O que dizem os leitores? Análise de sentimentos aplicada à resenha de livros

doi:10.22167/2675-6528-202602769

Artigo

30 de setembro de 2026

O que dizem os leitores? Análise de sentimentos aplicada à resenha de livros

O que Dizem os Leitores? Análise de Sentimentos Aplicada à Resenha de Livros

Caroline Cristine Reis Bueno; Jéssica Eloá Poletto

DOI: 10.22167/2675-6528-202602769

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

Diante do declínio na quantidade de leitores no Brasil, conforme apontado por pesquisas recentes, buscou-se compreender os fatores que atraem os leitores e os sentimentos despertados pela leitura, visando a elaboração de estratégias para fomentar o hábito. Para isso, realizou-se uma análise de sentimentos em mil resenhas dos dez livros mais lidos na rede social Skoob, coletadas por meio de técnicas de web scraping. Os dados foram processados utilizando bibliotecas Python, incluindo NLTK para pré-processamento e o fork Léxico para Inferência Adaptada (LeIA) para análise de sentimentos em português. Uma análise exploratória inicial revelou a predominância de palavras com conotação positiva, como ‘amei’ e ‘incrível’, e a ausência de termos negativos entre os mais frequentes. Observou-se também a recorrência de palavras como ‘filme’ e nomes de personagens, indicando apego emocional e a influência de adaptações cinematográficas. A análise de sentimentos indicou que nove dos dez livros apresentaram um “compound” positivo, sugerindo que a maioria das obras despertou emoções positivas nos leitores. A alta frequência de termos descritivos contribuiu para elevadas pontuações neutras. Concluiu-se que o apego a personagens e a influência de outras mídias são pontos relevantes para os leitores, e a compreensão desses sentimentos pode auxiliar na escolha de leituras e na promoção do hábito.

Palavras-chave: LelA; Redes sociais; Skoob; Text mining; Web scraping.

1. Introdução

A leitura é um hábito fundamental para o desenvolvimento individual e social, mas dados recentes indicam um cenário preocupante no Brasil. De acordo com a edição mais recente da pesquisa “Retratos da Leitura no Brasil” (2024), publicada pelo Instituto Pró Livro (IPL), mais da metade da população brasileira, precisamente 53%, é classificada como não leitora. Essa categoria abrange indivíduos que não leram nenhum livro por inteiro, ou partes de um livro, nos últimos três meses, incluindo obras religiosas ou didáticas. O estudo revela que apenas 27% dos entrevistados leram um livro por completo no mesmo período. Comparando com a pesquisa anterior de 2019, a média de livros lidos por pessoa caiu pela metade, passando de 4,92 para 2,07 em 2024, o que representa uma queda estimada de 6,7 milhões de leitores nos últimos cinco anos. Essa diminuição é observada em todos os perfis demográficos, não sendo restrita a um gênero, raça, idade ou nível de escolaridade específico. Além disso, somente 43% dos leitores afirmam ter lido por vontade própria, sem que a leitura fosse demandada por escola, faculdade ou trabalho. A frequência de leitura também decai com o aumento da faixa etária, sendo majoritariamente alta entre jovens de cinco a treze anos.

Essa tendência de queda é alarmante, especialmente considerando os múltiplos benefícios que a leitura proporciona. Diversas pesquisas acadêmicas, abrangendo áreas como linguagens, comunicação e neurociência, demonstram que a leitura é benéfica para todos, independentemente da idade ou condição social. Inicialmente, o hábito de ler expande o vocabulário, aprimora a escrita, o senso crítico e a criatividade. Em uma perspectiva de longo prazo, estudos indicam que a leitura pode retardar os efeitos de doenças neurológicas como o Alzheimer e a demência (Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul [PUCRS], 2026), pois estimula a neuroplasticidade, a capacidade do cérebro de se adaptar e reorganizar conexões neurais. Foco e memória, tanto de curto quanto de longo prazo, também são competências aprimoradas pela leitura (Ribeiro, 2025). Adicionalmente, os impactos positivos desse hábito se estendem à sociedade, com indícios de que a leitura aumenta a empatia (Ribeiro, 2025).

Diante do panorama de declínio da leitura no Brasil e dos comprovados benefícios desse hábito, torna-se crucial compreender o que atrai os leitores existentes aos livros que consomem. Entender os sentimentos despertados pela leitura e os pontos que capturam a atenção dos leitores é essencial para desenvolver estratégias eficazes que possam fomentar o hábito da leitura entre o público não leitor e, ao mesmo tempo, manter o engajamento dos leitores atuais. Nesse contexto, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) surge como uma abordagem relevante para analisar dados não estruturados, como textos de redes sociais (Liu, 2012). A mineração de dados textuais e a análise de sentimentos, em particular, permitem extrair e interpretar opiniões, sentimentos e atitudes expressas textualmente (Becker e Tumitan, 2013; IBM, 2025b).

A rede social Skoob, uma plataforma brasileira dedicada a leitores com mais de dez milhões de usuários ativos (Pancini, 2024), oferece um vasto repositório de resenhas de livros, onde os usuários compartilham suas opiniões e avaliações. Essa característica torna a plataforma um ambiente propício para investigar os sentimentos e as motivações dos leitores. A compreensão dos fatores que influenciam a experiência de leitura e as emoções despertadas pelos livros é fundamental para o desenvolvimento de iniciativas que incentivem o hábito da leitura no Brasil. Assim, este estudo se justifica pela necessidade de aprofundar o conhecimento sobre a percepção dos leitores brasileiros em relação às obras literárias. O objetivo deste estudo foi conduzir uma análise de sentimentos em comentários retirados da rede social Skoob, considerando os dez livros mais lidos pelos usuários da plataforma. Com isso, buscou-se entender os sentimentos despertados pela leitura e os pontos que chamam a atenção dos leitores.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se como uma pesquisa de Processamento de Linguagem Natural (PLN), com abordagem quantitativa e qualitativa, focada na análise de dados não estruturados. A metodologia empregou técnicas de aprendizagem de máquina para a extração e análise do conteúdo das resenhas, especificamente utilizando web scraping, text mining e análise de sentimento, com o suporte de bibliotecas da linguagem de programação Python (Liu, 2012).

A unidade de análise consistiu em mil resenhas de livros, coletadas da rede social brasileira Skoob, uma plataforma dedicada a leitores com mais de dez milhões de usuários ativos (Pancini, 2024). A Skoob foi selecionada por ser uma rede social brasileira, com comentários públicos e a exigência de que as resenhas possuam no mínimo cem caracteres para publicação, o que assegura um conteúdo mais aprofundado para análise. Plataformas de alcance global, como o Goodreads, foram desconsideradas devido à predominância de comentários em inglês e à dificuldade em distinguir resenhas de usuários brasileiros.

Para a coleta dos dados, inicialmente, foram identificados os dez livros mais lidos na plataforma Skoob, conforme a lista divulgada pela própria rede social. Em seguida, aplicou-se a técnica de web scraping para extrair as resenhas. O web scraping é um procedimento que utiliza software para varrer páginas da web, imitando a navegação humana para extrair e armazenar informações de forma automatizada e precisa (Lawson, 2015).

A extração das resenhas foi realizada utilizando as bibliotecas Python BeautifulSoup (Leonard Richardson Revisionn [LRR], 2025) e Selenium. A BeautifulSoup foi empregada para navegar e buscar informações nas páginas web. Como a estrutura do site Skoob exibe apenas dez resenhas por página, a biblioteca Selenium foi utilizada em conjunto para automatizar a navegação por dez páginas de resenhas para cada livro, garantindo a coleta da quantidade necessária de dados.

O critério de seleção para as resenhas foi a data de publicação, sendo extraídas as cem resenhas mais recentes para cada um dos dez livros selecionados, totalizando mil resenhas. Após a coleta, os dados foram submetidos a um processo de text mining, que consiste em transformar dados não estruturados, como os comentários em redes sociais, em um formato estruturado que permite a análise sistemática (IBM, 2025a).

A etapa de pré-processamento dos textos foi realizada com a biblioteca Natural Language Toolkit (NLTK Project, 2025). Os procedimentos incluíram a remoção de pontuação, a conversão de todo o texto para caixa baixa (lowercasing), a eliminação de stopwords (artigos e preposições), e a aplicação de stemming e lematização (Alves, 2021). A lematização, em particular, considera o contexto para retornar a forma base da palavra, diferentemente do stemming que pode gerar palavras não existentes no idioma.

Para a análise de sentimentos, empregou-se o Léxico para Inferência Adaptada (LeIA), um “fork” da biblioteca Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) (Almeida, 2018; Aprendiz Artificial, 2024). A VADER, originalmente desenvolvida para o inglês, funciona como um dicionário baseado em regras que atribuem pontuações semânticas às palavras, classificando-as como positivas, negativas ou neutras, e fornecendo uma métrica “compound” que resume o sentimento geral do texto em uma escala de -1 (muito negativo) a 1 (muito positivo).

A decisão de utilizar o LeIA, adaptado para o português, foi tomada para preservar as características linguísticas das resenhas originais, evitando perdas de nuances que poderiam ocorrer com a tradução para o inglês (Bizzocchi e Simões, 2025). Durante os testes iniciais, foram realizados ajustes manuais no Léxico, adicionando palavras coloquiais como ‘adoro’, ‘amo’, ‘bem bom’ e ‘bem ruim’ ao dicionário, a fim de aprimorar a precisão da classificação de sentimentos.

Além da análise de sentimentos, foram utilizadas bibliotecas Python para a criação de visualizações de dados, como histogramas e nuvens de palavras, para auxiliar na identificação de padrões. As bibliotecas Seaborn e Matplotlib foram empregadas para gerar histogramas, enquanto a biblioteca Wordcloud foi utilizada para a criação de nuvens de palavras a partir das resenhas extraídas da Skoob. Essas ferramentas permitiram uma exploração inicial dos dados, focando na frequência das palavras e na distribuição dos sentimentos.

3. Resultados e Discussão

A análise dos dados coletados na rede social Skoob revelou insights significativos sobre os fatores que atraem os leitores e os sentimentos despertados pela leitura, alinhando-se ao objetivo de compreender as motivações e emoções que impulsionam o hábito de ler no contexto brasileiro. A exploração inicial das mil resenhas dos dez livros mais lidos na plataforma permitiu identificar padrões de linguagem e conotação emocional, fornecendo uma base para a análise de sentimentos mais aprofundada. Os achados indicam uma predominância de avaliações positivas e um forte apego a elementos específicos das obras, como personagens e enredo, além da influência de outras mídias.

Na etapa de análise exploratória, a frequência das palavras mais utilizadas nas resenhas demonstrou uma clara inclinação para termos com conotação positiva. Palavras como ‘bom’, ‘amo’, ‘amei’, ‘incrível’ e ‘gostei’ figuraram proeminentemente entre as cinquenta mais repetidas, refletindo uma experiência de leitura geralmente agradável e satisfatória para os usuários. É notável que, em contraste, nenhuma palavra com conotação negativa, como ‘odiei’, ‘horrível’ ou ‘ruim’, apareceu entre os termos mais frequentes. Essa ausência sugere que, para os livros mais populares, a expressão de descontentamento é menos comum ou menos intensa nas resenhas públicas.

Além dos termos que expressam sentimentos diretos, a análise de frequência de palavras também destacou a recorrência de vocábulos descritivos, como ‘personagens’, ‘história’ e ‘filme’, juntamente com nomes próprios de personagens. A presença dessas palavras indica que os leitores se conectam profundamente com a narrativa e seus protagonistas, desenvolvendo um apego emocional que se manifesta nas suas avaliações. Essa observação é crucial para entender o que realmente captura a atenção dos leitores, sugerindo que a imersão no universo ficcional e a identificação com os personagens são aspectos centrais da experiência de leitura.

Um achado particularmente relevante foi a forte correlação entre os livros mais lidos e suas adaptações para o cinema ou televisão. A pesquisa identificou que nove dos dez livros que compõem a lista dos mais lidos na plataforma Skoob possuem adaptações audiovisuais. Esse fenômeno corrobora a observação de Marinho (2017), que apontou que, entre 2010 e 2016, a maioria dos livros mais vendidos no Brasil eram obras que haviam sido adaptadas para o cinema. A autora exemplifica essa tendência com o livro ‘Como eu era antes de você’, que só alcançou a lista de mais vendidos no ano de lançamento de sua adaptação cinematográfica.

Essa intersecção entre literatura e outras mídias sugere que as adaptações cinematográficas atuam como um catalisador para a leitura, impulsionando o interesse do público pelas obras originais. Marinho (2017) argumenta que os filmes podem ser ferramentas eficazes para despertar o interesse dos jovens pela leitura, defendendo que as adaptações sejam incorporadas em atividades escolares. No contexto deste estudo, a alta frequência da palavra ‘filme’ nas resenhas dos livros mais lidos reforça a ideia de que a mídia visual desempenha um papel significativo na decisão e no engajamento dos leitores com as obras literárias, criando um ciclo de consumo cultural.

Avançando para a análise de sentimentos propriamente dita, que utilizou o “fork” Léxico para Inferência Adaptada (LeIA) do VADER, foi possível quantificar a polaridade emocional das resenhas. O LeIA atribui pontuações para sentimentos positivos, negativos e neutros, além de um valor “compound” que resume o sentimento geral do texto em uma escala de -1 (muito negativo) a 1 (muito positivo). Essa métrica permitiu uma avaliação sistemática do tom emocional predominante nas mil resenhas coletadas, oferecendo uma visão detalhada da percepção dos leitores sobre cada obra.

Os resultados da análise de sentimentos por livro revelaram que a grande maioria das obras despertou emoções positivas nos leitores. Especificamente, nove dos dez livros mais lidos apresentaram um valor “compound” positivo. O livro ‘O ladrão de raios’ destacou-se com a maior média de “compound”, atingindo 0,53, acompanhada de uma baixa média de pontuação negativa (0,08) e uma média neutra de 0,73, com uma média positiva de 0,20. Isso indica que a experiência de leitura desse livro foi predominantemente favorável, com os leitores expressando satisfação e entusiasmo em suas resenhas.

A única exceção a essa tendência positiva foi o livro ‘Harry Potter e a ordem da fênix’, que registrou um valor “compound” negativo de -0,09. Este livro também apresentou a menor média de pontuação positiva (0,12) entre todos os livros analisados, embora sua média de pontuação neutra tenha sido relativamente alta (0,73), e a média negativa de 0,14. Essa particularidade sugere que, para esta obra específica, a experiência de leitura pode ter sido mais complexa ou ambivalente para uma parcela dos leitores, ou que as resenhas continham mais descrições do que expressões emocionais positivas diretas.

A distribuição dos valores “compound” para cada livro, visualizada por meio de histogramas, reforça essas observações. Para ‘O ladrão de raios’, o histograma mostrou uma alta concentração de resenhas com valores “compound” acima de 0,75, e uma quantidade ínfima de resenhas com “compound” menor que zero. Isso demonstra a forte polaridade positiva das avaliações para essa obra. Em contraste, o histograma de ‘Harry Potter e a ordem da fênix’ exibiu uma distribuição mais dispersa dos valores “compound” ao longo de toda a escala, com um pico de frequência em -1,0, indicando que uma parcela significativa das resenhas expressou sentimentos negativos.

A análise das nuvens de palavras para livros específicos também forneceu informações valiosas sobre a natureza dos sentimentos expressos. Na nuvem de palavras de ‘Harry Potter e a ordem da fênix’, observou-se uma quase total ausência de palavras que denotam sentimentos explícitos. A maioria dos termos mais frequentes referia-se a personagens específicos e à trama, como ‘ministério’, ‘ordem’ e ‘fênix’. As únicas palavras com conotação sentimental foram ‘raiva’ (na vigésima segunda posição), ‘bom’ (na trigésima sétima) e ‘gostei’ (na quadragésima quinta), o que pode justificar o “compound” negativo e a alta pontuação neutra para este livro.

Por outro lado, a nuvem de palavras para ‘O ladrão de raios’ revelou uma presença significativa de palavras que expressam sentimentos positivos, como ‘incrível’, ‘amei’, ‘amo’, ‘gostei’, ‘maravilhoso’ e ‘bom’, que dividiam espaço com termos relacionados a personagens e à trama. Essa diferença na composição das nuvens de palavras entre os livros com “compound” positivo e negativo ilustra como a linguagem utilizada pelos leitores reflete diretamente a sua experiência emocional com a obra, seja ela de entusiasmo ou de frustração, ou mesmo uma abordagem mais descritiva.

Ao analisar o histograma agregado dos valores “compound” para todas as mil resenhas, observou-se uma alta concentração de avaliações com “compound” entre 0,75 e 1,0. Este achado reforça a conclusão de que, em sua maioria, os livros mais lidos na plataforma Skoob geram avaliações muito positivas. Embora algumas resenhas tenham apresentado “compound” baixos, a prevalência de sentimentos positivos nos dez livros analisados foi inegável, indicando que a popularidade dessas obras está intrinsecamente ligada à satisfação emocional que proporcionam aos leitores.

A elevada média de pontuação neutra observada em quase todos os livros pode ser justificada pela alta ocorrência de palavras descritivas nas resenhas, que fazem referência a nomes de personagens, locais ou aspectos da trama. Essas palavras, embora não carreguem uma conotação emocional explícita, são essenciais para a compreensão do enredo e da experiência de leitura. A presença abundante de termos descritivos, sem uma polaridade emocional clara, tende a elevar a pontuação neutra na análise de sentimentos, mesmo em resenhas que contêm elementos positivos.

É importante considerar os desafios inerentes à aplicação de ferramentas de análise de sentimentos desenvolvidas para o inglês, como o VADER, ao idioma português. A complexidade gramatical do português, com suas particularidades em pronomes, tempos verbais e infinitivos flexionados (Bizzocchi e Simões, 2025), representa um obstáculo. Embora o LeIA tenha sido adaptado para o português, a presença de gírias, abreviações e expressões coloquiais nas resenhas ainda pode impactar a precisão da análise, contribuindo para que algumas frases com teor positivo fossem classificadas como neutras, conforme observado nos testes iniciais que exigiram ajustes manuais no léxico.

Em síntese, os resultados da pesquisa indicam que os leitores dos livros mais populares na Skoob são atraídos por narrativas que evocam sentimentos predominantemente positivos, com um forte apego a personagens e enredos bem desenvolvidos. A influência de outras mídias, especialmente as adaptações cinematográficas, desempenha um papel significativo no engajamento com as obras literárias. A predominância de palavras descritivas nas resenhas, embora contribua para pontuações neutras, não ofusca a forte carga emocional positiva expressa pelos leitores, que se manifesta em termos como ‘amei’ e ‘incrível’. Esses achados respondem ao objetivo do estudo, revelando que a conexão emocional com a história e seus personagens, aliada à visibilidade proporcionada por adaptações, são pontos cruciais para fomentar e manter o hábito da leitura.

4. Conclusão

Este estudo buscou compreender os sentimentos despertados pela leitura e os fatores que atraem os leitores, por meio de uma análise de sentimentos em resenhas dos dez livros mais lidos na rede social Skoob. Verificou-se que a maioria das resenhas expressou sentimentos predominantemente positivos, com a alta frequência de termos como ‘amei’ e ‘incrível’, e a notável ausência de palavras negativas entre as mais usadas. Observou-se um forte apego emocional dos leitores a personagens e enredos, evidenciado pela recorrência de vocábulos descritivos e nomes próprios. Adicionalmente, identificou-se a significativa influência de adaptações cinematográficas, com nove dos dez livros mais lidos possuindo versões audiovisuais, o que sugere que outras mídias atuam como catalisadores para o engajamento com a literatura. A análise de sentimentos, utilizando o fork LeIA, confirmou que nove das dez obras analisadas geraram um “compound” positivo, indicando uma experiência de leitura majoritariamente satisfatória e emocionalmente envolvente para os usuários da plataforma.

A compreensão desses sentimentos e pontos de atração oferece uma contribuição valiosa para o desenvolvimento de estratégias que visem fomentar o hábito da leitura no Brasil e manter o engajamento dos leitores atuais. Ao entender a carga emocional que uma obra demanda, leitores em potencial podem tomar decisões mais embasadas na escolha de suas próximas leituras, alinhando suas expectativas com o conteúdo. Contudo, a análise revelou que a elevada pontuação neutra em muitas resenhas se justifica pela predominância de palavras descritivas, que, embora essenciais para a trama, não carregam conotação emocional explícita. A complexidade da língua portuguesa e a presença de gírias e abreviações nas resenhas representaram um desafio para a precisão do LeIA, mesmo após adaptações, indicando a necessidade de aprimoramentos contínuos no léxico para análises futuras. Sugere-se que plataformas como o Skoob poderiam implementar mecanismos para classificar livros com base nos sentimentos predominantes de suas resenhas, auxiliando na curadoria e recomendação de obras.

Referências Bibliográficas

Becker, K.; Tumitan, D. 2013. Introdução à mineração de opiniões: conceitos, aplicações e desafios. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2013, Recife, Pernambuco, Brasil. Anais… p. 27-52.

Internacional Business Machine. n.d. O que é análise de sentimento? Disponível em: <https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/sentiment-analysis>. Acesso em: 14 set. 2025b.

IPL, 2024

Liu, B. 2012. Sentiment Analysis and Opinion Mining, 1ed. Morgan & Claypool Publishers, San Rafael, CA, Estados Unidos.

Pancini, L. 2024. Skeelo compra Skoob e mira crescer no setor de e-books. O desafio: conquistar 10 milhões de

PUCRS, 2026

Ribeiro, M. 2025. Por que ler faz bem para o cérebro? O hábito da leitura traz uma série de benefícios para a saúde do cérebro, como melhora da memória, criatividade e até da empatia. Disponível em: <https://drauziovarella.uol.com.br/neurologia/por-que-ler-faz-bem-para-o-cerebro/>. Acesso em: 20 ago. 2026.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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22 de outubro de 2026

Previsão da Inadimplência Agregada no Sistema Financeiro Brasileiro por Modelo Sarimax com Variáveis Macroeconômicas

A inadimplência agregada no sistema financeiro brasileiro é um indicador crucial de risco de crédito, cuja previsão é regulamentada pelas Resoluções CMN n.° 4.557/2017 e 4.966/2021 para a mensuração prospectiva de perdas esperadas. Modelou-se e previu-se a inadimplência agregada por meio do modelo SARIMAX, projetando sua trajetória até dezembro de 2026 sob cenários otimista, base e pessimista. Utilizaram-se 164 observações mensais (julho/2012 a fevereiro/2026) e variáveis macroeconômicas como desemprego, Selic, IPCA, IBC-Br e endividamento das famílias. A especificação com variáveis contemporâneas foi selecionada com base em critérios de informação e estabilidade dos coeficientes, e o diagnóstico dos resíduos confirmou adequação estatística, com MAPE de 3,12%. A inadimplência histórica variou entre 4,33% e 7,64%. A estimação identificou o desemprego (β = 0,2534; p < 0,001) e a Selic (β = 0,2128; p < 0,001) como principais determinantes positivos, com forte persistência temporal (AR(1) = 0,8965). A Selic exibiu correlação crescente com a inadimplência (r = 0,62 no lag 12), enquanto o desemprego demonstrou efeito contemporâneo (r = 0,33). As projeções indicaram inadimplência entre 6,30% e 7,98% em dezembro de 2026, com uma amplitude de 1,68 ponto percentual, evidenciando implicações diretas para o dimensionamento de provisões nas instituições financeiras. Palavras-chave: Desemprego; Modelagem preditiva; Política monetária; Provisão de perdas; Séries temporais.

22 de outubro de 2026

Fatores de Engajamento das Partes Interessadas na Transferência Internacional de Tecnologia para um Hospital Público

Este estudo descreveu os fatores críticos percebidos para o engajamento das partes interessadas na transferência internacional de tecnologia em um hospital público, com foco no planejamento. O objetivo foi descrever esses fatores condicionantes, conforme a percepção de profissionais. Realizou-se um estudo de caso único, aplicando um questionário a 25 profissionais e utilizando análise de conteúdo, complementada por tabulações descritivas. Os principais obstáculos identificados foram resistência à mudança (72%), financiamento (64%), falta de comunicação (60%) e burocracia (40%). Apenas 28% dos respondentes reconheceram a existência de ferramentas adequadas para gestão de stakeholders, enquanto 48% negaram e 24% não souberam informar. Cruzamentos exploratórios indicaram variações na avaliação de influência conforme o tempo de atuação, mas não estabeleceram relações causais. A falta de engajamento foi associada a atrasos, baixa adesão, desperdício de recursos, falhas de comunicação, comprometimento da absorção de conhecimento e riscos à segurança do paciente. As conclusões restringiram-se às percepções do grupo pesquisado e fundamentaram recomendações preliminares para comunicação e coordenação intersetorial.

Palavras-chave: Estudo de caso; Gestão de projetos; Inovação em saúde; Partes interessadas; Setor público.

22 de outubro de 2026

Combate às Perdas Comerciais de Energia Elétrica Utilizando Modelo de Séries Temporais

As perdas comerciais de energia elétrica representaram um dos principais desafios para as distribuidoras, impactando diretamente a sustentabilidade econômica e a qualidade do fornecimento. Avaliou-se a eficiência de modelos de séries temporais, com foco em técnicas de suavização exponencial, na previsão do consumo faturado de unidades consumidoras, para apoiar a identificação de desvios associados a perdas não técnicas. Utilizaram-se dados históricos de consumo mensal de uma distribuidora de energia elétrica no Brasil, segmentados por perfis de comportamento (estacionariedade, tendência e sazonalidade). Aplicaram-se modelos de suavização exponencial simples, Holt e Holt-Winters (aditivo e multiplicativo), comparados a uma média móvel tradicional. O erro percentual absoluto médio (MAPE) foi o critério de avaliação. Adicionalmente, empregou-se a abordagem ETS para seleção automática do modelo e testes de diagnóstico dos resíduos, como Ljung-Box e análise da função de autocorrelação. Os resultados demonstraram que modelos mais robustos apresentaram maior capacidade de adaptação às características das séries e menor erro, com destaque para o desempenho superior em cenários com tendência. Para séries sazonais, o modelo ETS mostrou maior capacidade de adaptação a transições. Concluiu-se que a utilização de modelos de séries temporais mais estruturados contribuiu significativamente para a melhoria da acurácia das previsões e ofereceu suporte analítico relevante para a identificação de perdas comerciais e otimização de processos operacionais e comerciais no setor elétrico.

Palavras-chave: Distribuição de energia; MAPE; Otimização; Previsão de consumo; Suavização exponencial.

Economia

19 de outubro de 2026

Fim da escala 6×1: o que os números permitem concluir?

Após promulgação do fim da escala 6×1, debate sobre a jornada menor passa à implementação e exige distinguir benefícios sociais de custos econômicos O fim da escala 6×1 passou da discussão legislativa para uma mudança constitucional no Brasil. Em 16 de outubro de 2026, o Congresso Nacional promulgou a emenda constitucional nº 141/2026, originada da Proposta […]

Inteligência Artificial

16 de outubro de 2026

Por que estudar se existe IA?

Quando respostas se tornam fáceis, aprender passa a significar mais do que chegar até elas Por que eu preciso aprender isso se posso perguntar para uma inteligência artificial? Esse tipo de pergunta acompanha a educação há décadas. Por que aprender uma operação se existe calculadora? Por que memorizar uma informação se ela pode ser encontrada […]

Gestão Tributária

15 de outubro de 2026

Pink tax e o gênero do preço

Como os diferentes tratamentos mercadológicos a homens e mulheres são incorporados pela tributação do consumo Imagine uma prateleira na qual duas lâminas de barbear da mesma marca e destinadas à mesma finalidade estão expostas lado a lado: uma tem embalagem escura e promete força, precisão e eficiência; a outra vem em tons de rosa ou […]

Saúde

13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]