Nos vemos por aí :)

Por Fernando Sabatini

Finalmente, 14 meses depois do meu primeiro post aqui no Traço de Ciência, chegou a hora da despedida. No encerramento da minha bolsa, fecho uma semana importante de conclusões, relatórios, posts, conversas, celebrações e, como não poderia faltar, um pouco de ciência e difusão.

Uma reflexão com a devida profundidade sobre o quanto eu aprendi nesse período no NeuroMat exigiria outro formato, com muitas milhares de palavras, então espero fazer isso em outro momento. Pra todos da equipe do instituto, meus mais sinceros agradecimentos por tanto aprendizado, trabalho colaborativo e afeto. À FAPESP, muito obrigado!

Na frente de trabalho do Facebook do NeuroMat, foram 24 posts publicados na série “Black Box of Science”, totalizando (até o momento) 3.256 visualizações, segundo os dados de desempenho da rede social. Fico particularmente feliz com o fato de que o post inaugural, Waltz in the dark, siga sendo o mais lido: 

Interessante notar que quase metade das visualizações foram de usuários que não são seguidores da página, o que sugere um bom alcance além das pessoas que já conheciam o NeuroMat. Isso aumenta minha satisfação de lembrar o contexto de produção desse primeiro texto — as primeiras reuniões presenciais com a equipe de Difusão do NeuroMat, o primeiro trabalho colaborativo com o artista Vannie Gama (que veio a se tornar um grande parceiro nessa jornada), as idas e vindas entre arte, ciência e escrita, com suas fronteiras opacas.

No Traço de Ciência, pude contribuir com algumas reflexões que me acompanharam durante o trabalho no instituto, mas também com alguns textos mais expositivos sobre temas que julguei interessante compartilhar nesse formato. Aparentemente, alguns alcançaram um bom número de pessoas, o que vou assumir como um sinal de que a decisão foi acertada!

O post Cérebro e cognição: o que é top-down e bottom-up? foi um dos que mais gostei de elaborar e, curiosamente, é meu texto mais lido, mesmo tendo sido publicado já em fevereiro de 2026: foram 86 visualizações desde então.

Por enquanto, encerro minhas postagens por aqui. Uma das heranças que o Neuromat me deixa é a vontade de seguir colaborando com a difusão de uma cultura científica, nesse ou em outros formatos. (de preferência nesse, que eu tanto gosto).

Sentado em uma cadeira confortável, como tantas vezes eu li em artigos do NeuroMat e fiz ecoar nos posts que elaborei, sentado em uma cadeira confortável eu espero voltar em breve a publicar alguns textos pra quem tem interesse em cérebro, ciência e a vida de quem trabalha com pesquisa científica.

Ah, o Traço de Ciência segue sendo um desses grandes tesouros que o NeuroMat deixa como legado para o nosso país. Tenho certeza que isso vai ser cada vez mais reconhecido ao longo do tempo. Então, não deixem de explorar esse mundo de vozes que fica aqui registrado, com as quais tanta coisa a gente pode aprender. É o que vou seguir fazendo.

Pra quem quiser seguir acompanhando meu trabalho, uma pesquisa rápida vai mostrar algumas opções. 

Até mais, pessoas. Obrigado por tudo!

Um artigo sobre o podcast Ciência Suja

Por Felipe Parlato

Nesta semana submeti, enfim, o artigo acadêmico que foi fruto das minhas pesquisas no CEPID NeuroMat. O percurso foi longo, em especial no que diz respeito à delimitação do escopo da pesquisa e definição da bibliografia. Foram muitas reuniões de orientação, trocas de ideias com colegas e leituras até chegar na proposta que desembocou na versão final do artigo: uma análise de conteúdo de episódios do podcast Ciência Suja, cujo co-criador, Theo Ruprecht, eu entrevistei lá em janeiro.

Utilizei a entrevista como base para definir as categorias de análise, que foram elaboradas a partir de unidades de registro — todas frases — retiradas dela. A partir daí, escutei alguns episódios do podcast e separei três que julguei interessantes para discussão e representativos do podcast como um todo. O espaço da revista era curto (15 páginas, no máximo), o que me forçou a reexaminar as categorias diversas vezes, criar subcategorias, desfazê-las etc, até chegar a uma versão satisfatória para iniciar a discussão. 

O mais interessante da experiência de pesquisa, para mim, foi perceber como as diversas referências teóricas com as quais tomei contato durante esse pouco mais de um ano foram aos poucos convergindo durante o processo de escrita do artigo. Questões como difusão sincrônica, ciência aberta, e plataformização, ainda que não referenciadas diretamente no artigo por falta de espaço (você sempre acha que vai sobrar espaço, até faltar), foram uma base importante para eu pensar o assunto.

Questões mais amplas relacionadas à filosofia da ciência e conceitos de difusão científica como espiral da cultura científica e caixa-preta da ciência entraram de maneira mais direta. A parte de contação de histórias, que era central na minha ideia inicial para a pesquisa, acabou perdendo espaço por destoar das outras categorias, “temas”, que eu buscava discutir. Na parte da método, escolhi a análise de conteúdo por entender que ela funciona bem em trabalhos qualitativos comparativos.

O artigo foi submetido à revista Iniciacom e deve ser revisado nos próximos meses. Até pela natureza da própria publicação — voltada a pesquisadores iniciantes — espero um feedback bacana para que eu possa aprimorar o trabalho. De qualquer forma, estou feliz de ter tido uma primeira experiência de submissão de artigo para periódico.

Obrigado pela leitura. Amanhã tem o post de encerramento da minha trajetória no NeuroMat.

Seguimos!

Estratégia para mídias sociais: o que chama atenção no perfil da UFSC no Instagram?

Por Fernando Sabatini

Fechando a série de posts sobre minha pesquisa teórica, trago aqui dois breves comentários a partir dos achados da minha análise. Para quem chegou agora, falei aqui sobre minha pesquisa teórica do último ano, na qual investiguei estratégias de comunicação científica institucional de universidades públicas brasileiras no Instagram. 

Meu método, que apresentei brevemente no post citado e em outros, foi baseado na análise de conteúdo (Bardin, 2011) nos moldes aplicados por Fernandes e Farnese (2020), que inspiraram meu trabalho. Explicado de maneira simples: 

1. selecionei 30 posts de cada uma das oito universidades em um mesmo intervalo temporal
2. analisei individualmente os 240 posts para agrupá-los em 3 categorias (administrativo, institucional e ciência)
3. analisei a estratégia com base na distribuição das postagens entre essas categorias
4. calculei o engajamento de cada categoria e cada universidade, considerando o número de likes médio nesses posts proporcionalmente ao número de seguidores da página.

Um breve comentário sobre esse cálculo é a conclusão do estudo: a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) foi a que alcançou maiores números proporcionais de engajamento por post e, interessante notar, é a que apresenta distribuição mais equilibrada dos posts entre as três categorias. 

Se o índice de engajamento for de fato capaz de influenciar o sucesso da página em termos de interação do público, o que os dados nos mostram é que dosar bem as postagens entre comunicação da ciência, comunicação institucional e comunicação administrativa pode ser uma fórmula interessante.

Contudo, meus posts anteriores trazem uma ressalva que precisa ser considerada. Afinal, fatores desconhecidos podem influenciar esse desempenho. Portanto, os dados podem inspirar análises mais complexas, mas de forma alguma são determinantes para avaliar o sucesso da estratégia de comunicação da UFSC na página.

Outro ponto que merece atenção é o número de seguidores. USP e Unicamp, por exemplo, tinham números bem maiores: mais de 520 mil e mais de 330 mil, respectivamente, enquanto a UFSC tinha cerca de 177 mil no momento da coleta de dados. 

Inicialmente, imaginei que isso poderia favorecer um número maior de interações com essas páginas — algo que não ocorreu. De fato, os números proporcionais dizem outra coisa.

Minha conjectura para explicar esse resultado considera dois pontos. Primeiro, é possível que a frequência de postagens, muito mais alta nessas duas páginas, talvez faça com que os usuários não interajam com todos os conteúdos, dados que são postagens mais longas e assuntos complexos, sobretudo quando abordam pesquisas científicas. Se for o caso, é esperado que o algoritmo não impulsione as postagens com menos interações e, assim, a média seja mais baixa.

Segundo: o grande volume de seguidores pode significar um histórico mais longo de atuação na mídia social, o que traz consigo a possibilidade de ser um índice inflado. Quero dizer que muitos seguidores antigos podem ter abandonado o uso da mídia social ou desengajado nos conteúdos da página, tornando o número de seguidores significativamente mais alto do que o número de pessoas que de fato visualiza postagens dessas universidades.

Esse índice, na prática, jogaria contra a média de engajamento proporcional. Trata-se de um desafio que estudos futuros precisam encarar: como mensurar o sucesso de uma página no engajamento — segundo esses parâmetros quantitativos — tendo em mente a lógica do algoritmo e esses efeitos diversos.

O artigo deve sair em breve e nele trago mais algumas reflexões sobre essas estratégias. Fico à disposição de quem quiser contribuir com a discussão!

Um abraço, pessoal!

Terceiro episódio da nova temporada de “A Matemática do Cérebro” no ar!

Por Felipe Parlato

Está no ar o terceiro episódio da nova temporada do podcast “A Matemática do Cérebro”!

O programa já está disponível no YouTube e nos principais tocadores, e em breve estará disponível também em https://podcast.numec.prp.usp.br/.

Confira abaixo:

O plexo braquial é uma estrutura de nervos que sai da medula espinhal, na altura do pescoço, e desce pelo ombro e pelo braço, sendo responsável pelas funções de movimento e sensibilidade dessas partes do nosso corpo. Lesões nessa região comuns após acidentes de moto, além de comprometer a sensibilidade e o movimento, estão fortemente associadas à dor crônica.

Neste episódio, Fernanda Figueiredo Torres e Cláudia Vargas falam sobre o estudo que buscou entender as mudanças nas funções sensório-motora na face e na mão associadas a essa lesão e sua relação com a dor crônica.

Spotify | Apple Podcasts | Site oficial do podcast 

Engajamento em mídias sociais: devemos adotar? Parte 2

Por Fernando Sabatini

O engajamento social, para Recuero (2019), corresponde a quanto uma marca consegue “estimular a sua audiência a interagir, não apenas consigo (marca), mas com a própria audiência e a criar valores e recursos associados à presença de uma comunidade”. Como expliquei na primeira parte dessa reflexão, o engajamento costuma ser utilizado como métrica de referência em estratégias de comunicação em mídias sociais. 

Geralmente, ele indica a intenção de ampliar o alcance do material produzido e/ou da página (o perfil) na qual ele é veiculado. Em outras palavras, o pressuposto aqui é simples: levar a mensagem a mais pessoas e obter mais interações. 

Meu argumento no início dessa discussão foi justamente o de que isso não é necessariamente verdade (e nem deve ser) em todos os casos. Quando o assunto é comunicação científica, por exemplo, este pode ser um dos objetivos, mas com frequência não é o único e tampouco é o principal. 

– – –

Na pesquisa teórica que realizei durante esse trabalho como bolsista do NeuroMat, busquei contribuir com a discussão sobre estratégias de comunicação científica adotadas por universidades públicas brasileiras em um contexto “normal”, tendo em vista que o trabalho que inspirou esse fez um recorte do período pandêmico e focou na estratégia para comunicação envolvendo este tema específico. Vou explicar como cheguei ao engajamento.

A discussão sobre cultura científica vem acumulando argumentos contrários ao modelo de déficit, no qual — e essa é uma simplificação enorme — a pessoa cientista se coloca como única emissora nesse diálogo, enquanto o conhecimento do público-alvo é desconsiderado, cabendo a essas pessoas apenas “ouvir”, aprender. Modelos como o de bidirecionalidade — e a própria espiral da cultura científica — são leituras que tentam fortalecer o foco no interlocutor e incluí-lo no debate.

Se essas reflexões fazem parte de quem elabora a estratégia de comunicação científica, uma análise da eficiência dessa estratégia deve, necessariamente, avaliar em alguma medida a participação do público nas postagens, que representariam o ponto de partida do debate proposto pelo comunicador da ciência.

Tendo isso em mente, fica mais fácil entender como chegamos ao engajamento como métrica. O ponto central da discussão é que o engajamento surge motivado não sem ressalvas: se pensamos em mensurar interações do público que acessa conteúdo em mídias sociais, a métrica se destaca no mercado dos profissionais de marketing e publicidade. No entanto, ela não é necessariamente a melhor regra para todas as medidas.

Na minha análise, propus um cálculo de engajamento proporcional, no qual a média de curtidas (likes) em um recorte de 30 postagens era dividida pelo número de seguidores da página. O objetivo foi realizar uma análise proporcional, dado que as páginas das oito universidades estudadas tinham números muito variados de seguidores (entre 100 e 600 mil, aproximadamente), algo que poderia enviesar os resultados em uma análise de números absolutos. 

Portanto, meu método foi o seguinte:

1. categorizar as 30 postagens de cada universidade dentro das 3 categorias propostas;
2. calcular o índice de engajamento, seguindo a fórmula acima, para cada categoria de postagens de cada universidade;
3. calcular também os valores totais por universidade;
4. explorar outras relações proporcionais que chamassem a atenção durante a análise;
5. discutir qualitativamente as estratégias a partir da análise quantitativa.

Alguns padrões foram encontrados nesses dados, conforme vou abordar na próxima postagem da série. Porém, meu ponto aqui é recuperar o início da discussão: números de curtidas e comentários, considerados aqui como índices de engajamento, não são necessariamente norteadores da estratégia. 

Logo, por mais que seja possível avaliar o impacto das estratégias em termos de engajamento segundo esses critérios, é equivocado dizer que a estratégia é mais (ou menos) eficiente apenas com base nisso. Afinal, seria preciso considerar os objetivos definidos pelos próprios responsáveis de cada instituição na criação e manutenção dos perfis na mídia social em questão (o Instagram) para avaliar em que medida a estratégia teve sucesso.

Sem isso, podemos discutir em termos de alcance e difusão da cultura científica a partir da lógica da plataforma. Mas não devemos perder de vista que a tal cultura não é norteada pelos mesmos parâmetros do marketing do setor privado.

Até a próxima, pessoal!

– – –

Referências:

RECUERO, R. Engajamento social: O fim dos likes do Instagram e a necessidade de novas métricas. Medium, publicado em 18 jul. 2019. Disponível em: https://medium.com/@raquelrecuero/engajamento-social-o-fim-dos-likes-do-instagram-e-a-necessidade-de-novas-m%C3%A9tricas-56749c2e806