Aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina e PLN para extração de variáveis relevantes para a predição de feminicídio

Abstract

O feminicídio é um fenômeno estrutural agravado por desigualdades de gênero e falhas nas políticas de prevenção. No Brasil, são raros os estudos que utilizam dados jurídicos associados a técnicas de Inteligência Artificial (IA) para fins de predição de risco. Este projeto propôs a aplicação de técnicas de IA, especialmente o Processamento de Linguagem Natural (PLN), por meio de Grandes Modelos de Linguagem, e o Aprendizado de Máquina (AM), para extrair variáveis numéricas de decisões judiciais relacionadas a casos de feminicídio no estado de São Paulo e treinar modelos capazes de prever este crime. Como principal contribuição, buscou-se oferecer uma primeira versão de um modelo sensível ao contexto da violência de gênero, capaz de identificar padrões e subsidiar políticas públicas mais eficazes na prevenção do feminicídio no futuro.

Femicide is a structural phenomenon exacerbated by gender inequalities and shortcomings in prevention policies. In Brazil, studies that use legal data combined with Artificial Intelligence (AI) techniques for risk prediction remain scarce. This project proposes the application of AI methods, particularly Natural Language Processing (NLP) using Large Language Models, and Machine Learning (ML) to extract numerical variables from judicial decisions related to Femicide cases in the state of São Paulo and to train models capable of predicting this crime. As its main contribution, the study aims to offer a first version of a model sensitive to the context of gender-based violence, capable of identifying patterns and supporting more effective public policies for the prevention of femicide in the future.