Palavras-chave:
Meta-avaliação, Inteligência Artificial, análise de dados, Política Pública
Resumo
Este artigo trata da meta-avaliação de uma metodologia que faz o levantamento do uso de inteligência artificial (IA) no poder público. Descreve-se o processo de busca automatizada por meio de um script em Python fornecido pela organização não governamental Transparência Brasil (2020, p. 5), que realiza buscas no motor de busca Google com base em uma lista de palavras-chave, fornecendo URLs, títulos e descrições dos resultados. Após a obtenção dos resultados, é realizada a verificação e extração dos textos dos sites coletados, utilizando-se os códigos "extrator.py" e "scraper.py", também em Python. Por fim, o artigo descreve o uso do código "estimador.py", que envolve a construção de um modelo preditivo por meio de regressão logística para fazer previsões com base em novos dados. O objetivo desta meta-avaliação é destacar a eficácia dessa metodologia na construção, execução, avaliação e monitoramento de políticas públicas e, principalmente, fornecer aos gestores e pesquisadores de políticas públicas uma compreensão mais clara e desmistificada da análise de dados e do uso de aprendizado de máquina em políticas públicas. Os resultados parciais da pesquisa demonstram como a construção de banco de dados e o tratamento de informações é uma ferramenta poderosa para embasar decisões e promover transformações na sociedade.
Biografia do Autor
Christiana Soares de Freitas, Universidade de Brasília
Atualmente é Chefe do Departamento de Gestão de Políticas Públicas da Faculdade de Economia, Administração e Ciências Contábeis (FACE) da Universidade de Brasilia (UnB). Professora Associada do Programa de Pós-Graduação da Faculdade de Comunicação (FAC), do Programa de Pós-Graduação em Governança e Inovação em Políticas Públicas (PPGIPP) e da Graduação do Departamento de Gestão de Políticas Públicas da UnB. É membro fundador e pesquisadora do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Democracia Digital (INCT.DD). É pesquisadora do Grupo de Investigación en Gobierno, Administración y Políticas Públicas (GIGAPP). É líder do grupo de pesquisa sobre Estado, Regulação, Internet e Sociedade (GERIS). É membro do Conselho Deliberativo da Open Knowledge Foundation Brasil. É membro do Conselho Consultivo da ANEPCP (Associação Nacional de Ensino e Pesquisa do Campo de Públicas). Possui pós-doutorado em Políticas Públicas e Governança Digital pelo GovLab, New York University (2018). Possui doutorado em Sociologia da Ciência e da Tecnologia pela Universidade de Brasília e Open University, Inglaterra (2003). Tem experiência nas áreas de Inovação no Setor Público, Democracia Digital, Direitos Digitais, Governança Digital, Regulação da Internet, Sociologia da Ciência e da Tecnologia, Comunicação, Administração Pública, Teoria das Organizações e Políticas Públicas. Seus principais temas de pesquisa envolvem a análise de redes para participação política; as políticas regulatórias sobre o uso das mídias e redes sociais; redes abertas de produção e divulgação de conhecimento; knowledge commons como motor de inovação e geração de valor público; avaliação de programas governamentais e políticas públicas. Conceitos tratados e desenvolvidos em pesquisas e artigos incluem participação política digital; knowledge commons; inovação tecnológica; governança digital; capital tecnológico-informacional; tecnologias da informação e comunicação; software livre e software público; administração e avaliação de serviços públicos digitais; democratização do conhecimento na sociedade em rede e democracia digital. Mais informações sobre atividades e publicações: https://christianafreitas.com/
