法官阵营与美国最高法院投票的可预测性

成功预测法官投票有助于揭示法律决策的制定方式，并最终揭示司法机构的行为与演变。在此，我们研究了在多大程度上可以根据同一案件中其他法官的投票来预测某位法官的投票。对于我们的预测，我们使用了旨在揭示复杂社会网络中行动者之间隐藏关联的模型和方法。我们表明，这些方法在预测法官投票方面比法律专家所做的预测以及考虑案件内容的算法更为准确。我们认为，在我们的框架内，高可预测性是稳定法官（及案件）阵营的定量代理，这可能反映了对法律稳定的先验态度。我们发现，美国最高法院法官的投票比由完全独立的法官组成的理想法院所预期的更具可预测性。与理想行为的偏差在 5-4 的分裂判决中最为明显，其中法官阵营似乎最为稳定。此外，我们发现证据表明，从沃伦法院到伦奎斯特法院的 50 年期间，法官的可预测性有所下降，且在民主党总统任期内，法院的整体可预测性显著较低。更广泛地说，我们的结果表明，可以使用为复杂社会网络分析开发的方法来定量研究与政治决策相关的历史问题。