[en] RECOMMENDATION SYSTEMS: AN USER EXPERIENCE ANALYSIS IN DIGITAL PRODUCTS

[pt] SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO DE CONTEÚDO: UMA ANÁLISE SOBRE A EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO EM PRODUTOS DIGITAIS

[pt] CAROLINA LIMEIRA ALVES

[pt] INTERNET

[pt] BIG DATA

[pt] USUARIO

[pt] EXPERIENCIA DO USUARIO

[pt] SISTEMAS DE RECOMENDACAO

[pt] PERSONALIZACAO

[en] INTERNET

[en] BIG DATA

[en] USER

[en] USER EXPERIENCE

[en] RECOMMENDER SYSTEMS

[en] PERSONALIZATION

[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.

REJANE SPITZ

REJANE SPITZ

MARCELO FERNANDES PEREIRA

MAURO PINHEIRO RODRIGUES

2015-12-15

2015-03-30

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25573@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25573@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25573