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Título: A influência dos algoritmos no consumo de música brasileira: como as plataformas digitais moldam o gosto musical do público
Autor(es): RIBEIRO, Arthur dos Santos
LUKO, Pedro Câmara
Orientador(es): KRAKAUER, Patricia Viveiros de Castro
Tipo documental: Monografia
Palavras-chave: Algoritmos;Música;Comportamento do consumidor
Data do documento: 29-Nov-2024
Editor: 272
Referência Bibliográfica: RIBEIRO, Arthur dos Santos; LUKO, Pedro Câmara. A influência dos algoritmos no consumo de música brasileira: como as plataformas digitais moldam o gosto musical do público. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Marketing) – Faculdade de Tecnologia Sebrae, São Paulo, 2024.
Resumo: A presente pesquisa investiga a influência dos algoritmos das plataformas de streaming de música, como Spotify, Deezer e YouTube Music, no comportamento de consumo musical no Brasil. O estudo busca compreender como essas tecnologias afetam a diversificação de gêneros musicais e a descoberta de novos artistas, considerando o impacto dos sistemas de recomendação na experiência dos usuários. A metodologia adotada foi quantitativa, com a aplicação de questionários estruturados, visando coletar dados sobre as preferências musicais e a percepção dos usuários em relação às recomendações algorítmicas. Os resultados mostram que, embora as plataformas ofereçam uma vasta gama de opções, os algoritmos tendem a reforçar o consumo de artistas populares, limitando a exposição a artistas independentes e gêneros menos conhecidos. A pesquisa contribui para o entendimento do papel dos algoritmos no mercado musical brasileiro e sugere que ajustes nas plataformas poderiam promover maior diversidade musical.
This research investigates the influence of streaming music platform algorithms, such as Spotify, Deezer, and YouTube Music, on music consumption behavior in Brazil. The study aims to understand how these technologies affect the diversification of musical genres and the discovery of new artists, considering the impact of recommendation systems on user experiences. A quantitative methodology was adopted, using structured questionnaires to collect data on users' musical preferences and their perception of algorithmic recommendations. The results show that, while the platforms offer a wide range of options, algorithms tend to reinforce the consumption of popular artists, limiting exposure to independent artists and less-known genres. The research contributes to the understanding of the role of algorithms in the Brazilian music market and suggests that platform adjustments could foster greater musical diversity.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/38593
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