LEAD Lab — Law, Empirics & Data Lab

Сколько стоит взломанный компьютер? Экономика Genesis Market

На той же секции EUROCRIM Hannah Kuhn, PhD candidate, представила исследование Genesis Market — одного из крупных рынков, где продавался доступ к уже скомпрометированным компьютерам.

Рынок существовал в clear web и был закрыт FBI в 2023 году.
Продавался там, по сути, не компьютер и не отдельный украденный пароль, а готовый цифровой профиль жертвы — bot: набор данных, полученных с заражённого устройства. В него могли входить cookies, browser fingerprints, сведения об операционной системе и другие данные, позволяющие покупателю использовать уже скомпрометированную систему.

Исследователей заинтересовал довольно простой вопрос: как вообще формируется цена такого товара на нелегальном рынке?
Для обычного рынка мы можем предполагать, что цена в какой-то степени сигнализирует о качестве товара. Но на криминальном рынке возникает дополнительная проблема доверия. Покупатель не может обратиться в службу защиты потребителей, если продавец продал ему бесполезный доступ. Поэтому цена и характеристики товара могут одновременно работать как signals of quality, credibility and risk.

Авторы соединяют здесь rational choice perspective Cornish and Clarke с signalling theory Gambetta: покупатель сопоставляет ожидаемую выгоду, цену и риски, но вынужден одновременно искать признаки того, что продавцу и предлагаемому товару вообще можно доверять.

И данные здесь впечатляющие. Исследователи собрали информацию с Genesis Market за период с декабря 2017 по март 2022 года — в общей сложности о 262 018 bots. Для каждого были доступны характеристики вроде количества браузеров, cookies, наличия fingerprint, операционной системы, региона происхождения и скидки.

Причём Kuhn анализировала не просто среднюю связь каждой характеристики с ценой. Использовался conjunctive analysis of case configurations: исследователей интересовали комбинации характеристик, которые особенно часто встречаются среди необычно дешёвых или, наоборот, необычно дорогих предложений.
Например, overpriced bots чаще содержали большое количество cookies, происходили из Европы и Северной Америки и не продавались со скидкой. Для operating system и региона тоже обнаруживались устойчивые комбинации. А вот для самих скидок такой ясной структуры исследователи не увидели.

После доклада из зала прозвучал очень правильный вопрос: хорошо, мы научились предсказывать, какие комбинации характеристик связаны с overpricing и underpricing. А что именно это позволяет нам объяснить?

Ведь в самом исследовании Cybercrime market не только как места совершения преступлений, но и буквально как рынка (с ценообразованием, информационной асимметрией, сигналами качества и проблемой доверия между участниками etc), нет ничего революционного..

Здесь обнаружилось слабое место исследования. Авторы предполагают, что цена и характеристики bot могут работать как сигналы качества и доверия на рынке, где покупатель особенно рискует быть обманутым. Возможно, через них можно изучать и preferences покупателей — какие скомпрометированные системы для них более привлекательны. Но представленный анализ этого пока непосредственно не показывает: он хорошо описывает структуру pricing, но не позволяет увидеть, как покупатели интерпретируют эти сигналы и как они влияют на их выбор.

Получился почти учебный пример того, что очень большой и необычный dataset, сложный метод и обнаруженные patterns ещё не автоматически складываются в объяснение. Между вопросом «какие закономерности есть в данных?» и вопросом «что мы благодаря им узнали о поведении участников криминального рынка?» остаётся ещё один исследовательский шаг.

#EUROCRIM2026 #Cybercrime #CyberCriminology #IllegalMarkets #GenesisMarket #DigitalMethods #EmpiricalCriminology #LEADLab

Осталась ровно неделя до первого онлайн-семинар LEADLab по обсуждению исследовательских работ (ваших или тех, что вам интересно разобрать вместе с нами).

Ближайший состоится 30 сентября в 11:00 CET и вы еще успеваете на него зарегистрироваться.

Тема семинара: Why so many and so few? Premises, strategies, and outcomes of criminal prosecution for systemic crimes of the GDR in the unified Germany (1990–2000s)/

подробности семинара тут
ссылка на форму для регистрации на семинар 30 сентября тут

Отдельно напомним, что у нас есть общая форма для обмена идеями, новостями и исследовательскими возможностями.

Будем на связи. Команда LeadLab

Часть 2
Открыли один black box — получили другой

После доклада Asier Moneva про экспериментальный cybercrime market из зала задали довольно простой вопрос:

Обычно у нас есть black box offender behavior: мы знаем, что человек совершил преступление, но не видели непосредственно, как он принимал решения и как разворачивался crime commission process. Эксперимент Asier и коллег переворачивает ситуацию. Теперь исследователи прекрасно видят поведение: куда человек зашёл, что проверил, какие команды вводил, пытался ли обойти защиту или получить persistence в системе.

Но откуда мы знаем, что все эти люди — преступники?
Особенно те самые beginners, которые зашли, немного исследовали машину и не продемонстрировали сложного offending behavior. Это вполне может быть cybersecurity researcher. Журналист. Любопытный программист. Или, в конце концов, полицейский.

Ответ Asier был прекрасен своей простотой:
«We don't know».

Исследователи попытались максимально увеличить вероятность того, что к ним придут именно criminally inclined users: рекламировали фальшивый market только на подфорумах реальных криминальных рынков. Но это всё равно ничего не гарантирует. Security researcher тоже может читать такой форум. А спросить посетителя: «Простите, а вы настоящий преступник?» — по понятным причинам невозможно.

Получается очень красивый методологический обмен.
При интервью мы лучше знаем, кто перед нами, но видим преступное поведение через его ретроспективный рассказ.
В эксперименте мы непосредственно наблюдаем, что человек делает, но хуже знаем, кто именно это делает и с каким намерением.
Открыли один black box — появился другой.

Но в конце обсуждения выяснилась ещё одна прекрасная деталь про сам эксперимент.
Когда команда только собиралась запускать fake cybercrime market, computer scientists, с которыми они работали, предсказывали ему очень короткую жизнь. По их оценке, примерно через два дня посетители поймут, что перед ними fake, сайт раскроют или атакуют — и эксперимент закончится.

В реальности market спокойно проработал пять месяцев.
И закрыли его вовсе не потому, что киберпреступники разоблачили исследователей. У исследователей просто закончились деньги.
Поддержание экспериментальной инфраструктуры и сбор данных обходились примерно в 600–700 евро в месяц. В какой-то момент бюджет исчерпался — и market пришлось закрыть самим.
Причём были признаки того, что окружающие воспринимали его вполне всерьёз. Кто-то предложил исследователям business partnership и долю от прибыли. Администраторы криминальных форумов предлагали купить premium space для рекламы market. Сам Asier предположил, что эксперимент мог продержаться так долго именно потому, что площадка была новой и небольшой: она не представляла угрозы другим market actors и просто не была достаточно важной, чтобы кто-то специально занялся её разоблачением.

#EUROCRIM2026 #Cybercrime #CyberCriminology #ResearchMethods #DigitalMethods #CrimeScripts #ExperimentalMethods #EmpiricalCriminology #LEADLab

Продолжаем репортажи с EUROCRIM

Как наблюдать процесс совершения киберпреступления?

На одной из секций EUROCRIM Asier Moneva из Netherlands Institute for the Study of Crime and Law Enforcement (NSCR) и The Hague University of Applied Sciences представил необычный экспериментальный дизайн для исследования того, как киберпреступники принимают решения на ранних стадиях совершения преступления.

Эта команда вообще славится такими экспериментами - в прошлые годы они тоже представляли эксперимент на грани этики - создали фишинговые сайты и рассылки и изучали пользователей на виктимное поведение.

Исследователей интересовала стадия reconnaissance — сбор информации о потенциальной цели перед атакой. Именно на этой стадии оценивается привлекательность цели, вероятность успешной атаки и связанные с ней риски. В терминах криминологии это часть crime commission process и crime script: последовательности действий и решений, из которых складывается преступление. Наблюдая эту последовательность, можно судить и об expertise потенциального нарушителя — насколько систематично он действует, какие инструменты использует и способен ли обходить защиту.

Проблема в данных. Исследования обычно реконструируют crime commission process через интервью с правонарушителями, опросы или полицейские материалы. Но все эти источники описывают преступление ретроспективно: мы имеем дело либо с рассказом самого участника, либо с его реконструкцией правоохранительными органами.

Поэтому исследователи поставили другой вопрос: можно ли наблюдать подготовительные действия потенциальных киберпреступников непосредственно в момент их совершения?

Для этого команда создала экспериментальный фальшивый cybercrime market и рекламировала его как настоящий. На рынке предлагался доступ к якобы скомпрометированным компьютерам — модель access-as-a-service, существующая на реальных киберкриминальных рынках.
Потенциальным покупателям давали 10 минут бесплатного тестового доступа к такому компьютеру. Всё, что они делали внутри системы, записывалось. Таким образом, вместо вопроса «как вы обычно действуете?» исследователи получили возможность непосредственно наблюдать reconnaissance: какие характеристики машины проверяет пользователь, куда заходит, какие данные ищет, пытается ли обойти ограничения или получить устойчивый доступ к системе. Все находившиеся внутри данные при этом были синтетическими.

Через Telegram-бот на рынке зарегистрировалось около 100 человек, а записи поведения внутри экспериментальных машин удалось получить для 32 пользователей.
Большинство демонстрировали сравнительно базовые reconnaissance capabilities: повторяли действия, прерывали последовательности, проверяли основные характеристики системы.

Но несколько пользователей применяли существенно более сложные тактики. Один, например, сумел обойти установленные исследователями ограничения, установить дополнительное программное обеспечение и попытался сохранить доступ к машине.

Неожиданным оказался и сам объект интереса пользователей. Исследователи специально создали внутри машин фальшивые базы данных, предполагая, что именно информация станет основной целью. Но многие посетители интересовались прежде всего инфраструктурой: пытались получить persistence, обойти ограничения и сохранить контроль над системой.

В итоге получается интересный методологический ход: вместо ретроспективной реконструкции crime commission process исследователи создают контролируемую возможность для действия и фиксируют возникающее поведение непосредственно.

Но у такого дизайна возникает свой black box.

Мы теперь гораздо лучше видим, что именно делает пользователь. Но откуда мы знаем, что наблюдаем именно преступников?
Об этом — в следующем посте.

#EUROCRIM2026 #Cybercrime #CyberCriminology #CrimeScripts #ResearchMethods #EmpiricalCriminology

Пока мы обсуждали 200 метров вокруг японского kōban, вспомнили другие исследования, в котором среда — не просто фон для преступности, а само место связано с риском стать её жертвой.

Несколько лет назад наш коллега Алексей Кнорре вместе с соавторами исследовал риск огнестрельного насилия в четырёх американских городах — Чикаго, Филадельфии, Нью-Йорке и Лос-Анджелесе.[1]

В японском исследовании речь шла о нескольких сотнях метров: зарегистрированная преступность была ниже примерно в пределах 200 метров от полицейского поста, а дальше постепенно росла.

У Кнорре и Ко масштаб другой — целые городские территории. Но логика похожая: важно было не просто «в каком городе», а «в какой именно его части» произошло преступление.

Исследователи выделили 10% наиболее опасных zip codes и отдельно посчитали риск для молодых мужчин 18–29 лет. А потом сравнили его с риском для американских военнослужащих, служивших в Ираке и Афганистане.

Получилось, что в самом опасном zip code Филадельфии годовой риск погибнуть от огнестрельного оружия у молодых мужчин оказался примерно в два раза выше, чем риск для американских военнослужащих в Афганистане. Если считать не только погибших, но и получивших ранения, годовой риск оказаться жертвой огнестрельного насилия составлял около 3,2%.

Но это исследование хорошо показывает масштаб пространственной концентрации, а не объясняет, почему одни места оказываются настолько опаснее других.

Возникает тот же вопрос, который у нас появился у постера Kudo: а что именно в этом пространстве производит такой эффект?

Если у Kudo — маленький spatial effect вокруг конкретного объекта: что происходит с зарегистрированной преступностью, когда мы удаляемся от kōban на несколько сотен метров?

То в своей другой работе [2] Кнорре и соавторы попытались посмотреть шире: чем вообще отличаются места, в которых преступность концентрируется, от остальных городских территорий? И разложили spatial concentration на социальные и физические характеристики самого места.

Они проанализировали данные о стрельбах за 2018–2021 годы в шести крупных американских городах — уже включая Балтимор и Вашингтон — и сопоставили их с характеристиками городской среды.

Например, что делает несколько соседних кварталов в Филадельфии настолько опаснее остальных? Концентрация определённых типов заведений? Социальная структура? Доступность оружия? Предыдущая история насилия? Уличная среда? Или сочетание всего этого?

Ответ получается вполне конкретным, хотя и не причинным: прежде всего значение имеют концентрация социально-экономического неблагополучия и характеристики физической среды.

Причём concentrated economic disadvantage оказывается самым устойчивым коррелятом: районы с его более высоким уровнем имеют больше стрельб во всех шести городах.
Более высокая плотность перекрёстков связана с большим числом стрельб в пяти из шести городов. Стрельбы чаще происходят в районах с высокой долей residential и commercial land use. А вот mixed land use, напротив, в большинстве городов связано с меньшим числом стрельб.

Авторы связывают эти результаты с двумя большими объяснительными подходами: social disorganization / informal social control — с одной стороны, и built environment / opportunities for crime — с другой.

___________________________________________
1. Comparing risks of firearm-related death and injury among young adult males in selected US cities with wartime service in Iraq and Afghanistan B Del Pozo, A Knorre, MJ Mello, A Chalfin - JAMA network open, 2022
2. Alex Knorre, John MacDonald, “Shootings and land use”, Journal of Criminal Justice, 2023

А теперь ответ на вчерашнюю загадку с EUROCRIM.
И заодно немного о том, зачем ходить на постерские сессии.

EUROCRIM — огромная конференция, больше тысячи участников. И в конце первого дня всех отправили на большую постерскую сессию: в одном пространстве одновременно висит под сотню постеров, рядом стоят их авторы, можно подходить, расспрашивать, спорить. А чтобы поздним вечером участники не разбежались, организаторы ещё и кормили всех бесплатным мороженым. Отличный способ заманить людей посмотреть исследования, которые иначе легко пропустить.

И вот среди этих десятков постеров мы нашли исследование Saizo Kudo про японские полицейские посты — kōban.
Правы были те, кто в нашей загадке выбрал жилые районы. Эффект близости kōban оказался заметнее, и главное статистически значимым, именно там, где меньше коммерческой застройки.


Kudo исследовал 23 специальных района Токио: взял данные о зарегистрированных преступлениях и посмотрел, как их количество связано с расстоянием до ближайшего kōban. Районы отдельно поделил на более и менее коммерческие: порог — 30% территории, отведённой под коммерческое использование.

Получилась довольно занятная зависимость. Локальный минимум зарегистрированной преступности — примерно в пределах 200 метров от kōban. Дальше преступность сначала растёт, а затем эффект расстояния постепенно исчезает. Причём эта зависимость гораздо отчётливее и статистически значима именно в менее коммерческих, преимущественно жилых районах. Для обычных больших полицейских участков такого устойчивого эффекта расстояния вообще не обнаружилось.

То есть теория police presence / capable guardianship вроде бы работает. Но почему близость полиции эффективнее именно в residential areas, из самого исследования пока непонятно.

И вот здесь Ходжаева и ещё один коллега, имени которого мы, к сожалению, не знаем, зависли у постера и начали спорить.
Гипотеза Ходжаевой: в коммерческих районах уже существует собственная security infrastructure — охрана магазинов и торговых центров, камеры, сотрудники, которые следят за происходящим и при необходимости вызывают полицию. Поэтому дополнительный эффект от kōban поблизости оказывается меньше.
Второй коллега топил за другой механизм: в жилых районах сильнее informal social control. Люди знают свой район и соседей, замечают чужих, взаимодействуют с местной полицией. И маленький полицейский пост тогда работает не просто как физическое присутствие полиции, а как часть локальной системы социального контроля.


И сразу появляется ещё куча вопросов. Что именно создаёт этот эффект: видимое присутствие полиции и deterrence? Скорость реакции? Связи с местными жителями? Informal social control? Почему граница проходит примерно на 200 метрах? Одинаков ли эффект для разных видов преступлений? И, наконец, куда девать reverse causality: kōban ведь тоже размещаются в городе не случайным образом. Приходите обсуждать их в комментариях.


Но самое прекрасное произошло в конце разговора. Saizo сказал нам примерно следующее: «Вообще-то я сейчас ищу новую тему. Эта ужасно скучная».
А два человека перед его постером стали его убеждать: «Да ты что?! Ты просто не понимаешь, сколько у тебя здесь исследовательских вопросов и какие у тебя шикарные данные».

Вот за этим, собственно, и стоит ходить на постерские сессии. Иногда очень интересное исследование конференции висит где-то среди сотни других, его автор считает тему скучной, а вы просто пришли за бесплатным мороженым.

#EUROCRIM2026

Первые ласточки EUROCRIM — и начнём в этот раз не с пленарки и не с большого доклада, а с постера японского PhD-студента.

Он изучал японские kōban — небольшие участковые полицейские посты — и задал среди прочих довольно простой вопрос: а одинаково ли работает полицейское присутствие в разных типах городской среды?

То, что присутствие полиции может влиять на преступность, само по себе не новость. Но город — не лаборатория, и один и тот же полицейский ресурс может работать совершенно по-разному в зависимости от того, что происходит вокруг.

И вот вам загадка.

Представьте две территории:
Commercial area — магазины, кафе, много людей, много возможностей для краж и другой уличной преступности.
Residential area — обычный жилой район, где люди преимущественно живут своей мирной жизнью.

Где близость kōban оказалась эффективнее для поимки преступника?

В коммерческих районах — где возможностей для преступлений больше?
Или в жилых — где совсем другая структура повседневной жизни и социального контроля?

Проверим вашу интуицию, а ответ из реального исследования — завтра.

#EUROCRIM2026 #QuickQuestion #Criminology #Policing #LEADLab

И вот эта длинная траектория — от дисциплины без государства и почти без собственных университетов, через войну, Холокост, эмиграцию и сталинский запрет — в итоге привела к сегодняшней довольно большой польской криминологии. По подсчету Krajewski, сейчас в стране уже около 12 самостоятельных криминологических кафедр, отделений и исследовательских подразделений.

Всю подробную историю с именами и неожиданными академическими траекториями, которую Krajewski вместе с Dagmara Woźniakowska подготовили к EUROCRIM 2026, можно посмотреть тут.

#EUROCRIM2026 #Criminology #EmpiricalLegalStudies #LEADLab

Привет от EUROCRIM 2026 в Варшаве! Для начала предлагаем вам любопытный исторический экскурс.

Вчера на открытии EUROCRIM 2026 в Варшаве профессор Krzysztof Krajewski из Ягеллонского университета рассказывал историю польской криминологии: как история одной дисциплины довольно точно повторяет политическую историю страны.

В конце XIX века Польши как независимого государства вообще не существовало. Бывшая Речь Посполитая была разделена между Российской, Германской и Австро-Венгерской империями, и польскоязычные университеты оставались фактически только в Кракове и Львове. Варшавский университет был русским, Виленский — тоже, а в германской части польского университета не было вовсе. Поэтому и новая дисциплина возникала не в одном академическом центре, а кусочками — внутри уголовного права, судебной медицины и только формировавшейся социологии.

И неудивительно, что среди первых польских криминологов оказались не только юристы. Даже слово «криминология» в польской академической литературе одним из первых использовал вообще не юрист, а социолог Ludwik Krzywicki — ещё в 1888 году. Он же довольно рано спорил с Ломброзо: вместо поиска преступника по биологическим признакам предлагал смотреть на социальные и экономические условия преступности.

Другой важной фигурой на пересечении криминологии и социологии стал Florian Znaniecki, социолог и философ, связавший польскую и американскую академические традиции. Сам Znaniecki о преступности писал совсем немного, но разработанные им социологические идеи оказали влияние и на криминологию, прежде всего в США — в том числе на формирование Чикагской школы.

Получилась довольно характерная для ранней польской криминологии история: самостоятельной дисциплины ещё почти нет, а идеи, которые потом становятся для неё важными, рождаются на соседних территориях — в социологии, праве и медицине.

После восстановления независимости ситуация постепенно меняется: университетов стало больше, но отдельной кафедры криминологии так и не было ни в одном государственном университете. Первая появилась в довольно необычном месте — в Wolna Wszechnica Polska, частном прогрессивном университете в Варшаве. Возглавлял её марксист Adam Ettinger, автор первой польской монографии по криминологии.

Именно в этот период появляется ещё одна важная фигура — Leon Radzinowicz. В межвоенной Польше он одним из первых систематически работал со статистикой преступности и разработал способы её анализа, которыми, по словам Krajewski, польские криминологи пользуются до сих пор, часто уже не помня, откуда они взялись.

В 1938 году Radzinowicz уехал в Великобританию по заданию Министерства юстиции изучать британскую систему. Началась война, в Польшу он уже не вернулся — и впоследствии создал Institute of Criminology в Cambridge. Польская история неожиданно становится частью истории британской криминологии. Для самого Leon Radzinowicza эта эмиграция, скорее всего, была ещё и спасением, так как он был евреем.

Но у этого поколения были и гораздо более трагичные траектории.
Молодой Tadeusz Kuczma из Познани получил стипендию Rockefeller Foundation и два года работал в США, в том числе с Edwin Sutherland, Ernest Burgess и другими представителями формировавшейся американской социологической криминологии. Он вернулся в Польшу с попыткой соединить индивидуальные и социологические объяснения преступности — и был убит нацистами в 1940 году.

Так война прервала сразу несколько линий развития польской криминологии — через эмиграцию, гибель исследователей и разрушение академической среды. После войны дисциплину ждала ещё одна почти полная остановка.

При сталинизме криминология была объявлена буржуазной, реакционной и фактически ненужной наукой: если социализм устраняет социальные причины преступности, зачем вообще нужна криминология? Возрождение начинается после 1956 года, вместе с постепенной либерализацией, а затем появляются исследовательские центры и кафедры.

Регулярный онлайн-семинар LEAD Lab: обсуждение исследовательских работ

Запускаем новый формат LEAD Lab — регулярный исследовательский семинар, который будет проходить раз в два месяца.

На семинаре мы будем обсуждать предварительно распространённые исследовательские работы: академические тексты, методологические вопросы и теоретические дебаты. Формат предполагает короткую презентацию автора и структурированное обсуждение с участием рецензента и других участников.

Первый семинар состоится 30 сентября в 11:00 CET.

Наш первый докладчик — Николай Бобринский (внесен Минюстом РФ в реестр иностранных агентов), докторант юридического факультета Берлинского университета имени Гумбольдта. Он представит работу:
Why so many and so few? Premises, strategies, and outcomes of criminal prosecution for systemic crimes of the GDR in the unified Germany (1990–2000s)

Статья основана на главе диссертации Transitional Justice in Russia: Lessons from the German experience и посвящена уголовному преследованию так называемых «системных преступлений ГДР» в объединённой Германии в 1990–2000-х годах.
Исследование рассматривает, как социальные реалии Восточной Германии превращались в предмет уголовного преследования и чем можно объяснить результаты этих процессов. На основе статистических материалов, парламентских отчётов, архивных документов и воспоминаний участников системы правосудия автор реконструирует развитие уголовных процессов и анализирует роли различных участников в их результатах.
В частности, работа обращается к необычному сочетанию большого числа расследований и обвиняемых и одновременно высокого уровня фильтрации дел на досудебной стадии, а также к механизмам расширения круга подозреваемых и последующего «истощения» расследований.

Формат семинара:
— около 20 минут — презентация работы автором;
— комментарий назначенного рецензента;
— вопросы и комментарии участников;
— ответы автора и общее обсуждение.

Черновик работы будет доступен только зарегистрированным участникам семинара. Он не размещается в открытом доступе и не индексируется.

Чтобы принять участие в этом семинаре, заполните регистрационную форму — мы пришлем вам черновик работы и ссылку на онлайн семинар.

В интернете есть жемчужины, которые находят не все.
Сегодня хотим поделиться отличным на наш взгляд каналом нашей коллеги narrate don’t explain.
Он про академическое письмо, исследовательскую работу и всякие инструменты, которые помогают эту работу делать.

Но это не просто список советов, а тщательно сформулированный личный опыт, который позволяет подсмотреть, как вообще устроена жизнь человека, который пишет и исследует. И взглянуть немного по-другому на собственную исследовательскую рутину.

Например:

— как превратить письмо из довольно одинокой практики в социальную и начать наконец-то писать — в истории про Shut up & write.
— 13 оттенков плагиата — о некоторых неочевидные границах академической нечестности.
— как собрать хорошую аннотацию с помощью очень простой схемы «пяти пальцев».

В общем, если вы пишете статьи, диссертации, гранты или просто регулярно мучаетесь с академическими текстами — очень рекомендуем.

🔖 Сохраните себе — даже если не собираетесь на конференцию

Отдельный канал конференции «Размывая границы права» стоит добавить в закладки даже тем, кто пока не планирует подавать заявку. Коллеги собирают там много полезных материалов о том, как придумывать и оформлять исследования и готовить конференционные тезисы — особенно полезно для молодых исследователей.

Например, в рубрике «Эксперты» уже вышла подборка рекомендаций Екатерины Ходжаевой о работе с эмпирическими данными. Прямая ссылка

Если совсем коротко:

• не путать данные с исследованием;
• начинать с исследовательского вопроса, а не с любимого метода;
• возвращаться к литературе после первого анализа;
• не бояться менять дизайн и сочетать количественные и качественные методы;
• помнить, что хорошее описательное исследование тоже производит новое знание;
• не прятать отрицательные результаты

и — главное — не влюбляться в собственную гипотезу.

Там же коллеги собирают советы других экспертов и дополнительные материалы. Так что рекомендуем подписаться и просто следить за обновлениями.

#LEADLab #события #советы

И анонс на завтра:
другой эксперт нашей секции Анна Михайловна Разогреева завтра читает интересную лекцию:

📣 LEAD Lab на конференции «Размывая границы права»

Основатели LEAD Lab Екатерина Ходжаева и Кирилл Титаев приглашены в качестве экспертов на первую конференцию Школы «Размывая границы права».

Нам особенно приятно, что работать мы будем в секции «Жизнь нормы: социология права в отраслевом измерении» — то есть ровно там, где право перестаёт быть только текстом нормы и становится объектом эмпирического исследования.

Организаторы предлагают говорить о дисциплинарных границах не как о препятствиях, а как о точках входа в разговор. Всего на конференции пять секций — от философских оснований частного и публичного права до теории и практики наказания. При этом принцип конференции простой: статус, аффилиация и академический опыт не должны определять ценность доклада — имеет значение мысль.

📌 Дедлайн подачи заявок — 31 августа.
Если вы занимаетесь эмпирическими исследованиями права, смотрите на то, как нормы работают на практике, изучаете суды, юридические профессии, правоприменение или другие law-in-action сюжеты — приходите к нам в секцию «Жизнь нормы».

А мы ещё отдельно расскажем о конференции и поделимся несколькими практическими советами о том, как собрать хорошую заявку и доклад для такой секции.

#LEADLab #события

Часть 2
📍 Когда японские алгоритмы встретились с Европейским судом по правам человека

После того как исследователи научились строить графы знаний для японских судебных решений, они решили сделать следующий шаг — применить ту же модель к практике Европейского суда по правам человека.

Казалось бы, судебное решение везде устроено одинаково: есть факты, есть право, есть вывод.

Но оказалось, что всё гораздо сложнее.

В японских судах логика решения обычно прописана очень явно. Суд формулирует правовую норму, объясняет её толкование и затем применяет её к обстоятельствам конкретного дела.

А вот решения ЕСПЧ написаны иначе.

Как рассказал докладчик, при попытке автоматически разметить решения выяснилось, что факты могут неожиданно «переезжать» в раздел правового анализа, а юридические аргументы — появляться ещё в описании обстоятельств дела. Более того, сами правовые нормы редко формулируются прямо. Они «спрятаны» в ссылках на предыдущие решения, общих принципах и тестах на применимость ЕСПЧ для дела.

Получается следующее: даже если математическая модель хорошо работает в одной правовой системе, её нельзя просто перенести в другую. Алгоритму приходится заново учиться тому, как вообще устроено юридическое мышление в разных юрисдикциях.

Во время вопросов из зала обсуждение неожиданно ушло в философию права. Один из участников заметил, что сама идея жёстко разделять «факты» и «нормы» вызывает сомнения. Он сослался на Бруно Латура (The Making of Law), где показано, что в судебной практике факты не существуют сами по себе — они постепенно конструируются в ходе юридического процесса. Поэтому то, что алгоритм считает «фактом», для юриста может оказаться уже результатом правовой квалификации.

И, пожалуй, именно эта дискуссия оказалась самым интересным итогом доклада. Главный вызов для Legal AI — не в том, чтобы научить компьютер читать судебные решения. Гораздо сложнее научить его понимать, что такое юридическое рассуждение.


Во время обсуждения мы спросили докладчика, что они делают, когда алгоритм обнаруживает неожиданную закономерность или аномалию в судебных решениях. Идут ли они к юристам за советом, проводят ли интервью или фокус-группы. Ответ оказался современным. Исследователь признался, что первым делом они…

спрашивают ChatGPT.

Конечно, не для того, чтобы получить «правильный ответ». Скорее, как интеллектуального собеседника. LLM помогает быстро предложить возможные объяснения, вспомнить похожие кейсы или сформулировать гипотезы, которые затем команда уже проверяет вручную по судебным решениям.

И совсем бытовое наблюдение: авторы доклада вообще не специалисты, и Латура не читали. При ответе на вопрос о факте и норме Риохей Хизано быстро сделал запрос в телефоне, и отвечая сказал: ага я понял, о чем вы спросили - чат помог разобраться.

#ESELS2026 #EmpiricalLegalStudies #LegalAI #ECHR #LEADLab

А вот постерский доклад команды, где вся механика их подхода описана схематично. Оригинал этого и других постеров счастливчики могут посмотреть у Екатерины Ходжаевой в гостях.

📍 И тут пришли математики...
Продолжим рассказывать доклады той сессии.

Авторы следующего доклада:

Начальник лаборатории Риохей Хизано пока известный только в узких кругах, но очень скоро он станет звездой, вот увидите! и
Харука Эзои (Haruka Ezoe), магистрантка - но как мы поняли, именно она – ключевые математические мозги этой команды в проекте.

Коллеги Риохей и Харука начали с фразы, которая сразу вызвала улыбки в аудитории:

«Мы вообще не юристы. Мы — computer scientists».

И это сразу было заметно.
Пока юристы десятилетиями спорят о толковании судебных решений, математики из Японии предложили посмотреть на них как на данные, которые можно описать математически.

Их задача звучит почти фантастически: научить компьютер понимать структуру юридического рассуждения, а не просто читать текст.
Для этого они строят knowledge graph — граф знаний. Каждое судебное решение разбивается на несколько базовых элементов: факты дела, применимые нормы, юридические аргументы и вывод суда. Затем между ними выстраиваются связи, превращая длинный текст судебного решения в формальную модель, пригодную для машинного анализа.

Авторы специально отказались от слишком сложных юридических моделей. По словам докладчика, многие проекты Legal AI становятся настолько детализированными, что перестают работать на больших массивах судебных решений. Поэтому их задача состояла не в том, чтобы описать право «идеально», а в том, чтобы найти минимальную, но устойчивую модель юридического рассуждения.

Но главным результатом исследования стали не сами алгоритмы, а сотрудничество между юристами и специалистами по компьютерным наукам. Как признался докладчик, только совместная работа позволила понять, какие элементы судебного решения действительно имеют юридическое значение, а какие важны лишь с точки зрения обработки текста.

➡️ А дальше команда решила проверить, можно ли перенести эту модель на практику Европейского суда по правам человека. И именно здесь начались настоящие сложности…

#ESELS2026 #EmpiricalLegalStudies #LegalAI #KnowledgeGraphs #LEADLab

📍 Начинаем рассказывать о секционных докладах конференции European Society for Empirical Legal Studies. Именно на панелях часто появляются самые свежие идеи, ещё не вошедшие в учебники и обзорные статьи.

Одним из последних докладов конференции стало исследование Живко Таушанова, который попытался ответить на вопрос: можно ли заранее предсказать, какие решения Европейского суда по правам человека станут прецедентными?

Для анализа была собрана впечатляющая база данных. Исследователи взяли решения ЕСПЧ, извлекли из них около 267 тысяч судебных цитирований и проследили, как менялась их судьба спустя десять лет. Затем они сопоставили это с тем, какие дела сам Суд впоследствии обозначил как Key Cases.

Авторы выяснили, что некоторые признаки действительно связаны с будущей значимостью дела. Наиболее вероятно стать «ключевыми» у решений Большой палаты, дел с отдельными мнениями судей, устными слушаниями и активным участием третьих лиц. Однако всё это становится известно уже во время рассмотрения дела, а не в момент поступления жалобы в Суд.

Гораздо интереснее получились результаты, когда исследователи попытались предсказать будущую значимость, используя только информацию, которая известна на момент подачи жалобы: государство-ответчик, статьи Конвенции, категория нарушенного права и другие характеристики.

Оказалось таких данных недостаточно. Модель объясняет лишь небольшую часть будущей «важности» дела. Иными словами, судебная значимость не заложена в жалобе заранее. Она во многом формируется уже в процессе судебного разбирательства — благодаря тому, что происходит внутри самого Суда.

И ещё один любопытный вывод. Наиболее часто «ключевыми» становились дела о свободе выражения мнения, политических правах и дискриминации. А вот, например, дела о праве на справедливое судебное разбирательство значительно реже попадали в число наиболее влиятельных решений.

Во время обсуждения прозвучал и вопрос из зала (и снова от коллеги нашей Ходжаевой, которая собственно с такими адвокатами, делающими case law в ЕСПЧ давно дружит): а не стоит ли искать объяснение не только в характеристиках самих дел, но и в стратегиях адвокатов, которые последовательно формируют практику ЕСПЧ? Докладчик признал, что это одно из самых перспективных направлений дальнейшей работы. Пока модель почти ничего не знает о людях, которые стоят за делами, хотя именно профессиональные сообщества юристов могут играть важную роль в появлении будущих «ключевых» решений.

#ESELS2026 #EmpiricalLegalStudies #ECHR #LEADLab