Base de jurisprudência do TJSP. No momento, contém os dados da
jurisprudência de 2020. A listagem de processos foi feita utilizando-se
a Consulta de Julgados de Segundo Grau
(CJSG). Os
processos foram baixados utilizando-se a Consulta de Processos de
Segundo Grau (CPOSG). A
ferramenta utilizada para extração dos arquivos brutos e leitura em
bases organizadas foi o {lex}, pacote desenvolvido pela Terranova.
A base exportada foi construída a partir dos dados do CPOSG. os dados do
CJSG foram utilizados somente para listagem dos processos. Os arquivos
brutos (CPOSG e CJSG), salvos em binários .rds, não estão disponíveis
no repositório, mas podem ser acessadas caso necessário. Os scripts
presentes na pasta data-raw contêm o passo-a-passo para obtenção de
todos os dados.
Abaixo segue um resumo simples da base
dplyr::glimpse(tjsp2inst::tjsp2inst)
#> Rows: 612,517
#> Columns: 14
#> $ id_processo <chr> "00000312719868260320", "00000677420138260368", "00…
#> $ info_area <fct> Cível, Cível, Criminal, Criminal, Criminal, Crimina…
#> $ info_classe <fct> Apelação Cível, Apelação Cível, Recurso em Sentido …
#> $ info_assunto_full <chr> "DIREITO ADMINISTRATIVO E OUTRAS MATÉRIAS DE DIREIT…
#> $ info_assunto_pai <fct> DIREITO ADMINISTRATIVO E OUTRAS MATÉRIAS DE DIREITO…
#> $ info_camara_num <fct> 12, 14, 12, 03, 03, 16, 11, 15, 16, 06, 03, 03, 03,…
#> $ info_relator <fct> J. M. RIBEIRO DE PAULA, MELO COLOMBI, VICO MANAS, A…
#> $ info_comarca <fct> LIMEIRA, MONTE ALTO, CAMPINAS, GUARULHOS, RIO CLARO…
#> $ info_valor <dbl> 1966.71, 5807.88, NA, NA, NA, NA, 7494.84, 10874.31…
#> $ part_tipo_litigio <fct> nPF-nPF, nPF-PF, PF-nPF, PF-nPF, PF-nPF, PF-nPF, PF…
#> $ dec_val <fct> Reformou, Não reformou, Parcial, Não reformou, Não …
#> $ dec_unanime <fct> Unânime, Unânime, Unânime, Unânime, Unânime, Unânim…
#> $ dec_date <date> 2014-12-01, 2020-01-07, 2020-01-10, 2020-01-13, 20…
#> $ tempo <int> 965, 1971, 67, 397, 49, 126, 537, 355, 84, 47, 125,…library(magrittr)
tjsp2inst::tjsp2inst %>%
dplyr::filter(dec_val %in% c("Não reformou", "Parcial", "Reformou")) %>%
dplyr::group_by(info_assunto_pai) %>%
dplyr::filter(dplyr::n() > 1e5) %>%
dplyr::group_by(info_assunto_pai, info_camara_num) %>%
dplyr::filter(dplyr::n() > 1e2) %>%
dplyr::summarise(
prop_reforma = mean(!dec_val %in% "Não reformou"),
.groups = "drop"
) %>%
ggplot2::ggplot() +
ggplot2::aes(prop_reforma, forcats::fct_rev(info_camara_num)) +
ggplot2::geom_col(fill = viridis::viridis(1, 1, .2, .8)) +
ggplot2::facet_wrap(~info_assunto_pai, ncol = 3, scales = "free_y") +
ggplot2::scale_x_continuous(labels = scales::percent) +
ggplot2::theme_bw(12) +
ggplot2::labs(
x = "Taxa de reforma",
y = "Câmara",
title = "Taxas de reforma por câmara",
subtitle = "Considerando três áreas do direito",
caption = "* Casos sem decisão de mérito foram desconsiderados"
)