Busca e recuperação da informação em plataformas de streaming de vídeos

um estudo de caso na Netflix

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35699/2237-6658.2024.51049

Palavras-chave:

Inteligência artificial, Netflix, recuperação da informação, sistemas de recuperação da informação, sistema de busca

Resumo

Estuda questões relacionadas à busca e recuperação da informação e o seu impacto na satisfação das necessidades dos usuários. Tem como objetivo geral: analisar as dificuldades e inconsistências no sistema de busca e recuperação da informação em plataformas de streaming, em especial na Netflix. Utiliza como metodologias as pesquisas bibliográfica, exploratória, descritiva e documental, com abordagem qualitativa mediante a aplicação de um estudo de caso na Netflix. Para obtenção dos dados, foi analisada a própria plataforma Netflix e os seus sites irmãos (Netflix Research, Netflix Investor, WeAreNetflix), bem como blogs relacionados à mesma. A dos dados foi realizada no mês de outubro de 2023. Como resultados, constata que a plataforma disponibiliza, em sua página inicial e em todas as suas versões, as alternativas de busca simples e de navegação, em que o campo de busca simples é um espaço destinado ao usuário incluir uma palavra ou uma expressão de busca para recuperar um conteúdo (filme, série, documentário, por exemplo). Ressalta que foram encontradas dificuldades e inconsistências no sistema de busca e recuperação da informação na plataforma de streaming Netflix devido ao motor de busca apresentar apenas a opção de busca simples, não permitindo ao usuário refinar ou filtrar sua busca, inviabilizando a recuperação da informação com especificidade e precisão. Reflete acerca da importância da plataforma inovar em sua infraestrutura, considerando um ciclo contínuo de aprendizados, inferências e observações que podem ser realizadas por profissionais e pesquisadores do campo da Ciência da Informação e áreas correlatas.

 

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Biografia do Autor

Danilo Pestana de Freitas, Universidade federal do Rio de Janeiro (UFRJ)

Professor Adjunto do curso de Biblioteconomia e Gestão de Unidades de Informação (CBG) na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente ocupando a função de Coordenador do curso de Biblioteconomia e Unidades de Informação na UFRJ e membro suplente do Conselho de Coordenação do CCJE - UFRJ (Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas). Doutor em Sistemas de Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Mestre em Informática pelo Programa PPGI da UFRJ. Graduado em Bacharel em Informática e Tecnologia da Informação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Temas de interesse: Sistemas colaborativos (CSCW - computer supported cooperative work), mídias sociais, gestão do conhecimento e engenharia de software. Aplica suas pesquisas no domínio de Gestão de Emergências. Trabalhou por 34 anos na área de Tecnologia da Informação (TI), em empresas de mercado, com amplo conhecimento das diversas disciplinas que envolvem a área de informática.

Kaísa de Souza Morgado, UFRJ

Bacharela em Biblioteconomia e Gestão de Unidades de Informação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ (2021). Possui Dignidade Acadêmica da graduação da UFRJ (2022). Bolsista de Iniciação Científica PIBIC-UFRJ, 2020. Integra a Rede de Competência em Informação do estado do Rio de Janeiro. Áreas de interesse: sistemas de organização da informação e do conhecimento, sistemas de recuperação da informação, uso de tecnologias de inteligência artificial na organização da informação e do conhecimento, modelos e sistemas colaborativos de indexação, fontes de informação, competência em informação.

Raimunda Fernanda dos Santos, Universidade federal do Rio de Janeiro (UFRJ)

Professora Adjunta do Departamento de Ciência da Informação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Professora permanente externa do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual de Londrina (PPGCI/UEL). Doutora em Ciência da Informação pela Universidade Federal da Paraíba (PPGCI/UFPB). Mestra em Ciência da Informação pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Pernambuco (PPGCI/UFPE). Especialista em Docência em Sistemas de Informação pela Facuminas. Bacharel em Biblioteconomia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (DECIN/UFRN). Pesquisadora Líder do Grupo de Pesquisa #FOLKCoLAB Colaboratório de pesquisas e práticas sobre Folksonomia e Sistemas híbridos de Organização do Conhecimento, primeiro grupo de pesquisa do CNPq exclusivamente dedicado às Folksonomias no Brasil. Membro do comitê de Machine Learning da Associação Internacional de Inteligência Artificial. Atuou como professora efetiva do Departamento de Biblioteconomia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), no período de abril de 2019 a janeiro de 2024.Possui Láurea Acadêmica (2014) e prêmio de melhor monografia da graduação na UFRN (2014). Faz parte dos Grupos de Pesquisa certificados pelo CNPq na área de Organização e Representação da Informação e do Conhecimento nas instituições UFPB e UFPE. Áreas de Interesse: Organização e Representação da Informação e do Conhecimento. Inteligência Artificial. Modelos e sistemas colaborativos de Indexação. Folksonomias. Sistemas de Organização do Conhecimento. Sistemas de Recuperação da Informação. Dados de Pesquisa.

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Publicado

2024-05-03

Como Citar

FREITAS, D.; MORGADO, K.; DOS SANTOS, R. F. Busca e recuperação da informação em plataformas de streaming de vídeos: um estudo de caso na Netflix. Múltiplos Olhares em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 14, p. e051049, 2024. DOI: 10.35699/2237-6658.2024.51049. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/51049. Acesso em: 17 jul. 2024.

Edição

v. 14 (2024): Publicações Contínuas 2024

Seção

Dossiê temático - Práticas de organização e gestão de dados, informação e conhecimento em ambientes digitais

Licença

Copyright (c) 2024 Kaísa de Souza Morgado, Danilo Pestana de Freitas, Raimunda Fernanda dos Santos

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