APLICAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ANÁLISE DE DISCURSOS POLÍTICOS

Resumo

A pluralidade de ideias, bem como a capacidade de discuti-las em prol da busca por
resolução de problemas relevantes à sociedade, compõem a essência de um regime
democrático. Este trabalho visa averiguar a similaridade entre discursos proferidos por
parlamentares da Câmara dos Deputados do Brasil ao debaterem Projetos de Lei (PL)
relacionados ao tema posse e porte de armas de fogo, entre 2023 a março de 2025. A
motivação centra-se na necessidade de compreender a influência de discursos na aceitação
dos projetos, como também em que grau a presença de crenças ideológicas influenciam a
opinião dos mesmos, posicionando-os próximos ou distantes das orientações partidárias.
Deste modo, torna-se compreensível a viabilidade da construção de uma ferramenta que
auxilie na ponderação de discursos, proferidos em meio a um ambiente polarizado. Como
parte da metodologia, os discursos são coletados da API Dados Abertos, da Câmara dos
Deputados, por meio de um minerador de discursos projetado em Python, com auxílio da
biblioteca Apache Beam, e classificados utilizando-se do BERT, um Large Language Model
aplicado ao processamento de linguagem natural, que gera representações semânticas através de vetores de embeddings. A similaridade entre discursos é determinada por meio da
visualização do seu posicionamento em um plano bidimensional, cujas posições são
determinadas utilizando-se do método t-distributed stochastic neighbor embedding, como
também pela distância de cosseno, que valida a qualidade dos embeddings gerados pelo
BERT. Os resultados experimentais evidenciaram a formação de grupos ideológicos em torno
do tema, atestando a coerência ideológica entre parlamentares e partidos políticos.