Xem xét lại hiệu ứng “thẩm phán đói bụng” phi lý (2023)
(cambridge.org)- Kết quả nổi tiếng cho rằng tỷ lệ quyết định có lợi tại hội đồng ân xá Israel giảm mạnh rồi phục hồi trước và sau giờ nghỉ có thể đã bị thổi phồng đáng kể không chỉ bởi sự méo mó trong phán đoán thực tế mà còn bởi tạo tác thống kê
- Nghiên cứu ban đầu diễn giải rằng xác suất quyết định có lợi giảm từ khoảng 65% ở phán quyết đầu tiên của phiên xuống gần 0% ở phán quyết cuối cùng, rồi quay lại 65% sau giờ nghỉ ăn, và liên hệ điều này với khả năng cạn kiệt tinh thần
- Điểm cốt lõi của phân tích lại là các phán quyết có lợi mất nhiều thời gian hơn phán quyết bất lợi; trong dữ liệu DLA, phán quyết có lợi mất trung bình 7,37 phút, phán quyết bất lợi mất trung bình 5,21 phút, nên các vụ có lợi có thể ít còn lại hơn trong mẫu ở cuối phiên
- Nếu giả định một thẩm phán hợp lý sẽ chuyển những vụ khó hoàn tất trong thời gian còn lại sang phiên sau, thì dù thứ tự vụ việc là ngẫu nhiên, vẫn xuất hiện đường cong suy giảm tương tự DLA; việc loại bỏ 5% cuối của mỗi phiên còn làm hiệu ứng này lớn hơn
- Chỉ với dữ liệu gốc thì chưa đủ để kết luận rằng các yếu tố ngoại sinh đã làm méo mó mạnh phán đoán pháp lý; cần tách các yếu tố như quản lý thời gian hợp lý và cách sắp xếp vụ việc không ngẫu nhiên khỏi hiệu ứng thứ tự và đói bụng
Kết quả “thẩm phán đói bụng” ban đầu
- Danziger, Levav, Avnaim-Pesso (DLA) phân tích 1.112 phán quyết của hội đồng ân xá Israel và cho rằng thứ tự vụ việc trong phiên có liên quan đến xác suất phán quyết có lợi
- Hội đồng này tổ chức ba phiên mỗi ngày, được chia tách bởi giờ nghỉ ăn nhẹ cuối buổi sáng và nghỉ trưa
- Dữ liệu phân tích bao gồm khoảng 40% các yêu cầu ân xá tại Israel
- Kết quả chính của DLA là tỷ lệ quyết định có lợi ở phán quyết đầu tiên của phiên khoảng 65%, nhưng giảm xuống gần 0% ở phán quyết cuối cùng của phiên
- Sau giờ nghỉ ăn, tỷ lệ phán quyết có lợi ở phiên tiếp theo lại quay về khoảng 65%
- DLA diễn giải một cách thận trọng rằng sau khi ra quyết định lặp đi lặp lại, thẩm phán có thể rơi vào trạng thái mệt mỏi, đói bụng hoặc cạn kiệt tinh thần, nên dễ chọn chiến lược duy trì hiện trạng là bác yêu cầu hơn
- Hiệu ứng này được trích dẫn rộng rãi trong tâm lý học, luật học, kinh tế học, v.v. vì nó cho thấy quyết định pháp lý có thể bị dao động bởi những yếu tố không liên quan về mặt pháp lý như thứ tự vụ việc hoặc việc đã ăn hay chưa
- Số lượt trích dẫn trên Google Scholar là 222 tính đến ngày 27/02/2015
Nghi vấn về kích thước hiệu ứng
- Mức giảm mà DLA quan sát được là rất lớn
- Việc quyết định có lợi giảm từ 65% xuống 5% tương đương odds ratio 35 hoặc chênh lệch trung bình chuẩn hóa d = 1,96
- Mức này vượt quá gấp đôi tiêu chuẩn thông thường cho một “hiệu ứng lớn”
- Kích thước này đặc biệt nổi bật khi so với giả định nguyên nhân là cạn kiệt tinh thần
- Ước tính đã hiệu chỉnh thiên lệch xuất bản của Carter và McCullough là d = –0,10~0,25, tức trung bình chỉ kỳ vọng hiệu ứng nhỏ
- Một nghiên cứu lặp lại đa phòng thí nghiệm đã đăng ký trước với 23 phòng thí nghiệm, N = 2.142, tìm thấy d = 0,04, không khác biệt có ý nghĩa so với 0
- Vì vậy, nếu hiệu ứng DLA thật sự do cạn kiệt tinh thần gây ra, thì môi trường tòa án đã xuất hiện một hiện tượng lớn hơn nhiều so với hiệu ứng được kỳ vọng từ các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm
Yếu tố gây nhiễu giữa thứ tự vụ việc và thời điểm nghỉ
- Để khẳng định hiệu ứng thứ tự vụ việc, việc phân bổ vụ việc phải là ngẫu nhiên, hoặc không được có yếu tố ẩn chưa đưa vào phân tích đồng thời chi phối cả thứ tự và phán quyết
- DLA đã kiểm soát các biến như mức độ nghiêm trọng của tội phạm, tiền sử bị giam, số tháng đã thi hành án, tham gia chương trình cải huấn, tỷ lệ quyết định có lợi trước đó, và cho rằng kết quả là vững chắc
- Weinshall-Margel và Shapard phản bác, dựa trên các cuộc phỏng vấn không chính thức với những người liên quan đến quy trình ân xá, rằng thứ tự vụ việc không phải ngẫu nhiên
- Theo giải thích của họ, trong một phiên, các tù nhân không có luật sư thường bị xếp về sau, và khả năng được chấp thuận ân xá của họ thấp hơn so với tù nhân có luật sư
- DLA trả lời rằng xu hướng giảm vẫn duy trì ngay cả khi kiểm soát việc có hay không có luật sư, nhưng không báo cáo kích thước hiệu ứng có giữ nguyên hay không
- Thời điểm nghỉ cũng là một biến quan trọng
- DLA cho rằng đặc điểm vụ việc không dự đoán được thời điểm nghỉ
- Trong các cuộc phỏng vấn của Weinshall-Margel và Shapard, có lời kể rằng thẩm phán có thể lập kế hoạch tổ chức để hoàn tất trong một phiên các tập vụ việc như nhóm vụ từ cùng một nhà tù
Rơi rụng có chọn lọc và quản lý thời gian hợp lý
- Điểm xuất phát của phân tích lại là thực tế rằng phán quyết có lợi mất nhiều thời gian hơn phán quyết bất lợi
- Trong dữ liệu DLA, phán quyết có lợi mất trung bình 7,37 phút, độ lệch chuẩn 5,11 phút
- Phán quyết bất lợi mất trung bình 5,21 phút, độ lệch chuẩn 4,97 phút
- Số vụ xử lý mỗi phiên không cố định
- Phiên buổi sáng có trung bình 7,8 vụ, độ lệch chuẩn 4,51, tối thiểu 2 vụ, tối đa 28 vụ
- Phiên sau giờ ăn nhẹ và trước bữa trưa có trung bình 11,4 vụ, độ lệch chuẩn 5,14, tối thiểu 2 vụ, tối đa 25 vụ
- Nếu phán quyết có lợi mất nhiều thời gian hơn, thì càng về cuối phiên, các vụ có phán quyết có lợi có thể rơi rụng có chọn lọc khỏi mẫu
- Những phiên chủ yếu gồm phán quyết bất lợi có thể xử lý nhiều vụ hơn
- Ở các quan sát có số thứ tự cao, các vụ thuộc những phiên có nhiều phán quyết bất lợi còn lại tương đối nhiều hơn
- Việc thẩm phán không muốn bắt đầu một vụ sẽ mất nhiều thời gian ngay trước giờ nghỉ có thể là quản lý thời gian hợp lý
- Chỉ dựa vào lượng hồ sơ, loại yêu cầu, sự hiện diện của luật sư, và các dấu hiệu bề ngoài liên quan đến luật sư, nhà tù, tù nhân, cũng có thể dự đoán phần nào thời gian xử lý dài hay ngắn
- Kế hoạch này không nhất thiết đòi hỏi giả định rằng thẩm phán biết trước bản chất pháp lý của vụ việc hay kết quả phán quyết
Mô phỏng thẩm phán hợp lý
- Mô phỏng giả định một thẩm phán lý tưởng, đưa ra phán đoán không có lỗi và không thiên lệch
- Thẩm phán đặt giới hạn thời gian xấp xỉ cho mỗi phiên; nếu vụ tiếp theo có vẻ vượt quá giới hạn đó, vụ này không được xử lý trong phiên hiện tại mà chuyển sang vụ đầu tiên của phiên sau
- Mô phỏng tạo ra 10.000 vụ việc theo thứ tự ngẫu nhiên
- Tỷ lệ cơ bản của các vụ sẽ được quyết định có lợi được đặt là 36%, còn các vụ sẽ bị quyết định bất lợi là 64%
- Thời gian phán quyết phản ánh chênh lệch thời gian trung bình giữa vụ có lợi và bất lợi, dùng nhiễu phân phối chuẩn hoặc phân phối Weibull có độ lệch dương
- Giới hạn thời gian phiên được đặt là 60 phút
- Dù thứ tự vụ việc là ngẫu nhiên và thẩm phán hợp lý, vẫn xuất hiện mô hình trong đó xác suất phán quyết có lợi giảm mạnh khi về cuối phiên
- Cả phân phối chuẩn lẫn phân phối Weibull đều cho kết quả tương tự về mặt định tính
- Ở số thứ tự cao, số quan sát còn lại ít nên ước lượng trở nên bất ổn, có thể xuất hiện mức 0% hoặc các đỉnh tỷ lệ cao
- Cơ chế này phát sinh vì khi thời gian còn lại càng ngắn, các vụ có lợi càng khó được đưa vào phiên
- Trong ví dụ, nếu còn 15 phút, phần lớn cả vụ có lợi lẫn bất lợi đều có thể được bắt đầu
- Nếu còn 5 phút, chỉ 12% vụ có lợi có thể được đưa vào, trong khi 46% vụ bất lợi có thể được đưa vào
- Trong mẫu cuối phiên, tỷ lệ tương đối của các vụ có lợi giảm xuống
Tỷ lệ tăng ở đầu phiên và kiểm duyệt dữ liệu
- Cả mô phỏng lẫn dữ liệu DLA đều có hiện tượng tỷ lệ quyết định có lợi ở phán quyết đầu tiên của phiên cao hơn tỷ lệ cơ bản
- Vì phiên có khả năng kết thúc ngay trước một phán quyết có lợi cao hơn, khối xác suất của vụ có lợi bị bỏ lại ở cuối phiên trước sẽ chuyển sang phán quyết đầu tiên của phiên sau
- Nếu thỉnh thoảng có việc lập kế hoạch theo nhóm vụ, điều đó có thể giải thích việc phán quyết thứ hai và thứ ba cũng cao hơn tỷ lệ cơ bản
- DLA loại bỏ 5% vụ cuối của mỗi phiên để giảm vấn đề mẫu nhỏ ở các số thứ tự cao
- Trong mô phỏng phân tích lại, việc kiểm duyệt (censoring) này không làm giảm mà còn làm tăng mức giảm
- Kiểm duyệt làm gia tăng một cách nhân tạo sự rơi rụng có chọn lọc
- Khi phân tích tác động của số thứ tự lên tỷ lệ phán quyết có lợi, nên tránh kiểu kiểm duyệt này
- Dữ liệu DLA cũng có tự tương quan, tức phán quyết trước tương quan dương với phán quyết sau
- Khi thêm tự tương quan bậc một r = .10 vào mô phỏng, kích thước của tạo tác không thay đổi đáng kể
Trường hợp không có dự đoán trước
- Mô phỏng ở trên giả định thẩm phán dự đoán được phần nào thời gian dự kiến của vụ tiếp theo và không bắt đầu các vụ sẽ vượt quá giới hạn phiên
- Vì DLA cho rằng các thành viên hội đồng không biết trước chi tiết của vụ tiếp theo, giả định khả năng dự đoán hoàn toàn có thể là điều kiện mạnh
- Phân tích lại cũng kiểm thử trường hợp thẩm phán dừng phiên sau khi đã vượt quá giới hạn thời gian mà không có dự đoán trước
- Nếu không có kiểm duyệt và tự tương quan, tạo tác biến mất
- Khi bao gồm kiểm duyệt và tự tương quan, hiệu ứng giảm lại xuất hiện
- Lý do là phán quyết có lợi mất nhiều thời gian hơn nên có khả năng chạm giới hạn thời gian cao hơn
- Nếu loại bỏ 5% cuối phiên, vụ cuối thường bị loại, và vụ cuối này nhiều khả năng là vụ có lợi hơn là vụ bất lợi
- Trong điều kiện không dự đoán trước, mức giảm do kiểm duyệt tạo ra là khoảng 15%, nhỏ hơn so với mô phỏng có dự đoán trước
Hạn chế còn lại và kết luận
- Phân tích lại không loại trừ khả năng thứ tự hay cạn kiệt tinh thần đã ảnh hưởng đến dữ liệu phán đoán pháp lý của DLA
- Tuy nhiên, một phần đáng kể của mức giảm lớn quan sát được có thể phát sinh từ quản lý thời gian hợp lý và rơi rụng có chọn lọc, ngay cả khi không có yếu tố ngoại sinh
- Quản lý thời gian hợp lý và rơi rụng có chọn lọc không giải thích được tất cả đặc điểm của dữ liệu DLA
- Kích thước hiệu ứng trong mô phỏng nhỏ hơn phần nào so với hiệu ứng gốc
- Dữ liệu gốc có tỷ lệ đầu phiên cao hơn, 65% thay vì 45%, và đặc biệt tỷ lệ đầu phiên đầu tiên trong ngày khó giải thích chỉ bằng cách này
- Hiệu ứng của chính thời gian mà DLA báo cáo không dễ được giải thích bằng tạo tác dựa trên số thứ tự
- Đường cong thực nghiệm mượt hơn, còn đường cong mô phỏng giảm mạnh hơn ở đầu và cuối, trong khi đoạn giữa phẳng hơn
- Nếu trong bối cảnh DLA, khả năng dự đoán trực tiếp vụ tiếp theo bị giới hạn phần nào, mức giảm mà quản lý thời gian hợp lý có thể giải thích được ước tính khoảng 15%~45%
- Dữ liệu gốc không thể được dùng cho phân tích chi tiết bổ sung
- Các nhà nghiên cứu DLA sẵn sàng chia sẻ dữ liệu, nhưng bên ban đầu cấp quyền truy cập đã ngăn việc này
- Môi trường phán quyết chính xác cũng không thể tái dựng hoàn toàn, nên các vấn đề còn lại cần nghiên cứu tiếp theo
- Hiệu ứng thứ tự và hiệu ứng cạn kiệt tinh thần của nghiên cứu ban đầu có khả năng đã bị đánh giá quá cao
- Quản lý thời gian hợp lý quanh thời điểm nghỉ, thứ tự không ngẫu nhiên trong đó các vụ có luật sư được xếp trước, và các hiệu ứng tiềm tàng về thứ tự/cạn kiệt tinh thần bị trộn lẫn với nhau
- Nếu tách các hiệu ứng này ra, ước tính về thứ tự hoặc cạn kiệt tinh thần có khả năng sẽ nhỏ hơn
- Rộng hơn, những hành vi trông có vẻ phi lý cũng có thể có nền tảng hợp lý nhưng không trực quan
- Mô phỏng máy tính và phân tích toán học hình thức là phương tiện để tìm ra khả năng đó
- Trước khi kết luận rằng tác nhân pháp lý hay hành vi cá nhân là rất phi lý, nên sử dụng mô phỏng tác nhân hợp lý và phân tích hình thức sớm hơn và tích cực hơn
1 bình luận
Các ý kiến trên Hacker News
Nghiên cứu ban đầu dường như có thiếu sót vì không xét đến thứ tự xử lý các vụ việc
Điểm bị bỏ qua là các vụ ít nghiêm trọng hơn được xét trước, còn các vụ nghiêm trọng hơn, tức những vụ có hình phạt nặng hơn, bị đẩy về sau
“Danziger và cộng sự phụ thuộc rất nhiều vào giả định rằng thứ tự các vụ việc là ngẫu nhiên và do đó độc lập với quá trình ra quyết định. Giả định này đã bị phản bác mạnh mẽ. Trong một phản hồi ngắn và rất phê phán trên PNAS, Keren Weinshall-Margel và John Shapard đã phân tích dữ liệu của nghiên cứu gốc cùng dữ liệu khác do họ trực tiếp thu thập, đồng thời phỏng vấn bổ sung các nhân viên tòa án liên quan. Họ chỉ ra rằng thứ tự các vụ việc không phải là ngẫu nhiên. Hội đồng cố xử lý tất cả các vụ của một nhà tù trước giờ nghỉ, rồi sau giờ nghỉ chuyển sang các vụ của nhà tù tiếp theo. Đặc biệt, các yêu cầu của tù nhân không có luật sư thường được xử lý vào cuối mỗi phiên. Vì vậy, tù nhân không có đại diện pháp lý ít có khả năng nhận được quyết định có lợi hơn so với tù nhân có đại diện. Ngoài ra, các luật sư thường đại diện cho nhiều tù nhân và quyết định thứ tự trình bày vụ việc, và hoàn toàn có khả năng họ bắt đầu từ những vụ mạnh nhất”
[1] Chatziathanasiou, K., 2022. Beware the lure of narratives:“hungry judges” should not motivate the use of “artificial intelligence” in law. German Law Journal, 23(4), pp.452-464
Chẳng phải tốt hơn là nên phân bổ các vụ một cách ngẫu nhiên sao?
Thú vị thật. Nghiên cứu ban đầu được biết đến với kết quả rằng các thẩm phán khoan dung hơn ngay sau bữa trưa, và nghiêm khắc nhất ngay trước bữa trưa
Nghiên cứu mới này tranh luận về mức độ mạnh của kết luận đó bằng cách cho thấy các phán quyết tích cực mất nhiều thời gian hơn, còn ngay trước giờ nghỉ thì có thể chen vào nhiều phán quyết tiêu cực đơn giản hơn. Ở đây phán quyết tiêu cực là từ chối ân xá nên kết thúc nhanh hơn
Ý là các thẩm phán không muốn bắt đầu một vụ phức tạp có khả năng đi đến kết luận có lợi ngay trước giờ nghỉ. Nghiên cứu ban đầu đã được trích dẫn vô số lần, nhưng nhờ lần xem xét lại này mà có thêm nhiều bối cảnh hơn hẳn
Lập luận là nếu điều đó đúng, tai nạn giao thông quanh giờ trưa hẳn phải tăng vọt khủng khiếp, lớn đến mức theo lẽ thường phải cấm lái xe ngay trước buổi trưa
“Nếu cơn đói có tác động lớn đến mức này lên nguồn lực tinh thần của chúng ta, xã hội sẽ rơi vào một sự hỗn loạn nhỏ vào lúc 11:45 mỗi ngày. Ít nhất thì xã hội cũng đã được tổ chức xoay quanh hiệu ứng suy kiệt tinh thần mạnh đến khó tin này.”
https://daniellakens.blogspot.com/2017/07/impossibly-hungry-...
Trong bối cảnh tương tự, cũng có một nghiên cứu nổi tiếng về mối tương quan giữa bắt đầu giờ mùa hè và sự gia tăng các cơn đau tim [0]
[0] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S254245482...
Các bài liên quan:
Do judges give out tougher sentences when hungry? A study too good to be true - https://news.ycombinator.com/item?id=35491060 - tháng 4 năm 2023, 202 bình luận
Impossibly Hungry Judges - https://news.ycombinator.com/item?id=22020716 - tháng 1 năm 2020, 1 bình luận
Rebuttal to hungry judges give harsher sentences - https://news.ycombinator.com/item?id=19958435 - tháng 5 năm 2019, 1 bình luận
Impossibly Hungry Judges (2017) - https://news.ycombinator.com/item?id=18112378 - tháng 10 năm 2018, 58 bình luận
Impossibly Hungry Judges - https://news.ycombinator.com/item?id=14701328 - tháng 7 năm 2017, 70 bình luận
Do hungry judges give harsher sentences? - https://news.ycombinator.com/item?id=2438189 - tháng 4 năm 2011, 1 bình luận
https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=false&qu...
https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=false&qu...
Thống kê khi xử lý các đối tượng có độ dài khác nhau thì rất khó. Gợi nhớ đến thời lấy mẫu gói tin trên LAN
Vì phân bố độ dài là hai đỉnh nên các phép tính thống kê giả định theo giá trị trung bình đã gây hiểu lầm
Có vài mẹo để giải quyết, và theo thuật ngữ thông thường thì gọi là “periodogram”
https://en.wikipedia.org/wiki/Least-squares_spectral_analysi...
https://www.mathworks.com/help/signal/ug/spectral-analysis-o...
Thật lạ là không ai trích dẫn The Rape of the Lock của Alexander Pope
“The hungry judges soon the sentence sign,
And wretches hang that jury-men may dine;”
(https://rpo.library.utoronto.ca/content/rape-lock-canto-3)
Lần đầu thấy chuyện này nên khá thú vị. Tôi từng thấy một việc tương tự liên quan đến hút thuốc, nên giờ lại tò mò về hiệu ứng thẩm phán nghiện, chẳng hạn như hút thuốc
Trong các thất bại tái lập hiện nay, có bao nhiêu phần có thể là do những người bị quan sát đã biết về hiện tượng đó và có ý thức điều chỉnh?
https://daniellakens.blogspot.com/2017/07/impossibly-hungry-...
Hiệu ứng ban đầu đã được biết là tương quan giả ngay từ khi xuất bản
Có vẻ đây là nghiên cứu cho thấy ngay cả một thẩm phán hợp lý, nếu bị giới hạn thời gian, cũng sẽ cố xử lý vụ án nhanh hơn và có thể nghiêng về phán quyết bất lợi
Giờ ăn trưa và có lẽ giờ tan làm là những giới hạn thời gian như vậy, nên càng gần giờ ăn trưa thì số phán quyết có lợi càng giảm, rồi phục hồi ngay sau bữa trưa
Nhưng việc nghiên cứu vẫn nói “phân tích của DLA không cung cấp bằng chứng quyết định cho giả thuyết rằng các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến phán quyết pháp lý” thì thật khó hiểu. Nếu giờ ăn trưa và giờ tan làm không phải là yếu tố bên ngoài thì là gì?
Tuy nhiên, cách giải thích trên chỉ giải thích một phần phát hiện ban đầu, và nghiên cứu cũng thừa nhận còn có các yếu tố khác tác động thêm
Các thẩm phán hợp lý được mô phỏng là “lý tưởng”, và quyết định của họ không bị ảnh hưởng bởi thứ tự vụ án hay thời gian đã trôi qua sau giờ nghỉ
Điều nghiên cứu nói là, bất chấp hành vi hoàn hảo như vậy, trong một số cách mô phỏng việc quyết định khi nào nghỉ, các vụ có khả năng nhận phán quyết có lợi có thể dễ được xếp vào đầu phiên hơn. Ở mô phỏng cuối cùng, hiệu ứng này chỉ xuất hiện sau khi áp dụng cùng cách xử lý thống kê như nghiên cứu gốc
Sau khi đọc nghiên cứu gốc, suốt mấy năm tôi đã không xếp cuộc họp trước giờ ăn trưa nào, vậy mà...
Nói nghiêm túc hơn một chút thì tôi làm ngược lại. Để mọi người không bị lệch hướng vì đói, và để không chia buổi sáng thành hai khối rời rạc
Sẽ thú vị nếu so sánh với trường hợp kết quả mặc định là ngược lại
Người bị giam đang ở trong tù và sẽ tiếp tục ở trong tù
Nếu cấu trúc là người bị giam sẽ được thả nếu các thẩm phán không lập luận được vì sao họ phải tiếp tục bị giam, liệu kết quả có khác đi không? Tất nhiên có vẻ sẽ khá phức tạp