Dos gatekeepers humanos aos computacionais: o sistema de recomendação “Para Você”, do Google Notícias, e seus impactos sobre a formação de bolhas informacionais

Nalin, Carolina Faria

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/15821

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Castro, Paulo César	-
dc.contributor.author	Nalin, Carolina Faria	-
dc.date.accessioned	2021-12-18T21:49:59Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:08:42Z	-
dc.date.issued	2021-11-16	-
dc.identifier.citation	NALIN, Carolina Faria. Dos gatekeepers humanos aos computacionais: o sistema de recomendação “Para Você”, do Google Notícias, e seus impactos sobre a formação de bolhas informacionais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Comunicação - Jornalismo) - Escola de Comunicação, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2021.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/15821	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Google Notícias	pt_BR
dc.subject	Gatekeeper	pt_BR
dc.subject	Algorítmos computacionais	pt_BR
dc.title	Dos gatekeepers humanos aos computacionais: o sistema de recomendação “Para Você”, do Google Notícias, e seus impactos sobre a formação de bolhas informacionais	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Faltay Filho, Paulo	-
dc.contributor.referee2	Santana, Wedencley Alves	-
dc.description.resumo	Se o consumo de notícias é tradicionalmente marcado pela seleção e categorização de informações realizadas por gatekeepers humanos, constituindo-se, estes processos, como marcas fundamentais da produção jornalística, com a internet, tais atividades ganham novos contornos. As chaves dos portões por onde passam (ou não) os conteúdos noticiosos que serão disponibilizados ao público estão nas mãos, agora, de outros tipos de guardiões, mais precisamente dos algoritmos computadorizados. Ao atuarem como agregadores automatizados de notícias, eles passam à condição de novos intermediários entre os leitores e os acontecimentos. Para estudar esse fenômeno de gatekeeping algorítmico, foi escolhido o agregador Google Notícias, mais especificamente através da categoria “Para Você”, de modo a avaliar até que ponto a plataforma, ao fazer recomendações personalizadas de notícias aos usuários, é responsável por limitar a pluralidade de conteúdos e, dessa forma, contribuir para submeter seus leitores a verdadeiras bolhas informativas. Diante da dificuldade de estudo de algoritmos cujos códigos são verdadeiras caixas pretas, como é o caso do agregador da Google, a pesquisa usou o recurso da engenharia reversa como proposta por Kitchin (2017), que consiste na análise dos resultados da ação computacional do agregador (o chamado output) na busca de entender o processo de seleção da ferramenta. O recurso metodológico foi aplicado aos perfis de quatro usuários do Google Notícias, para, considerando seus hábitos de navegação na internet, observar quais notícias lhes foram recomendadas e, assim, avaliar se seus consumos noticiosos foram impactados pela oferta de uma baixa diversidade de temas.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola de Comunicação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::COMUNICACAO::JORNALISMO E EDITORACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Comunicação - Jornalismo

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