[Pular para o conteúdo](https://academy.innguma.com/pt-br/projetar-um-sistema-de-vigilancia/estrategia-de-captura-filtros-e-qualidade/#contenido) Aula 2.3 · Trilha 02 # Estratégia de captura, filtros e qualidade Como reduzimos o ruído sem eliminar sinais importantes? **Você leva** um filtro testado contra uma amostra, com suas omissões e falsos positivos. ≈ 30 min · Iniciante [Fazer a prática](https://academy.innguma.com/pt-br/projetar-um-sistema-de-vigilancia/estrategia-de-captura-filtros-e-qualidade/#hazlo-tu-test-de-filtro-20-minutos)[Exercício](https://academy.innguma.com/pt-br/projetar-um-sistema-de-vigilancia/estrategia-de-captura-filtros-e-qualidade/#compruebalo)[Ler a aula](https://academy.innguma.com/pt-br/projetar-um-sistema-de-vigilancia/estrategia-de-captura-filtros-e-qualidade/#filtrar-es-decidir-que-podriamos-dejar-de-ver) Em 1 minuto política de captura e uma ficha de teste de filtros. ## Filtrar é decidir o que poderíamos deixar de ver Uma fonte pode ser boa e produzir uma quantidade ingerenciável de informação. Os filtros ajudam a selecionar registros, mas também introduzem falsos negativos. Um filtro estreito demais pode eliminar um sinal crítico; um amplo demais obriga a revisar centenas de resultados triviais. Por isso não projetamos filtros como uma lista de palavras «corretas»: nós os projetamos como **hipóteses verificáveis**. Os materiais da Innguma ensinavam a automatizar a captura e a ativar regras para reduzir o ruído em canais RSS. O princípio continua válido, mas as ferramentas concretas e suas interfaces mudam. Hoje podemos usar regras booleanas, filtros baseados em campos, classificações automáticas ou IA. Nenhuma abordagem elimina a necessidade de testes, acompanhamento da precisão e verificação da cobertura. ## Projetar a cadeia de trabalho **Captura → normalização → identificação de duplicatas → seleção → classificação → verificação → difusão.** Cada passo tem uma pergunta diferente: recebemos a publicação?, identificamos data e origem?, ela se repete?, é relevante para o nosso FCV?, em que categoria se encaixa?, pode ser verificada?, quem precisa conhecê-la? Antes de ativar um filtro, reúna uma pequena amostra rotulada manualmente: registros relevantes, irrelevantes e duvidosos. Faça o filtro percorrer essa amostra. Examine os relevantes que ele descarta e os irrelevantes que ele mantém. Não basta reduzir o número total de alertas. Se há poucos sinais críticos, é mais importante mantê-los visíveis do que se gabar de uma grande redução do ruído. Quando se usar IA para classificar, exija definição de categorias, exemplos, possibilidade de revisão, rastreabilidade da origem e o rótulo «precisa de revisão». Uma previsão de relevância não equivale a evidência do fato descrito. Uma síntese gerada também não substitui a fonte. Interativo · Ordene ### Ordene a cadeia de trabalho Cada etapa responde a uma pergunta diferente. Coloque-as em ordem. Atividade: ordene as sete etapas da cadeia de trabalho. Caso Empresa A · simulação Caso fictício ## Caso Empresa A · Uma mesma palavra, diferentes consequências Suponha que a Empresa A monitore «armazenamento térmico». Uma notícia sobre uma feira pode mencioná-lo sem trazer novidade relevante. Um documento de consulta pública pode ser importante ainda que use um vocabulário diferente, como «flexibilidade térmica industrial». Um filtro exclusivamente literal poderia manter o primeiro e descartar o segundo. Para testá-lo, defina exemplos positivos e negativos sobre o corpus da Empresa A, revise sinônimos, entidades e tipo de evento, e documente quais casos ficam na zona cinzenta. Um aviso se converte em sinal avaliável quando se registram título, data do acontecimento (se for conhecida), data de publicação, fonte, vínculo com um FCV, explicação de relevância e estado de validação. Um alerta que chega tarde ainda pode ser importante; uma nova publicação sobre um evento antigo não é necessariamente uma novidade estratégica. Simulação educativa: informações e organizações fictícias. Interativo · Laboratório de filtros ### Laboratório: teste seu filtro com o minibanco da Empresa A Ative ou desative termos e exclusões. A tabela compara instantaneamente o que a sua regra faz com o julgamento humano. Laboratório de filtros com as publicações F01–F08 do caso Empresa A. Faça você mesmo ## Faça você mesmo · Teste de filtro (20 minutos) Redija uma regra de inclusão em linguagem simples: «Selecionar publicações que anunciem *pilotos industriais verificáveis, alianças de desenvolvimento ou marcos regulatórios* relativos a armazenamento térmico nos mercados definidos». Acrescente três exclusões possíveis, mas nunca «excluir todo conteúdo sem a palavra exata». Construa uma amostra de 10 registros fictícios ou autorizados e rotule-os manualmente. Compare a decisão do filtro com seu julgamento e explique as divergências. Ajuste a regra e guarde versão, data e responsável. **Teste de qualidade.** Você deve poder explicar por que um resultado entra ou sai e dispor de uma forma de corrigi-lo. Um número menor de alertas, por si só, não demonstra melhor inteligência. R04 · Qualidade ### Teste de consultas e filtros Verificar omissões e falsos positivos antes de ativar regras. [Ver o modelo →](https://academy.innguma.com/pt-br/biblioteca/teste-de-consultas-e-filtros/) R06 · Evidência ### Registro de sinais e evidências Distinguir observação, fonte e interpretação. [Ver o modelo →](https://academy.innguma.com/pt-br/biblioteca/registro-de-sinais-e-evidencias/) Confira · resposta fechada ## O que a regra literal faz com cada publicação? Compare o julgamento humano com a regra literal «armazenamento térmico» da tabela da aula. 1. F01 · «Piloto industrial de armazenamento térmico confirmado» (relevante; a regra o mantém). **Ver a resposta** **Resposta: Acerto.** Relevante e mantido. 2. F02 · «Feira revisa dez anos de armazenamento térmico» (irrelevante; a regra o mantém). **Ver a resposta** **Resposta: Falso positivo.** A regra mantém uma publicação irrelevante porque ela contém a palavra literal. 3. F03 · «Consulta sobre flexibilidade térmica em processos industriais» (relevante; a regra o descarta). **Ver a resposta** **Resposta: Omissão.** Relevante, mas descartada: falta uma variante semântica. 4. F04 · «Contrato operacional para solução de acumulação de calor» (relevante; a regra o descarta). **Ver a resposta** **Resposta: Omissão.** Relevante, mas descartada: «acumulação de calor» não coincide com a palavra literal. 5. F05 · «Artigo científico com resultado preliminar sem teste industrial» (duvidoso; a regra o descarta). **Ver a resposta** **Resposta: Requer revisão.** Trate-o como revisão, não como fato confirmado nem como descarte seguro. 6. F06 · «Anúncio publicitário sem informação verificável» (irrelevante; a regra o descarta). **Ver a resposta** **Resposta: Acerto.** Irrelevante e descartado: a regra acerta. Com estes dados não é possível calcular um número real de desempenho do filtro. Refaça o projeto incluindo entidades, sinônimos, etapas do evento e uma regra separada para correções. ### E agora, a sua própria resposta Esta parte exige julgamento profissional: não há correção automática. Complete o seu trabalho na prática, avalie-o com a rubrica da aula e compare-o com a solução orientativa. O que a sua resposta deve incluir - Sua amostra tem pelo menos dez registros rotulados manualmente. - Há pelo menos um exemplo de omissão e outro de falso positivo. - Você guarda uma nova versão da regra com data e responsável. - Você não inventa números de desempenho. Rubrica de autoavaliação (0–2 por critério) Interpretação exclusivamente pedagógica. Não corresponde a uma auditoria UNE. Decisão vinculada FCV e eventos observáveis Cobertura e pontos cegos Regras testadas e versionadas Papéis, escalonamento e suplência Produto, destinatário e revisão **Solução orientativa** O filtro de palavra literal mantém F01 e também F02, irrelevante, mas pode omitir F03 e F04, relevantes. Corrigi-lo exige incluir variantes semânticas do evento e revisar os descartes. Você pode testar suas versões no Lab L03 · Teste de filtros. Solução ilustrativa de um caso fictício: admite alternativas fundamentadas. ## Erros frequentes Otimizar apenas o volume; mudar filtros sem versionamento; misturar data de publicação com data do fato; tratar rótulos automáticos como verdade; ocultar quais regras causaram exclusões. **Leve consigo:** política de captura e uma ficha de teste de filtros. **Ampliação opcional Ampliação · Projetar um teste com erros observáveis** Todo filtro sacrifica algo. A precisão expressa que proporção do que ele seleciona é pertinente; a revocação, que proporção dos registros pertinentes de uma **amostra conhecida** ele consegue manter. Não são garantias sobre o mundo: dependem da amostra, de seus rótulos humanos e de ela conter casos difíceis. Se uma equipe analisa apenas os alertas selecionados, não pode estimar quantos relevantes ficaram de fora; deve revisar também uma amostra de descartes. Antes de modificar a regra, declare qual falha custa mais: perder um marco normativo ou saturar a direção com menções triviais. Quando o custo da omissão for alto, convém uma caixa de revisão humana de casos duvidosos. A IA pode ajudar a classificar, mas também produzir uma confiança injustificada; guarde exemplos, versões e decisões humanas, não apenas percentuais. ### Caso Empresa A · Minibanco de oito publicações fictícias | ID | Publicação simulada | Julgamento humano | Regra literal «armazenamento térmico» | | --- | --- | --- | --- | | F01 | «Piloto industrial de armazenamento térmico confirmado» | Relevante | Mantém | | F02 | «Feira revisa dez anos de armazenamento térmico» | Irrelevante | Mantém | | F03 | «Consulta sobre flexibilidade térmica em processos industriais» | Relevante: revisar | Descarta | | F04 | «Contrato operacional para solução de acumulação de calor» | Relevante | Descarta | | F05 | «Artigo científico com resultado preliminar sem teste industrial» | Duvidoso | Descarta | | F06 | «Anúncio publicitário sem informação verificável» | Irrelevante | Descarta | | F07 | «Corrige-se a data de um contrato já anunciado» | Relevante: correção | Depende do texto | | F08 | «Menção incidental em um catálogo antigo» | Irrelevante | Depende do texto | Com esses dados **não é possível calcular um número real de desempenho do filtro**, pois não dispomos de consultas executadas nem de uma amostra representativa. É possível, sim, observar o risco: a regra literal mantém F02 e perde F03 e F04. Refaça o projeto incluindo entidades, sinônimos, etapas do evento e uma regra separada para correções. Trate F05 como revisão, não o invente como fato confirmado. ### Exercício de aceitação · Duas versões, um relatório de erros Construa um conjunto de pelo menos dez registros com os rótulos *relevante, irrelevante, precisa de revisão*. Aplique a regra V1, identifique dois falsos positivos e duas possíveis omissões, formule a V2 e conserve ambas as versões. Redija um relatório de no máximo 120 palavras para quem decide: *o que melhorou, o que se poderia perder e quando você revisará a regra*. Não comemore simplesmente que cheguem menos alertas. **Entregável verificável:** R04 com regras V1/V2, amostra, rótulos, erros, responsável e data de reavaliação. **Conexão:** R04 e R06; Lab L03 «Teste de filtros». A revisão de afirmações geradas por IA é ampliada em 3.2. ## Referências e limites - Innguma · material de formação interno. *Definición de un sistema de vigilancia (presentación, 2021-12-01)* (2021). Base metodológica do ciclo de monitoramento e dos fatores críticos de vigilância. Material formativo da Innguma, não público. - Innguma · material de formação interno. *Construyendo un sistema de vigilancia (presentación, 2022-04-28)* (2022). Fontes, filtragem, gestão e difusão. Material formativo da Innguma, não público. - A Empresa A é um caso fictício: seus dados, empresas e números não descrevem mercados nem organizações reais. - Prazos, frequências e listas do plano são propostas didáticas ajustáveis, não procedimentos obrigatórios de uma norma. Intelligence Lab · L03 ## Teste de filtros Vai aplicar? Abra o Teste de filtros no Lab e descubra quais sinais a sua regra omite e quais incorpora a mais. Saída: comparação de regras de filtragem. Funciona no navegador, sem servidor, sem conta e sem IA conectada. O resultado pode precisar de revisão e adaptação ao seu caso. - [Abrir a ferramenta](https://academy.innguma.com/pt-br/lab/teste-de-filtros/) - [Voltar à trilha](https://academy.innguma.com/pt-br/projetar-um-sistema-de-vigilancia/) **Leve** - [R04 · Teste de consultas e filtros](https://academy.innguma.com/pt-br/biblioteca/teste-de-consultas-e-filtros/) - [R06 · Registro de sinais e evidências](https://academy.innguma.com/pt-br/biblioteca/registro-de-sinais-e-evidencias/) Leitura aberta, sem cadastro.