DESINFORMAÇÃO EM SAÚDE NA PÓS-PANDEMIA: UMA ANÁLISE A PARTIR DA PLATAFORMA DE FACT-CHECKING AGÊNCIA LUPARESUMO
Objetivo: Analisar as desinformações em saúde checadas pela plataforma de fact-checking Agência Lupa a fim de entender como a desinformação em saúde foi compartilhada nas plataformas digitais nos primeiros meses após a pandemia da COVID-19, e quais foram as suas principais tendências no Brasil.
Método: Adota-se a abordagem quali-quantitativa no processo de extração, interpretação e visualização dos conteúdos checados, por meio da técnica de raspagem de dados e análise de textos digitais.
Resultado: Constata-se que os conteúdos desinformativos que imitam fontes confiáveis a partir de imagens e vídeos, circulados na plataforma WhatsApp, propagaram-se por múltiplos canais, dispersando a desinformação em saúde. Além disso, observa-se padrões de persistência e constância quanto ao termo Vacina, indicando-o como escopo de uma narrativa contínua de desinformação.
Conclusões: Conclui-se que os aspectos das práticas de desinformação destacados pelo método adotado podem subsidiar estratégias de combate à desinformação em saúde no Brasil.
PALAVRAS-CHAVE:
Desinformação; COVID-19; Fact-checking; Saúde
ABSTRACT
Objective: Analyze health misinformation checked by the fact-checking platform Agência Lupa, in order to understand how health misinformation was shared on digital platforms in the first months after the COVID-19 pandemic, and what were its main causes. trends in Brazil.
Methods: A qualitative-quantitative approach is adopted in the process of extracting, interpreting and visualizing the checked contents, through the technique of data scraping and analysis of digital texts.
Results: It appears that disinformative content that imitates reliable sources based on images and videos, circulated on the WhatsApp platform, spread across multiple channels, dispersing misinformation about health. Furthermore, there are patterns of persistence and constancy regarding the term Vaccine, indicating it as the scope of a continuous narrative of disinformation.
Conclusions: It is concluded that the aspects of misinformation practices highlighted by the adopted method can support strategies to combat health misinformation in Brazil.
KEYWORDS:
Disinformation; COVID-19; Fact-checking; Health
1 INTRODUÇÃO
Nas últimas décadas, a forma de compartilhamento de informações transformou-se substancialmente. Antes, as notícias vinham unicamente de jornais, TV ou rádio. Agora, smartphones e outros dispositivos tecnológicos também entram nessa lista. Essas mudanças, que começaram com a revolução industrial e seguiram com a chegada de novas tecnologias, conectaram o mundo de um jeito nunca visto antes. Isso ajudou a sociedade a ver como a política, a cultura e a economia estão interligadas, como relata Oliveira e Barroco (2023).
Na contemporaneidade, com o mundo conectado, as Tecnologias Digitais da Informação e Comunicação (TDIC) possibilitam que os indivíduos acessem uma vasta gama de informações em diversos dispositivos, dependendo da disponibilidade e da qualidade da infraestrutura tecnológica (Grazziotin, 2023). Entretanto, essas facilidades trazem consigo responsabilidades sociais importantes para as pessoas, principalmente no que se refere ao compartilhamento consciente da informação (Gomes, 2019). Marques (2023) argumenta que, embora as TDIC possam conectar pessoas em diferentes realidades e contextos, essas facilidades podem favorecer a manipulação ou distorção da verdade em diversas situações.
Ao observar estudos relacionados à política e à pandemia da COVID-19 em 2020, verifica-se que pesquisadores estão preocupados com a desinformação e como ela afeta a sociedade (Albuquerque, 2020; Pinto et al., 2020; Saltz et al., 2021). A ausência de condições para a mediação consciente da informação é um problema perceptível no âmbito desses estudos, que apontam como causas da desinformação as disputas político-econômico-ideológicas, a precariedade do letramento das pessoas, e, principalmente, as atuais configurações tecnológicas.
Alves, Alves e Brasileiro (2023), por exemplo, destacam que a lógica dos dados, algoritmos e das plataformas influencia o dia a dia das pessoas e como elas interagem com as informações. Como efeito, tem-se uma hipercirculação da informação descontextualizada, distorcida e enviesada, que envolve o agenciamento em rede dos usuários, a exemplo do que ocorreu na pandemia de COVID-19 acerca das medidas de proteção. Essa circulação e quantidade de informações em um curto período foi classificada pela Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS) e Organização Mundial de Saúde (OMS) como infodemia1 (Organização Pan-Americana da Saúde, 2020).
Diante dessa problemática, o estudo teve como objetivo analisar as desinformações sobre saúde checadas pela plataforma de fact-checking Agência Lupa, no período de seis meses após a pandemia de COVID-19, a fim de entender como as desinformações foram compartilhadas nas plataformas digitais e quais foram as principais tendências sobre desinformação relacionadas à saúde no Brasil. Com este foco, utilizou-se de técnicas de raspagem de dados e análise de textos digitais por meio de uma plataforma. Nesse sentido, espera-se que este estudo possa contribuir para a compreensão do fenômeno da desinformação e suas especificidades na sociedade brasileira, principalmente no contexto da saúde pública.
2 DAS FAKE NEWS ÀS DESINFORMAÇÕES: UMA BREVE REFLEXÃO
Com o rápido acesso à informação é cada vez mais comum que as pessoas realizem atividades digitais no seu cotidiano. Isso inclui avaliar produtos comprados na internet, classificar aplicativos de transporte diariamente ao utilizá-los e até mesmo criar e compartilhar informações de diferentes assuntos no seu meio social. Isso ocorre em virtude do avanço das TDIC, como relatado por Castells (2006), pois esses meios têm se apresentado em diversas instâncias da vida humana, considerando relações pessoais e profissionais.
Diante dessa evolução das tecnologias, problemáticas que antes não tinham tanta visibilidade, como as popularmente conhecidas fake news, de tradução livre para “informações falsas”, começaram a ganhar força, principalmente diante dos períodos eleitorais. As fake news, segundo Santos (2021), surgem de forma intencional com a intenção de prejudicar e manipular instituições, pessoas ou grupos sociais. As fake news são objeto de diversas pesquisas pelo mundo, ganhando destaque entre 2015 e 2016, de acordo com Bayer et al., (2019).
O assunto fake news teve grande destaque em 2016, durante as eleições para presidente dos Estados Unidos, e em 2015, durante a votação para o Reino Unido se desligar da União Europeia (Marques, 2023). Nos Estados Unidos, em 2016, as notícias manipuladas com inverdades chamaram mais a atenção das pessoas do que muitos jornais jornalísticos importantes, como The New York Times, NBC News e outros (Delmazo; Valente, 2018). No Reino Unido, as fake news tiveram o seu ápice nas discussões sobre o processo Brexit, que foi a saída do Reino Unido da União Europeia (Serra, 2018). Segundo Gragnani (2017), foi descoberto que durante o Brexit mais de 13,5 mil robôs estavam atuando na disseminação de notícias automatizadas contra ou a favor do processo.
Nesse contexto, as eleições presidenciais de 2018 e 2022 do Brasil também foram marcadas pelo termo fake news, principalmente pela enxurrada de desinformação compartilhada, muitas delas criadas e compartilhadas por usuários das redes sociais e até mesmo candidatos (Dourado, 2020; Tavares; Silva; Oliveira, 2023). Essa desordem informacional confundiu a população, manipulando e prejudicando a própria democracia. Ainda nas eleições brasileiras, destacaram-se os chamados bots2, pois, mais de 2.000 usuários não identificados estiveram compartilhando desinformação em redes sociais como Twitter, WhatsApp, Instagram, Facebook, entre outras (Nobre; Almeida; Ferreira, 2019).
Nessa perspectiva, observa-se que o ambiente digital pode proporcionar o acesso a inúmeras informações, dentre elas, também, inverdades, trechos manipulados, descontextualizados, ou totalmente errôneos, classificados por pesquisadores como “desinformação” (Albuquerque, 2020; Wardle, 2017). Sendo assim, como relatado por Wardle (2017), expressões como fake news se tornam inadequadas tendo em vista as inúmeras camadas por trás da desinformação. Desse modo, segundo a autora, não apenas informações falsas são o problema, mas um ecossistema de desinformação, que leva em consideração tipo de conteúdo compartilhado, motivações da criação e como ele está sendo disseminado.
Wardle (2017) traz à luz algumas classificações da desinformação: (a) Sátira ou Paródia (conteúdo satírico com situações ou informações exageradas; (b) Conteúdo enganoso (compartilhado como informação real, mas usado de maneira trapaceira); (c) Conteúdo impostor (imitam o conteúdo de fontes confiáveis, de forma distorcida ou mentirosa); (d) Conteúdo fabricado (sem ligação com a realidade, com o objetivo de enganar, causar danos e prejudicar); (e) Falsa conexão (os elementos do conteúdo não dão suporte às informações); (f) Falso contexto (informações propagadas com dados verdadeiros, mas retirados do seu contexto único). Nessa direção, portanto, este artigo adota a perspectiva de que a desinformação é um fenômeno mais complexo do que o termo “fake news” pode abranger.
3 PLATAFORMAS DE FACT-CHECKING: SITUANDO A AGÊNCIA LUPA
Em busca de fatos, as plataformas de fact-checking (tradução livre para checagem de fatos) trouxeram consigo um olhar para além da informação recebida. A checagem de fatos iniciou-se através de um programa na TV CNN, pelo jornalista Brooks Jackson. Ele foi um dos pioneiros na checagem de fatos em propagandas eleitorais nos Estados Unidos no ano 1991 (Patatt; Rocha, 2020). Jackson também foi idealizador do primeiro portal com intuito de checagem dos fatos em 2003, intitulado FactCheck.org3, desenvolvido na Universidade de Políticas Públicas da Pennsylvania. O site foi uma das iniciativas que inspirou centenas de outras plataformas ao redor do globo com a intenção de checagem (Fonseca et al., 2018).
Segundo o site Duke Reporters’ Lab4, até o dia 3 de dezembro de 2023, cerca de 424 agências estavam ativas pelo mundo. Esses sites integram uma rede internacional, a International Factchecking Network (IFCN), que os orienta a partir de várias diretrizes e selos de classificação para verificação de dados e informações (Dourado; Alencar, 2020). No Brasil, plataformas como a Agência Lupa5, Aos Fatos6, Projeto Comprova7, entre outras, trabalham para buscar fatos em cima de eventos importantes, como políticas, eleições presidenciais, pandemia, informações ditas por líderes sociais, celebridades, jornais, revistas, rádios, programas de TV e na Internet.
A Agência Lupa, escolhida como o objeto empírico deste trabalho, foi uma das pioneiras plataformas de checagem de fatos no Brasil, além de ser um dos primeiros veículos brasileiros a ser vinculado no IFCN, rede mundial de checadores (Xavier; Chagas, 2022). Além disso, os métodos utilizados pela agência partem de princípios de agências importantes de sucesso, como a plataforma argentina Chequeado8 e a americana Politifact9.
Nesse caminho, é indubitável que plataformas de fact-checking são aliadas no combate à desinformação em diferentes eixos informacionais. Segundo Diniz (2018), as plataformas de fact-checking, diferente da mídia convencional, tem se dedicado a oferecer ajuda à sociedade de maneira transparente e independente, com o objetivo de verificar os fatos das informações que não conversam com a verdade, principalmente em momentos de veiculação de muitas informações.
4 PERCURSO METODOLÓGICO
Esta pesquisa adotou a abordagem quali-quantitativa para analisar as desinformações sobre saúde, a partir das checagens de fatos na plataforma Agência Lupa, no período pós-pandemia da COVID-19. Desse modo, o processo metodológico foi dividido em três etapas.
A primeira etapa consistiu na seleção das desinformações na categoria saúde do site da Agência Lupa. É importante ressaltar que foram analisadas apenas desinformações checadas pela plataforma. Desse modo, o conteúdo das checagens feitas pela plataforma foi analisado através de uma técnica de raspagem de dados10. Essa etapa focou na extração de informações presentes em cada checagem, envolvendo título, texto, mês e meio de compartilhamento. O período analisado contemplou 06 (seis) meses, iniciado no dia 05 (cinco) de maio de 2023, quando a OMS declarou o fim da emergência de saúde pública sobre a COVID-19 (Robazzi; Rocha; Marziale, 2023), até o dia 05 (cinco) de novembro de 2023. Nessa perspectiva, postagens sobre entrevistas ou informativos não adentraram na análise.
A segunda, por sua vez, focou na quantificação das desinformações checadas sobre saúde. Os dados quantitativos das desinformações selecionadas na primeira etapa foram organizados em uma planilha Excel e quantificados de acordo com cada informação extraída.
Por fim, a terceira etapa realizou uma análise textual das desinformações checadas sobre saúde. Para isso, foi utilizada a ferramenta Voyant Tools11 a fim de fazer uma análise quali-quantitativa do conteúdo textual das desinformações selecionadas na primeira etapa, por meio de gráficos de tendência. Para utilizar a ferramenta, foi necessário salvar cada postagem individualmente em uma pasta no computador no formato "Página da web, completa", e, em seguida, fazer o upload na ferramenta. Essa estratégia permitiu que o site fizesse uma leitura minuciosa dos textos checados pela agência.
Na análise de tendência, conseguiu-se identificar os 10 (dez) termos mais frequentes nas verificações de fatos da Agência Lupa ao longo do período de estudo. Termos como “falso”, “lupa”, “saúde”, “19”, “política” e “circula” não foram incluídos na análise devido à sua natureza redundante para a pesquisa. O termo "falso" e “circula” são recorrentes na descrição das postagens, "saúde" é uma constante, pois representa a categoria de checagem na plataforma, e "lupa" é inerente, referindo-se à própria plataforma. O termo “política” foi interligado a elementos textuais do próprio site, como política de privacidade, política de transparência, entre outros. Por fim, o termo “19” foi eliminado por sua associação com “covid”, assim, optou-se por manter apenas um dos termos para evitar redundância.
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
A pesquisa buscou trabalhar com as desinformações sobre saúde, através da plataforma de checagem de fatos Agência Lupa. Partindo da metodologia proposta, foi feito um levantamento das checagens no período de estudo pré-estabelecido, tendo um total de 42 postagens checadas. Destas, 5 foram descartadas por se tratar de entrevistas ou informativos. Assim sendo, analisou-se um total de 37 checagens, como apresentado no Quadro 1.
Em todo o contexto informacional checado foi possível notar que as desinformações checadas detinham de algumas similaridades, ao desacreditar medicamentos e vacinas, ou até mesmo ao gerar medo, como ameaças de novas pandemias. Outro ponto comum nas desinformações checadas eram os falsos especialistas, por exemplo, uma das desinformações checadas relatava que infectologistas recomendavam o consumo do chá de erva-doce, de 12 em 12 horas, para matar o vírus de influenza, pois estava surgindo uma nova pandemia com similaridades da gripe Influenza tipo A (H1N1).
Um exemplo de como a desinformação pode se espalhar por diversas plataformas são as checagens analisadas. De acordo com o quantitativo apresentado, cerca de 54,05% das desinformações checadas possuem a classificação “Diversas” com relação a plataforma de compartilhamento, ou seja, mais de metade do conteúdo checado pela agência era disseminado em mais de uma plataforma ou rede social, consequentemente, gerando um maior alcance da desinformação. Os dados mostraram que as desinformações não estavam restritas apenas a um único meio de informação, mas ligadas a diferentes canais e públicos, o que dificulta a checagem de fatos.
Ainda sobre as plataformas, notou-se que cerca de 27% das desinformações checadas foram compartilhadas no WhatsApp. Vale ressaltar que essa porcentagem refere-se a desinformações identificadas no WhatsApp, mas não implica que foram compartilhadas exclusivamente nessa plataforma, especialmente considerando a classificação "diversas", que pode incluir outras redes sociais, incluindo o WhatsApp. Além disso, dentre as desinformações checadas no WhatsApp, a maioria utilizava imagens ou vídeos para disseminar a desinformação. As imagens, em sua maioria, tinham um layout de páginas jornalísticas, conforme ilustra a Figura 1.
Acredita-se que o layout das desinformações, conforme ilustrado, passa uma maior credibilidade à desinformação, além disso, símbolos de órgãos públicos importantes como Sistema Único de Saúde (SUS), Ministério da Saúde e OMS são inseridos com o intuito de credibilizar a desinformação. A pesquisadora Wardle (2017), em um dos seus artigos, faz um desdobramento da desinformação para classificar este uso indevido da imagem de fontes oficiais como Imposter Content (conteúdo impostor, em tradução livre), que se caracteriza como um tipo de conteúdo que manipula a imagem, forja fontes oficiais, como uso da marca ou logotipo, muitas vezes “roubando” a imagem ou nome de um indivíduo para usufruir de sua credibilidade e parecer verdadeiro.
Com relação a análise de tendência, após a filtragem, foram analisados quatro termos, como ilustra a Figura 2: Termo 1 - Redes Sociais, caracterizado como “redes”, com 313 menções, que está ligado aos meios de compartilhamento, visto que a maioria das desinformações analisadas eram encontradas através desses meios; Termo 2 - Covid, com 250 menções, tendo uma predominância de desinformações que atrelavam de forma direta ou indireta a pandemia de COVID-19; Termo 3 - Vídeo, com 203 menções, das 37 desinformações checadas 19 tem a análise de vídeos em seu contexto; Termo 4 - Vacina, com 169 menções, que assim como nos títulos das desinformações houve bastante menções ao termo em todo o corpo do texto “Vacina” e derivados da palavra, como vacinas ou vacinados.
Com base no gráfico é possível identificar as tendências dos termos classificados nas checagens de fatos. O gráfico de tendências foi organizado para estabelecer intervalos para agrupar os meses analisados da seguinte forma: maio (checagens de 1 a 9); junho (checagens de 10 a 13); julho (checagens de 14 a 18); agosto: (checagens de 19 a 23), setembro: (checagens de 24 a 32); outubro: checagens (33 a 35); e novembro: (checagens 36 a 37).
Os resultados obtidos nessa análise mostram as tendências dos termos classificados nas checagens de fatos sobre a desinformação. Eles revelam que o termo “redes” se manteve constante ao longo dos meses analisados, indicando que as redes sociais foram o principal canal de compartilhamento das desinformações sobre a saúde. Esse achado corrobora com o estudo de Galhardi et al., (2020), que também identificou as redes sociais como as principais fontes de desinformação em saúde no Brasil. O gráfico também mostra que o termo “covid” se mostrou com o maior pico de frequências relativas, evidenciando a persistência da infodemia causada pela pandemia nos meses subsequentes à delimitação do período de análise. Esse achado confirma os relatos da OMS e de outros pesquisadores (Gradoń et al., 2021), que alertaram para os riscos e os desafios da desinformação em saúde em tempos de crise sanitária global.
Seguindo para o termo “vídeo”, observou-se uma constante no gráfico de tendência, sendo um tanto curioso, pois cerca de 51% das desinformações checadas possuíam uma análise de vídeo. Esse achado sugere que os vídeos são um meio eficaz para disseminar desinformação em saúde, pois podem explorar recursos visuais, emocionais e persuasivos para enganar ou confundir as pessoas que receberam ou compartilharam a desinformação. Esse recorte também aponta para a necessidade de desenvolver ferramentas e metodologias para verificar a autenticidade e a veracidade dos vídeos, especialmente diante do avanço das técnicas de manipulação, como deepfake12 e de inteligência artificial (Moraes, 2020).
Por fim, o termo “vacina”, que assim como o termo “covid”, teve ao menos uma desinformação em cada mês de análise que mencionava o termo. Além disso, também foi possível perceber que, nos títulos das 37 desinformações checadas, 15 abordavam algo relacionado a vacina. As desinformações apresentavam desde maneiras de desintoxicação para as pessoas que foram vacinadas até vídeos que diziam que vacinas têm substâncias nocivas à saúde humana, e que as vacinas contra COVID-19 causaram mais mortes do que salvaram vidas.
Com base nos resultados, percebe-se que as desinformações abordadas são alertas para que políticas sejam desenvolvidas a fim de mitigar os impactos dessas desinformações durante emergências sanitárias na medida em que reforçam o medo e desconfiança na vacinação, além de serem prejudiciais à saúde pública, pois contribuem para o prolongamento de pandemias e até mesmo o retorno de doenças que já haviam sido erradicadas. Portanto, essa análise se mostrou desafiadora, pois envolveu um período posterior de grande consumo de informações nas mídias digitais brasileiras, influenciado tanto pela pandemia da COVID-19, quanto pelas eleições presidenciais do Brasil em 2022.
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste estudo, realizou-se uma análise das correntes de desinformação em saúde que permearam no Brasil nos primeiros meses após a pandemia, com foco na plataforma de fact-checking Agência Lupa. Esta investigação permitiu o desvelamento de um panorama das fontes, temáticas e modalidades de desinformações que frequentemente visavam obscurecer ou minar a credibilidade de aspectos relacionados à pandemia de COVID-19, à vacinação e à entidades de saúde como a OMS e o SUS.
Foi observado, de maneira notória, o uso estratégico de imagens e vídeos no WhatsApp como veículos para a propagação de desinformações, frequentemente imitando a estética de veículos jornalísticos e incorporando símbolos de instituições de saúde públicas. Desinformações como essas são caracterizadas pela pesquisadora Wardle (2017) como um conteúdo impostor, que visa usufruir da credibilidade de fontes confiáveis e parecer verdadeira. Esses achados apontam para uma dispersão da desinformação, que vai além de uma única fonte ou meio, propagando-se por múltiplos canais de maneira simultânea. Além disso, a análise temporal dos termos “redes”, “covid”, “vídeo” e “vacina” revelou padrões de persistência e variação nas checagens, destacando a constância do termo “vacina” como indicativo de uma narrativa contínua de desinformação em torno dela.
Contudo, é importante reconhecer que a pesquisa possui algumas limitações. A análise dos termos baseada no Voyant Tools pode gerar algumas imprecisões na classificação e contagem das frequências relativas dos termos. Além disso, a pesquisa não considerou aspectos da dimensão dos usuários, como motivações, crenças, atitudes e comportamentos relacionados à desinformação em saúde.
Apesar dessas limitações, a pesquisa contribui para um panorama geral dos diferentes formatos da desinformação sobre saúde no período pós-pandemia do COVID-19 no Brasil, o que pode auxiliar outros pesquisadores na elaboração de estratégias de prevenção e de combate à desinformação em saúde, a partir da metodologia apresentada. Dessa forma, recomenda-se análises que contemplem novos períodos e abranjam outras plataformas de fact-checking para ampliar a discussão sobre o assunto.
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FINANCIAMENTO
O presente trabalho foi realizado com o apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001 e do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).
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CONSENTIMENTO DE USO DE IMAGEM
Não se aplica.
-
APROVAÇÃO DE COMITÊ DE ÉTICA EM PESQUISA
Não se aplica.
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1
“Refere a um grande aumento no volume de informações associadas a um assunto específico, que podem se multiplicar exponencialmente em pouco tempo devido a um evento específico”.
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2
“Os bots são programas automatizados que interagem com usuários reais em redes sociais e aplicativos de troca de mensagens. Eles podem ser usados para compartilhar informações úteis, como atualizações meteorológicas e notícias em situações de emergência. No entanto, também podem ser usados com objetivos maliciosos, como a propagação de notícias falsas”(Humanidade, 2019).
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Acesso disponível em: https://chequeado.com/ Acesso em nov. 2023.
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Acesso disponível em: http://www.politifact.com/ Acesso em nov. 2023.
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Esse processo envolve a coleta automatizada de dados de um site. É frequentemente usada para extrair informações específicas de um site.
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É um espaço digital criado especialmente para leitura e análise de textos. Nasceu como um projeto acadêmico com o propósito de tornar a leitura e interpretação mais acessíveis para estudantes e acadêmicos.
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Ferramentas de manipulação digital eficazes em enganar pessoas por meio da manipulação de vídeos. Elas são comumente usadas para substituir rostos e criar discursos que não foram mencionados por políticos ou pessoas de prestígio social.
Fonte: Adaptado de Agência Lupa (LUPA, 2023).
Fonte: Autoria própria.