Esse trabalho contribui para o desenvolvimento da jurimetria, uma disciplina do direito que utiliza a estatística na elucidação de fenômenos jurídicos. Motivados pela flexibilidade e facilidade de interpretação, desenvolvemos um diagrama de influência aplicado a uma base de dados de processos cíveis. A base utilizada foi obtida diretamente da web, utilizando-se técnicas de raspagem de dados e análise de textos. Tanto a extração dos dados quanto a modelagem foram incorporados em pacotes do R, possibilitando novas pesquisas com diferentes diagramas e bases de dados. Nosso modelo final foi utilizado para predizer as decisões dos processos de acordo com diferentes níveis de informação, com resultados equivalentes a modelos de florestas aleatórias. O modelo também foi utilizado para decidir se valeria mais à pena entrar com um processo na Justiça Comum ou nos Juizados Especiais Cíveis, considerando diferentes cenários de conflitos com empresas.

This work makes some contribution to jurimetrics, a field of study which uses statistics to elucidade legal phenomena. We develop an flexible and easy to interpret influence diagram applied to civil justice litigation. All our data were obtained on the web, through web scraping and text mining techniques. We also develop some R packages to get data into R and model hybrid Bayesian networks with missing data using Bayesian framework. Our final model was compared against random forests model, giving similar predictive power. Finally, we use decision theory to decide whether it would be better to litigate on small claims justice or standard courts, considering several reality based contexts.