Corsi di Studio del Dipartimento di Giurisprudenza

Car* Student*, se siete in cerca di un'esperienza di tesi che coniughi ricerca, applicazione pratica e futuro prossimo, questo è l'annuncio che fa per voi.

Stiamo lavorando in un progetto di ricerca PRIN (PRogetti di Rilevante Interesse Nazionale, finanziato dal Ministero dell'Università), dedicato alla digitalizzazione dell'amministrazione finanziaria.
In particolare, stiamo testando una serie di applicazioni legal tech e sviluppando criteri e strutture di un sistema di giustizia predittiva.

Nell'ambito di questo progetto apriamo venti posizioni, senza lista di attesa, per la tesi di laurea, con queste caratteristiche:
- Corso di laurea: triennale, magistrale a ciclo unico, specialistica biennale.
- Tipo di tesi: elaborato conclusivo o tesi.
- Punti attribuibili per la tesi: tre, cinque, sette (a seconda del tipo di tesi scelta e del corso di laurea).
- Attività: dopo aver letto alcuni lavori teorici in materia di giustizia predittiva, il/la laureand*, a contatto con il gruppo di ricerca, provvederà alla creazione di una parte del dataset (composto da sentenze), sistemandone il testo, provvedendo ad una catalogazione di base e a una prima elaborazione dei dati ottenuti, con l'ausilio il gruppo di ricerca (che darà tutte le istruzioni utili).
- Abilità sviluppate nel lavoro di tesi: conoscenza di base dei sistemi di giustizia predittiva, capacità di lettura rapida delle sentenze, capacità di classificazione di una sentenza, fondamenti di statistica giudiziaria, comprensione dei sistemi di legal tech.

- Caratteristiche della tesi di laurea: la tesi conterrà una parte descrittiva di circa 50-60 pagine dedicata ai principi in materia di giustizia predittiva e un report dell'attività svolta (presumibilmente di una decina di pagine, accompagnata dai primi risultati di elaborazione del dataset).
- Caratteristiche dell'elaborato finale: l'elaborato finale conterrà una parte descrittiva di circa 20-30 pagine dedicata ai principi in materia di giustizia predittiva e un report dell'attività svolta (presumibilmente di una decina di pagine, accompagnata dai primi risultati di elaborazione del dataset).

Se siete interessat*, o volete saperne di più, scrivete una mail a enrico.marello@unito.it, vi daremo tutte le informazioni utili!

Non è necessario avere già superato l'esame di diritto tributario e non è rilevante chi sia stato il docente di diritto tributario del vostro corso di studi.