La interacción del usuario en TikTok: el engagement según la tipología de contenido

• López Navarrete, Alberto ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

     Universidad Politécnica de Valencia

     Valencia, España

     
• Localización: Tsafiqui: Revista científica en ciencias sociales, ISSN 1390-5341, ISSN-e 2602-8069, Vol. 14, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: Educomunicación: otras formas de enseñar y aprender), págs. 105-117
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    TikTok cuenta con características distintivas que se aprecian en las publicaciones y en la forma de interactuar de los usuarios (Ballesteros-Herencia, 2020). Este estudio evalúa el nivel de interacción del usuario con el contenido, identificando qué tipología de vídeos genera mayor engagement en TikTok. Para ello se han analizado 500 vídeos de los principales creadores de contenido a nivel global, categorizando la tipología de contenido, la intención del hablante y el engagement de cada vídeo.

    Para la taxonomía de contenidos se utilizaron categorías ya validadas, a las que se añadieron tres categorías adicionales para una mejor clasificación del contenido. En cuanto al cálculo de la tasa de engagement, se calcularon los fenómenos de popularidad —me gusta—, compromiso —comentarios— y viralidad —compartido— así como la tasa de compromiso general. Esta consideración ha permitido confirmar el engagement de TikTok como una interacción ligera, donde la variable de me gusta sobredimensiona las demás interacciones y los usuarios demuestran una participación menos intensa, potenciando la interacción rápida con el contenido. Las tipologías de contenido más frecuentes son las de videoselfie, entretenimiento y lipsync, las cuales también mostraron altos niveles de engagement promedio.

  • English

    TikTok has distinctive characteristics that can be seen in publications and in the way users interact (Ballesteros-Herencia, 2020). To identify the characteristics of engagement on TikTok, 500 videos from the main creators globally have been analyzed, categorizing the type of content, the intention of the speaker and the engagement of the various videos.

    For the content taxonomy, already validated categories were used, to which three additional categories were added for a better content classification. Regarding the calculation of the engagement rate, the phenomena of popularity —likes—, engagement —comments— and virality —shared— were calculated, as well as the overall engagement rate. This consideration has made it possible to confirm the engagement of TikTok as a light interaction, where the likes variable oversizes the other variables and users show a less intense participation, promoting rapid interaction with the content. The most frequent typologies that were detected were those of videoselfie, entertainment and lipsync, which also showed high levels of average engagement.