Heber Davi Salcedo Rodrigues; Orlando Da Silva Junior

DOI: 10.22167/2675-6528-202600895

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

A sociedade contemporânea enfrenta uma crise de instabilidade existencial, caracterizada pela falta de sentido e fragilidade dos vínculos humanos. Para abordar essa problemática, objetivou-se modelar e quantificar a correlação entre a estrutura temática do texto bíblico (NVI) e categorias conceituais de suporte emocional, aplicando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). A metodologia fundamentou-se na modelagem de tópicos via algoritmo BERTopic, utilizando uma abordagem de aprendizado zero-shot (Zero-Shot Learning) para classificar versículos em eixos existenciais como propósito, refrigério e solidez, sem a necessidade de treinamento prévio rotulado. Integrou-se a análise de sentimentos contextualizada com o modelo BERTimbau e uma camada de Inteligência Artificial Explicável (XAI), que auxiliou na auditoria das decisões do modelo por meio de métricas de entropia e gap de confiança. Os dados foram persistidos em ambiente relacional SQLite, garantindo a rastreabilidade. Os resultados comprovaram a eficácia do mapeamento computacional de “âncoras emocionais” no texto, identificando padrões de dados que apresentaram valência emocional positiva sistemática nos eixos definidos. A análise demonstrou a aderência estatística do corpus aos três eixos fundamentais de antídotos existenciais propostos, com 1269 passagens classificadas como suporte direto. O eixo da transitoriedade apresentou o maior volume de antídotos (703), seguido pelo vazio (425) e exaustão (141), revelando uma distribuição significativa do suporte emocional. A abordagem consolidou um inventário sistemático de suporte informacional, demonstrando o potencial de arquiteturas Transformers na extração de recursos semânticos para o enfrentamento de patologias sociais no texto bíblico, reforçando a viabilidade de sistemas de PLN na aplicação de métricas modernas em textos históricos.

Palavras-chave: Análise de sentimentos; Crises existenciais; Inteligência Artificial Explicável; Processamento de Linguagem Natural; Suporte emocional.

1. Introdução

A sociedade contemporânea enfrenta uma profunda crise de instabilidade existencial. Essa instabilidade manifesta-se como uma carência generalizada de sentido, uma sensação de vazio e a fragilidade dos vínculos humanos (Bauman, 2021). Viktor Frankl (2024) conceitua essa carência de propósito como a “neurose de massa” da era moderna, um cenário no qual a busca por significado se torna um imperativo em um mundo cada vez mais secularizado e fragmentado. Byung-Chul Han (2024) complementa essa visão ao descrever a sociedade do desempenho, em que a autoexploração e a exaustão se tornam a norma, culminando em um esgotamento psíquico generalizado que impede a formação de laços profundos e significativos. A fragilidade dos laços sociais, exacerbada pela digitalização e pela transitoriedade das relações, gera uma sensação de insegurança e solidão, conforme analisado por Bauman (2021). Dados recentes de organizações de saúde mental, como a Organização Mundial da Saúde, indicam um aumento global nos índices de ansiedade e depressão, patologias que frequentemente se correlacionam com a percepção de falta de propósito e com a solidão. Por exemplo, estima-se que milhões de pessoas ao redor do mundo são afetadas por transtornos de ansiedade, e a busca por significado é um fator protetivo crucial contra o desenvolvimento dessas condições. A persistência dessas patologias sociais sublinha a urgência em identificar e sistematizar fontes de suporte emocional e existencial que possam oferecer “âncoras” em meio a essa fluidez.

Em face desse panorama, textos históricos e religiosos, como a Bíblia, são frequentemente consultados como repositórios de sabedoria e resiliência (Cook e Hamley, 2020). O texto bíblico, em particular, possui uma densidade semântica e uma influência cultural e histórica inegáveis, sendo uma fonte de narrativas e preceitos que, para muitos, oferecem um projeto de restauração do propósito humano e um ponto de apoio para a estabilidade emocional (Stott, 2007). A correta interpretação e tradução desses textos, como discutido por Hasel e Hasel (2019) e Fee e Stuart (1997), permite que sejam propostos como uma contraparte dialética às crises existenciais contemporâneas, oferecendo perspectivas sobre propósito, refrigério e solidez. No entanto, a vastidão e a complexidade linguística do corpus bíblico tornam a análise manual de seus padrões temáticos e emocionais uma tarefa hercúlea. É nesse contexto que o Processamento de Linguagem Natural (PLN) emerge como uma ferramenta promissora. PLN, conforme descrito por Caseli e Nunes (2024), é uma área da inteligência artificial que se dedica a desenvolver sistemas capazes de compreender, interpretar e gerar a linguagem humana. A aplicação de PLN a textos religiosos, embora desafiadora devido à sua natureza polissêmica e à necessidade de considerações éticas e técnicas específicas (Hutchinson, 2024; Zhao e Liu, 2018), oferece a possibilidade de extrair padrões semânticos e emocionais de forma sistemática e escalável. Modelos de linguagem avançados, como as arquiteturas Transformer (Vaswani et al., 2017), têm demonstrado capacidade notável na compreensão de contextos complexos e na identificação de nuances semânticas, o que os torna particularmente adequados para explorar a riqueza do texto bíblico. A utilização de técnicas como a modelagem de tópicos e a análise de sentimentos contextualizada pode revelar como a estrutura temática do texto bíblico se correlaciona com categorias conceituais de suporte emocional, oferecendo uma nova lente para a compreensão de seu valor terapêutico e existencial.

Apesar do reconhecimento do texto bíblico como fonte de consolo e orientação, existe uma lacuna na literatura quanto à quantificação e ao mapeamento sistemático de suas “âncoras emocionais” utilizando abordagens computacionais modernas. A maioria dos estudos foca em análises exegéticas ou teológicas, sem explorar o potencial de extração de conhecimento em larga escala que as técnicas de PLN oferecem para identificar padrões de suporte emocional em relação a crises existenciais contemporâneas. A capacidade de auditar e explicar as decisões de modelos de inteligência artificial neste domínio é igualmente subexplorada, sendo crucial para a validação e aceitação de tais sistemas em contextos sensíveis. Diante dessa lacuna e da crescente necessidade de ferramentas que auxiliem na busca por sentido e estabilidade em um mundo em constante mudança, justifica-se a presente pesquisa pela sua contribuição em desenvolver uma metodologia robusta e replicável. Este trabalho visa, portanto, modelar e quantificar a correlação entre a estrutura temática do texto bíblico, especificamente a Nova Versão Internacional (NVI), e categorias conceituais de suporte emocional, empregando técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural para identificar e sistematizar “âncoras emocionais” que possam servir como antídotos existenciais.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como um estudo de abordagem experimental e quantitativa, focado na aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para a análise de um corpus textual. A metodologia adotada adaptou o framework CRISP-DM (Chapman et al., 2000), um modelo de referência para projetos de mineração de dados, com o objetivo de extrair a estrutura semântica latente do texto bíblico. Essa abordagem permitiu a modelagem de tópicos e a classificação de nuances emocionais e temáticas, sem a necessidade de dados previamente rotulados, por meio do aprendizado zero-shot (Zero-Shot Learning). O estudo buscou uma perspectiva interdisciplinar, combinando métodos computacionais com a análise textual para validar a percepção do texto bíblico como fonte de estabilidade existencial.

O estudo foi conduzido em um ambiente de computação em nuvem, utilizando a plataforma Google Colab, que ofereceu os recursos computacionais escaláveis e a integração necessária para a persistência dos dados em um banco relacional SQLite. A pesquisa foi realizada no período de 2026, conforme a data de apresentação do trabalho. A unidade de análise primária consistiu nos versículos da Bíblia Sagrada, especificamente na Nova Versão Internacional (NVI), selecionada por seu equilíbrio entre fidelidade aos originais e clareza da linguagem contemporânea. O corpus foi segmentado em blocos literários distintos, como Pentateuco, Históricos, Poéticos/Sapienciais, Proféticos, Evangelhos, Epístolas e Apocalíptico, para respeitar as particularidades interpretativas de cada gênero.

A população e amostra do estudo compreenderam o corpus integral da Nova Versão Internacional (NVI) da Bíblia Sagrada, sem a aplicação de um processo de amostragem tradicional, dado o objetivo de análise exaustiva do texto. A ingestão dos dados foi a primeira etapa de processamento, onde o corpus bíblico foi carregado e persistido em um banco de dados relacional SQLite. Este procedimento garantiu a integridade e a rastreabilidade dos dados, estabelecendo a hierarquia entre testamentos, gêneros literários, livros e versículos. Realizou-se uma verificação de consistência para prevenir a duplicação de registros, assegurando a qualidade e a organização estrutural dos dados de entrada para as fases subsequentes de modelagem e análise.

Os procedimentos de pré-processamento e filtragem dos dados foram cruciais para otimizar a qualidade do corpus. Utilizou-se a biblioteca spaCy, com o modelo de linguagem `pt_core_news_lg`, para realizar a análise morfológica de cada versículo, identificando suas classes gramaticais (POS Tagging). Implementou-se uma filtragem de densidade gramatical para mitigar o ruído nominal, rotulando como ruído versículos predominantemente compostos por nomes próprios ou que careciam de verbos e adjetivos, pois essas estruturas raramente continham suporte emocional relevante. Adicionalmente, versículos com menos de 35 caracteres foram filtrados. O processo incluiu a lematização e a remoção de palavras de função, preservando apenas o núcleo semântico essencial para os modelos de linguagem.

A execução da pesquisa seguiu um pipeline estruturado em etapas lógicas, iniciando com a configuração da infraestrutura computacional. A plataforma Google Colab foi utilizada, integrada ao Google Drive, para gerenciar os arquivos e garantir a persistência do estado do processamento em um banco de dados SQLite. Em seguida, procedeu-se ao provisionamento do ambiente, instanciando bibliotecas essenciais como BERTopic (Grootendorst, 2022) e o ecossistema Transformers (Vaswani et al., 2017), fundamentais para a interpretação contextual. O modelo BERTimbau (Souza et al., 2020) foi empregado para o processamento em português. Realizou-se uma verificação de hardware via PyTorch para otimizar o processamento em GPU, assegurando a eficiência computacional.

A análise dos dados prosseguiu com a modelagem de tópicos e a classificação dos versículos. Utilizou-se o algoritmo BERTopic (Grootendorst, 2022), integrado à técnica de Zero-Shot Classification (ZSC), para identificar a estrutura semântica latente do texto. O modelo BERTimbau (Souza et al., 2020) foi empregado para realizar comparações vetoriais de alta granularidade entre o corpus bíblico e as âncoras semânticas predefinidas. Os versículos foram classificados em quatro eixos: propósito, refrigério, solidez, que representam categorias de suporte emocional, e um eixo narrativo/normativo para textos sem relação direta com os temas pesquisados. A classificação foi guiada por parágrafos descritivos detalhados, que forneceram ao modelo um contexto semântico rico para identificar sentidos análogos.

Para garantir a robustez e a auditabilidade das classificações, integrou-se uma camada de Inteligência Artificial Explicável (XAI), conforme proposto por Ortigossa et al. (2023). Essa camada calculou métricas de entropia simplificada e gap de confiança, que quantificaram a incerteza e a ambiguidade semântica das decisões do modelo. A entropia avaliou o grau de desordem informacional (Ali et al., 2023), enquanto o gap de confiança mediu a distância entre as probabilidades dos eixos mais prováveis, indicando a assertividade da classificação. Adicionalmente, implementou-se uma lógica híbrida de decisão, que calibrou a sensibilidade do modelo conforme o gênero literário, aplicando limites dinâmicos de aceitação e dominância mínima para filtrar versículos curtos e ambiguos, assegurando a relevância do suporte emocional identificado.

A etapa final do processamento envolveu a inferência de sentimento contextual para cada versículo. Utilizou-se a biblioteca pysentimiento, que emprega o modelo BERTimbau (Souza et al., 2020) como motor de inferência, para identificar a valência emocional a partir do contexto integral do texto. O algoritmo classificou cada verso em polaridades positiva, neutra ou negativa, e esses resultados foram mapeados para uma escala numérica de 1, 0 e -1, respectivamente. Para otimizar o desempenho, especialmente devido à natureza computacionalmente intensiva desta fase, o processamento foi realizado em lotes e acelerado por meio de unidades de processamento gráfico (GPU), garantindo maior vazão na análise dos versículos bíblicos.

A aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural a textos religiosos, como a Bíblia, exigiu considerações éticas e técnicas específicas, conforme apontado por Hutchinson (2024) e Zhao e Liu (2018). A análise foi conduzida com o cuidado de respeitar a complexidade literária e estrutural do corpus, reconhecendo a densidade semântica e a influência cultural e histórica do texto bíblico. Evitou-se interpretações literais que pudessem ignorar a profundidade cultural e a intenção comunicativa original do material. O foco foi em acessar as camadas linguísticas para identificar expressões de angústia e suporte, garantindo que a metodologia não distorcesse o propósito intrínseco do texto analisado.

Apesar da robustez da metodologia, foram identificadas limitações inerentes à natureza do corpus bíblico e à aplicação de modelos computacionais. A brevidade de alguns versículos e o processo de higienização dos dados, embora necessários, por vezes comprometeram a classificação do sentido, elevando a entropia do modelo e dificultando a distinção clara entre eixos. Sentenças com excesso de significados ou polifonia teológica, onde a ideia de eternidade, por exemplo, tocava simultaneamente na solidez e na narrativa, confundiram o modelo, distribuindo probabilidades de forma equânime entre múltiplos eixos existenciais. A dificuldade da inteligência artificial em interpretar metáforas e a profusão de substantivos concretos usados metaforicamente também impuseram limites à percepção da intenção de suporte emocional.

Outra limitação observada residiu na interação entre o rigor teológico do texto e a predição estatística dos modelos. Em alguns casos, a regra de segurança do algoritmo priorizou o descarte de versículos com baixa confiança estatística, mesmo quando continham ordens diretas de suporte emocional, para evitar classificações errôneas. Isso ocorreu especialmente em versos curtos ou com alta ambiguidade semântica. Contudo, a lógica híbrida de decisão foi projetada para ponderar a carga existencial conforme o contexto literário, utilizando heurísticas de domínio. Essa abordagem permitiu que, em gêneros como o Profético, a densidade de suporte emocional prevalecesse sobre a estrutura narrativa, resgatando versículos que, de outra forma, seriam silenciados pelo ruído estrutural do texto.

3. Resultados e Discussão

Os resultados obtidos a partir da aplicação do pipeline de Processamento de Linguagem Natural (PLN) demonstraram uma notável eficácia na identificação e extração de padrões semânticos latentes no texto bíblico, correlacionando-os diretamente com as crises existenciais contemporâneas. A análise confirmou a aderência estatística do corpus da Nova Versão Internacional (NVI) aos três eixos fundamentais de antídotos existenciais propostos nesta pesquisa: exaustão, transitoriedade e vazio. Cada um desses eixos revelou um conjunto distinto de passagens que oferecem suporte emocional e referencial para as patologias sociais diagnosticadas por autores como Frankl (2024), que aponta a carência de sentido como neurose de massa, e Byung-Chul Han (2024), que descreve o esgotamento em um ciclo de autoexploração. A capacidade do modelo em mapear essas correlações valida a premissa de que o texto bíblico pode ser compreendido como um repositório de resiliência estruturada, capaz de oferecer respostas dialéticas ao mal-estar contemporâneo, conforme sugerido por Cook e Hamley (2020) e Stott (2007).

O primeiro eixo, focado na exaustão, identificou passagens que promovem o refrigério e a interrupção da fadiga sistêmica, abordando diretamente as patologias do desempenho e da autoexploração produtiva que caracterizam a sociedade do cansaço (Han, 2024). O modelo conseguiu discernir versículos que, embora não usem a terminologia moderna, expressam conceitos de descanso, renovação e alívio, oferecendo uma contrapartida semântica à angústia e ao esgotamento espiritual. O segundo eixo, relativo à transitoriedade, revelou âncoras de estabilidade e conceitos de perenidade, respondendo à fluidez dos vínculos humanos e à insegurança crônica descritas por Bauman (2021). As passagens classificadas neste eixo enfatizam a constância divina, a fidelidade e a imutabilidade, fornecendo um contraponto à efemeridade das relações e dos valores na modernidade líquida. Por fim, o eixo destinado ao vazio existencial consolidou passagens vinculadas ao propósito e à vocação, oferecendo uma resposta direta à carência de sentido e à desorientação mental que Schnell (2020) identifica como uma das manifestações da indiferença existencial. A identificação desses padrões semânticos em cada eixo não apenas valida a metodologia, mas também reforça a percepção do texto bíblico como uma fonte rica de suporte informacional para o enfrentamento das crises existenciais.

Para que o algoritmo pudesse transcender a mera descrição linguística e acessar a camada existencial e subjetiva do corpus, foram implementadas estratégias avançadas de refinamento e filtragem semântica. A utilização do Zero-Shot Learning (ZSL), alimentada por descrições conceituais densas e parágrafos descritivos detalhados, permitiu que o modelo operasse como um “ímã semântico”, agrupando versículos pela afinidade temática a termos e conceitos de teóricos como “refrigério”, “inabalável” e “vocação”. Essa abordagem é particularmente relevante em domínios como o texto bíblico, onde a ausência de dados rotulados é a norma, e a capacidade de generalização para categorias não vistas durante o treinamento é crucial (Palaniappan et al., 2023; Gao et al., 2023). Complementarmente, a filtragem por classes gramaticais (POS Tagging) e a gestão de termos estruturais foram essenciais para mitigar ruídos nominais e vocábulos frequentes, mas semanticamente neutros no contexto existencial. Essa limpeza seletiva possibilitou que a essência dos antídotos emergisse da camada narrativa, destacando passagens com maior densidade emocional e teórica, garantindo que a classificação final refletisse a profundidade subjetiva demandada pelos referenciais filosóficos. A eficácia do ZSL em classificar o corpus bíblico sem treinamento prévio encontra respaldo em trabalhos como o de Yin et al. (2019), que demonstram a capacidade de modelos de linguagem em identificar categorias inéditas com alta precisão, mesmo que a escassez de contexto possa elevar a incerteza estatística.

A análise final dos dados revelou uma distribuição quantitativa significativa de versículos classificados como antídotos, ou seja, aqueles com valência emocional positiva e suporte existencial direto. O modelo identificou um total de 1269 passagens, o que representa pouco mais de 4% do corpus integral. Essa proporção, embora aparentemente pequena, é substancial considerando a densidade e a extensão do texto bíblico, e a rigorosa filtragem aplicada para garantir a relevância do suporte emocional. A predominância absoluta foi observada no eixo da transitoriedade, que concentrou 703 antídotos, seguido pelo eixo associado ao vazio com 425, e, por fim, pelo eixo da exaustão com 141. Essa distribuição sugere que o texto bíblico oferece um volume considerável de recursos para lidar com a instabilidade e a busca por sentido, enquanto o tratamento da exaustão, embora presente, é mais focalizado.

Figura 1. Matriz de performance existencial e eficiência semântica

Fonte: Elaborado pelo autor (2026)

Conforme apresentado na Figura 1, a matriz de performance existencial e eficiência semântica ilustra essa distribuição e a polaridade média dos antídotos. O eixo do vazio apresentou a maior eficiência relativa (10,15%), consolidando-se como um núcleo de considerável resolutividade, indicando que uma maior proporção de suas mensagens entrega uma resposta propositiva direta à crise de sentido. Em contraste, o eixo da exaustão, embora apresentando uma eficiência percentual inferior (2,65%), demonstrou uma característica singular: o texto dedica um espaço considerável ao acolhimento da fadiga (5.326 registros), reservando a cura para pontos específicos da narrativa. Isso sugere uma abordagem empática, onde a validação da dor precede a oferta de suporte, um padrão que pode ser interpretado como uma estratégia retórica para construir confiança e receptividade. Esta distribuição contrasta com o eixo da transitoriedade, que, apesar de deter o maior volume absoluto de versos (7.175), mantém uma eficiência próxima à do vazio (9,8%), equilibrando amplitude temática com resolutividade. A implicação prática desses achados é que, para um indivíduo em busca de propósito, o texto bíblico oferece uma densidade maior de respostas diretas, enquanto para o exausto, ele primeiro valida a experiência do sofrimento antes de apontar para o refrigério, alinhando-se à ideia de que o suporte emocional eficaz muitas vezes começa com a compreensão e a validação da experiência do outro.

A carga de suporte emocional não se distribuiu uniformemente entre os gêneros literários do corpus, concentrando-se em livros de natureza reflexiva, exortativa e lírica. Essa variação é crucial para entender onde buscar tipos específicos de suporte dentro do texto bíblico.

Figura 2. Distribuição dos antídotos de cada eixo por gênero

Fonte: Elaborado pelo autor (2026)

Conforme ilustrado na Figura 2, os dados revelaram que o gênero Poético/Sapiencial detém a maior densidade absoluta de suporte, com destaque para o eixo da transitoriedade (393 registros), consolidando-se como o principal repositório de âncoras de permanência e estabilidade. Isso corrobora a natureza desses livros, como Salmos e Provérbios, que frequentemente abordam temas de sabedoria, consolo e a natureza imutável de Deus e seus princípios, oferecendo um contraponto direto à fragilidade dos laços humanos e à insegurança crônica (Bauman, 2021). As Epístolas, por sua vez, apresentaram um equilíbrio notável entre o enfrentamento ao vazio (162) e à transitoriedade (131), refletindo sua função dialógica de orientação e propósito, característica de cartas pastorais que oferecem conselhos práticos e teológicos para a vida cristã. O eixo da exaustão apresentou volumes mais discretos e focalizados em todos os gêneros, sugerindo que, embora o corpus bíblico valide o esgotamento, ele prioriza quantitativamente a oferta de antídotos de solidez e sentido existencial. Essa distribuição por gênero é consistente com a exegese tradicional, que reconhece as particularidades interpretativas de cada bloco literário (Fee & Stuart, 1997; Hasel & Hasel, 2019), e demonstra a capacidade do modelo em capturar essas nuances temáticas e emocionais. Para um leitor em busca de estabilidade em meio à transitoriedade, os livros poéticos e sapienciais seriam os mais indicados, enquanto para questões de propósito e orientação, as epístolas oferecem um vasto material.

A análise qualitativa da substância semântica do eixo da transitoriedade no gênero Poético/Sapiencial, embora não ilustrada por uma figura específica neste contexto devido ao limite de mídias, revelou a proeminência de termos como “fidelidade”, “justiça” e “maravilhas”. Essas palavras funcionaram como marcadores de estabilidade no contexto do modelo, contrapondo-se à volatilidade existencial contemporânea. A convergência desses termos foi validada por versículos de alto escore de positividade, como o Salmo 136:4 (“Ao único que faz grandes maravilhas, O seu amor dura para sempre!”) e o Salmo 40:5 (“Senhor meu Deus! Quantas maravilhas tens feito! Não se pode relatar os planos que preparaste para nós! Eu queria proclamá-los e anunciá-los, mas são por demais numerosos!”). Nesses exemplos, a exaltação às maravilhas e aos feitos numerosos atua como um recurso de reorientação, desviando o foco da finitude e direcionando-o para a admiração e o pertencimento a algo maior e duradouro.

De forma análoga, a fidelidade e a justiça, citadas nos Salmos 117:2 (“Porque imenso é o seu amor leal por nós, e a fidelidade do Senhor dura para sempre. Aleluia!”) e 111:3 (“Os seus feitos manifestam majestade e esplendor, e a sua justiça dura para sempre.”), são apresentadas como estruturas que resistem ao tempo, oferecendo ao indivíduo uma base ética e existencial perene. O modelo demonstrou que o suporte emocional no gênero poético se baseia na reafirmação de conceitos de solidez que resistem ao tempo, consolidando o que a metodologia do trabalho definiu como âncoras de permanência. A capacidade do PLN em identificar esses padrões semânticos em textos antigos e complexos, como a Bíblia, ressalta o potencial das arquiteturas Transformers na extração de recursos semânticos que podem ser aplicados ao enfrentamento de patologias sociais, como a falta de sentido e a fragilidade dos vínculos, conforme discutido por Rodrigues et al. (2025). A implicação prática é que a leitura e meditação sobre esses textos podem fortalecer a percepção de estabilidade e propósito em um mundo em constante mudança.

A auditoria utilizando conceitos de Inteligência Artificial Explicável (XAI), conforme proposto por Ortigossa et al. (2023), foi fundamental para validar a robustez das classificações, especialmente no eixo do vazio no gênero Profético.

Figura 3. Auditoria utilizando conceitos de IA Explicável (XAI) para o eixo Vazio vs. Propósito no gênero Profético

Fonte: Elaborado pelo autor (2026)

A Figura 3, que correlaciona o escore de positividade com a métrica de gap de confiança (assertividade do modelo), revelou uma expressiva concentração de registros no quadrante superior esquerdo do gráfico. Essa região abriga versículos de alta resolutividade emocional e baixa ambiguidade semântica, indicando que o modelo classificou esses textos com grande certeza e clareza. Destacaram-se, no ápice deste quadrante, os versos de Isaías 62:3 (“Será uma esplêndida coroa na mão do Senhor, um diadema real na mão do seu Deus.”) e 28:5 (“Naquele dia o Senhor dos Exércitos será uma coroa gloriosa, um belo diadema para o remanescente do seu povo.”), cujos escores superiores a 0,90 e reduzidos índices de incerteza confirmaram a eficácia das sementes conceituais de reabilitação da identidade como resposta ao vazio existencial. O emprego de metáforas de realeza (coroa, esplêndida, diadema) nesses versículos, por possuírem uma valência positiva absoluta e direta, ofereceu menor resistência à classificação do modelo, resultando em alta assertividade.

Em contrapartida, observou-se um comportamento mais complexo em Isaías 50:4 (“O Soberano Senhor deu-me uma língua instruída, para conhecer a palavra que sustém o exausto. Ele me acorda manhã após manhã, desperta meu ouvido para escutar como alguém que é ensinado.”). Apesar do alto teor resolutivo, este versículo apresentou o menor grau de confiança da amostra, decorrente da proximidade entre os escores dos eixos narrativo (0,7936) e do vazio (0,7483), refletindo a complexidade de um texto cujas palavras transitam por estados de vulnerabilidade e fadiga (exausto, desperta) antes de consolidar o suporte emocional. A elevada entropia observada (0,851), derivada da incerteza em relação a valores relativamente altos e próximos em dois eixos distintos, corrobora a complexidade da amostra, evidenciando um verso onde a narrativa e o acolhimento se sobrepõem. Essa análise XAI é crucial para entender não apenas o que o modelo classifica, mas também por que e com que grau de confiança, permitindo identificar as nuances semânticas que desafiam a predição estatística pura e aprofundar a compreensão da intenção comunicativa original do texto (Hutchinson, 2024). A capacidade de auditar essas decisões é um avanço significativo para a aplicação de PLN em domínios sensíveis como o religioso.

O versículo de Isaías 50:4, discutido anteriormente, tornou-se emblemático para a validação da lógica híbrida de decisão e dos limites dinâmicos calibrados por gênero literário. Embora o escore para o eixo narrativo (0,7936) tenha superado numericamente o do vazio (0,7483), resultando em uma margem de dominância negativa de -0,045, o sistema classificou-o como um antídoto de propósito através do gatilho de sensibilidade poética. Essa decisão heurística reconheceu que, no gênero Profético, a alta densidade de suporte emocional (0,74) deve prevalecer sobre a estrutura narrativa, evitando que o suporte existencial fosse silenciado pelo ruído estrutural do texto. A eficácia dessa lógica híbrida foi corroborada pela identificação de outros 187 versículos que, sob uma abordagem estritamente estatística de maioria absoluta, seriam classificados como narrativos ou normativos. Esse grupo de dados, onde o escore narrativo superou o existencial, foi resgatado por atingir os limites de sensibilidade calibrados para cada gênero.

Embora não apresentada por uma figura específica neste contexto, a distribuição desses versículos resgatados mostrou que o fenômeno foi mais expressivo no gênero Poético/Sapiencial, com 107 ocorrências, seguido pelo Profético, com 40 casos. Assim como observado em Isaías 50:4, esses versículos residem em uma zona de ambiguidade semântica onde a estrutura descritiva é predominante, mas a carga de suporte emocional é suficientemente robusta para ser validada pelas heurísticas de domínio. Essa capacidade de mineração, que pondera a carga existencial conforme o contexto literário, justifica a arquitetura do processamento, garantindo que o suporte existencial não fosse suprimido pelo ruído estrutural do texto bíblico. Tal abordagem alinha-se com o princípio da mineração de dados orientada por restrições de domínio, conforme proposto por Han et al. (2011), que enfatiza a necessidade de filtrar padrões com utilidade real em contextos complexos. A implicação prática é que o modelo não se limita a uma interpretação literal, mas busca a intenção de suporte emocional, mesmo quando expressa de forma indireta ou metafórica, o que é crucial para a compreensão de textos religiosos.

A análise da amplitude emocional, embora não ilustrada por uma figura específica neste documento, revelou uma distinção clara entre a natureza dos gêneros literários, validando a capacidade do modelo em capturar nuances de suporte e crise. O gênero Poético/Sapiencial apresentou a maior polaridade média (0,0399), consolidando-se como o principal repositório de antídotos existenciais, seguido de perto pelas Epístolas (0,0334). No extremo oposto, o gênero Profético registrou a menor média (-0,056) e o maior escore negativo (0,9917), refletindo a densidade de suas advertências e descrições de angústia, que frequentemente abordam juízos divinos e chamados ao arrependimento. Um ponto de destaque foi o Pentateuco, que apresentou a menor amplitude positiva (0,9265), evidenciando seu caráter predominantemente normativo e técnico, com menor propensão ao suporte emocional explícito, dado seu foco em leis, rituais e genealogias. Embora todos os gêneros possuíssem versículos que atingiram extremos de polaridade (acima de 0,95), as médias ponderadas revelaram uma inclinação ao consolo nos livros dos gêneros Poético/Sapiencial, Epístola e Apocalíptico e uma inclinação à exposição da crise nos livros dos gêneros Pentateuco e Profético. Essa distinção ressalta a importância de considerar o gênero literário ao buscar suporte emocional no texto bíblico, oferecendo um guia para a navegação do corpus.

Os indicadores de resolutividade, que também não são apresentados por uma figura específica neste contexto, revelaram que todos os eixos existenciais apresentaram uma média de positividade robusta, situando-se no intervalo entre 0,68 e 0,72. O eixo da exaustão destacou-se com a maior intensidade média (0,719), sugerindo que, para o modelo de linguagem, as passagens bíblicas associadas ao alívio da alma possuem uma carga semântica de consolo mais explícita e vigorosa. Os eixos do vazio (0,697) e da transitoriedade (0,685) mantiveram níveis de intensidade equivalentes, demonstrando que o sistema de sementes conceituais foi capaz de extrair suporte emocional em diferentes domínios literários. Estes valores confirmam que a calibração do algoritmo não apenas identificou a presença de um antídoto, mas assegurou que este possuísse uma força de positividade estatisticamente significativa, consolidando a utilidade prática do modelo para o provimento de suporte existencial. A robustez desses indicadores valida a capacidade do modelo BERTimbau em identificar a valência emocional a partir do contexto integral do texto, mesmo em um corpus tão complexo como a Bíblia (Souza et al., 2020).

Uma amostragem de versos com elevado Potencial de Alívio (PA), que também não é ilustrada por uma figura específica neste documento, foi selecionada entre os dez melhores resultados de cada eixo, classificados pela métrica de PA. Este índice identifica passagens onde o sentimento positivo se sobrepõe ao ruído e à incerteza estatística, destacando os textos com maior clareza temática. Os exemplos selecionados, como Romanos 11:36 (“Pois dele, por ele e para ele são todas as coisas. A ele seja a glória para sempre! Amém.”), Provérbios 15:23 (“Dar resposta apropriada é motivo de alegria; e como é bom um conselho na hora certa!”), Salmos 89:5 (“Os céus louvam as tuas maravilhas, Senhor, e a tua fidelidade na assembléia dos santos.”), Salmos 139:17 (“Como são preciosos para mim os teus pensamentos, ó Deus! Como é grande a soma deles!”), Efésios 5:20 (“dando graças constantemente a Deus Pai por todas as coisas, em nome de nosso Senhor Jesus Cristo.”) e Salmos 119:167 (“Obedeço aos teus testemunhos; amo-os infinitamente!”), ilustram a capacidade do modelo em localizar passagens com alta densidade de suporte em diferentes contextos literários. Esses versículos consolidam a identificação de âncoras emocionais como respostas diretas às crises existenciais analisadas, demonstrando a aplicabilidade prática do modelo na curadoria digital de conteúdos voltados ao suporte existencial e ao bem-estar.

Apesar da robustez da metodologia e dos resultados promissores, as limitações identificadas durante o processamento do corpus bíblico revelaram cenários onde o rigor teológico desafiou a predição estatística pura. Tais limitações foram observadas em três fenômenos relevantes: a falta de informação devido à brevidade de alguns versículos, o excesso de significados ou polifonia teológica em frases profundas, e a dificuldade inerente da inteligência artificial em interpretar metáforas. A brevidade extrema de versículos e o processo de higienização dos dados, embora necessários para otimizar o PLN, por vezes comprometeram a classificação do sentido. O verso de Filipenses 4:13 (“Tudo posso naquele que me fortalece”) é um exemplo emblemático, onde a redução ao radical semântico “fortalece” elevou a entropia do modelo para 1.419, impossibilitando uma distinção nítida entre o eixo de suporte e a categoria narrativa. Fenômeno similar ocorreu em 1º Tessalonicenses 5:16 (“Alegrem-se sempre.”), onde, apesar do escore existencial relevante (0,59), a margem de dominância sobre o eixo narrativo foi mínima (0,02). Nestes casos, a regra de segurança do algoritmo priorizou o descarte em detrimento de uma classificação sem confiança estatística, silenciando ordens diretas de suporte emocional para evitar falsos positivos.

Certas sentenças que, em uma análise teológica, operam como preceitos fundamentais, como Hebreus 13:8 (“Jesus Cristo é o mesmo, ontem, hoje e para sempre.”), apresentaram uma polifonia que confundiu o modelo. Nesses registros, as probabilidades distribuíram-se de forma equânime entre os eixos, pois a ideia de eternidade toca simultaneamente na solidez e na narrativa. Ficou evidenciado, em casos como este, que a inteligência artificial encontrou dificuldades em rotular fundamentos teológicos puros, dada a sua proximidade inerente com múltiplos eixos existenciais. A profusão de substantivos concretos utilizados de forma metafórica também impôs limites ao modelo. Em 2º Samuel 22:3 (“o meu Deus é a minha rocha, em que me refugio; o meu escudo e o meu poderoso salvador. Ele é a minha torre alta, o meu abrigo seguro. És o meu salvador, que me salva dos violentos.”), termos como rocha, escudo e torre saturaram a camada narrativa, dificultando a percepção da intenção de refúgio espiritual. De forma análoga, em Atos 2:28 (“Tu me fizeste conhecer os caminhos da vida e me encherás de alegria na tua presença.”), a estrutura “tu me fizeste conhecer” foi processada como um relato de evento. Em ambos os exemplos, o modelo demonstrou dificuldade em perfurar a camada descritiva quando o suporte emocional é expresso por meio de analogias, um desafio corroborado por Sprugnoli et al. (2021) em seus experimentos com textos clássicos.

As evidências empíricas colhidas neste trabalho demonstram que a aplicação de PLN sobre o corpus bíblico transcendeu uma classificação temática superficial, atingindo o nível de modelagem existencial buscado. A eficácia da metodologia foi comprovada pela capacidade do algoritmo BERTopic e do modelo BERTimbau em perfurar a camada puramente narrativa do texto para identificar eixos de suporte emocional. No entanto, as limitações descritas revelam que a predição estatística pura ainda encontra gargalos diante da profundidade teológica atribuída ao corpus bíblico. O desafio de interpretar nuances sentimentais em textos clássicos é corroborado por Sprugnoli et al. (2021), cujos experimentos com as Odes de Horácio demonstraram que abordagens zero-shot e baseadas em léxicos enfrentam dificuldades significativas diante da complexidade estilística da poesia e escrita antigas. Assim como observado no processamento do corpus bíblico neste trabalho, os autores identificaram que a natureza polissêmica de textos históricos demanda um ajuste fino entre a predição automática e a sensibilidade do domínio literário.

A convergência entre a predição neural do modelo BERTimbau e o rigor normativo das heurísticas implementadas valida a eficácia da arquitetura híbrida proposta por este trabalho. A capacidade de isolar e quantificar os eixos existenciais em um corpus de alta complexidade demonstra que o refinamento de limites e a auditoria via Inteligência Artificial Explicável são componentes indispensáveis para mitigar as incertezas intrínsecas aos modelos de linguagem de larga escala. Tal cenário consolida a viabilidade de sistemas que integram o processamento de linguagem natural com camadas de regras de negócio para a extração de conhecimento em bases heterogêneas. Essa integração estabelece um método replicável para a curadoria digital de conteúdos voltados ao suporte existencial e ao bem-estar, oferecendo uma ferramenta valiosa para a pesquisa teológica e para aplicações práticas em aconselhamento e bem-estar.

4. Conclusão

Conclui-se que o objetivo foi atingido, demonstrando a viabilidade de modelar e quantificar a correlação entre a estrutura temática do texto bíblico, especificamente a Nova Versão Internacional (NVI), e categorias conceituais de suporte emocional. A metodologia empregou técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural para identificar e sistematizar “âncoras emocionais” que servem como antídotos existenciais. Os resultados confirmaram a eficácia do pipeline híbrido, que combinou o algoritmo BERTopic, o modelo BERTimbau e heurísticas de domínio, em perfurar a camada narrativa e extrair padrões semânticos latentes nos eixos de exaustão, transitoriedade e vazio. Essa abordagem validou o texto bíblico como um repositório estruturado de resiliência, capaz de oferecer respostas dialéticas ao mal-estar contemporâneo.

Contudo, o estudo enfrentou limitações notáveis, como a dificuldade em classificar versículos excessivamente breves, a polifonia teológica em sentenças profundas que distribuíam probabilidades equanimemente, e a inerente dificuldade da inteligência artificial em interpretar metáforas e analogias. Essas questões revelaram que a predição estatística pura ainda encontra gargalos diante da profundidade teológica e da natureza polissêmica do corpus. Para estudos futuros, sugere-se a expansão das técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI) para uma auditoria mais aprofundada das camadas de atenção do modelo, bem como revisões estruturais nas etapas de limpeza e pré-processamento. Tais aprimoramentos visam elevar a assertividade, reduzir as zonas de ambiguidade e consolidar ainda mais a utilidade prática deste método replicável para a curadoria digital de conteúdos de suporte existencial.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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