¿Puede la tecnología actual predecir el sentido de las sentencias de jueces y tribunales?
Tom Cruise en "Minority Report", una película que avanzó lo que comenzamos a vivir en nuestros días gracias a la tecnología.

¿Puede la tecnología actual predecir el sentido de las sentencias de jueces y tribunales?

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12/4/2017 04:59
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Actualizado: 11/4/2017 20:34
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Es el sueño de muchos abogados. Poder predecir estadísticamente cómo un juez en particular, ya sea de civil, mercantil, contencioso, penal o laboral, puede fallar en determinados casos. O conocer cuáles son los argumentos más persuasivos que se deben utilizar con cada uno de ellos, o la jurisprudencia concreta a la que los magistrados aluden en sus sentencias.

Por supuesto, no es lo mismo el caso del juez unipersonal que si es un órgano colegiado, pero son datos que, en cualquier caso, valen su peso en oro: Conocer «de qué pie cojea» el magistrado. Porque de la misma forma que puede acelerar la apuesta por un procedimiento también podría frenarlo, a la vista del magistrado al que le ha tocado el caso; contribuye a definir aún más, si cabe, la estrategia legal.

Esto ya es posible hacer mediante la llamada «minería de datos» en el tratamiento del «big data». Algunas series de televisión, como «The Good Fight», lo han incluido en sus líneas argumentales.

Y la sensación debe ser parecida a la del capitán John Anderton, al que daba vida Tom Cruise, en Minority Report, ante aquella pantalla de imágenes del futuro.

En España el Centro de Documentación Judicial del Consejo General del Poder Judicial (CGPJ) vende a las editoriales las sentencias anonimizadas, de las que se han suprimido los nombres de los intervinientes y sus datos personales, pero en las que figuran los nombres de los jueces y magistrados y sus destinos.

Del tratamiento de esos metadatos se podrían extraer conclusiones de las apuntadas.

Avanzando por ese camino

En Estados Unidos ya hay productos que hacen esa función, sirviéndose de la «minería de datos» mencionada: Legal Analytics, de Lex Machina, Judge Analytics, de Ravel Law, Judicial Profiles, de ALM, y Litigation Analysis, de Bloomberg Law.  

La primera, Legal Analytics, de Lex Machina, hace uso de un software muy sofistacado para analizar asuntos de propiedad intelectual. Extrae y trata información procedente de las bases de datos de las cortes federales, la Oficina de Patentes y Marcas y la Comisión de Comercio Internacional de los Estados Unidos.

Dicen ayudar a responder a preguntas como ¿qué probabilidad de que un determinado juez conceda o deniegue una petición específica?, ¿cuánto tiempo se tarda en llegar a juicio?, ¿qué probabilidades hay de que un juez declare vulneradas, inaplicables o invalidadas patentes, marcas o derechos de autor?

Lex Machina obtiene información sobre jueces en relación a los casos que resuelven, el tiempo que tardan, las compensaciones que conceden o como abordan vulneraciones específicas.

Judge Analytics, de Ravel Law, por su parte, promete a las partes acceso a «información y análisis nunca antes disponible sobre cómo los jueces unipersonales de las cortes federales toman sus decisiones».

Juntan y combinan los datos que ha resuelto un juez y los análisis de otros jueces que han influido en su juicio profesional así como otras sentencias y autos que consideran que tienen un potencial persuasivo evidente, el modo con que aplica la ley en determinados casos o cuantas veces se refiere a un caso concreto.

A eso, como si fuera un enorme «cocido», le añaden los artículos publicados por el magistrado y los blogs profesionales en los que se aborden sus sentencias.

El Judicial Profiles de ALM facilita, además de lo citado, información biográfica sobre los jueces, referencias sobre ellos en los medios de comunicación y los abogados y despachos que han comparecido ante ellos.

Litigation Analytics, de la todopoderosa Bloomberg Law, por su parte, «permite a los abogados poner en marcha estrategias de litigación y anticipar resultados de una manera que jamás antes podíamos haber desarrollado», se puede leer en su portal.

«Este universo de datos permite a las firmas y a las corporaciones tomar decisiones, sobre asuntos de estrategia crítica, mejor informados, tales como cuando avanzar con una demanda o retirarla, o cuando llegar a un acuerdo», añaden.

El caso español

En España, Wolters Kluwer recientemente inició ese camino con un producto bautizado Jurimetría, desarrollado sobre tecnología «machine learning», en código abierto, facilitada por la filial de Google Tensor Flow.

Jurimetría, según la multinacional afincada en España, ofrece un conjunto de indicadores gráficos y visuales -como los de los estadounidenses- que permiten conocer la duración estimada de un proceso, la argumentación legal del juez o la contraparte, la línea jurisprudencial o la posibilidad de que un asunto sea o no recurrido. De esa forma, se pueden estimar mejor las probabilidades de éxito de un pleito.

La otra cara de la moneda

Desde el punto de vista legal, esto no presenta ningún tipo de problema. Como dice el principio general del derecho, lo que no está prohibido, está permitido. Sin embargo, sí puede presentar algunos puntos grises.

«La publicidad de los nombres y apellidos de los jueces forma parte de la publicidad de la sentencia, pero eso no confiere el derecho automático a tratar sus datos, a sacar conclusiones y patrones sobre su perfil profesional para ese fin», explicaron fuentes especializadas del sector jurídico-tecnológico.

«¿Tendría el juez que consentir en el tratamiento de sus datos?», se preguntan. «La finalidad de la publicidad no es promover el negocio a través de la minería de datos sino dar publicidad a las resoluciones judiciales».

Un debate a punto de caramelo.

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