Algorithmic Personalization in Consumption of On Demand Content: an analysis of Spotify® patents

Authors

DOI:

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

Keywords:

Streaming, Algorithmic customization, Content recommendation.

Abstract

Spotify® uses data mining and profiling to provide a personalized experience for its users. This study analyzes Spotify® patent applications related to algorithmic user experience personalization. Using Questel Orbit Intelligence®, 18 patent applications were identified, grouped into three categories. The first addresses technical criteria for recommendations, the second focuses on users' subjective preferences, while the third presents distinct characteristics. These requests reflect Spotify®'s efforts to provide a personalized experience, including suggesting content through algorithmic means. Some requests suggest personalizing ads based on predictions of users' mood and location. This analysis confirms the presence of algorithmic personalization on the platform and highlights concerns about the serving of advertisements, in addition to the ethical limits of the use of artificial intelligence, indicating the need for regulation to mitigate possible risks to consumers or the creative industry.

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Author Biographies

Rafael Rodrigues de Souza, University of the State of Minas Gerais, Frutal, MG, Brazil

Lawyer, Master's student in Intellectual Property and Technology Transfer for Innovation at the State University of Minas Gerais - UEMG, member of the Study Group on Technology, Information and Society - GETIS.

Allynson Takehiro Fujita, University of the State of Minas Gerais, Frutal, MG, Brazil

He holds a Bachelor's degree in Chemistry from the Paulista State University Júlio de Mesquita Filho (2002), a Degree in Chemistry from the Paulista State University Júlio de Mesquita Filho (2004), a Master's degree in Chemistry from the Paulista State University Júlio de Mesquita Filho (2004) and a PhD in Analytical Chemistry (Arar.) from the Paulista State University Júlio de Mesquita Filho (2007). He is a tenured professor at the State University of Minas Gerais/Frutal Unit. He has experience in Chemistry, with emphasis on Trace Analysis (organic and inorganic) and Environmental Chemistry, acting on the following subjects: solid waste compost, nutrients, water resources, biofuels, experimentation (teaching) in natural sciences, prospecting technology and technological innovation.

Eduardo Meireles, University of the State of Minas Gerais, Frutal, MG, Brazil

He holds a degree in Technology in Development for Web-Computing, a Master's and a Doctorate in Urban Engineering from the Federal University of São Carlos. Post-Doctorate in Economics at the Institute of Economics at the State University of Campinas/UNICAMP. He is currently an Adjunct Professor at the State University of Minas Gerais - UEMG and develops research on Innovation Management, innovative entrepreneurship, sanitation management and the environment. He is vice-president of the PROFNIT/FORTEC management committee and President of the Accompaniment Academic Committee (Professional Master's Degree in National Network in Intellectual Property and Technology Transfer for Innovation). Worked as a Consultant at SEBRAE-SP (2007-2009). He is a professor at the State Center for Technological Education "Paula Souza" in the area of ​​Project Management and Business Development. Works in the areas of Urban Planning, Innovation Management, Technological Prospecting and Technology Transfer. He is a permanent professor of the Postgraduate Programs in Intellectual Property and Technology Transfer for Innovation, Regional Development and Environment.

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Published

2024-07-01

How to Cite

Souza, R. R. de ., Fujita, A. T., & Meireles, E. . (2024). Algorithmic Personalization in Consumption of On Demand Content: an analysis of Spotify® patents. Cadernos De Prospecção, 17(3), 885–899. https://doi.org/10.9771/cp.v17i3.56107

Issue

Vol. 17 No. 3 (2024)

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Propriedade Intelectual, Inovação e Desenvolvimento

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