# OER | Lernszenario "TikTok Labor" ### Exploratives Methodenset zu TikToks Empfehlungssystem <br> <iframe src="https://medialepfade.slides.com/medialepfadeorg/projekt-dataskop-f00-festival-tiktok-labor/embed" width="600" height="420" title="Copy of Projekt Dataskop F00 Festival TikTok-Labor" scrolling="no" frameborder="0" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe> [Link zur Präsi](https://medialepfade.slides.com/medialepfadeorg/projekt-dataskop-f00-festival-tiktok-labor/fullscreen) ## Über das Methodenset Das "TikTok Labor" bietet einen umfassenden pädagogischen Ansatz zur Auseinandersetzung mit der Social-Media-Plattform TikTok und seinem algorithmischen Empfehlungssystem (Recommender). Es zielt darauf ab, Jugendliche und junge Erwachsene zu einer kritischen Reflexion über die Nutzung von TikTok anzuregen, deren Recommender besser zu verstehen und seine Auswirkungen auf Datenschutz, Selbstbild und Gesellschaft zu hinterfragen. Das Set besteht aus fünf Modulen, die sowohl unabhängig voneinander als auch aufeinander aufbauend eingesetzt werden können. Jedes Modul behandelt spezifische Inhalte und Fragstellungen, die von der Funktionsweise automatisierter Empfehlungssysteme über Fragen personenbezogener Datenerfassung bis hin zur kreativem Umgang mit Memekommunikation reichen. Ziel des Methodensets ist es, Datensouveränität und kritische Medienkompetenz junger Menschen im Umgang mit privatwirtschaftlich agierenden Social-Media-Diensten zu fördern, indem die Teilnehmenden aktiv in die Analyse und kreative Auseinandersetzung mit digitalen Medien eingebunden werden. ## Zum Gebrauch der OER Die vorliegende Veröffentlichung ist ein unter **freier Lizenz (Creative Commons)** stehendes Bildungsmaterial, das im Rahmen des durch das [BMBF](https://www.bmbf.de/) geförderte Verbundprojekt "[Dataskop](https://dataskop.net/)" entwickelt und getestet wurde. Es ist ausdrücklich zur **Weiternutzung und -entwicklung** gedacht. Die hier vorliegende Version ist schreibgeschützt, kann aber einfach als [Markdown](https://pad.medialepfade.net/oer_tiktoklabor?both) im Editorfenster kopiert und in anderen Pad vervielfältigt und bearbeitet werden Dieses Pad ist als **Übersicht** zum Lernszenario "TikTok Labor" angelegt. Von hier aus gelangst du zu den einelnen Methodenbeschreibungen. Diese sind **modular** angelegt. Jedes Modul kann in 60 - 90 Minuten durchgeführt werden und hat eigene Schwerpunkte. Alle weiteren **Arbeitsmatrialien**, die zur Durchführung benötigt werden, sind in den Methodenbeschreibungen verlinkt oder können dort heruntergeladen werden. Zentrales Werkzeug der beschrieben Methoden sind verlinkte **Slidesets**, die als Präsentation vor den Teilnehmenden genutzt werden können, um Anleitungen zu geben oder Lerninhalte oder Beispiele zu präsentieren. Die Slidesets sind teil des Bildungsmaterial und stehen unter derselben Lizenz. ## Module <div class="pull-left">  </div> ## Feed Experiment [**zur Methodenbeschreibung**](https://pad.medialepfade.net/oer_feedexperiment#) Das Feed-Experiment gibt Einblicke in die Funktionsweise des TikTok-Algorithmus. Teilnehmende analysieren und kategorisieren verschiedene Videofeeds und ziehen Rückschlüsse auf Nutzende. --- <div class="pull-left">  </div> ## Daten by Design [**zur Methodenbeschreibung**](https://pad.medialepfade.net/oer_datenbydesign#) Die Teilnehmenden untersuchen das TikTok-Interface der For-You-Page und überlegen, welchen Einfluss dies auf die Datenverarbeitung des Recommender-System von TikTok hat. --- <div class="pull-left">  </div> ## Reverse Meme Engineering [**zur Methodenbeschreibung**](https://pad.medialepfade.net/oer_reversememeengineering#) Die Teilnehmer untersuchen, wie Inhalte zu Memes und Trends werden und erforschen die Struktur von Memes, um Produktionsweisen und Anspielungen zu verstehen. --- <div class="pull-left">  </div> ## For You Reality [**zur Methodenbeschreibung**](https://pad.medialepfade.net/oer_foryoureality#) Die Teilnehmenden untersuchen wie TikTok spezifische Medienrealitäten formt, die nur einen Teil des verfügbaren Video-Materials zeigen und wie das gleiche Meme in verschiedene Kontexte gebracht werden kann --- <div class="pull-left">  </div> ## TikTok Boxing [**zur Methodenbeschreibung**](https://pad.medialepfade.net/oer_tiktokboxing#) Dieses Modul ist eine spielerische Umsetzung der sogenannten “Oxford Debate”. Die Teilnehmenden argumentieren abwechselnd für oder gegen die Nutzung algoritmischer Empfehlungssysteme. --- ###### <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"><img alt="Creative Commons Lizenzvertrag" style="border-width:0; float:left; margin:12px" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" /></a><br/><span xmlns:dct="http://purl.org/dc/terms/" property="dct:title"> Das dieser Veröffentlichung zugrunde liegende Vorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 16SV8477 gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren. Als Modul der OER-Methodenentwicklung im "Datskop - außerschulische Bildungsszenarien" </span> von <a xmlns:cc="http://creativecommons.org/ns#" href="https://makespace.medialepfade.org/" property="cc:attributionName" rel="cc:attributionURL">medialepfade.org</a> ist dieses Material lizenziert unter einer <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz</a> by www.medialepfade.org - Leon Behn und Robert Behrendt. D.h. das Werk darf sowohl für nicht-kommerzielle als auch für kommerzielle Zwecke verbreitet und verändert werden, sofern der Urheber des Originals wie oben beschrieben genannt wird.  --- ##### [Kontakt | ](https://makespace.medialepfade.org/kontakt/)[Impressum ](https://medialepfade.org/impressum/) [| Datenschutz](https://medialepfade.org/datenschutz/)