Analysis of La República news on TikTok during the second quarter of 2025 (April, May, and June): structure and use of audiovisual elements
Bibliographic record
Abstract
Se percibe a TikTok como una de las redes sociales predominantes para el consumo de información proveniente de los medios de comunicación a nivel mundial (García et al., 2022). Plataforma que, a su vez, conlleva una serie de cambios por parte del periodismo para adaptarse y cumplir con las expectativas de la audiencia para producir contenidos de calidad. Por tanto, el presente trabajo de investigación aterriza esta situación en el contexto peruano y analiza el estilo de las noticias de La República en TikTok durante el segundo trimestre de 2025 (abril, mayo y junio) desde la estructura y el uso de elementos audiovisuales empleados. El estudio se llevó a cabo a partir de un análisis de contenido de 60 videos noticiosos publicados por uno de los medios peruanos con mayor número de seguidores en TikTok. La selección se realizó considerando los distintos tipos de noticia y, dentro de cada tipo, se eligieron aquellos videos que registraron mayor repercusión o viralidad. Se evidenció que el trabajo del diario La República en esta plataforma refleja el tránsito del periodismo hacia formatos digitales breves, visuales y emocionales; por ejemplo, a través de la inclusión y presencia predominante de elementos audiovisuales como los íconos, la música de fondo y otros; así como el empleo de un lenguaje con cierta carga valorativa en ocasiones y según el tipo de noticia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".