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O público dos EUA demonstra um sentimento mais positivo do que negativo em relação à energia nuclear, mas permanecem preocupações sobre desperdício, custo e segurança, de acordo com uma análise de 300.000 publicações no X (antigo Twitter) por investigadores da Universidade de Michigan.
O estudo foi publicado recentemente em Avaliações de energia renovável e sustentável.
A identificação das preocupações e dos conceitos errados do público sobre a energia nuclear pode orientar os esforços para colmatar estas lacunas, uma vez que a energia nuclear desempenhará um papel importante nos objectivos de descarbonização até 2050, substituindo o petróleo e o gás como fonte estável de electricidade de base.
“Compreender e abordar a forma como o público se sente em relação à energia nuclear é essencial para uma transição justa para a energia limpa”, disse Majdi Radaideh, professor assistente de engenharia nuclear e ciências radiológicas da UM e autor correspondente do estudo.
Embora as pesquisas possam reunir informações detalhadas de locais específicos – como as atitudes da comunidade perto de uma instalação nuclear proposta – os dados das redes sociais expandem enormemente o tamanho da amostra, ao mesmo tempo que reduzem custos e tempo.
Usando uma extensa lista de palavras-chave relacionadas a tópicos de energia nuclear, os pesquisadores compilaram 1,26 milhão de postagens X de 2008 a 2023 e aproveitaram grandes modelos de linguagem, ou LLMs, para anotar as postagens como positivas, negativas ou neutras e resumir o texto.
Dos 300.000 posts sobre energia nuclear georreferenciados para os EUA, os sentimentos neutros – aqueles que apresentam fatos sem defender a favor ou contra o uso da tecnologia nuclear – foram os mais comuns, com cerca de 50%, seguidos por posts com um tom positivo, com 30%. e um tom negativo em cerca de 23%. Ao dividir a proporção de postagens positivas e negativas por estado, 48 dos 50 estados demonstraram um sentimento mais positivo, com a média nacional de 54% positiva.
Os temas tecnológicos alimentaram o sentimento positivo, com os utilizadores a citarem inovações que tornam a energia nuclear mais segura, mais fiável e económica, notando a elevada densidade energética da energia nuclear e a capacidade de operar de forma fiável 24 horas por dia, 7 dias por semana. Postagens positivas também destacaram a criação de empregos e a necessidade de transição para a produção de energia limpa.
Os riscos de resíduos, custos e segurança dominaram os temas de sentimento negativo. Os utilizadores expressaram preocupação sobre a forma como os resíduos radioactivos serão tratados, observando que os resíduos permanecem perigosos durante milhares de anos e criam desafios na eliminação.
“Estas preocupações válidas sublinham que as entidades que estabelecem sistemas de energia nuclear devem ser transparentes com as comunidades locais sobre o armazenamento seguro de resíduos nucleares e a reciclagem para evitar a contínua desconfiança pública”, disse Radaideh.
Além de uma compreensão mais profunda da opinião pública dos EUA sobre a energia nuclear, o estudo desenvolveu um método para utilizar a IA para rotular dados com viés reduzido.
Em vez de depender de uma única ferramenta de rotulagem de dados, os investigadores utilizaram sete programas de rotulagem de dados e escolheram o rótulo final de positivo, negativo ou neutro com base numa abordagem de regras maioritárias.
“A rotulagem com múltiplas ferramentas reduz o preconceito, pois cada ferramenta luta com certos tipos de textos e tons”, disse Katie Vu, estudante de graduação em engenharia elétrica e ciência da computação e coautora do estudo.
Os rótulos foram classificados como de alta confiança se cinco ou mais programas concordassem e de baixa confiança se apenas três ou quatro programas concordassem. Notavelmente, LLMs treinados exclusivamente com postagens de alta confiança experimentaram um aumento de 15% na precisão do modelo, atingindo 96% de precisão.
“Aperfeiçoamos nossos LLMs para terem um bom desempenho na análise de sentimentos sobre energia nuclear, ao mesmo tempo em que aproveitamos sua compreensão excepcional da estrutura e semântica da linguagem”, disse Naman Bhargava, estudante de mestrado em ciência de dados e coautor do estudo.
Para esta análise inicial, os investigadores selecionaram X em plataformas de redes sociais como Instagram, Facebook ou LinkedIn devido ao seu formato sucinto e baseado em texto. Como próximo projeto, a equipe de pesquisa planeja criar um painel quase em tempo real do sentimento nuclear agregado de várias plataformas de mídia social e manchetes de notícias.
“Com a energia nuclear, temos que trabalhar um pouco mais por causa da bagagem histórica que a acompanha”, disse Radaideh. “Estamos trabalhando para dimensionar esta metodologia para rastreamento de sentimentos em tempo real e de código aberto, visível para as partes interessadas, como funcionários do governo, laboratórios nacionais e a indústria, que poderiam dar voz às preocupações do público nos próximos anos”.
Este trabalho é patrocinado pela Fastest Path to Zero Initiative e pelo Department of Energy Office, e utilizou recursos computacionais do Laboratório Nacional de Idaho.
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