Redes de crenças e desenvolvimento da interdependência sobre as medições. Crédito:Jonas Dalege e Tamara van der Does
Um novo tipo de modelo de rede preditivo pode ajudar a determinar quais pessoas mudarão de ideia sobre questões científicas controversas quando apresentadas a informações baseadas em evidências.
Um estudo em
Avanços da ciência apresenta uma estrutura para prever com precisão se uma pessoa mudará sua opinião sobre um determinado tópico. A abordagem estima a quantidade de dissonância, ou desconforto mental, que uma pessoa tem ao manter crenças conflitantes sobre um tópico.
Os bolsistas de pós-doutorado do Santa Fe Institute Jonas Dalege e Tamara van der Does basearam-se em esforços anteriores para modelar a mudança de crenças, integrando crenças morais e sociais em uma estrutura física estatística de 20 crenças interativas.
Eles então usaram esse modelo de rede cognitiva para prever como as crenças de um grupo de quase 1.000 pessoas, que eram pelo menos um pouco céticas sobre a eficácia de alimentos geneticamente modificados e vacinas infantis, mudariam como resultado de uma intervenção educacional.
Os participantes do estudo receberam uma mensagem sobre o consenso científico sobre modificação genética e vacinas. Aqueles que começaram o estudo com muita dissonância em sua rede entrelaçada de crenças eram mais propensos a mudar suas crenças depois de ver a mensagem, mas não necessariamente de acordo com a mensagem. Por outro lado, pessoas com pouca dissonância mostraram pouca mudança após a intervenção.
"Por exemplo, se você acredita que os cientistas são inerentemente confiáveis, mas sua família e amigos lhe dizem que as vacinas não são seguras, isso vai criar alguma dissonância em sua mente", diz van der Does. "Descobrimos que se você já fosse uma espécie de alimentos ou vacinas anti-GM para começar, você simplesmente se moveria mais nessa direção quando apresentado a novas informações, mesmo que essa não fosse a intenção da intervenção".
Embora ainda em um estágio inicial, a pesquisa pode ter implicações importantes para a comunicação de informações científicas baseadas em evidências ao público.
“Por um lado, você pode querer atingir pessoas que têm alguma dissonância em suas crenças, mas ao mesmo tempo isso também cria algum perigo de que elas reduzam sua dissonância de uma maneira que você não queria”, diz Dalege. . “Avançando, queremos expandir esta pesquisa para ver se podemos aprender mais sobre por que as pessoas tomam certos caminhos para reduzir sua dissonância”.
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