A deep learning framework for contingent liabilities risk management : predicting Brazilian labor court decisions

Estimar o resultado de um processo em litígio é crucial para muitas organizações. Uma aplicação específica são os "Passivos Contingenciais", que se referem a passivos que podem ou não ocorrer dependendo do resultado de um processo judicial em litígio. A metodologia tradicional para estimar essa probabilidade baseia-se na opinião de um advogado quem determina a possibilidade de um processo judicial ser perdido a partir de uma avaliação quantitativa. Esta tese apresenta a um modelo matemático baseado numa arquitetura de Deep Learning cujo objetivo é estimar a probabilidade de ganho ou perda de um processo de litígio, principalmente para ser utilizada na estimação de Passivos Contingenciais. A arquitetura, diferentemente do método tradicional, oferece um maior grau de confiança ao prever o resultado de um processo legal em termos de probabilidade e com um tempo de processamento de segundos. Além do resultado primário, a arquitetura estima uma amostra dos casos mais semelhantes ao processo estimado, que servem de apoio para a realização de estratégias de litígio. Nossa arquitetura foi testada em duas bases de dados de processos legais: (1) o Tribunal Europeu de Direitos Humanos (ECHR) e (2) o 4º Tribunal Regional do Trabalho brasileiro (4TRT). Ela estimou de acordo com nosso conhecimento, o melhor desempenho já publicado (precisão = 0,906) na base de dados da ECHR, uma coleção amplamente utilizada de processos legais, e é o primeiro trabalho a aplicar essa metodologia em um tribunal de trabalho brasileiro. Os resultados mostram que a arquitetura é uma alternativa adequada a ser utilizada contra o método tradicional de estimação do desfecho de um processo em litígio realizado por advogados. Finalmente, validamos nossos resultados com especialistas que confirmaram as possibilidades promissoras da arquitetura. Assim, nos incentivamos os académicos a continuar desenvolvendo pesquisas sobre modelagem matemática na área jurídica, pois é um tema emergente com um futuro promissor e aos usuários a utilizar ferramentas baseadas como a desenvolvida em nosso trabalho, pois fornecem vantagens substanciais em termos de precisão e velocidade sobre os métodos convencionais.Estimating the likely outcome of a litigation process is crucial for many organizations. A specific application is the “Contingents Liabilities,” which refers to liabilities that may or may not occur depending on the result of a pending litigation process (lawsuit). The traditional methodology for estimating this likelihood is based on the opinion from the lawyer’s experience which is based on a qualitative appreciation. This dissertation presents a mathematical modeling framework based on a Deep Learning architecture that estimates the probability outcome of a litigation process (accepted & not accepted) with a particular use on Contingent Liabilities. The framework offers a degree of confidence by describing how likely an event will occur in terms of probability and provides results in seconds. Besides the primary outcome, it offers a sample of the most similar cases to the estimated lawsuit that serve as support to perform litigation strategies. We tested our framework in two litigation process databases from: (1) the European Court of Human Rights (ECHR) and (2) the Brazilian 4th regional labor court. Our framework achieved to our knowledge the best-published performance (precision = 0.906) on the ECHR database, a widely used collection of litigation processes, and it is the first to be applied in a Brazilian labor court. Results show that the framework is a suitable alternative to be used against the traditional method of estimating the verdict outcome from a pending litigation performed by lawyers. Finally, we validated our results with experts who confirmed the promising possibilities of the framework. We encourage academics to continue developing research on mathematical modeling in the legal area as it is an emerging topic with a promising future and practitioners to use tools based as the proposed, as they provides substantial advantages in terms of accuracy and speed over conventional methods

The management of COVID-19 cases through telemedicine in Brazil

In Dec 2020 Brazil became one of the worldwide epicenters of the COVID-19 pandemic with more than 7.2M reported cases. Brazil has a large territory with unequal distribution of healthcare resources including physicians. Resource limitation has been one of the main factors hampering Brazil’s response to the COVID-19 crisis. Telemedicine has been an effective approach for COVID-19 management as it allows to reduce the risk of cross-contamination and provides support to remote rural locations. Here we present the analyses of teleconsultations from a countrywide telemedicine service (Telessa´udeRS-UFRGS, TRS), that provides physician-to-physician remote support during the COVID-19 pandemic in Brazil. We performed a descriptive analysis of the teleconsultation incoming calls and a text analysis from the call transcripts. Our findings indicate that TRS teleconsultations in Brazil experienced an exponential increment of 802.% during a period of 6 days, after the first death due to COVID-19 was reported. However, the number of teleconsultations cases decreased over time, despite the number of reported COVID-19 cases continuously increasing. The results also showed that physicians in low-income municipalities, based on GDP per capita, are less likely to consult the telemedicine service despite facing higher rates of COVID-19 cases. The text analysis of call transcripts from medical teleconsultations showed that the main concern of physicians were “asymptomatic” patients. We suggest an immediate reinforcement of telehealth services in the regions of lower income as a strategy to support COVID-19 management.Telemedicin

A influência dos valores humanos na satisfação do consumidor quando da ocorrência de uma surpresa positiva

A surpresa positiva tem sido citada como um elemento responsável pelos altos níveis da satisfação do consumidor. O objetivo do presente trabalho foi estudar a influência dos valores humanos com a satisfação do consumidor quando da ocorrência de uma surpresa positiva. Para esse fim, foi efetuada uma survey aleatória online via a plataforma de Amazon Mechanichal Turk. A partir disso, foram mensurados os construtos conceituais surpresa, satisfação do consumidor e a tipologia de valores humanos de Schwartz. Uma vez coletados os resultados, passou-se a analisar as relações lineares através do método de Equações Estruturais não Paramétricas. A primeira relação analisada foi entre os valores humanos e a surpresa positiva, resultando estatisticamente significantes os valores benevolência, estimulação e poder. A segunda relação foi entre os valores humanos com a satisfação, sendo significativos os valores autodeterminação, benevolência, tradição, e negativamente o hedonismo. Por último, foram verificadas as interações entre a surpresa positiva e valores humanos na satisfação do consumidor, resultando significante positivamente o valor hedonismo.Surprise has been referred as one of the main elements of consumer delight satisfaction. The purpose of the present work was to study the influence of individual’s human values on consumer´s satisfaction when a positive surprise occurs. An online survey through Amazon´s Mechanical Turk was conducted in order to measure a possible relationship between surprise, satisfaction, and Schwartz’s human values constructs. Statistical linear analyses with a non-parametric Structural Equation Modelling procedure were performed. Three relationships among the constructs were analysed. The first one was between human values and positive surprise; the values that showed significance were benevolence, stimulation, and power. The second relationship analysed were between values and satisfaction; the values that show statistical significance were achievement, benevolence, tradition and negatively hedonism. Moreover, a third analysis was conducted to check possible interactions between positive surprise and human values into satisfaction. Results displayed hedonism as a human value with statistical significance

A influência dos valores humanos na satisfação do consumidor quando da ocorrência de uma surpresa positiva

A surpresa positiva tem sido citada como um elemento responsável pelos altos níveis da satisfação do consumidor. O objetivo do presente trabalho foi estudar a influência dos valores humanos com a satisfação do consumidor quando da ocorrência de uma surpresa positiva. Para esse fim, foi efetuada uma survey aleatória online via a plataforma de Amazon Mechanichal Turk. A partir disso, foram mensurados os construtos conceituais surpresa, satisfação do consumidor e a tipologia de valores humanos de Schwartz. Uma vez coletados os resultados, passou-se a analisar as relações lineares através do método de Equações Estruturais não Paramétricas. A primeira relação analisada foi entre os valores humanos e a surpresa positiva, resultando estatisticamente significantes os valores benevolência, estimulação e poder. A segunda relação foi entre os valores humanos com a satisfação, sendo significativos os valores autodeterminação, benevolência, tradição, e negativamente o hedonismo. Por último, foram verificadas as interações entre a surpresa positiva e valores humanos na satisfação do consumidor, resultando significante positivamente o valor hedonismo.Surprise has been referred as one of the main elements of consumer delight satisfaction. The purpose of the present work was to study the influence of individual’s human values on consumer´s satisfaction when a positive surprise occurs. An online survey through Amazon´s Mechanical Turk was conducted in order to measure a possible relationship between surprise, satisfaction, and Schwartz’s human values constructs. Statistical linear analyses with a non-parametric Structural Equation Modelling procedure were performed. Three relationships among the constructs were analysed. The first one was between human values and positive surprise; the values that showed significance were benevolence, stimulation, and power. The second relationship analysed were between values and satisfaction; the values that show statistical significance were achievement, benevolence, tradition and negatively hedonism. Moreover, a third analysis was conducted to check possible interactions between positive surprise and human values into satisfaction. Results displayed hedonism as a human value with statistical significance

Collaborative consumption : economics, fad or revolution?

A forma como as pessoas se comunicam, interagem e se relacionam vem mudando ao longo dos anos. Nesse contexto, surge o cconsumo colaborativo como alternativa às relações de marcado tradicionais. O presente artigo teve como intuito explorar quais os significados e as motivações relacionados a esse modelo de consumo. Para tanto, utilizando um viés interpretativista, foram realizadas 23 entrevistas em profundidade com usuários e empreendedores ligados ao movimento. A partir desses discursos, foi possivel identificar cinco categorias: o consumo colaborativo como modo de compartilhamento, garimpo, experiência, resistência ao consumo/não consumo/anticonsumo e baseado nas relações de confiança.The way how people communicate, interact and relate to each other has been changing over the years. In this context collaborative consumption arises as an alternative to the traditional market exchanges. The article presented intends to explore what are the meanings and motivations related to this model consumption. There were applied 23 in-depth interviews with users and entrepreneurs related to the movement using an interpretative bias tool. From the results 5 categories have been identified: collaborative consumptions as way of collaborating, experience, unpredictable findings, resistance to consumption/ non-consumption/anti consumption and trust relations

Collaborative consumption : economics, fad or revolution?

A forma como as pessoas se comunicam, interagem e se relacionam vem mudando ao longo dos anos. Nesse contexto, surge o cconsumo colaborativo como alternativa às relações de marcado tradicionais. O presente artigo teve como intuito explorar quais os significados e as motivações relacionados a esse modelo de consumo. Para tanto, utilizando um viés interpretativista, foram realizadas 23 entrevistas em profundidade com usuários e empreendedores ligados ao movimento. A partir desses discursos, foi possivel identificar cinco categorias: o consumo colaborativo como modo de compartilhamento, garimpo, experiência, resistência ao consumo/não consumo/anticonsumo e baseado nas relações de confiança.The way how people communicate, interact and relate to each other has been changing over the years. In this context collaborative consumption arises as an alternative to the traditional market exchanges. The article presented intends to explore what are the meanings and motivations related to this model consumption. There were applied 23 in-depth interviews with users and entrepreneurs related to the movement using an interpretative bias tool. From the results 5 categories have been identified: collaborative consumptions as way of collaborating, experience, unpredictable findings, resistance to consumption/ non-consumption/anti consumption and trust relations