1
00:00:01,625 --> 00:00:03,793
Eu estudo os boatos.

2
00:00:03,917 --> 00:00:05,758
Não os mexericos dos tabloides

3
00:00:05,758 --> 00:00:08,851
nem o tipo de boatos
que provocam a queda das ações

4
00:00:08,875 --> 00:00:10,614
— ou a sua subida —

5
00:00:10,692 --> 00:00:13,351
mas o tipo de boatos 
que afetam a nossa saúde

6
00:00:13,375 --> 00:00:15,333
e a saúde de toda a gente.

7
00:00:15,387 --> 00:00:17,643
Por exemplo, comer muito alho

8
00:00:17,667 --> 00:00:19,166
ou beber muita água

9
00:00:19,200 --> 00:00:21,976
ajuda a proteger-nos do coronavírus

10
00:00:22,000 --> 00:00:23,623
— quem me dera!

11
00:00:24,167 --> 00:00:26,658
Os boatos têm má reputação.

12
00:00:26,792 --> 00:00:28,804
São considerados como não-factos,

13
00:00:28,838 --> 00:00:30,476
falsos,

14
00:00:30,500 --> 00:00:32,763
ou "apenas um boato".

15
00:00:33,125 --> 00:00:35,601
Mas eu estudo boatos há anos

16
00:00:35,625 --> 00:00:39,434
e uma coisa que aprendi
é que todos eles têm uma história

17
00:00:39,458 --> 00:00:42,156
e, muitas vezes, uma história importante.

18
00:00:42,220 --> 00:00:44,117
Um dos episódios de boatos

19
00:00:44,157 --> 00:00:48,007
mais comovente
ou mais alarmante que já investiguei

20
00:00:48,167 --> 00:00:50,359
foi no norte da Nigéria.

21
00:00:50,583 --> 00:00:54,421
Eu estava a trabalhar no programa
de Imunização Global da UNICEF.

22
00:00:54,792 --> 00:00:58,851
Mas não foram os boatos em si mesmos
que achei tão alarmantes:

23
00:00:58,875 --> 00:01:02,263
foi o impacto global desses boatos.

24
00:01:02,917 --> 00:01:04,866
Os boatos levantavam suspeitas

25
00:01:04,910 --> 00:01:09,226
de que a vacina da poliomielite
era, na verdade, um contracetivo.

26
00:01:09,300 --> 00:01:12,143
Estava a controlar a população.

27
00:01:12,167 --> 00:01:15,333
Ou talvez causasse SIDA.

28
00:01:16,042 --> 00:01:20,351
Não, talvez fosse a CIA a usá-la
para espiar ou contar a população.

29
00:01:20,375 --> 00:01:26,268
Porque é que punham pessoas
a bater-lhes à porta, vezes sem conta,

30
00:01:26,292 --> 00:01:29,304
com a mesma vacina da poliomielite?

31
00:01:29,458 --> 00:01:32,434
Na época em que as crianças
morriam com sarampo

32
00:01:32,458 --> 00:01:35,328
não tinha aparecido ninguém
com vacinas para o sarampo.

33
00:01:37,667 --> 00:01:40,708
Isto não tinha a ver 
com má interpretação dos factos,

34
00:01:40,792 --> 00:01:42,843
tinha a ver com confiança.

35
00:01:42,917 --> 00:01:45,309
Tinha a ver com a quebra de confiança.

36
00:01:45,333 --> 00:01:47,878
Porquê tanta desconfiança?

37
00:01:47,952 --> 00:01:51,622
Na verdade, não eram as mães
as pessoas mais desconfiadas.

38
00:01:51,708 --> 00:01:53,601
Eram os líderes locais,

39
00:01:53,625 --> 00:01:55,226
os líderes religiosos,

40
00:01:55,250 --> 00:01:57,184
os líderes políticos locais.

41
00:01:57,208 --> 00:02:00,393
Era o governador do estado de Kano

42
00:02:00,417 --> 00:02:02,376
que decidira boicotar

43
00:02:02,420 --> 00:02:06,764
toda a tentativa de erradicar
a poliomielite naquele estado,

44
00:02:06,958 --> 00:02:09,376
durante 11 meses.

45
00:02:10,000 --> 00:02:12,304
Porquê tanta desconfiança?

46
00:02:12,458 --> 00:02:14,894
Foi em 2003,

47
00:02:14,958 --> 00:02:18,376
dois anos depois do 11 de Setembro.

48
00:02:18,500 --> 00:02:21,809
Estavam convencidos de que o Ocidente,

49
00:02:21,863 --> 00:02:24,018
em especial os EUA,

50
00:02:24,042 --> 00:02:26,173
estavam em guerra contra os muçulmanos.

51
00:02:26,207 --> 00:02:28,476
Sabiam que o Ocidente,

52
00:02:28,500 --> 00:02:30,748
em especial os EUA,

53
00:02:30,833 --> 00:02:32,434
era um grande apoiante

54
00:02:32,458 --> 00:02:33,851
— e fundador —

55
00:02:33,875 --> 00:02:36,934
da iniciativa mundial
de erradicação da poliomielite.

56
00:02:36,958 --> 00:02:38,946
Tinham a sua lógica.

57
00:02:39,667 --> 00:02:42,518
Aquela falta de confiança,

58
00:02:42,542 --> 00:02:45,168
aquele "apenas um boato"

59
00:02:46,042 --> 00:02:52,034
custou 500 milhões de dólares ao programa
de erradicação da poliomielite,

60
00:02:52,118 --> 00:02:54,271
para recomeçar do zero,

61
00:02:54,335 --> 00:02:57,976
para retomar o progresso perdido
durante aqueles 11 meses

62
00:02:58,000 --> 00:02:59,573
e para além disso.

63
00:02:59,597 --> 00:03:05,518
O surto do vírus da poliomielite 
na Nigéria passou para mais 20 países,

64
00:03:05,542 --> 00:03:07,812
tão distantes como a Indonésia.

65
00:03:08,667 --> 00:03:10,914
Foi o preço de um boato.

66
00:03:11,708 --> 00:03:15,976
O episódio da Nigéria foi um
dos muitos episódios que investiguei

67
00:03:16,000 --> 00:03:17,811
quando trabalhei com a UNICEF

68
00:03:17,835 --> 00:03:22,430
e conquistei o título de "diretora
do departamento de incêndios da UNICEF".

69
00:03:22,662 --> 00:03:23,851
(Risos)

70
00:03:24,805 --> 00:03:28,143
Nessa altura, percebi que 
nunca tinha tempo suficiente.

71
00:03:28,227 --> 00:03:32,309
Andava muito atarefada a apagar fogos
e não tinha tempo para perceber

72
00:03:32,333 --> 00:03:36,351
o que estava a provocar
não apenas os episódios individuais,

73
00:03:36,375 --> 00:03:40,931
mas porque é que havia uma epidemia
destes boatos pelo mundo inteiro.

74
00:03:41,125 --> 00:03:44,893
Saí da UNICEF e voltei à investigação

75
00:03:44,917 --> 00:03:47,018
— investigação aplicada —

76
00:03:47,042 --> 00:03:53,976
e iniciei em 2010 aquilo a que chamei
o Projeto da Confiança nas Vacinas,

77
00:03:54,000 --> 00:03:57,791
na Escola de Higiene
e Medicina Tropical, de Londres.

78
00:03:58,125 --> 00:04:01,268
Reuni antropólogos, epidemiologistas,

79
00:04:01,292 --> 00:04:02,934
psicólogos,

80
00:04:02,958 --> 00:04:05,976
especialistas em "media" digitais

81
00:04:06,000 --> 00:04:08,351
e criadores de modelos matemáticos.

82
00:04:08,375 --> 00:04:14,916
Determinámos que iríamos
investigar episódios históricos de boatos

83
00:04:15,208 --> 00:04:17,238
e quais as suas consequências,

84
00:04:17,272 --> 00:04:20,976
tentando perceber quais eram
os primeiros sinais,

85
00:04:21,000 --> 00:04:23,086
quais eram os fatores de amplificação

86
00:04:23,110 --> 00:04:24,601
e os seus efeitos,

87
00:04:24,625 --> 00:04:26,734
como é que ganhavam peso,

88
00:04:26,738 --> 00:04:30,351
para podermos compreender
o que é que devíamos procurar,

89
00:04:30,375 --> 00:04:32,124
como podíamos ajudar os governos

90
00:04:32,168 --> 00:04:36,976
e os programas de imunização
a estarem mais atentos e reativos

91
00:04:37,000 --> 00:04:40,066
aos primeiros sinais dos problemas.

92
00:04:40,130 --> 00:04:42,601
Era um sistema de aviso precoce.

93
00:04:42,625 --> 00:04:47,309
Em 2015, desenvolvemos um índice
de confiança em vacinas.

94
00:04:47,423 --> 00:04:53,559
É uma sondagem que visa saber
até que ponto as pessoas

95
00:04:53,583 --> 00:04:56,684
estão de acordo ou não
quanto à importância das vacinas,

96
00:04:56,708 --> 00:04:59,018
se elas são seguras, se são eficazes

97
00:04:59,042 --> 00:05:00,581
— se funcionam —

98
00:05:00,615 --> 00:05:03,978
e se são compatíveis
com as nossas crenças religiosas.

99
00:05:04,002 --> 00:05:08,393
Reunimos dados junto de centenas
de milhares de pessoas em todo o mundo,

100
00:05:08,417 --> 00:05:12,329
tentando auscultar a confiança

101
00:05:13,597 --> 00:05:19,768
mas também para procurar os momentos
em que essa confiança aumenta ou diminui,

102
00:05:19,792 --> 00:05:23,351
porque queríamos ver 
se, quando ela começa a diminuir,

103
00:05:23,375 --> 00:05:25,556
é a altura de agir,

104
00:05:25,750 --> 00:05:30,458
para intervir antes de haver
uma crise como a da Nigéria.

105
00:05:31,500 --> 00:05:35,460
Também implementámos a monitorização
permanente dos "media" e redes sociais

106
00:05:35,480 --> 00:05:36,850
a nível mundial

107
00:05:36,890 --> 00:05:38,543
— em diversas línguas —

108
00:05:38,581 --> 00:05:42,735
escutando o que se passava
nas conversas sobre vacinas.

109
00:05:42,792 --> 00:05:46,684
tentando detetar as primeiras
preocupações ou mudanças de opinião

110
00:05:46,708 --> 00:05:49,393
que merecessem a nossa atenção.

111
00:05:49,397 --> 00:05:54,059
Criámos um ecossistema
de diversos tipos de informações

112
00:05:54,083 --> 00:05:56,033
para tentar perceber

113
00:05:56,067 --> 00:06:00,075
quais são as opiniões do público
e como podemos intervir.

114
00:06:00,250 --> 00:06:01,711
Procuramos os primeiros sinais

115
00:06:01,745 --> 00:06:03,286
e, quando encontramos um deles,

116
00:06:03,310 --> 00:06:06,809
temos uma rede mundial de colaboradores
numa série de países

117
00:06:06,833 --> 00:06:09,684
que têm mais informações
locais nesse cenário

118
00:06:09,708 --> 00:06:11,526
para tentar perceber

119
00:06:11,600 --> 00:06:13,861
se é um sinal de má informação

120
00:06:13,885 --> 00:06:17,212
ou é alguma coisa que está
a fervilhar e que devemos saber?

121
00:06:17,417 --> 00:06:19,630
Em Londres, temos uma imagem mais ampla.

122
00:06:19,660 --> 00:06:23,638
Observamos os enxames de boatos,
não só os que viajam localmente

123
00:06:23,672 --> 00:06:25,519
mas os que saltam países.

124
00:06:25,523 --> 00:06:29,101
Já os vimos a saltar
do Japão para a Colômbia,

125
00:06:29,125 --> 00:06:31,143
através da Europa e não só.

126
00:06:31,167 --> 00:06:32,644
Os boatos viajam.

127
00:06:32,668 --> 00:06:35,934
Vivemos num ambiente
altamente interligado.

128
00:06:35,958 --> 00:06:38,893
Uma das coisas que achámos fascinante

129
00:06:38,917 --> 00:06:41,226
e aprendemos imenso
nos últimos 10 anos

130
00:06:41,250 --> 00:06:43,643
— já fizemos 10 anos,

131
00:06:43,667 --> 00:06:46,643
este problema dos boatos
não começou ontem —

132
00:06:46,667 --> 00:06:48,476
uma das coisas que aprendemos

133
00:06:48,500 --> 00:06:50,893
é que, na nossa monitorização mundial,

134
00:06:50,917 --> 00:06:55,138
a Europa é a região mais cética do mundo.

135
00:06:55,292 --> 00:06:57,476
A França é quem ganha o primeiro prémio.

136
00:06:57,500 --> 00:06:58,559
(Risos)

137
00:06:58,583 --> 00:07:00,116
De longe.

138
00:07:00,170 --> 00:07:04,579
Alguns desses boatos viajaram
para outras partes do mundo.

139
00:07:05,083 --> 00:07:07,101
Mas tentámos perceber a Europa.

140
00:07:07,125 --> 00:07:08,643
Hum, porquê a Europa?

141
00:07:08,667 --> 00:07:10,509
Eu julgava que os EUA

142
00:07:10,533 --> 00:07:12,893
eram o país mais cético

143
00:07:12,917 --> 00:07:15,261
mas, meu Deus, estava enganada.

144
00:07:15,375 --> 00:07:18,434
Um cientista político,
um colega com quem trabalhamos,

145
00:07:18,458 --> 00:07:20,059
Jon Kennedy,

146
00:07:20,083 --> 00:07:24,046
agarrou nos nossos dados
de 28 países europeus,

147
00:07:24,250 --> 00:07:25,678
analisou-os

148
00:07:25,692 --> 00:07:28,828
e correlacionou-os
com sondagens da opinião política.

149
00:07:29,167 --> 00:07:31,064
O que é que ele encontrou?

150
00:07:31,128 --> 00:07:36,461
Descobriu que as pessoas mais suscetíveis
de votar num partido populista

151
00:07:37,125 --> 00:07:40,684
também são as que mais facilmente
discordam profundamente

152
00:07:40,748 --> 00:07:44,268
de que as vacinas sejam importantes
seguras ou eficazes.

153
00:07:44,292 --> 00:07:46,054
O que é que aprendemos?

154
00:07:46,078 --> 00:07:51,059
As vacinas não escapam à turbulência
política e social

155
00:07:51,083 --> 00:07:52,518
que a rodeia.

156
00:07:52,622 --> 00:07:57,934
Os cientistas não estavam preparados
para este tsunami de dúvidas,

157
00:07:57,958 --> 00:08:00,684
de questões e de desconfiança.

158
00:08:00,708 --> 00:08:05,881
Porque é que as vacinas
são tão suscetíveis à resistência?

159
00:08:06,125 --> 00:08:08,151
Identificámos uma série de coisas,

160
00:08:08,185 --> 00:08:09,687
uma delas em especial:

161
00:08:09,737 --> 00:08:12,003
o governo intervém muito

162
00:08:12,017 --> 00:08:17,579
que exige, regulamenta
e, por vezes, recomenda as vacinas

163
00:08:17,873 --> 00:08:21,251
— ou frequentemente recomenda
e, por vezes, exige.

164
00:08:22,142 --> 00:08:24,584
As grandes empresas fabricam as vacinas

165
00:08:24,608 --> 00:08:28,179
e nenhuma dessas instituições,
quer o governo quer as grandes empresas,

166
00:08:28,223 --> 00:08:31,106
são de confiança neste momento.

167
00:08:31,130 --> 00:08:34,934
Depois há cientistas que descobrem
e desenvolvem vacinas

168
00:08:34,958 --> 00:08:36,683
e pertencem a uma elite

169
00:08:36,717 --> 00:08:39,351
que não é acessível ao público em geral,

170
00:08:39,375 --> 00:08:41,803
pelo menos, quanto à linguagem que usam.

171
00:08:42,743 --> 00:08:46,411
Em terceiro lugar, vivemos hoje
num mundo altamente interligado

172
00:08:46,421 --> 00:08:48,278
graças às redes sociais

173
00:08:48,278 --> 00:08:51,066
e as pessoas podem partilhar
livremente as suas opiniões,

174
00:08:51,110 --> 00:08:54,973
interesses, ansiedades e preocupações

175
00:08:55,167 --> 00:08:58,518
e encontrar muita gente
que pensa da mesma maneira

176
00:08:58,542 --> 00:09:04,621
e pensam que talvez valha a pena
prestar atenção às suas preocupações.

177
00:09:04,875 --> 00:09:10,602
Finalmente, as vacinas dizem respeito
a toda a gente no planeta.

178
00:09:11,042 --> 00:09:13,514
Que outra intervenção,
a nível da saúde,

179
00:09:13,528 --> 00:09:15,584
para além do acesso à água,

180
00:09:15,718 --> 00:09:18,531
toca na vida de toda a gente?

181
00:09:18,875 --> 00:09:21,893
Se querem perturbar qualquer coisa,

182
00:09:21,917 --> 00:09:24,509
as vacinas são uma oportunidade perfeita.

183
00:09:24,708 --> 00:09:29,403
Talvez seja essa uma das razões
de que precisamos prestar mais atenção

184
00:09:29,477 --> 00:09:32,976
e refazer a nossa confiança nos problemas.

185
00:09:33,000 --> 00:09:36,204
As pessoas estão a fazer
todo o tipo de perguntas.

186
00:09:36,458 --> 00:09:38,059
Andam a perguntar

187
00:09:38,083 --> 00:09:39,976
porque é que as vacinas

188
00:09:39,976 --> 00:09:43,614
— isto é o tipo de coisas
que ouvimos nas redes sociais —

189
00:09:44,772 --> 00:09:49,708
porque é que o meu filho não pode ter
um calendário de vacinação personalizado?

190
00:09:50,042 --> 00:09:53,172
Qual é a justificação para tantas vacinas?

191
00:09:53,917 --> 00:09:57,493
Qual o papel de todos esses
ingredientes e conservantes?

192
00:09:57,667 --> 00:09:59,809
Estas pessoas não são malucas,

193
00:09:59,833 --> 00:10:02,101
não são analfabetas,

194
00:10:02,125 --> 00:10:04,529
são mães preocupadas.

195
00:10:05,208 --> 00:10:08,266
Mas algumas delas vieram
ter comigo e disseram:

196
00:10:08,648 --> 00:10:13,291
"Sentimo-nos ignoradas,
somos julgadas se fazemos uma pergunta,

197
00:10:13,625 --> 00:10:15,851
"e até nos sentimos demonizadas

198
00:10:15,851 --> 00:10:19,146
"e acusam-nos de fazermos parte
de um grupo antivacinas."

199
00:10:19,792 --> 00:10:22,353
Temos de saber escutar.

200
00:10:22,542 --> 00:10:25,018
Talvez por isso, o ano passado

201
00:10:25,042 --> 00:10:27,781
realizou-se uma investigação que descobriu

202
00:10:27,835 --> 00:10:31,422
que, num período de seis meses, em 2019,

203
00:10:33,333 --> 00:10:34,643
"online"

204
00:10:34,667 --> 00:10:37,094
— realizou-se com 100 milhões

205
00:10:37,094 --> 00:10:40,175
de utilizadores diferentes
nas redes sociais

206
00:10:40,175 --> 00:10:45,521
— embora o número dos indivíduos
que se exprimiram nos seus grupos "online"

207
00:10:45,555 --> 00:10:47,393
fossem positivos,

208
00:10:47,417 --> 00:10:49,085
enquanto grupos,

209
00:10:49,085 --> 00:10:51,351
aqueles que eram os mais negativos

210
00:10:51,375 --> 00:10:55,143
estavam a recrutar
as conversas no meio

211
00:10:55,167 --> 00:10:59,518
que estavam indecisos sobre
se queriam apanhar as vacinas.

212
00:10:59,542 --> 00:11:00,934
Os muito negativos

213
00:11:00,958 --> 00:11:03,559
— aquilo a que podemos chamar
os grupos antivacinas —

214
00:11:03,583 --> 00:11:06,476
estavam a recrutar os indecisos

215
00:11:06,500 --> 00:11:11,226
a um ritmo 500% mais rápido

216
00:11:11,250 --> 00:11:13,893
do que os grupos pró-vacinas.

217
00:11:13,917 --> 00:11:16,518
500% mais depressa!

218
00:11:16,542 --> 00:11:18,976
Eram mais hábeis, mais eficazes,

219
00:11:19,000 --> 00:11:20,684
e sabiam escutar.

220
00:11:20,708 --> 00:11:24,101
A maioria das pessoas acha
que as vacinas são boas

221
00:11:24,125 --> 00:11:26,434
e acreditam na sua importância.

222
00:11:26,458 --> 00:11:29,309
Mas essa crença está ameaçada.

223
00:11:29,333 --> 00:11:33,739
Precisamos de criar 
mais oportunidades para conversa.

224
00:11:33,833 --> 00:11:35,518
E há formas de o fazer.

225
00:11:35,552 --> 00:11:38,351
Não é fácil para alguns
profissionais da saúde

226
00:11:38,375 --> 00:11:42,268
ter conversas em que 
a sua autoridade é questionada.

227
00:11:42,292 --> 00:11:44,143
É desconfortável.

228
00:11:44,167 --> 00:11:47,963
Andam muito ocupados
para dar atenção a todas as perguntas.

229
00:11:48,167 --> 00:11:50,226
Mas precisamos de fazer alguma coisa,

230
00:11:50,250 --> 00:11:54,184
porque estamos a perder
muitos pais preocupados

231
00:11:54,208 --> 00:11:57,184
que só querem conversar.

232
00:11:57,208 --> 00:12:01,559
Temos de ter voluntários
especialistas em salas de conversação,

233
00:12:01,583 --> 00:12:03,518
em linhas de apoio,

234
00:12:03,542 --> 00:12:05,934
em fóruns de conversa "online"

235
00:12:05,958 --> 00:12:08,059
em grupos de conversa.

236
00:12:08,083 --> 00:12:11,309
Quem ensina os mais pequenos na escola,

237
00:12:11,333 --> 00:12:13,726
a propósito dos sistemas imunitários

238
00:12:13,750 --> 00:12:15,886
e lhes explica o que é aquela vacina

239
00:12:15,904 --> 00:12:18,000
que o irmão mais pequeno apanhou

240
00:12:18,040 --> 00:12:23,351
e que reforçou
o sistema imunitário natural.

241
00:12:23,445 --> 00:12:25,917
É uma grande coisa
e vou dizer porquê.

242
00:12:27,353 --> 00:12:29,303
Precisamos de criar essa confiança,

243
00:12:29,327 --> 00:12:31,363
precisamos de escutar.

244
00:12:32,417 --> 00:12:35,143
Apesar de todo este questionamento

245
00:12:35,167 --> 00:12:36,518
— que não é pouco,

246
00:12:36,542 --> 00:12:40,080
eu provavelmente oiço mais
do que a maior parte das pessoas —

247
00:12:40,792 --> 00:12:42,389
sou uma otimista.

248
00:12:42,433 --> 00:12:46,963
O meu otimismo baseia-se
na geração mais jovem.

249
00:12:46,997 --> 00:12:52,601
A geração mais jovem que está
a tomar consciência

250
00:12:52,625 --> 00:12:54,934
dos riscos das redes sociais,

251
00:12:54,958 --> 00:12:56,726
das notícias falsas,

252
00:12:56,750 --> 00:12:58,919
das identidades falsas,

253
00:12:59,708 --> 00:13:02,601
e está a começar a seguir a ciência.

254
00:13:02,625 --> 00:13:08,208
Alguns deles são um grupo de miúdos
cujas mães se recusaram a vaciná-los.

255
00:13:09,750 --> 00:13:13,226
Na primavera passada, em 2019,

256
00:13:13,250 --> 00:13:16,768
Ethan Lindenberger, de 18 anos,

257
00:13:16,792 --> 00:13:20,278
publicou uma mensagem no Reddit:

258
00:13:21,750 --> 00:13:24,571
"A minha mãe não acredita nas vacinas.

259
00:13:24,625 --> 00:13:27,408
"Está deveras preocupada
que elas causem autismo.

260
00:13:27,432 --> 00:13:29,934
"Acredita nisso, mesmo a sério.

261
00:13:29,958 --> 00:13:31,726
"Mas eu tenho 18 anos.

262
00:13:31,750 --> 00:13:33,601
"Sou finalista do secundário.

263
00:13:33,625 --> 00:13:36,143
"Já tenho carta de condução. Posso votar

264
00:13:36,167 --> 00:13:38,601
"e posso decidir vacinar-me.

265
00:13:38,625 --> 00:13:41,312
"Podem informar-me onde devo dirigir-me?"

266
00:13:41,417 --> 00:13:44,096
Esta mensagem tornou-se viral.

267
00:13:44,133 --> 00:13:47,875
Provocou um enorme movimento
de gente mais nova.

268
00:13:49,333 --> 00:13:52,184
Vi Ethan a falar numa conferência,

269
00:13:52,208 --> 00:13:56,233
a Cimeira da Vacinação Global
na União Europeia, no outono passado.

270
00:13:56,417 --> 00:13:58,393
Falou eloquentemente,

271
00:13:58,417 --> 00:14:00,113
— eu fiquei impressionada —

272
00:14:00,137 --> 00:14:02,385
em frente de um fórum cheio.

273
00:14:02,792 --> 00:14:04,726
Contou a sua história pessoal

274
00:14:04,750 --> 00:14:06,439
e depois disse ao grupo:

275
00:14:06,463 --> 00:14:09,893
"Toda a gente fala
das informações incorretas

276
00:14:09,917 --> 00:14:13,828
"mas eu vou falar de um tipo
diferente de informações incorretas..

277
00:14:14,042 --> 00:14:19,121
"São as informações ditas
pelas pessoas como a minha mãe,

278
00:14:19,195 --> 00:14:21,184
"que é uma mãe amorosa,

279
00:14:21,232 --> 00:14:25,767
"mas é má pessoa
porque não me dá vacinas.

280
00:14:26,083 --> 00:14:30,976
"Quero dizer-vos que ela
não me deu as vacinas

281
00:14:31,000 --> 00:14:33,059
"porque me adora

282
00:14:33,083 --> 00:14:37,424
"e porque acredita que isso
era o melhor para mim.

283
00:14:37,958 --> 00:14:39,503
"Eu penso de modo diferente,

284
00:14:39,537 --> 00:14:42,143
"sei que nunca vou alterar
a opinião dela

285
00:14:42,167 --> 00:14:44,444
"mas ela não é má pessoa."

286
00:14:45,292 --> 00:14:48,476
Era esta a mensagem de um adolescente.

287
00:14:48,500 --> 00:14:52,120
Empatia, bondade e compreensão.

288
00:14:53,000 --> 00:14:56,518
Temos grande abundância
de informações científicas

289
00:14:56,542 --> 00:14:59,476
para desmistificar boatos falsos.

290
00:14:59,500 --> 00:15:01,561
Não é esse o nosso problema.

291
00:15:01,625 --> 00:15:04,059
Temos um problema de relacionamento,

292
00:15:04,083 --> 00:15:06,434
não um problema 
de informações defeituosas.

293
00:15:06,468 --> 00:15:10,395
As informações defeituosas
são os sintomas, não são a causa.

294
00:15:10,750 --> 00:15:12,809
Se as pessoas confiarem.

295
00:15:12,833 --> 00:15:17,213
estão dispostas a correr um pequeno risco
para evitar um risco muito maior.

296
00:15:17,417 --> 00:15:20,976
A única coisa que quero
e que tenho a esperança de conseguir

297
00:15:21,000 --> 00:15:24,684
é que nós, enquanto comunidade
médica e da saúde,

298
00:15:24,708 --> 00:15:28,151
tenhamos a coragem moral e a humildade

299
00:15:28,875 --> 00:15:31,226
de ter diálogos construtivos,

300
00:15:31,250 --> 00:15:32,819
tal como Ethan,

301
00:15:32,843 --> 00:15:35,768
com aqueles que discordam de nós.

302
00:15:35,792 --> 00:15:37,101
Assim espero.

303
00:15:37,125 --> 00:15:38,393
Obrigada.

304
00:15:38,417 --> 00:15:40,333
(Aplausos)