Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-20T08:52:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
189683.pdf: 2531234 bytes, checksum: 68d3828619be10ae96a2a06dd1c25b65 (MD5) / Baseando-se em teorias cognitivas psicológicas, uma nova maneira de modelar cognição, emoção e motivação é proposta usando Mapas Cognitivos Difusos (Fuzzy Cognitive Maps - FCMs). Nos últimos anos, muitos esforços vêm sendo feitos para integrar emoção em modelos artificiais de inteligência, visando a criação de robôs ou agentes virtuais com traços emocionais. Provavelmente a principal dificuldade na modelagem de emoções provém da variedade de informações e estruturas de conhecimento que são ativadas em seu processamento. De fato, as emoções tomam parte no processamento cognitivo completo, no qual co-ocorrem vários fenômenos mentais e fisiológicos. O uso de FCMs para modelar o processamento cognitivo, emocional e motivacional une as vantagens das redes neurais (paralelismo entre informação) e lógica difusa (uso de variáveis imprecisas). Para implementação desta técnica, definiu-se seis classes de conceitos relacionados com os processos emocionais e motivacionais (Emoções, Aspectos motivacionais e de personalidade, Meta-objetivos, Aspectos do 'self', Meta-ações e Expectativa), e um contexto específico (Ambiente trabalho / escola), no qual elas ocorrem. Relações causais entre os conceitos (elos ponderados), os quais são fundamentais para a técnica de FCM, foram obtidas por meio de um questionário. Um grupo de psicólogos (especialistas) respondeu tal questionário, relacionando todas as possíveis combinações dois a dois entre os 48 conceitos pertencentes às classes anteriormente definidas. Para processar os dados coletados foram desenvolvidos programas computacionais, os quais realizam um tratamento numérico dos dados e a simulação da técnica de FCM. Testou-se vários casos para avaliar o comportamento do sistema FCM, considerando-se a interação entre os conceitos. A qualidade dos resultados mostra bastante coerência em relação às saídas esperadas considerando-se as experiências de senso comum e as crenças dos especialistas. Assim, é possível concluir que a ferramenta FCM é capaz de modelar processos psicológicos, possibilitando inferências e previsões sobre aspectos motivacionais e emocionais individuais ou grupais. Então, além da análise estatística e dos testes psicológicos, que são ferramentas comuns em psicologia, a técnica de FCM pode ser também aplicada. Da mesma forma que outras ferramentas matemáticas, ela pode propiciar maior objetividade no trato de assuntos desta área, oferecendo aos especialistas muitas pistas para auxiliar no entendimento da realidade psicológica (individual, social e na tomada de decisão), bem como sobre aspectos de suas próprias crenças.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/84386 |
| Date | January 2002 |
| Creators | Pacheco, Lucia Helena Martins |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Barcia, Ricardo Miranda |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | ii, 217 f.| tabs., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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