Imagine uma biblioteca gigante sem catálogo. Você tem milhares de artigos e precisa descobrir quais grandes temas aparecem e como eles evoluem ao longo do tempo. Nesse cenário, a modelagem de tópicos (topic modeling) funciona como um “bibliotecário automático”: ela lê os textos por você — numa velocidade que seria impossível manualmente — e os organiza em grupos de palavras que costumam ocorrer juntas (os tópicos).
Por exemplo, ao analisar 5.000 resumos sobre saúde, podem emergir tópicos como “vacinas”, “saúde mental” e “telemedicina”, cada um caracterizado por termos frequentes e co-ocorrentes. Ou seja, você não diz quais são os temas; o algoritmo descobre.
De modo mais amplo, a modelagem de tópicos faz parte do Processamento de Linguagem Natural, que é basicamente Machine Learning para tratar textos, e não apenas números. Nos últimos anos (2020–2025), o campo ganhou força com métodos que usam embeddings — representações vetoriais do texto — que aumentam a coesão semântica dos tópicos em comparação às abordagens clássicas.
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O que é modelagem de tópicos?
Em essência, modelagem de tópicos é uma classe de modelos generativos ou neurais não supervisionados que inferem distribuições latentes de tópicos em um corpus.
No clássico LDA (Latent Dirichlet Allocation), por exemplo, cada documento é representado por uma mistura de tópicos (vetor θ), e cada tópico, por sua vez, é uma distribuição de probabilidades sobre o vocabulário (vetor β). A inferência estima θ e β a partir dos textos, sob priors de Dirichlet (Blei et al., 2003).
Mais recentemente, modelos como BERTopic, Top2Vec e Contextualized Topic Models (CTM) acoplam embeddings (e.g., BERT/SBERT) a técnicas de clusterização e de reponderação (c-TF-IDF). Como resultado, esses métodos produzem tópicos semanticamente mais coesos e oferecem suporte a análises multilíngues e até zero-shot (Grootendorst, 2022).
Diferentes técnicas de modelagem de tópicos
O LDA (Latent Dirichlet Allocation) descreve, segundo Bernhard-Harrer et al. (2024), cada documento como uma mistura de tópicos e cada tópico como uma distribuição de palavras. Em linhas gerais, o processo envolve as seguintes etapas:
- Primeiramente, define-se o número de tópicos (K) e os parâmetros (α, η).
- Em seguida, cada documento “sorteia” tópicos e, para cada palavra, um tópico e um termo do vocabulário.
- A partir disso, observam-se apenas as palavras e infere-se a estrutura oculta de tópicos e distribuições.
- Posteriormente, algoritmos (Gibbs ou variacional) ajustam iterativamente essas atribuições.
- Como resultado, após convergência, obtêm-se listas de palavras (tópicos) e proporções por documento.
- Na sequência, os tópicos são rotulados manualmente com base nas palavras principais.
- Por fim, a qualidade é validada por métricas (C_v, UMass, perplexidade) e leitura especializada — ainda sem padronização plena.
Apesar de sua importância histórica, o LDA apresenta limitações semânticas. Por isso, modelos mais recentes baseados em redes neurais e embeddings têm se destacado:
- Top2Vec: cria embeddings conjuntos de palavras e documentos, detectando grupos densos e estimando automaticamente o número ótimo de tópicos K (Angelov, 2020).
- BERTopic: usa embeddings (como MiniLM), redução de dimensão (UMAP), clusterização (HDBSCAN) e ponderação (c-TF-IDF), gerando tópicos mais coesos e interpretáveis (Egger & Yu, 2022; Grootendorst, 2022).
- CTM (Contextualized Topic Models): combina bag-of-words com embeddings contextuais, permitindo variantes zero-shot e cross-lingual para análises multilíngues (Bianchi et al., 2021).
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Aplicações de modelagem de tópicos na pesquisa científica
Atualmente, a modelagem de tópicos tem se mostrado uma ferramenta valiosa em múltiplas áreas. Na saúde pública, por exemplo, o LDA e suas variantes foram usados para mapear estressores, percepções e tendências sobre COVID-19 em redes sociais e literatura científica — informações cruciais para vigilância epidemiológica e comunicação científica (Xie et al., 2022).
Ademais, revisões sistemáticas e mapeamentos bibliométricos têm se beneficiado da modelagem de tópicos para organizar campos extensos (como Airbnb, GAI etc.) e acompanhar sua evolução temporal, por meio de Dynamic Topic Models ou versões dinâmicas do BERTopic (Ding et al., 2023).
Além disso, comparações metodológicas indicam trade-offs relevantes: o LDA tende a formar clusters mais nítidos, enquanto o BERTopic geralmente apresenta maior coerência semântica (Egger et al., 2022).
Por fim, na área educacional, o BERTopic foi usado para extrair tópicos de interesse a partir das descrições de cursos e recomendar programas acadêmicos alinhados às preferências dos estudantes, ampliando personalização, equidade e cobertura curricular (Hill et al., 2025).Outras aplicações incluem:
Em suma, a literatura recente converge em torno de uma mensagem-chave: em pesquisas aplicadas, a combinação de validação humana, métricas de coerência e análises temporais aumenta substancialmente a confiabilidade dos resultados (Bernhard-Harrer et al., 2024).
Dicas finais
Primeiramente, teste o LDA com diferentes números de tópicos e avaliando a coerência e a estabilidade dos resultados. Compare o desempenho com modelos mais recentes — como BERTopic, Top2Vec e CTM — a fim de verificar ganhos em profundidade semântica e qualidade interpretativa.
Em seguida, interprete os tópicos junto a especialistas da área, de forma colaborativa, pois os melhores rótulos e padrões emergem do diálogo entre o algoritmo e o conhecimento humano. Por fim, relate o processo com total transparência — descrevendo o pré-processamento, as métricas utilizadas e as decisões tomadas (como parâmetros de tamanho mínimo de tópico) —, o que fortalece a reprodutibilidade e aumenta a credibilidade dos resultados em contextos científicos.
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, então nossa formação é o lugar certo para começar.
Referências
Angelov, D. (2020). Top2Vec: Distributed representations of topics. arXiv. https://arxiv.org/abs/2008.09470
Bernhard-Harrer, J., Ashour, R., Eberl, J.-M., Tolochko, P., & Boomgaardner, H. (2024). Beyond standardization: A comprehensive review of topic modeling validation methods. Political Science Research and Methods. Advance online publication. https://doi.org/10.1017/psrm.2025.10008
Bianchi, F., Terragni, S., Hovy, D., Nozza, D., & Fersini, E. (2021). Cross-lingual contextualized topic models with zero-shot learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.07737
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. J. (2003). Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022. https://www.jmlr.org/papers/volume3/blei03a/blei03a.pdf
Ding, K., Niu, Y., & Choo, W. C. (2023). The evolution of Airbnb research: A systematic literature review using structural topic modeling: Heliyon, 9(7), Article e17090. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e17090
Egger, R., & Yu, J. (2022). A topic modeling comparison between LDA, NMF, Top2Vec and BERTopic. Frontiers in Sociology, 7, Article 886498. https://doi.org/10.3389/fsoc.2022.886498
Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF. arXiv. https://arxiv.org/abs/2203.05794
Hill, A., Goo, K., & Agarwal, P. (2025). Recommending the right academic programs: An interest mining approach using BERTopic. arXiv. https://arxiv.org/abs/2501.06581v1
Xie, R., Chu, S. K. W., Chiu, D. K. W., & Wang, Y. (2022). Exploring public response to COVID-19 on Weibo with LDA topic modeling and sentiment analysis. Data and Information Management, 5(1), 86–99. https://doi.org/10.2478/dim-2020-0023
Como citar este post
Reis, A. (2025, 22 de outubro). Modelagem de tópicos: A IA sabe do que você está falando. Blog Psicometria Online. https://blog.psicometriaonline.com.br/modelagem-de-topicos
