Desenvolvimento de software e aplicação de Inteligência Artificial na obtenção de informações agropecuárias em tempo real a partir de mídia sociais

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método inovador que integra bots de coleta de dados e modelos de inteligência artificial generativa para automatizar o pré-processamento de informações agropecuárias em tempo real oriundas de mídias sociais, como Facebook, Instagram e X. A metodologia proposta abrange a varredura automatizada de postagens pelas bots, a conversão de dados não estruturados em formatos semiestruturados (exemplo: JSON), e a classificação criteriosa das informações mediante uma métrica gradual de pertinência, aplicada por motores de IA que avaliam e organizam os dados sem gerar conteúdo novo. Os resultados indicam que a automação do pré-processamento proporciona ganhos significativos em produtividade e economia de tempo, ao possibilitar uma triagem objetiva e eficiente da massa de dados disponível, cuja magnitude tornaria inviável a análise manual tradicional. Além disso, a categorização realizada pela IA atendeu a níveis aceitáveis de precisão e consistência, validando a confiabilidade do método mesmo diante dos desafios típicos como as alucinações de IA. A integração dos dados processados com ferramentas de Business Intelligence (BI) permite visualizações dinâmicas e filtragens personalizadas, fomentando a aplicação de técnicas avançadas de storytelling para a comunicação científica. Este método detém grande potencial para transformar a pesquisa agropecuária e a formulação de políticas públicas, ao estruturar dados dispersos em conhecimento acionável e de alta relevância, inaugurando um novo paradigma no uso de dados digitais. Recomenda-se sua adoção em estudos de larga escala e em conjunto com tecnologias de Big Data para maximizar o impacto e a abrangência das análises baseadas em mídias sociais.