Judicialização do Transporte Aéreo: uma aplicação de aprendizado de máquina

Autores

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2025.v25i3.3097

Palavras-chave:

Judicialização; Transporte aéreo; Aprendizado de máquina

Resumo

Título do trabalho: Judicialização do transporte aéreo: uma aplicação de aprendizado de máquina

Objetivo: Padronizar a classificação dos motivos e causas dos processos judiciais contra companhias aéreas e analisar se essa padronização impacta no desempenho de modelos de aprendizado de máquina para prever os valores de indenizações judiciais.

Metodologia/procedimentos metodológicos: Foi aplicada uma metodologia semelhante à análise de conteúdo e revisões sistemáticas de literatura para reclassificar os motivos e causas dos processos judiciais. Em seguida, os modelos de aprendizado de máquina propostos por Torres, Guterres, and Celestino (2023) foram reaplicados com dados de processos judiciais de duas companhias aéreas nacionais, entre 2019 e 2022, abrangendo 16 estados brasileiros.

Originalidade/Relevância: O estudo combina dois temas previamente analisados separadamente por outros autores: a padronização das causas dos processos judiciais no setor aéreo e a previsão de indenizações.

Principais resultados: Os resultados obtidos demonstraram melhorias significativas nos três modelos avaliados, com acurácia, precisão, recall e F1-score superiores a 93%, e uma AUC- ROC acima de 98%. O modelo Random Forest se destacou como o mais eficaz em todas as métricas analisadas, especialmente na classificação precisa da categoria de indenizações "Baixo".

Contribuições teóricas/metodológicas: O estudo propõe a padronização da classificação das causas de processos judiciais no transporte aéreo e aplica com sucesso modelos de aprendizado de máquina para prever indenizações, oferecendo uma nova abordagem para a previsão de despesas no setor.

Palavras-chave: judicialização; transporte aéreo; aprendizado de máquina.

Biografia do Autor

Thaís Ferreira Lopes Oliveira, Universidade de Brasília

Mestranda em Administração (Finanças e Métodos Quantitativos) no PPGA/UnB. Graduada em Administração pela Universidade de Brasília (2019) e pós-graduada em Ciências de Dados e Machine Learning pelo Centro Universitário de Brasília (2021). Ao longo da graduação, acumulou experiências em diversos estágios tanto na área pública como na privada e também fez parte do Movimento de Empresas Júnior como consultora e líder de projetos da ADM Consultoria Empresarial. Após formada, atuou como Consultora em projetos de gestão pelo Instituto Publix, Analista de Inteligência e Performance e Analista de Estratégia do Negócio na Wiz Co. Atualmente, atua como Analista de Dados na Unifique e pesquisadora no projeto "Diagnóstico sobre a Judicialização do Transporte Aéreo no Brasil: Uma aplicação de Aprendizado de Máquina".

Victor Rafael Rezende Celestino, Universidade de Brasília

Professor Adjunto na Universidade de Brasília (UnB) no Departamento de Administração da Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (ADM/FACE). Graduação em Engenharia Aeronáutica no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), Mestre em Métodos Quantitativos (ITA), Doutor em Psicologia na Universidade Católica de Brasília (UCB). Especialista em Regulação da Aviação Civil (ANAC), em Estratégia Organizacional (FGV) e Engenharia de Ensaios em Voo (DCTA), além de diversos cursos de educação continuada. Possui formação em diversas práticas integrativas e complementares (PICS) em saúde, entre essas, constelações sistêmicas familiares e organizacionais, meditação e yoga. Com mais de trinta e cinco anos de experiência profissional, atuou em diversos ambientes organizacionais, inclusive na gestão organizacional e na direção estratégica, no setor público e em empresas nacionais e multinacionais. Vinte anos de experiência na docência na graduação e pós-graduação. Extensa experiência internacional. Ensino de Pesquisa Operacional e Métodos e Modelos Quantitativos para a Tomada de Decisão, com aplicação de Aprendizado de Máquina, Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Pesquisa com foco no Setor Aeroespacial, em CT&I, em Finanças e Organizações e nos Fatores Humanos no Trabalho. Fluência em Inglês e bons conhecimentos de Espanhol, Francês e Alemão.

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Publicado

2025-06-30

Como Citar

Ferreira Lopes Oliveira, T., & Rezende Celestino, V. R. (2025). Judicialização do Transporte Aéreo: uma aplicação de aprendizado de máquina. Revista Gestão & Tecnologia, 25(3), 149–177. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2025.v25i3.3097

Edição

v. 25 n. 3 (2025)

Seção

ARTIGO

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