Diferencial Semântico

Configure escalas de diferencial semântico no Potato para medir atitudes usando pares de adjetivos bipolares com pontos de escala configuráveis.

O esquema de anotação de diferencial semântico apresenta aos anotadores escalas de adjetivos bipolares para medir atitudes, percepções ou significados conotativos. Cada escala tem adjetivos opostos em cada extremidade (por exemplo, "Bom" vs. "Ruim") e os anotadores selecionam um ponto ao longo do espectro para indicar onde o item se encaixa.

Visão Geral

Desenvolvidas por Charles Osgood na década de 1950, as escalas de diferencial semântico são um método bem estabelecido na psicologia e nas ciências sociais para medir o significado conotativo de conceitos. Em tarefas de anotação, elas são úteis para capturar percepções sutis e multidimensionais que não podem ser expressas com uma única escala de avaliação.

Início Rápido

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: semantic_differential
    name: text_perception
    description: Rate how you perceive this text on each scale.
    pairs:
      - ["Formal", "Informal"]
      - ["Positive", "Negative"]
      - ["Simple", "Complex"]
    scale_points: 7

Opções de Configuração

Campo	Tipo	Padrão	Descrição
`annotation_type`	string	Obrigatório	Deve ser `"semantic_differential"`
`name`	string	Obrigatório	Identificador único para este esquema
`description`	string	Obrigatório	Instruções exibidas aos anotadores
`pairs`	array	Obrigatório	Lista de pares `[left_adjective, right_adjective]`
`scale_points`	integer	`7`	Número de pontos em cada escala bipolar (normalmente 5 ou 7)
`show_center_label`	boolean	`true`	Exibe um rótulo "Neutro" no centro da escala
`label_requirement.required`	boolean	`false`	Se todas as escalas devem ser avaliadas antes de prosseguir

Exemplos

Avaliação de Estilo de Texto

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: semantic_differential
    name: writing_style
    description: Rate the writing style of this text on each dimension.
    pairs:
      - ["Formal", "Informal"]
      - ["Objective", "Subjective"]
      - ["Concise", "Verbose"]
      - ["Clear", "Ambiguous"]
    scale_points: 7
    show_center_label: true

Percepção do Orador

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: semantic_differential
    name: speaker_impression
    description: Rate your impression of the speaker on each dimension.
    pairs:
      - ["Competent", "Incompetent"]
      - ["Warm", "Cold"]
      - ["Trustworthy", "Untrustworthy"]
      - ["Dominant", "Submissive"]
    scale_points: 7
    label_requirement:
      required: true

Avaliação de Produto

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: semantic_differential
    name: product_perception
    description: How do you perceive this product?
    pairs:
      - ["Innovative", "Traditional"]
      - ["Affordable", "Expensive"]
      - ["Reliable", "Unreliable"]
      - ["Simple", "Complex"]
    scale_points: 5
    show_center_label: true

Dimensões de Emoção (EPA)

A clássica estrutura Avaliação-Potência-Atividade:

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: semantic_differential
    name: epa_rating
    description: Rate this concept on each dimension.
    pairs:
      - ["Good", "Bad"]
      - ["Powerful", "Weak"]
      - ["Active", "Passive"]
    scale_points: 7
    show_center_label: true
    label_requirement:
      required: true

Formato de Saída

json

{
  "text_perception": {
    "labels": {
      "Formal-Informal": 5,
      "Positive-Negative": 2,
      "Simple-Complex": 4
    }
  }
}

Os valores variam de 1 (adjetivo da esquerda) a scale_points (adjetivo da direita), com o ponto médio representando o neutro.

Boas Práticas

Use escalas de 7 pontos por padrão - é o padrão na pesquisa de diferencial semântico e oferece granularidade suficiente
Equilibre a polaridade entre os pares - alterne qual lado tem o adjetivo "positivo" para evitar padrões de resposta
Limite os pares a 5-8 por item - escalas em excesso causam fadiga e reduzem a qualidade dos dados
Use pares de adjetivos consagrados - aproveite pares validados de pesquisas existentes quando disponíveis
Mantenha o rótulo central - o ponto médio neutro é uma referência importante para os anotadores
Aleatorize a ordem dos pares - se possível, varie a ordem de apresentação para reduzir efeitos de ancoragem

Leituras Adicionais

Escalas Likert - Escalas de avaliação ordinais para concordância/frequência
Deslizador - Anotação de valor contínuo
Comparação Pareada - Comparação direta de dois itens

Para detalhes de implementação, consulte a documentação de origem.