Evolução e tendências das Técnicas de Machine Learning aplicadas à Fiscalização Tributária: Uma Análise Bibliométrica

Evolution and trends of Machine Learning Techniques applied to Tax Inspection: A Bibliometric Analysis

Lucas Alvarenga= https://orcid.org/0009-0002-4= 178-4369	Bacharel em Engenharia Mecâni= ca. Universidade Católica de Brasília (UCB) – Brasil. lucasalvarenga09@gmail.= com
Eduardo Amadeu Dutra= Moresi https://orcid.org/0000-0001-6= 058-3883	Doutor em Ciência da Informaç= ão. Universidade Católica de Brasília (UCB) – Brasil. eduardo.moresi@gmail.co= m
Edilson Ferneda https://orcid.org/0000-0003-4= 164-5828	Doutor em Computação. Universidade Católica de Brasília (UCB) – Brasil. eferneda@gmail.com.
Fabricio Ziviani https://orcid.org/0000-0002-2= 705-846X	Doutor em Ciência da Informaç= ão. Universidade Católica de Brasília (UCB) – Brasil. fazist@hotmail.com=
Matheus Silva de Pai= va https://orcid.org/0000-0001-9= 882-1496	Doutor em Economia. Universid= ade Católica de Brasília (UCB) – Brasil. matheus.paiva@p.ucb.br

RESUMO

Este a= rtigo propõe uma abordagem bibliométrica para analisar a evolução e tendências so= bre as técnicas de machine learning aplicadas à fiscalização tributária.= O estudo se baseia em uma revisão bibliográfica de documentos científicos disponíveis na base Scopus. A metodologia adotada emprega ferramentas de análise bibliométrica implementadas pelo pacote Biblio= metrix para extrair métricas bibliográficas e estatísticas descritivas. Além disso= , o VOSviewer foi utilizado para a visualização da rede d= e coocorrência de palavras-chave do autor, proporcionan= do uma compreensão mais profunda das relações entre as diversas áreas do conhecime= nto e os trabalhos publicados. Para se obter algumas métricas da rede de coocorrência, utilizou-se o software Gephi. Também se fez uso da ferramenta Loglet Lab 4 para a análise temporal das publicações, permit= indo identificar padrões de crescimento e projeção de saturação no interesse acadêmico sobre o tema ao longo do tempo. Os resultados obtidos revelam = insights sobre as principais áreas de foco, contribuições mais influentes, colaboraç= ões entre pesquisadores e a dinâmica temporal da produção científica relacionad= a à aplicação de técnicas de Machine Learning na fiscalização tributária. Essa abordagem bibliométrica não apenas destaca o estado atual da pesquisa nesse campo, mas também oferece direcionamentos para futuros estudos e aplicações mais aprofundadas na área tributária.

Palavras-chave: machine learning; fiscalização tributária; análise bibliométrica.

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ABSTRACT

This paper proposes a biblio= metric approach to analyze the evolution and trends concerning machine learning techniques applied to tax auditing. The study is based on a bibliographic review of scientific documents available in the Scopus database. The adopted methodology employs bibliometric analysis tools implemented by the Bibliometrix package to extract bibliographic metrics= and descriptive statistics. Furthermore, VOSviewer = was used for the visualization of the author keyword co-occurrence network, pro= viding a deeper understanding of the relationships between various knowledge areas= and published works. The Loglet Lab 4 tool was also utilized for the temporal analysis of publications, enabling the identifica= tion of growth patterns and saturation projections in academic interest on the t= opic over time. The results obtained reveal insights into the main focus areas, = most influential contributions, collaborations among researchers, and the tempor= al dynamics of scientific production related to the application of machine learning techniques in tax auditing. This bibliometric approach not only highlights the current state of research in this field but also offers directions for future studies and more in-depth applications in the tax are= a.

Keywords: machine learning; tax auditing; bibliometric analysis.

Recebido em 18/10/2024. Aprovado em 28/01/2025. Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da APA.

https://doi.org/10.22279/navus.v16.203= 7

1 INTRODUÇÃO

Na última década, a tecnologia de Inteligência Artificial (IA)= e Machine Learning (ML) viu avanços rápidos. Este progresso impulsionou transformações significativas em diversas esferas da sociedade, desde a indústria até a tomada de decisões governamentais (Bos= dag, 2023).

O aumento do volume e complexidade das transações comerciais, a diversificação dos modelos de negócios e a globalização econômica têm desaf= iado as práticas tradicionais de fiscalização tributária (A= delakun et al., 2024). Diante desse cenário, as capacidades preditivas e analíticas do ML oferecem uma abordagem inovadora para aprimorar a eficácia= e eficiência dos processos fiscais (Alsadhan, 202= 3). A capacidade dessas técnicas em lidar com grandes conjuntos de dados, identif= icar padrões complexos e automatizar tarefas analíticas despertou o interesse de pesquisadores e profissionais da administração tributária (Alsadhan, 2023).

Este estudo analisa a intersecção entre os temas de ML e fiscalização tributária, oferecendo uma abordagem inovadora para compreender essa área em evolução. Ao investigar a produção científica nesse domínio, pretende-se identificar tendências emergentes, como a aplicação de algoritm= os de aprendizado de máquina na detecção de irregularidades fiscais ou na otimização de sistemas de arrecadação. Além disso, por meio da análise de citações e cocitações, é possível identificar os trabalhos mais influentes = nesse campo interdisciplinar.

A análise proposta permite identificar as áreas de foco e as contribuições mais influentes, mapear colaborações entre pesquisadores e entender a dinâmica temporal da produção científica. Além disso, ferramentas como VOSviewer[1] para visualizar a rede de coocorrência de palavras-chave, Gephi [2] para analisar medidas de rede e Loglet Lab 4 [3] para análise temporal das publicações proporcionam uma compreensão mais profunda das relações entre áreas do conhecimento e a evolução do interesse acadêmico.

A justificativa para esta pesquisa é mapear o panorama atual da aplicação de técnicas de ML na fiscalização tributária. Compreender a evolu= ção dessa interrelação contribui para consolidar o conhecimento nesse domínio e oferece direcionamentos para futuros estudos e aplicações para gestores públicos, pesquisadores e profissionais que buscam incorporar abordagens inovadoras na administração fiscal. A exploração da base de documentos do Scopus utilizou as ferramentas Bibliometrix [4], VOSviewer,= Gephi e Loglet Lab 4.

2 CONSTRUÇÃO DO CORPUS DE PESQUISA

2.1 Construção da expressão de busca

A construção do termo de busca foi um processo iterativo e estratégico, visando a abrangência e relevância dos documentos na base Scop= us sobre à interseção entre “artificial intelligence” e = “tax”. Inicialmente, uma busca foi realizada com a exp= ressão “artificial intelligence” AND “tax”, resultando em 488 documentos.

As palavras-chave mais recorrentes da pesquisa inicial foram identificadas e incorporadas a uma nova expressão de busca expandida, utilizando o conector OR para cada termo adicional. A Tabela 1 apresenta a quantidade de documentos encontrados na base Scopus para cada etapa da pesquisa, indicando a acumulação daqueles localizados durante o processo de expansão da expressão de busca.

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Tabela 1 - Construção da expressã= o de busca

Expressão de Busca	Quantidade de Documentos
“artificial intel= ligence” AND tax	490
(“artificial intelligence” AND tax) OR (“artificial intelligence” = AND taxation)	561
(“artificial intelligence” AND tax) OR (“artificial intelligence” = AND taxation) OR (“artificial intelligence” AND gst)	594
(“artificial intelligence” AND tax) OR (“artificial intelligence” = AND taxation) OR (“artificial intelligence” AND gst) OR (“machine learning” AND tax)	946
(“artificial intelligence” AND tax) OR (“artificial intelligence” = AND taxation) OR (“artificial intelligence” AND gst) OR (“machine learning” AND tax) OR (“machine learning” AND taxation)	987
(“artificial intelligence” AND tax) OR (“artificial intelligence” = AND taxation) OR (“artificial intelligence” AND gst) OR (“machine learning” AND tax) OR (“machine learning” AND taxation) OR (“machine learning” AND gst)	1025

= Fonte: Os autores (2024).

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Esse método de construção do termo de busca ampliou a cobertura temática, incorporando variações e sinônimos relevantes. A quantidade acumulada de documentos representa a abrangência da pesquisa sobre a interseção entre IA= e fiscalização tributária.

Após esta etapa, obteve-se um corpus com 1025 documentos. Nessa fase inic= ial exploratória, optou-se por não aplicar nenhum filtro específico, permitindo= que o conjunto de documentos abrangesse uma ampla gama de informações da base de dados Scopus. A escolha da Scopus foi motivada por sua abrangência e reputa= ção na comunidade acadêmica, oferecendo acesso a uma vasta coleção de artigos revisados por pares em diversas áreas. A ausência de filtro permitiu explor= ar a diversidade e a riqueza dos materiais disponíveis, garantindo uma análise abrangente e representativa para os objetivos do estudo.<= /span>

2.2 Análise das áreas de conhecimento

A análise das áreas de publicação (Tabela 2) destaca a diversidade na produção científica. Ciência da Computação lidera com foco em tecnologia e IA. Engenharia investe em inovações práticas, enquanto Ciências Sociais estudam comportamento humano. Negócios e Contabilidade conectam academia e setor empresarial, e Matemática mantém interesse const= ante. Economia e Finanças analisam questões econômicas, e Ciências de Decisão tra= tam de métodos decisórios. Ciências Ambientais abordam preocupações ambientais,= e Medicina tem relevância significativa. Física e Astronomia mantêm sua importância, enquanto Energia se concentra em questões energéticas. Outras áreas, como Ciências dos Materiais, Ciências da Terra, Artes e Humanidades, Bioquímica, Genética, Ciências Agrárias e Biológicas, enriquecem ainda mais= a diversidade científica, destacando a amplitude e interdisciplinaridade do conhecimento. Vale ressaltar que um documento pode pertencer a várias áreas= , e os grupos não são excludentes.

Tabela 2 - Análise das áreas de conhecimento

Áreas do Conhecimento<= /span>	Quantidade de Documentos
Computer Science	579
Engineering	260
Social Scien= ces	202
Business, Management and Accounting	174
Mathematics	150
Economics, Econometrics an= d Finance	140
Decision= Sciences	115
Environmental Science<= /span>	68
Physics<= /span> and Astronomy	65
Energy	61
Medicine=	44
Materials Science	36
Earth and Planetary Sciences=	32
Arts and Humanities	24
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology	23
Agricultural and Biological Sciences	16
Multidisciplina= ry	12
Psychology	10
Chemistry	10
Neuroscience	10
Chemical Eng= ineering	8
Pharmacology, Toxicology and<= /span> Pharmaceutics	5
Health Profe= ssions	5
Immunology and Microbiology=	1

= Fonte: elaborada pelos autores (2024).

Considerando as áreas de fiscalização tributária, foi aplicado um filtro na busca para limitar o corpus às seguintes: Computer Science, Engineering, Social Sciences, Business, Management and Accounting, Mathematics, Economics, <= span class=3DSpellE>Econometrics and Finance e Decision= Sciences. O resultado final foi 894 documentos. A consulta foi realizada em 15/11/2023 à base de dados da Scopus, podendo a quantidade variar devido à atualização do repositório.

3. ANÁLISE BILBIOMÉTRICA DO CORPUS

3.1 Documentos mais citados

Foi realizado um levantamento dos documentos mais citados no corpus fina= l. O resultado está na Tabela 3.

Tabela 3 - = Documentos mais citados

Documento	Palavras-chave	Número de Citações
Kroll et al. (2017)	Sistemas de decisão automatizados;<= /span> Justiça legal; Responsabilização algorítmica	403
Androutsopoulou et al. (2019)<= /span>	Inteligência Artificial; Chatbots no setor público; Processamento de linguagem natural	220
Veale et al. (2018)<= /span>	Responsabilização algorítmica; Viés algorítmico; Suporte à decisão; Policiamento preditivo; Administração pública	218
Kontrimas e Verikas (= 2011)	Avaliação em massa de imóveis; Perceptron multicamadas; Regressão de mínimos quadrados ordinários; Mapa auto-organizável; Regressão por vetores de suporte	122
Ephrati e Rosenschein (1991)	Inteligência artificial; Agentes autônomos; Agentes automatizados; Mecanismo de votação;= Tributação	117
Wang (2011)	Inteligência artificial; Sistema especialista de design; Design de formulário;= Teoria dos sistemas cinzentos; Engenharia Kansei;= Ferramentas de máquinas; Regressão por vetores de suporte;	107
Paula et al. (2017)	Inteligência artificial; Crime; Lavagem de dinheiro;<= /p> Sistemas de aprendizado; Tributação; Detecção de anomalias	99

Fonte: elaborada pelos autore= s.

Ao analisar os documentos mais citados, tem-se o seguinte panorama. Kroll et al. (2017) propuseram ferrament= as para tornar os sistemas automatizados mais responsáveis, desafiando a ideia= de que a transparência é a única solução. Androutsopoulou= et al. (2019) discutiram o uso de IA no setor público, com foco em <= span class=3DSpellE>chatbots para aprimorar a comunicação entre governo e cidadãos. Veale et al. (2018) destacaram a importância da equidade em decisões públicas baseadas em algoritmos, apontaram desconexões entre instituições e pesquisas atuais, e sugeriram novas oportunidades de design. Kon= trimas e Verikas (2011) compararam métodos de avaliaçã= o de propriedades, destacando abordagens de inteligência computacional que apresentaram bons resultados na detecção de zonas de valor. Ephrati e Rosenschein (1991) sugeriram o “imposto de Cl= arke” como mecanismo não manipulável para a coordenação entre agentes autônomos, reduzindo a necessidade de negociações explícitas.=

Wang (2011) explorou a relação entre demandas dos clientes e formas de produtos usando teoria do sistema cinza e máquinas vetoriais de suporte. Ele apresen= tou um sistema especialista de design híbrido. Paula et al. (2016) abord= aram fraudes em exportações usando aprendizado profundo não supervisionado para classificar exportadores brasileiros quanto à possibilidade de fraudes.

Esses textos oferecem perspectivas valiosas sobre a integração de tecnologia avan= çada em diversos campos. Eles destacam a necessidade de ética, transparência e responsabilidade na aplicação dessas inovações.

3.2 Documentos mais relevantes

A Scopus classifica os documentos por sua relevância com base nos argumentos = de pesquisa no título, resumo e palavras-chave. A partir dessa ordenação, foi realizada uma nova análise nos documentos mais relevantes em relação ao ter= mo de origem do corpus analisado (Tabela 4).

Tabela 4 - Documentos mais releva= ntes

Documento	Palavras-chave	Número de citações
Kumar et al. (2023a)<= /span>	Inteligência Artificial; Avaliação; Imposto sobre bens e serviços; Tributação	0
Shakil e Tasnia (2022)	Inteligência Artificial; Administração tributária; Evasão fiscal	2
Zadeh= et al.<= /p> (2023)	Inteligência artificial (IA);= Big data; Questões éticas; Irã; Aprendizado de máquina; Imposto sobre a renda de aluguel; Imposto; Administração tributária; Evasão fiscal;<= /p> Fraude fiscal	0
Kumar et al. (2023b)	Inteligência Artificial; Avaliação; Imposto so= bre bens e serviços; Tributação	0
Binder (2019)	Inteligência Artificial; Gestão de riscos; Evasão fiscal	2
Franic (2022)	Inteligência artificial; UE; Economia informal; Aprendizado de máquina; Evasão fiscal; Trabalho não declarado	1
Huang et al. (2022)	Inteligência artificial; Algoritmo SVM; Sistema tributário	0
Das e Kolya (2017)	Imposto sobre bens e serviços; Aprendiza= do de Máquina; Naive Bayes<= /span>; Análise de Sentimento; Mineração de Texto	27
Phong et al. (2022)	Empresas; Aprendizado De Máquina; Risco Tributário	0
Raikov (2021)	Inteligência artificial; Modelagem cognitiva; Semântica cognitiva; Evasão fiscal; Planejamento tributário	4

Fonte: elaborada pelos autores (2024).

Kumar et al. (2023= a) focaram no Goods and Servi= ces Tax (GST) com IA destacando transparência e compe= tição na gestão tributária. Shakil e Tasnia (2022) exploraram a importância da IA na administração tributária na Ásia e= no Pacífico, oferecendo recomendações para autoridades fiscais e corporações. = Zadeh et al.<= /i> (2023) estudaram o uso de big data<= /i> contra evasão fiscal em alugueis no Irã, utilizando sistemas de informação geográf= ica (SIG) e de Bancos de Dados de Grafos (GraphDB) = para precinir evasão e fraudes na gestão tributária. Binder (2020) discutiu a Lei de Modernização da Tributação na Alemanha e o uso da = IA para prevenir evasão fiscal. Kumar (2023) destacou o impacto do GST na Índia, enfatizando o pap= el da IA para identificar fraudes e simplificar a avaliações fiscais. Franic (2022) testou modelos de aprendizado de máquin= a em dados relacionados ao trabalho não declarado, para monitorar e confrontar evasão fiscal. Huang et al. (20= 22) analisaram a integração da IA e gerenciamento de riscos fiscais para um sis= tema tributário inteligente. Das e Kolya (2017) exploraram análise de sentimento= e mineração de opiniões em plataformas de mídia social sobre o GST na Índia. Phong et al. (2022) usaram aprendizado de máquina para prever riscos fiscais, recomendando big data= e IA para agências fiscais. Raikov (2021) propôs combater a evasão fiscal corporativa com aprendizado profundo, redes neurai= s e modelagem cognitiva no diagnóstico de casos suspeitos na zona ártica da Rús= sia.

Os documentos revelam que os textos discutem IA, aprendizado de máquina e análise de dados na administração tributária. Evasão fiscal e detecção de fraudes são desafios centrais, sublinhando a importância da tecnologia nessas áreas. As mudanças legais, ferramentas estatísticas e mod= elos de aprendizado de máquina desempenham um papel crucial na modernização dos processos tributários e asseguram transparência. Perspectivas internacionais destacam a relevância global dessas abordagens. Análises de dados e modelos preditivos auxiliam na compreensão do comportamento dos contribuintes e na previsão de riscos fiscais. A mineração de opiniões em plataformas sociais = e o uso de IA para aprimorar a gestão tributária também são discutidos. Esses textos mostram como a tecnologia está transformando a administração tributá= ria em todo o mundo.

3.3 Análise de Cooc= orrência

A análise de coocorrência de palavras-chave é crucial na visualização e compreensão das inter-relações n= os documentos científicos. Usando o VOSviewer, foi construída uma representação gráfica das coocorrências= extraídas dos documentos da base Scopus.

Inicialmente, foram identificadas e pré-processadas as palavras-chave relevantes. Em seguida, construiu-se um dicionário de sinônimos (thesaurus) para melhorar a análise. Identificou-se 33 palavras-chave semelhantes a outro termo correlato e, em alguns casos, a fo= rma do termo foi normalizada, como “machine-learning” para “machine learning”. = Isso possibilitou agrupar os termos do thesaurus para a contagem de coocorrências, melhorando a análise com o VOSviewer (van Eck & = Waltman, 2023).

Na configuração dos parâmetros no VOSview= er, optou-se por um corte de ocorrências mínimas de palavras-chave de 5. Isso originou uma rede com 242 nós, 4739 arestas e 8 clusters identificad= os com as configurações padrões do software (Figura 1). Gerou-se uma rede de <= span class=3DSpellE>coocorrência, permitindo uma visualização interativa e ajustes dinâmicos, além de identificar a força das relações com base na frequência de coocorrência entre as palavras-ch= ave.

Figura = 1 - Rede de coocorrência

Fonte: Gerada pelo = VOSviewer (2024).

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Existem três grandes focos na rede: artificial intelligence, taxation e machine learning. Há um ponto relevante em learning system. Alguns pontos de interesse relacionados à pesquisa incluem crime, fraud detection= , big data, tax ev= asion, decision making, entre outros.

Para obter outra perspectiva da rede de c= oocorrência, utilizou-se Gephi para calcular algumas métrica= s. O grau médio dos nós é de aproximadamente 39,165, sugerindo que cada um está conectado a muitos outros. Além disso, o grau médio ponderado é de cerca de 81,612, indicando que as conexões são numerosas e têm um peso considerável.=

O diâmetro da rede é 3, o que significa que o caminho mais lon= go entre dois nós é de três passos. Isso sugere alta eficiência na comunicação= e na propagação de informações.

A modularidade da rede é 0,208 e a densidade é 0,163, sugerindo baixa resolução e falta de subconjuntos bem definidos. Os termos de maior <= span class=3DSpellE>coocorrência tendem a ter maior grau, centralidade e = betweenness.

3.4 Informações gerais do corpus

O pacote Bibliometrix (Aria & = Cuccurullo, 2017), uma ferramenta de análise bibliomé= trica, foi empregado para extrair informações gerais e métricas do corpus de documentos científicos na base Scopus. Inicialmente, analisou-se informações fornecidas pela ferramenta sobre o corpus (Tabela 5).

Tabela 5 - Informações gerais do corpus

Descrição

Resultado

INFORMAÇÕES PRINCIPAIS SOBRE OS DADOS

Período<= /p>

1984:2024

Fontes (Periódicos, Livros, etc)

556

Documentos

894

Taxa de Crescimento Anual %

13,42

Idade Média dos Documentos

5,19

Média de citações por documento

7,352

Referências

28145

CONTEÚDO DOS DOCUMENTOS

Palavras-chave Plus (ID)

4588

Palavras-chave dos Autores (DE)

2332

AUTORES<= /p>

Autores<= /p>

2249

Autores de documentos com autoria única

141

COLABORAÇÃO DOS AUTORES

Documentos com autoria única=

152

Coautores por Documento

2,94

% de colaborações internacionais<= o:p>

14,65

TIPOS DE DOCUMENTOS

Artigo

347

Livro

10

Capítulo de livro

55

Artigo de conferência<= /span>

408

Revisão de conferência=

48

Editorial

3

Errata

3

Carta

1

Nota

1

Retratado

3

Revisão<= /p>

15

Fonte: gerada = pelo Bibliometrix (2024).

<= /o:p>

Os dados de 1984 a 2024 incluem 894 documentos de 556 fontes, = com uma média de 7,352 citações por documento, indicando impacto moderado. Eles= são recentes, com média de idade de 5,19 anos. Há colaboração evidente, com 2,94 coautores por documento e 14,65% de colaborações internacionais. A maioria = são artigos de conferências (408) e artigos (347). A pesquisa é colaborativa, internacional e focada em eventos técnico-científicos. Análises de palavras-chave e padrões de citação podem oferecer mais insights.

3.5 Evolução de documentos

A análise da produção acadêmica (Figura 2) mostra uma evolução notável ao longo das décadas. Inicialmente, havia poucos ou nenhum artigo, indicando menor interesse. A partir do fim dos anos 90, a publicação cresceu constantemente, tornando-se exponencial após 2010. Esse aumento se deve ao avanço tecnológico, especialmente em aprendizado de máquina e análise de big data na fiscalização tributária. Desde 2019, a produção teve um pico, atingindo 161 artigos em 2022. Com 136 em 2023, a tendência ascendente suge= re uma atividade de pesquisa dinâmica e crescente.

Figura = 2 - Evolução de documentos

Fonte: gerada pelo = Bibliometrix (2024).

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3.6 Fontes mais relevantes

O uso do Bibliometrix permitiu uma investigação abrangente das métricas bibliométricas das publicações, revela= ndo a quantidade, qualidade e impacto das fontes. Nesta análise, explorou-se as principais métricas, como o número de documentos (NP); o índice H, G e M; número total de citações (TC); e ano inicial de publicação (PY), para identificar as mais influentes e impactantes (Tabela 6).

= ;

Tabela 6 - Fontes mais relevantes=

Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Not= es in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

55

268

8

1998

International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce, AIMSEC

28

9

2

2011

Advances in Intelligent Systems and Computing

26

43

4

2013

Lecture Notes in Networks and Systems

21

12

2

2020

International Conference on Artificial Intelligence and Law <= /o:p>

16

258

9

1989

ACM International Conference Proceeding Series <= /span>

14

55

3

2017

CEUR Workshop Proceedings

12

9

2

2009

Sustainability =

11

251

6

2016

Smart Innovation, Systems and Technologies

9

1

1

2015

Communications in Computer and Information Science

8

26

2

2012

Fonte: gerada pelo = Bibliometrix (2024).

<= /o:p>

A “LECTURE N= OTES IN COMPUTER SCIENCE” lidera em artigos (55) e possui um h-index de 8, sugerindo impacto significativo, ao analisar a Tabela 6. A “INTERNATIONAL CONFERENCE = ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MANAGEMENT SCIENCE AND ELECTRONIC COMMERCE, AIMSEC” iniciou em 2011 com 28 artigos e um h-index de 2. “ADVANCES IN INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTING” tem 26 artigos e h-index de 4, enquanto “LECTURE NOT= ES IN NETWORKS AND SYSTEMS” iniciou em 2020 com 21 artigos.

Outra fonte = notável é “PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE A= ND LAW”, que possui 16 artigos e um h-index de 9, indicando forte influência na área desde 1989. “ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES” possui 14= artigos e um h-index de 3, enquanto “CEUR WORKSHOP PROCEEDINGS” iniciou em 2009 com= 12 artigos e um h-index de 2.

“SUSTAINABIL= ITY” começou em 2016, contribuindo com 11 artigos e apresentando um h-index de 6. “SMART INNOVATION, SYSTEMS AND TECHNOLOGIES” iniciou em 2015 com 9 artigos = e um h-index de 1. “COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE” possui 8 artigos e um h-index de 2 desde 2012.

Essas anális= es oferecem uma visão abrangente do impacto, produção acadêmica e longevidade dessas fontes, fornecendo uma visão mais precisa das fontes que desempenham= um papel central na evolução do conhecimento nesse domínio em constante desenvolvimento.

3.7 Autores mais relevantes

<= /o:p>

Foi feito um levantamento com os autores destacados nas publicações nas áreas correlatas= ao corpus analisado, assim como as fontes mais relevantes analisadas na seção anterior. Os resultados estão na Tabela 7.

<= /o:p>

Tabela 7 - Autores mais relevante= s

WANG C <= /p>

5

1,36

5

193

2014

DONG B <= /p>

7

1,22

4

37

2018

ZHENG Q =

7

1,22

4

37

2018

WANG Y <= /p>

7

1,38

3

14

2006

MASROM S

6

1,45

3

18

2019

RAHMAN RA

6

1,45

3

18

2019

ZHANG F =

5

1,04

3

32

2010

ZHU X

5

1,12

3

26

2017

WANG S <= /p>

4

1,78

3

37

2011

WU Y

4

0,6

3

24

2019

Fonte: gerada pelo = Bibliometrix (2024).

<= /o:p>

As informações dos dez principais autores revelam diversas métricas de produção acadêmica. A análise revela que Wang C é o mais impactante, com 5 publicações, h-index de 5 e 193 citações, enquanto Dong B= e Zheng Q têm o maior número de publicações (7), mas com impacto moderado (h-index de 4 e 37 citações). Wang S, com 4, destaca-se pelo impacto por ar= tigo (NP Frac 1,78) e 37 citações. Autores como Masrom S, Rahman Ra, e Wu Y são mais recentes, com contribuições em ascensão. No geral, Wang C e Wang S têm maior influência, enquanto os demais estão em crescimento. Essas métricas oferecem insight= s sobre a influência, produtividade e impacto temporal de cada autor na acade= mia.

3.8 Produção ao longo do tempo

A análise da produção científica ao longo do tempo é fundament= al para compreender a evolução do campo de estudo da aplicação de IA na fiscalização tributária. Nesta seção, explorou-se a trajetória temporal das publicações identificadas, utilizando o Bibliometrix. Elas se concentram a partir de 2019 (Figura 3). O autor VAN ENGERS T tem trabalhos de 2003 e citações ao longo dos anos. Outros com histórico de publicação mais antigo são WANG J, WANG Y e LI J.

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3.12 Ciclo de vida do tema

Na análise do ciclo de vida do tema, usou-se a ferramenta Loglet Lab 4 (BURG et = al., 2024) para mapear o comportamento temporal e modelar a trajetória do campo = de estudo. Essa ferramenta permitiu uma análise mais aprofundada, aproximando o comportamento da produção científica a uma regressão logística, caracteriza= da por uma curva em forma de S (Figura 7).

Figura = 7 - Ciclo de vida do tema.

Fonte: Gerada pelo Loglet Lab 4 (2024).

Usando uma aproximação da publicação por uma regressão logísti= ca em ‘S’, observa-se que o tema deste trabalho está em crescimento. Considera= ndo o ritmo atual, a saturação das publicações científicas deve ocorrer por vol= ta de 2033.

Ao aplicar uma abordagem de regressão logística, constata-se q= ue o campo de estudo deste trabalho ainda está em crescimento. O acompanhamento = do ritmo de evolução sugere a expectativa de atingir um ponto de saturação das= publicações científicas em 2033. Essa projeção fornece uma perspectiva sobre a trajetór= ia futura do tema, indicando um cenário onde o volume de publicações poderá estabilizar-se após um período de crescimento.

3.13 Tendências das técnicas de machine learning aplicadas à fiscalização tributária

As técnicas de ML têm desempenhado um papel significativo na modernização da fiscalização tributária, com destaque para a detecção de fraudes e evasão fiscal. Algoritmos avançados, como aprendizado profundo e análise de anomalias, têm sido amplamente utilizados para identificar padrõ= es fraudulentos (Alsadhan, 2023; Paula et al., 2016). Além disso, a análise preditiva e a automação dos processos fiscais são out= ras tendências importantes, com redes neurais e métodos de regressão por vetore= s de suporte sendo aplicados para prever comportamentos fiscais e otimizar auditorias (Wang, 2011; Zhu et al., 2018).

A interoperabilidade entre ML e tecnologias emergentes, como <= i>big data e blockchain, também tem mostrado grande potencial na melhoria da eficiência e transparência dos sistemas fiscais. Essas tecnologias ajudam a gerenciar e validar transações em tempo real, conforme observado por Zadeh et al. (2023). Paralelamente, técnicas de processamento de linguagem natural estão sendo utilizadas para personalizar= e otimizar políticas fiscais, proporcionando uma melhor compreensão das necessidades dos contribuintes (Androutsopoulou= et al., 2019).

A análise da rede de coocorrência = de palavras-chave revelou clusters temáticos em áreas como detecção de fraudes, evasão fiscal e políticas públicas, refletindo o interesse crescen= te em soluções tecnológicas para melhorar a conformidade fiscal e reduzir irregularidades. O impacto global dessas tendências é evidente na presença significativa de publicações provenientes de países como China e EUA, com c= erca de 14,65% das pesquisas resultando de colaborações internacionais, o que sublinha a relevância universal do tema.

A produção acadêmica na interseção de ML e fiscalização tribut= ária cresceu significativamente após 2010, atingindo um pico em 2022, impulsiona= da pelos avanços em ML e big data. Projeções indicam que a pesquisa deve atingir um ponto de saturação por volta de 2033, com a consolidação dessas aplicações no setor tributário. Esse panorama destaca a importância do uso = de ML para promover eficiência (Alsadhan, 2023; Pa= ula et al., 2016; Wang, 2011; Zhu et al., 2018), conformidade e inovação nos sistemas fiscais (Androutsopoulou et al.= , 2019, Zadeh et al., 2023).

4. CONCLUSÃO

Este estudo realizou uma análise bibliométrica sobre o uso de técnicas de ML na fiscalização tributária, buscando compreender a evolução = e os padrões dessa interrelação ao longo do tempo. Usando B= ibliometrix, VOSviewer, Gephi e = Loglet Lab 4, explorou-se= a base de documentos extraída de publicações científicas Scopus, conduzindo uma investigação estruturada em diferentes asp

O estudo começou com a construção do corpus de pesquisa usando a base de dados Scopus e delineando os parâmetros para a análise. A seleção dos documentos formou uma base sólida, assegurando a representativi= dade necessária para entender a pesquisa sobre a aplicação de técnicas de ML na = fiscalização tributária.

Em sequência, realizou-se uma análise exploratória, identifica= ndo padrões e tendências na literatura. Essa etapa foi relevante para estabelec= er os pontos de convergência e divergência para refinar a base de documentos e orientar futuras análises.

Os documentos mais citados e relevantes delinearam os pilares = do conhecimento consolidado nesse campo, validando contribuições essenciais e apontando direções de aprofundamento. A análise de coo= corrência revelou padrões temáticos emergentes, evidenciando a complexidade e interconexão dos conceitos abordados na pesquisa.

Ao explorar informações gerais do corpus, como a evolução temporal, fontes, autores, produção por país e documentos mais citados, estabeleceu-se uma compreensão holística da dinâmica da pesquisa. A trajetó= ria do tema, desde seus estágios iniciais até as tendências contemporâneas, contextualizou o presente e ofereceu perspectivas para o desenvolvimento do assunto.

A análise bibliométrica desta pesquisa sobre a aplicação de técnicas de ML na fiscalização tributária proporcionou uma visão abrangente= do estado atual da interseção entre esses domínios. Destaca-se a importância de explorar as inter-relações e considerar outros repositórios de publicações científicas. O dinamismo das interações científicas oferece um campo vasto e promissor para futuras pesquisas e descobertas.

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Liu et al. (2010)	5	15	33,33	11	3
Oberson (2019)	4	9	44,44	39	0,71
Zhu et al. 2018	4	12	33,33	45	0,81
Richins et al. 2020	2	12	16,67	25,43	1,77
Placencia et al. (2020)	2	2	100	25,43	0,29
Wu (2019)	2	7	28,57	19,5	0,56
Di Oliveira et al. (2021)<= /o:p>	1	1	100	63,5	0,2
Jiang e Duan (2021)<= /o:p>	1	2	50	63,5	0,41
Zhang (2020)	1	3	33,33	12,71	0,44
Mehta et al. (2020)	1	3	33,33	12,71	0,44

Descrição	Resultado
INFORMAÇÕES PRINCIPAIS SOBRE OS DADOS
Período<= /p>	1984:2024
Fontes (Periódicos, Livros, etc)	556
Documentos	894
Taxa de Crescimento Anual %	13,42
Idade Média dos Documentos	5,19
Média de citações por documento	7,352
Referências	28145
CONTEÚDO DOS DOCUMENTOS
Palavras-chave Plus (ID)	4588
Palavras-chave dos Autores (DE)	2332
AUTORES<= /p>
Autores<= /p>	2249
Autores de documentos com autoria única	141
COLABORAÇÃO DOS AUTORES
Documentos com autoria única=	152
Coautores por Documento	2,94
% de colaborações internacionais<= o:p>	14,65
TIPOS DE DOCUMENTOS
Artigo	347
Livro	10
Capítulo de livro	55
Artigo de conferência<= /span>	408
Revisão de conferência=	48
Editorial	3
Errata	3
Carta	1
Nota	1
Retratado	3
Revisão<= /p>	15

Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Not= es in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)	55	268	8	1998
International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce, AIMSEC	28	9	2	2011
Advances in Intelligent Systems and Computing	26	43	4	2013
Lecture Notes in Networks and Systems	21	12	2	2020
International Conference on Artificial Intelligence and Law <= /o:p>	16	258	9	1989
ACM International Conference Proceeding Series <= /span>	14	55	3	2017
CEUR Workshop Proceedings	12	9	2	2009
Sustainability =	11	251	6	2016
Smart Innovation, Systems and Technologies	9	1	1	2015
Communications in Computer and Information Science	8	26	2	2012

WANG C <= /p>	5	1,36	5	193	2014
DONG B <= /p>	7	1,22	4	37	2018
ZHENG Q =	7	1,22	4	37	2018
WANG Y <= /p>	7	1,38	3	14	2006
MASROM S	6	1,45	3	18	2019
RAHMAN RA	6	1,45	3	18	2019
ZHANG F =	5	1,04	3	32	2010
ZHU X	5	1,12	3	26	2017
WANG S <= /p>	4	1,78	3	37	2011
WU Y	4	0,6	3	24	2019