Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Оценка эффективности адвокатской деятельности на основе анализа текстов судебных решений или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Научный семинар Института анализа предприятий и рынков. Оценка эффективности адвокатской деятельности на основе анализа текстов судебных решений: методология и апробация Докладчики: Казун А. (НИУ ВШЭ), Девятников В. (НИУ ВШЭ), Белов М. (UCLA) Аннотация Адвокатские услуги, как правило, относят к категории доверительных благ, что означает сложность измерения их качества. Участникам судебного процесса при выборе защитника приходится полагаться почти исключительно на репутацию, знакомства или отзывы. На настоящий момент в России не существует объективных метрик, которые позволяли бы оценивать эффективность работы адвоката. Причиной отсутствия объективных оценок является сложность адвокатской работы и влияние на исход дела большого перечня легальных и экстралегальных факторов. В настоящем докладе мы предложим подход, позволяющий оценивать эффективность работы адвоката на основе анализа текстов судебных приговоров. В докладе будет представлен первый вариант методологии, а также проведена апробация полученных результатов. На первом этапе анализа мы предсказываем исходы судебных дел по примерно 100 тыс. кейсам о ДТП (264 ст. УК РФ за период с 2010 по 2022 гг.), используя информацию о различных характеристиках дела, но не включая в модели информацию об адвокате. Тестируется и сравнивается три предсказательных модели – линейная регрессия, Random Forest, XGBoost. На втором этапе на основе результатов наилучшей из моделей строится рейтинг адвокатов. На третьем этапе мы тестируем получившиеся результаты, показывая, что адвокаты, имеющие высокий рейтинг в одной категории исходов, при прочих равных показывают более высокие результаты и в других категориях исходов и типах дел, не использовавшихся для создания рейтинга. Таким образом, предложенная методика действительно позволяет зафиксировать реальные различия в эффективности адвокатов.