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postphenomenology
children
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Copyright (c) 2024 Julian Ernst
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Abstract
Algorithmic recommendation systems – so called recommendation engines – are a central component of platforms such as TikTok and YouTube. On these platforms, children regularly interact with recommendation engines and acquire competences in dealing with them on a daily basis. This article focuses on the relations that are established between children and algorithmic recommendation systems, the reference to the world that is formed and the extent to which this is important for (media) socialisation. It is based on a qualitative study of children’s understanding of video recommendations on YouTube in the Swiss canton of Zurich. From a postphenomenological perspective, everyday experiences with algorithmic recommendations are analysed as examples of the relations they reveal between children and YouTube’s recommendation engine. Finally, the potential of postphenomenology for researching (media) socialisation processes is discussed.
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