Según un análisis de 300.000 publicaciones en X (anteriormente Twitter) realizado por investigadores de la Universidad de Michigan, el público estadounidense parece tener sentimientos más positivos que negativos acerca de la energía nuclear, pero persisten las preocupaciones sobre el desperdicio, el costo y la seguridad.
El estudio fue publicado recientemente. Evaluaciones de energías renovables y sostenibles
Abordar las preocupaciones y conceptos erróneos del público sobre la energía nuclear puede apuntar a esfuerzos para cerrar estas brechas, ya que la energía nuclear desempeñará un papel importante en los objetivos de descarbonización para 2050, reemplazando al petróleo y al gas como fuente de energía de carga.
“Comprender y abordar cómo se siente el público acerca de la energía nuclear es esencial para una transición justa hacia la energía limpia”, dijo Majdi Radaidah, profesor asistente de ingeniería nuclear y ciencias radiológicas de la UM y autor correspondiente del estudio.
Si bien las encuestas pueden recopilar información detallada de ubicaciones específicas, como las actitudes de la comunidad cerca de una instalación nuclear propuesta, los datos de las redes sociales amplían el tamaño de las muestras y reducen los costos y el tiempo.
Utilizando una extensa lista de palabras clave relacionadas con temas de energía nuclear, los investigadores compilaron 1,26 millones de publicaciones X entre 2008 y 2023 para interpretar las publicaciones como positivas, negativas o neutrales y resumir el texto.
De las 300.000 publicaciones sobre energía nuclear geoetiquetadas en los EE. UU., el sentimiento neutral (presentar hechos sin apoyar ni oponerse al uso de la tecnología nuclear) fue el más común con alrededor del 50%, seguido de las publicaciones con acento en el 30%. y un tono negativo de alrededor del 23%. Al desglosar la proporción de publicaciones positivas y negativas por estado, 48 de los 50 estados mostraron un sentimiento más positivo que el promedio nacional de 54% positivo.
Los temas tecnológicos alimentaron un sentimiento positivo, y los consumidores mencionaron que las innovaciones hacen que la energía nuclear sea más segura, confiable y económica, la alta densidad energética de la energía nuclear y su capacidad para operar de manera confiable las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Las publicaciones positivas también destacaron la necesidad de creación de empleo y transición a la producción de energía limpia.
Los riesgos de desperdicio, costo y seguridad dominaron los temas de emociones negativas. Los consumidores expresaron su preocupación sobre cómo se manejarían los desechos radiactivos, señalando que los desechos siguen siendo peligrosos durante miles de años y plantean desafíos para su eliminación.
“Estas preocupaciones válidas enfatizan que los operadores de sistemas de energía nuclear deben ser transparentes con las comunidades locales sobre el almacenamiento seguro y el reciclaje de desechos nucleares para evitar la continua desconfianza pública”, dijo Radaidah.
Además de una comprensión más profunda de la opinión pública estadounidense sobre la energía nuclear, el estudio desarrolló un método para utilizar la IA para etiquetar datos con menos sesgo.
En lugar de depender de una única herramienta de etiquetado de datos, los investigadores utilizaron siete programas de etiquetado de datos y eligieron una etiqueta final de positivo, negativo o neutral basándose en un enfoque de reglas mayoritarias.
“Etiquetar con múltiples herramientas reduce el sesgo porque cada herramienta tiene problemas con ciertos tipos de texto y tonos”, dijo Katie Wu, estudiante de ingeniería eléctrica e informática y coautora del estudio.
Las etiquetas se calificaron como de alta confianza si cinco o más eventos coincidían y de baja confianza si sólo tres o cuatro eventos coincidían. Específicamente, los LLM capacitados específicamente con publicaciones de alta confianza experimentaron un aumento del 15 % en la precisión del modelo, alcanzando una precisión del 96 %.
“Mejoramos nuestros LLM aprovechando su extraordinaria comprensión de la estructura y la semántica del lenguaje para lograr un buen desempeño en el análisis del sentimiento nuclear”, dijo Naman Bhargava, estudiante de maestría en ciencia de datos y coautor del estudio.
Para este análisis preliminar, los investigadores eligieron X debido a su formato breve basado en texto en plataformas de redes sociales como Instagram, Facebook o LinkedIn. Como próximo proyecto, el equipo de investigación planea crear un panel casi realista del sentimiento nuclear recopilado de varias plataformas de redes sociales y titulares de noticias.
“Con la energía nuclear, tenemos que trabajar un poco más duro debido al bagaje histórico que conlleva”, dijo Radaidah. “Estamos trabajando para desarrollar este mecanismo para el seguimiento de sentimientos en tiempo real y de código abierto, que puedan ser vistos por partes interesadas como funcionarios gubernamentales, laboratorios nacionales y la industria que puedan expresar las preocupaciones del público en los próximos años”.
Este trabajo está patrocinado por la Iniciativa Fast Path to Zero y la Oficina del Departamento de Energía, y utilizó recursos informáticos en el Laboratorio Nacional de Idaho.
