הוכחת סיבתיות באמצעות ראיות סטטיסטיות

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Abstract

כל אימת שאחד הצדדים במשפט צריך להוכיח כי תוצאה מסוימת נגרמה באופן ספציפי אחד, מה יכול להיות טוב יותר מאשר להראות עד כמה ההסתברות שהתוצאה המדוברת תיגרם באופן ספציפי אחר היא מזערית? למשל, כאשר נדרשה התביעה באנגליה להוכיח כי סלי קלרק (Clark Sally) רצחה את שני התינוקות שלה, היא הסתמכה על ההסתברות הנמוכה מאוד שמותם של שני התינוקות היה מוות בעריסה, וזימנה לצורך כך את פרופ' סר רוי מדואו (Meadow Roy), שהעיד כי ההסתברות של התרחשות שני מקרים של מוות בעריסה במשפחה כמו זאת של קלרק עומדת על 1 ל-73 מיליון. התביעה ביקשה להשתמש בהסתברות מזערית זו כדי לתמוך בטענתה כי מותם של התינוקות היה מעשה ידיה של אמם. בהתבסס על תיאוריית הסיבתיות הניגודית מתחום הפילוסופיה של המדע, מאמר זה טוען תחילה כי ראיה סטטיסטית על ההסתברות המזערית של סיבה מסוימת אחת אינה רלוונטית כשלעצמה לטענה שהתוצאה נגרמה על-ידי סיבה מסוימת אחרת. המאמר מסביר כי כדי להסיק מהסתברות מסוימת משהו על השאלה מה גרם לתוצאה המדוברת, צריך להנגיד את הראיה, ולו באופן מובלע, לראיה סטטיסטית נוספת - כזו שמראה מהי ההסתברות שהתוצאה נגרמה על-ידי סיבה שונה. מכאן המאמר עובר לטיעון כי במשפט הפלילי עריכת חישוב כזה היא בעייתית באופן עקרוני. בשלב הראשון המאמר דן בשאלה אם ניתן להוכיח את אשמתו של נאשם באמצעות ראיות סטטיסטיות על שכיחותו של מעשה הפשע בקרב אנשים הדומים לו. לדוגמה, האם ניתן להשתמש בשיעור הגבוה של החזקת נשק בלתי-חוקית בקרב תושבי שכונה מסוימת לצורך ביסוס הרשעתו של תושב השכונה בעברה של החזקת נשק בלתי-חוקית? לפי תיאוריה כללית שפיתחתי במקום אחר, שימוש בהכללות הסתברותיות קשור לסוגיית הרצון החופשי. מצד אחד, שימוש בסוגים מסוימים של הכללות מניח כי התנהגות הנאשם נקבעה על-ידי גורמים סיבתיים שהופכים את התנהגותו ללא-חופשית. מצד אחר, הרשעת הנאשם במשפט הפלילי מחייבת להניח את ההפך המוחלט, קרי, שהתנהגותו הפלילית של הנאשם לא הוכתבה על-ידי גורמים סיבתיים חיצוניים לו, אלא נקבעה על-ידי הנאשם עצמו. אם בית-המשפט יקבל ראיה שמחייבת שימוש בהכללה כזו, הוא יקבל למעשה שהכללה זו רלוונטית ובעלת משקל לגבי התנהגות הנאשם, וכך יקבל באופן מובלע גם את ההנחה כי הנאשם לא פעל באופן חופשי. במקרה כזה יהא על בית-המשפט גם לקבל את השלכותיה של הנחה זו (הנדרשת כאמור לשם קבלת הראיה כרלוונטית), קרי, שיש לזכות את הנאשם מכיוון שפעולתו לא הייתה חופשית. לעומת זאת, אם בית-המשפט מעוניין להימנע מההשלכות המתחייבות מקבלת הכללה זו כאינפורמטיבית, עליו לסרב לקבל ראיות שנועדו לבססה, ולכן הראיה הסטטיסטית צריכה להיות בלתי-קבילה. כאשר משלבים את שני שלבי הטיעון, עולה המסקנה הבאה: אם אי-אפשר להשתמש בראיה סטטיסטית אחת (על שכיחותה המזערית של הסיבה הטבעית) מבלי להנגיד אותה לראיה סטטיסטית אחרת (על שכיחותה של ההתנהגות הפלילית בקרב אנשים הדומים לנאשם), ואם הראיה האחרת אינה קבילה (שכן השימוש בה בעייתי באופן עקרוני), אזי גם הראיה הראשונה צריכה להיות בלתי-קבילה. לכן השימוש בראיה סטטיסטית על ההסתברות המזערית של סיבות טבעיות לצורך הוכחת אשמתו של הנאשם הוא פסול, ואין זה משנה עד כמה הניתוח הסטטיסטי מהימן. (מתוך המאמר)
Original languageHebrew
Pages (from-to)253-294
Number of pages42
Journalעיוני משפט
Volumeמא
Issue number1
StatePublished - 2018

IHP Publications

  • ihp
  • Causation (Criminal law)
  • Criminal law
  • Evidence (Law)
  • Probabilities
  • Statistics
  • דיני ראיות
  • הכללה (פסיכולוגיה קוגניטיבית)
  • הסתברות
  • משפט פלילי
  • סטטיסטיקה
  • סיבתיות (משפט)

Cite this