ID: 79483
Autoria:
Carolina Schneider Bender, Mauri Leodir Löbler, Eliete dos Reis Lehnhart.
Fonte:
Revista de Administração da UFSM, v. 18, n. 2, p. 0-0, Abril-Junho, 2025. 1 página(s).
Palavras-chave:
Complexidade , Knapsack Problem , Problema de otimização , Tomada de decisão
Tipo de documento: Artigo (Inglês)
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Objetivo: Este estudo tem como objetivo compreender o impacto de fatores da complexidade na performance na tomada de decisão humana em um problema econômico (Knapsack Problem), correlato de inúmeras situações enfrentadas diariamente pelos indivíduos relacionadas à prática de administradores e gestores.Metodologia: A pesquisa empregou um delineamento experimental com 41 participantes, variando o número de itens e duas métricas de complexidade computacional, “input size” e “instance correlation”. Foi avaliada a performance por meio da mensuração do desempenho de otimização, desempenho relativo, RT e confiança.Resultados: Os resultados evidenciam um impacto robusto da manipulação do número de itens, resultando na redução do desempenho de otimização e confiança e aumento do RT. Encontrou-se uma transição de fase para o desempenho relativo, na qual os sujeitos suportaram aumentos de 5 para 6 itens em detrimento de realizar a tarefa em maior tempo, no entanto, para 7 itens tal compensação não foi mais possível. A medida input size associou-se significativamente com todas as variáveis dependentes, sendo capaz de explicar 51,84% da variação RT.Implicações práticas: Os resultados fornecem insights práticos para gestores e profissionais que lidam com tarefas complexas de tomada de decisão, mostrando que mesmo pequenos aumentos no número de elementos podem aumentar significativamente a carga cognitiva, prejudicar o desempenho, atrasar as respostas e reduzir a confiança. Para mitigar esses efeitos, os ambientes de decisão - especialmente aqueles que envolvem interação com máquinas e softwares - devem ser projetados para simplificar a estrutura das tarefas, apresentar as informações de forma incremental e se adaptar dinamicamente à complexidade do problema.
