Você já imaginou como a combinação de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e análise de políticas públicas pode revolucionar a forma como entendemos e tomamos decisões sobre os desafios sociais?
Atualmente, a pesquisa acadêmica tem se tornado um trabalho árduo e complexo. Ao buscar por palavras-chave nos buscadores de conteúdo científico, muitas vezes somos inundados com listas imensas de trabalhos relacionados. Embora o acesso aos dados tenha se tornado mais simples, essa abundância de informações também exige o uso de ferramentas complexas para compreender o que esses dados realmente ‘dizem’.
Nesse sentido, um projeto de doutorado em andamento no Colab está desenvolvendo um artefato com abordagem sistemática e automatizada para a pesquisa acadêmica em análise de políticas públicas. Por meio de métodos de Inteligência Artificial e Ciência de Dados, nosso projeto busca fornecer aos pesquisadores um “Guia” claro e eficiente para explorar grandes volumes de informações de maneira estruturada, economizando tempo e esforço. Assim, os pesquisadores podem concentrar-se na interpretação dos resultados e na seleção de insights relevantes para suas pesquisas.
Essa pesquisa teve início a partir de um estudo acadêmico (Almeida et al., 2018) que identificou a falta de ferramentas de automação na análise de trabalhos acadêmicos que utilizam dados abertos governamentais. Foram analisados 75 estudos selecionados entre 2009 e 2016. Os resultados revelaram que essas pesquisas tinham poucas ou nenhuma ferramenta de apoio para a automação na coleta, processamento e visualização dos dados. Em um estudo posterior (Beluzo & Craveiro, 2022), analisamos como esses trabalhos se relacionam com as técnicas da ciência de dados em alguma etapa do processo de análise, ficando evidente que as pesquisas estavam aquém das expectativas. Essas descobertas destacaram a necessidade de melhorias e avanços na automação e aplicação de técnicas de ciência de dados na análise de políticas públicas, originando a ideia do Guia.
Com abordagem interdisciplinar que combina técnicas estatísticas, mineração de dados e IA generativa, nosso projeto busca permitir uma análise mais abrangente a partir de um conjunto de textos acadêmicos (dados não estruturados) e dados abertos, descobrindo padrões, tendências e relações ocultas nos dados. Os pesquisadores poderão explorar diferentes métodos e ferramentas disponíveis no guia, possibilitando uma compreensão mais profunda e abrangente das políticas públicas estudadas. Vale ressaltar que o pesquisador continua como protagonista e conhecedor do assunto, sendo o guia um instrumento que reduz etapas de análise e apresenta informações relevantes durante o processo inicial da pesquisa.
Nosso projeto encontra-se em fase de desenvolvimento, e estamos comprometidos em garantir que ele seja aplicável a uma ampla variedade de contextos e problemas de pesquisa em políticas públicas.
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* José Rodolfo Beluzo é Doutorando no ProMuSPP – EACH / USP; Graduado em Ciências de Computação pelo ICMC-USP; Especialização em desenvolvimento de sistemas WEB pela UNIFAFIBE e Mestre em Sistemas de Informação pelo PPGSI – EACH / USP. Professor e Pesquisador na área de Informática no IFSP Araraquara / SP.
