Este trabalho utilizou o ChatGPT-4o no auxílio da análise de dados. Um chat personalizado com as proposições legislativas da Câmara de Itatiba foi criado por meio do recurso "GPTs" e utilizado durante todo o processo. Resultados gerados pela IA foram validados, com erros mínimos atribuídos a comandos imprecisos.​ 

 

​Na análise de dados eleitorais, foi identificado o histórico quantitativo de mulheres candidatas e eleitas em Itatiba desde 2002, data retroativa máxima da base da Justiça Eleitoral, diferenciando gêneros de candidatos a partir de seus nomes. O ChatGPT cruzou este arquivo com uma base de nomes femininos brasileiros disponibilizada pelo                   . Foi preciso repetir o processo e corrigir erros, como “Guaraci”, “Mencianes” e “Idiméia” que foram incorretamente considerados como do gênero masculino.

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Já com as propostas legislativas, a IA encontrou o quantitativo total de cada tipo de proposição apresentada, uso predominante de documentos, a média de proposições apresentadas por gênero e ano, e o percentual de aprovação de propostas de mulheres em comparação com as de homens.

 

Deve-se notar que a base da Câmara Municipal de Itatiba apresenta proposições com autoria conjunta de diferentes vereadores, portanto foi preciso instruir o ChatGPT a reconhecer como autor principal apenas o primeiro nome fornecido como autor. ​Informações sobre o gênero dos autores e se são suplentes ou eleitos foram preenchidas manualmente.

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Por último, foram separados os dados de indicações e requerimentos para a elaboração do gráfico de nuvem dos 50 termos mais presentes nos documentos apresentados tanto por homens quanto por mulheres. O ChatGPT filtrou as ementas de cada proposição, aplicou tokenização e remoção de palavras comuns ou que não agregavam valor à análise e as esquematizou em uma tabela. 

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Os projetos de lei, no entanto, foram manualmente separados em 17 tópicos temáticos a a partir da leitura das ementas de todos os 270 projetos. A correlação do projeto com o tópico foi definida de acordo com a área trabalhada e o agente/público-alvo da proposição. Isso permite que projetos de áreas transversais sejam alocados em um tópico temático pelo seu objetivo como política pública. A ementa do                                                   , por exemplo, propõe instituir "o Programa de Prevenção e Controle de Diabetes em Crianças e Adolescentes”, uma política transversal de saúde e garantia dos direitos das crianças e adolescentes;​