Smartphones e profissionais: amigos e inimigos

A utilização de artefatos de Tecnologias da Informação Móveis e Sem Fio (TIMS) traz consigo alguns paradoxos tecnológicos associados, já identificados na literatura. O aumento do uso de TIMS e suas evoluções acabam por permitir novos tipos de uso e interação junto aos usuários. Tendo como base teorias sobre a existência de paradoxos associados ao uso de equipamentos tecnológicos, mormente TIMS, este estudo buscou aprofundar a relação entre smartphones e profissionais. A partir da coleta de dados por meio de questionário estruturado, esta pesquisa utilizou a análise quantitativa e teve como objetivo determinar a presença e medir a intensidade dos paradoxos tecnológicos, identificados na literatura, quando do uso profissional de smartphones. Outro ponto observado no presente trabalho foi a associação estatística entre esses paradoxos tecnológicos e, ainda, a identificação de fatores que poderiam impactar a percepção desses paradoxos associados ao uso do smartphone pelos profissionais que os utilizam. A análise dos dados permitiu verificar quais dos quatorze paradoxos tecnológicos apresentados por Mick e Fournier (1998), Jarvenpaa e Lang (2005) e Mazmanian et al. (2006) foram percebidos por mais respondentes, com destaque para o paradoxo de autonomia e vício, que foi vivenciado por mais de 85% daqueles que responderam à pesquisa. Usando como base o percentual de respondentes que percebem os paradoxos tecnológicos e considerando suas intensidades, esta dissertação também apresenta um ranking das forças dos paradoxos, determinado pela taxa relativa da força dos paradoxos. Esse ranking traz nas primeiras posições as seguintes ambiguidades: autonomia / vício, engajamento / desengajamento e liberdade / escravidão, respectivamente. Outro apontamento dessa pesquisa foi que nenhum dos paradoxos analisados é estatisticamente independente. Por fim, a realização de uma regressão logística ordinal levou à conclusão que apenas dois dos paradoxos em questão sofrem impacto das variáveis independentes observadas.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.