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Enregistrement W4415446232 · doi:10.1016/j.lisr.2025.101379

TikTok as information space: A scoping review of information behavior on TikTok

2025· review· en· W4415446232 sur OpenAlexaff
Heather L. O'Brien, Nilou Davoudi

Notice bibliographique

RevueLibrary & Information Science Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCaching and Content Delivery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Multidisciplinary approachSocial mediaInformation behaviorInformation sharingEmpirical researchInformation systemSpace (punctuation)Information seeking

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TikTok, one of the fastest growing social networking apps globally, has generated a lot of scholarly and media attention in recent years. To surface the extent to which information behavior (IB) has been investigated on TikTok, a scoping review of 49 journal and conference papers was conducted to examine characteristics of the literature and coverage of IB phenomena. Papers related to TikTok and IB increased between 2020 and 2024, but publications in LIS venues were limited. The majority of authors were United States based, which may have implications for research generalizability. The surveyed papers featured a variety of methodologies, namely user interviews and surveys, and content analysis of videos. Use of LIS models, theories, and concepts was limited; while this reflects the multidisciplinary nature of TikTok research, it also meant that aspects of IB, such as re-finding, avoidance, and discovery, were underexplored and undertheorized. TikTok's algorithmic recommendation system and design features influenced information seeking and retrieval, discovery, evaluation, and sharing on the platform, but more empirical studies are needed to understand TikTok's role as an information space and its integration in the broader information behavior ecosystem. • This scoping review examined 49 information behavior-related papers featuring TikTok. • Scholarly interest in information aspects of TikTok increased from 2020 to 2024. • Papers featured multiple conceptual approaches; LIS specific frameworks were lacking. • Algorithmic engagement is shaping information seeking, discovery, sharing and evaluation. • Re -finding and avoidance information behaviors emerged as areas for future research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0190,020
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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