O conceito de Data Valence, proposto por Fiore-Gartland e Neff (2015), permite-nos examinar como dados relacionados à saúde são “evocados retoricamente e como as conversas, discursos, práticas e contextos relativos a eles são diversos e múltiplos” (p. 1470, tradução nossa). A partir da observação dos discursos de designers, de desenvolvedores, de provedores e de entusiastas das iniciativas de e-health, além dos discursos dos próprios usuários dessas tecnologias, os autores apresentam seis tipos de valores atribuídos a esses dados. São eles:
1) Evidência: pessoas que se filiam ao discurso de que dados gerados por aplicativos ou dispositivos integrados de saúde têm o caráter de prova ou diagnóstico que dispensa ou minimiza a necessidade de interpretações médicas – os dados são uma evidência em si mesmos.
2) Intervenção: esse é um discurso amplamente difundido pela indústria de aplicativos de saúde e bem-estar e compartilhado por usuários que entendem os dados como uma capacidade de ação, vinculando medidas de controle e gerenciamento do corpo;
3) Conexão: esse discurso é compartilhado por pessoas que consideram os dados não como um fim, mas como um ponto de partida ou como uma oportunidade para se conectar com outras pessoas e começar uma conversa, são vistos dessa forma como conectivos que estruturam a possibilidade de diálogo, principalmente entre leigos e médicos.
4) Transparência: pessoas evocam esse valor para discursar sobre os benefícios dos Dados Abertos e sobre a oportunidade de compartilhar e empregar esses dados na análise de casos ou contextos comparáveis.
5) Verdade: pessoas que privilegiam esse valor em seus discursos ressaltam que a natureza quantitativa dos dados os torna mais confiáveis que suas próprias narrativas. Desta forma, aplicam os dados principalmente na interação com cuidadores e instituições médicas para validar um sintoma que têm dificuldade de descrever.
6) Descoberta: pessoas que ressaltam esse valor em seus discursos identificam os dados como uma oportunidade para geração de hipóteses e para descoberta de padrões, que podem ser aplicados para autoconhecimento ou para a validação de uma métrica populacional.
O LiteraCity utiliza o Data Valence para mapear o significado atribuído aos dados por seus usuários. Isso é importante para entender as atitudes, disposições e negociações desse usuário com seus dados pessoais e em relação aos benefícios percebidos por ele a partir das suas entregas (políticas, produtos, serviços).
Marília Duque
Fundadora e pesquisadora PhD no LiteraCity
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Referência:
FIORE-GARTLAND, B.; NEFF, G. Communication, Mediation, and the Expectations of Data: Data Valences Across Health and Wellness Communities. International Journal of Communication, v. 9, p. 1466–1484, 2015.