Información Consistente para la toma de Decisiones Empresariales

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Martinez Jara, Eustaquio

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Peláez Sánchez, José Ignacio

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Actualmente la sociedad vive un cambio de paradigma denominado Sociedad de la información, que afecta a individuos y a empresas/organizaciones en la forma de comunicarse, informase y relacionarse. La segmentación de consumidores es mayor al existir múltiples canales de información; la diferenciación de productos y servicios es cada vez menor, entonces es necesario conocer los sentimientos basado en las experiencias propias o ajenas relacionadas con productos o servicios. En este contexto, son necesarios sistemas que ayuden en las tomas de decisiones. En este trabajo se han abordado tres retos: la calidad de los datos, en su dimensión de consistencia, la representación de la información; y, por último, índices de valoración de productos o servicios, para una valoración más representativa de la opinión de los consumidores o usuarios. Consecuentemente, se ha propuesto un índice 〖IC〗^+, que determina la consistencia de los datos en diferentes tipos de matrices de comparación entre pares: reciprocas, difusas y aditivas; y un ratio de consistencia, basado en percentiles, para aceptar o rechazar dichas matrices en los procesos de decisión. También, se propone un modelo de decisión multicriterio, que establece preferencias de productos o servicios con datos/opiniones no solicitados extraídos de los Social Media, utilizando un intervalos que posibilita mayor información; un índice de consistencia intervalar 〖ICI〗^+; los operadores ISMA-OWA y AC-OWG que ranquea las alternativas, y un algoritmo de extracción de submatrices consistentes.

Description

Finalmente, se propone una nueva familia de índices de valoración de productos y servicios de mayoría, y se implementa el QV-ORI que representa las opiniones en un intervalo e incorpora un índice de confiabilidad intervalar IRI, que establece la confiabilidad de las opiniones no solicitadas de los usuarios. Las mencionadas propuestas se han probado con ejemplos del mundo real, lográndose resultados acordes a lo esperado para estos casos y contexto. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 11 de diciembre 2019

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