IA assume papel de co-investigadora e transforma investigação qualitativa

Um estudo desenvolvido na Universidade de Aveiro (UA) revela que a integração da Inteligência Artificial (IA) na investigação qualitativa está a redefinir profundamente a forma como o conhecimento é produzido.
Em nota de imprensa, a UA salienta que, «longe de ser apenas uma ferramenta de apoio, a IA começa agora a ser encarada como uma verdadeira co-investigadora - um agente ati­vo na análise, interpretação e reflexão sobre os dados».
O trabalho assinado por António Pedro Costa, investigador do Centro de Investigação Didática e Tecnologia na Formação de Formadores da universidade, propõe um modelo inovador, designado “AbductivAI”, que assenta na colaboração entre investigadores humanos e sistemas de IA na análise de dados qualitativos.
«Baseado numa abordagem abdutiva, centrada na construção de explicações a partir de padrões emergentes, o modelo explora o papel da IA como parceira analítica, colaboradora reflexiva e elemento integrante de um sistema de cognição distribuída».
Para desenvolver e testar es­te modelo, numa parceria com a Universidade Tecnológica de Chipre, a Universidade Jaguelónica (Polónia) e a Universidade Vytautas Magnus (Lituânia), António Pedro Costa recorreu a técnicas avançadas de interação com IA, nomeadamente ao “Chain-of-Prompting”, utilizando como base 323 resumos submetidos à “World Conference on Qualitative Research”.
Apesar de não terem sido originalmente recolhidos para investigação, estes dados permitiram demonstrar que a colaboração entre humanos e IA pode enriquecer significativamente a análise qualitativa, des­de que o investigador humano mantenha um papel central, reflexivo e responsável por todo o processo.
Os resultados evidenciam uma mudança de paradigma: «a IA deixa de ser um instrumento passivo para assumir o estatuto de participante ativo na produção de conhecimen­to». Esta transformação é sustentada, entre outras perspetivas teóricas, pela “Actor-Network Theory”, que reconhece tanto humanos como tecnologias como agentes que influenciam os processos de investigação.
No centro desta evolução está o conceito de “inteligência complementar”, uma abordagem colaborativa «que combina a capacidade da IA para processar grandes volumes de dados, identificar padrões e gerar temas, com a competência humana para interpretar contextos, tomar decisões éticas e produzir análises aprofundadas». Desta interação emergem “insights” (perspetivas) que dificilmente seriam alcançados por cada um de forma isolada.
O novo enquadramento está, também, a impulsionar o surgimento de metodologias híbridas, que integram explicitamente a IA como parceira interpretativa. Abordagens como o “Reconstructive Social Research Prompting” ilustram esta tendência, apontando pa­ra o desenvolvimento de paradigmas inteiramente novos na investigação qualitativa.
A UA sublinha que, contudo, «esta transformação levanta desafios significativos» e que «a redistribuição de poder dentro das equipas de investigação exige novos modelos de responsabilidade e compreensão da produção colaborativa de conhecimento».
Embora os investigadores humanos «mantenham a au­to­ridade final na interpretação e na tomada de decisões éticas», a IA «influencia cada vez mais» a direção das análises, ao sugerir padrões e interpretações.
«As implicações éticas são igualmente centrais», porque «questões como a transparência, a representação dos dados e a responsabilidade sobre os re­sultados tornam-se mais complexas, exigindo o desen­vol­vimento de quadros éticos específicos para a colaboração entre humanos e IA». Do ponto de vista prático, a implementação deste modelo requer desenhos de investigação mais sofisticados, com fluxos de trabalho iterativos, mecanismos de validação e estratégias claras de colaboração. O sucesso depende ainda de uma preparação mútua: investigadores com formação sólida sobre as capacidades e limitações da IA e sistemas ajustados às especificidades da investigação qualitativa.

Novas perspetivas
«O conceito de IA como co-investigadora abre novas perspetivas para o futuro, desde o desenvolvimento de sistemas especializados até à criação de protocolos de validação para conhecimento co-produzido», enfatiza a UA, com nota de que «poderá também contribuir para democratizar o acesso à investigação, ampliando as possibilidades de produção de conhecimento».
Mais do que uma evolução tecnológica, «esta mudança representa uma redefinição profunda da própria investigação qualitativa, baseada numa colaboração entre diferentes formas de inteligência - humana e artificial - que promete transformar a forma como compreendemos e construímos conhecimento». |