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dc.contributor.authorLima, Lucas Peixoto de
dc.date.accessioned2023-12-11T17:06:30Z
dc.date.available2023-12-11T17:06:30Z
dc.date.issued2023-09-06
dc.identifier.citationLIMA, 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.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006
dc.description.abstractThis 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.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)por
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectSistemas de recomendaçãopor
dc.subjectAlgoritmos inteligentespor
dc.subjectPlataformas de streamingeng
dc.subjectTecnologiapor
dc.subjectIndústria culturalpor
dc.titleCuradoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendaçãopor
dc.title.alternativeAlgorithmic curation on streaming platforms and adverse effects of recommendation systemseng
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Sá Neto, Arthur Autran Franco de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5055550097454248por
dc.description.resumoEsta 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.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Sociedade - PPGCTSpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS HUMANAS::SOCIOLOGIApor
dc.subject.cnpqCIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAOpor
dc.description.sponsorshipId88887.484375/2020-00por
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/9182966590820045por


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