A construção da governança algorítmica no Brasil : uma análise lexicográfica dos debates sobre a regulação da inteligência artificial

Abstract

Esta dissertação investiga a estrutura dos discursos e das controvérsias que constituem o debate legislativo sobre a regulação da Inteligência Artificial (IA) no Brasil, focando nas audiências públicas da Comissão Temporária Interna sobre Inteligência Artificial (CTIA) do Senado Federal. Adotando uma abordagem de métodos mistos que articula a Teoria Ator-Rede (TAR) com a análise lexicográfica computacional, a pesquisa mapeia a construção da governança algorítmica a partir de um corpus textual de 1,4 milhão de caracteres, composto pelas notas taquigráficas de 14 audiências públicas que contaram com a participação de 104 atores, sendo 89 convidados externos. Utilizando técnicas do software IRaMuTeQ, especificamente a Classificação Hierárquica Descendente (CHD) e a Análise Fatorial de Correspondência (AFC), a pesquisa identificou cinco classes temáticas distintas que estruturam o debate. As duas principais, Classe 1 (Governança e Riscos, 33,1%) e Classe 4 (Contexto Global e Inovação, 35,5%), materializam a controvérsia central entre proteger a sociedade dos riscos da IA e promover a inovação tecnológica. A análise da composição dos atores, contudo, revela um profundo paradoxo da expertise: a arena deliberativa foi dominada por uma elite técnica e institucional, com apenas 4,8% dos participantes representando vozes de grupos não-hegemônicos (indígenas, negros, trabalhadores e artistas) e uma acentuada desigualdade de gênero (apenas 26,9% de mulheres). Argumenta-se que a CTIA atuou como um ator-rede que orquestrou a controvérsia, seguindo os momentos de tradução de Callon (1986) para estabilizar os discursos antagônicos e construir um consenso sociotécnico[CF1] . A pesquisa conclui que, embora o processo tenha sido tecnicamente bem-sucedido, a exclusão de vozes vulneráveis resultou em uma governança com um déficit de legitimidade democrática. A dissertação contribui teoricamente ao articular TAR e análise lexical; metodologicamente, ao oferecer um modelo robusto de métodos mistos; e socialmente, ao desvelar a arquitetura do debate e os limites da comunicação pública na era da governança algorítmica.