A tarefa de predizer o resultado dos processos judiciais é uma das mais importantes dentro do universo da jurimetria aplicada a departamentos jurídicos e escritórios de advocacia. A partir de modelos que fazem a previsão do resultado, é possível pensar em estratégias para atuar nos casos, como melhorar os argumentos, realizar o acordo ou modificar o valor provisionado.
O problema é que o resultado de um processo judicial não é tão fácil de categorizar. Não temos apenas resultados “procedentes” e “improcedentes”, como gostaríamos: temos resultados parcialmente procedentes, acordos, decisões sem julgamento de mérito, anulações, entre muitos outros, dependendo da área do direito e do rito do processo.
Infelizmente, quando deixamos o resultado aberto demais, os modelos preditivos começam a se perder. Isso acontece porque é muito mais fácil fazer predições sobre variáveis binárias (procedente/procedente) do que para variáveis com diversos resultados possíveis, resultados estes que podem ser raros ou até inexistentes em muitas bases de dados.
Outro problema, ainda, é que o mesmo processo pode conter várias decisões. Um processo trabalhista, por exemplo, tem uma decisão para cada pedido. Um processo tributário pode ter uma decisão para cada tema discutido. Um processo cível pode ter uma decisão favorável para indenização por danos materiais e desfavorável para indenização por danos morais. A lista de exceções é infindável.
Como fazer, então, para padronizar as decisões?
Para a categorização de decisões judiciais, é importante desenvolver taxonomias específicas para cada área do direito e rito do processo, incluindo categorias precisas para cada tipo de decisão, como acordos, decisões parcialmente procedentes, anulações, entre outros. Isso permitirá uma categorização mais clara e precisa das decisões, o que por sua vez melhora a eficiência dos modelos preditivos. É importante identificar as principais decisões em um processo e categorizá-las separadamente, a fim de evitar resultados confusos ou incompletos.
No entanto, é importante aliar a precisão do ponto de vista jurídico com a utilidade do modelo para aplicações práticas. Isto significa que, ao desenvolver a taxonomia e categorizar as decisões, é necessário considerar tanto a precisão jurídica quanto a utilidade dos resultados para a tomada de decisão no contexto de departamentos jurídicos e escritórios de advocacia. Por exemplo, para um departamento jurídico, pode ser que os resultados não precisem ser acurados o suficiente para indicar se a decisão será total ou parcialmente favorável, mas devem ser úteis para indicar a necessidade de realizar acordos ou ajustes nos valores provisionados. Já em um escritório de advocacia, pode ser que um modelo que identifique bem a possibilidade de anulação, o resultado de um pedido específico ou outro evento raro seja importante para ganhar casos estratégicos.
Em resumo, é importante fazer um esforço para equilibrar a precisão jurídica com a utilidade prática ao categorizar as decisões judiciais. Isso permitirá que departamentos jurídicos e escritórios de advocacia possam tomar decisões informadas e estratégicas com base nos resultados dos modelos preditivos.
