Entre fala espontânea e artificial: análise socioestilística de vocativos do Universo do funk

Abstract

Este estudo investigou, por meio de simulações no ChatGPT, a capacidade do modelo em reproduzir marcas estilísticas e identitárias do Universo do funk. Como objetivos específicos, buscou-se: descrever aspectos relevantes do Universo do funk com foco no podcast Podpah, selecionando alguns de seus membros mais representativos; realizar um levantamento dos vocativos mais frequentes no Corpus de referência Podpah (2021?2025); gerar o Corpus IApah (2025) a partir de prompts fornecidos à inteligência artificial, com foco no uso de vocativos; e comparar a simulação de fala artificial (FA) do Corpus IApah (2025) e a fala espontânea (FE) do Corpus de referência Podpah (2021?2025). A pesquisa analisou a reprodução de traços linguísticos por modelos de inteligência artificial generativa em contraste com dados reais. Situado na sociolinguística variacionista (Eckert, 2022[2012]), o trabalho compreendeu o canal Podpah como ambiente legítimo de práticas periféricas, servindo de fonte principal para o Corpus de referência. A partir desse material, criou-se o Corpus IApah (2025), composto por amostras escritas de fala artificial. A amostra espontânea reuniu quatro artistas brasileiros, divididos equitativamente por gênero e região. O recorte resultou de pesquisa exploratória e sincrônica dos nomes de maior destaque entre 2024 e 2025, utilizando o volume de visualizações como marcador estatístico de relevância. A metodologia combinou procedimentos qualitativos, voltados à análise de pistas socioestilísticas, e quantitativos, destinados à mensuração dos vocativos salientes. Nesse processo, utilizou-se o TurboScribe para transcrição e o software Atlas.ti para a catalogação e identificação da frequência dos dados. A fundamentação teórica articulou as ondas da sociolinguística em Eckert (2022[2012]), que define o estilo como ferramenta ativa na construção de identidades. Tal visão expandiu-se com Irvine (2001), ao associar o estilo à estética e à diferenciação social, e com Silverstein (2003, 2006) e Eckert (2005), ao conectarem pistas linguísticas a práticas sociais e elementos visuais. A discussão sobre os limites da inteligência artificial fundamentou-se em Turing (1950), Finger (2021) e Faceli et al. (2021), além de Nguyen et al. (2016) no debate sobre modelos computacionais frente à variação linguística. Para compreender o movimento constitutivo dos funkeiros, estudos da antropologia e sociologia foram retomados em autores como Vianna (1987) e Siqueira (2015). A análise da fala espontânea identificou 54 tipos de vocativos, categorizados por frequência, gênero e região. Ao passo que, os dados artificiais revelaram 13 tipos de vocativos distribuídos a partir da triangulação de comandos: Genérico; Vocativos e de Região Geográfica (São Paulo e Rio de Janeiro). Como resultado, a ferramenta de inteligência artificial generativa demonstrou limitações ao simular a fala humana. O modelo revelou apagamentos frente à multiplicidade de vocativos encontrados no uso real de vocativos, reproduzindo uma fala higienizada e com alcance limitado face à complexidade socioestilística e à construção identitária observadas no Universo do funk.

Abstract: This study investigated, through simulations in ChatGPT, the model's ability to reproduce stylistic and identity markers of the funk Universe. As specific objectives, it sought to: describe relevant aspects of the funk Universe with a focus on the Podpah podcast, selecting some of its most representative members; conduct a survey of the most frequent vocatives in the reference Podpah corpus (2021?2025); generate the IApah corpus (2025) from prompts provided to artificial intelligence, focusing on the use of vocatives; and compare the simulation of artificial speech (AS) in the IApah corpus (2025) with the spontaneous speech (SS) in the reference Podpah corpus (2021?2025). The research analyzed the reproduction of linguistic traits by generative artificial intelligence models in contrast with real data. Situated in Variationist Sociolinguistics (Eckert, 2022[2012]), the study understood the Podpah channel as a legitimate environment for peripheral practices, serving as the primary source for the reference corpus. From this material, the IApah corpus (2025) was created, consisting of written samples of artificial speech. The spontaneous sample gathered four Brazilian artists, divided equally by gender and region. The sample selection resulted from exploratory and synchronic research of the most prominent names between 2024 and 2025, using view count as a statistical marker of relevance. The methodology combined qualitative procedures, aimed at analyzing sociostylistic cues, and quantitative procedures, designed to measure salient vocatives. In this process, TurboScribe was used for transcription and Atlas.ti software for cataloging and identifying the frequency of the data. The theoretical framework articulated the waves of sociolinguistics in Eckert (2022[2012]), who defines style as an active tool in the construction of identities. This view expanded with Irvine (2001), associating style with aesthetics and social differentiation, and with Silverstein (2003, 2006) and Eckert (2005), who connect linguistic cues to social practices and visual elements. The discussion on the limits of artificial intelligence was grounded in Turing (1950), Finger (2021), and Faceli et al. (2021), alongside Nguyen et al. (2016) regarding the debate on computational models facing linguistic variation. To understand the constitutive movement of funkeiros, anthropological and sociological studies were drawn from authors such as Vianna (1987) and Siqueira (2015). The analysis of spontaneous speech identified 54 types of vocatives, categorized by frequency, gender, and region, whereas the artificial data revealed 13 types of vocatives distributed through the triangulation of commands: Generic, Vocatives, and Geographic Region (São Paulo and Rio de Janeiro). As a result, the generative artificial intelligence tool demonstrated limitations in simulating human speech. The model revealed omissions when faced with the multiplicity of vocatives found in real language use, reproducing sanitized speech with limited reach regarding the sociostylistic complexity and identity construction observed in the funk Universe.