Aluno da UFRN cria ferramenta para monitorar deputados


O aluno do curso de Estatística da UFRN, Rayland Matos Magalhães, criou uma ferramenta para auxiliar o cidadão a monitorar os gastos dos deputados de uma forma descomplicada: basta digitar o nome do deputado federal na tela de pesquisa e logo em seguida o sistema vai disponibilizar o total de gastos e reembolsos demandados pelo parlamentar. Além disso, um gráfico apresenta os dez tipos de gastos mais frequentes, em que tipo de empresa o deputado pede mais reembolso, o tipo de serviço contratado e os fornecedores.

Esses e outros dados já são disponibilizados pela Câmara Federal através da Lei de Acesso à Informação, mas nem sempre são compreensíveis para pesquisa ou simples de submeter a análises comparativas. Com a ferramenta desenvolvida no laboratório do Centro de Ciências Exatas e da Terra (CCET) e acessível neste link, o eleitor pode facilmente conferir o quanto o seu representante custa mensalmente e até julgar se ele está gastando o dinheiro público de maneira adequada.

A ferramenta traz as cotas parlamentares do ano de 2009 até hoje. São mais de três milhões de registros que podem ser acessados através de computador ou smartphone. Para o inventor da ferramenta, a informação é um poderoso meio de acompanhamento e investigação de possíveis desvios de verba. “Eu, por exemplo, não votaria em um deputado que seguidamente paga milhares de reais em combustíveis e lubrificantes no mesmo posto ou que gasta um percentual exorbitante com divulgação em uma agência de publicidade da família ou de amigos. Isto pode facilmente ser monitorado pela ferramenta”, explica Rayland.

O projeto tem como orientador o professor do curso de Estatística, Marcus Nunes, que utilizou como base um módulo escrito em python (Python Software Foundation, 2017) para criar um pacote em R (R Core Team, 2018) com os dados compactados referentes aos pedidos de reembolsos dos deputados federais, com a intenção de difundir estas informações. O próximo passo da plataforma, que continua em desenvolvimento, é utilizar ferramentas de machine learning para detectar possíveis fraudes nos pedidos de reembolso dos parlamentares.

Assessoria