Personalización de contenidos en servicios de vídeo bajo demanda: Satisfacción con los algoritmos de las redes sociales
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Date
2024-12-17
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Publisher
COMHUMANITAS
Abstract
La rápida evolución de la personalización algorítmica ha reconfigurado la experiencia de los usuarios en las redes sociales y las plataformas de video a la carta, adaptando las recomendaciones de contenidos a las preferencias individuales. Este artículo explora la intersección entre la satisfacción del usuario, la capacidad de respuesta algorítmica y los patrones de consumo, haciendo hincapié en la influencia de las recomendaciones basadas en IA. Destaca cómo la percepción de la personalización algorítmica influye en el comportamiento del usuario, fomentando tanto el compromiso como la preocupación por las cámaras de eco y la privacidad.
Al examinar el paso de la emisión lineal tradicional al consumo no lineal de video a la carta, el estudio analiza cómo afectan los sistemas de recomendación a la calidad de la experiencia (QoE, por sus siglas en inglés). Además, aborda fenómenos como el binge-watching, la conciencia algorítmica y las implicaciones éticas de la personalización en la entrega de contenidos. Las diferencias generacionales en el uso de los medios ponen de relieve la interacción dinámica entre los hábitos de las redes sociales y las expectativas del vídeo a la carta.
Los resultados subrayan la necesidad de transparencia, diseño ético de la IA y alfabetización algorítmica para equilibrar la satisfacción del usuario con las prácticas responsables de los medios de comunicación. Esta investigación contribuye a comprender las implicaciones más amplias de la personalización en los ecosistemas de contenidos digitales, ofreciendo orientación para futuros desarrollos en los sistemas algorítmicos de medios de comunicación.