Методология

1. Источники данных

Мы агрегируем только публично доступные обезличенные судебные акты:

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

2. Период

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

3. Обезличивание (152-ФЗ, ст. 6 ФЗ-262)

Источники уже обезличивают ФИО / ИНН / СНИЛС / адреса по ст. 6 ФЗ-262 «Об обеспечении доступа к информации о деятельности судов в РФ».

• Мы НЕ делаем reverse-deobfuscation
• Мы НЕ комбинируем данные из источников для реидентификации
• Мы НЕ публикуем материалы из ограниченного доступа

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 hello@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: sudact.ru публикует не все акты СОЮ. Полнота арбитражных актов выше (~95% по крупным судам), полнота СОЮ ниже (~70% по районным).
• Предсказательную силу: статистика прошлого не предсказывает исход вашего дела. Используйте как базовую линию, не как прогноз.
• Юридическое сопровождение: «Судебные Факты» — это база и аналитика, не юр.консультация.

10. Verify policy

Каждые 30 дней — выборка из ≥100 случайных актов, перепроверка по URL источника, сверка outcome. Если расхождение > 5% — публикуем в changelog (раздел в разработке) и пересчитываем агрегаты.