A classificação jurídica automatizada em atendimentos iniciais com o público foi o assunto da 22ª edição do Café Jurimétrico. No evento, recebemos o especialista em Direito Penal e Criminologia pelo Instituto de Criminologia e Política Criminal, Especialista em Ciência de Dados pela Universidade de São Paulo e Defensor Público do Estado do Paraná, Nicholas Moura e Silva.

De início, Nicholas destacou o trabalho feito pela Defensoria Pública do Paraná com o uso de dados e explicou sobre a demanda na instituição. Segundo ele, dos 14 tipos de atividades, o atendimento ao público demanda 27% de todo o trabalho, e definiu a atividade como ‘robusta’ e que ocupa grande parte das demais. Ainda sobre o recurso humano, ele cita que é uma área que demanda um custo muito alto para a defensoria, com quase 80% dos custos da DPE/PR sendo associados a isso.

Falando sobre a classificação automatizada, ele contou sobre o uso de machine learning na abordagem. Nicholas explica que o trabalho é feito através do modelo de trabalho ‘aprendizado supervisionado’, com casos que já aconteceram e que, através da identificação do algoritmo, é encontrado o tipo de caso a ser trabalhado.

No decorrer da apresentação, ele também explicou a dificuldade que encontrou quanto a parte fonética das palavras para construir essa classificação automatizada. E por fim, respondeu questões quanto aos códigos utilizados e também sobre o formato presencial de atendimentos.

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