Opinião & Análise

Análise preditiva

O que pretende a França em proibir a jurimetria?

Governo Francês proibiu publicação de informações estatísticas sobre as decisões dos juízes

Imagem: Pixabay

E se realizar uma análise preditiva levasse alguém à prisão por até cinco anos? Pois é isso que o Governo Francês instituiu em março de 2019 com a Lei 2019-222 [1]. Com consequências penais, o Governo Francês proibiu publicação de informações estatísticas sobre as decisões dos juízes.

Porém, ainda não está claro o seu objetivo, já que com o discurso em primeiro nível sobre a proteção do Judiciário e proteção de dados, problematiza a publicidade da informação e pode até criar um obstáculo à transparência e à inovação.

Meia década pela publicidade de informações

A vedação do perfilamento está menos relacionada com o desenvolvimento da análise preditiva, e mais com a publicidade do resultado. O artigo 33 [2] da lei estabelece que dados a respeito da identidade dos magistrados disponibilizadas não podem ser utilizados para avaliar, analisar, comparar ou prever as práticas reais ou supostas destes profissionais. O mesmo artigo prevê outras questões sobre a expansão da publicidade de decisões judiciais pelos tribunais.

A publicização de dados do Judiciário é, nesta linha, inerente aos tribunais. A infração pode ter uma pena de até cinco anos de prisão, uma consequência relativamente pesada para um ato que, pelas lentes do resto do mundo (já que em nenhum outro país há lei similar), sequer é crime. Passando pelo Princípio da Proporcionalidade, que está presente no Direito Francês com apoio da Carta dos Direitos Fundamentais da União Europeia [3], então trata-se de um novo crime relativamente ofensivo.

O conceito de estratégia…

O Conselho Constitucional na Decisão 2019-778 DC afirmou que o perfilamento dos magistrados contribuiria para pressionar a atuação dos judiciários, incentivando que as partes criem estratégias de litigância em função das características individuais dos magistrados, distorcendo o funcionamento da justiça francesa.

Esse posicionamento do Conselho é confuso por dois motivos: o crime não consiste em realizar análises preditivas e sim em publicar os resultados da análise. E, em questões de estratégia, em maior ou menor nível, não é ela arquitetada considerando também alguns aspectos do juiz?

A boa estratégia é uma ferramenta essencial dos advogados, defensores, promotores. E a transparência é o que permite o accountability, a verificação dos atos.

Não tema a Inteligência Artificial. Estatística também está proibida

Para muitos, a Inteligência Artificial (I.A) é assustadora, e em casos como este da França, é comum associar que há intenção de proteger-se de uma I.A absoluta com vontade de potência amoral. Na verdade, indo além do hype da I.A, soluções simples podem resolver uma situação.

A análise preditiva proibida pelo Governo Francês também impossibilita análise simples, manuais e que envolvam apenas estatística. Ou seja, se alguém decidir ler cada decisão de um juiz, anotar a quantidade de condenações e absolvições e contabilizá-las, publicando que para cada três condenações há uma absolvição, já estará realizando uma atividade contra lei.

Não é um ato contra à automação e ao desenvolvimento computacional; é um ato contra a transformação de dados em informação e sua publicidade, não importando como.

Por óbvio, o nível de granularidade e identificação de padrões de uma pesquisa manual é bem menor do que o um modelo matemático com apoio computacional ou o uso de inteligência artificial.

A maioria dos modelos preditivos associados com análise preditiva de dados judiciais está relacionada com o Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma área de confluência da Inteligência Artificial e linguística e Aprendizado de Máquina (machine learning – ML), outra área de Inteligência Artificial (IA) que consiste em um conjunto de técnicas estatísticas para resolução de problemas.

O ML e o NLP possuem uma intersecção, posto que o primeiro pode servir de base para tarefas envolvendo o segundo, como no caso do Latent Dirichlet Allocation (LDA), um algoritmo de modelagem de tópicos (verificação de assunto do texto) para o aprendizado de máquina.

Isto é, o NLP tem um forte componente de linguística que exige a compreensão jogo de linguagem, do humor, da ironia, dos vieses de um texto. Uma vez que entende-se como é que somos sarcásticos, por exemplo (ah, jura que é um exemplo?), codifica-se em um algoritmo de aprendizado de máquina para padrões semelhantes sejam descobertos estatisticamente.

Na prática, é por meio deste caminho que é possível verificar quais são as palavras mais utilizadas pelo magistrado ao sentenciar de uma forma, e até perceber possíveis preconceitos incutidos na linguagem, imparcialidades e se a mesma situação é julgada de forma distinta a depender das partes envolvidas.

O impacto na inovação e na Academia

O mercado de tecnologia para o Direito está experimentando, no momento, sua ascensão, seja aqui no Brasil ou não. No entanto, o setor ainda está em estágio de desenvolvimento e um dos ramos mais instigantes e chamativos é justamente o de análise de dados e modelagem preditiva.

Limitar o uso de dados cerceia a inovação e criação de novos produtos e novas possibilidades.

Cabe considerar que a modelagem de dados é igualmente útil ao setor acadêmico e que a inovação não está relacionada somente à economia, mas também à academia.

Como é no Brasil?

No Brasil, os processos e seu conteúdo são públicos, com exceção de casos de segredo de justiça, embora o acesso à informação seja relativamente confuso para algo público. Sem credenciais de advogado ou do corpo do tribunal, não é possível que o cidadão comum consiga ler o teor dos autos eletrônicos se não for parte envolvida e possuir a senha de acesso.

Aberto, de fato, restam as jurisprudência e decisões disponíveis no Diário Oficial, que para modelagem e análise dados com intuito de entender o perfil de um magistrado ou uma turma, já são suficientes.

Apesar dos desafios tecnológicos para extração de dados, é possível acompanhar cada tribunal.

Também, um exemplo de análise preditiva é realizada pelo próprio judiciário nacional [4]. O aplicativo “Supremo em Ação”, do Conselho Nacional de Justiça (CNJ) oferece um panorama do trabalho realizado pelos 11 ministros do Supremo Tribunal Federal (STF), por meio de informações detalhadas sobre a produção de sentenças e o volume de processos judiciais a cargo de cada um dos atuais magistrados do STF, inclusive as ações que ainda dependem de uma decisão.

O que a França pretende?

Outras restrições com dados previstas na mesma lei envolvem a retirada dos nomes e sobrenomes das pessoas físicas mencionadas na decisão, independente do fato de serem partes ou terceiros, antes da disponibilização ao público.

Este fato pode ser analisado como um efeito da General Data Protection Regulation (GDPR, a regulação da proteção de dados da União Europeia), já que são dados sensíveis, mas também como uma forma de proteção dos envolvidos, uma vez que se a divulgação de outras informações for suscetível de prejudicar a segurança ou ao respeito pela vida privada dessas pessoas ou seus arredores, também é obscurecida qualquer informação que identifique as partes ou terceiros (e.g. embora o nome não tenha sido citado, é publicado que o indivíduo que depôs é o único médico de um pequeno vilarejo com apenas 200 pessoas).

Todavia, essa questão de periculosidade agracia igualmente os juízes e membros do tribunal, borrando seus nomes nestes casos, o que é compreensível, considerando a segurança do indivíduo em situações excepcionais. Porém, a legislação não define os parâmetros dessas situações, permitindo uma interpretação pessoal do que cabe ou não.

A lacuna cria um espaço onde os magistrados podem “se anonimizar” quando conveniente, sem a reflexão de um “anonimato ético” e tornar o processo de accountability nebuloso, bem como o da própria modelagem de dados: o nome de alguém é um dado valioso e no caso de uma análise de tribunais, é essencial para associar a quem pertence um padrão de comportamento decisório.

E, para um país que historicamente difundiu a liberdade e que em 2015, no meio das polêmicas da publicação de uma charge do semanário Charlie Hebdo satirizando o Profeta Muhammad, teve o seu então presidente François Hollande anunciando que a França tem valores, sobretudo a liberdade de expressão [5], não poder publicar uma análise preditiva parece incongruente com todo do discurso.

Compreender uma situação, apontar inconsistências, e fazer críticas (e, por que não, elogios) faz parte da liberdade de expressão. E é ainda melhor quando há fundamentos para tanto. A análise preditiva é uma chave encantadora para enxergar padrões que não percebemos ou que, no máximo, temos impressão de que existem. Sem dados, não há como gerar informação. Sem informação, não há como saber o que está certo ou não. E aí, quem sabe que não está correto pode encontrar sua invisibilidade.

 

Referências

[1] https://www.legifrance.gouv.fr/eli/loi/2019/3/23/JUST1806695L/jo/texte

[2] https://www.legifrance.gouv.fr/eli/loi/2019/3/23/2019-222/jo/article_33

[3] http://www.europarl.europa.eu/charter/pdf/text_pt.pdf

[4] http://www.cnj.jus.br/noticias/cnj/85018-aplicativo-de-celular-detalha-producao-dos-ministros-do-stf

[5] https://www.correiobraziliense.com.br/app/noticia/mundo/2015/01/17/interna_mundo,466793/hollande-defende-liberdade-de-expressao-apos-protestos-contra-charlie.shtml


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