論文の概要: Data-Driven Law Firm Rankings to Reduce Information Asymmetry in Legal Disputes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16863v2
- Date: Thu, 27 Mar 2025 00:35:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:49:47.959448
- Title: Data-Driven Law Firm Rankings to Reduce Information Asymmetry in Legal Disputes
- Title（参考訳）: データ駆動型法律事務所ランキングは、訴訟における情報非対称性を低下させる
- Authors: Alexandre Mojon, Robert Mahari, Sandro Claudio Lera,
- Abstract要約: 我々は,各訴訟を原告と被告の法律事務所間の競争ゲームとして扱う新たな格付け枠組みを導入する。
以上の結果から,既存の評価に基づくランキングは,実際の訴訟成功と相関が低いことが示唆された。
これらの知見は、より透明でデータ駆動による法的なパフォーマンス評価の基礎を確立している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.049786858258415
- License:
- Abstract: Selecting capable counsel can shape the outcome of litigation, yet evaluating law firm performance remains challenging. Widely used rankings prioritize prestige, size, and revenue rather than empirical litigation outcomes, offering little practical guidance. To address this gap, we build on the Bradley-Terry model and introduce a new ranking framework that treats each lawsuit as a competitive game between plaintiff and defendant law firms. Leveraging a newly constructed dataset of 60,540 U.S. civil lawsuits involving 54,541 law firms, our findings show that existing reputation-based rankings correlate poorly with actual litigation success, whereas our outcome-based ranking substantially improves predictive accuracy. These findings establish a foundation for more transparent, data-driven assessments of legal performance.
- Abstract（参考訳）: 有能な弁護士を選ぶことは訴訟の結果を形作ることができるが、法律事務所のパフォーマンスを評価することは難しい。
広く使われているランキングは、経験的な訴訟の結果よりも、名声、大きさ、収入を優先し、実践的なガイダンスはほとんど提供しなかった。
このギャップに対処するために、Bradley-Terryモデルを構築し、各訴訟を原告と被告の法律事務所間の競争ゲームとして扱う新しいランキングフレームワークを導入します。
54,541の法律事務所を含む、米国民事訴訟60,540件のデータセットを新たに構築した結果、既存の評判に基づくランキングは実際の訴訟の成功と相関が低く、結果に基づくランキングは予測精度を大幅に改善していることがわかった。
これらの知見は、より透明でデータ駆動による法的なパフォーマンス評価の基礎を確立している。
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