Soft Systems Thinking and Aspect-Based Sentiment Analysis to support performance management and better-informed decision-making (2023)
- Authors:
- Autor USP: FEITOSA, INGRID SAIALA CAVALCANTE DE SOUZA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEP
- DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-19012024-150115
- Subjects: DESEMPENHO ORGANIZACIONAL; TOMADA DE DECISÃO; FRAMEWORKS; MODELO DE NEGÓCIO; ECONOMIA CIRCULAR
- Keywords: Gestão de desempenho; Métodos de estruturação de problemas
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Para gerir eficazmente uma organização, é essencial incorporar nos processos de tomada de decisão as perspectivas de seus stakeholders e múltiplos objetivos, por vezes conflitantes, ao mesmo tempo que se lida com ambientes que normalmente incluem situações não estruturadas e mal definidas. Este cenário complexo dificulta a identificação da origem de problemas e a determinação das melhorias necessárias. Essa pesquisa de doutorado fornece uma abordagem estruturada para análise desses cenários complexos para identificar oportunidades de melhoria e fornecer insights valiosos para a tomada de decisões. Isso é feito através da proposição de um framework que integra a Soft Systems Methodology (SSM) e percepções dos clientes obtidas através da implementação de Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). Especialistas participaram de um workshop para construir um modelo conceitual usando SSM, após o que dados gerados pelos clientes foram extraídos de mídias sociais para a implementação do ABSA. Em seguida, essa abordagem foi apresentada em um caso ilustrativo focado em organizações cujos modelos de negócios implementam práticas de economia circular em direção à sustentabilidade. Os resultados demonstraram o potencial desse framework em aplicações nesse contexto inovador, organizando efetivamente informações relevantes para a gestão de desempenho e identificando oportunidades de melhoria. Além disso, esta abordagem multimetodológica amplia o domínio de utilização da SSM como oapoio a atividades de gestão recorrentes. Além disso, dada a concepção genérica do framework, este pode ser aplicado em diferentes contextos. O modelo conceitual pode ser empregado para análises semelhantes em organizações que identificam seus processos, objetivos e propostas de valor como semelhantes aos modelados. Futuros desenvolvimentos podem incorporar estas estruturas em estudos que envolvam dados de outras organizações para analisar melhor os seus benefícios, bem como identificar como podem ser melhoradas
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 16.11.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
FEITOSA, Ingrid Saiala Cavalcante de Souza. Soft Systems Thinking and Aspect-Based Sentiment Analysis to support performance management and better-informed decision-making. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-19012024-150115/. Acesso em: 19 maio 2024. -
APA
Feitosa, I. S. C. de S. (2023). Soft Systems Thinking and Aspect-Based Sentiment Analysis to support performance management and better-informed decision-making (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-19012024-150115/ -
NLM
Feitosa ISC de S. Soft Systems Thinking and Aspect-Based Sentiment Analysis to support performance management and better-informed decision-making [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-19012024-150115/ -
Vancouver
Feitosa ISC de S. Soft Systems Thinking and Aspect-Based Sentiment Analysis to support performance management and better-informed decision-making [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-19012024-150115/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-19012024-150115 (Fonte: oaDOI API)
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