Analyzing Sexualization in TikTok Comment Networks Using Topic Modeling and Psycholinguistic Approach.

The rapid growth of TikTok has made it a powerful platform for social interaction, cultural expression, and, increasingly, the dissemination of hypersexualized content. This thesis investigates the extent and nature of sexualization in TikTok comment sections, using a combination of computational techniques grounded in network science, topic modeling, and psycholinguistic analysis. Data were collected through the Data Ensemble API, targeting TikTok posts with thematically coherent content clusters. A network-based approach was used to identify topical communities within the comment sections, followed by the application of BERTopic to extract dominant themes and LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) to interpret the psychological and emotional undertones of the language used. Special attention was given to the role of emojis, examining how seemingly neutral visual symbols are used in sexually suggestive ways. The results reveal nuanced patterns of sexualization, often embedded subtly in language and emoji use, with variation across different content topics and user clusters. This study not only highlights the covert mechanisms of sexual expression in digital youth culture but also contributes to ongoing conversations about content moderation, platform responsibility, and the impact of algorithm-driven social ecosystems on public discourse.

La rapida crescita di TikTok l'ha resa una potente piattaforma per l'interazione sociale, l'espressione culturale e, sempre più, la diffusione di contenuti ipersessualizzati. Questa tesi indaga l'entità e la natura della sessualizzazione nelle sezioni di commento di TikTok, utilizzando una combinazione di tecniche computazionali basate sulla scienza delle reti, sulla modellazione degli argomenti e sull'analisi psicolinguistica. I dati sono stati raccolti tramite l'API Data Ensemble, prendendo di mira i post di TikTok con cluster di contenuti tematicamente coerenti. È stato utilizzato un approccio basato sulla rete per identificare le community tematiche all'interno delle sezioni di commento, seguito dall'applicazione di BERTopic per estrarre i temi dominanti e di LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) per interpretare le sfumature psicologiche ed emotive del linguaggio utilizzato. Particolare attenzione è stata data al ruolo degli emoji, esaminando come simboli visivi apparentemente neutri vengano utilizzati in modi sessualmente allusivi. I risultati rivelano modelli sfumati di sessualizzazione, spesso radicati in modo sottile nel linguaggio e nell'uso degli emoji, con variazioni a seconda degli argomenti dei contenuti e dei cluster di utenti. Questo studio non solo mette in luce i meccanismi nascosti dell'espressione sessuale nella cultura digitale giovanile, ma contribuisce anche alle conversazioni in corso sulla moderazione dei contenuti, sulla responsabilità della piattaforma e sull'impatto degli ecosistemi sociali basati su algoritmi sul discorso pubblico.