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Wissensrepräsentation und automatisierte Entscheidungsfindung am Beispiel des Kriegsopferversorgungsgesetzes
Johannes Sebastian Scharf
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Rechtswissenschaftliche Fakultät
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doktoratsstudium Rechtswissenschaften
Betreuer*in
Erich Schweighofer
DOI
10.25365/thesis.37031
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29861.70714.616863-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Der Einsatz von Software zur Unterstützung der Verwaltung hat in Österreich eine lange Tradition und reicht bis in die 1970er-Jahre zurück. Trotz dieses Umstands fehlt es bislang an einer einheitlichen Methode und an Modellen zur Formalisierung von Rechtsnormen. Die Implementierung und Anpassung von Expertensystemen ist auch heute aufwändig, fehleranfällig und teuer. Die Verwaltungsautomatisierung in Österreich und das Gebiet Künstliche Intelligenz und Recht entwickelten sich parallel, ohne voneinander Kenntnis zu nehmen.
Die Dissertation stellt die Hypothese auf, dass die Unzulänglichkeiten gängiger Modelle des Rechts vermieden werden können, indem die Rechtstheorie stärker berücksichtigt wird. Zum Beweis dieser Hypothese wurde das Kriegsopferversorgungsgesetz stellvertretend für das Verwaltungsrecht ausgewählt und anschließend in Java und einer in OWL 2 modellierten Ontologie formalisiert.
Aus den Modellierungsversuchen werden Erkenntnisse induktiv abgeleitet und durch theoretische Ausführungen vertieft, um die Grundlage für die Entwicklung des Konzepts einer neuartigen Rule Engine zu schaffen, genannt „rOWLer“, die auf einem ausgereiften temporalen Modell basiert und anfechtbares Schließen beherrscht. Das formale Modell basiert auf einer soliden rechtstheoretischen Grundlage und ist in der Lage, mit Novellen des Gesetzes effizient umzugehen. Ferner kann das System im Einzelfall die zu einem bestimmten Zeitpunkt anwendbaren Normen ermitteln. Die Rule Engine kombiniert die Ausdrucksstärke von OWL 2 und Regeln, bestehend aus Antezedens und Konsequenz, um eine adäquate Repräsentation der Normen und des Sachverhalts zu gewährleisten, die isomorph mit der jeweiligen Rechtsgrundlage ist.
Aus technischer Sicht besteht das System aus mehreren Modulen und bietet zahlreiche Erweiterungspunkte, um das Verhalten an spezielle Anforderungen effizient anpassen zu können. In diesem Sinne kann die Engine auch als flexibles Framework zur Implementierung von juristischen Expertensystemen verstanden werden. Diese Forschung versucht den Graben zwischen der syntaktischen Repräsentation von Normen (in XML oder anderen Formaten) und dem Bedürfnis der Verwaltung nach einer leistungstarken und einfach zu verwendenen Rule Engine zu überbrücken. Die Architektur von rOWLer ist am Semantic Web Stack ausgerichtet und kompatibel mit LegalRuleML, einem aufkommenden Standard zur Modellierung von Rechtsnormen. Die Entwicklung von rOWLer komplementiert Anstrengungen, einen anerkannten Standard für den Rule Layer des Semantic Web Stacks zu etablieren.
Der Diskurs schließt mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse der Dissertation und gibt Ausblick auf zukünftige Forschungen.
Abstract
(Englisch)
The use of software to support public administration has a long tradition in Austria which dates back to the 1970s. Despite that circumstance, there is a lack of a consistent method and models to formalize legal norms. The implementation and adaption of legal expert systems is still complex, error-prone and costly. In Austria, the automation of public administration on the one hand and research in Artificial Intelligence and Law on the other hand have developed in parallel, without taking notice of each other.
This thesis proposes the hypothesis that the drawbacks of current models of law can be avoided following legal theory. In order to prove this hypothesis, a statute has been exemplarily selected – the Kriegsopverversorgungsgesetz, which may be freely translated to War Vicitims Compensation Act – and formalized using Java and OWL 2.
Results are retrieved by deductive means from these efforts and are enriched with theoretical refelections to establish the conceptual foundation for developing a novel rule engine called “rOWLer”, which is built on a sophisticated temporal model and is capable of defeasible reasoning. The formal model is based on a solid theoretical foundation and is capable of dealing with legal change over time in an efficient manner. Moreover, the system is able to determine applicable norms in a particular case at a certain point in time. The rule engine combines the expressiveness of OWL 2 and rules, which consist of antecedent and consequent, to ensure an appropriate representation of norms and material facts, fostering isomorphism with legal sources.
From a technical perspective the system consists of several modules offering various extension points to allow for tweaking the behaviour to special reqirements in an effective way. In this sense the engine can be conceived as a flexible framework for implementing legal expert systems. This research tries to fill the gap between the syntactical representation of norms (in XML or other formats) and the need of public administration for a powerful, yet easy to use and customizable legal rule engine. The architecture of rOWLer is aligned with the Semantic Web Stack and is compatible with LegalRuleML, an upcoming standard for modelling legal rules. Hence the development of rOWLer complements efforts to acquire an acknowledged standard for the rule layer of the Semantic Web Stack.
The discourse closes with a summary of the most important findings of this thesis and gives an outlook on future research.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Knowledge Representation Artificial Intelligence and Law Formalization Ontologies OWL Rules LegalRuleML Automated Reasoning Legal Reasoning Public Administration
Schlagwörter
(Deutsch)
Wissensrepräsentation Künstliche Intelligenz und Recht Formalisierung Ontologien OWL Regeln LegalRuleML Automatisierte Entscheidungsfindung Juristische Entscheidungsfindung Verwaltung
Autor*innen
Johannes Sebastian Scharf
Haupttitel (Deutsch)
Wissensrepräsentation und automatisierte Entscheidungsfindung am Beispiel des Kriegsopferversorgungsgesetzes
Paralleltitel (Englisch)
Knowledge representation and automated reasoning using the example of the war vicitims compensation act
Publikationsjahr
2015
Umfangsangabe
486, C S. : graph. Darst.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*innen
Friedrich Lachmayer ,
Bernhard Raschauer
AC Nummer
AC12632066
Utheses ID
32819
Studienkennzahl
UA | 783 | 101 | |