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 seit dem Wintersemester 2020/2021 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.