Audience Participation in TikTok Metadata

Abstract

Con la expansión del «Big Data» y los algoritmos, es necesaria una reflexión profunda sobre cómo investigar las audiencias. Si antes el individuo era ubicado en una categoría social determinante de los gustos culturales, ahora la tecnología digital identifica pautas de comportamiento a partir del registro directo de sus acciones. Este texto explora el tipo de conocimiento que puede obtenerse del análisis de los metadatos teniendo en cuenta el contenido visionado. El trabajo de campo se ha centrado en TikTok; más concretamente, en Ac2ality, cuenta de información con 4,4 millones de seguidores en España (Comscore, 2023). Se han analizado todos los vídeos compartidos durante seis semanas del primer trimestre del año 2023 (n: 173). La finalidad era conocer (a) el grado de coherencia entre los metadatos de una misma pieza y (b) la existencia de correlaciones entre metadatos y tipo de vídeo/contenido. Para cada metadato (comentarios, «me gusta», guardados, compartidos y reproducción), se han establecido cuatro niveles de actividad (bajo, medio, alto y superior). La tendencia mayoritaria señala que los niveles obtenidos por los metadatos de un mismo contenido no son coincidentes, es decir, un vídeo tendrá más o menos alcance según el metadato observado. La homogeneidad de los vídeos hace que solo se detecten correlaciones claras entre tema y metadatos. Los temas con menor presencia pueden alcanzar niveles de actividad altos.