Notícias

Investigação • 08 jun 2020
75% dos portugueses considera alarmista discurso sobre COVID-19

Três em cada quatro portugueses considera que as informações relacionadas com a COVID-19, apesar de serem úteis e claras na maioria dos casos, são bastante alarmistas e têm criado preocupação entre as pessoas. Esta é uma das conclusões de um estudo relativo à comunicação sobre a COVID-19, realizado por Marta Entradas, investigadora do Iscte – Instituto Universitário de Lisboa, e financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia.

“Os resultados mostram que as pessoas estão bastante preocupadas com os efeitos do novo coronavírus nas suas vidas e consideram que existe uma forte carga negativa no que é transmitido sobre o mesmo”, afirma a autora desta investigação.

Os médicos e outros profissionais de saúde são as fontes de informação mais credíveis, com 2% dos inquiridos a indicarem que têm pouca ou nenhuma confiança nas informações que transmitem. No sentido inverso surgem os políticos: apenas 13% assume ter muita confiança nas informações transmitidas pelos autarcas e representantes governamentais. As redes sociais são o veículo de informação considerado menos credível. Apesar destes dados, 9 em cada 10 dos inquiridos acredita que as restrições adotadas pelo Governo português foram adequadas, mas que os políticos devem prestar mais atenção às recomendações dos cientistas.

“A mediatização do processo científico ‘ao vivo’ e acompanhamento do trabalho de laboratórios de diferentes partes do mundo, que têm trazido diferentes respostas e novas dúvidas, deram acesso as pessoas a um patamar mais elevado da cultura científica, o da compreensão do processo científico”, as pessoas aproximaram-se da ciência e atribuíram-lhe uma maior importância”, afirma Marta Entradas.

Os resultados da investigação foram recolhidos através de respostas de 1411 entrevistados telefonicamente entre 29 de abril a 12 de maio de 2020. Os inquiridos têm 18 ou mais anos, vivem em Portugal continental e foram selecionados através do método de quotas, com base numa matriz que cruzou as variáveis sexo, idade, instrução e região.

Voltar ao topo