"Where Did All the Lesbians Go?" A Content Analysis of the Sense of Community within Lesbian Spaces on TikTok
Notice bibliographique
Résumé
As physical lesbian spaces continue to diminish, platforms like TikTok have become essential for queer women seeking community. This study uses deductive content analysis, guided by McMillan and Chavis’ (1986) sense of community framework, to examine how membership, infuence, fulfllment of needs, and shared emotional connection are expressed in these digital spaces. By analyzing the top 100 comments on two videos from 11 popular lesbian TikTok creators, whose followers range from 340 thousand to 9 million, the research explores how a sense of community is fostered online. A total of 22 videos were analyzed, with comments coded into key themes. The fndings reveal how users express solidarity through mutual support and validation, often rooted in shared language and collective experiences unique to lesbian identity. Commenters navigate issues such as relationships and societal marginalization, fostering a sense of belonging. However, tensions emerge as users grapple with inclusivity and representation, particularly around race, gender identity, and the evolving defnition of lesbian identity. These discussions highlight both the unifying aspects of digital lesbian spaces and the challenges of ensuring diverse voices are heard. This research underscores TikTok’s evolving role in shaping lesbian identity and community, spotlighting both opportunities and challenges for fostering belonging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».