Preparação automatizada de corpus textual para pesquisas qualitativas com IRAMUTEQ

Roberta de Oliveira Barbosa; Júlio de Oliveira Júnior; Luciano Cássio Lugli; Deise Aparecida Peralta

doi:10.5433/1981-8920.2025v30n3p521

Autores

Roberta de Oliveira Barbosa Universidade Estadual Paulista - UNESP https://orcid.org/0000-0002-5720-232X
Júlio de Oliveira Júnior Universidade de São Paulo - USP https://orcid.org/0000-0002-3245-0546
Luciano Cássio Lugli Italian Institute of Technology - IIT https://orcid.org/0000-0002-9065-9639
Deise Aparecida Peralta Universidade Estadual Paulista - UNESP https://orcid.org/0000-0002-5146-058X

DOI:

https://doi.org/10.5433/1981-8920.2025v30n3p521

Palavras-chave:

Análise documental, Revisão bibliográfica, Google Colab

Resumo

Objetivo: Apresentar um método automatizado para a preparação de corpus textual em pesquisas qualitativas utilizando o IRaMuTeQ, reduzindo o tempo e esforço na limpeza e formatação de textos.
Metodologia: Foi desenvolvido um script em Python, executado no Google Colab, capaz de extrair o texto de arquivos PDF por meio da biblioteca pdfminer.six, remover caracteres incompatíveis com o IRaMuTeQ, substituir elementos de formatação proibidos (como aspas, hífens e símbolos especiais), unificar quebras de linha e padronizar a estrutura do corpus. Cada documento foi processado individualmente, gerando arquivos de texto no formato .txt já estruturados com linhas de comando específicas (subcorpus), conforme as normas do software. Após essa etapa, foi realizada uma revisão manual para corrigir fragmentações de palavras e eliminar elementos residuais, como numeração de páginas.
Resultados: A abordagem automatizada eliminou inconsistências na formatação dos textos e reduziu significativamente o tempo necessário para a preparação do corpus, tornando a análise qualitativa mais eficiente e precisa. A metodologia permitiu maior padronização e replicabilidade no processamento dos dados textuais.
Conclusões: A automação proposta facilita a adoção do IRaMuTeQ em pesquisas qualitativas de grande escala, eliminando barreiras técnicas e permitindo análises mais detalhadas. A integração de ferramentas computacionais à análise textual otimiza a organização dos dados, melhorando a qualidade e confiabilidade dos resultados.

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Biografia do Autor

Roberta de Oliveira Barbosa, Universidade Estadual Paulista - UNESP

Doutora em Educação para a Ciência pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). São Paulo, Brasil.

Júlio de Oliveira Júnior, Universidade de São Paulo - USP

Doutorando no Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN) pela Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, Brasil.

Luciano Cássio Lugli, Italian Institute of Technology - IIT

Doutor em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, Brasil.

Deise Aparecida Peralta, Universidade Estadual Paulista - UNESP

Doutora em Educação Para a Ciência pela Universidade Estadual Paulista (Unesp). Docente Programa de Pós-Graduação em Educação para a Ciência na Unesp. São Paulo, Brasil.

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