Algorithmic Interaction Ritual Chains on TikTok: Scrolling through Feedback Loops

Algoritmiska rekommendationer har blivit allt mer förekommande i vardagen. Från filmer, musik och potentiella partners till söta katter och roliga danser – sociala medieplattformar utvecklar kraftfulla algoritmer för att förutsäga vad användarna kommer tycka om och behöva. Algoritmiska rekommendationer föreslår dock inte samma innehåll till alla användare, utan anpassar sina rekommendationer dynamiskt genom oändliga feedbackslingor. Feedbackslingor avser den process genom vilken användarnas reaktioner på rekommendationer formar resultatet av framtida rekommendationer. Förståelsen av denna dynamik väcker viktiga frågor om hur människor interagerar med algoritmer i vardagen. För att ta itu med detta tar denna avhandling upp feedbackslingor som ett ämne av sociologiskt intresse för att förstå interaktionen mellan människor och algoritmer på TikTok.

Med utgångspunkt i teorin om interaktionsritualer utvecklar avhandlingen modellen för algoritmiska interaktionsritualer för att studera ritualiserade mönster i algoritmiska möten. Genom digital etnografi belyser studien hur feedbackloopar är inbäddade i användarnas liv och utvecklas utifrån de olika stämningar och utmaningar som användarna upplever i sin vardag. I detta avseende beror det som fångar användarnas uppmärksamhet i den ständiga strömmen av TikTok-videor på användarnas affektiva tillstånd, den upplevda stämningen, hur relaterbart innehållet är och hur väl detta stämmer överens med de känslor som feedbacklooparna bidrar till att skapa. Interaktioner mellan människor och algoritmer består av feedbackslingor ögonblick av överensstämmelse och störningar som, genom kedjor av på varandra följande feedbackloopar, formar hur människor upplever och tolkar scrollandet på TikTok. Medan vissa hävdar att användarna passivt konsumerar algoritmiskt kuraterat innehåll, argumenterar denna avhandling för att feedbackloopar är resultatet av både mänskliga och algoritmiska aktörers aktiva deltagande i att fastställa det innehåll som användarna möter. På detta sätt bidrar denna avhandling till förståelsen av de sociotekniska grunderna för socialt agerande i algoritmiska samhällen.