4. o método não é a ditadura Resposta: NÃO · e da utilidade esperada • Origens: Savage, 1954...

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Copyright C. A. Bana e Costa 2011

Teorema da Impossibilidade de Arrow(1951)

k candidatos (k > 2)

m votantes (m > 1) fornecendo cada um deles uma ordenaçãodos k candidatos

Será possível encontrar um método de agregação de todos as preferências individuais numa preferência colectiva tal que:

1. os candidatos resultem ordenados 2. respeite a unanimidade

3. um candidato resultar preferível a outronão dependa dos restantes

4. o método não é a ditadura Resposta: NÃO !


Utilização de procedimentos incorrectosde ponderação de critérios

The most common critical mistake

Ralph KeeneyValue-Focused Thinking, 1992

2


Ponderação de critérios: Questionamento incorrecto

Perguntar directamente se um critério é

mais importante do que outro critério é

“o erro crítico mais frequente.”

Ralph L. Keeney

Value Focused Thinking, 2001

Exemplo: Concursos Público para a construção de uma linha de

Metro em Lisboa.

O que é mais importante:

Custo global ou Prazo de execução ?



Custo global

(milhões de euros)

Prazo de execução

(meses)

Pior plausível

Melhor plausível

100 milhões de euros

40 meses


35 meses

3



Custo global

(milhões de euros)

Prazo de execução

(meses)

Pior real

Melhor real


39 meses


34 meses



Custo global

(milhões de euros)

Prazo de execução

(meses)

Afinal, o que é ‘mais importante’, o custo ou o prazo !?

Pior plausível

Melhor plausível


40 meses


35 meses

Pior real

Melhor real


39 meses


34 meses

4


Utilização de procedimentos incorrectos de alocação de recursos: selecção com base apenas nos benefícios dos projectos,em vez dos rácios benefícios/custos (value for the money)


Como melhorar a tomada de decisão nas organizações?Facilitar a tomada de decisão seguindo um processo

consultivo apoiado em modelos de Análise de Decisão

Processo consultivo

“Caro Senhor,

Num assunto tão importância para si,

sobre o qual me pede conselho,

não posso aconselhar-lhe

o que decidir, mas, se desejar, posso

aconselhá-lo como.”

Benjamin Franklin

Carta a Joseph Priestly, 1772

Moral and Prudential Algebra

5


Análise de Decisão

O objectivo de um processo consultivo de análise de decisão é

ajudar a estruturar e simplificar a tarefa de tomar uma decisão

complexa, tão bem e tão facilmente quanto a natureza da decisão

o permitir.

Objectivo

A ‘Análise de Decisão’ é o desenvolvimento e a aplicação de

metodologias e técnicas, de sólida base teórica, para ajudar a

melhorar a tomada de decisões nas organizações, em contextos

diversos:

• avaliação de opções / afectação de recursos

• decisão em grupo / negociação

• múltiplos objectivos / incerteza / risco.

Definição


Necessidade de uma sólida base teórica

…in the same way that

we rely so firmly upon

the natural sciences for

our technological

advances.Elliot Jaques

Requisite Organization,

1988

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Teoria das probabilidades

• Origens: Pascal, De Fermat, 1654; Bayes, 1763

• Fundamentos axiomáticos: Ramsey, 1931; de Finetti, 1937

• Origens: Bernoulli, 1738

• Fundamentos axiomáticos: von Neumann e Morgenstern, 1947 Savage, 1951

Teoria da utilidade

Os fundamentos teóricos da Análise de Decisão são as teorias das probabilidades, da utilidade

e da utilidade esperada

• Origens: Savage, 1954(Princípio da “coisa-certa”)

• Fundamentos axiomáticos: ordenação, transitividade e dominância

Axiomas da preferência

)(max ii

ij

j

iji UEupUE e∑=para i opções e j consequências

• A probabilidade existe

• A utilidade existe

• Escolher a opção com maior UE

Utilidade esperada (UE)

UwU ijkk

kij ∑='

• Para k critérios independentes

Teoria multicritério da decisão (MAUT)

Teoria da Utilidade Esperada (UE)Axiomas da preferência

1. Ordenação

2. Transitividade

3. Dominância

4. Princípio da

“coisa-certa”

(Savage, 1954)

1. A probabilidade existe.

2. A utilidade existe.

3. Escolher a opção com maior UE.��

( ) e maxi ij ij ii

j

UE p u UE=∑

para i opções e j consequências

Teoria Multicritério da Decisão (MAUT)

Ralph KeeneyHoward Raiffa

1976

Para k critérios independentes:

UwU ijkk

kij ∑='

7


31

ComplexidadeIncerteza Problema dominado por

Escolha• Árvores de • decisão• Diagramas de influência

Avaliação de opções

• Análise multicritério(MACBETH,EQUITY)

Afectação de recursose negociação

Revisão de opinião• Redes Bayesianas

Separação emcomponentes• Análise de risco

Modelos e técnicas de análise de decisão


1. Quais são as principais incertezas?

2. Quais são os resultados possíveis dessas incertezas?

3. Qual a credibilidade associada a cada resultado ocorrer?

4. Quais são as consequências de cada resultado ocorrer?

Enfrentar a incerteza

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Exemplo 1: Avaliação de propostas de empreitadas de obras públicas

1. Quais são as principais incertezas?Preço final da obraPrazo de execução da obra

2. Quais são os resultados possíveis dessas incertezas?O preço e o prazo contratados virem a ser excedidos ou não

3. Qual a credibilidade associada a cada resultado ocorrer?Determinar a probabilidade de ocorrência de cada resultado

4. Quais são as consequências de cada resultado ocorrer?☺ ��

� ��

� ��


Construir perfis de risco contendoa informação essencial sobre como a incerteza

afecta as opções.

A. Perfil de risco A associado a escolher uma proposta

Incerteza: custo final da obraresultados probabilidades consequências

preço excedido p = P(preço final > contratado) �

preço não excedido 1 – p ☺

B. Perfil de risco B associado a escolher uma proposta

Incerteza: prazo de execução da obra resultados probabilidade consequências

prazo excedido q = P(prazo real > contratado) �

prazo não excedido 1 – q ☺

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Árvores de Decisão

Opções

Incertezas

Consequências

Software: DATA(Treeage)


Diagramas de influência

Lucros

Lançar um novo produto:sim ou não?

Lançar o produto

Quota de mercado

Dimensão do

mercado

Volume de vendas

Custos

Ronald Howard, James Matheson, J. (eds.), 1984

Readings on the Principles and Applications of Decision

Analysis

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Diagramas de influênciaLançar um novo produto:

sim ou não?

LucrosLançar o produto

Quota de mercado

Dimensão do

mercado

Volume de vendas

Custos

Ronald Howard, James Matheson, J. (eds.), 1984

Readings on the Principles and Applications of Decision

Analysis


Software: Precision Tree

(PALISADE)

11


Software: DPL

(ADA)


40

ComplexidadeIncerteza Problema dominado por

Escolha• Árvores de • decisão• Diagramas de influência

Avaliação de opções

• Análise multicritério(MACBETH,EQUITY)

Afectação de recursose negociação

Revisão de opinião• Redes Bayesianas

Separação emcomponentes• Análise de risco

Modelos e técnicas de análise de decisão

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Da teoria à prática: diminuir a complexidade

Exemplo: Identificação dos factores-chave de

competitividade

42

Software: Decision Explorer

(Banxia, 2000)

Jonathan Rosenhead, John Mingers (Ed.), 2001Rational Analysis for a Problematic World Revisited

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Simplificar a complexidade

Construção de um “Modelo Ajustado”

43

Escolha de um escritório

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valores

Recursoslimitados

Pontos de vista(objectivos)

�Acessibilidade ao trabalho boa

�Facilidade de estacionamento

�Serviços essenciais disponíveis

�Área suficiente�Renda aceitável

Acções potenciais

(Opções)

Como medir as consequências?(critérios)

Tempo de casa ao escritório em hora de ponta (min.)

Probabilidade de encontrar depressa um lugar perto (%)Estafeta: sim ou não?Fotocopiadora: sim ou não?Fax: sim ou não?

Área do escritório (m2)Renda mensal (contos)

Alugar A , B, C, D ou E.

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Tabela de consequências

45

Acessibilidade Facilidade de estacionamento

Serviços disponíveis

Área Renda mensal

A 45 min 50% estafeta fotocópia fax

80 m2 190 c

B 25 min 80% estafeta fotocópia

70 m2 170 c

C 20 min 70% nenhum 50 m2 150 c

D 25 min 85% estafeta fotocópia fax

95 m2 190 c

E 30 min 75% nenhum 70 m2 175 c

Tabela de consequências

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Área Renda mensal


80 m2 190 c


70 m2 170 c

C 20 min 70% nenhum 50 m2 150 c


95 m2 190 c

E 30 min 75% nenhum 70 m2 175 c

Muitos factores

Nenhuma localização óptima (conflito entre factores)

Como encontrar

o melhor compromisso?

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Simplificar a complexidade

progressivamente. Como?

• Eliminando opções Analisar

dominâncias

Técnicas de

AD

Estabelecer

• Eliminando critérios compensações

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Análise de dominância

48

B domina E



Área Renda mensal


80 m2 190 c


70 m2 170 c

C 20 min 70% nenhum 50 m2 150 c


95 m2 190 c

E 30 min 75% nenhum 70 m2 175 c

16

49



Área Renda mensal


80 m2 190 c


70 m2 170 c

C 20 min 70% nenhum 50 m2 150 c


95 m2 190 c

E 30 min 75% nenhum 70 m2 175 c

D domina A

Compensação

50



Área Renda mensal


80 m2 190 c


70 m2 170 c

C 20 min 70% nenhum 50 m2 150 c


95 m2 190 c

E 30 min 75% nenhum 70 m2 175 c

25 min 140 c

© 2001 Carlos A. Bana e Costa

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51

Facilidade de estacionamento


Área Renda mensal

B 80% estafeta fotocópia

70 m2 170 c

C 70% nenhum 50 m2 140 c

D 85% estafeta fotocópia fax

95 m2 190 c

estafetafotocópia

170 c

170 c

Problema ainda menos complexo

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D domina B e C



Área Renda mensal


70 m2 170 c

C 70% nenhum 50 m2 140 c

D 85% estafeta fotocópia fax

95 m2 190 c

DD

Melhor opção!Melhor opção!

Problema simples

1999

18

53

Ponderação de critérios



Área Renda mensal


70 m2 170 c

C’ 70% nenhum 50 m2 140 c

D’

85%

estafeta fotocópia

95 m2

190 c

Qual é mais importante ?

SIM

O erro grave mais comum


Avaliação, prioritização e selecção de projectos de investimento, estratégias e políticas,

e alocação de recursos:Que tipo de abordagem?

Participação

→→→→ Uma abordagem socio-técnica:

NORMATIVA PRESCRITIVA CONSTRUTIVA

• Aprendizagem em grupo

• Interactividade; facilitação

• Confrontação de preferências holísticas intuitivas com resultados dos métodos analíticos

• Respeito do princípio de que o problema e a solução pertencem ao decisor e não ao consultor

• O consultor conduz o processo sem interferir no conteúdo

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A abordagem socio-técnica de apoio à decisãoutiliza métodos de análise de decisão (componente técnica)

em conferências de decisão (componente social)para construir um modelo ‘ajustado’ às preferências do grupo

Principais vantagens

• Combinação entre processo social e técnico

— Explicitação de conhecimento tácito permite ao grupo ter performance decisória superior à individual

— Uso de sistemas de ajuda à decisão permite análises de sensibilidade e resposta imediata a questões ‘what-if’

• Experiência comprovada

— CD preferidas às reuniões normais(Chun, 1992)

— Alto valor em grupos menores, abertos à mudança e com decisões participativas


Metodologias de intervençãoModelo de consulta

Abordagem Objectivo Tipo de aprendizagem

Escolas deAnálise de Decisão

Modelodo

PERITO

Normativa Resolver o problema do cliente

Adaptativa, unívoca

Cliente

Consultor

Teoria da decisão

Modelodo

ANALISTA

(doctor)

PrescritivaResolver o

problema com

o cliente

Mais adaptativa do que generativa

Howard (STANFORD)

Keeney e Raiffa (HARVARD)

Modelodo

FACILITADOR

(‘helper’)

ConstrutivaAumentar a

capacidade de

aprendizagem

do cliente

Generativa, biunívoca

Cliente

Consultor

Roy (LAMSADE)

Edwards (USC)

Bana e Costa & Phillips (LSE / IST)

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Princípios de intervenção do ‘facilitador’

• Tente sempre ajudar

• Tente estar sempre em contacto com a realidade actual

• Avalie o seu desconhecimento

• Tudo o que faz é uma intervenção

• O problema e a solução pertencem ao cliente

Edgar Schein, 1999Process Consultation Revisited:

Building the Helping Relationship


‘MODELO AJUSTADO’ (requisite decision model)

Modelo ajustadoTão simples quanto possível:

suficiente em forma e conteúdopara ‘ajudar a resolver o problema’

Resultados do modelo

intuição⊗

revisões, alterações

contributos, novas intuições

Phillips (1984), “A theory of requisite decision models”, Acta Psychologica

Phillips & Bana e Costa (2007) Transparent prioritisation, budgeting and resource allocation with multi-criteria decision analysis and decision conferencing, Annals of

Operations Research, 154 (1), 51-68

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Decisão em processo de conferência (Decision Conferencing)

Cameron Peterson, 1979; Lawrence Phillips, LSE

Assuntos adiscutir

Acção

Actores

ExplorarFactores

ConstruirModelo

ExplorarModelo

Entendimento partilhado Compromisso

Preparar:Objectivos

ParticipantesConvocatória

Comparar: Intuição⇔Modelo


Decisão em processo de conferência

Screen Screen

Facilitator

Analyst Analyst

Participants

Participants

Participants

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