[pt] Big Data é o termo utilizado para caracterizar o conjunto de soluções
tecnológicas que permitem o rápido processamento de um grande volume de
dados variados. Estas soluções só se tornaram possíveis com os avanços
tecnológicos ocorridos nas últimas décadas. Uma das funcionalidades que
ganharam força e melhorias através desses tipos de tecnologias são os sistemas
de recomendação. Tais sistemas têm como objetivo principal oferecer ao usuário
sugestões de conteúdo que possam interessá-lo. Este conteúdo pode ser uma
notícia, um produto, um contato, um filme, uma música ou qualquer outro tipo de
informação. Esta dissertação estuda a percepção dos usuários em relação aos
sistemas de recomendação, especialmente para o conteúdo televisivo (programas,
séries e filmes). Para tal, fez-se uso de questionários, grupos de foco, análise do
cenário atual e estudo de caso. Através destes métodos e técnicas foi possível
identificar os diferentes fatores que influenciam a maneira como a funcionalidade
é percebida e a forma como os serviços são utilizados. Além disso, se discute as
consequências do uso excessivo da personalização de conteúdo, bem como
questões éticas, privacidade, impactos sociais e psicológicos e a responsabilidade
do designer de produtos digitais. Em conclusão, são feitas recomendações para o
desenvolvimento deste tipo de sistema de forma que atenda aos seus objetivos e
proporcione uma experiência mais satisfatória ao usuário. / [en] Big Data is the term used to identify the set of technological solutions that
allows the fast processing of a big amount of diverse data that only became
possible with the technological advances that have occurred in recent decades.
One of the features that gained strength and improvements through these types of
technologies are the recommendation systems. The objective of these kind of
systems is to offer suggestions of content that might interest the users. This
content can be some news, a product, a personal contact, a movie, a song or any
other kind of information. This dissertation addresses the study of the perception
of the users relative to recommendation systems, especially for television content
(programs, series and movies). For this purpose, questionnaires, focus groups,
context analysis and case studies were used. Through these methods and
techniques it was possible to identify the different factors that influences how the
functionality is perceived and how the services are used. Further, it discusses the
consequences of the excessive use of personalized content, privacy, ethical and
social issues, psychological impacts and the responsibility of the digital products
designer. In conclusion, some recommendations are made regarding the
development of this type of system so that it achieves its purposes and provides a
more satisfying user experience.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:25573 |
| Date | 15 December 2015 |
| Creators | CAROLINA LIMEIRA ALVES |
| Contributors | REJANE SPITZ |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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