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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Oliveira, Thaís Ferreira Lopes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:56:59Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:56:59Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-01-21 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/52003 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1118975 | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2025. | - |
Descrição: dc.description | O setor de transporte aéreo é essencial para o desenvolvimento econômico, impulsionando o emprego, o turismo e a conectividade global. No entanto, a pandemia de COVID-19 em 2020 trouxe desafios significativos, resultando em uma redução no número de voos e passageiros. Em contrapartida, houve um aumento nas reclamações de consumidores e litígios judiciais contra companhias aéreas no Brasil entre 2019 e 2023. Diante disso, este estudo investigou as características temporais, geográficas, por empresas e motivos das reclamações e processos judiciais contra seis companhias aéreas que operam no Brasil, analisando a existência de correlação entre os motivos de reclamações e processos e o efeito no desempenho dos modelos de aprendizado de máquina elaborados em um trabalho anterior, após a padronização dos motivos e causas dos processos. Os resultados mostraram que, enquanto as reclamações foram predominantemente motivadas por questões contratuais, os processos judiciais tiveram como principal causa problemas operacionais ao longo do tempo. Além disso, foi identificada uma forte correlação positiva entre reclamações e processos judiciais relacionados a bagagem, contrato e problemas operacionais. Em relação aos modelos de aprendizado de máquina, observou-se uma pequena queda no desempenho após a padronização, porém os modelos continuaram com métricas altas, com destaque para o modelo Random Forest. Dessa forma, este estudo contribui para o entendimento das dinâmicas entre reclamações de consumidores e litígios judiciais no setor aéreo brasileiro, ampliando a literatura sobre o tema, além de fornecer um recurso valioso para as companhias desenvolverem estratégias eficazes de resolução de problemas. | - |
Descrição: dc.description | The air transport sector is essential for economic development, driving employment, tourism, and global connectivity. However, the COVID-19 pandemic in 2020 brought significant challenges, leading to a reduction in the number of flights and passengers. Conversely, there was an increase in consumer complaints and legal disputes against airlines in Brazil between 2019 and 2023. Given this, this study investigated the temporal, geographical, company-specific, and reason-based characteristics of complaints and lawsuits against six airlines operating in Brazil, analyzing the correlation between the reasons for complaints and lawsuits and the effect on the performance of machine learning models developed in a previous study after standardizing the reasons and causes of lawsuits. The results showed that while complaints were predominantly motivated by contractual issues, lawsuits were primarily caused by operational problems over time. Additionally, a strong positive correlation was identified between complaints and lawsuits related to baggage, contracts, and operational issues. Regarding the machine learning models, a slight drop in performance was observed after standardization; however, the models still maintained high metrics, with the Random Forest model standing out. Thus, this study contributes to the understanding of the dynamics between consumer complaints and legal disputes in the Brazilian airline sector, expanding the literature on the topic while also providing a valuable resource for airlines to develop effective problem-resolution strategies. | - |
Descrição: dc.description | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Administração (FACE ADM) | - |
Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Administração | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transporte aéreo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Reclamações de consumidores | - |
Palavras-chave: dc.subject | Judicialização | - |
Título: dc.title | Reclamações e judicialização por consumidores do transporte aéreo brasileiro : um diagnóstico com aprendizado de máquina | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB |
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