Wprowadzenie

TikTok jest globalnym fenomenem kulturowym, gdzie w krótkich filmikach wideo młodzież tworzy i rozpowszechnia nowe formy językowe i memy. Jednocześnie rozwój sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI) – takich jak zaawansowane modele językowe – wpływa na tworzenie treści i styl komunikacji. Celem pracy jest zbadanie, w jaki sposób TikTok oraz narzędzia GenAI przyczyniają się do powstawania nowych dialektów młodzieżowych rozumianych jako dynamiczne, memetyczne warianty języka. Główne pytania badawcze to: jak algorytmy TikToka i GenAI kształtują slang młodzieżowy oraz czy prowadzą one do wyodrębnienia specyficznych sociolektów młodzieżowych. Praca ma mieć charakter interdyscyplinarny, łącząc perspektywy sociolingwistyczne, memetyczne, antropologiczne i technologiczne. Dzięki tak szerokiemu podejściu możliwe będzie zrozumienie zarówno mechanizmów kulturowych (np. tworzenie i powielanie memów), jak i technicznych (np. rekomendacje algorytmiczne, generowanie języka przez AI) stojących za ewolucją slangu. Wprowadzenie obejmie prezentację kontekstu badawczego, uzasadnienie znaczenia problemu oraz zarys pytań i hipotez badawczych. Zostanie podkreślona rola platformy TikTok jako „laboratorium lingwistycznego” dla globalnej młodzieży oraz unikalny wpływ GenAI na językowe innowacje.

Interesuje Cię dogłębna analiza wpływu nowych mediów na język, ewolucji slangu, kultury memów lub roli AI w komunikacji? Potrzebujesz specjalistycznego badania naukowego lub szczegółowego raportu dostosowanego do Twoich potrzeb? Skontaktuj się z nami, aby omówić swój projekt i zamówić profesjonalną analizę przygotowaną przez naszych ekspertów!

Przegląd literatury

Przegląd istniejących badań ujmie różne perspektywy teoretyczne i empiryczne:

  • Lingwistyka internetowa i socjolingwistyka młodzieżowa: Rozwinie się dorobek Davida Crystala (2005) oraz innych badaczy internet linguistics, którzy podkreślają, że nowe technologie zawsze wprowadzają zmiany w języku. Przykładem jest analiza Ugoali (2024), która pokazuje, że język młodzieży na TikToku tworzy liczne neologizmy i używa skrótowców, co prowadzi do powstania „nowej odmiany języka angielskiego”. W literaturze przedstawione zostaną również klasyczne teorie sociolektów i żargonu młodzieżowego (np. Eckert, Labov), wskazujące na związek między tożsamością grupową a językiem. Omówione zostaną badania nad kodeksami językowymi (np. Bernsteinowska teoria kodów kulturowych), które zwracają uwagę na różnice w stylach komunikacji różnych grup społecznych.
  • Memetyka i kultura masowa: Zaprezentujemy teorię memów w języku, zaczynając od definicji Richarda Dawkinsa: mem to „jednostka przekazu kulturowego, lub jednostka naśladownictwa”, która może przejść zmiany podobne do ewolucji biologicznej. Memetyka traktuje memy językowe (np. hasła, slogany, frazeologizmy) jako czynniki kulturotwórcze. Według He (2008), mem może przyjmować postać słów, obrazów czy gestów, które są replikowane i transmitowane społecznie. Omówione zostaną też poglądy Susan Blackmore i Limora Shifman, którzy opisują memy cyfrowe jako podstawę kultury internetowej. Przytoczone zostaną badania nad internetowymi memami i slangiem (np. Shifman 2013, Badreddine 2020), pokazujące jak memy rozprzestrzeniają się wirusowo i modyfikują znaczenie w procesie „kulturowej ewolucji” języka.
  • Język i media społecznościowe: Zostaną przeanalizowane publikacje dotyczące specyfiki języka na platformach społecznościowych. Na przykład Ugoala (2024) wskazuje, że TikTok stwarza nowe możliwości stylistyczne – użytkownicy łączą tekst z obrazem i dźwiękiem oraz tworzą skrótowce używane jako pełne słowa. Inne badania (np. praca magisterska nad memami z TikToka) pokazują, że w memach na TikToku stosuje się różne style językowe (od formalnego do potocznego) bazując na klasyfikacji Joosa (1976). Omówiona zostanie także rola nowych dyskursów tworzonych przez młodzież w sieci – przykładowo koncepcja „performatywności języka” (np. Austin, Butler) może pomóc zrozumieć, jak młodzi „odgrywają” określone tożsamości i grupy społeczne za pomocą słów. Wykorzystane zostaną też idee „post-digital linguistics” (lingwistyka post-cyfrowa), która uwzględnia przenikanie się rzeczywistości online i offline w kształtowaniu praktyk językowych.
  • Technologia i modele językowe: Przedyskutowane zostaną badania nad wpływem sztucznej inteligencji na język. Modele generatywne (np. GPT-4, ChatGPT) potrafią imitować styl młodzieżowy i tworzyć neologizmy, co otwiera pytania o ich rolę w kreacji języka. Przytoczone zostaną uwagi badaczy (np. Nicole Holliday) ostrzegające, że AI może „nie naprawić” języka, lecz generować nieprecyzyjne stylizacje. Analizie poddane zostaną również algorytmy rekomendacyjne TikToka – np. jak filtry i mechanizm FYP (For You Page) promują pewne frazy i memy. Można tu się odwołać do literatury o echo chambers i selekcji treści przez algorytmy, które mogą przyspieszać ujednolicanie się slangu lub wręcz poszczególnych wyrażeń.

Przegląd literatury zakończy się podsumowaniem luki badawczej: mimo licznych studiów nad slangu, memami czy modelami AI, brak jest dotąd całościowej analizy interdyscyplinarnej obejmującej memetyczną ewolucję slangu młodzieżowego na wielu językach pod wpływem TikToka i GenAI.

Metodologia

Metodologia będzie łączyć metody ilościowe i jakościowe w duchu badań interdyscyplinarnych. Proponuje się:

  • Analiza korpusowa: Zebranie dużych zbiorów danych (korpusów) z TikToka dla wybranych języków (np. polskie opisy i komentarze wideo). Wykorzystane zostaną narzędzia do ekstrakcji danych (API lub web scraping) i do analizy tekstu (np. narzędzia NLP). Analiza ilościowa obejmie częstotliwość występowania neologizmów, popularnych hashtagów i zwrotów oraz sieć współwystępowania wyrazów, aby zidentyfikować kluczowe memy językowe.
  • Etnografia cyfrowa i jakościowa: Obserwacje „uczestniczące” w grupach TikTok (społeczności młodzieżowe), analiza treści wideo i komentarzy w kontekście socjokulturowym. Przeprowadzenie wywiadów pogłębionych lub ankiet z młodymi użytkownikami, aby zrozumieć motywacje używania określonych zwrotów i percepcję GenAI. W badaniach jakościowych pomocne będą teorie D. Halla o kodowaniu kulturowym czy performatywności: np. czy użycie slangu jest postrzegane jako manifestacja tożsamości (w sensie Butlera).
  • Analiza memetyczna: Identyfikacja memów językowych (np. specyficznych fraz, przykładów „wyzwań” TikTokowych) i badanie ich „cyklu życia” – w jaki sposób się rodzą, modyfikują i zanikają. Można wykorzystać metody mapowania sieci memów, odwołując się do teorii memetyki Dawkinsa.
  • Testy i symulacje z użyciem GenAI: Do oceny wpływu AI zaproponować można eksperymenty: np. poprosić model językowy o wygenerowanie przykładowego slangu w danym języku lub „przetłumaczyć” tradycyjne zdanie na język Gen Z. Porównanie wygenerowanych fraz z realnymi danymi z TikToka pozwoli ocenić zgodność i innowacyjność modeli.
  • Komponent komparatywny: Strategia doboru języków: analiza zostanie przeprowadzona w 20 językach (reprezentujących różne rodziny i kontynenty). Dla głębszego studium wybrano co najmniej 6 języków do szczegółowych studiów przypadków (zróżnicowane genologicznie i geograficznie, np. angielski, polski, hiszpański, arabski, hindi, suahili). Pozostałe języki posłużą do porównań trendów.

Metodyka obejmie także dokładny opis procedur, narzędzi analizy tekstu (takich jak koncpetualne mapy, statystyki, metody ilościowe w lingwistyce korpusowej) oraz etyczne aspekty badań (zgody, anonimowość).

Studium przypadków

W tej części przedstawione zostaną szczegółowe analizy dla poszczególnych języków (przykłady):

  • Język angielski: Język dominujący na TikToku; pojawienie się np. skrótów (FYP, IRL), neologizmów (np. simp, sus, yeet) i nowych użyć wyrażeń. Analiza przykładowych memów (np. Kombucha Girl, OK Boomer) i pokazanie, jak stają się one globalnymi memami. Omówione zostaną badania Ugoali (2024), pokazujące nowe znaczenia angielskich słów. Rola GenAI: jak modele GPT uczą się slangowych wyrażeń (badanie ich tekstów) i czy generują podobne trendy językowe.
  • Język polski: Popularne memy młodzieżowe (np. patostream, viralowe frazy z internetowych skeczy). Przykłady polskich neologizmów młodzieżowych (nawiązania do culture polskiej i globalnej, np. zapożyczenia z angielskiego). Analiza wpływu globalnych trendów (memy przetłumaczone) versus lokalnych inicjatyw. Zbadanie, jak polskojęzyczni TikTokerzy używają narzędzi typu Voice-to-Text, filtrów AI lub GPT (np. generują kreatywne dialogi).
  • Język hiszpański: Analiza slangu młodzieżowego w Hiszpanii i krajach latynoamerykańskich (np. qué onda, chi, akronimy). Przykład uniwersalnego memu (np. El perreo intenso) oraz ich lokalne wersje. Wpływ telenowel i popkultury latynoskiej. Rola hiszpańskich LLM (jeśli istnieją) w generowaniu treści oraz hiszpańskich dialektów młodzieżowych.
  • Język arabski: Przykład języka semickiego z silną tradycją memów (np. egipski dialekt internetowy, viralowe slogany z Irak/Liban). Analiza, czy młodzież przeplata arabskie dialekty z angielskimi zwrotami (code-switching). Memetyka: popularne arabskojęzyczne wyzwania TikToka (np. tańce z arabską muzyką) i towarzyszące im slogany. GenAI: rola arabskich modeli (jeśli istnieją) i transliteracja arabsko-łacińska (użytkownicy często piszą arabskie słowa alfabetem łacińskim online).
  • Język hindi (Indie): Przykłady masowo oglądanych filmików młodzieżowych – slang młodzieżowy (np. wymieszanego hindi i angielskiego Hinglish). Influencerzy w Indiach i lokalne memy (np. dialogi z bollywoodzkich filmów). Wpływ anglojęzycznych trendów i lokalnych seriali. W badaniu uwzględni się duży zasięg GenAI – modele uczone na tysiącach tekstów hindi mogą generować zwroty slangowe.
  • Język suahili (Afryka Wschodnia): Jako przykład języka bantu i afrykańskiego fenomenu TikToka. Analiza młodzieżowego slangu suahili (zapożyczenia z angielskiego, rodzime wyrażenia) i lokalnych memów (np. styl pantsula w Tanzanii czy Kenii). Uwaga na wpływ GenAI: czy dużym modelom udało się „nauczyć” się suahili w stopniu generacji kreatywnych fraz.

Dla każdego języka zostaną opisane: kontekst społeczny użytkowników TikToka, przykłady najbardziej wpływowych memów/slangów (możliwe załączniki: listy fraz, zrzuty ekranu popularnych wideo), oraz obserwowane trendy ewolucyjne. Wykorzystane będą dane z mediów społecznościowych, wywiadów, a także porównania generowanej przez AI wersji języka z rzeczywistą praktyką.

Analiza komparatywna

Ta sekcja będzie zestawiała wyniki międzyjęzykowo, szukając podobieństw i różnic w memetycznej ewolucji slangu:

  • Globalne wzorce vs lokalne specyfiki: Zbadamy, które memy i wyrażenia rozpowszechniają się międzynarodowo (np. przez uniwersalne formaty wideo) a które pozostają lokalne. Przyjrzymy się, czy w różnych językach pojawiają się analogiczne konstrukcje (np. jak w angielskim “let’s vibe”, a w innych językach podobne frazy) i czy są one generowane lub wzmacniane przez GenAI.
  • Algorytm a kultura: Porównamy, czy algorytm TikToka faworyzuje podobne rodzaje treści językowych we wszystkich językach (np. szybkie wyrażenia, rymowane slogany, hashtag challenges), co mogłoby świadczyć o homogenizacji slangu. Jednocześnie sprawdzimy wpływ lokalnych kodów kulturowych – hipoteza: pewne słowa-clue (np. slang edukacyjny, polityczny) będą specyficzne dla danej kultury. Odwołamy się tu do teorii kodów kulturowych (np. koncepcji Clotaira Rapaille’a czy Roberta Bartletta) wskazujących, że w każdej kulturze istnieją kluczowe „zakodowane” motywy.
  • Rola GenAI w różnych językach: Porównamy, jak generatywne modele radzą sobie z poszczególnymi językami (czy słabiej trenowane modele tworzą mniej złożony slang?) i czy wzorce te pokrywają się z obserwowanymi zmianami w autentycznym użyciu. To pozwoli ocenić, czy GenAI jest czynnikiem globalnym (promuje anglo-centryczne memy) czy też adaptuje się do lokalności.
  • Koncepcje teoretyczne: W analizie użyte zostaną pojęcia performatywności – czy nowe słowa funkcjonują jako performatywne akty (Butler) – oraz ich porównanie z memetyką – np. jak „genotyp” memu (idea) i „fenotyp” (konkretna fraza) są przenoszone między językami. Analiza komparatywna ukaże, jak uniwersalne mechanizmy memów (replikacja, mutacja, selekcja) manifestują się w wielojęzycznych społecznościach TikToka.

Dyskusja

W dyskusji zostaną zinterpretowane wyniki w kontekście przyjętych teorii i szerszej problematyki:

  • Omówiona zostanie hipoteza, czy TikTok i GenAI faktycznie tworzą nowe dialekty młodzieżowe, czy raczej uwypuklają istniejące już zróżnicowane sociolekty, rozszerzając ich zasięg.
  • Zestawione będą wnioski memetyczne – na ile obserwowane zmiany pasują do modelu kulturowej ewolucji memów (mutacje znaczeń, łączenie form), a na ile są kształtowane celowo przez użytkowników lub algorytm.
  • Poruszone zostaną implikacje antropologiczne: jak tworzenie slangu na TikToku wpływa na tożsamość młodzieży i relacje między pokoleniami (np. młodzi językowo dystansują się od starszych, ale też tworzą między sobą globalne więzi językowe).
  • Podkreślona zostanie rola platformy jako „mimokratycznego” obiegu kultury (jak zauważa Dawkins, mem jest „jednostką informacji” przenoszoną bez udziału centralnego autorytetu) oraz rola GenAI jako nowe ogniwo w procesie (zamiast pasywnych odbiorców mamy roboty generujące memy).
  • Zidentyfikowane zostaną ograniczenia badania (np. różnice dostępności danych w różnych językach, dynamika platformy) i możliwe źródła błędów (jak błędna transkrypcja mowy młodzieżowej przez narzędzia AI).

Wnioski

Końcowa część podsumuje wkład pracy: TikTok jawi się jako globalne „laboratorium lingwistyczne”, w którym młodzież eksperymentuje z językiem, a GenAI przyspiesza te innowacje. Wnioski obejmą m.in.: potwierdzenie (lub obalenie) tezy, że obserwujemy tworzenie quasi-dialektów młodzieżowych o memetycznej strukturze, znaczenie algorytmów platformy i modeli językowych w rozprzestrzenianiu języka. Omówiona zostanie np. waga odkrycia nowych wspólnych wzorców międzykulturowych (np. globalne wyrażenia memetyczne) versus unikalności lokalnych slangu. Wyznaczone zostaną kierunki dalszych badań, np. dalsza eksploracja innych języków, dłuższe badania longitudinalne lub szersze eksperymenty z GenAI. Podkreślone zostaną także praktyczne implikacje: dla edukacji (jak uczyć o języku w erze mediów społecznościowych), dla polityki językowej (np. ochrona języka młodzieżowego) i dla samego projektowania platform.

Propozycje literatury i teorii (wybrane przykłady)

  • R. Dawkins, The Selfish Gene (1976) – definicja memu jako jednostki kulturowej.
  • S. Blackmore, The Meme Machine (1999) – rozwinięcie memetyki w kontekście społeczno-kulturowym.
  • L. Shifman, Memes in Digital Culture (2013) – analiza memów w mediach cyfrowych.
  • D. Crystal, Internet Linguistics (2005) – perspektywa stylistyczna zmian językowych online.
  • J. Austin, How to Do Things with Words (1962); J. Butler, Gender Trouble (1990) – koncept performatywności językowej.
  • P. Levinson, New New Media (2009) – teoria kodów kulturowych w komunikacji.
  • Cz. Hine, Virtual Ethnography (2000) – metody badań etnograficznych w sieci.
  • Prace empiryczne nt. języka młodzieży i Internetu: np. Ugoala (2024) o języku TikToka, Badreddine i in. (2020) nad językiem arabskim w mediach, badania nad „e-grypozacją” mowy młodzieżowej.