Übersicht Lehrangebote in Legal Data Science
Recht und Statistik: Einführung in Quantitative Methoden für Rechtswissenschaftler:innen
Vorlesung, jedes Herbstsemester
Zielgruppe: Bachelor-Studierende
Sprache: Deutsch
Beschreibung: In einer Zeit, in der immer mehr rechtliche Entscheidungen und politische Massnahmen auf empirischen Daten basieren, ist ein Verständnis der Statistik für Juristen unverzichtbar. Statistische Analysen bieten - oft noch nicht hinreichend beachtete, manchmal auch falsch angewendete - Werkzeuge, um etwa Diskriminierung in der Rechtspraxis aufzudecken, die Effektivität von Gesetzen zu bewerten oder Prognosen über Gerichtsentscheidungen und Risiken in rechtlichen Verfahren zu erstellen. Die Vorlesung behandelt sowohl grundlegende Konzepte der Statistik wie deskriptive Analysen und Wahrscheinlichkeitsrechnung als auch Methoden wie Regressionsanalysen und Hypothesentests. Wo immer möglich, sollen Rechtsfälle aus der Praxis verwendet werden, um statistische Konzepte einzuführen. Während die (neu als Mastervorlesung anzubietende) Vorlesung «Introduction to Empirical Legal Studies» darauf abzielt, Studierende zu befähigen, eigene Datenanalysen (im Statistikprogramm R) durchzuführen, richtet sich die Vorlesung «Recht und Statistik» primär auf die Entwicklung eines konzeptuell-theoretischen Verständnisses für die Verbindung von Recht und Statistik. Einfache Berechnungen werden mit dem Taschenrechner durchgeführt. Eine Einführung in R wird nicht gegeben.
Die Vorlesung soll insbes. als Einstiegsvorlesung in quantitative Methoden den Grundstein legen für spätere Vertiefungen und Erweiterungen (z.B. in der Legal Tech-Vorlesung, der Vorlesung «Introduction to Empirical Legal Studies», «Introduction to Programming and Computational Thinking for Lawyers»).
Seminar: Empirical Analysis of the Law: A Challenge-Based Approach Using R
Seminar, every Fall Semester
Target group: Bachelor/Master students
Language: English
Description: The aim of this seminar is to provide law students with a basic understanding of the empirical legal research progress - from conceptualization, through data collection and analysis, to reporting. Students will work collaboratively in small groups to conceptualize and implement a small empirical research project using basic statistical methods in R. Learning objectives include the ability to employ simple quantitative methods in the legal field using the approproate software and the knowledge on how to plan and carry out entry-level empirical research projects.
Introduction to Programming and Computational Thinking for Lawyers
Lecture, Fall Semester (not in Fall Semester 2025)
Target group: Bachelor students
Language: English
Description: This course is an introduction to programming especially designed for law students, where students will learn fundamental concepts and skills of programming that are relevant in legal contexts. Students will learn the syntax, control flow, data structures and file input/output in Python and will also gain an understanding of how algorithms and computational thinking are used in computer science, as well as how computational methods and tools can be used by lawyers.
Instructor: Prof. Dr. Alberto Bacchelli (UZH Department of Informatics)
Online Course II: Legal Data Science
Online course, every semester
Target group: Master/Doctoral students
Language: English
Description: This course aims to introduce students to legal data science and teach them competences in R and statistics. Students will for example learn how to analyze and visualize data using datasets with a legal context. The course is designed for law students who are interested in expanding their skillset to data science and intend to use these skills to conduct simple legal data science projects, for example as part of their master thesis or dissertation.