Perda de valor real das indenizações por dano moral por abalo ao crédito em sentenças de primeiro grau no TJSP

Real Value Loss of Moral Damage Compensation for Credit Harm in First-Instance Decisions at TJSP

Pérdida de valor real de las indemnizaciones por daño moral por afectación al crédito en sentencias de primera instancia en el TJSP

Resumo

O artigo apresenta uma pesquisa empírica sobre a oscilação das indenizações por danos morais ao longo do tempo em ações que discutem negativação ou protesto indevido. A pesquisa investigou se os valores das indenizações por danos morais nas sentenças dos últimos anos foram aumentados para acompanhar a inflação. Foi adotado o método quantitativo, com a coleta de sentenças de primeiro grau proferidas pelo Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP) entre 2014 e 2023. Utilizou-se mineração de texto (text mining) com Large Language Model (LLM) para identificar as sentenças que condenaram ao pagamento de indenização por danos morais e, em caso positivo, o valor da condenação. Os dados obtidos foram analisados por meio de ferramentas estatísticas. A média das condenações em cada ano foi comparada à variação do Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), do salário mínimo e do Índice Geral de Preços - Mercado (IGP-M). Os resultados demonstraram que a média das indenizações sofreu pouca variação, não acompanhando a inflação. Apresentou-se como hipótese explicativa a ausência de ajuste pela inflação sobre a âncora usada nas sentenças, que seriam os valores das indenizações adotados pelo mesmo juiz em casos anteriores. Concluiu-se que as indenizações, nas sentenças de primeiro grau do TJSP, vêm perdendo valor real, recomendando-se a adoção de algum mecanismo de ajuste periódico.

Palavras-chave
Danos morais; inflação; estatística; mineração de texto; efeito de ancoragem

Abstract

This article presents an empirical study on the fluctuation of moral damage awards over time, in lawsuits concerning wrongful credit reporting or undue protest. The research investigated whether the amounts of moral damage awards in recent years’ rulings have increased to keep pace with inflation. It was used the quantitative method, with the collection of first-instance judgments issued by the São Paulo Court of Justice (TJSP) between 2014 and 2023. Text mining techniques with a Large Language Model (LLM) were used to identify the judgments that ruled in favor of awarding compensation for moral damages and, if so, the amount of the award. The data were analyzed using statistical tools. The judgments’ average in each year was compared to the variation of the IPCA (Brazil’s official inflation index, based on what families buy), the minimum wage (the lowest legal salary a worker can receive in Brazil, set by the government) and the IGP-M (Brazilian inflation index often used to adjust rents and contracts). The results demonstrated that the average of the compensations changed little, not keeping up with inflation. The lack of inflation adjustment on the anchor adopted in the sentences-which would be the values of compensations used by the same judge in previous cases-was presented as an explanatory hypothesis. It was concluded that the compensations of first-instance decisions at TJSP are losing real value, recommending the use of some mechanism of periodic adjustment.

Keywords
Moral damages; inflation; statistics; text mining; anchoring effect

Resumen

El artículo presenta una investigación empírica sobre la oscilación de las indemnizaciones por daños morales a lo largo del tiempo, en acciones que discuten inclusión indebida en registros de morosos o protesto indebido. La investigación analizó si los montos de las indemnizaciones por daños morales en las sentencias de los últimos años han aumentado para ajustarse a la inflación. Fue utilizado el método cuantitativo, con recolección de las sentencias de primer grado emitidas por el Tribunal de Justicia de São Paulo (TJSP) entre 2014 y 2023. Se utilizó minería de texto (text mining) con un Large Language Model (LLM) para identificar las sentencias que condenaron al pago de indemnización por daños morales y, caso afirmativo, el monto de la condena. Las respuestas fueron analizadas con herramientas estadísticas. El promedio de las condenas en cada año fue comparado con la variación del IPCA (índice oficial de inflación de Brasil, basado en el consumo de las familias), del salario mínimo (el salario legal más bajo que puede recibir un trabajador en Brasil, definido por el gobierno) y del IGP-M (índice de inflación de Brasil, usado para ajustar alquileres y contratos). Los resultados comprobaron que el promedio de las indemnizaciones poco cambió, no acompañando la inflación. Se presentó como hipótesis explicativa la falta de ajuste por inflación sobre el ancla adoptada en las sentencias, que sería los valores de las indemnizaciones utilizados por el mismo juez en casos anteriores. Se concluyó que las indemnizaciones en sentencias de primera instancia en el TJSP están perdiendo valor real, recomendándose la utilización de algún mecanismo de ajuste periódico.

Palabras clave
Daños morales; inflación; estadística; minería de texto; efecto de anclaje

Introdução¹

“You may delay, but Time will not.” (Você pode adiar, mas o Tempo não.)
(Benjamin Franklin)

“O tempo, consumatore delle cose, in te rivolgendole, dai alle tratte vite nuove e varie abitazioni. O tempo, veloce predatore delle cose create, quanti re, quanti popoli hai tu disfatti.” (Oh tempo, consumidor das coisas, ao se voltar para elas, dás novas e diversas vidas e moradas. Oh tempo, veloz predador das coisas criadas, quantos reis, quantos povos destruíste.)
(Leonardo da Vinci)

Os planos de saúde, as escolas e os supermercados não se esquecem de reajustar periodicamente os seus preços. O valor nominal da moeda, no transcorrer do tempo, perde seu valor real. Cem reais, em 2013, permitiam a compra de 14 itens no supermercado; em 2023, só custeavam carne, pão e café (Nicoceli, 2024). A inflação é sentida no bolso e na vida de todos.

O Direito preocupa-se com a inflação há muito tempo e em variadas situações. Ela foi estudada no pós-Guerra Civil dos Estados Unidos da América (EUA), depois da perda de valor da moeda confederada (Dawson; Cooper, 1935), bem como na hiperinflação alemã do Entreguerras (Dawson, 1934). Foi e continua sendo considerada em muitos domínios, desde os danos contratuais (Harvey, 1984) aos danos futuros (McGouth, 1977), além das indenizações por concorrência desleal (Bueren; Hüschelrath; Veith, 2014).

Um aspecto relacionado à inflação diz respeito às indenizações por danos morais. Espera-se que os arbitramentos para casos semelhantes, ainda que decididos em momentos diferentes, levem a inflação em conta. Se uma indenização em 2010 foi arbitrada em R$ 5.000, espera-se que, em 2020, a indenização em um caso semelhante tenha um valor superior. Trata-se aqui de algo corriqueiro.

Houve uma época em que isso ocorria de modo automático, porque as sentenças fixavam as indenizações em salários mínimos. Arbitrar uma indenização em 10 salários mínimos, em casos semelhantes, manteria o poder de compra, ainda que separados por 10 anos. Entretanto, o Supremo Tribunal Federal (STF), em 2000, declarou a inconstitucionalidade de atrelar o quantum indenizatório ao salário mínimo (Brasil, 2000).

Essa decisão do STF possivelmente levou os juízes a afastarem o uso do salário mínimo e arbitrarem o montante diretamente em reais. A mudança deve ter ocorrido nesse contexto, ainda que, a rigor, o STF não tenha impedido a manutenção do salário mínimo como critério a priori, desde que houvesse o cuidado de converter em moeda no ato do arbitramento (Brasil, 2015a; Cahali, 2011).

Surge, então, uma pergunta: depois que as sentenças passaram a arbitrar as indenizações diretamente em valor monetário, elas foram reajustadas, com o transcorrer do tempo, para manter o valor real? A suspeita de que isso não estava sendo feito motivou a realização da pesquisa que resultou na produção deste artigo.

A pesquisa recaiu sobre a integralidade das sentenças proferidas pelo Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo (TJSP), ao longo de 10 anos, entre 2014 e 2023, nas quais houve arbitramento de indenização por danos morais em casos de negativação ou protesto indevido. Mediante o uso de mineração de texto, por meio de Large Language Model (LLM), foi extraído de cada decisão o valor da condenação por danos morais. Os dados foram, então, submetidos a uma análise estatística.

Ao final, confirmando-se a hipótese de pesquisa, comprovou-se que, no transcorrer do tempo, as indenizações vêm perdendo seu valor real, pois os valores indenizatórios não estão sendo ajustados.

Uma possível explicação reside no fato de a sentença ancorar-se, em cada arbitramento, nos valores utilizados em casos passados. O efeito de ancoragem, entendido como a influência de uma âncora numérica em julgamentos que envolvem estimativas numéricas, constitui um mecanismo mental pesquisado pela psicologia comportamental há mais de 50 anos, sendo comum e robusto, presente em diversos domínios (Furnham; Boo, 2011), entre eles, o Direito (Bystranowski et al., 2021; Lima, 2021).

A perda do valor real das indenizações por danos morais parece decorrer do fato de as sentenças aplicarem direta e imediatamente, como âncora, o valor utilizado em casos passados, sem proceder ao seu ajuste às circunstâncias concretas. A circunstância concreta mais importante e desconsiderada, no caso, é o decurso do tempo e o correlato impacto da inflação.

O resultado da pesquisa serve de alerta para que algum reajuste passe a ser adotado nas sentenças, de modo a garantir que as indenizações continuem a proporcionar ao lesado o justo e proporcional alívio pelo dano experimentado.

1. Pergunta de pesquisa: as indenizações por danos morais estão sendo reajustadas ao longo do tempo, para preservação do seu valor real?

O arbitramento das indenizações por danos morais é uma dificuldade para os aplicadores do Direito. O Código Civil (Brasil, 2002), ao tratar desse problema em uma situação específica (art. 953, parágrafo único), menciona que o juiz arbitrará a indenização por equidade, de acordo com as circunstâncias do caso. O tabelamento existente na Lei de Imprensa (Brasil, 1967, arts. 49 a 53) foi afastado pelo Superior Tribunal de Justiça (STJ), na Súmula 281 (Brasil, 2004). Faltam, portanto, critérios mínimos na lei.

A ausência de critérios torna o arbitramento muito subjetivo (Furrier, 2015), o que leva a indagar se estão sendo respeitadas a isonomia e a segurança jurídica. Contudo, há ainda outra questão fática, mais específica, que impulsionou a presente pesquisa: o Poder Judiciário, de modo geral, vem reajustando as indenizações ao longo do tempo, para preservar o valor real? A hipótese de trabalho foi negativa. Suspeitava-se que a inflação estivesse sendo esquecida ou, ao menos, considerada menos do que deveria.

Destaca-se, à parte, que esse debate somente faz sentido no caso dos danos morais; nos danos materiais, o problema não se manifesta. Imagina-se um caso simples de acidente de trânsito, em que um para-lama é avariado. Como a condenação se baseia em um orçamento emitido à época do evento, os efeitos da inflação já estão embutidos. Se o orçamento é de 2010, indicará o custo daquele ano; se é de 2020, os valores correspondentes a esse período. Atualizando-se a indenização a partir do orçamento, de acordo com a Súmula 43 do STJ (Brasil, 1992), o risco de corrosão inflacionária desaparece.

Continuando, uma pesquisa que envolve acórdãos do STJ referentes a ofensas praticadas pela imprensa, embora com foco em outras questões, notou que a média das indenizações não aumentou no curso do tempo (Correia; Ghani; Borges, 2023). O estudo não foi conclusivo nesse pormenor, uma vez que o seu objeto se restringiu a: acórdãos do STJ, que, em regra, não interferem nos arbitramentos das instâncias inferiores (Brasil, 2019); um conjunto de 102 acórdãos, quantitativamente pequeno se comparado ao volume de ações relacionadas a danos morais; e ofensas praticadas pela imprensa, que são mais heterogêneas e tendem a gerar arbitramentos igualmente heterogêneos. De qualquer maneira, a investigação mostrou-se relevante e sinalizou a necessidade de pesquisas posteriores.

Justifica-se, assim, a presente pesquisa, voltada diretamente para essa discussão. Para afastar ou atenuar as três fragilidades apontadas, o objeto da análise foi delimitado a: sentenças de primeiro grau, que arbitram os valores com maior liberdade do que o tribunal superior; um volume expressivo de sentenças, o que possibilita mais segurança nas conclusões; e exclusivamente casos de abalo ao crédito - negativação ou protesto indevido -, nos quais os arbitramentos são bastante padronizados.

2. Escopo da pesquisa: sentenças do TJSP de 2014 a 2023 referentes a casos de abalo ao crédito, em que houve condenação a indenização por danos morais

O escopo da pesquisa é um recorte da realidade, delimitando um conjunto de observações, que são coletadas e analisadas. O escopo desta pesquisa foi definido a partir de quatro recortes.

Primeiro recorte: negativação ou protesto indevido.

As indenizações por danos morais fundamentadas em negativação ou protesto indevido são um tema discutido e consolidado há décadas. Por exemplo, há precedente do STJ, acerca do caráter in re ipsa desse dano moral, proferido há mais de 20 anos (Brasil, 2005). Esse tema, com essas características, permite descartar casos em que a oscilação de valores pudesse decorrer de um tempo de maturação da jurisprudência.

Além disso, do ponto de vista operacional, o protesto indevido e a negativação indevida têm código próprio no campo “assunto” das Tabelas Processuais Unificadas (TPU) do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), viabilizando um filtro do conjunto de sentenças a ser analisado.

Por fim, trata-se de um tipo de causa extremamente comum, de modo que é possível investigar um volume grande de processos. O CNJ, por meio do Painel de Estatísticas, indica que, em 2024, foram propostas 1.003.445 novas ações de abalo ao crédito, e julgadas, no mesmo ano, um total de 886.493 (CNJ, [s.d.]). Respeita-se a lei estatística denominada “Lei dos Grandes Números”, segundo a qual recomenda que sejam feitos estudos com uma quantidade suficiente de observações. O descumprimento dessa lei já levou a muitas conclusões equivocadas ao longo da história (Wainer, 2007).

Segundo recorte: sentenças de primeiro grau.

A opção pelas sentenças de primeiro grau, em detrimento dos acórdãos, justifica-se, primeiro, porque o tribunal se submete a um filtro decisório no arbitramento das indenizações que o juiz não tem de obedecer: o princípio processual do tantum devolutum quantum apellatum (art. 1.013 do Código de Processo Civil de 2015). Se o autor não recorreu do valor arbitrado, o tribunal, ao julgar o recurso do réu, não pode aumentar a indenização; se foi o réu quem não recorreu, não pode diminuí-lo. Em razão disso, as indenizações fixadas nos acórdãos muitas vezes não irão corresponder ao valor efetivamente entendido como justo pelo tribunal.

Também há a vantagem de o número de sentenças de primeiro grau ser muito superior ao de acórdãos, o que possibilita uma análise quantitativa mais robusta.

Terceiro recorte: sentenças proferidas no âmbito do TJSP.

A escolha do TJSP fundamenta-se nas dimensões desse tribunal. O Painel de Estatísticas (CNJ, [s.d.]) revela que, do total de processos novos da Justiça Estadual em 2024, o TJSP respondeu por 25,25%, além de concentrar, em janeiro de 2025, 36,10% dos processos pendentes. Isso ainda foi notado pelo volume de sentenças baixadas, que superou 200 mil. Ademais, a ferramenta de informática utilizada para a coleta e organização dos dados, o pacote TJSP para RStudio (Jesus Filho, 2025), é direcionada especificamente a esse tribunal.

Quarto recorte: sentenças proferidas entre 01/01/2014 e 31/12/2023.

Tendo em vista que o objetivo foi comparar o valor das indenizações ao longo dos anos à oscilação inflacionária, foi necessário abarcar um período elástico. Para isso, os 10 anos compreendidos entre 01/01/2014 e 31/12/2023 mostraram-se suficientes. Nesse período, a inflação acumulada foi expressiva, o que permitiu responder à pergunta de pesquisa.

Percorridos esses quatro recortes, consolidou-se o escopo da investigação nas sentenças de primeiro grau do TJSP, proferidas entre 01/01/2014 e 31/12/2023, que condenaram ao pagamento de indenização por danos morais em caso de negativação ou protesto indevido.

3. Metodologia da pesquisa: ferramentas da inteligência artificial e da estatística aplicadas ao Direito

A metodologia da pesquisa desenvolveu-se em cinco etapas: a) coleta dos dados; b) filtro dos dados; c) tratamento do texto das sentenças; d) mineração de texto; e) análise dos dados.

A coleta de dados recaiu sobre as sentenças proferidas entre 01/01/2014 e 31/12/2023. A busca combinou dois critérios: a) pesquisa livre, com os termos “dano moral” ou “danos morais”; b) assunto, relativo aos casos de negativação ou protesto indevido, de acordo com as TPUs. O total de observações obtidas foi de 201.389.

No que se refere ao filtro dos dados e ao tratamento do texto das sentenças, os testes preparatórios evidenciaram duas dificuldades na fase subsequente de mineração de texto. A primeira relacionava-se ao elevado tempo de processamento, em razão da velocidade computacional. A segunda consistia no fato de que sentenças muito longas ou com determinadas construções textuais específicas aumentavam a incidência de erros, levando a extrair valores monetários que não eram o da condenação em danos morais. Por essa razão, foi necessário incluir os dois procedimentos descritos a seguir, de filtro dos dados e tratamento do texto.

O filtro dos dados teve por objetivo, tanto quanto possível, reduzir as observações a serem submetidas à mineração de texto ao escopo de pesquisa, eliminando os casos em que a sentença não condenou ao pagamento de indenização por danos morais, como situações de improcedência ou de procedência parcial sem reconhecimento do dano moral. Para tanto, foram utilizadas classes processuais, movimentações das sentenças e expressões regulares.

O tratamento do texto das sentenças teve como finalidade, tanto quanto possível, isolar o dispositivo da sentença, excluindo-se o relatório e a fundamentação. O dispositivo mostra-se preferível por ser mais enxuto, acelerando o processamento computacional, e por conter a informação buscada, consistente na verificação da existência de condenação por danos morais e do respectivo valor. Quando não foi possível isolar o dispositivo, foi removido ao menos o relatório. Por fim, também foi necessário eliminar algumas partes iniciais de algumas sentenças, quando muito longas, em razão de um limite de transmissão de dados entre o computador do pesquisador e o servidor remoto em que foi realizada a mineração de texto. As etapas anteriores permitiram reduzir os dados a 117.225 observações, sobre as quais incidiu a mineração de texto, definida como o “conjunto de técnicas que descobrem conhecimento inovador nos textos” (Rezende, 2005, p. 337-338).

A análise de grandes volumes de processos judiciais requer técnicas de mineração de texto capazes de extrair informações relevantes de documentos não estruturados. Neste artigo, utilizamos uma LLM, especificamente o modelo Llama3.1 70B,² pré-treinada em grandes bases textuais, para automatizar a extração de informações das sentenças judiciais. Formalmente, uma LLM que atua como extratora de informações pode ser definida como um processo de geração condicional de tokens a partir de um prompt estruturado. O modelo gera sequências de saída 𝑦 = (𝑦 1, 𝑦 2, … , 𝑦 n ), conforme a distribuição condicional:

$LLM(x,p)=P\left(y_y\right|y_{\{<t\}},x,p;\theta )$

Em que 𝑦 t representa o token gerado no tempo 𝑡, 𝑦 {< t } corresponde aos tokens anteriores, 𝑥 é o texto de entrada, 𝑝 é o prompt fornecido e 𝜃 são os parâmetros do modelo. Esse processo permite que a LLM forneça respostas em conformidade com a instrução definida no prompt.

Cada documento 𝑥 ∈ 𝑋, em que 𝑋 representa o conjunto de textos judiciais, foi processado de acordo com a seguinte sequência de prompts:

Prompt 1 Há condenação por danos morais? Responda apenas com SIM ou NÃO.

Prompt 1
Há condenação por danos morais? Responda apenas com SIM ou NÃO.

Prompt 2 Qual é o valor da condenação por danos morais? Responda apenas com o valor em reais.

Prompt 2
Qual é o valor da condenação por danos morais? Responda apenas com o valor em reais.

Os prompts são executados em sequência. Inicialmente, para cada documento 𝑥 ∈ 𝑋, o primeiro prompt gerou uma etiqueta binária 𝑦₁ ∈ {S𝐼𝑀, 𝑁Ã𝑂}. Se 𝑦₁ = 𝑆𝐼𝑀, o segundo prompt foi aplicado ao mesmo documento 𝑥 para a obtenção do valor financeiro correspondente, denotado por 𝑦₂ ∈ ℝ+.

Formalmente, a extração seguiu a função:

$(y_1,y_2)=\left\{\begin{array}{c}(SIM,f_2(x\left)\right)se{f}_1\left(x\right)=SIM\\ \left(NÃO,N/A\right)casocontrário\end{array}\right.$

Em que 𝑓₁(𝑥) representa a resposta ao primeiro prompt e 𝑓₂(𝑥) representa a resposta ao segundo prompt caso 𝑦 ₁ = 𝑆𝐼𝑀.

Após a extração dos valores, foram realizados tratamentos para verificar se a LLM havia gerado um valor válido, no domínio financeiro/moeda, associado ao valor da condenação. Esse filtro foi implementado por meio da conversão do resultado para o tipo de variável de ponto flutuante (float). Em caso de erro de conversão, adotou-se o critério de que não houve condenação no processo, como estratégia mais conservadora.

Essa abordagem, baseada no uso da LLM como extratora de informações, permitiu converter informações textuais não estruturadas em dados analisáveis de forma automatizada, evitando a necessidade de revisão manual de todo o conjunto de dados.

Utilizou-se código de programação em Python para encaminhar os textos do computador do pesquisador ao servidor remoto, no qual foi processada a mineração de texto. Como resultado, dos 117.225 processos, a LLM identificou 86.284 condenações por danos morais; depois de removidos alguns outliers, chegou-se ao total de 86.199 observações. Esse conjunto foi o submetido à análise dos dados.

A acurácia das respostas da mineração de texto foi aferida por meio de uma amostra de 1.000 observações, conferidas manualmente. Foram identificados 52 erros, resultando em taxa de acerto de 94,8%. Calculou-se a margem de erro (Apêndice; Silva, 2021, p. 36-51) e, considerando um intervalo de confiança de 95%, a taxa de acertos para a população situa-se entre 93,4% e 96,2%.

Cumpre registrar que parte das sentenças arbitrou as indenizações diretamente em salários mínimos, no próprio dispositivo, sem conversão em moeda ou indicação do valor do salário mínimo. Nessas situações, a LLM costumou errar o cálculo, atribuindo o valor da condenação em reais, fazendo uma conta equivocada. Se o peso desses erros fosse estatisticamente relevante, poderia haver viés na pesquisa, já que esses são casos de evidente reajuste do valor da indenização no tempo. Por essa razão, decidiu-se apurar o peso estatístico dessa ocorrência. Verificou-se que é uma situação estatisticamente insignificante: na amostra de 1.000 processos, 1,9% apresentaram condenação fixada diretamente em salários mínimos. Com margem de confiança de 95%, apurou-se (Apêndice) que, na população, o percentual de sentenças que usaram diretamente o salário mínimo no dispositivo está entre 1,1% e 2,7%.

4. Análise dos dados: confirmação da hipótese de pesquisa

O Gráfico 1, a seguir, mostra a contagem de processos em cada um dos anos.

Gráfico 1 -
Número de processos por ano

Um dado interessante é a tendência de queda no número das condenações, a qual não constitui objeto desta pesquisa, mas talvez se explique pelo progressivo uso, por parte dos fornecedores, de plataformas de negociação alternativas à inscrição em órgãos restritivos, que não geram danos morais (Brasil, 2024). Um exemplo é o “Serasa Limpa Nome” (Serasa Experian, 2025).

Ao se analisarem os valores das condenações, identificam-se determinados padrões.

Como se observa no Gráfico 2, a seguir, um desses padrões é a prevalência de números redondos, múltiplos de R$ 1.000 ou de R$ 5.000, bem como uma queda progressiva, ao longo dos anos, dos valores quebrados. Esse dado constitui uma sinalização inicial de que as sentenças não foram reajustadas periodicamente para a preservação do valor real, uma vez que a aplicação de reajustes compatíveis com a inflação não levaria, por certo, a valores redondos.

Gráfico 2 -
Número de sentenças por ano

Outro padrão é que os três valores de condenação mais comuns foram os mesmos em todos os anos, correspondendo a R$ 5.000, R$ 10.000 e R$ 3.000, com os quantitativos descritos no Gráfico 3, a seguir.

Gráfico 3 -
Valores de condenação mais comuns por ano

Na verdade, os padrões espalham-se ao longo dos dados. De acordo com a Tabela 1, a seguir, os principais valores das condenações - desde os menores (mínimo e Q1) até os maiores (Q 3 e máximo), passando pelo intermediário (mediana) - permaneceram muito similares ao longo dos anos.

Tabela 1 -
Medidas-resumo das indenizações por ano

Ano	Mínimo	Q1	Mediana	Q3	Máximo
2014	100	3.965	5.000	8.000	85.500
2015	107	4.000	5.000	8.707	100.000
2016	100	4.400	6.000	10.000	88.000
2017	128	4.000	5.000	10.000	74.160
2018	237	4.000	5.000	10.000	72.000
2019	100	4.000	5.000	10.000	55.000
2020	100	4.660	5.000	10.000	60.000
2021	188	4.000	5.000	10.000	99.800
2022	100	4.000	5.000	10.000	60.000
2023	200	4.000	5.000	10.000	60.600

• Fonte: Elaboração própria.

Com essa regularidade, era natural que seus efeitos se projetassem sobre a média dos valores de condenação em cada ano. E ele, de fato, permaneceu muito similar no transcorrer do tempo. A diferença entre a menor média (2020, R$ 6.555) e a maior (2016, R$ 7.546) é de apenas R$ 991 (conferir o Gráfico 4, a seguir).

Gráfico 4 -
Oscilação da média ao longo do tempo

Considerada a inflação, demonstrou-se, pela pequena variação da média das condenações ao longo de 10 anos, a ocorrência de perda de valor real nas indenizações.

A fim de dimensionar essa perda, a média foi comparada com a oscilação do IPCA, do salário mínimo e do IGP-M, produzindo-se um novo gráfico. Nele, a linha da média representa o valor apurado em cada um dos anos; as demais linhas projetam o valor que a média de 2014, primeiro ano dos dados, alcançaria se ele variasse na mesma medida do IPCA, do IGP-M ou do salário mínimo.

Foram utilizados o IPCA e o IGP-M, mas a preferência para a análise crítica recai sobre o IPCA, por se tratar de índice que mede a inflação com foco no consumidor e que representa de forma mais adequada a variação do custo de vida, ao passo que o IGP-M é mais amplo e engloba preços desde a produção, atacado até a construção civil e o consumo.

A metodologia dessa projeção variou conforme o indicador considerado.

No caso do salário mínimo, foi possível utilizar o seu valor em cada ano, com uma regra de três simples. A partir do salário mínimo de 2014, fixado em R$ 724, e conhecendo-se a sua média de indenização, equivalente a R$ 7.056, aplicou-se a regra de três com o valor do salário mínimo em cada novo ano. Projetou-se, assim, a indenização em cada período, caso acompanhasse a variação do salário mínimo, utilizando-se a seguinte fórmula:

$\frac{724}{y}=\frac{7056}{x}$

Em que 724 corresponde ao salário mínimo em 2014, 7056 à média de indenização em 2014, y ao valor do salário mínimo no ano z da projeção e x, que é a resposta buscada, ao valor projetado da indenização, acompanhando o salário mínimo, para cada ano z.

Quanto aos índices de correção monetária, IPCA e IGP-M, não existe um número representativo de todo o intervalo anual, pois eles são localizados em um ponto do ano. Considerou-se razoável trabalhar com pontos intermediários, partindo-se do valor de R$ 7.056 em julho de 2014, e fazendo a aplicação do índice até o mês de junho do ano da atualização. Desse modo, para 2016, o valor foi atualizado desde julho de 2014 até junho de 2016; para 2022, atualizado desde julho de 2014 até junho de 2022. E assim em todos os casos. A atualização foi feita utilizando-se a Calculadora do Cidadão (Banco Central do Brasil, 2025).

Confira o Gráfico 5, a seguir.

Gráfico 5 -
Comparação com IGP-M, salário mínimo e IPCA

Como se observa, confirmou-se a hipótese de pesquisa. Enquanto a média das condenações apresentou pouca oscilação, a variação foi significativa considerando-se qualquer critério de comparação adotado. Se algum desses critérios tivesse sido utilizado, as condenações teriam sido ajustadas a montantes muito superiores.

5. Uma hipótese explicativa: ausência de ajuste a partir da âncora

Um dos efeitos de a legislação e a jurisprudência não apresentarem critérios sólidos e controláveis para o arbitramento das indenizações por danos morais é, provavelmente, a instauração de um estado mental de incerteza no julgador.

O perigo maior da incerteza é que ela abre espaço para que as pessoas se exponham às heurísticas de julgamento, que consistem em processos mentais simplificados e automáticos (Tversky; Kahneman, 1974). Trata-se de atalhos para encontrar respostas mais rápidas. A incerteza torna o julgamento difícil e oneroso, por isso a mente humana recorre a esse atalho.

O cérebro humano não tem condições de tomar decisões rigorosamente analíticas a todo o momento, pois agir de modo lógico é exaustivo e consome muita energia, não sendo sustentável por longos períodos. Daí o uso de heurísticas, que pertencem ao chamado Sistema 1: rápido, intuitivo e automático, mas que, por vezes, conduz a erros sistemáticos nas decisões (Kahneman, 2021).

A presente pesquisa relaciona-se à heurística chamada de efeito de ancoragem. Esse efeito ocorre quando as pessoas, ao estimarem um número, fazem uso de outro, que lhes foi previamente sugerido, ou que está presente no contexto em que a estimativa é realizada. Esse outro número funciona como uma âncora, retendo a estimativa mais próxima a ela. “Se lhe perguntassem se Gandhi tinha mais do que 114 anos quando morreu, você acabaria com uma estimativa muito mais elevada da idade dele do que teria se a pergunta de ancoragem se referisse à morte com 35 anos” (Kahneman, 2021, p. 152-153).

O efeito de ancoragem manifesta-se no Direito. Um estudo de meta-análise menciona diversas pesquisas em que essa heurística foi comprovada em contextos judiciais (Bystranowski et al., 2021). Ao proferirem uma decisão judicial, juízes e júris tendem a ser influenciados por números que estejam salientes no contexto em que a decisão é proferida.

É natural suspeitar que algum efeito de ancoragem ocorra nas indenizações por danos morais, pois abrangem estimativa numérica em contexto de incerteza. Entretanto, apenas afirmar o efeito de ancoragem não é suficiente, uma vez que outras questões envolvem essa discussão, por exemplo, quais valores numéricos funcionariam como âncora.

Uma âncora cogitada e investigada em pesquisas empíricas foi o valor do pedido feito pelo autor da ação judicial. Quanto maior o pedido, maior seria o valor da indenização. Entretanto, embora essa âncora tenha sido constatada em pesquisa realizada em Taiwan, envolvendo danos por lesão corporal ou à saúde (Chang et al., 2017), no Brasil, no caso de indenizações por danos morais no Juizado Especial Cível (JEC) do Rio de Janeiro, ela não foi confirmada (Leal; Ribeiro, 2018).

O resultado da pesquisa produzida pelo presente artigo levou a considerar outra âncora como plausível, e que parece mais adequada, principalmente em casos repetitivos. Serviria de âncora o valor adotado, pelo mesmo juiz, em sentenças passadas. Já cogitada pela doutrina brasileira (Lima, 2021, p. 18), trata-se de uma âncora racional, por meio da qual o magistrado uniformiza seus julgamentos em casos semelhantes.

Ausente equívoco, portanto, na utilização da âncora em si. Trata-se, na classificação da psicologia comportamental, de uma “âncora relevante”, ou seja, “objetivamente informativa” para a tomada da decisão (Bystranowski et al., 2021). Ainda assim, toda âncora, por mais adequada que seja, deve constituir apenas o ponto de partida de um processo decisório. A partir dela, devem ser feitos ajustes para a adequação ao caso concreto.

Uma das várias teorias que buscam explicar, ainda que parcialmente, o efeito de ancoragem, é a do ajuste insuficiente (Epley; Gilovich, 2005; Tversky; Kahneman, 1974). De acordo com essa abordagem, o efeito de ancoragem ocorreria porque o indivíduo, inicialmente, adotaria a âncora como ponto de partida e, depois, a partir dela, faria um ajuste diante das circunstâncias particulares. Ocorre que o exame dessas circunstâncias particulares exigiria maior esforço mental e envolveria maior grau de incerteza, o que desestimularia o agente a prosseguir. Como resultado, ele interromperia esse processo precocemente, por essa razão o nome “ajuste insuficiente”.

Algo semelhante, mas ainda anterior ao ajuste insuficiente, parece ter acontecido nas indenizações por danos morais analisadas neste artigo. Os dados sugerem que os valores usados no passado vêm sendo diretamente aplicados, sem nenhum ajuste ou com ajustes quase irrisórios. Entre os ajustes cabíveis, estaria sendo negligenciado um de fato fundamental: o aumento dos valores na medida da inflação.

O efeito de ancoragem, sendo uma heurística de julgamento, é comandado pelo Sistema 1, ou seja, é automático, intuitivo e rápido, permitindo que alguns aspectos lógicos não sejam percebidos. É o que se verifica com a atualização monetária. Ajustar o valor da indenização ao longo do tempo parece algo trivial e lógico. Entretanto, principalmente em casos rotineiros, nos quais a atenção tende a ser menor, o efeito de ancoragem produz um novo julgamento que tende a apenas repetir o valor indenizatório de casos passados, sem o ajuste inflacionário.

Não foram encontradas, na literatura, outras explicações para os resultados desta pesquisa. É possível citar uma hipótese alternativa: a de que os juízes teriam mantido os valores nominais com o objetivo deliberado de reduzir o valor real. Contudo, essa hipótese deve ser preterida, pois carece de fundamentação nas sentenças analisadas e implica complexidade desnecessária - é mais plausível que eles simplesmente mantiveram os valores que habitualmente fixavam em decisões anteriores.

Conclusão

A indenização por danos morais não tem função reparatória, isto é, não recompõe um patrimônio. Sua função é compensatória, buscando atenuar os efeitos do dano moral sofrido (Brasil, 2010). Busca-se, assim, “uma satisfação compensatória pelo dano sofrido, atenuando, em parte, as consequências da lesão” (Gagliano; Pamplona Filho, 2022, p. 92).

A relação entre o quantum indenizatório e o efeito propiciado pela indenização é direta: quanto maior a indenização, maior a satisfação; inversamente, pequenas indenizações garantem menor alívio ao lesado.

A pesquisa demonstrou que, com o passar dos anos, as indenizações das sentenças de primeiro grau do TJSP vêm diminuindo seus efeitos sobre os lesados, porque, de modo geral, não sofrem variações ao longo do tempo. A média manteve-se praticamente inalterada, ao passo que a inflação foi extremamente expressiva. Dito de modo mais direto, o efeito principal da indenização por dano moral sobre o lesado vem sendo atenuado.

A ausência de recomposição dos valores é injusta. De acordo com os dados da presente pesquisa, condenações que, pelo IPCA, deveriam ter saltado de R$ 7.056 para R$ 11.871,86 permanecem na faixa de R$ 7.416. São R$ 4.455,86 a menos, e, proporcionalmente, cerca de 38% de perda do valor real na indenização. O estudo recaiu sobre um recorte temporal de 10 anos, mas é natural supor que o fenômeno se manifeste desde antes e continue nos anos seguintes, o que significa que o impacto acumulado da inflação ao longo dos anos seja ainda maior.

A conclusão desta pesquisa parece generalizável a outras indenizações por danos morais em casos padronizados, como os de desvio produtivo do consumidor. Em tais casos, a âncora tende a ser a mesma: casos passados do mesmo julgador.

Em situações mais complexas, com mais nuances, acredita-se que a conclusão tende a permanecer verdadeira, mas talvez com menos força ou operando de modo diferente. É que a âncora, embora ainda existente, possivelmente seria outra: não mais estaria nos valores arbitrados pelo próprio sentenciante em casos anteriores, mas sim, supondo-se que o juiz adote como ponto de partida uma pesquisa jurisprudencial, no valor extraído do precedente escolhido. Sucede que mesmo aí é bastante provável que as sentenças não atualizem o valor tirado do precedente: ao utilizar um julgado de 2015 em 2025, por exemplo, é possível que não façam essa atualização. Então haveria outra âncora, mas o problema de ela não ser ajustada, no tempo, em razão da inflação, permaneceria.

Conclui-se que a ausência de parâmetros para a indenização por danos morais levou a um estado de incerteza que, por sua vez, expôs os arbitramentos a um efeito de ancoragem, e este, diante da ausência do indispensável ajuste no tempo, fez com que a indenização, nas sentenças de primeiro grau do TJSP, tenha se mantido praticamente constante ao longo dos anos, comprometendo o valor real das indenizações.

Trata-se de um problema que tende a ocorrer em quaisquer países expostos à inflação e nos quais o arbitramento da indenização por danos morais não tenha critérios matematicamente objetivos. Na Itália, o uso de tabelas que norteiam o trabalho dos juízes é uma solução satisfatória, pois elas são periodicamente ajustadas pelo “Indici ISTAT” (Tabelle Milanesi, 2024).

No Brasil, não se adotam tabelas. Como forma de evitar o problema, a pesquisa destaca a necessidade de algum mecanismo que garanta, no transcorrer dos anos, a manutenção do poder aquisitivo do quantum indenizatório. A utilização, como âncora, dos valores usados em sentenças passadas não é, em si, errada, mas exige ajuste periódico que garanta a manutenção do poder aquisitivo, tal como índices oficiais ou o salário mínimo.

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  Os autores agradecem a José de Jesus Filho, desenvolvedor do pacote TJSP em r, utilizado no software RStudio, para a coleta e o tratamento dos dados (https://github. com/jjesusfilho/tjsp).
• 2.
  Disponível em: https://ollama.com/library/llama3.1:70b.
• COMO CITAR ESTE ARTIGO
  BORBOREMA, Daniel Felipe Scherer et al. Perda de valor real das indenizações por dano moral por abalo ao crédito em sentenças de primeiro grau no TJSP. Revista Direito GV, São Paulo, v. 22, e2609, 2026. DOI: https://doi.org/10.1590/2317-6172202609
• DECLARAÇÃO DE DISPONIBILIDADE DE DADOS
  O conjunto de dados deste artigo está disponível no SciELO Dataverse da Revista Direito GV, no link: https://doi.org/10.48331/SCIELODATA.SR7X66.

Apêndice

Apresenta-se a fórmula estatística utilizada para calcular a margem de erro para a amostra, com correção para população finita. Considera o tamanho da população, o tamanho da amostra e a medição feita.

Em que:

$ME=Z\mathsf{x}\sqrt{\frac{p(1-p)}{n}}\mathsf{x}\sqrt{\frac{N-n}{N-1}}$

ME = margem de erro

Z = valor crítico = 1,96 (= nível de confiança de 95%)

n = tamanho da amostra

p = $proporçãoamostral=\frac{númerodeobservaçõescomacaracterísticadeinteresse}{n}$

N = tamanho da população

$\sqrt{\frac{N-n}{N-1}}$ = correção para população finita

Os limites inferior e superior do intervalo de confiança são dados por: p − ME, p + ME

• EDITOR RESPONSÁVEL
  Pedro Salomon Bezerra Mouallem (Editor-chefe). Três decisões editoriais, incluindo desk review e decisão final.

Disponibilidade de dados

O conjunto de dados deste artigo está disponível no SciELO Dataverse da Revista Direito GV, no link: https://doi.org/10.48331/SCIELODATA.SR7X66.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  06 Mar 2026
• Data do Fascículo
  2026

Histórico

• Recebido
  27 Fev 2025
• Aceito
  03 Nov 2025