L’installazione indaga come la credibilità e la legittimità farmaceutica vengano costruite su TikTok attraverso contenuti dedicati a Ozempic, un farmaco soggetto a prescrizione per il trattamento del diabete di tipo 2, sempre più spesso presentato online come soluzione di lifestyle e di dimagrimento.

L’opera consiste in dieci scatole esplorabili in stile medico, ciascuna corrispondente a una specifica strategia di costruzione della credibilità adottata dai creator su TikTok. All’interno di ogni scatola, carte pieghevoli raccolgono il parlato trascritto, i fotogrammi visivi, le metriche di engagement e gli indicatori strategici derivati dai video analizzati.

Il dataset è composto da circa 160 video TikTok pubblicamente disponibili, basati negli Stati Uniti, raccolti tra il 2024 e il 2025 tramite sette query di ricerca legate a Ozempic. I video sono stati ordinati in base al livello di engagement e i 100 più performanti sono stati selezionati per un’analisi approfondita.

Le operazioni sui dati hanno incluso: analisi visiva frame-by-frame, trascrizione verbatim, codifica linguistica a livello di frase e classificazione multidimensionale. Gli elementi visivi (ambienti, oggetti, performance emotive) e le caratteristiche linguistiche (temi, modalità narrative, tono, tipo di credibilità) sono stati inizialmente analizzati separatamente e successivamente rimescolati per identificare dieci strategie integrate di costruzione della credibilità.

L’installazione presenta una selezione di evidence cards tratte dai 100 video, organizzate per strategia anziché in ordine cronologico. L’attenzione è rivolta a come i segnali visivi e il linguaggio si combinano nel performare autorità medica ed esperienza vissuta, influenzando il modo in cui il pubblico valuta la fiducia nei contenuti sanitari in formato breve.

L’artefatto espositivo è il risultato di un processo articolato in più fasi: raccolta, trasformazione, classificazione e traduzione visiva dei dati. Il progetto è iniziato con la raccolta di dati da TikTok per studiare come la credibilità venga esercitata attorno a Ozempic in un ambiente guidato dagli algoritmi. TikTok è stato scelto per il suo ruolo centrale nel discorso sanitario contemporaneo e per il formato video breve, che intensifica le performance di fiducia, competenza e trasformazione.

Utilizzando Apify TikTok Scraper, sono stati condotti più cicli di scraping con sette query progettate con attenzione, includendo termini clinici (“GLP1”, “Semaglutide”), cornici di lifestyle (“Ozempic Journey”, “Ozempic Weightloss”), narrazioni sugli effetti collaterali (“Ozempic Face”) e nomi commerciali dei farmaci (“Ozempic”, “Mounjaro”, “Wegovy”). Questo processo ha generato un corpus di circa 160 video.

Da questo corpus, i video sono stati ordinati in base a metriche di engagement come visualizzazioni e like, utilizzate come proxy di rilevanza culturale. I 100 video più performanti sono stati selezionati per un’analisi qualitativa dettagliata. La metodologia si è quindi articolata in due flussi paralleli: analisi visiva e analisi linguistica della credibilità.

File immagine utilizzato: Ozempic pics

Nel flusso visivo, ogni video è stato visionato più volte e analizzato frame per frame. Sono stati documentati sistematicamente: ambienti (spazi clinici, interni domestici, ambienti pubblici o ibridi), oggetti e simboli visivi (dispositivi medici, confezioni farmaceutiche, abbigliamento professionale, vestiti quotidiani), strutture narrative (prima/dopo, tracciamento dei progressi, dimostrazioni istruttive, storytelling emotivo) e performance emotive (fiducia, vulnerabilità, umorismo, autorità). Attraverso un confronto iterativo, sono emerse nove categorie visive ricorrenti.

Nel flusso linguistico, tutti i video contenenti narrazione parlata sono stati trascritti, mentre quelli basati esclusivamente su musica di sottofondo o su testo in sovrimpressione sono stati esclusi. La trascrizione è stata generata durante il processo di scraping dei dati utilizzando Apify TikTok Scraper, che estrae automaticamente le trascrizioni speech-to-text quando disponibili nei metadati del video. Questo ha garantito la coerenza tra i dati visivi e linguistici, raccolti tramite lo stesso pipeline.

Successivamente, tutte le trascrizioni sono state normalizzate per migliorarne la leggibilità. In questo contesto, per “normalizzazione” non si intende una riscrittura o un’interpretazione del contenuto, ma una pulizia linguistica minima per rendere i testi leggibili e confrontabili tra i diversi video.

La normalizzazione ha incluso la correzione di errori ortografici, di punteggiatura, di spaziatura e di suddivisione delle frasi, preservando rigorosamente il lessico originale, la sequenza, il tono, le espressioni colloquiali e lo stile parlato dei creator.

Questa fase è stata realizzata utilizzando ChatGPT, con un prompt fisso progettato per evitare qualsiasi alterazione semantica o stilistica. Ad esempio, un parlato continuo come: “yeah so like I tried everything, and nothing worked. Ozempic changed everything for me” è stato normalizzato in: “Yeah, so like, I tried everything, and nothing worked. Ozempic changed everything for me.” Il vocabolario, il tono e il significato restano invariati; viene migliorata esclusivamente la leggibilità.

A partire dalle trascrizioni normalizzate, sono state selezionate manualmente brevi frasi in cui la credibilità veniva attivamente esibita e non semplicemente menzionata. Questi estratti sono stati codificati in base a quattro dimensioni analitiche: tema (14 categorie), cluster narrativo (5 categorie), tono linguistico (23 indicatori) e tipo di credibilità (4 modalità performative).

Il passaggio metodologico cruciale è stato il remix di questi due flussi analitici. Anziché presentare separatamente categorie visive e linguistiche, abbiamo analizzato come specifiche combinazioni di immagini, ambienti, toni e temi ricorressero in modo sistematico nei video ad alto engagement. Attraverso questo processo di sintesi, abbiamo identificato dieci strategie complessive di performance della credibilità, che integrano elementi visivi e linguistici in performance coerenti tra loro. Queste strategie sono trasversali ai creator, generano un forte coinvolgimento del pubblico e rappresentano approcci distinti alla costruzione della legittimità.

L’installazione finale traduce queste strategie in un formato fisico ed esplorabile. Le dieci scatole in stile medicinale richiamano l’estetica clinica spesso adottata dagli stessi creator. All’interno, le carte pieghevoli presentano frame selezionati tra i 100 video analizzati, includendo il parlato trascritto, immagini rappresentative, etichette strategiche e metriche di engagement. Le carte sono progettate per essere manipolate attivamente, riflettendo il modo in cui TikTok rivela le informazioni in modo incrementale e incoraggiando i visitatori a riflettere sui propri processi di giudizio.

L’installazione rende visibili e problematizza le performance di credibilità, permettendo ai visitatori di esaminare criticamente come l’autorità farmaceutica, attorno ai contenuti su Ozempic prodotti su TikTok, venga costruita, fatta circolare e validata al di fuori dei sistemi tradizionali di verifica medica.