Negação da ciência no Twitter ajuda a prever os próximos surtos de COVID-19
Negação da ciência no Twitter ajuda a prever os próximos surtos de COVID-19
Os pesquisadores da USC descobriram que o discurso político no Twitter ajudou a prever onde os próximos surtos de COVID-19 poderiam ocorrer, oferecendo uma nova ferramenta para as autoridades de saúde impedirem a pandemia.
No campo da mídia social, as visões anticientíficas sobre o COVID-19 se alinham tão intimamente com a ideologia política – especialmente entre os conservadores – que sua previsibilidade oferece uma estratégia para ajudar a proteger a saúde pública, mostra um novo estudo da USC.
A resistência à ciência, incluindo a eficácia de máscaras e vacinas, representa um desafio para vencer a crise do coronavírus. O objetivo de alcançar a imunidade coletiva não acontecerá até que a sociedade alcance um consenso sobre as soluções baseadas na ciência.
A análise assistida por aprendizado de máquina do estudo da USC de comunicações de mídia social oferece aos formuladores de políticas e funcionários de saúde pública novas ferramentas para antecipar mudanças nas atitudes e responder de forma proativa.
“Mostramos que as visões anticientíficas estão alinhadas com a ideologia política, especificamente o conservadorismo”, disse Kristina Lerman , principal autora do estudo e professora da Escola de Engenharia Viterbi da USC. “Embora isso não seja necessariamente novo, descobrimos isso inteiramente a partir de dados de mídia social que fornecem pistas detalhadas sobre onde o COVID-19 provavelmente se espalhará para que possamos tomar medidas preventivas”.
O estudo foi publicado esta semana no Journal of Medical Internet Research .
Novo estudo segue um rumo diferente
P levantamentos revious e pesquisas têm mostrado um abismo partidária em vistas sobre COVID-19, bem como os custos e benefícios de remédios. Em contraste, o estudo da USC examinou as atitudes de saúde pública com base em tweets do Twitter entre 21 de janeiro e 1 de maio de 2020.
Eles classificaram as pessoas em três grupos – liberal versus conservador, pró-ciência versus anticiência e linha dura versus moderada – então treinaram algoritmos de aprendizado de máquina para classificar todas as outras pessoas. Eles usaram dados geográficos para reduzir 115 milhões de tweets em todo o mundo para 27 milhões de tweets por 2,4 milhões de usuários nos Estados Unidos.
Os pesquisadores analisaram ainda mais os dados demográficos e geográficos e os acompanharam durante o período de estudo de três meses. Essa abordagem permitiu o monitoramento quase em tempo real de atitudes partidárias e pseudocientíficas que poderiam ser refinadas em detalhes com o auxílio de técnicas de computação avançadas.
O que surgiu foi a capacidade de rastrear o discurso público em torno do COVID-19 e compará-lo com os resultados epidemiológicos. Por exemplo, os pesquisadores descobriram que as atitudes anticientíficas postadas entre janeiro e abril de 2020 eram altas em alguns estados do oeste e sul das montanhas, que mais tarde foram atingidos por surtos mortais de COVID-19.
Além disso, os pesquisadores foram capazes de investigar tópicos específicos importantes para cada grupo: conservadores anticientíficos estavam focados em tópicos políticos, incluindo campanhas de reeleição do ex-presidente Trump e conspirações de QAnon, enquanto conservadores pró-ciência prestavam atenção aos surtos globais do vírus e focou mais em medidas preventivas para “nivelar a curva”. Os pesquisadores foram capazes de rastrear atitudes ao longo do tempo e geografia para ver como elas mudaram. Por exemplo, para sua surpresa, eles descobriram que a polarização no tópico da ciência diminuiu com o tempo.
Talvez mais encorajador, eles descobriram que, mesmo em uma população altamente polarizada, “o número de usuários pró-ciência e politicamente moderados supera outros grupos ideológicos, especialmente grupos anticientíficos.” Eles disseram que seus resultados sugerem que a maioria das pessoas está pronta para aceitar evidências científicas e confiar nos cientistas.
A mídia social como uma ferramenta para antecipar o surto de doenças
As descobertas também podem ajudar os formuladores de políticas e funcionários da saúde pública. Se virem o sentimento anticientífico crescendo em uma região do país, eles podem adaptar mensagens para mitigar a desconfiança da ciência enquanto se preparam para um possível surto de doença.
“Agora podemos usar dados de mídia social para a ciência, para criar mapas espaciais e temporais de opiniões públicas ao longo de linhas ideológicas, pró e anticientíficas”, disse Lerman, um cientista da computação e especialista em mineração de mídia social em busca de pistas sobre o comportamento humano no Instituto de Ciências da Informação da USC. “Também podemos ver quais tópicos são importantes para esses segmentos da sociedade e podemos planejar de forma proativa para prevenir a ocorrência de surtos de doenças.”
O apoio para o estudo vem do Escritório de Pesquisa Científica da Força Aérea (bolsa FA9550-20-1-0224) e da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA, bolsa W911NF-17-C-0094).
Os autores do estudo são Lerman, Ashwin Rao, Fred Morstatter, Minda Hu, Emily Chen, Keith Burghardt e Emilio Ferrara do Instituto de Ciências da Informação. O trabalho foi apoiado em parte pelo Escritório de Pesquisa Científica da Força Aérea e pela Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa.
Referência:
Rao A, Morstatter F, Hu M, Chen E, Burghardt K, Ferrara E, Lerman K
Political Partisanship and Antiscience Attitudes in Online Discussions About COVID-19: Twitter Content Analysis
J Med Internet Res 2021;23(6):e26692
doi: 10.2196/26692 PMID: 34014831
Henrique Cortez, tradução e edição, a partir de original da University of Southern California
in EcoDebate, ISSN 2446-9394, 17/06/2021
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