Este estudio investigó la consistencia emocional y la coherencia semántica mediante el análisis de conversaciones relacionadas con el cambio climático en redes sociales (Twitter, Reddit) utilizando modelos de lenguaje a gran escala (LLM), Gemma y Llama. Examinamos cómo los LLM manejaban el contenido emocional y mantenían las relaciones semánticas en tareas de continuación y respuesta, examinando las transiciones emocionales, los patrones de intensidad y la similitud semántica entre el contenido creado por humanos y el generado por LLM. Gemma tendía a amplificar las emociones negativas, especialmente la ira, pero preservaba las emociones positivas, como el optimismo. Llama preservaba mejor las emociones en un espectro emocional más amplio. Ambos modelos generaron respuestas con una intensidad emocional atenuada en comparación con el contenido creado por humanos y mostraron un sesgo hacia las emociones positivas en la tarea de respuesta. Ambos modelos mantuvieron una fuerte similitud semántica con el texto original, pero hubo una diferencia en el rendimiento entre las tareas de continuación y respuesta.
