[pt] Modelos orientados a metas tornaram-se ferramentas importantes para a Engenharia de Requisitos Não Funcionais (RNF). Porém, o tratamento de RNFs é uma tarefa não trivial, visto que esta classe de requisitos abrange as características de qualidade de um sistema. Isso implica que, ao lidar com requisitos subjetivos, precisamos nos concentrar em mecanismos que possam enriquecer a semântica de sua representação. É o caso da atribuição e propagação de rótulos na análise de modelos orientados a metas. A definição de rótulos nos modelos de metas, realizada pelos métodos de análises qualitativos existentes, tem baixa granularidade e muitas vezes falha em refletir o potencial informativo que esse tipo de artefato pode oferecer. Esse é o caso do NFR Framework. A propagação no modelo ocorre de baixo para cima (bottom-up) e o entendimento sobre o grau de satisfação de uma meta torna-se difícil. Este trabalho explora uma lógica para aumentar o poder informativo dos rótulos atribuídos as metas flexíveis, utilizando conceitos de colorimetria em modelos do tipo SIG (Softgoal Interdependency Graph). Investigamos como o uso de cores mitiga o desafio de aumentar a granularidade da análise dos modelos de metas, melhorando assim o entendimento sobre o grau de satisfação a contento definido para os RNFs analisados. / [en] Goal-oriented models have become important tools for the analysis of non-functional requirements (NFRs). However, the treatment of NFRs is a non-trivial task, considering that this class of requirements covers quality characteristics. This implies that when dealing with subjective requirements, we need to focus on mechanisms that can enrich the semantics of their representation. This is the case of assigning and propagating labels in the evaluation of goal-oriented models. The definition of labels in the goal models, carried out by the existing qualitative analysis methods, has low granularity and often fails to reflect the information potential that this type of artifact may offer. This is the case of the NFR Framework. Propagation in the model is bottom-up and understanding the degree of goal satisficing becomes difficult. This paper explores a rationale to increase the informative power of the labels assigned to the goals, using the concepts of colorimetry in the SIG (Softgoal Interdependency Graph). We discuss how color mitigates the challenge of increasing the granularity of goal models analysis, thus improving the evaluation of these models.