Recomendación de contenido, un reto para la televisión
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Resumen
En este artículo, utilizamos el concepto de recomendación con el fin de analizar los diferentes sistemas y dispositivos destinados a guiar al usuario en Internet hacia un contenido específico, en un contexto de superabundante y profusa oferta. Metodológicamente, para el análisis se distinguen cuatro tipos de recomendación: por una parte, las recomendaciones de carácter editorial y contributivas, basadas respectivamente en los juicios y opiniones de expertos y usuarios, y por otro lado, las realizadas mediante agregación y personalización. Estas últimas, basadas en el comportamiento en línea de los usuarios, son cada vez más relevantes. Con la recomendación algorítmica, las preferencias de los usuarios, presuntas, declaradas u observadas constituyen el fundamento de la recomendación predictiva en los dispositivos desarrollados por diferentes operadores de medios de comunicación tradicionales. Este paso representa el final de un proceso continuado de desintermediación e individualización. Sin embargo, a pesar de su eficacia, esta forma de recomendación plantea una serie de cuestiones. Más allá del riesgo de quedar confinado en la burbuja de los filtros, el mayor problema parece estar relacionado con el poder oligopólico que ejercen algunas empresas sobre el control de los datos del comportamiento del consumidor.
Palabras clave
Recomedación, Televisión, Prescripción, Algoritmo, Contribución
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Cómo citar
Farchy, Joëlle, Cécile Méadel, y Arnaud Anciaux. 2016. «Recomendación De Contenido, Un Reto Para La Televisió»n. Revista ICONO 14. Revista Científica De Comunicación Y Tecnologías Emergentes 14 (2), 156-81. https://doi.org/10.7195/ri14.v14i2.987.
Sección
MONOGRÁFICO
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional.
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