Evaluación del efecto Dunning-Kruger en relación a la vacunación: un estudio de los mensajes en la red social LinkedIn

e202306051

Autores/as

Palabras clave:

Sesgos heurísticos, Dunning-Kruger, COVID-19, Redes sociales, Vacunación, Antivacunas, Psicología social, Estrategias de vacunación

Resumen

FUNDAMENTOS // El efecto Dunning-Kruger hace referencia a un exceso de confianza respecto a las propias habilidades y conocimientos. Es este un sesgo cognitivo por el cual las personas con poca preparación, habilidad o conocimientos tienden a sobrestimar estos factores. La confianza lleva a transmitir la información de una manera asertiva, independientemente de la validez o veracidad de esta. En el contexto de la pandemia por la COVID-19 se han publicado gran cantidad de opiniones sin base científica en redes sociales, ajenas a la información científica y de los expertos, pero de gran impacto en la opinión pública. Este estudio evaluó la existencia del efecto Dunning-Kruger en los mensajes relacionados con la vacunación frente a la COVID-19 en LinkedIn.
MÉTODOS // Se evaluaron 448 mensajes y se relacionaron los conocimientos y formación sobre el tema de los autores. En el tratamiento estadístico se procedió a realizar el test de Chi cuadrado para determinar si existe una asociación significativa entre las variables, estableciendo el nivel de significancia en P<0,05. Estos procedimientos se llevaron a cabo utilizando software estadístico SPSS.
RESULTADOS // De los 448 mensajes, 153 reflejaron muy alta certeza, 115 certeza media, 107 certeza baja y 73 reflejaron dudas. El grupo que porcentualmente emitió más mensajes con certeza absoluta (41,8%) fue el de conocimientos mínimos sobre la COVID-19. De este grupo sin conocimiento en el tema solo el 7,1% expresaba mensajes sin manifestar certeza. El grupo con conocimientos muy elevados sobre el tema fue más propenso a reflejar incertidumbre, comunicando el 15,7% de los mensajes con certeza absoluta y el 37,1% con certeza nula.
CONCLUSIONES // Se obtiene que aquellas personas con menores conocimientos expresan de forma más asertiva sus mensajes y presentan en sus discursos menor aceptación de la vacuna para la COVID-19. Se demuestra la presencia del efecto Dunning-Kruger en relación con la vacunación para dicha enfermedad.

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Citas

1. Larson HJ, Cooper LZ, Eskola J, Katz S, Ratzan S. (2011). Addressing the vaccine confidence gap. Lancet, 378(9790), 526-535. https://dx.doi.org//10.1016/s0140-6736(11)60678-8

2. Desmond A, Offit A. (2020). The antivax movement and what allergists can do. Ann Allergy Asthma Immunol, 125 (1), 8-9. https://dx.doi.org/10.1016/j.anai.2020.04.013

3. Black S, Rappuoli R. (2010). A crisis of public confidence in vaccines. Science translational medicine, 2(61). https://dx.doi.org/10.1126/scitranslmed.3001738

4. Rappuoli R, Pizza M, Del Giudice M, De Gregorio E. (2014). Vaccines for a new society. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(34), 12288-12293. http://dx.doi.org//10.1073/pnas.1402981111

5. Hussain A, Ali S, Ahmed M, Hussain S. (2018). The anti-vaccination movement: a regression in modern medicine. Cureus, 10:e2919. http://dx.doi.org/10.7759/cureus.2919

6. Dunning D, Johnson K, Ehrlinger J, Kruger J. (2003). Why people fail to recognize their own incompetence. Curr Dir Psychol Sci, 12(3), 83-87. https://dx.doi.org/10.1111/1467-8721.01235

7. Sánchez C, Dunning D. (2018). Overconfidence among beginners: is a little learning a dangerous thing? Journal of Personality and Social Psychology, 114, 10-28. https://dx.doi.org//10.1037/pspa0000102

8. Coutinho MVC, Thomas J, Alsuwaidi ASM, Couchman J. (2021). Dunning-Kruger Effect: Intuitive Errors Predict Overconfidence on the Cognitive Reflection Test. Frontiers in Psychology, 12. https://dx.doi.org/10.3389/fpsyg.2021.603225

9. Kruger J, Dunning D. (2000). Unskilled and unaware of it: how difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments. J Pers Soc Psychol., 77(6), 1121-1134. https://dx.doi.org//10.1037/0022-3514.77.6.1121

10. Terroni NN. (2009). La comunicación y la asertividad del discurso durante las interacciones grupales presenciales y por computadora. Psico-USF, 14(1), 35-46.

11. Marottoli RA, Richardson ED. (1998). Confidence in, and self-rating of, driving ability among older drivers. Accident: analysis and prevention, 30(3), 331-336. https://dx.doi.org//10.1016/s0001-4575(97)00100-0

12. Motta M, Timothy C, Sylvesterc S. (2018). Knowing less but presuming more: Dunning-Kruger effects and the endorsement of anti-vaccine policy attitudes. Soc Sci Med, 211, 274-281. https://dx.doi.org//10.1016/j.socscimed.2018.06.032

13. Claessens A, Keita-Perse O, Berthier F, Raude J, Chironi G, Faraggi M et al. (2021). Self-Illusion and Medical Expertise in the Era of COVID-19. Open Forum Infecteous Disease, 8(4). https://dx.doi.org/10.1093/ofid/ofab058

14. Brown FK, Kroll SJ, Hudson JM, Ramsay M, Green J, Long JS, Vincent AC, Fraser G, Sevdalis N. (2010). Factors underlying parental decisions about combination childhood vaccinations including MMR: a systematic review. Vaccine 28(26), 4235-4248. https://dx.doi.org/10.1016/j.vaccine.2010.04.052

15. Bermejo PE, Dorado R, Zea-Sevilla MA, Sánchez-Menéndez V. (2011). Neuroanatomía de las decisiones financieras. Neurologia, 26(3), 173-181. http://dx.doi.org/10.1016/j.nrl.2010.09.015

16. Makarovs K, Achterberg P. (2017). Contextualizing educational differences in “vaccination uptake”: A thirty nation survey. Social Science & Medicine, 188, 1-10. http://dx.doi.org/10.1016/j.socscimed.2017.06.039

17. Popper K, Gombrich E. (2013). The open society and its enemies. Princeton: Princeton University Press.

18. Córdova-Jiménez I, Duran-Montes LA. (2018). Las teorías de la conspiración y su efecto sobre las decisiones. Argumentos inconsistentes para no vacunar. Quadripartita Ratio, 6, 22-39.

19. Peitz L, Lalot F, Douglas K, Sutton R, Abrams D. (2021). COVID-19 conspiracy theories and compliance with governmental restrictions: The mediating roles of anger, anxiety, and hope. Journal of Pacific Rim Psychology, 15. https://dx.doi.org//10.1177/18344909211046646

20. López-Carril S, Anagnostopoulos C, Parganas P. (2020). Social media in sport management education: Introducing LinkedIn. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 27, 100262. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhlste.2020.100262

21. Kozłowski A, Kaliszewski A, Dabrowski J, Klimek H. (2021). Virtual network sampling method using LinkedIn. MethodsX, 8. http://dx.doi.org/16/j.tranpol.2021.03.024

22. Grajales FJ, Sheps S, Ho K, Novak-Lauscher H, Eysenbach G. (2014). Social media: a review and tutorial of applications in medicine and health care. J Med Internet Res, 16(2). https://dx.doi.org/10.2196/jmir.2912

23. Kelly JA. (1982). Social skills training: a practical guide for interventions. Nueva York: Springer.

24. Jolley D, Douglas KM. (2014). The Effects of Anti-Vaccine Conspiracy Theories on Vaccination Intentions, PLoS ONE, 9(2): e89177. http://dx.doi.org/10.1371/ journal.pone.0089177

25. Akbar R. (2019). Ten health issues WHO will tackle this year. Who.int. Disponible en: https://www.who.int/news-room/spotlight/ten-threats-to-global-health-in-2019

26. Gellin B, Maibach E, Marcuse E. (2000). Do Parents Understand Immunizations? A National Telephone Survey. Pediatrics. 2000, 106(5), 1097-1102. https://dx.doi.org/10.1542/peds.106.5.1097

27. Bean SJ. (2011). Emerging and continuing trends in vaccine opposition website content. Vaccine, 29(10), 1874–1880. https://dx.doi.org/10.1016/j.vaccine.2011.01.003

28. Cooper LZ, Larson HJ, Katz SL. (2008). Protecting public trust in immunization. Pediatrics, 122(1), 149-153. https://dx.doi.org/10.1542/peds.2008-0987

29. Carpiano RM, Fitz NS. (2017). Public attitudes toward child undervaccination: A randomized experiment on evaluations, stigmatizing orientations, and support for policies. Social science & medicine, 185, 127-136.

30. Roberts HA, Clark DA, Kalina C, Sherman C, Brislin S, Heitzeg M, Hicks BM. (2022). To vax or not to vax: Predictors of anti-vax attitudes and COVID-19 vaccine hesitancy prior to widespread vaccine availability. PloS one, 17(2). https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0264019

31. Kahan D, Braman D, Cohen G, Gastil J, Slovic P. (2010). Who fears the HPV vaccine, who doesn’t, and why? An experimental study of the mechanisms of cultural cognition. Law Hum Behav, 34(6), 501-516.https://dx.doi.org//10.1007/s10979-009-9201-0

32. Meadows CZ, Tang L, Liu W. (2015). Twitter message types, health beliefs, and vaccine attitudes during the 2015 measles outbreak in California. Am J Infect Control, 47, 1314-1318. http://dx.doi.org/10.1016/j.ajic.2019.05.007

33. Yiannakoulias N, Slavik CE, Chase M. (2019). Expressions of pro and antivaccine sentiment on YouTube. Vaccine, 37, 2057-2064. https://dx.doi.org//10.1016/j.vaccine.2019.03.001

34. Kort J. (2021). The Dark Side of Social Media: When opinions seem more important than truth. Phycology Today. Disponible en: https://www.psychologytoday.com/us/blog/understanding-the-erotic-code/202102/the-dark-side-social-media

35. Kahneman D. (2012). Pensar rapido, pensar despacio. Barcelona: Penguin Random House Grupo.

36. Dixon GN, Clarke CE. (2012). Heightening Uncertainty Around Certain Science: Media Coverage, False Balance, and the Autism-Vaccine Controversy. Science Communication, 35(3), 358-382. https://dx.doi.org/10.1177/1075547012458290

37. Soofi M, Najafi F, Karami-Matin B. (2020). Using Insights from Behavioral Economics to Mitigate the Spread of COVID-19. Applied Health Economics and Health Policy, 18, 345-350. http://dx.doi.org/10.1007/s40258-020-00595-4

38. Gibson LP, Magnan RE, Kramer EB, Bryan AD. (2021). Theory of Planned Behavior Analysis of Social Distancing During the COVID-19 Pandemic: Focusing on the Intention-Behavior Gap. Ann Behav Med, 55(8), 805-812. https://dx.doi.org/10.1093/abm/kaab041

39. Popa-Velea O, Purcărea VL. (2014). Issues of therapeutic communication relevant for improving quality of care. J Med Life, 7(4), 39-45.

40. Kim H, Jones-Jang M, Kim S, Wan A. (2018). Evaluating Sampling Methods for Content Analysis of Twitter Data. Social Media + Society, 4. http://dx.doi.org/10.1177/2056305118772836

41. Gang L, Yuan J, Xiong X, Li M. (2021). Mortality rate and characteristics of deaths following COVID-19 vaccination. Front Med, 14. https://dx.doi.org/10.3389/fmed.2021.670370

42. Ransing R, Dashi E, Rehman S, Chepure A, Mehta V, Kundadak GK. (2021). COVID-19 anti-vaccine movement and mental health: Challenges and the way forward. Asian Journal of Psychiatry, 58. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajp.2021.102614

43. Ayhan D, Seki Öz H. (2021). Effect of assertiveness training on the nursing students’ assertiveness and self-esteem levels: Application of hybrid education in COVID-19 pandemic. Nursing Forum, 56(4), 807-815. http://dx.doi.org/10.1111/nuf.12610

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15-06-2023 — Actualizado el 15-06-2023

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Cómo citar

1.
Sánchez Ordóñez M, Bermejo Velasco PE, Rubio Moraga Ángel L. Evaluación del efecto Dunning-Kruger en relación a la vacunación: un estudio de los mensajes en la red social LinkedIn: e202306051. Rev Esp Salud Pública [Internet]. 15 de junio de 2023 [citado 3 de octubre de 2026];97:13 páginas. Disponible en: https://ojs.sanidad.gob.es/index.php/resp/article/view/131

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