Memorial Digital Coletivo Automatizado: um fluxo de trabalho com IA para curadoria de dados

• Luís Flávio Ferreira Monteiro Universidade Federal de Mato Grosso http://orcid.org/0000-0003-1865-7046
• Cristiano Maciel Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0002-2431-8457

DOI: https://doi.org/10.5753/ihc_estendido.2025.13247

Resumo

Introdução: A montagem de memoriais digitais coletivos a partir de dados públicos exige fluxos de trabalho que equilibrem velocidade; privacidade e sensibilidade cultural. Objetivo: Propor um fluxo de trabalho de quatro etapas para gerar memoriais digitais coletivos a partir de dados disponíveis na web. Etapas: raspagem das fontes; limpeza do conteúdo; classificação dos itens com o modelo Gemma 3-1B executado localmente e produção de resumos automáticos. Resultados: em testes com dois perfis reais; o tempo de montagem caiu de cerca de 25 min para 1;6 min (redução de 93 %) e a organização por seções alcançou cerca de 85 % de acerto. O sistema opera localmente; preserva a privacidade e exige revisão humana para garantir sensibilidade cultural. As limitações incluem o conjunto de teste restrito e a dependência de um modelo compacto. Trabalhos futuros envolvem o uso de modelos maiores; suporte multimodal e avaliações com familiares enlutados.

Palavras-chave: Legado Digital, Morte, Inteligência Artificial, Memorial Digital, Coletivo, Curadoria de Dados

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