Triagem Emocional Urbana: Empatia e Segurança em Modelos Fundacionais - Condori-Bustincio, Karina Flor; Paredes-Cayllahua, Eloisa Lizeth; Paniagua, Aníbal Sardón; Bustincio, Rómulo W. C.; Lobato Junior, Wellington Viana (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação Urbana, 2026)
A integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) em infraestruturas de Cidades Inteligentes amplia o suporte emocional inicial, mas impõe desafios de segurança clínica e autenticidade. Este estudo estabelece o conceito de Triagem Emocional Urbana, voltado à avaliação de LLMs em quiosques autônomos para identificação de perfis de risco e apoio conversacional. A metodologia baseia-se em um pipeline de simulação com diálogos multi-turno (10–16 turnos) entre um simulador de utilizador e modelos fundacionais (GPT-5.4-mini e DeepSeek-Chat), auditados por um Juiz LLM. Avaliamos o trade-off entre métricas de segurança clínica — como acurácia diagnóstica e ausência de falsos negativos em casos severos — e indicadores de ciberpsicologia, como empatia percebida e sobre-empatia. Resultados preliminares indicam que, embora ambos os modelos preservem a segurança clínica, o DeepSeek-Chat apresenta maior consistência na adequação do tratamento e naturalidade discursiva. O estudo estabelece referenciais metodológicos para a implementação ética e clinicamente segura de sistemas de IA em redes urbanas de saúde mental.