In deze video laten we zien dat jonge gebruikers nog vaak worden blootgesteld aan content die niet geschikt is voor ze.
Wil je ons onderzoek voor jezelf uitvoeren?
Gebruik het python script dat je hier kan vinden.
Wil je de resultaten van ons onderzoek zien? download de documenten hier onder.
Verantwoording
Voor ons onderzoek richten wij ons op de aanwezigheid van seksueel getinte video’s op TikTok. Accounts van gebruikers onder de 18 jaar hebben een restricted mode, waardoor zij geen expliciete content zouden moeten zien, terwijl voor accounts van 18 jaar en ouder andere richtlijnen gelden. Hieronder staat uitgelegd hoe wij onze data hebben verzameld en onze keuzes onderbouwt.
Methode
We hebben twee nieuwe TikTok-accounts aangemaakt: één account met een opgegeven leeftijd van 13 jaar en één account met een opgegeven leeftijd van 18 jaar.
Omdat TikTok het onmogelijk maakt om de ‘For You Page’ (FYP) te scrapen, hebben we ervoor gekozen om de zoekpagina te scrapen met behulp van een Python-script. Hiervoor hebben we twee zoektermen gebruikt: #FYP en #trending.
Uit deze scrapes zijn vier Excel-bestanden ontstaan:
- #FYP, 13 jaar
- #trending, 13 jaar
- #FYP, 18 jaar
- #trending, 18 jaar
Vervolgens hebben we vier categorieën opgesteld om alle gescrapte video’s te kunnen classificeren, inclusief definities:
- Soft: Video’s die niet seksueel of suggestief zijn. Deze video’s brengen echter wel veel focus op billen, borsten of in het geval van mannen, naakte bovenlijven.
- Medium: Video’s waar de persoon in de video’s weinig of suggestieve kleding draagt, kleding die strak over het lichaam zitten, bijvoorbeeld yoga broeken.
- Hard: Video’s in deze categorie verwijzen naar een OnlyFans of PornHub pagina waar expliciete video’s te zien zijn. Verder wordt er in de video verwezen naar seksuele acties door het maken van handgebaren of dansjes.
- Overig: Video’s die aan geen van deze criteria voldoen. Zoals meme video’s of andere vormen van entertainment.
Voor de analyse zijn alleen de gegevens van #FYP, 13 jaar en #FYP, 18 jaar gebruikt. Binnen deze Excel-bestanden zijn slechts de eerste 100 video’s gebruikt om de twee datasets gelijke kansen te geven.
Beperkingen
Het script dat we hebben gebruikt om de video’s te scrapen van Tik Tok kan alleen gebruikt worden om video’s te scrapen die eerst “gezocht.” Het script is niet instaat om video’s direct van de for you pagina te scrapen. En omdat de zoek resultaten gebaseerd zijn op meest populair waren de resultaten vrij wel hetzelfde met een aantal uitzonderingen.
Tik Tok laat ook maar een bepaald aantal video’s zien als er wordt gezocht naar een hashtag. Dit zorgt ervoor dat we onze resultaten ook niet verder hebben kunnen uitbreiden dan de voorgestelde video’s. Door de beperkingen van Tik Tok is er dus ook geen gelijke 50/50 split tussen de FYP en trending hashtags.
