Inteligência artificial mapeia 50 anos de avaliação de impacto da pesquisa agrícola

Estudo recente aplicou técnicas de inteligência artificial para analisar quase seis décadas de pesquisas sobre avaliação de impacto na agricultura. Foram examinados 239 artigos publicados entre 1969 e 2022, identificando mudanças de foco, métodos e prioridades ao longo do tempo.

Seis grandes grupos temáticos

A análise revelou seis áreas principais:

1. Economia e desenvolvimento agrícola (49 estudos) – produtividade e investimentos, com foco em grãos como sorgo e cevada
2. Inovação e desempenho tecnológico (37) – crescimento desde os anos 1990, ligado a milho e cana-de-açúcar
3. Segurança alimentar e mudanças climáticas (33) – em expansão desde os anos 2000
4. Gestão de recursos e sustentabilidade (31) – impactos ambientais e redução da pobreza
5. Impactos sociais e transformações institucionais (47) – em alta desde os anos 1970
6. Adoção de tecnologias e práticas sustentáveis (42) – centrado em pequenos agricultores, com forte avanço nos anos 2000 e 2010

Projeções até 2030

As áreas que devem crescer em número de estudos publicados acima da média são: práticas sustentáveis (+233%), gestão de recursos (+122%) e impactos sociais e institucionais (+59%).

Metodologias em transformação

Foram identificadas 73 técnicas distintas de avaliação. Antes, predominavam métodos quantitativos; hoje há equilíbrio com abordagens qualitativas e mistas, além da incorporação de ciência de dados e ferramentas digitais.

Lacunas

Apesar dos avanços, a pesquisa revelou lacunas importantes. Poucas avaliações abordam diretamente culturas fundamentais para a segurança alimentar global, como arroz, trigo, batata e inhame – que aparecem em apenas 10% dos estudos. Outro ponto é o número ainda limitado de pesquisas experimentais, mesmo em temas que poderiam se beneficiar desse tipo de abordagem.

Há também desafios relacionados à cobertura das bases de dados. Por ter analisado apenas artigos indexados em Scopus e Web of Science, o levantamento pode ter deixado de fora trabalhos relevantes disponíveis em outros repositórios.

Inteligência artificial como aliada

O diferencial do estudo foi o uso de processamento de linguagem natural para organizar os artigos em tópicos e identificar padrões. O levantamento também estruturou um dicionário com 103 métodos e técnicas aplicados em avaliações de impacto, útil para pesquisadores e formuladores de políticas.

Relevância social e política

Mais que métricas, as avaliações de impacto são hoje mecanismos de responsabilidade institucional, conectando ciência agrícola a valores éticos, sociais e ambientais. Para os autores, a inteligência artificial complementa, e não substitui, os métodos tradicionais, fortalecendo o agro diante de desafios globais como segurança alimentar, mudanças climáticas e sustentabilidade.