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Characteristics and Quality Assessment of Influenza-related Video on the Chinese Version of TikTok During an Epidemic Season: A Cross-Sectional Study

Este estudo transversal de 92 vídeos relacionados à influenza na versão chinesa do TikTok durante uma temporada de epidemia descobriu que, embora a qualidade geral do conteúdo fosse de moderada a alta, com organizações de notícias superando médicos, as métricas de engajamento do usuário não conseguiram prever a qualidade, enquanto a duração do vídeo e o número de seguidores do upload emergiram como preditores positivos significativos.

Autores originais: Xiaofang Jiang, Feng Yu, Jingbang Liu, Jiahan Hu, Meng Wang, Shina Qiao, Jinhang Xu, Lili Wu

Publicado 2026-06-25

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CC BY 4.0

Autores originais: Xiaofang Jiang, Feng Yu, Jingbang Liu, Jiahan Hu, Meng Wang, Shina Qiao, Jinhang Xu, Lili Wu

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

Imagine a internet como um mercado enorme e movimentado onde as pessoas vão para encontrar respostas sobre a gripe. Nesse mercado, o TikTok (a versão chinesa) é como um palco gigante e de movimento rápido onde vídeos curtos são apresentados a cada segundo. Este estudo é como uma equipe de inspetores de qualidade que entrou nesse palco durante o auge da temporada de gripe para ver que tipo de apresentações estavam acontecendo e o quão boas elas realmente eram.

Aqui está o que eles descobriram, dividido em termos simples:

1. O Elenco de Personagens

Os pesquisadores analisaram os 100 vídeos de gripe mais populares. Eles encontraram dois grupos principais de artistas:

Os Médicos: Cerca cerca de 60% dos vídeos foram feitos por médicos. Eles vinham de diversas especialidades, não apenas especialistas em gripe, mas também cardiologistas, pediatras e até praticantes de Medicina Tradicional Chinesa.
As Equipes de Notícias: Cerca de 26% foram feitos por organizações de notícias (como emissoras de TV ou portais de notícias online).

A Analogia: Pense nos médicos como mecânicos habilidosos que sabem consertar o carro (o corpo), mas as equipes de notícias são como as equipes de transmissão profissionais que sabem contar a história de forma clara e rápida.

2. A "Velocidade" do Show

A temporada de gripe é rápida, e os vídeos também foram rápidos.

Os vídeos eram muito recentes. A idade mediana de um vídeo era de apenas 9 dias.
Isso é como um jornal diário em vez de um livro didático. A informação estava constantemente se atualizando para acompanhar o "surto" atual da gripe.

3. O Relatório de Qualidade

Os pesquisadores usaram quatro "boletins" diferentes para dar notas aos vídeos. Aqui está o veredito:

Nota Geral: Os vídeos eram, no geral, de qualidade "B" a "A-". Eram fáceis de assistir, tecnicamente claros e majoritariamente úteis.
O Grande Problema: Quase todos os vídeos falharam na "Verificação de Fonte".
- A Metáfora: Imagine um chef servindo você uma sopa deliciosa, mas recusando-se a dizer de onde vieram os ingredientes ou se eles estão frescos. A maioria dos vídeos não dizia de onde vinha sua informação, não listava referências e não dizia quando o vídeo foi gravado.
- O Resultado: Por carecerem desses "comprovantes", era difícil saber se o conselho era confiável ou ultrapassado.

4. Quem Fazia os Melhores Vídeos?

Surpreendentemente, as Organizações de Notícias pontuaram mais alto que os médicos individuais em quase todas as métricas de qualidade.

Por quê? As equipes de notícias eram melhores em citar suas fontes, ser transparentes e manter seu conteúdo equilibrado. Elas eram como as equipes de transmissão profissionais que seguem regras estritas, enquanto médicos individuais eram às vezes mais informais.
O Conteúdo Importa: Vídeos sobre "Notícias Quentes" e "Políticas" (como regras governamentais) eram mais curtos e de maior qualidade do que vídeos que apenas tentavam ensinar dicas gerais de prevenção.

5. A Armadilha da "Popularidade"

Esta é a descoberta mais importante: Ser popular não significa ser bom.

A Analogia: Pense em um vídeo de dança viral. Só porque 1 milhão de pessoas curtiu, compartilhou ou comentou, não significa que o dançarino seja um ginasta profissional.
Os Dados: Os pesquisadores encontraram zero conexão entre o número de "curtidas" ou "compartilhamentos" que um vídeo recebeu e o quão preciso ou de alta qualidade era o conselho médico. Um vídeo poderia ser amplamente popular, mas cheio de conselhos ruins, ou poderia ser de alta qualidade, mas ter menos visualizações.

6. O Que Prediz um Bom Vídeo?

O estudo descobriu duas coisas que de fato prediziam uma pontuação de qualidade mais alta:

Duração: Vídeos mais longos tendiam a ser melhores.
- Analogia: Um vídeo de 30 segundos é como um comentário rápido; um vídeo de 2 minutos permite que o interlocutor explique o "porquê" e o "como" de forma mais completa, como uma mini-aula em vez de apenas uma manchete.
Contagem de Seguidores: Contas com mais seguidores tendiam a fazer vídeos melhores.
- Analogia: É como confiar em um restaurante famoso e estabelecido em vez de um food truck aleatório. As contas com grandes seguidores (frequentemente organizações de notícias ou especialistas seniores) pareciam ter um "mecanismo de reputação" que mantinha sua qualidade alta.

O Veredito Final

Durante a temporada de gripe, o TikTok é um lugar agitado e de ritmo acelerado, cheio de informações úteis, mas também é um pouco um "velho oeste".

O Bom: Médicos e equipes de notícias estão se esforçando para ajudar.
O Ruim: A maioria dos vídeos esquece de mostrar seus "comprovantes" (fontes), tornando difícil confiar neles.
O Alerta: Não assista apenas aos vídeos com mais "curtidas". Popularidade não é uma garantia de verdade.
A Solução: Para melhorar, os criadores devem agir mais como as equipes de notícias: declarar claramente de onde vem sua informação e quando o vídeo foi feito. E para os aplicativos, eles devem parar de apenas recomendar vídeos baseados em "curtidas" e começar a buscar a qualidade real.

Resumo Técnico: Características e Avaliação de Qualidade de Vídeos Relacionados à Influenza no TikTok Chinês

Definição do Problema
A influenza continua sendo uma doença infecciosa de monitoramento global prioritário, onde a conscientização pública é crítica para uma prevenção eficaz. Embora plataformas de mídia social baseadas em vídeo, como o TikTok, tenham se tornado canais primários para o acesso a informações de saúde pública, a qualidade do conteúdo relacionado à influenza nessas plataformas, particularmente durante as temporadas epidêmicas, permanece subavaliada. Existe um risco significativo de que desinformação ou conteúdo de baixa qualidade possam levar a decisões de saúde imprecisas. Estudos existentes avaliaram vídeos específicos de doenças em mídias sociais, mas avaliações sistemáticas de conteúdos de vídeos curtos no TikTok durante temporadas críticas de influenza são limitadas. Este estudo aborda a lacuna na compreensão das características da fonte, temas de conteúdo, métricas de engajamento e qualidade geral dos vídeos relacionados à influenza no TikTok chinês.

Metodologia
O estudo empregou um delineamento transversal realizado em 14 de novembro de 2025.

Coleta de Dados: Os pesquisadores criaram uma nova conta no TikTok chinês (versão 36.5.0) para pesquisar a palavra-chave "流感" (influenza). Para minimizar o viés algorítmico, os 100 vídeos classificados no topo foram coletados em 24 horas sem filtros. Vídeos indisponíveis no momento da avaliação ou não relacionados à influenza foram excluídos, resultando em uma amostra final de 92 vídeos.
Extração de Dados: Os metadados incluíram características do upload (tipo, status de verificação, número de seguidores), características do conteúdo (tema, comprimento, tempo desde o upload) e métricas de engajamento (curtidas, comentários, favoritos, compartilhamentos). Os tipos de upload foram categorizados como médicos, organizações de notícias, indivíduos ou instituições. Os temas de conteúdo foram classificados em "Refutação de Rumores e Popularização de Conhecimento", "Prevenção e Orientação Médica" e "Interpretação de Políticas e Notícias Quentes".
Avaliação de Qualidade: Dois especialistas seniores em comunicação de saúde avaliaram independentemente todos os vídeos usando quatro instrumentos validados:
1. Pontuação de Qualidade Global (GQS): Uma escala Likert de 5 pontos avaliando utilidade geral e fluência.
2. DISCERN Modificado (mDISCERN): Uma escala binária de 5 itens avaliando confiabilidade e citação de fontes.
3. Índice de Qualidade e Informação de Vídeo (VIQI): Uma escala de 4 dimensões e 5 pontos avaliando produção e qualidade informacional.
4. Ferramenta de Avaliação de Qualidade de Vídeo Médico (MQ-VET): Uma escala de 15 itens e 5 pontos avaliando conteúdo, aspectos técnicos e confiabilidade.
Análise Estatística: As análises foram realizadas utilizando SPSS 25.0 e R 4.5.1. Testes não paramétricos (Kruskal–Wallis com pós-teste de Dunn) compararam os grupos. A correlação de Spearman analisou associações entre características e qualidade. A regressão linear múltipla por etapas identificou preditores da GQS. A confiabilidade interexaminadores foi avaliada por meio de Kappa ponderado e Coeficientes de Correlação Intraclasse (ICC).

Principais Resultados

Demografia e Engajamento: Dos 92 vídeos, 59,78% foram enviados por médicos (abrangendo 21 especialidades) e 26,09% por organizações de notícias. A duração mediana do vídeo foi de 9 dias, indicando alta tempestividade. Organizações de notícias tiveram significativamente mais seguidores, mas produziram vídeos significativamente mais curtos do que os médicos.
Pontuações de Qualidade: A qualidade geral foi de moderada a alta. A média da GQS foi de 3,47 (intervalo 1–5), a média do mDISCERN foi de 2,15 (intervalo 1–4), a média do VIQI foi de 16,87 (intervalo 11–20) e a média do MQ-VET foi de 53,04 (intervalo 31–65).
Deficiências Críticas: Uma falha importante identificada foi a falta de transparência quanto às fontes de informação. Apenas um vídeo citou outras fontes de informação (item 4 do mDISCERN), e menos de 10 mencionaram incerteza (item 5).
Diferenças de Grupo: Vídeos de organizações de notícias pontuaram significativamente mais alto do que os de médicos nas escalas mDISCERN, VIQI e MQ-VET. O conteúdo de "Interpretação de Políticas e Notícias Quentes" também superou outros temas em todas as escalas de qualidade. Entre os médicos, médicos associados chefes alcançaram pontuações GQS mais altas do que médicos residentes/assistentes.
Correlações: As métricas de engajamento do usuário (curtidas, compartilhamentos, etc.) mostraram correlações fracas ou negligenciáveis com as pontuações de qualidade ( $r = 0,00–0,26$ ), indicando que popularidade não equivale a qualidade.
Preditores: A regressão por etapas identificou o comprimento do vídeo ( $\beta = 0,005, P < 0,001$ ) e o número de seguidores do uploader ( $\beta = 0,108, P = 0,005$ ) como preditores positivos independentes da GQS. Juntas, essas variáveis explicaram 31,4% da variância nas pontuações de qualidade ( $R^2 = 0,314$ ).

Principais Contribuições

Primeira Avaliação Sistemática: Este é o primeiro estudo a avaliar sistematicamente as características e a qualidade de vídeos curtos relacionados à influenza no TikTok chinês durante uma temporada de epidemia ativa.
Identificação de Lacunas de Qualidade: O estudo destaca uma falta generalizada de transparência de fontes e de citações em vídeos de saúde, mesmo aqueles produzidos por profissionais médicos, o que compromete a verificabilidade das informações de saúde.
Desacoplamento de Engajamento e Qualidade: A pesquisa fornece evidências empíricas de que o alto engajamento do usuário (curtidas, compartilhamentos) não é um indicador confiável da qualidade do conteúdo, desafiando a lógica atual de recomendação das plataformas.
Novas Variáveis Preditivas: O estudo introduz o "número de seguidores do uploader" e o "comprimento do vídeo" como preditores significativos e independentes da qualidade do vídeo, sugerindo que a reputação da conta e a profundidade do conteúdo são indicadores de qualidade melhores do que as métricas de engajamento.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que, durante as temporadas de influenza, o ecossistema do TikTok é dinâmico e dominado por médicos e organizações de notícias. Embora a qualidade geral seja moderada, a ausência de referências citadas e de transparência de fontes é uma falha crítica. O estudo assevera que o envolvimento de organizações de notícias aumenta significativamente a qualidade dos vídeos, provavelmente devido à sua adesão aos padrões profissionais de atribuição.

O artigo conclui que confiar em métricas de engajamento para curar conteúdo de saúde é ineficaz e potencialmente arriscado. Em vez disso, sugere que o comprimento do vídeo e o número de seguidores do uploader poderiam servir como indicadores auxiliares de qualidade. Os autores propõem que os comunicadores de saúde adotem as práticas de transparência das organizações de notícias (citando fontes e datas) e que os operadores de plataformas integrem avaliações de qualidade baseadas em evidências em seus algoritmos de recomendação para guiar melhor as estratégias de comunicação de saúde pública. O estudo observa explicitamente que, embora o conteúdo gerado por IA não tenha sido observado neste conjunto de dados, o uso crescente de IA na produção de vídeos exige vigilância contínua quanto à precisão da informação.