Modelos de Linguagem na Programação em Ciências Sociais

Pesquisadores em ciências sociais costumam precisar categorizar grandes quantidades de texto. Esse processo ajuda na análise de dados de várias fontes, como pesquisas ou redes sociais. Tradicionalmente, os pesquisadores contavam com codificadores humanos para fazer esse trabalho. No entanto, a Codificação humana pode ser demorada e cara, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. Isso levanta uma pergunta: a tecnologia pode ajudar a tornar esse processo mais eficiente?

Desenvolvimentos recentes em inteligência artificial, especialmente modelos de linguagem (MLs), mostram potencial como solução. Os MLs podem processar e classificar texto, possivelmente alcançando ou até superando a precisão dos codificadores humanos. Isso poderia tornar o processo de codificação mais rápido e menos custoso. O foco principal dessa discussão é como os MLs, como o GPT-3, podem ser usados para tarefas de codificação em ciências sociais.

#A Necessidade de Métodos de Codificação Eficientes

Codificação é uma etapa crucial na análise de dados qualitativos. Envolve atribuir rótulos a segmentos de texto para categorizá-los com base em certos critérios. Isso é particularmente útil em áreas como Ciência Política, sociologia e psicologia, onde os pesquisadores precisam extrair temas de respostas abertas.

Quando codificadores humanos são usados, o processo pode variar bastante com base na experiência e julgamento deles. Os pesquisadores costumam contratar vários codificadores para avaliar o mesmo texto, garantindo que os resultados sejam confiáveis. No entanto, essa abordagem pode se tornar impraticável à medida que a quantidade de dados cresce.

O volume crescente de informações disponíveis hoje dificulta confiar apenas na codificação humana. Portanto, muitos pesquisadores estão buscando opções automatizadas que possam fornecer resultados consistentes sem a necessidade de trabalho humano extenso. É aí que os modelos de linguagem entram em cena.

#O Que São Modelos de Linguagem?

Modelos de linguagem são ferramentas que preveem a próxima palavra em uma sequência com base no contexto fornecido. Ao serem treinados em grandes quantidades de dados de texto, eles aprendem padrões na linguagem e podem gerar frases coerentes. MLs como o GPT-3 levam isso um passo adiante, mostrando capacidades de aprendizado com poucos exemplos, ou seja, conseguem realizar tarefas com poucos exemplos.

Por exemplo, se receberem alguns exemplos já codificados, um Modelo de Linguagem pode entender como aplicar uma codificação similar a novos textos. Essa habilidade sugere que os MLs podem reduzir a necessidade de criar conjuntos de dados rotulados manualmente, que é um requisito comum em abordagens tradicionais de aprendizado de máquina.

#Usando o GPT-3 para Tarefas de Codificação

Um dos MLs mais avançados é o GPT-3, que foi testado para várias tarefas de codificação. Pesquisadores compararam seu desempenho com o de codificadores humanos em ciência política. As descobertas iniciais mostram que o GPT-3 pode alcançar resultados semelhantes ou até melhores em precisão de codificação em comparação com codificadores humanos típicos.

O processo de uso do GPT-3 envolve dar a ele comandos que explicam a tarefa de codificação. Esses comandos podem variar dependendo do que está sendo codificado. Os pesquisadores descobriram que o GPT-3 pode se sair bem com apenas dois ou três exemplos, demonstrando sua flexibilidade.

Em aplicações práticas, o GPT-3 foi utilizado em diferentes conjuntos de dados, incluindo declarações políticas e manchetes de jornais. Em cada caso, seus resultados de codificação foram comparados aos produzidos por codificadores humanos para medir concordância e precisão.

#Avaliando o Desempenho do GPT-3

Para entender como o GPT-3 se sai em tarefas de codificação, os pesquisadores usaram várias medidas de concordância. Essas medidas ajudam a determinar quão bem os resultados do GPT-3 se alinham com os de codificadores humanos. Algumas das principais métricas incluíram:

• Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI): Mede quão bem diferentes codificadores concordam. Um CCI maior indica melhor concordância.
• Probabilidade Conjunta de Concordância: Mede a probabilidade de que dois codificadores concordem em suas decisões de codificação.
• Kappa de Fleiss: Mede a concordância entre múltiplos codificadores além do acaso.

Aplicando essas métricas, os pesquisadores descobriram que o GPT-3 frequentemente igualava ou superava o desempenho humano. Isso sugere que os MLs podem codificar textos de forma confiável, tornando-se ferramentas úteis para a pesquisa em ciências sociais.

#Diferentes Aplicações do GPT-3

Os pesquisadores testaram o GPT-3 em vários conjuntos de dados para ver como ele lida com diferentes tarefas de codificação. Os conjuntos de dados incluíram:

#Rotulando Partidários

Um conjunto de dados interessante focou nos estereótipos associados a partidos políticos. Os participantes foram convidados a descrever os apoiadores dos Democratas e Republicanos. As descrições foram codificadas para dimensões como positividade, extremidade e referências a grupos sociais. O GPT-3 foi encarregado de codificar essas descrições, e os resultados foram comparados aos de codificadores humanos.

As descobertas mostraram que o GPT-3 conseguiu classificar textos com precisão, ao mesmo tempo em que melhorou a pontuação de concordância geral entre os codificadores humanos. Isso aumenta a confiança no uso de MLs para tarefas linguísticas complexas que exigem compreensão sutil.

#Resumos de Audiências do Congresso

Outro conjunto de dados examinou resumos de audiências do Congresso dos EUA. Codificadores humanos atribuíam esses resumos a várias categorias. O GPT-3 também foi encarregado de codificar esses resumos. A análise mostrou que o desempenho do GPT-3 foi comparável ao dos codificadores humanos, indicando que ele poderia servir como uma alternativa confiável.

#Manchetes do New York Times

Em um estudo separado, o GPT-3 recebeu um conjunto de manchetes do New York Times e foi instruído a categorizá-las em categorias predefinidas. Semelhante aos conjuntos de dados anteriores, os pesquisadores descobriram que a categorização do GPT-3 estava alinhada com a dos codificadores humanos, provando sua eficácia em diferentes tipos de conteúdo.

#Codificação do Populismo

A aplicação final focou na codificação de declarações referentes ao populismo. Esse conceito muitas vezes se refere à distinção entre o "povo comum" e a "elite". Codificadores humanos examinaram um conjunto de dados de artigos sobre populismo, e o GPT-3 foi encarregado de codificar os mesmos textos.

Os resultados mostraram que, embora a codificação do GPT-3 não fosse tão precisa quanto a de codificadores humanos altamente treinados, ainda assim ele teve um bom desempenho, capturando a essência do conteúdo sem muitos dados de treinamento.

#Considerações Éticas e Limitações

Embora os resultados sejam promissores, existem preocupações éticas a serem consideradas ao usar MLs para tarefas de codificação. Um problema importante é o Viés. Modelos de linguagem podem refletir os preconceitos presentes em seus dados de treinamento, o que pode distorcer seus resultados. Isso é um desafio para pesquisadores que dependem de MLs para codificação objetiva.

Para abordar essas preocupações, é importante entender e gerenciar os vieses nos MLs. Os pesquisadores devem avaliar ativamente e corrigir esses vieses para garantir a precisão e a justiça de suas descobertas. Assim, enquanto MLs como o GPT-3 podem fornecer consistência, o potencial para viés continua sendo uma questão crítica que os pesquisadores devem enfrentar.

#Conclusão e Direções Futuras

Em resumo, o potencial dos modelos de linguagem, especialmente o GPT-3, representa uma grande oportunidade para melhorar a codificação de dados em ciências sociais. Essas ferramentas podem oferecer uma alternativa mais eficiente e potencialmente mais econômica à codificação humana.

À medida que os pesquisadores continuam a explorar as capacidades dos MLs, ainda há muitas oportunidades para avanços. Pesquisa futura pode focar em refinar a precisão dos MLs, desenvolver melhores métodos para engenharia de prompts e encontrar maneiras de minimizar o viés nas saídas.

Por meio desses esforços, os MLs podem aumentar a capacidade dos cientistas sociais de analisar grandes conjuntos de dados e extrair insights significativos, abrindo caminho para uma nova abordagem para entender fenômenos sociais complexos. Com uma quantidade crescente de dados disponíveis, os MLs podem servir como ferramentas essenciais na caixa de ferramentas da pesquisa em ciências sociais, enriquecendo nosso conhecimento e compreensão da sociedade.