O que é este site
Este observatório foi criado por Dindi Coelho como parte da Ininterrupta, uma publicação independente. Não tem fins lucrativos e não recebe financiamento de nenhuma instituição.
A premissa: todo mundo já sabe que violência contra mulher é crime. Quase ninguém sabe o que a Câmara dos Deputados faz — ou deixa de fazer — sobre isso. Este site cruza dados da legislatura 2023-2026 pra mostrar quem propõe, quem vota, quem engaveta, quem protege e quem retrocede.
Todos os dados vêm diretamente da API de Dados Abertos da Câmara. Nenhum dado foi modelado, estimado ou projetado. Os números aparecem como publicados pelo órgão — o trabalho editorial está na classificação e na interpretação, detalhadas abaixo.
[ Postura editorial ]
Este observatório parte de uma premissa explícita: violência contra a mulher é um problema estrutural que deve ser enfrentado com políticas públicas protetivas. Punitivismo (aumentar pena sem proteger mais) e retrocesso em direitos reprodutivos não são tratados como avanço.
Na prática: proposições classificadas como regressivas são removidas do ranking e subtraem pontos do score do autor. Proposições punitivistas contam como produção mas recebem selo. A classificação é transparente — os critérios estão detalhados abaixo.
De onde vêm os dados
Câmara dos Deputados
Fonte primária e única fonte de dados legislativos. Consultamos diariamente:
- ~21.000 proposições brutas da 57ª legislatura (2023-2026), filtradas por ~80 palavras-chave ligadas a direitos das mulheres. Após filtro: ~1.060 proposições protetivas e punitivistas + ~170 regressivas removidas do ranking.
- 389 deputados autores — com nome, partido, UF, foto, sexo e situação.
- 17 votações nominais de plenário sobre 6 PLs, com voto individual, placar por partido e por gênero, autor e relator de cada proposição.
- Tramitação individual de cada PL — se virou lei, se está em comissão, se nunca recebeu relator.
Composição da Câmara
A Câmara tem 513 deputados na 57ª legislatura; 91 são mulheres (17,7%). Esse dado — da Secretaria da Mulher da Câmara — é a base dos contrastes de gênero do site. Cinco estados (AL, AM, PB, PI, TO) não elegeram nenhuma deputada.
Como os dados são tratados
1. Filtragem por palavras-chave
Buscamos na ementa de cada proposição ao menos uma de ~80 expressões: violência contra a mulher, violência doméstica, violência sexual, Maria da Penha, feminicídio, transfeminicídio, aborto, assédio, violência política de gênero, saúde da mulher, mãe solo, mulher trans, mulher indígena, entre outras.
2. Classificação por forma
Cada proposição é classificada automaticamente (regex sobre a ementa) em:
- Simbólica — dias nacionais, homenagens, denominações, campanhas.
- Incremental — altera lei existente: ajuste de pena, mudança procedimental, inclusão de artigo.
- Estrutural — cria programa nacional, fundo, política de Estado, pensão, sistema.
3. Classificação por postura
Duas camadas: primeiro uma regex conservadora, depois refinamento por LLM (Claude Haiku 4.5) sobre as PLs que a regex marcou como protetivas. Resultados:
- Protetiva — amplia direitos, cria política pública, protege a vítima. Padrão quando não há sinal contrário.
- Punitivista — foca em aumentar pena, criar cadastro de condenados, castração química, regime fechado. Não melhora a proteção material. Conta como produção mas recebe selo.
- Regressiva — criminaliza aborto legal, obriga notificação à polícia de vítima de estupro que fez aborto, susta resoluções que protegem crianças, autoriza porte de arma como resposta à violência doméstica, condiciona BPC à renúncia do aborto legal. Removida do ranking e subtrai 7 pontos do score.
O LLM roda semanalmente e encontra regressivas/punitivistas sutis que a regex perde (ex: PLs que condicionam benefício financeiro à renúncia do aborto legal, ou que criminalizam falsas acusações de violência doméstica como obstáculo processual). Cada reclassificação inclui a justificativa do modelo no JSON — auditável por PL.
4. Interpretação das votações
Para cada votação nominal de plenário, escrevemos:
- O que o projeto de lei faz, em linguagem acessível.
- O que exatamente foi votado naquela sessão (texto original, destaque, recurso ou requerimento).
- O resultado e suas consequências.
- O que significa votar SIM e o que significa votar NÃO— sem rótulo de “pró” ou “contra”.
Cada votação é classificada em mérito (decide conteúdo substantivo) ou procedural (decide rito). Também mostramos autor e relator de cada proposição.
5. Agregação por gênero
O campo sexo (M ou F) vem da API da Câmara, declarado pela própria Casa. Cruzamos com autoria, relatoria e votação pra gerar os contrastes do site: mulheres são 17% da Câmara mas respondem por ~45% das PLs sobre o tema e mais de 50% das estruturais.
Limitação: a API não registra identidade de gênero auto-declarada. O observatório herda essa restrição.
6. Score do mapa por estado
Tanto o ranking top 20 quanto o mapa por estado usam a mesma fórmula de score:
score = [(PLs estruturais × 3) + (PLs incrementais × 1) + (PLs simbólicas × 1) − (PLs punitivistas × 2) − (PLs regressivas × 7) − (votos SIM em regressivas × 7)] × ficha_limpa × peso_sexo
ficha_limpa = 1,5 se 100% protetivas · 1,0 caso contrário
Deputados com ficha 100% protetiva (zero punitivistas, zero regressivas, zero votos regressivos) recebem bônus ×1,5 no score. A lógica: quem só propõe proteção demonstra consistência e compromisso — merece diferenciação de quem mistura proteção com punitivismo ou retrocesso.
A penalidade por voto em proposição regressiva tem o mesmo peso da penalidade por autoria (−7 pontos). A penalidade por punitivismo é −2 pontos — menor que regressiva, mas não zero, porque punitivismo (aumento de pena, cadastros) não melhora proteção material.
Deputados filiados recentemente a partidos cuja bancada votou >70% SIM no PDL 3/2025 (sustação do Conanda) recebem um selo informativo de filiação — sem desconto no score, apenas contexto factual sobre alinhamento partidário.
peso_sexo = 5 se mulher · 1,0 se homem
O peso_sexo 5 para mulheres é uma escolha editorial declarada pra compensar a sub-representação feminina na Câmara (só 17% da composição). Sem esse peso, o mapa ficaria dominado por quem tem mais acesso institucional, não por quem tem mais atuação relativa no tema.
Considera apenas deputados em exercício na atual legislatura. Quando o TSE publicar a lista oficial de candidatos a 2026, a seção será filtrada automaticamente para mostrar só quem efetivamente se candidatou à reeleição.
7. Taxa de aprovação
Pra cada PL, consultamos a situação atual de tramitação e categorizamos em 6 destinos: virou lei, tramita no Senado, pronta pra pauta, em tramitação com relator, aguardando relator, ou arquivada. Cada categoria é clicável no site — mostra as PLs naquele status.
Atualização automática
O site é atualizado todos os dias às 03:00 (horário de Brasília) via GitHub Actions. O pipeline:
- Busca todas as proposições 2023-2026 na API da Câmara
- Filtra por ~80 palavras-chave
- Classifica por forma (regex) e postura (regex)
- Agrega por UF, gênero, partido, destino
- Busca autor e relator de cada votação
- Tenta buscar candidatos 2026 no TSE (ativa quando publicar)
- Se dados mudaram, commita e pusha
- Vercel rebuilda o site automaticamente
Às segundas-feiras, o LLM (Claude Haiku 4.5) roda sobre as PLs protetivas pra detectar regressivas e punitivistas sutis que a regex perde. Custo: ~$0,85 por execução.
Todo o processo é reprodutível e auditável internamente.
O que não está coberto
- Só Câmara, não Senado. PLs que nasceram no Senado ou medidas provisórias só aparecem se tramitaram na Câmara. Integração com Senado está prevista.
- Classificação automática tem erros. Uma PL pode ser marcada como incremental quando teria efeitos estruturais. A classificação por postura (regex + LLM) é conservadora: na dúvida, marca como protetiva. Mas LLMs alucinam — cada reclassificação tem justificativa auditável no JSON.
- Interpretação SIM/NÃO é editorial. Um voto NÃO pode significar “quero enfraquecer proteção” ou “quero uma proteção ainda mais forte”. O site explica o contexto em cada card, mas o leitor deve ler antes de concluir.
- Gênero binário. A API da Câmara registra M ou F. Não há dado de identidade de gênero auto-declarada.
- Votações de comissão não aparecem. Mostramos só votações nominais de plenário. Deputados podem ter votado consistentemente em comissões de forma diferente.
- O peso 2,5 pra mulheres é uma escolha. Existe pra compensar sub-representação. Nem todo leitor vai concordar.
Infraestrutura
Next.js (SSG) + D3.js + Tailwind, hospedado na Vercel. Pipeline em Python. Classificação LLM via Anthropic API (Haiku 4.5). Cron via GitHub Actions. Custo total: ~$4/mês (LLM semanal). Nenhum dado pessoal é coletado — sem cookies, pixels ou formulários.
Sobre a Ininterrupta
A Ininterrupta é uma publicação brasileira independente de inteligência cultural. Fundada por Dindi Coelho, investiga as camadas invisíveis que conectam cultura, política e comportamento no Brasil.
A publicação não tem fins lucrativos e não recebe financiamento de nenhuma instituição pública ou privada. Opera com dados públicos, código aberto e transparência editorial.
Este observatório político é um dos projetos da Ininterrupta — nasceu da pergunta “todo mundo sabe que violência contra mulher é crime, mas quem está fazendo algo pra mudar?” e usa exclusivamente dados da API da Câmara dos Deputados pra responder.
Agradecimentos
Este projeto não seria possível sem o olhar, feedback e tempo de pessoas incríveis que ajudaram com suas opiniões e experiência — seja na navegação, estruturação de dados e apontamentos:
Obrigada por acreditarem nesse projeto.