Opinião

O 'Justiça em Números' é fruto do esforço do CNJ e precisa ser celebrado

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1 de outubro de 2020, 14h11

O início do segundo semestre tem se tornado um período de alta expectativa no meio jurídico com a publicação anual do relatório "Justiça em Números", do Conselho Nacional de Justiça (CNJ). Neste ano não foi diferente, com a publicação feita em 24 de agosto e a liberação da base de dados no último dia 26. Desconheço no mundo um instrumento tão efetivo em termos de publicidade de estatísticas judiciárias quanto o "Justiça em Números", por sua relevância, longa série histórica (desde 2009), abrangência em termos de áreas contempladas (financeira, litigância, pessoal, produtividade e celeridade) e granularidade de análises (instâncias, lotações, fases processuais e áreas).

O "Justiça em Números" tem regras e memórias de cálculo claras e objetivas e um processo de validação e higienização de dados recebidos dos tribunais. Contempla inclusive indicadores construídos de forma bastante sofisticada, como é o caso do IPC-Jus, que usa a técnica de Data Envelopment Analysis (DEA) e tem o código disponibilizado em linguagem R.

O relatório publicado tem um alto nível técnico, tanto em termos de conteúdo quanto de apresentação gráfica. Os painéis de business intelligence disponibilizados também são excelentes. Existem alguns pontos de melhoria, como dados por classes e assuntos processuais, períodos mais curtos que o anual e cortes geográficos além do estadual. Mas o que já existe é motivo de comemoração para pesquisadores e interessados no assunto.

Isso me faz refletir no quanto o CNJ é bom nesse tipo de mobilização e quão bem cabem na vida real suas prerrogativas de: garantia de alinhamento estratégico, precisão no diagnóstico da realidade do Judiciário e fomento à interação e à troca de experiências entre os tribunais.

Se os colegas do CNJ me permitirem uma dica, peço que foquem cada vez nesses três pontos mencionados. Os tribunais querem e precisam de ajuda para conhecer as melhores práticas de outros tribunais. Eles precisam de ajuda para homogeneizar e uniformizar a contabilização dessas estatísticas, tanto em termos de coleta quanto de sua interpretação. Também esperam contribuições para que os sistemas que escolheram utilizar se comuniquem de forma mais fluida com todo o ecossistema. Há um clamor por mais padrões de interoperabilidade.

Aqui na Softplan, onde desenvolvemos o Sistema de Automação da Justiça (SAJ), utilizado em seis Tribunais de Justiça, seis Ministérios Públicos e mais de 70 procuradorias jurídicas, a gente devora esses números como se não houvesse amanhã. Elaboramos relatórios detalhados e os compartilhamos com nossos clientes e colegas.

Exploramos análises comparativas entre tribunais similares e com a média dos resultados de cada porte. Extrapolamos as séries históricas para simular cenários futuros e identificamos cases e boas práticas para análises mais aprofundadas. E, claro, também aproveitamos para correlacionar resultados com o uso de recursos e funcionalidades do nosso SAJ, capturando oportunidades de melhorias e novas implementações. Os resultados do "Justiça em Números" rendem discussões internas, especificações de novas soluções, linhas de código, reuniões, visitas técnicas e mudanças regimentais em tribunais.

Os dados do "Justiça em Números" permitem análises complexas e aprimoradas. A partir dessa rica série de dados, é possível usar métodos estatísticos de predição de eventos, simulação de cenários e encontrar correlações e relações de causa e efeito entre variáveis, não perceptíveis a olho nu. Em resumo, trata-se de um material muito rico, que fornece informações essenciais para que as instituições e as empresas parcerias invistam ainda mais a prestação de serviços à sociedade. É uma iniciativa sem par no mundo, fruto de um esforço sobre-humano do CNJ, que precisa ser celebrada a cada novo relatório.  

Autores

  • é responsável pelo Laboratório de Ciência de Dados da Unidade da Justiça, da Softplan, conduzindo a elaboração de estudos e análises e desenvolvendo soluções baseadas em analytics, aprendizado de máquina, computação cognitiva e inteligência artificial.

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