La radicalizzazione dei processi di consumo su TikTok: un'analisi con metodi digitali sui percorsi degli utenti.

This thesis examines the phenomenon of radicalisation of consumption processes on TikTok, with a specific focus on pro-eating disorder (pro-ED) communities and the emergence of problematic content. Using the follow the user approach within the digital methods framework, this study explores how user-driven interactions with disordered eating content on TikTok influence the algorithm and the For You Page (FYP) recommendations. The walkthrough method was employed to simulate a user’s journey on the platform, with the objective of analysing the algorithm’s response to engagement with specific content and hashtags related to eating disorders. The dataset was obtained through the use of a scraping technique on a newly created TikTok account specifically designated for this research project. A sample of 350 videos was analysed to determine the presence of content that could be classified as radical or potentially harmful. Initial findings suggest that TikTok’s recommendation algorithm may contribute to the visibility and normalisation of extreme consumption behaviours despite the platform’s moderation efforts. This study aims to shed light on how algorithmic structures could shape user exposure to radicalised content within pro-ED communities, highlighting potential areas for improved moderation and user protection.

Questa tesi esplora il fenomeno della radicalizzazione dei processi di consumo su TikTok, con un focus specifico sulle comunità pro-disturbi alimentari (pro-ED) e sull'emergere di contenuti problematici. Utilizzando l'approccio "follow the user" all'interno del quadro dei metodi digitali, questo studio esplora come le interazioni guidate dagli utenti con i contenuti sui disordini alimentari su TikTok influenzino l'algoritmo e le raccomandazioni della For You Page (FYP). Il metodo walkthrough è stato utilizzato per simulare il percorso di un utente sulla piattaforma, con l'obiettivo di analizzare la risposta dell'algoritmo al coinvolgimento con contenuti specifici e hashtag relativi ai disturbi alimentari. Il dataset è stato ottenuto tramite una tecnica di scraping su un account TikTok appositamente creato per questo progetto di ricerca. Un campione di 350 video è stato analizzato per determinare la presenza di contenuti che potrebbero essere classificati come radicali o potenzialmente dannosi. I primi risultati suggeriscono che l'algoritmo di raccomandazione di TikTok può contribuire alla visibilità e alla normalizzazione di comportamenti di consumo estremi, nonostante gli sforzi di moderazione della piattaforma. Questo studio mira a far luce su come le strutture algoritmiche possano influenzare l'esposizione degli utenti a contenuti radicalizzati all'interno delle comunità pro-ED, evidenziando potenziali aree di miglioramento della moderazione e della protezione degli utenti.