9 Agenda, Vetos e Medidas Provisórias

O que está acontecendo no Senado hoje? Quais MPs estão com o prazo esgotando? Quais vetos presidenciais aguardam apreciação? Este capítulo cobre as funções de monitoramento em tempo real da atividade legislativa.

Funções deste capítulo

Função	O que retorna
`info_agenda()`	Agenda de sessões e eventos por período
`info_vetos()`	Lista de vetos presidenciais
`extrair_detalhes_vetos()`	Metadados de vetos (web scraping)
`dados_vetos()`	Partes vetadas de cada veto
`coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()`	MPs com prazo em aberto
`coletar_medidas_provisorias_encerradas()`	MPs com tramitação encerrada
`obter_dados_partidos()`	Lista de partidos registrados

9.1 Agenda do Senado

A função info_agenda() recebe vetores de anos, meses e dias:

library(senatebR)

# Agenda de um mês específico — ajuste o ano e mês conforme necessário
agenda <- info_agenda(
  anos  = 2024,
  meses = 6,
  dias  = 1:30
)
glimpse(agenda)
#> Rows: 18
#> Columns: 6
#> $ Data   <chr> "2024-06-04", "2024-06-05", ...
#> $ Hora   <chr> "14:00", "10:00", ...
#> $ Orgao  <chr> "Plenário do Senado", "CCJ", ...
#> $ Evento <chr> "Sessão Deliberativa Ordinária", "Reunião de Comissão", ...
#> $ Local  <chr> "Plenário Petrônio Portela", "Sala nº 2", ...
#> $ Status <chr> "Realizado", "Realizado", ...

As colunas principais:

Coluna	Descrição
`Data`	Data da sessão ou evento
`Hora`	Horário de início
`Orgao`	Órgão responsável (plenário ou comissão)
`Evento`	Descrição do tipo de evento
`Local`	Local de realização
`Status`	Situação (`"Realizado"`, `"Cancelado"`, etc.)

Tip

Para consultar a agenda da semana atual, use lubridate para extrair ano, mês e dias:

library(lubridate)

hoje <- Sys.Date()
agenda_semana <- info_agenda(
  anos  = year(hoje),
  meses = month(hoje),
  dias  = day(hoje):(day(hoje) + 6)
)

9.2 Vetos presidenciais

O Senado aprecia os vetos presidenciais a projetos aprovados pelo Congresso.

9.2.1 Lista de vetos

vetos <- info_vetos(pages = 1)
glimpse(vetos)
#> Rows: 20
#> Columns: 6
#> $ Veto          <chr> "VET 16110/2024", "VET 16049/2023", ...
#> $ Link          <chr> "https://www.congressonacional.leg.br/...", ...
#> $ Ementa        <chr> "Veto parcial ao PL 1234/2023...", ...
#> $ Sobresta      <chr> "Não", "Sim", ...
#> $ Materia_Vetada <chr> "PL 1234/2023", "PEC 45/2019", ...
#> $ Norma_Gerada  <chr> NA, "Lei 14.973/2024", ...

As colunas:

Coluna	Descrição
`Veto`	Identificação do veto (ex: `"VET 16110/2024"`)
`Link`	URL da página do veto no Congresso Nacional
`Ementa`	Descrição resumida do veto
`Sobresta`	Se o veto está com a tramitação sobrestada (`"Sim"`/`"Não"`)
`Materia_Vetada`	Matéria que originou o veto
`Norma_Gerada`	Lei gerada após apreciação (quando já aprovada)

9.2.2 Detalhes de vetos via URL

extrair_detalhes_vetos() e dados_vetos() trabalham com URLs das páginas de veto no site do Congresso. Use a coluna Link obtida de info_vetos():

vetos <- info_vetos(pages = 1)

# Usar as URLs da coluna Link
urls_vetos <- vetos$Link[1:2]

# Metadados de cada veto
detalhes <- extrair_detalhes_vetos(urls = urls_vetos)

# Partes vetadas (artigos/parágrafos vetados)
partes_vetadas <- dados_vetos(urls = urls_vetos)

Warning

extrair_detalhes_vetos() e dados_vetos() fazem web scraping do site do Congresso Nacional. Se o site estiver fora do ar ou mudar sua estrutura HTML, as funções podem retornar dados incompletos.

9.3 Medidas Provisórias

As Medidas Provisórias têm força de lei imediata e precisam ser apreciadas pelo Congresso em até 120 dias.

9.3.1 Em tramitação

mps_tramitacao <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()
glimpse(mps_tramitacao)
#> Rows: 12
#> Columns: 5
#> $ Link    <chr> "https://www.congressonacional.leg.br/...", ...
#> $ Matéria <chr> "MPV 1234/2024", "MPV 1210/2024", ...
#> $ Ementa  <chr> "Dispõe sobre crédito extraordinário...", ...
#> $ Prazo   <chr> "12/07/2024", "06/05/2024", ...
#> $ Status  <chr> "Em tramitação", "Em tramitação", ...

As colunas:

Coluna	Descrição
`Link`	URL da página da MP no Congresso Nacional
`Matéria`	Identificação da MP (ex: `"MPV 1234/2024"`)
`Ementa`	Descrição do conteúdo da MP
`Prazo`	Data limite para votação no Congresso (formato `"DD/MM/YYYY"`)
`Status`	Situação atual

9.3.2 Encerradas

O argumento numero_ultima_pagina controla quantas páginas serão coletadas (cada página retorna ~10 MPs):

# Coletar a primeira página de MPs encerradas
mps_encerradas <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 1)
glimpse(mps_encerradas)
#> Rows: 10
#> Columns: 6
#> $ Link              <chr> "https://www.congressonacional.leg.br/...", ...
#> $ MPV               <chr> "MPV 1200/2023", "MPV 1185/2023", ...
#> $ Título            <chr> "Institui o programa...", ...
#> $ Ementa            <chr> "Dispõe sobre...", ...
#> $ Prazo.de.60.dias  <chr> "27/02/2024", "11/01/2024", ...
#> $ Prazo.de.emendas  <chr> "17/01/2024", "02/12/2023", ...

As colunas:

Coluna	Descrição
`Link`	URL da página da MP
`MPV`	Identificação da MP (ex: `"MPV 1200/2023"`)
`Título`	Título abreviado
`Ementa`	Descrição do conteúdo
`Prazo.de.60.dias`	Prazo inicial de 60 dias (formato `"DD/MM/YYYY"`)
`Prazo.de.emendas`	Prazo para emendas no Congresso

# Coletar mais páginas para uma amostra maior
mps_encerradas_amplo <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 5)

Note

Diferente de coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao(), a versão encerrada não possui uma coluna Status com o destino final da MP (aprovada, caducada, etc.). Para identificar o destino, analise o campo Ementa ou Título.

9.4 Análise: prazo das Medidas Provisórias em tramitação

library(dplyr)
library(lubridate)

mps_tramitacao <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()

# Converter o prazo e calcular dias restantes
mps_tramitacao |>
  mutate(
    prazo_data   = as.Date(Prazo, "%d/%m/%Y"),
    dias_restantes = as.numeric(prazo_data - Sys.Date())
  ) |>
  arrange(dias_restantes) |>
  select(Matéria, Ementa, prazo_data, dias_restantes)

9.5 Partidos

# Lista de partidos registrados
partidos <- obter_dados_partidos()
head(partidos)
#> # A tibble: 6 × 5
#>   Codigo Sigla  Nome                                DataCriacao DataExtincao
#>   <chr>  <chr>  <chr>                               <chr>       <chr>
#> 1 36     AVANTE Avante                              2017-09-06  <NA>
#> 2 15     MDB    Movimento Democrático Brasileiro    1966-04-05  <NA>
#> 3 20     NOVO   Partido Novo                        2011-02-12  <NA>
#> 4 23     PL     Partido Liberal                     1985-01-01  <NA>
#> 5 11     PP     Progressistas                       1995-11-30  <NA>
#> 6 55     PSD    Partido Social Democrático          2011-09-27  <NA>

As colunas:

Coluna	Descrição
`Codigo`	Código interno do partido
`Sigla`	Sigla (ex: `"PL"`, `"MDB"`)
`Nome`	Nome completo
`DataCriacao`	Data de fundação/registro
`DataExtincao`	Data de extinção (`NA` para partidos ativos)

9.6 Exercício

Exercício 8.1

Medidas Provisórias têm prazo de 120 dias — mas na prática isso é respeitado? Colete as MPs em tramitação e calcule quantos dias restam para cada uma. Alguma está com prazo negativo (já vencido)?

Compare o ritmo de edição de MPs usando o número embutido na coluna MPV (ex: "MPV 1234/2024"): MPs com números maiores são mais recentes. Há algum padrão temporal — anos eleitorais editam mais MPs?

mps_ativas     <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()
mps_encerradas <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 3)

Uma resposta possível

library(senatebR)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(ggplot2)

mps_ativas <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()

# Dias restantes para cada MP
mps_com_prazo <- mps_ativas |>
  mutate(
    prazo_data     = as.Date(Prazo, "%d/%m/%Y"),
    dias_restantes = as.numeric(prazo_data - Sys.Date())
  )

mps_com_prazo |>
  arrange(dias_restantes) |>
  select(Matéria, prazo_data, dias_restantes, Ementa)

# Extrair o ano a partir do identificador "MPV XXXX/AAAA"
mps_enc <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 5)

mps_enc |>
  mutate(Ano = as.integer(stringr::str_extract(MPV, "\\d{4}$"))) |>
  filter(!is.na(Ano)) |>
  count(Ano) |>
  ggplot(aes(x = Ano, y = n)) +
  geom_col(fill = "#f4a261") +
  labs(title = "MPs encerradas por ano de edição",
       x = NULL, y = "Quantidade") +
  theme_minimal()

# Agenda, Vetos e Medidas Provisórias O que está acontecendo no Senado hoje? Quais MPs estão com o prazo esgotando? Quais vetos presidenciais aguardam apreciação? Este capítulo cobre as funções de monitoramento em tempo real da atividade legislativa. ::: {.callout-tip collapse="true"} ## Funções deste capítulo | Função | O que retorna | |---|---| | `info_agenda()` | Agenda de sessões e eventos por período | | `info_vetos()` | Lista de vetos presidenciais | | `extrair_detalhes_vetos()` | Metadados de vetos (web scraping) | | `dados_vetos()` | Partes vetadas de cada veto | | `coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()` | MPs com prazo em aberto | | `coletar_medidas_provisorias_encerradas()` | MPs com tramitação encerrada | | `obter_dados_partidos()` | Lista de partidos registrados | ::: ## Agenda do Senado A função `info_agenda()` recebe vetores de anos, meses e dias: ```r library(senatebR) # Agenda de um mês específico — ajuste o ano e mês conforme necessário agenda <- info_agenda( anos = 2024, meses = 6, dias = 1:30 ) glimpse(agenda) #> Rows: 18 #> Columns: 6 #> $ Data <chr> "2024-06-04", "2024-06-05", ... #> $ Hora <chr> "14:00", "10:00", ... #> $ Orgao <chr> "Plenário do Senado", "CCJ", ... #> $ Evento <chr> "Sessão Deliberativa Ordinária", "Reunião de Comissão", ... #> $ Local <chr> "Plenário Petrônio Portela", "Sala nº 2", ... #> $ Status <chr> "Realizado", "Realizado", ... ``` As colunas principais: | Coluna | Descrição | |---|---| | `Data` | Data da sessão ou evento | | `Hora` | Horário de início | | `Orgao` | Órgão responsável (plenário ou comissão) | | `Evento` | Descrição do tipo de evento | | `Local` | Local de realização | | `Status` | Situação (`"Realizado"`, `"Cancelado"`, etc.) | ::: {.callout-tip} Para consultar a agenda da semana atual, use `lubridate` para extrair ano, mês e dias: ```r library(lubridate) hoje <- Sys.Date() agenda_semana <- info_agenda( anos = year(hoje), meses = month(hoje), dias = day(hoje):(day(hoje) + 6) ) ``` ::: ## Vetos presidenciais O Senado aprecia os vetos presidenciais a projetos aprovados pelo Congresso. ### Lista de vetos ```r vetos <- info_vetos(pages = 1) glimpse(vetos) #> Rows: 20 #> Columns: 6 #> $ Veto <chr> "VET 16110/2024", "VET 16049/2023", ... #> $ Link <chr> "https://www.congressonacional.leg.br/...", ... #> $ Ementa <chr> "Veto parcial ao PL 1234/2023...", ... #> $ Sobresta <chr> "Não", "Sim", ... #> $ Materia_Vetada <chr> "PL 1234/2023", "PEC 45/2019", ... #> $ Norma_Gerada <chr> NA, "Lei 14.973/2024", ... ``` As colunas: | Coluna | Descrição | |---|---| | `Veto` | Identificação do veto (ex: `"VET 16110/2024"`) | | `Link` | URL da página do veto no Congresso Nacional | | `Ementa` | Descrição resumida do veto | | `Sobresta` | Se o veto está com a tramitação sobrestada (`"Sim"`/`"Não"`) | | `Materia_Vetada` | Matéria que originou o veto | | `Norma_Gerada` | Lei gerada após apreciação (quando já aprovada) | ### Detalhes de vetos via URL `extrair_detalhes_vetos()` e `dados_vetos()` trabalham com URLs das páginas de veto no site do Congresso. Use a coluna `Link` obtida de `info_vetos()`: ```r vetos <- info_vetos(pages = 1) # Usar as URLs da coluna Link urls_vetos <- vetos$Link[1:2] # Metadados de cada veto detalhes <- extrair_detalhes_vetos(urls = urls_vetos) # Partes vetadas (artigos/parágrafos vetados) partes_vetadas <- dados_vetos(urls = urls_vetos) ``` ::: {.callout-warning} `extrair_detalhes_vetos()` e `dados_vetos()` fazem web scraping do site do Congresso Nacional. Se o site estiver fora do ar ou mudar sua estrutura HTML, as funções podem retornar dados incompletos. ::: ## Medidas Provisórias As Medidas Provisórias têm força de lei imediata e precisam ser apreciadas pelo Congresso em até 120 dias. ### Em tramitação ```r mps_tramitacao <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao() glimpse(mps_tramitacao) #> Rows: 12 #> Columns: 5 #> $ Link <chr> "https://www.congressonacional.leg.br/...", ... #> $ Matéria <chr> "MPV 1234/2024", "MPV 1210/2024", ... #> $ Ementa <chr> "Dispõe sobre crédito extraordinário...", ... #> $ Prazo <chr> "12/07/2024", "06/05/2024", ... #> $ Status <chr> "Em tramitação", "Em tramitação", ... ``` As colunas: | Coluna | Descrição | |---|---| | `Link` | URL da página da MP no Congresso Nacional | | `Matéria` | Identificação da MP (ex: `"MPV 1234/2024"`) | | `Ementa` | Descrição do conteúdo da MP | | `Prazo` | Data limite para votação no Congresso (formato `"DD/MM/YYYY"`) | | `Status` | Situação atual | ### Encerradas O argumento `numero_ultima_pagina` controla quantas páginas serão coletadas (cada página retorna ~10 MPs): ```r # Coletar a primeira página de MPs encerradas mps_encerradas <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 1) glimpse(mps_encerradas) #> Rows: 10 #> Columns: 6 #> $ Link <chr> "https://www.congressonacional.leg.br/...", ... #> $ MPV <chr> "MPV 1200/2023", "MPV 1185/2023", ... #> $ Título <chr> "Institui o programa...", ... #> $ Ementa <chr> "Dispõe sobre...", ... #> $ Prazo.de.60.dias <chr> "27/02/2024", "11/01/2024", ... #> $ Prazo.de.emendas <chr> "17/01/2024", "02/12/2023", ... ``` As colunas: | Coluna | Descrição | |---|---| | `Link` | URL da página da MP | | `MPV` | Identificação da MP (ex: `"MPV 1200/2023"`) | | `Título` | Título abreviado | | `Ementa` | Descrição do conteúdo | | `Prazo.de.60.dias` | Prazo inicial de 60 dias (formato `"DD/MM/YYYY"`) | | `Prazo.de.emendas` | Prazo para emendas no Congresso | ```r # Coletar mais páginas para uma amostra maior mps_encerradas_amplo <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 5) ``` ::: {.callout-note} Diferente de `coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao()`, a versão encerrada **não possui** uma coluna `Status` com o destino final da MP (aprovada, caducada, etc.). Para identificar o destino, analise o campo `Ementa` ou `Título`. ::: ## Análise: prazo das Medidas Provisórias em tramitação ```r library(dplyr) library(lubridate) mps_tramitacao <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao() # Converter o prazo e calcular dias restantes mps_tramitacao |> mutate( prazo_data = as.Date(Prazo, "%d/%m/%Y"), dias_restantes = as.numeric(prazo_data - Sys.Date()) ) |> arrange(dias_restantes) |> select(Matéria, Ementa, prazo_data, dias_restantes) ``` ## Partidos ```r # Lista de partidos registrados partidos <- obter_dados_partidos() head(partidos) #> # A tibble: 6 × 5 #> Codigo Sigla Nome DataCriacao DataExtincao #> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> #> 1 36 AVANTE Avante 2017-09-06 <NA> #> 2 15 MDB Movimento Democrático Brasileiro 1966-04-05 <NA> #> 3 20 NOVO Partido Novo 2011-02-12 <NA> #> 4 23 PL Partido Liberal 1985-01-01 <NA> #> 5 11 PP Progressistas 1995-11-30 <NA> #> 6 55 PSD Partido Social Democrático 2011-09-27 <NA> ``` As colunas: | Coluna | Descrição | |---|---| | `Codigo` | Código interno do partido | | `Sigla` | Sigla (ex: `"PL"`, `"MDB"`) | | `Nome` | Nome completo | | `DataCriacao` | Data de fundação/registro | | `DataExtincao` | Data de extinção (`NA` para partidos ativos) | ## Exercício ::: {.callout-note icon=false} ## Exercício 8.1 Medidas Provisórias têm prazo de 120 dias — mas na prática isso é respeitado? Colete as MPs em tramitação e calcule quantos dias restam para cada uma. Alguma está com prazo negativo (já vencido)? Compare o ritmo de edição de MPs usando o número embutido na coluna `MPV` (ex: `"MPV 1234/2024"`): MPs com números maiores são mais recentes. Há algum padrão temporal — anos eleitorais editam mais MPs? ```r mps_ativas <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao() mps_encerradas <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 3) ``` ::: ::: {.callout-tip collapse="true"} ## Uma resposta possível ```r library(senatebR) library(dplyr) library(lubridate) library(ggplot2) mps_ativas <- coletar_medidas_provisorias_em_tramitacao() # Dias restantes para cada MP mps_com_prazo <- mps_ativas |> mutate( prazo_data = as.Date(Prazo, "%d/%m/%Y"), dias_restantes = as.numeric(prazo_data - Sys.Date()) ) mps_com_prazo |> arrange(dias_restantes) |> select(Matéria, prazo_data, dias_restantes, Ementa) # Extrair o ano a partir do identificador "MPV XXXX/AAAA" mps_enc <- coletar_medidas_provisorias_encerradas(numero_ultima_pagina = 5) mps_enc |> mutate(Ano = as.integer(stringr::str_extract(MPV, "\\d{4}$"))) |> filter(!is.na(Ano)) |> count(Ano) |> ggplot(aes(x = Ano, y = n)) + geom_col(fill = "#f4a261") + labs(title = "MPs encerradas por ano de edição", x = NULL, y = "Quantidade") + theme_minimal() ``` :::