Jesús Gerardo Guzmán González^[1]

Tradicionalmente la investigación en el sistema judicial se ha efectuado mediante la búsqueda manual de fuentes jurídicas. Este proceso a menudo implica visitar una biblioteca de derecho. Sin embargo, con el avance de la tecnología y la creciente disponibilidad de recursos legales en línea, la investigación jurídica se ha vuelto más eficiente y accesible.

La “investigación jurídica^[2]” es el proceso de identificar, recopilar, analizar e interpretar la información y documentación necesaria para soportar la toma de decisiones para fines jurídicos. Lo anterior, puede incluir la investigación de jurisprudencias, estatutos, reglamentos, estudios jurídicos, entre otros. Esta es una parte esencial del proceso legal ya que ayuda a los abogados y a otros profesionales del derecho a comprender leyes, resoluciones, precedentes y cualquier otro documento legal aplicado a un caso en particular.

Cuando se lleva a cabo la investigación jurídica, los juristas o investigadores del derecho tienen que realizar un proceso^[3] que generalmente involucra varios pasos, como lo son: (1) la identificación del problema legal o la pregunta que tiene que ser investigada, para posteriormente (2) realizar una búsqueda de fuentes legales que sean relevantes así como sus precedentes, después seguiría (3) el análisis correspondiente del caso concreto, analizando la ley, es decir, que el profesional del derecho interprete las fuentes investigadas, para así (5) obtener los resultados de la investigación y que puedan utilizarse en la toma de decisiones o como un argumento legal.

Actualmente dicho proceso de investigación legal se puede beneficiar con el uso de la inteligencia artificial^[4] y el procesamiento del lenguaje natural (¨NLP¨ por sus siglas en inglés), e incluso mismo código que puede ser diseñado por los practicantes del derecho con los lenguajes de programación de “R” ^[5] y “Python”^[6].

“R” es un lenguaje de programación y un entorno de software enfocado en computación estadística y gráficos. Es ampliamente utilizado entre estadísticos, científicos de datos e investigadores para el análisis y la visualización de datos. En cambio, Python es un popular lenguaje de programación de alto nivel conocido por su simplicidad, legibilidad y versatilidad. En este caso, el lenguaje es ampliamente utilizado en muchos campos diferentes, desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial y más.

Ahora bien, para el caso que nos atañe, ambos lenguajes de programación pueden ser útiles para la investigación jurídica, ya que cuentan con la capacidad de analizar grandes volúmenes de textos y/o documentos. Inclusive “R”^[7] y “Python”^[8] cuentan con librerías y bibliotecas especializadas para invocar funciones específicas en inteligencia artificial, minería de datos y análisis de textos.

“R”^[9] y “Python”^[10] tienen el potencial de leer bases de datos legales disponibles en línea así como recopilar datos de otras fuentes. Con ambos lenguajes también se podrían automatizar tareas como la clasificación de documentos legales y la elaboración de resúmenes de textos.

De igual forma “R” ^[11] y “Python”^[12] pueden ejecutar representaciones visuales^{[13] [14]} de datos legales, utilizando gráficas de barras, histogramas, correlogramas, mapas de calor, entre otros. Esto resulta benéfico para los investigadores ya que permite tener una mejor comprensión sobre los patrones y tendencias de la información jurídica. De igual manera, se podrían efectuar modelos predictivos que ayudarían a estimar el resultado de casos legales.

En conclusión, la utilización de lenguajes de programación en la investigación jurídica tiene el potencial de mejorar en gran medida la eficiencia y la precisión de los investigadores al contar con amplia gana de información y recursos. Por otra parte, es importante que los profesionales legales e investigadores cuenten con cierto nivel y experiencia en programación para que así aprovechen al máximo las herramientas tecnológicas.

^[1] Graduate Researcher en el LegalTec Lab

^[2] TexasLawHelp. (2021, 21 julio). Investigación legal: pasos a seguir. TexasLawHelp.org. https://texaslawhelp.org/es/article/investigacion-legal-pasos-seguir

^[3] Idem

^[4] Inteligencia artificial aplicada al derecho. (s. f.). https://telos.fundaciontelefonica.com/telos-120-la-escritura-ana-vives-lopez-inteligencia-artificial-aplicada-al-derecho/

^[5] Robinson, J. S. A. D. (2023, 7 enero). Introduction to tidytext. https://cran.r-project.org/web/packages/tidytext/vignettes/tidytext.html

^[6] NLTK :: Natural Language Toolkit. (s. f.). https://www.nltk.org/

^[7] Idem

^[8] Idem

^[9] Bazana, C. (2022, 1 noviembre). rvest: easy web scraping with R. Posit. https://posit.co/blog/rvest-easy-web-scraping-with-r/

^[10] Beautiful Soup Documentation — Beautiful Soup 4.9.0 documentation. (s. f.). https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

^[11] Kuhn, M. (2019, 27 marzo). The caret Package. https://topepo.github.io/caret/index.html

^[12] scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.2.1 documentation. (s. f.). https://scikit-learn.org/stable/

^[13] Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics. (s. f.). https://ggplot2.tidyverse.org/

^[14] Matplotlib — Visualization with Python. (s. f.). https://matplotlib.org/