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Vozes do Algoritmo: LLMs na Pesquisa Social

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O artigo de perspectiva intitulado **"Voices from the algorithm: Large language models in social research"** (Vozes do algoritmo: Modelos de linguagem grandes em pesquisa social) aborda o desafio emergente que os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como o ChatGPT, representam para a pesquisa em ciências sociais, especialmente na coleta de dados online. Os autores argumentam que a crescente utilização de LLMs por participantes de pesquisa, particularmente em tópicos técnicos ou complexos como novas tecnologias de energia, levanta preocupações significativas sobre a **autenticidade das respostas** obtidas. O texto destaca que a pandemia levou a um aumento nas técnicas online, tornando os pesquisadores vulneráveis a respostas geradas por IA, ilustrando isso com exemplos de respostas atípicas em um grupo focal e uma pesquisa. Os pesquisadores sugerem que a incapacidade atual de distinguir conclusivamente entre textos gerados por LLMs e textos humanos é uma **fraqueza considerável** nos métodos de coleta de dados online, exigindo cautela e desenvolvimento de novas metodologias. Apesar dos desafios, o artigo também menciona **potenciais benefícios** dos LLMs para a pesquisa, como facilitar a colaboração e o aprofundamento do conhecimento dos participantes.

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O artigo de perspectiva intitulado **"Voices from the algorithm: Large language models in social research"** (Vozes do algoritmo: Modelos de linguagem grandes em pesquisa social) aborda o desafio emergente que os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como o ChatGPT, representam para a pesquisa em ciências sociais, especialmente na coleta de dados online. Os autores argumentam que a crescente utilização de LLMs por participantes de pesquisa, particularmente em tópicos técnicos ou complexos como novas tecnologias de energia, levanta preocupações significativas sobre a **autenticidade das respostas** obtidas. O texto destaca que a pandemia levou a um aumento nas técnicas online, tornando os pesquisadores vulneráveis a respostas geradas por IA, ilustrando isso com exemplos de respostas atípicas em um grupo focal e uma pesquisa. Os pesquisadores sugerem que a incapacidade atual de distinguir conclusivamente entre textos gerados por LLMs e textos humanos é uma **fraqueza considerável** nos métodos de coleta de dados online, exigindo cautela e desenvolvimento de novas metodologias. Apesar dos desafios, o artigo também menciona **potenciais benefícios** dos LLMs para a pesquisa, como facilitar a colaboração e o aprofundamento do conhecimento dos participantes.

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