Grandes modelos de linguagem têm posicionamento próprio? Explorando a influência das redes sociais na emissão de posicionamentos de LLMs
Resumo
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.Referências
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Publicado
19/07/2026
Como Citar
BORGES, Gabriel Augusto; PEREIRA, Fabíola S. F..
Grandes modelos de linguagem têm posicionamento próprio? Explorando a influência das redes sociais na emissão de posicionamentos de LLMs. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING (BRASNAM), 15. , 2026, Gramado/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 150-160.
ISSN 2595-6094.
DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2026.23524.
