Contenido principal del artículo

Emiliano Lucas Iglesias Albores

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Iglesias Albores, E. L. (2022). Netflix: análisis comparativo del consumo de los usuarios antes y durante la pandemia. Anuario Electrónico De Estudios En Comunicación Social "Disertaciones", 15(2). https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/disertaciones/a.11140

Belda, I. (2019). Inteligencia artificial: de los circuitos a las máquinas pensantes. rba Libros s. a.

Boden, M. (2017). Inteligencia artificial. Turner Publicaciones s. l.

Caballero, R., & Martín, E. (2015). Las bases de big data. Editorial Catarata.

Cardon, D. (2018). Con qué sueñan los algoritmos: Nuestras vidas en el tiempo de los big data. Ediciones Dado.

Cortina Ramos, A., & Serra Beltrán, M. A. (2015). ¿Humanos o posthumanos? Singularidad tecnológica y mejoramiento humano. Editorial Fragmenta.

Davenport, T. H., & Beck, J. C. (2002). La economía de la atención: el nuevo valor de los negocios. Paidós.

Duran, X. (2019). El imperio de los datos: el big data, la privacidad y la sociedad del futuro. puv.

Fernández, E. (2016). Big data: Eje estratégico en la industria audiovisual. Editorial uoc.

Fukuyama, F. (2018). ¿El fin de la historia? Y otros ensayos. Alianza Editorial.

Foucault, M. (1979). Microfísica del poder. Ediciones de la Piqueta.

Fuchs, C. (2012). Google capitalism. Triple C. Communication, Capitalism & Critique, 10(1), 42-48. https://doi.org/10.31269/triplec.v10i1.304

García Alsina, M. (2017). Big data: Gestión y explotación de grandes volúmenes de datos. Editorial uoc.

Gillham, B. (2000). Case study research methods. Editorial Continuum.

Giraldo-Luque, S., & Fernández-Rovira, C. (2020). Redes sociales y consumo digital en jóvenes universitarios: economía de la atención y oligopolios de la comunicación en el siglo xxi. Profesional de la Información, 29(5), e290528. https://doi.org/10.3145/epi.2020.sep.28

Kaplan, J. (2017). Inteligencia artificial: Lo que todo el mundo debe saber. Teell Editorial.

Kurzweil, R. (2006). The singularity is near: When humans trascend biology. Penguin Editorial.

Llaneza, P. (2019). Data nomics: Todos los datos personales que das sin darte cuenta y todo lo que las empresas hacen con ellos. Editorial Planeta s. a.

Marr, B. (2016). Big data: La utilización del big data, el análisis y los parámetros Smart para tomar mejores decisiones y aumentar el rendimiento. Teell Editorial.

Mayer Schonberger, V., & Cukier, K. (2015). Big data: La revolución de los datos masivos. Turner.

Mayer Schonberger, V., Cukier, K. (2018). Aprender con big data. Turner Publicaciones s. l.

Mertens, D. (2005). Research and evaluation in education and psychology: Integrating diversity with quantitative, qualitative, and mixed methods. Sage.

Rodríguez, P. (2018). Inteligencia artificial: Cómo cambiará el mundo y tu vida. Grupo Planeta.

Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia artificial, 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Editorial Alienta.

Rusell, S., Norvig, P. (2004). Inteligencia artificial: Un enfoque moderno. Parson Prentice Hall.

Srnicek, N. (2018). Capitalismo de plataformas. Caja Negra.

Strong, C. (2018). Big data: a escala humana. Editorial Melusina.

Turing, A.M. (2012). ¿Puede pensar una máquina? Ediciones krk.

Valls, J. (2017). Big Data: atrapando al consumidor. Profit Editorial.

Zarza, G., & López Murphy, J. (2018). La ingeniería del big data: cómo trabajar con datos. Editorial uoc.

Detalles del artículo