Neste post, falaremos sobre uma técnica poderosa para descobrir padrões ocultos em grandes volumes de dados, a saber, a mineração de regras.
Imagine que você precisa descobrir o que acontece com os padrões de citação de artigos científicos ao longo do tempo. Você possui uma vasta base de dados bibliográficos, mas não sabe por onde começar. Como identificar quais artigos são frequentemente citados em conjunto? Ou quais tópicos estão emergindo em áreas específicas?
Você sabe que há padrões ali, só que eles estão escapando da sua vista… Pois bem, nesse tipo de situação, a mineração de regras de associação pode ser a chave para desvendar esses padrões ocultos.
O que é mineração de regras?
A mineração de regras é uma técnica de Machine Learning que busca identificar relações frequentes entre variáveis em grandes volumes de dados. Em termos simples, essas relações são expressas na forma de regras do tipo “SE… ENTÃO…”, que descrevem associações úteis e recorrentes.
Por exemplo:
“SE um artigo é publicado por autores de uma determinada universidade, ENTÃO ele tem maior probabilidade de ser citado por pesquisadores daquela mesma instituição.“
Ou então uma regra menos óbvia e mais valiosa de descobrir:
“SE um artigo é escrito por tais e tais autores, ENTÃO ele tende a ser citado com frequência por pesquisadores renomados, ENQUANTO o tema do artigo tende a ‘estourar’ até dois anos depois.”
Essas regras ajudam a entender comportamentos, tendências e relações subjacentes nos dados. Em outras palavras, é como se pegássemos picaretas e pás e procurássemos ouro escondido em minas escuras.
Como funciona a mineração de regras?
O processo de mineração de regras geralmente envolve três etapas principais:
- Identificação de conjuntos de itens frequentes: primeiramente, identifica-se quais combinações de itens (ou atributos) aparecem com frequência nos dados. Por exemplo, em um conjunto de artigos, pode-se descobrir que certas palavras-chave costumam ocorrer juntas.
- Geração de regras de associação: em seguida, a partir dos conjuntos frequentes, geram-se regras que indicam relações entre os itens. No exemplo da seção anterior, uma regra poderia ser: “SE um artigo contém as palavras-chave ‘machine learning’ e ‘saúde’, ENTÃO ele tem maior probabilidade de ser citado por pesquisadores da área de saúde“.
- Avaliação das regras: por fim, as regras geradas são avaliadas quanto à sua utilidade e relevância. Uma série de métricas — apresentadas na próxima seção — nos ajudam a selecionar as associações mais sólidas.
Há diferentes algoritmos para minerar regras. Um dos mais usados é o Apriori, projetado para encontrar conjuntos de itens frequentes em um grande banco de dados, ou seja, combinações de itens que aparecem juntas com certa regularidade.
A lógica central é a propriedade de “antimonotonicidade”: se um conjunto de itens não é frequente, então qualquer conjunto que o contenha também não será frequente. Desse modo, podemos reduzir drasticamente a quantidade de combinações a serem verificadas.
Métricas na mineração de regras
Após gerarmos as regras, é essencial avaliá-las de forma objetiva. Para isso, utilizamos métricas que avaliam frequência, força e confiabilidade das associações encontradas (Tabela 1).
| Métrica | Definição | Fórmula | Interpretação |
| Suporte (Support) | Frequência com que o conjunto de itens aparece no conjunto de dados | Suporte(A→B) = (transações com A e B) / (total de transações) | Quanto maior, mais representativa é a regra |
| Confiança (Confidence) | Probabilidade de B ocorrer dado que A ocorreu | Confiança(A→B) = Suporte(A∪B) / Suporte(A) | Mede a confiabilidade da regra; valores altos indicam forte associação |
| Lift | Avalia a força da associação comparando com a ocorrência aleatória de B | Lift(A→B) = Confiança(A→B) / Suporte(B) | > 1 indica que A aumenta a chance de B; = 1 aleatório; < 1 associação negativa |
| Convicção (Conviction) | Relação entre a frequência esperada de falhas e a observada | Convicção(A→B) = (1 – Suporte(B)) / (1 – Confiança(A→B)) | Quanto maior, mais forte é a dependência de A sobre B |
| Leverage | Diferença entre a frequência observada e esperada se A e B fossem independentes | Leverage(A→B) = Suporte(A∪B) – Suporte(A) × Suporte(B) | Valores positivos indicam associação positiva; zero indica independência |
| Kulc (Kulczynski) | Média da probabilidade condicional de A dado B e B dado A | Kulc(A→B) = 0,5 × [Conf(A→B) + Conf(B→A)] | Equilibra a dependência mútua; útil para relações simétricas |
Cada uma delas cumpre um papel específico: o suporte indica quão representativa é uma regra no conjunto de dados; a confiança mede a probabilidade condicional de uma associação; o lift mostra se a co-ocorrência é maior do que o esperado ao acaso; já a convicção e o leverage ajudam a entender a dependência entre os itens. Por fim, o Kulc permite avaliar simetrias nas relações.
Essas métricas, resumidas na Tabela 1, são fundamentais a fim de distinguir regras realmente úteis daquelas que surgem apenas por acaso.
Aplicações da mineração de regras na pesquisa científica
A mineração de regras tem aplicações valiosas na pesquisa científica e em várias outras áreas do conhecimento. Por exemplo:
- Análise de dados governamentais: identificar relações frequentes entre compras públicas e possíveis irregularidades (Silveira & Rodriguez, 2022).
- Estudos de consumo: compreender mudanças nos padrões de compra em uma rede de supermercados durante a pandemia de COVID-19 (Grandi, 2023).
- Análises clínicas: identificar padrões de sintomas em pacientes com COVID-19, auxiliando análises clínicas (Borges, 2023).
- Saúde ocupacional: examinar dados sobre câncer relacionado ao trabalho e, desse modo, extrair relações frequentes entre exposição ocupacional e tipos de câncer (Pfeiffer et al., 2024).
- Ferramentas inovadoras: desenvolver soluções como o RisingMiner, uma ferramenta criada a fim de otimizar a extração de regras de associação, focando na eficiência e relevância das regras geradas (Patricio et al., 2023).
Como se vê, a mineração de regras oferece uma maneira prática e inteligente de explorar grandes conjuntos de dados, revelando relações que poderiam passar despercebidas de outro modo.
Considerações finais
Se você atua em campos que lidam com grandes quantidades de informação — como saúde pública, ciências sociais ou gestão de pessoas —, então a nossa formação em Inteligência Artificial Aplicada a Pesquisas Científicas é para você.
Com técnicas como a mineração de regras, você aprenderá a identificar relações ocultas em grandes volumes de informação, transformando dados dispersos em descobertas relevantes e aplicáveis à sua área de pesquisa.
Referências
Borges, J. L. L. (2023). Aplicando regras de associação para encontrar regras dos sintomas de COVID-19 em diferentes períodos da pandemia [Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Federal do Rio Grande do Norte]. Repositório Institucional da UFRN. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53520
Grandi, M. V. R. (2023). Mineração de dados para comparação dos padrões de compras em uma rede de supermercados do oeste do Paraná antes e durante a pandemia de COVID-19. Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia, 14(35), 23–31. https://doi.org/10.3895/recit.v14.n35.15532
Patricio, T. S., Magnoni, M. G. M., Ferrareze, M., Serrano, E. C., Castro, A. O., Sá, A. P. S., & Hashimoto, M. S. (2023). Análise da ferramenta RisingMiner para mineração de regras de associação. Observatório de la Economia Latinoamericana, 21(6), 4820–4837. https://doi.org/10.55905/oelv21n6-088
Pfeiffer, B. F., Gralha, S. R., & Ramos, G. S. (2024). Mineração de dados aplicada sobre câncer relacionado ao trabalho. Journal of Health Informatics, 16(1), 1-8. https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.2024.1014
Silveira, R. R., Jr., & Rodriguez, D. L. (2022). Mineração de dados: Um olhar instigante de possibilidades e aplicações para órgãos da administração pública federal. Revista do Serviço Público, 73(3), 451–478. http://repositorio.enap.gov.br/handle/1/7443
Como citar este post
Reis, A. (2025, 15 de outubro). Mineração de regras: Descobrindo padrões ocultos nos seus dados. Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/mineracao-de-regras-descobrindo-padroes-ocultos-nos-seus-dados
