Met cijfertjes en algoritmes de juiste advocaat vinden én je rechtszaak winnen; het lijkt realiteit te worden

Premonition gebruikt big data om te achterhalen welke advocaten rechtszaken winnen bij welke rechters. Volgens het Amerikaanse bedrijf beïnvloedt de juiste combinatie advocaat/rechter de uitkomst van een zaak met maar liefst 30,7 procent. 

Begin deze maand verschenen er verscheidene stukken over deze big data naar aanleiding van dit artikel (“Winkansen van Nederlandse advocaten nu in AI-database”) in het Advocatenblad. Zijn deze data nu echt bruikbaar bij de zoektocht naar de beste advocaat bij een bepaalde zaak of is er een logische verklaring voor de uitkomsten? Ofwel: lege huls of wondermiddel?

Als we de blog van Maarten Kalkwiek mogen geloven, lijkt dat eerste eerder aan de orde. Bij alleen al het simpel bekijken van het win-percentage van een advocatenkantoor stuiten we op een probleem. “Laten we aannemen dat advocaten op zowel kleine als grote kantoren gemiddeld vijftig zaken per jaar afhandelen. Een ‘topscoorder’ op een eenmanskantoor zal het gemiddelde van zijn kantoor onvermijdelijk omhoog stuwen, terwijl zijn resultaten op een groot kantoor zouden verwateren. Omdat een groot kantoor meer zaken doet (namelijk aantal advocaten maal vijftig) zal het gemiddelde daar meer richting de vijftig procent gaan.”

Zekerheid of schijnveiligheid?
De statistieken leveren daarmee een soort schijnveiligheid op. “Overigens denk ik dat het theoretisch wel mogelijk is om op basis van big data relevante informatie over prestaties van advocaten te krijgen. Het is echter heel ingewikkeld, omdat zinvolle categorieën moeten worden bedacht en praktijken sterk verschillen.”

Ook kritische geluiden klinken vanuit Gijs van Dijck, hoogleraar Privaatrecht aan Tilburg University. “Nog los van de vraag of de gegevens betrouwbaar zijn (hoe kom je daar achter?), rijst de vraag wat dit soort bedrijven werkelijk voorspellen,” vertelt hij aan het FD. “De suggestie die wordt gewekt is dat winst in juridische procedures een maatstaf is om de kwaliteit van advocaten te meten.”

Wat er wel nodig is om geen appels met peren te vergelijken en de uitkomsten over winstkansen meer ‘body’ te geven? “Algoritmes die heel veel informatie kunnen achterhalen en meenemen, waaronder zaakskenmerken, zaaksbelang, geografische locatie van partijen en advocaten, kantooromvang en hoe ervaren de advocaten zijn,” meent Van Dijck. “Deze informatie is belangrijk, omdat er dan bij het berekenen van winstkansen kan worden gecorrigeerd voor hoe sterk of kansrijk de zaak is.”

Voorspellen van uitspraken met kunstmatige intelligentie
Ook interessant is het bericht van vorige week dat onderzoekers van onder andere de University of Sheffield een kunstmatige intelligentie (algoritme) hebben ontwikkeld die het mogelijk maakt om uitspraken van het Europese Hof voor de rechten van de Mens (EHRM) te voorspellen. De tool is bedoeld om te voorspellen of een bepaalde kwestie een schending van mensenrechten oplevert. De onderzoekers onderzochten 584 EHRM-zaken waarin al dan niet sprake was van een schending van artikel 3 (folterverbod), 6 (eerlijk proces) en 8 (eerbiediging privéleven) EVRM. Het ontwikkelde algoritme analyseert de tekst van de uitspraak om zo patronen te herkennen om aan de hand daarvan voorspellingen te kunnen doen. Met succes, zo blijkt, want in 79 procent van de gevallen werd de uitkomst correct voorspeld. Verdere resultaten van het betreffende onderzoek vind je hier.

Of je nu wel of geen waarde wilt hechten aan de big data van Premonition en algoritmes, interessant zijn sommige uitkomsten wel. Onderzoek dat Premonition deed in het Verenigd Koninkrijk wees uit dat er in de advocatuur maar nauwelijks samenhang was tussen prijs en prestatie. Een willekeurig advocaat kiezen zou beter uitpakken dan selecteren op reputatie, status van kantoor of uurtarief, zo meldt het Advocatenblad in eerder aangehaald artikel.