A AMAZÔNIA NO TELEGRAM

UM DASHBOARD BASEADO EM MODELAGEM DE TÓPICOS BERT

Autores

Palavras-chave:

redes sociais, inteligência artificial, processamento de linguagem natural, Amazônia

Resumo

A Amazônia ocupa posição central nas disputas contemporâneas sobre clima, soberania, conservação e desenvolvimento, sendo terreno fértil para narrativas de desinformação. Este trabalho apresenta uma estratégia metodológica para explorar grandes volumes de texto, aplicada a mensagens sobre a Amazônia postadas por canais públicos do Telegram, em um corpus multilíngue (português, espanhol e inglês). Dando continuidade a um estudo anterior, a pesquisa avança na aplicação de modelagem de tópicos baseada em BERT, articulada à construção de um dashboard interativo. O objetivo é discutir como representações semânticas, agrupamentos temáticos e visualizações exploratórias podem apoiar a interpretação de dados textuais extensos e heterogêneos. O dashboard permite observar a evolução dos tópicos ao longo do tempo, suas estruturas hierárquicas, as distâncias intertópicas e a distribuição por canais. Argumenta-se que a combinação entre aprendizado de máquina, visualização e análise qualitativa contribui para pesquisas em Ciência da Informação e desinformação climática, tomando a Amazônia como estudo de caso empírico e oferecendo um fluxo de trabalho replicável para outros corpora temáticos.

Biografia do Autor

  • Giulia Tucci, Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia, Alliance Bioversity International - CIAT

    Doutora em Ciência da Informação (2023) pela Escola de Comunicação da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e pelo Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT), mestre em Engenharia Biomédica pela COPPE/UFRJ (2011) e bacharel em Engenharia Química pela PUC-Rio (2006). Concluiu estágio pós-doutoral na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente, realiza seu segundo pós-doutorado no IBICT, como bolsista de Pós-Doutorado Júnior do CNPq, no projeto Origens e rotas da desinformação climática no Brasil. Desde 2017, concentra seus estudos nas dinâmicas do fluxo informacional em plataformas digitais. Sua pesquisa de doutorado investigou o fluxo de informação e desinformação no Telegram durante a campanha eleitoral de 2022 no Brasil. Sua experiência abrange ciências sociais computacionais, estudos políticos e métodos digitais. É pesquisadora visitante na Alliance of Bioversity International e CIAT, contribuindo para o programa CGIAR FOCUS Climate Security. Além disso, é colaboradora do Public Data Lab (https://publicdatalab.org/) e integra a Rede Nacional de Parceiros pela Integridade da Informação sobre Mudança do Clima (RPIIC).

  • Bia Carneiro, Bioversity International, University of Coimbra

    Bia Carneiro é Research Team Leader na Alliance of Bioversity International and CIAT, onde lidera a área temática de inovações digitais do CGIAR Climate Security. O seu trabalho centra-se na aplicação de métodos digitais, Natural Language Processing e análise de redes sociais para explorar os discursos e as dinâmicas da insegurança alimentar, da mobilidade humana e do nexo entre clima, paz e segurança. É especialista em investigação social, com mais de 20 anos de experiência em comunicação, políticas sociais e desenvolvimento internacional, com enfoque na gestão de sistemas de informação, na avaliação crítica de dados e no desenvolvimento de estratégias de investigação inovadoras. É licenciada em Comunicação e Estudos Latino-Americanos pela Simon Fraser University, Canadá; possui uma especialização em Gestão de Políticas Sociais pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Brasil; um mestrado em Social Policy and Development pela London School of Economics, Reino Unido; e um doutoramento em Sociologia pela Universidade de Coimbra, Portugal, onde é atualmente Professora Auxiliar Convidada.

  • Giosuè Ruscica, Bioversity International

    Giosuè Ruscica é consultor de Engenharia de Dados na Alliance of Bioversity International and CIAT desde 2019, onde contribui para iniciativas de inovação digital, particularmente nas áreas de data mining, análise de redes sociais e processos ETL em grande escala. Com formação em física e vários anos de experiência em engenharia de dados, o seu trabalho centra-se na conceção e implementação de aplicações intensivas em dados, que vão desde sistemas automatizados de web scraping e dashboards interativos para visualização e análise de dados em tempo real, até à integração de fluxos de trabalho de machine learning em pipelines ETL automatizados. É mestre em Física pela Universidade de Catânia e é autor de publicações científicas sobre segurança climática e métodos digitais.

Referências

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Publicado

13-11-2026

Volume dos Anais

2026: XXVI ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO

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GT 8 – Dados, Informação e Tecnologia

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