A inspiração inicial deste trabalho foi o desenvolvimento de outras propostas anteriores (ROYES et al., 2001; ROYES & BASTOS, 2001a; ROYES & BASTOS 2001b; ROYES & BASTOS 2001c; ROYES & BASTOS, 2002) que vislumbraram a necessidade de combinar técnicas de Inteligência Computacional para um apoio mais efetivo à tomada de decisão em problemas que envolvam análise política. Estas propostas apresentavam soluções difusas, uma baseada em regras (ROYES et al., 2001; ROYES & BASTOS 2001a) e outra baseada em Multicritério Difuso (ROYES & BASTOS, 2001b; ROYES & BASTOS, 2001c), para um problema específico sobre chances de eleição de candidatos em eleições majoritárias. A possibilidade de partir destas soluções específicas para uma proposição genérica motivou uma análise mais profunda da sugestão Multicritério Difusa com a perspectiva de ampliar as oportunidades de utilização da proposta inicial.
Esta abordagem híbrida inteligente sugere uma forma diferenciada de tratamento do conhecimento, aliando a informação vaga existente sobre o problema (em problemas reais usualmente este tipo de informação é o que está disponível, e deve-se considerar esta incerteza em sua totalidade para melhor representar este mundo real) com uma ferramenta multicritério que trata e agrega esta série de informações adequadamente, apontando o melhor caminho dentre os disponíveis.
Tem-se o segundo tratamento inteligente do conhecimento com o módulo RBC (ROYES & BASTOS, 2002). Este manipula casos passados diretamente através da informação incerta usada como solução. Casos antigos similares ajudam o Tomador de
Decisão a incrementar seu conhecimento para mais firmemente analisar a nova situação e verificar possibilidades de ação em resposta aos resultados que a abordagem começa a indicar.
Neste sentido, o objetivo principal desta metodologia é o de dotar o Tomador de Decisão de um recurso mais robusto para testar e simular suas políticas. Sejam estas políticas, políticas eleitorais como a do exemplo base, ou políticas públicas ou governamentais, comerciais ou privadas. Não há uma limitação definida para o uso desta metodologia de apoio, desde que se consigam definir critérios de avaliação, alternativas candidatas e pesos para estes critérios. Esta característica de generalidade tem se confirmado pelas situações de aplicação tratadas pela metodologia ou por cenários que não chegaram a ser implementados, mas que foram sugeridos como tratáveis pelo modelo. Além do problema de política eleitoral, um cenário de escolha de executivos para grandes empresas foi também definido e testado neste modelo (este trabalho tornou-se um artigo científico que está em fase de análise em um periódico internacional). Pelo menos outras duas situações foram sugeridas: a definição de políticas de informática para governos municipais e a classificação de tipos de margarinas para uma grande empresa do ramo alimentício. Esta última aplicação não chegou a ser implementada, mas apenas seu estudo inicial mostra que o espectro de possibilidades de uso para a metodologia não se resume a áreas específicas. Problemas que lidam com classificação merecem uma avaliação mais profunda, mas análises preliminares parecem suscitar a possibilidade de exploração também através desta abordagem.
A observação sobre a precariedade de metodologias mais completas e realísticas que auxiliem o Tomador de Decisão em sua tarefa de avaliação de políticas certamente foi o estímulo maior para o desenvolvimento deste trabalho. Entretanto, os resultados de toda a pesquisa teórica e a posterior implantação prática do protótipo mostraram que não apenas o objetivo primário foi atingido, mas que também uma forma diferenciada de tratamento do conhecimento através das três abordagens aplicadas foi obtido: Tratamento e direta manipulação do conhecimento vago (Difuso) + Indicação das soluções mais viáveis baseando-se neste conhecimento incerto (Multicritério) + Utilização do conhecimento adquirido para simular diferentes cenários e aprendizado com novos casos (RBC). Esta é a contribuição principal deste trabalho: a colaboração
entre três abordagens no sentido de maximizar o aparato de apoio à decisão no processo de análise de políticas.
A metodologia definida nesta tese foi testada inicialmente no cenário das eleições para a prefeitura de Florianópolis (pleito realizado em Outubro/2000), após já realizada esta eleição. Nesta aplicação, a metodologia apresentou resultados bastante satisfatórios em relação aos resultados reais, ordenando os candidatos (alternativas) exatamente na seqüência obtida na eleição real, inclusive mantendo, na maior parte dos casos, a diferença de desempenho entre os candidatos (uma importante referência a estes resultados pode ser verificada em (ROYES & BASTOS, 2002)). Este é um dos fortes indicativos das possibilidades promissoras de aplicação desta metodologia como apoio qualificado à atividade de avaliação de políticas.
O potencial da metodologia está sendo comprovado através de sua utilização em diferentes áreas. Através do desenvolvimento destas aplicações tem-se observado que a interatividade do TD com o modelo é essencial para o refinamento do cenário descrito. Resultados iniciais usualmente não são muito satisfatórios, o que exige do TD uma análise mais cuidadosa da situação a fim de identificar outros critérios ou mesmo reavaliar a importância dos critérios já definidos. É justamente nesta tarefa de refinamento que o modelo se mostra útil, facilitando o processo e oferecendo mecanismos diversos de exploração. Mudar o peso difuso de apenas um critério e ver o resultado disto para todo o cenário é uma tarefa muito simples para a metodologia, mas certamente exigiria um grande esforço do especialista humano, caso este aplicasse apenas algum apoio manual. Observou-se também que há uma maior naturalidade, por parte do especialista, na definição de valores de desempenhos de alternativas e de pesos, através do uso de termos lingüísticos.
As possibilidades de aplicação da metodologia em áreas “incomuns” estão se mostrando favoráveis na prática. Isto ficou evidente no exemplo sobre política eleitoral. Os especialistas em ciência política consultados puderam expressar diretamente a incerteza de suas ponderações. Na utilização de outros recursos de apoio, a necessidade de quantificar algo como “Honestidade do Candidato” fazia com que se perdesse a riqueza da informação lingüística, além do ceticismo natural dos especialistas em relação às conclusões obtidas.
A arquitetura da metodologia procurou cumprir com todos os objetivos inicialmente propostos neste trabalho, principalmente quanto à montagem de um modelo integrado de apoio e quanto aos objetivos específicos que foram enumerados no capítulo introdutório desta tese. O protótipo, resultado da implementação desta plataforma, mesmo que ainda carente de alguns aperfeiçoamentos, mostra a viabilidade prática da solução apresentada.
As constantes publicações internacionais de artigos científicos com propostas intimamente ligadas ao tema desta tese (estes artigos estão disponíveis na íntegra no Apêndice – 4 desta tese), além dos resultados práticos de aplicações que já estão disponíveis, fortalecem a conclusão de que investiu-se pesquisa, trabalho e dedicação em uma proposta inovadora (em relação ao processo de decisão em análise política) e que colaborou no sentido de mostrar caminhos promissores no processo de apoio à decisão. Em relação à Inteligência Computacional, mostrou-se que ainda há muito a explorar de seu potencial na área de decisão, principalmente através da construção de abordagens híbridas.