Sobre o Synesis
Da planilha à linguagem — a trajetória real de um projeto nascido da pesquisa
1 A origem do problema
Como organizar, de forma rigorosa e replicável, os dados de uma pesquisa qualitativa com centenas de fontes, dezenas de conceitos e relações complexas entre eles?
Essa pergunta perseguiu o mesmo pesquisador por mais de uma década — e cada tentativa de resposta se tornou um degrau na construção do que hoje é o Synesis.
2 Linha do tempo
2.1 1986 — Primeiros contatos com programação
Christian Maciel De Britto, aos 13 anos, começa a estudar informática. Os primeiros contatos são com Basic e noções de COBOL — uma linguagem de blocos com delimitadores explícitos de início e fim. Essa estrutura reapareceria décadas depois na sintaxe do Synesis: SOURCE ... END SOURCE, ITEM ... END ITEM. Realizei on New York Institute de Belo Horizonte os cursos de Basic I e II.
2.2 1989–1997 — Clipper, sistemas profissionais e a FUMSOFT
A descoberta do dBase II Plus e do Clipper (Autumn 86, Summer 87, Clipper 5) abre o caminho profissional. Em Clipper — linguagem orientada a dados e registros — são construídos dois sistemas de porte real:
- Um sistema de gestão escolar (dados acadêmicos, notas, históricos)
- O SAGA — Sistema de Automação de Postos de Combustível, que chegou a ter mais de cem clientes ativos
Para se ter uma ideia da contribuição intelectual e profissional proporcionada pelo ambiente de programação Clipper (xBase) e sistema operacional MS-DOS, leia este artigo.
Entre 1995 e 1997, a empresa é incubada na InsoftBH, Incubadora de Empresas de Base Tecnológica em INformática, sediada em Belo Horizonte - MG, com apoio da Sociedade Mineira de Software - FUMSOFT e da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). - Realização do curso de “Qualidade de produtos de software: normas NBR ISO 13.596 e ISO/IEC 12.119”, ministrado pela MSc. Márcia Silveira de Almeida(UFMG).
2.3 1999 — Mudança de rumo
A atividade comercial de desenvolvimento é encerrada. O foco se volta para estudos e práticas teológicas — um realinhamento intelectual e profissional que, na perspectiva de hoje, alimentou a sensibilidade hermeneutica, epistemológica e filosófica que mais tarde encontraria expressão na aplicação da filosofia de Herman Dooyeweerd e Dirk Vollenhoven ao método de pesquisa. Um sistema em Delphi 5 para controle financeiro, desenvolvido sem fins comerciais, mantém vivo o vínculo com a prática de programação.
2.4 2013 — BDM: o primeiro protótipo
Na dissertação de mestrado Sustentabilidade e Intradisciplinaridade (UFPR), dedicada aos impactos socioambientais da indústria parapetrolífera em Pontal do Paraná, surge o BDM — Banco de Dados Multimodal.
Tecnicamente simples — um front-end em Microsoft Access 2010 conectado a PostgreSQL — o BDM era uma solução local e individual. Mas o fluxo de trabalho já continha o embrião do que viria depois: fontes classificadas por tipo, fatores vinculados a modalidades filosóficas, itens relacionados a pares de fatores com nexos positivos ou negativos, e geração automática de sumários e grafos de relações.
Limitação reconhecida pelo próprio autor: o BDM só permitia pares de fatores por item. A pergunta que ficou em aberto — como representar redes mais ricas de relações sem perder o rigor? — moldou tudo que veio depois.
2.5 2018 — SocioAtlas: um ecosistema CAQDAS sob medida
Na tese de doutorado Pensamento Sistêmico Multimodal (UFPR), a resposta foi mais ambiciosa: o SocioAtlas, um ecosistema com partes desenvolvidas em Free Pascal/Lazarus com banco de dados Firebird.
A solução era um CAQDAS (Computer-Assisted Qualitative Data Analysis Software) construído sob medida para o Método Sistêmico Multimodal (MSM). Importava dados do Zotero, organizava fontes, itens e fatores, vinculava cada fator a uma modalidade, e incluía uma camada de georeferenciamento com exportação em arquivos KML para o Google Earth Desktop. A plataforma web SocioAtlas tornava os mapas acessíveis ao público.
Os conceitos que reapareceriam no Synesis já estavam presentes: fonte, item, fator, trilha de auditoria, integração com Zotero. O que faltava era portabilidade metodológica — a estrutura estava acoplada ao MSM e às suas dezoito modalidades. Adaptar o sistema para uma pesquisa diferente exigiria reescrever o software.
2.6 2020 — SocioAtlas para Google Sheets
Se a antiga solução exigia instalação local, por que não reconstruir a essência do método numa plataforma acessível a qualquer pessoa? O SocioAtlas para Google Sheets — um complemento em Google Apps Script publicado no Google Workspace Marketplace — transformava uma planilha comum em banco de conhecimento. O pesquisador marcava trechos em Google Docs, e o sistema importava, organizava e gerava matrizes de análise multimodal automaticamente. O link para esta antiga versão ainda está disponível aqui, e o site com a documentação está aqui.
A colaboração em equipe foi conquistada. A profundidade, não. A planilha é um ambiente tabular — projetado para dados em linhas e colunas. Anotações aninhadas, relações tipadas e hierarquias de conceitos geravam fricção constante. Cada exigência metodológica demandava soluções frágeis. Uma ferramenta metodológica não pode ser ao mesmo tempo poderosa e quebrável.
2.7 2024 — Pipeline DGT7: o formato proprietário para representação de conhecimento
Para analisar 453 artigos sobre aceitação social de tecnologias no contexto da transição energética, foi criado um novo pipeline em Python com banco MySQL e uma linguagem de marcação própria:
[-begin-]
[@burke2018@]
[!Sistemas de energia distribuída permitem reorganizar
estruturas de poder político.!]
[%Energia distribuída pode reestruturar o poder político%]
[#Energy System#][&influences&][#Governance#]
[-end-]O sistema funcionava. Mas era difícil de ler, frágil a erros de digitação ([#Energy Sistem#] criava um fator duplicado sem aviso), e qualquer mudança na metodologia ou nos campos exigia reescrever scripts, banco de dados e plataforma web. O formato estava preso a um modelo específico de pesquisa.
2.8 2025 — Nasce a linguagem Synesis
A primeira tentativa de solução foi modesta: um parser mais robusto para o formato DGT7. Mas ao definir regras claras sobre como os arquivos deveriam ser escritos, a percepção foi tomando forma: por que não criar uma linguagem de verdade?
A inovação central foi separar método e conteúdo. No sistema antigo, os campos estavam embutidos nos scripts. No Synesis, um arquivo de template define quais campos existem, quais são obrigatórios, de que tipo. O pesquisador configura as regras da sua pesquisa, e o sistema se adapta.
O mesmo trecho, na nova linguagem:
SOURCE @burke2018
description: Explora energia renovável e poder político
END SOURCE
ITEM @burke2018
citation: "Sistemas de energia distribuída permitem
reorganizar estruturas de poder político."
note: Energia distribuída pode reestruturar o poder político
code: Energy_System -> INFLUENCES -> Governance
END ITEMQualquer pessoa consegue ler esse arquivo. E se o pesquisador escrever Governance sem defini-lo na ontologia, armazenada em arquivo de formato específico, o compilador avisa imediatamente.
Ao se tornar uma linguagem formal com gramática LALR(1), o Synesis herdou o que nenhum script poderia oferecer sozinho: validação em tempo real no editor, autocomplete de campos, exportação para JSON, CSV e Excel, e portabilidade para qualquer tipo de pesquisa qualitativa.
O que começou como um banco de dados local, foi simplificado em uma planilha de anotações e tornou-se, finalmente, uma ferramenta metodológica genérica.
3 Duas trajetórias, um ponto de convergência
O Synesis é o ponto onde duas trajetórias se encontram: décadas de prática em desenvolvimento de software (COBOL, Clipper, Delphi, Python) e décadas de imersão em metodologia de pesquisa qualitativa (BDM, SocioAtlas, DGT7).
A linguagem em blocos do COBOL. A orientação a dados do Clipper. A arquitetura de domínio construída ao longo de sistemas reais. A compreensão das exigências da pesquisa qualitativa. E, por fim, o uso de IA como parceira de implementação — não para substituir o conhecimento de domínio, mas para executá-lo.
O ecossistema Synesis — compilador, servidor LSP, extensão VS Code, pipeline Neo4j, plugin Zotero, documentação — foi integralmente desenvolvido com codificação assistida por IA, utilizando exclusivamente recursos próprios do autor, sem vinculação a projetos, laboratórios ou financiamentos institucionais.A experiência acumulada nos projetos anteriores definiu o que construir; a IA viabilizou, por sua vez, a construção em escala e ritmo excepcional. Pelo caminho tradicional de desenvolvimento solo, o mesmo resultado teria demandado anos.
Dr. Christian Maciel De Britto
O currículo completo do autor está disponível na plataforma Lattes.