Sistemas de recomendação em sites de notícias: contextualização como proposta para o engajamento de usuários - Lohmann, Augusto de Freitas (2018)
Em um contexto de aumento exponencial na produção de conteúdo e de mudanças no modelo de consumo de notícias, os sistemas de recomendação de conteúdo apresentam-se como elementos que auxiliam na promoção do engajamento de usuários em sites de notícias. Entretanto, observa-se especificamente no âmbito dos sites de notícias o baixo desempenho dos sistemas de recomendação de conteúdo, em especial as reduzidas taxas de engajamento identificadas em acessos oriundos de fontes externas (redes sociais, buscadores e outros que já constituem a maior parte dos acessos). Dessa forma, tem-se por objeto da pesquisa a recomendação de notícias nas páginas de conteúdo dos sites de notícias, com ênfase nos sites brasileiros. Nessa tese é apresentada a análise teórica e prática a respeito da utilização de sistemas de recomendação automatizados no contexto da notícia, de maneira a validar quais aspectos desses sistemas exercem influência sobre os índices de engajamento. Para isso, são propostas três hipóteses a serem validadas a partir do resultado de pesquisas e experimentos práticos, a saber: 1) Mudanças no design de páginas de conteúdo (incluindo layout, usabilidade e/ou critérios dos elementos de recomendação de conteúdo) impactam nas métricas de engajamento do usuário com o site de notícias; 2) As variáveis página de destino e origem do tráfego influenciam de maneira relevante as métricas de engajamento dos sites de notícias; 3) O contexto interfere na probabilidade de um determinado usuário consumir uma notícia (Independente do nível de interesse por este conteúdo). Além disso, são identificados problemas e fatores que trazem complexidade para a utilização dos sistemas de recomendação de conteúdo automatizados no contexto específico do jornalismo e das notícias. A partir de análises de métricas e pesquisas acerca do estado atual da recomendação nos sites de notícias brasileiros, é proposta a categorização dos critérios utilizados na recomendação de conteúdo destes sites, bem como cenários conceituais que apontem para soluções que promovam melhores resultados em especial na questão do engajamento dos usuários - na utilização de sistemas de recomendação em sites de notícias