Desenvolvimento de Modelos Preditivos e Explicáveis a partir de Decisões Judiciais

Abstract

O presente relatório apresenta as atividades desenvolvidas na iniciação científica (IC) vinculado ao Projeto Concil-IA, iniciativa interdisciplinar coordenada pelo grupo de pesquisa Governo Eletrônico, Inclusão Digital e Sociedade do Conhecimento da Universidade Federal de Santa Catarina (EGOV/UFSC), em parceria com o Juizado Especial Cível (JEC) da instituição. O projeto tem como objetivo a criação de um sistema de resolução de disputas online (ODR) baseado em Inteligência Artificial, voltado à conciliação de conflitos consumeristas. No contexto do projeto, o aluno foi responsável pela frente C e D, que consistiu em desenvolver o modelo preditivo e aplicar técnicas de explicabilidade ao seus resultados. As atividades foram conduzidas com base em metodologia específica, utilizando bibliotecas Python, como Scikit-learn, e a técnica SHapley Additive exPlanations (SHAP). Esse processo resultou em um modelo de regressão explicável, capaz de prever o valor da indenização por dano moral e de indicar os principais fatores associados à predição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade técnica da abordagem proposta e contribuem para o avanço das demais frentes do projeto. Por fim, o relatório apresenta os desafios e limitações enfrentados ao longo da execução e aponta caminhos para a continuidade dos trabalhos.