Modelagem de tópicos em letramento digital com modelos de linguagem: análise quali-computacional de entrevistas em saúde auditiva
DOI:
https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.17666Palavras-chave:
Fonoaudiologia, Letramento em Saúde, Processamento de Linguagem Natural, Inteligência Artificial Generativa, Pesquisa QualitativaResumo
Objetivo: Descrever padrões temáticos de letramento digital em saúde em adultos com perda auditiva e avaliar a viabilidade do uso de modelos de linguagem de pequena escala para a categorização qualitativa de entrevistas clínicas. Método: Trata-se de um estudo quali-computacional transversal de prova de conceito metodológico. Foram analisadas transcrições de 15 entrevistas semiestruturadas com adultos diagnosticados com perda auditiva. Empregou-se um modelo baseado em MPNet (Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding). A extração de temas foi realizada pelo método BERTopic na modalidade zero-shot (classificação automática, sem treinamento prévio nas categorias). As respostas foram organizadas em oito categorias temáticas predefinidas, derivadas diretamente dos domínios enfocados no roteiro de entrevista. Resultados: A abordagem computacional demonstrou viabilidade na extração e clusterização estruturada das respostas fornecidas pelos participantes. Os achados indicam um letramento digital cujo fator de início é predominantemente reativo: a busca por informações inicia-se principalmente após o diagnóstico, com comportamentos que variam de incidentais a proativos e tecnologicamente proficientes. Conclusão: Os dados indicam que a mediação familiar contribui no acesso digital e na filtragem de informações desses pacientes. A reabilitação audiológica pode se beneficiar da capacitação da rede familiar de apoio para atuar também como mediadora do letramento digital. Evidencia-se que modelos de linguagem de pequena escala constituem uma ferramenta metodológica viável para o apoio à pesquisa qualitativa em fonoaudiologia.
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Copyright (c) 2026 Hector Gabriel Corrale de Matos, Sammia Klann Vieira, Kátia de Freitas Alvarenga, Ana Paula Berberian, Lilian Cássia Bórnia Jacob

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Números do Financiamento 2024/05572-7
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