Mostrar diferentes tipos de datos de COVID-19 puede influir directamente en el comportamiento durante la pandemia
Nuevos casos de COVID-19 por día en los EE. UU. (panel izquierdo) y casos acumulados (panel derecho) como los muestran los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades como del 11 de julio de 2021. Crédito: Journal of Experimental Psychology: Applied (2022). DOI: 10.1037/xap0000395
Un nuevo estudio de U of T Scarborough encuentra que mostrar los datos de COVID-19 de cierta manera puede influir en la seriedad con la que las personas ven la pandemia, lo que a su vez puede afectar su comportamiento.
El estudio analizó dos tipos de datos de uso común: existencias (el recuento total de casos desde que comenzó la pandemia) y flujo (la cantidad de casos nuevos diarios). Los investigadores descubrieron que las personas veían la pandemia como un riesgo y más merecedor de precaución cuando se les mostraba el recuento total de casos.
«Incluso una diferencia sutil en la que se muestran los datos puede afectar el riesgo que las personas ven la pandemia», dice Sam Maglio, profesor asociado en el departamento de administración y coautor del estudio.
Para probar el efecto, a los participantes se les mostró el total de casos desde que comenzó la pandemia o los nuevos casos diarios. Luego se les pidió que calificaran el nivel actual de riesgo asociado con la pandemia y cómo afectaría su comportamiento, como la disposición a cenar en restaurantes o usar máscaras.
Maglio dice que dado que los flujos pueden variar, pero las existencias son un número cada vez mayor, ver el recuento de existencias hace que las personas vean la pandemia como más grave, lo que los hace menos dispuestos a participar en comportamientos más riesgosos.
«Cuando ves un número que sigue aumentando, no hace falta diciendo que te llama la atención y te hace pensar en tu propio riesgo de infección», dice.
Es ese aumento constante lo que hace que los números de existencias de casos de COVID sean tan convincentes para las personas, agrega.
Maglio dice que los hallazgos sugieren que mostrar los recuentos totales de casos hace que las personas vean la pandemia como algo grave y estar alerta, pero hacerlo continuamente puede ser falso. Por ejemplo, si se muestran los recuentos de casos totales mientras que los recuentos de casos diarios se mantienen constantemente bajos, los datos no muestran una imagen completa del estado actual de la pandemia.
«Si solo se le muestra el recuento total de casos, no es sensible a la velocidad a la que fluctúa hacia arriba o hacia abajo», dice.
Al mismo momento, cuando a las personas se les presentan números altos (en millones para los casos de COVID-19), Maglio dice que los datos pueden volverse abstractos.
«Si muestra repetidamente un número que está en millones, muchas personas pueden no saben qué hacer con él, es posible que se vuelvan insensibles», dice Maglio.
Él dice que una forma efectiva de llamar la atención de las personas podría ser mostrar el número de inventario junto con un ejemplo concreto de un individuo hospitalizado con la infección.
Entonces, ¿qué significan los hallazgos, publicados en una edición de COVID-19 del Journal of Experimental Psychology: Applied, para aquellos que comunican datos al público?
Por un lado, muestra cómo las intervenciones pequeñas y sutiles pueden cambiar el comportamiento y que se debe tener más cuidado al presentar los datos. Maglio dice que no considerar cómo se interpretará un mensaje es descuidado y perjudica a las audiencias.
Tampoco existe una forma neutral de presentar los datos. Ya sea para visualizar datos o comunicar ciencia a una audiencia más amplia, quienes presentan la información toman decisiones sobre qué mostrar, lo que puede afectar la forma en que la audiencia interpreta el mensaje.
«Es importante ser transparente con los datos, «, dice.
«Si solo está mostrando un lado de los datos, tal vez dirija a su audiencia a donde pueden obtener todos los datos, o al menos, [brinde] alguna orientación sobre lo que es perdido.»
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La ola de Omicron incita a los medios a repensar qué datos reportar Más información: Nicholas Reinholtz et al, Acciones, flujos y respuesta al riesgo de los datos pandémicos., Journal of Experimental Psychology : Aplicado (2022). DOI: 10.1037/xap0000395 Información de la revista: Journal of Experimental Psychology: Applied
Proporcionado por la Universidad de Toronto Cita: Mostrar diferentes tipos de datos de COVID-19 puede influir directamente comportamiento durante la pandemia (2022, 3 de marzo) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-03-covid-behavior-pandemic.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.