SATA — Sistema de Análise de Textos Acadêmicos
Denominação formal: ATAS — Academic Text Analysis System
O SATA (conhecido internacionalmente como ATAS — Academic Text Analysis System) é um aplicativo desktop de código aberto desenvolvido em Python para apoiar pesquisadores e pesquisadoras das Humanidades, Ciências Sociais e Geografia na exploração e sistematização de entrevistas, transcrições e documentos acadêmicos em português. O software automatiza etapas críticas de preparação textual, gerando tabelas estatísticas, grafos interativos, nuvens de palavras e matrizes de coocorrência prontas para análise teórica.
Publicação Científica Formal (Peer-Reviewed)
O ATAS foi avaliado por pares e publicado no periódico de código aberto Journal of Open Source Software:
Citação Padrão (ABNT / APA): Chimin, A. B. (2026). ATAS — Academic Text Analysis System. Journal of Open Source Software, 11(117), 8599. https://doi.org/10.21105/joss.08599
Artigo JOSS: Chimin, A. B. (2026). ATAS - Academic Text Analysis System. Journal of Open Source Software, 11(117), 8599. ↗
DOI Canônico: https://doi.org/10.21105/joss.08599 ↗
Depósito Zenodo v1.0.1: https://doi.org/10.5281/zenodo.17831545 ↗
DOI Conceitual Permanente: https://doi.org/10.5281/zenodo.14868063 ↗
@article{Chimin2026ATAS,
doi = {10.21105/joss.08599},
url = {https://doi.org/10.21105/joss.08599},
year = {2026},
publisher = {The Open Journal},
volume = {11},
number = {117},
pages = {8599},
author = {Alides Baptista Chimin},
title = {ATAS — Academic Text Analysis System},
journal = {Journal of Open Source Software}
}Funcionalidades Implementadas
- Múltiplos Motores de NLP: Alternância nativa entre spaCy (pt_core_news_sm), Stanza e UFAL UDPipe.
- Filtragem Morfossintática: Seleção refinada por classes gramaticais (verbos, substantivos, adjetivos e advérbios).
- Reconhecimento de Entidades (NER): Identificação e contagem de pessoas, locais e organizações.
- Estatísticas Léxicas: Cálculo de Type-Token Ratio (TTR), tamanho médio de sentenças e frequências absolutas e relativas.
- Análise de Sentimento: Mapeamento de polaridade léxica por sentença e para o texto global.
- Redes e Grafos: Extração de matrizes de bigramas para Gephi e geração de grafos interativos em HTML via PyVis.
- Modelagem de Tópicos: Extração de eixos temáticos utilizando algoritmos NMF e LDA (scikit-learn).
- Inteligência Artificial Opcional: Módulo configurável para resumos e sinergias analíticas via Google Gemini e OpenRouter (dados sob consentimento explícito).
Especificações Técnicas e Arquitetura
| Componente | Tecnologia Adotada |
|---|---|
| Linguagem | Python 3.10+ |
| Interface Gráfica | Tkinter / ttkbootstrap |
| Processamento de Linguagem Natural | spaCy, Stanza, UFAL UDPipe |
| Análise de Dados & Grafos | Pandas, NumPy, PyVis, NetworkX |
| Modelagem de Tópicos | scikit-learn (NMF e LDA) |
| Exportação & Relatórios | python-docx, Pillow, WordCloud |
Distribuição e Downloads Verificados
Executáveis autônomos portáteis com integridade criptográfica SHA-256 homologada:
SATA para Linux (x86_64)
SHA-256: 56a82d0d2f448aaa0fde01ff51b4082e442ea2789ab840a2778fac44ce264ccf
SATA para Windows (x64)
SHA-256: 7c52cb11e544d79c2f1375e6b889d75c773e5fb99f66e2ac36498a055594bb36