Modelo de calidad de las plataformas de recomendación de aplicaciones infantiles y juveniles

• Sofia Pelosi ; Raquel Gómez-Díaz ^[1] ; Araceli García-Rodríguez ^[1]
  1. [1] Universidad de Salamanca

     Universidad de Salamanca

     Salamanca, España

     
• Localización: Ocnos: revista de estudios sobre lectura, ISSN 1885-446X, ISSN-e 2254-9099, Vol. 18, Nº. 2, 2019, págs. 17-30
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Quality model of recommender systems of applications for children and teenagers
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• Resumen
  • español

    Los contenidos digitales para niños y jóvenes son un sector que crece de manera continua, por lo que reconocer la calidad de los mismos es una tarea compleja, ya que las tiendas de aplicaciones no siempre proporcionan información clara y completa. En este contexto nacen las plataformas de recomendación de aplicaciones, sitios web dedicados a seleccionar, evaluar y reseñar los productos que día a día aparecen. Como no todos ofrecen información de la misma calidad resulta necesario estudiarlos y compararlos. Partiendo de estas consideraciones en el trabajo se evalúan veinticinco recomendadores, en base a veintisiete indicadores agrupados según se refieran a la estructura del sitio web, la información que aportan sobre el contenido y la visibilidad que consiguen en las redes sociales. La evaluación realizada muestra cuáles son los mejores recomendadores según los indicadores establecidos en el artículo.

  • English

    Digital content for children and teenagers grows continuously, so recognizing the good quality ones is a complex task, since apps stores do not always provide complete information. In this context apps reviews arise, web sites dedicated to select, evaluate and review these products day by day. Not all of them offer the same quality information: this is why it is necessary to study and compare them. Based on these considerations, 25 recommenders are evaluated according to 27 different criteria, like the structure of the site, the information they provide and their visibility on social media. The evaluation shows which are the best recommenders according to the criteria established in the article.