O consumo de conteúdo audiovisual evoluiu com o aparecimento da internet, deixando de ser necessário esperar para assistir a um filme, série ou documentário. Com a criação de serviços "streaming" e a propagação de conteúdos televisivos através da internet, alterou-se a forma como os consumidores se relacionam com os conteúdos televisivos. Agora têm a possibilidade de escolher os conteúdos, quando e em que plataforma preferem assistir. A Netflix foi o primeiro desses serviços em Portugal. As empresas procuram cada vez mais soluções estratégicas para corresponder às necessidades dos utilizadores, proporcionando um atendimento personalizado e igualmente um conteúdo de qualidade. Em alguns casos, os sistemas de recomendação, são estratégias benéficas, que otimizam o tempo de pesquisa do utilizador, fazendo com que este permaneça mais tempo na plataforma, sem perder o interesse, e que ao mesmo tempo encontre conteúdo que seja relevante. É através dos hábitos de visualização e das preferências do utilizador, que a tecnologia "Big Data" nas plataformas "streaming" consegue recomendar conteúdos. A presente investigação visa compreender como é que os sistemas de recomendação são percecionados, na experiência do utilizador e a importância que lhes é dada, determinando se o que lhes é sugerido vai ao encontro dos seus interesses. Para que isso fosse possível, foi realizado um estudo inferencial, para o qual foi desenvolvido um questionário destinado a utilizadores de plataformas "streaming", com base nos objetivos propostos.

The consumption of audiovisual content has evolved with the emergence of the Internet, it is no longer necessary to wait to watch a film, series or documentary. With the creation of Streaming services and the propagation of television content over the Internet, the way in which consumers relate to television content has changed, they now have the choice of content, when and on what platform they want to watch it. Netflix was the first such service in Portugal. Companies are increasingly looking for strategic solutions to meet users' needs, providing personalised service and quality content. In some cases, recommendation systems, are beneficial strategies, which optimize the user's search time, making the user stay longer in the platform, without losing interest and at the same time finding content that is relevant. It is through the user's viewing habits and preferences that Big Data technology in streaming platforms is able to recommend content, and this research aims to understand how recommendation systems are perceived in the user experience and the importance given to them, determining whether what is suggested to them meets their interests, in order to make this possible, an inferential study was carried out, where a questionnaire to platforms streaming users, was developed based on the proposed objectives.