Cinara Santos defendeu a dissertação “Avaliação do uso de Classificadores para Verificação de Atendimento a Critérios de seleção em Programas Sociais”, no dia 7 de março, na UFJF (foto: Alexandre Dornelas/UFJF)
Uma dissertação de mestrado realizada na Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) investigou o uso de algoritmos na seleção de beneficiários do Bolsa Família. Segundo a pesquisadora, Cinara de Jesus Santos, o trabalho “visa identificar ferramentas úteis no acompanhamento do comportamento, detecção de grupos e, posteriormente, construção de cenários para ações que visem atender políticas públicas sociais, que têm certas particularidades nas características que definem os dados.”
O trabalho foi desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC) e analisou as informações a partir do conceito de dados desbalanceados, aqueles que são verificados quando “há a presença de um ou mais grupos com tamanho desproporcional aos demais, podendo ser muito maior ou muito menor, além de uma certa proximidade nas características que definem o pertencimento a um grupo ou outro.”
De acordo com a pesquisadora, a construção de classificadores adequados, para dados desbalanceados, não favorece somente à área de políticas sociais, mas muitas outras. “A partir de um bom classificador, é possível a construção de preditores adequados e, com estes, a montagem de cenários, que podem ser definidos como a descrição de um futuro possível, baseado no conhecimento de eventos prévios. Assim, possibilita organizar a incerteza em uma gama reduzida de opções, permitindo ao planejador avaliar as possíveis situações. Com isso se busca reduzir as chances de surpresas indesejáveis no decorrer de uma ação.”
No caso desta pesquisa, de acordo com Cinara, há dois grupos que devem ser reconhecidos. “Com isso, há a necessidade de se implementar técnicas conjuntas para a correta identificação de pertencimento a cada grupo. Deve-se experimentar várias técnicas e vários arranjos entre eles na busca de um melhor desempenho.”
A pesquisadora realizou duas intervenções com a intenção de identificar as características dos grupos beneficiados pelo programa Bolsa Família. A primeira “consistiu em aproximar a quantidade de elementos de cada grupo, descartando alguns da classe majoritária.” Já a segunda, “aproximou essas quantidades a partir da replicação dos elementos da classe minoritária.” Por meio disso, mesmo com a melhora, os resultados implicaram “em uma perda de cerca de 30% dos dados marcados originalmente como pertencentes ao grupo minoritário. Sendo importante o reconhecimento de ambos os grupos, 30% ainda é uma perda considerável.”
De acordo com a acadêmica, “lidar com dados desbalanceados não tem receita de bolo, demanda apenas um estudo mais criterioso, tendo como foco o comportamento vinculado a estes dados. Esta situação não invalida o seu estudo, apenas demanda abordagens distintas da inicialmente pretendida.”
Contato:
Cinara de Jesus Santos (mestranda)
inara.dcc@gmail.com
Banca examinadora:
Prof. Dr. Henrique Steinherz Hippert (orientador – UFJF)
Prof. Dr. Marcel de Toledo Vieira (coorientador – UFJF)
Prof. Ricardo Freguglia (UFJF)
Prof. Fabrizzio Condé (Universo)
Outras informações: (32) 2102-3481 – Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC)