Análise temática da produção acadêmica da Rede Federal: uma abordagem baseada em web scraping, processamento de linguagem natural e visualização de dados

dc.contributor.advisorDeus, Gustavo Henrique Dornelas de
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9041058533460556
dc.contributor.authorGomes, Felipe Alves Vila Verde
dc.contributor.authorPerazzo, Geovana Araujo
dc.date.accessioned2026-10-28T18:49:14Z
dc.date.available2026-10-28T18:49:14Z
dc.date.defense2026
dc.description.abstractA crescente disponibilidade de dados acadêmicos em repositórios institucionais e plataformas digitais tem ampliado as possibilidades de análise da produção científica por meio de técnicas computacionais. Nesse contexto, compreender as temáticas predominantes e as tendências de pesquisa em instituições de ensino torna-se relevante para apoiar processos de gestão acadêmica, planejamento científico e definição de políticas institucionais. Trabalhos recentes já demonstraram o potencial do uso de técnicas de Web Scraping e Processamento de Linguagem Natural para identificar padrões temáticos em grandes conjuntos de dados acadêmicos, como no caso da análise de Trabalhos de Conclusão de Curso (TCCs) da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica. Diante desse cenário, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma abordagem ampliada para análise temática da produção acadêmica da Rede Federal, incorporando não apenas TCCs, mas também artigos científicos, capítulos de livros e projetos institucionais de ensino, pesquisa e extensão. A proposta consiste na coleta automatizada de dados a partir de repositórios institucionais e bases acadêmicas, seguida de processos de extração, transformação e organização dos dados em um ambiente estruturado para análise. A partir desse conjunto de dados, serão aplicadas técnicas de mineração de texto e modelagem de tópicos, com o objetivo de identificar padrões temáticos, tendências de pesquisa e ́áreas de maior concentração de produção acadêmica. Além disso, pretende-se desenvolver mecanismos de visualização interativa que permitam explorar os resultados obtidos, facilitando a análise da evolução das temáticas ao longo do tempo e a identificação de relações entre diferentes tipos de produção acadêmica. Espera-se que os resultados contribuam para ampliar a compreensão sobre a dinâmica da produção científica na Rede Federal, além de fornecer subsídios para o planejamento institucional e para o desenvolvimento de novas pesquisas. Ao integrar diferentes tipos de produção acadêmica em uma mesma plataforma de análise, o estudo busca oferecer uma visão mais abrangente das ́áreas de conhecimento, linhas de pesquisa e tendências científicas presentes no contexto da educação profissional e tecnológica no Brasil.
dc.identifier.citationGOMES, Felipe Alves Vila Verde; PERAZZO, Geovana Araujo. Análise temática da produção acadêmica da Rede Federal: uma abordagem baseada em web scraping, processamento de linguagem natural e visualização de dados. Orientador: Gustavo Henrique Dornelas de Deus. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) — Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília, Brasília, 2026.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifb.edu.br/handle/1/2806
dc.language.isoPortuguês (Brasil)
dc.publisherInstituto Federal de Brasília
dc.publisher.campusCampus Brasília
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsIFB
dc.publisher.programTecnologia em Sistemas para Internet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)
dc.subjectInstitutos federais de educação ciência e tecnologia
dc.subjectRepositórios institucionais
dc.subjectProdução científica
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleAnálise temática da produção acadêmica da Rede Federal: uma abordagem baseada em web scraping, processamento de linguagem natural e visualização de dados
dc.typebachelor thesis
dc.type.brTrabalho de Conclusão de Curso

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