Unveiling the Cognitive Structure of Renewable Energies, Sustainability, and Environment Research: A Large-Scale Longitudinal Co-Word Analysis

Resumo Técnico: Revelando a Estrutura Cognitiva das Pesquisas em Energias Renováveis, Sustentabilidade e Meio Ambiente

Problema de Pesquisa
O campo de Pesquisa em Energias Renováveis, Sustentabilidade e Meio Ambiente (RESER), definido pela categoria de assunto Scopus ASJC 2105, expandiu-se dramaticamente, atingindo quase 780.000 publicações entre 2000 e 2022. Apesar desse crescimento, a estrutura cognitiva interna do campo — especificamente como as frentes de pesquisa emergem, consolidam-se e evoluem ao longo do tempo — permanece insuficientemente mapeada em escala global. Estudos bibliométricos anteriores concentraram-se amplamente em tecnologias específicas, unidades geográficas ou janelas temporais curtas, muitas vezes dependendo de buscas por palavras-chave não replicáveis. Há uma carência de um mapa longitudinal da estrutura cognitiva completa do campo utilizando um protocolo transparente, sistemático e replicável aplicado a um corpus de escala comparável.

Metodologia
O estudo emprega um protocolo de análise de co-palavras longitudinal de larga escala aplicado a um corpus de 779.434 registros indexados na Scopus. A metodologia segue um processo de oito etapas:

1. Recuperação de Dados e Segmentação: Os dados foram recuperados da Scopus (ASJC 2105) para o período 2000–2022. Um método de segunda derivada foi aplicado à curva de crescimento anual de publicações para identificar pontos de inflexão, resultando em três segmentos temporais baseados em dados: 2000–2012, 2013–2019 e 2020–2022.
2. Normalização de Palavras-Chave: Um tesauro de 25.728 descritores foi desenvolvido para normalizar variações formais (ortográficas, acrônimos, morfológicas) entre as palavras-chave dos autores. Crucialmente, este processo não fundiu termos com base em similaridade conceitual para evitar a imposição do julgamento do pesquisador; termos distintos (ex: "energia solar" vs. "poder solar") foram mantidos para refletir as escolhas reais dos autores.
3. Construção de Redes: O VOSviewer foi utilizado para construir redes de coocorrência. Um limiar de coocorrência mínima de 10 foi aplicado para reduzir o ruído, resultando em uma rede final de 25.722 descritores padronizados.
4. Agrupamento (Clustering) e Análise de Sensibilidade: O agrupamento foi realizado utilizando o algoritmo smart local moving. Para determinar o número ideal de clusters, uma análise de sensibilidade sistemática foi conduzida sobre o parâmetro de Tamanho Mínimo de Cluster (MCS). A solução ideal foi determinada pela convergência de quatro critérios: análise de modularidade (Q > 0,3), estabilidade do parâmetro de resolução, uma análise de cotovelo (elbow analysis) da curva MCS e coerência temática qualitativa.
5. Projeção Longitudinal e Detecção: O mapa base (2000–2022) foi projetado nos três períodos de tempo. Crucialmente, análises de sensibilidade independentes foram conduzidas para cada período para detectar mudanças estruturais sem impor uma contagem fixa de clusters em todos os intervalos de tempo.
6. Visualização: Visualizações de sobreposição (overlay) e métricas de Força Total de Ligação (TLS) foram utilizadas para rastrear a evolução dos termos e a importância estrutural das frentes de pesquisa.

Principais Resultados
A análise revela uma estrutura cognitiva organizada em torno de cinco grandes frentes de pesquisa no mapa base, com uma sexta frente emergindo no período mais recente:

• Estrutura do Mapa Base (2000–2022): O campo está organizado em cinco frentes:

  1. Política de Sustentabilidade (24%): A maior frente, ancorada por "sustentabilidade", refletindo a integração de governança, avaliação ambiental e dimensões normativas.
  2. Estrutura de Energia Renovável (23%): Um domínio integrativo que abrange tecnologias centrais (solar, eólica, hídrica) e otimização em nível de sistema.
  3. Geração de Biocombustíveis (21%): Focado em biomassa, biodiesel, biogás e vias de hidrogênio.
  4. Armazenamento de Energia Renovável (16%): Centrado em baterias de íon-lítio, células de combustível e materiais avançados.
  5. Geração de Energia Solar (16%): Focado em sistemas fotovoltaicos e térmicos solares, modelagem e eficiência.

• Evolução Longitudinal:

  • 2000–2012 (Fundações): Caracterizado por uma forte orientação tecnológica. Geração de Biocombustíveis (33%) e Armazenamento de Energia Renovável (27%) foram dominantes. Política de Sustentabilidade foi a menos representada (10%).
  • 2013–2019 (Consolidação): Ocorreu uma mudança onde Política de Sustentabilidade (24%) e Estrutura de Energia Renovável (23%) cresceram significativamente. Geração de Biocombustíveis declinou relativamente (para 21%), mas amadureceu tecnologicamente.
  • 2020–2022 (Reorientação): Política de Sustentabilidade tornou-se a maior frente (28%). Uma sexta frente, Inteligência Artificial e Energia Renovável (9%), emergiu como um cluster estruturalmente estável centrado em "aprendizado de máquina" (machine learning), indicando uma mudança estrutural onde a IA passou de uma ferramenta metodológica dispersa para um domínio cognitivo distinto.

• Tendências Estruturais: O estudo identifica uma reversão de proeminência: as frentes iniciais focadas em tecnologias específicas (Biocombustíveis, Armazenamento) declinaram em peso relativo à medida que o campo se diversifica em direção a pesquisas sistêmicas e orientadas por políticas. Há uma crescente permeabilidade entre as frentes, evidenciada pela convergência de mobilidade elétrica, gestão de rede e ferramentas digitais.

Principais Contribuições

1. Mapa Cognitivo Empírico: O estudo fornece o primeiro mapa cognitivo longitudinal de larga escala do campo RESER, identificando cinco grandes frentes de pesquisa e a recente emergência de uma frente centrada em IA.
2. Protocolo Metodológico: Propõe um protocolo transparente e reproduzível para análise de co-palavras de larga escala. Isso inclui uma abordagem específica para normalização de palavras-chave (preservando a distinção terminológica), uma análise de sensibilidade rigorosa para determinação de clusters e um método de segmentação temporal baseado em dados. O protocolo detectou com sucesso a sexta frente no período 2020–2022 através de análise independente, em vez de imposição do pesquisador.
3. Evidência para Políticas: Os achados oferecem evidências empíricas para gestores de pesquisa e agências de fomento sobre a mudança de equilíbrio entre a pesquisa tecnológica e a normativa, o amadurecimento de domínios específicos e a rápida integração estrutural da inteligência artificial.

Significância e Alegações
O artigo alega fornecer uma compreensão abrangente e empiricamente fundamentada de como um campo de pesquisa grande, interdisciplinar e institucionalmente definido reorganiza sua base de conhecimento ao longo do tempo. Argumenta-se que o campo não está apenas se expandindo, mas passando por uma reconfiguração estrutural de uma exploração inicial focada em tecnologias específicas para uma produção de conhecimento mais integrada, sistêmica e alinhada a políticas.

O estudo posiciona-se como uma ferramenta para análise comparativa, oferecendo um quadro prático para monitorar portfólios de pesquisa. Afirma explicitamente que seu mapa cognitivo serve como um dado de entrada para deliberação estratégica e decisões de investimento, complementando, mas não substituindo, outras formas de evidência, como fluxos de financiamento ou métricas de qualidade de pesquisa. Os autores enfatizam que a emergência da frente de IA representa uma reorganização estrutural do campo, não apenas um crescimento no volume de publicações.

Limitações
Os autores reconhecem que a análise depende exclusivamente de dados da Scopus (ASJC 2105), que engloba uma gama mais ampla de estudos de sustentabilidade além das tecnologias estritas de energia renovável. Adicionalmente, o uso de palavras-chave de autores exclui 4,1% dos registros que carecem delas, e a agregação global mascara potenciais diferenças nacionais ou regionais nos sistemas de pesquisa. Sugere-se que pesquisas futuras apliquem o protocolo a outras bases de dados ou corpora mais estreitos e realizem análises regionais desagregadas.