본 논문은 브라질 법 시스템의 고유한 제도인 구속적 판례(súmulas vinculantes)의 효과성을 실증적으로 평가한다. 구체적으로, 5개의 구속적 판례(11, 14, 17, 26, 37)가 상급 법원의 판결에 미치는 영향을 분석하여, 유사 사건 감소 효과를 검증한다. 이를 위해 유사 사건 검색 기법을 활용한 사건 분류를 수행하고, TF-IDF, LSTM, Longformer, 정규 표현식 등 다양한 자연어 처리 기법을 비교 분석한다. 분석 결과, TF-IDF 모델이 LSTM 및 Longformer보다 성능이 다소 우수했지만, 심층 학습 모델은 TF-IDF가 놓친 중요한 법적 사건을 감지하는 데 유용함을 확인했다. 또한, 구속적 판례의 반복적인 사용에 대한 다양한 가설을 제시하고, 구속적 판례가 반복적인 소송 감소에 실패하는 이유는 사건마다 다르며 특정 원인을 단정 지을 수 없음을 밝힌다.
