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RIBEIRO, Alessandro Costa. MODELO DE RECONHECIMENTO DE PADRÕES EM IDEIAS USANDO TÉCNICAS DE DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM TEXTOS. Dissertação, 2018.

O processo de inovação impulsiona as organizações a se desenvolverem rapidamente e/ou sobreviverem no mercado altamente competitivo. Como primeira etapa deste processo tem-se o Front End da Inovação (FEI) que compreende a criação de ideias, identificação de oportunidades, seleção e análise destas. Trata-se de uma etapa importante no processo como um todo, de forma que pode representar o sucesso ou fracasso das organizações. Para apoiar a gestão de ideias no Front End, há uma crescente utilização de Sistemas de Gestão de Ideias, os quais buscam, organizar, coletar, enriquecer, avaliar e selecionar ideias. Contudo, ao considerar as incertezas que circundam essa etapa e a quantidade de informações não estruturadas, são indispensáveis métodos, técnicas e ferramentas para os Sistemas de Gestão de Ideias no auxílio ao ciclo de vida das ideias dentro das organizações. Desta maneira, esta dissertação possui como objetivo propor um modelo de reconhecimento de padrões em ideias amparado por técnicas de descoberta de conhecimento em texto. Para demonstração de viabilidade do modelo proposto, foi desenvolvido um protótipo para apoiar as fases de criação, enriquecimento, seleção e avaliação das ideias, e este protótipo foi aplicado no cenário da iniciativa do Senado Federal chamada de Ideia Legislativa. A partir da aplicação do modelo, identificou-se como resultado por meio da métrica do cosseno, que há um grande de número de ideias semelhantes concorrendo entre si; já por meio da classificação das ideias por temáticas pré-estabelecidas com o algoritmo de Naive Bayes, evidenciou-se que esta técnica probabilística auxilia na classificação de ideias que podem pertencer a mais de uma classe. De modo que reconhecer padrões em ideias, dados não estruturados, em busca de gerar clusters auxilia no processo de gestão desta etapa tão importante e ao incorporar as atividades do modelo no ciclo de vida das ideias, visa-se criar ideias mais robustas com a formação de redes entre colaboradores e também facilitar o trabalho dos especialistas de domínio quanto a aprovação e classificação destas ideias.

Link para download: Alessandro Costa Ribeiro

ALVAREZ, Guilherme Martins. ANÁLISE DE AGRUPAMENTOS E MINERAÇÃO DE OPINIÃO COMO SUPORTE À GESTÃO DE IDEIAS. Dissertação, 2018.

A capacidade de gerar inovações tem se estabelecido como um diferencial para o sucesso, crescimento e prosperidade das organizações. Defronte da competitividade e disputa por espaço de mercado, a capacidade de identificar ideias inovadoras tanto internamente, quanto externamente à organização, tornou-se um fator fundamental para preservar a organização no mercado. Neste sentido, a área de Gestão de Ideias compreende essa necessidade, sendo considerada o processo de coleta, análise e seleção de ideias para desenvolver produtos, serviços ou processos inovadores, ou para aprimorar os já existentes. Porém, as organizações enfrentam desafios na avaliação do grande número de ideias submetidas e seleção de ideias que possam gerar satisfação aos clientes e rentabilidade à organização. Além disso, muitas organizações não possuem métodos para avaliar as ideias submetidas e sofrem de falta de mão-de-obra especializada para realizar essa tarefa. A partir disto, este trabalho propõe um método baseado em Mineração de Opinião e na Análise de Agrupamentos como suporte à Gestão de Ideias, objetivando auxiliar o processo de análise e seleção de ideias inovadoras. Com o intuito de demonstrar a viabilidade do método proposto, foi desenvolvido um protótipo para suportar as fases de indexação, extração, polarização, agrupamento e avaliação de ideias. O protótipo foi aplicado em quatro cenários de estudo utilizando ideias coletadas na comunidade de Gestão de Ideias Ubuntu Brainstorm®. A partir da aplicação do protótipo verificou-se que agrupamentos de ideias essencialmente positivas possuem uma tendência maior a serem selecionados para implementação. Por fim, destaca-se que o método proposto neste trabalho através da integração entre as áreas de Mineração de Opinião e Análise de Agrupamentos demonstrou-se capaz de auxiliar na tomada de decisão contribuindo para o processo de análise e agrupamento de quais ideias deveriam ou não serem implementadas.

Link para download: Guilherme Alvarez

SÉRGIO, Marina Carradore. Um Modelo Baseado em Ontologia e Análise de Agrupamento para Suporte à Gestão de Ideias. Dissertação, 2016.

Na sociedade do conhecimento o processo de inovação é visto como um desafio às organizações que o utilizam como um diferencial para obtenção de vantagem competitiva frente ao mercado. Ao gerenciar e alinhar o processo de inovação às estratégias organizacionais torna-se possível proporcionar aos clientes produtos novos ou melhores, ou ainda inovar em processos ou em marketing. A Gestão de Ideias integra este processo e apresenta-se como um fator primordial para o sucesso do mesmo. Pode ser vista como uma área potencial que se encontra em expansão, possibilitando gerar retorno financeiro para a organização. O principal objetivo da área está em organizar ideias e implementá-las de maneira eficaz e eficiente. Porém, devido ao número de ideias coletadas em uma organização, o processo de seleção de ideias para execução torna-se não trivial. Ao utilizar técnicas de agrupamento é possível reunir grupos de ideias semelhantes e facilitar a visualização das informações. Esta dissertação possui como objetivo apresentar um modelo baseado em ontologia e na análise de agrupamento para suporte à Gestão de Ideias, visando auxiliar no processo de tomada de decisão. Para demonstração de viabilidade do modelo proposto, foi desenvolvido um protótipo para suportar as fases de indexação, extração, validação, agrupamento e visualização das ideias. O protótipo foi aplicado em três cenários de estudo utilizando ideias coletadas nos sites das empresas Starbucks® e Dell®. A partir da aplicação do protótipo identificou-se que ao analisar grupos de ideias semelhantes, e não somente ideias isoladamente, estes podem indicar padrões e tendências que auxiliem na tomada de decisão de quais ideias deveriam ou não serem implementadas. Como resultado apresenta-se um modelo capaz de auxiliar na tomada de decisão e no processo de destinação de recursos para investimentos em ideias. As evidências obtidas a partir da análise dos textos providos pelos especialistas da organização comprovam as descobertas efetuadas pelo modelo.

 

Link para download: Marina Carradore Sérgio

ROCHADEL, Willian. Identificação de Critérios para Avaliação de Ideias: Um Método Utilizando Folksonomias. Dissertação, 2016.

As ferramentas de cocriação encontram uma rica fonte de conhecimento baseada nas interações sociais que ocorrem na Web. Essa interação coletiva é a principal característica dos Sistemas de apoio à inovação, em especial para os sistemas de gestão de ideias. Entretanto, para avaliar ideias, as soluções atuais limitam-se a métodos baseados em formulários com critérios pré-estabelecidos ou, então, por métricas de engajamento social. O contexto organizacional é crítico para o sucesso de uma ideia, porém, ao considerar apenas índices de popularidade, as avaliações não agregam semanticamente o conhecimento atribuído pelo usuário, bem como não determinam quais critérios foram ponderados pela comunidade. A fim de compreender este conhecimento coletivo, a presente pesquisa propõe um método de identificação e análise de critérios para a avaliação de ideias. O desenvolvimento desse artefato é baseado na metodologia da ciência do design e explora o conhecimento a partir de atribuições sociais por notas e tags, as folksonomias. Assim, no contexto do front end da Inovação, o método representa uma apropriação semântica e qualitativa dos critérios atribuídos pela comunidade. A verificação utiliza técnicas da mineração de folksonomias em uma base de dados representada por um modelo de hipergrafo. Como resultado, o método permite evidenciar um conjunto de características a serem consideradas pela organização como critérios de avaliação. Além disso, a solução constata que a popularidade não é uma medida de consenso da comunidade, portanto sub comunidades auferem medidas mais precisas em suas atribuições; e a flexibilização temporal, própria das interações sociais, colaboram na recomendação de ideias baseada em tendências e no contexto organizacional.

 

Link para download: Willian Rochadel