Relações Fuzzy subsidiando o diagnóstico do transporte público pelo IQMU

• Autor(a) principal: Sucena, Marcelo Prado
• Data de Publicação: 2022
• Outros Autores: Cury, Marcus Vinicius Quintella
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Planejamento e Desenvolvimento
• Texto Completo: https://periodicos.utfpr.edu.br/rbpd/article/view/14473
• topic: MOBILIDADE URBANA; mobilidade urbana; transporte urbano; relações fuzzy; índice de qualidade

Este trabalho objetiva descrever o uso de Relações Fuzzy para apoiar o diagnóstico do transporte público, baseando-se nos registros obtidos na terceira rodada para coleta de dados do Índice de Qualidade da Mobilidade Urbana (IQMU), ocorrida em abril/2021. Para se cumprir tal objetivo segue-se a metodologia apoiada em pesquisa exploratória e ex-post-facto, para diagnóstico baseado nas percepções dos usuários. Para teste e validação do uso das Relações Fuzzy na análise de causas e efeitos, propõe-se um estudo de caso. A modelagem usada para obtenção do IQMU e seus IQMs é quali-quanti, desenvolvida com Integrais-Fuzzy. A análise dos resultados do estudo de caso é baseada em duas relações Fuzzy que permitem a composição de ambas pelo método max-mim. Dessa forma é possível visualizar os impactos do transporte público, pelo viés de seus usuários, em cinco cidades brasileiras, por nove atributos do transporte público, com três qualificadores obtidos pelo processamento dos dados do IQMU. Os resultados denotam como mediano e péssimo o nível de qualidade do transporte público nas cinco cidades analisadas e em todos os atributos, com destaque para Tarifa e Lotação identificados como “totalmente péssimo”. As cidades com melhores percepções, principalmente no quesito atendimento, são Brasília e São Paulo.