Relata resultados de pesquisa aplicando a descoberta
de conhecimento em texto (DCT) em conteúdos textuais,
importantes fontes de informação para tomada de
decisão. O objetivo central da pesquisa foi verifi car
a efi cácia da DCT na descoberta de informações
para apoio à construção de indicadores e defi nição
de polÃticas públicas. O estudo de caso foi o Serviço
Brasileiro de Respostas Técnicas (SBRT) e a técnica
aplicada a de agrupamento de documentos a partir dos
termos minerados na base de dados. Comprovou-se a
aplicabilidade da DCT na extração de informações ocultas
em documentos textuais para subsidiar a tomada de
decisão e a construção de indicadores, informações essas
que não poderiam ser visualizadas utilizando-se recursos
tradicionais de recuperação da informação. Observou-se
a preocupação com o meio ambiente nas demandas feitas
pelos usuários do SBRT e a aplicabilidade da DCT para
orientação de polÃticas internas à rede SBRT.
This article describes the results of a research applying
Knowledge Discovery in Texts (KDT) in textual contents,
which are important sources of information for decisionmaking
purposes. The main objective of the research is to
verify the effectiveness of KDT for discovering information
that may support the construction of ST&I indicators and
for the defi nition of public policies. The case study of the
research was the textual content of the Brazilian Service
for Technical Answers (Serviço Brasileiro de Respostas
Técnicas – SBRT) and the technique adopted was
document clustering from terms mined in the database.
The use of DCT for extracting hidden information – that
could not be found by using the traditional information
retrieval – from textual documents proved to be effi cient.
The presence of environmental concerns in the demand
posted by SBRT’s users and the applicability of DCT
to orient internal policies for SBRT network were also
evidenced by the research results.
