Apresentação 5: Inovação: Pesquisa Aplicada de Impacto numa Escola de Direito

Comentarista: Renato Rocha (EMAp-Escola de Matemática Aplicada)

Apresentação 9: Um exemplo de interdisciplinaridade para maximização do impacto social da pesquisa: tecnologia aplicada à pesquisa com fontes primárias

Comentarista: Luciana Gross Cunha (Direito SP- Escola de Direito de São Paulo)

Nota fiscal eletrônica reduz custos para o contribuinte?

O presente trabalho tem por objetivo investigar se a adoção de documentos eletrônicos, uma realidade cuja obrigatoriedade é crescente no Brasil, é acompanhada por uma redução nos custos de conformidade das empresas. O autor buscou o referencial teórico em várias áreas do conhecimento: no Direito Tributário e no Direito Civil, na Matemática Aplicada, na Tecnologia da Informação e, por fim, na Contabilidade. Do Direito Civil vieram os conceitos de documento, que juntamente com conceitos de Matemática e de Teoria da Informação permitem construir a noção de Documento Eletrônico. Do Direito Tributário vieram as noções relativas aos tributos no ordenamento brasileiro, e as suas obrigações associadas (principal e acessórias). Da Contabilidade buscaram-se as definições de custos de conformidade e de transação, de forma que se pudesse avaliar quanto custa para uma empresa ser conforme com as obrigações tributárias acessórias brasileiras, especialmente no que tange ao uso de documentos fiscais eletrônicos. O estudo foi circunscrito na Nota Fiscal Eletrônica, que no Brasil deve ser utilizada em operações de circulação de mercadorias em substituição à Nota Fiscal Modelo 1 ou 1-A, documento tradicional que existe há décadas no Brasil. Buscaram-se informações quantitativas com empresas brasileiras, e a conclusão final é que existem evidências que justificam a afirmação de que o uso de documentos eletrônicos é mais barato que o uso de documentos em papel, mediante a comparação entre os custos de transação associados com a Nota Fiscal Modelo 1 ou 1-A e com a Nota Fiscal Eletrônica.

Nova classe média: um estudo empírico sobre os enquadramentos da mídia

Em agosto de 2012, o economista-chefe do Centro de Políticas Sociais da Fundação Getulio Vargas (FGV), Marcelo Neri, foi nomeado presidente do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). Em março do mesmo ano, ainda pela FGV, Neri lançara o livro A Nova Classe Média: o lado brilhante da base da pirâmide, que retoma a série de estudos sobre a nova classe média que vinha realizando pela Fundação desde 2008. O presente trabalho analisa mudanças no enquadramento das notícias do jornal O Globo relativas à nova classe média nos períodos em que Marcelo Neri atuou na FGV e, posteriormente, no governo federal, por meio de uma Análise de Enquadramento Textualmente Orientada – método crítico de análise dos enquadramentos da mídia cujo intuito é auxiliar na percepção e mensuração de mudanças nos vieses noticiosos em função de variáveis políticas. Tal metodologia alia a análise linguística de grandes volumes de texto à teoria social do discurso, e foi desenvolvida em parceria com a Escola de Matemática Aplicada (EMAp/FGV), tendo como base ferramentas computacionais de Linguística de Corpus e Processamento de Linguagem Natural (PLN).

1º Painel - Impacto Social das Pesquisas Aplicadas

Moderador: Thomaz Wood

A Numerical method for the semilinear stochastic transport equation

Trabalho apresentado no XXXV CNMAC, Natal-RN, 2014.

Computer simulation of the stochastic transport equation

Trabalho apresentado no 37th Conference on Stochastic Processes and their Applications - July 28 - August 01, 2014 -Universidad de Buenos Aires

A Higher order and stable method for the numerical integration of Random Differential Equations

Trabalho apresentado no Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria, 18 a 21 de novembro de 2014, Caldas Novas - Goiás

Numerical integration of coupled stochastic oscillators driven by Random Forces

Trabalho apresentado no International Conference on Scientific Computation And Differential Equations 2015

On the construction of explicit exponential based schemes for Stiff SDEs

Trabalho apresentado Numerical Solution of Differential and Differential-Algebraic Equations (NUMDIFF-14), Halle, 7-11 Sep 2015

Fundamentos em processamento de linguagem natural: uma proposta para extração de bigramas

É senso comum que o texto escrito é uma importante forma de registrar as informações e que atualmente grande parte desse conteúdo informacional está disponível em meio digital. Entretanto, de maneira geral, os computadores lidam com o texto como sendo uma cadeia de caracteres que não têm nenhum significado. A área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) vem se empenhando em extrair significados do texto. Nesse sentido este trabalho apresenta uma revisão desse tema e propõe um método automatizado que utiliza uma heurística determinística denominada Heudet que visa extrair bigramas do texto. A meta é extrair o significado do texto através de um conjunto de expressões multipalavras identificadas. Os resultados obtidos foram melhores se comparados com aqueles que utilizam-se das técnicas de medidas de associação estatística obtidas pelo software Ngram Statistics Package (NSP).

Information mining and visualization of data from the Brazilian Supreme Court (STF): a case study

EMAp - Escola de Matemática Aplicada

O projeto Media Cloud Brasil: uma análise do tratamento de informações em ambientes de big data

EMAp - Escola de Matemática Aplicada

Portal semântico do CPDOC

EMAp - Escola de Matemática Aplicada

The consumer litigation industry: chasing dragon kings in lawyer-client networks

The community of lawyers and their clients form a scale-free bipartite network that develops naturally as the outcome of the recommendation process through which lawyers form their client base. This process is an example of preferential attachment where lawyers with more clients are more likely to be recommended to new clients. Consumer litigation is an important market for lawyers. In large consumer societies, there always a signi cant amount of consumption disputes that escalate to court. In this paper we analyze a dataset of thousands of lawsuits, reconstructing the lawyer-client network embedded in the data. Analyzing the degree distribution of this network we noticed that it follows that of a scale-free network built by preferential attachment, but for a few lawyers with much larger client base than could be expected by preferential attachment. Incidentally, most of these also gured on a list put together by the judiciary of Lawyers which openly advertised the bene ts of consumer litigation. According to the code of ethics of their profession, lawyers should not stimulate clients into litigation, but it is not strictly illegal. From a network formation point of view, this stimulation can be seen as a separate growth mechanism than preferential attachment alone. In this paper we nd that this composite growth can be detected by a simple statistical test, as simulations show that lawyers which use both mechanisms quickly become the \Dragon-Kings" of the distribution of the number of clients per lawyer.