Anti-establishment sentiment on TikTok: Implications for understanding influence(rs) and expertise on social media
本研究采用计算方法分析金融、健康及阴谋论领域的 TikTok 帖子，发现尽管反建制情绪在阴谋论内容中最为普遍，但互动模式与平台激励机制表明，它仍可能影响这些主题领域内的用户行为。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象互联网是一个巨大而繁忙的城镇广场。在这个城镇里，有“官方人士”（如政府、大学和医生）通常负责管理事务。但最近，许多人开始不信任这些官方人士。他们开始认为这些“官方人士”是损害普通民众利益的腐败精英。
本文就像一支侦探团队（来自密歇根大学的研究人员），他们进入了这个城镇广场中一个名为TikTok的特定区域，以观察这种“不信任言论”实际上在多大程度上存在。他们想知道：这种不信任是无处不在，还是仅存在于某些街区？城镇广场本身是否会鼓励人们说出这些话？
以下是他们调查的分解，使用了简单的类比：
1. 他们走访的三个街区
研究人员并未审视整个城镇，而是聚焦于三个特定的“街区”（主题），以观察“不信任言论”（他们称之为反建制情绪或 AES）是否在这些地方普遍存在：
- 阴谋论街区：这里是人们谈论秘密阴谋、地平说理论和隐藏议程的地方。研究人员预计这里会充满不信任言论。
- 金融街区：这里是人们提供股票、加密货币和理财建议的地方。他们想知道这里的人们是否在抱怨“银行体系”被操纵。
- 健康街区：这里是人们谈论健康、瑜伽和自然疗法的地方。他们想知道这里的人们是否在攻击医生和大型制药公司。
2. 侦探工作（他们是如何做的）
为了弄清楚人们在说什么，研究人员无法阅读每一段视频（视频数量接近 27,000 段！）。因此，他们采用了一个两步流程：
- 人工训练：他们雇佣人员阅读视频和评论，学习确切什么算作“不信任言论”。他们教导这些人员识别当有人说“政府在对我们撒谎”或“医生只想要我们的钱”时的情况。
- 机器人助手：一旦人类完成训练，他们便教导一个计算机程序（人工智能）完成其余的阅读工作。人工智能学会了在剩余的数千段视频中识别这些模式。
3. 他们的发现（结果）
“阴谋论”街区是热点
正如他们预期的那样，阴谋论街区充满了不信任言论。那里大约**45%**的视频都在攻击“建制派”。这是对话的主要主题。
“金融”和“健康”街区出奇地安静
这是一个巨大的惊喜。研究人员原以为人们在这些领域可能会大量抱怨银行或医生。相反，他们发现：
- 只有约**4%**的金融视频包含这种不信任言论。
- 只有约**1%**的健康视频包含此类言论。
- 大多数时候，这些街区的人们只是在提供普通建议，而非攻击机构。
“推荐”页面（随机漫步）
研究人员还创建了虚假账号，只是浏览 TikTok 的主信息流（“推荐”页面），而不搜索任何特定内容。他们发现，如果你只是随意滚动，你几乎永远看不到这种不信任言论（出现频率低于 1%）。你主要是在主动寻找它，或者如果你已经对阴谋论感兴趣时，才会看到它。
4. 人们的反应（参与度）
研究人员还检查了人们如何对这些视频做出反应：
- 点赞：令人惊讶的是，在所有三个街区中，包含不信任言论的视频获得的点赞数都比普通视频少。
- 评论和分享：然而，在金融和健康街区，人们更有可能评论和分享这些不信任视频。似乎这些视频引发了更多争论，或者让人们想要传播它们，即使他们并不“点赞”。
- 认同：在阴谋论街区，发表评论的人大多认同这些不信任视频。他们并没有反驳阴谋论，而是在为之喝彩。
5. 不信任的“声音”
研究人员还观察了这些创作者如何说话。他们发现了一种散布不信任者使用的特定“风格”：
- 我们 vs. 他们：他们使用将“我们”（普通人）与“他们”（精英）对立起来的语言。他们使用了更多像“我们”这样的词，而较少使用“我”。
- 自信：他们以非常响亮、自信的语气说话，表现得像是终极权威，甚至比专家更具权威。
- 道德与恐惧：他们经常使用宗教语言，或谈论死亡和危险，以使他们的观点显得紧迫且具有道德感。
核心结论
主要的启示是，虽然“对体系的不信任”是新闻中的一个重大话题，但它实际上并未主导 TikTok 的日常内容。
- 如果你在寻找阴谋论，你会找到很多。
- 如果你在寻找金融或健康建议，你主要会发现普通建议，其中只混有极少的不信任言论。
- 如果你只是随机滚动，你几乎完全看不到它。
该论文表明，虽然社交媒体可以奖励这类内容，但这并不意味着它无处不在。这很大程度上取决于你感兴趣什么以及你选择观看什么。
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