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IASC : aprimoramento do uso da satisfação dos consumidores de energia elétrica como indicador de efetividade em uma regulação responsiva
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/877413
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Gladston Luiz da | - |
| Autor(es): dc.creator | Carvalho, Maxwell Sarmento de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T15:12:54Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T15:12:54Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-01 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-02-08 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/43870 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/877413 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022. | - |
| Descrição: dc.description | A cultura centrada no consumidor adquiriu importância fundamental em mercados competitivos, e sua satisfação é uma medida de reconhecida importância, que influencia ou determinam desde o faturamento até a participação de mercado. Ainda assim, o consumidor não recebe a mesma atenção em ambientes governamentais ou regulatórios. O uso intensivo de pesquisas e dados, com a construção de políticas públicas e normas baseadas em evidências, pode diminuir a assimetria de informações, fornecer objetivos e metas de investimento claros, e melhorar a qualidade geral da regulação e foco no consumidor, suas expectativas e necessidades. As últimas duas décadas testemunharam o crescimento exponencial da geração em massa de informações – a Era do Big Data, mas os modelos que melhor utilizam tais dados são complexos, usualmente caixas pretas, que falham em interpretabilidade. A Inteligência Artificial Explicável (XAI) é um campo em expansão que traz explicabilidade a esses modelos complexos e pode atender às necessidades de políticas públicas baseadas em evidência. A Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL enfrenta o desafio de regular e emular a concorrência em um mercado monopolista, protegendo os interesses do consumidor ao mesmo tempo que mantém a modicidade tarifária, e usa o IASC, um índice de satisfação do consumidor, como um indicador de qualidade, para garantir que o consumidor seja uma parte significativa dos objetivos estratégicos das empresas. Esse trabalho propõe modelos complementares de satisfação do consumidor, convergentes com as dimensões reguladas do setor elétrico, permitindo seu uso direcionado em uma regulação responsiva, de modo a maximizar o potencial do índice, aumentando seu poder preditivo e identificando pontualmente os atributos mais relevantes. Esperase que o acréscimo desses modelos ao arsenal de ferramentas regulatórias permita que o IASC seja mais explicativo e direcionado, gere maior segurança nos investimentos das distribuidoras e maior efetividade no monitoramento e incentivos regulatórios da Aneel. | - |
| Descrição: dc.description | The consumer-centric culture has acquired fundamental importance in competitive markets, and their satisfaction is a measure of recognized importance, which influences or determines everything from revenue to market share. However, the consumer does not receive the same attention in governmental or regulatory environments. With the construction of public policies and standards based on evidence, the intensive use of research and data can decrease information asymmetry, provide clear investment objectives and targets, improve the overall quality of regulation, and focus on the consumer, their expectations, and needs. The last two decades have witnessed the exponential growth of the mass generation of information – the Age of Big Data, but the models that best utilize such data are complex, usually black boxes that fail in interpretability. Explainable Artificial Intelligence (XAI) is an expanding field that brings explainability to these complex models and can meet the needs of evidence-based public policy. The National Electric Energy Agency - ANEEL faces the challenge of regulating and emulating competition in a monopolistic market, protecting consumer interests while maintaining reasonable tariffs, and uses the IASC, a consumer satisfaction index, as a quality indicator, to ensure that the consumer is a significant part of the companies’ strategic objectives. This work proposes complementary models of consumer satisfaction, converging with the regulated dimensions of the electricity sector, allowing their targeted use in a responsive regulation to maximize the index’s potential, increasing its predictive power, and promptly identifying the most relevant attributes. Adding these models to the arsenal of regulatory tools will allow the IASC to be more explanatory and targeted, generate greater security in distributors’ investments, and greater effectiveness in Aneel’s regulatory monitoring and incentives. | - |
| Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Exatas (IE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Satisfação do consumidor | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Políticas públicas - avaliação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência Artificial Explicável (XAI) | - |
| Título: dc.title | IASC : aprimoramento do uso da satisfação dos consumidores de energia elétrica como indicador de efetividade em uma regulação responsiva | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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