10  Visualização de Dados Legislativos

Note

Os blocos de código neste capítulo produzem visualizações quando executados em R. As imagens não são renderizadas aqui — execute cada bloco localmente para ver o resultado.

10.1 Paleta de cores recomendada

# Cores institucionais do Senado
cores_senado <- c(
  azul_escuro  = "#003580",
  azul_medio   = "#1a6fa8",
  azul_claro   = "#5ba4cf",
  dourado      = "#c9a84c",
  cinza_escuro = "#3d3d3d",
  cinza_claro  = "#e8e8e8"
)

Use cores_senado[["azul_escuro"]] para acessar uma cor específica pelo nome.

10.2 Composição do Senado: gráfico de barras

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

senadores <- obter_dados_senadores_legislatura(57, 57) |>
  rename_with(~ gsub("IdentificacaoParlamentar\\.", "", .x))

senadores |>
  count(SiglaPartidoParlamentar, sort = TRUE) |>
  ggplot(aes(x = reorder(SiglaPartidoParlamentar, n), y = n,
             fill = n > 5)) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  scale_fill_manual(values = c("FALSE" = "#5ba4cf", "TRUE" = "#003580")) +
  coord_flip() +
  labs(
    title    = "Composição do Senado Federal por partido",
    subtitle = "57ª Legislatura (2023–2027)",
    x = NULL, y = "Número de senadores",
    caption  = "Fonte: API do Senado Federal via senatebR"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 13) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold"))

10.3 Presença nas votações: gráfico de barras com gradiente de cor

O gráfico abaixo mostra a taxa de presença individual de cada senador. Embora seja às vezes chamado de “heatmap”, trata-se de um gráfico de barras horizontais com cor proporcional à presença — a estrutura de dados não é matricial.

library(tidyr)

senadores <- obter_dados_senadores_legislatura(57, 57) |>
  rename_with(~ gsub("IdentificacaoParlamentar\\.", "", .x))

# Votações dos primeiros 15 senadores
codigos  <- senadores$CodigoParlamentar[1:15]
votacoes <- coletar_votacoes_multiplos(codigos, anos = 2023)

# votacoes_SiglaDescricaoVoto: "Sim", "Não", "AP", "MIS", "P-NRV", "Votou"
# Consideramos ausente: AP (Atividade parlamentar) e MIS (Missão)
presenca <- votacoes |>
  mutate(presente = !votacoes_SiglaDescricaoVoto %in% c("AP", "MIS")) |>
  group_by(codigo_senador) |>
  summarise(taxa_presenca = mean(presente, na.rm = TRUE), .groups = "drop") |>
  left_join(
    senadores |> select(CodigoParlamentar, NomeParlamentar, SiglaPartidoParlamentar),
    by = c("codigo_senador" = "CodigoParlamentar")
  )

# Visualizar
ggplot(presenca,
       aes(x = reorder(NomeParlamentar, taxa_presenca),
           y = taxa_presenca,
           fill = taxa_presenca)) +
  geom_col() +
  scale_fill_gradient(low = "#f4a261", high = "#003580",
                      labels = scales::percent) +
  scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
  coord_flip() +
  labs(
    title = "Taxa de presença nas votações nominais (2023)",
    x = NULL, y = "Presença", fill = "Presença"
  ) +
  theme_minimal()

Tip

Para um heatmap matricial real (senadores × votações), use geom_tile() com a matriz de votos construída no Capítulo 6.

10.4 Evolução temporal: linha do tempo legislativa

library(lubridate)

materias <- materias_legislatura_atual()

# AnoMateria contém apenas o ano (ex: "2024") — não há coluna de data completa
materias |>
  filter(!is.na(AnoMateria)) |>
  mutate(Ano = as.integer(AnoMateria)) |>
  count(Ano, SiglaSubtipoMateria) |>
  filter(SiglaSubtipoMateria %in% c("PL", "PEC", "MPV")) |>
  ggplot(aes(x = Ano, y = n, color = SiglaSubtipoMateria)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point(size = 2) +
  scale_color_manual(values = c(PL = "#003580", PEC = "#c9a84c",
                                MPV = "#e76f51")) +
  labs(
    title  = "Volume de matérias legislativas por tipo e ano",
    x = NULL, y = "Quantidade", color = "Tipo"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom")

10.5 Mapa do Brasil: senadores por estado

# Requer o pacote geobr
# install.packages("geobr")
library(geobr)

estados <- read_state(showProgress = FALSE)

senadores <- obter_dados_senadores_legislatura(57, 57) |>
  rename_with(~ gsub("IdentificacaoParlamentar\\.", "", .x))

senadores_uf <- senadores |>
  count(UfParlamentar, name = "n_senadores")

mapa_dados <- estados |>
  left_join(senadores_uf, by = c("abbrev_state" = "UfParlamentar"))

ggplot(mapa_dados) +
  geom_sf(aes(fill = n_senadores), color = "white", linewidth = 0.3) +
  scale_fill_gradient(low = "#c6dbef", high = "#003580",
                      name = "Senadores") +
  labs(
    title   = "Número de senadores em exercício por estado",
    caption = "Fonte: senatebR"
  ) +
  theme_void() +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5))

Note

O pacote geobr precisa de conexão à internet para baixar as geometrias dos estados na primeira execução. Instale com install.packages("geobr") se ainda não tiver.

10.6 Tabelas com gt

# install.packages("gt")
library(gt)
library(tidyr)

senadores <- obter_dados_senadores_legislatura(57, 57) |>
  rename_with(~ gsub("IdentificacaoParlamentar\\.", "", .x))

senadores |>
  count(SiglaPartidoParlamentar, UfParlamentar) |>
  pivot_wider(names_from = UfParlamentar, values_from = n,
              values_fill = 0) |>
  gt(rowname_col = "SiglaPartidoParlamentar") |>
  tab_header(
    title    = "Senadores por partido e estado",
    subtitle = "57ª Legislatura"
  ) |>
  data_color(
    method  = "numeric",
    palette = "Blues"
  )

Tip

Tabelas gt são renderizadas automaticamente em documentos Quarto e R Markdown. No console interativo do R, use print() para visualizá-las no Viewer do RStudio.