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Mystical and affective features of naturalistic psychedelic experiences: A comparison of dictionary-based and LLM-based text analysis methods

Este estudo compara métodos de análise de texto baseados em dicionários e em modelos de linguagem de grande escala (LLM) em 7.303 relatos naturalísticos de experiências psicodélicas, descobrindo que, embora as contagens de dicionário repliquem padrões prévios em forma de U de vocabulário místico, os LLMs fornecem uma avaliação mais monotônica e contextualmente matizada da intensidade da experiência mística através de dimensões fundamentais.

Autores originais: Aleksander Milczanowski

Publicado 2026-08-25

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CC BY 4.0

Autores originais: Aleksander Milczanowski

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ Esta é uma explicação gerada por IA de um preprint que não foi revisado por pares. Não é aconselhamento médico. Não tome decisões de saúde com base neste conteúdo. Ler aviso legal completo

Os seres humanos há muito buscam compreender os momentos em que a mente se afasta de seus limites usuais. No estudo da consciência, esses momentos são frequentemente chamados de estados alterados e, quando envolvem um profundo senso de conexão, atemporalidade ou significado sagrado, são descritos como experiências místicas. Por décadas, cientistas tentaram medir esses eventos internos e fugazes, baseando-se frequentemente em questionários preenchidos em laboratórios clínicos. Mas, para muitas pessoas, essas experiências acontecem fora do hospital, no silêncio de um lar ou na natureza selvagem, e são compartilhadas não em folhas de dados, mas em histórias. A internet tornou-se uma vasta biblioteca dessas narrativas pessoais, onde milhares de indivíduos descrevem suas jornadas com substâncias psicodélicas em suas próprias palavras. O desafio para os pesquisadores sempre foi como ler essas milhares de histórias sem perder a nuance do que o escritor realmente sentiu. As ferramentas tradicionais de leitura de texto costem funcionar como um simples contador de palavras, procurando por palavras-chave específicas para somar uma pontuação. Mas a linguagem humana é complexa; uma palavra como "medo" pode sinalizar um pesadelo terrível em uma história, ou um passo necessário para um profundo avanço em outra. O contexto importa, e uma contagem simples nem sempre consegue distinguir a diferença.

Um estudo recente propôs-se a testar uma nova maneira de ler essas histórias, comparando o método antigo de contar palavras contra uma abordagem moderna usando inteligência artificial. Os pesquisadores reuniram 7.303 relatos escritos de experiências psicodélicas de um fórum online dedicado a discussões sobre cogumelos psilocibinos. Esses relatos eram anônimos, escritos por pessoas que já haviam ingerido a substância, e cada escritor havia atribuído à sua própria experiência um nível de intensidade, variando de leve a muito forte. A equipe aplicou primeiro o método tradicional, usando uma lista personalizada de palavras associadas a temas místicos — termos como "divino", "unidade" ou "revelação" — para ver com que frequência apareciam em cada história. Eles também mediram o tom emocional da escrita, verificando se as histórias pareciam geralmente positivas ou negativas. Essa abordagem confirmou o que um estudo anterior havia encontrado: a frequência dessas palavras místicas não subiu simplesmente conforme a intensidade da experiência crescia. Em vez disso, as palavras apareciam com mais frequência nos relatos mais leves e nos mais intensos, formando um padrão em forma de U, enquanto o tom emocional positivo da escrita na verdade caía à medida que a intensidade da experiência aumentava.

Os pesquisadores então recorreram a um grande modelo de linguagem, um tipo de inteligência artificial capaz de compreender o significado mais amplo e o contexto de uma frase, em vez de apenas detectar palavras isoladas. Eles pediram à IA que lesse cada história e a classificasse em quatro dimensões específicas de experiência mística: um senso de unidade com tudo, o sentimento de ganhar percepção ou verdade profunda, a experiência de atemporalidade e um senso de sacralidade. A IA também classificou o tom emocional geral. Os resultados foram surpreendentemente diferentes do método de contagem de palavras. Em vez da curva em forma de U, as classificações da IA para todas as quatro dimensões místicas subiram de forma constante e progressiva à medida que a intensidade relatada da experiência aumentava. As histórias mais intensas receberam as pontuações mais altas para unidade, percepção, atemporalidade e sacralidade. Isso sugere que, embora o simples contador de palavras possa ser bom em detectar a presença de vocabulário místico, ele tem dificuldade em medir o quão forte essa experiência realmente é. A IA, ao compreender o contexto completo da narrativa, pareceu capturar uma relação mais direta entre a intensidade da jornada e a profundidade do sentimento místico.

O estudo também observou como a IA lidou com o lado emocional dessas experiências. A avaliação da IA sobre o tom emocional coincidiu bem com os resultados das ferramentas tradicionais de contagem de palavras, mostrando que a escrita se tornou menos positiva e mais mista conforme a intensidade da experiência crescia. Isso se alinha com o que é conhecido da pesquisa clínica: doses mais altas de psicodélicos podem levar a efeitos mais profundos, mas também carregam um risco maior de momentos difíceis ou desafiadores. A capacidade da IA de detectar essa mudança de tom, enquanto simultaneamente reconhece o aumento da profundidade mística, sugere que ela pode sustentar duas verdades complexas ao mesmo tempo. Os pesquisadores verificaram a confiabilidade do método de IA submetendo as mesmas histórias a oito modelos de linguagem diferentes. Os modelos concordaram entre si em alto grau, sugerindo que os resultados eram estáveis e não apenas um acaso de um programa específico.

Em última análise, o estudo não afirma que a inteligência artificial seja perfeita ou que tenha resolvido o mistério da consciência humana. Os pesquisadores são cuidadosos ao notar que as pontuações da IA ainda precisam ser comparadas com classificações de especialistas humanos para serem totalmente validadas. No entanto, as descobertas oferecem uma nova ferramenta poderosa para compreender a experiência psicodélica. Elas mostram que a maneira como analisamos o texto pode mudar o que vemos. Uma simples contagem de palavras pode perder a floresta por causa das árvores, falhando em ver que as experiências mais intensas são também as mais místicas. Ao usar um método que lê o significado em vez de apenas contar, os pesquisadores podem agora olhar para milhares de histórias naturais e ver um quadro mais claro de como a mente humana se transforma sob a influência dessas substâncias. Essa abordagem abre as portas para estudar o mundo subjetivo dos estados alterados em uma escala que era anteriormente impossível, usando as próprias palavras que as pessoas usam para descrever suas próprias jornadas.

Resumo Técnico: Características Místicas e Afetivas de Experiências Psicodélicas Naturalísticas

Problema
Relatos narrativos em primeira pessoa de estados alterados de consciência compartilhados online fornecem um complemento naturalístico à pesquisa psicodélica clínica. No entanto, os métodos tradicionais de análise de texto que dependem de dicionários de palavras estáticos enfrentam limitações significativas quando aplicados a relatos fenomenológicos complexos. Essas abordagens lexicais são frequentemente cegas à negação, falham em capturar termos modificadores (ex: "meio que", "não é") e têm dificuldade em distinguir entre experiências aterrorizantes e significativas que compartilham um vocabulário semelhante (ex: temas de morte e renascimento). Consequentemente, a frequência de palavras-chave pode não refletir com precisão a intensidade ou o significado contextual das experiências místicas. Embora os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) ofereçam o potencial para avaliar o texto dentro de seu contexto semântico mais amplo, sua aplicação à fenomenologia psicodélica permanece subexplorada. Este estudo aborda a lacuna entre os métodos estabelecidos baseados em dicionários e a emergente análise contextual baseada em LLM na quantificação das dimensões místicas e afetivas das experiências psicodélicas.

Metodologia
O estudo analisou um corpus de 7.303 relatos de experiências psicodélicas em língua inglesa coletados da seção "Trip Reports" do Shroomery.org. A coleta de dados seguiu o fluxo de trabalho de um estudo anterior de Žuljević et al. [24], filtrando relatos com pelo menos 50 palavras verificadas em inglês e removendo duplicatas.

A análise empregou uma abordagem de método duplo:

Replicação Baseada em Dicionário: Um dicionário personalizado de 77 termos visando linguagem mística foi aplicado para calcular um "escore de linguagem mística" (porcentagem de termos correspondentes em relação ao total de palavras). A valência emocional foi avaliada usando VADER, uma ferramenta de análise de sentimento baseada em regras, e um modelo ModernBERT ajustado (fine-tuned).
Extração de Características Baseada em LLM: Um LLM generativo (GLM-5) foi instruído via um esquema JSON estruturado para classificar cada relato em quatro dimensões específicas da experiência mística — Unidade, Insight Noético, Transcendência do Tempo e Sacralidade — bem como um escore de Sentimento geral. As classificações foram atribuídas em uma escala de 0 a 10 (0 indicando ausência, 1–10 indicando intensidade) com base na evidência textual. O modelo foi instruído a fornecer uma justificativa para suas classificações.
Confiabilidade e Análise Estatística: A confiabilidade inter-modelo foi avaliada em oito LLMs diferentes em uma subamostra de 500 relatos usando o alfa de Krippendorff. Associações estatísticas com a intensidade da experiência autorrelatada (Níveis 1–5) foram testadas usando testes Qui-quadrado, testes de Kruskal-Wallis com comparações pós-hoc de Dunn e correlações de Spearman, com correções de Bonferroni para múltiplas comparações.

Principais Resultados

Replicação de Achados Anteriores: A análise baseada em dicionário replicou com sucesso a distribuição em forma de U dos escores de linguagem mística através dos níveis de intensidade de experiência autorrelatada, onde a frequência do vocabulário místico foi maior nos níveis baixos (Nível 1) e altos (Nível 5) em comparação aos níveis intermediários. O sentimento positivo (VADER) declinou conforme a intensidade aumentou.
Divergência nos Ratings de LLM: Em contraste com o padrão lexical em forma de U, os ratings derivados de LLM para Unidade, Insight Noético, Transcendência do Tempo e Sacralidade mostraram um aumento monotônico com a intensidade da experiência. O Nível 5 consistentemente apresentou os escores mais altos, diferindo significamente de todos os níveis inferiores.
Convergência e Correlação:
- Os escores de linguagem mística baseados em dicionário correlacionaram-se moderadamente com todas as quatro dimensões derivadas de LLM ( $\rho$ = 0,35–0,49).
- Os escores de sentimento derivados de LLM convergiram com as medidas de sentimento VADER e ModernBERT ( $\rho$ = 0,505 e 0,651, respectivamente).
- Entre as dimensões místicas, a Transcendência do Tempo mostrou a associação mais forte com a intensidade autorrelatada ( $\rho$ = 0,313) e o aumento monotônico mais íngreme, porém teve a correlação mais fraca com as medidas de sentimento ( $\rho$ = 0,055 com o sentimento do LLM).
Confiabilidade: A confiabilidade inter-modelo entre os oito LLMs foi satisfatória a tentativa, com o alfa de Krippendorff variando de 0,766 (Unidade) a 0,871 (Insight). As correlações pareadas entre os modelos foram consistentemente altas ( $\rho$ = 0,83–0,90).

Significância e Alegações
O artigo alega que a divergência entre a frequência lexical e os ratings contextuais derivados de LLM sugere que esses métodos capturam aspectos parcialmente distintos da experiência mística. O autor postula que a distribuição em forma de U observada na análise baseada em dicionário provavelmente reflete uma limitação da métrica — especificamente, que a frequência de palavras normalizada é menos adequada para estimar a intensidade de um construto do que um sistema de classificação contextual. Por outro lado, o aumento monotônico nos escores de LLM alinha-se mais proximamente com as expectativas teóricas de experiências místicas dose-dependentes, onde doses mais altas (proxies pela intensidade dos níveis) produzem efeitos mais profundos.

O estudo conclui que a pontuação contextual baseada em LLM serve como um complemento exploratório potencialmente útil aos métodos estabelecidos de PLN (Processamento de Linguagem Natural). Embora as abordagens de dicionário permaneçam eficientes para detectar a presença de vocabulário místico, os LLMs oferecem um mecanismo para avaliar dimensões fenomenológicas específicas dentro do contexto narrativo mais amplo. O autor enfatiza que, embora a robustez procedimental da abordagem de LLM seja apoiada pelo alto acordo inter-modelo e convergência com medidas de sentimento, a correspondência desses escores com julgamentos humanos de construtos fenomenológicos requer validação adicional contra codificadores humanos. O trabalho estabelece um corpus documentado de relatos naturalísticos como um recurso para futuras pesquisas de métodos mistos sobre a fenomenologia psicodélica.

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