A percepção pública da credibilidade dos cientistas diminui

De 2018 a 2022, o Annenberg Public Policy Center (APPC) da University of Pennsylvania contou com pesquisas transversais nacionais para monitorar percepções da ciência e dos cientistas. Em 2023-24, o APPC mudou para uma amostra nacionalmente representativa em painéis para tornar possível observar mudanças em percepções individuais.

Os resultados de fevereiro de 2024, divulgados hoje para coincidir com o discurso da presidente da Academia Nacional de Ciências, Marcia McNutt, sobre “O estado da ciência”, vêm de uma análise das respostas de uma amostra probabilística nacional de adultos dos EUA entrevistados em fevereiro de 2023 (n=1.638 entrevistados), novembro de 2023 (n=1.538) e fevereiro de 2024 (n=1.555).

Com base nos dados transversais de 2022, em um artigo intitulado “Factors Assessing Science’s Self-Presentation model and their effect on conservatives’ and liberals’ support for funding science”, publicado em Proceedings of the National Academy of Sciences (setembro de 2023), os pesquisadores afiliados à Annenberg Yotam Ophir (Universidade Estadual de Nova York em Buffalo e um distinto pesquisador da APPC), Dror Walter (Universidade Estadual da Geórgia e um distinto pesquisador da APPC) e Patrick E. Jamieson e Kathleen Hall Jamieson do Annenberg Public Policy Center isolaram fatores que fundamentam as percepções dos cientistas (Factors Assessing Science’s Self-Presentation, ou FASS). Esses fatores preveem o apoio público ao aumento do financiamento da ciência e o apoio ao financiamento federal da pesquisa básica.

Os cinco fatores da FASS são se a ciência e os cientistas são percebidos como credível e Prudentee se eles são percebidos como superando viéscorrigir erro (autocorretivo)e se o seu trabalho beneficia pessoas como o entrevistado e o país como um todo (benéfico). Numa publicação de 2024 intitulada “A Politização da Ciência do Clima: Consumo de Mídia, Percepções da Ciência e dos Cientistas e Apoio à Política” (26 de maio de 2024) no Journal of Health Communication, a mesma equipe mostrou que esses cinco fatores medeiam a relação entre a exposição a fontes de comunicação social como a Fox News e resultados como a crença nas alterações climáticas antropogénicas, a percepção da ameaça que representam e o apoio a políticas amigas do clima, como um imposto sobre o carbono.

Falando sobre o modelo FASS, Jamieson, diretor do Annenberg Public Policy Center e diretor da pesquisa, disse que “como nossas 13 perguntas principais são reduzidas de forma confiável a cinco fatores com poder preditivo significativo, as perguntas principais da pesquisa ASK tornam possível isolar tanto a estabilidade quanto as mudanças na percepção pública da ciência e dos cientistas ao longo do tempo”.

A nova pesquisa conclui que, embora os cientistas sejam tidos em alta conta, duas das três dimensões que constituem credibilidade — percepções de competência e confiabilidade — mostraram uma queda pequena, mas estatisticamente significativa, de 2023 a 2024, assim como ambas as medidas de benéfico. Os dados do inquérito de 2024 também indicam que o público considera os cientistas de IA menos credíveis do que os cientistas em geral, com um número notavelmente menor de pessoas a dizer que os cientistas de IA são competentes e dignos de confiança e “partilham os meus valores” do que os cientistas em geral.

“Embora a confiança na ciência continue elevada em geral, a pesquisa revela preocupações sobre a ciência da IA”, disse Jamieson. “A descoberta não é surpreendente. A IA generativa é uma área emergente da ciência repleta de grandes promessas e de grande perigo potencial.”

Os dados são baseados nas ondas Annenberg Science Knowledge (ASK) das pesquisas Annenberg Science and Public Health (ASAPH) realizadas em 2023 e 2024. As descobertas rotuladas como 2023 são baseadas em uma pesquisa de fevereiro de 2023, e as descobertas rotuladas como 2024 são baseadas em dados combinados. Meias amostras da pesquisa ASAPH pesquisadas em novembro de 2023 e fevereiro de 2024.

Para mais detalhes, baixe as linhas principais e uma série de figuras que acompanham este resumo.

Percepções gerais dos cientistas

No modelo FASS, as percepções dos cientistas credibilidade são avaliados através da percepção de se os cientistas são competentes, confiáveis ​​e “compartilham meus valores”. Os dois primeiros desses valores caíram na pesquisa mais recente. Em 2024, 70% dos inquiridos concordam forte ou parcialmente que os cientistas são competentes (abaixo dos 77% em 2023) e 59% concordam forte ou parcialmente que os cientistas são de confiança (abaixo dos 67% em 2023).

A pesquisa também descobriu que, em 2024, menos pessoas sentiam que as descobertas dos cientistas beneficiam “o país como um todo” e “beneficiam pessoas como eu”. Em 2024, 66% concordaram fortemente ou um pouco que as descobertas beneficiam o país como um todo (abaixo dos 75% em 2023). A crença de que as descobertas dos cientistas “beneficiam pessoas como eu” também caiu, de 68% para 60%. Juntas, essas duas perguntas compõem o benéfico fator de FASS.

As descobertas ocorrem após ataques constantes à ciência relacionada ao clima e à Covid-19 e, mais recentemente, às preocupações públicas sobre o rápido desenvolvimento e implantação da inteligência artificial.

Comparando as percepções dos cientistas em geral com as dos cientistas do clima e da IA

Credibilidade:Quando questionados sobre três fatores que fundamentam a opinião dos cientistas credibilidadecientistas de IA têm menor credibilidade em todos os três valores.

• Competente: 70% concordam fortemente/parcialmente que os cientistas são competentes, mas apenas 62% para os cientistas do clima e 49% para os cientistas de IA.
• Confiável: 59% concordam que os cientistas são confiáveis, 54% concordam que os cientistas do clima são confiáveis ​​e 28% que os cientistas de IA são confiáveis.
• Compartilhe meus valores: Um número maior (38%) concorda que os cientistas do clima compartilham meus valores do que os cientistas em geral (36%) e os cientistas de IA (15%). Mais pessoas discordam disso no caso dos cientistas de IA (35%) do que dos outros.

Prudência: Questionados sobre se concordam ou discordam que a ciência realizada por vários grupos de cientistas “cria consequências não intencionais e substitui problemas antigos por novos”, mais de metade dos inquiridos (59%) concorda que os cientistas da IA ​​criam consequências não intencionais e apenas 9% discordam.

Superando o preconceito: Apenas 42% dos entrevistados concordam que os cientistas “são capazes de superar preconceitos humanos e políticos”, mas apenas 21% pensam o mesmo em relação aos cientistas de IA. Na verdade, 41% discordam que os cientistas da IA ​​sejam capazes de superar os preconceitos políticos humanos. Noutra área, apenas 23% concordam que os cientistas de IA fornecem conclusões imparciais na sua área de investigação e 38% discordam.

Autocorreção: A autocorreção, ou “ceticismo organizado expresso em expectativas que sustentam uma cultura de crítica”, como diz o artigo do FASS, é considerada por alguns como uma “marca registrada da ciência”. Cientistas de IA são vistos como menos propensos do que cientistas ou cientistas do clima a tomar medidas para prevenir fraudes; assumir a responsabilidade por erros; ou ter erros que são detectados pela revisão por pares.

Benefícios: Questionados sobre os benefícios das descobertas dos cientistas, 60% concordam que as “descobertas dos cientistas beneficiam pessoas como eu”, embora apenas 44% concordem para cientistas do clima e 35% para cientistas de IA. Questionados sobre se as descobertas beneficiam o país como um todo, 66% concordam para cientistas, 50% para cientistas do clima e 41% para cientistas de IA.

Seu melhor interesse: A pesquisa também perguntou aos entrevistados quanta confiança eles têm nos cientistas para agir no melhor interesse de pessoas como você. (Esta medida de confiança específica não faz parte da bateria FASS.) Os entrevistados têm menos confiança em cientistas de IA do que em outros: 41% têm muita/muito confiança em cientistas médicos; 39% em cientistas do clima; 36% em cientistas; e 12% em cientistas de IA.