| dc.description.abstract | As centrais 156 de atendimento ao cidadão complementam os instrumentos de participação popular previstos na Constituição Federal, recebendo diariamente demandas, alusivas aos serviços públicos, geralmente em texto livre. O objetivo da pesquisa é aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para classificação automática dessas demandas na Prefeitura de Curitiba. A primeira fase da pesquisa, caracterizada como descritiva, quantitativa e aplicada, teve o propósito de identificar os termos mais citados nas demandas e compará-los à estrutura de assuntos da prefeitura. O método utilizado compreendeu as cinco etapas do processo de mineração de textos: coleta, pré-processamento, indexação, mineração e análise dos dados, além da técnica de associação de termos. Como resultados dessa fase, foram obtidos 92 termos mais citados no conjunto de demandas, que indicaram 23 assuntos, sendo 19 existentes na tabela da prefeitura. Os assuntos mais citados foram “coleta”, “trânsito” e “abordagem social de rua”, totalizando 53,09% das citações. As considerações parciais apontam que há alinhamento entre os termos mais citados e os termos associados à tabela de assuntos da prefeitura. Também indicam que existem reclamações associadas à falta de informação, além daquelas já mapeadas pela prefeitura para as unidades de saúde. Essa questão revelada pela mineração é potencialmente útil para otimizar a comunicação com os cidadãos. A pesquisa visa contribuir com as discussões acerca do uso da inteligência artificial em prol do atendimento ao cidadão, colaborando com a gestão da informação na Prefeitura de Curitiba. | |
