Descoberta de conhecimento em sites de tecnologia por meio de mineração de textos e clusterização

O crescimento acelerado das publicações em sites de tecnologia torna cada vez mais difícil compreender quais temas se destacam nesses ambientes digitais e como os conteúdos se relacionam entre si. Diante desse cenário, surge a necessidade de métodos capazes de organizar grandes volumes de documentos e revelar estruturas semânticas que não são facilmente percebidas pela análise manual. Este estudo teve como objetivo descobrir conhecimento em textos publicados em portais de tecnologia, empregando técnicas de mineração de textos e métodos de clusterização para analisar a distribuição e a organização temática de um corpus composto por 1.864 textos coletados de cinco sites especializados no período de 2023 a 2025. Para isso, foram realizadas simulações no Cassiopeia, utilizando as métricas de Coesão e Acoplamento para avaliar a qualidade dos agrupamentos formados. Os resultados obtidos indicam a presença de similaridades significativas entre os documentos, permitindo observar como os textos se distribuem entre diferentes temas e categorias. A análise evidencia o potencial das técnicas empregadas para apoiar a organização e interpretação de dados textuais, contribuindo para estudos voltados à compreensão de padrões informacionais em domínios especializados.