4 MODELO DE APOIO À DECISÃO PARA PROBLEMAS DE
4.3 Discussão
Como dito anteriormente a propositura deste trabalho surgiu a partir da falta na literatura a respeito dos assuntos que englobam os conceitos de problemática de classificação, usando as abordagens DRSA e Ordinal Regression Robust, no caso para o método GRIP.
Há trabalhos que expõe somente uma das metodologias para a problemática de classificação. Ou usam somente o método DRSA, ou, somente a abordagem de regressão robusta. No caso mais recente abordam a junção do método GRIP e DRSA, mas para problemas de ordenação.
Portanto, isto motivou a proposta deste estudo alicerçado em duas considerações fundamentais. Primeiramente, o aspecto voltado à questão da problemática de classificação, dando a facilidade para o decisor de definir a uma alternativa, uma classe de decisão. Neste caso, Almeida (2013) pontua isso como uma consequência, pois o decisor entende a classe como uma consequência do que ele deseja obter.
Em segundo, a possibilidade de trabalhar dois métodos que podem ser relacionados entre si. O método GRIP faz uma análise das relações de preferência através do conjunto dos exemplos de preferência e das funções valores aditivas. Em seguida, o tratamento usado pelo DRSA fornece as regras de decisão, apontando quais critérios são mais relevantes para explicar as decisões tanto com base nos exemplos de referências, como nas relações ≿N e ≿P
e que fornecem suporte para justificar e explicar a decisão.
Outro destaque no qual consiste a proposta, é que as regras geradas pelo DRSA, após a obtenção dos resultados fornecidos pelo GRIP, são informações relevantes a respeito das avaliações intra-critério para as relações ≿N e ≿P. Característica que não foi verificada em trabalhos que aplicam somente o DRSA (Greco et al., 1999; Greco et al., 2000; Greco et al., 2002b).
O caráter interativo do estudo, também oferece um diferencial. Após a definição da tabela que contém as informações sobre os exemplos de referências e as intensidades de preferências obtidas ao fim da Etapa 1, o decisor pode sentir a necessidade de trocar a preferência por uma alternativa x por uma outra alternativa y em relação a um critério qi sem
afetar uma dada classe Clr. Ou em outro caso, ele pode trocar Clr por Cls, com r>s, por
exemplo.
A Etapa 1, que consiste em uma análise de regressão robusta, é caracterizada por considerar todos os exemplos de preferência fornecidos pelo decisor e que verificam a compatibilidade das informações de preferências fornecidas por ele. A aplicação somente do DRSA, não admite essa situação, podendo rever todas essas questões entre os exemplos e as informações de preferências.
Todavia, um ponto interessante que foi observado nos trabalhos anteriores, foi a ausência de procedimento para a elicitação dos critérios (Figueira et al., 2008; Figueira et al., 2009; Greco et al., 2010; Greco et al., 2011; Greco et al., 2013). Neste sentido, foi considerado o procedimento que considerasse somente os que são mais importantes na visão do decisor e que não fossem redundantes.
Em seguida, na Etapa 2, a aplicação do DRSA permitiu completar a abordagem iniciada com o método GRIP. Então, a recomendação final analisada a partir das regras de decisão apresentam um resultado transparente e de fácil compreensão para o decisor, justificando e explicando suas decisões feitas no início do modelo, por meio de classes ordenadas.
A justificativa para o uso de classes ordenadas, parte da suposição de que haverá muitas informações e que não poderão ser ordenadas uma a uma. Logo há essa dificuldade em discernir posições exatas para cada alternativa. Quando esse entrave ocorre Almeida-Dias et
al. (2010) comentam o uso das classes ordenadas. Portanto, há necessidade em se utilizar
classes ordenadas existe de acordo com as preferências do decisor.
Outro ponto de interesse para ser discutido é o questionamento a respeito do uso de somente um dos métodos, ou, qual vantagem há em associar as abordagens. Em primeiro lugar, o uso somente da abordagem DRSA para problemas de classificação exigiria do decisor apenas a definição das classes ordenadas e dos exemplos de referência (Greco et al., 2002b; Greco et al., 2001). Em termos práticos, apesar de haver pouco esforço cognitivo do decisor, haveria pouca quantidade de informação absorvida para a construção do modelo de preferência do agente responsável pelos julgamentos.
Em contrapartida, como observado em Greco et al., (2013) em que foi apresentado essa associação entre DRSA e GRIP, porém para problemas de ordenação, foi observado que há um aumento da quantidade de informações absorvidas para a modelagem de preferências e ao mesmo tempo não foi encontrado um esgotamento de informações possíveis que poderiam extraídas.
Por outro lado, uma análise somente do GRIP, permite concluir que o decisor se vê no dever de fornecer as informações a respeito das funções valores aditivas para gerar as relações de preferência ≿N e ≿P
que posteriormente geram uma ordenação das alternativas (Figueira et
al., 2008; Figueira et al., 2009). Isso conduz a ideia de que pouco foi absorvido de informação
do decisor, pois houve a agregação das alternativas e critérios através das funções valores aditivas.
Portanto, a junção DRSA-GRIP para classificar através de uma ordem, engloba tanto a questão de agregar as informações através das relações de preferência ≿N e ≿P, como absorve as informações de preferência do decisor obtidas pelos exemplos de referência.
Por fim, a junção dos métodos DRSA-GRIP permite duas inferências que mostram que este tipo de trabalho ainda possui amplos estudos que ainda podem ser feitos. Primeiro, o método GRIP pode ser associado com qualquer outro método multicritério e de maneira mais
geral ainda, o método DRSA pode ser associado com qualquer outro procedimento que envolva a regressão robusta, e ambos podem produzir resultados tanto para classificação, como para ordenação. Destaca-se que este modelo se direciona para problemas de classificação, justamente pela ausência verificada na literatura.
4.4 Síntese do capítulo
O capítulo procurou explanar as etapas usadas para a construção do modelo. Envolveu a origem do estudo, as fases usadas para levantar os trabalhos encontrados na literatura, a coleta dos dados e as etapas usadas para construir o modelo.
Posteriormente, foi apresentado uma sistemática multicritério para problemas de classificação. A apresentação consiste na junção de dois métodos multicritério, DRSA-GRIP, para tentar preencher uma lacuna verificada na literatura que envolve o uso dessas abordagens. Foram apresentadas as etapas em que se baseiam para realizar a modelagem de um problema de classificação.
São duas etapas formuladas para o problema. A primeira etapa, que consiste no uso do método GRIP, e que apresenta uma análise mais interativa entre decisor e analista. Essa etapa agrega o conjunto de preferências do decisor para modelar essas suas preferências e gerar alguns resultados usados posteriormente.
A segunda etapa aplica o método DRSA para propor ao decisor um conjunto de regras de decisão. Estas regras que apontam que condições do tipo Se...Então... e conduzem a uma conclusão acerca de uma determinada classificação. Além disso, mostra quais critérios são mais relevantes para problema, com base nos exemplos de preferências e se estes critérios conduzem as classificações com a mesma qualidade, caso todos os critérios fossem usados.
Assim, o modelo apresenta uma proposta diferente para problemas de classificação, pois usa duas abordagens multicritério. Permite ao decisor uma melhor compreensão de suas informações de preferência, possibilitando um clareamento no momento da recomendação final.