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Identificação de critérios para a avaliação de ideias: um método utilizando folksonomias

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-04-19T04:22:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / As ferramentas de cocriação encontram uma rica fonte de conhecimento baseada nas interações sociais que ocorrem na Web. Essa interação coletiva é a principal característica dos Sistemas de apoio à inovação, em especial para os sistemas de gestão de ideias. Entretanto, para avaliar ideias, as soluções atuais limitam-se a métodos baseados em formulários com critérios pré-estabelecidos ou, então, por métricas de engajamento social. O contexto organizacional é crítico para o sucesso de uma ideia, porém, ao considerar apenas índices de popularidade, as avaliações não agregam semanticamente o conhecimento atribuído pelo usuário, bem como não determinam quais critérios foram ponderados pela comunidade. A fim de compreender este conhecimento coletivo, a presente pesquisa propõe um método de identificação e análise de critérios para a avaliação de ideias. O desenvolvimento desse artefato é baseado na metodologia da ciência do design e explora o conhecimento a partir de atribuições sociais por notas e tags, as folksonomias. Assim, no contexto do front end da Inovação, o método representa uma apropriação semântica e qualitativa dos critérios atribuídos pela comunidade. A verificação utiliza técnicas da mineração de folksonomias em uma base de dados representada por um modelo de hipergrafo. Como resultado, o método permite evidenciar um conjunto de características a serem consideradas pela organização como critérios de avaliação. Além disso, a solução constata que a popularidade não é uma medida de consenso da comunidade, portanto sub comunidades auferem medidas mais precisas em suas atribuições; e a flexibilização temporal, própria das interações sociais, colaboram na recomendação de ideias baseada em tendências e no contexto organizacional.<br> / Abstract : Co-creation tools meet a rich source of knowledge on social interactions that occurs on the Web. This collective interaction is the main characteristic of innovation support systems, especially idea management systems. However, in order to evaluate ideas, current solutions are limited to methods based on forms with pre-established criteria or metrics of social engagement. The organizational context is critical to the success of an idea. Nevertheless, when considering just popularity ratings, the evaluations do not semantically aggregate the knowledge attributed by the user. It also does not determine what criteria was weighted by the community. In order to understand this collective knowledge, the present research proposes a method for identification and analysis of criteria in idea evaluation. The development of this artefact is based on the design science research methodology, and it explores the knowledge from social attributions using grades and tags, also known as folksonomy. Therefore, within the front end of innovation, the method represents a semantic, qualitative appropriation of criteria attributed by the community. The artefact was verified using folksonomy mining techniques in a database represented by a hypergraph model. As a result, the method allows to visualize a set of characteristics to be considered as evaluation criteria by any organization. In addition, the results showed that popularity is not a community s consensus measure. Therefore, sub communities get more precise measurements in their attributes; and temporal flexibility, which is specific to social interactions, collaborate on the idea recommendation based on trends and organizational context.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/160801
Date January 2016
CreatorsRochadel, Willian
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Souza, João Artur de, Dandolini, Gertrudes Aparecida
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format176 p.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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