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Nessa eleição municipal muitos temas foram quentes: antipolíticos, antipetismo, diminuição do tempo de campanha, reduçao dos gastos de campanha e por ai vai... Aqui será abordado um pouco sobre abstenções eleitorais que é um tema que sempre está na pauta a cada eleição. Pois, há quem diga que o eleitor fica menos interessado por política a cada eleição. Será isso um fato ou apenas mais um mito dos não números?
Por que os eleitores não vão as urnas escolher um candidato, votar em branco ou até mesmo anular o voto? há quem advogue que esta não presença seja devido aos baixos incentivos, uma vez que seu voto é infinitesimal e há um crescente desgosto pela política. No entanto, há uma possível explicação mais simples e para uma parte significante do total abstenção, que é a simples desatualização do casdastro do Tribunal Superior Eleitoral (TSE). E sem dúvida é um tema que não se completa nesses dois eixos, há pesquisadores que investigam por exemplo o efeito da abstenção sobre o resultado eleitoral. Mas, aqui só serão apresentadas algumas evidências sobre a ocorrência do fenômeno da abstenção eleitoral.
O primeiro ponto é: a abstenção eleitoral vem aumentando desenfreadamente? No gráfico abaixo é presentada a taxa de abstenção para as eleições 2004, 2008 e 2012, não apresento 2016 para padronizar o resultado exibido, pois, mais adiante vou mostrar outros dados que não estão ainda disponíveis para eleição 2016.
O que podemos observar é que a asbtenção média nas três eleições municipais não passa de 20% em nenhum estado. Alagoas (AL) e Sergipe (SE) são os estados que apresentam uma redução da abstenção eleitoral para abaixo de 10%, quase a metade do que vinha sendo antes. Esse resultado possivelmente está relacionado ao recadastro biométrico feito pelos Tribunais Regionais Eleitorais (TREs), como já mostrado com excelência pelo amigo Fernando Meireles para o caso do Rio Grande do Sul (RS). Nos demais estados para essas eleições parece não apresentar grande variação.
O gráfico abaixo mostra a % de eleitores que justificaram o voto fora do seu estado de origem, ou melhor, fora do estado onde está registrado seu domicílio eleitoral.
Um ponto a ser observado é que em média pelo menos 20% dos eleitores estão fora do estado do seu domicício eleitoral no dia da eleição. É plausível pensar que esses eleitores já não residam mais nesses estados, embora possa ser argumentado que parte desses eleitores apenas viajaram para usufluir do feriado. No entanto, se for assim, devemos detectar nessa semana da eleição um arquecimento no mercado, e em especial no setor de serviços. Porém é pouco plausível, ao menos, para norte e nordeste, que são as regiões mais pobres do país e de onde emanda parte significativa do fluxo migratório no país, pois são em estados dessas regiões que a porcentagem de eleitores que justificaram o voto em outros estados beira a 80%.
O gráfico abaixo mostra a porcentagem do total de justificativa em relação ao total de abstenções por estado.
Como podemos observar, próximo de 40% na média das abstenções são de pessoas que justificaram o voto, ou seja, estavam fora do domicílio eleitoral. O que pode dificultar para o eleitor o comparecimento em seu domicílio eleitoral, principalmente aos que estão distante dentro de um mesmo estado ou até mesmo fora dele.
O gráfico seguinte sumariza a porcentagem de eleitores que justificaram o voto fora do estado do domicílio eleitoral em relação ao total de abstenções por estado.
Essa medida do gráfico acima se assemelha do gráfico 2, no entanto, essa é mais precisao em relação a abstenção. E como podemos observar, são nos estados do nordeste que a porcentagem média de pessoas que justificaram o voto e estavam se asbtendo por está fora do estado onde fica o seu domícilio eleitoral.
De um modo geral os dados apresentados aqui nos diz que devemos tomar cuidado ao afirmar que a abstenção está aumentando desenfreadamente. E também tomar cuidado sobre quais os motivos do aumento da taxa de abstenção, pode ser que os eleitores só não tenham incentivos para mudar de domicílio eleitoral. Claro que aqui foi feito apenas um exercício descritivo, é necessário avança em um modelo robusto de análise, mas vamos esperar os dados de justificativa eleitoral de 2016.
Os dados usados aqui foram coletado do site do TSE parte deles com auxilio do pacote electionsBR para R.
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tempo gasto pelo Judiciário para condenar um réu por improbidade administrativa.
Como a ciência pode analisar casos de improbidade e corrupção sem virar investigador de policial? Pois, esse é um fenômeno em que os participantes tendem a esconder a sua ação. Uma vez que essa ação está propensa a punição do império da lei. Aqui apresento um caminho para coletar informações sobre parte desse fenômeno, informações sobre os condenados pelo ato de improbidade administrativa.
O material aqui disponibilizado é fruto do processo de construção da dissertação de mestrado em Sociologia pelo Programa de Pós-Graduação em Sociologia da Universidade Federal de Alagoas. A dissertação foi defendida em 15 de dezembro de 2014, com titulo: IMPROBIDADE ADMINISTRATIVA NO BRASIL: UMA ANÁLISE DE OUTPUT.
Ao abordar sobre condenações de improbidade administrativa, logo vem a cabeça duas pergunta:
(1) Quanto tempo gasta o judiciário pra condenar um réu por improbidade administrativa no Brasil?
(2) Em qual Unidade Federativa a tramitação é mais célere?
Nesse ponto surge mais duas perguntas:
(1) Existe essa informação disponível aos cidadãos?
(2) Existindo, como coletar estas informações?
Nesse sentido o caminho mas adequado é responder primeiro as duas ultimas perguntas. Em 2004 foi feita um reforma do Judiciário, e com ela foi criado o Conselho Nacional de Justiça, doravante CNJ, que uma das ações foi promover mais transparência do Judiciário (CNJ). Entre estas ações criou-se o Cadastro Nacional de Condenações Cíveis por improbidade administrativas, http://www.cnj.jus.br/improbidade_adm/consultar_processo.php . Assim, a resposta é positiva para primeira pergunta, tem dados disponíveis.
Quanto segunda pergunta, apesar do CNJ, disponibilizar o cadastro de ímprobos para consulta, não existe nenhum opção para download, o que facilitaria a investigação científica. Como resolver problema? para isso existe duas formas, uma o trabalho manual coletar todas as informações pelo método ctrl (control) - ctrl+c & ctrl+v. Que seria necessário inúmeros dias a depender da quantidade de pessoas coletando informações de duas páginas onde estão dispostas os dados.
Mas nada de desesperos do tipo "não vou conseguir entregar minha dissertação a tempo". A outra solução, é automatizar via criação de algoritmo. Nesse processo surge mais um pergunta, qual linguagem de programação usar? pyton, php, java, C, ou R?
A técnica a se usada para coleta normalmente é chamada de web scraping, que se baseia em coletar todo o conteúdo html disponível, para poder filtrar as informações desejadas. Para aplica a técnica escolhemos a Linguagem R, pois, foi construída para ser uma linguagem da estatística, com seu desenvolvimento, hoje, ela além de ser uma linguagem de analise dados, é um linguagem flexível, assim o R tornou-se uma plataforma de desenvolvimento. Para o nosso projeto usamos os pacotes "XML" e "RCurl", o script está disponível no GitHub.
Bem, criado o autômato, vamos a resposta das duas primeira perguntas. Os dados coletados tem uma série temporal que inicia em 1992 e vai até 2014 e o número de casos coletados foi de 4.925. Nesse conjunto de dados, a média para condenar o réu por improbidade no Brasil foi de 6 anos. No gráfico abaixo, podemos ver a média por Unidade Federativa.
Tocantins é o Estado onde Judiciário condena mais rápido com a média de 4 anos. Bahia é a Unidade Federativa onde o Judiciário é mais lento com a média de 8 anos. Para ver as médias dos outros Estados basta passar o mouse por cima das barras.
Observação: O CNJ fez alteração no repositório de improbidade administrativa, agora, além de conter caso de improbidade, contem casos de inelegibilidade. Então a base hoje, contem punições a réus desde natureza cível até criminal, como exemplo caso de estupro, roubo, trafico de entorpecentes e outros. O script disponível no GitHub coleta tudo o que tem no repositório. A alerta é mais no sentido, de avisar, que ao analisar os dados, deve-se prestar atenção que base terá mais que só casos de improbidade administrativa.