Este trabalho investiga a percepção pública e a recepção de narrativas sobre IA por meio de uma análise sociotécnica em larga escala de comentários na plataforma YouTube. A partir de um corpus multilíngue de mais de 520 mil comentários (354.534 em inglês e 168.518 em português) vinculados a vídeos previamente categorizados segundo a Teoria de Valores Humanos de Schwartz, implementou-se um pipeline de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Ciência Social Computacional (CSS) utilizando LLMs via framework vLLM para execução distribuída de tarefas de filtragem de spams e caracterização do engajamento e da expressividade do público.

A análise estatística não paramétrica (Mann-Whitney U) e a modelagem psicolinguística baseada em dicionários de radicais revelaram divergências transculturais significativas entre os públicos do Brasil (Sul Global / Compute South) e dos Estados Unidos (Norte Global / Compute North). Enquanto o público brasileiro manifesta um discurso significativamente mais comunitário e interpessoal, caracterizado por índices elevados de Processos Sociais e Preocupações Pessoais, o público norte-americano prioriza discursos orientados a Motivações Instrumentais (conquistas e metas corporativas) e Linguagem Informal.

Adicionalmente, a correlação de Spearman revelou que debates ativos de alto esforço cognitivo são estimulados por discussões associadas a Universalismo e Segurança, enquanto o consumo passivo (visualizações) é impulsionado por Estimulação e Hedonismo. Esses resultados demonstram a utilidade das seções de comentários como um espelho sociotécnico do debate público e ressaltam a necessidade de se considerar as assimetrias regionais e infraestruturais nas políticas de desenvolvimento e governança da inteligência artificial.