O Impacto dos Sistemas de Recomendação Personalizados nas Decisões de Consumo

Disciplina: Redes Sociais e Virtuais 

Autor: Elizeu Raimundo De Oliveira Neto
Matrícula: 20202181

Introdução

Os sistemas de recomendação personalizados têm se tornado uma presença constante na vida dos consumidores online. Desde sugerir filmes em plataformas de streaming até recomendar produtos em lojas virtuais, esses sistemas influenciam diretamente nossas decisões de consumo. Este artigo explora como esses sistemas de recomendação, impulsionados pela Web 2.0 e aprimorados pela inteligência artificial na Web 3.0, moldam o comportamento do consumidor e impactam seu bem-estar.

Evolução dos Sistemas de Recomendação

Com o advento da Web 2.0, a internet se tornou mais interativa e colaborativa, permitindo que usuários gerassem conteúdo e que sistemas de recomendação coletassem grandes volumes de dados para oferecer sugestões personalizadas. A Web 3.0, por sua vez, trouxe a inteligência artificial para o centro desses sistemas, permitindo uma personalização ainda mais precisa e eficaz.

Segundo Primo (2007), a Web 2.0 não é apenas um conjunto de tecnologias, mas também de atributos sociais que incluem transparência e participação dos usuários no desenvolvimento de conteúdos e processos. Com esses avanços, a Web 3.0 organizou informações de forma que as máquinas podem decifrar conteúdos e apontar soluções sem intervenção humana (Oliveira et al., 2018).

Impacto na Tomada de Decisão dos Consumidores

A utilização de sistemas de recomendação influencia significativamente as decisões de consumo, tanto de forma positiva quanto negativa. Esses sistemas podem aumentar a eficiência das decisões ao fornecer sugestões personalizadas que correspondem às preferências dos consumidores. No entanto, também apresentam riscos, como a dependência algorítmica, que pode levar a escolhas menos informadas e a uma redução na diversidade de opções consideradas.

A hipótese central é que, embora os sistemas de recomendação possam melhorar a eficiência das decisões de consumo, eles também apresentam riscos significativos ao bem-estar do consumidor, dependendo da forma como são implementados e utilizados.

Fundamentos Teóricos

A fundamentação teórica deste estudo inclui conceitos clássicos e neoclássicos de racionalidade, como o "Homo Economicus" de Adam Smith e a Teoria da Escolha Racional de Milton Friedman, além das contribuições da economia comportamental e da psicologia cognitiva. Daniel Kahneman e Amos Tversky (1979) demonstraram como heurísticas e vieses cognitivos podem distorcer a tomada de decisão, enquanto Herbert Simon (1957) destacou que a racionalidade é frequentemente limitada pela disponibilidade de informação e capacidade cognitiva.

Discussão

Upadhayay (2023) enfatiza que a personalização e eficácia dos sistemas de recomendação se intensificam com o avanço tecnológico, moldando o comportamento do consumidor e suas decisões de compra. Isso sugere que, enquanto esses sistemas podem aumentar a eficiência das decisões de consumo, eles também podem criar uma dependência que reduz a capacidade crítica dos consumidores.

Conclusão

O estudo dos sistemas de recomendação personalizados em decisões de consumo é fundamental para entender os impactos dessas tecnologias na sociedade. Com o avanço da inteligência artificial, a personalização se torna cada vez mais presente, tornando crítico o entendimento de seus efeitos microeconômicos e sociais. Este artigo contribui para a literatura existente, oferecendo insights valiosos para pesquisadores e profissionais da área, destacando a importância de um uso equilibrado e consciente dessas tecnologias.

Referências

• SMITH, Adam. A riqueza das nações: investigação sobre sua natureza e suas causas. 1. ed. São Paulo: Nova Cultural, 1996.
• FRIEDMAN, Milton. Essays in Positive Economics. 1. ed. Chicago: University of Chicago Press, 1953.
• KAHNEMAN, Daniel; TVERSKY, Amos. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, v. 47, n. 2, p. 263-291, mar. 1979.
• SIMON, Herbert. Models of Man: Social and Rational. 1957.
• UPADHAYAY, Dhara. Role of AI in Content Recommendation Systems. 2023.
• PRIMO, A. O aspecto relacional das interações na Web 2.0. 2007. Disponível em: https://www.e-compos.org.br/e-compos/article/view/153.
• OLIVEIRA, F. R., MAZIERO, R. C., ARAÚJO, L. S. de. UM ESTUDO SOBRE A WEB 3.0: evolução, conceitos, princípios, benefícios e impactos. Revista Interface Tecnológica, v. 15, n. 2, p. 60-71, 2018.