Recommendation systems in video streaming platforms: the logics of algorithms

Authors

DOI:

https://doi.org/10.22409/rmc.v17i2.57130

Keywords:

platforms, recommendation systems, algorithms, machine learning, curation, streaming

Abstract

One of the novelties associated with the expansion of audiovisual streaming platforms are recommendation systems, which provide users with suggestions about which content they should consume. These suggestions are done considering multiple variables, which include the consumption history of that specific user, among others. In many cases, these recommendations are made by machine learning algorithms, and result in a sort of automated curation of the contents, which largely determine the daily consumption of audiovisual productions. This work seeks to characterize some of the logics that guide the activity of these algorithms from a semiotic perspective. Towards the end of the work, it is discussed which are the spaces for novelty, in these systems that always seem to propose consumptions similar to those already carried out.

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Author Biography

Mariano Zelcer, Universidad Nacional de las Artes (UNA)

Doutor em Comunicação, Professor Associado na Universidade Nacional das Artes (UNA), Argentina. Diretor de Meios e Métricas na agência Webar. 

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Published

2023-05-19

How to Cite

Zelcer, M. (2023). Recommendation systems in video streaming platforms: the logics of algorithms. Mídia E Cotidiano, 17(2). https://doi.org/10.22409/rmc.v17i2.57130

Issue

Vol. 17 No. 2 (2023): Os múltiplos fluxos da imagem: o streaming e o audiovisual no cotidiano do século XXI

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Artigos Seção Temática

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