex
Networks. SIAM Review; 56: 167-256.
Ritter, O.W., Mosiño, P. A., Patiño R. M., (2000). Pronóstico y
naturaleza. Revista Ciencia y Desarrollo. julio/agosto del 2000. volumen
XXVI, no. 153.
Rosenberg, G.N. (1991). The Hollow Hope: Can Courts Bring About
Social Change Chicago: University of Chicago Press.
Spaeth, H.J., (1979). Supreme Court Policy Making: Explanation and
Prediction. W.H. San Francisco: Freeman and Company.
Tyler, T.R., Mitchell, G., (1994). Legitimacy and the empowerment of
discretionary legal authority: the United States Supreme Court and
abortion rights. Duke Law Journal 43, 703–802.
Pastor R. -Satorras, M. Rubi, A. Diaz-Guilera (2003). Statistical
Mechanics of Complex Networks. Berlin Springer.
Pastor R.-Satorras, A. Vespignani, Evolution and Structure of the Internet:
A Statistical Physics Approach, Cambridge University Press, Cambridge,
2004.
Revista Científica Virtual N°5-RECAMPI-119
Post D., How Long is the Coastline of the Law? Thoughts on the Fractal
Nature of legal Systems, Journal of Legal Studies , January, 2000.
Popper K. (1983). Conjeturas y refutaciones: el desarrollo del
conocimiento científico. Barcelona: Ed. Paidos.
Valente, T. W. (1995). Network models of the diffusion of innovations.
New Jersey: Hampton Press Inc.
White, H.D., Welman, B., Nazer, N., (2003). Does citation reflect social
structure? Longitudinal evidence from the Globenet interdisciplinary
research group. Journal of the American Society for Information Science
and Technology 55, 111–126.
Weber, M., (2001). La Ética Protestante y el Espíritu del Capitalismo
en Ensayos sobre sociología de la religión. Volumen I. Taurus: Madrid.