Projektkurs Data Science & Law

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Die digitale Verfügbarkeit von Rechtstexten, Gesetzen, Gesetzesmaterialien, Gerichtsentscheidungen, Vertragstexten und Schriftsätzen und die Entwicklung moderner statistischer Methoden, oftmals verbunden mit dem Begriff der Künstlichen Intelligenz, eröffnen neue Methoden in der Rechtswissenschaft und ebnen den Weg für die Entwicklung von fortgeschrittenen Legal Tech – Anwendungen und für industrielle, plattformgestützte Rechtsdienstleistungen. Computergestützte Methoden der Rechtsfindung, der Entscheidungsvorhersage, der Dokumentenautomation und der Informationsextraktion und -visualisierung bauen auf den Grundlagen von Business Analytics und von Data Science auf. Sie begünstigen Innovationen und können zu einem grundlegenden digitalen Wandel von Rechtsdienstleistungen, Streitbeilegung, Verwaltung und rechtsnahen Beratungsleistungen, wie der Steuerberatung und der Wirtschaftsprüfung führen. Dabei setzt nicht nur die Entwicklung, sondern auch der verantwortungsvolle Einsatz dieser Technologien ein kritisch-reflektierendes Bewusstsein über die Grenzen und die Schwächen von Data Science voraus.

In der Fakultät für Mathematik und Wirtschaftswissenschaften angesiedelte Studiengänge zeichnen sich durch besondere Schwerpunkte in den mathematisch-statistischen Methoden und ihre Anwendung aus. Sie verbinden sich mit einem ausgeprägten Angebot an wirtschafts- und steuerrechtlichen Veranstaltungen. Beide Bereiche sollen mit einem neuen Projektkurs stärker verbunden werden.

Mit dem Projektkurs Data Science & Law bietet die Universität Ulm eine interdisziplinäre Veranstaltung an, in der Methoden des Maschinellen Lernens auf juristische Dokumente angewendet werden. Dabei sollen mit Hilfe statistischer Methoden exemplarisch steuer- und arbeitsrechtliche Texte, wie Finanzgerichtsentscheidungen und, in Kooperation mit einem Arbeitgeberverband, Betriebsvereinbarungen, verwendet werden, um forschungsnahe Methoden zu vermitteln und innovative Anwendungen zur Dokumentenanalyse praxisnah zu entwickeln.

Der Kurs gliedert sich in drei Abschnitte. In einem ersten Teil werden die programmiertechnischen Grundlagen mit einer Einführung in die Programmiersprache R gelegt. In einem zweiten Teil schließen sich Grundlagen der Dokumentenaufbereitung und ausgewählter statistischer Methoden an. Sie werden praxisnah an einem vorbereiteten Datensatz steuerrechtlicher Entscheidungen eingeübt. In einen dritten Teil lernen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer in Kleingruppen die Anwendung der erworbenen Methodenkompetenz auf neue Fragestellungen und entwickeln Anwendungen zur Dokumentenanalyse mit dem praxisnahen Beispiel arbeitsrechtlicher Betriebsvereinbarungen. Der Kurs wird durch Forschungs- und Praxispartner unterstützt.

Der Kurs richtet sich an Studierende in den Masterstudiengängen Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsmathematik, Wirtschaftschemie, Wirtschaftsphysik und Informatik. Anrechenbar ist das Modul im Masterstudiengang Wirtschaftswissenschaften als Wahlpflichtfachmodul Recht, BWL, VWL und Informatik sowie in den Schwerpunkten Business Analytics, Rechnungswesen und Wirtschaftsprüfung und im Schwerpunktbereich Informatik (7 CP).

Methoden Phase I - Grundkurs in R & R-Studio inkl. Einführung in die Arbeit mit tabellarischen und textuellen Datensätzen.

Die Lerninhalte werden über Youtube Videos vermittelt und können mithilfe von R-Übungsmaterialien selbstständig eingeübt werden. In jeder Woche wird ein BBB Livestream mit unserem Team angeboten. Neben der Besprechung der Übungsaufgaben erhaltet ihr Gelegenheit für Fragen & Austausch und einen Input zu den aktuellen Entwicklungen von LegalTech in Forschung & Praxis.

Spezifische Vorkentnisse in R oder allgemeine Erfahrungen mit Programmiersprachen sind hier hilfreich, aber nicht vorausgesetzt. Das Tempo wird so gewählt, dass auch Einsteiger mitmachen können.

Methoden Phase II - Methoden des Machine Learnings, anschaulich und konkret in R mit dem Datensatz "Finanzgerichte"

Spezifische Vorkentnisse in Machine Learning oder allgemeine Affinität für Informatik und Statistik sind hier hilfreich, aber nicht vorausgesetzt. Das Tempo wird so gewählt, dass auch Einsteiger, aufbauend auf der Methodenphase I, mitmachen können.

Kickoff Projektphase etwa in der Mitte des Semesters

Nachdem ihr euch eine breite technische und methodische Grundlage erarbeitet habt, geht es jetzt in die Projektphase. Wir stellen euch hier den Datensatz und mögliche Fragestellungen bzw. Zielsetzungen vor.

Arbeitsgruppen I - Gruppenarbeit an eurem Projekt

Ihr teilt euch in Gruppen von 3-5 Personen ein und arbeitet an eurem Projekt. Dabei steht ihr in regelmäßigem Kontakt mit unserem Team, präsentiert Zwischenergebnisse und erhaltet Feedback und Tipps.

Pitch I - Vorstellung eurer Ergebnisse

Ihr stellt eure Ergebnisse einer kleinen Jury von potentiellen Investoren mit juristischem Background vor. Warum sind eure Ergebnisse relevant, plausibel und präzise? Warum sollten sich Juristen für euer Projekt interessieren? Ihr erhaltet ausführliches Feedback zu eurem Projekt

Arbeitsgruppen II - Verfeinern eures Projekts und Umsetzung des Feedbacks aus Pitch I

Pitch II - Die große Bühne zum Abschluss

Ihr stellt eure Ergebnisse einer breiten Jury vor, mit Vertretern aus dem Rechtswesen, der Wirtschaft und der Softwareentwicklung.

Grundlage für die Notenfindung ist der dokumentierte Quellcode euers Projekts, eine kurze schriftliche Ausarbeitung und die beiden Pitches.

Dann schreibe dich in den Moodle-Kurs ein.

Die Veranstaltung beginnt am Montag den 25.04.2022 zwischen 10:00 Uhr und 12:00 Uhr in Raum 101 (Gebäude N24, Biologie). Die Teilnahme wird insbesondere für Studierende empfohlen, die über keine oder nur rudimentäre Vorkenntnisse in R verfügen

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Allgemeine Informationen

Zielgruppe Master

Wahlpflicht Recht
Wahlpflicht BWL/VWL
Wahlpflicht Informatik/Mathematik
Schwerpunkt RWWP
Schwerpunkt Business Analytics
Schwerpunkt Informatik
Export (WiMa/WiPhy/WiChem)

Turnus

SS 2022 & WS 2022/2023

Termine

Montags 10:00 - 12:00 Uhr
Beginn: 25.04.2022

Prüfungsform