Publication
Code-Dependency : Tiktok's AI & suggested content feed. Users circumstances to go outside of their filter bubbles
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Ciências da Comunicação | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| datacite.subject.sdg | 16:Paz, Justiça e Instituições Eficazes | |
| datacite.subject.sdg | 04:Educação de Qualidade | |
| dc.contributor.advisor | Tavares, Patrícia Isabel Ramos Pego Nunes | |
| dc.contributor.author | Tiraborelli, Alice | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-04T10:55:15Z | |
| dc.date.available | 2025-06-04T10:55:15Z | |
| dc.date.issued | 2025-05-08 | |
| dc.date.submitted | 2024-09 | |
| dc.description.abstract | This dissertation's main objective is to understand users' perceived usage of TikTok's algorithm, particularly focusing on their reasons for exploring content beyond the platform's suggested feed. This exploratory study aims to look into user search behavior concerning algorithmic recommendations. To gain a comprehensive understanding, the theoretical framework addresses three key areas: the concept of "Platform Society," the role of artificial intelligence (AI) and algorithms in social media, and the phenomenon of "Algorithmic Sovereignty." With this theoretical approach, this research addresses user interactions on TikTok by examining how users navigate and engage with the platform's algorithmically curated content, versus actively searching for content independently. Through a detailed examination of TikTok's algorithm, user behavior, and engagement strategies, the study provides insights into the interplay between user agency and algorithmic control. Findings indicate that TikTok's algorithm significantly influences user behavior by personalizing content feeds based on user interactions, preferences, and engagement patterns. The study reveals that while many users rely heavily on algorithmically suggested content, some actively seek diverse content, demonstrating varying degrees of algorithmic awareness. The algorithm's influence is most evident in shaping user engagement and interaction patterns, guiding content discovery, and reinforcing specific content preferences. Moreover, the study identifies a complex relationship between user agency and algorithmic influence, highlighting the need for greater transparency and user awareness in navigating algorithmically mediated environments. The implications of these findings extend to understanding digital behavior on social media platforms, emphasizing the importance of balancing algorithmic personalization with user autonomy. Ultimately, this dissertation contributes to the broader discourse on the societal impact of AI and algorithms, advocating for strategies that enhance user empowerment in the digital age. | eng |
| dc.description.abstract | O principal objetivo desta dissertação é investigar o impacto percebido do algoritmo do TikTok nos utilizadores, com um foco especial nas suas razões para explorar conteúdos além do feed sugerido pela plataforma. Este estudo exploratório procura investigar o comportamento de busca dos utilizadores em relação às recomendações algorítmicas. Para alcançar uma compreensão abrangente, o enquadramento teórico aborda três áreas-chave: o conceito de "Sociedade da Plataforma", o papel da inteligência artificial (IA) e dos algoritmos nas redes sociais, e o fenómeno da "Soberania Algorítmica". Com estes insights teóricos, esta investigação examina as interações dos utilizadores no TikTok, explorando como navegam e se envolvem com o conteúdo curado algoritmicamente pela plataforma, em contraste com a busca ativa de conteúdos de forma independente. Através de uma análise detalhada do algoritmo do TikTok, do comportamento dos utilizadores e das estratégias de envolvimento, o estudo oferece insights práticos sobre a interação entre a agência dos utilizadores e o controlo algorítmico. Os resultados indicam que o algoritmo do TikTok influencia significativamente o comportamento dos utilizadores ao personalizar os feeds de conteúdo com base nas interações, preferências e padrões de envolvimento dos mesmos. O estudo revela que, embora muitos utilizadores dependam fortemente do conteúdo sugerido algoritmicamente, uma parte deles procura ativamente conteúdo diverso, demonstrando diferentes graus de consciência sobre o algoritmo. A influência do algoritmo é mais evidente na modelação dos padrões de envolvimento e interação dos utilizadores, orientando a descoberta de conteúdos e reforçando preferências específicas de conteúdo. Além disso, o estudo identifica uma relação complexa entre a agência dos utilizadores e a influência algorítmica, destacando a necessidade de maior transparência e conscientização dos utilizadores na navegação em ambientes mediados por algoritmos. As implicações destes resultados estendem-se à compreensão do comportamento digital nas plataformas de redes sociais, enfatizando a importância de equilibrar a personalização algorítmica com a autonomia dos utilizadores. Em última análise, esta dissertação contribui para o discurso mais amplo sobre o impacto societal da IA e dos algoritmos, defendendo estratégias que promovam o empoderamento dos utilizadores na era digital. | por |
| dc.identifier.tid | 203941152 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/53591 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | TikTok | |
| dc.subject | Algorithms | |
| dc.subject | Algorithmic recommendations | |
| dc.subject | Personalization | |
| dc.subject | Algoritmos | |
| dc.subject | Recomendações algorítmicas | |
| dc.subject | Personalização | |
| dc.title | Code-Dependency : Tiktok's AI & suggested content feed. Users circumstances to go outside of their filter bubbles | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Ciências da Comunicação |