論文の概要: Demonstrative Evidence and the Use of Algorithms in Jury Trials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14718v1
- Date: Sat, 18 Nov 2023 04:21:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:39:44.719688
- Title: Demonstrative Evidence and the Use of Algorithms in Jury Trials
- Title（参考訳）: 陪審裁判における実証的証拠とアルゴリズムの利用
- Authors: Rachel Rogers and Susan VanderPlas
- Abstract要約: 我々は,アルゴリズムと実証的証拠の潜在的な使用が,陪審員の信頼性,信頼性,専門家証人の理解にどのように影響するかを調査し,証拠を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate how the potential use of algorithms and demonstrative evidence
may affect potential jurors' feelings of reliability, credibility, and
understanding of expert witnesses and presented evidence. The use of
statistical methods in forensic science is motivated by a lack of scientific
validity and error rate issues present in many forensic analysis methods. We
explore how this new method may be perceived in the courtroom - where
individuals unfamiliar with advanced statistical methods are asked to evaluate
its use in order to assess guilt. In the course of our initial study, we
discovered issues in scale compression of responses and survey format. We
visually compare participants' notes to the provided transcript by highlighting
phrase frequency based on collocations.
- Abstract（参考訳）: 我々は,アルゴリズムと実証的証拠の潜在的な使用が,陪審員の信頼性,信頼性,専門家証人の理解にどのように影響するかを調査し,証拠を提示する。
法科学における統計的手法の使用は、科学的な妥当性の欠如と多くの法医学的分析手法に現れる誤り率の問題によって動機付けられている。
我々は、この新手法が法廷でどのように認識されるかを探る - 高度な統計手法に精通していない個人に対して、罪悪感を評価するために、その使用を評価するよう依頼する。
最初の研究の過程で、回答の大規模圧縮と調査フォーマットに問題があることが分かりました。
参加者の音符と提供した音符とを視覚的に比較し,コロケーションに基づくフレーズ頻度を強調した。
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