AutisTikTok : analyse des principaux hashtags sur l'autisme selon le créateur, le contenu et la persistance au fil du temps

Titre original en anglais : AutisTikTok: Analyzing top autism hashtags for creator, content, and persistence over time

Cette publication est incluse dans le projet « Contributions académiques de personnes autistes sur l’autisme ». La publication mentionne un auteur·ice autiste, sans divulguer son identité.

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Date de publication: 01/10/2025 Ajout dans AutiHub: 15/10/2026 Type: Article Langue de l’article: Anglais
Source éditeur (DOI) Source OpenAlex

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Auteurs

Auteur·ices des publications
5
Auteur·ices autistes mentionné·es dans la publication
1
  1. Maia Karpinsky
  2. Tyler C. McFayden
  3. Abbigail Waycaster
  4. Amanda Neal
  5. Clare Harrop

Résumé

Objectif Malgré la popularité croissante de la plateforme de médias sociaux TikTok, seule une poignée d'études ont examiné le contenu des vidéos TikTok liées à l'autisme. Méthodes Nous avons extrait et codé les 40 meilleures vidéos des cinq hashtags sur l'autisme les plus populaires à deux moments (N = 400 vidéos ; n = 275 après suppression des doublons). Les variables d'intérêt comprenaient les caractéristiques du contenu et des créateurs, l'utilisation du langage, ainsi que l'intelligibilité et le caractère exploitable. Résultats Les vidéos ont reçu jusqu'à 5,26 milliards de vues et 9,5 millions de mentions J'aime. Le plus souvent, les créateurs étaient des personnes défendant elles-mêmes leurs droits (61,8 %) et utilisaient les pronoms she/they (26,6 %). Le contenu était le plus susceptible d'utiliser un langage identitaire en premier (80,8 %) et non capacitiste (70,6 %) au sujet d'expériences vécues (75,7 %), avec une valence positive et négative mixte (84 %), bien que cela variait selon les créateurs. Les vidéos TikTok étaient compréhensibles pour des publics non spécialistes, mais ne contenaient pas d'informations exploitables. Conclusion Nos résultats suggèrent que la représentation médiatique de l'autisme sur TikTok diffère du domaine médicalisé de l'information sur l'autisme et peut jouer des rôles importants dans la psychoéducation et le sentiment d'appartenance des communautés neurodivergentes.

Purpose Despite the rising popularity of the social media platform TikTok, only a handful of studies have examined the content of autism-related TikTok videos Methods We extracted and coded the top 40 videos from the five most popular autism hashtags at two time points (N = 400 videos; n = 275 after removal of duplicates). Variables of interest included content and creator characteristics, language use, and understandability/actionability Results Videos received up to 5.26B views and 9.5 M likes. Most commonly, creators were self-advocates (61.8 %) and used she/they pronouns (26.6 %). Content was most likely to use identity-first (80.8 %) and nonableist language (70.6 %) about lived experiences (75.7 %) with mixed positive and negative valence (84 %), although varied by creators. TikTok videos were understandable to lay audiences but did not contain actionable information Conclusion Our results suggest the media portrayal of autism on TikTok differs from the medicalized field of autism information and may serve important roles in psychoeducation and belongingness for neurodivergent communities.

Bibliographie citée par cette référence

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Vue d’ensemble de la bibliographie citée

Ces indicateurs décrivent la bibliographie citée par cette publication. Un nom d’auteurice est compté chaque fois qu’il apparaît dans une référence citée : une même personne peut donc être comptée plusieurs fois. Les noms qui ne sont pas encore associés à un·e auteurice déjà présent·e dans AutiHub sont traités comme inconnus, pas comme non autistes. Dernier calcul : 28/10/2026 01:01.

Références citées
63
Avec un DOI
56
Sans DOI, à partir du texte brut de la bibliographie
7
15 / 63 (23,8 %) références citées comprennent au moins une personne identifiée comme autiste.
Références avec données à compléter
3 / 63 (4,8 %)
Références avec noms d’auteurices détectés
60 / 63 (95,2 %)
Sans nom d’auteurice détecté
3
Sans titre structuré
3
Sans identifiant stable
7
Références avec noms bruts d’auteurices restant à vérifier
3
Références avec problème de récupération des métadonnées externes
1
Ces indicateurs portent sur les références citées affichées sur cette page, après fusion des doublons techniques. Une référence sans DOI peut quand même soutenir les statistiques d’auteurices lorsqu’un titre et des noms d’auteurices sont disponibles.
Noms d’auteurices détectés dans la bibliographie citée
334
À partir du DOI ou de métadonnées externes
334
À partir du texte brut validé de la bibliographie
0
Noms bruts déjà validés
0
Noms bruts restant à vérifier
4
124 / 334 (37,1 %) noms sont associés à un·e auteurice déjà présent·e dans AutiHub. 210 / 334 (62,9 %) noms ne sont pas encore associés.
Noms associés à une personne identifiée comme autiste
25 / 334 (7,5 %)
Calculé sur l’ensemble des noms d’auteurices détectés dans la bibliographie citée. Parmi les noms associés à un·e auteurice déjà présent·e dans AutiHub : 25 / 124 (20,2 %). Personnes distinctes identifiées comme autistes : 22 / 286 (7,7 %).
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