Tema: Identificação de padrões em decisões judiciais relacionadas a crimes de tráfico de drogas nas comarcas de atuação da Defensoria Pública do Estado de São Paulo, em 2023.
Questão central: “Quais são os principais fatores que influenciaram as decisões judiciais em casos de tráfico de drogas, no estado de São Paulo, em 2023?”
Estudos relevantes de Jurimetria em Tráfico de Drogas (Trecenti, Jesus, Mendes; 2018) optaram por coletar dados a partir de boletins de ocorrência. Entretanto como o objetivo do estudo é de observar padrões em decisões judiciais, esse estudo se limitará análise de sentenças sobre crimes da lei de drogas, a lei 11.343/05.
Tal decisão é central para o estudo, ao estabelecer uma série de implicações na definição do objeto.
No primeiro ponto destacado, só serão analisados os casos que adentaram à análise do Poder Judiciário e foram alvo de decisões judiciais. Não serão avaliados aqueles casos que adentraram na Polícia Civil, mas não resultaram em processo, ou, ainda os que adentraram à análise do judiciário, pois o objetivo é observar padrões de decisão. Por isso, não serão analisados boletins de ocorrência e ou laudos periciais.
Em segundo plano, não serão avaliadas decisões de segundo grau. O objetivo do estudo requer análise de aspectos fácticos dos julgados sobre “tráfico de drogas”, tais como “tipo de droga”, “quantidade apreendida”, “situações de flagrante” e “condição socioeconômica dos acusados”. Tais critérios estão, ou difusos nos autos, em fase pré-sentença, ou mal detalhados e resumidos, em fase recursal.
Por fim, não serão avaliadas decisões sobre execução penal. A análise que se busca fazer nesse estudo diz respeito às condições fáticas do crime, e não de quanto tempo o preso está em cumprimento de pena de eventual situação, mesmo que seja ligada a tráfico de drogas.
Em resumo, só serão analisadas sentenças sobre o mérito de ações de tráfico de drogas, com recorte temporal de 2024.
Por mais que as sentenças sejam decisões de primeiro grau menos padronizadas que, o que pode dificultar a análise, elas são o único documento em que encontraremos narrativas densas dos fatos, circunstâncias do delito, teses da defesa e da acusação e, por fim, a condenação resultante.
De início, foi utilizada a busca de julgados do TJSP, através da consulta de julgados de primeiro grau do ESAJ, de maneira mais ampla possível. Inicialmente, foram localizados 68.630 julgados que citam “droga?” no ano de 2023.
Posteriormente, foi realizada o filtro de assuntos e de classes dos julgados relacionados ao mérito dos julgados já no site do ESAJ, reduzindo o número da amostra obtida para 41.487 sentenças.
Os filtros utilizados de classe foram tanto o específico, de “Procedimentos Especiais da Lei de Drogas”, como da “Ação Penal – Ordinária, Sumária, Sumaríssimo”. A opção por fazer a busca de texto “drogas” e colocar as classes genéricas “ação penal” foi utilizada buscando evitar a chamada “cifra oculta”, um viés de seleção da amostra por selecionar apenas os julgados que foram corretamente classificados.
Cabe também ressaltar decisões da Juizado Especial Criminal e da Justiça Comum, o que leva a necessidade de cuidados maiores à conclusão e desenvolvimento do estudo. A opção por essa metodologia se deve ao fato de que, por mais que sejam procedimentos bastantes diferentes, o Juizado Especial e a Justiça Criminal analisam crime com mesma condição material, a posse de drogas, mas que variam no que tange a sua finalidade: Consumo (Art. 28 da Lei de Drogas) ou Tráfico (Art. 33, caput da Lei de Drogas). É fundamental analisar sua complexidade de diferenciação, não de ignorá-la.
Com os filtros realizados, foram utilizados web-scrapers do pacote {tjsp} para baixar as 41.834 decisões disponíveis em 4.149 páginas em formado HTML, o que levou 41 minutos.
Depois feito o download, através do pacote {tjsp}, os htmls foram transformados em tabela no software R, com informações como número do processo, data da sentença, assunto, classe, foro, comarca, vara, magistrado, e texto dos julgados entre outros. A base de dados está salva em rds, mas também pode ser exportada via o .xlsx e .csv, caso requisitado.
Munidos com os números do processo no padrão CNJ, podemos buscar os processos na Consulta Processual do E-SAJ para localizar dados como partes do processo, movimentações, data da distribuição e até mesmo links para inteiro teor dos documentos processuais.
Baixar os processos singulares se mostrou mais complexo, não só porque envolvia baixar 41.000 páginas dos processos, um número maior, mas por dificuldades impostas pelo E-SAJ.
No primeiro ponto, buscando estabilizar seus servidores, o E-SAJ limita requisições a 1 requisição por segundo, caso contrário, a página vem em branco. Assim, para baixar todas as decisões, levaríamos 41.000 segundos, correspondentes de 11 horas e 18 minutos, para download de todas as páginas.
O segundo ponto, a necessidade de autenticação envolveu se identificar, com login CPF e Senha perante o E-SAJ, uma conduta considerada ética para web scrapers. Tal identificação caía de após 3 a 5 horas de download, o que gerou um problema de várias páginas em branco no início. Tal problema foi contornado com a separação dos processos em vários grupos diferentes 9, que possibilitaram que a máquina continuasse em funcionamento mesmo a noite, para download, para manipulação dos dados de dia.
Com a base de julgados construída, texto de todas as sentenças estavam em disposição para análise, o que foi feito através de expressões regulares, buscando padrões de textos presentes nas sentenças.
As expressões regulares selecionaram e avaliaram a existência “Tipo de Drogas” (Maconha, Crack e Cocaína, separadas e agregadas), “Arma”, “Itens Preparatórios”, “Mandado”, “Domicílio”, “Autorização Judicial”, “Autorização”, “Escuta Telefônica”, “Flagrante Delito”, “Resistência”, “Populares”, “Conhecido Ponto de Tráfico”. Serão apresentadas a análise descritiva, desses processos, com seu número de frequência e eventual correlação.
Os pacotes {survival} e {survminer} do R serão utilizados para construção dos modelos e dos gráficos, respectivamente. Será feita a análise de “Dentro dos processos de Tráfico de Drogas (indivíduo), qual tempo decorrido entre a data de distribuição (data da exposição) e a data da sentença (data final)..
Softwares usados foram o Rstudio e a linguagem R, dos quais merecem se observar aqueles presentes no pacote tidyverse para faxina de dados, classificação e visualização, e especialmente, o pacote {tjsp} (JESUS FILHO, 2020). De hardware, será utilizado computador Acer E5-575G, 8GB de Ram, 264GB de SSD.
Apesar do tema já destacado nos itens 2.2.1 e 2.2.2. cabe mencionar que a escolha da base dados do E-SAJ se deu ao fato de que muitas das informações do CNJ, seja no DATAJUD, ou no Justiça em Números, só estão disponíveis de maneira agregada, mas não individualizada como nos tribunais.
Download e Leitura de Julgados: 41 minutos para download, 10 minutos para leitura. Download e Leitura de Processos: 11 horas e 18 minutos para download, 50 minutos para leitura inicial. Dividido em chunks para que download fosse feito de madrugada.
Serão entregues duas apresentações em RMarkdown, sendo a primeira destinada a descrever as conclusões do estudo e as propostas de atuação da defensoria, enquanto a segunda se destina a explicação da análise de dados, dos modelos e dos códigos utilizados.
Junto do relatório a ser enviado, os códigos desenvolvidos e as bases de dados, em formato .rds, serão disponibilizados de forma completa, via GitHub.
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE JURIMETRIA. Avaliação do Impacto de Critérios Objetivos na Distinção Entre Posse para Uso e Posse para Tráfico. 2018. Disponível em: https://abj.org.br/pesquisas/drogas-stf.
AGRESTI, Alan; Finlay, Barbara. Métodos estatísticos para as Ciências Sociais. Tradução: Lori Viali. 4ª ed. Porto Alegre: Penso, 2012.
BRUCE, Peter; Bruce, Andrew. Estatística Prática para Ciência de Dados: 50 conceitos essenciais. Tradução: Luciana Ferraz. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019.
R CORE TEAM (2024). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.
WICKHAM, Hadley; et al (2019). “Welcome to the tidyverse.” Journal of Open Source Software. https://doi.org/10.21105/joss.01686.
JESUS FILHO, José de; Trecenti, Júlio (2020). Pacote TJSP: Coleta e organização do Tribunal de Justiça de São Paulo URL. https://jjesusfilho.github.io/tjsp
GOMES NETO, José Mário Wanderley. O que nos dizem os dados?: uma introdução à pesquisa jurídica quantitativa. Petrópolis: Vozes, 2023.
EPSTEIN, Lee; Martin, Andrew. An Introduction to Empirical Legal Research. Oxford: Oxford University Press, 2014, 2ªed.
EPSTEIN, Lee; KING, Gary. Pesquisa Empírica em Direito: as regras de inferência. São Paulo: Direito GV, 2013. Título Original: The Rules of Inference.
NUNES, Marcelo Guedes. Jurimetria: Como a estatística pode reinventar o direito. São Paulo: Thomson Reuters, Revista dos Tribunais; 2019. 2ª ed.