Key points are not available for this paper at this time.
A IA generativa (GenAI) está rapidamente se tornando uma ferramenta valiosa para a pesquisa sociológica. Já, os sociólogos utilizam a GenAI para tarefas como classificar textos e simular agentes humanos. Apontamos para outro caso de uso importante: a extração de informações estruturadas de texto não estruturado. A Extração de Informação (IE) é um ramo estabelecido do Processamento de Linguagem Natural, mas aproveitar as possibilidades desse paradigma até agora requer familiaridade com modelos especializados. A GenAI muda isso ao permitir que os pesquisadores definam suas próprias tarefas de IE e as executem por meio de prompts direcionados. Este artigo explora o potencial de modelos de linguagem de código aberto para IE ao extrair e codificar informações biográficas (por exemplo, idade, ocupação, origem) de um corpus de obituários de jornais. À medida que avançamos, discutimos como os sociólogos podem desenvolver e avaliar arquiteturas de prompts para tais tarefas, transformando codebooks em “promptbooks”. Também avaliamos modelos de diferentes tamanhos e técnicas de prompting. Nossa análise destaca o potencial da GenAI como uma ferramenta flexível e acessível para IE, enquanto também sublinha riscos como padrões de erro não aleatórios que podem enviesar análises posteriores.
Stuhler et al. (Quarta,) estudaram esta questão.