Big Data no Judiciário: como analisar o Índice de Confiança na Justiça Brasileira

18/04/2017 | 3 min. de leitura

Na série de artigos Big Data no Judiciário, apresentamos os fatores que impactam no Índice de Confiança do Judiciário. Esse índice é muito importante, pois representa a percepção da sociedade, como cliente, sobre o serviço prestado.

Confira o primeiro post da série, aqui.

A representação está no cerne da pergunta: Para que serve a justiça? A visão do Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo – a maior corte da América Latina, por exemplo, é “ser reconhecido nacionalmente como um tribunal moderno, célere e tecnicamente diferenciado, tornando-se um instrumento efetivo de Justiça, Equidade e Paz Social”.

Faz total sentido, portanto, monitorar o nível de reconhecimento sobre o cumprimento dessa função. E saber, em detalhes, quais são os fatores que influenciam na percepção.

Índice de Confiança

De acordo com a Fundação Getúlio Vargas, instituição responsável pela coleta e medição do Índice de Confiança na Justiça Brasileira (ICJ):

O índice é um levantamento estatístico de natureza qualitativa, realizado em sete estados brasileiros, com base em amostra representativa da população. O seu objetivo é acompanhar de forma sistemática o sentimento da população em relação ao judiciário brasileiro. Retratar a confiança do cidadão em uma instituição significa identificar se o cidadão acredita que essa instituição cumpre a sua função com qualidade, se faz isso de forma em que benefícios de sua atuação sejam maiores que os seus custos e se essa instituição é levada em conta no dia-a-dia do cidadão comum.

Para analisar o problema, formulamos a seguinte pergunta: o que impacta no Índice de confiança do Judiciário e como melhorá-lo no menor tempo e custo?

Primeiramente montamos um dataset com uma série temporal do ICJ Brasil de 2010 a 2015, cruzando seus dados com uma série de variáveis exógenas relacionadas ao ambiente macroeconômico (PIB, IPCA, Taxa Selic, Desemprego, etc.) e endógenas, utilizando como referência a rica base estatística do Justiça em Números.

Vamos aos resultados!

Utilizamos, em nossa primeira análise, a econometria, através da construção de uma equação estimada por regressão linear. O melhor modelo encontrado foi:

ICJ = -0,538 [inflação] +1,277 [desemprego] +9.85e-07 [casos novos de conhecimento] +1.46e-07 [casos baixados no 1º grau] -8,99

O modelo contém 6 observações de 2010 a 2015, com um lag do ICJ de 12 meses. Ou seja, o ICJ de 2015 é explicado pelos resultados das variáveis de 2014.

A equação resultante é bastante robusta, com alto nível de significância estatística de todas as variáveis. Destacamos um impacto combinado de questões externas (e fora do controle) ao judiciário e internas (sob alguma forma de gestão).

Dentre as externas, a inflação tem uma relação inversa – quanto maior, menor o ICJ; e o desemprego uma relação direta – quanto maior, maior o ICJ. Pode-se inferir que o Judiciário seja acionado e bem avaliado em momentos de dificuldade individual (desemprego).

Já dentre as variáveis endógenas, a quantidade de casos novos de conhecimento (cnc1) é a que mais dá força ao modelo.

O cnc1 representa 38% dos totais de novos casos entrados nas Justiças Estaduais. Como ele é uma porta de entrada para os processos, esse resultado indica uma forte relação entre acessibilidade à justiça e a percepção de confiança. Em relação aos casos baixados, o resultado indica que não há uma competência específica de maior repercussão. Ou seja, a atuação do tribunal tem que ser transversal.

Para possibilitar uma análise mais precisa, foram obtidos dados mensais para aumentar a quantidade de observações.  O modelo passou a ter 72 observações, em lugar de 6. Com esse novo dataset a regressão linear perdeu robustez e deixou claro que faltam variáveis no modelo.

Adicionalmente, as relações causais temporais precisam ser mais bem especificadas. Por exemplo, a partir de quanto tempo a inflação passará a afetar a percepção sobre a efetividade da justiça?

Esse é um assunto para um próximo artigo.

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