Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MANZATO, MARCELO GARCIA - ICMC ; ALVES, GABRIELLE APARECIDA PIRES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/webmedia_estendido.2024.244374
- Assunto: SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO
- Keywords: Sistemas de recomendação; diversidade; vieses; nudges; bolhas de filtro; justiça
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Anais Estendidos
- ISSN: 2596-1683
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web - WebMedia
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ALVES, Gabrielle Aparecida Pires e MANZATO, Marcelo Garcia. Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2024.244374. Acesso em: 09 abr. 2026. -
APA
Alves, G. A. P., & Manzato, M. G. (2024). Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação. In Anais Estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/webmedia_estendido.2024.244374 -
NLM
Alves GAP, Manzato MG. Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação [Internet]. Anais Estendidos. 2024 ;[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2024.244374 -
Vancouver
Alves GAP, Manzato MG. Furando a bolha: nudges digitais em sistemas de recomendação [Internet]. Anais Estendidos. 2024 ;[citado 2026 abr. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/webmedia_estendido.2024.244374 - User perception of fairness-calibrated recommendations
- Towards personality-aware explanations for music recommendations using generative AI
- Digitally nudging users to explore off-profile recommendations: here be dragons
- Beyond the comfort zone: digital nudges for off-profile recommendations
- Metadata in movies recommendation: a comparison among different approaches
- gSVD++: supporting implicit feedback on recommender systems with metadata awareness
- A collaborative filtering approach based on user's reviews
- Multimodal interactions in recommender systems: an ensembling approach
- Exploiting feature extraction techniques on users' reviews for movies recommendation
- Exploiting item representations for soft clustering recommendation
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