Normalização, Indexação e Priorização

De modo a formar índices por cada domínio, estabeleceu-se a média dos indicadores, sendo que em cada indicador há atributos com unidades e escalas de valor diferentes. Não podemos efetuar operações matemáticas em unidades e escalas de valor diferentes, como por exemplo médias com valores percentuais, áreas, euros, entre outros, pois cada indicador tem a sua unidade de medida (Abreu et al., 2018). De modo a resolver este problema, antes de efetuar a média dos indicadores para formar um índice dos respetivos domínios, ou a média dos domínios para formar um índice por objetivo estratégico, primeiro tem de se transformar e normalizar os valores originais de cada um dos indicadores.

Posteriormente, de modo a que todos os indicadores possam ser integrados de forma quantitativa no processo de análise e com uma interpretação mais facilitada é importante estabelecer uma escala adimensional (0-1),sendo que, o valor mínimo possível tem que ser 0 (menos favorável para o desenvolvimento sustentável) e o valor máximo possível 1 (mais favorável). Desta forma torna a interpretação mais fácil, pois existe um limite absoluto definido. Após a normalização de cada indicador é possível calcular os respetivos índices para além de ser possível efetuar a priorização numa escala ordinal (Bastante Desfavorável – Bastante Favorável) tendo em conta os valores normalizados (Morais, 2012). Ao efetuar uma normalização linear poderia originar problemas, especificamente, por causa do desvio padrão do indicador em causa, ou por causa da respetiva distribuição num indicador em que a normalização foi inferior a 0,5, no entanto, enquadra-se dentro dos objetivos, ou então, num determinado Município e indicador, que na normalização foi superior a 0,5, contudo, não se enquadra com as metas estipuladas em causa. No entanto, muitas outras referências bibliográficas, tais como, Karma (2008), Morais (2012) e Lopes (2013), entre outros, efetua a normalização linear. De forma a resolver este processo, neste projeto existem cinco modelos para a elaboração da normalização, em função da existência de metas estipuladas ou da existência de um limite mínimo/máximo. (figura 14) e (Quadro 11)

Figura 14 - Processos de Normalização

Quadro 11 - Descrição dos processos de Normalização

Modelos de Normalização

Escala do Indicador Positivo

(Valor mais elevado, melhor desempenho sustentável)

Negativo

(Valor mais baixo, melhor desempenho sustentável)

1

=1 – Meta estipulada / Limite Máximo; = 0,25 – Metade da meta estipulada / ((Limite Máximo-Limite Mínimo) / 2); = 0 – Limite Mínimo

= 1 – Meta estipulada / Limite Mínimo, = 0,25 - ((Limite Máximo-Limite Mínimo) / 2); = 0 – Limite Máximo

2 ^{= 1 – Limite Máximo; = 0,5 – Meta} estipulada; = 0 - Limite Mínimo

= 1 – Limite Mínimo; = 0,5 – meta estipulada; = 0 - Limite Máximo 3 Sem Limite Máximo (A)

= 1 – Valor Máximo obtido, enquadrado com a meta estipulada; = 0,5 – Meta estipulada; =0 – Limite Mínimo

= 1 – Limite Mínimo; = 0,5 – Meta estipulada; = 0 – Valor Máximo obtido, não enquadrado com a meta estipulada

Sem Limite Mínimo (B)

= 1 – Limite Máximo; = 0,5 – Meta estipulada; =0 – Valor Mínimo Obtido, não enquadrado com a meta estipulada

= 1 – Valor Mínimo obtido, enquadrado com a meta estipulada; = 0,5 – Meta estipulada; = 1 – Limite Máximo

Sem Nenhum

Limite (C)

= 1 - Valor máximo obtido, enquadrado com a Meta estipulada; = 0,5 – Meta Estipulada; = 0 - Valor mínimo obtido, não enquadrado com a meta estipulada

= 1 - Valor mínimo obtido, enquadrado com a Meta estipulada; = 0,5 – Meta Estipulada; = 0 - Valor máximo obtido, não enquadrado com a meta estipulada

4

= 1 – Limite Máximo; = 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; = 0 - Limite Mínimo

= 1 – Limite Mínimo; = 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; = 0 - Limite Máximo 5 Sem Limite Máximo (A)

= 1 – Valor Máximo obtido, superior a média dos resultado dos indicadores; = 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; =0 – Limite Mínimo

= 1 – Limite Mínimo; = 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; = 0 – Valor Máximo obtido, superior à média do resultado dos indicadores

Sem Limite Mínimo (B)

= 1 – Limite Máximo; = 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; =0 – Valor Mínimo obtido, inferior a média dos resultado dos indicadores

= 1 Valor Mínimo obtido, inferior a média dos resultados dos indicadores; = 0,5 – Objetivo; = 1 – Limite Máximo

Sem Nenhum

Limite (C)

= 1 - Valor Máximo obtido, superior a média dos resultado dos indicadores; 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; = 0 - Valor Mínimo obtido, inferior a média dos resultado dos indicadores

= 1 - Valor Mínimo obtido, inferior a média dos resultados dos indicadores; 0,5 – Média dos resultados dos indicadores obtidos; = 0 - Valor Máximo obtido, superior a média dos resultado dos indicadores

A normalização é importante para analisar cada Município (análise de forma individual), no que diz respeito à sua avaliação e evolução face ao desempenho sustentável, isto é, o DSI e os respetivos indicadores compostos, domínios, dimensões e objetivos estratégicos. Com base no quadro anteriormente apresentado (valores brutos e os respetivos valores normalizados), através dos valores brutos (XX) e valores normalizados (YY) foi realizado um gráfico de dispersão e foi calculada a equação perante a linha de tendência. Existe uma linha de tendência linear, polinomial e logarítmica. Neste caso, foi escolhida a linha de tendência polinomial (y=ax2+bx+c), pois é a que mais evidencia a dispersão dos pontos identificados no gráfico (menos resíduos).

No entanto, para efetuar a comparação entre os vários Municípios ou comparar um determinado Município face à média dos Municípios integrados no SIDS, é essencial a realização de indexação. Esta irá ser realizada após calcular a respetiva normalização, e revela-se de extrema importância, pois serve de instrumento de apoio aos decisores locais, especialmente neste caso, às autarquias (Morais, 2012).Ao valor da média dos resultados dos índices/indicadores dos Municípios integrados neste SIDS é atribuído um valor 100 (indexação), onde assim, os valores abaixo deste, revelam que nesse indicador composto, o desenvolvimento sustentável está abaixo comparativamente à media dos Municípios integrados. (Eq. 1)

Eq. 1

I – Indicador / índice Composto indexado Vi – Valor do indicador bruto atribuído

M - Média dos resultados dos Municípios integrados neste sistema Fonte: Adaptado, Morais (2012)

De modo a realizar a priorização após índices efetuados e a respetiva normalização dos mesmos, com o objetivo de facilitar a leitura, a compreensão e a avaliação do desempenho sustentável por Município, através dos resultados obtidos, foi tida em conta a revisão bibliográfica, especificamente Ferrão (2004) e Karma (2008) para a definição de intervalos e número de classes utilizados neste projeto (quadro 12). Ferrão (2004) utilizou 5 classes com um intervalo de 0,2 em cada enquanto Karma (2008) utilizou 9 classes com um intervalo de 0,111 (mais uma classe para ―sem dados‖). Na minha opinião, o número de classes sugerido por Karma (2008) é exagerado face ao número de Municípios utilizados neste projeto e face ao intervalo entre o limite mínimo e máximo possível de obter assim, foi utilizada a priorização de Ferrão (2004).

Quadro 12 – Priorização

Fonte: Adaptado, Ferrão (2004)

Desta forma, um dado território com um resultado por parte do SIDS bastante elevado, ou seja, superior a 0,8, possui todas as condições para se tornar num território inteligente, com elevado desenvolvimento ambiental, social e económico através da preservação e conservação do meio ambiente e satisfação das necessidades da população, proporcionando um aumento da qualidade de vida. Por outro lado, um território com DSI inferior a 0,2 possui uma situação

crítica no que respeita ao desenvolvimento sustentável, existindo múltiplos problemas de ordenamento e planeamento do território, na preservação ambiental e na qualidade de vida da população.