Filtragem colaborativa em pesquisas de clima organizacional: predição de índice de favorabilidade e de ocorrência de comentários

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Oliveira, Markos Flavio Bock Gau de lattes
Orientador(a): Lüders, Ricardo lattes
Banca de defesa: Tacla, Cesar Augusto lattes, Santos, Cristiano Roberto dos lattes, Lüders, Ricardo lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Cultura organizacional
Comportamento organizacional
Estimativa de parâmetros
Questionários
Pesquisa organizacional
Pesquisa - Metodologia
Corporate culture
Organizational behavior
Parameter estimation
Questionnaires
Organization - Research
Research - Methodology
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30238
Resumo: A Filtragem Colaborativa (FC) pode ser entendida como o processo de predizer preferências de usuários e derivar padrões úteis por meio do estudo de suas atividades. No contexto deste trabalho, FC é usada para predizer o nível de favorabilidade e a ocorrência de comentários em respostas a perguntas presentes em questionários extensos de clima organizacional de uma empresa. O objetivo deste trabalho é comparar o desempenho de quatro algoritmos baseados em FC (item-item, fatoração de matriz, fatoração de matriz logística e filtragem colaborativa neural) e uma abordagem de referência baseada em média simples. Os algoritmos são utilizados para estimar as respostas de baixa favorabilidade, ou seja, aquelas que um respondente não concorda com uma afirmação positiva sobre a empresa. Além disso, os algoritmos também são usados para estimar a emissão de comentários opcionais por respondentes. Para os dois problemas, foram utilizados dados de diferentes pontos de verificação (“checkpoints”) de pesquisas de clima organizacional, compostos ao todo por mais de 1,25 milhão de respostas de funcionários. Esses dados foram coletados entre 2019 e 2021 por uma grande empresa brasileira de tecnologia com mais de 10.000 funcionários. Os resultados mostram que as abordagens de filtragem colaborativa fornecem alternativas relevantes tanto para discriminar respostas de baixa favorabilidade na escala Likert quanto para discriminar a ocorrência de comentários, com estimativas de boa qualidade em ambos os casos. Esses resultados podem ser explorados para eventualmente reduzir o tamanho dos questionários, evitando fenômenos de sobrecarga enfrentados pelos respondentes em pesquisas extensas.
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O objetivo deste trabalho é comparar o desempenho de quatro algoritmos baseados em FC (item-item, fatoração de matriz, fatoração de matriz logística e filtragem colaborativa neural) e uma abordagem de referência baseada em média simples. Os algoritmos são utilizados para estimar as respostas de baixa favorabilidade, ou seja, aquelas que um respondente não concorda com uma afirmação positiva sobre a empresa. Além disso, os algoritmos também são usados para estimar a emissão de comentários opcionais por respondentes. Para os dois problemas, foram utilizados dados de diferentes pontos de verificação (“checkpoints”) de pesquisas de clima organizacional, compostos ao todo por mais de 1,25 milhão de respostas de funcionários. Esses dados foram coletados entre 2019 e 2021 por uma grande empresa brasileira de tecnologia com mais de 10.000 funcionários. Os resultados mostram que as abordagens de filtragem colaborativa fornecem alternativas relevantes tanto para discriminar respostas de baixa favorabilidade na escala Likert quanto para discriminar a ocorrência de comentários, com estimativas de boa qualidade em ambos os casos. Esses resultados podem ser explorados para eventualmente reduzir o tamanho dos questionários, evitando fenômenos de sobrecarga enfrentados pelos respondentes em pesquisas extensas.Collaborative Filtering (CF) can be summarized as the process of predicting users preferences and deriving useful patterns by studying their activities. In this work, CF is used to predict the level of favorability and the occurrence of comments in answers to questions of large organizational climate surveys of a company. We aim to compare the performance of four algorithms based on CF (item-item, matrix factorization, logistic matrix factorization and neural collaborative filtering) and a baseline approach represented by a simple average of scores. The algorithms are used to estimate responses of low favorability, i.e., those that a respondent does not agree with a positive statement about the company. In addition, the algorithms are also used to estimate the registration of optional comments of respondents. For both problems, data from different checkpoints are used, comprising altogether more than 1.25 million employees’ responses. The data was collected from 2019 to 2021 by a large Brazilian company of technology with more than 10,000 employees. The results show that collaborative filtering approaches provide relevant alternatives for discriminating low favorability answers in the Likert scale as well as the occurrence of comments, with good quality estimates in both cases. These results can be further explored to eventually reduce the size of the questionnaires, avoiding burden phenomena faced by respondents when dealing with large surveys.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOEngenharia ElétricaCultura organizacionalComportamento organizacionalEstimativa de parâmetrosQuestionáriosPesquisa organizacionalPesquisa - MetodologiaCorporate cultureOrganizational behaviorParameter estimationQuestionnairesOrganization - ResearchResearch - MethodologyFiltragem colaborativa em pesquisas de clima organizacional: predição de índice de favorabilidade e de ocorrência de comentáriosCollaborative filtering in surveys of organizational climate: prediction of favorability index and occurrence of commentsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCuritibaLüders, Ricardohttps://orcid.org/0000-0001-6483-4694http://lattes.cnpq.br/5158617067991861Delgado, Myriam Regattieri de Biase da Silvahttps://orcid.org/0000-0002-2791-174Xhttp://lattes.cnpq.br/4166922845507601Tacla, Cesar Augustohttps://orcid.org/0000-0002-8244-8970http://lattes.cnpq.br/2860342167270413Santos, Cristiano Roberto doshttp://lattes.cnpq.br/8379053425317935Lüders, Ricardohttps://orcid.org/0000-0001-6483-4694http://lattes.cnpq.br/5158617067991861https://orcid.org/0000-0003-2917-8518http://lattes.cnpq.br/1755356294784363Oliveira, Markos Flavio Bock Gau dereponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8908http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/30238/2/license_rdf0175ea4a2d4caec4bbcc37e300941108MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/30238/3/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD53ORIGINALfiltragemcolaborativaclimaorganizacional.pdfapplication/pdf2126259http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/30238/1/filtragemcolaborativaclimaorganizacional.pdfcf749db31491bd4639e7f15ad37036bbMD51TEXTfiltragemcolaborativaclimaorganizacional.pdf.txtfiltragemcolaborativaclimaorganizacional.pdf.txtExtracted texttext/plain141639http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/30238/4/filtragemcolaborativaclimaorganizacional.pdf.txt720975defe257a164545786b0152afe7MD54THUMBNAILfiltragemcolaborativaclimaorganizacional.pdf.jpgfiltragemcolaborativaclimaorganizacional.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1261http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/30238/5/filtragemcolaborativaclimaorganizacional.pdf.jpgb58aa63cf134c1c46440b091a1a362a9MD551/302382022-12-03 04:07:08.13oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2022-12-03T06:07:08Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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