Optimización de la experiencia de usuario en plataformas de streaming: un análisis desde las ciencias del comportamiento

Fil: Vollert, Micaela. Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vollert, Micaela, Crupnik, Luciana
Otros Autores: Abkiewicz, Ariel Fernando
Formato: Tesis Tesis de grado updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento 2025
Acceso en línea:https://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/26012
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
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spelling I37-R143-10908-260122025-12-03T03:00:33Z Optimización de la experiencia de usuario en plataformas de streaming: un análisis desde las ciencias del comportamiento Vollert, Micaela Crupnik, Luciana Abkiewicz, Ariel Fernando Fil: Vollert, Micaela. Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento; Argentina. Fil: Crupnik, Luciana. Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento; Argentina. La presente investigación aborda el fenómeno de la sobrecarga de opciones en plataformas de streaming y sus efectos sobre la experiencia de los usuarios. Este fenómeno adquiere cada vez más relevancia en un contexto digital en el que los usuarios tienen acceso a una cantidad casi infinita de contenido, lo que puede limitar la capacidad cognitiva de tomar decisiones satisfactorias. El marco teórico incluye conceptos de sobrecarga cognitiva, algoritmos de recomendación y sesgos de decisión. A partir de una metodología basada en el Design Thinking, que combinó abordajes cualitativos (entrevistas en profundidad y entrevistas diádicas) y cuantitativos (encuestas y análisis estadísticos), se buscó identificar los factores que contribuyen a esta problemática y desarrollar intervenciones que funcionen como nudges para optimizar la experiencia del usuario y simplificar el proceso de selección. Los resultados muestran que el tiempo de búsqueda prolongado y la falta de ajuste de las recomendaciones algorítmicas generan emociones negativas y disminuyen la satisfacción, en línea con lo planteado por Schwartz (2004) sobre la paradoja de la elección. Asimismo, se identificó que, frente a fallas del algoritmo, los usuarios recurren a fuentes externas como redes sociales o recomendaciones de conocidos, confirmando la relevancia de la influencia social en los procesos de decisión. 2025-12-02T13:36:35Z 2025-12-02T13:36:35Z 2025-09 Tesis info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/updatedVersion https://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/26012 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad de San Andrés. Departamento de Ciencias de la Vida y del Comportamiento
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