19 Junho 2021
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.
A reportagem é publicada por University of Southern California e reproduzida por EcoDebate, 17-06-2021. A tradução e edição são de Henrique Cortez.
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.
Levantamentos e pesquisas têm mostrado um abismo partidário 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.
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.
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. Disponível aqui e aqui.
