Título: |
Judicialização no transporte aéreo brasileiro : uma análise por meio de aprendizado de máquina e de regressão logística multinomial |
Autor: |
Gabriel de Oliveira Torres |
Programa: |
Engenharia de Infraestrutura Aeronáutica |
Área de Concentração: |
Transporte Aéreo e Aeroportos |
Orientador
: |
Marcelo Xavier Guterres |
Coorientador
: |
Victor Rafael Rezende Celestino |
Ano de Publicação : |
2022 |
Curso : |
Mestrado Acadêmico |
Assuntos
: |
Aprendizagem (inteligência artificial) |
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Legislação |
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Operações de linhas aéreas |
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Regressão logística binária |
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Transporte aéreo |
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Transportes |
Resumo : |
No Brasil, um dos custos que mais prejudicam as companhias aéreas é o alto número de ações judiciais impetradas contra elas. Este é um problema que pode afetar suas operações, reduzir a entrada de novos concorrentes e criar insegurança jurídica no País. Este trabalho busca evidenciar quais fatores mais contribuem para o aumento dos valores de indenizações judiciais, discutir as relações existentes entre esses fatores e identificar a melhor técnica para predição dos valores indenizados. O objetivo é proporcionar subsídios científicos a companhias aéreas para que possam reduzir a quantidade de judicialização. Esta pesquisa contribui ao inserir um tema que é pouco discutido na literatura e que influencia o setor. O estudo é feito com base nas ações judiciais entre 2016 e 2021 por meio de dados próprios das companhias. O desempenho dos modelos Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM) e Regressão Logística Multinomial (RLM) é avaliado por meio da acurácia, área sob a curva ROC e matriz de confusão. Os resultados evidenciaram melhor poder de predição para RF e RLM. A RLM evidenciou que atrasos e cancelamentos de voos influenciam negativamente os valores das sentenças, que em alguns Estados há tendência de haver indenizações acima da média e que o dano moral concedido aos clientes é o principal fator que as tornam maiores. |
Data de Defesa : |
12/08/2022 |
Texto na íntegra : |
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