0009. Tendência dos tópicos: em alta, em queda ou estável¶

Status: aceita (M4)
Data: 2026-09-26
Marco: M4

Contexto¶

A vista Tópicos do M4 mostra quais assuntos ganham e perdem espaço no corpus. É preciso uma regra para dizer que um tópico está "em alta" ou "em queda" que:

seja interpretável para quem lê um artigo de ciência política;
resista ao ruído: no piloto, um tópico tem em média 3 artigos por ano;
possa ser recalculada no navegador, com os filtros do painel (revistas, período, laço), e conferida contra o Python.

O Felipe escolheu uma regressão logística da participação anual do tópico, marcando alta ou queda só quando o intervalo de 95% da inclinação não inclui zero.

Evidência¶

scripts/tendencias.py no piloto (57 tópicos, 2010–2025, 241 a 300 artigos por ano), em 2026-09-26:

A dispersão (X² de Pearson ÷ graus de liberdade) tem mediana de 1,47 e máximo de 5,48. As séries anuais variam mais do que uma binomial prevê, porque dossiês temáticos concentram artigos de um assunto num número só.
Com a binomial pura, 22 tópicos são marcados (11 em alta, 11 em queda). Entre eles, "Cooperação regional em saúde durante a pandemia" (φ = 5,48) aparece em alta por causa de um pico em 2020–2021, e "República conflitiva em Maquiavel", em queda, por causa de um dossiê no começo do período.
Com a quase-binomial, que multiplica o erro-padrão por √φ, 13 são marcados (7 em alta, 6 em queda). Todos têm séries com mudança sustentada:
em alta: identificação partidária e polarização (+4,1 pontos percentuais no período), capacidades estatais municipais (+3,0), comunicação política nas redes sociais (+2,6), religião e política (+2,1), alocação de ministérios em coalizões, competição eleitoral municipal, Fernando Henrique Cardoso e Gramsci;
em queda: modernidade e teoria social crítica (−2,0), cobertura da imprensa (−2,0), democracia deliberativa (−1,8), representação na sociedade civil, Estado e bem-estar social, arquitetura e estética no cinema.

Decisão¶

Modelo: regressão logística binomial da participação anual do tópico (documentos do tópico ÷ documentos do ano), com o ano como única variável, centrado na média dos anos usados. Anos sem nenhum documento ficam de fora.
Dispersão quase-binomial: o erro-padrão da inclinação é multiplicado por √φ, com φ = max(1, X² de Pearson ÷ (anos − 2)). A binomial pura continua disponível (metodo_tendencia.dispersao no contrato).
Direção: "em alta" se o intervalo de 95% (Wald, z = 1,96) da inclinação está todo acima de zero; "em queda" se está todo abaixo; "estável" nos demais casos.
Mínimos: 5 anos com documentos e 10 documentos do tópico no período. Abaixo disso, ou quando a estimativa diverge (todos os documentos do tópico num ano extremo), a tendência é "insuficiente".
Tamanho da mudança: pontos percentuais entre as participações ajustadas no primeiro e no último ano (pp_periodo), e por ano (pp_por_ano). É o que a sparkline mostra, e é mais fácil de ler do que a inclinação no logit.
Uma implementação de referência em Python puro (topicos/tendencia.py), espelhada em TypeScript no navegador; os casos de contrato/casos/tendencia.json garantem que as duas dão o mesmo resultado, e o topicos.json traz o gabarito do período inteiro.

Alternativas descartadas: regressão linear na participação (ignora que a variância depende do tamanho do ano); Mann-Kendall (não dá o tamanho da mudança); Poisson ou binomial negativa nas contagens (o corpus cresce ou encolhe de ano para ano, e a participação já controla isso); bootstrap no navegador (lento e não reprodutível sem semente); correção para comparações múltiplas (a vista é descritiva; o aviso na interface basta).

Consequências¶

Com 57 tópicos testados a 5%, cerca de 3 marcações podem acontecer por acaso mesmo sem nenhuma tendência real. A interface e o guia avisam.
Tópicos pequenos quase nunca são marcados: é o comportamento desejado, porque a série deles é dominada pelo ruído.
Com filtros (uma revista, um período curto), menos tópicos passam dos mínimos, e a lista mostra "sem dados suficientes".
Uma tendência descreve o corpus coletado, não a produção da área: revistas que entram ou saem do recorte mudam as participações.

Como reproduzir¶

uv run python scripts/tendencias.py projetos/cp-scielo