Ciência de Dados Aplicada em Dados Públicos: Estudos de Caso Acerca da Previdência Social Brasileira.

A Ciência de Dados trata-se de uma área interdisciplinar relacionada a análise de dados, a qual objetiva a extração de conhecimento e possíveis tomadas de decisão acerca de problemáticas especificas. Nesse contexto, os dados abertos governamentais, que muitas vezes necessitam de pré-tratamentos e métodos computacionais para processamento acerca dos seus conjuntos de dados, apresentam-se como potenciais fontes de informações a serem exploradas na ótica de Ciência de Dados, possibilitando o desenvolvimento de estratégias cada vez mais eficientes e otimizadas em gestão pública. Diante disso, e aliado as recentes discussões relacionadas a reforma na previdência social brasileira, essa dissertação apresenta dois estudos de caso referentes a análises no sistema previdenciário nacional. O primeiro estudo utilizou os microdados referentes aos censos demográficos de 2000 e 2010, disponibilizados pelo IBGE, propondo avaliar a participação que as aposentadorias e pensões possuem na desigualdade de renda da população nos anos avaliados acerca dos estados e municípios brasileiros. Os resultados mostram que, embora os benefícios analisados contribuam para a concentração de renda no Brasil, a parcela correspondente até um salário mínimo contribui para a desconcentração da renda, e aquela acima de um salário contribui para a concentração, sendo um padrão repetitivo em todo o território nacional. Por outro lado, o segundo estudo propôs uma avaliação dos impactos que a reforma da previdência, proposta pela PEC 06/2019, causaria acerca das concessões dos benefícios de aposentadoria entre o período de 1995 a 2016. Observou-se que a PEC 06/2019 dificultaria o acesso aos benefícios, na qual, aproximadamente 83,28% das aposentadorias não haveriam sido concedidas se a mesma já estivesse em vigor desde 1995.