Não há dúvidas, atualmente, da importância do Poder Judiciário na vida política de nosso país. Diversos estudos no campo do Direito e também em outras disciplinas, como a Sociologia, a Ciência Política e a Antropologia elegem, cotidianamente, esse ator social como objeto de seus estudos. Assim, o Judiciário tem sido analisado sob pespectivas diferenciadas e, por consequência, vários são os métodos utilizados para investigá-lo.
Uma das inúmeras possibilidades de investigação é relativa aos padrões de decisão que alguns órgãos colegiados, como o Supremo Tribunal Federal, por exemplo, adotam. Como analisar ou mesmo prever o comportamento de tais órgãos no que concerne às decisões por eles tomadas, considerando a quantidade sem fim de processos que por eles passam?
O grande desafio, para este tipo de pesquisa, é lidar com um número excessivo de dados — big data — o que torna a análise manual (humana) inviável.
Desta forma, o uso de ferramentas matemáticas para análise quantitativa, como a estatística, se faz necessária. Esse tipo de análise permite a definição de comportamentos e tendências através do reconhecimento de modelos que descrevam os dados disponíveis.
Assim, é possível excluir os dados que não sejam interessantes para a pesquisa, reduzindo seu número a um montante tratável.
Além disso, é possível fundamentar estudos qualitativos com dados provenientes de uma análise matemática do material disponível.
As análises envolvendo big data e o Direito tem surgido, no Brasil, apenas recentemente. Muitos são suas dificuldades e mesmo limitações quanto às análises possíveis, mas igualmente variadas são suas contribuições.
Leituras Recomendadas:
BOYD, Danah. CRAWFORD, Kate. Critical questions for big
data. In Information, Communication & Society. pp. 15:5, 662-679.
Disponível em http://dx.doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878
KATZ, Daniel Martins. Quantitative legal
prediction—or—how I lear-ned to stop worrying and start preparing for the
data-driven future of the legal services industry. Emory Law Journal, Vol. 62,
2013. Disponível em http://ssrn.com/abstract=2187752.