法學研究的重要關懷或目標，是促進法律解釋適用的可預測性與安定性，希望相似的案件得到類似的結果，因此必須要先掌握「現在的法律解釋適用之情況」亦即法院裁判。傳統的法學研究方法例如解釋學、比較法，未必關注法院裁判，即使有，也可能僅處理單一、具代表性的裁判（leading case），對之表示贊成、批判或理論補充，而無法系統地掌握法院裁判的現狀。實證研究方法的引進，目的即在改善此問題。隨著機器學習演算法、自然語言處理等資料科學（data science）的進展，大量法律文本（含裁判）的分析成為可能，形成「法律資料分析」學（legal analytics）。本課程之目的在培養同學使用資料科學的技術來分析較大量的裁判，實踐法實證研究。

本課程從資料分析的基本，亦即學習程式語言 (R) 到量化實證研究的編碼方式開始；其次閱讀法律資料分析的經典教科書；最後讓同學實踐法律資料分析，亦即將課程前半所學習到的技術應用於裁判研究，包括：連結法律文本至法律論理的計算模型（computational model of legal reasoning）、預測案件結果，以及用法律人能理解的方式來說明結果。具體方式請見課程要求。

本課程為「資訊科技時代的司法心理學課群」之一部，詳情參見網站https://www.ntupli.com。開學後的加簽名額將優先保留給欲修習本課群的同學。