GOVERNAMENTALIDADE ALGORÍTMICA: UMA INVESTIGAÇÃO QUALITATIVA SOBRE A PERSONALIZAÇÃO DE NOTÍCIAS
Governamentalidade Algorítmica; Jornalismo; Midiatização; Personalização de notícias
A pesquisa investiga como a personalização algorítmica de notícias, impulsionada pela Governamentalidade Algorítmica (Rouvroy; Berns, 2015), através de mecanismos como coleta e análise de dados, dataveillance e datamining respectivamente, molda o consumo de notícias e impacta os valores tradicionais do jornalismo. Argumentamos que a prática, embora ofereça conveniência, pode levar à formação de bolhas de filtro (Pariser, 2012), limitando a exposição a diferentes perspectivas e influenciando a formação de opinião. A metodologia da pesquisa é qualitativa (Minayo, 2002; Duarte, 2006; Fígaro, 2014), utilizando entrevistas em profundidade com jornalistas de diferentes veículos da região Nordeste do Brasil, buscando compreender como os profissionais da área lidam com as novas tecnologias e seus impactos na produção e consumo de notícias. A partir da análise dos dados coletados, lançamos luz sobre os desafios e as implicações éticas (Sodré, 2021) da personalização algorítmica no jornalismo contemporâneo (Gillespie, 2018), em um contexto de midiatização profunda (Couldry; Hepp, 2020) e crescente influência dos algoritmos na sociedade.