Netflix: análisis comparativo del consumo de los usuarios antes y durante la pandemia

Las plataformas digitales de distribución de contenido audiovisual se han convertido en un fenómeno de consumo que ha trastocado no solo la industria de producción, sino la forma de consumir y decidir lo que el usuario finalmente visualiza en la pantalla. Este trabajo plantea un acercamiento teórico y empírico a la forma en la que Netflix utiliza la información del usuario con la intención de predecir su consumo futuro. El artículo revisita los conceptos de algoritmo, base de datos e inteligencia artificial y, posteriormente, describe los resultados de un estudio de monitorización del consumo de Netflix. Es un estudio de caso en el que participaron doce usuarios de diferentes países y condición sociodemográfica que cumplimentaron plantillas de recolección de datos de su consumo cada dos semanas, durante seis meses, en distintas condiciones experimentales de oferta y de restricciones de la movilidad por la covid 19. El trabajo demuestra que cuanto mayor es el consumo en tiempo y en producciones de la plataforma, mayor es el poder de Netflix para generar sugerencias de consumo más certeras y aceptadas por los usuarios. El poder de predicción de consumos futuros de la plataforma, alimentado por el efecto pandemia, determina un escenario de control sobre la toma de decisiones humanas que se extiende, en otras plataformas de Internet, a todos los rincones y experiencias de la vida.

• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/39807
• Acceso en línea: https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/disertaciones/a.11140; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/39807
• Palabra clave: Netflix; COVID 19; Consumo audiovisual; Pandemia; Cuarentena; Algoritmos; Inteligencia artificial; Netflix; Covid 19; Audiovisual consumption; Pandemic; Quarantine; Algorithms; Artificial intelligenceNetflix; COVID 19; consumo audiovisual; pandemia; quarentena; algoritmos; inteligência artificial
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