Publicação

Quem conta um conto… acrescenta desinformação: o engagement dos consumidores da geração z com a (des)informação das notícias no Tiktok

Ver documento

Detalhes bibliográficos
Resumo:O perigo crescente da desinformação estende-se hoje pelas redes sociais, locais anteriormente vistos como espaços para a comunicação, criação de ligações e entretenimento, como o Tiktok. Estes locais tornam-se fontes primárias na disseminação e consumo de (des)informação, com a presença de mecanismos de exposição de conteúdo personalizado através do engagement e o surgimento de conteúdo criado por inteligência artificial. Este estudo procura compreender o impacto que as notícias falsas no Tiktok detém no engagement dos jovens da Geração Z e que influência o tipo de notícia, a origem (IA ou não IA),o processamento de informação e os traços de personalidade do individuo podem ter neste processo. O estudo é de natureza multi-método quantitativa, repartida em dois estudos com propósitos diferentes, sendo utilizado um questionário online para a recolha de dados, onde foram obtidas 498 resposta válidas (213 para o estudo 1 e 285 para o estudo 2). Os dados foram analisados utilizando ANOVAs, Indepent t-tests, a ferramenta PROCESS MACRO para as análises de mediação e de mediação moderada. Foi possível concluir que as notícias verdadeiras apresentam um maior impacto direto no engagement em comparação às notícias falsas, o tópico das notícias também é um fator tanto direto como indireto por via da reação emocional do engagement. Além disso, verificou-se que as notícias falsas mediadas pelas reações emocionais levando a um maior engagement e que os traços EA não são moderadores do presente modelo. Este estudo providencia contributos académicos, práticos e societais.
Autores principais:Alves, Cíntia Sofia de Castro
Assunto:Engagement Marketing de Redes Sociais Desinformação Teoria do Duplo Processo Personalidade Inteligência Artificial Tiktok Engagement Social Media Marketing Disinformation Dual Process Theory Personality Artificial Intelligence
Ano:2025
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso restrito
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa

Registos relacionados

Registos relacionados