Esse estudo objetivou analisar a evidenciação dos termos da transformação digital em companhias abertas listadas na no período de 2010 a 2023. Fundamentada na Teoria da Divulgação, a pesquisa compreendeu 3.061 relatórios de administração de 281 empresas e a amostra final foi de 913 relatórios que tinham a ocorrência de palavras-chave objeto do estudo. Os dados foram processados no software RStudio por meio de técnicas de mineração de texto (text mining). Os resultados revelam que a divulgação de informações específicas sobre transformação digital ainda é escassa. Identificou-se que os termos mais recorrentes referem-se a palavras amplas, como digital, automação e digitalização. A análise da frequência inversa sugere que os termos blockchain e fintech representam de fato uma disrupção tecnológica, mas sua baixa frequência indica um estágio primário de disclosure. A análise de coocorrência demonstrou que os termos mais associados foram digital e digitalização, provavelmente porque os dois conceitos estão intimamente relacionados, os termos automação e cloud aparecem fortemente correlacionados com digital, como também infere que a ausência de tecnologias mais avançadas pode indicar que, embora sejam importantes, ainda não foram priorizadas ou amplamente implementadas em estratégias de transformação digital divulgadas publicamente. Estes achados trazem implicações práticas para investidores ao evidenciarem déficits informacionais que dificultam a avaliação da resiliência tecnológica e da viabilidade estratégica das companhias em longo prazo. A pesquisa preenche uma lacuna ao aplicar processamento de linguagem natural em narrativas contábeis no mercado de capitais nacional.
This study aimed to analyze the disclosure of digital transformation terms among publicly traded companies listed on B3 during the period from 2010 to 2023. Grounded in Disclosure Theory, the research examined 3,061 management reports from 281 companies, resulting in a final sample of 914 reports containing the keywords investigated in the study. The data were processed in RStudio using text mining techniques. The results reveal that the disclosure of specific information related to digital transformation remains limited. The most frequently reported terms were broad concepts such as digital, automation, and digitalization. The inverse frequency analysis suggests that blockchain and fintech are indeed representative of technological disruption; however, their low frequency indicates an early stage of disclosure. The co-occurrence analysis demonstrated that the terms digital and digitalization were the most strongly associated, likely because the two concepts are closely interconnected. The terms automation and cloud also showed a strong correlation with digital. Furthermore, the limited presence of more advanced technologies suggests that, although these technologies are considered important, they have not yet been prioritized or widely implemented in publicly disclosed digital transformation strategies. These findings have practical implications for investors by highlighting information gaps that hinder the assessment of companies' technological resilience and long-term strategic viability. This study contributes to the literature by addressing a research gap through the application of natural language processing techniques to accounting narratives in the Brazilian capital market.
