A análise de textos com IA (Inteligência Artificial) está transformando a forma como conduzimos pesquisas científicas. Durante muitos anos, meu trabalho com ciência de dados foi dominado por números, planilhas, escalas, coeficientes e curvas. Vez por outra, contudo, me perguntavam como seria possível analisar respostas textuais longas a perguntas abertas.
E, claro, analisar documentos e entrevistas logo apareceu no horizonte. Nesse ponto, me deparei com um material que eu não conseguia quantificar… Mas isso até eu descobrir o Processamento de Linguagem Natural (PLN), um campo da IA que permite extrair informações relevantes a partir de dados textuais. Desde então, o PLN se tornou, para mim, como abrir uma nova janela na pesquisa psicológica.
O que o PLN pode fazer?
Logo nos primeiros experimentos, percebi que os textos que nossos participantes escreviam carregavam sinais claros de seus estados emocionais, traços de personalidade e estratégias cognitivas. Além disso, a IA conseguia capturar essas nuances de formas que nossos instrumentos tradicionais nem sempre conseguiam alcançar.
Por exemplo, um caso que me marcou profundamente foi conduzido a pedido de uma renomada Fundação. Na ocasião, analisei dezenas de entrevistas com indígenas tupinambás, a fim de compreender melhor suas experiências por meio de suas próprias palavras.
Utilizei análise de sentimentos, uma técnica de PLN que identifica emoções e opiniões expressas em textos. Com ela, conseguimos revelar nuances emocionais profundas como medo, esperança e orgulho — sentimentos que apareciam de forma sutil, mas significativa, nos discursos dos participantes.
Em outra pesquisa, utilizei web scraping, uma técnica de extração automatizada de dados disponíveis em sites e em plataformas online. Com ela, coletei milhares de posts em redes sociais, apliquei algoritmos de identificação de tópicos e, por fim, cruzei esses resultados com dados demográficos e geográficos. Daí surgiu uma vasta análise epidemiológica.
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Etapas da análise de textos com IA
De modo geral, o PLN é um campo do Machine Learning, que, por sua vez, representa atualmente a forma dominante de IA. Em síntese, ele funciona a partir de um processo bem estruturado:
- Os textos são coletados e preparados como toda base de dados numérica também é, com limpeza, organização e afins até que se transforma palavras em vetores para que sejam dados tratáveis.
- Usa técnicas para extrair informações do texto, tais como análise de sentimentos, classificação de texto, agrupamento de documentos, detecção de tópicos, reconhecimento de entidades nomeadas, dentre vários outros procedimentos possíveis.
- Por fim, aplica-se modelos (como regressão, árvores de decisão, redes neurais) para identificar padrões ou fazer previsões.
Hoje, com ferramentas como o R, e pacotes como tidytext, textdata, quanteda e sentimentr, além de interfaces para modelos pré-treinados, é perfeitamente possível implementar isso mesmo sem ser um programador avançado.
Spoiler: não é necessário dominar cálculo nem álgebra linear para dar os primeiros passos na análise de textos com IA.
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Como começar a aplicar a análise de textos com IA
Depois de aplicar tudo isso em projetos reais, topei o desafio de construir, juntamente com a Psicometria Online, a formação em Inteligência Artificial Aplicada a Pesquisas Científicas, que reúne todo esse conhecimento de forma estruturada.
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Nem só de números vive a ciência de dados. E se você quer extrair conhecimento a partir de análises de discursos textuais, nossa formação é o lugar certo para começar.
Como citar este post
Reis, A. (2025, 25 de julho). Análise de textos com IA: Além dos números na pesquisa científica. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/analise-de-textos-com-ia-alem-dos-numeros-na-pesquisa-cientifica
