USO DE MACHINE LEARNING PARA A ANÁLISE DE PROJETOS LEGISLATIVOS DE DESENVOLVIMENTO REGIONAL: O CASO DA ZONA FRANCA DE MANAUS
DOI :
https://doi.org/10.48075/igepec.v26i2.28611Résumé
Este artigo tem como objetivo principal analisar o risco de projetos de lei para o modelo Zona Franca de Manaus (ZFM) serem transformados em norma jurídica, com o uso de Machine Learning. Trata-se de uma pesquisa com análise estruturada sobre os dados abertos da Câmara dos Deputados Federais, no período de 2011-2018, com aplicação de modelo de regressão logística. Quanto à análise dos projetos com temas pertinentes ao desenvolvimento regional da ZFM, ficou demonstrado que, apesar de serem temas importantes, as atividades do polo e, na maioria, estarem na agenda do executivo para o ano, eles não recebem a atenção de grupos e atores que podem representar influência para a sua efetivação até o momento. A única exceção é o projeto de isenção de IPI bicicletas comuns e elétricas que pelo modelo apresentou uma maior chance estatística de ser aprovado, o que pode levar uma grande perda de competitividade da Zona Franca de Manaus.
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