From “Being Real” to “Relatable Tales”: Formatted Authenticity and Stories in TikTok Short Form Videos
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Authenticity in the sense of off-the-cuff, raw, believable presentation of the teller and their everyday life through storytelling has been a widely circulating discourse in digital storytelling (e.g. brand storytelling). In my longitudinal technographic study of stories online, I have explored the connections of this type of authenticity with stories as a feature on platforms (Georgakopoulou 2022). I have shown authenticity to be a platformed directive, supported by specific affordances and design, and integrally connected with the storytelling practice of sharing-life-in-the-moment. These choices have developed recognizability and normativity (i.e. formatting). Building on this research, in this article, I examine how formatted authenticity in stories migrates onto TikTok short form videos. I focus on a series of videos with conventionalized captions “when your/my mum …” that build a generic tale about roles and relationships within the family. Using small stories and positioning analysis, I show how the formatted authenticity that I have attested to in previous work is reconfigured and repurposed at different levels, in line with TikTok affordances for creating multi-layered, intertextual storytelling. The intermingling of the personal with the collective/generic within sharing-life-in-the moment emphasizes the shift of authenticity from teller-based truth-telling to a tale-based relatability. The discussion shows how studying authenticity in social media narratives requires a historical, media-genealogical approach so as to understand the evolution and trans-platformization of storytelling genres and choices that serve as recognizable emblems of authenticity.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle