NEWS CURATION FROM INSTAGRAM'S RECOMMENDATION SYSTEM

Authors

DOI:

https://doi.org/10.31501/esf.v2i30.14734

Abstract

The article aims to understand how algorithms can act in curating news on Instagram from a recommendation system. The proposal is provoked by the algo-torial dimension, (BONINI; GANDINI, 2019). In this way, a bibliographic review was carried out on the topics algorithms, recommendation systems and algo-torial, relating how they are presented on the Instagram platform. Through the research conducted, it was noticed that the algorithms play a role of filtering agents in the dissemination of news, also assuming the role of gatekeepers.

Author Biographies

  • Vanessa Amália Dalpizol Valiati, Feevale University

    Doutora em Comunicação e Informação (PPGCOM/UFRGS), mestre em Comunicação Social (PPGCOM/PUCRS), especialista em Economia da Cultura (PPGE/UFRGS) e bacharel em Comunicação Social com habilitação em Jornalismo (PUCRS). Atua como professora e pesquisadora no Mestrado Profissional em Indústria Criativa e nos cursos de graduação em Jornalismo e Produção Audiovisual da Universidade Feevale (Novo Hamburgo/RS), onde também atua como editora do periódico Brazilian Creative Industries Journal.

  • Amanda Caroline Dörr Ferreira, Feevale University

    Mestranda em Indústria Criativa pela Universidade Feevale (Novo Hamburgo/RS). Especialista em Marketing Estratégico Digital. Bacharela em Jornalismo.

  • Cristiano Max Pereira Pinheiro, Feevale University

    Formado em Publicidade e Propaganda pela PUCRS (1999), Mestre em Comunicação Social, também pela PUCRS (2002) com a dissertação "Imagem Analógica, Digital e o Imaginário, e Doutor em Comunicação Social, pela mesma universidade, com a tese "Apontamentos para uma aproximação entre jogos digitais e comunicação". Coordenador do Mestrado de Indústria Criativa da Universidade Feevale. 

Published

2024-08-14

Issue

Section

Crise da Criatividade - A comunicação entre sabedoria e inteligência artificial

How to Cite

NEWS CURATION FROM INSTAGRAM’S RECOMMENDATION SYSTEM. (2024). Esferas, 30. https://doi.org/10.31501/esf.v2i30.14734