MARIAS - Radar da Vulnerabilidade Feminina
Projeto: MARIAS – Radar da Vulnerabilidade Feminina
Resumo do Projeto/Iniciativa
A violência doméstica e familiar contra a mulher continua sendo um grave problema social que compromete a segurança e os direitos fundamentais das mulheres. Para enfrentar essa questão, o Tribunal de Justiça do Estado do Rio Grande do Norte (TJRN), em parceria com o Laboratório de Inovação do Poder Judiciário do Rio Grande do Norte (PotiLab), está desenvolvendo o projeto MARIAS – Radar da Vulnerabilidade Feminina. O projeto tem como objetivo analisar os dados estatísticos coletados a partir do Formulário Nacional de Avaliação de Risco, implementado pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ), para identificar fatores de risco e subsidiar o aprimoramento das políticas públicas de prevenção e enfrentamento da violência contra a mulher.
Os dados são extraídos automaticamente dos processos judiciais de Medida Protetiva no sistema PJE, sendo cuidadosamente processados para remover quaisquer informações que possam identificar as partes envolvidas, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Utilizando ferramentas como Python, R e Shiny, o projeto apresenta dashboards detalhados que mostram estatísticas sobre o número de casos registrados, tipos de violência, reincidência de agressores, e perfis de vítimas e agressores, além de mapas interativos que destacam a distribuição geográfica dos casos, possibilitando a identificação dos fatores de risco, o aprimoramento das medidas de prevenção e proteção, e fornecer subsídios para a elaboração de políticas públicas mais efetivas no combate a essas formas de violência.
Introdução Descritiva do projeto
A violência doméstica e familiar contra a mulher é uma triste realidade que persiste em nossa sociedade, violando seus direitos fundamentais e comprometendo sua segurança e bem-estar. Esta forma de violência se manifesta de maneiras diversas, incluindo agressões físicas, sexuais, psicológicas e até mesmo homicídios. Diante dessa alarmante problemática, torna-se crucial identificar os fatores de risco associados e desenvolver medidas de prevenção e proteção para assegurar a segurança e a dignidade das mulheres.
Nesse contexto, o Tribunal de Justiça do Estado do Rio Grande do Norte (TJRN), em parceria com o Laboratório de Inovação do Poder Judiciário do Rio Grande do Norte (PotiLab) e com a Coordenadoria Estadual da Mulher em Situação de Violência Doméstica e Familiar (Ce-Mulher), está conduzindo o projeto MARIAS – Radar da Vulnerabilidade Feminina. O objetivo do projeto é analisar os dados estatísticos obtidos a partir do Formulário Nacional de Avaliação de Risco, estabelecido pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ) para uso no âmbito do Poder Judiciário e do Ministério Público. Este formulário visa prevenir e enfrentar crimes e outros atos praticados no contexto da violência doméstica e familiar contra a mulher.
O projeto MARIAS tem como foco a identificação dos fatores de risco, o aprimoramento das medidas de prevenção e proteção, e fornecer subsídios para a elaboração de políticas públicas mais efetivas no combate a essas formas de violência. Por meio de uma abordagem baseada em dados e evidências, busca-se uma compreensão mais profunda da violência doméstica e familiar contra a mulher, permitindo a criação de políticas públicas mais eficazes e proporcionando uma proteção mais efetiva às vítimas.
Objetivos
- Objetivo Geral
- Analisar os dados estatísticos obtidos a partir do Formulário Nacional de Avaliação de Risco para subsidiar o aperfeiçoamento das políticas públicas de prevenção e enfrentamento dos crimes de violência doméstica e familiar contra a mulher.
- Objetivos Específicos
- Identificar e extrair automaticamente os formulários anexados aos processos judiciais de Medida Protetiva;
- Visualizar e extrair o conteúdo existente em cada formulário;
- Construir dashboards que apresentem análises e resumos gráficos, permitindo aos usuários planejar políticas de prevenção e enfrentamento da violência doméstica e familiar contra a mulher.
Especificações:
Equipe – que desenvolveu e/ou implementou a iniciativa
- Patrick Reinecke de Alverga (Engenheiro de Computação, Chefe da Divisão de Integração, Automação e Inteligência Artificial e Membro do Escritório de inovação do Poder Judiciário do Estado do Rio Grande do Norte - PotiLab);
- Diógenes Carlos Albuquerque de Araújo (Engenheiro Eletricista e Chefe do Setor Computacional de Inteligência Artificial);
- Drª. Francisca de Fátima do N. Silva (Estatística e Chefe do Setor de Ciência de Dados e Inteligência Artificial);
- Filipe Santos Netto (Engenheiro de Alimentos e Chefe do Setor de Automação e Visualização de Dados).
Ferramentas utilizadas e/ou metodologias utilizadas
Ferramentas:
- Sistema PJE (Processo Judicial Eletrônico) para coleta dos dados;
- Software de análise estatística R e Rstudio para tratamento e análise dos dados;
- Python, R e Shiny para visualização e análise dos dados.
Passos Metodológicos e Tecnologias Utilizadas:
- Aplicação de algoritmo em Phyton para identificação e extração de dados a partir dos formulários anexados aos processos judiciais de Medida Protetiva no sistema PJE:
Descrição: O primeiro passo envolve a aplicação de um algoritmo desenvolvido em Python para identificar e extrair automaticamente os formulários anexados aos processos judiciais de Medida Protetiva no sistema PJE. O algoritmo busca por palavras-chave específicas, como "FORMULÁRIO", "FORMULÁRIO NACIONAL", "PREENCHIMENTO" e "PROFISSIONAL", para localizar e demarcar o início e o fim dos formulários relevantes. Após essa identificação, o sistema extrai as páginas necessárias e remove quaisquer informações que possam identificar as partes envolvidas, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
- Aplicação de Análise estatística usando o software estatístico R para identificar padrões, tendências e fatores de risco:
Descrição: Após a extração dos dados, são aplicadas técnicas de análise estatística utilizando o software R. Essa análise permite identificar padrões, tendências e fatores de risco associados à violência doméstica e familiar contra a mulher. O uso do R facilita a manipulação e exploração dos dados, fornecendo insights essenciais para a compreensão das dinâmicas envolvidas nos casos de violência.
- Construção de dashboards usando a biblioteca Shiny em R para a visualização dos dados e resultados obtidos:
Descrição: Para a visualização dos dados e dos resultados obtidos, são construídos dashboards interativos usando a biblioteca Shiny, uma ferramenta de visualização de dados em R. Esses dashboards apresentam uma visão geral dos dados analisados, incluindo estatísticas sobre o número total de casos registrados, tipos de violência, reincidência de agressores, e perfis de vítimas e agressores. Além disso, estão em desenvolvimento mapas interativos que mostram a distribuição geográfica dos casos, ajudando a identificar regiões que necessitam de maior atenção e intervenção.
Desenvolvimento e/ou aplicação
Os dados foram obtidos a partir das respostas ao Formulário Nacional de Avaliação de Risco (FONAR), anexados aos processos judiciais de Medida Protetiva no sistema PJE. Foram considerados os formulários anexados aos processos de Medida Protetiva que ingressaram no Poder Judiciário do Rio Grande do Norte a partir de janeiro de 2020 até a data atual.
O processo de leitura e extração automática dos formulários ocorre da seguinte forma: o sistema lê automaticamente todos os documentos anexados aos processos judiciais de Medida Protetiva. Em seguida, um algoritmo busca pela palavra-chave "FORMULÁRIO". Se a palavra for encontrada, o documento é marcado como potencialmente relevante.
Dentro dos documentos marcados, o sistema busca pela expressão "FORMULÁRIO NACIONAL", sendo que a primeira ocorrência desta expressão marca o início do formulário. Finalmente, o sistema procura pelas palavras "PREENCHIMENTO" ou "PROFISSIONAL" para identificar onde o formulário termina.
Após identificar as páginas que compõem o formulário completo, o sistema extrai essas páginas do documento original e as prepara para a digitalização e posterior análise estatística. Antes da análise, todas as informações que possam identificar as partes envolvidas são removidas dos formulários, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Essa abordagem garante que os formulários sejam extraídos e analisados, facilitando a visualização e a extração do conteúdo de forma eficiente e precisa, sem comprometer a privacidade das partes envolvidas.
A partir das informações extraídas dos formulários, são aplicadas técnicas de análise estatística para a identificação de padrões, tendências e fatores de risco relacionados à violência doméstica e familiar contra a mulher.
Apresentação de Resultados obtidos e/ou esperados
Para a apresentação dos resultados, foi desenvolvida uma primeira versão da aplicação usando a biblioteca Shiny em R. Os dashboards apresentam uma visão geral do problema, incluindo estatísticas sobre o número total de casos registrados (série histórica dos últimos cinco anos), número de casos por tipo de violência sofrida (física, psicológica, sexual, etc.), e a taxa de reincidência dos agressores. Além disso, oferecem uma visão geral do perfil das vítimas e de seus agressores, destacando informações como idade, tipo de vínculo entre a vítima e o agressor, uso abusivo de álcool e/ou drogas, uso de arma de fogo, dificuldades financeiras, e presença de alguma doença mental comprovada, entre outros fatores de risco.
Além dessas análises, está em desenvolvimento a criação de mapas interativos que evidenciam a distribuição geográfica dos casos. Esses mapas podem destacar áreas com maior incidência de violência doméstica, auxiliando na identificação de regiões que requerem maior atenção e intervenção.
Espera-se que este projeto contribua para uma melhor compreensão da violência doméstica e familiar contra a mulher, subsidiando o desenvolvimento de políticas públicas mais eficientes e proporcionando uma proteção mais efetiva às vítimas.
Link de Documentos Complementares
- Link de acesso ao Formulário Nacional de Avaliação de Risco – FONAR:
- Resolução do CNJ que institui o FONAR:
https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/3218
- E-mail do laboratório: potilab@tjrn.jus.br