Dados

Aprovômetro

Menos de 1% das propostas apresentadas no Congresso viram lei

Já nos Estados Unidos, Congresso converte em normas aproximadamente 4% das propostas

Congresso
Congresso Nacional / Crédito: Marcello Casal Jr / Agência Brasil

O Congresso brasileiro produz muito, mas é bastante ineficaz. Câmara e Senado conseguem converter em lei menos de 1% dos projetos apresentados pelos deputados e senadores. Dos cerca de 123 mil projetos protocolados desde 1943 pelos parlamentares, 11.193 – ou 0,91% – passaram a integrar o conjunto de normas jurídicas do país ou estão aguardando apreciação dos vetos presidenciais.

Os dados foram analisados pelo Aprovômetro do JOTA, ferramenta de aprendizagem de máquina (machine learning), disponível para assinantes PRO que é capaz de inferir a probabilidade de aprovação de projetos em tramitação no Senado ou na Câmara.

O percentual é pequeno na comparação com a eficácia do Congresso dos Estados Unidos que é semelhante ao nosso no modo de funcionamento, mas que consegue aprovar cerca de 4% dos projetos apresentados pelos parlamentares.

Apesar da baixa eficácia, os números mostram que a produtividade dos parlamentares – o total de propostas apesentadas – é elevada. E que no primeiro ano de cada legislatura isso aumenta em relação aos outros anos: cerca de 1.360 projetos a mais, em relação aos três anos seguintes.

A cada nova legislatura, o número total de projetos apresentados cresce cerca de 250 em relação à legislatura anterior. Tudo indica que em 2019, o número total de projetos será ainda maior que os 4.700 apresentados em 2015, primeiro ano da legislatura passada.

Os números calculados pelo Aprovômetro do JOTA sugerem que o Parlamento brasileiro pode ser um dos mais produtivos do mundo, a exemplo dos Estados Unidos, que historicamente também apresenta um número elevado de projetos de lei. Apesar da pouca eficácia que esse volume de propostas representa.

O banco de dados de proposições legislativas coligido pelo JOTA contém quase a totalidade dos registros de tramitação das proposições legislativas apresentadas na Câmara dos Deputados e no Senado Federal no período de 1934 a 2019, totalizando mais 123 mil proposições.

O modelo

O modelo de classificação não supervisionada desenvolvido pelo JOTA aplica uma implementação da família de algoritmos avançados de aprendizado de máquina, Gradient Boosting Machine (GBM), para modelar os dados e metadados das proposições legislativas em tramitação e estimar as chances de aprovação de cada projeto de lei. O ecossistema do modelo representado na figura abaixo é atualizado semanalmente.

O modelo que é baseado em algoritmos de árvores de decisão, produz um conjunto de árvores de decisão “fracas”, na qual os preditores não são treinados independentemente (como acontece em modelos construídos com a técnica de Random Forest), mas em sequência. Em cada interação, a máquina aprende de forma indutiva a sequência das árvores de decisão que melhor ajustam os preditores, reduzindo os gradientes negativos, também conhecidos como erros residuais. Quando a multidão de árvores fracas e sucessivas é combinada, produz um “consenso” de modelos preditivos bastante forte, difícil de ser obtido com outras técnicas e algoritmos de machine learning.

Esse é um ponto importante porque as técnicas de classificação que utilizam algoritmos de Random Forest são frequentemente rotuladas como métodos “caixas pretas”, devido a complexidade do funcionamento interno desses modelos, o que acaba dificultando a interpretação humana. Por outro lado, no JOTA Labs nós acreditamos que a capacidade de interpretação do modelo é crucial para a sua adoção no ambiente de negócios e para que seus processos possam ser documentados e supervisionados, desenvolvendo a confiança humana em relação à máquina a partir da explicação de previsões ainda que de casos individuais.


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