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Der Autor beschäftigt sich im Rahmen seiner Dissertation mit der «Automatisierung von Verwaltungsvorgängen». Ein wesentlicher Teil dieses Vorhabens ist die Formalisierung des Kriegsopferversorgungsgesetzes¹ in einer Ontologie. In diesem Beitrag soll auf die Abstraktion als wesentliche Grundlage der automatisierten Vollziehung eigegangen werden.

Eingangs wird der Begriff der Abstraktion allgemein erläutert, um anschließend auf diesen im Kontext der Gesetzgebung und der Softwareentwicklung näher einzugehen. Im Anschluss an diese grundlegenden Ausführungen wird die zu lösende Problemstellung umrissen, die sich aus der Übersetzung der Normen in ein formales Modell – die Software – ergibt. Insbesondere werden dabei die Schwächen und Probleme vorhandener Ansätze diskutiert um abschließend den experimentellen, auf einer Ontologie basierenden Ansatz des Autors darzustellen, den dieser in seiner Dissertation verfolgt.

Unter Abstraktion² versteht man allgemein einen induktiven Denkprozess, der sich mit dem Weglassen von unwesentlichen Details befasst. Das Charakteristische, das Wesentliche, sowie Gesetzmäßigkeiten, werden dabei aus einer Menge von Individuen, also Dingen oder Beobachtungen, abgeleitet³. Der Duden führt zum Verb «abstrahieren» dementsprechend die Bedeutungen «aus dem Besonderen das Allgemeine entnehmen, verallgemeinern» und «von etwas, von sich absehen, auf etwas verzichten» aus. Die Beurteilung ob ein bestimmtes Detail wesentlich ist oder nicht, hängt in hohem Maße von Zweck und Ziel sowie vom Benutzerkreis der Abstraktion ab.

Abstraktionen sind ein wesentliches Mittel um Modelle zu erstellen und zu verstehen. Bei der Erstellung von Modellen spielt sie vor allem bei der Filterung der wesentlichen Informationen eine tragende Rolle. Nur die tatsächlich, für den Zweck des Modells notwendigen Informationen sollen auch modelliert werden.

Umfangreiche Modelle sind meist nur schwer zu verstehen. Die Abstraktion bietet dabei ein Mittel zur Reduktion der Komplexität großer Modelle. Durch das Weglassen von Details werden die wichtigsten Zusammenhänge zwischen Konzepten des Modells sichtbar. Die Abstraktion ermöglicht so auch die Darstellung der Zusammenhänge zwischen allgemeinen Konzepten auf höherer Ebene und Details des Modells.

Angemerkt sei, dass ein Modell auch immer einer Validierung bedarf, um dessen Richtigkeit sicherzustellen.

Das Gesetz als eine Anordnung des Gesollten schreibt den Rechtsunterworfenen vielfaltige Rechte und Pflichten vor. Der Tatbestand einer Norm bestimmt dabei, auf welche Situationen diese anwendbar sein soll. Es liegt auf der Hand, dass es vollkommen unmöglich ist, sämtliche individuellen Situationen abschließend zu regeln.

Aus diesem Grund umschreibt der Tatbestand einer Norm einen abstrakten Sachverhalt. Der Sachverhalt wird dabei abstrakt durch ausreichend viele Tatbestandsmerkmale beschrieben, um diesen von anderen abgrenzbar zu machen. Diese abstrakte Anordnung des rechtlichen Gebotenen – oder genauer dessen Tatbestandsmerkmale – müssen vom Rechtsanwender schließlich auf eine konkrete Situation angewendet werden, um die Anwendbarkeit der Norm auf diesen Sachverhalt feststellen zu können. Dieser Vorgang wird als Subsumtion bezeichnet. Die Rechtsfolge einer Norm darf ausschließlich dann auf die beteiligten Rechtssubjekte angewendet werden, wenn deren Tatbestandsseite auf den Sachverhalt als zutreffend identifiziert wurde.

Um von der abstrakten, generellen Norm zur Anwendbarkeit in einem bestimmten Fall zu gelangen, muss der Rechtsanwender also zuerst den intellektuellen Vorgang der Interpretation durchführen. Zu diesem Zweck steht ihm der gesamte Kanon der juristischen Interpretationsmethoden zur Seite⁴.

Besondere Bedeutung erlangen diese Methoden bei unbestimmten Gesetzesbegriffen⁵, deren Anwendung eine juristisch und methodisch korrekte Interpretation im Einzelfall voraussetzt. Derartige unscharfe Begriffe kommen in Gesetzen auch in der Form von sogenannten «Härteklauseln» vor⁶, die danach trachten in Fällen «besonderer Härte» einen sozial gerechten Ausgleich zu schaffen. An den Rechtsanwender werden in solchen Fällen besonders hohe Anforderungen gestellt, was im Hinblick auf die Rechtssicherheit durchaus Probleme aufwerfen kann.

Solche Unschärfen des Gesetzes sind jedoch keinesfalls immer ein Versehen des Gesetzgebers. Vielmehr dienen derartige Klauseln als eine Art Sonderfall und sollen nach der Vorstellung des Gesetzgebers im Einzelfall für Gerechtigkeit sorgen. Die Behörde (oder das Gericht) ist jedoch dabei keinesfalls völlig ungebunden bei der Entscheidung, sondern ist dem Gemeinwohl und den Zielen des jeweiligen Gesetzes verpflichtet⁷.

Im Kontext der Dissertation des Autors stellt sich die Formalisierung derartiger Klauseln – falls eine solche überhaupt (vollständig) möglich ist – um Normen der automatisierten Vollziehung zugänglich zu machen, als eine besondere Herausforderung dar.

Zusammenfassend kann also gesagt werden, dass das Gesetz in der Regel danach trachtet sämtliche Sachverhalte durch eine abstrakte Beschreibung – die Tatbestandselemente – zu erfassen. Als Ausnahme dazu können unbestimmte Gesetzesbegriffe im Verwaltungsrecht (aber auch Privatrecht, etc.) gesehen werden, die dem rechtsanwendenden Organ einen gewissen Spielraum bei seiner Entscheidung, im Sinne eines billigen Ermessens, einräumen.

Nachdem auf die Rolle der Abstraktion im Kontext der Rechtsetzung im vorherigen Kapitel eingegangen wurde, soll nun auf deren Bedeutung bei der Entwicklung von Software eingegangen werden. Wie bereits in der Einleitung angedeutet, beschäftigt sich die Dissertation des Autors mit der Entwicklung eines Expertensystems (einer Software) zur Unterstützung der automatisierten Vollziehung des KOVG.

Wesentlich ist die Erkenntnis, dass die Grundlage jeder Software ein Modell ist, dessen Zweck die Abbildung und Lösung von Problemen des jeweiligen Fachbereichs⁸ ist. Dieses Modell besteht aus einer Vielzahl von Konzepten, die gerade jene Informationen des ursprünglichen Fachbereichs abbilden, die für die Lösung der vorhandenen Probleme relevant sind.

Mit Hilfe der Abstraktion werden wesentliche Informationen und Gemeinsamkeiten aus dem zugrundeliegenden Fachbereich gewissermaßen «extrahiert». Durch diese Fokussierung auf die essentiellen Informationen wird eine Vereinfachung und Modularisierung der vorhandenen Probleme erreicht, was letztendlich zu einer Reduktion der Komplexität insgesamt führt. Durch Abstraktion werden so auch Regelmäßigkeiten und Strukturen in den fachlichen Anforderungen erkannt, was wiederum dazu führt, dass zur Lösung etablierte und bewährte Entwurfsmuster des Softwaredesigns auf diese angewendet werden können.

Die saubere Strukturierung des Softwaremodells führt dann wiederum zu einer erhöhten Wiederverwendbarkeit und Flexibilität der Software. Nur so lassen sich die – insbesondere im E-Government – angestrebten Effizienzsteigerungen auf technischer Seite erzielen.

Dabei lassen sich verschiedene Ebenen der Abstraktion unterscheiden. Die bereits beschriebene Abstraktion auf Ebene des Softwaredesigns gewährleistet die möglichst effiziente Erstellung von Klassen⁹ und anderen Programmstrukturen.

Andererseits werden in serviceorientierten Architekturen mithilfe der Abstraktion jene Funktionalitäten identifiziert, die potentiell als Webservices implementiert werden können. Durch Abstraktionsvorgänge werden spezifische Details entfernt und aus einer Fülle von Funktionen jene identifiziert, die von allgemeiner Nützlichkeit sind. Diese gemeinsam verwendbaren Funktionalitäten werden dann schließlich in Form von Webservices¹⁰ implementiert. Die einzelnen Serviceschnittstellen sind dabei abstrakt beschrieben und definieren sozusagen einen Vertrag, an den sich jeder Verwender der Schnittstelle halten muss, will er mit dieser kommunizieren. Die konkrete Implementierung hinter dem Webservice bleibt vor dem Verwender verborgen.

In diesem Beitrag und der Dissertation des Autors wird die Abstraktion von Konzepten des Fachbereichs (des KOVGs) aber hauptsächlich für die Abbildung derselben in einem Softwaremodell und nicht für die Implementierung von Webservices verwendet.

Die Aufgabe, die es bei der Erstellung von E-Government-Software also zu lösen gilt, ist die Übersetzung eines abstrakten Modells – das Gesetz – in ein anderes – die Software. Die Grundlage für die zu implementierenden Funktionen stellen dabei die Gesetze, Verordnungen und (verwaltungsinterne) Weisungen¹¹ dar.

Im restlichen Teil dieses Kapitels werden die bisherigen Lösungsansätze für diese Aufgabe und deren Probleme überblicksmäßig dargestellt.

Der letzte Stand der Technik in der Softwareentwicklung ist die Verwendung von objektorientieren Programmiersprachen wie Java. Unterstützend werden dabei oft Sprachen wie UML¹² eingesetzt, um zuerst ein grobes Modell einer Software – das im Wesentlichen die Klassen und Interfaces, sowie deren Attribute enthält – zu erstellen. Aus diesem Modell kann dann der Code der gewünschten Programmiersprache, z.B. Java, generiert werden.

Folgende Problemkreise lassen sich aus den bisherigen Ansätzen identifizieren:

• Juristen und Sachbearbeiter bedienen sich einer unterschiedlichen Syntax und Semantik als Softwareexperten¹³
• Die Sprachen zur Modellierung sind zu ausdrucksschwach um auch detaillierte Probleme wie z.B. Subsumtionsregeln, etc. zu modellieren.
• Die erstellten Modelle, z.B. UML Modelle, sind nicht direkt ausführbar. Erst in einem (automatisierten) Übersetzungsvorgang wird aus diesen der Programmcode generiert.

Bevor auf die einzelnen Problemkreise im Anschluss näher eingegangen wird sei angemerkt, dass jede Softwarelösung zur automatisierten Vollziehung (noch immer) weitgehend speziell angefertigt werden muss. Änderungen und Erweiterungen der Software, die durch gesetzliche Novellen bedingt sein können, führen daher zwangsweise zur Notwendigkeit, den Programmcode anpassen zu müssen. Dieser Umstand führt wiederum zu gesteigerten Kosten für die Erstellung und Änderung von Software. Die Effizienz derartiger Systeme könnte maßgeblich erhöht werden, würde es gelingen, diese Änderungsnotwendigkeit zu beseitigen.

Das Gesetz ist zwar auch für juristische Laien lesbar, die juristische Bedeutung (Semantik) von Begriffen ist jedoch nicht immer jene, die ein Laie aus dem allgemeinen Sprachgebrauch kennt.

Dieses Problem einer unterschiedlichen Semantik stellt sich ebenso für den Juristen dar, wenn dieser mit der fiktiven Aufgabe befasst wäre, einen Programmcode zu lesen. Dabei würde zusätzlich noch das Problem auftreten, dass sämtliche Programmiersprachen eine eigene Syntax verwenden, um Befehle für die Maschine zu formulieren.

Dieser syntaktische und semantische Graben zwischen Juristen und Softwareexperten führt dazu, dass Fehler bei der Übersetzung der Anforderungen (aus den Gesetzen) in die Software entstehen können. Außerdem ist es nahezu unmöglich, dass Juristen durch Sichtung des Programmcodes dessen Richtigkeit prüfen können. Die Validierbarkeit des Modells ist daher unzureichend.

Den verfügbaren Programmiersprachen fehlt es also nicht an mangelnder Ausdrucksstärke um Problemlösungen zu implementieren, sondern das Problem besteht eher auf einer fachlichen Ebene.

Die modellgetriebenen Ansätze, z.B. UML Diagramme, ermöglichen es zwar, bis zu einem gewissen Grad die Grundstruktur einer Software zu beschreiben, sind jedoch zu ausdrucksschwach, um komplexere Regeln zu formulieren. Gerade aber im Bereich der Vollziehung müssen gesetzliche Normen und Fälle modelliert werden können, um diese der automatisierten Verarbeitung zugänglich zu machen.

Wie bereits erwähnt, müssen Modelle zuerst in den Programmcode übersetzt werden und können nicht direkt verwendet werden, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Dies macht es für Juristen unmöglich, die rechtliche Fragestellung auf eine Art und Weise zu formulieren, die direkt von einer Software zur Entscheidungsfindung verwendet werden kann. Es können sich ebenfalls Fehler bei Übersetzung einschleichen und es fehlt an der nötigen Überprüfbarkeit durch die Fachexperten.

Der Ansatz des Autors versucht die angesprochenen Probleme zu lösen, indem das Gesetz in einer Ontologie modelliert wird. Basierend auf der LKIF-Core Ontology^14/15 soll so ein direkt ausführbares, automatisiert vollziehbares Modell des KOVG geschaffen werden.

Eine Ontologie besteht im Wesentlichen aus Begriffen, wobei Beziehungen und Eigenschaften derselben durch einen Formalismus¹⁶ eindeutig spezifizierbar sind. So kann die Terminologie und Struktur des Gesetzes weitgehend direkt in das ontologische Modell übernommen werden. Den Juristen könnte so ermöglich werden, ein direkt ausführbares Modell des Gesetzes zu erstellen.

Aus den anfänglichen Ausführungen zum abstrakten Inhalt des Gesetzes und der daraus folgenden Notwendigkeit einer juristischen Vorgehensweise – der Interpretation – bei der Anwendung des Gesetzes folgt, dass auch für die Erstellung der Ontologie eine Anwendung der juristischen Interpretationsmethoden notwendig ist. Nur so lassen sich unscharfe Begriffe in eine eindeutige Form bringen, die schließlich von einer Maschine vollzogen werden kann.

Durch Abstraktion erfolgt die Bildung und Kategorisierung von Begriffen in der Ontologie aus der normativen Grundlage. Zur besseren Strukturierung des ontologischen Modells, wird dieses zum einen aus einer Ontologie bestehen, die die Begrifflichkeit abbildet und aus einer zweiten, auf dieser aufsetzenden Ontologie, die Beschreibungen von Fällen und Normen enthält¹⁷.

Derzeit besteht die erwähnte Ontologie hauptsächlich aus Begriffen und Beziehungen zwischen diesen, die aus dem KOVG extrahiert wurden. Das ontologische Modell muss weiter verfeinert und ausgebaut werden, um vollständige Beschreibungen von Normen und Fällen abbilden zu können.

Die derzeitigen Forschungen des Autors beschäftigen sich vor allem mit der Frage, wie die Normen des KOVG am besten modelliert werden können, sodass eine rechtliche Beurteilung (einfacher) Fälle durch den zugrundeliegenden Formalismus der Ontologie mithilfe der Inferenz¹⁸ durchgeführt werden kann.

[1] Püttner, Günter, Ermessen und Ermessensausübung, Gedanken zur Weiterentwicklung der Ermessenslehre. In: Zeitschrift für öffentliches Recht, Heft 63, S. 345–357 (2008).

[2] Bullinger, Martin, Das Ermessen der öffentlichen Verwaltung. In: Juristen Zeitung, Heft 39, S. 1001-1048 (1984).

[3] Bydlinski, Franz, Grundzüge der juristischen Methodenlehre, WUV, Wien (2005).

[4] Van de Ven, Saskia, Hoekstra, Rinke, Breuker, Joost, Wortel, Lars, El-Ali, Abdallah, Judging Amy: Automated Legal Assessment using OWL 2. Leibnitz Center for Law, University of Amsterdam (2008).

[5] Fiedler, Herbert, Formalisierung im Recht. In: Schweighofer, Erich, Liebwald, Doris, Kreuzbauer, Günther, Menzel, Thomas (Hersg.), Informationstechnik in der juristischen Realität, Verlag Österreich, Wien, S. 28-37 (2004).

[6] Bron, Mark, Eli-Ali, Abdallah, Ji, Xingrui, Klarman, Szymon, Modeling Nomic in LKIF-Core Ontology, Leibniz Center for Law, University of Amsterdam (2007).

[7] Breuker, Joost, Hoekstra, Rinke, Boer, Alexander (Hersg.), Van den Berg, Kasper (Hersg.), Deliverable 1.4, OWL Ontology of Basic Legal Concepts (LKIF-Core), ESTRELLA Project (2007).

[8] Bloch, Joshua, Effective Java, Second Edition, Addison-Wesley (2008).

[9] Freeman, Eric, Freeman, Elisabeth, Head First Design Patterns, O’Reilly (2004).

[10] Gosh, Debasish, DSLs in Action, Manning (2011).

[11] Brook, Andrew, Approaches to abstraction: A commentary. In: International Journal of Educational Research, Heft 27(1), S. 77-88 (1997).

[12] Goldstein, Robert, Storey, Veda, Data abstractions: Why and how? In: Data & Knowledge Engineering, Heft 29, S. 293-311 (1999).

 

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Johannes Scharf, Dissertant, Universität Wien, Arbeitsgruppe Rechtsinformatik.

 

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