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O texto sustenta que a aplicação ampliada desses algoritmos não basta para expandir práticas baseadas em evidências, pois suas dinâmicas e atributos produzem figurações do mundo baseadas em dados, e não evidências em sentido forte. A análise conclui destacando capacidades analíticas e desdobramentos necessários para a gestão pública diante da inteligência artificial.",{"@graph":59,"@context":115},[60,77,98],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/pt/document/",2,{"item":72,"name":35,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/pt/document/pesquisa-e-relatórios/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/pt/document/machine-learning-evidence-or-alchemy-in-public-policies-in-brazil/290515/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/machine-learning-evidence-or-alchemy-in-public-policies-in-brazil/290515.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Noah","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-01","2026-09-17",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":70},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",{"@type":99,"mainEntity":100},"FAQPage",[101,107,111],{"name":102,"@type":103,"acceptedAnswer":104},"Qual é a tese central sobre o uso de machine learning nas políticas públicas?","Question",{"text":105,"@type":106},"A aplicação crescente de machine learning no ciclo de políticas públicas não é suficiente para ampliar práticas baseadas em evidências, porque os algoritmos não produzem evidências, mas figurações do mundo baseadas em dados.","Answer",{"name":108,"@type":103,"acceptedAnswer":109},"Como o machine learning altera o ciclo das políticas públicas?",{"text":110,"@type":106},"Ao operar sobre grandes bases de dados, os algoritmos geram novas formas de racionalização do desenho, implementação, tomada de decisão e avaliação das políticas.",{"name":112,"@type":103,"acceptedAnswer":113},"Que discussão o artigo propõe para além do debate “hipérbole versus riscos existenciais”?",{"text":114,"@type":106},"O texto busca enfrentar a questão se os algoritmos de machine learning produzem decisões governamentais baseadas em evidências ou apenas uma figuração factual do mundo que muda bases epistêmicas sem mudanças realmente disruptivas.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":117,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":119,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":121,"site_id":52},290515,1790890710,{"code":4,"msg":5,"data":124},{"doc_id":121,"user_id":125,"nickname":85,"user_avatar":126,"doc_module":4,"category_id":34,"category_name":35,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":127,"file_id":128,"file_url":129,"file_type":130,"file_size":131,"view_count":70,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":132,"language":133,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":134,"faqs":135,"seo_title":136,"seo_description":57,"update_tm":137,"read_time":138},8796095462418,"https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/80000253c1241d02b47?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1778826106357471780","Machine Learning: evidências ou alquimia em políticas públicas no brasil? 1  \nFernando Filgueiras2  \nSINOPSE  \nO uso de algoritmos de machine learning se torna crescentemente presente no ciclo das políticaspúblicas. Operando grandes bases de dados, estes algoritmos produzem novas formas de racionalização do processo decisório, do desenho, da implementação e da avaliação dessas políticas, otimizando diversas facetas do seu processo mais amplo. Um dos argumentos em que se assenta o uso desses algoritmos na condução das políticas é o fato de eles facilitarem o trabalho com evidências, uma vez que operam grandes bases de dados. Neste artigo nós argumentamos que a crescente aplicação de machine learning no ciclo das políticas públicasnão é condição suficiente para ampliar práticas baseadas em evidências. Dada a natureza e os atributos das dinâmicas de desenho de algoritmos de machine learning, defendemos que eles não produzem evidências, mas figurações do mundo baseadas em dados. Assim, traçamos uma conclusão sobre que tipos de capacidades sãorequeridas para o trabalho com inteligência artificial e seus desdobramentos na gestão pública.  \nPalavras-chave: machine learning; evidências; capacidades analíticas; inteligência artificial; epistemologia.  \n1 INTRODUÇÃO  \nProcessos de transformação digital são fortemente conduzidos com a presença de algoritmos de machine learning. Quando aplicados ao ciclo de políticas públicas, esses algoritmos provocam mudanças disruptivas no modo de fazer e pensar o processo de formulação, tomada de decisão, implementação e avaliação dessas políticas (Valle-Cruz etal., 2020) . Havendo máquinas inteligentesque interagem com humanos na condução das políticas, produzem-se mudanças epistêmicas entre policymakers, transformando a maneira como eles refletem e pensam o trabalho das políticas públicase os parâmetros de ação governamental.  \nA discussão sobre inteligência artificial, entretanto, tem sido baseada em hipérboles (Car et al., 2019), ou em uma perspectiva de riscos existenciais para a humanidade (Vold e Harris, 2021) . Tal discussão apoia-se em retóricas, tanto no sentido da hipérbole de seu poder para beneficiar ahumanidade, quanto dos riscos globais que ameaçam a própria existência humana. Entre esses argumentos retóricos, no campo das políticas públicas, afirma-se que o uso de inteligência artificial, especialmente a de algoritmos de machine learning, produz políticas públicas baseadas em evidênciase, assim, amplifica as capacidades estatais.  \n1. DOI: [http://dx.doi.org/10.38116/bapi37art12](http://dx.doi.org/10.38116/bapi37art12)  \n2. Professor associado da Universidade Federal de Goiás (UFG) e professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência Política e Relações Internacionais da UFG; professor do Programa de Doutorado Profissional em Políticas Públicas da Escola Nacional de Administração Pública (Enap); pesquisador afiliado no Ostrom Workshop in Political Theory and Policy Analysis, da Indiana University; pesquisador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia (INCT) em Democracia Digital; bolsista de Produtividade do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); doutor em ciência política pelo Instituto Universitário de Pesquisas do Rio de Janeiro (Iuperj); e consultor no âmbito do Programa de Cooperação entre a Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL) e o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) . [E-mail](E-mail: fernandofilgueiras@ufg.br)[: fernandofilgueiras@ufg.br](E-mail: fernandofilgueiras@ufg.br).  \n142  \nBoletim de Análise Político-institucionAl | n. 37 | mAr. 2024  \nCircunstanciando a discussão sobre inteligência artificial entre a hipérbole e os riscos existenciais, o objetivo deste artigo é enfrentar a seguinte questão: os algoritmos de machine learning produzem decisões e ação governamental baseadas em evidências? Ou eles significam apenas umafiguração factual do mundo que transforma as bases epistêmicas das políticas públicas, m","cbCaipI05xUeQAsn","https://ap.wps.com/l/cbCaipI05xUeQAsn","pdf",132086,12,"Portuguese","# Sinopse\n# Introdução\n# Fundamentos de Machine Learning e seu alcance na sociedade\n## Big data e aprendizagem a partir de dados","[{\"question\":\"Qual é a tese central sobre o uso de machine learning nas políticas públicas?\",\"answer\":\"A aplicação crescente de machine learning no ciclo de políticas públicas não é suficiente para ampliar práticas baseadas em evidências, porque os algoritmos não produzem evidências, mas figurações do mundo baseadas em dados.\"},{\"question\":\"Como o machine learning altera o ciclo das políticas públicas?\",\"answer\":\"Ao operar sobre grandes bases de dados, os algoritmos geram novas formas de racionalização do desenho, implementação, tomada de decisão e avaliação das políticas.\"},{\"question\":\"Que discussão o artigo propõe para além do debate “hipérbole versus riscos existenciais”?\",\"answer\":\"O texto busca enfrentar a questão se os algoritmos de machine learning produzem decisões governamentais baseadas em evidências ou apenas uma figuração factual do mundo que muda bases epistêmicas sem mudanças realmente disruptivas.\"}]","Machine Learning - Evidências ou alquimia em políticas públicas no Brasil | PDF",1789641906,18]