| 研究課題/領域番号 |
23730069
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
柴田 守 首都大学東京, 社会(科)学研究科, リサーチ･アシスタント (90551987)
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| キーワード | 量刑 / 裁判員裁判 / 数量化 |
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| 研究概要 |
１．統計学の進展に基づくより信頼性のある量刑の数量化方法の開発
前年度にひきつづき、刑事法学、統計学、情報科学などの文献を収集して、新たな量刑の数量化方法の分析・検討を行った。特に、ベイズ理論や機械学習の知見の応用を視野に入れ検討した。また、数量化理論については、以前収集した別のローデータを用いて、先行研究では行われていなかった判別法や変数選択法を検証した。いずれも方法として有意義であることが確認された。
２．裁判員裁判における量刑判断の基準と傾向に関する分析
前年度の反省にもとづき、平成24年度は、裁判員裁判の基本データ（量刑判断の内容を含む）を収集・整理することにした。新聞（全国紙）2紙の裁判員裁判に関する2009年から2013年2月末までの情報を収集し、研究アシスタントとともに、判決年月日、裁判所名、被告人名、主要な罪名、主文、求刑などのデータを現在整理している。収集した記事から、これまで実施された多くの裁判員裁判について、基本データがとれていることから、主文や求刑の関係など、基本データから分かることを分析して行くことにしている。また、基本データをもとに、裁判員裁判（確定裁判）の判決書謄本の閲覧・謄写などを申請する予定である。また、整理をし終えたデータから少しずつ、判例データベースにアクセスして判決内容を入手できるかを調べている。平成24年度中に予定していた過程をこなせていないため、遅れが生じているが、研究アシスタントとともに、平成25年度にペースアップして取り組む予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初予定していた過程を平成24年度に変更せざるをえなかったため、やや遅れが生じている状況である。現在、遅れを挽回するべく、研究アシスタントとともに、新聞（全国紙）2紙から、裁判員裁判の基本データ（判決年月日、裁判所名、被告人名、主要な罪名、主文、求刑など）の収集することを行っている。
ただ、新たな量刑の数量化方法の分析・検討、裁判員裁判の量刑に関する先行研究の分析･検討については、当初の予定どおりで進捗している。
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| 今後の研究の推進方策 |
１．統計学の進展に基づくより信頼性のある量刑の数量化方法の開発
刑事法学、統計学、情報科学などの文献を収集して、新たな量刑の数量化方法の分析・検討を行っているが、平成25年度前半に、ベイズ理論や機械学習を量刑分析に応用できるかについて、以前収集した別のローデータを用いて、検証していく予定である。
２．裁判員裁判における量刑判断の基準と傾向に関する分析
平成25年度前半に、裁判員裁判の基本データ（判決年月日、裁判所名、被告人名、主要な罪名、主文、求刑など）の整理が完了する予定である。この基本データから、裁判員裁判の主文や求刑の関係などを分析して行く予定である。また、新たなローデータを集積するべく、裁判員裁判（確定裁判）の判決書謄本の閲覧・謄写などを申請する予定である。平成25年度後半は、その成果を出すべく、これまで得られたローデータの分析に重点をおきたいを思う。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
平成24年度では、予定していた調査資料の収集ができなかったため、大幅な繰越金が生じたが、平成25年度において調査資料の収集を実施するため、それを使用する予定である。平成25年度は、本研究の最終年度となるため、研究アシスタントとともに、基本データの収集や整理、またその分析などに多くの時間を割く予定である。したがって、研究アシスタントに対する人件費に、全体の3割程度を割り当てる予定である。また、裁判員裁判（確定裁判）の判決書謄本の閲覧・謄写などを申請する予定であるので、謄写などにかかる費用として、「その他」に全体の3割程度を割り当てる予定である。
本研究に関連する国内外の文献や、プリンターのトナーなど、「物品費」に全体の3割程度を割り当て、会議・会合への参加旅費に1割程度割り当てる予定である。
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