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Exportar Referência (APA) 
Couraceiro, P. & Paisana, M. (2024). Da personalização algorítmica à mediação jornalística: Mudanças nas preferências dos jovens Portugueses no consumo de notícias online. Media e Jornalismo. 24 (45)
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P. J. Couraceiro and M. P. Morais,  "Da personalização algorítmica à mediação jornalística: Mudanças nas preferências dos jovens Portugueses no consumo de notícias online", in Media e Jornalismo, vol. 24, no. 45, 2024
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TY  - JOUR
TI  - Da personalização algorítmica à mediação jornalística: Mudanças nas preferências dos jovens Portugueses no consumo de notícias online
T2  - Media e Jornalismo
VL  - 24
IS  - 45
AU  - Couraceiro, P.
AU  - Paisana, M.
PY  - 2024
SN  - 1645-5681
DO  - 10.14195/2183-5462_45_4
UR  - https://impactum-journals.uc.pt/mj/about
AB  - O crescente domínio das plataformas digitais na disseminação de notícias tem introduzido uma nova dimensão na mediação, particularmente através da recomendação algorítmica de conteúdos. Este estudo visa explorar as dinâmicas de consumo de notícias entre os jovens portugueses, com foco na personalização algorítmica. Utilizando dados do Digital News Report, investigamos como a preferência dos jovens por fontes algorítmicas de acesso a notícias digitais se acentuou entre 2016 e 2023, mas também se diversificou, passando a incluir, além de redes sociais, motores de busca e agregadores de notícias. O artigo explora ainda atitudes sobre a receptividade à seleção algorítmica de notícias, destacando uma transformação significativa nas preferências dos jovens entre os 18 e os 24 anos, de uma forte inclinação para a personalização algorítmica baseada no histórico de consumo individual, para uma maior valorização do papel dos editores e dos jornalistas. Paralelamente, a ubiquidade dos algoritmos revela-se na diminuição das preocupações dos jovens sobre as consequências da personalização algorítmica. A discussão e as conclusões suscitam reflexões sobre a crescente utilização de sistemas algorítmicos por parte de órgãos de comunicação social e as consequências da personalização algorítmica para uma esfera pública plural e informada.
ER  -