Bayessche Netze in der Rechtsprechung: Der Strafprozess gegen Jörg Kachelmann als statistisches Entscheidungsproblem (BestMasters) (German Edition)

Paola Janßen formuliert richterliche Überzeugungsbildung als subjektives statistisches Entscheidungsproblem und bezieht sich damit auf eine methodische Schnittstelle zwischen Statistik und Jurisprudenz. Die Anwendung der bayesschen Statistik stellt hierbei die logische Konsistenz der Informationsverwertung und der Entscheidungsfindung sicher. Sie erfordert aber die Festlegung von a-priori-Wahrscheinlichkeiten, über die ein intersubjektiver Konsens möglicherweise nicht hergestellt werden kann. Sensitivitätsanalysen können dieses Problem abmildern. Die Autorin illustriert diese Sachverhalte anhand des Strafprozesses gegen den ehemaligen Wettermoderator Jörg Kachelmann, indem sie die Beweislage als bayessches Netz darstellt und auswertet. Geleitwort 6 Danksagung 7 Inhaltsverzeichnis 8 Abkürzungsverzeichnis 10 Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 11 1 Einleitung 13 1.1 Ausgangspunkt für die thematische Vorgehensweise 13 1.2 Thema der Arbeit und methodischer Zugang 14 1.3 Aufbau der Arbeit 14 2 Relevante Begriffsdefinitionen der Jurisprudenz 16 2.1 Beweiswürdigung 16 2.2 Beweismaß 17 2.3 Beweismittel und Beweiskraft 17 2.4 Haupt- und Hilfstatsachen sowie der Indizienbeweis 18 2.5 Erfahrungssätze 18 3 Bayes’ Regel unter Bezugnahme auf die Jurisprudenz 19 3.1 Mathematische Herleitung von Bayes’ Regel 19 3.2 Implikationen für den Indizienbeweis anhand von Bayes’ Regel 21 3.2.1 Beweiskraft eines Indizes als Likelihood-Quotient 22 3.2.2 Der Beweisring und die Beweiskette beim Indizienbeweis 24 3.3 Kritik an Bayes’ Regel aus Sicht der Jurisprudenz 27 4 Bayessche Netze und die Sensitivitätsanalyse 29 4.1 Konzeptionelle Grundlagen von Bayesschen Netzen 29 4.1.1 Kausale Netze als Vorstufe zu Bayesschen Netzen 30 4.1.2 Definition und Eigenschaften von Bayesschen Netzen 37 4.2 Erstellung eines Bayesschen Netzes 39 4.2.1 Definition der Variablen und deren Zustände 39 4.2.2 Darstellung der direkten Abhängigkeiten 44 4.2.3 Parametrisierung des Netzes 45 4.3 Überprüfung des Modells mithilfe der Sensitivitätsanalyse 46 5 Entwicklung eines Bayesschen Netzes und Durchführung einer Sensitivitätsanalyse am Beispiel des Strafverfahrens gegen Kachelmann 51 5.1 Herausarbeitung der Beweismittel im Strafverfahren gegen Kachelmann 51 5.2 Erstellung des Bayesschen Netzes für das Strafverfahren gegen Kachelmann 54 5.2.1 Definition der Variablen sowie deren Abhängigkeiten untereinander für das Strafverfahren gegen Kachelmann 54 5.2.2 Parametrisierung des Netzes für das Strafverfahren gegen Kachelmann 57 5.3 Abfrage und Interpretation des Netzes 64 5.4 Durchführung und Interpretation der Sensitivitätsanalyse 70 6 Zusammenfassung 75 7 Fazit und Ausblick 78 Literaturverzeichnis 80 Anhang 88 Paola Janßen formuliert richterliche Überzeugungsbildung als subjektives statistisches Entscheidungsproblem und bezieht sich damit auf eine methodische Schnittstelle zwischen Statistik und Jurisprudenz. Die Anwendung der bayesschen Statistik stellt hierbei die logische Konsistenz der Informationsverwertung und der Entscheidungsfindung sicher. Sie erfordert aber die Festlegung von a-priori-Wahrscheinlichkeiten, über die ein intersubjektiver Konsens möglicherweise nicht hergestellt werden kann. Sensitivitätsanalysen können dieses Problem abmildern. Die Autorin illustriert diese Sachverhalte anhand des Strafprozesses gegen den ehemaligen Wettermoderator Jörg Kachelmann, indem sie die Beweislage als bayessches Netz darstellt und auswertet. Der Inhalt Beweiswürdigung und richterliche Überzeugungsbildung Bayessche Netze als probabilistische Expertensysteme Sensitivitätsanalysen Anwendungsbeispiel: Der Fall Kachelmann Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der empirischen Sozialwissenschaft und der Rechtswissenschaft, Fachgebiet Rechtsmethodik Juristinnen und Juristen im Strafrecht Die Autorin Paola Janßen ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik der Universität Bremen. Derzeit promoviert sie im Bereich Statistik und Rechtsprechung Front Matter....Pages I-XIV Einleitung....Pages 1-3 Relevante Begriffsdefinitionen der Jurisprudenz....Pages 5-7 Bayes’ Regel unter Bezugnahme auf die Jurisprudenz....Pages 9-18 Bayessche Netze und die Sensitivitätsanalyse....Pages 19-40 Entwicklung eines Bayesschen Netzes und Durchführung einer Sensitivitätsanalyse am Beispiel des Strafverfahrens gegen Kachelmann....Pages 41-64 Zusammenfassung....Pages 65-67 Fazit und Ausblick....Pages 69-70 Back Matter....Pages 71-83 Paola Janssen formuliert richterliche UEberzeugungsbildung als subjektives statistisches Entscheidungsproblem und bezieht sich damit auf eine methodische Schnittstelle zwischen Statistik und Jurisprudenz. Die Anwendung der bayesschen Statistik stellt hierbei die logische Konsistenz der Informationsverwertung und der Entscheidungsfindung sicher.