Publication
Does the Netflix recommender system produce customer utility? : an analysis of the technology acceptance of the algorithmic-prediction-based Netflix recommender system and its drivers
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Durisin, Boris | |
| dc.contributor.author | Lengyel, Daniel | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-26T07:22:25Z | |
| dc.date.available | 2021-10-26T07:22:25Z | |
| dc.date.issued | 2021-06-29 | |
| dc.date.submitted | 2021-06 | |
| dc.description.abstract | In the last two decades technology companies engaging in surveillance capitalism (gathering data, creating predictive products, implementing behavioural modification) have reaped exorbitant profits. Using big data and machine learning algorithmic recommender systems are able to accurately predict future behaviour of users. However, other aspects than accuracy should be considered for the success of such systems. From a company perspective, Netflix has been successfully engaging in surveillance capitalism in video streaming. Claiming to be a user-centric company, personalised recommendations are the basis of Netflix’s success, while it ventures into new strategic directions with original content. Using the technology acceptance model to adopt a user-perspective, this paper examines the utility of users of the Netflix recommender system. The effects of transparency and curation as features of the Netflix platform together with user’s level of trust towards the system are examined for their impact on the perceived usefulness and ease of use of the recommender system, in order to determine user’s behavioural intent to use the system and actual system usage. Additionally, the potential effects of user interaction as a potential future feature are explored. Using structural equation modelling on data collected from survey respondents, the paper finds that curation and trust in fact impact behavioural intent and usage while transparency fails to impact perceived factors. User interaction does not significantly improve the utility of users. The outcome suggests that Netflix should focus on curation and trust-building features as differentiating characteristics of their platform to sustain competitive advantage. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Nas últimas duas décadas, as empresas tecnológicas envolvidas no capitalismo de vigilância têm colhido lucros exorbitantes. Utilizando grandes sistemas de recomendação de dados e algoritmos de aprendizagem de máquinas, são capazes de prever com precisão o comportamento futuro dos utilizadores. Outros aspectos para além da precisão devem ser considerados para o sucesso de tais sistemas. Do ponto de vista da empresa, a Netflix tem vindo a envolver-se com sucesso no capitalismo de vigilância em vídeo streaming. Utilizando o modelo de aceitação de tecnologia para adoptar um utilizador-perspectivo, este documento examina a utilidade dos utilizadores do sistema de recomendações da Netflix. Os efeitos da transparência e curadoria como características da plataforma Netflix, juntamente com o nível de confiança dos utilizadores no sistema, são examinados quanto ao seu impacto na percepção da utilidade e facilidade de utilização do sistema de recomendação, a fim de determinar a intenção comportamental do utilizador de utilizar o sistema e a utilização real do sistema. São explorados os efeitos potenciais da interacção do utilizador como uma potencial característica futura. Utilizando modelos de equações estruturais sobre dados recolhidos dos inquiridos, o documento conclui que a cura e a confiança têm de facto impacto na intenção comportamental e na utilização, enquanto a transparência não tem impacto nos factores percebidos. A interacção dos utilizadores não melhora significativamente a utilidade dos utilizadores. O resultado sugere que o Netflix deveria concentrar-se nas características de cura e de construção de confiança como características diferenciadoras da sua plataforma para sustentar a vantagem competitiva. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202751350 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/35694 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Technology acceptance model | pt_PT |
| dc.subject | Recommender system | pt_PT |
| dc.subject | Utility | pt_PT |
| dc.subject | Algorithm | pt_PT |
| dc.subject | Streaming | pt_PT |
| dc.subject | Surveillance capitalism | pt_PT |
| dc.subject | Platform | pt_PT |
| dc.subject | Netflix | pt_PT |
| dc.subject | Modelo de aceitação de tecnologia | pt_PT |
| dc.subject | Sistema de recomendação | pt_PT |
| dc.subject | Utilidade | pt_PT |
| dc.subject | Algoritmo | pt_PT |
| dc.subject | Capitalismo de vigilância | pt_PT |
| dc.subject | Plataforma | pt_PT |
| dc.title | Does the Netflix recommender system produce customer utility? : an analysis of the technology acceptance of the algorithmic-prediction-based Netflix recommender system and its drivers | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas | pt_PT |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- 202751350.pdf
- Size:
- 954.06 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format