Administrative litigation and the data economy

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This article examines the digitalization of justice, particularly administrative litigation. The Russian judicial system has successfully overcome barriers of an automation and an informatization. We are now witnessing the justice entering a new era of digital transformation, and at the outset, it is important to understand the meaning of this process and anticipate long-term progress. Litigation is increasingly immersed in a digital environment. This article aims to abstractly substantiate certain characteristics of the digital transformation of the Russian justice, particularly administrative litigation as a form of administration of justice that is most closely linked to the new national project "Data Economy and Digital Transformation of the State," launched in 2025. An interdisciplinary methodological approach, drawing on knowledge from the information and economic sciences pertaining to the category and phenomenon of digital data, is used to illuminate the content, conditions, and prospects of the digital transformation of justice and to create a theoretical and methodological basis for a dogmatic analysis of legal subject matter and a systemic analysis of legal phenomena and processes. This interdisciplinary approach to digital transformation highlights a key feature of this process such as the widespread abandonment of documents (in any form) in favor of digital data registered and identified in authorized databases (information systems). Direct access by the court to digital data by its identifiers and data processing using digital technologies will change the evidence process and the nature of legal proceedings. Evidence requirements such as admissibility and reliability will become irrelevant. The issuance of a judicial decision will be transformed into the creation of digital judicial data. Algorithmic resolution of a number of case categories will allow for the automation of law enforcement activities and the transfer of such cases to public administration bodies.

Sobre autores

Egor Trofimov

Email: diterihs@mail.ru
ORCID ID: 0000-0003-4585-8820

Bibliografia

  1. Никоненко Н. Д., Шутченко М. В. Информатизация судебной деятельности в России // Законность и правопорядок в современном обществе. 2016. № 30. С. 42-46. EDN: WBAXMB.
  2. Чакрян В. Р., Яковлев-Чернышев В. А. Автоматизация и компьютеризация судебных актов // Актуальные проблемы современности: наука и общество. 2019. № 3. С. 41-43. EDN: UCUERD.
  3. Кукарцева А. Н. Влияние цифровизации на осуществление судебной власти в Российской Федерации // Вестник Кемеровского государственного университета. Сер.: Гуманитарные и общественные науки. 2023. Т. 7, № 1. С. 112-118. doi: 10.21603/2542-1840-2023-7-1-112-118. EDN: QQPSRG.
  4. Рыбкина К. В. Электронное правосудие как новая система в государственном управлении // Пробелы в российском законодательстве. 2018. № 1. С. 120-126. EDN: YRVSQQ.
  5. Самсонов Н. В. Некоторые вопросы оценки электронных доказательств в цивилистическом процессе // Вестник гражданского процесса. 2019. № 2. С. 40-54. doi: 10.24031/2226-0781-2019-9-2-40-54. EDN: KGOFMV.
  6. Федоров И. В. Право на суд и цифровизация судебной деятельности // Universum juris. 2024. № 1. URL: https://www.universum-juris.org/-q=ru/node/74. EDN: HOEEME.
  7. Фомина О. Ю. Моделирование последствий принятия судебного решения с помощью искусственного интеллекта // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. 2025. № 2. С. 118-125. doi: 10.17803/2311-5998.2025.126.2.118-126. EDN: LPZMPC.
  8. Харитонова Ю. С., Ян Т. Правовые проблемы трансформации основных начал правосудия в условиях цифровизации цивилистического процесса в России и Китае // Вестник гражданского процесса. 2023. Т. 13, № 1. С. 203-235. doi: 10.24031/2226-0781-2023-13-1-203-235. EDN: SYWPWK.
  9. Сидоренко Э. Л., Барциц И. Н., Хисамова З. И. Эффективность цифрового государственного управления: теоретические и прикладные аспекты // Вопросы государственного и муниципального управления. 2019. № 2. С. 93-114. EDN: EERAOY.
  10. Шепелев Д. В. Цифровизация и право: современное состояние и перспективы взаимовлияния // Проблемы экономики и юридической практики. 2020. Т. 16, № 3. С. 109-113. EDN: CLBCKE.
  11. Незнамов А. В. "Цифровое просвещение", доступность правосудия и экономическая составляющая цифровизации гражданского судопроизводства // Арбитражный и гражданский процесс. 2019. № 9. С. 53-57. EDN: VXAWOV.
  12. Петрунин Н. В. Перспективы цифровизации судебной власти // Актуальные вопросы борьбы с преступлениями. 2023. № 2. С. 70-75. EDN: HHBVJH.
  13. Приженникова А. Н. Осуществление правосудия в условиях информатизации и цифровизации // Образование и право. 2020. № 9. С. 217-226. doi: 10.24411/2076-1503-2020-10934. EDN: DOCCOH.
  14. Трофимов Е. В., Мецкер О. Г. Использование компьютерных методов и систем в изучении права, интеллектуальном анализе и моделировании правовой деятельности: систематический обзор // Труды Института системного программирования РАН. 2020. Т. 32, вып. 3. С. 147-170. doi: 10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-13. EDN: DJOMRI.
  15. Карасев А. Т., Савоськин А. В., Мещерягина В. А. Цифровизация правосудия в Российской Федерации // Вестник Уральского юридического института МВД России. 2021. № 2. С. 71-77. EDN: OIOAQQ.
  16. Кудрявцева Т. Ю., Кожина К. С. Основные понятия цифровизации // Вестник Академии знаний. 2021. № 44 (3). С. 149-151. doi: 10.24412/2304-6139-2021-11228. EDN: JKKPIS.
  17. Digital transformation // OECD [Web-site]. URL: https://www.oecd.org/en/topics/digital-transformation.html.
  18. Jin J. A Three-Stage Model of Digital Transformation // Proceedings of the 2021 International Conference on Enterprise Management and Economic Development (ICEMED 2021) / Eds. I. A. Majid, Z. J. Yang, J. Ren, J. A. Chen, D. Hu. (Advances in Economics, Business and Management Research, vol. 178). Pp. 161-167. doi: 10.2991/aebmr.k.210601.044.
  19. Chen X. H., Snyman M., Sewdass N. Interrelationship between document management, information management and knowledge management // Journal of Information Management. 2005. Vol. 7, no. 3. Paper a270. 19 pp. doi: 10.4102/sajim.v7i3.270.
  20. Ходоровский Л. А. Документ как структурная единица данных // Вестник Санкт-Петербургского государственного института культуры. 2014. № 1 (18). С. 96-108. EDN: RWBURH.
  21. Лосева О. В. Цифровые активы: экономический, юридический и технологический контексты // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2021. № 11. С. 42-51. doi: 10.24412/2072-4098-2021-11-42-51. EDN: IDEFHT.
  22. Минцифры России [Web-site]. URL: https://digital.gov.ru/target/naczionalnyj-proekt-ekonomika-dannyh-i-czifrovaya-transformacziya-gosudarstva.
  23. АНО "Цифровая экономика" [Web-site]. URL: https://files.data-economy.ru/Docs/FP_Cifrovoe_gosudarstvennoe_upravlenie.pdf.
  24. национальныепроекты.рф [Web-site]. URL: https://национальныепроекты.рф/new-projects/ekonomika-dannykh/tsifrovoe-gosudarstvennoe-upravlenie/.
  25. Миколенко А. Нацпроект "Экономика данных" привлечет 1,4 трлн руб // Национальные проекты: информационный бюллетень. 2025. № 8. С. 75-77.
  26. Бахарева О. А. Некоторые вопросы, возникающие при использовании электронных технологий в гражданском судопроизводстве // Вестник Саратовской государственной юридической академии. 2022. № 6. С. 133-138. doi: 10.24412/2227-7315-2022-6-133-138. EDN: WBMQKL.
  27. Matt C., Hess T., Benlian A. Digital Transformation Strategies // Business & Information Systems Engineering. 2015. Vol. 57, no. 5. Pp. 339-343. doi: 10.1007/s12599-015-0401-5. EDN: TOVIKD.
  28. Hess T., Matt C., Benlian A., Wiesböck F. Options for Formulating a Digital Transformation Strategy // MIS Quarterly Executive. 2016. Vol. 15, no. 2. Pp. 123-139.
  29. Грибанов Ю. И., Шатров А. А. Сущность, содержание и роль цифровой трансформации в развитии экономических систем // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 3-1. С. 44-48. EDN: VWENEN.
  30. Kaur A. Digital Transformation and Data Management: Shaping the Future of Organizations // ResearchGate. Preprint (August 2025). doi: 10.13140/RG.2.2.28553.30569.
  31. Kostakis P., Kargas A. Big-Data Management: A Driver for Digital Transformation? // Information. 2021. Vol. 12, no. 10. Pp. 411-424. doi: 10.3390/info12100411. EDN: YBYJFD.
  32. Samadi-Parviznejad P. The role of big data in digital transformation // Journal of Data Analytics. 2021. Vol. 1, no. 1. Pp. 42-47. doi: 10.59615/jda.1.1.42. EDN: SCRPEQ.
  33. Астахова Т. Н., Колбанев М. О., Сущева Н. В., Шамин А. А. Экономика данных // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12, № 10. С. 129-136. EDN: RATMNH.
  34. Чипуренко Е. В. Цифровые активы в условиях цифровой экономики // Актуальные проблемы муниципального управления в условиях формирования цифровой экономики: сборник материалов по итогам регионального круглого стола. М.: ФГБОУ ВО "Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина", 2022. 114 с. С. 43-54. EDN: VWHPQI.
  35. O'Reilly T. Government As a Platform // Open Government: Collaboration, Transparency, and Participation in Practice / D. Lathrop, L. Ruma (eds.). Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2010. 402 pp. Pp. 11-40.
  36. Еремин С. Г. Применение цифровых технологий в сфере государственного управления на федеральном уровне и направления их совершенствования // Экономика. Налоги. Право. 2024. Т. 17, № 1. С. 98-105. doi: 10.26794/1999-849X-2024-17-1-98-105. EDN: CUSLVC.
  37. Синица С. А. Цифровизация системы государственного управления в Российской Федерации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 11-3 (105). С. 71-77. doi: 10.24412/2411-0450-2023-11-3-71-77. EDN: DINHTI.
  38. Какохо Т. Г. Правовые основы "сервисного государства 2.0" в Российской Федерации // Наука. Общество. Государство. 2023. Т. 11, № 2. С. 53-64. doi: 10.21685/2307-9525-2023-11-2-6. EDN: RABWJQ.
  39. Гасанова Ш. Ш., Сулейманов Д. И. Искусственный интеллект и судопроизводство: проблемы и тенденции // Юридические науки и образование. 2022. № 66. С. 35-50. doi: 10.25108/2304-1730-1749.iolr.2022.66.35-50.
  40. Колоколов Н. А. Искусственный интеллект в правосудии – будущее неотвратимо // Вестник Московского университета МВД России. 2021. № 3. C. 201-212. doi: 10.24412/2073-0454-2021-3-201-212. EDN: ZKBLKG.
  41. Спесивов Н. В. От фантастических теорий к объективной реальности: есть ли будущее у искусственного интеллекта и предиктивных технологий при отправлении правосудия по уголовным делам? // Lex russica. 2023. Т. 76, № 2. С. 81-90. doi: 10.17803/1729-5920.2023.195.2.081-090. EDN: CLQGPK.
  42. Степанов О. А., Басангов Д. А. О перспективах влияния искусственного интеллекта на судопроизводство // Вестник Томского государственного университета. 2022. № 475. С. 229-237. doi: 10.17223/15617793/475/28. EDN: IJDWYC.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».