REVISÃO INTEGRATIVA: ADEQUAÇÃO DOS SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO ÀS EXIGÊNCIAS IMPOSTAS PELAS LEIS DE PROTEÇÃO DE DADOS

Resumo

Os sistemas de recomendação têm sido amplamente utilizados em diferentes áreas e tecnologias para promover uma experiência mais personalizada aos usuários e filtrar os conteúdos de acordo com o momento ou o comportamento apresentado, para isso, dados históricos ou pessoais têm sido amplamente aproveitados por algoritmos a fim de realizar a personalização. Em tempos de regulamentação da proteção de dados pessoais, faz-se necessário compreender como as tecnologias de recomendação tem se adequado para atender as diferentes regulamentações existentes mundialmente. Com esse objetivo, foi realizada a pesquisa em julho de 2022 nas bases de dados Scopus e Web of Science com os descritores "sistema de recomendação" e "GDPR" ou "sistema de recomendação" e "privacidade" na língua inglesa. Como resultado, foram identificados 11 estudos que respondem a pergunta de pesquisa que foram tabelados considerando: título, autoria, base de dados e algoritmo utilizado. Na análise, destacam-se as técnicas utilizadas para adaptar os sistemas de recomendações às novas leis de privacidade dos dados dos usuários. Também verificamos que o desempenho desses algoritmos depende de muitos fatores como se há coleta inicial de dados para a recomendação, como é feita a anonimização dos dados, em qual ciclo da gestão do conhecimento esta etapa é realizada, entre outros.