تعتبر التطعيمات حجر الزاوية في الصحة العامة العالمية، ولكن جائحة COVID-19 كشفت كيف يمكن أن تؤدي المعلومات المضللة والانقسام السياسي إلى تقويض جهود التطعيم. ومعظم الدراسات السابقة التي تناولت النقاش حول اللقاحات على منصات التواصل الاجتماعي ركزت على البيانات باللغة الإنجليزية، أو لقاحات معينة، أو على فترات زمنية قصيرة، مما أثر على فهمنا للديناميات طويلة الأمد في سياقات غير ناطقة بالإنجليزية مثل البرازيل، التي تمتلك أحد أكثر أنظمة التمنيع شمولاً في العالم.

في هذه الدراسة، نقدم أكبر تحليل طولي قام بدراسة النقاشات حول اللقاحات في البرازيل على منصة يوتيوب، مستفيدين من إطار عمل للكشف عن المواقف شبه المشرف عليه يجمع بين التعلم الذاتي والتدريب الذاتي لتصنيف ما يقرب من 1.4 مليون تعليق. من خلال دمج المعلومات المتعلقة بالمواقف مع الأنماط الزمنية، ومؤشرات التفاعل، وتصنيف القنوات (الإعلام التقليدي، المتحدثين العلميين، القنوات الرقمية)، نستعرض كيف تتطور وتنتشر الروايات المؤيدة والمعارضة للقاحات داخل نظام إعلامي مختلط.

تظهر نتائجنا أن التعلم شبه المشرف يحسن بشكل كبير من موثوقية تصنيف المواقف، مما يمكّننا من تتبع دقيق للاتجاهات العامة عبر الجدول الزمني الكامل للتمنيع في البرازيل. يبرز الانقسام خلال الأزمات الوبائية، ولا سيما COVID-19، لكنه يصبح متقطعًا عبر اللقاحات وأنماط التفاعل في فترة ما بعد الجائحة. وعلى نحو ملحوظ، تبرز قنوات التواصل العلمي والقنوات الرقمية كأهم نقاط التفاعل الداعم والمعارض، مما يكشف عن نقاط الضعف الهيكلية في الاتصال الصحي المعاصر.

تهدف أعمالنا إلى تعزيز الأساليب الحاسوبية لنمذجة المواقف واسعة النطاق، مع تقديم أدلة قابلة للتطبيق لوكالات الصحة العامة، وإدارة المنصات، والأنظمة المعلوماتية عبر الإنترنت.