Encerrado

Extensão de construção de base de dados de processos judiciais com a categorização de decisões judiciais no decorrer dos processos

Trata-se de projeto de pesquisa acadêmica envolvendo processos judiciais de falência e recuperação judicial e, para o desenvolvimento do projeto, é parte fundamental a identificação do que ocorreu no decorrer do processo a partir das decisões dos juízes. 

Numa etapa anterior, através da leitura das sentenças dos juízes, identificamos os desfechos de todos os mais de 10 mil processos de falência e recuperação judicial na nossa base de dados do estado de São Paulo. Agora, necessitamos classificar outras decisões judiciais sobre questões específicas no decorrer do processo, pedidas por credores e empresas devedoras rés das ações. Precisamos classificar cada decisão como “pró-credor” ou “pró-devedor” com o intuito de criar uma medida por juiz do quão ele é mais propenso a decidir para o lado do credor ou para o lado do devedor. E, uma vez construída essa medida por juiz, o nosso objetivo é analisar empiricamente como o seu posicionamento (mais pró-credor ou mais pró-devedor) afeta o desfecho dos processos.

Durante cada processo de falência ou recuperação judicial, pode haver uma infinidade de decisões que os juízes têm que tomar, a respeito de pedidos específicos de credores e empresas devedoras, ou mesmo sobre o cumprimento de determinadas etapas do processo. Dessa forma, para os mais de 15 mil processos de que dispomos, a nossa base conta com cerca de 300 mil decisões. Essas decisões estão em texto e precisamos classificar cada uma delas como: (i) pró-credor; (ii) pró-devedor; (iii) neutra. Estamos em vias de finalizar um algoritmo para auxiliar nessa categorização, mas o seu uso necessita, como insumo, das palavras e frases que ele deve buscar para efetuar essa categorização. Há uma variedade de assuntos sobre os quais os juízes são chamados a decidir e é difícil estabelecer um padrão a priori de palavras e frases a buscar. Num teste inicial, o algoritmo não teve bom desempenho, buscando apenas por poucas palavras que já havíamos identificado previamente e mais evidentes da direção da decisão. Ele não consegue classificar mais de 95% das decisões existentes só com essas palavras. Para refinar esse trabalho, necessitamos aprimorar essa lista de palavras-chave para a categorização. Dessa forma, o objetivo aqui é que o prestador categorize cerca de 10% das decisões – 30 mil –, escolhidas de maneira aleatória, e que crie uma nova base de dados identificando as palavras e/ou frases que o fizeram decidir por classificar em uma das três categorias descritas acima. Essa nova base de dados servirá de insumo para o uso do algoritmo na categorização dos 90% das decisões restantes. 

Ou seja, como entregas desse projeto teremos: 

(i)  A categorização manual de 30.000 decisões judiciais (cerca de 10% do total) em uma das três categorias descritas anteriormente;

(ii) A criação de uma base com palavras-chave e frases para cada uma das três categorias, a fim de ser usada posteriormente como insumo para a categorização dos 90% restantes das decisões pelo nosso algoritmo.

Habilidades: Extração de Dados, Administração de Bancos de Dados

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Acerca do Empregador:
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ID do Projeto: #28416816

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