Decodificando as affordances entre o YouTube e os criadores de conteúdo

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Scaff, Heitor Radesca Alvares
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: affordances; algorithms; algoritmos; content creators; criadores de conteúdo; decodificação; decoding; YouTube
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/27/27164/tde-26112024-123727/

Fundamentado em pesquisa bibliográfica, análise de dispositivos textuais (ARAÚJO, 2017) e entrevistas semi-estruturadas (THIOLLENT, 1987; TRIVIÑOS, 1987; MANZINI, 2003), esta pesquisa concentra-se em usar um modelo combinado dos conceitos de codificação/decodificação (Hall, 1980), affordances (GIBSON, 1977), tipos de affordances (GAVER, 1991) e affordances imaginadas (NAGY; NEFF, 2015) reformatada a partir de Shaw (2017) em uma nova matriz de análise para entender a decodificação e as affordances entre o YouTube e os criadores de conteúdo. É fundamentado no paradigma da complexidade de Morin (2003), centralidade, transversalidade e resiliência do campo da comunicação no digital (CORRÊA, 2015), e nos estudos culturais e de plataforma. Reafirmamos e ampliamos as teorias feitas sobre plataformas (D\'ANDREA, 2020; DIJCK, 2013; GILLESPIE, 2010), algoritmos e seus efeitos em criadores de conteúdo (SEAVER; GILLESPIE, 2016), como o poder algorítmico (BUCHER, 2018), performatividade algorítmica (LEMOS; PASTOR, 2018), o mito da objetividade algorítmica, seus vieses e racismo (DANIELS, 2013; NOBLE, 2018; SILVA, 2019), o regime de visibilidade (MAGALHÃES; YU, 2017), os imaginários (BUCHER, 2017), a fofoca (BISHOP, 2019), a exaustão (KARHAWI; PRAZERES, 2022), a literacia (KARHAWI; RAMOS, 2023) e a normatividade algorítmica (ARAÚJO, 2017). Entrevistamos três criadores de conteúdo, analisamos a seção sobre do site do YouTube desde 2005 até 2024 e o site YouTube Creators, compreendemos que há um aprendizado pelos criadores de conteúdo baseado na imitação algorítmica e que o YouTube ensina sobre si mesmo para os criadores com dualidade e a partir de migalhas algorítmicas.