K-means and multicriteria decision aid applied to sustainability evaluation

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCosta, Helder Gomes-
Autor(es): dc.contributorRoboredo, Marcos Costa-
Autor(es): dc.contributorPessoa, Leonardo Antônio Moreira-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5349613492067249-
Autor(es): dc.creatorSouza, Rafaela Lima Santos de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:43:04Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:43:04Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-18-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-18-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30396-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/776088-
Descrição: dc.descriptionEm um mundo sempre em desenvolvimento, com população e demanda por recursos naturais em escalada, a avaliação da sustentabilidade se torna mais relevante para informar adequadamente os tomadores de decisão. Classificar a sustentabilidade dos países em categorias geralmente aplica abordagens de classificação baseadas em agregações compensatórias. Isso leva a situações em que países que possuem pontuações semelhantes são agrupados nas mesmas categorias, apesar de possuírem características diferentes ao longo dos diferentes aspectos ou variáveis que compõem o indicador. Neste trabalho, visando preencher essa lacuna, propomos o uso de uma função de agregação de similaridade (k-means) ao invés de abordagens compensatórias para melhorar a classificação dos países de acordo com seu desempenho de sustentabilidade. Para atingir esse objetivo, primeiramente foi realizada uma revisão da literatura sobre o assunto na base de dados Scopus e os resultados comparados com o SS Index proposto por Van de Kerk e Manuel (2008). Dos 265 indicadores identificados na seleção dos artigos finais, apenas 12 foram repetidos pelo menos 3 vezes entre os registros e somente 4 indicadores propostos originalmente não foram encontrados na literatura. Os indicadores mais repetidos das dimensões de bem-estar ambiental e econômico estiveram alinhados aos indicadores apresentados pelo SSI. Os principais métodos multicritérios utilizados foram quantificados, revelando que 30% dos autores utilizaram a agregação ponderada para a construção do índice. Além disso, o corte geográfico dos estudos foi exposto, exibindo 35% dos autores focados apenas em países europeus. Após notar que a maioria dos trabalhos pesquisados focou em abordagens compensatórias para os índices de sustentabilidade, foi aplicado o procedimento de classificação k-means aos dados mais recentes disponíveis no SSI para gerar um conjunto de seis categorias (o mesmo número de categorias que aparece no SSI). Após a definição dos clusters, eles foram classificados usando o algoritmo não compensatório ELECTRE III, de tal forma que o cluster pudessem ser comparados com aqueles que aparecem no SSI. Comparado com a estratificação de dados original, o método proposto cria grupos que são mais semelhantes em termos de subconjuntos de indicadores, enriquecendo o conhecimento fornecido pelo índice, sem apresentar a deficiência de perda de informação causada pela agregação. Também é interessante notar a característica pioneira da aplicação de um método multicritério de sobreclassificação para classificar os clusters gerados pelo k-means.-
Descrição: dc.descriptionIn an ever-developing world with growing population and increasing demand for natural resources, sustainability evaluation becomes more relevant in order to inform decision makers adequately. Sorting sustainability of countries into categories usually applies ranking approaches based on compensatory aggregations. This leads to situations where countries that have similar scores are grouped in the same categories, despite having different features along the different aspects or variables that compose the indicator. In this paper, aiming to fulfil this gap, we propose the use of a similarity aggregation function (k-means) instead of compensatory approaches to improve the sorting of countries according their sustainability performance. In order to pursue that goal, a literature review was performed on the subject on the Scopus database and results were compared to the Sustainable Society Index (SSI) proposed by Van de Kerk and Manuel (2008). Out of 265 indicators identified in the final articles selection, 12 were found to be repeated at least three times between records and only 4 indicators originally proposed were not found in the literature. The most repeated records from the Environmental and Economic wellbeing dimension were aligned to the SSI. Main multicriteria methods utilized were quantified, revealing most 30% of the authors utilized weighed aggregation for their index construction. Also, the geographical cut of the studies was exposed, imparting 35% of the authors focused on European countries only. After noting most records dealt with compensatory approaches in ranking sustainability, we apply the k-means sorting procedure to the most recent data available in the SSI to generate a set of six categories (the same number of categories that appears in the SSI). After defining the clusters, they were ranked using the non- compensatory ELECTRE III algorithm, in such way the cluster should be compared with those that appears in the SSI. Compared against the original data stratification, the proposed method creates groups that are more similar in terms of subsets of indicators, enriching the knowledge provided by the index, while not presenting the shortcoming of loss of information caused by aggregation. It is also interesting to notice the pioneer feature of applying an outranking multicriteria method to sort clusters generated by k-means-
Descrição: dc.description79 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languageen-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectAuxílio multicritério a decisão-
Palavras-chave: dc.subjectDesenvolvimento sustentável-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de dados (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectApoio multicritério à decisão-
Palavras-chave: dc.subjectK-means-
Palavras-chave: dc.subjectMCDA-
Palavras-chave: dc.subjectSSI-
Palavras-chave: dc.subjectSustainability evaluation-
Título: dc.titleK-means and multicriteria decision aid applied to sustainability evaluation-
Tipo de arquivo: dc.typeDissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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