Pesquisadores investigam mercado fitness em 132 países
Estudo apresentado no STIL 2026 utiliza inteligência artificial para investigar diferenças no crescimento do setor fitness e identificar comportamentos atípicos em mercados internacionais.
O mercado fitness mundial movimenta bilhões de dólares e apresenta sinais de expansão após os impactos da pandemia de Covid-19. Mas será que o crescimento das receitas significa que mais pessoas estão praticando atividades físicas?
Essa foi uma das questões exploradas por pesquisadores de Goiás em um estudo que analisou indicadores de 132 países. Na base utilizada, o faturamento global das academias cresceu aproximadamente 70% entre 2019 e 2025, enquanto a média das taxas de participação em atividades fitness avançou apenas 0,38 ponto percentual.
A pesquisa, intitulada “Data-Faithful Natural Language Generation for Explaining Fitness-Market Anomalies”, foi apresentada no 17º Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL 2026), realizado de 19 a 22 de outubro, em Cuiabá (MT).
O trabalho utiliza técnicas de inteligência artificial para identificar comportamentos incomuns e transformá-los em explicações textuais baseadas nos dados analisados.
Um mercado em expansão, mas com diferenças importantes
O crescimento do setor também aparece em levantamentos internacionais independentes. Segundo o relatório Global Wellness Economy Monitor 2025, do Global Wellness Institute, os gastos mundiais com serviços e atividades fitness passaram de US$ 150,6 bilhões em 2019 para US$ 205,9 bilhões em 2024.
O instituto destaca que, em muitas regiões, os gastos cresceram mais rapidamente do que a participação dos consumidores. Entre as possíveis explicações está o aumento do gasto médio por participante, além da expansão de serviços digitais e diferentes modalidades de treinamento.
Embora utilize indicadores e períodos distintos dos empregados pelos pesquisadores goianos, o levantamento reforça a importância de analisar o mercado para além do faturamento.
Na pesquisa apresentada no STIL, essa preocupação levou à identificação de 14 países com comportamentos considerados atípicos em 2025. Alguns dos casos chamam atenção pelas diferenças entre os resultados econômicos e os indicadores de participação.
A expansão na Guiana e a crise no Líbano
A Guiana apresentou um dos contrastes mais expressivos. Segundo a base analisada, a receita do setor fitness cresceu 401,43% em relação a 2019, enquanto o indicador de participação recuou 2,06%.
O país vive um período de forte transformação econômica, impulsionado principalmente pela exploração de petróleo. De acordo com o Fundo Monetário Internacional (FMI), sua economia cresceu mais de 19% em 2025, acompanhada de avanços também nas atividades não petrolíferas.
Esse cenário pode ajudar a contextualizar a expansão de mercados de serviços, mas não comprova que o crescimento econômico tenha provocado a variação identificada no setor fitness.
No Líbano, os resultados seguiram outra direção. O estudo apontou retração de 45,95% na receita fitness e de 5,85% na participação. Desde 2019, o país enfrenta uma profunda crise econômica e financeira. Segundo o Banco Mundial, sua economia acumulou uma contração próxima de 40% até 2024, cenário que ajuda a compreender as dificuldades enfrentadas por empresas e consumidores.
A Noruega, por sua vez, apresentou crescimento de 29,85% na receita e 9,68% no indicador de participação, com comportamento acima do esperado pelos modelos utilizados. Dados independentes do Statistics Norway mostram que 42,2% dos moradores com 16 anos ou mais haviam frequentado academias em 2024, evidenciando a presença significativa dessas atividades no cotidiano do país.
Os exemplos mostram como diferentes realidades econômicas e sociais podem oferecer pistas para interpretar os resultados. Entretanto, os pesquisadores ressaltam que os indicadores utilizados vêm de uma base secundária, com limitações de padronização e validação entre países. Portanto, as anomalias representam sinais para investigação, e não conclusões definitivas sobre suas causas.
Inteligência artificial transforma resultados em explicações
Para identificar esses comportamentos, a equipe combinou quatro métodos de análise computacional, capazes de comparar indicadores e reconhecer resultados que fogem dos padrões observados.
O diferencial está na etapa seguinte: um mecanismo de geração automática de linguagem transforma as informações em textos explicativos, utilizando estruturas previamente definidas para manter as descrições vinculadas aos dados.
Ao todo, foram produzidas 132 explicações textuais, que passaram nas verificações automáticas de consistência factual adotadas na pesquisa. Os testes confirmaram a preservação de valores e classificações específicas, embora a clareza e a utilidade dos textos ainda dependam de avaliações com leitores.
A iniciativa reúne pesquisadores da Universidade Federal de Goiás (UFG), Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC Goiás) e Centro Universitário Alfredo Nasser (UNIFAN).
O artigo foi desenvolvido por Kauan Mariano, Fabrycio Almada, Victor Monteiro, Maykon Dutra, Jefferson de Faria, Jennifer Peixoto e Kamylla Freitas.
Crescimento econômico também significa mais saúde?
A discussão vai além das academias. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), aproximadamente 1,8 bilhão de adultos, o equivalente a 31% da população adulta mundial, não atingiam os níveis recomendados de atividade física em 2022.
Embora esse indicador seja diferente das taxas de participação fitness analisadas no artigo, ele evidencia que a expansão comercial do setor não deve ser confundida com avanços automáticos na saúde da população.
Nesse contexto, o estudo apresentado no STIL 2026 contribui para uma discussão que interessa tanto à ciência quanto ao mercado: compreender o crescimento de um setor exige olhar não apenas para quanto ele movimenta, mas também para quem participa dessa expansão e como seus indicadores evoluem.
Ao combinar análise de dados e inteligência artificial, os pesquisadores brasileiros apresentam uma abordagem que pode apoiar novas investigações e tornar resultados complexos mais acessíveis, sem perder de vista as evidências que os sustentam.
Saiba mais sobre a pesquisa
Artigo científico: Data-Faithful Natural Language Generation for Explaining Fitness-Market Anomalies
Código e implementação: Repositório público no GitHub
Fontes complementares
Sobre o autor
2 matérias publicadas
Bacharel em Inteligência Artificial pela Universidade Federal de Goiás (UFG), especialista em Inteligência Artificial Aplicada, mestrando em Ciência da Computação e pela UFG. Atua como pesquisador no Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA/UFG) e no AKCIT, desenvolvendo projetos que integram inteligência artificial, ciência de dados e inovação tecnológica. Possui experiência em pesquisa científica, desenvolvimento de soluções baseadas em IA, empreendedorismo com foco na aplicação da tecnologia para solucionar desafios reais da sociedade.
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