Otimizando o processo de brainstorming com técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina

Abstract

Brainstorming, ou tempestade de ideias é uma atividade desenvolvida para explorar a potencialidade criativa de um indivíduo ou de um grupo. Porém, esse processo pode ser muito demorado devido ao agrupamento das ideias, que pode levar horas para ser concluído. Esse agrupamento de ideias, também conhecido como clusterização, é necessário para descobrir quais os principais temas presentes e em um segundo momento, definir qual ou quais desses temas serão relevantes para o grupo, descartando os outros. Atualmente, é muito comum que pessoas em organizações empresariais e escolas utilizem notas adesivas para realizar brainstorming. O objetivo deste trabalho é, através da aplicação de métodos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, facilitar e reduzir o tempo para concluir esse processo. Através do desenvolvimento de uma aplicação iOS com agrupamento de sentenças por KMeans, foi possível realizar um brainstorming mais eficiente para os usuários de teste.

Brainstorming is an activity designed to explore the creative potential of an individual or group. However, this process can be very time-consuming, taking hours to complete a grouping of these ideas. This grouping of ideas, also known as clustering, is necessary to discover the main themes present and, in a second moment, to define which of these themes will be relevant to the group, discarding the others. It is now widespread for people in business organizations and schools to use sticky notes to perform brainstorming. Through the application of natural language processing and machine learning methods, the objective of this work is to facilitate and reduce the time to complete this process. By developing an iOS application with grouping sentences by KMeans, it was possible to perform more efficient brainstorming for test users.