Verenigden de protestboeren zich drie jaar geleden nog vooral in Telegramkanalen en Facebookgroepen, nu wordt TikTok steeds belangrijker. Samen met De Groene Amsterdammer onderzocht Utrecht Data School de boerenprotestvideo’s op TikTok.

De een ziet vooral babyfilmpjes, de ander vloggers. Hoe bestudeer je de bredere dynamieken van een platform dat in zo’n hoge mate gepersonaliseerd is? In 2021 gaf The Wall Street Journal met behulp van geautomatiseerde accounts inzicht in de ongekende kracht van het TikTok-algoritme. Geïnspireerd op dat onderzoek maakten wij tien lege TikTok-accounts aan die we filmpjes gerelateerd aan de boerenprotesten en het stikstofdebat lieten kijken.

Op 5 en 6 juli 2022 lieten we deze accounts scrollen (of, preciezer: swipen) tot ze een video tegenkwamen waarin woorden gerelateerd aan de stikstofcrisis (‘stikstof’, ‘Van der Wal’), boerenprotesten (‘blokkeeractie’, ‘wefeedpeople’, ‘fdf’) of agricultuur in het algemeen (‘boer’, ’farm’, ‘trekker’) voorkwamen. Was dat het geval, dan bleven ze vijf tot dertig seconden – het precieze aantal werd steeds willekeurig gekozen – stilstaan bij zo’n video. Voor de rest interacteerden de accounts niet: ze scrolden niet terug, liketen geen video’s, zochten geen video’s op. We lieten de tien accounts steeds vijfhonderd video’s kijken. Video’s waarin geen enkele van onze zoekwoorden te vinden zijn, maar die wel boerenprotesten tonen, hebben we niet meegenomen in onze verdere analyses. Bij de meeste video’s worden echter wel hashtags of beschrijvingen gebruikt.

In totaal hebben de accounts samen vijfduizend video’s gezien. Trekken we daar video’s vanaf die ons meerdere keren werden voorgeschoteld – dat geldt in het bijzonder voor boerenvideo’s – dan houden we 1600 unieke video’s over. 507 unieke video’s zijn (via woorden of hashtags) in algemene zin gerelateerd aan boeren. Deze video’s zijn vervolgens samen met De Groene handmatig gelabeld: Wie is de afzender van de video? (Media, protestboeren, politiek, overig.) Hoe verhoudt de video zich tot de boerenprotesten en/of de stikstofcrisiss? (Ondersteunend, kritisch, satirisch, neutraal, verslaggevend.) En wat is er op de video te zien? (Wegblokkades, andere vormen van protest, een vlog, enzovoorts.) Bij het bepalen van de labels baseerden we ons niet alleen op het beeld en het geluid, maar ook op de beschrijving en de titel van de muziek. Video’s die wel gerelateerd waren aan boeren, maar niet aan de boerenprotesten of de stikstofdebat, gaven wij het label ‘Agricultuur algemeen’, en deze zijn niet meegenomen in de analyse van het sentiment en het bereik. Dat geldt ook voor video’s waarvan de URL niet meer werkte. Uiteindelijk kwamen we uit op een selectie van 240 unieke video’s die expliciet gerelateerd zijn aan de boerenprotesten en/of het stikstofdebat.

Om een beeld te krijgen van de manier waarop de boerenvideo’s aan elkaar gerelateerd zijn, voerden we daarnaast een hashtaganalyse uit. Hierbij kijken we naar welke hashtags vaak samen voorkomen. Komt de hashtag ‘stikstof’ bijvoorbeeld samen met de hashtag ‘boerentrots’ voor, dan markeert dat een verbinding tussen twee hashtags. Op basis van die verbindingen vormt zich een netwerk, dat wij vervolgens visualiseren met behulp van de netwerkvisualisatiesoftware Gephi en NetworkX. Voor het positioneren van de hashtags gebruiken we Gephi’s layout-algoritme ForceAtlas2. Hashtags die vaker samen voorkomen, worden zo dichter bij elkaar geplaatst. Naarmate een hashtag meer voorkomt met verschillende andere hashtags, wordt deze meer naar het centrum getrokken. In onze netwerkvisualisatie tonen we alleen de vijftig meest voorkomende hashtags in onze dataset.

Ook onderzochten we hoe vaak we boerenvideo’s tegenkomen wanneer we er juist niet expliciet naar zoeken. We maakten (tussen 7 en 10 juli) weer tien lege accounts aan, maar ditmaal met andere interesses. We stelden die zelf samen, grotendeels gebaseerd op de video’s die TikTok ons als eerst aanraadde zodra we de app openen. Zo lieten we één account voetbalgerelateerde video’s kijken (met woorden als ‘voetbal’, ‘goal’, ‘eredivisie’) en een ander weer video’s rond creativiteit en wonen (‘craft’, ‘doityourself’, ‘wooninspiratie’). Deze accounts zijn weliswaar niet representatief voor daadwerkelijke gebruikers – de meeste mensen hebben diverse interesses – maar geven ons wel beter inzicht in de bredere verspreiding van boerenprotestvideo’s.

Een andere manier, ten slotte, om een indruk te krijgen van de verspreiding is via zogeheten engagement metrics – views, likes, comments. Omdat deze getallen per uur verschillen, kozen we één meetmoment: 8 juli 2022. Vervolgens verzamelden op dezelfde dag, met de lijst van zoekwoorden die we gebruikten voor het sturen van de accounts, boerenprotestgerelateerde video’s op Twitter (via de Twitter API) en Facebook (via CrowdTangle). Het vergelijken van deze metrics tussen platforms is echter lastig. Een ‘view’ wordt op Facebook bijvoorbeeld pas geteld als de gebruiker drie seconden blijft kijken, terwijl op TikTok een view al telt wanneer de video begint met spelen. Wel zien we – wanneer we de aantallen van de honderd populairste video’s met elkaar vergelijken – dat de tractie die de boeren op TikTok krijgen allesbehalve onderdoet voor die op andere platforms.

Samen laten de analyses zien wat er gebeurt op het moment dat een gevoelige politieke discussie kruist met een krachtig algoritme. De protestboeren hebben op TikTok een miljoenenpubliek. Ze worden relatief vroeg aan nieuwe gebruikers aangeraden en van een evenwichtig (stikstof)debat is op TikTok nauwelijks sprake. Nu steeds meer sociale media de functies van TikTok kopiëren, is de vraag wat het effect is op het publieke debat cruciaal.