Моделирование в праве

Бесплатный доступ

Введение: в статье рассматриваются актуальность и значение метода моделирования в праве и правовой деятельности, понятие и онтологические особенности моделирования в праве. Юридическое моделирование как активная форма деятельности применяется при проектировании и оценивании в норморайтерской деятельности, в «архитектуре» проектируемых нормативных пространств, сопряжено с такой технологией «экосистемы» новейших регуляторных технологий, как правовой эксперимент. Цель: на основе экскурса в общую теорию моделирования и ряда авторских научных гипотез о значении метода моделирования для обеспечения реализации законотворческой деятельности (в том числе в рамках проектирования и реализации законодательного эксперимента) исследовать возможности и инструменты юридического моделирования, а также преимущества данного инструментально-методологического подхода, виды моделирования, релевантно применимого в рамках законотворческой и правовой деятельности в целом, особенности и логику моделирования в законотворческой деятельности. Методы: анализ и синтез, дедукция, индукция и абдукция, классификация и моделирование, сравнение и аналогия, обобщение, формализация и идеализация, наблюдение. Результаты: описаны и объяснены природа, суть, онтологические особенности и инструментальное обеспечение применения метода моделирования в праве и правовой деятельности, его преимущества и пределы задействования, многообразие подходов и инструментов внутри этого метода, его взаимосвязь с методом регуляторного эксперимента. Выводы: метод юридического моделирования имеет отношение к методу регуляторного эксперимента, связан с ним, является одним из перспективных релевантных подходов к обеспечению подготовки и реализации регуляторного эксперимента и одновременно одним из обеспечительных его механизмов. Моделирование позволяет сделать проведение регуляторного эксперимента (сразу выбрать наиболее корректные пути реализации такого нормативного эксперимента) более предсказуемым и адекватным, более изначально просчитанным. Несмотря на давнюю известность применения метода моделирования в праве и правовой деятельности, на серьезном уровне такое применение имеет еще слишком мало эмпирически-ценных результатов и релевантных теоретических обобщений, нуждается в развитии и поддержке, особенно в части совмещения с применением метода регуляторного эксперимента.

Еще

Моделирование в праве, модель, регуляторный эксперимент, право, регуляторные технологии, законотворчество, юридическая техника, норморайтер, нормативное пространство

Короткий адрес: https://sciup.org/147236740

IDR: 147236740   |   УДК: 340.1,   |   DOI: 10.17072/1995-4190-2021-53-436-461

Modeling in law

Introduction: the paper discusses the significance and relevance of the modeling method in law and legal activity, the concept and ontological features of modeling in law. We consider legal modeling to be not only a research method but also an activity involved in the transformation of legal systems, landscapes, and spaces. Being such an activity, it is applied in the design and assessment in rule making, in the ‘architecture’ of regulatory spaces being designed, is associated with such a technology, belonging to the ‘ecosystem’ of the latest regulatory technologies (LegalTech), as legal experiment. Purpose: on the basis of the general theory of modeling and a number of our own scientific hypotheses about the significance of applying the modeling method for ensuring the implementation of legislative activity (including as part of the processes of designing and implementing a legislative experiment), to explore the possibilities and tools of legal modeling, the essence and advantages of this instrumental-methodological approach, the types of modeling that are relevantly applicable as part of lawmaking activity and legal activity in general, the features and logic of modeling in lawmaking. Methods: analysis and synthesis, deduction, induction and abduction, classification and modeling, comparison and analogy, generalization, formalization and idealization, observation. Results: we have described and explained the nature, essence, ontological features, and instrumental support of the application of the modeling method in law and legal activity, the advantages and scope of its use, the variety of approaches and tools within this method, its relationship with the method of regulatory experiment. Conclusions: the method of legal modeling is related to the method of regulatory experiment, it is one of the promising relevant approaches to ensuring the preparation and implementation of a regulatory experiment and, at the same time, one of its supporting mechanisms. When applying modeling, it is possible to make the process of a regulatory experiment more predictable and adequate (due to the opportunity to choose the most correct ways of implementing such an experiment from the very beginning), to make it more initially calculated. Although modeling has long been known as a method applied in law and legal activity, so far it has demonstrated too few empirically valuable results and relevant theoretical generalizations at a serious level. It needs further development and support, especially with regard to the application of this method in combination with the method of regulatory experiment.

Еще

Список литературы Моделирование в праве

  • Аристов Е. В., Кузнецова О. А. К вопросу о формировании и развитии права роботов (правового регулирования робототехники) // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. 2018. № 8. С. 58-62.
  • Голубцов В. Г., Валеев Д. Х. Правовое моделирование как метод цивилистического исследования // Методологические проблемы цивилистических исследований. 2021. Вып. 3. С. 276-296.
  • Кузнецова О. А. Правовой эксперимент как научно-исследовательский метод в цивилистике // Методологические проблемы цивилистических исследований. 2021. Вып. 3. С.297-318.
  • Понкин И. В., Куприяновский В. П., Понкин Д. И. Fintech, Regtech и регуляторные песочницы: понятие, цифровая онтология, перспективы // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2020. Т. 16. № 1. С. 224-234.
  • Понкин И. В., Лаптева А. И. Методология научных исследований и прикладной аналитики: учебник / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». 2-е изд., доп. и перераб. М.: Буки Веди, 2021. 567 с.
  • Понкин И. В., Лаптева А. И. Право и цифра: Машиночитаемое право, цифровые модели-двойники, цифровая формализация и цифровая онто-инженерия в праве: учебник / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». М.: Буки Веди, 2021. 174 с.
  • Allensworth R. H. Law and the Art of Modeling: Are Models Facts? // The Georgetown Law Journal. 2015. Vol. 103. Pp. 825-877.
  • Andersen D. F., Rich E., MacDonald R. System Dynamics Applications to Public Policy // Complex Systems in Finance and Econometrics / ed. by R. Meyers. New York: Springer, 2009. Pp. 655-670.
  • Armatte M. La notion de modèle dans les sciences sociales: anciennes et nouvelles significations // Mathematics and Social Sciences. 2005. Vol. 4, Issue 172. Pp. 91-123. DOI: 10. 4000/msh.2962.
  • Ashley K. D. Modeling Legal Argument: Reasoning with Cases and Hypotheticals. Cambridge (MA, USA): The MIT Press, 1991. 346 p.
  • Badham J. A Compendium of Modelling Techniques // Integration Insights. 2010. May. Issue 12. Р. 24.
  • Borges F. A. Théorie et modélisation de la décision de justice: l'exemple du juge judiciaire: Thèse de doctorat en Droit. Paris: Université Panthéon-Assas, 2004. 565 p.
  • Bourcier D. Sciences juridiques et complexité. Un nouveau modèle d'analyse // Droit et cultures. 2011. Issue 1. Pp. 37-53.
  • Bribiesca L., Merino G. Teorías, modelos y paradigmas en la investigación científica // Ciencia. 2008. Abril-Junio. Pp. 79-88.
  • Bulle N. Modèle et sciences humaines II Dictionnaire des sciences humaines I S. Mesure, P. Savidan (dir.). Paris: PUF, 2006. Pp. 781-784.
  • Bustamante T. Interpreting plans: a critical view of Scott Shapiro's planning theory of law II Australian Journal of Legal Philosophy. 2012. Vol. 37. Pp. 219-250.
  • Challine J.-P. Les techniques de modélisation de la connaissance dans le domaine du droit II Documentaliste-Sciences de l'Information. 2002. Vol. 39, Issue 4-5. Pp. 182-188.
  • Chemin N. Les apports de la modélisation dans l'acquisition des connaissances en astronomie: Mémoire professionnel. Orléans: Institut universitaire de formation des maîtres (IUFM) d'Orléans-Tours, 2004. 37 p.
  • Ciaghi A., Weldemariam K., Villafiorita A. Law Modeling with Ontological Support and BPMN: a Case Study II CYBERLAWS 2011: The Second International Conference on Technical and Legal Aspects of the e-Society. Gosier: International Academy, Research, and Industry Association, 2012. Pp. 29-34.
  • Dadgostari F., Guim M, Beling P. A., Li-vermore M. A., Rockmore D. N. Modeling law search as prediction II Artificial Intelligence and Law. 2021. Vol. 29, Issue 1. Pp. 3-34. DOI: 10.1007Is10506-020-09261-5.
  • De Vos M., Padget J., Satoh K. Legal Modelling and Reasoning Using Institutions II New Frontiers in Artificial Intelligence I ed. by T. Onada, D. Bekki, F. McCready. Berlin: Springer, 2011. ix; 342 p. Pp. 129-140.
  • Eltzbacher P. Die Handlungsfähigkeit nach deutschem bürgerlichem Recht. Berlin: Verlag von Franz Vahlen, 1903.
  • Estrada M. A. R. Policy modeling: Definition, classification and evaluation II Journal of Policy Modeling. 2011. Issue 33. Pp. 523-536. DOI: 10.1016Ijjpolmod.2011.02.003.
  • Gentile J. E., Glazner C., Koehler M. Simulation models for public policy II Modeling complex systems for public policies I ed. by B. A. Furtado, P. A. M. Sakowski, M. H. Tovolli. Brasilia: IPEA, 2015. 396 p. Pp. 73-83.
  • Geny F. Science et Technique en droit privé positif. Troisième partie: Élaboration technique du droit positif. Paris: Librairie de la Société du «Recueil Sirey», 1921. 40 p.
  • Gilbert N., Ahrweiler P., Barbrook-Johnson P., Narasimhan K.P., Wilkinson H. Computational Modelling of Public Policy: Reflections on Practice // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2018. Vol. 21, Issue 1. DOI: 10.18564/jasss.3669.
  • Katzner D. W. The Stages of Model Building in Economics // Studies in Microeconomics. 2016. Vol. 4, Issue 2. Pp. 79-99. DOI: 10.1177/ 2321022216636421.
  • Kiel L. D. A primer for agent-based modeling in public administration: exploring complexity in «would-be» administrative worlds // Public Administration Quarterly. Fall 2005 - Winter 2006. Vol. 29, Issue 3/4. Pp. 268-296.
  • Koliba C. J., Zia A. Complex Systems Modeling in Public Administration and Policy Studies: Challenges and Opportunities for a Meta-Theoretical Research Program // Compact I: Public Administration in Complexity / ed. by L. Gerrits and P. Marks. Litchfield Park: Emergent Publications, 2012.Pp.112-140.
  • Lempert R. Agent-based modeling as organizational and public policy simulators // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2002. Vol. 99, Suppl. 3. Pp. 7195-7196.
  • Madachy R. System Dynamics Structures for Modeling Lawmaking Processes // The Science of Laws Journal. 2017. Vol. 3, Issue 1. Pp. 12-22.
  • Maldonado C.E. Tipología de modelos científicos de explicación. Ciencia y complejidad // Sociologia y Tecnociencia. 2017. Vol. 7. Issue 2, Pp. 58-72. DOI: 10.24197/st.2.2017.58-72.
  • 33.Meunier J.G. Humanités numériques et modélisation scientifique // Questions de communication. 2017. Issue 31. Pp. 19-48. DOI: 10.4000/ questionsdecommunication.11040.
  • Mimouni N. Modeling Legal Documents as Typed Linked Data for Relational Querying // First JURIX Doctoral Consortium and Poster Sessions in conjunction with the 26th International Conference on Legal Knowledge and Information Systems, JURIX 2013. Bologna, 2013.
  • Mooers C.N. The theory of digital handling of non-numerical information and its implications to machine economics. Boston: Zator Company, 1950. 34 p.
  • Morrison M., Morgan M. S. Models as mediating instruments // Models as Mediators: Perspectives on Natural and Social Science / ed. by M. Morgan, M. S. Morrison. Cambridge: Cambridge University Press, 1999. Pp. 10-37.
  • Oh P. S., Oh S. J. What Teachers of Science Need to Know about Models: An overview // International Journal of Science Education. 2011. Vol. 33. Issue 8. Pp. 1109-1130. DOI: 10.1080/09500693.2010.502191.
  • Pavé A. La modélisation et la simulation des objets et processus complexes. Questions scientifiques, méthodologiques et éthiques // Natures Sciences Sociétés. 2005. Vol. 13. Issue 2. Pp. 169-171. DOI: 10.1051/nss:2005024.
  • Poussin J.-C. Notions de système et de modèle // Cahiers des Sciences Humaines. 1987. Vol. 23. Issue 3-4. Pp. 439-441.
  • Reeb J., Leavengood S. An Introduction to Models and Probability Concepts. Corvallis (Oregon, USA): Oregon State University, 1998. 19 p.
  • Robinson S., Arbez G., Birta L. G., TolkA., Wagner G. Conceptual modeling: definition, purpose and benefits // Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference / ed. by L. Yilmaz, W. K. V. Chan, I. Moon, T. M. K. Roeder, C. Macal, M.D. Rossetti. Huntington Beach (CA, USA), 2015. Pp. 2812-2826.
  • Rothenberg J. The nature of modeling // Artificial Intelligence, Simulation, and Modeling / ed. by Lawrence E. Widman, Kenneth A. Loparo, Norman Nielson. New York: John Wiley & Sons, 1989. Pp.75-92.
  • Roy P., Hasni A. Les modèles et la modélisation vus par des enseignants de sciences et technologies du secondaire au Québec // McGill journal of education. 2014, Spring. Vol. 49, Issue 2. Pp. 349-372. DOI: 10.7202/1029424ar.
  • Schmidt-Lainé C., Pavé A. La modélisation au cœur de la démarche scientifique et à la confluence des disciplines // Les Cahiers du Musée des Confluences. Revue thématique Sciences et Sociétés du Musée des Confluences. 2008. Vol. 2. Pp.21-34.
  • Schränk D.G. The Systems Engineering Approach to the Design of Laws // Procedia Computer Science. 2012. Vol. 8. Pp. 327-332. DOI: 10.1016/j.procs.2012.01.068.
  • Sekerâk J. Phases of mathematical modelling and competence of high school students // The teaching of mathematics. 2010. Vol. XIII, Issue 2. Pp.105-112.
  • Shapiro S. The Planning Theory of Law // Yale Law School, Public Law Research Paper. 2017. Issue 600.
  • Toon A. Imagination in scientific modeling // The Routledge Handbook of philosophy of imagination / ed. by Amy Kind. Abingdon: Rout-ledge, 2016. Pp. 451-462.
  • Valente A., Breuker J., Brouwer B. Legal modeling and automated reasoning with on-line II International Journal of Human-Computer Studies. 1999. Vol. 51, Issue 6. Pp. 1079-1125.
  • Varenne F. Histoire de la modélisation: quelques jalons II Actes du colloque «Modélisation succès et limites». Paris: CNRS & Académie des technologies, 2016. Pp. 10-35.
Еще