Eine Analyse von Tweets über das Thema ergab, dass fast sieben von zehn Tweets negative Meinungen über Übergewicht und Fettleibigkeit verbreiteten. Das zeigt eine am Mittwoch veröffentlichte Studie des Universitätsspitals Genf (HUG) und der Universität Genf (Unige),
Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern der Universitäten von Liverpool und der NHS Greater Manchester Mental Health Foundation durchgeführt. Sie untersuchte die Gefühle der breiten Öffentlichkeit, von Politikern, Prominenten und Organisationen zum Thema Fettleibigkeit anhand von 53'414 Tweets. Diese wurden zwischen April 2019 und Dezember 2022, also mitten in der Covid-19-Pandemie, in englischer Sprache veröffentlicht.
Die Analyse ergab, dass sie überwiegend negativ (69 Prozent) und zunehmend waren, während die neutralen (21 Prozent) und positiven (10 Prozent) Tweets stabil blieben. Tweets im Zusammenhang mit Fettleibigkeit wurden auch sehr häufig mit Rassismus, anderen Lebensentscheidungen und sozialen Phänomenen wie dem Konsum von illegalen Substanzen und Alkohol in Verbindung gebracht.
Die Studie zeigt, dass die negative Darstellung von Fettleibigkeit durch Politiker und Prominente zu negativen Gefühlen in der Öffentlichkeit und zur Aufrechterhaltung von Stereotypen und Vorurteilen gegenüber übergewichtigen und fettleibigen Menschen beiträgt. Diese Stigmatisierung kann Folgen für die psychische Gesundheit und das Wohlbefinden dieser Menschen, aber auch negative Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben, teilte das HUG am Mittwoch mit.
Die Spitzenwerte der Kritik korrelierten mit politischen Ereignissen und Kommentaren von Prominenten in den USA und Grossbritannien. So wurden viele negative Meldungen verbreitet, als übergewichtige Prominente wegen Covid-19 ins Krankenhaus eingeliefert wurden, als der US-Präsident ankündigte, abnehmen zu wollen, oder als die britische Regierung eine Kampagne gegen Fettleibigkeit startete.
Wenn bekannte Personen negative Kommentare oder Meinungen über Fettleibigkeit veröffentlichen, ist es wahrscheinlicher, dass sich die Abonnenten an ähnlichen Unterhaltungen beteiligen und so die Negativität weiter fortsetzen. Diese Ergebnisse könnten bei der Entwicklung von gesundheitspolitischen Massnahmen, Präventionsstrategien und Behandlungsansätzen von Nutzen sein, schrieb das HUG.
Das Wissenschaftsteam nutzte eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform zur verfeinerten Textklassifizierung von etwa 198 Millionen Tweets für verschiedene Anwendungen, einschliesslich der Analyse von Gefühlen in acht verschiedenen Sprachen. Die Arbeit wurde im «Journal of Medical Internet Research» veröffentlicht.