Software de codificação qualitativa que acelera a análise sem substituir seu julgamento
Transcreva entrevistas automaticamente, gere códigos iniciais com assistência de IA, construa seu livro de códigos iterativamente e identifique temas em todo seu conjunto de dados. Speak lida com o trabalho mecânico para que você possa focar em interpretação e construção de teoria.
Importe dados de qualquer lugar onde sua pesquisa esteja. Speak se conecta com Zoom, Teams, Meet e milhares de fluxos de trabalho via Zapier para trazer todos os seus dados qualitativos para um único ambiente de codificação.
Tudo o que você precisa para codificar dados qualitativos, de transcrição a temas
A maioria das ferramentas de codificação qualitativa o força a escolher entre rigor manual e velocidade de IA. Speak oferece ambos. Use IA para lidar com o primeiro passe tedioso, depois refine códigos, construa seu codebook e desenvolva temas com controle total do pesquisador.
Codificação inicial assistida por IA
Use AI Chat para sugerir códigos de seus dados e então aceite, rejeite ou refine cada um. O Speak’s AI lê suas transcrições e propõe códigos iniciais baseados no conteúdo, oferecendo um ponto de partida que você molda através de sua própria lente analítica. O AI acelera a codificação aberta sem tomar decisões por você.
Transcrição integrada
Saia de gravações de entrevista brutas para transcrições codificadas sem pular entre ferramentas separadas. Faça upload de arquivos de áudio ou vídeo e Speak transcreve com rótulos de falante e timestamps. Suas transcrições estão imediatamente prontas para codificação na mesma plataforma onde você faz sua análise.
Gerenciamento de Codebook
Crie, organize, mescle, divida e rastreie códigos conforme sua análise evolui. Seu livro de códigos cresce com seus dados. Agrupe códigos em categorias, adicione definições e memorandos, e reestruture seu framework de codificação conforme novos padrões emergem através de comparação constante.
Busca de codificação entre dados
Encontre todas as instâncias de um código em cada entrevista, grupo focal ou documento do seu conjunto de dados. Pesquise por código, palavra-chave ou tema em dezenas de transcrições simultaneamente. Quando precisar ver todos os dados associados a um código específico, você os obtém em segundos, não em horas.
Extração de tema
A IA identifica padrões recorrentes e temas candidatos para sua revisão. Em vez de comparar manualmente códigos em centenas de páginas de dados, deixe o Speak identificar clusters e conexões que justifiquem um exame mais profundo. Você decide quais padrões constituem temas significativos e quais são ruído.
Sentimento por código
Entenda a valência emocional associada a cada código ou tema em seu conjunto de dados. A camada NLP do Speak detecta sentimento no nível do segmento, para que você possa ver não apenas o que os participantes disseram sobre um tópico, mas como se sentiram sobre isso. Útil para entender o peso por trás de categorias codificadas.
Suporte para múltiplos codificadores
Membros da equipe podem codificar independentemente e comparar resultados para confiabilidade entre codificadores. Quando seu estudo requer múltiplos codificadores para estabelecer confiabilidade, Speak suporta fluxos de trabalho de codificação paralela. Compare segmentos codificados entre membros da equipe e identifique onde as interpretações convergem ou divergem.
IA multimodelos
Escolha entre Claude, Gemini ou GPT para diferentes tarefas de codificação. Modelos diferentes trazem diferentes pontos fortes para análise qualitativa. Use um para geração inicial de código, outro para resumir temas e um terceiro para explorar relacionamentos entre categorias. Você escolhe a ferramenta certa para cada etapa analítica.
Exportar dados codificados
Exporte seu codebook, trechos codificados, relatórios de tema e análise completa para publicações, dissertações ou entregáveis de projeto. Speak produz saída em formatos que funcionam com seu fluxo de trabalho existente, seja você precisando de dados estruturados para uma seção de métodos ou trechos organizados para seu capítulo de descobertas.
Construído para todo tipo de pesquisa qualitativa
Pesquisadores de diferentes disciplinas usam Speak para codificar dados qualitativos. Seja você trabalhando em uma dissertação, um estudo financiado ou um projeto setorial, a plataforma se adapta à sua metodologia e escala.
Codificação de dissertações e teses
Alunos de pós-graduação usam Speak para gerenciar o ciclo de vida completo de codificação para suas dissertações. Transcreva entrevistas de participantes, desenvolva seu codebook através de passagens iterativas e construa a trilha de auditoria que sua comissão espera. Speak é intuitivo o suficiente para aprender rapidamente e rigoroso o suficiente para satisfazer requisitos metodológicos.
Projetos de pesquisa financiados
Equipes de pesquisa trabalhando em estudos financiados por NIH, NSF, SSHRC e outros usam Speak para codificar grandes conjuntos de dados com eficiência. Quando seu projeto envolve 30, 50 ou 100+ entrevistas, a codificação inicial auxiliada por AI reduz dramaticamente o tempo de coleta de dados para descobertas publicáveis sem sacrificar profundidade analítica.
Síntese de pesquisa de UX e design
Pesquisadores de UX usam Speak para codificar entrevistas de usabilidade, investigações contextuais e estudos de diário. Identifique padrões em sessões de participantes, marque pontos de dor e soluções alternativas por código e compartilhe descobertas codificadas com equipes de produto. Transforme insights qualitativos em decisões de design acionáveis mais rapidamente.
Avaliação de programas e pesquisa de políticas
Avaliadores usam Speak para codificar entrevistas com partes interessadas, grupos de foco e documentação de programas. Construa uma base de evidências a partir de dados qualitativos que suporte ou desafie as teorias do programa. A busca entre dados torna direto extrair cada trecho relevante para uma determinada questão de avaliação.
Pesquisa de mercado e insights do consumidor
Pesquisadores de mercado usam Speak para codificar entrevistas de consumidores e transcrições de grupos focais. Identifique temas em torno de percepção de marca, drivers de compra e necessidades não atendidas entre segmentos. Codificação assistida por IA permite que você lide com tamanhos de amostra maiores sem aumentar proporcionalmente o tempo de análise.
Pesquisa de saúde e clínica
Pesquisadores clínicos usam Speak para codificar entrevistas com pacientes, grupos de foco de provedores e dados narrativos. Quando sua pesquisa envolve tópicos sensíveis e linguagem nuanceada de participantes, o Speak sugere códigos enquanto você mantém controle total sobre como os dados são interpretados e categorizados.
Por que pesquisadores escolhem Speak para codificação qualitativa
Ferramentas CAQDAS tradicionais como NVivo e Atlas.ti foram construídas antes da IA fazer parte do fluxo de trabalho de pesquisa. Speak é construído para como pesquisadores qualitativos realmente trabalham em 2026: iterativamente, colaborativamente e com IA como assistente analítico, não como uma caixa-preta.
IA sugere códigos, você decide
O pesquisador sempre tem a palavra final. O Speak’s AI propõe códigos iniciais baseados em seus dados, mas cada código em seu livro de códigos existe porque você o aceitou. Isso é codificação assistida por AI, não codificação automatizada. Seu framework interpretativo conduz a análise, e o AI lida com as partes mecânicas tedosas.
De gravação para dados codificados em uma plataforma
Pare de pular entre um serviço de transcrição, um processador de texto e uma ferramenta de codificação. Speak gerencia o fluxo de trabalho completo: gravar ou fazer upload, transcrever com rótulos de falante, codificar com assistência de IA, construir seu codebook, extrair temas e exportar. Uma plataforma de dados brutos até conclusões.
Detecção de padrões entre estudos
IA encontra conexões em dezenas de entrevistas que a revisão manual perderia ou levaria semanas para identificar. Quando você está trabalhando com um grande conjunto de dados, a busca entre dados e extração de temas do Speak ajudam você a ver a floresta e as árvores. Especialmente valioso ao se aproximar da saturação teórica.
Uma fração do custo do NVivo ou Atlas.ti
NVivo e Atlas.ti cobram centenas de dólares por licença, com custos adicionais para recursos de colaboração. Speak fornece codificação qualitativa com transcrição integrada, assistência de AI e recursos de equipe a uma fração do preço. Estudantes de pós-graduação e pesquisadores independentes podem acessar ferramentas de nível profissional sem licenças de site institucional.
Intuitivo o suficiente para estudantes, rigoroso o suficiente para publicação
A curva de aprendizado do NVivo é notoriamente íngreme. Speak é projetado para ser produtivo no primeiro dia enquanto ainda oferece suporte ao rigor metodológico que a pesquisa revisada por pares exige. Sua seção de métodos pode descrever um processo de codificação claro e auditável, seja você usando teoria fundamentada, análise temática ou outra abordagem.
Agentes de IA automatizar as partes repetitivas
Além da codificação, os AI Agents do Speak’s lidam com as tarefas repetitivas que consomem seu tempo de pesquisa. Os Agents podem transcrever lotes de gravações, marcar uploads por participante ou fonte de dados, gerar resumos iniciais e distribuir dados processados para sua equipe. Você gasta menos tempo em logística e mais em análise.
Como a codificação qualitativa funciona no Speak
Faça upload de gravações ou transcrições
Faça upload de áudio de entrevista, arquivos de vídeo ou transcrições existentes diretamente no Speak. Você também pode conectar seu calendário para gravar automaticamente entrevistas de pesquisa no Zoom, Teams ou Meet. Speak aceita todos os formatos de arquivo comuns e organiza uploads por projeto ou estudo.
O Speak transcreve com identificação do falante e marcações de tempo.
Cada gravação é transcrita com identificação de alto-falante e timestamps precisos. Escolha entre múltiplos mecanismos de transcrição para obter a melhor precisão para sua qualidade de áudio e idioma. As transcrições estão prontas para codificação minutos após o upload.
Use AI Chat para gerar códigos iniciais e explorar seus dados
Abra AI Chat em qualquer transcrição ou grupo de transcrições. Peça ao Speak para sugerir códigos iniciais, identificar conceitos recorrentes ou extrair trechos relacionados a suas questões de pesquisa. Use Claude, Gemini ou GPT dependendo de qual modelo funciona melhor para seus dados. Aceite, rejeite ou modifique cada sugestão.
Crie seu codebook e refine temas iterativamente
Organize seus códigos em categorias, mescle códigos sobrepostos, divida códigos que ficarem muito amplos e adicione definições. Conforme você progride através de seus dados, seu codebook evolui através de comparação constante. Speak rastreia cada mudança para que você mantenha um registro de auditoria claro de sua metodologia.
Exporte dados codificados e relatórios de temas para sua pesquisa
Quando sua análise estiver completa, exporte seu codebook, trechos codificados organizados por tema, contagens de frequência e relatórios de tema completos. Os outputs são formatados para inclusão em dissertações, artigos de jornal, relatórios de concessão e entregas de projetos. Seus dados, seus códigos, sua interpretação.
Software de codificação qualitativa em 2026: de CAQDAS para análise assistida por IA
Codificação qualitativa é o processo de rotular, categorizar e organizar dados qualitativos para identificar temas e padrões. Pesquisadores aplicam códigos a segmentos de transcrições de entrevistas, notas de campo, documentos e outros dados textuais para passar de observações brutas para achados estruturados. É a base da análise qualitativa, e o software que você usa para fazer isso é mais importante do que a maioria dos pesquisadores percebe até estar bem no meio de um projeto.
Por décadas, a codificação qualitativa acontecia no papel. Pesquisadores imprimiam transcrições, destacavam passagens com marcadores coloridos, escreviam códigos nas margens e cortavam e classificavam fisicamente trechos em pilhas. O método funcionava, mas não escalava. Um estudo de 20 entrevistas poderia envolver milhares de segmentos codificados em centenas de páginas. Rastrear códigos, manter a consistência e reorganizar categorias conforme a análise evoluía era um trabalho árduo.
A era do CAQDAS e suas limitações
O software de análise de dados qualitativos assistido por computador (CAQDAS) surgiu nos anos 1990 para trazer estrutura a este processo. Ferramentas como NVivo, Atlas.ti, MAXQDA e Dedoose ofereceram aos pesquisadores ambientes digitais para codificar, organizar e consultar seus dados. Elas substituíram marcadores coloridos por códigos digitais, pilhas de papel por estruturas de nós e contagem manual por ferramentas de consulta. CAQDAS foi um avanço genuíno.
Mas as ferramentas tradicionais de CAQDAS têm limitações significativas em 2026. A maioria exige licenças desktop caras ou assinaturas institucionais. As curvas de aprendizado são íngremes, frequentemente exigindo workshops de treinamento dedicados. Os recursos de colaboração são limitados ou exigem assentos pagos adicionais. E criticamente, essas ferramentas foram projetadas antes da IA fazer parte do fluxo de trabalho de pesquisa. Elas tratam a codificação como um processo totalmente manual, o que significa que o pesquisador passa por cada transcrição manualmente.
A diferença entre codificação assistida por IA e automatizada
Essa distinção é enormemente importante para pesquisadores qualitativos, e é onde muitas ferramentas erram. Codificação automatizada significa que o software lê seus dados e produz códigos sem entrada do pesquisador. O algoritmo decide o que importa, como categorizá-lo e quais rótulos aplicar. Para a maioria das pesquisas qualitativas sérias, isso é inaceitável. A lente interpretativa do pesquisador, seu marco teórico e compreensão contextual são o que torna a análise qualitativa significativa. Remova o pesquisador do processo de codificação e você perde o rigor analítico que torna as descobertas confiáveis.
A codificação assistida por IA é fundamentalmente diferente. A IA lê seus dados e sugere possíveis códigos, expõe padrões e identifica segmentos que podem pertencer juntos. Mas o pesquisador revisa cada sugestão, aceita ou rejeita cada código, modifica rótulos e definições e conduz todo o processo analítico. A IA realiza o trabalho mecânico de ler centenas de páginas e sinalizar passagens relevantes. O pesquisador realiza o trabalho intelectual de interpretação, categorização e construção de teorias.
Fale é construída em torno deste modelo assistido por IA. Quando você usa AI Chat para gerar códigos iniciais, está iniciando uma conversa com a IA sobre seus dados. Você pode pedir que ela sugira códigos para uma transcrição específica, identifique passagens relacionadas a uma questão de pesquisa ou compare como diferentes participantes falam sobre o mesmo tema. Cada sugestão é um ponto de partida que você molda através de seu próprio julgamento analítico.
O que procurar em um software de codificação qualitativa
A ferramenta certa depende de sua metodologia, do tamanho da sua equipe e do volume de dados. Mas vários fatores importam em todas as abordagens. Primeiro, o software deve suportar sua metodologia de codificação, seja codificação aberta, axial e seletiva em teoria fundamentada, ou as seis fases de análise temática, ou outro marco. Segundo, deve lidar com o ciclo completo de dados: transcrição, codificação, desenvolvimento de temas e exportação. Pesquisadores perdem tempo e introduzem erros a cada vez que movem dados entre ferramentas. Terceiro, recursos de colaboração importam para qualquer projeto multi-codificador. Confiabilidade inter-codificador requer que os membros da equipe possam codificar de forma independente e comparar resultados. Quarto, a ferramenta deve oferecer suporte a uma trilha de auditoria. Pesquisa qualitativa depende da transparência sobre como os códigos foram desenvolvidos, aplicados e refinados. Seu software deve tornar essa trilha visível.
Finalmente, e isso é cada vez mais importante, a ferramenta deve integrar IA de uma forma que respeite a metodologia qualitativa. IA que substitui o julgamento do pesquisador mina todo o marco analítico. IA que acelera as partes entediantes mantendo o pesquisador no controle é genuinamente útil. Essa é a abordagem que Speak adota, e é por isso que pesquisadores em campos que vão desde educação até saúde pública e design de UX estão movendo seus fluxos de trabalho de codificação para a plataforma.
Como Speak aborda a codificação qualitativa
Speak combina transcrição integrada, codificação assistida por IA, gerenciamento de codebook, busca entre dados e extração de temas em uma única plataforma. Você envia gravações ou transcrições, usa AI Chat para gerar códigos iniciais, constrói e refina seu codebook iterativamente e exporta seus dados codificados para publicações ou entregas. A plataforma suporta fluxos de trabalho de teoria fundamentada, análise temática e outras metodologias de codificação porque não impõe um único framework analítico. Sua metodologia conduz o processo; Speak fornece as ferramentas.
Para pesquisadores comparando o Speak com ferramentas tradicionais de CAQDAS, as principais diferenças são codificação assistida por IA que reduz tempo em passagens iniciais, transcrição integrada que elimina a necessidade de um serviço separado, IA multi-modelo (Claude, Gemini, GPT) que permite escolher o melhor modelo para cada tarefa e preços que não exigem licença institucional. Para uma comparação detalhada, consulte nosso Falar vs. NVivo análise. O Speak’s Agentes de IA também pode automatizar tarefas repetitivas como transcrição em lote e marcação inicial, permitindo que você concentre seu tempo no trabalho interpretativo que realmente exige um pesquisador.
Pesquisadores confiam na Speak para análise qualitativa
4.9 no G2
“Passamos de semanas da análise qualitativa para um dia. Fácil de usar, fácil de implementar e o suporte tem sido incrível.”
Connor H. Analista de Dados, avaliação G2
“Alta precisão, suporte multilíngue e análises perspicazes. Integrações com Google e Zapier ”Tornar mais fácil simplificar tudo.”
Volker B. COO, revisão G2
“Antes eu gastava de 30 a 45 minutos transcrevendo anotações. Agora, tudo é feito em segundos, E estou escrevendo em minutos.”
Ted H. Proprietário de empresa, avaliação no G2
“Eu uso o Speak em Francês e inglês para reuniões de até duas horas. Isso economiza tempo e aumenta a precisão dos meus relatórios.”
François L. Consultor Financeiro, avaliação G2
“"Ele reúne informações de reuniões, registros, documentos e resumos. Não perco pontos importantes e isso me economiza muito tempo."”
Ercan T. Desenvolvimento de Negócios, avaliação G2
“É fácil de usar e consigo entrar em contato com a equipe por trás do produto. É muito valioso poder falar com alguém.” ser humano real."”
Marcos B. Diretor Médico, revisão G2
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre software de codificação qualitativa, análise assistida por IA e como Speak suporta fluxos de trabalho de pesquisa qualitativa.
O que é software de codificação qualitativa?
O software de codificação qualitativa é uma ferramenta que ajuda pesquisadores a rotular, categorizar e organizar dados qualitativos como transcrições de entrevistas, notas de campo, respostas de pesquisas abertas e documentos. Os pesquisadores atribuem códigos a segmentos de texto para identificar padrões e desenvolver temas. Ferramentas tradicionais como NVivo e Atlas.ti (frequentemente chamadas CAQDAS) lidam com codificação manualmente. Plataformas mais recentes como Speak adicionam codificação assistida por IA que sugere códigos iniciais mantendo o pesquisador em controle total do processo analítico.
Como a codificação assistida por IA difere da codificação automatizada?
Codificação automatizada significa que o software lê seus dados e aplica códigos sem entrada do pesquisador. O algoritmo decide o que importa e como rotulá-lo. Codificação assistida por IA é diferente: a IA sugere possíveis códigos e identifica padrões, mas o pesquisador revisa cada sugestão e toma todas as decisões finais. Para pesquisa qualitativa, essa distinção importa porque a lente interpretativa do pesquisador e seu marco teórico são o que conferem rigor e confiabilidade à análise. Speak usa um modelo assistido por IA onde você sempre tem a palavra final sobre seu livro de códigos.
Speak pode substituir NVivo para codificação qualitativa?
Para muitos pesquisadores, sim. Speak oferece gerenciamento de codebook, busca de codificação entre dados, extração de temas e capacidades de exportação que cobrem o fluxo de trabalho principal do NVivo. Speak também adiciona transcrição integrada, codificação assistida por IA e AI Chat multi-modelo que NVivo não oferece. A principal diferença é que NVivo existe há décadas e possui recursos altamente especializados para casos de uso muito específicos, como análise de redes sociais. Para a grande maioria do trabalho de codificação qualitativa, incluindo pesquisa de dissertação, estudos financiados e pesquisa aplicada, Speak fornece uma alternativa mais rápida, acessível e intuitiva. Veja nosso comparação detalhada Speak vs. NVivo.
O Speak suporta diferentes metodologias de codificação (teoria fundamentada, análise temática)?
Sim. Speak não impõe uma única metodologia. Pesquisadores de teoria fundamentada podem usar Speak para codificação aberta (gerando códigos iniciais a partir de dados), codificação axial (identificando relacionamentos entre categorias) e codificação seletiva (construindo em direção a categorias principais). Pesquisadores de análise temática podem seguir as seis fases de Braun e Clarke, usando AI Chat para assistir com geração de códigos iniciais e desenvolvimento de temas. A plataforma oferece suporte ao refinamento iterativo do livro de códigos, comparação constante e workflows de redação de memorandos que são comuns em metodologias qualitativas.
Como o Speak lida com confiabilidade entre codificadores?
Speak oferece suporte a fluxos de trabalho multi-codificador onde membros da equipe podem codificar os mesmos dados de forma independente. Você pode comparar segmentos codificados entre codificadores para identificar áreas de concordância e discordância. Isso oferece suporte às verificações de confiabilidade entre codificadores que muitas metodologias e agências de financiamento exigem. Embora Speak não calcule atualmente Cohen’s kappa ou Krippendorff’s alpha diretamente, a saída de codificação paralela pode ser exportada e usada com ferramentas estatísticas para calcular métricas de confiabilidade formal.
Posso importar codebooks existentes ou projetos do NVivo?
Você pode importar transcrições e dados de texto em formatos comuns. Se você tiver um codebook existente, pode recriá-lo em Speak e começar a aplicar códigos aos seus dados importados. A importação direta de arquivo de projeto NVivo (.nvp) não é atualmente suportada, mas seus arquivos de dados subjacentes (transcrições, documentos, gravações de áudio) podem ser carregados diretamente. Muitos pesquisadores descobrem que começar do zero em Speak com codificação inicial assistida por IA é mais rápido do que migrar uma configuração de codificação manual existente.
Speak é adequado para pesquisa acadêmica publicada?
Sim. Speak é usado por pesquisadores em universidades, instituições de pesquisa e organizações para trabalhos que aparecem em periódicos revisados por pares, dissertações e relatórios de projetos financiados. A plataforma oferece suporte à transparência metodológica e à trilha de auditoria que a publicação acadêmica exige. Você pode descrever seu processo de codificação claramente em uma seção de métodos: os dados foram transcritos em Speak, códigos iniciais foram gerados com assistência de IA e refinados pelo pesquisador, o livro de códigos foi desenvolvido iterativamente através de comparação constante, e os temas foram revisados e finalizados pela equipe de pesquisa.
Quanto custa um software de codificação qualitativa?
Ferramentas CAQDAS tradicionais são caras. Licenças NVivo começam em várias centenas de dólares por ano, com preços institucionais frequentemente necessários para acesso de equipe. Atlas.ti e MAXQDA seguem modelos de preços similares. Speak oferece codificação qualitativa com transcrição integrada, codificação assistida por IA e recursos de colaboração por uma fração do custo, com um teste gratuito de 7 dias para começar. Isso torna a codificação qualitativa de nível profissional acessível a estudantes de pós-graduação, pesquisadores independentes e equipes que não têm licenças de site institucional. Visite nosso página de preços para planos atuais.
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Carregue suas entrevistas, deixe a IA sugerir códigos iniciais, construa seu codebook iterativamente e exporte dados codificados para sua pesquisa. Transcrição, codificação assistida por IA, extração de temas e colaboração inclusos em todos os planos.
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How Speak AI Automates Qualitative Coding
Traditional qualitative coding software — NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA, Dedoose — requires researchers to manually apply codes to transcript excerpts. Speak AI runs the first layer automatically: transcription, theme identification, sentiment scoring, and keyword extraction happen before a researcher opens a coding interface. For teams analyzing large volumes of audio or video data, this reduces manual coding time significantly.
What Speak AI extracts automatically
- Themes and topics — AI-identified clusters across all interviews in a project
- Sentimento por palestrante — positive, negative, and neutral scoring per speaker segment
- Entidades nomeadas — people, organizations, locations, and dates extracted without manual tagging
- Consultas personalizadas de AI — run natural language queries against any transcript or across an entire project
- Keyword frequency — surface recurring terms and compare across sessions
How it compares to manual coding tools
Manual coding tools give researchers fine-grained control over code trees and analytical frameworks — essential for grounded theory and inductive methods. Speak AI is faster for deductive analysis, large datasets, and teams who need insights quickly without a full qualitative research methodology. Many teams use Speak AI for first-pass analysis and manual tools for deep dives on selected excerpts.
Auto-code qualitative data from audio and video — free to start.
Equipes de pesquisa usam Speak AI para automatizar análise qualitativa — da transcrição até extração de temas. Veja como Speak AI oferece suporte a equipes de pesquisa qualitativa, ou explore como equipes usam Speak AI para entrevistas de pesquisa.
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