Jusletter IT

Anonymisierung von Gerichtsurteilen – Eine wesentliche Voraussetzung für E-Justice

  • Autoren/Autorinnen: Axel Adrian / Stefan Evert / Michael Keuchen / Philipp Heinrich / Natalie Dykes
  • Beitragsart: E-Justice
  • Kategorie: Beiträge
  • Region: Deutschland
  • Rechtsgebiete: E-Justice
  • Sammlung: Tagungsband IRIS 2021
  • DOI: 10.38023/8a6f3e93-06e9-4655-84ec-ecf2c55db3e1
  • Zitiervorschlag: Axel Adrian / Stefan Evert / Michael Keuchen / Philipp Heinrich / Natalie Dykes, Anonymisierung von Gerichtsurteilen – Eine wesentliche Voraussetzung für E-Justice , in: Jusletter IT 27. Mai 2021
In Deutschland gibt es bereits viele Einzelanwendungen im Bereich Legal-Tech. Es fehlen aber Predictive Tools wie in den USA oder automatisch erstellte Urteilsentwürfe, weil nicht genügend Urteile als Trainingsdaten für subsymbolische KI-Verfahren zur Verfügung stehen. Bisher werden wohl nicht einmal 2 % aller Urteile veröffentlicht, da hierfür eine Anonymisierung erforderlich ist, die immer noch vollständig manuell erfolgt. Wir arbeiten im Rahmen eines Forschungsprojektes mit dem Bayerischen Staatsministerium der Justiz an rechtlichen und technischen Fragen zur Möglichkeit einer automatischen Anonymisierung von Urteilen, insbesondere mit Hilfe korpuslinguistischer Verfahren.

Inhaltsverzeichnis

  • 1. Einleitung
  • 1.1. Beispiele fortschreitender Digitalisierung im Bereich E-Government und E-Justice
  • 1.2. Bedeutung anonymisierter Urteile als Trainingsdaten zur Fortentwicklung von E-Justice
  • 2. Rechtliche Herausforderungen bei der Anonymisierung von juristischen Texten
  • 2.1. Anonymisierung – Vom Volkszählungsgesetz zur modernen Kryptografie
  • 2.2. Rethinking Anonymität, Personenbeziehbarkeit und Re-Identifikation
  • 2.3. Anonymisierung von Urteilen – Nicht nur eine Frage der DSGVO
  • 2.3.1. Schutz juristischer Personen
  • 2.3.2. Steuer-, Betriebs- und Geschäftsgeheimnis
  • 2.4. Rechtszweigspezifische Veröffentlichungsregelungen und Anonymisierungskriterien
  • 3. Forschungsprojekt zur automatischen Anonymisierung von Gerichtsurteilen
  • 3.1. Ausgangslage und Datenbasis des Projekts
  • 3.2. Vorgehensweise bei der Annotation sensitiver Textstellen
  • 3.3. Zwischenergebnis: Häufigkeit von sensitiven Textstellen
  • 4. Ergebnis
  • 5. Literatur

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