O debate sobre a ciência durante a Pandemia da COVID-19 no Brasil: um estudo de representações sociais na era dos sistemas de comunicação algoritmicamente ajustados

Abstract

Esta tese teve como objetivo analisar as representações sociais da ciência e sua relação com as práticas de adesão e contestação às medidas sanitárias adotadas durante a pandemia da COVID-19 no Brasil, a partir de conteúdos publicados em sites de notícias e de interações em plataformas de redes sociais. Foram conduzidos dois estudos documentais fundamentados na Teoria das Representações Sociais (TRS). O Estudo 1 empregou a Classificação Hierárquica Descendente para analisar 628 matérias publicadas em 3 sites de notícias com diferentes posições ideológicas. O Estudo 2 aplicou a Análise de Redes Sociais (ARS) a três redes de conversação sobre ciência no Twitter, utilizando métricas de PageRank e modularidade para identificar os perfis mais centrais e as comunidades mais relevantes. As mensagens mais retuitadas e os fluxos de informação também foram analisados. Os resultados do Estudo 1 demonstraram que os Sites A e B organizaram seus conteúdos em torno do consenso científico e de informações provenientes de autoridades oficiais de saúde. Ambos apresentaram posicionamentos favoráveis ao distanciamento social, uso de máscaras e vacinação, além de críticas ao Kit Covid e à gestão do governo Jair Bolsonaro. A comunicação do Site A foi classificada como difusão, enquanto o Site B se situou entre difusão e propagação. Em contraste, os conteúdos do Site C aproximaram-se do sistema de propaganda descrito por Moscovici, contestando o consenso científico por meio da imagem de uma ciência dissidente e apresentando posicionamentos céticos em relação ao distanciamento social, favoráveis ao uso da hidroxicloroquina e à autonomia médica. No Estudo 2, identificou-se a centralidade do perfil de Jair Bolsonaro nas três redes e a predominância de políticos de direita entre os perfis com maior PageRank, evidenciando o atravessamento do debate científico pela disputa política. Jair Bolsonaro e Átila Iamarino operaram como âncoras representacionais opostas. Nas comunidades alinhadas ao discurso presidencial, a objetivação materializou-se em imagens como a cloroquina apresentada como cura e no ceticismo em relação à vacina. Nas comunidades contrárias à postura de Bolsonaro, expressou-se em termos como ?Bolsovírus? e ?genocida?, associando o presidente às mortes provocadas pelo coronavírus. As comunidades organizaram-se em uma estrutura de espelho invertido, marcada por uma batalha de ideias em contexto de polarização política e representacional. A assimetria dos retuítes, concentrados nas comunidades alinhadas ao campo governista, constituiu o principal indício de mediação algorítmica. Conclui-se que a ciência se converteu em objeto de disputa comunicacional, cuja aceitação ou rejeição mostrou-se de natureza representacional, e não epistêmica. Como contribuição teórica, propõe-se a comunicação mediada por algoritmos como uma camada que se soma às comunicações interpessoal e de massa, configurando uma nova ecologia comunicacional na qual o algoritmo assume a posição de um novo alter na circulação das representações sociais. Apesar das limitações da natureza documental e da opacidade dos algoritmos, a tese demonstra o potencial da ARS como ferramenta metodológica para pesquisas fundamentadas na TRS.

Abstract: This thesis aimed to analyse the social representations of science and their relationship with practices of adherence to and contestation of the public health measures adopted during the COVID-19 pandemic in Brazil, based on content published on news websites and interactions on social networking platforms. Two documentary studies grounded in Social Representations Theory (SRT) were conducted. Study 1 employed Descending Hierarchical Classification to analyse 628 articles published on three news websites with different ideological positions. Study 2 applied Social Network Analysis (SNA) to three Twitter conversation networks concerning science, using PageRank and modularity metrics to identify the most central profiles and the most relevant communities. The most retweeted messages and information flows were also analysed. The results of Study 1 showed that Websites A and B organised their content around scientific consensus and information from official health authorities. Both adopted positions favourable to social distancing, mask-wearing, and vaccination, while also criticising the COVID Kit and the Jair Bolsonaro government's handling of the pandemic. Communication on Website A was classified as diffusion, whereas Website B was situated between diffusion and propagation. In contrast, the content published by Website C approximated the propaganda system described by Moscovici, challenging scientific consensus through the image of a dissident science and expressing sceptical positions regarding social distancing, while supporting the use of hydroxychloroquine and medical autonomy. In Study 2, Jair Bolsonaro's profile was found to occupy a central position across all three networks, with right-wing politicians predominating among the profiles with the highest PageRank scores, demonstrating the extent to which the scientific debate was permeated by political conflict. Jair Bolsonaro and Átila Iamarino operated as opposing representational anchors. In communities aligned with the presidential discourse, objectification materialised in images such as chloroquine presented as a cure and in scepticism towards vaccination. In communities opposed to Bolsonaro's position, objectification was expressed through terms such as ?Bolsovirus? and ?genocidal?, associating the president with deaths caused by the coronavirus. The communities were organised in an inverted mirror structure, characterised by a battle of ideas within a context of political and representational polarisation. The asymmetry of retweets, concentrated within communities aligned with the pro-government camp, constituted the main indication of algorithmic mediation. It is concluded that science became an object of communicational dispute, whose acceptance or rejection proved to be representational rather than epistemic in nature. As a theoretical contribution, algorithm-mediated communication is proposed as an additional layer alongside interpersonal and mass communication, constituting a new communicational ecology in which the algorithm assumes the position of a new alter in the circulation of social representations. Despite the limitations arising from the documentary nature of the research and the opacity of algorithms, the thesis demonstrates the potential of SNA as a methodological tool for research grounded in SRT.