Toxische botcontent op TikTok in Nederland: inzichten uit Q1 2026

In het eerste kwartaal van 2026 hebben we tienduizenden berichten met toxische botcontent op TikTok geanalyseerd om beter inzicht te krijgen in de aard van bot-gedreven schadelijke content in Nederland. Hoewel het algemene toxiciteitsniveau relatief laag blijft, laat een nadere analyse duidelijke en terugkerende patronen zien in narratieven, thema’s en versterkingsstrategieën, met name rond politiek, complottheorieën en uitsluitende retoriek.

januari – maart, 2026

In januari is toxische botcontent overwegend politiek van aard. Het discours richt zich sterk op polariserende politieke thema’s, met frequente verwijzingen naar complottheorieën en antisemitische narratieven. Begrippen zoals “zionisten” en “illuminati” komen regelmatig voor, en de meest voorkomende combinatie is politiek gekoppeld aan haat tegen Joodse gemeenschappen.

Hoog-toxische content valt in deze periode voornamelijk binnen de categorie minachting, vaak geuit via denigrerende en kleinerende taal. Ook desinformatie is aanwezig, met terugkerende verwijzingen naar complottheorieën zoals “omvolking” en narratieven over een mondiale elite, vaak gelinkt aan het “WEF”.
De woordwolk onderstreept deze politieke focus, met termen als “politiek” als dominante factor, naast religieuze verwijzingen zoals “Jezus” en “Allah” en verwijzingen naar de islam.

In februari blijft het politieke karakter van toxische botcontent duidelijk aanwezig. De woordwolk bevat termen als “politiek”, “links”, “GroenLinks” en “democratie”, wat bevestigt dat een groot deel van de activiteit zich binnen het politieke discours afspeelt.

Twee opvallende trends komen naar voren. Ten eerste is er een sterkere verwevenheid tussen religie en racisme, met name gericht tegen moslims, zichtbaar in het frequente gebruik van termen als “islamitische”. Ten tweede blijven antisemitische narratieven aanwezig, vaak gecombineerd met desinformatie en complottheorieën rond figuren als George Soros, het “WEF” en vage verwijzingen naar “elites”.

Een bijzonder opvallend element is het gebruik van de term “eigen volk eerst”, wat wijst op de normalisering van nationalistische en uitsluitende retoriek binnen het online discours.

In maart blijft politieke content dominant, met herhaald gebruik van termen zoals “eigen volk eerst” en “omvolking”, waarmee de aanwezigheid van de ‘Great Replacement’-narratieven verder wordt versterkt. In plaats van nieuwe thema’s te introduceren, lijkt maart vooral bestaande narratieven op grotere schaal te versterken en te normaliseren.

Overview from January to March: Number of Toxic Messages by Category

Data collected ©EOOH

Eerste kwartaal 2026

Kijkend naar de volledige dataset van Q1 (34.036 berichten) komen enkele duidelijke patronen naar voren.

In alle drie de maanden fungeert politiek discours als belangrijkste drager van toxische botcontent. Het frequente gebruik van termen zoals “politiek”, “rechts”, “links” en “GroenLinks” suggereert dat deze berichten niet willekeurig zijn, maar gericht op het beïnvloeden van het publieke debat.

Hoewel de gemiddelde toxiciteitsscores relatief laag blijven (0,20 in januari en 0,15 in februari en maart), zorgt de schaal van de content — met name in maart — voor een aanzienlijke blootstelling. Toxiciteit uit zich dus minder in extreme gevallen en meer in aanhoudende, genormaliseerde vijandigheid.

De hoogste toxiciteitsscores hangen samen met seksisme en minachting, vaak in de vorm van beledigingen, spot en denigrerende taal.

Antisemitische narratieven komen gedurende de hele periode voor en worden vaak gecombineerd met complottheorieën over mondiale elites, financiële controle en instituties. Deze narratieven staan niet op zichzelf, maar vormen een terugkerende ruggengraat van het toxische discours.

Daarnaast is er een consistente aanwezigheid van nationalistische en uitsluitende retoriek. Termen zoals “omvolking”, “eigen volk eerst”, “buitenlanders” en “multiculturele samenleving” komen voor naast verwijzingen naar de islam en moslims, wat wijst op een aanhoudende focus op identiteitsgedreven polarisatie.

Hoewel relatief beperkt in omvang (ongeveer 1–2%), zijn zowel dreigende taal als desinformatie structureel aanwezig in alle maanden. Dit suggereert dat deze elementen weliswaar niet dominant zijn, maar wel inherent onderdeel vormen van het ecosysteem.

Pieken in activiteit, met name halverwege maart, wijzen erop dat bot-gedreven toxiciteit waarschijnlijk reactief en gecoördineerd is, als reactie op specifieke gebeurtenissen of momenten in het publieke debat. Met andere woorden: naarmate het aantal berichten toeneemt, neemt ook de activiteit van botaccounts toe, wat duidt op geautomatiseerd gedrag gericht op het vergroten van interactie.

De bevindingen uit Q1 2026 wijzen op een toxisch contentecosysteem op TikTok dat minder draait om extreme haat en meer om grootschalige, langdurige laag-intensieve vijandigheid. Politiek discours fungeert als belangrijkste toegangspunt, waarbij antisemitische, complotgerichte en xenofobe narratieven consequent door de conversatie heen verweven zijn.

Dit sluit aan bij breder onderzoek naar online haat in Nederland: schadelijke narratieven worden niet alleen verspreid via expliciet illegale content, maar ook via de normalisering van minachting, de herhaling van complottheorieën en strategische versterking tijdens belangrijke politieke momenten.

Meer informatie

De data voor dit onderzoek is specifiek verzameld op TikTok met behulp van externe databronnen, waarbij is gewerkt met het volgen van specifieke zoekwoorden. Deze variëren van lokaal relevante Nederlandse thema’s zoals “AZC” (asielzoekerscentrum) tot namen van gemeenten. Omdat deze zoekwoorden vaak hyperlokaal en relatief neutraal zijn, bevat een groot deel van de data weinig tot geen toxiciteit. Daarom is aanvullend een specifieke toxiciteitsanalyse toegepast bovenop de ‘bot likelihood’-score.