Um estudo publicado na revista Journalism Studies analisou quase 1 milhão de comentários em 6.400 reportagens do New York Times publicadas entre 2014 e 2022. A pesquisa foi feita pelo cientista social Avner Kantor e por Sheizaf Rafaeli, presidente da Faculdade Shenkar, em Israel.

Os pesquisadores compararam textos do The Upshot, seção de jornalismo de dados do jornal americano, com reportagens tradicionais veiculadas no mesmo período. Para cada matéria, eles mediram a densidade de informações, a quantidade de números, fontes e gráficos, além do nível analítico do texto.

O estudo descobriu que reportagens com estatísticas, fontes externas e visualizações de dados geravam um tipo diferente de seção de comentários: os leitores tendiam a responder uns aos outros com argumentos embasados, citando fontes e usando raciocínio estruturado, em vez de comentários movidos só por sentimento.

A contrapartida foi que essas mesmas matérias mais densas atraíam menos comentários no total. Quanto mais analítico e cheio de dados era o texto, menos pessoas participavam. Já os textos mais emocionais atraíam públicos maiores, mas com falas menos fundamentadas.

Sobre os gráficos, o estudo apontou que, ao isolar os demais fatores, o gráfico sozinho não era o responsável pela mudança no padrão dos comentários. O que de fato fazia diferença eram as estatísticas e o estilo de redação. Os pesquisadores associam esse padrão ao conceito de "elite dos dados", um subgrupo da audiência que continua engajado quando os outros desistem, fenômeno que coincide com dados do Pew Research sobre participação cidadã. Por fim, o estudo alerta que produzir esse tipo de jornalismo tem custo real, exigindo estatísticos, tratamento de dados, checagem de gráficos e edição extra.