| Summary: | A torrente de informação publicada online todos os dias fomentou o aparecimento de soluções tecnológicas que visam combater a sobrecarga de informação. Os agregadores de notícias, aplicações que recolhem notícias de várias fontes e apresentam-nas de forma condensada num único local, são uma destas soluções. Para aumentar a eficiência, muitos agregadores recorrem atualmente a algoritmos de personalização e curadoria, programas de computador que decidem o que apresentar com base num conjunto de regras e critérios. Mas esta abordagem pode criar novos problemas. Os algoritmos podem conter enviesamentos, fechar os utilizadores dentro de "bolhas de filtro", e ajudar a disseminar notícias falsas. Este poder de moldar a opinião pública é muitas vezes deixado sem controlo. Informação sobre o funcionamento interno do algoritmo não é fornecida aos utilizadores, que por vezes nem estão conscientes de que a sua lista de notícias é gerida por um programa de computador.Este estudo visa identificar a importância de um conjunto de critérios que uma amostra de potenciais utilizadores gostaria de manipular num agregador de notícias gerado por um algoritmo, aferir a importância de fornecer informação sobre o algoritmo, e determinar qual o grau de controlo sobre o sistema que os utilizadores pretendem. O objetivo é depois aplicar as conclusões mais relevantes a um protótipo funcional alinhado com os requisitos dos utilizadores. De forma a atingir estes objetivos, foi desenhado um estudo quantitativo não-experimental. Desenvolveu-se um questionário, que foi enviado por email à comunidade da Universidade do Porto. Quatrocentos e trinta e dois (432) participantes, maioritariamente estudantes e docentes, preencheram o questionário. Foram recolhidos dados sobre as características demográficas, hábitos de consumo de notícias, e o nível de importância de vários critérios relacionados com o conteúdo das notícias, diversidade de perspetivas, fontes noticiosas, informação sobre o algoritmo, e o grau de personalização. Os resultados indicam que os critérios relacionados com o conteúdo das notícias mais valorizados foram "Atualidade", "Boas notícias", "Relevância", "Conflito", "Magnitude", "Serendipidade", "Áudio-visual", e "Proximidade". Relativamente à diversidade de perspetivas, os participantes atribuíram maior importância às notícias que apresentam pontos de vista diferentes dos seus do que a conteúdos alinhados com os seus pontos de vista. Profissionalismo e prestígio jornalístico foram avaliados como os fatores mais importantes no que se refere às fontes. Informação sobre o algoritmo foi avaliada como moderadamente importante. Quanto à personalização, os participantes indicaram que o critério mais importante é a possibilidade de configurar explicitamente o sistema de acordo com as suas próprias opções.Este estudo proporciona algum conhecimento sobre a importância de vários critérios para manipular uma aplicação algorítmica de notícias segundo a perspetiva dos utilizadores. Algumas das descobertas foram transpostas para um protótipo funcional que continuará a ser desenvolvido no futuro. A avaliação do sistema com utilizadores está também planeada como trabalho futuro. A utilização de uma amostra não-probabilística limita a generalização dos resultados, mas acreditamos que estes podem ser uma referência valiosa para implementadores de aplicações algorítmicas de notícias preocupados com o controlo dos utilizadores e a transparência. === The torrential stream of information published online every day has fostered the rise of technological solutions aiming to combat information overload. News aggregators, applications that collect news from multiple publishers and present them in a condensed form in a single place, are one such solution. In order to increase efficiency, many aggregators now employ personalization and curation algorithms, computer programs that decide what to present based on a set of rules and criteria. But this approach can entail new problems. Algorithms can be biased, lock users inside "filter bubbles", and help disseminate false news. This power to shape public opinion is often left unchecked. Information about the algorithm's inner workings isn't provided to users, who sometimes aren't even aware that their news feed is managed by a computer program.This study aims to identify the importance of a set of criteria that a sample of potential users would like to manipulate in algorithmically generated news aggregator, assess the importance of providing information about the algorithm, and determine the desired degree of control over the system. The goal is to then apply the most relevant findings to a functional prototype that fits the requirements expressed by the users.In order to achieve these objectives, a quantitative non-experimental research design was employed. A questionnaire was developed and sent via email to the University of Porto community. Four hundred and thirty two (432) participants, mainly comprising students and professors, filled the questionnaire. Data was collected about demographics, news consumption habits, and the importance level of multiple criteria regarding news content, diversity of perspectives, news sources, information about the algorithm, and the degree of personalization. Criteria importance level was rated using a five-item Likert scale with the following value-label pairings: 1 - "Not at all important", 2 - "Little important", 3 - "Moderately important", 4 - "Important", and 5 - "Very important".Results indicate that, with a median level of importance of 4, the most important news content criteria were "Timeliness", "Good news", "Proximity", "Conflict", "Serendipity", "Magnitude", "Relevance", and "Audio-visual". Regarding the diversity of perspectives, participants attributed higher importance to news that present points of view diverse from their own (median = 4) than to content aligned with their views. Professionalism (median= 5) and journalistic prestige (median = 4) were rated as the most important factors concerning the sources. Information about the algorithm was evaluated as being of moderated importance (median = 3). As for personalization, participants indicated that they value the most being able to configure the system according to their own criteria (median = 4), rather than have no personalization or letting the system make those choices.This study provides some insights about the importance of several criteria for manipulating an algorithmic news application, from a user perspective. Some of the findings have already been implemented in a functional prototype, which will be further developed in the future. Evaluating the system with users is also planned as future work. The usage of a non-probability sampling method limits the generalization of the findings, but we believe they can be a valuable reference for implementers of algorithmic news applications concerned with user control and transparency.
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