LEGAL INFORMATICS

Il corso intende offrire agli studenti un’introduzione alle attuali e possibili intersezioni tra diritto e scienze e tecnologie dell’informazione, mostrando come queste possano contribuire, in modi diversi, al lavoro e alla formazione del giurista, inteso in senso lato tanto come studioso quanto come professionista. Particolare attenzione sarà dedicata al modo in cui concetti, modelli, metodi e strumenti sviluppati nell’ambito della Computer Science e delle scienze computazionali possono aprire la strada a nuove forme di rappresentazione, analisi e comprensione dei fenomeni giuridici e socio-giuridici, favorendo l’emergere di nuovi approcci allo studio empirico del fenomeno giuridico. Dopo un’introduzione ai fondamenti concettuali e storici dell’Informatica giuridica e una presentazione delle sue principali articolazioni, il corso approfondisce il ruolo che la computazione e i dati possono svolgere non soltanto sul piano applicativo, ma anche come strumenti di indagine e di produzione di conoscenza. Attraverso la discussione di casi di ricerca, attività guidate e discussioni collettive, gli studenti saranno invitati a riflettere sulle domande di ricerca, sulle scelte metodologiche e sui presupposti teorici che accompagnano l’uso di strumenti computazionali nel dominio giuridico. Il corso mira inoltre a stimolare un rapporto critico e attivo con i temi trattati e con la relativa letteratura scientifica. A tal fine, gli studenti saranno guidati nella selezione e discussione di argomenti coerenti con i propri interessi, anche attraverso lo sviluppo di un breve saggio sui temi affrontati nel corso.

Nessun prerequisito tecnico specifico. Il corso è rivolto a studenti di area giuridica e non richiede conoscenze pregresse di programmazione o di matematica avanzata.

Conoscenza e capacità di comprensione: acquisire una conoscenza delle principali articolazioni dell'Informatica giuridica, dei suoi antecedenti storici e dei concetti fondamentali utili a comprendere il ruolo della computazione nello studio e nella pratica del diritto. Conoscenza e capacità di comprensione applicate: saper riconoscere e discutere l'uso di metodi e strumenti computazionali in casi concreti di ricerca e applicazione giuridica, collegando domande di ricerca, forme di rappresentazione, dati, modelli e tecniche di analisi. Autonomia di giudizio: valutare criticamente opportunità, assunzioni e limiti degli approcci computazionali, distinguendo tra risultati empirici, scelte metodologiche e interpretazioni teoriche. Abilità comunicative: presentare e discutere in modo chiaro un contributo scientifico, una domanda di ricerca e le principali scelte metodologiche connesse, utilizzando un linguaggio adeguato al dialogo tra diritto e Computer Science. Capacità di apprendere: sviluppare le competenze necessarie per orientarsi autonomamente nella letteratura interdisciplinare, individuare contributi scientifici pertinenti e impostare un breve percorso individuale di approfondimento.

1. Legal Informatics: conceptual foundations - informazione, computazione, ragionamento e rappresentazione - computational thinking e formulazione dei problemi - computazione, conoscenza scientifica e computational epistemology - Computational Social Science, digital traces e interdisciplinarità 2. Legal Informatics: historical foundations - diritto, calcolo e misurazione - Leibniz, Holmes, Cardozo, Loevinger e Jurimetrics - Wiener, cibernetica e feedback; Losano e giuscibernetica 3. Legal Informatics: mapping the field - nozione, ambito e principali articolazioni della disciplina - legal computing e regolazione giuridica delle tecnologie dell'informazione - funzioni dell'informatica nella pratica, nelle istituzioni e nella ricerca giuridica 4. Legal Informatics in action - informazione giuridica, documentazione, retrieval e rappresentazione - trattamento e strutturazione dei testi giuridici, drafting e visualizzazione - Artificial Intelligence and Law: sistemi basati sulla conoscenza, NLP, machine learning, reti neurali e Large Language Models 5. Toward Computational Legal Science - empirical turn, Computational Legal Studies e Computational Legal Empiricism - modellazione, network analysis, social simulation e agent-based modelling 6. Research cases and workshops - discussione di casi di ricerca selezionati - lettura, presentazione e discussione di contributi scientifici - sviluppo di una breve research note individuale.

Il materiale didattico comprende le lezioni, la presentazione del corso e gli ulteriori materiali messi a disposizione dal docente su MyLuiss. Presentazione del corso: - Nicola Lettieri, Law in Turing's Cathedral. Resources and Ideas for the Legal Informatics Course, presentazione del corso (Prezi), a.a. 2026/2027, aggiornata durante lo svolgimento delle lezioni. Letture comuni: - The Concept and Branches of Legal Informatics, materiale didattico predisposto dal docente sulla base di Giovanni Sartor, "Nozione e settori dell'informatica giuridica", in Ginevra Peruginelli e Mario Ragona (a cura di), L'informatica giuridica in Italia. Cinquant'anni di studi, ricerche ed esperienze, ITTIG-CNR, Edizioni Scientifiche Italiane, 2014, pp. 59-73. - Nicola Lettieri, "Law in Turing's Cathedral: Notes on the Algorithmic Turn of the Legal Universe", in Woodrow Barfield (ed.), The Cambridge Handbook of the Law of Algorithms, Cambridge University Press, 2021, pp. 691-721. Letture individuali: ciascuno studente sceglierà, in accordo con il docente, almeno un contributo scientifico da approfondire sulla base dei propri interessi tematici o metodologici. Il paper scelto costituirà il punto di partenza per una breve presentazione e per lo sviluppo dell'elaborato finale. La scelta potrà avvenire tra i materiali proposti dal docente oppure riguardare altri lavori scientifici pertinenti. Ulteriori letture e materiali riferiti alle singole settimane saranno indicati e resi disponibili su MyLuiss durante il corso.

Lezioni e discussione: lezioni frontali accompagnate da domande, discussioni guidate e confronto sui concetti introdotti. Lettura e indagine: analisi di articoli scientifici, casi di ricerca e materiali interdisciplinari, con attenzione alle domande di ricerca, alle scelte metodologiche e ai presupposti teorici. Pratica: attività hands-on introduttive dedicate alla rappresentazione dell'informazione, all'analisi di reti, ai modelli e alla simulazione, senza richiedere competenze pregresse di programmazione. Collaborazione: brevi lavori in piccoli gruppi, discussione collettiva e peer feedback. Produzione: selezione e presentazione di un contributo scientifico e sviluppo di una breve research note individuale.

La valutazione finale, espressa in trentesimi, si baserà su un breve elaborato individuale (research note) sviluppato a partire da una domanda di ricerca e da almeno un contributo scientifico scelto in accordo con il docente. Il lavoro sarà presentato e discusso oralmente. La valutazione terrà conto della comprensione dei temi affrontati nel corso, della capacità di individuare e formulare una domanda di ricerca, della consapevolezza delle scelte teoriche e metodologiche, della capacità di utilizzare criticamente la letteratura scientifica e della chiarezza dell'argomentazione. La partecipazione alle attività seminariali, alle presentazioni e alle discussioni svolte durante il corso contribuirà alla valutazione complessiva.

L'assegnazione di eventuali elaborati finali o tesi sarà concordata con il docente sulla base degli interessi dello studente, della coerenza del tema con gli ambiti del corso e della disponibilità di un adeguato percorso di approfondimento.