INCLUSÃO DIGITAL E DEMOCRATIZAÇÃO DO MACHINE LEARNING: UM ESTUDO BIBLIOMÉTRICO SOBRE FERRAMENTAS LOW/CODE NA FORMAÇÃO DE DESENVOLVEDORES CIDADÃOS (REVISTA DE ESTUDOS INTERDISCIPLINARES, 2025)
Nos últimos anos, ferramentas low/no-code têm ganhado destaque como resposta à escassez de profissionais qualificados frente à crescente demanda por soluções digitais inovadoras. Este estudo realiza uma análise bibliométrica para investigar como essas soluções, aplicadas ao aprendizado de máquina, vêm sendo integradas às iniciativas de formação de desenvolvedores cidadãos. Essa abordagem permite identificar padrões, tendências e lacunas na literatura, oferecendo uma visão estruturada da evolução temática do campo. Foram analisados 351 documentos da base Scopus, publicados entre 2014 e 2024, com o uso de quatro técnicas bibliométricas: (1) análise de desempenho para mensurar indicadores quantitativos; (2) coocorrência de palavras-chave para mapear conceitos centrais; (3) co-citação para identificar a base teórica do campo; e (4) acoplamento bibliográfico para evidenciar frentes de pesquisa emergentes. Os resultados indicam um crescimento da produção científica, com destaque para 2023, sinalizando o fortalecimento do interesse acadêmico no uso de ferramentas low/no-code como estratégia para democratizar o aprendizado de máquina. A análise reforça a importância dessas plataformas na transformação digital e na inclusão de indivíduos não técnicos no desenvolvimento de soluções avançadas.
Keywords: Low-code; No-code; Análise Bibliométrica; Aprendizado de máquina; Desenvolvedores Cidadãos