sh.sePublikasjoner
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • harvard-anglia-ruskin-university
  • apa-old-doi-prefix.csl
  • sodertorns-hogskola-harvard.csl
  • sodertorns-hogskola-oxford.csl
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Trovärdighet i ett algoritmflöde: En kvantitativ studie om unga vuxnas uppfattning av trovärdighet hos etablerade nyhetsaktörer och privatpersoner/influensers på Tiktok
Södertörns högskola, Institutionen för kultur och lärande.
2026 (svensk)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 poäng / 15 hpOppgave
Abstract [sv]

Studien undersöker hur unga vuxna i Sverige (18–25 år) uppfattar och jämför trovärdigheten hos etablerade nyhetsaktörer och influensers/privatpersoner på TikTok, samt vilka faktorer som påverkar upplevd trovärdighet. Studien besvarar tre frågeställningar: hur ofta unga vuxna exponeras för nyheter på plattformen, hur trovärdiga de olika avsändartyperna uppfattas vara, samt vilka faktorer som samvarierar med trovärdighetsbedömningen. Det teoretiska ramverket utgörs av source credibility-teorin, begreppet medielogik och dess plattformsspecifika vidareutveckling, begreppet trust-making samt forskning om kognitiva heuristiker i digitala miljöer. Materialet utgörs av en kvantitativ enkätundersökning med 126 respondenter rekryterade genom bekvämlighetsurval med inslag av snöbollsurval, och data analyserades med univariat och bivariat analys i form av frekvensfördelningar och korstabeller. Resultaten visar att nyhetsexponeringen på TikTok är frekvent men övervägande passiv och algoritmstyrd: 70,6 % av respondenterna stöter på nyheter utan att aktivt söka efter dem, vilket överensstämmer med forskning om incidental news exposure. Etablerade nyhetsaktörer uppfattas som betydligt mer trovärdiga än influensers och privatpersoner på samtliga undersökta dimensioner, särskilt vad gäller ärlighet och opartiskhet. Avsändarens identitet framstår som den viktigaste trovärdighetsfaktorn, följd av förekomsten av källhänvisningar, medan sociala signaler som likes och delningar tillmäts mindre betydelse. Därtill framträder ett tydligt gap mellan respondenternas källkritiska ideal och deras faktiska verifieringsbeteende. Sammantaget pekar resultaten mot att institutionell igenkänning och källhänvisningar fungerar som centrala trovärdighetssignaler i ett algoritmdrivet nyhetsflöde, samtidigt som plattformens logik strukturellt försvårar systematisk källgranskning trots att sådana ideal uttrycks av användarna.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2026. , s. 51
Emneord [en]
source credibility, incidental news exposure
Emneord [sv]
Tiktok, trovärdighet, unga vuxna
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:sh:diva-60639OAI: oai:DiVA.org:sh-60639DiVA, id: diva2:2084727
Fag / kurs
Media and Communication Studies
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2026-07-07 Laget: 2026-07-06 Sist oppdatert: 2026-07-07bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

Evelina Persson - Trovärdighet i ett algoritmflöde.pdf(1171 kB)14 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 1171 kBChecksum SHA-512
912c49939f7951af0ef631d17472551901979d3deaeb710cbb67862f0e04cc0fde527130bd626fb54481db53380342a405b98060ecdbebbc2d52a66a7334103e
Type fulltextMimetype application/pdf

Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 21 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • harvard-anglia-ruskin-university
  • apa-old-doi-prefix.csl
  • sodertorns-hogskola-harvard.csl
  • sodertorns-hogskola-oxford.csl
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf