Palavras chave

Machine learning, YouTube, redes sociais, sistemas de recomendação, polarização, comunicação

Resumo

As redes sociais estabeleceram uma nova forma de comunicação e compreensão das relações sociais.Ao mesmo tempo, no que poderia ser entendido como um aspecto negativo, os algoritmos têm sido construídos e desenvolvidos sob o guarda-chuva de uma ampla gama de conjecturas e diferentes posicionamentos sobre sua capacidade de dirigir e orquestrar a opinião pública. Este artigo aborda, a partir dos processos de engenharia reversa e mineração semântica, a análise do sistema de recomendação do YouTube. Desta forma, e, em primeiro lugar, para esboçar um resultado chave, os temas analisados de antemão não tendem a ser extremos. Em seguida, e através do estudo dos tópicos selecionados, os resultados não oferecem uma resolução clara das hipóteses propostas, uma vez que, como foi demonstrado em trabalhos semelhantes, os fatores que moldam o sistema de recomendação são variados e de natureza muito diversa. De fato, os resultados mostram como o conteúdo polarizador não é o mesmo para todos os tópicos analisados, o que pode indicar a existência de moderadores – ou ações da empresa – que alteram a relação entre as variáveis. Com tudo isso, trabalhos como este abrem as portas para posteriores incursões acadêmicas nas quais seja possível traçar sistematizações não- lineares e com as quais, talvez, possa-se lançar um sustento mais líquido e substancial que permita esclarecer parte das dúvidas sobre o papel dos algoritmos e seu papel nos fenômenos sociais recentes.

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Fundref

Crossmark

Technical information

Recebido: 30-05-2022

Revisado: 21-06-2022

Aceite: 13-07-2022

OnlineFirst: 30-10-2022

Data de publicação: 01-01-2023

Tempo de revisão do artigo: 22 dias | Tempo médio de revisão do número 74: 40 dias

Tempo de aceitação do artigo: 44 dias | Tempo médio de aceitação do número 74: 69 dias

Tempo de edição da pré-impressão: 171 dias | Tempo médio de edição pré-impressão do número 74: 194 dias

Tempo de processamento do artigo: 216 dias | Tempo médio de processamento do número 74: 239 dias

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Barroso-Moreno, C; del Fresno-Garcia, M and Rayon-Rumayor, L. Inclusive employability and the role of social networks in digital society. A case study on Twitter, Instagram and YouTube Barroso-Moreno, C; del Fresno-Garcia, M and Rayon-Rumayor, L REVISTA ICONO 14-REVISTA CIENTIFICA DE COMUNICACION Y TECNOLOGIAS, 2023.

https://doi.org/10.7195/ri14.v21i2.2006

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García-Marín, J., & Serrano-Contreras, I. (2023). (Un)founded fear towards the algorithm: YouTube recommendations and polarisation. [Miedo (in)fundado al algoritmo: Las recomendaciones de YouTube y la polarización]. Comunicar, 74, 61-70. https://doi.org/10.3916/C74-2023-05

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