Eine explorative Methoden zu
TikToks Empfehlungssystem
Themen-Fokus
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persönliche Vorlieben und personalisierte Empfehlungen
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Inhaltskategorisierung und Datenvisualisierung
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User-Interface (For-You-Page) und Datenerfassung
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Meme-Produktion und Meme-Interpretation
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Nebenbei-Normalisierung und fragmentierte Medienwirklichkeit
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Vor- und Nachteile algoritmischer Empfehlungen
TikTok Labor
Modul 1
Feed Experiment
Videothemen und TikTok-Kategorien spezifischen Videofeeds zuordnen
TikTok Labor
Modul 2
Daten by Design
Interfacedesign, Nutzungssteuerung und Datenerfassung auf der For-You-Page analysieren
TikTok Labor
Modul 3
Reverse Meme Engineering
Remixen von Bild, Video und Audio als Kommunikationsform und Kulturpraxis
TikTok Labor
Modul 4
For-You-Reality
Algorithmische Fragmentierung und Normalisierung von Inhalten (Meme-Kritik)
TikTok Labor
Modul 5
TikTok Boxing
Schlagabtausch mit Argumentkarten und Diskussion von Recomendersystemen
TikTok Labor
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Die Methode "TikTok Labor" wurde Rahmen des BMBF-geförderten Verbundprojektes “Dataskop” entwickelt. Mehr unter: dataskop.net/
Lizenz: CC BY 4.0 mediale pfade, Leon Behn, Robert Behrendt
Impressum
TikTok-Labor - Exploratives Methodenset zu TikToks Empfehlungssystem
By mediale pfade
TikTok-Labor - Exploratives Methodenset zu TikToks Empfehlungssystem
Beispiel, Anforderungen, Pädagogik
