Monitor da Banca Ruralista Exandida

Objetivo

Criar um site que permita visualizar os parlamentares e suas relações com a bancada ruralista e com o agronegócio brasileiro.

Para construir o app delineamos algumas analíses possíveis em cima dos dados disponíveis

Histórico e Mini-bio
- Excelências
- Wikipedia
- DIAP
- Ocupação declarada (TSE)
Bens declarados (TSE)
- Cabeças de gado
- Posse de terras
- Uso da terra (uma razão entre HAs e cabeças de gado)
- Maquinário agricola
- Participação em empresas agricolas (ainda não encontramos um jeito de identificar essas empresas)
Votação (XML da Câmara e do Senado)
- Código Florestal
- PEC do Trabalho Escravo
- MP da Grilagem
- Lei da Anistia de Dívida
- Lei Complementar 140
- Resultados das votações
- Relatores dos projetos de lei
Processos (Várias fontes)
- Muitas fontes diferentes, estão sendo levantados na mão para os ~80 candidatos com cartão vermelho (2x votaram a favor do código florestal)
Doações (TSE)
- Cruzamento com as 100 maiores empresas de agronegócio do país

Criar identificar único entre as bases do TSE e os dados da Câmara e do Senado ** Criei um script que usa fuzzy match para procurar os nomes, mas ainda existem ~200 deputados federais que vão precisar ser pareados e os outros precisam de revisão. A mesma coisa com o Senado.
Criar um parser para extrair dados estruturados da declaração de bens de campanha ** Criei um script que usa expressões regulares, ainda não testei a eficácia dele e nem olhei para falsos posítivos... mas esta no caminho
Criar um sistema de georeferenciamento para as terras localizadas na declaração de bens ** O ideal, creio, é bater essa lista com uma lista de nomes de munícipios - vamos perder coisas, mas vai pegar bastante coisa. Da pra usar o compare.py para isso também.
Localizar o CNPJ e/ou Razão Social das empresas levantadas. A lista montada só possui o nome 'fantasia' - aquele conhecido pelas pessoas. Rodei o compare .py ainda assim e não consegui achar bons matches.
Aglutinar as bases do TSE em um único banco de dados. A sugestão é usar um banco de dados orientado a objetos, como Mongo ou CouchDB - não da muito trabalho, mas também não é muito rápido - então já é hora de por a mão na massa.