O termo embedding vem do inglês to embed, que significa “inserir”, “embutir” ou “encaixar algo dentro de outra coisa”. Na área de Processamento de Linguagem Natural (PLN), embedding descreve justamente o processo de inserir o significado de palavras, frases ou textos inteiros dentro de um espaço numérico multidimensional.
Cada unidade textual — uma palavra, uma sentença ou um documento — é convertida em um vetor (e.g., Figura 1), isto é, uma lista de números que captura padrões de sentido a partir dos contextos em que ela aparece..
Cada vetor multidimensional pode ser representado algebricamente e projetado em espaços de duas ou três dimensões. Para isso, utilizam-se técnicas de redução de dimensionalidade, como, por exemplo, PCA, t-SNE ou UMAP, permitindo visualizar as relações semânticas entre os termos (para um exemplo, veja a Figura 2).
Assim, torna-se possível “embedar” palavras e expressões para identificar padrões discursivos, inclusive de forma visual, tal como exemplifica a Figura 3.
Essa transformação é poderosa porque torna possível, por exemplo, medir semelhanças semânticas entre textos. Duas expressões próximas em significado ficam próximas nesse espaço vetorial, enquanto termos que raramente aparecem nos mesmos contextos ficam distantes. Em vez de apenas contar palavras, passamos a observar relações de sentido, o que permite mapear discursos, detectar temas e visualizar campos semânticos complexos.
Aplicações de embedding na pesquisa científica
Nos últimos anos, a técnica de embedding se popularizou nas ciências sociais e humanas. Por exemplo, um estudo mostrou como embeddings ajudam a identificar vieses culturais em grandes corpora de mídia (Durrheim et al., 2023).
Além disso, em outro estudo, pesquisadores avaliaram a eficácia de embeddings treinados em domínios específicos das ciências sociais, observando ganhos na precisão semântica (Schiffers et al., 2022). Por fim, Pujari e Goldwasser (2020) exploraram o potencial de modelos, como o BERT, para representar nuances discursivas em análises de linguagem política.
Em síntese, esses trabalhos indicam que os embeddings são mais do que uma ferramenta técnica: eles representam uma nova forma de “ler” o discurso quantitativamente.
Como funciona a técnica de embedding?
Na prática, o processo de embedding começa com o pré-processamento do texto, que inclui três tarefas, a saber, limpeza, normalização e tokenização. Em seguida, cada unidade textual é enviada a um modelo que gera os vetores de embedding.
Modelos pré-treinados como Word2Vec e GloVe produzem representações estáticas (e.g., o vetor de “justiça” é sempre o mesmo, não importa a frase), enquanto modelos mais recentes — como BERT, Sentence-BERT e os embeddings da OpenAI — geram representações contextuais, sensíveis ao uso em cada enunciado. Isso é crucial em análises de discurso, pois o mesmo termo pode assumir significados distintos em contextos ideológicos diferentes.
Após gerar os embeddings, é comum aplicar técnicas de redução de dimensionalidade, como UMAP ou t-SNE, a fim de visualizar o espaço semântico em duas dimensões. Em síntese, pontos próximos tendem a compartilhar temas ou enquadramentos discursivos semelhantes.
Pesquisadores podem ainda aplicar métodos de agrupamento, como k–means ou HDBSCAN, a fim de identificar subconjuntos de textos que expressam sentidos convergentes. Assim, um corpus de entrevistas ou de postagens pode revelar, por exemplo, como o conceito de “ciência” é associado a “verdade” e “autoridade” em certos grupos, e a “controle” e “política”, em outros.
Criando embeddings facilmente no R
Mas, afinal, como criar embeddings?
Com a API da OpenAI, isso pode ser feito de modo simples no R. Após instalar os pacotes openai, tidyverse e uwot, basta definir sua chave de API e executar:
Sys.setenv(OPENAI_API_KEY = "sua_chave")
res <- openai::create_embedding(
model = "text-embedding-3-small",
input = seus_textos
)
O objeto retornado contém os vetores numéricos de cada texto. Eles podem ser transformados em uma matriz e projetados no espaço 2D com uwot::umap(). A visualização obtida em ggplot2 revela o “mapa semântico” do corpus. Frases próximas tendem a expressar significados semelhantes, permitindo identificar agrupamentos temáticos de modo empírico.
Existe até mesmo pacotes como o Text2Vec, que fazem embeddings rudimentares, digamos, sem a necessidade da API da OpenAI.
Limites e orientações sobre o uso de embedding
Essa abordagem não substitui a interpretação qualitativa, mas a complementa. Pesquisadores continuam sendo os leitores e intérpretes, mas agora dispõem de um instrumento de navegação semântica que evidencia padrões invisíveis à leitura linear. Como lembram Bender et al. (2022), embeddings não “entendem” linguagem — apenas captam estatísticas de uso. Mas, ao fazê-lo, tornam perceptíveis regularidades e desvios que estruturam o discurso social.
Usar embeddings em pesquisas sociais é, portanto, um gesto duplo: técnico e epistemológico. Técnico, porque requer modelagem e análise de dados; epistemológico, porque reconfigura o modo de pensar o sentido como algo que pode ser representado, explorado e comparado quantitativamente.
Desse modo, quando bem aplicados — com atenção a vieses, qualidade do corpus e interpretação teórica —, embeddings se tornam uma ponte promissora entre a hermenêutica e o cálculo, entre a leitura e o espaço vetorial.
Conclusão
Se você atua em áreas como psicologia, educação, saúde ou gestão de pessoas, e quer aprender a transformar textos em dados com significado, então a nossa formação em Inteligência Artificial Aplicada a Pesquisas Científicas é para você.
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.
Referências
Bender, E. M., & Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? 🦜 In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–623. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Durrheim, K., Schuld, M., Mafunda, M., & Mazibuko, S. (2022). Using word embeddings to investigate cultural biases. British Journal of Social Psychology, 62(1), 617–629. https://doi.org/10.1111/bjso.12560
Kim, E. (2019, 16 de abril). Understanding multi-dimensionality in vector space modeling. Pythonic Excursions [website]. https://aegis4048.github.io/understanding_multi-dimensionality_in_vector_space_modeling
Pujari, R., & Goldwasser, D. (2021). Understanding politics via contextualized discourse processing. In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1353–1367. https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.102
Schiffers, R., Kern, D., & Hienert, D. (2022). Evaluation of word embeddings for the social sciences. In Proceedings of the 6th Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature, 1–6. https://aclanthology.org/2022.latechclfl-1.1/
Como citar este post
Reis, A. (2025, 8 de outubro). Embedding para pesquisa sobre discurso humano. Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/embedding-para-pesquisa-sobre-discurso-humano
