O impacto do nível de evidência científica em preprints sobre COVID-19 no seu compartilhamento no Twitter (X) Brasil - Rocha, Eduardo Santos; Araújo, Ronaldo Ferreira de (Encontros Bibli, 2024)
Objetivo: Este estudo tem como objetivo investigar o nível de evidência científica dos preprints sobre COVID-19 compartilhados no Twitter (X) no Brasil, entre 2020 e junho de 2023 e o impacto desses compartilhamentos no debate público sobre a pandemia do Novo Coronavírus no Brasil. Problema de pesquisa: a análise teve foco em responder questões objetivas em torno da altmetria que é: 1) Que nível de evidência científica apresentam os preprints mais compartilhados sobre covid no Twitter (X) Brasil? 2) Com que intenção os preprints foram compartilhados de acordo com seu nível de evidência científica? 3) Qual o perfil dos usuários que compartilharam esses preprints. Método: O estudo mapeou os preprints sobre COVID-19 entre os anos de 2020 a junho de 2023, identificando o nível de evidência científica de cada um deles, bem como o teor de seus compartilhamentos no Twitter (X). Foram utilizados procedimentos de revisão de literatura, pesquisa documental e análises da evidência científica, de conteúdo e altmétrica. Resultados: Quanto mais baixo o nível de evidência científica dos preprints, maior foi a quantidade de seus compartilhamentos no Twitter (X). Mensagens categorizadas como “movimento antivacina” foram as mais recorrentes e parte expressiva dos usuários se auto apresenta como “conservador”. Conclusões: O presente estudo constatou uma tendência à disseminação de notícias falsas e ou deturpadas a partir da produção científica, então eminente, sobre a pandemia de COVID-19. O elevado nível de desinformação presente nesses compartilhamentos evidenciou a necessidade de que informações científicas sejam interpretadas a partir de evidências científicas, em contraposição a discursos contrários à ciência. Objective: The rapid dissemination of scientific information on Twitter (X) during the COVID-19 pandemic has played an important role in shaping public opinion and health decision-making. This study aims to investigate the level of scientific evidence of COVID-19 preprints shared on Twitter (X) in Brazil between 2020 and June 2023 and the impact of these shares on the public debate about the New Coronavirus pandemic in Brazil. Method: The study mapped COVID-19 preprints from 2020 to June 2023, identifying the level of scientific evidence for each one, as well as the content of their shares on Twitter (X). Literature review, documentary research, scientific evidence analysis, content analysis and altmetric analysis procedures were used. Results: The lower the level of scientific evidence of the preprints, the more they were shared. Messages categorized as "anti-vaccine movement" were the most recurrent and a significant proportion of users described themselves as "conservative". Conclusions: This study found a tendency to disseminate fake and/or distorted news based on the then-eminent scientific production on the New Coronavirus pandemic. The high level of misinformation present in these shares highlighted the need for scientific information to be interpreted based on scientific evidence, as opposed to discourses contrary to science. Objetivo: Este estudio tiene como objetivo investigar el nivel de evidencia científica de los preprints sobre COVID-19 compartidos en Twitter (X) en Brasil, entre 2020 y junio de 2023 y el impacto de estos compartidos en el debate público sobre la pandemia del Nuevo Coronavirus en Brasil. Problema de investigación: la análisis tuvo foco en responder cuestiones objetivas en torno a la altmetría que es: 1) ¿Qué nivel de evidencia científica presentan los preprints más compartidos sobre COVID-19 en Twitter (X) Brasil? 2) ¿Con qué intención los preprints fueron compartidos de acuerdo con su nivel de evidencia científica? 3) ¿Cuál el perfil de los usuarios que compartieron esos preprints? Método: El estudio mapeó los preprints sobre COVID-19 entre los años de 2020 a junio de 2023, identificando el nivel de evidencia científica de cada uno de ellos, bien como el teor de sus compartidos en Twitter (X). Fueron utilizados procedimientos de revisión de literatura, investigación documental y análisis de la evidencia científica, de contenido y altmétrica. Resultados: Cuanto más bajo el nivel de evidencia científica de los preprints, mayor fue la cantidad de sus compartidos en Twitter (X). Mensajes categorizados como “movimiento antivacuna” fueron los más recurrentes y parte expresiva de los usuarios se auto presenta como “conservador”. Conclusiones: El presente estudio constató una tendencia a la diseminación de noticias falsas y o deturpadas a partir de la producción científica, entonces eminente, sobre la pandemia de COVID-19. El elevado nivel de desinformación presente en esos compartidos evidenció la necesidad de que informaciones científicas sean interpretadas a partir de evidencias científicas, en contraposición a discursos contrarios a la ciencia.