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.