Encontre lacunas de pesquisa na base que você já coletou
Envie a planilha da sua busca, ou os PDFs dos artigos, e veja quais palavras-chave são raras, quais pares nunca aparecem juntos e quais termos cresceram ou perderam espaço.
Créditos grátis · Sem cartão de crédito · Acesso imediato O que mudou recentemente
O que isso resolve
O Detector de Lacunas lê o corpus que você envia: uma planilha da sua busca bibliográfica, PDFs de artigos, ou os dois. Ele conta as palavras-chave dos autores, lista as que aparecem poucas vezes, encontra pares frequentes que nunca ocorrem no mesmo registro e compara o ano mais novo e os três anteriores com os anos antigos. O que é uma lacuna de verdade é decisão sua.
Como funciona
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Envie sua base
Envie o .xlsx exportado da sua busca, os PDFs dos artigos, ou os dois. Preencha a área de pesquisa se quiser a análise contextualizada.
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Rode a análise
A ferramenta conta as palavras-chave dos autores, cruza os pares frequentes e compara períodos. Mantenha a opção de IA ligada para receber também resumo executivo e problemas de pesquisa.
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Leia o resultado e decida
Leia na tela o resumo executivo, a leitura de tendências e os problemas de pesquisa sugeridos. Exporte para JSON ou Excel para percorrer as listas completas de palavras-chave pouco exploradas e pares inexplorados (o CSV é um resumo mais curto), e leve o que se sustenta na sua área.
Método
O que acontece com o seu arquivo, passo a passo, e onde o resultado deixa de ser uma decisão tomada por um modelo.
Como funciona por dentro
No Excel, a primeira aba é lida (se ela tiver menos de duas colunas, a aba seguinte com mais colunas é usada) e as palavras-chave vêm apenas de colunas chamadas 'Author Keywords', 'Keywords' ou 'DE', separadas por ';' e ',', postas em minúsculas e contadas. Temas pouco explorados são palavras-chave com frequência de 1 a 5. Pares inexplorados são todas as combinações das 30 palavras-chave mais frequentes menos os pares que já aparecem juntos, ordenadas pela média das frequências. As tendências dividem os registros em (ano máximo menos 3): emergente acima de +50 por cento de crescimento, em declínio abaixo de -30 por cento. Os PDFs seguem um caminho separado, conduzido pelo modelo.
Onde a IA entra, e onde não entra
No caminho do Excel, a contagem, a janela de frequência de 1 a 5, a enumeração de pares e os limiares de crescimento são calculados por código fixo, sem IA envolvida. O GPT-5-mini recebe esses números e escreve apenas o resumo executivo, a narrativa de tendências e cinco perguntas de pesquisa. No caminho do PDF, o modelo decide a substância: extrai título, ano e palavras-chave de cada arquivo e nomeia as lacunas por conta própria. Se a chamada falha, um texto pronto de reserva é salvo.
O que a ferramenta aceita
- Um arquivo .xlsx ou .xls mais qualquer quantidade de .pdf, enviados na mesma requisição (a aplicação limita a requisição inteira a 150 MB). Se você enviar duas planilhas, só a primeira é lida.
- A planilha só rende palavras-chave a partir de uma coluna chamada exatamente 'Author Keywords', 'Keywords' ou 'DE'. Sem uma delas, a análise roda com zero palavras-chave.
- A coluna de ano é encontrada por nome ('Year', 'PY', 'Publication Year', 'Ano' e variantes) ou, na falta disso, varrendo as colunas em busca de uma em que ao menos 50 por cento de uma amostra de 50 linhas sejam inteiros entre 1900 e 2100.
- Opcionais: área de pesquisa (240 caracteres no formulário), título personalizado e um botão de IA que já vem ligado.
O que você recebe de volta
- A tela de resultado mostra os totais, o resumo executivo, a leitura de tendências da IA e os problemas de pesquisa. As listas completas (as 30 palavras-chave mais frequentes, até 50 temas pouco explorados, até 50 pares inexplorados e listas de emergentes, em declínio e estáveis com até 30 itens cada) ficam guardadas com a análise. O download em JSON traz todas; o Excel traz as listas mas deixa de fora as tendências estáveis, e o CSV é um resumo cortado em 30 temas e 20 pares.
- Downloads: JSON com o objeto completo do resultado, XLSX com até seis abas (resumo, keywords frequentes, temas subexplorados, combinações inexploradas, tendências, sugestões de IA) e um CSV separado por ponto e vírgula.
- Bloco de IA: resumo executivo, 6 a 8 itens de tendência e 5 problemas de pesquisa, cada um com metodologia sugerida e variáveis. Regenerar os problemas é uma ação paga à parte (10 créditos, contra os 20 da análise).
- O resultado completo fica salvo no seu histórico com um endereço próprio e pode ser reaberto, renomeado ou removido do histórico.
O que esta ferramenta não faz
- Não há stemming, lematização nem fusão de sinônimos. 'machine learning' e 'machine-learning' contam como duas palavras-chave, e um arquivo que tenha as colunas 'Author Keywords' e 'Keywords' conta o mesmo termo duas vezes.
- 'Pouco explorado' significa literalmente 'aparece de 1 a 5 vezes no arquivo que você enviou'. A ferramenta não consulta nenhuma base externa e não faz ideia se o tema é bem explorado em outro lugar.
- Um par inexplorado significa apenas que as duas palavras-chave não apareceram juntas no mesmo registro, entre as 30 mais frequentes, olhando as 10 primeiras palavras-chave de cada registro em ordem alfabética. Não é evidência de que ninguém estudou os dois temas juntos.
- Sem coluna de ano detectável, a análise de tendências devolve listas vazias e o modelo é avisado explicitamente de que não há anos por trás das tendências.
- Não julga se uma lacuna importa, se é financiável ou se é publicável, e não verifica se as perguntas de pesquisa sugeridas já foram respondidas.
- Plano
- Pro
- Custo
- 20 créditos
O que você recebe
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Palavras-chave pouco exploradas
As palavras-chave dos autores que aparecem poucas vezes na sua base, listadas com a contagem, para você ver o quanto o tema foi coberto.
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Pares nunca estudados juntos
Pega as palavras-chave mais frequentes e lista os pares que nunca aparecem no mesmo registro, ordenados pela frequência de cada termo sozinho.
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Termos emergentes e em declínio
Com uma coluna de ano no arquivo, ele compara o ano mais novo e os três anteriores com os anos antigos e separa o que cresceu do que perdeu força.
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Tudo exportável
Baixe a análise em Excel com uma aba por seção, ou em CSV ou JSON. As análises anteriores ficam no histórico da barra lateral.
Histórico de mudanças
Cada linha abaixo é uma mudança que realmente foi ao ar, com a data em que saiu.
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Mais recente
- Regenerar problemas de pesquisa anunciava 5 créditos para uma operação que custa 10. A recusa enviada quando faltam créditos agora traz o custo real da tabela de preços.
Ver 5 atualizações anteriores
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- Quando o provedor de IA falha, você lê uma explicação curta em vez do erro técnico bruto.
- Problemas de autenticação e de cota passaram a ter textos diferentes, porque pedem ações diferentes.
- O caminho de fallback que ainda devolvia erro bruto também foi coberto.
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- Com um projeto aberto, título e área de pesquisa já vêm preenchidos a partir dele.
- As análises salvas com um projeto aberto passaram a ser reunidas dentro dele.
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- A página da ferramenta passou a exigir login e um plano que inclua o detector.
- Os textos e mensagens da ferramenta passaram pela tradução, então quem lê em inglês vê inglês.
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- Regenerar problemas de pesquisa passou de 2 para 5 créditos, com o texto da tela atualizado.
- Rodar uma análise passou a verificar se você está logado antes de começar.
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- A análise e os problemas de pesquisa gerados passaram a seguir o idioma da interface.
Perguntas e respostas
Ele prova que existe uma lacuna?
Não. Ele conta o que está nos arquivos que você enviou. Uma palavra-chave rara pode ser um nicho aberto ou um caminho que a área já abandonou. Ler os artigos e decidir continua sendo seu.
O que o arquivo precisa ter?
Uma planilha .xlsx ou .xls com coluna de palavras-chave dos autores (Author Keywords, Keywords ou DE) e uma coluna de ano para a análise temporal. PDFs de artigos também servem, sozinhos ou junto. Cada análise custa 20 créditos, no plano Pro.
A IA inventa os problemas de pesquisa?
Ela escreve o resumo e as perguntas sugeridas a partir das contagens calculadas no seu próprio arquivo, e recebe instrução de não inventar percentuais de crescimento. Ainda assim, confira cada sugestão com a sua leitura antes de adotar.
Meus dados são usados para treinar modelos?
O texto extraído vai para a OpenAI em plano pago de API, cuja política publicada afirma que o conteúdo enviado por API não é usado em treinamento. Suas análises ficam no histórico até você apagar.
Como citar esta ferramenta
Usou na sua pesquisa? A referência está pronta, já com a versão que você está vendo e a data de acesso de hoje.
ABNT (NBR 6023)
LESSA, P. W. B. Detector de Lacunas. Versão 2026.08. [S. l.]: Xplore Dados, 2026. Disponível em: https://xploredados.com/tool/detector-de-lacunas. Acesso em: 16 ago. 2026.
APA 7
Lessa, P. W. B. (2026). Detector de Lacunas (Versão 2026.08) [Software]. Xplore Dados. https://xploredados.com/tool/detector-de-lacunas
BibTeX
@software{xploredados_detector_de_lacunas_2026,
author = {Lessa, Patrick Wendell Barbosa},
title = {Detector de Lacunas},
organization = {Xplore Dados},
version = {2026.08},
year = {2026},
url = {https://xploredados.com/tool/detector-de-lacunas},
urldate = {2026-08-16}
}
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