A importância do cepticismo no jornalismo científico
Nos últimos anos, os cientistas passaram a aproximar-se da imprensa, enviando comunicados e estudos aos jornalistas, para que as suas conclusões sejam partilhadas através dos “media”.
Contudo, conforme apontou Megha Satyanarayana, num artigo publicado no “Nieman Lab”, os profissionais dos “media” devem avaliar estes documentos de forma crítica.
Isto porque, de acordo com a autora, através do envio de comunicados de imprensa, os laboratórios científicos e centros de investigação procuram, sobretudo, atrair atenção para as suas empresas.
A título de exemplo, diz Satyanarayana, alguns jornais têm tendência para partilhar comunicados de imprensa que dizem respeito a “conclusões pré-clínicas”.
Ora, conforme explicou a autora, os estudos "pré-clínicos" são realizados em células ou em pequenos animais, pelo que, em certos casos, as suas descobertas não podem ser aplicadas em humanos.
Por isso mesmo, Satyanarayana convida todos os jornalistas a verificarem se o estudo cumpre determinados pré-requisitos, antes de o partilharem em títulos de imprensa.
Assim, diz a autora, os profissionais dos “media” devem confirmar a existência de provas empíricas, e indagar se o estudo contou com a participação de pessoas, ou se foram, apenas, utilizados animais.
No caso de terem sido utilizadas pessoas, Satyanarayana sugere que os jornalistas tenham em conta o volume da amostra. Isto porque, um maior número de participantes significa uma análise estatística mais fidedigna.
Fevereiro 22
Há, ainda, que ter em conta que algumas áreas de investigação são mais subjectivas do que outras. A título de exemplo, a nutrição tem diferentes correntes de pensamento, pelo que os jornalistas deverão ser cépticos quanto às conclusões destes estudos, e expressar as suas preocupações junto do público.
Por fim, a autora considera que os jornalistas devem pedir, sempre que necessário, ajuda a outros investigadores e especialistas em ciências, que possam desmistificar determinados termos, ou analisar dados estatísticos com maior precisão.
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