Seit vielen Jahren ist bekannt, dass Strafzumessungsentscheidungen in Deutschland sich teils erheblich voneinander unterscheiden. Solche Unterschiede sind dann problematisch, wenn sie nicht auf normativ relevanten Umständen fußen (z.B. aufgrund der Person des Richters oder dem Ort). Das Tool "Smart Sentencing" - eines der ersten Projekte des Legal Tech Lab Cologne auf Initiative von Prof. Rostalski - versucht dieses Problem zu lösen. Warum aber ist ein regionaler Unterschied bei der Strafzumessung problematisch? Wer könnte von einem solchen Tool profitieren und gefährdet Smart Sentencing vielleicht sogar die richterliche Unabhängigkeit und ist der erste Schritt zum Robo-Judge? Im Podcast sprechen wir mit Malte Völkening und Timothee Schmude über die größten Herausforderung, wie man genau mit den Problemen der Ambiguität, grammatikalischen Beugungen und Ironie in Urteilen umgeht. Welche Ansätze wurden verfolgt und wie wurde das Verfahren des Maschinellen Lernens eingesetzt? 

Viel Spaß bei der Folge!

• Malte Völkening auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/malte-voelkening/
• Timothée Schmude auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/timoth%C3%A9e-schmude-17a032218/
• Diskussionsrunde: Gerechte Strafe dank Smart Sentencing: https://www.youtube.com/watch?v=ob9hkAjpmXU&feature=emb_title
• Unsere Veranstaltungsreihe: Digitale Justiz
• Website des Legal Tech Lab Cologne
• Informationen zum Projekt Smart Sentencing

Kapitel:

00:00 Wer ist Timothée Schmude? Als Informatikstudent in den Legal Tech-Bereich

03:38 Wer ist Malte Völkening?

04:15 Welches Problem soll das Smart Sentencing lösen?

10:04 Wie lief die technische Umsetzung von Smart Sentencing?

15:52 Wie beschafft man die strukturierten Daten? 

25:11 Wem kann das Tool helfen? 

31:07 Gefährdet Smart Sentencing die richterliche Unabhängigkeit?

40:21 Annotation bei Smart Sentencing

47:33 Was sind die nächsten Schritte?

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Mitarbeit: Schnitt & Mix: Johann Neukirch - Social: Muskaan Multani - Moderation & Redaktion: Felipe Molina