https://doi.org/10.18593/race.29594
Da origem ao desfecho da solicitação: análise de sobrevivência aplicada ao contexto de acesso à informação pública
From the origin to the end of the request: survival analysis applied to the context of access to public information
Vitor Hideo Nasu
E-mail: vnasu@uel.br
Doutor em Controladoria e Contabilidade (FEA/USP)
Endereço para contato: Rod. Celso Garcia Cid, PR-445, Km 380, Depcon, Cesa/UEL – Campus Universitário, Londrina/PR, CEP 86.057-970
https://orcid.org/0000-0002-5176-6634
Breno Gabriel da Silva
E-mail: brenogsilva@usp.br
Doutorando em Estatística e Experimentação Agronômica pela Esalq/USP
Endereço para contato: Av. Pádua Dias, 235 – Agronomia, Piracicaba/SP, CEP 13.418-900
https://orcid.org/0000-0002-8322-9235
Yana Miranda Borges
E-mail: borges.yana@gmail.com
Mestre em Bioestatística pela Universidade Estadual de Maringá (UEM)
Endereço para contato: Av. Sete de Setembro, 1975 – Centro, Manaus/AM, CEP 69.020-120
https://orcid.org/0000-0002-1866-5524
Brian Alvarez Ribeiro de Melo
E-mail: brian.rmelo@gmail.com
Doutor em Estatística pela Universidade de São Paulo (IME/USP)
Endereço para contato: Av. Colombo, 5790, Jd. Universitário, Maringá/PR, CEP 87020-900
https://orcid.org/0000-0002-8217-114X
Artigo recebido em 20 de outubro de 2021 | Aceito em 11 de fevereiro de 2024
RESUMO
Este estudo objetivou analisar o tempo de resposta dos órgãos e entidades públicas aos pedidos de acesso à informação considerando os canais pelos quais são realizados. Os dados foram coletados da plataforma Fala.BR, reunindo, ao todo, 147.201 observações referentes ao período de um ano (segundo semestre de 2020 ao primeiro semestre de 2021). Além das estatísticas descritivas, foi empregada a análise de sobrevivência (AS) em decorrência do seu alinhamento ao objetivo e às características dos dados. Especificamente, foram utilizados o Estimador de Kaplan-Meier e um modelo de regressão log-normal. Como principais resultados, constatou-se que a probabilidade de sobrevivência (probabilidade de um pedido receber resposta) é maior nos primeiros dias, decaindo ao longo do tempo até atingir zero. Foi observado que o tempo mediano de resposta de um pedido feito pela Internet é 45% maior do que quando feito presencialmente. Por outro lado, um pedido feito via WhatsApp tem um tempo de resposta 11% mais rápido do que um feito presencialmente. Isto é, há maior agilidade. Espera-se que o avanço tecnológico dos meios de comunicação colabore com o provimento de respostas mais ágeis com o propósito de atender a lei e as necessidades informacionais dos cidadãos.
Palavras-chave: Acesso à informação, Transparência pública, Tempo de resposta, Meio de comunicação, Análise de sobrevivência.
ABSTRACT
This study aimed to analyze the response time of governmental entities to requests for access to information considering the channels through which they are made. Data were collected from the Fala.BR platform, bringing together, in total, 147,201 observations referring to a period of one year (second semester of 2020 to the first semester of 2021). In addition to descriptive statistics, survival analysis (SA) was used due to its alignment with the objective and data characteristics. Specifically, the Kaplan-Meier Estimator and a log-normal regression model were used. As main results, it was found that the probability of survival (probability of a request receiving a response) is greater in the first days, decreasing over time until reaching zero. It was observed that the median time of an answer for a request requested through the Internet is 1.45 times greater than when made in person. On the other hand, a request made via WhatsApp has a response time that is 11% faster than one made in person. That is, there is greater agility. It is expected that the technological advancement of communication resources collaborates with the provision of more agile responses to meet the law and the informational needs of citizens.
Keywords: Access to information, Public transparency, Response time, Means of communication, Survival analysis.
1 INTRODUÇÃO
O presente estudo tem como objetivo examinar o tempo de resposta dos pedidos de acesso à informação pública considerando o canal pelo qual são realizados. A relevância em se examinar o prazo de fornecimento de resposta às solicitações de acesso à informação reside, basicamente, em dois pontos: (i) na utilidade informacional para o usuário, em que a informação tem perda significativa de utilidade caso não esteja disponível tempestivamente; e (ii) na demonstração de capacidade de atendimento às solicitações pela entidade pública. O prazo de resposta às solicitações pode ser um dos indicadores de eficiência do ente público em relação às atividades que envolvam o cumprimento da Lei de Acesso à Informação ou, de modo geral, no contexto de acesso à informação.
Na literatura sobre transparência de órgãos e entidades públicas (daqui em diante, somente “entidades públicas”), o acesso à informação pelo cidadão é um ponto de destaque. Isto não é de se estranhar, já que o reporte dos atos governamentais é imperativo para o exercício do controle social e da democracia (Silva & Bruni, 2019). Níveis elevados de transparência pública permitem que os cidadãos estejam mais bem informados. Por conseguinte, têm melhores condições de entender como a Administração Pública está gerindo os recursos dos contribuintes, bem como cobrar, mais fortemente, serviços públicos de qualidade e o cumprimento das promessas realizadas pelos políticos em período eleitoral. De posse de informações governamentais, o cidadão também consegue maior engajamento na definição de políticas públicas (Jardim, 2014).
No Brasil, o acesso à informação pública ganhou maior fôlego com a aprovação da Lei 12.527, de 18 de novembro de 2011, também conhecida como Lei de Acesso à Informação (LAI). Paes (2011)diversos países têm feito grandes modificações em suas legislações, na tentativa de proteger o direito de acesso à informação e adequar sua legislação interna às exigências impostas por tratados internacionais. A Lei de Acesso à Informação brasileira (Lei no 12.527, de 2011 explica que, previamente à aprovação da LAI, a legislação brasileira sobre o acesso à informação era dispersa. “As normas sobre acesso estavam inseridas em leis sobre responsabilidade fiscal, preservação do meio ambiente, sobre a questão da guarda de arquivos, entre outras” (Paes, 2011, p. 411)diversos países têm feito grandes modificações em suas legislações, na tentativa de proteger o direito de acesso à informação e adequar sua legislação interna às exigências impostas por tratados internacionais. A Lei de Acesso à Informação brasileira (Lei no 12.527, de 2011. Para corroborar esta visão, é possível encontrar estudos publicados antes da aprovação da LAI que discutem a transparência no setor público a partir da Lei de Responsabilidade Fiscal (LRF) (ex: Slomski et al., 2004). A LAI veio para reunir e reforçar os aspectos acerca do direito de acesso a informações do cidadão e o dever do governo em disponibilizá-las.
Dentro do escopo da transparência pública, uma classificação tradicional encontrada na literatura prévia a divide em transparência ativa e passiva (Michener et al., 2018; Peres et al., 2021; Sasso et al., 2017; Seabra et al., 2013)no período de 2012 a 2017. Com base na literatura sobre determinantes da transparência, foram elaboradas as hipóteses de pesquisa para testar se as características dos solicitantes de informações estavam associadas com os tipos de resposta fornecida pelo governo federal. Os dados foram analisados por meio de estatísticas descritivas e da técnica de Análise de Correspondência Múltipla (ACM. A primeira corresponde ao conjunto de informações prontamente disponibilizado pelas entidades públicas que decorre de obrigatoriedade legal, de divulgação voluntária ou outro motivo (Baldissera et al., 2017; Peres et al., 2021; Sasso et al., 2017)no período de 2012 a 2017. Com base na literatura sobre determinantes da transparência, foram elaboradas as hipóteses de pesquisa para testar se as características dos solicitantes de informações estavam associadas com os tipos de resposta fornecida pelo governo federal. Os dados foram analisados por meio de estatísticas descritivas e da técnica de Análise de Correspondência Múltipla (ACM. E a segunda corresponde a informações que não estão, a princípio, acessíveis aos cidadãos, mas que podem ser obtidas por meio de solicitações específicas (Peres et al., 2021). É nesta forma de transparência que repousa o interesse do presente estudo.
Na visão de Michener et al. (2018), a transparência passiva constitui um “teste mais exigente” para verificar o comprometimento das entidades públicas com o acesso à informação, visto que devem estar preparadas para atender as demandas informacionais dos cidadãos que não são supridas pela transparência ativa. Além da preocupação com a disponibilização da informação em si, é preciso que as entidades públicas respeitem o prazo estipulado pela LAI para prover respostas às solicitações de acesso à informação. Em seu artigo 11, a LAI determina que a entidade pública deve conceder ou autorizar o acesso imediato à informação disponível. Na impossibilidade de autorização ou concessão de acesso imediato, o § 1º do mesmo artigo estabelece que a entidade pública deverá fornecer uma resposta ao solicitante em prazo não superior a 20 dias.
A tecnologia, por meio dos seus variados recursos, permitiu que a divulgação de informações públicas ganhasse maior abrangência e agilidade. No artigo 8º da LAI, define-se que os órgãos e entidades públicas têm o dever de promover a divulgação de suas informações em local de fácil acesso. Complementarmente, o § 2º do mesmo artigo determina que as entidades públicas “deverão utilizar todos os meios e instrumentos legítimos de que dispuserem, sendo obrigatória a divulgação em sítios oficiais da rede mundial de computadores (internet)”. A adoção de tecnologia foi crucial para a transparência ativa, mas também para a passiva, em que os pedidos de acesso à informação puderam ser feitos à distância e com registro eletrônico, conferindo maior agilidade e acurácia a este processo. Os canais de solicitação vêm se ampliando e modernizando. É possível fazer pedidos via WhatsApp, por exemplo. Isto foi, inclusive, crucial durante a pandemia de Covid-19, período no qual o distanciamento social era mandatório.
Estudos prévios proveram valiosos achados concernentes ao prazo de resposta às solicitações de acesso à informação, tais como os de Drehmer e Raupp (2018) e Michener et al. (2018). O presente trabalho diferencia-se dos anteriores ao empregar a análise de sobrevivência (AS), a qual permitiu estimar as curvas de sobrevivência para verificar a probabilidade de resposta a uma solicitação considerando o canal pelo qual foi feita ao longo do tempo.
Além do uso da AS, o presente trabalho contribui ao fornecer evidências específicas sobre o prazo de resposta de cada canal de solicitação, que podem ser úteis aos solicitantes – ao procurarem por respostas mais ágeis – como também às entidades públicas – ao verificarem quais canais precisam de maiores investimentos a fim de oferecer serviços públicos mais rápidos. Em adição, este trabalho representa uma forma de exercício de controle social e observância das práticas das entidades e dos gestores públicos. O monitoramento de prazos de respostas permite verificar se as entidades públicas estão cumprindo os prazos legais estipulados pela LAI. Complementarmente, o presente estudo utiliza um banco de dados de nível nacional (Plataforma Fala.BR), viabilizando a interpretação de um cenário abrangente acerca do acesso à informação. Todavia, ressalta-se que investigações em cenários particulares (ex.: plataformas municipais) também devem ser realizadas e são, portanto, encorajadas.
O restante do artigo está estruturado como segue: na seção 2, consta o referencial que sustenta teoricamente o trabalho; na seção 3, está descrito o percurso metodológico, incluindo as etapas de coleta de dados e as formas de análise; na seção 4, há o reporte e a discussão dos resultados; e na seção 5, são apresentadas as conclusões, implicações, limitações e sugestões para pesquisas futuras.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 TEMPESTIVIDADE INFORMACIONAL
A tempestividade da informação é reconhecidamente uma característica-chave para a sua utilidade em diversas áreas do conhecimento. Na Educação, por exemplo, Gibbs (1999) explica que o feedback (informação) do professor sobre as atividades realizadas pelos alunos precisa ser fornecido tempestivamente para que seja útil aos alunos. Se o feedback for excessivamente demorado, os estudantes podem nem prestar atenção nele uma vez que estarão aprendendo outros conteúdos (Gibbs, 1999). Por este motivo e em certas circunstâncias, a tempestividade do feedback pode ser mais importante do que a sua qualidade (Gibbs, 1999). É melhor que o aluno tenha algum feedback e consiga aproveitá-lo do que ter um feedback de qualidade demorado em que o aluno não irá prestar atenção.
Na Contabilidade, a tempestividade é uma característica de melhoria da informação contábil e é assim definida pela norma do Comitê de Pronunciamentos Contábeis (CPC, 2019):
Tempestividade significa disponibilizar informações aos tomadores de decisões a tempo para que sejam capazes de influenciar suas decisões. De modo geral, quanto mais antiga a informação, menos útil ela é. Contudo, algumas informações podem continuar a ser tempestivas por muito tempo após o final do período de relatório porque, por exemplo, alguns usuários podem precisar identificar e avaliar tendências (CPC, 2019).
Quando a informação contábil é provida inoportunamente, o processo de tomada de decisão de gestores, credores, investidores e outros usuários é prejudicada. A partir destes exemplos, a tempestividade informacional também pode ser discutida dentro do escopo dos estudos sobre o acesso à informação pública. Ao solicitar uma informação (transparência passiva), o cidadão espera tê-la de forma tempestiva para que possa aproveitá-la ao máximo.
O acesso à informação no Brasil é regulamentado pela LAI, a qual determina que a entidade pública deverá disponibilizar ou conceder acesso imediato à informação requerida (exceto em casos de sigilo). O § 1º do artigo 11 da LAI institui que, não sendo possível a disponibilização ou concessão imediata, a entidade pública, em prazo não superior a 20 dias, deverá
I – comunicar a data, local e modo para se realizar a consulta, efetuar a reprodução ou obter a certidão;
II – indicar as razões de fato ou de direito da recusa, total ou parcial, do acesso pretendido; ou
III – comunicar que não possui a informação, indicar, se for do seu conhecimento, o órgão ou a entidade que a detém, ou, ainda, remeter o requerimento a esse órgão ou entidade, cientificando o interessado da remessa de seu pedido de informação.
O § 2º do artigo 11 complementa que o prazo estipulado no § 1º poderá ser prorrogado por mais dez dias mediante justificativa da instituição pública e informado o cidadão. Deste modo, ao entrar com o pedido de acesso à informação, o cidadão deverá ter uma resposta do ente público em até 30 dias (prazo máximo). A LAI ainda determina que o solicitante, em caso de negativa, poderá entrar com recurso em até dez dias a contar da sua ciência. Embora o recurso e os seus aspectos sejam tópicos importantes, o presente trabalho tem foco no prazo do pedido inicial de acesso à informação, cujas etapas estão retratadas na Figura 1.
Passo a passo do pedido de acesso à informação
Fonte: Brasil (2011).
Estudos prévios examinaram o cumprimento dos prazos estipulados em lei para os pedidos de acesso à informação. Em análise do poder executivo de 2013 a 2017, Michener et al. (2018) constataram que o tempo médio de resposta global foi de 18 dias, entretanto, mais de 50% dos pedidos ultrapassaram 30 dias. Mais detalhadamente, os municípios, capitais estaduais e estados investigados tiveram tempo médio de 17,4, 19,8 e 25,4 dias, respectivamente. Considerando a prorrogação, estes prazos estão dentro do estipulado pela LAI, embora Michener et al. (2018) tenham evidenciado, também, que as taxas de resposta são relativamente baixas (municípios: 43,3%; capitais estaduais: 68%; estados 40%) e a taxa de precisão da resposta ainda carece de aprimoramento (municípios: 54,2%; capitais estaduais: 59,6%; estados 31,8%). Com base nestes resultados, percebe-se que a frequência e acurácia das respostas dos entes públicos necessitam de melhorias.
Drehmer e Raupp (2018) investigaram, comparativamente, a transparência passiva dos três poderes no nível estadual (governo, assembleia legislativa e tribunal de justiça). Os resultados indicaram que o tempo médio de resposta às solicitações de acesso à informação foi de 10,5, 4,5 e 10,5 dias para o poder executivo, judiciário e legislativo, respectivamente. Tomando estes resultados isoladamente, considera-se que, em média, a LAI está sendo cumprida. Contudo, é preciso que estes achados sejam analisados combinadamente com outros indicadores. Por exemplo, foi verificado que a taxa de resposta foi de 100%, 56% e 24% para o poder executivo, judiciário e legislativo, respectivamente. E que as respostas foram satisfatórias (taxa de precisão) em somente 68% (executivo), 40% (judiciário) e 16% (legislativo) dos casos. Deste modo, embora o tempo médio de resposta esteja dentro do estabelecido pela LAI, a taxa de resposta e de precisão podem ser melhoradas.
Carvalho et al. (2019) analisaram o uso do Sistema Eletrônico de Serviço de Informações ao Cidadão (e-SIC), que hoje é integrado à plataforma Fala.BR. No primeiro ano de operação do e-SIC (2012/13), foi constatado que o tempo médio de resposta foi de 11,73 dias e no quinto ano de operação (2016/17) foi de 13,31 dias. Estes prazos estão em consonância com o que foi definido em lei ( Lei no 12.527, 2011). Apesar disso, os autores indicaram preocupação com o aumento da proporção do número de pedidos em tramitação que ultrapassou o prazo determinado pela LAI, que passou de menos de 1% no primeiro ano de operação do e-SIC para 5,76% em seu quinto ano de operação.
Os achados da literatura prévia apontam que, embora alguns prazos médios de resposta estejam dentro do que foi estipulado legalmente, ainda há espaço para aprimoramento. O monitoramento do cumprimento dos prazos da LAI por meio de pesquisas acadêmicas chama maior atenção para a responsabilização da Administração Pública, representada principalmente por seus gestores. Estudos desta natureza devem continuar sendo desenvolvidos para evidenciar pontos em que o ente público pode melhorar. Sob o pressuposto de que quanto menor o tempo de resposta, maiores são a utilidade da informação e a eficiência das entidades públicas, encontrar meios de reduzir o tempo de resposta é fundamental e colabora para o exercício do controle social e da democracia, além de encorajar uma participação cívica mais ativa.
2.2 ACESSO À INFORMAÇÃO E CANAIS DE SOLICITAÇÃO
Na busca pela informação pública, um ponto que se destaca é a forma como a solicitação é feita. Isto é, o cidadão precisa avaliar quais são os canais disponíveis para requisitar a informação. Com o avanço tecnológico, os pedidos de acesso à informação passaram a ser realizados, predominantemente, por meio virtual. Carvalho et al. (2019) observaram que, no primeiro ano (2012/13) de operação do e-SIC, 95% dos pedidos eram feitos via Internet. No quinto ano (2016/17), este percentual cresceu para 98,45%.
Ainda que a Internet represente o meio de comunicação mais usual entre cidadão e o ente público, há outras formas de realizar as solicitações, tais como a correspondência física (correio postal) e presencialmente. É importante que estas opções continuem existindo dado que parte da população não tem acesso à – ou não sabe navegar na – Internet (Carvalho et al., 2019). Diversificar os canais de solicitação de acesso à informação proporciona à população uma experiência mais democrática, especialmente porque oportuniza meios de obtenção de informação mais compatíveis com os grupos socioeconomicamente menos favorecidos.
Seabra et al. (2013), em uma análise dos fatores de sucesso do cumprimento da LAI na esfera federal, divide o processo de implantação do acesso à informação nos órgãos e entidades públicas em quatro subprocessos, a saber: “(i) organizar participação; (ii) criar estrutura e canais de acesso à informação em todos os órgãos e entidades; (iii) estabelecer rotinas e fluxo de informações; (iv) institucionalizar cultura de acesso à informação” (s/p). A Figura 2 ilustra este processo.
Processo de implantação do acesso à informação
Fonte: Seabra et al. (2013).
No que se refere ao segundo subprocesso da esquerda para direita, Seabra et al. (2013) considera que é bem implantado quando possibilita aos cidadãos meios acessíveis para solicitar e receber as informações pretendidas. No poder executivo federal, a criação do e-SIC foi um passo significativo para concentrar a recepção dos pedidos de acesso à informação. Mais recentemente, o e-SIC, juntamente com o Sistema Eletrônico de Ouvidoria (e-OUV), foram integrados à plataforma Fala.BR, que passou a oferecer os serviços de acesso à informação e de ouvidoria. A criação de um canal específico parece ajudar a organizar o fluxo informacional.
De acordo com os resultados da pesquisa de Michener et al. (2018), a taxa de resposta dos pedidos de acesso à informação foi maior na presença de sistemas especificamente designados para recepcioná-los. Por meio de modelos de regressão logística, os autores estimaram a probabilidade de o cidadão receber uma resposta em função do tipo de canal da solicitação (canal não designado, canal designado e canal específico de acesso à informação). Foi constatado que, em relação ao canal não designado, a probabilidade de se obter uma resposta é 114% maior ao se entrar com um pedido no canal designado e 258% maior ao fazer um pedido por um canal específico de acesso à informação. Estes achados sustentam que possuir um canal específico para recepcionar os pedidos de acesso à informação colabora para aumentar a taxa de resposta por parte dos entes públicos. Além disso, sugere que os cidadãos devam preferir fazer pedidos via canais especializados, em vez de realizar por outros pouco ou não especializados.
Em pesquisa com 34 Controladorias-Gerais dos Municípios (CGM), Cruz et al. (2016)de caráter exploratório, investiga se a presença de uma Controladoria-Geral na estrutura organizacional dos municípios brasileiros tem surtido efeito quanto à promoção da transparência municipal e ao monitoramento da Lei de Acesso à Informação (LAI constataram que oito municípios possuíam link específico para o cidadão pedir informações (e-SIC ou similar), 20 municípios (59%) possuíam link geral, quatro municípios (12%) ofereciam exclusivamente o e-mail como forma de comunicação e dois municípios (6%) não ofereciam nenhum meio de contato para que o cidadão pudesse solicitar informações. Os autores consideram que
a falta de uniformidade nas formas de solicitação de acesso em cada município também pode vir a se constituir em um elemento inibidor da participação social. O baixo número de e-SICs instituídos ou um canal de fácil acesso podem dificultar o processo de encaminhamento dos pedidos (Cruz et al., 2016, p. 733)de caráter exploratório, investiga se a presença de uma Controladoria-Geral na estrutura organizacional dos municípios brasileiros tem surtido efeito quanto à promoção da transparência municipal e ao monitoramento da Lei de Acesso à Informação (LAI.
Conforme discutido, os canais de solicitação têm papel relevante na promoção de um acesso mais democrático, além de poder influenciar o resultado da requisição da informação. Há, também, evidências de que o formato do sítio eletrônico (ex.: aparência e navegação) está associado à participação cívica (Coleman et al., 2008). Quando desenhados em conformidade com os desejos e as necessidades dos cidadãos, os sítios eletrônicos relacionam-se a atitudes cívicas positivas (Coleman et al., 2008). Tendo em mente esta discussão, é importante que os cidadãos priorizem os canais específicos de acesso à informação, já que a probabilidade de receber uma resposta é maior. Do outro lado, o governo pode encorajar mais a participação cívica ao implantar sítios eletrônicos que sejam amigáveis para o usuário.
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
3.1 DADOS
Para avaliar o tempo de resposta das entidades públicas considerando o canal pelo qual a informação foi solicitada, coletaram-se os dados da plataforma Fala.BR (Controladoria-geral da União, 2021). O download dos dados foi feito no dia nove de julho de 2021. Neste trabalho, o período de análise é constituído pelo segundo semestre de 2020 e o primeiro semestre de 2021. Enfatiza-se que, de 2012 ao primeiro semestre de 2020, a Controladoria-Geral da União (CGU) especificava somente dois canais: Presencial e Internet. A partir do segundo semestre de 2020, os canais passaram a ter mais categorias, incluindo, além de Presencial e Internet, Carta, E-mail, Telefone, WhatsApp e Outros. Em complementação aos canais de solicitação (CNS), o tempo de resposta (TMP) e o tipo de resposta (TPO) da entidade pública foram coletados e estão reportados na Tabela 1.
Variáveis da pesquisa
|
Sigla |
Variável |
Descrição |
Mensuração |
|
CNS |
Canais de solicitação |
Canais pelos quais os pedidos de acesso à informação foram realizados. |
Categorias: (1) Presencial; (2) Internet; (3) Carta; (4) E-mail; (5) Telefone; (6) WhatsApp; (7) Outros. |
|
TMP |
Tempo de resposta |
O tempo transcorrido da data do pedido de acesso à informação à data do fornecimento da resposta pela entidade pública. |
Em dias. |
|
TPO |
Tipo de resposta |
O tipo de resposta da entidade pública ao pedido de acesso à informação. |
Categorias: (1) Acesso Concedido; (2) Acesso Negado; (3) Acesso Parcialmente Concedido; (4) Informação Inexistente; (5) Não se trata de solicitação de informação; (6) Órgão Não Tem Competência; (7) Pergunta Duplicada/Repetida; (8) Em tramitação. |
A variável TMP representa a diferença temporal entre a data do pedido de acesso à informação e a data em que a entidade pública respondeu à solicitação. A TMP foi mensurada em dias. A variável TPO representa o tipo de resposta dado pela entidade pública às solicitações de acesso à informação.
3.2 FORMA DE ANÁLISE
Após a coleta dos dados, selecionou-se a estratégia de análise. Considerando o objetivo da pesquisa e a natureza dos dados, foi escolhida a análise de sobrevivência (AS). Na AS, “a variável resposta é o tempo até a ocorrência do evento de interesse” (Colosimo & Giolo, 2006, p. 1), também conhecida como tempo de falha. No caso, a variável resposta é a TMP, que representa o tempo transcorrido da data do pedido de acesso à informação à data do fornecimento de uma resposta pela entidade pública. Adicionalmente, Colosimo e Giolo (2006) consideram que a principal característica da AS é a presença de censura, definida como a observação parcial da variável resposta. Nesta pesquisa, a censura foi determinada a partir da variável TPO, em que os pedidos de acesso à informação que estavam em tramitação foram considerados como casos censurados (observação parcial da variável resposta), enquanto os demais pedidos foram considerados como casos não-censurados, visto que receberam um tipo de resposta da entidade pública (observação completa da variável resposta). Ainda, ressalta-se que, como houve pedidos em tramitação (censura) que não receberam resposta da entidade pública, a sua data final é a data da coleta dos dados (09/07/2021).
Em conjuntos de dados amostrais de tempo de falha, Lawless (2002) aponta que são requeridas técnicas estatísticas específicas que acomodem a informação contida nestas observações. Na literatura, dentre os métodos comumente utilizados para se realizar a análise exploratória, destaca-se o método não-paramétrico conhecido como Estimador de Kaplan-Meier, proposto por Kaplan e Meier (1958)researchers, and students discover, use, and build upon a wide range of content in a trusted digital archive. We use information technology and tools to increase productivity and facilitate new forms of scholarship. For more information about JSTOR, please contact support@jstor.org. . American Statistical Association is collaborating with JSTOR to digitize, preserve and extend access to Journal of the American Statistical Association. In lifetesting, medical follow-up, and other fields the observation of the time of occurrence of the event of interest (called a death e definido conforme a Equação (1):
(1)
em que, t1<⋯<tm são os tempos onde ocorrem os eventos, N(ti) o número de falhas (ou informações censuradas) em ti, i = 1, ... , m, e R (ti) e é o número de indivíduos não censurados até o instante imediatamente anterior a ti, isto é, o total de observações em risco no tempo ti. Em outras palavras, a cada tempo ti em que houver um evento, a probabilidade condicional de sobrevivência será a razão entre o número de sobreviventes (R(ti) – N(ti), pedidos respondidos pela entidade pública) e os que estavam em risco até aquele tempo (R(ti) pedidos em tramitação ou com risco de não serem respondidos pela entidade pública). O estimador da distribuição S(t) é, então, calculado como o produto das probabilidades de sobrevivência condicionais a cada tempo ti ≤ t(Colosimo & Giolo, 2006).
Em complementação ao Estimador de Kaplan-Meier, os dados também foram submetidos à análise de regressão. Dentre os que podem ser utilizados em AS, o modelo de regressão log-normal se destaca em virtude da sua flexibilidade e adequação constatadas em múltiplas situações práticas (Colosimo & Giolo, 2006). Por definição, tem-se que Ti~ LogNormal(μi,σ) ou seja, diz-se que uma variável aleatória T segue distribuição log-normal de parâmetros μi e σ, em que μ ∈ R e representa a média do logaritmo do tempo de falha e σ > 0 o desvio-padrão. Assim, a função densidade de probabilidade (Equação (2)), a função de sobrevivência (Equação (3)) e a função de risco (Equação (4)) ficam expressas da seguinte forma:
(2)
(3)
(4)
em que Φ representa a função de distribuição acumulada de uma normal-padrão. De acordo com Santos et al. (2019), a característica da função taxa de falha do modelo log-normal é de que inicialmente a curva admite forma crescente e depois decrescente.
No que se refere às especificidades associadas ao modelo de regressão log-normal, tem-se que o vetor de parâmetros μi depende das covariáveis x’β, isto é, μi = β0+ β0 xi1 + ... + βp xip. Logo, para obter informações a respeito do tempo mediano associado ao evento de interesse, basta calcular a mediana de cada um desses Ti, sendo que Med (Ti)= e μi. Deste modo, o resultado do tempo mediano para se obter a resposta da entidade pública quando x1i = 1 dividido pelo tempo mediano para se obter a resposta da entidade pública quando x1i= 1 é dado pela Equação (5) a seguir:
(5).
Com base no que foi descrito anteriormente, a especificação do modelo da presente pesquisa é expressa conforme a Equação (6):
(6)
em que i=1,…,ti, sendo ti a representação dos tempos de resposta e j=1, ..., 7 sendo os canais de solicitação, com a restrição de que β1 = 0, uma vez que este é o parâmetro associado à categoria de referência (Presencial) da variável CNS. Para avaliar a adequabilidade do modelo, foram analisados os resíduos de Cox-Snell.
As análises foram efetuadas com o auxílio do software R versão 4.0.2 (R Core Team, 2023). O pacote “ggfortify” de Tang et al. (2016) foi utilizado para realizar o gráfico das curvas de sobrevivência obtidas por meio do estimador de Kaplan-Meier, o pacote “flexsurv” de Jackson (2016) para avaliar o ajuste do modelo log-normal e o pacote “ggplot2” de Wickham et al. (2016) para realizar as análises gráficas.
4 RESULTADOS
A Tabela 2 reporta a frequência dos pedidos de acesso à informação considerando os canais pelos quais foram realizados. Ao todo, 147.201 pedidos foram feitos no período do segundo semestre de 2020 ao primeiro semestre de 2021. Há forte concentração de pedidos realizados por meio da Internet, alcançando uma representatividade de 99,36%. Este resultado é compatível com o do estudo de Carvalho et al. (2019), o qual mostrou que a maioria dos pedidos era feita via Internet e apresentava tendência crescente. Em 2016/2017, 98,45% dos pedidos registrados no e-SIC eram feitos via Internet (Carvalho et al., 2019).
Frequência dos pedidos de acesso à informação por canal de solicitação
|
Canais de solicitação |
n |
% |
|
Carta |
23 |
0,01 |
|
|
565 |
0,39 |
|
Internet |
146.266 |
99,36 |
|
Outros |
40 |
0,02 |
|
Presencial |
200 |
0,13 |
|
Telefone |
86 |
0,06 |
|
|
21 |
0,01 |
|
Total |
147.201 |
100,00 |
As categorias com menor frequência são Outros (0,02%), Carta (0,01%) e WhatsApp (0,01%). Ressalta-se que a categoria WhatsApp começou a constar no banco de dados divulgado pela CGU recentemente e tem potencial para crescer como canal de solicitação de acesso à informação pública, já que é um meio de comunicação prático e um aplicativo popular entre os brasileiros. Em adição, conforme discutido no referencial teórico, mesmo que a Internet represente o canal principal de solicitação de informação, é importante que outros meios existam tendo em vista que parcela da população brasileira não tem acesso à Internet (Carvalho et al., 2019), impossibilitando ou dificultando significativamente o seu acesso à informação.
A Tabela 3 mostra as estatísticas descritivas da variável TMP por canal de solicitação. Constata-se que os valores mínimos para todos os canais são de um dia. Isto é, pedidos respondidos em até 24 horas estão computados no valor mínimo. Os valores máximos indicam o pedido com o maior tempo transcorrido (ou ainda transcorrendo). Destacam-se os valores para Carta (109 dias), E-mail (141 dias) e Internet (349 dias), os quais estão excessivamente acima do período determinado pela LAI. Todos os canais de solicitação apresentaram ao menos um pedido que teve demora de mais de 30 dias (prazo máximo estipulado pela LAI). Estudos anteriores também apontam prazos que excedem o estipulado pela lei (Carvalho et al., 2019; Michener et al., 2018). Estes achados constituem evidências preliminares de que pode existir falha no fluxo informacional das entidades públicas ou que o número de servidores é incompatível com a demanda de pedidos. Ou, ainda, que as entidades públicas não estão totalmente comprometidas com o acesso à informação e priorizam outras atividades. Deste modo, é pertinente que os gestores e outras lideranças públicas avaliem a necessidade de contratação de pessoal, de treinamento voltado ao atendimento de tais pedidos e de outros esforços empregáveis no sentido de reduzir o prazo de resposta, até por motivo de força legal.
Estatísticas descritivas da variável TMP por canal de solicitação
|
Canais de solicitação |
Mínimo |
Máximo |
|
Carta |
1 |
109 |
|
|
1 |
141 |
|
Internet |
1 |
349 |
|
Outros |
1 |
42 |
|
Presencial |
1 |
69 |
|
Telefone |
1 |
32 |
|
|
1 |
37 |
Na sequência, a Tabela 4 reporta a frequência dos tipos de resposta (TPO). A maior parte dos pedidos de informação foi concedida (59,80%), como esperado. No entanto, existe uma parcela relevante dos pedidos que não se trata de solicitação de informação (20,63%). Este resultado é intrigante na medida em que mais de um em cada cinco pedidos de acesso à informação, na realidade, não se trata de pedido de tal natureza. Algumas questões e implicações podem ser levantadas a partir deste ponto e devem ser alvo de investigações futuras, tais como: Será que os cidadãos têm falta de atenção no momento de solicitar a informação? Será que os cidadãos têm nível de escolaridade suficiente para escrever acuradamente o seu pedido de acesso à informação? Será que os cidadãos sabem selecionar a plataforma adequada para as suas demandas? Será que o governo necessita guiar melhor os cidadãos? Será que estes registros deveriam ter sido encaminhados à ouvidoria por constituírem sugestões, elogios, reclamações etc.? Será que o tempo de resposta das entidades públicas têm atraso relevante em função deste tipo de registro? Mesmo que a CGU as tenha tratado como “Não se trata de solicitação de informação”, estas observações foram consideradas na análise desta pesquisa porque são registros que contêm um tipo de resposta da entidade pública. Contudo, foram efetuadas as mesmas análises desconsiderando tais observações, as quais indicaram resultados semelhantes. Os detalhes podem ser encontrados no Apêndice.
Frequência dos tipos de resposta dos órgãos e entidades públicas
|
Tipos de Respostas |
n |
% |
|
Acesso Concedido |
88.040 |
59,80 |
|
Acesso Negado |
9.974 |
6,77 |
|
Acesso Parcialmente Concedido |
7.038 |
4,78 |
|
Informação Inexistente |
4.560 |
3,09 |
|
Não se trata de solicitação de informação |
30.369 |
20,63 |
|
Órgão não tem competência |
3.595 |
2,44 |
|
Pergunta Duplicada/Repetida |
2.400 |
1,63 |
|
Em tramitação |
1.225 |
0,80 |
|
Total |
147.201 |
100,00 |
Nota. As análises do Estimador de Kaplan-Meier e do modelo de regressão log-normal também foram conduzidas desconsiderando a categoria “Não se trata de solicitação de informação”. Os resultados foram semelhantes aos reportados nas subseções 4.2 e 4.3 e podem ser encontrados no Apêndice.
Ainda, parte dos pedidos foi negado (6,77%) ou parcialmente concedido (4,78%). Isto usualmente ocorre quando a informação solicitada é imprescindível à segurança da sociedade ou do Estado. O Capítulo IV da LAI traz as restrições de acesso à informação. Especificamente no seu artigo 23,
I – pôr em risco a defesa e a soberania nacionais ou a integridade do território nacional;
II – prejudicar ou pôr em risco a condução de negociações ou as relações internacionais do País, ou as que tenham sido fornecidas em caráter sigiloso por outros Estados e organismos internacionais;
III – pôr em risco a vida, a segurança ou a saúde da população;
IV – oferecer elevado risco à estabilidade financeira, econômica ou monetária do País;
V – prejudicar ou causar risco a planos ou operações estratégicos das Forças Armadas;
VI – prejudicar ou causar risco a projetos de pesquisa e desenvolvimento científico ou tecnológico, assim como a sistemas, bens, instalações ou áreas de interesse estratégico nacional;
VII – pôr em risco a segurança de instituições ou de altas autoridades nacionais ou estrangeiras e seus familiares; ou
VIII – comprometer atividades de inteligência, bem como de investigação ou fiscalização em andamento, relacionadas com a prevenção ou repressão de infrações.
Deste modo, é natural que nem todos os pedidos de informação sejam concedidos. Um último destaque representa os 1.225 pedidos (0,80%) que se encontravam em tramitação na data da coleta dos dados. Uma vez que não foi possível observar o desfecho para estes pedidos, foram considerados como casos censurados. Maiores detalhes sobre os casos censurados (0) e não-censurados (1) estão descritos em termos absolutos e relativos na Tabela 5.
Frequência dos casos censurados e não-censurados
|
Canais de solicitação |
n (%) |
Total (%) |
|
|
0 (%) |
1 (%) |
||
|
Carta |
0 (0,00%) |
23 (0,0156%) |
23 (0,0156%) |
|
|
5 (0,0033%) |
560 (0,38%) |
565 (0,3833%) |
|
Internet |
1.219 (0,828%) |
145.047 (98,53%) |
146.266 (99,36%) |
|
Outros |
1 (0,00067%) |
39 (0,026%) |
40 (0,0266%) |
|
Presencial |
0 (0,00%) |
200 (0,1358%) |
200 (0,1358%) |
|
Telefone |
0 (0,00%) |
86 (0,058%) |
86 (0,058%) |
|
|
0 (0,00%) |
21 (0,01%) |
21 (0,01%) |
|
Total |
1.225 (0,83%) |
145.976 (99,17%) |
147.201 (100%) |
Nota. 0 = casos censurados; 1 = casos não-censurados.
Indica-se que as frequências relativas da Tabela 5 foram calculadas com base no total de pedidos (147.201). No período analisado, pode-se constatar que 99,17% dos pedidos tiveram desfecho. Isto é, receberam algum tipo de resposta pela entidade pública. Por outro lado, 0,83% estavam em trâmite. Estes foram considerados casos censurados, dos quais cinco pedidos foram feitos por E-mail, 1.219 pela Internet e um por outro canal. Estes resultados apontam que a maior parte dos pedidos de acesso à informação recebeu uma resposta da entidade pública. É um achado positivo que denota que os cidadãos estão recebendo respostas. Entretanto, é necessário entender se tais respostas estão sendo fornecidas tempestivamente e dentro do prazo legal. Conforme discutido na subseção 2.1, a resposta tende a ser mais útil quando é fornecida rapidamente. Gibbs (1999) coloca que um feedback demorado pode ser desprezado pelo aluno. Logo, uma demora excessiva pode reduzir materialmente a utilidade da resposta para quem a recebe. O solicitante da informação pública tem necessidades informacionais em certo momento. Quando há demora, a resposta pode ser inutilizável. Por isso, as próximas subseções reportam os resultados de análises que consideram o tempo de resposta.
4.2 ANÁLISE DO ESTIMADOR DE KAPLAN-MEIER
O Estimador de Kaplan-Meier foi empregado para prover uma análise básica e descritiva do conjunto de dados com observações censuradas. Deste modo, as curvas de sobrevivência de Kaplan-Meier para cada canal de solicitação estão retratadas na Figura 3. O sinal positivo em preto (+) indica as observações censuradas e a linha verde tracejada na vertical aponta o período de 30 dias, que é o prazo máximo estipulado pela LAI para o fornecimento de uma resposta pela entidade pública incluindo a prorrogação de dez dias.
Curvas de sobrevivência de Kaplan-Meier
Nos primeiros dias contados a partir da data do pedido de acesso à informação, constata-se que a probabilidade de sobrevivência é alta para todos os canais de solicitação. Isto é, a probabilidade de um pedido de acesso à informação receber uma resposta da entidade pública é elevada para cada canal considerado na análise. No entanto, com o decorrer do tempo, as curvas de sobrevivência declinam. Correspondentemente, a probabilidade de obtenção de uma resposta diminui. Após 30 dias transcorridos, a probabilidade de se obter uma resposta da entidade pública fica próxima de zero. Este resultado é compatível com o exigido pela LAI, já que o prazo para prover a resposta a um pedido de acesso à informação deve ser feito dentro de 20 dias, com possibilidade de prorrogação por mais dez dias.
Para a Internet, canal pelo qual a maioria dos pedidos é realizada, tem-se que a probabilidade de sobrevivência, ao longo do tempo, vai decrescendo até atingir zero. É oportuno apontar que há pedidos que, mesmo após 30 dias da sua data inicial, permanecem em tramitação (sinais de soma (+) em preto) e, alguns destes, dificilmente irão receber uma resposta dado que a probabilidade de sobrevivência é muito próxima a zero. Estudos anteriores também verificaram casos nos quais o prazo de resposta da entidade pública foi superior ao estipulado em lei (Carvalho et al., 2019; Michener et al., 2018). Destaca-se que a Carta tem uma probabilidade de sobrevivência de aproximadamente 0,05 mesmo após 100 dias transcorridos. Este resultado pode ter sido influenciado pelo baixo número de observações no banco de dados ou por constituir um meio de comunicação em que as mensagens alcançam o seu destinatário mais lentamente. Ainda, é relevante contextualizar este achado. Relembra-se que o período de análise compreende o segundo semestre de 2020 e o primeiro semestre de 2021. A pandemia do novo coronavírus (Covid-19) já estava ativa no Brasil e pode ter afetado a correspondência postal. Por isso, mesmo após 100 dias, ainda havia uma probabilidade de sobrevivência próxima a 0,05.
Em geral, percebe-se que há casos em que o prazo legal é ultrapassado. Novamente, propõe-se uma reflexão acerca da necessidade de pessoal para responder os pedidos e do comprometimento das entidades públicas com o acesso à informação. Além disso, é preciso que as punições nos casos em que o prazo legal é descumprido sejam severas. Caso contrário, na falta de uma sanção ou na falta de uma severidade da sanção, o prazo legal continuará a ser desrespeitado. A literatura prévia já constatou que o prazo determinado pela LAI nem sempre é cumprido e tal achado converge com a da presente pesquisa. Espera-se que estudos futuros encontrem menos transgressões relativas ao prazo de resposta.
Fundamentando-se na análise do Estimador de Kaplan-Meier (Figura 3), foram realizados testes de Log-rank, Wilcoxon e Tarone-Ware para verificar potenciais diferenças significantes entre as curvas de sobrevivência, o que poderia sugerir que os prazos de respostas dos pedidos de acesso à informação são materialmente distintos conforme o canal pelo qual são feitos. A Tabela 6 mostra os resultados.
Testes de comparação das curvas de sobrevivência (valores de p de cada par de canais)
|
Log-rank |
||||||
|
Canais |
Carta |
|
Internet |
Outros |
Presencial |
Telefone |
|
|
0,07 |
- |
- |
- |
- |
- |
|
Internet |
0,21 |
0,002** |
- |
- |
- |
- |
|
Outros |
0,63 |
0,12 |
0,42 |
- |
- |
- |
|
Presencial |
0,03* |
0,22 |
0,002** |
0,07 |
- |
- |
|
Telefone |
0,03* |
0,72 |
0,11 |
0,07 |
0,67 |
- |
|
|
0,13 |
0,67 |
0,32 |
0,13 |
0,91 |
0,90 |
|
Wilcoxon |
||||||
|
Canais |
Carta |
|
Internet |
Outros |
Presencial |
Telefone |
|
|
0,24 |
- |
- |
- |
- |
- |
|
Internet |
0,44 |
0,02* |
- |
- |
- |
- |
|
Outros |
0,93 |
0,09 |
0,24 |
- |
- |
- |
|
Presencial |
0,23 |
0,41 |
0,02* |
0,05* |
- |
- |
|
Telefone |
0,41 |
0,44 |
0,81 |
0,23 |
0,24 |
- |
|
|
0,24 |
0,54 |
0,30 |
0,11 |
0,84 |
0,41 |
|
Tarone-Ware |
||||||
|
Canais |
Carta |
|
Internet |
Outros |
Presencial |
Telefone |
|
|
0,13 |
- |
- |
- |
- |
- |
|
Internet |
0,30 |
0,004** |
- |
- |
- |
- |
|
Outros |
0,79 |
0,11 |
0,30 |
- |
- |
- |
|
Presencial |
0,11 |
0,30 |
0,004** |
0,06 |
- |
- |
|
Telefone |
0,15 |
0,79 |
0,36 |
0,13 |
0,30 |
- |
|
|
0,17 |
0,58 |
0,30 |
0,13 |
0,87 |
0,55 |
Nota. **p < 0,01; *p≤ 0,05. Os valores de p aqui apresentados foram corrigidos pelo método da taxa de falsa descoberta (false discovery rate – FDR) (Benjamini & Hochberg, 1995).
Pelo teste Log-rank, nota-se que a maioria das curvas de sobrevivência não possui diferença relevante (p > 0,05). Entretanto, há diferença substancial entre os canais Carta e Presencial (p < 0,05), Carta e Telefone (p < 0,05), E-mail e Internet (p < 0,01) e Internet e Presencial (p < 0,01). No caso do teste de Wilcoxon, foi verificada a existência de diferença significante entre os canais E-mail e Internet (p < 0,05), Internet e Presencial (p < 0,05) e Outros e Presencial (p < 0,05). Por fim, pelo teste Tarone-Ware, foram constatadas diferenças entre os canais E-mail e Internet (p < 0,01) e Internet e Presencial (p < 0,01). Estes achados constituem evidências de que, embora não tenha sido identificada uma diferença material para a maioria dos casos testados, a resposta a um pedido de acesso à informação pode, sim, variar significativamente dependendo do canal em que este é realizado, em certas ocasiões.
Frisa-se que o teste Log-rank atribui pesos iguais a todos os eventos de falha ao longo do tempo (pesos iguais a 1) (Lee & Wang, 2003). Isto significa que o teste Log-rank trata de maneira equitativa os eventos de falha, independentemente de seu momento de ocorrência durante o período de investigação. Além disso, o Log-rank presume que as taxas de risco entre os grupos são proporcionais ao longo do período de análise. É somente sob esta condição que o Log-rank se mostra eficaz (Fleming et al., 1987). Em situações nas quais as taxas de risco não são proporcionais (não constantes), os testes de Wilcoxon e Tarone-Ware podem apresentar maior eficácia que o Log-rank. Deste modo, dado que, no presente trabalho, não foi observada a presunção de que as taxas de risco são proporcionais, recomenda-se cautela na interpretação dos achados relativos ao Log-rank.
4.3 ANÁLISE DO MODELO DE REGRESSÃO LOG-NORMAL
Em complementação ao Estimador de Kaplan-Meier, formulou-se um modelo de regressão log-normal (Equação 6) para a análise do tempo de resposta (TMP) da entidade pública em função do canal de solicitação (CNS) dadas as observações censuradas e não censuradas que foram definidas com base na variável TPO. Ao examinar os resíduos de Cox-Snell, não foram constatados problemas significativos em relação à adequação do modelo para o conjunto de dados da presente pesquisa. Reforça-se que a categoria de referência dos canais de solicitação é a Presencial, conforme indicado na descrição da Equação 6. As estimativas dos parâmetros do modelo de regressão log-normal estão reportados na Tabela 7.
Resultados do modelo de regressão log-normal
|
Efeito |
Coeficiente |
Erro Padrão |
IC(95%) |
exp(Coeficiente) |
|
Internet |
0,37 |
0,23 |
(0,06; 0,56) |
1,45 |
|
Carta |
0,20 |
0,07 |
(-0,08; 0,84) |
1,23 |
|
|
0,07 |
0,08 |
(-0,09; 0,25) |
1,07 |
|
Outros |
0,57 |
0,18 |
(0,20; 0,94) |
1,77 |
|
Telefone |
0,23 |
0,13 |
(-0,03; 0,50) |
1,26 |
|
|
-0,11 |
0,24 |
(-0,59; 0,37) |
0,89 |
Nota. IC = Intervalo de confiança.
Observa-se que somente os parâmetros associados aos canais de solicitação Internet e Outros foram significativos, uma vez que o zero não está contido no intervalo de confiança de 95%. Deste modo, verifica-se que o tempo mediano de resposta para um pedido de acesso à informação feito pela Internet é 1,45 vez maior (ou 45% maior) do que quando é realizado presencialmente. Como visto nas estatísticas descritivas, a Internet é o principal meio usado para realizar pedidos de acesso à informação, incluindo mais de 146.000 registros (mais de 99% do total) no período analisado. Dada esta quantidade de solicitações, pode ser que os servidores públicos, cujo trabalho é responder os pedidos recebidos via Internet, tenham ficado mais sobrecarregados, havendo maior demora para prover resposta. Ainda assim, a Internet é uma ferramenta essencial para a transparência pública (Birskyte, 2019; Cavalcanti et al., 2013; Seabra et al., 2013) e, portanto, este achado deve ser examinado cautelosamente e em conjunto com outros indicadores.
O tempo mediano de resposta a um pedido de acesso à informação feito por canal diferente dos especificados (categoria Outros) é de 1,77 vez maior (ou 77% maior) do que quando efetuado de forma Presencial. Na ausência de discriminação destes Outros canais, a interpretação fica prejudicada. Contudo, o que pode ser avaliado é que o canal Presencial tende a retornar uma resposta mais rápida do que por canais menos usuais (não especificados). Todavia, em tempos de pandemia de Covid-19, mesmo que a forma presencial apresente menor prazo de resposta, outros canais de solicitação – essencialmente aqueles que permitem realizar pedidos à distância – devem ser priorizados, com a observância das medidas sanitárias caso haja necessidade da busca pela informação no formato Presencial.
Na sequência, a Figura 4 mostra as curvas de sobrevivência estimadas por meio do modelo de regressão log-normal. Nota-se que os pedidos feitos via WhatsApp apresentaram tempo de respostas ligeiramente menor do que os pedidos feitos pelas demais categorias da variável CNS. Por ser um aplicativo prático e de amplo uso, o WhatsApp representa um dos recursos possíveis para agilizar mais o processo de concessão da informação. Por outro lado, é possível visualizar que a categoria Outros apresentou um tempo maior de resposta. A sua probabilidade de sobrevivência é de aproximadamente 0,20 após 30 dias transcorridos. Isto significa que, após 30 dias, a probabilidade de receber uma resposta é cerca de um quinto. Para o canal Presencial, após 30 dias, a probabilidade de sobrevivência é próxima de 0,15. Estes resultados mostram que os prazos estipulados pela LAI não estão sendo cumpridos para uma parcela dos pedidos. A conduta apropriada era de que os pedidos estivessem sendo respondidos dentro de 30 dias.
Curvas da função de sobrevivência estimadas pelo modelo de regressão log-normal
Pesquisas prévias encontraram evidências de que o prazo de resposta de entidades públicas é superior àquele determinado em lei (Carvalho et al., 2019; Michener et al., 2018). Esta pesquisa também chama a atenção para este ponto, no qual gestores públicos devem implantar estratégias para reduzir os prazos de resposta até entrarem em conformidade com a LAI. Tais estratégias podem incluir melhorias no fluxo informacional ou contratação de mais servidores públicos, como apontado anteriormente. A punição por violação do prazo, presumivelmente, seria uma estratégia de força externa à entidade pública que responde aos pedidos de acesso à informação a ser utilizada com o intuito de fazer cumprir o prazo legal de modo rigoroso.
Finalmente, a Figura 5 mostra as curvas de função taxa de falha (ou função de risco) estimadas pelo modelo de regressão log-normal. Percebe-se que a taxa de resposta cresce relevantemente nos primeiros dias, indicando um maior número de respostas aos pedidos de acesso à informação neste período.
Curvas da função de risco estimadas pelo modelo de regressão log-normal
Com o passar do tempo, as taxas de resposta decrescem. Isto significa que à medida que o tempo passa, o risco de um solicitante obter uma resposta da entidade pública diminui até alcançar zero. Desta forma, pedidos em tramitação que apresentam longos períodos tendem a não ter resposta. Uma implicação importante desta análise para o solicitante é que o acompanhamento do pedido deve ser feito com atenção e, se necessário, o cidadão deve cobrar a entidade pública logo após o vencimento do prazo legal. Ainda assim, é de responsabilidade da entidade pública a verificação do prazo legal para o fornecimento da resposta.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O acesso à informação pública tem sido debatido a partir de distintos enfoques. Neste estudo, objetivou-se examinar o tempo de resposta das entidades públicas aos pedidos de acesso à informação considerando os canais de solicitação. Para tanto, coletaram-se os dados da plataforma Fala.BR, reunindo, ao todo, 147.201 pedidos referentes ao segundo semestre de 2020 e ao primeiro semestre de 2021. Além das estatísticas descritivas, a estratégia de análise selecionada foi a AS, estando em consonância com o objetivo e as características dos dados. Especificamente, foram utilizados o Estimador de Kaplan-Meier e um modelo de regressão log-normal.
As estatísticas descritivas apontaram que 99,36% dos pedidos foram feitos via Internet. Ainda assim, reforça-se que os outros canais de solicitação devem ser mantidos para que o acesso à informação continue pluralizado, tendo em vista, especialmente, aqueles grupos que são socioeconomicamente mais frágeis. Além disso, como esperado, a maioria dos pedidos (59,80%) teve acesso concedido. Por outro lado, 11,55% dos pedidos foram negados ou parcialmente concedidos. Possivelmente, estão relacionados aos motivos constantes no Capítulo IV da LAI. Ainda, foi possível notar que mais de 20% dos pedidos foram classificados como não sendo pedidos de acesso à informação. Isto denota que uma parcela relevante dos registros não se trata de solicitação de acesso à informação e deveriam ter sido encaminhados a outros setores. Conforme discutido na seção de resultados (subseção 4.1), este percentual precisa ser examinado com mais atenção, uma vez que pode indicar que a população precisa de maior orientação acerca de como solicitar informações ou para quais setores as necessidades dos cidadãos precisam ser destinadas.
As curvas de sobrevivência estimadas pelo Estimador de Kaplan-Meier e pelo modelo de regressão log-normal produziram resultados semelhantes. Em geral, constatou-se que a probabilidade de sobrevivência é maior nos primeiros dias, contados a partir da data da realização do pedido de acesso à informação. Isso significa que a probabilidade de um cidadão receber uma resposta à sua solicitação é maior nos primeiros dias. Estes resultados são consistentes com as determinações da LAI, a qual dá o prazo máximo de 30 dias às entidades públicas. À medida que o tempo passa, a probabilidade de sobrevivência decresce até atingir 0,0. As curvas da função de risco estimadas pelo modelo log-normal sustentam que as taxas de resposta das entidades públicas são elevadas nos primeiros dias, decrescendo ao longo do tempo até atingir zero. Este achado sugere que quanto maior o tempo, menor é a probabilidade de se obter uma resposta. O cidadão, portanto, precisa acompanhar o status do seu pedido e, conforme necessário, cobrar a entidade pública logo após o vencimento do prazo legal a fim de elevar a probabilidade de receber uma resposta.
Os resultados da estimação dos parâmetros do modelo log-normal indicaram que um pedido feito via Internet tem um tempo mediano 1,45 vez maior do que quando é realizado presencialmente. Considerando que há forte concentração de solicitações pela Internet, não é incomum ter a expectativa de que o pedido possa receber uma resposta da entidade pública mais demoradamente. Por este motivo, é preciso ter cautela na interpretação deste resultado. Embora as respostas aos pedidos tendam a demorar mais pela Internet, o presente estudo não está sugerindo que este canal deva ser eliminado ou que seja menos eficiente do que outros. O alerta é que este achado seja analisado em conjunto com outros indicadores e outras considerações que o complementam. A descontinuidade do canal Internet traria ainda mais atraso nas respostas dos pedidos de acesso à informação, visto que muitas atividades das entidades públicas e da sociedade funcionam com base na Internet. O recebimento de pedidos a distância, conforme os dados da plataforma Fala.BR, é basicamente (mais de 99%) feito com o auxílio da Internet.
Também foi possível perceber que o canal WhatsApp obteve um tempo de resposta de 0,89 vez em relação ao canal Presencial. Isto significa que pedidos feitos via WhatsApp são respondidos 11% mais rápido do que aqueles feitos presencialmente. As entidades públicas estão absorvendo os novos meios de comunicação (ex.: aplicativos) e este resultado constitui uma evidência de que o prazo de resposta é menor para este tipo de canal. À medida que novos canais são disponibilizados (ex.: Instagram), espera-se que haja uma descentralização do canal Internet – ou uma maior especificação dos seus canais no banco de dados da plataforma Fala.BR – e que os prazos comecem a reduzir, especialmente porque a interação via aplicativos é de fácil uso e instantânea. A sofisticação tecnológica é e continuará sendo importante tanto para a transparência ativa como a passiva. Os bots, por exemplo, poderão tirar dúvidas dos cidadãos de forma automatizada, o que pode reduzir o fluxo de pedidos de acesso à informação.
A partir dos resultados, traçam-se as implicações desta pesquisa. Primeiro, a probabilidade de resposta reduz substancialmente à medida que o tempo transcorre. Portanto, recomenda-se aos solicitantes que demandem uma resposta da entidade pública logo após o vencimento do prazo legal. Segundo, de posse dos resultados desta pesquisa, as entidades públicas podem querer aprimorar, principalmente, o canal Outros (aqueles não especificados neste trabalho). Este tipo de canal apresentou prazos de resposta significativamente superiores em relação aos demais tipos de canal. Justamente por representaram canais não usuais, a categoria Outros carece de uma atenção maior. Em terceiro lugar, notou-se que parcela significativa dos pedidos na realidade não se trata de solicitação de acesso à informação. Isto é uma evidência de que os solicitantes precisam direcionar as suas demandas adequadamente. Possivelmente, estes “pedidos” são, na verdade, demandas (elogios, comentários, sugestões etc.) que deveriam ter sido encaminhadas à, por exemplo, ouvidoria das entidades públicas. Quarto, este estudo serve de alerta aos gestores e servidores administrativos responsáveis pelo recebimento das solicitações e pela sua resposta. Houve casos em que o prazo estipulado pela LAI não foi cumprido. Isto sugere que a quantidade de funcionários públicos é incompatível com a quantidade de solicitações. Da mesma forma, isto pode significar que falta certo comprometimento por parte da entidade pública com o acesso à informação. Ou, ainda, que existe falha no protocolo ou fluxo para atender a tais solicitações. A esse respeito, as lideranças públicas precisam estudar saídas para cumprir a lei. As punições legais também devem ser aplicadas rigorosamente visando evitar a incidência inicial, ou a repetição, da transgressão ao prazo de resposta.
Tanto a transparência ativa como a passiva possuem papel relevante nas entidades públicas. A falta de transparência é um fator que contribui para um aumento da corrupção (Halter et al., 2009). Deste modo, seja ativa ou passivamente, as entidades públicas têm o dever, moral e legal, de comunicar o uso dos recursos públicos à sociedade. O acesso à informação é uma das formas de transparência e sua implantação vai além da disponibilização de canais para receber pedidos e respondê-los. Conforme foi retratado na Figura 2 (Seabra et al., 2013), o processo de implantação do acesso à informação pública requer planejamento, organização, estrutura de canais, fluxos e protocolos internos de informações, bem como uma cultura institucionalizada de transparência e comprometimento com o acesso à informação. Deste modo, é preciso o engajamento de todos os servidores das entidades públicas, em seus diferentes setores e níveis, para que às solicitações dos cidadãos sejam atendidas tempestiva e adequadamente. No que concerne às limitações da pesquisa, enfatizam-se as seguintes: (i) de 2012 ao primeiro semestre de 2020, os autores da presente pesquisa notaram que a CGU divulgava somente duas categorias de canais: Internet e Presencial. A partir do segundo semestre de 2020, passou-se a especificar outros tipos de canais, tais como o E-mail e o WhatsApp. Visando prover achados mais atualizados e compatível com a transformação digital que vem ocorrendo nos âmbitos público e privado, o período de análise compreendeu o semestre no qual estes outros tipos de canais começaram a ser discriminados. No entanto, reconhece-se que a investigação do tempo de resposta por canal de solicitação de 2012 ao primeiro semestre de 2020 é válido e pode contribuir para entender melhor como os canais disponíveis para efetuar pedidos de acesso à informação estão evoluindo; (ii) até a data de coleta de dados da presente pesquisa (09/07/2021), o canal Instagram não era especificado no banco de dados. Contudo, é possível notar que o banco de dados especifica esta opção de canal de solicitação e a sua avaliação é incentivada; (iii) devido a propósitos estatísticos, as respostas aos pedidos fornecidas em até 24 horas, incluindo aquelas providas instantaneamente, foram consideradas como um dia completo. Como a escala de tempo estava em dias (variável TMP), zero dia indica que não houve variabilidade temporal, que é justamente o fenômeno em análise. Portanto, os achados precisam ser interpretados à luz desta limitação.
Como sugestões para pesquisas futuras, além daquelas já feitas ao longo do artigo, recomenda-se que outras covariáveis sejam incluídas nos modelos de análise do tempo de resposta das entidades públicas. Outra sugestão é explorar a relação entre o tempo e os tipos de resposta. Em particular, o exame das categorias “Informação inexistente”, “Não se trata de solicitação de informação”, “Órgão não tem competência” e “Pergunta duplicada/repetida” pode apontar se as entidades públicas gastam tempo relevante com estes pedidos e quais são as suas implicações para os servidores públicos e os cidadãos que têm necessidade informacional. Finalmente, propõe-se o estudo do tempo de resposta aos pedidos feitos por diferentes tipos de solicitantes (ex.: pessoa física vs. pessoa jurídica), a fim de constatar se existe diferença significante de tempo de resposta que possa sugerir que os pedidos são de complexidades distintas ou que exista uma eventual priorização de atendimento.
REFERÊNCIAS
Baldissera, J. F., Fiirst, C., Defaveri, I. R., & Folador, E. L. (2017). Transparência na gestão pública: aplicação da LAI no município de Cascavel sob a abordagem da Teoria Contingencial. Revista Competitividade E Sustentabilidade, 4(1), 47-62. https://doi.org/10.48075/comsus.v4i1.16227
Benjamini, Y., & Hochberg, Y. (1995). Controlling The false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal Of The Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 57(1), 289-300. https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/J.2517-6161.1995.Tb02031.X
Birskyte, L. (2019). Determinants of budget transparency in lithuanian municipalities. Public Performance & Management Review, 42(3), 707-731. https://doi.org/10.1080/15309576.2018.1507915
Carvalho, Í. C. S. de, Freitas, K. A. de, & Barbosa, C. R. (2019). Tecnologia da informação como apoio à participação social. Revista Pretexto, 20(3), 55-67. http://www.fumec.br/revistas/pretexto/article/view/6027/artigo_4_3_2019a.pdf
Cavalcanti, J. M. M., Damasceno, L. M. da S., & Souza Neto, M. V. de. (2013). Observância da lei de acesso à informação pelas autarquias federais do Brasil. Perspectivas Em Ciência Da Informação, 18(4), 112-126. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=s1413-99362013000400008&lng=pt&tlng=p
Coleman, R., Lieber, P., Mendelson, A. L., & Kurpius, D. D. (2008). Public life and the internet: if you build a better website, will citizens become engaged? New Media & Society, 10(2), 179-201. https://doi.org/10.1177/1461444807086474
Colosimo, E. A., & Giolo, S. R. (2006). Análise De Sobrevivência Aplicada. São Paulo: Editora Blucher.
Comitê de Pronunciamentos Contábeis [CPC]. (2019). Cpc 00 (R2) Estrutura Conceitual Para Relatório Financeiro. http://static.cpc.aatb.com.br/documentos/573_cpc00(r2).pdf
Controladoria-Geral Da União. (2021). Download De Dados Lai. Brasília: [S.N.]. https://falabr.cgu.gov.br/publico/downloaddados/downloaddadoslai.aspx
Cruz, M. do C. M. T., Silva, T. A. B., & Spinelli, M. V. (2016). O papel das controladorias locais no cumprimento da lei de acesso à informação pelos municípios brasileiros. Cadernos Ebape.Br, 14(3), 721-743. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=s1679-39512016000300721&lng=pt&tlng=pt
Drehmer, A. F., & Raupp, F. M. (2018). Comparando transparência passiva na esfera estadual: executivo, legislativo e judiciário. Sociedade, Contabilidade E Gestão, 13(2), 28. https://revistas.ufrj.br/index.php/scg/article/view/13673
Fleming, T. R., Harrington, D. P., & O’sullivan, M. (1987). Supremum versions of the log-rank and generalized wilcoxon statistics. Journal Of The American Statistical Association, 82(397), 312. https://www.jstor.org/stable/2289169?origin=crossref.
Gibbs, G. (1999). Using assessment strategically to change the way students learn. In S. A. Brown, & A. Glasner (Org.), Assess. Matters High. Educ. Choos. Using Divers. Approaches. Society for Research into higher education & open university press (pp. 41-53). https://dun-net.dk/media/113525/gibbs-1999-using-assessment-strategically-to-change-the-way-students-learn-1-.pdf
Halter, M. V., Arruda, M. C. C. de, & Halter, R. B. (2009).Transparency to reduce corruption? Journal Of Business Ethics, 84(S3), 373-385. http://link.springer.com/10.1007/s10551-009-0198-6
Jackson, C. (2016). Flexsurv: a platform for parametric survival modeling in r. Journal Of Statistical Software, 70(8). http://www.jstatsoft.org/v70/i08/
Jardim, J. M. (2014). A face oculta do leviatã: gestão da informação e transparência administrativa. Revista do Serviço Público, 59(1), 81-92. https://revista.enap.gov.br/index.php/rsp/article/view/141
Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457-481. https://www.jstor.org/stable/2281868?origin=crossref
Lawless, J. F. (2002). Statistical Models And Methods For Lifetime Data. Hoboken, Nj, Usa: John Wiley & Sons, Inc. http://doi.wiley.com/10.1002/9781118033005.
Lee, E. T., & Wang, J. W. (2003). Statistical methods for survival data analysis. Wiley. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/0471458546
Lei no 12.527, de 18 de novembro de 2011. Regula o acesso a informações previsto no Inciso xxxiii do art. 5o, no inciso ii do § 3o do art. 37 e no § 2o do art. 216 da Constituição Federal; altera a Lei no 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga a Lei... Diário Oficial da União. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2011/lei/l12527.htm
Michener, G., Contreras, E., & Niskier, I. (2018). Da opacidade à transparência? avaliando a lei de acesso à informação no brasil cinco anos depois. Revista De Administração Pública, 52(4), 610-629. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=s0034-76122018000400610&lng=en&tlng=en
Paes, E. B. (2011). A construção da lei de acesso à informação pública no Brasil: desafios na implementação de seus princípios. Revista do Serviço Público, 62(4), 407-423. https://revista.enap.gov.br/index.php/rsp/article/view/80
Peres, L. N., Sasso, M.,Paula, M. J. de, & Varela, P. S. (2021). Transparência passiva do governo federal brasileiro: o mesmo acesso para todos? Revista Universo Contábil, 16(3), 140. www.furb.br/universocontabil
R Core Team. (2023). R: A Language And Environment For Statistical Computing. Vienna, At: R Foundation For Statistical Computing.
Santos, D. F., Almeida, P. L. R., & Oliveira, T. A. (2019). Distribuição log-normal e log-normal com fração de cura para dados de sobrevivência. Sigmae, 8(2), 323-330.
Sasso, M., Peres, L. N., Souza, L. de M., Brito, N. D. D. C., & Vitta, H. L. S. (2017). Análise descritiva dos pedidos de acesso à informação ao governo federal por meio do portal acesso à informação. Revista da Cgu, 9(14), 601-617. https://ojs.cgu.gov.br/index.php/revista_da_cgu/article/view/93
Seabra, S. N., Capanema, R. de O., & Figueiredo, R. A. (2013). Lei de acesso à informação: uma análise dos fatores de sucesso da experiência do poder executivo federal. Revista De Administração Municipal–Ibam. https://www.gov.br/cgu/pt-br/acesso-a-informacao/institucional/ministro/artigos/artigos-de-outros-dirigentes/artigo_201307_seabra-capanema-figueiredo_revistaadministracaomunicipal.pdf/@@download/file/lai-fatores-de-sucesso-executivo-federal_seabra.pdf
Silva, W. A. de O. E., & Bruni, A. L. (2019). Variáveis socioeconômicas determinantes para a transparência pública passiva nos municípios brasileiros. Revista de Administração Pública, 53(2), 415-431. http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=s0034-76122019000200415&tlng=pt
Slomski, V., Olak, P. A., Carvalho, E. M., & Souza, G. (2004). A demonstração do resultado econômico como instrumento de avaliação de desempenho em entidades públicas de administração direta. Base – Revista de Administração e Contabilidade da Unisinos, 1(1), 5-12. http://revistas.unisinos.br/index.php/base/article/view/6467
Tang, Y., Horikoshi, M., & Li, W. (2016). Ggfortify: unified interface to visualize statistical results of popular r packages. The R Journal, 8(2), 474. https://journal.r-project.org/archive/2016/rj-2016-060/index.html
Wickham, H., Chang, W., & Wickham, M. H. (2016). Package ‘Ggplot2’. Create elegant data visualisations using the grammar of graphics. Version, 2(1), 1-189.
Os resultados reportados neste apêndice desconsideram a categoria “Não se trata de acesso à informação”.
ANÁLISE DO ESTIMADOR DE KAPLAN-MEIER
Curvas de sobrevivência de Kaplan-Meier (equivalente à Figura 3):
ANÁLISE DO MODELO DE REGRESSÃO LOG-NORMAL
Modelo de regressão log-normal:
Resultados do modelo de regressão log-normal (equivalente à Tabela 7)
|
Efeito |
Coeficiente |
Erro Padrão |
IC(95%) |
exp(Coeficiente) |
|
Internet |
0,36 |
0,23 |
(0,21; 0,51) |
1,44 |
|
Carta |
0,34 |
0,07 |
(-0,12; 0,80) |
1,40 |
|
|
0,06 |
0,08 |
(-0,10; 0,24) |
1,07 |
|
Outros |
0,59 |
0,18 |
(0,22; 0,95) |
1,80 |
|
Telefone |
0,24 |
0,13 |
(-0,02; 0,51) |
1,28 |
|
|
-0,09 |
0,24 |
(-0,57; 0,38) |
0,90 |
Curvas de sobrevivência estimadas pelo modelo log-normal (equivalente à Figura 4):
Curvas da função de risco estimadas pelo modelo log-normal (equivalente à Figura 5):
