Boas práticas de pesquisa

Como documentar, reconhecer limites e usar IA com responsabilidade em estudos de prospecção tecnológica.

Conteúdo em revisão docente — versão de trabalho da oferta 2026/1.

Reprodutibilidade

Checklist de transparência metodológica

1. Escopo e questão

Registrar a questão estratégica em uma frase verificável (tecnologia, aplicação, recorte temporal).
Declarar o que está fora do escopo e por quê.
Definir a unidade de análise (documento, família simples, família estendida).

2. Estratégia de busca

Salvar a equação completa (termos, truncamentos, operadores de proximidade, códigos IPC/CPC).
Registrar base, interface, data e hora da consulta — resultados mudam entre coletas.
Documentar critérios de inclusão e exclusão aplicados na triagem manual.

3. Dados e tratamento

Preservar o arquivo bruto exportado, sem edição, ao lado do arquivo tratado.
Registrar cada regra de limpeza (desduplicação, harmonização de depositantes, normalização de países).
Manter uma coluna de origem para cada registro quando houver mescla de bases.

4. Análise e indicadores

Explicitar a fórmula de cada indicador e a janela temporal usada.
Informar versão de software e parâmetros (VOSviewer, Gephi, planilhas, scripts).
Guardar os arquivos intermediários que geram cada figura do relatório.

5. Entrega e verificação

Anexar o caderno de metodologia com passos numerados e reprodutíveis por terceiros.
Verificar se outra pessoa consegue reproduzir a amostra a partir do que foi documentado.
Listar limitações conhecidas antes das recomendações estratégicas.

Template

Caderno de metodologia

Documento com escopo, equações de busca, datas de coleta, regras de limpeza, indicadores e versões de software.

Template

Planilha de amostra validada

Abas separadas para dados brutos, dados tratados, log de decisões de triagem e dicionário de campos.

Template

Declaração de uso de IA

Onde a IA foi usada, com qual finalidade, como a saída foi verificada e o que foi descartado.

Limitações

Vieses conhecidos e mitigações

Vieses recorrentes em estudos patentométricos e respectivas mitigações
Viés	Como afeta o estudo	Mitigação
Viés de cobertura das bases	Cada base tem escopo, profundidade histórica e qualidade de indexação distintos. Ausência em uma base não é ausência de tecnologia.	Cruzar pelo menos duas bases e relatar a diferença de recuperação entre elas.
Viés de idioma e tradução	Documentos em chinês, japonês e coreano frequentemente só têm resumo traduzido por máquina, o que reduz a recuperação por palavra-chave.	Ancorar a busca em códigos IPC/CPC e citações, não apenas em termos textuais.
Janela de sigilo de 18 meses	Depósitos recentes ainda não publicados tornam os últimos dois anos sistematicamente subestimados.	Marcar o período incompleto nos gráficos e evitar conclusões de tendência sobre ele.
Fragmentação de titularidade	Grafias variantes, subsidiárias e cessões dispersam o portfólio de um mesmo grupo econômico.	Harmonizar depositantes com apoio de listas de referência e registrar cada fusão de nomes.
Contagem por documento versus por família	Contar documentos infla territórios com muitas entradas nacionais da mesma invenção.	Escolher a unidade de análise no início e mantê-la em todos os indicadores.
Viés de citação	Práticas de citação variam por escritório e por época, o que distorce comparações de impacto.	Comparar apenas dentro do mesmo escritório e da mesma janela temporal.
Patente como proxy imperfeito de inovação	Setores que protegem por segredo industrial ou avanço rápido aparecem pouco no sistema de patentes.	Complementar com literatura técnica, normas, ensaios clínicos e sinais de mercado.

Inteligência artificial

Uso responsável de IA

Princípios

A IA apoia triagem, tradução e redação; não substitui julgamento técnico nem leitura do documento fonte.
Toda afirmação factual gerada por IA é verificada na fonte primária antes de entrar no relatório.
Referências bibliográficas nunca são aceitas de saída de IA sem conferência do registro original.
Dados sigilosos de terceiros não são inseridos em ferramentas de IA de uso público.
O uso de IA é declarado de forma específica, não genérica.

Usos aceitos

Sugestão de sinônimos e termos para ampliar a equação de busca.
Tradução preliminar de resumos para triagem.
Agrupamento exploratório de documentos por similaridade semântica, com validação manual da amostra.
Revisão de clareza e coesão do texto redigido pelo estudante.

Usos vedados

Gerar indicadores, números ou tabelas sem base nos dados coletados.
Produzir análise de liberdade de operação ou parecer de patenteabilidade.
Redigir o relatório final integralmente por IA.
Fabricar ou completar referências e citações.

Declaração de uso — modelo

Declaro que utilizei [ferramenta/modelo, versão] nas seguintes etapas: [etapas]. As saídas foram verificadas por [método de verificação]. Foram descartadas as saídas em que [motivo]. A responsabilidade pelo conteúdo final é integralmente minha.