Ciencia de datos de decisiones judiciales para políticas de vivienda basadas en evidencias en España (DaSiHo)
Principal objetivo del proyecto
El proyecto tiene como objetivo rastrear los patrones de razonamiento legal que inspiran decisiones que se convierten en piedras angulares de la jurisprudencia, y que incluso pueden conducir a cambios legislativos. También buscaremos cuantificar las consecuencias deseadas y no deseadas de tales decisiones, y nos comprometemos a transferir nuestros resultados a los encargados de formular políticas y los órganos judiciales.
Diseño/metodología/aproximación
Presumimos que los patrones de razonamiento legal pueden descubrirse y rastrearse a partir del análisis de las citas entre decisiones, y de citas de artículos legales por decisiones. También planteamos la hipótesis de que, al comprender estos patrones de citas, podremos identificar decisiones fundamentales, cambios de leyes y otros eventos clave en el campo de la vivienda que conducen a un cambio sistémico y a impactos sociales distintos y medibles.
Resultados potenciales
1. Identificar decisiones judiciales que tengan un impacto social desproporcionado, o que causen cambios relevantes en las tendencias en las decisiones judiciales posteriores o incluso que conduzcan a cambios legislativos, debido a su disrupción e innovación en el campo de la vivienda.
2. Identificar las decisiones judiciales que resultan del entorno social («robinprudencia»).
3. Desarrollar modelos predictivos para transiciones bruscas en la dinámica judicial.
4. Evaluar las desigualdades de género y geográficas en las decisiones judiciales relacionadas con la vivienda.
5. Evaluar el efecto de disrupción e innovación en la carrera profesional de los jueces.
Relevancia social de la investigación
El proyecto analizará sistemáticamente 26,000 decisiones judiciales relacionadas con asuntos de vivienda utilizando inteligencia artificial, para revelar tendencias e innovaciones jurisprudenciales como reacción a los movimientos sociales, sentencias de tribunales internacionales o cambios legislativos o como un precedente para ellos, teniendo en cuenta la situación geográfica, temporal y perspectivas de género. Finalmente, se desarrollarán modelos predictivos.
Originalidad/valor del proyecto
DaSiHo tiene como objetivo combinar la investigación internacional existente sobre vivienda en derecho y ciencias sociales, con enfoques de ciencia de datos. La perspectiva de la ciencia de datos nos permitirá examinar de manera sistemática y cuantitativa un gran conjunto de decisiones judiciales, centrándonos en las citas entre decisiones, así como las citas de artículos por decisiones.
Investigadores/as
El equipo reúne a investigadores de la Cátedra de Vivienda de la UNESCO (compuesta principalmente por juristas) y del Laboratorio SEES (compuesto principalmente por físicos y matemáticos), ambos de la URV. Ambos grupos han estado trabajando juntos por algún tiempo y ya están formando juntos a un estudiante predoctoral en análisis de datos de decisiones judiciales.
El IP de DaSiHo es el Prof. Sergio Nasarre Aznar, quien es Catedrático de Derecho Civil, Director de la Cátedra de Vivienda de la UNESCO en URV e investigador ICREA. Es consultor en asuntos de vivienda para la Comisión europea, los gobiernos español, alemán y catalán, Amnistía Internacional, FAO y la Asociación de bancos Pfandbrief alemanes. Ha sido magistrado suplente en la Audiencia Provincial de Tarragona durante 15 años. Ha escrito cuatro libros y editado nueve más. Ha publicado 95 artículos de investigación y capítulos de libros y ha impartido más de 180 conferencias invitadas en 15 países. Ha participado en la redacción de cinco leyes relacionadas con la vivienda y ha liderado o ha participado en más de 40 proyectos de investigación nacionales e internacionales. Otros miembros senior de la Cátedra de Vivienda involucrados en DaSiHo son el Dr. Héctor Simón, experto en derecho de vivienda y derechos humanos, y la Dra. Rosa Mª García, experta en derecho de vivienda y nuevas tecnologías.
The SEES Lab aporta a DaSiHo experticia en ciencia de los datos y en modelar sistemas complejos. Prof. Dr. Marta Sales Pardo es Profesora Agregada en el Departamento de Ingeniería Química URV. Antes, fue Profesora investigadora y Fulbright Scholar en la Northwestern University. Dr. Sales Pardo ha publicado 55 artículos científicos e revistas internacionales, incluyendo revistas internacionales de alto impacto como Science, Science Advances y PNAS. De acuerdo con Scopus sus publicaciones ha recibido 3,000 citas (Google Scholar: 4,584), para una media de 300 citas por año durante los últimos cinco años (GS: 450). En 2013, recibió el premio ICREA. En 2019 es parte del Advisory Committee para el Complex Systems Program de la James S. McDonnell Foundation. Prof. Dr. Roger Guimerà es investigador ICREA en el Departamento de Ingenería Química. Dr. Guimerà ha publicado 65 artículos científicos en revistas internacionales, incluyendo Nature, Science, Science Advances y PNAS. Sus publicaciones han recibido 8,662 citas (Google Scholar: 13,672), con una media de 133 citas por artículo (GS: 210). Ha recibido el Premi Nacional de Recerca al Talent Jove del Gobierno de Cataluña (2010); el Premio Erdös-Rényi en ciencia de redes (2012); y el Young Scientist Award in Socio- and Econo-Physics por la Sociedad Alemana de Física (2014).
Con el apoyo de:
