論文の概要: Addressing Information Asymmetry in Legal Disputes through Data-Driven Law Firm Rankings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16863v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 19:04:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-02 17:08:59.128482
- Title: Addressing Information Asymmetry in Legal Disputes through Data-Driven Law Firm Rankings
- Title（参考訳）: データ駆動型法執行機関ランキングによる法律論争における情報非対称性の対応
- Authors: Alexandre Mojon, Robert Mahari, Sandro Claudio Lera,
- Abstract要約: 我々はブラッドリー・テリーモデルを一般化したアルゴリズムを適用し、法律事務所の有効性を評価する。
結果に基づくランキングシステムでは,従来の評価に基づくランキングよりも,今後のパフォーマンスを考慮すべきであることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.049786858258415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Legal disputes are on the rise, contributing to growing litigation costs. Parties in these disputes must select a law firm to represent them, however, public rankings of law firms are based on reputation and, we find, have little correlation with actual litigation outcomes, giving parties with more experience and inside knowledge an advantage. To enable litigants to make informed decisions, we present a novel dataset of 310,876 U.S. civil lawsuits and we apply an algorithm that generalizes the Bradley-Terry model to assess law firm effectiveness. We find that our outcome-based ranking system better accounts for future performance than traditional reputation-based rankings, which often fail to reflect future legal performance. Moreover, this predictability decays to zero as the number of interactions between law firms increases, providing new evidence to the long-standing debate about whether litigation win rates approach 50\% as information asymmetry diminishes. By prioritizing empirical results, our approach aims to provide a more equitable assessment of law firm quality, challenging existing prestige-focused metrics, and levels the playing field between litigants.
- Abstract（参考訳）: 法的な論争が高まり、訴訟費用の増大に寄与している。
これらの紛争の当事者は、代表する法律事務所を選ばなければならないが、法律事務所の公的ランク付けは評判に基づいており、実際の訴訟結果とはほとんど相関がなく、より多くの経験と内部知識を持つ当事者に有利である。
原告が情報的判断を下すために,米国民事訴訟310,876件の新たなデータセットを提示し,Bradley-Terryモデルを一般化したアルゴリズムを適用し,法律事務所の有効性を評価する。
結果に基づくランキングシステムでは,従来の評価に基づくランキングよりも将来的なパフォーマンスを考慮した方がよいことが分かりました。
さらに、法律事務所間の相互作用の数が増えるにつれて、この予測可能性はゼロに低下し、情報非対称性が低下するにつれて訴訟の勝利率が50%に近づいたかどうかという長年の議論に新たな証拠を与える。
提案手法は,実証結果の優先順位付けにより,法律事務所の質をより公平に評価し,既存の名声重視の指標に挑戦し,訴訟間の競技場をレベル付けすることを目的としている。
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