A MULTICRITERIA DECISION MODEL FOR ELECTORAL PREFERENCES

Um modelo de decisão multicritério para preferências eleitorais

Autores

  • Annibal Parracho Sant'Anna UFF
  • Gilson Lima Universidade Federal Fluminense
  • Luiz Octávio Gavião Escola Superior de Guerra
  • Pauli Adriano Almada Garcia Universidade Federal Fluminense

DOI:

https://doi.org/10.22409/sbij.v1i95.52904

Resumo

Neste artigo, é construído um modelo multicritério para a avaliação de preferências eleitorais. A principal hipótese subjacente ao modelo é que a população como um todo avalia cada partido considerando sua posição em relação a um conjunto de temas. É desenvolvida uma análise do caso em que as posições dos partidos e as preferências dos eleitores são definidas com base na distribuição dos gastos do governo. Um princípio de concentração de preferências é aplicado para explicar a importância dos critérios. A influência dos interesses de grupo é admitida, embora não assumida como determinante. Uma utilização esperada do modelo é na avaliação de estratégias de aliança pelos artigos. A modelagem probabilística das preferências e o tratamento direto das possívies interações entre critérios abre uma nova perspectiva para a análise de coalizões eleitorais. Um exemplo teórico é analisado. Uma aplicação envolvendo preferências reais em uma eleição brasileira é discutida.

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Biografia do Autor

Annibal Parracho Sant'Anna, UFF

Ph.D. em Estatística pela University of California, Berkeley (1977), Mestre em Matemática pelo IMPA/CNPq (1970), Bacharel em Matemática  (1966) e em Economia (1970) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Professor do Programa de Doutorado em Sistemas de Gestão Sustentáveis da Universidade Federal Fluminense desde 2014. Ex-Diretor do Instituto de Matemática (1980/1982-1986/1990) e do Laboratório de Estatística (1983-1986) da Universidade Federal do Rio de Janeiro e dos Programas de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da COPPE/UFRJ (1991-1992) e da Escola de Engenharia da Universidade Federal Fluminense (2001-2008). Ex-Presidente da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (2007-2010). Artigos publicados em Benchmarking, Energy Policy, Information Sciences, International Statistical Review, Soccer and Society, Social Indicators Research e outras revistas. Editor-Chefe da revista Pesquisa Operacional.

Gilson Lima, Universidade Federal Fluminense

Doutor em Engenharia de Produção (2000) e mestre (1992) e bacharel em Engenharia Civil (1988) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Professor do Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia da Universidade Federal Fluminense, onde é vice-Coordenador do Programa de Doutorado em Sistemas de Gestão Sustentáveis. Autor de dezenas de artigos publicados nas áreas de Engenharia Industrial, Risco, Segurança, Meio Ambiente, Logística e Manutenção.

Luiz Octávio Gavião, Escola Superior de Guerra

Doutor (2017) e Mestre (2014) em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense, Mestre em Military Studies pela United States Marine Corps University. Bacharel em Ciências Navais, concentração em Eletrônica, pela Escola Naval (1990). Professor Adjunto da Escola Superior de Guerra desde 2018. Autor de livros, capítulos de livros e dezenas de artigos, publicados em International Journal of Business and Society, International Journal of Production Economics, Journal of Environmental Management, Journal of Sports Sciences e outras revistas.

Pauli Adriano Almada Garcia, Universidade Federal Fluminense

Doutor em Engenharia Nuclear pela COPPE-UFRJ (2006), Mestre em Engenharia de Sistemas pelo Instituto Militar de Engenharia (2001) e Bacharel em Matemática pela Universidade Federal Fluminense (1999). Analista de Risco e de Sustentabilidade na Petrobrás de 2004 a 2008. Professor Associado desde 2008 do Departamento de Administração do Instituto de Ciências Humanas e Sociais da Universidade Federal Fluminense, onde é Coordenador do Curso de Graduação em Administração desde 2012. Autor de livros, capítulos de livros e dezenas de artigos nas áreas de Engenharia de Segurança, Análise de Risco, Decisão sob Incerteza e Análise de Eficiência.

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Publicado

2023-04-25