Analisi stilometrica applicata alle capacità emulative di GPT-4

La presente ricerca si propone di esplorare la capacità del Large Language Model GPT-4 di emulare lo stile di due riviste culturali italiane attive negli anni ’60, «Quaderni Piacentini» e «Quindici». Utilizzando un corpus derivato dai primi numeri delle riviste, trascritti attraverso OCR e poi accuratamente rivisti, il lavoro vuole valutare se GPT-4 sia in grado di eludere l’analisi stilometrica, scrivendo un testo che rispecchi la strategia editoriale di una determinata rivista. Dopo aver utilizzato GPT-4 per generare testi che riflettessero lo stile delle riviste grazie a specifici prompt, è stata condotta un’analisi stilometrica per confrontare i testi artificialmente generati con il corpus originale. I risultati evidenziano le sfide e le potenzialità di GPT-4 nella creazione di scritti con stili complessi. Il confronto con metodologie stilometriche tradizionali ha permesso di individuare i punti in cui le due riviste si distanziano e, di conseguenza, i nodi cruciali su cui il modello si concentra per la differenziazione stilistica e tematica. La ricerca intende aprire nuove prospettive sull’utilizzo della stilometria per l’analisi computazionale di testi relativi a specifici contesti culturali; se fino ad ora, infatti, la comunità scientifica si è concentrata sulla capacità degli LLM di riprodurre fedelmente stili di diversi autori o sull’indagine di piattaforme di scrittura, applicare queste metodologie all’ambito ristretto delle riviste consentirebbe più ampie considerazioni sulle strategie editoriali, sulle tendenze di lettura e sui processi di circolazione delle idee.