Inteligência de Estado e documentos desclassificados da CIA: uma abordagem de Aprendizado de Máquina

dc.creatorGustavo Portela Lages
dc.date.accessioned2021-02-23T16:17:28Z
dc.date.accessioned2025-09-08T22:58:01Z
dc.date.available2021-02-23T16:17:28Z
dc.date.issued2020-08-28
dc.description.abstractState Intelligence is an activity of advising the central decision-making power of National States. The production of knowledge of the State Intelligence activity generates documents classified in degrees of secrecy and temporality. After the defined time, the documents are made available for public consultation. Thus, the purpose of this research was to retrieve the main terms/themes/topics followed by the North American External State Intelligence in a corpus related to economic issues at the international scope. The premise is that the results found express international interests of the North American State, since the State Intelligence exists due to the decision maker in the last resort. The analytical step applied to natural language processing techniques and machine learning to perform documentary analysis in order to discover and discuss the most relevant subjects, locations and entities that were the object of observation by the United States Intelligence, if and how they related to Brazil. The Python language was the means used to develop algorithms capable of performing the recovery and characterization of the document’s corpora, through which term counting, word-emdeddings and clustering were applied, culminating in the topic modeling. Six final topics were defined that addressed themes related to the USSR, military, political and economic power, oil and its products, grains, transport and services, aviation and navy, China, Brazil, Africa, Arab’s world and Europe.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/35037
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectCiência da informação
dc.subjectGestão do Conhecimento
dc.subjectServiço de inteligência
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectRecuperação da informação
dc.subject.otherInteligência de estado
dc.subject.otherGestão do conhecimento
dc.subject.otherAprendizado de máquina
dc.titleInteligência de Estado e documentos desclassificados da CIA: uma abordagem de Aprendizado de Máquina
dc.title.alternativeState Intelligence and CIA declassified documents: an approach of Machine Learning
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Renato Rocha Souza
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4726949697973381
local.contributor.referee1Benildes Coura dos Santos Moreira Maculan
local.contributor.referee1Cátia Rodrigues Barbosa
local.contributor.referee1Ricardo Rodrigues Barbosa
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5826072085971181
local.description.resumoA Inteligência de Estado é uma atividade de assessoramento do poder decisório central dos Estados Nacionais. A produção de conhecimento da atividade de Inteligência de Estado gera documentos classificados em graus de segredo e temporalidade. Percorridos o tempo definido os documentos são disponibilizados para consulta pública. Assim, a proposta desta pesquisa foi recuperar os principais termos/temas/tópicos acompanhados pela Inteligência de Estado Externa Norte-Americana em um corpus relacionados a assuntos econômicos no âmbito internacional. A premissa é que os resultados encontrados expressam interesses internacionais do Estado norte-americano, uma vez que a Inteligência de Estado existe em função do tomador de decisão em última instância. A etapa analítica aplicou técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para executar a análise documental de forma a descobrir e discutir os assuntos, localidades e entidades mais relevantes que foram objetos de observação da Inteligência dos Estados Unidos, se e como se relacionaram ao Brasil. A linguagem Python foi o meio utilizado para elaborar algoritmos capazes de executar a recuperação e caracterização do corpora dos documentos, através dela foram aplicados contagem de termos, word-emdeddings, clusterização, culminando na modelagem de tópicos. Foram definidos seis tópicos finais que abordaram temas ligados a URSS, poder militar, político e econômico, petróleo e derivados, grãos, transporte e serviços, aviação e marinha, China, Brasil, África, Mundo Árabe e Europa.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentECI - ESCOLA DE CIENCIA DA INFORMAÇÃO
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Gestão e Organização do Conhecimento

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