dc.contributor.author | Lima, Lucas Peixoto de | |
dc.date.accessioned | 2023-12-11T17:06:30Z | |
dc.date.available | 2023-12-11T17:06:30Z | |
dc.date.issued | 2023-09-06 | |
dc.identifier.citation | LIMA, Lucas Peixoto de. Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação. 2023. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Sociedade) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006 | |
dc.description.abstract | This research, within the scope of studies in Science, Technology and Society, has as its theme
the relationship between the cultural industry, artificial intelligence and cultural diversity, in
which it studies if, and how, the recommendation systems of the streaming platforms
Globoplay and Netflix act towards the creation of social bubbles due to the personalization,
made through the consumption of audiovisual materials. It is justified in the sense of
exploring the effects caused by intelligent algorithms, whether intentional or not, which go
unnoticed by the public and can influence their ways of thinking and seeing the world. The
objective, therefore, is to understand the performance of recommendation systems on
audiovisual streaming platforms. The hypothesis raised is that the intelligent algorithms of
recommendation systems contribute to the formation of social bubbles, in order to reaffirm
users' social, cultural and political convictions. The research is divided into four fundamental
stages: the description of the research objects, the survey of Latin American titles present on
the platforms, the analysis of the home screen of these platforms and the discussion about
algorithms and society. The characteristic of a recommendation system, based on AI and big
data, of learning from the user and indicating content that matches their profile, gives
evidence that the hypothesis may be true, as the user's profile, films and series that relate to
this profile can be more recommended to him. However, the opacity of streaming platforms
does not allow us to reach an affirmative conclusion. One solution suggested for the problems
raised here focuses on transparency, allowing users to access their profile records and adjust
what is recommended, and also on the regulation of platforms by the State. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Sistemas de recomendação | por |
dc.subject | Algoritmos inteligentes | por |
dc.subject | Plataformas de streaming | eng |
dc.subject | Tecnologia | por |
dc.subject | Indústria cultural | por |
dc.title | Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação | por |
dc.title.alternative | Algorithmic curation on streaming platforms and adverse effects of recommendation systems | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.contributor.advisor1 | Sá Neto, Arthur Autran Franco de | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5055550097454248 | por |
dc.description.resumo | Esta pesquisa, inscrita no âmbito dos estudos em Ciência, Tecnologia e Sociedade, tem como
tema a relação entre indústria cultural, inteligência artificial e diversidade cultural, em que se
estuda se, e como, os sistemas de recomendação das plataformas de streaming Globoplay e
Netflix atuam na direção de se criar bolhas sociais devido à personalização das indicações,
feitas a partir do consumo dos materiais audiovisuais. Ela se justifica no sentido de explorar
os efeitos causados por algoritmos inteligentes, sejam eles propositais ou não, que passam
incógnitos pelo público e podem influenciar em seus modos de pensar e ver o mundo.
Objetiva-se, assim, compreender a atuação dos sistemas de recomendação nas plataformas de
streaming audiovisual. A hipótese levantada é a de que os algoritmos inteligentes dos sistemas
de recomendação contribuem para a formação de bolhas sociais, de maneira a reafirmar
convicções sociais, culturais e políticas dos usuários. A pesquisa divide-se em quatro etapas
fundamentais: a descrição dos objetos da pesquisa, o levantamento dos títulos
latino-americanos presentes nas plataformas estudadas, a análise da tela inicial destas
plataformas e a discussão sobre algoritmos e sociedade. A característica de um sistema de
recomendação, baseado em IA e big data, de aprender com o usuário e indicar a ele conteúdos
que condizem com o seu perfil, dá indícios de que a hipótese possa ser verdadeira, pois
traçado o perfil do usuário, filmes e séries que se relacionam com este perfil podem ser mais
recomendados a ele. Contudo, a opacidade das plataformas de streaming não permite chegar a
uma conclusão afirmativa. Uma solução apontada para os problemas aqui levantados
concentra-se na transparência, em permitir que os usuários possam acessar os registros de seu
perfil e ajustar aquilo que lhe é recomendado, e também na regulação das plataformas por
parte do Estado. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Sociedade - PPGCTS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS HUMANAS::SOCIOLOGIA | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAO | por |
dc.description.sponsorshipId | 88887.484375/2020-00 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/9182966590820045 | por |