Framing the climate: How TikTok’s algorithm shapes environmental discourse
Notice bibliographique
Résumé
• TikTok’s design favors affective climate content over scientific depth or nuance. • Content rarely includes long-form or justice-based climate framings. • Youth-driven activism thrives but is shaped by platform design. • The “algorithmic spiral cycle” emerges through engagement loops and stylistic mimicry. • TikTok’s virality logic amplifies simplified climate narratives. This study investigates how TikTok’s platform design, algorithmic infrastructure, and engagement logic shape the public’s understanding of climate change. As the platform grows into a dominant space for media consumption, it has reshaped the contours of how environmental issues are communicated and emotionally processed. Drawing on a scoping review of 17 peer-reviewed articles and a platform walkthrough simulating a new user experience, this paper examines how emotional and performative content rises in visibility, while epistemically grounded, systemic, or justice-oriented narratives are often marginalized. We introduce and discuss the concept of the algorithmic spiral cycle ; a feedback loop in which platform logic and user interaction mutually reinforce affective urgency, selective exposure, and ideological closure. Three interlocking dynamics emerge from the analysis: (1) affective urgency, (2) narrative amplification, and (3) platform immersion. While TikTok offers novel opportunities for engagement and participatory science communication, its emphasis on virality and personalization often comes at the expense of deliberation, complexity, and informational diversity. This article contributes to emerging scholarship on climate communication, platform studies, and digital media governance by offering an empirical and conceptual framework for understanding how TikTok’s architecture mediates climate discourse. These findings underscore the need for critical platform literacy and regulatory approaches that address the sociotechnical shaping of environmental discourse in digital spaces.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».