Трофимов Е.В., Мецкер О.Г., Паскошев Д.Д. —
Административная преюдиция по делам о мелком хищении (ст. 7.27 КоАП РФ и ст. 158.1 УК РФ): как большие данные судебных актов отражают гуманизацию и качество правосудия
// Юридические исследования. – 2021. – № 9.
– С. 81 - 124.
DOI: 10.25136/2409-7136.2021.9.36521
URL: https://e-notabene.ru/lr/article_36521.html
Читать статью
Аннотация: Предметом настоящего исследования выступают общественные отношения, возникающие в связи с совершением мелкого хищения, а также исследовательские средства и методы оценки оптимизации законодательства и правоприменения. Благодаря специфической конструкции административной преюдиции в статье показаны методология и результаты анализа больших данных судебных актов по делам о мелком хищении (статья 7.27 КоАП РФ и статья 158.1 УК РФ) для оценки качества правосудия и оптимизации правового регулирования. Исследование основано на разрабатываемой авторами междисциплинарной методологии, включающей индикаторный подход и комплекс юридических и компьютерных методов исследования, в том числе интеллектуальный анализ текстов и данных и машинное обучение. Показано, что: обвинительные приговоры не имеют значимых отличий в семантике и логической сложности принятия решений, по сравнению с постановлениями о назначении административного наказания; логика в принятии решений о выборе наказания за мелкое хищение, наказуемое в административном и в уголовном порядке, различна, причем выбор вида административного наказания оказался более дифференцированным; несмотря на тождественность деяний, связанных административной преюдицией, их регулирование различными законами приводит к различным правоприменительным результатам, причем административно-деликтное регулирование более оптимально; административная ответственность за мелкое хищение для общества в целом является более гуманной, однако для потерпевших более гуманной оказалась уголовная ответственность. Из текстовых массивов были извлечены некоторые знания об административно-деликтологических и криминологических характеристиках мелкого хищения, особенностях судопроизводства и о назначенных наказаниях, а также сделан вывод о применимости разработанной методологии к анализу больших данных судебной практики по делам об административных правонарушениях и уголовным делам.
Abstract: The subject of this article is the public relations arising in the context of committing petty theft, as well as research means and methods for assessing the optimization of legislation and law enforcement. Due to the specific structure of administrative prejudice, the article presents the methodology and results of the analysis big data of judicial acts in cases of petty theft (the Code of the Russian Federation on Administrative Offenses and the Article 158.1 of the Criminal Code of the Russian Federation) for assessing the quality of justice and optimization of legal regulation. The research is founded on the original interdisciplinary methodology, which contains the indicator approach along with the set of legal and computer aided techniques, including intellectual text and data mining, as well as machine learning. It is demonstrated that the judgments of conviction do not have considerable differences in the semantics and logical complexity of decision-making in comparison with the ruling on imposition of administrative penalty; the logic of making decisions on the choice of administrative or criminal penalty for petty theft varies, whereby the choice of administrative penalty is more differentiated. Despite the identity of acts related to administrative prejudice, their regulation by different laws leads to different enforcement results. Administrative-tort regulation is more optimal. Administrative responsibility for petty theft is rather humane for the society overall, although for victims, criminal responsibility appears to be more humane. Having analyzed the array of information, the author extracts certain knowledge on the administrative-tort and criminological characteristics of petty theft alongside peculiarities of court proceeding and imposition of penalties, as well as concludes on applicability of the developed methodology towards analyzing big data of case law on administrative and criminal offenses.