Modelo Fuzzy de Influência entre Indicadores de Responsabilidade Social

Documentos relacionados
4 Critérios para Avaliação dos Cenários

2 Metodologia de Medição de Riscos para Projetos

Prof. Lorí Viali, Dr.

Diferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência

2 Lógica Fuzzy Introdução

Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação.

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

METOLOGIA. 1. Histórico

Organização da Aula. Gestão de Obras Públicas. Aula 2. Projeto de Gestão de Obras Públicas Municipais. Contextualização

6 Modelo Proposto Introdução

Associação entre duas variáveis quantitativas

2 Incerteza de medição

Prof. Lorí Viali, Dr.

2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

CONTROLADORES FUZZY. Um sistema de controle típico é representado pelo diagrama de blocos abaixo:

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização

7 - Distribuição de Freqüências

Ministério da Educação. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. Cálculo do Conceito Preliminar de Cursos de Graduação

Flambagem. Cálculo da carga crítica via MDF

Palavras-Chave: Métodos Interativos da Potência e Inverso, Sistemas Lineares, Autovetores e Autovalores.

Das ideias ao sucesso

Um enfoque fuzzy para avaliação das ações empresariais segundo a percepção do consumidor

IMPLEMENTAÇÃO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo

COEFICIENTE DE GINI: uma medida de distribuição de renda

MEDO DO DESEMPREGO E SATISFAÇÃO COM A VIDA METODOLOGIA. Versão 2.0

Santos Júnior, EP 1 ; Soares, HCC 1 ; Freitas, GP 2 ; Pannain, JLM 3 ; Coelho Junior, LM 4 * 1

Chapter 9 Location INTRODUÇÃO. Localização de Instalações. Problemas de comunicação

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

Notas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite

METODOLOGIA PARA O CÁLCULO DE VAZÃO DE UMA SEÇÃO TRANSVERSAL A UM CANAL FLUVIAL. Iran Carlos Stalliviere Corrêa RESUMO

Análise Exploratória de Dados

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

Prof. Lorí Viali, Dr.

Avaliação do desempenho para escolha dos modos de transporte de carga com base na eco-eficiência

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO

Aplicação de ferramenta de auxílio multi-critério à decisão na escolha de alternativas para movimentação e armazenagem de material siderúrgico

PROGRAMA INTERLABORATORIAL PARA ENSAIOS EM CHAPAS DE PAPELÃO ONDULADO CICLO 2013 PROTOCOLO

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.

Teoria da Regressão Espacial Aplicada a. Sérgio Alberto Pires da Silva

Uma Aplicação da Lógica Fuzzy para a Melhoria da Mobilidade Urbana Focada no Usuário

ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL

Sempre que surgir uma dúvida quanto à utilização de um instrumento ou componente, o aluno deverá consultar o professor para esclarecimentos.

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA

MÉTODOS MULTIVARIADOS. Rodrigo A. Scarpel

Covariância na Propagação de Erros

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

Modelo Logístico. Modelagem multivariável com variáveis quantitativas e qualitativas, com resposta binária.

O íon lantanídeo no acoplamento Russell-Saunders e a classificação de seus estados segundo os subgrupos do grupo GL(4

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap

Radiação Térmica Processos, Propriedades e Troca de Radiação entre Superfícies (Parte 2)

ESTUDO DO MÉTODO DE FATORAÇÃO DE INTEIROS CRIVO QUADRÁTICO

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma

U N I V E R S I D A D E D O S A Ç O R E S D E P A R T A M E N T O D E M A T E M Á T I C A ARMANDO B MENDES ÁUREA SOUSA HELENA MELO SOUSA

MOQ-14 PROJETO e ANÁLISE de EXPERIMENTOS. Professor: Rodrigo A. Scarpel

Ângulo de Inclinação (rad) [α min α max ] 1 a Camada [360,0 520,0] 2000 X:[-0,2065 0,2065] Velocidade da Onda P (m/s)

ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS, ANÁLISE FATORIAL: Exemplos em STATA. Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro RESUMO

ÍNDICE DE CONSISTÊNCIA TEMPORAL: UM NOVO MÉTODO PARA AVALIAÇÃO DA ESTABILIDADE TEMPORAL DE ARMAZENAMENTO DE ÁGUA NO SOLO

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.

Modelo de Alocação de Vagas Docentes

Ao se calcular a média, moda e mediana, temos: Quanto mais os dados variam, menos representativa é a média.

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE ENSINO - CCJE DEPARTAMENTO DE ANEX O I. Plano de Ensino

Aula Características dos sistemas de medição

PUCPR- Pontifícia Universidade Católica Do Paraná PPGIA- Programa de Pós-Graduação Em Informática Aplicada PROF. DR. JACQUES FACON

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

3 Método Numérico. 3.1 Discretização da Equação Diferencial

Proposta de uso conjunto do BSC e QFD no estabelecimento de conjunto de indicadores de desempenho para suprir exigências da norma ISO 9001 versão 2000

Preço Base = 2,581 US$/MMBTU x TMD 0

3 Algoritmos propostos

u a mesma área, na escala de 1: , tomadas a cada intervalo de 18 dias.

3 Desenvolvimento do Modelo

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

4 Análise termoeconômica

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

Índices de Concentração 1

5 Implementação Procedimento de segmentação

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.3. Afectação de Bens Públicos: a Condição de Samuelson

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS

Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctricas de distribuição com Produção em Regime Especial

Testes não-paramétricos

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional. ou experimental.

Guia 11 Escalonamento de Mensagens

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão.

4 Discretização e Linearização

Notas de aulas de Sistemas de Transportes (parte 4)

ESTUDO DE MERCADO ESPACIAL PARA PLANEJAMENTO DE SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

XVIII Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica

Prioridades com Teste de Escalonabilidade

Transcrição:

1 Modelo Fuzzy de Influênca entre Indcadores de Responsabldade Socal Jesus Domech More jesus.more@estaco.br Janana de Carvalho Agua janagua@g.com.br Unversdade Estáco de Sá (UNESA), Mestrado em Admnstração e Desenvolvmento Empresaral (MADE) Ro de Janero, RJ, Brasl RESUMO Este artgo tem como objetvo analsar a nfluênca ue exste entre os ndcadores de responsabldade socal crados pelo nsttuto Ethos (os valores, transparênca e governança; o públco nterno; o meo ambente; os fornecedores; os consumdores e clentes; a comundade, e o governo e socedade) a fm de crar ações ue srvam como ferramenta de gestão e planejamento, sugerndo parâmetros de polítcas e dretrzes para empresas aprofundarem seu comprometmento com a responsabldade socal. O trabalho é baseado na aplcação de um modelo ue utlza como dados de entrada as opnões agregadas de sete especalstas sobre a relação de nfluênca exstente entre os ndcadores de responsabldade socal. A teora fuzzy nos permte tratar os valores subjetvos de nfluênca como conjuntos fuzzy, obter as matrzes de efeto de prmera geração, de segunda geração (composção max-mn) e a matrz de efetos esuecdos, para desta forma encontrar a rede de nfluêncas entre os ndcadores de responsabldade socal e otmzar recursos organzaconas durante o processo de gestão. Palavras-chave: Indcadores de Responsabldade Socal. Gestão. Conjuntos Fuzzy. Matrz Fuzzy de Incdêncas. Efetos esuecdos. 1 INTRODUÇÃO No ambente contemporâneo, as possíves artculações entre os ndcadores de responsabldade socal nevtavelmente se relaconam e possuem um peso mportante nas ações socas desenvolvdas por uma nsttução. Portanto, deve-se buscar entender sob ue sstema de coordenação se estabelecem (ou podem ser estabelecdas) as ações socas nas empresas e nsttuções por meo de complexo ordenamento nos relaconamentos ue são compreenddos através dos ndcadores elaborados pelo Insttuto Ethos. Partmos da hpótese de ue conhecendo o nível de ncdênca entre os ndcadores de responsabldade socal é possível crar ações gerencas ue propcem um melhor aprovetamento dos recursos organzaconas durante a mplementação de ações socas. No trabalho apresentam-se os aspectos metodológcos, descrevendo o modelo e a concepção das matrzes de relações entre os ndcadores de responsabldade socal. Os dados prmáros foram obtdos por meo de formuláros com sete especalstas, após a análse e a nterpretação dos uestonáros responddos utlzou-se a teora dos conjuntos fuzzy ue permtu a cração de uma matrz de relação fuzzy de prmera geração, a matrz max-mn ou matrz de segunda geração e a obtenção dos resultados.. INDICADORES DE RESPONSABILIDADE SOCIAL

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa Tendo como objetvo prncpal o auxlo a gestores em suas tomadas de decsões referentes aos mpactos de projetos socas e ambentas, os Indcadores Ethos de Responsabldade Socal Empresaral, servem para o acompanhamento e montoramento das prátcas de responsabldade socal corporatva. Os ndcadores Ethos de Responsabldade Socal Empresaral consttuem-se em uma ferramenta de autodagnóstco cuja prncpal fnaldade é justamente prestar este auxlo às empresas em gerencar os mpactos socas e ambentas decorrentes de suas atvdades. Eles também servem como ferramenta de gestão e planejamento, sugerndo parâmetros de polítcas e dretrzes para as empresas aprofundarem seu comprometmento com a responsabldade socal. Os ndcadores, conforme nformação do ste do Insttuto Ethos, encontram-se agrupados da segunte forma: Valores, transparênca e governança A noção de responsabldade socal empresaral parte do prncípo ue a mesma deve propcar benefícos: à socedade, a seus empregados, aos seus parceros e ao meo ambente. A empresa ue adota a transparênca em seus negócos no ue dz respeto aos objetvos e compromssos étcos fortalece a legtmdade socal de suas atvdades. A avalação deste ndcador é baseada em dos aspectos: a autoregulação e conduta e as relações transparentes com a socedade. Públco nterno A empresa deve nvestr no desenvolvmento pessoal e profssonal de seus empregados, além de proporconar boas condções de trabalho e clma favorável ao relaconamento. O respeto às culturas locas representa demonstração de étca. Meo ambente O desenvolvmento sustentável demonstra o respeto das empresas em relação às gerações futuras. É função da empresa transmtr estes valores a todos os níves de sua rede de relaconamento. Fornecedores A empresa deve manter com seus fornecedores relação de parcera, buscando sempre o aprmoramento de suas relações. Consumdores e clentes A empresa deve nvestr em produtos confáves, ue reduzam rscos aos usuáros e a todos de modo geral. Os objetvos da empresa devem estar sempre alnhados aos objetvos do clente. Comundade A empresa deve retrbur à comundade os recursos oferecdos por ela. Projetos socas ue benefcem a comundade e o respeto aos valores e costumes locas é papel de uma empresa socalmente responsável. Governo e socedade É papel da empresa socalmente responsável partcpar de assocações, sndcatos e fóruns empresaras, e alavancar projetos de nteresse públco e caráter socal. Cada ndcador apresenta sua complexdade e repercute nos outros ndcadores com certo grau de ncdênca consttundo uma rede. Não são vínculos estáves nem perfetamente estabelecdos, mas representam vínculos de artculação, ntegração e cooperação. Conhecer as característcas dessa rede complexa, as conexões e as nfluêncas entre os ndcadores consttu nformação de grande utldade para a otmzação de recursos durante o processo de gerencamento dos mpactos socas e ambentas decorrentes das atvdades das empresas. Cada transformação ue ocorrer em ualuer um dos ndcadores va repercutr na rede ntera crando uma snerga coletva através das conexões presentes. Qual a relação ue exste entre o governo e socedade e a comundade? Qual o grau de nfluênca do públco nterno nos valores, transparênca e governança? O conhecmento dos

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 3 vínculos e das artculações exstentes entre os ndcadores de responsabldade socal empresaral expressados em termos de nfluêncas permte defnr a capacdade de transformação ue têm as ações socas pratcadas pela empresa. 3. MATRIZ DE INCIDÊNCIA QUALITATIVA Tendo em vsta ue a atuação em um dos ndcadores poderá nterferr dretamente em outro, faz-se necessáro analsar este grau de nfluênca. A partr das matrzes de ncdêncas ualtatvas podemos pesusar dversos mecansmos de causa efeto ue não sera possível descobrr através da ntução ou a experênca (KAUFMANN e GIL ALUJA, 1989). Este tpo de matrz está formado por valores ue podem ser consderados mas uma avalação do ue uma medda. Para determnar o grau de nfluênca entre os ndcadores solctamos ue seja responddo este grau da segunte forma: Crucal nfluênca C, Bastante nfluênca B, Influênca moderada MoI, Pouca nfluênca PI, ou Nenhuma nfluênca N. As avalações lngüístcas fetas pelos especalstas são tratadas como conjuntos fuzzy de forma trangular e aparecem representadas na segunte tabela (as etuetas lngüístcas utlzadas, a representação dessas etuetas e a avalação trangular fuzzy ue representa cada etueta).. Representação Etuetas lngüístcas Avalação C Crucal Influênca (3,4,4) B Bastante Influênca (,3,4) MoI Moderada Influênca (1,,3) PI Pouca Influênca (0,1,) N Nenhuma Influênca (0,0,1) Tabela 1.- Etuetas lngüístcas utlzadas na avalação das ncdêncas. A representação dos conjuntos fuzzy trangulares aparece a contnuação. 1 N PI MoI B C 0 1 3 4 Fgura 1 Conjuntos fuzzy dos termos relaconados à nfluênca

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 4 A matrz de nfluêncas entre ndcadores fo crada a partr das opnões de especalstas em responsabldade socal corporatva. Estes foram orentados a responder sobre o grau de nfluênca exstente entre os ndcadores. Consderando ue a nfluênca de um ndcador sobre ele mesmo é crucal, a dagonal da matrz é formada pelos trângulos (3,4,4). Os demas trângulos foram obtdos a partr da méda dos trângulos fuzzy correspondentes às opnões lngüístcas dos especalstas. A méda proposta por Buckley (1984), é uma função de agregação da opnão dos especalstas. Esta méda também é um conjunto fuzzy, de manera a se obter 49 conjuntos fuzzy (matrz de 7 ndcadores x 7 ndcadores) correspondendo à nfluênca entre os ndcadores de responsabldade socal, a partr da fórmula: VE = k=1 VE k VM = k VM k=1, Onde VE, VM e VD são os valores: esuerdo, médo e dreto de cada trângulo e, é o número de uestonáros (vara de 1 até 7). Uma vez concluído o processo de agregação obtvemos a matrz de relação fuzzy R ou também chamada de matrz de efetos da prmera geração. Na tabela aparece representada a matrz de efetos da prmera geração (valores fuzzy). Os valores 1,,3,4,5,6 e 7 da prmera lnha e prmera coluna representam os ndcadores de responsabldade socal correspondentes: valores, transparênca e governança (1); públco nterno (); meo ambente (3); fornecedores (4); consumdores e clentes (5); comundade(6) e, governo e socedade (7). VD = k =1 VD k R 1 3 4 5 6 7 1 (3;4;4) (3;4;4) (1,86;,86;3,9) (,43;3,43;3,71) (,57;3,57;3,86) (,9;3,14;3,71) (,00;3,00;3,43) (,57;3,57;3,71) (3,4,4) (1,86;,71;3,9) (1,9;,00;,71) (,9;3,14;3,71) (1,9;,9;3,14) (1,00;1,57;,43) 3 (1,57;,57;3,43) (0,86;1,86;,86) (3;4;4) (0,71;1,71;,71) (1,9;,9;3,9) (1,71;,57;3,9) (1,14;,14;3,00) 4 (0,71;1,71;,57) (0,57;1,43;,43) (0,43;1;43;,43) (3;4;4) (0,57;1,57;,57) (0,9;1,9;,9) (0,9;1,9;,9) 5 (,00;3,00;3,71) (1,00;,00;,86) (1,57;,57;3,43) (0,71;1,71;,71) (3;4;4) (1,00;,00;,86) (0,86;1,86;,86) 6 (1,14;,00;,86) (0,43;1,43;,43) (1,43;,43;3,14) (0,86;1,86;,71) (1,14;,14;3,00) (3;4;4) (0,71;1,57;,57) 7 (,14;3,14;3,86) (1,71;,71;3,9) (,43;3,9;3,86) (0,57;1,57;,57) (0,86;1,86;,71) (1,57;,57;3,43) (3;4;4) Tabela.- Matrz de efetos da prmera geração (valores fuzzy). A próxma etapa refere-se à transformação dos valores trangulares em valores crsp a partr da fórmula (LAZZARI; MACHADO, 1998): GI = ( m + n + p) 4 Onde m, n e p são os valores do trângulo fuzzy obtdo a partr da agregação das opnões dos sete especalstas em relação aos graus de nfluêncas dos ndcadores de

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 5 responsabldade socal, e GI o grau de nfluênca. Ao transformarmos os valores fuzzy trangulares em valores crsp, obtemos os valores representados na tabela 3. R (valores crsp). 1 3 4 5 6 7 1 Valores, transparênca e governança 3,75 3,75,71 3,5 3,39 3,07,86 Públco nterno 3,36 3,75,64,00 3,07,5 1,64 3 Meo ambente,54 1,86 3,75 1,71,9,54,11 4 Fornecedores 1,68 1,46 1,43 3,75 1,57 1,9 1,9 5 Consumdores e clentes,93 1,96,54 1,71 3,75 1,96 1,86 6 Comundade,00 1,43,36 1,8,11 3,75 1,61 7 Governo e socedade 3,07,61 3,1 1,57 1,8,54 3,75 Tabela 3.- Matrz de efetos da prmera geração (valores crsp). Segudamente procedemos à normalzação dos valores obtdos sendo possível estabelecer uma ordem de nfluêncas (entre 0 e 1) para as avalações dos especalstas em relação aos ndcadores de responsabldade socal (varáves). Todos os valores agregados são dvddos pelo maor valor agregado (3,75), e como resultado temos os valores normalzados. R (valores normalzados). 1 3 4 5 6 7 1 Valores, transparênca e 1 1 0,70 0,90 0,90 0,80 0,80 governança Públco nterno 0,90 1 0,70 0,50 0,80 0,60 0,40 3 Meo ambente 0,68 0,50 1 0,50 0,60 0,70 0,60 4 Fornecedores 0,45 0,39 0,40 1 0,40 0,30 0,30 5 Consumdores e clentes 0,78 0,5 0,70 0,50 1 0,50 0,50 6 Comundade 0,53 0,38 0,60 0,50 0,60 1 0,40 7 Governo e socedade 0,8 0,70 0,90 0,40 0,50 0,70 1 Tabela 4.- Matrz de efetos da prmera geração (valores normalzados). Evdentemente a matrz obtda não é smétrca, mas ela é reflexva (sua dagonal prncpal está formada por 1 devdo a ue a nfluênca de um fator sobre ele mesmo é gual a 1 por hpótese) (MORE, 006). A partr de R vamos tentar buscar os efetos de segunda geração : R = R οr Se trata de efetos ue não tenham sdo prevstos nem consderados uando têm se tomado decsões prncpalmente pelos altos níves de herarua. O cálculo desta matrz a partr de R = R οr onde ο é a composção max-mn representa um conjunto de efetos da segunda geração, ou seja, a unão dos efetos da prmera geração e os efetos ntermedáros, de grande utldade para a gestão das empresas. Segundo Zadeh (1965) a composção max-mn é defnda como µ P ο Q( x1, x3 ) = max ( mn ( µ P( x1, x ), µ Q( x, x3 ) ). Neste caso x 1, x e x 3 são ndcadores de responsabldade socal, e P e Q as matrzes de efetos de prmera e segunda geração.

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 6 ( R ) 1 3 4 5 6 7 1 Valores, transparênca e governança 1 1 0,8 0,9 0,9 0,8 0,8 Públco nterno 0,9 1 0,7 0,9 0,9 0,8 0,8 3 Meo ambente 0,7 0,7 1 0,7 0,7 0,7 0,7 4 Fornecedores 0,5 0,5 0,5 1 0,5 0,5 0,5 5 Consumdores e clentes 0,8 0,8 0,7 0,8 1 0,8 0,8 6 Comundade 0,6 0,5 0,6 0,5 0,6 1 0,6 7 Governo e socedade 0,8 0,8 0,9 0,8 0,8 0,8 1 Tabela 5.-Matrz de efetos da segunda geração A nova matrz possu as seguntes propredades: R reflexva R reflexva ; R transtva R R. Como exemplo mostramos a nfluênca do ndcador de responsabldade socal Públco nterno no ndcador de responsabldade socal Fornecedores, ou seja, do ndcador no ndcador 4. 0,9 1 0,9 1 0,5 0,7 3 0,5 0,5 4 1 4 0,8 0,5 5 0,6 0,4 6 7 0,5.4 Fgura 1: Composção max-mn da nfluênca do ndcador de responsabldade socal Públco nterno no ndcador de responsabldade socal Fornecedores.

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 7 Para o cálculo da composção max-mn os valores da fla (nfluênca do ndcador Públco nterno nele mesmo e nos outros ndcadores de responsabldade socal) são comparados com os valores da coluna 4 (nfluênca de todos os ndcadores de responsabldade socal no ndcador Fornecedores ) consderando os valores menores nestas comparações. Desta forma foram obtdos os valores mínmos da coluna da tabela 6. O valor máxmo é o maor valor dentre todos os valores mínmos. Isto sgnfca ue o ndcador de responsabldade socal Públco Interno tem Crucal Influênca (se corresponde com o valor 0,9) no ndcador de responsabldade socal Fornecedores dentro de todo o sstema complexo formado pelos 7 ndcadores de responsabldade socal. Assm obtvemos a composção max-mn da matrz de ncdêncas entre os valores mínmos. Influênca do ndcador nos outros sete Influênca dos sete ndcadores no ndcador 4 Valores mínmos 0,9 0,9 0,9 (nele mesmo) 1 0,5 0,5 0,7 0,5 0,5 0,5 (nele mesmo) 1 0,5 0,8 0,5 0,5 0,6 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 Tabela 6 - Composção max-mn Valor máxmo dos mínmos 0,9 Para solar os efetos de segunda geração dos efetos da prmera calculamos a nova matrz: ( R R) ( x E: µ ( x) = µ ( x) µ ( x) R R R R Nessa nova matrz representada na tabela 7, os efetos da segunda geração podem aparecer nos valores próxmos de 1. Em R R um valor 0 sgnfca ue não exste efeto de segunda geração, ao se gualar o valor em R ao valor em R Por outra parte, um valor elevado no caso da matrz R R ndca a presença de um efeto ndreto não descoberto a pror. Como crtéro de referênca para determnar os efetos esuecdos podemos consderar os valores maores ou guas a 0,8. Vemos ue nenhum valor cumpre esse crtéro adotado. Se consderarmos o crtéro dos valores maores ou guas a 0,7; 0,6 ou 0,5 não haverá nenhum valor dentro desse crtéro. O maor valor encontrado na matrz é 0,4 ue representa um esuecmento peueno no ue se refere à nfluênca do ndcador no ndcador 4; do ndcador no ndcador 7 e do ndcador 7 no ndcador 4. Este grau representa um índce baxo de esuecmento por parte dos especalstas, corroborando as opnões por estes explctadas no uestonáro.

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 8 R R 1 3 4 5 6 7 1 Valores, transparênca e governança 0 0 0,1 0 0 0 0 Públco nterno 0 0 0 0,4 0,1 0, 0,4 3 Meo ambente 0 0, 0 0, 0,1 0 0,1 4 Fornecedores 0 0,1 0,1 0 0,1 0, 0, 5 Consumdores e clentes 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0,3 6 Comundade 0,1 0,1 0 0 0 0 0, 7 Governo e socedade 0 0,1 0 0,4 0,3 0,1 0 Tabela 7. Matrz de efetos esuecdos. Se fzermos um estudo das ncdêncas ntermedáras do ndcador de responsabldade socal Públco Interno no ndcador de responsabldade socal 7 Governo e Socedade obteremos o camnho para este esuecmento. Na procura das ncdêncas ntermedáras teremos (ver fgura ) ue o valor máxmo dos valores mínmos é 0,8. Na realdade o ndcador nfluenca no ndcador 1 com grau de 0,9 (crucal nfluênca) e este a sua vez nfluenca no ndcador 7 com grau de 0,8 (crucal nfluênca). Na matrz de efetos da 0,9 0,8 prmera geração podemos observar ue o ndcador 1 7 o ue sgnfca ue,8 0 7. Verfcando a matrz de efetos da prmera geração (matrz de ncdêncas entre,4 ndcadores de responsabldade socal) temos ue 0 7. Esta pouca nfluênca entre estes ndcadores deverá ser revsada pelos especalstas. Nesta relação fuzzy estabelecda houve um esuecmento porue na realdade o ndcador exerce crucal nfluênca, em grau 0,8 sobre o ndcador 7..9 1.8 1.7 3.4.6.5.3 7.8.6 4 5.5.4.4 6 7.4 Fgura : Representação da nfluênca do ndcador Públco Interno no ndcador de responsabldade socal Governo e Socedade.

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 9 Utlzando regras lngüístcas poderíamos dzer ue se aplcássemos ações sobre o ndcador de responsabldade socal Públco Interno estaríamos ocasonando um efeto no ndcador Governo e Socedade devdo à nfluenca ue exerce um ndcador sobre o outro. Analogamente fazemos com as nfluencas dos ndcadores em 4 e dos ndcadores 7 em 4. Em ambos os dos casos houve um esuecmento por parte dos especalstas. 0,9 0,9 Analsando os camnhos ntermedáros obtemos ue 1 4 o ue sgnfca,9 ue 0 4. Verfcando a matrz de efetos da prmera geração (matrz de ncdêncas,5 entre ndcadores de responsabldade socal) temos ue 0 4. Esta pouca nfluênca entre estes ndcadores deverá ser revsada pelos especalstas. Nesta relação fuzzy estabelecda houve um esuecmento porue na realdade o ndcador (Públco Interno) exerce crucal nfluênca, em grau 0,9 sobre o ndcador 7 (Fornecedores). Da mesma forma procedemos para fazer a análse dos camnhos ntermedáros 0,8 0,9,8 obtemos ue 7 1 4 o ue sgnfca ue 7 0 4. Verfcando a matrz de efetos da prmera geração (matrz de ncdêncas entre ndcadores de responsabldade socal) temos,4 ue 7 0 4. Esta pouca nfluênca entre estes ndcadores deverá ser revsada pelos especalstas. Nesta relação fuzzy estabelecda houve um esuecmento porue na realdade o ndcador 7 (Governo e Socedade) exerce crucal nfluênca, em grau 0,8 sobre o ndcador 7 (Fornecedores). 4. ANÁLISE DOS RESULTADOS. Aplcando o racocíno anteror e consderando os efetos esuecdos de ordem 0,1; 0,; 0,3 e 0,4 teremos uma nova matrz de nfluêncas entre ndcadores de responsabldade socal representada na tabela 8. R (valores normalzados). 1 3 4 5 6 7 1 Valores, transparênca e 1 1 0,80 0,90 0,90 0,80 0,80 6, governança Públco nterno 0,90 1 0,70 0,90 0,90 0,80 0,80 6,0 3 Meo ambente 0,68 0,68 1 0,68 0,68 0,70 0,68 5,1 4 Fornecedores 0,45 0,45 0,45 1 0,50 0,45 0,45 3,75 5 Consumdores e clentes 0,78 0,78 0,70 0,78 1 0,78 0,78 5,6 6 Comundade 0,60 0,53 0,60 0,50 0,60 1 0,60 4,43 7 Governo e socedade 0,8 0,8 0,90 0,8 0,8 0,80 1 5,98 (somatóra) 5,1 5,6 5,15 5,58 5,40 5,33 5,11 Tabela 8. Nova matrz de relação entre ndcadores de responsabldade socal. Os valores da coluna representam a somatóra das ncdêncas de um ndcador de responsabldade socal nos outros. Observa-se ue o ndcador de maor nfluenca é o ue representa os valores, a transparênca e a governança. O valor 6, pode ser consderado como certa uantdade de nformação referente à nfluenca desse ndcador. Se consderar ue o maor valor possível sera 7,0 vemos ue este representa uma mportante parcela de nfluênca na matrz de ncdêncas entre os ndcadores. O ndcador com menor nfluênca nos outros va ser o ue representa os fornecedores (valor 3,75).

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 10 Os valores da fla representam a somatóra das ncdêncas de todos os ndcadores de responsabldade socal em um só. Observa-se ue o ndcador mas nfluencado (valor 5,58) é o ndcador Fornecedores. A partr destas análses podemos fazer a segunte letura: 1 0,8 0,8 1 7 5 3 6 4 O ndcador de responsabldade socal Valores, transparênca e governança (1) promove de forma crucal a construção de valores bem estruturados no ndcador Públco nterno (), este por sua vez ncde também de forma crucal sobre o ndcador Governo e a socedade (7). Com grau 0,8 (crucal nfluênca) o ndcador Governo e socedade ncde no ndcador Consumdores e clentes (5). Este ndcador ncde com bastante nfluênca (grau de 0,70) no ndcador Meo ambente (3) ue ncde no ndcador Comundade (6) e fnalmente ocasona um efeto no ndcador Fornecedores (4). Vamos analsar as sete relações ue apresentaram graus de ncdênca acma do percentual 0,90. Influênca do ndcador 1 Valores, transparênca e governança sobre o ndcador Públco nterno: O grau de nfluênca 1 representa ue para os especalstas, os valores, a transparênca e governança promovem de forma crucal a construção de valores bem estruturados no públco nterno. Influênca do ndcador 1 Valores, transparênca e governança sobre o ndcador 4 Fornecedores: O grau de nfluênca 0,9 representa ue para os especalstas, os valores, a transparênca e governança exercem crucal nfluênca na atuação dos Fornecedores. Influênca do ndcador 1 Valores, transparênca e governança sobre o ndcador 5 Consumdores e Clentes: O grau de nfluênca 0,9 representa ue para os especalstas, os valores, a transparênca e governança nfluencam de forma crucal nos Consumdores e Clentes. Influênca do ndcador Públco nterno sobre o ndcador 1 Valores, transparênca e governança: O grau de nfluênca 0,9 representa ue para os especalstas, o públco nterno exerce crucal nfluenca na construção de valores, na transparênca e na governança. Influênca do ndcador Públco nterno sobre o ndcador 4 Fornecedores: O grau de nfluênca 0,9 representa ue para os especalstas, o públco nterno exerce crucal nfluenca nos Fornecedores. Influênca do ndcador Públco nterno sobre o ndcador 5 Consumdores e clentes: O grau de nfluênca 0,9 representa ue para os especalstas, o públco nterno exerce crucal nfluenca nos consumdores e clentes. Influênca do ndcador 7 Governo e Socedade sobre o ndcador 3 Meo Ambente: O grau de nfluênca 0,9 representa ue para os especalstas, o Governo e a Socedade exercem crucal nfluênca no Meo Ambente. 0,7 0,7 0,5

SEGeT Smpóso de Excelênca em Gestão e Tecnologa 11 5. CONCLUSÕES Dada a complexdade das varáves envolvdas, a metodologa desenvolvda a partr da utlzação da teora fuzzy contrbuu para a apuração dos graus de nfluênca exstentes entre os ndcadores de responsabldade socal. A teora dos conjuntos fuzzy é uma técnca ntelgente ue utlza como dados de entrada valores fuzzy representados a partr da opnão subjetva de especalstas. Ela é capaz de captar essas nformações, transformá-las para um formato numérco e nferr sobre conclusões bem próxmas da realdade. A matrz de efetos esuecdos representa uma ferramenta de valdação das opnões dos especalstas e uanto menor forem os graus apresentados em sua confguração maor será o grau de confabldade da matrz de ncdêncas de prmera geração. Pesusar a ncdênca entre ndcadores de responsabldade socal é de grande utldade em ualuer campo de gestão e economa. Os resultados do trabalho resultam de mportânca prátca. Podem ser estenddos a ualuer nsttução ue esteja pratcando ou decda pratcar ações socalmente responsáves. Os resultados obtdos consttuem fonte de nformação para a cração de ações empresaras ue propcem um melhor aprovetamento dos recursos organzaconas nas organzações ue pratuem ações socalmente responsáves. 6. REFERÊNCIAS BUCKLEY, J, The multple judge, multple crtera rankng problem: A fuzzy set approach. Fuzzy Sets and Systems, v.13, p.5-37, 1984 INSTITUTO ETHOS. Indcadores Ethos. [006]. Dsponível em: http://www.ethos.org.br/ KAUFMANN A. e GIL ALUJA. Modelos para la nvestgacón de efectos olvdados. Edtoral Mlladoro. Santago de Compostela. 1989. LAZZARI L. L; MACHADO A. M.; PÉREZ R. H. Teora de la decsón fuzzy. Edcones Macch, Buenos Ares, 1998. MORE, J. D.; MAGALHÃES, L. M. Método Borroso para determnar las ncdencas cogntvas en la ejecucón de un procedmento. XIII Congresso of Internatonal Assocaton for Fuzzy Set Management and Economy, Hammamet, Tunsa, Nov 30 Dec, 006. ZADEH L.A., Fuzzy Sets. Informaton and Control, 8, p338-353, 1965.