Методология

1. Источники данных

Мы работаем только с открытыми публикациями судебных актов — раскрытие которых является обязанностью судов по ст. 15 ФЗ-262 «Об обеспечении доступа к информации о деятельности судов в РФ»: акты арбитражных судов публикуются в полном объёме не позднее следующего дня после принятия, акты судов общей юрисдикции — в течение месяца в деперсонифицированном виде.

Единый централизованный банк решений судов общей юрисдикции (bsr.sudrf.ru) не работает с марта 2024 года, поэтому сбор ведётся из всех доступных открытых публикаций. У каждого акта в базе указана ссылка на официальный первоисточник (Картотека арбитражных дел «Мой Арбитр», официальные порталы судов) — любую цифру можно проверить.

Что НЕ источник: пресс-релизы судов и прокуратуры, СМИ с интерпретациями, аналитика третьих лиц, акты ограниченного доступа.

Официальная сводная статистика: последний опубликованный год — 2024

Судебный департамент при ВС РФ обязан публиковать сводную статистическую отчётность о работе судов по итогам года (в срок до 20 апреля следующего года) и полугодия (до 20 октября). Годовые данные за 2025 год в установленный срок опубликованы не были; в апреле 2026 года со страницы судебной статистики были сняты и сводные отчёты за предыдущие периоды. Официальная причина — изменение нормативных актов о порядке публикации; срок и объём возобновления не объявлены. Последний доступный год официальной сводной статистики — 2024.

Это касается только агрегированных отчётов. Тексты судебных актов по конкретным делам публикуются в прежнем режиме — это самостоятельная обязанность судов по ст. 15 ФЗ-262, и она сохраняется: Картотека арбитражных дел отдаёт решения арбитражных судов, официальные порталы судов — акты СОЮ. Поэтому мы считаем текущую статистику из первоисточника, по каждому делу, а официальные сводные цифры (там, где они есть, по 2024 год включительно) показываем рядом как контрольную величину. Как только официальная годовая статистика возобновится — знаменатели обновятся автоматически.

2. Период

По умолчанию — 2024-01-01 ÷ 2026-12-31. Расширяемо назад при наличии актов в источниках.

3. Персональные данные и реквизиты (152-ФЗ, ФЗ-262)

Мы берём акты ровно в той форме, в какой их раскрыл суд по ст. 15 ФЗ-262 «Об обеспечении доступа к информации о деятельности судов в РФ», и ничего к ним не добавляем. Что это означает по типам актов:

• Арбитражные акты (kad.arbitr) содержат реквизиты юридических лиц — наименование, ИНН/ОГРН. Это открытые данные ЕГРЮЛ, а не персональные данные физлиц.
• Акты судов общей юрисдикции (mos-gorsud, ГАС «Правосудие») публикуются судом с тем объёмом сведений, который он счёл возможным раскрыть; часть актов содержит ФИО участников — мы отображаем ровно то, что суд сделал публичным.
• Мы НЕ деобфусцируем (reverse-deobfuscation), НЕ обогащаем персональные данные и НЕ объединяем источники для реидентификации.
• Мы НЕ публикуем материалы ограниченного доступа.

Участник дела вправе направить запрос на исключение акта из выборки (контакт — на странице «О проекте»); акт исключается после проверки.

4. Классификация исходов

Главная задача — свести разнородные формулировки судов («исковые требования удовлетворены частично», «прекратить уголовное дело», ...) к ограниченному нормализованному enum:

Налоговые споры (АС)

Иски потребителя / абонента к УК (СОЮ)

Уголовные приговоры (УК)

Процессуальные ходатайства (УПК)

Другое

Другое (OTHER) — акт не подходит ни под одну из допустимых outcome-категорий для домена, или классификация неуверенна (confidence < 0.4). Эти акты НЕ учитываются в % побед — они выносятся отдельной строкой.

5. Как именно классифицируем

Двухслойный pipeline:

1. LLM-extraction (DeepSeek-v4-flash). На вход — полный текст акта + категория. На выход — JSON со схемой {outcome, region, applied_articles, claimed_amount_rub, awarded_amount_rub, confidence, ...}. Промпт жёстко ограничивает outcome допустимым whitelist'ом для домена (например, для уголовного приговора — только GUILTY_VERDICT / ACQUITTAL_VERDICT / CASE_TERMINATED / OTHER; FNS_VICTORY запрещён).
2. Post-validation guard. Если LLM вернул outcome не из whitelist для категории — переписываем в OTHER и снижаем confidence ≤ 0.3. Цель — anti-hallucination между доменами.
3. Human review (по запросу). Любой адвокат может оспорить классификацию конкретного акта через info@sudfact.ru.

6. Финансовые метрики

claimed_amount (заявлено ФНС / истцом) — из:

• Текста акта о доначислении
• Резолютивной части (цитата заявленной суммы)

awarded_amount (присуждено) — из резолютивной части:

• Полная победа бизнеса → awarded = 0
• Полная победа ФНС → awarded = claimed
• Частичная → конкретная сумма

«Срез» = (claimed − awarded) / claimed × 100%. Считается только где обе суммы известны.

Для уголовных дел (Q6) «срез» НЕ рассчитываем — для приговора заявленная недоимка и присужденный штраф — разные сущности; деление не имеет смысла.

7. География

Регион извлекается LLM из текста акта (название суда + название города/области). Акты апелляционных и кассационных судов, не привязанных к региону, маркируются region = NULL и исключаются из региональной статистики, но участвуют в общей.

8. Что НЕ учитываем

• Закрытые процессы (по ст. 241 УПК — гостайна, малолетние, изнасилования)
• Незавершённые дела (только вступившие в силу или резолютивные части)
• Гражданские иски внутри уголовных — считаются отдельно
• Возвраты и переносы заседаний (только решения по существу)
• Дубли — дедуплицируем по case_number + court_name + date

9. Что мы НЕ обещаем

• Полноту картины: в открытых публикациях есть не все акты. Полнота по арбитражным судам выше (~95% по крупным судам), по судам общей юрисдикции ниже (~70% по районным); приказное производство законно отсутствует в публичном доступе (ч. 5 ст. 15 ФЗ-262).
• Предсказательную силу: статистика прошлого не предсказывает исход конкретного дела — это базовая линия, не прогноз.
• Генерацию ответов языковыми моделями: по данным Стэнфордского исследования юридических ИИ-инструментов (Hallucination-Free? — Stanford RegLab/HAI), ведущие генеративные юридические сервисы дают недостоверные ответы в 17–34% случаев. Поэтому здесь числа не генерируются, а считаются по классифицированным актам — с переходом к первоисточнику под каждым числом. Языковая модель в sudfact используется только для классификации исхода по закрытому списку с валидацией и выборочной перепроверкой (разделы 5 и 10), не для генерации ответов.
• Юридическое сопровождение: «Судебные Факты» — это база и аналитика, не юр.консультация.

10. Политика перепроверки

Каждые 30 дней — выборка из ≥100 случайных актов, перепроверка по URL источника, сверка outcome. Расхождение свыше 5% публикуется на этой странице с датой пересчёта; агрегаты пересчитываются.

11. Выборочные исследования (раздел /research)

Помимо витринных страниц вопросов (/q/, где выборка = все опубликованные акты категории за период по фильтру), мы публикуем выборочные исследования — там, где сплошной сбор категории избыточен, а научная случайная выборка даёт защищаемую цифру с известной точностью.

Дизайн каждого исследования одинаков и воспроизводим:

1. Рамка выборки — полное перечисление всех дел фильтра за период по официальной Картотеке арбитражных дел (kad.arbitr.ru). Фильтр рамки — формальный (сторона-госорган, тип дела, период), чтобы перечисление было полным и повторяемым. Если какое-либо окно перечислено не полностью, отбор блокируется — защита от смещения рамки.
2. Случайный отбор — одноразовый равновероятный отбор n дел из рамки (перемешивание Фишера–Йетса). Список отобранных дел (drawList) фиксируется до сбора текстов и публикуется на странице исследования — задним числом состав выборки не меняется.
3. Сбор и классификация только выборки — тексты актов берутся с первоисточника, исход классифицируется по закрытому словарю категории (разделы 4–5) с post-validation guard.
4. Оценка точности — доли приводятся с 95% доверительным интервалом (интервал Уилсона). Ориентир объёма выборки: для ±5 п.п. — n ≈ 385, ±3 п.п. — n ≈ 1 067, ±2 п.п. — n ≈ 2 401 (p = 0,5; для малых рамок применяется поправка конечной популяции).
5. Анализ строго по списку выборки — в расчёт исследования входят только дела из drawList (а не все акты с той же категорией в базе).

Честные ограничения метода: рамка = опубликованное в Картотеке (полнота по арбитражным судам высокая, но не абсолютная — см. раздел 9); ошибка LLM-извлечения складывается с ошибкой выборки — обе указываются на странице исследования; выборка описывает генеральную совокупность рамки, а не исход конкретного дела.

Первое опубликованное исследование по этой методологии: Антимонопольные споры (ФАС) — 2024. Официальные сводные данные (там, где опубликованы, — форма 1-АС Судебного департамента за 2024 год) приводятся рядом как контрольная величина.