Un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte ha publicado un estudio que aborda la clasificación de postura argumentativa en medios sociales, destacando la importancia de clasificar los puntos de vista de los autores respecto a ciertos temas. La investigación se basa en colectar comentarios de YouTube y otros recursos para entender mejor las opiniones hacia temas como el ejército de EE.UU. Este trabajo está documentado en el marco de un conjunto de datos que comprende 4,498 reclamos tópicos y 30,961 argumentos a través de 21 dominios.

La clasificación de postura argumentativa es un proceso crucial para identificar las perspectivas de los autores. Sin embargo, la generación de pares de oraciones argumentativas diversas dentro de varios dominios presenta un desafío. Tradicionalmente, los conjuntos de datos se centran en un único dominio o en un número limitado de temas y requieren anotaciones manuales que son costosas y requieren mucho tiempo. Para mitigar este problema, los investigadores proponen utilizar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y contenido curado por expertos fácilmente disponibles para reducir la dependencia de la anotación humana.

La tarea clave del estudio es clasificar la postura de un argumento como favorable, contraria o neutral respecto a un reclamo propuesto. El conjunto de datos tiene aplicaciones no solo en la identificación de posturas respecto a armas nucleares, sino que extiende su relevancia a un espectro de otros temas. Se ha demostrado que los modelos generativos superan a los modelos de clasificación estándar con ajustes supervisados en configuraciones previas al entrenamiento y durante la evaluación entre dominios.

Finalmente, los hallazgos muestran que la integración de datos generados por LLMs durante el entrenamiento mejora significativamente el rendimiento dentro del dominio. Sin embargo, a pesar de las mejoras notables en configuraciones de aprendizaje zero-shot, hay una brecha sustancial en comparación con el ajuste fino supervisado en el dominio. Estas limitaciones subrayan la necesidad de desarrollar estrategias más robustas para la clasificación de postura a través de diferentes temas y géneros.

El estudio concluye que elegir marcos flexibles para analizar las frases temáticas puede ayudar a generalizar mejor el contexto de una declaración, promoviendo un entendimiento más matizado de los sujetos complejos en el ámbito de los medios de comunicación social y la investigación política.