Como reduzir a contagem de palavras em uma tese sem perder o argumento

Uma tese concluída, com quatro mil palavras acima do limite, costuma ser um sinal de que o argumento está soterrado por palavras que não cumprem função, e não de que o argumento em si seja grande demais para o formato. Saber como reduzir a contagem de palavras em uma tese sem prejudicar esse argumento depende de trabalhar em uma ordem fixa: primeiro os cortes mais baratos, por último os mais caros, e o próprio argumento nunca entra na lista.

A ordem importa porque cada nível de corte tem um custo diferente. Uma expressão de enchimento não custa nada para ser removida: nenhum leitor jamais sentiu falta de uma expressão que, desde o início, não carregava informação. Uma seção custa muito, porque removê-la traz o risco de remover junto um argumento.

Uma divisão realista torna essa ordem mais fácil de confiar. Se uma tese está quatro mil palavras acima do limite, expressões de enchimento e nominalizações, sozinhas, muitas vezes recuperam de algumas centenas a mil palavras ao longo de um manuscrito completo, cortes no nível do parágrafo recuperam novamente uma quantidade semelhante, e apenas um excesso realmente teimoso deveria chegar ao nível da seção. A maioria dos escritores que começa apagando seções inteiras está resolvendo um problema que os dois primeiros passos já teriam resolvido.

Como reduzir a contagem de palavras em uma tese: corte primeiro as expressões de enchimento

As expressões de enchimento são o corte mais barato disponível porque não carregam informação alguma. "Due to the fact that", "in order to", "it should be noted that" e "a large number of" podem todos ser apagados ou encurtados sem tocar em um único fato, em uma única ressalva ou em uma única citação. Uma tese montada ao longo de muitos meses, um parágrafo de cada vez, acumula centenas dessas expressões sem que ninguém escreva uma delas de propósito.

O padrão é mais fácil de ver ao lado de uma versão enxuta da mesma frase:

Frase alongada	Versão enxuta	O que foi cortado
Devido ao fato de que o tamanho da amostra era pequeno, os resultados devem ser interpretados com cautela.	Como a amostra era pequena, interprete os resultados com cautela.	Expressão de preenchimento ("devido ao fato de que")
Deve-se notar que a intervenção teve um efeito positivo nos resultados.	A intervenção teve um efeito positivo nos resultados.	Abertura retardada ("deve-se notar que")
Os pesquisadores conduziram uma análise dos dados a fim de determinar se o efeito era significativo.	Os pesquisadores analisaram os dados para determinar se o efeito era significativo.	Nominalização e preenchimento ("conduziram uma análise dos", "a fim de")
Cada participante completou a versão completa e integral da pesquisa.	Cada participante completou a pesquisa completa.	Pares redundantes ("cada", "completa e integral")

Cada frase enxuta à direita mantém a mesma afirmação e o mesmo qualificador, quando houver, com a mesma evidência por trás dela. Nada no que a frase afirma mudou, apenas a quantidade de palavras necessária para afirmá-la.

Etapa Dois: Descompacte as Nominalizações

Uma nominalização é um verbo vestindo roupas de substantivo: "conduziram uma análise dos" em vez de "analisaram", "tomaram uma decisão sobre" em vez de "decidiram", "realizaram uma investigação sobre" em vez de "investigaram". A escrita acadêmica acumula essas formas porque uma frase carregada de substantivos pode soar mais formal do que um verbo simples, embora o verbo simples diga exatamente a mesma coisa com menos palavras.

O hábito se espalha porque uma nominalização muitas vezes arrasta uma segunda junto com ela. "A implementação de uma intervenção resultou em uma redução dos sintomas" reúne dois verbos ocultos, implementar e reduzir, em uma única frase sobrecarregada, enquanto um simples "a intervenção reduziu os sintomas" diz a mesma coisa com metade das palavras.

Desdobrar uma nominalização geralmente economiza três ou quatro palavras toda vez que isso acontece. Você pode facilmente estar escrevendo cinquenta delas por seção e nem perceber, porque todas parecem tão diferentes. Procure qualquer substantivo que termine em -tion, -ment ou -ance seguido da palavra of. O verbo ali estará a apenas uma palavra de distância de você.

O encurtador gratuito de frases do TextPulse automatiza diretamente essas duas primeiras etapas. Ele identifica especificamente frases de preenchimento, pares redundantes e nominalizações, deixa cada ressalva, número e citação exatamente onde estavam e lista cada corte ao lado da formulação que substituiu, de modo que nada seja aceito sem verificação. Esse tipo de preenchimento normalmente representa de quinze a trinta por cento de uma passagem excessivamente longa, o que, em um grande número de resumos e introduções, elimina a maior parte da diferença antes que um único fato precise ser removido.

Etapa Três: Corte no Nível do Parágrafo

Quando os cortes no nível da frase estiverem concluídos, avance um nível. Um parágrafo que reformula um ponto já feito dois parágrafos antes acrescenta extensão sem acrescentar evidência. Um parágrafo que existe apenas para resumir o parágrafo anterior é candidato à exclusão integral, e não ao corte linha por linha.

Um parágrafo que termina com algo como "em resumo, as evidências acima apontam em mais de uma direção" raramente está acrescentando informação nova, pois os parágrafos ao redor já fizeram esse ponto diretamente. Cortar essa frase final, e muitas vezes o parágrafo construído apenas para contê-la, não custa nada que um leitor perceberia como ausente.

Remova o parágrafo e veja se ele remove uma afirmação, uma evidência ou uma transição necessária. Se a resposta for não, então seu parágrafo estava apenas preenchendo uma seção até um tamanho que parecia adequadamente minucioso, o que é um objetivo diferente de estar correto.

Etapa Quatro: Corte no Nível da Seção

Por fim, há cortes no nível da seção. Estes são os mais difíceis e os mais caros. Muitas vezes envolvem remover uma seção construída para antecipar uma objeção menor, um exemplo desenvolvido e longo que repete um método já mostrado uma vez, ou um contexto de base de que um leitor específico não precisa. Às vezes, essas seções podem ser reduzidas a uma frase ou movidas para um apêndice, se as normas do departamento permitirem material em apêndice em absoluto.

Uma verificação é útil antes de apagar qualquer coisa nesse nível. Leia apenas as frases de abertura e de encerramento da seção, com o material entre elas encoberto, e veja se a conexão entre as duas ainda precisa de tudo o que está atualmente no meio para fazer sentido.

Faça a contagem novamente após cada nível, não apenas no final. Um contador de palavras ao vivo word counter mostra o total acumulado em relação a uma meta à medida que os cortes acontecem, o que impede o autor de cortar em excesso uma seção que nunca foi o problema em primeiro lugar.

O que nunca é cortado, seja qual for o limite indicado

A contribuição original, a evidência que a sustenta e as citações que a ancoram no campo ficam fora de todo este processo. Uma tese que atinge seu limite de palavras ao eliminar discretamente um estudo que complica o argumento criou um problema maior do que aquele que resolveu, e nenhuma contagem de palavras jamais o revelará.

Um teste rápido separa um corte seguro de um arriscado: um leitor que pulasse esta frase, parágrafo ou seção ainda conseguiria reconstruir o argumento completo e seu suporte a partir do que restasse? Se sim, o material era estrutura de apoio. Se não, era a tese, e ela permanece independentemente de quão acima do limite o rascunho ainda esteja.

Cortar no nível da frase e do parágrafo é uma habilidade mecânica. Um manuscrito que ainda soa rígido ou formulaico depois dos cortes é um problema diferente, com uma solução diferente: o guia da TextPulse sobre como usar um humanizador de IA para escrita acadêmica aborda esse trabalho seção por seção diretamente, para qualquer parte do documento que ainda soe como um modelo depois que o excesso for removido.

Antes de cortar qualquer coisa, verifique se a lista de referências conta para o seu limite, pois a resposta altera o alvo. A estrutura IMRaD subjacente à maioria desses documentos é explicada separadamente.

Nada disso exige uma ferramenta de IA para ser executado. Uma leitura cuidadosa e uma caneta vermelha realizam os mesmos quatro passos manualmente, apenas de forma mais lenta. Onde o humanizador de IA da TextPulse ajuda é na etapa após o corte, quando um manuscrito precisa soar como se tivesse sido escrito do início ao fim por um único autor, e não como se quatro sessões separadas de corte tivessem sido costuradas juntas.