La presente tesi analizza il ruolo degli algoritmi di raccomandazione e delle dinamiche dell’economia dell’attenzione nella costruzione di significato, nella diffusione dei contenuti e nella generazione di engagement emotivo sulle piattaforme digitali, con particolare riferimento a TikTok. Partendo da una prospettiva interdisciplinare che integra studi sui media, neuromarketing e platform studies, il lavoro esamina come i sistemi algoritmici influenzino la percezione della realtà, orientino l’attenzione degli utenti e contribuiscano alla formazione di comunità interpretative e conflitti valoriali. L’elaborato approfondisce il funzionamento dell’algoritmo di TikTok, evidenziandone la capacità di personalizzare l’esperienza mediale attraverso la raccolta e l’analisi dei dati comportamentali e affettivi, e analizza il ruolo delle emozioni come risorsa centrale nella monetizzazione dell’engagement. In questo contesto, l’attenzione viene interpretata come una forma di capitale cognitivo, estratto e valorizzato dalle piattaforme. La parte empirica si concentra sul caso studio della campagna “Sydney Sweeney Has Great Jeans” di American Eagle, esaminandone la costruzione narrativa, la diffusione virale e le reazioni generate su TikTok. Su questi ultimi è stata condotta una sentiment analysis tramite strumento di Intelligenza Artificiale. L’analisi mostra come ambiguità comunicative e attivazione emotiva possano favorire la visibilità e stimolare dinamiche di indignazione, ironia e polarizzazione, contribuendo alla creazione di micro-comunità e alla negoziazione di significati sociali. La tesi conclude evidenziando come le piattaforme digitali non si limitino a distribuire contenuti, ma partecipino attivamente alla costruzione dell’esperienza mediale, influenzando processi cognitivi, culturali e sociali nell’ecosistema digitale contemporaneo.

TikTok e le potenzialità per il branding: la gestione strategica delle emozioni per la costruzione del valore comunicativo. Analisi della campagna American Eagle “Sydney Sweeney Has Great Jeans”

RONCHINI, CARLOTTA
2024/2025

Abstract

La presente tesi analizza il ruolo degli algoritmi di raccomandazione e delle dinamiche dell’economia dell’attenzione nella costruzione di significato, nella diffusione dei contenuti e nella generazione di engagement emotivo sulle piattaforme digitali, con particolare riferimento a TikTok. Partendo da una prospettiva interdisciplinare che integra studi sui media, neuromarketing e platform studies, il lavoro esamina come i sistemi algoritmici influenzino la percezione della realtà, orientino l’attenzione degli utenti e contribuiscano alla formazione di comunità interpretative e conflitti valoriali. L’elaborato approfondisce il funzionamento dell’algoritmo di TikTok, evidenziandone la capacità di personalizzare l’esperienza mediale attraverso la raccolta e l’analisi dei dati comportamentali e affettivi, e analizza il ruolo delle emozioni come risorsa centrale nella monetizzazione dell’engagement. In questo contesto, l’attenzione viene interpretata come una forma di capitale cognitivo, estratto e valorizzato dalle piattaforme. La parte empirica si concentra sul caso studio della campagna “Sydney Sweeney Has Great Jeans” di American Eagle, esaminandone la costruzione narrativa, la diffusione virale e le reazioni generate su TikTok. Su questi ultimi è stata condotta una sentiment analysis tramite strumento di Intelligenza Artificiale. L’analisi mostra come ambiguità comunicative e attivazione emotiva possano favorire la visibilità e stimolare dinamiche di indignazione, ironia e polarizzazione, contribuendo alla creazione di micro-comunità e alla negoziazione di significati sociali. La tesi conclude evidenziando come le piattaforme digitali non si limitino a distribuire contenuti, ma partecipino attivamente alla costruzione dell’esperienza mediale, influenzando processi cognitivi, culturali e sociali nell’ecosistema digitale contemporaneo.
2024
TikTok
Algoritmo
Emozioni
Branding
AI
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Ronchini.Carlotta.pdf

Accesso riservato

Dimensione 2.66 MB
Formato Adobe PDF
2.66 MB Adobe PDF

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14251/6263