Identity as Capital: Who Speaks About Science on Brazilian YouTube?

1 Introdução

Vivemos em uma sociedade em que as mídias ocupam papel central e ditam, a partir de lógicas próprias, o tom dos processos interacionais [Braga, 2006]. Sob este pano de fundo, as plataformas de redes sociais funcionam como espaços facilitadores para a circulação de informações, a construção de sentidos e as disputas por atenção [Recuero, 2007]. Nota-se ainda que plataformas largamente utilizadas não apenas ampliaram as possibilidades de produção e distribuição de conteúdos, como também reconfiguraram profundamente dinâmicas de visibilidade, de validação de autoridade e de engajamento em torno de diferentes temas, entre eles a ciência [Oliveira et al., 2017]. Assim, é pertinente afirmar que a comunicação de temas de ciência rompe barreiras institucionais/acadêmicas e jornalísticas tradicionais, passando a ser mobilizada, também, por diferentes atores, linguagens e formatos típicos das plataformas de redes sociais [Recuero, 2007; Dal Pian, 2015; Oliveira et al., 2017].

Atualmente, 70% da população do planeta possuem telefones móveis (5,8 bilhões de pessoas), e 63% (5,2 bilhões) contam com perfis em plataformas de redes sociais [Kemp, 2025a]. Com tal presença nos espaços online de interação, os usuários de internet têm permanecido conectados por, em média, seis horas e meia diárias. As finalidades deste tempo de conexão vão desde práticas de sociabilidade à busca por informações e entretenimento. Dentre todas as plataformas de redes sociais, Kemp [2025a, 2025b] demarca que o YouTube é, provavelmente, a maior, uma vez que é utilizada em 88 países, por mais de 2,5 bilhões de usuários, o que corresponde a 30% da população em todo o planeta. No contexto brasileiro, grande parte dos jovens se informa por plataformas do tipo [Newman et al., 2024], e o YouTube figura entre as quatro principais plataformas acessadas para a busca e consumo de informações sobre Ciência e Tecnologia (C&T), ficando atrás somente do Instagram e do Facebook, e seguido pelo WhatsApp [Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE), 2024].¹

Canais dedicados à divulgação científica combinam recursos narrativos, estéticos e performáticos que dialogam com lógicas algorítmicas e com expectativas específicas das audiências da plataforma [Dal Pian, 2015; Oliveira et al., 2017; Valentim et al., 2021; Reale, 2023]. Desse modo, falar de ciência no YouTube implica não apenas traduzir conteúdos especializados, mas também disputar atenção, construir credibilidade e estabelecer vínculos com o público em um ambiente marcado pela concorrência entre discursos, inclusive aqueles de caráter desinformativo.

Na comunicação pública da ciência, elevado esforço tem sido aplicado para investigar elementos relativos ao conteúdo e sua produção [Recuero, 2007; Dal Pian, 2015; Oliveira et al., 2017; Valentim et al., 2021; Reale, 2023]. O mesmo não se nota no que diz respeito aos aspectos socioculturais que permeiam a comunicação e o engajamento em plataformas de redes sociais, demandando um redirecionamento de olhar. Neste artigo partimos do pressuposto de que quem fala sobre ciência importa, e que marcadores sociais como gênero, raça e faixa etária influenciam os processos de identificação do público com os conteúdos audiovisuais, afetando diretamente os níveis de engajamento observados nas plataformas, em especial, no YouTube.

A partir da análise de vozes que produzem conteúdos sobre ciência no YouTube, nesta pesquisa investigamos de que modo questões identitárias atravessam a relação entre produtores de conteúdo e audiências, contribuindo para ampliar ou restringir o engajamento em torno dos vídeos publicados. Argumentamos que gênero, raça e faixa etária não são dimensões periféricas da comunicação de temas de ciência em plataformas de redes sociais, mas elementos estruturantes das dinâmicas de visibilidade, reconhecimento, poder e circulação de sentidos no YouTube. Ao explorar essas relações, neste artigo buscamos contribuir com os debates situados na intersecção entre comunicação pública da ciência, plataformas digitais e desigualdades.

2 Conexões entre produtores de conteúdo e audiências no YouTube

A interface do YouTube para o usuário apresenta uma barra de pesquisa na qual palavras-chave ou frases podem ser inseridas para a busca de conteúdo. No entanto, mesmo sem a busca ativa, a plataforma apresenta um ranking de vídeos personalizados, alinhados a supostos interesses do usuário e definidos a partir de critérios pouco transparentes. Rieder et al. [2018] desenvolveu um estudo para entender o que influencia na seleção de vídeos apresentados ao usuário, utilizando, para tanto, informações como visualização, comentários, likes e dislikes. A investigação, que parte dos primeiros 20 vídeos recomendados ao longo de 44 dias, identificou que o ranking elaborado pelo YouTube apresentou três períodos: Estabilidade, Estabilidade interrompido por notícias e, por último, Notícias.

Nos períodos de Estabilidade, predomina o conteúdo sugerido a partir dos canais que o usuário já acompanha (por meio das inscrições) e assuntos os quais frequentemente curte, comenta ou assiste por mais tempo. Já nos períodos de Estabilidade com interrupções de notícias, o mural (ou Feed) é preenchido por canais conhecidos pelo usuário e outros canais de caráter jornalístico. Por último, nos períodos de Notícias, os conteúdos recomendados em geral são noticiosos referentes a assuntos de interesse público. No caso específico dos influenciadores, esses identificam pautas em alta na sociedade e incorporam a pauta ao conteúdo que produzem, elevando, assim, as chances de inserir seus conteúdos entre os mais recomendados no ranking elaborado pelos algoritmos [Rieder et al., 2018].

Tendo em vista que, em uma sociedade regida pela lógica das mídias, os ditos influenciadores ocupam posição de destaque [Kemp, 2025a], é essencial que reconheçamos a sua capacidade de mobilização nas plataformas de redes sociais [Gonçalves, 2012], seja para convencer acerca de ideias específicas ou para vender produtos/serviços. Esses atores, amplamente conformados nas ambiências online, têm o potencial de interferir na tomada de decisões sobre temas diversos — desde a moda, passando pelo consumo de itens da cultura pop, até decisões sobre ciência e saúde. E aqui cabe demarcar o termo capacidade de mobilização, uma vez que o público que ocupa as plataformas de redes sociais demonstra que suas decisões de apreender indicações de influenciadores são conscientes e ponderadas [Song & Yoo, 2016; Youpix and Nielsen, 2025]. Oliveira et al. [2017] reiteram que a relação influenciador-inscrito nas plataformas de redes sociais se dá a partir de um senso de comunidade. Essa relação, ainda que digital, produz sensação de recompensa no usuário direta e/ou indiretamente [Recuero, 2007].

Já em uma pesquisa mais recente, também no Brasil, Youpix and Nielsen [2025] identificaram que a influência é maior conforme a identificação do usuário com o influenciador. Por meio de entrevistas com 1.000 usuários de plataformas de redes sociais — coletando também informações sobre gênero, idade, região e classe social dos entrevistados — os autores constataram que 87% acompanham um influenciador por compartilhar valores e opiniões similares, assim como 34% mencionam considerar similaridade até mesmo no estilo de vida. Já 52% afirmaram ter maior confiança se o influenciador recomendar um produto que seja de uma categoria de sua especialidade. Os respondentes ainda apontaram confiar mais em influenciadores com grande público que em celebridades.² Para além disso, verificou-se que quanto mais especializado for o influenciador, e mais definido for o seu nicho, maior a tendência de proximidade da comunidade e confiança [Youpix and Nielsen, 2025].

Em outra pesquisa, Song e Yoo [2016] buscaram examinar aspectos que pudessem influenciar a decisão de compra por parte de usuários de plataformas de redes sociais. Contando com 285 respondentes de diversos países, os resultados mostraram que tais sujeitos consomem mais produtos recomendados por influenciadores se os produtos forem para entretenimento ou para satisfação pessoal, que foram categorizados como “hedônicos” [Song & Yoo, 2016]. Perfis de influenciadores que mesclam informação e entretenimento parecem ter maior atenção do público [Song & Yoo, 2016]. Essa capacidade de mobilização demonstra não apenas a relevância das plataformas de redes sociais, mas indica também a existência de um micropoder específico, envolto na figura do influenciador, dado que suas ações têm efeitos de interferência não apenas restritos ao mundo digital (ex.: engajamento), mas também na realidade material (ex.: mobilização econômica).

3 Do acúmulo de um capital de identidade à manutenção de posições de poder nas interações em plataformas de redes sociais

Ao desenvolver a Teoria dos Capitais, Bourdieu [1989] propõe uma compreensão relacional dos bens materiais e simbólicos que os indivíduos acumulam ao longo de suas trajetórias e mobilizam como recursos nas interações sociais. O autor enfatiza que esses capitais — econômico, cultural e social — adquirem valor e eficácia apenas no interior de campos determinados, nos quais são reconhecidos, disputados e passíveis de conversão.

O capital econômico refere-se aos recursos materiais e financeiros associados a posições de status e poder social. O capital cultural, por sua vez, compreende conhecimentos, competências e títulos institucionalmente reconhecidos, que funcionam como fontes de distinção e legitimidade. Já o capital social diz respeito ao conjunto de relações, redes e vínculos que um sujeito é capaz de mobilizar, bem como aos recursos que decorrem do pertencimento a esses circuitos sociais. Quando essas diferentes formas de capital são socialmente reconhecidas como legítimas em determinado campo, elas se convertem em capital simbólico, entendido como a forma que o poder assume quando é percebido e aceito como legítimo.

No contexto da comunicação pública da ciência em plataformas de redes sociais, uma vez que a identidade atua como critério de credibilidade/descredibilidade, ela desempenha papel importante na conformação de vínculos com as audiências e na delimitação de posições de poder [Damasceno Júnior et al., 2024; Youpix and Nielsen, 2025]. Assim, nos apropriando de pensamentos Bourdieusianos, é válido pensar que a credibilidade conferida a determinado sujeito por questões de raça e/ou gênero e/ou faixa etária, garante a ele o acúmulo de um tipo de capital social específico, aqui nomeado de capital de identidade. Esse capital, na lógica de funcionamento do YouTube, se reflete em seguidores e visualizações, o que confere poder a quem o possui — inclusive, para se manter bem posicionado no circuito de visibilidade de plataformas do tipo.

É importante ressaltar, no entanto, que Bourdieu [1989] não demarca identidade como capital, mas Fricker [2023] e Lackey [2020] refletem sobre essa possibilidade. As autoras desenvolvem o pensamento a partir da noção de preconceito, e de como esse preconceito resulta em injustiças para determinadas identidades e privilégios para outras identidades — os quais se sustentam por um poder social [Lackey, 2020; Fricker, 2023]. É, portanto, a partir da construção de um diálogo entre tais autores que refletimos aqui acerca da relevância da identidade enquanto capital nas plataformas de redes sociais.

Ao pensarem sobre a identidade como um elemento relevante nas relações de poder, Fricker [2023] explora a noção de poder social como sendo a capacidade de influência/persuasão de determinados sujeitos por acumularem autoridade e/ou prestígio. Ainda que Fricker [2023] não cite Bourdieu [1989], nota-se similaridade entre os entendimentos de poder social e capital simbólico, uma vez que esse poder social é frequentemente utilizado em disputas por credibilidade, nas quais também operam injustiças causadas por preconceitos contra raça, gênero, sexualidade, nacionalidade, entre outras questões inerentes à identidade [Fricker, 2023]. Para Fricker [2023], a identidade frequentemente ocasiona prejuízo, ao que Lackey [2020] acrescenta que determinados aspectos relacionados à imagem de um sujeito podem, por outro lado, favorecer aqueles que neles se enquadram — ponto central para a discussão aqui proposta.

Para refletir sobre prejuízos e benefícios relacionados a questões identitárias, tomemos como exemplo o relatório do Conselho Nacional de Justiça (CNJ).³ O documento [Conselho Nacional de Justiça (CNJ), 2022] analisa o reconhecimento facial como recurso probatório contra réus e os erros judiciais ao longo do processo. Os dados indicam que, nos 113 casos noticiados entre 2003 e 2021, homens foram 95% dos acusados, contra 5% de mulheres; em relação a raça, 65% eram negros (pretos e pardos), 17% brancos, e 16% não foram identificados. Em análise qualitativa de 28 dos 113 processos, pessoas negras foram 80% de casos de identificação errônea que resultaram em condenação. Destaca-se ainda o fato de que, em sua maioria, os casos que demonstraram incongruências — com duas ou mais vítimas discordando entre si ou externando dúvidas ao realizar o reconhecimento — resultaram na condenação do réu. O relatório também informa que os agentes de polícia sequer investigam os álibis dos réus, e não haviam passado por curso ou formação referente ao processo de reconhecimento facial. As argumentações por parte do magistrado eram a de que o réu havia mudado fisicamente em decorrência do tempo ou sistema penitenciário. Outra justificativa era de que o depoimento dos policiais era suficiente — o que aponta para o peso do capital associado à sua posição na sociedade.

Nos apropriando de tal exemplo do campo jurídico, é possível compreender, a partir de Fricker [2023] e Lackey [2020], sobre como as injustiças acontecem a depender das preconcepções dos agentes de polícia e magistrados acerca de determinadas identidades. Transpondo o debate para o campo científico, a noção de injustiça epistêmica [Fricker, 2023] torna-se fundamental para que pensemos sobre as circunstâncias em que determinada voz é descredibilizada enquanto a voz de outro pode ser excessivamente credibilizada [Lackey, 2020], tudo isso pela observação isolada de aspectos identitários.

No que diz respeito às dinâmicas que se desenrolam entre produtores de conteúdo e audiências no YouTube, nota-se que tais produtores utilizam de diversos recursos para garantir melhor posição de poder no circuito de visibilidade da plataforma [Oliveira et al., 2017], entre esses recursos pode estar, ainda, o manejo de seu capital de identidade, foco desta análise. As conexões sociais — facilitadas, também, pela noção de proximidade e pertencimento [Recuero, 1970; Youpix and Nielsen, 2025] — podem ser convertidas em capital econômico (monetização de vídeos), legitimação (reconhecimento), suporte social (apoio), visibilidade, popularidade, reputação e autoridade [Recuero, 1970; Corrêa & Vanz, 2020].

4 Metodologia

Ao optarmos por examinar dimensões identitárias envolvidas na produção e recepção de conteúdos sobre ciência no YouTube Brasil, a pergunta de pesquisa que guiou a construção metodológica e analítica deste trabalho foi: quais características identitárias das vozes que abordam ciência no YouTube Brasil têm maior potencial de interferir na resposta/engajamento do público?

4.1 Estruturação do corpus

Para a composição do corpus, foi conduzida uma coleta de dados com a ferramenta YouTube Data Tools,⁴ a partir dos termos descritores “ciência” ou “cientista” no YouTube Brasil. Identificamos um total de 27.781 vídeos, os quais foram coletados em julho de 2023 e publicados entre janeiro de 2022 e junho de 2023. O período de publicação não foi previamente definido por nós, mas, sim, resultou dos critérios e limitações da própria ferramenta no momento da coleta, que restringe a quantidade de resultados entregues e, consequentemente, delimita o intervalo temporal dos vídeos retornados.

O uso YouTube Data Tools possibilitou a coleta das seguintes informações: títulos e descrição de vídeos, datas de publicação, duração, números de comentários e reações, além de dados de visualização. Dos 27.781 vídeos inicialmente extraídos, 1.000 foram selecionados em uma amostragem aleatória, a fim de garantir uma amostra representativa — que apresenta 95% de confiança — e a exequibilidade do estudo. Considerando que, ainda nesta segunda seleção, a amostra permanecia abrangente, adotamos novos critérios de inclusão/exclusão para viabilizar o trabalho.

De 1.000 vídeos, 45 estavam indisponíveis para acesso na plataforma e, logo, foram excluídos da análise. Estabelecemos também como critério examinar vídeos cujo tempo de duração estivesse entre a mediana e a média de tempo de vídeo geral (11 minutos e 36 minutos, respectivamente). Consideramos as observações de Wachelke e Wolter [2011], que discorrem sobre a relevância de uma amostra homogênea obtida pelo uso de medidas de tendência central. Esse critério levou à exclusão dos vídeos Shorts (duração de cerca de um minuto no formato vertical) e as Lives (vídeos Ao Vivo, sem roteiros rígidos e duração indefinida), resultando em 157 conteúdos audiovisuais a serem examinados.

Durante a etapa de codificação, alguns vídeos inicialmente recuperados pela busca foram excluídos da amostra por não apresentarem conteúdo efetivamente relacionado à ciência. Essa decisão não se fundamentou na adoção prévia de uma definição específica ou restritiva de ciência. Considerando que os vídeos foram selecionados a partir de descritores amplos inseridos na ferramenta de busca do YouTube, observou-se que parte dos resultados, embora contivesse os termos de interesse em seus títulos, descrições ou metadados, abordava temáticas distintas do objeto investigado. Assim, foram mantidos apenas os vídeos cuja temática central se relacionava à ciência, sendo excluídos aqueles em que a referência aos descritores não correspondia a uma discussão efetiva sobre o tema.

Ao final das etapas listadas, o corpus somou 134 vídeos sobre ciência, com duração entre 11 e 36 minutos, totalizando 43 horas, 22 minutos e 50 segundos de material audiovisual disponível para análise.

4.2 Codificação das vozes

O protocolo de pesquisa foi construído especificamente para este estudo mediante contato exploratório com os dados. Para o exame, recorremos à Análise de Conteúdo [Bardin, 2016], técnica que não busca exaurir os “sentidos” do material examinado, mas intenciona extrair determinados significados presentes nele. A técnica de análise de conteúdo abarca “procedimentos sistemáticos, intersubjetivamente validados e públicos para criar inferências válidas sobre determinados conteúdos verbais, visuais ou escritos, buscando descrever, quantificar ou interpretar certo fenômeno em termos de seus significados, intenções, consequências ou contextos” [Sampaio & Lycarião, 2021, p. 07].

Na Tabela 1 sistematizamos, em dois eixos — características profissionais e características identitárias — as diferentes categorias analisadas acerca das vozes que falam sobre ciência no YouTube. Vale esclarecer que, para aprofundar a análise focada em questões identitárias, optamos por examinar também, a partir do cruzamento de dados, questões relativas ao perfil profissional das vozes que falam sobre ciência no YouTube.

Como exposto na Tabela 1, as vozes possuem cinco diferentes classificações. Uma vez que essa categorização parte de como a voz se apresenta em vídeo, como ela é apresentada na descrição do vídeo ou na seção “Sobre” do canal de origem, temos: 1- Profissional da educação/educador, enquanto profissional da educação e/ou professor; 2- Profissional da ciência, se cientista, pesquisador e/ou profissional que desempenha atividades relacionadas ao fazer científico; 3- Divulgador científico, quando se apresentava assim, se a produção sobre ciência é frequente ou se endossado por entidades ou coletivos de divulgação científica; 4- Mediador, quando o indivíduo não é identificado como educador, pesquisador e nem divulgador da ciência, mas se dispõe a falar sobre a mesma (frequentemente como assunto transversal); 5- Jornalistas. De uma forma geral, estes últimos são profissionais da comunicação e eventualmente expressam comentários a respeito do conteúdo científico abordado.

Para traçar relações entre tipos de vozes e Taxa de Engajamento (TE), utilizamos também informações técnicas relativas aos canais e vídeos anteriormente estudados [De Abreu Damasceno Junior et al., 2026] — visualizações, curtidas, “descurtidas” e comentários. Além disso, mapeamos a presença/ausência do selo Science Vlogs Brasil (SVB) nos materiais examinados, observando a relação deste selo com o engajamento obtido pelas vozes que compõem o corpus. A iniciativa SVB parte de um coletivo de pesquisadores, divulgadores e professores de diversas áreas, e propõe ser um “selo de qualidade” e confiança associado à produção de conteúdos sobre ciência.

4.3 Métodos estatísticos da análise quantitativa

Partindo de observações dos dados quantitativos do corpus, consideramos relevante testar possíveis relações, correlações e tendências de determinadas variáveis. Considerando que há variáveis categóricas caracterizando a voz, incluímos a Taxa de Engajamento (TE) como variável representando o interesse do público. Compreende-se o engajamento como a quantidade de interações de um perfil com o conteúdo, podendo ser múltiplas as interações. Assim, a Taxa de Engajamento é um índice representando a quantidade de interações que aquele conteúdo/assunto/influenciador mobilizou. Pode-se obter a TE somando as interações (curtidas, “descurtidas”, comentários, compartilhamentos etc.) e dividindo pelo número de visualizações⁵ [Castro, 2021]. Utilizado pelo próprio YouTube e influenciadores [Castro, 2021], o cálculo pode ser representado por:

Silva e Gouveia [2021] e Recuero [2012] alinham-se em atribuir maior peso aos comentários, uma vez que exige maior capacidade de mobilização do locutor para que o espectador se engaje mais diretamente. Em nossa pesquisa, diferimos de Silva e Gouveia [2021] em relação ao uso do número de compartilhamentos. Isso porque este dado fica disponível no Facebook (utilizado pelos autores), mas não no YouTube. Em contrapartida, no YouTube o número de pessoas descontentes com o conteúdo está presente na forma de “descurtidas”, o que não acontece com o Facebook. Assim, nossos cálculos foram modificados para atender as diferenças de plataforma — como a ausência de número de compartilhamentos — valorizando os comentários e incluindo as “descurtidas”. Logo, atribuímos peso um para as curtidas e “descurtidas” (reações), peso dois para comentários e peso um para as visualizações, como exposto na equação a seguir:

⁶A Taxa de Engajamento (TE), a exemplo do que fez Castro [2021], será expressa em porcentagem ao longo da pesquisa.O teste não-paramétrico de Kruskal-Wallis com ajuste de Bonferroni se mostrou a melhor opção, visto que não pressupõe homogeneidade dos dados. Também foi mais adequado para análise de grupos de diferentes tamanhos. Foram testadas as diferenças de médias de TE pelas categorias acima apresentadas (TE x Raça, TE x Gênero, TE x Tipo de voz etc.).

Quando encontrada significância na diferença entre médias, conduzimos testes post hoc para identificar o tamanho do efeito da variável. O teste escolhido para esta etapa foi o teste post hoc de Dunn. O grau de influência da variável independente sobre a dependente é expresso pelos valores de H ou η² (ETA²).

5 Resultados

Ao examinarmos 134 vídeos sobre ciência extraídos de 77 canais diferentes — totalizando 43 horas, 22 minutos e 50 segundos de material audiovisual — identificamos 228 vozes de interesse para o estudo proposto. Os resultados obtidos serão apresentados e discutidos a seguir, a partir de dois eixos esquemáticos: 1- identificação profissional (tipo de voz e instituição), e 2- identificação social (gênero, raça, faixa etária).

5.1 Eixo 1 — Identificação profissional

A começar pelas 228 vozes que falam de pautas científicas no YouTube, observamos que mais da metade (56%) consiste em Profissionais da Ciência (n=126), enquanto os demais tipos de vozes estão distribuídos em 19% de Divulgadores Científicos (n=43), 14% de Mediadores (n=33), 7% de Jornalistas (n=16), e 4% de Educadores (n=10).

As vozes que não mencionaram vínculo institucional representam 63% (n=143) do total. Logo, a minoria delas (37%) menciona vínculo formal, o que corresponde a 85 dos 228 casos examinados. O destaque fica com a Universidade de São Paulo (USP) (n=32), a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) (n=9) e o Instituto Butantan (n=7); somadas, essas instituições correspondem a 21% das associações às vozes que falam de ciência no YouTube. Esses dados estão detalhados na Tabela 2, conforme apresentado abaixo.

5.2 Eixo 2 — Identificação social

O segundo eixo de apresentação dos resultados, central para este estudo, envolve questões sobre gênero, faixa etária e raça das vozes que falam sobre ciência no YouTube. Quanto ao gênero, foram mapeados 140 homens (61%), 84 mulheres (37%) e quatro (2%) não identificados. Os não identificados se deram pela ausência total de informações relativas a gênero, fossem elas as imagens ou mesmo os marcadores linguísticos como artigos definidos (“o” pesquisador, “a” pesquisadora), nome, entre outros. Vale esclarecer que não foram observadas características ou informações que demandam uma classificação não binária.

Em relação à faixa etária aparente — observada nos casos de imagem disponível — os adultos (entre 30 e 49 anos) são maioria, representando 64% (n=146) do total. Vozes maduras (acima de 50 anos) são também bastante frequentes (n=60, 26%), seguidas pelas vozes jovens (abaixo de 29 anos, n=16, 7%). As vozes não identificadas, por sua vez, registraram menor representação no corpus (n=6, 3%). Em um dos vídeos, excepcionalmente, uma voz infantil foi identificada, a qual foi incluída entre as vozes jovens. É importante mencionar, no entanto, que reconhecemos que a interpretação da idade aparente não é uma ciência exata, mas, sim, que carrega certa subjetividade que pode variar conforme o codificador. Buscando contornar esta situação, a idade do cientista exigiu que, além da aparência física, buscássemos informações extras que pudessem nos auxiliar na classificação. Assim, analisamos a base nacional de dados que reúne os currículos de pesquisadores brasileiros, para, a partir da identificação do ano de graduação, estimar a faixa etária dos cientistas presentes no corpus.

Em termos de raça, das 228 vozes encontradas, 181 (79%) vozes são brancas, 17 (7%) pardas, 10 (4%) pretas e seis (3%) pessoas amarelas. 14 (6%) das 228 vozes não foram classificadas em termos de raça: 10 delas masculinas e quatro femininas. Este impedimento de classificação se deu tanto por indisponibilidade da imagem (3 casos), quanto por dificuldade de classificação no contexto de raça brasileiro (11 casos).

Esta última classificação foi feita pela observação do decodificador, seguindo as opções de respostas estabelecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a saber: branco, preto, pardo, indígena e amarelo. É importante observar que o IBGE, instituição renomada responsável pelo Censo no Brasil, realiza os registros com base na autodeclaração, e que não há acesso livre a esse tipo de informação oficial relativa aos cientistas que compõem a amostra.⁶ Sendo assim, os decodificadores partiram da observação de fenótipos como cor da pele, cor e textura do cabelo, formato dos olhos, nariz e boca para inserir os cientistas em um ou outro grupo racial. Esse tipo de observação se torna válido, no contexto brasileiro, na medida em que o enquadramento em grupos raciais não leva em conta, necessariamente, ancestralidade — tal como acontece, por exemplo, nos Estados Unidos da América (EUA) —, mas, sim características físicas dos sujeitos [Osorio, 2003; Costa & Schucman, 2022].

5.3 Interseccionando classificações

Ao traçarmos relações entre gênero e raça, observamos que entre os 140 homens, 117 (51%) são brancos; enquanto pardos e não identificados são 10 e 7 (4% e 3%). Amarelos e pretos são quatro (2%) e dois (1%), respectivamente. Já no que diz respeito às 84 mulheres, 64 (28%) são brancas; oito (4%) são pretas; sete (3%) pardas; três (1%) não identificadas; e duas (1%) amarelas ou de origem asiática. Quatro pessoas (2%) não foram identificadas a respeito de gênero nem raça simultaneamente.

Referente à faixa etária por gênero, dos 140 homens, 83 (36%) são adultos (entre 30 e 49 anos); 48 (21%) maduros (acima de 50 anos); sete (3%) jovens adultos (abaixo de 29 anos) e dois (1%) não identificados. Das 84 mulheres mapeadas, 63 (28%) são adultas; 12 (5%) maduras e nove (4%) jovens adultas. No total, quatro pessoas (2%) não tiveram gênero e nem faixa etária identificadas simultaneamente.

Na Tabela 3 exposta abaixo, apresentamos os dados relativos aos cinco diferentes tipos de vozes e suas especificações de gênero, raça e faixa etária.

Profissionais da ciência foram observados em 69 dos 134 vídeos analisados, totalizando 126 profissionais. Os Divulgadores da ciência, por sua vez, foram encontrados em 42 vídeos, totalizando 43. No que diz respeito aos Educadores, os resultados mostraram que esses foram registrados em 10 vídeos, sendo um Educador por vídeo. Já os Mediadores foram encontrados em 28 vídeos, somando 33. Por fim, os Jornalistas foram registrados em 13 vídeos, totalizando 16.

5.4 Taxa de engajamento

No que diz respeito à relação entre diferentes tipos de vozes e presença/ausência de vínculos institucionais, os dados mostraram que entre os profissionais que apresentaram vínculo institucional, a Taxa de Engajamento média foi de 8%, enquanto entre aqueles que não apresentam vínculo a TE média foi de 10%. A distribuição por tipo de voz pode ser observada na Tabela 4 exposta abaixo.

Nota-se que os profissionais de ciência captam maior engajamento quando não mencionam vínculos institucionais, o que se repete com divulgadores, mediadores e jornalistas. O inverso ocorre com os educadores, que obtiveram maior TE quando mencionaram vínculos institucionais.

Partindo do recorte de gênero das vozes, temos uma TE média das vozes femininas (n=84) de 11%, a saber: profissionais da ciência (TE=12%), divulgadoras (TE=9%), educadoras (TE=6%), mediadoras (TE=12%) e jornalistas (TE=6%). Das vozes masculinas (n=140) a TE média foi de 9%: profissional da ciência (TE=8%), divulgador (TE=10%), educador (TE=10%), mediador (TE=7%) e jornalistas (TE=8%). Entre as vozes sem identificação de gênero (n=4, TE=9%), foram encontrados apenas divulgadores (TE=5%), educador (TE=4%) e mediador (TE=20%). Importante notar que as mulheres obtiveram maior engajamento que os homens enquanto profissionais da ciência e mediadoras. Os homens obtiveram maior engajamento enquanto divulgadores, educadores e jornalistas.

Quando se trata da TE a partir do recorte racial, as vozes brancas registraram TE média de 10%, enquanto as vozes pardas somaram TE de 9%, as pretas de 4%, as amarelas de 10% e as racialmente não identificadas de 10%. A distribuição por tipo de voz pode ser observada na Tabela 5 apresentada abaixo.

Cabe observar que as vozes de profissionais da ciência obtiveram maior engajamento quando a voz era branca. As vozes de divulgadores e educadores apresentaram maior engajamento quando as vozes eram de pessoas amarelas. Vozes de mediadores e jornalistas apresentaram maior engajamento enquanto vozes de pessoas pardas.

Quanto à TE das vozes por faixa etária, os adultos somaram a maioria, com TE média de 10%. Os jovens, por sua vez, registraram TE de 15%; as vozes maduras TE de 8%; e as vozes de faixa etária não identificadas somaram TE de 10%. Na Tabela 6 exposta abaixo temos um detalhamento por tipo de voz.

Vale observar que as vozes jovens de profissionais da ciência e divulgadores são os que obtiveram TE mais elevadas. Por outro lado, as vozes adultas de profissionais da ciência e divulgadores obtiveram valores menores comparados aos jovens, mas evidentemente elevado em comparação com adultos em outras posições (educador, mediador ou jornalista). As vozes maduras obtiveram maior engajamento enquanto educadoras. As vozes de jornalistas mantiveram TE iguais sendo a voz jovem, adulta ou madura. Por fim, as vozes não identificadas de mediadores se mantiveram com TE elevada.

Raça apresentou significância para a TE (p=0,01) com pequeno efeito (H=0.0382). A diferença, no entanto, foi identificada apenas nas TE em vídeos com vozes pretas, sendo significativamente menor que em relação às demais raças/cores, especialmente se comparado à TE em vídeos com pessoas brancas (p=0.0024).⁷ É possível que essa TE menor em comparação às demais seja efeito do menor número de vozes pretas (n=10 das 228 vozes).

No que diz respeito à faixa etária da voz (p=0.03), vozes jovens (abaixo de 29 anos) obtiveram média significativamente maior de TE (p=0.0115), especialmente se comparados com vozes maduras, ainda que seja pequeno o efeito (H=0.0298). No cruzamento de informações sobre faixa etária e gênero, não houve diferença significativa entre médias (p>0,05).

A TE apresentou média mais elevada consistentemente quando aplicados recorte de faixa etária e gênero: as mulheres jovens apresentaram a maior média (TE=15%), seguido dos homens jovens (TE=13%). Mulheres adultas e homens de faixa etária não identificada alcançaram uma TE de 11%. Homens adultos obtiveram TE=9%, sendo mulheres e homens maduros os que apresentaram menor TE, de 8%.

Vale ressaltar que, quando organizamos as vozes a partir da presença do selo e a raça/cor das vozes, identificamos que não havia indivíduos pretos ou pardos dentre os que tinham selo. Mesmo entre as vozes brancas, ao compararmos as que possuem o selo (n=40) com as que não possuem (n=141), temos o seguinte desenho: os primeiros, ainda que em menor quantidade, acumulam maior taxa de engajamento (12%) que os que não possuem selo (TE=9%).

6 Discussão

Na dinâmica de funcionamento das plataformas de redes sociais, em um primeiro momento, o influenciador utiliza da combinação de capitais materiais e simbólicos [Bourdieu, 1989] para se inserir em um circuito de visibilidade — dinheiro para ter bons equipamentos, título para fundamentar a autoridade em um assunto, carisma para consolidar uma comunidade. Em um segundo momento, para o influenciador, as conexões estabelecidas se tornam um capital em si [Recuero, 1970; Corrêa & Vanz, 2020]. Os dados obtidos com este estudo mostram, de um modo geral, que questões identitárias têm o potencial de facilitar tais conexões — materializadas em números de seguidores e visualizações no YouTube Brasil — e, logo, de serem convertidas em poder na lógica da plataforma. O circuito ganha o seguinte contorno: quanto mais visibilidade e engajamento, mais espaços são obtidos; quanto mais espaços ocupados, maior a visibilidade alcançada e maior o poder de influência sobre as audiências.

No entanto, a dinâmica de funcionamento de plataformas como o YouTube aponta para contornos diferentes no que diz respeito à (re)validação da autoridade epistêmica constituída a partir de saberes técnicos e vínculos profissionais. Pensemos que, de forma similar ao campo jurídico, em que os operadores do direito disputam pelo monopólio da interpretação das leis, no YouTube, os influenciadores disputam pela concentração de seguidores e visualizações, e a autoridade nesta plataforma já não se baseia nos modos tradicionais de se pensar autoridade — seja por titulações acadêmicas ou associações a instituições etc. [Oliveira et al., 2017; Reale, 2023] —, mas sim no potencial de acumular conexões quantitativamente mensuráveis e passíveis de serem convertidas em capital [Bourdieu, 1989].

Essa disputa só se torna possível pelo fato de que, diferentemente do campo jurídico, que possui instâncias hierárquicas, o YouTube pressupõe certa igualdade de posições, visto que qualquer usuário pode produzir e difundir conteúdo na plataforma [Recuero, 1970; Oliveira et al., 2017]. Dada tal característica, é comum que profissionais tecnicamente capacitados ocupem espaços semelhantes àqueles ocupados por usuários que se tornaram comunicadores à medida em que adentram na lógica de produção da plataforma e passaram a ser validados pelo engajamento de outros usuários [Corrêa & Vanz, 2020]. Assim, como indicam os resultados deste estudo, o vínculo institucional — discurso de autoridade presente na academia — tem pouco efeito no engajamento no YouTube, pois importa menos a associação a instituições de ensino/pesquisa, e mais a capacidade de mobilização que o vídeo/canal ou voz possui, Como observado em diferentes estudos [Song & Yoo, 2016; Oliveira et al., 2017; Youpix and Nielsen, 2025], conexões desse tipo se estabelecem não irracionalmente, mas sim a partir de um senso de pertencimento e, logo, de comunidade, o que não necessariamente exige a apresentação de vínculos formais com instituições de ensino/pesquisa.

Por outro lado, questões identitárias do comunicador constituem elementos relevantes para a formação de comunidade no YouTube, e isso pode ser inferido, também, a partir dos resultados desta pesquisa. No que diz respeito à faixa etária, as vozes jovens alcançaram maior engajamento, o que pode ser lido tanto como uma indicação de quebra no circuito de reafirmação do estereótipo do cientista maduro/de meia idade como porta voz da ciência [Reznik & Massarani, 2019; Damasceno Júnior et al., 2024], quanto como uma resposta esperada pelo perfil da plataforma. Neste segundo caso, é importante levar em conta o fato de o público do YouTube ser majoritariamente jovem, havendo, portanto, maior chances de identificação com os influenciadores à medida que esses mais se assemelham ao perfil do usuário [Kemp, 2025b].

Os resultados indicam ainda um desenho mais complexo e, até, promissor quando a variável de gênero é acionada na medição do engajamento. Isso porque foram as mulheres jovens que se destacaram na análise dos dados ao somarem dois pontos percentuais a mais de TE que os homens de mesma faixa etária. Ao analisarem perfis de divulgação científica no YouTube, Amarasekara e Grant [2018] registraram alto engajamento em canais de mulheres que falem de ciência. No entanto, os autores perceberam que os vídeos somavam elevado número de comentários críticos, hostis e/ou sexistas.

Tais dados alertam para a possibilidade de que esteja ocorrendo algo semelhante no presente estudo: comentários hostis em perfis liderados por mulheres elevando o engajamento. Diante dessa possibilidade, é pertinente pensarmos que, em plataformas como o YouTube, o engajamento funciona como uma métrica indiferente à qualidade da interação, convertendo tanto reconhecimento quanto hostilidade em valor algorítmico, o que pode penalizar determinados grupos ao mesmo tempo em que aparenta beneficiá-los numericamente.

Já no que diz respeito à questão racial, nota-se a tendência de menor engajamento quando a voz responsável pelo conteúdo no YouTube é preta, o que sugere uma repetição de padrão estrutural na nossa sociedade. Assim, se para Bourdieu [1989] o sistema jurídico normaliza a partir da nomeação e definição da norma (regra), plataformas de rede sociais como o YouTube consolidam a regra a partir da representação. Percebe-se, portanto, que questões identitárias podem tanto facilitar a inclusão em um circuito que envolve os campos da comunicação e da ciência — por meio do acúmulo de um capital de identidade —, quanto podem operar para reafirmar injustiças epistêmicas [Lackey, 2020; Fricker, 2023].

7 Considerações finais

Neste estudo, propomos um diálogo entre diferentes autores para analisar e compreender características que têm se constituído, na comunicação da ciência pelo YouTube, fatores relevantes enquanto recursos de mobilização na plataforma. Com esta finalidade, partimos especialmente de questões identitárias, enxergando-as como elementos que compõem um tipo de capital social [Bourdieu, 1989] específico, o capital de identidade. Este capital não depende exatamente do reconhecimento formal em campos consolidados da nossa sociedade, mas, sim, opera de modo mais imediato nas plataformas, atuando como um dispositivo de credibilidade antecipada — e, por vezes, um dispositivo de desconfiança automática, reafirmando injustiças epistêmicas [Lackey, 2020; Fricker, 2023].

Os principais resultados obtidos trouxeram aspectos promissores no que diz respeito à diversidade — em termos de gênero, raça e faixa etária — das vozes que falam sobre ciência em plataformas de redes sociais. Por outro lado, evidenciaram, mais uma vez, o quanto determinados padrões arraigados na nossa sociedade seguem dificultando a equidade também na intersecção entre a comunicação midiática e a ciência. Assim, embora o YouTube pressuponha uma igualdade técnica de acesso à produção e difusão de conteúdos, os resultados indicam que essa igualdade não se traduz em igualdade simbólica epistêmica, uma vez que marcadores sociais continuam a modular a distribuição de visibilidade e engajamento.

Diante do exposto, concluímos que, quando o assunto em pauta é a ciência, questões identitárias funcionam como variáveis de inclusão na lógica de funcionamento de plataformas como o YouTube, possibilitando a formação de conexões importantes entre produtores de conteúdos e audiências [Recuero, 2007, 1970; Oliveira et al., 2017] e, assim, delimitando posições de poder. No entanto, vale ponderar que esta inclusão não só acontece de forma desigual, como também cobra custos diferentes — a exemplo da vigilância e dos ataques aos perfis de mulheres que falam sobre ciência na plataforma [Amarasekara & Grant, 2018].

Cabe destacar que as variáveis de gênero, raça e faixa etária foram operacionalizadas a partir da observação de características fenotípicas dos comunicadores, e não de informações autodeclaradas. Embora essa opção imponha limites à interpretação dos resultados, ela também suscita uma questão teoricamente relevante para a compreensão do capital de identidade em plataformas digitais. Isso porque processos de reconhecimento, identificação e atribuição de credibilidade são frequentemente atravessados por percepções sociais construídas a partir de marcadores visíveis. Nesse sentido, os padrões de engajamento observados neste estudo podem estar menos relacionados às identidades reivindicadas pelas próprias vozes que falam sobre ciência no YouTube e mais às formas pelas quais esses sujeitos são percebidos pelos públicos. Ainda que esta pesquisa não permita avaliar diretamente tais mecanismos, os resultados sugerem que a percepção social de determinados marcadores identitários pode constituir um elemento relevante na conversão da identidade em capital dentro da lógica das plataformas.

Examinar o papel do capital de identidade na mobilização em plataformas de redes sociais demanda abordagens a partir de diferentes ângulos analíticos. Não buscamos, com este estudo, esgotar o assunto. As lacunas deixadas podem, inclusive, funcionar como ponto de partida para novas investigações. Neste sentido, esclarecemos que a presente pesquisa possui um recorte aleatório — o que é positivo, uma vez que reflete as chances mais realistas de encontrar tais perfis de comunicadores no cotidiano — mas é um limitante, pois grupos invisibilizados sempre serão sub-representados em recortes aleatórios ou influenciados por algoritmos. Além do mais, esta pesquisa parte de uma análise quali-quantitativa, o que fornece um panorama razoável sobre a realidade representada, mas que não permite adentrar outros elementos, como os discursos proferidos pelas vozes em vídeo e/ou os comentários associados a esses conteúdos. Avançar em tais direções permitirá uma abordagem mais aprofundada do objeto e, logo, contribuirá com estudos voltados à comunicação pública da ciência em plataformas de redes sociais.

Agradecimentos

Instituto Nacional de Comunicação Pública da Ciência e Tecnologia (INCT-CPCT), sediado na Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz). Daniel de Abreu Damasceno Junior agradece à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) pela bolsa de Doutorado Demanda Social (DS); Amanda Medeiros e Luisa Massarani agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ), respectivamente, pela bolsa de Pós-Doutorado Nota 10 e Cientista do Nosso Estado; Massarani agradece ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pela Bolsa Produtividade nível A.

Referências

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Notas

^1. Participaram da pesquisa 1.9311 pessoas com idade superior a 16 anos, com cotas por gênero, idade, escolaridade, renda e local de moradia em todas as regiões do país.

^2. O estudo menciona o termocelebridades associado ao que define como figuras públicas globais. Enquantoinfluenciadores são os indivíduos com números de seguidores em redes sociais a partir de 100 mil inscritos, mas que não necessariamente possuem o status de celebridade.

^3. O relatório partiu de matérias veiculadas na imprensa online e impressa, e organizações como Data Privacy Brasil e Innocence Project Brasil sobre casos de injustiças processuais no reconhecimento facial como meio probatório. Numa segunda fase, foram enviados formulários às instituições e agentes do meio jurídico. Dados coletados incluem gênero, raça, idade, localização e duração de encarceramento.

^4. Trata-se de um conjunto de ferramentas que permite a extração de dados do YouTube a partir da API da plataforma. Disponível em: https://ytdt.digitalmethods.net/.

^5. Visualizações/alcance indicam quantos perfis únicos acessaram e assistiram determinado conteúdo, podendo considerar também múltiplas visualizações de um mesmo perfil.

^6. O Brasil possui uma plataforma robusta, denominada Plataforma Lattes (Lattes Platform), com informações detalhadas a respeito dos pesquisadores brasileiros. Recentemente, a questão da autodeclaração da raça foi incorporada, com muita controvérsia, nessa plataforma. Não obstante, tal dado ainda não está disponível publicamente.

^7. Foram expostos no texto somente aqueles índices que apresentaram alguma significância em seus resultados.

Sobre o autores

Daniel de Abreu Damasceno Junior é Doutorando em Ensino, Gestão e Difusão em Biociências pelo Programa de Pós-Graduação em Química Biológica da Universidade Federal do Rio de Janeiro (PEGED/UFRJ). Mestre em Divulgação da Ciência, Tecnologia e Saúde pelo Programa de Pós-graduação em Divulgação da Ciência, Tecnologia e Saúde, Casa de Oswaldo Cruz, Fundação Oswaldo Cruz (PPGDC/COC/Fiocruz). Graduado em Ciências Biológicas pela Universidade Unigranrio (Unigranrio). Pesquisador do Instituto Nacional de Comunicação Pública da Ciência e Tecnologia (INCT-CPCT/COC/Fiocruz).

E-mail: danjunior.work@gmail.com

Amanda Medeiros é Doutora em Comunicação e Cultura (PPGCOM/UFRJ), Mestre em Estudos da Midia (PPgEM/UFRN) e graduada em Comunicação Social - Jornalismo (UFRN). Pesquisadora de Pós-Doutorado vinculada ao Instituto Nacional de Comunicação Publica da Ciência e Tecnologia, Casa de Oswaldo Cruz, Fundação Oswaldo Cruz (INCT-CPCT/COC/Fiocruz) e ao Programa de Pós-graduação em Divulgação da Ciência, Tecnologia e Saúde (PPGDC/Fiocruz), com bolsa do Programa de Pós-Doutorado Nota 10 da Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj).

E-mail: amanda.cnth@gmail.com

Luisa Massarani é pesquisadora em divulgação científica, com mais de três década de experiência em prática e pesquisa no campo. Coordena o Instituto Nacional de Comunicação Pública da Ciência e Tecnologia, sediado na Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), e é pesquisadora da Casa de Oswaldo Cruz (COC/Fiocruz). É coordenadora para América Latina de SciDev.Net (http://www.scidev.net/). Doutora em Gestão, Educação e Difusão em Biociências pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Tem pós-doutorado pela University College London (UCL), da qual é pesquisadora honorária, e pela Oregon State University. Reconhecida por prêmios como Mercosul (2014), José Reis (2016) e Prêmio José Marques de Melo de Maturidade Acadêmica Regional, oferecido pela Intercom (Sociedade Brasileira de Estudos Interdisciplinares da Comunicação) (2023). Bolsista Produtividade nível A do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e Cientista do Nosso Estado da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ).

E-mail: luisa.massarani@fiocruz.br