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Über Zearch
Wer dahinter steckt
Jonathan Kemper
Hinter zear.ch stecke ich: Jonathan Kemper, freier Technikjournalist und TikTok-Beobachter. Schon in meiner Bachelorarbeit 2021 habe ich mich dem Themenkomplex wissenschaftlich und datenanalytisch genähert, bevor ich mich 2024 in meiner Masterarbeit dazu entschied, die Suchvorschläge der App zu untersuchen. Zunächst nur für meine Thesis erstellt, läuft das Scraping der Suchvorschläge seit 31.12.2023 größtenteils ununterbrochen. Diese Webseite soll nun die bisher gesammelten Daten zugänglich machen und TikToks Funktion als Suchmaschine längerfristig beleuchten.
Warum wir das brauchen
TikTok-Suchvorschläge sind Desinformationsschleuder
TikTok ist das am schnellsten wachsende soziale Netzwerk der Welt und nachweislich gerade für ein junge Zielgruppe wichtige Nachrichtenquelle. Viele echte und vermeintliche Nachrichten verbreiten sich dabei größtenteils ungeprüft innerhalb dieses Ökosystems. Als zentrale Funktion steuert TikTok Nutzer:innen unter anderem durch die Suchvorschläge. Diese ergeben sich allerdings aus dem, was andere Nutzer:innen ins Suchfeld eintippen – und nicht durch das, was TikToks Content tatsächlich bereitstellt. Damit entstehen sogenannte Data Voids: Informationsschnipsel durch Suchanfragen, die keine oder irreführende Ergebnisse liefern.
“The logic underpinning search engines is akin to a lesson from kindergarten: no question is a bad question. But what happens when innocuous questions produce very bad results for users?”
Kann TikTok unsere Suchanfragen bewältigen?
Vortrag mit Simon Pycha auf der TINCON 2024
Auf der TINCON 2024 hatte ich zusammen mit dem Medienanalysten und Journalisten Simon Pycha die Gelegenheit, auf die Problematik der nicht ausreichend moderierten Suchvorschläge TikToks aufmerksam zu machen. Trotz regelmäßiger Medienberichte scheint die Plattform diesem Bereich nicht verstärkt Aufmerksamkeit zu schenken.
Technologie
Unter die Haube geschaut
TikToks Datenschnittstellen sind wohl behütet. Inoffizielle Scraper müssen häufig auf Veränderungen oder Einschränkungen der Plattform reagieren, die offizielle Schnittstelle ist jedoch nur unter strengen Auflagen für Wissenschaftler:innen zugänglich. zear.ch nutzt die öffentlich verfügbar URL, die auf der Desktop-Webseite die Suchvorschläge bereitstellt, und ruft sie durch ein Python-Skript einmal pro Stunde über einen Webserver mit Sitz in Deutschland automatisiert ab. Diese Daten werden in einer SQLite3-Datenbank gespeichert und durch eine PHP-API für ein Next.js-Frontend mit shadcn-Komponenten bereitgestellt. Bei der Programmierung hat generative KI vor allem mittels Cursor unterstützt. Der Code ist auf GitHub verfügbar, Mitarbeit ist willkommen.
Masterthesis
Zwischen Trends und Todesfällen: Eine explorative Analyse der Suchvorschläge auf TikTok
Meine im Sommer 2024 beendete Masterthesis wirft einen umfassenden Blick auf TikToks Entwicklung als Suchmaschine und setzt sie in Kontext der jahrzehntelangen Historie von Information-Retrieval-Systemen, die aktuell durch generative KI ohnehin in eine neue Ära eingetreten sind. TikTok wirkt dabei durch seine häufig persönlichen und authentischen Videos wie die menschliche Antithese gegen die KI-Antwortmaschinen. Die quantitative Analyse von mehr als 1.300 Suchvorschlägen, die über einen Zeitraum von zehn Wochen systematisch gesammelt wurden, kommt zu dem Schluss, dass TikTok die Suchvorschläge nur unzureichend moderiert und liefert einen innovativen Einblick in die Interessensgebiete deutscher TikTok-Nutzer:innen.
Daten auf Anfrage
Alle historischen Daten stehen für wissenschaftliche Projekte kostenlos zur Verfügung. Für kommerzielle Projekte, individuelle Beratung oder spezifische Auswertungen sprechen Sie mich einfach an.