2 REVISÃO DA LITERATURA
2.2 Sistemas de apoio à decisão
2.2.1 Ambientes de decisão
Os ambientes de decisão são classificados da seguinte forma:
1. Ambiente de certeza: o decisor sabe qual o acontecimento que vai ocorrer, pelo que a previsão torna possível. É dificilmente obtida em sistemas humanos ou naturais complexos;
2. Ambiente de risco: o decisor não sabe qual acontecimento vai ocorrer, mas pode estimar a probabilidade de ocorrência;e,
3. Ambiente de incerteza: o decisor não tem informações suficientes para estimar as probabilidades dos diferentes acontecimentos.
No ambiente de incerteza, e mesmo no ambiente de risco, podem ser considerados, de princípio, os seguintes critérios de escala temporal possíveis para as decisões:
possível, ou seja, determina o pior resultado (ganho) possível para cada alternativa, e depois escolhe a alternativa com o ‘melhor pior’. O critério é muito conservativo e pessimista, visto a tomada da atenção dos piores resultados de cada alternativa. Mesmo assim, garante um valor mínimo;
2. Maxmax ou Minimin: dita o oposto do critério Maxmin, ou seja, determina o melhor resultado (ganho) possível, e vai escolher a alternativa correspondente. É um critério muito otimista, haja vista não levar em conta resultados menos favoráveis;
3. Hurwicz: procura delimitar um meio termo entre os dois extremos anteriores, Maxmin e Maxmax. Considere-se então, a fórmula:
Ha
i=v. max c
ij−1−v min c
ij
(1)em que ai, é a alternativa de decisão; e cij é o valor da variável na alternativa i
caso ocorram os eventos j e v, chamados de grau de otimismo. Se v=0, o pessimismo é extremo; se v=1, tem-se o otimismo extremo;
4. Laplace (ou da Média): determina a média dos resultados (ganhos) para cada alternativa, e escolhe a alternativa com a melhor média. Os diferentes acontecimentos são tratados da mesma maneira, e com a mesma importância (mesmo peso);
5. Perda de oportunidade: determina a pior perda de oportunidade para cada alternativa, e escolhe a alternativa como ‘melhor pior’. Há uma certa perda de informações, por não considerar todos os valores de uma tabela de ganhos;e, 6. Savage: procura determinar os arrependimentos máximos que poderão ocorrer,
para cada um dos eventos, quando é feita uma escolha. Determina-se uma matriz de arrependimentos, onde arrependimento é a diferença do valor da variável a cada alternativa e o valor máximo no evento, ou seja:
r
i j=max c
i j−c
i j (2)Depois de calculada a matriz de arrependimentos, escolhe-se o arrependimento máximo de cada alternativa. A alternativa escolhida deverá ser aquela que minimiza o arrependimento máximo.
A distinção entre risco e incerteza, segundo Vieira (2005), apoia-se na ideia de que probabilidades devem ser usadas somente se for possível estimá-las, objetivamente e, portanto, assumir que estão diretamente relacionadas com a frequência conhecida dos acontecimentos. No entanto, afirmações com probabilidades estão relacionadas com a impressão e o conhecimento
acerca dos acontecimentos.
Para o caso de ambiente com risco, utiliza-se, com frequência, o critério de Máximo Valor Esperado (MVE), também conhecido como critério de Bayes, que consiste em determinar o valor esperado para cada alternativa e escolher a que tiver o maior. Deve-se, assim:
– atribuir uma probabilidade a cada acontecimento (mutuamente exclusivos). As probabilidades devem somar 1;
– calcular os valores esperados de cada ação, multiplicando cada valor consequente
pela correspondente probabilidade, e somando esses produtos;e,
– escolher uma ação, cujo valor esperado seja máximo.
Também considera-se o Valor Esperado com Informação Perfeita (VEIP) , definido como a diferença entre o ganho esperado com informação certa e o ganho esperado com risco.
Uma outra maneira de abordagem, é utilizar uma Árvore de Decisão, graficamente representada por nós e arcos, que permite exprimir, de uma forma orientada, as alternativas de ações do processo decisório, assim como as hipóteses resultantes do acaso. Via de regra, os nós de decisão tem a representação de um quadrado, enquanto os nós, onde existem os acasos, são representados por um círculo.
O conhecimento do especialista sobre as variáveis envolvidas no cenário em análise é parte do processo de inteligência. O decisor analisa a área geográfica de interesse, relaciona e analisa os componentes participantes, armazenando as informações em um SADE, realizando assim as ações necessárias para a escolha (Quadro 1 e Figura 2). A utilização de ferramentas computacionais permite ao decisor criar e alterar diferentes cenários para sua avaliação, simulando, otimizando e realizando análises de sensibilidade, mudando variáveis e propondo novas soluções para a região geográfica considerada.
Figura 2: Sistema de Apoio à Decisão (SAD)
Decisor Diálogo
Define-se critérios, como atributos que podem ser quantificados ou avaliados e que contribuem para uma decisão. A busca pela solução de um problema ocorre geralmente em um ambiente conflitante, ou seja, onde o ganho de um critério pode significar a perda de outro. Os critérios podem ser do tipo fator, compostos por variáveis que aumentam ou diminuem a aptidão de uma determinada alternativa para o objetivo em causa, ou do tipo exclusão, com variáveis que limitam as alternativas em consideração na análise, excluindo-as do conjunto solução (MOUSSEAU, 1997). Os modelos baseados em decisões multicritérios são indicados para problemas onde existam vários critérios de avaliação, caso do cenário em estudo.
O uso de MCDA (Multicriteria Decision Aid) permite ao decisor as modificações dinâmicas dos critérios de avaliação, possibilitando, segundo Zopounidis et al.(2000):
a) possibilidade de adicionar, excluir ou modificar critérios de avaliação;
b) avaliação e gerenciamento de pesos dos critérios;
c) interfaces amigáveis, com representações visuais das alternativas e dos critérios;
d) análises de sensibilidade, para determinar como as mudanças nos pesos dos critérios podem afetar a decisão;e,
e) classificação e ordenamento das alternativas.
As estruturas de preferências são definidas sobre o conjunto A das alternativas e constituem um conjunto de relações binárias (H1, ..., HN) sobre A, satisfazendo as exigências de
exaustividade e exclusão mútua, onde, dadas duas alternativas 'a' e 'b' de H, existe uma só relação Hi que se aplica ao par (DIAS et al., 1996). As relações fundamentais são:
Quadro 1: Ações para suporte à decisão espacial. Adaptado de Wellar et al. (1994)
Ação Palavras-chave Objetivo
Análise Comparação, construção, exame, exploração, introdução,
revisão.
Inquirição
Síntese Agregação, compreensão, composição, dedução, generalização,
integralização, sobreposição, relatório, unificação, união.
Descrição
Explanação Associação, causa, interpretação, racionalização, razão, relatório.
Explicação
Predição Previsão, futuro, resultado, prognóstico, tendência. Previsão
Seleção Procura, avaliação, recomendação, escolha, preferência,
objetivo, curso, ordenação, arranjo, priorização.
1. Indiferença: a I b, significa que há razões que justificam a indiferença na escolha entre as duas alternativas;
2. Preferência estrita: a P b, significa a existência de fatores que provam o favorecimento da alternativa a, em detrimento da alternativa b;
3. Preferência fraca: a Q b, mostra a existência de dúvida entre a I b e a P b;e, 4. Incomparabilidade: a R b, representa a inexistência de situações que legitimem
alguma das disposições anteriores.
Uma família de critérios é o conjunto de critérios utilizados em uma determinada situação de decisão, que deverá permitir modelar preferências em um nível global, multicritério (DIAS et. al., 1996).
Roy e Bouyssou (1993) afirmam que três condições, chamadas de axiomas de Roy, devem ser satisfeitas para a definição de uma família coerente de critérios:
1. Exaustividade: impõe a necessidade de descrever o problema, levando em consideração todos os aspectos relevantes. Segundo Roy e Bouyssou (1993), o axioma da exaustividade implica considerar como indiferentes, duas alternativas que apresentam desempenhos iguais, em todos os critérios;
2. Coesão: obriga a análise de quais são os critérios de maximização e os de minimização. Supõe que, se a alternativa a1 apresenta desempenhos iguais a a2,
excetuando-se o desempenho em um critério j em que a1 é melhor que a2, então
a1 não poderá ser considerado pior que a alternativa a2, para todos os critérios;e,
3. Não redundância: obriga a excluir critérios que estejam avaliando características já avaliadas por outro critério. Atenta para o fato de que, não se pode retirar nenhum critério da família de critérios, sem afetar as duas primeiras condições.
Em síntese, um problema é definido como a distância entre o estado atual e o estado desejado. Observa-se que esta distância é difícil de ser encurtada, ou até mesmo eliminada, dependendo da análise dos atores envolvidos no processo.
Na verdade, para que se possa tomar uma decisão, é necessário todo um ambiente decisional (Figura 3), com alternativas a serem escolhidas, ou seja, deve-se ter, pelo menos, duas escolhas a serem consideradas para que se possa selecionar somente uma. De acordo com Kirkwood (1997), se não existirem alternativas poder-se-á ter um problema, mas não haverá um problema de decisão. A estratégia de tomada de decisão passa, então, pelos seguintes processos:
1. Processo Intuitivo: é uma forma de decisão com baixa precisão. Apresenta problema de inconsistência randômica (falhas de memórias, limites mentais, distrações etc) e distorções sistemáticas, onde há ênfase nas informações mais recentes ou naquelas de mais fácil análise e avaliação;
2. Processo Analítico: onde há o risco de adotar procedimentos analíticos inconsistentes;e,
3. Processo Consultivo: o processo de decisão é facilitado com a ajuda de um facilitador, ou analista de decisão. O processo é complexo e muito abrangente, iniciando-se com a percepção da necessidade e finalizando-se com a escolha de uma linha de ação, bem como na sua implementação.
Segundo Bana e Costa (1997), os pilares fundamentais de apoio à decisão, são: 1. Interpenetração de elementos objetivos e subjetivos e sua inseparabilidade; 2. Construtivismo;e,
3. Participação.
A análise de decisão consiste no desenvolvimento e aplicação de metodologias e técnicas, de sólida base teórica, para ajudar a melhorar a tomada de decisões nas organizações. De forma geral, observa-se:
1. Avaliação de alternativas / alocação de recursos; 2. Decisão em grupo / negociação;e,
3. Múltiplos objetivos / incerteza / risco.
Estabelece-se, para sistemas de apoio à decisão, os seguintes objetivos (Figura 6): Figura 3: Ambiente decisional
1. Criar novas alternativas;
2. Identificar oportunidades de decisão; 3. Orientar o pensamento estratégico; 4. Articular decisões;
5. Orientar a decisão;
6. Promover a comunicação; 7. Avaliar alternativas;
8. Estruturar situações complexas;e, 9. Fazer emergir objetivos.
As análises e classificações anteriores configuram o termo metodologia, que é o conjunto de regras estruturadas, articuladas e sequenciais (passos metodológicos), que orientam (conduzem) uma determinada intervenção ou atividade.
A multimetodologia (Figura 4) é, então, a “arte” de utilizar, de forma combinada, mais do que uma metodologia ou parte de metodologias, tendo em vista equacionar, da melhor forma, os diferentes problemas (MINGERS, 1997).
Segundo Phillips (2004), uma das metodologias em destaque é a de conferências de decisão, que integra a teoria da decisão (processo técnico de modelação do contexto e situação decisional), as tecnologias de informação (processo tecnológico de apoio computacional especializado) e os processos de grupo, processos sociais de facilitação para planejar e dirigir uma reunião bem sucedida, mantendo-a imparcial e focada nas necessidades do grupo (Figura 5 e Figura 6). Figura 4: Multimetodologia Atores Problema Facilitadores
MULTIMETODOLOGIA
Quanto aos atores do processo de decisão, são pessoas e/ou instituições que nele intervêm, direta ou indiretamente, baseados em seus valores, desejos, interesses e/ou preferências. Os atores, em referência, são classificados de acordo com a Tabela 5.
Figura 5: Conferência de decisão (estrutura)
Processos de Grupo (Facilitação) (Social) Tecnologias da Informação (Apoio) (Tecnologia) Teoria da Decisão (Modelagem) (Técnico)
Tabela 5: Atores do processo de tomada de decisão
Tipo Descrição
Atingidos Aqueles que sofrem de forma passiva as consequências de uma decisão; Intervenientes Aqueles que têm lugar na mesa de negociações;
Decisores Os que têm o poder e a responsabilidade de ratificar a decisão e assumir as conseqüências da mesma, sejam boas ou não;
Facilitadores Os que contribuem para fazer com que as áreas de domínio dos atores se intersectem, melhorando a comunicação e a procura de uma solução de compromisso; e,
Demandeur É um intermediário que existe no processo, onde o decisor é uma autoridade.
A ação potencial é uma ação real ou fictícia, provisoriamente julgada realista por um ou vários atores, ou assumida como tal pelo facilitador, tendo em vista fazer evoluir o processo de apoio à decisão (ROY, 1985). Emprega-se, nesta análise, a consultoria de processos de grupo, como a “criação de uma relação com o cliente que lhe permite perceber, compreender e agir sobre os eventos do processo que ocorrem no seu ambiente interno e externo, no sentido de melhorar a situação, tal como por ele definida” (SCHEIN, 1999), conforme classificação na Tabela 6.
No tocante à Metodologia Multicritério, observa-se que ela consiste em tomar decisões baseadas em informações teóricas concisas, considerando os diversos critérios atuantes. É uma técnica de pesquisa operacional, que lida com problemas de otimização de processos. Ao contrário dos problemas de otimização clássica, onde se busca o ótimo, os problemas de Apoio à Decisão Multicritério (ADM) evitam uma solução pré-formatada, fugindo assim do “paradigma do ótimo” (CLÍMACO, 2004), lidando com ótimos de Pareto, em que se procura o ótimo possível, em contraponto ao ótimo absoluto da programação matemática. Uma alternativa é um ótimo de Pareto, se for impossível passar desta alternativa para outra, melhorando um critério sem piorar, pelo menos, um outro critério. Tem-se a observar, que o ótimo de Pareto é uma alternativa não dominada. Trata-se de uma técnica quantitativa para tomada de decisão, que permite a objetivação dos juízos de valor ou subjetividade inerente ao processo decisório em que
Tabela 6: Modelos de atuação ou intervenção
Modelos Abordagem Objetivo Aprendizagem
Perito (Expert) Decisor
Normativa Resolver o problema do cliente. Influencia(m) no processo de decisão de acordo com o juízo de valores que representa(m) e/ ou relações que se estabeleceram; estas relações devem possuir caráter dinâmico, pois poderão ser modificadas durante o processo de decisão devido ao enriquecimento de informações e/ou interferência de facilitadores;
Adaptativa Unívoca Cliente ← Consultor
Analista Prescritiva Resolver o problema com o cliente. Auxilia(m) o(s) facilitador(es) e o(s) decisor(es) na estruturação do(s) problema(s) e identificação dos fatores que influenciam na evolução, solução e configuração do problema;
Mais adaptativa do que generativa
Facilitador Construtiva Aumentar a capacidade de aprendizagem do cliente. Facilita o processo de comunicação, focalizando a atenção na resolução do(s) problema(s), coordenando os pontos de vista do(s) decisor(es), mantendo o(s) decisor(es) motivado(s) e destacando o aprendizado no processo de decisão.
Generativa Biunívoca Cliente ↔ Consultor
interagem vários agentes e em que a decisão deve ser baseada em múltiplos critérios. Ademais, alguns paradigmas devem ser superados, tais quais: a decisão tem que ser imparcial e objetiva, além de escolher uma alternativa ótima. Para sua composição, são consideradas três fases (Figura 7):
1. Estruturação (Quadro 2): abordagem suave, árvore de pontos de vista, construção de descritores;
2. Avaliação (Quadros 3 e 4): construção de preferências locais, determinação de taxas de substituição, impacto das ações e avaliação global;e,
3. Elaboração de recomendações e decisão.
Fase 1: Estruturação
Quadro 2: Fase de estruturação (BANA & COSTA, 1990)
A definição de um problema consiste na forma como o ator o percebe, analisa-o e interpreta-o. Observa-se quais elementos devem compor o cenário e quais seus relacionamentos. Quanto mais definido, menor a probabilidade de ser mal interpretado e menor a probabilidade de falha. Em problemas complexos, são necessárias análises de importância de mapas cognitivos. Um Mapa Cognitivo é um modelo de parte do “sistema de conceitos” usado para comunicar a natureza de um problema, em um formato diagramático que represente as crenças, valores, preferências, experiência e sabedoria de um indivíduo, na forma como interpreta uma determinada situação. O Mapeamento Cognitivo, segundo Eden (1998), consiste em:
1. Trabalhar com fatores qualitativos; 2. Estruturar situações difíceis;
3. Oferecer suporte ao trabalho em grupo;e,
4. Apoiar o facilitador, atuando como um mediador eficaz.
Já o ponto de vista (PV) é a representação de um valor, considerado suficientemente importante pelos atores, para ser levado em consideração, de uma forma explícita, no processo de avaliação das ações ou alternativas, como um conjunto de soluções potenciais para o problema (BANA & COSTA, 1990). Na mesma interpretação podem ser considerados os Pontos de Vista Fundamentais (PVF) e os Pontos de Vista Elementares (PVE). Considera-se como propriedades de um ponto de vista fundamental (PVF ):
1. Consensualidade: desejo comum dos atores; 2. Operacionalidade: possível associar descritores; 3. Inteligibilidade: não ambíguo;e,
4. Isolabilidade: essencial para agregação de julgamentos. Identificar pontos de vista fundamentais
e avaliação das alternativas
Definir uma família de PVF (exaustiva, não-redundante, operacional, ... )
Tornar cada PVF operacional para avaliação das alternativas
Construir para cada PVF um descritor (conjunto de níveis de impacto)
Definir um nível de impacto para cada alternativa
Atribuir um nível de impacto de cada descritor para cada alternativa
Uma família de Pontos de Vista Fundamentais é o conjunto formado por pontos de vista que respeitam as propriedades seguintes: consensualidade, inteligibilidade, concisão, exaustividade e minimalidade. Já o conceito de descritor (Figura 8) equivale a um conjunto ordenado de níveis de impacto plausíveis, associado a um PVF, onde cada nível de impacto deste descritor corresponde à representação do impacto de uma ação ideal, de tal forma que, da comparação de quaisquer dois níveis do descritor, resulte sempre uma diferenciação clara.
Define-se tipos de descritores: a) Quanto à construção:
1. Direto: onde há um conjunto de níveis naturalmente associados ao PVF;
2. Indireto: não descreve diretamente um PVF, e se torna operacional através de indicador;e,
3. Construído: descreve o PVF através de elementos primários fortemente ligados. É utilizado quando é difícil ou impossível encontrar descritores naturais.
b) Quanto à apresentação:
1. Quantitativo: descreve o PVF somente com números;
2. Qualitativo: descreve o PVF através de expressões semânticas;e, 3. Imagem: caso represente o PVF melhor do que a sua descrição.
c) Quanto à existência:
1. Discreto: se a descrição ocorrer por um número finito de níveis; e, 2. Contínuo: se descrito por uma função matemática contínua. Figura 8: Tipos de descritores
Fase 2: Avaliação
Quadro 3: Fase de avaliação (BANA & COSTA, 1990)
Quadro 4: Construções e relações (BANA & COSTA, 1990)
Em resumo, a avaliação é procedida da seguinte forma: 1. Modelagem das preferências globais;
2. Agregação das avaliações parciais das várias ações, segundo os pontos de vista; 3. Utilização do Modelo de Agregação Aditiva Simples, para descrever
matematicamente, o valor correspondente à avaliação global de uma ação:
Uai=
∑
j−1 nwj. gj ai ,i=1,2,3 ,... ,n (3)
onde: U(ai) é o valor correspondente à avaliação global da ação ai; wj representa a importância
relativa ou a taxa de substituição do ponto de vista j; gi(ai) é o valor correspondente à avaliação
da ação ai segundo o PVF j. As ponderação dos critérios de avaliação podem ser realizadas
através de diversos métodos de análise decisória.