Orientadores: Ana Estela Antunes da Silva, Antonio Carlos Zambon / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia / Made available in DSpace on 2018-08-24T06:09:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Garcia-Nunes_PedroIvo_M.pdf: 2562537 bytes, checksum: 108da20ed77cbe9587a585ea453fb49f (MD5)
Previous issue date: 2014 / Resumo: Tomadores de decisão são frequentemente confrontados por fenômenos que envolvem uma grande quantidade de atores e interações pertinentes a problemas cada vez mais complexos e, por isso, difíceis de serem gerenciados. As teorias da racionalidade limitada assumem que o tratamento dessa complexidade se dá pela consideração do conhecimento compartilhado entre um número representativo de diferentes agentes de decisão. A identificação desse tipo de comunidade depende de métodos de análise e comparação das estruturas utilizadas para representar conhecimento. Modelos mentais (MMs) são diagramas de representação, baseados em linguagem natural, que consistem de relações lógicas de causa-efeito utilizadas para descrever os fenômenos. Este trabalho teve por objetivo principal desenvolver e aplicar um método matemático para análise e comparação de modelos mentais, a fim de possibilitar a identificação dos modelos mais adequados ao consenso típico de um processo de tomada de decisão colaborativa. O método foi estruturado a partir de uma base de regras nebulosas que foi automatizada por meio de um sistema inteligente de apoio à decisão (SIAD). O SIAD foi utilizado em um estudo de caso para analisar e comparar os MMs utilizados por universitários para descrever os protestos ocorridos no Brasil entre os meses de junho e julho de 2013. Os resultados indicam os modelos mais representativos no que diz respeito às descrições das causas dessas manifestações, cuja ambiguidade se apresentou como motivo de uma incerteza que despertou o interesse internacional pela investigação acerca do caráter das reivindicações / Abstract: Decision makers are often confronted with phenomena that involve a lot of actors and interactions relevant to complex problems that are difficult to manage. Theories of bounded rationality assume that the treatment of this complexity occurs by the consideration of the shared knowledge among a representative number of different decision-makers. The identification of this type of community depends on methods of analysis and comparison of the structures used to represent knowledge. Mental models (MMs) are diagrams of representation, based on natural language, which consist of logical relations of cause and effect used to describe the phenomena. This study aimed at developing and applying a mathematical method for analyzing and comparing mental models in order to enable the identification of the most suitable models for typical consensus of the collaborative decision making. The method was structured on a base of fuzzy rules that was automated by means of an intelligent decision support system (IDSS). The IDSS was used in a case study to analyze and compare the MMs used by academics to describe the Brazilian protests in June and July 2013. The results indicate the most representative models with regard to the descriptions of the causes of these revolts, which created uncertainty and sparked international interest in research on the nature of the claims / Mestrado / Tecnologia e Inovação / Mestre em Tecnologia
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267743 |
| Date | 24 August 2018 |
| Creators | Garcia-Nunes, Pedro Ivo, 1988- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Zambon, Antonio Carlos, 1965-, Silva, Ana Estela Antunes da, 1965-, Aranda, Maria Cristina, Baioco, Gisele Busichia |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 113 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds