Análisis de los recursos semióticos utilizados en los videos de tiktok para el aprendizaje informal del coreano

Abstract

El aprendizaje informal es un fenómeno que ha sido estudiado en diversos contextos. En el caso del aprendizaje informal de segundas lenguas, diversos estudios han explorado este fenómeno en medios sociales como una oportunidad para el desarrollo de motivaciones e identidades en una L2. TikTok es un medio social cuya popularidad ha crecido exponencialmente y se ha convertido en objeto de estudio por parte de diferentes académicos. Sin embargo, las investigaciones actuales solo suelen analizar su efectividad como herramienta para el aprendizaje de segundas lenguas. La presente investigación tiene como objetivo analizar el diseño de los videos de TikTok dirigidos a usuarios hispanohablantes para el aprendizaje informal del coreano. Se realizará un análisis multimodal de contenido, prestando atención las interacciones de los recursos semióticos utilizados y a los affordances presentes en la plataforma. Se recolectarán videos para la construcción de un corpus, se transcribirá el contenido de los videos mediante una tabla de transcripción multimodal y se analizarán los datos recolectados.

Informal learning is a phenomenon that has been studied in various contexts. Specifically for informal language learning, several studies have explored this phenomenon as an opportunity for development of L2 identities and motivations. TikTok is a social media platform whose popularity has grown exponentially and has become a subject of study by different scholars. Nevertheless, current studies usually analyze its effectiveness as a tool for language learning. This research aims to analyze the design of Korean language learning TikTok videos aimed at Spanish-speaking users. In order to do so, a multimodal content analysis will be used, paying attention to the interactions of semiotic resources and the affordances available inside the platform. Videos will be collected in order to create a corpus, the video content will be transcribed using a multimodal transcription table, and the collected data will be analyzed.