Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Lucas Peixoto de
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006
Resumo: 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.
id SCAR_931911ee3f842d249e82732bec8f6466
oai_identifier_str oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/19006
network_acronym_str SCAR
network_name_str Repositório Institucional da UFSCAR
repository_id_str 4322
spelling Lima, Lucas Peixoto deSá Neto, Arthur Autran Franco dehttp://lattes.cnpq.br/5055550097454248http://lattes.cnpq.br/91829665908200452023-12-11T17:06:30Z2023-12-11T17:06:30Z2023-09-06LIMA, 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.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006This 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.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.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)88887.484375/2020-00porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Sociedade - PPGCTSUFSCarAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessSistemas de recomendaçãoAlgoritmos inteligentesTecnologiaIndústria culturalPlataformas de streamingCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOCIENCIAS HUMANAS::SOCIOLOGIACIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAOCuradoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendaçãoAlgorithmic curation on streaming platforms and adverse effects of recommendation systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTese Final.pdfTese Final.pdfTeseapplication/pdf6594322https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19006/1/Tese%20Final.pdf96118e0022810b241dca94412bcb30bcMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8913https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19006/2/license_rdf3185b4de2190c2d366d1d324db01f8b8MD52TEXTTese Final.pdf.txtTese Final.pdf.txtExtracted texttext/plain466695https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19006/3/Tese%20Final.pdf.txt01338b557a65834cf8fda2204731c025MD53ufscar/190062024-05-14 17:24:04.169oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/19006Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222024-05-14T17:24:04Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.por.fl_str_mv Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Algorithmic curation on streaming platforms and adverse effects of recommendation systems
title Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
spellingShingle Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
Lima, Lucas Peixoto de
Sistemas de recomendação
Algoritmos inteligentes
Tecnologia
Indústria cultural
Plataformas de streaming
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CIENCIAS HUMANAS::SOCIOLOGIA
CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAO
title_short Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
title_full Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
title_fullStr Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
title_full_unstemmed Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
title_sort Curadoria algorítmica nas plataformas de streaming e os efeitos adversos dos sistemas de recomendação
author Lima, Lucas Peixoto de
author_facet Lima, Lucas Peixoto de
author_role author
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9182966590820045
dc.contributor.author.fl_str_mv Lima, Lucas Peixoto de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Sá Neto, Arthur Autran Franco de
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5055550097454248
contributor_str_mv Sá Neto, Arthur Autran Franco de
dc.subject.por.fl_str_mv Sistemas de recomendação
Algoritmos inteligentes
Tecnologia
Indústria cultural
topic Sistemas de recomendação
Algoritmos inteligentes
Tecnologia
Indústria cultural
Plataformas de streaming
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CIENCIAS HUMANAS::SOCIOLOGIA
CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAO
dc.subject.eng.fl_str_mv Plataformas de streaming
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
CIENCIAS HUMANAS::SOCIOLOGIA
CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAO
description 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.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-12-11T17:06:30Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-12-11T17:06:30Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-09-06
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv 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.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006
identifier_str_mv 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.
url https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19006
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Sociedade - PPGCTS
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSCar
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSCAR
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Repositório Institucional da UFSCAR
collection Repositório Institucional da UFSCAR
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19006/1/Tese%20Final.pdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19006/2/license_rdf
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19006/3/Tese%20Final.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 96118e0022810b241dca94412bcb30bc
3185b4de2190c2d366d1d324db01f8b8
01338b557a65834cf8fda2204731c025
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1802136430458175488