Diretor-técnico da Associação Brasileira de Jurimetria (ABJ).

Bacharel, mestre e doutorando em estatística.

Sócio da Platipus - Inteligência jurídica e Analytics.

Vice-presidente do Conselho Regional de Estatística - 3ª região.

• Gráficos e tabelas
• Conta mentiras com números
• Tortura os dados até eles fornecerem informação

Bruxaria! :D

• O estatístico utiliza dados para aprender sobre um fenômeno.
• O estatístico assume que está errado.
• Assim, é capaz de medir o erro cometido e controlar a incerteza.

• É a estatística aplicada ao Direito.

• Princípios mais importantes:
  • Concretude
  • Incerteza

Processo como objeto

• Perda de uma chance
  
• Lucros cessantes
  
• Investigação de paternidade

Tema ou entidade como objeto

• Perfil de processos sobre direito do consumidor
  
• Decisão ótima sobre tentativas de acordo
  
• Probabilidade de decisões favoráveis ao contribuinte no CARF.

Sociedade como objeto

• Processo de adoção no Brasil
  
• Alocação ótima de varas
  
• Processamento de homicídio
• Perfil de pessoas desaparecidas no estado de São Paulo

• Modelo é uma simplificação da realidade.
• "Todos os modelos estão errados. Mas alguns são úteis".
• Exemplo: aceleração da gravidade.
• Exemplo: dados não viciados.

Modelos preditivos fornecem a informação básica para qualquer tomada de decisão estratégica.

Advogado:

• Cobrança de honorários proporcional à probabilidade de vitória e tempo esperado.
• Levantamento de jurisprudência vencedora.

Juiz:

• Previsão do estoque de processos da vara.
• Estatísticas sobre valores de indenização para casos similares.

Corregedoria:

• Identificação de ocorrências anômalas.
• Produtividade de varas e magistrados.

Empresa:

• Provisionamento de carteira de ações.
• Estratégias de acordo em processos trabalhistas.

Cidadão:

• Decisão ótima para litigar.
• Listagem de advogados com maior probabilidade de êxito para a causa.
• Peticionamento automático.

• \(y\) resposta que queremos predizer. Por exemplo: resultado da ação ou tempo da ação.
• \(X\) variáveis que podem estar associadas à resposta. Por exemplo: valor da causa, juiz, palavras utilizadas na petição inicial etc.

Objetivo: criar uma função \(g\) tal que

\[ y \approx g(X) \]

• Geralmente é possível pensar uma função que se ajusta muito bem aos meus dados.

• Separe sua base de dados aleatoriamente em dois conjuntos: base de treino e base de teste.
• Ajuste um modelo usando a base de treino.
• Teste a qualidade do modelo na base de teste.

Repetir esses passos até ficar satisfeito com o resultado.

• Dentro do TJSP, queremos estudar
  • Procedimentos ordinários cíveis e procedimentos nos JECs, envolvendo algumas empresas específicas como réu.
• Empresas escolhidas:
  • bancos (Banco do Brasil, Bradesco, Itaú e Santander).
  • empresas de telefonia (Claro, Nextel, Tim e Vivo).
  • Net e Eletropaulo.
• Sentenças registradas na comarca de São Paulo no ano de 2014.

• Extrair uma base de dados real da web.
• Utilizar o modelo para predição, comparando com outros modelos.
• Decidir se é mais vantajoso entrar com processo no JEC ou na Justiça Comum a partir de várias situações.

• Download dos dados da CJPG (listagem de processos).
• Estruturação dos dados da CJPG.
• Download dos processos na CPO-PG (download dos processos).
• Estruturação dos dados da CPO-PG.
• Filtros aplicados às duas bases para atender escopo.
• Mineração dos textos das sentenças.

• 19.078 processos.
• Variáveis: empresa, gratuidade, serasa, consumo, tipo_dano, tipo_vara, resultado, valor_acao, resultado_vl, tempo.

Predição de ~48% para 4 categorias e ~75% para 2 categorias.

• Modelos preditivos para decisões judiciais são viáveis.
• Mesmo utilizando somente bases de dados públicas, foi possível obter um poder preditivo razoável.

• Predição de resultados usando petições iniciais.
• Tempo das fases do processo de homicídio.
• Modelos "tópicos".

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• Email: jtrecenti@abj.org.br
• Apresentação: http://rpubs.com/abj/rp