Itä-Suomen yliopiston Joensuun kampuksella tarkastettiin 10. kesäkuuta 2016 väitöskirja “Arbitrium an decisio – Oikeudellisen päätöksenteon yhtenäisyys yleisissä tuomioistuimissa”, joka käsitteli Suomen käräjäoikeuksien, hovioikeuksien ja korkeimman oikeuden toimintaa. Väitöstutkimus osoittaa, että suomalaisten tuomioistuinten ratkaisutoiminnassa on havaittavissa alueellisia eroja.

Nyt väitöskirjan tekijä, tutkijatohtori Mika Sutela kertoo Tyyppiarvossa, millaisia tilastollisia menetelmiä hän väitöstutkimuksessaan käytti ja mitä tilastotieteellä olisi annettavaa oikeustieteelle ja oikeuslaitosten päätöksenteolle. Itse väitöskirjaan voi tutustua tarkemmin täällä.

Tilastotieteilijöille oikeudellinen areena on vaikea, mutta antoisa alue. Tutkimuskohteet ovat aitoja, ja alue tarjoaa myös mahdollisuuden ilmaista määrällisesti monimutkaisia asioita.

Lainopin piirissä on vanhastaan ollut pyrkimyksenä luokitella menetelmiltään perinteisestä lainopista poikkeava tutkimus ns. oikeuden yleistieteiden piiriin, esimerkiksi oikeussosiologiaksi, oikeuspoliittiseksi tutkimukseksi, oikeushistoriaksi, vertailevaksi oikeustieteeksi tai oikeustaloustieteeksi.

Empiirisiä menetelmiä käyttävät tutkimukset on tavallisimmin luokiteltu oikeussosiologiaksi.

Nykyisin tilanne on se, että lainopillisessa tutkimuksessa joudutaan usein tarkastelemaan oikeutta myös jostakin muusta näkökulmasta, koska oikeusnormit nähdään entistä enemmän ajallis-paikallisina yhteiskunnallis-taloudellis-kulttuurisina ilmiöinä.

Lainopin tutkimusmenetelmät eivät siis usein riitä, vaan lainopin harjoittajalta edellytetään yhä laajempia menetelmällisiä taitoja. Lainopin työkalupakin lisäksi tutkija tarvitsee oikeusteorian, oikeusvertailun sekä historia-, yhteiskunta- ja taloustieteen työkalupakit.

Yksi vaihtoehto voi olla myös oikeudellisen tilastotieteen työkalupakki.

Tuomioistuintutkimuksen  tilastollisia menetelmiä

Tuomioistuintutkimuksessa on mahdollista käyttää monenlaisia menetelmiä. Menetelmät eivät rajoitu ainoastaan lainopille ominaiseen hermeneuttiseen tekstintulkintaan, vaan hyväksi voidaan käyttää sekä kvalitatiivisia että kvantitatiivisia analyysejä.

Logistinen regressioanalyysi sopii menetelmäksi hyvin kvantitatiiviseen empiiriseen oikeustutkimukseen. Rikollisuuden ja rikosoikeusjärjestelmän tutkimuksessa on usein käsillä tilanne, jossa kiinnostuksen kohteena oleva muuttuja on kaksi- tai useampiluokkainen.

Muuttujat voivat olla laatueroasteikollisia (esim. tuomioistuimen kokoonpano, jossa tuomio on annettu) tai järjestysasteikollisia (esim. rangaistuslajit). Logistista regressioanalyysiä vätitöstutkimuksessani käytettiin mallintamaan äänestyspäätösten syntymistä korkeimmassa oikeudessa.

Tilastollisiin monimuuttujamenetelmiin kuuluvan rekursiivisen osittamisen avulla on mahdollista saada tietoa ja ymmärrystä aineiston ennustettavasta rakenteesta. Osittamista voidaan havainnollistaa päätöspuulla.

Päätöspuumallit ovat aineistolähtöisiä menetelmiä. Puumallissa määrätty muuttuja saa aineistoa osittavia kynnysarvoja, joiden ali tai yli mentäessä kyseinen muuttujan vaikutus vasta alkaa.

Päätöspuut voidaan jakaa luokittelu- ja regressiopuihin, jotka ovat melko suosittuja menetelmiä, koska niiden rakenne on monille tutkimuksia lukeville matemaattisia malleja helpompaa ymmärtää. Päätöspuita on hyödynnetty menestyksekkäästi ja laajasti monilla eri aloilla, esimerkiksi lääketieteellisten diagnoosien tekemisessä ja luottoriskien arvioinnissa.

Päätöspuiden käyttö on ollut kuitenkin suhteellisen vähäistä politiikan tutkijoiden ja oikeustutkijoiden piirissä, vaikka ne tarjoaisivat helposti tulkittavissa olevan esitystavan, joka mukautuu hyvin oikeudellisen päätöksenteon luonteeseen.

Päätöspuun avulla on helppo esittää monivaiheista päätösongelmaa. Päätöspuumallit antavat päätöksentekijälle ohjeen, jonka mukaan esimerkiksi rangaistuksen määrään vaikuttavia tekijöitä on otettava huomioon.

Päätöspuumallit soveltuvat hyvin yhdysvaikutusten löytämiseen. Ne myös voivat löytää yllättäviä yhteisvaikutuksia selittävien muuttujien välillä, joita tutkija ei edes välttämättä osaa tiedostaa olevan. Tietyn selittäjän vaikutus vastemuuttujaan ei esimerkiksi välttämättä ole stationaarinen.

Otetaan hypoteettinen esimerkki: Voi olla, että tuomarin ratkaisuun ei ole vaikutusta sillä, onko törkeään rattijuopumukseen syyllistyneen tekijän veren alkoholipitoisuus ollut tekohetkellä tai sen jälkeen 1,5 tai 1,8 promillea. Sen vaikutus voi olla merkittävä vasta, kun alkoholipitoisuus ylittää 2,2 promillea.

Toisaalta voi myös olla niin, että jokin asia vaikuttaa tuomarin ratkaisuun ainoastaan uusijan osalta, mutta ei tekijän ollessa ensikertalainen.

Päätöspuumenetelmät ovat robusteja aineistoissa esiintyville virheille eli ne eivät ole herkkiä esimerkiksi selittävien muuttujien yksittäisille virheellisille arvoille, joita voi syntyä esimerkiksi aineistoa syötettäessä sähköiseen muotoon. Aineistoissa voi esiintyä myös puutteellisia havaintoja.

Teknologia  ja tilastotiede päätöksenteon avuksi

Digitaaliset tietojärjestelmät tulevat mullistamaan tuomioistuinten toimintatapoja ja avaavat rakenteellisten ratkaisujen tekemiselle uusia mahdollisuuksia.

Elokuussa Helsingin Sanomien vieraskynä-palstalla ylituomari Veijo Tarukannel ja laamanni Antti Savela totesivat, että digitaalisten tietojärjestelmien mahdollisuuksia ei ole otettu riittävästi huomioon tuomioistuinten kehittämisessä.

Korkeimman oikeuden vuosikertomuksessa vuodelta 2015 korkeimman oikeuden presidentti Timo Esko puolestaan totesi, että korkeimmassa oikeudessa on tarve löytää keinoja juttujen käsittelyn tehostamiseksi ja käsittelyaikojen lyhentämiseksi.

Tietokoneet ja teknologinen kehitys voivat mahdollistaa tehokkaamman ja nopeamman työskentelyn ja päätöksenteon tuomioistuimissa, mutta myös muissa oikeudellisissa viranomaisissa. Teknologinen kehitys voi tulevaisuudessa hyvin tukea viranomaisten päätöksentekoa ja edistää ratkaisukäytäntöjen yhdenmukaisuutta.

Väitöskirjassani esitän, kuinka tilastollisen tiedon ja analyysin (esim. päätöspuuanalyysi) kautta voitaisiin kehittää päätöksentekomalleja, jotka tarjoaisivat tuomioistuimille tyyppirangaistusajattelun ideaa jäljittelevät lähtöpisteet rangaistuksille.

Malleja ei voisi seurata orjallisesti, mutta niiden avulla olisi kuitenkin mahdollista saada rangaistuksen mittaamisen pohjaksi jonkinlaiset kiintopisteet, jotka voisivat perustua useammankin rangaistuksen lajiin ja määrään vaikuttavaan tekijään.

Lopullinen päätösvalta säilyisi tuomarilla, jonka tulisi käyttää maalaisjärkeä, ottaa huomioon tapauksen erityisolosuhteet ja tuomita niiden mukaan tilastollista lähtökohtaa ankarampi tai lievempi rangaistus.

Viimeisten vuosikymmenten aikana arviointiedon ja -tutkimuksen merkitys on korostunut entistä enemmän päätöksenteossa. Tilastollisen tutkimuksen avulla on mahdollista luoda argumentteja esimerkiksi kriminaalipoliittiselle keskustelulle ja päätöksenteolle.

Tilastollisia analyysejä ja tutkimustuloksia voidaan käyttää myös esimerkiksi oikeudenkäynnissä ratkaisutoiminnan apuna. Tuomioistuimiin kohdistuvan empiirisen tutkimuksen kautta on mahdollista lisätä ratkaisutoiminnan läpinäkyvyyttä.

Käsittelyajat tuomioistuimissa sopii yhdeksi esimerkiksi merkittävistä tulevaisuuden empiiristä tutkimuskohteista, koska käsittelyaikojen pituus oikeusjärjestelmän eri vaiheissa on lisääntynyt merkittävästi viimeisten vuosien aikana. Erityisesti esitutkintojen keskimääräinen kesto poliisissa, pitkät vireilläoloajat syyttäjävirastoissa ja ennakkopäätösten viipyminen KKO:ssa ovat yleistyneet.

Teknologia voi tukea myös rikostutkintaa monella tavalla. Poliisille tulee jatkuvasti uusia rikostyyppejä, kuten tietoteknisiä rikoksia, joiden selvittämisessä, erityisesti, kehittyvästä tietotekniikasta on varmasti apua.

Paikkatietoanalyysit, ryhmittelyalgoritmit ja monimutkaisemmatkin tiedonlouhintamenetelmät voisivat olla hyödyllisiä esimerkiksi rikollisten profiloinnissa ja rikosten ennustamisessa.

Oikeudellisten tilastoaineistojen saatavuus huolestuttaa

Suomalaisiin tuomioistuimiin liittyy usein ajatus jatkuvuudesta ja pysyvyydestä. Viimeisen kymmenen vuoden aikana kuitenkin tuomioistuinten sekä myös syyttäjälaitoksen organisaatiot ovat muuttuneet olennaisesti. Toisaalta myös rikosasioiden käsittelyprosessit ja seuraamusjärjestelmä ovat muuttuneet.

Näiden viimeaikaisten muutosten myötä tulevaisuudessa oikeusjärjestelmän tilastollinen empiirinen tutkimus on entistä tärkeämmässä asemassa.

Tulevaisuudessa oikeudellisia empiirisiä aineistoja ja niiden saatavuutta tulisi parantaa Suomessa, jotta tilastollisen empiirisen oikeustutkimuksen tekeminen olisi mahdollista. Nyt erityisesti käräjäoikeuksien ratkaisujen saatavuus on ongelmallista, sillä päätöksiä ei ole saatavilla sähköisesti. Asiakirjat on tilattava erikseen diaarinumeron perusteella siitä käräjäoikeudesta, joka on kyseisen ratkaisun antanut.

Mikäli kaikkien tuomioistuinten ratkaisut olisi mahdollista tallettaa yhteen kansalliseen tietokantaan, jota tutkijat ja mahdollisesti kaikki kansalaiset voisivat helposti käyttää, tuomioita voitaisiin paremmin selailla ja vertailla ja niistä voisi helpommin koota tutkimusaineistoa.

Erittäin suuri ongelma on myös se, että Tilastokeskus ei enää tuota tilastoja muun muassa käräjä- ja hovioikeuksien ratkaisuista. Kun yksittäistapauksista on vaikeaa saada tietoa, eikä yleisiä tilastoja ei tuoteta, on tilanne on heikko.

Empiiristen tutkimusmenetelmien käyttöä tulisi lisätä

Oikeustieteen perinteinen ydinalue on ollut lainoppi, jonka tutkimuskohteena on voimassa oleva oikeus. Lainoppi on vieroksunut empiiristä lähestymistapaa oikeuteen.

Keskeisimmät erimielisyydet eivät liity siihen, etteikö oikeudellista maailmaa olisi tarpeen tai mahdollista tutkia myös empiirisin menetelmin. Sen sijaan keskeiseksi on muodostunut kysymys siitä, mihin tieteenalaan tällainen tutkimus pitäisi lukea ja mikä on sen painoarvo oikeustieteen sisällä.

Oikeustiede käsittää useampia eri tieteenhaaroja, joilla on eri päämäärät ja jotka käyttävät eri tutkimusmenetelmiä. Tutkijan tiedonintressi vaikuttaa myös tutkimusmenetelmän valintaan ja lopulta tutkimusmenetelmän valinta määräytyy pitkälti tutkimusongelman mukaan.

Ratkaisevaa on menetelmän kyky tuottaa luotettavaa ja relevanttia tietoa tutkittavasta ilmiöstä. Oikeustieteellisessä tutkimuksessa tutkimusmenetelmä on sekä tieteenteoreettisesti että käytännön kirjoittamisen kannalta hankala asia. Yhtä ainoaa oikeata menetelmää ei ole.

Lainsäädännön parantamiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi tulisi oikeudellisessa tutkimuksessa lisätä empiirisen (tilastollisen) tiedon hyväksikäyttöä, jotta voitaisiin tutkia paremmin lainsäädännön käytännön toimivuutta (law in action) eikä tyytyä pelkästään tulkintajuridiseen kysymyksenasetteluun (law in books).

Mika Sutela

Tutkijatohtori, OTT, HTM

Oikeustieteiden laitos

Itä-Suomen yliopisto