Grandes modelos de linguagem têm posicionamento próprio? Explorando a influência das redes sociais na emissão de posicionamentos de LLMs - Borges, Gabriel Augusto; Pereira, Fabíola S. F. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM), 2026)
Este trabalho investiga a capacidade de grandes modelos de linguagem (LLMs) emitirem posicionamentos e o impacto da incorporação de conteúdo de redes sociais nesse processo. A abordagem compara respostas geradas com e sem o uso de Retrieval-Augmented Generation (RAG), além de explorar o uso de personas para simular diferentes perfis. Os resultados, obtidos por meio de estudos de caso qualitativos, indicam que, sem RAG, os modelos tendem à neutralidade, enquanto a incorporação de conteúdo de redes sociais induz posicionamentos mais explícitos e, em alguns casos, altera o próprio direcionamento da opinião. Como conclusão, tem-se que o contexto exerce influência significativa na geração de posicionamentos por LLMs.