Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal, 02 de Outubro de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DIREITO - PPGD (16.23)
Código: PPGD0110
Nome: LEGAL ANALYTICS E JURIMETRIA
Carga Horária Teórica: 60 h.
Carga Horária Prática: 0 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: Inteligência artificial e Direito. Algoritmos e desigualdades. Determinismo e revolução estatística. Incerteza e risco no direito. Análise empírica do fenômeno jurídico. Jurimetria como paradigma de pesquisa. Data-driven design.
Referências: AMERICAN BAR ASSOCIATION. Econometrics: Legal, Practical, and Technical Issues. 2.ed. ABA Press, 2014 ASHLEY, K. D. Artificial Intelligence and Legal Analytics: New Tools for Law Practice in the Digital Age. Cambridge: Cambridge University Press, 2017. BAADE, H. Jurimetrics. New York: Basic Books, 1963. EISENBERG, T. Why do empirical legal scholarship? San Diego Law Review, (41), 2004. FINKELSTEIN, M. O.; LEVIN, B. Statistics for Social Science and Public Policy: Statistics for lawyers. 3. ed. New York: Springer, 2015. HEISE, M. The past, present, and future of empirical legal scholarship: judicial decision making and the new empiricism. University of Illinois Law Review. (4), 2002. KADANE, J. B. Statistics in the Law. New York: Oxford University Press, 2008. KENNEDY, P. A guide to econometrics. 6. ed. Cambridge: Wiley-Blackwell, 2008. LlEWELLYN, K. The bramble bush lectures: the classic lectures on the Law and Law Schools. Oxford: Oxford University Press, 2008. LOEVINGER, L. Jurimetrics: science and prediction in the field of law. Minnesota Law Review, (46), 1961. MITCHELL, G. Empirical legal scholarship as scientific dialogue. North Carolina Law Review, (83), 2004. MORRISON, R. Data-driven organization design: Sustaining the competitive edge through organizational analytics. London: Kogan Page, 2015. NUNES, M. G. Jurimetria: como a estatística pode reinventar o direito. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2016. O’NEIL, C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown Publishing, 2016. PAULINO, C.D.; SINGER, J.M. Análise de dados categorizados. São Paulo: Edgard Blucher, 2006. ROTTENBURG, R.; MERRY, S. E.; PARK, S; MUGLER, J. (Eds.). The World of Indicators: The Making of Governmental Knowledge through Quantification. Cambridge: Cambridge University Press, 2015. SCHUMAN, M. C.; MERTZ, E. Toward a new legal empiricism: empirical legal studies and new legal realism. Annual Review of Law and Social Science, (6), 2010. THE WHITE HOUSE. Launching the Data-Driven Justice Initiative: Disrupting the Cycle of Incarceration. Washington: The White House, 2016. Disponível em: <https://obamawhitehouse.archives.gov/the-press-office/2016/06/30/fact-sheetlaunching- data-driven-justice-initiative-disrupting-cycle> WALTERS, E.J. Data Analytics for Law Firms: Using Data for Smarter Legal Services. In: WALTERS, E. J. Data-Driven Law: Data Analytics and the New Legal Services. Boca Raton, CRC Press, 2019. ZEISEL, H; KAYE, D. Prove it with figures: empirical methods in law and litigation. New York: Springer, 1997.

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