O lado humano dos lugares: aprendizado de máquina e conhecimento científico

Abstract

O presente estudo analisa as possibilidades resumidas, e provavelmente interpretativas da ferramenta de inteligência artificial (IA) — com uso de uma plataforma de Large Language Models (LLM) — modelos de aprendizado de máquina — para explicar a reputação do Brasil no exterior, como proxy do estudo. Os dados secundários coletados foram ponderados conceitualmente, com a literatura vigente sobre gestão de marca de lugar e inteligência artificial em marketing, a partir de dois prompts (perguntas) e nove índices internacionais. Para análise dos dados, utilizou-se análise do conteúdo com consideração temática ao comparar com o estado da arte da literatura nacional e internacional. Os resultados demonstram que a análise comparativa entre os retornos da plataforma e dos índices com a literatura existente evidenciam a dicotômica reputação e a complexa imagem do Brasil em contextos globais, como aspectos políticos, econômicos, sociais e culturais. Também, nota-se a variação das posições do Brasil nos índices selecionados e pertinentes com a percepção da reputação de um país, em que as respostas geradas, apesar de estarem relacionadas com temáticas específicas presentes nos índices, não evidência que as fontes se originam da literatura científica ou de métodos sistemáticos. Este trabalho contribui para o cuidado teórico e metodológico dos pesquisadores sobre estudos sobre a marca de cidade, região ou país com uso das ferramentas de LLM e IA. Descobre-se que o aprendizado de máquina relacionado com o conhecimento científico carece, consideravelmente, das realidades ou nuances sobre o lado humano do lugar, quanto ao pensamento criativo da percepção sensorial e imaginária ao vivenciar uma cidade, região ou país, literalmente, morar, visitar, trabalhar, estudar, empreender, investir, imigrar, etc. Nesse âmbito multidimensional, reforça-se a existente e necessária proximidade teórica e prática de estudos de gestão de marca de lugar com fundamentos de Relações Internacionais.

This study analyses the summarized and probably interpretative possibilities of the artificial intelligence (AI) tool — using a Large Language Models (LLM) platform — machine learning models — to explain Brazil's reputation abroad, as a proxy for the study. The secondary data collected were conceptually pondered, with the current literature on place brand management and artificial intelligence in marketing, based on two prompts (questions) and nine international indexes. For data analysis, content analysis was used with thematic consideration when comparing with the state of the art of national and international literature. The results demonstrate that the comparative analysis between the returns of the platform and the indexes with the existing literature highlights the dichotomous reputation and the complex image of Brazil in global contexts, such as political, economic, social and cultural aspects. Furthermore, it is possible to note the variation in Brazil's positions in the selected indexes that are relevant to the perception of a country's reputation, in which the responses generated, despite being related to specific themes present in the indexes, do not show that the sources originate from scientific literature or systematic methods. This work contributes to the theoretical and methodological care of researchers on studies on city, region or country branding using LLM and AI tools. It is discovered that machine learning related to scientific knowledge considerably lacks the realities or nuances of the human side of the place, regarding the creative thinking of sensory and imaginary perception in experiencing a city, region or country, literally, living, visiting, working, studying, undertaking, investing, immigrating, etc. In this multidimensional context, the existing and necessary theoretical and practical proximity of place brand’s management studies with foundations of International Relations is reinforced.