Um novo estudo enfatiza os desafios de comunicar a ciência por trás das principais decisões políticas em resposta à pandemia COVID-19.
A pesquisa, publicada na revista Science Advances , demonstra que tanto a pessoa que comunica a informação quanto o conteúdo da informação pode afetar a confiança do público na afirmação científica, bem como na própria ciência.
Incerteza Científica
Idealmente, a melhor evidência científica disponível deve informar as decisões de política governamental. No entanto, por muitas razões, este princípio geralmente aceito nem sempre é o caso.
A natureza da investigação científica significa que sempre há algum grau de incerteza nos modelos usados para criar decisões políticas.
Historicamente, esse grau de incerteza, mesmo que leve, tem sido usado para desacreditar políticas que não estão de acordo com os interesses de pessoas, grupos, instituições ou ideologias particulares.
Talvez o exemplo mais claro e significativo disso sejam as mudanças climáticas.
Apesar do consenso científico apoiar de maneira esmagadora a hipótese de que a humanidade está acelerando o aquecimento global, os críticos usam a incerteza inevitável que acompanha qualquer previsão científica complexa para desacreditar essas descobertas.
No contexto de uma pandemia envolvendo um novo vírus, as coisas se tornam ainda mais difíceis.
Existe um alto nível de incerteza sobre como o vírus pode se comportar e como as pessoas podem agir em resposta. O SARS -CoV-2 é um coronavírus previamente desconhecido e, embora compartilhe características com outros coronavírus, também existem diferenças significativas.
Compreender essas diferenças e como elas afetarão a propagação do vírus leva tempo.
No entanto, como sabemos que o vírus pode causar doenças graves e potencialmente letais - com mais de um milhão de fatalidades registradas globalmente até agora - os cientistas estão sob pressão para aprender o máximo que puderem sobre o novo coronavírus.
Conseqüentemente, decisões urgentes de política governamental baseiam-se menos em um consenso esmagador entre os pesquisadores e, em vez disso, em modelos de melhor estimativa que inevitavelmente mantêm um grau significativo de incerteza.
Comunicação
O desafio não é apenas identificar quais modelos fornecem a previsão mais precisa, mas como os especialistas e líderes comunicam o processo de tomada de decisão.
Seguindo a modelagem científica - por exemplo, um estudo influente do Imperial College de Londres - os governos em todo o mundo introduziram medidas de emergência para conter a pandemia na ausência de uma vacina.
Essas restrições afetaram profundamente as culturas, a sociedade, a economia e a vida cotidiana das pessoas.
Alguns questionaram as medidas por causa da desconfiança nas políticas utilizadas para informar essas restrições. Essa desconfiança também pode aumentar quando a ciência que embasa as decisões políticas é incerta.
Se as pessoas não confiarem na base científica que influencia a formulação de políticas - ou se as pessoas não confiarem na própria ciência -, haverá o perigo de não agirem sobre novas leis que exigem mudanças significativas de comportamento para reduzir a disseminação do vírus.
Uma Pesquisa Com 6.000 Pessoas
Para compreender melhor esse fenômeno, os pesquisadores por trás do presente estudo queriam explorar como a pessoa que comunica a política ao público e o conteúdo da própria mensagem afetam a confiança das pessoas na base científica da política.
Para fazer isso, eles realizaram cinco pesquisas com mais de 6.000 adultos nos Estados Unidos entre maio e junho deste ano.
A primeira pesquisa mediu como a confiança das pessoas nos modelos científicos, e na própria ciência, foi afetada por críticas ou apoio a esses modelos por parte de republicanos ou democratas.
A segunda pesquisa foi mais aprofundada, usando exemplos do mundo real de políticos democratas e republicanos que criticaram o uso de modelos científicos, examinando o efeito dessas críticas na percepção das pessoas sobre a validade desses modelos.
A terceira pesquisa examinou como reversões significativas nas políticas, que ocorreram devido a novas descobertas científicas, afetaram o nível de confiança das pessoas na ciência. Os pesquisadores também examinaram o efeito de como essas reviravoltas foram enquadradas.
A quarta e a quinta pesquisas examinaram os efeitos das previsões de “catastrofização” versus “armamento” sobre a pandemia.
“Catastrofizar” refere-se a tomar a possibilidade mais extrema e prejudicial e apresentá-la como muito provável, enquanto “armamento” se refere ao uso de incertezas presentes nos modelos para desacreditar as próprias previsões.
A equipe comparou isso com perguntas que mediam o efeito sobre a confiança do público na ciência de uma abordagem mais comedida que reconhecesse a incerteza inerente à modelagem científica.
Mensagem e Assunto do Mensageiro
Os pesquisadores descobriram que, apesar das críticas aos modelos científicos e da validade da ciência em geral, vindo principalmente da direita política, as críticas dos republicanos aos modelos científicos pareciam ter pouco efeito sobre a confiança das pessoas nos modelos.
Os pesquisadores sugerem que isso pode ser porque as pessoas esperavam que os republicanos fossem críticos da ciência e, portanto, descartaram sua mensagem como sendo baseada na ideologia.
Em contraste, os pesquisadores descobriram que, quando os democratas criticavam a ciência, as pessoas eram muito mais afetadas, sendo mais propensas a levar essas críticas a sério e, portanto, reduzir sua confiança na base científica da política.
Os pesquisadores também observaram que o conteúdo da mensagem fez a diferença.
Se os políticos deixassem clara a incerteza inevitável no processo científico, as pessoas teriam menos probabilidade de confiar na ciência. Em contraste, a comunicação determinística e fatalista - fazendo com que as previsões do pior cenário pareçam muito prováveis - foi mais eficaz para inspirar confiança a curto prazo.
No entanto, os pesquisadores também observam que o ganho de curto prazo dessa catastrofização poderia mais tarde ter um efeito negativo significativo na confiança se a previsão não acontecesse ou se a ciência em desenvolvimento mudasse a direção da política.
Consequentemente, a equipe sugere que uma opção melhor pode ser uma abordagem medida que reconheça as incertezas no processo científico. Embora isso possa reduzir a confiança no curto prazo, pode ajudar a manter a confiança geral, dada a probabilidade de as políticas precisarem se adaptar à medida que os pesquisadores revelam continuamente novos conhecimentos científicos.
Como Prof. Sarah Kreps, John L. Wetherill Professor no Departamento de Governo e Professor Adjunto de Direito na Cornell University, notas:
“Reconhecer que os modelos são baseados na incerteza não é apenas a maneira mais precisa de falar sobre modelos científicos, mas os líderes políticos e a mídia podem fazer isso sem ter o efeito de minar a confiança na ciência.”
Fonte: Medical News Today - Escrito por Timothy Huzar em 2 de outubro de 2020 - Fato verificado por Harriet Pike, Ph.D.