Entre a vacinação e o aquecimento global, qual dos dois temas você sente gerar mais debate nas redes sociais? Uma pesquisa conduzida pela Universidade de Waterloo, no Canadá, usou a inteligência artificial (IA) para descobrir a resposta e, segundo o material publicado, há uma considerável disparidade.

Em resumo, o estudo contemplou publicações feitas no Twitter entre 2007 e 2016 sobre os dois assuntos: no período pesquisado, o sentimento sobre o aquecimento global era quase unânime – o fenômeno de aquecimento nocivo da Terra é culpa da humanidade -, mas o mesmo não pode ser dito da vacinação, tema no qual 15% a 20% se mostravam completamente favoráveis à ela, enquanto em média 70% não tinha opinião formada, fora alguns opositores antivacina.

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Apesar de ficar mais evidente por causa da pandemia, discussão sobre vacinação já tinha maior polarização que o aquecimento global entre 2007 e 2016
Apesar de ficar mais evidente por causa da pandemia, discussão sobre vacinação já tinha maior polarização que o aquecimento global entre 2007 e 2016 (Imagem: Viacheslav Lopatin/Shutterstock)

Com a pandemia da COVID-19 ainda causando milhares de mortos e novas infecções, é fácil nos esquecermos que os chamados “antivaxxers” já existiam antes dela: antes do novo coronavírus (SARS-CoV-2), já existia toda a conspiração de que o uso de imunizantes “implantará chips de monitoramento”, além de alguns que afirmavam que “a presença de mercúrio nas vacinas causa autismo”.

“Ainda é uma questão em aberto se essas diferenças nos sentimentos dos usuários e nos ecos das redes sociais sobre as vacinas criaram as condições altamente polarizadas de quando os imunizantes da COVID-19 começaram a sair”, disse Chris Bauch, professor de Matemática Aplicada da Universidade de Waterloo. “Se fizéssemos o mesmo estudo, hoje, com dados dos últimos dois anos, os resultados poderiam ser grosseiramente diferentes. A vacinação é um tópico muito mais acalorado hoje e aparenta ser bem mais polarizado, graças à atual pandemia”.

Bauch e sua equipe criaram um algoritmo de análise e o treinaram para avaliar cerca de 87 milhões de tuítes, vindos de bases de dados públicas e pagas – uma delas, inclusive adquirida do próprio Twitter. O algoritmo, dotado de capacidades de machine learning, criou três categorias – “Pró”, “Neutro” e “Anti” -, classificando os tuítes analisados em cada uma.

“Nós esperávamos descobrir que o sentimento dos usuários e como eles formavam redes e comunidades fosse mais ou menos o mesmo em ambos os assuntos”, disse Bauch. “Mas na verdade, descobrimos que a forma como os discursos sobre vacinação e aquecimento global funcionaram no Twitter foram bem diferentes”.

O estudo completo foi publicado no jornal científico Humanities and Social Sciences Communications, ligado à revista Nature.

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