YouTube er en af de største sociale medieplatforme, både i Danmark og på verdensplan, og tilbyder en infrastruktur for forskellige aktører til at skabe, distribuere, se og diskutere videobaseret indhold. Dermed har YouTube et demokratiserende potentiale, da det kan give stemme til almindelige mennesker og perspektiver, der ellers ikke bliver hørt.
Men forskellige aktører kan også udnytte de samme muligheder til at sprede vildledende indhold og konspirationsteorier eller øve indflydelse på borgernes politiske holdninger og adfærd. Desuden kan den uigennemsigtige algoritmiske kuratering af indholdet, som YouTube udøver, fremme politisk polarisering, understøtte vanedannende seeradfærd og give næring til psykisk lidelse.
Alligevel ved vi kun lidt om, hvilket indhold borgerne ser på YouTube, og hvordan de engagerer sig i det, på hvilke måder algoritmer former borgernes seermønstre, og hvordan forskellige seermønstre er relateret til faktorer som konspirationsmentalitet, tillid til samfundsinstitutioner og psykisk velbefindende.
At kaste lys over disse spørgsmål kræver tværfaglig forskning, der kombinerer tilgange fra STS-studier, socialpsykologi og statskundskab (herunder undersøgelser af institutionel tillid, politiske holdninger og politisk adfærd). Dette er af afgørende betydning for vores forståelse af, hvem der har potentiale til at påvirke hvem og hvordan på YouTube - og dermed hvilke konsekvenser den øgede brug af YouTube har for demokratiet.
For at besvare disse spørgsmål trækker dette projekt på beregnings- og undersøgelsesbaserede metoder til at anvende en unik kombination af storstilede donationsdata og undersøgelsessvar fra en stikprøve på 1000 danskere, der er repræsentativ for den voksne befolkning af YouTube-brugere i Danmark. Med dette datasæt vil vi være i stand til med høj detaljegrad at analysere danske YouTube-brugeres seeradfærd på YouTube af individuelle videoer, de har set, og relatere deres seeradfærd til forskellige socio-demografiske og holdningsmæssige variabler.
Metodisk vil projektet bidrage til det videnskabelige felt ved at udvikle metoder til at indsamle og analysere donationsdata i stor skala. Dette omfatter udvikling af automatiserede metoder baseret på deep learning-teknologi til analyse af store mængder videodata (en forhindring, der i øjeblikket hindrer vores indsigt i, hvilket indhold borgerne bruger på videobaserede sociale medier) og til analyse af videobesøgsspor, dvs. hvad der fører brugerne fra en video til den næste.
Empirisk vil projektet kortlægge og klassificere de forskellige typer af aktører, hvis indhold danske YouTube-brugere engagerer sig i, identificere forskellige YouTube-seermønstre og give indsigt i, hvilket indhold danskerne vender sig mod i krisetider, med fokus på Covid-19-lock-downs i 2020-2021, den russiske invasion af Ukraine og Israel-Palæstina-konflikten, samt under valgkampe, med fokus på folketingsvalget i 2022 og Europa-Parlamentsvalget i 2024.
Desuden vil projektet empirisk undersøge, hvordan de identificerede seermønstre er forbundet med forskellige sociodemografiske karakteristika, konspirationsmentalitet, institutionel tillid og psykisk velbefindende. Endelig vil projektet anvende et eksperimentelt design til at teste, hvordan eksponering for politisk indhold fra influencere kan påvirke politiske holdninger og politisk adfærd.
Viden fra projektet vil kunne påvirke tværfaglige områder gennem tidsskriftartikler og konferencepræsentationer. Gennem ny viden om skjulte dynamikker på en central social medieplatform vil projektet øge brugernes og samfundets modstandsdygtighed med særligt fokus på nuværende og fremtidig EU- og national big tech-overvågning, politik og reguleringspraksis.
