Personalização Algorítmica no Consumo de Conteúdos On Demand: uma análise das patentes do Spotify®

Autores

DOI:

https://doi.org/10.9771/cp.v17i3.56107

Palavras-chave:

Streaming, Personalização algorítmica, Recomendação de conteúdo.

Resumo

O Spotify® utiliza mineração de dados e perfilização para proporcionar uma experiência personalizada aos seus usuários. Este estudo analisou os pedidos de patentes do Spotify® relacionados à personalização algorítmica da experiência do usuário. Utilizando o Questel Orbit Intelligence®, foram identificados 18 pedidos de patentes, agrupados em três categorias. O primeiro aborda critérios técnicos para recomendações, o segundo se concentra em preferências subjetivas dos usuários, enquanto o terceiro apresenta características distintas. Esses pedidos refletem os esforços do Spotify® em oferecer uma experiência personalizada, incluindo a sugestão de conteúdos por meios algorítmicos. Alguns pedidos sugerem a personalização de anúncios com base em previsões de humor e localização dos usuários. Esta análise confirma a presença da personalização algorítmica na plataforma e destaca preocupações sobre a veiculação de anúncios, além dos limites éticos do uso de inteligência artificial, indicando a necessidade de regulação para mitigar possíveis riscos aos consumidores ou à indústria criativa.

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Biografia do Autor

Rafael Rodrigues de Souza, Universidade do Estado de Minas Gerais

Advogado, Mestrando em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação pela Universidade do Estado de Minas Gerais - UEMG, membro do Grupo de Estudos de Tecnologia, Informação e Sociedade - GETIS.

Allynson Takehiro Fujita, Universidade do Estado de Minas Gerais

Possui Bacharelado em Química pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002),Licenciatura em Química pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2004), mestrado em Química pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2004) e doutorado em Química Analítica (Arar.) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2007). É professor doutor efetivo da Universidade do Estado de Minas Gerais/Unidade Frutal. Tem experiência na área de Química, com ênfase em Análise de Traços (orgânicos e inorgânicos) e Química Ambiental, atuando principalmente nos seguintes temas: composto de resíduos sólidos, nutrientes, recursos hídricos, biocombustíveis, experimentação (ensino) em ciências da natureza, prospecção tecnológica e inovação tecnológica.

Eduardo Meireles, Universidade do Estado de Minas Gerais

Possui graduação em Tecnologia em Desenvolvimento para Web-Computação, mestrado e Doutorado em Engenharia Urbana pela Universidade Federal de São Carlos. Pós-Doutorado em Economia pelo Instituto de Economia da Universidade Estadual de Campinas/UNICAMP. Atualmente é Professor Adjunto na Universidade do Estado de Minas Gerais - UEMG e desenvolve pesquisas nos temas Gestão da Inovação, empreendedorismo inovador, gestão de saneamento e meio ambiente. É vice presidente da comissao gestora do PROFNIT/FORTEC e Presidente da Comissão Acadêmica de Acompanhamento (Mestrado Profissional em Rede Nacional em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação). Trabalhou como Consultor no SEBRAE-SP (2007-2009). É professor do Centro Estadual de Educação Tecnológica "Paula Souza" na área de Gestão de Projetos e Desenvolvimento de Negócios. Atua nas áreas de Planejamento Urbano, Gestão da Inovação, Prospecção Tecnológica e Transferência de Tecnologia. É professor permanente dos Programas de Pós-Graduação em Propriedade Intelctual e Transferencia de Tecnologia pra Inovação, Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente. 

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Publicado

2024-07-01

Como Citar

Souza, R. R. de ., Fujita, A. T., & Meireles, E. . (2024). Personalização Algorítmica no Consumo de Conteúdos On Demand: uma análise das patentes do Spotify®. Cadernos De Prospecção, 17(3), 885–899. https://doi.org/10.9771/cp.v17i3.56107

Edição

v. 17 n. 3 (2024)

Seção

Propriedade Intelectual, Inovação e Desenvolvimento

Licença

Copyright (c) 2024 Cadernos de Prospecção

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