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dc.contributor.advisorMomo, Fernanda da Silvapt_BR
dc.contributor.authorSilva, Gustavo Almeida dapt_BR
dc.date.accessioned2026-02-12T07:55:54Zpt_BR
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/301240pt_BR
dc.description.abstractEste estudo tem como objetivo identificar quais as tendências de pesquisa em contabilidade e inteligência artificial, utilizando o algoritmo LDA (Latent Dirichlet Allocation). A metodologia aplicada no presente estudo foi a revisão sistemática da literatura, que pode ser classificada quanto a abordagem do problema como quali-quantitativa, e quanto aos seus objetivos como descritiva. Para atingir o objetivo do estudo, realizou-se uma coleta de artigos na base de dados Web of Science, onde se obteve a amostra final de 170 artigos, cujos resumos foram usados como corpus de análise para a LDA. Os principais resultados do estudo mostram que o número de publicações aumentou a partir de 2020, mostrando um aumento de interesse pelo tema. A partir da LDA, observou-se a existência de 3 tópicos com diferentes temáticas, sendo o primeiro focado no impacto da IA na profissão contábil, no currículo acadêmico e em questões éticas, o segundo focado na adoção, aceitação e aplicação de tecnologias emergentes e o terceiro focado na aplicação de IA em áreas específicas da contabilidade, como auditoria, contabilidade gerencial e contabilidade financeira. A contribuição deste estudo se dá a partir da sistematização das temáticas abordadas no âmbito da contabilidade e inteligência artificial e no uso da técnica da LDA para apoiar na prática de análise de corpus textuais na área contábil na perspectiva profissional e acadêmica.pt_BR
dc.description.abstractThis study aims to identify research trends in accounting and artificial intelligence, using the LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm. The methodology applied in this study was a systematic literature review, which can be classified as qualitative-quantitative in terms of its approach to the problem and as descriptive in terms of its objectives. In order to achieve the study's objective, articles were collected from the Web of Science database and a final sample of 170 articles was obtained, the abstracts of which were used as the corpus of analysis for the LDA. The main results of the study show that the number of publications has increased since 2020, showing an increase in interest in the topic. From the LDA, we observed the existence of 3 topics with different themes, the first focused on the impact of AI on the accounting profession, the academic curriculum and ethical issues, the second focused on the adoption, acceptance and application of emerging technologies and the third focused on the application of AI in specific areas of accounting, such as auditing, management accounting and financial accounting. The contribution of this study comes from the systematization of the themes addressed in the field of accounting and artificial intelligence and the use of the LDA technique to support the practice of corpus text analysis in the accounting area from a professional and academic perspective.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectPesquisapt_BR
dc.subjectAccountingen
dc.subjectContabilidadept_BR
dc.subjectArtificial Intelligenceen
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectLatent Dirichlet Allocationen
dc.titleIdentificando as tendências de pesquisa em contabilidade e inteligência artificial com o uso de LDApt_BR
dc.title.alternativeIdentifying research trends in accounting and artificial intelligence using LDA en
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001301255pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2024/2pt_BR
dc.degree.graduationCiências Contábeispt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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