| Abstract: | Esta dissertação objetivou compreender como a área da Comunicação, e suas subdivisões, têm abordado quantitativamente a inteligência artificial generativa em um espaço de tempo controlado entre um período pré e pós ChatGPT. Analisou-se publicações divulgadas pelo canal comunicacional Forbes Brasil Digital e produções acadêmicas disponibilizadas no portal de Periódicos CAPES entre os anos de 2020 e 2024. A presente pesquisa é bibliográfica, documental e emprega uma metodologia mista em sua análise qualitativa e quantitativa através da bibliometria. Os referenciais teóricos para isso, são Turing (1950), McCarthy (2007), Gomes (2010), Ertel (2017), Russell e Norvig (2013; 2022) que contemplam o corpo de sustentação da revisão histórica acerca da Inteligência Artificial, até o seu desenvolvimento como generativa. Quanto à bibliometria, os conceitos centrais são de Miranda Lee Pao (1978) , Lena Pinheiro (1983), Luc Quoniam (1992), Bruno Maltrás Barbas (2003), Vânia Guedes e Suzana Borschiver (2005), Carlos Araújo (2006), e os próprios autores das Leis da Bibliometria, Lotka (1926), Bradford (1961) e Zipf (1949). O estudo revelou que ao compararmos o portal CAPES e a versão digital da Forbes Brasil, há uma clara diferenciação de produtividade entre o mercado e a academia, compreensível pelos vieses de complexibilidade do desenvolvimento e robustez dos materiais, finalidades de cada tipo de artigo e o tempo necessário para a publicação.O canal de publicações permite uma agilidade e volatilidade no emprego da Inteligência Artificial Generativa, associando-se aos assuntos que configuram um papel de pauta, gerando um volume mais expressivo de frequência de ocorrência. Em contrapartida, o portal de acervo acadêmico emprega a responsabilidade de condensar conhecimentos que necessitam de um período de laboratório e observação, gerando um menor número de produções durante o período analisado, mas com maior aprofundamento. Esta dissertação visa ser um dos passos, junto de outros pesquisadores, para tornar a Comunicação Social mais bibliométrica. A possibilidade aqui descrita de novas análises complementares estende-se para outros canais comunicacionais, outros portais midiáticos e outras técnicas bibliométricas que possam ser empregadas e lapidadas para a comunicação social, assim também convidando colegas da área a participarem desta reflexão.
This dissertation aimed to understand how the field of Communication, and its subdivisions, have quantitatively addressed generative artificial intelligence within a controlled time frame between a pre and post ChatGPT period. Publications released by the communication channel Forbes Brazil Digital and academic productions available on the CAPES Periodicals portal between the years 2020 and 2024 were analyzed. This research is bibliographic, documentary, and employs a mixed methodology in its qualitative and quantitative analysis through bibliometrics. The theoretical references for this are Turing (1950), McCarthy (2007), Gomes (2010), Ertel (2017), Russell and Norvig (2013; 2022), which support the historical review of Artificial Intelligence, up to its development as generative. Regarding bibliometrics, the central concepts are from Miranda Lee Pao (1978), Lena Pinheiro (1983), Luc Quoniam (1992), Bruno Maltrás Barbas (2003), Vânia Guedes and Suzana Borschiver (2005), Carlos Araújo (2006), and the authors of the Bibliometric Laws themselves, Lotka (1926), Bradford (1961), and Zipf (1949).The study revealed that when comparing the CAPES portal and the digital version of Forbes Brazil, there is a clear differentiation in productivity between the market and academia, understandable by the biases of complexity in the development and robustness of materials, purposes of each type of article, and the time required for publication. The publication channel allows agility and volatility in the use of Generative Artificial Intelligence, associating with topics that configure an agenda-setting role, generating a more significant volume of frequency of occurrence. In contrast, the academic archive portal employs the responsibility of condensing knowledge that requires a period of laboratory and observation, generating a smaller number of productions during the analyzed period but with greater depth. This dissertation aims to be one of the steps, along with other researchers, to make Social Communication more bibliometric. The possibility described here of new complementary analyses extends to other communication channels, other media portals, and other bibliometric techniques that can be employed and refined for social communication, also inviting colleagues in the field to participate in this reflection. |
