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Inteligência competitiva na cafeicultura: mineração textual em notícias publicadas na web
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
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Departamento de Administração e Economia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Administração
Agência de fomento
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A cafeicultura tem um papel significativo para o agronegócio no Brasil, mas é
uma atividade de risco elevado pela variação de preço do café que causa
impactos em diferentes setores de sua cadeia produtiva. Isto exige dos agentes
Inteligência Competitiva para monitorar o ambiente competitivo por meio de
um processo contínuo e sistemático de coleta e análise de informações para
tomada de decisões em gestão de risco. Notícias com informações que
influenciam o mercado de café e afetam a dinâmica da sua cadeia p rodutiva são
publicadas na web diariamente. Entretanto, lidar com o volume e velocidade
dessas informações não é uma tarefa trivial, consome recursos humanos, tempo
e restringe a análise à capacidade de busca e leitura dos especialistas. E a
automatização do processo, apesar do avanço da tecnologia, esbarra em
obstáculos no campo sintático como ruídos nos dados e semântico como
ambiguidade da linguagem e ausência de contexto. Neste cenário, por meio do
processo iterativo do método Design Science Research, foi possível,
juntamente com especialistas, adquirir conhecimento sobre requisitos de
inteligência para cafeicultura e construir artefatos para coletar e classificar
automaticamente, pela perspectiva de IC, notícias da web sobre eventos que
impactam o mercado de café. Uma avaliação estatística mostrou correlação
entre a ocorrência cronológica destes eventos e a série de preço e volatilidade
do café, enquanto uma avaliação qualitativa por especialista apontou a
relevância das notícias para análise de requisit os de inteligência na cafeicultura.
Estes resultados apontam viabilidade de um indicador de evidências
qualitativas vindas da web que, a saber, sua influência e erro, e confrontado
com uma análise qualitativa, permita perceber aumento de volatilidade e viés
para delinear um cenário de tomada de decisões para gestão de risco. Desta
forma, a pesquisa corrobora a possiblidade de promover Inteligência
Competitiva para apoiar decisões sobre gerenciamento de risco e
competitividade na cafeicultura por meio de Mineração Textual em notícias
publicadas na web.
Abstract
Coffee production plays a significant role in Brazilian agribusiness. However, it
is a high-risk activity given the impacts in different sectors of the production
chain caused by coffee price variation. This demands Competitive Intelligence
for the agents to monitor the competitive environment by means of a continuous
and systematic process of information gathering and analysis for the decisionmaking in risk management. News with information that influence the coffee
market and that affect the dynamics of its production chain are daily published
online. However, dealing with the volume and speed of this information is not
an easy task. It consumes human resources, time and restricts the capacity
analysis of the specialists seeking and reading. The automation of the process,
despite the advance in technology, meets obstacles in the syntactic field, such as
residue on the data, and semantics, such as language ambiguity and absence of
context. In this scenery, it was possible to acquire knowledge with the specialists
regarding the intelligence for coffee production, by means of the iterative
process of the Design Science Research method, and construct artifacts to
automatically collect and classify, in the Competitive Intelligence perspective,
internet news on events that influence the coffee market. A statistical evaluation
showed correlation between the chronologic occurrence of these events and the
price series and coffee volatility, while a qualitative evaluation made by
specialist pointed the relevance of the news for analyzing the intelligence
requisites in coffee production. These results point to the viability of an indicator
for qualitative evidence derived from the internet, and its influence and error,
while confronting the qualitative analysis, allowing us to perceive an increase in
volatility and bias to design a decision-making scenery for risk management.
Thus, this research corroborates the possibility of promoting Competitive
Intelligence to support decisions regarding risk management and
competitiveness in coffee production by means of Text Mining in news
published in the internet
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
LIMA JÚNIOR, P. de O. Inteligência competitiva na cafeicultura: mineração textual em notícias publicadas na web. 2016. 221 p. Tese (Doutorado em Administração)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.