Thiago Luis Felipe Brito Aluno de Mestrado do Programa de Energia do

IEE.

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IFP School ◦ École National Superiour du Petrole et Motour ◦ Instituto Francês do Petróleo ◦ Nome atual: IFP-School Energie Nouvelles

Localização: ◦ Rueil-Malmaison, região metropolitana de Paris ◦ Château de Malmaison Casa de verão de Napoleão e Josephine Malmaison = “casa ruim”, lugar de pouca sorte.

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IFP, “casa branca”

Château de Malmaison <--------- Vista do meu ap. ---------->

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Em linhas gerais: ◦ Para as nossas definições, seria como um MBA; ◦ Tese é opcional; ◦ Engenheiro recém formados que buscam se especializar em petróleo; ◦ Pessoas que já possuem experiência na indústria do petróleo e querem se

aprimorar; ◦ Formar pessoas capazes de “entender a língua” tanto de engenheiros

como de economistas; ◦ Propõe-se a promover um ambiente multicultural, por isso as aulas são

em inglês; ◦ Intercâmbio -> Curso -> Estágio (18 meses); ◦ Calendário não é regular: Adapta-se aos professores Horário das disciplinas não entra em conflito É bom e é ruim

◦ A maioria dos professores são convidados Professores de outras instituições Profissionais da indústria do petróleo Professores da casa de destaque: Arrash, Favennec, Nadine, Frederic

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Objetivo ◦ Demonstrar como os

conceitos de Transporte Sustentável convergem com as estratégias de promoção de maior utilização do gás natural veicular nos sistemas de transporte urbano, em substituição ao óleo Diesel

◦ Desenvolver um modelo bottom-up de emissões atmosféricas para a frota de ônibus da cidade de São Paulo

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Método para Análise comparativa desenvolvido por Charles C. Ragin (1987)

Pesquisa social comparativa ◦ Número limitado de casos (small/intermediate-N)

Competitivas ou complementares? ◦ Generalização x complexidade

Elementos da Pesquisa

Metodos Quantitativos Metodos Qualitativos

Objeto de estudo

É fragmentado em variáveis. É observado em sua totalidade.

N° de casos Quanto mais, maior é a significância estatística, porém mais homogênia fica a análise.

Incapacidade do pesquisador em trabalhar com muitos caso simultaneamente.

Objetivos Encontrar padrões e generalizar. Contemplar a complexidade inerente às ciências sociais.

Resultados Relações simplificadas entre os casos. Elaboração de macroenunciados. Aplicações Testar/falsear teorias. Elaborar novas

hipóteses. Interpretação causal e investigação histórica.

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Como abordagem sintética ◦ Reconhece a complexidade mas busca simplificá-la. ◦ O resultado é dado em fórmulas que demonstram

configurações simplificadas diferentes casos para produzir resultados similares

◦ Sistematiza os métodos de John Stuart Mill Concordância e Diferença: quais são as causas dos

fenômenos sociais?

Como ferramenta metodológica 1. Crisp-set QCA csQCA 2. Multivalue QCA mvQCA 3. Fuzzy-set QCA fsQCA

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Causalidade Múltipla Conjuntural 1. Causalidade complexa É uma combinação de condições (variáveis

independentes) que eventualmente produzem um fenômeno (variável dependente)

Não linear. 2. Equifinalidade Várias combinações diferentes de condições podem

gerar o mesmo produto. 3. Sensível a contexto Dependendo do contexto, uma determinada

condição pode muito bem ter um impacto diferente sobre o produto.

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csQCA ◦ Elaborado por RAGIN (1987), ponto de partida. ◦ Álgebra Booleana

fsQCA ◦ Proposto por RAGIN (2000), resposta às críticas ◦ Lógica Fuzzy (ZADEH, 1965).

mvQCA ◦ Adaptado por CRONQVIST (2003) ◦ Algorítimo booleano “extendido”

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1. Dicotomização das variáveis ◦ Disposição dos casos, condições e produtos em

uma “tabela de dados brutos” ◦ Atribuição de 0 ou 1 a cada condição e produto ◦ Orientação qualitativa: sim/não; presente/ausente

2. Construção de uma “tabela-verdade” ◦ Linhas representam configurações (podem conter

mais de um caso) – Equifinalidade. ◦ Para n condições, a tabela-verdade terá 2n linhas

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Legenda: ◦ A: Redução de Emissões ◦ B: Redução da Dependência do

Diesel ◦ C: Viabilidade

Econômica/Subsidiado ◦ D: Política para o Transporte

Público ◦ +F: Presença de GNV

Atibuição de valor 0 ou 1

a cada variável com base na estudo de cada caso.

Utilização do software fsQCA para a construção da truth-table

Caso Cidade País Opção A B C D +F

1 Donostia San Sebastian Biodiesel 1 1 1 0 0

2 Paris França Varios 1 1 1 1 1

3 Valencia Espanha Biodiesel 1 0 1 0 0

4 Vitoria-Gasteiz Espanha Biodiesel e Hibrido 1 1 0 0 0

5 Linköping Suécia Biogas 1 1 1 0 0

6 Skopje Macedônia Dual GNC/Diesel 1 0 1 0 1

7 Sofia Bulgaria Dual GNC/Diesel 1 0 0 1 1

8 Varias cidades Portugal Elétrico 1 0 1 1 0

9 Estocolmo Suécia Etanol 1 1 0 0 0

10 Veneza Itália GNC 1 0 1 0 1

11 Porto Portugal GNC 1 1 0 0 1

12 Frankfurt Alemanha GNC 1 0 1 0 1

13 Plovdiv Bulgaria GNC 1 0 1 1 1

14 Atenas Grécia GNC 1 0 1 0 1

15 Rzeszow Polônia GNC 1 0 1 0 1

16 Bourgas Bulgaria GNC 1 0 1 1 1

17 Bratislava Slovakia GNC 1 0 1 0 1

18 Gdynia Polônia GNC 1 0 1 0 1

19 Szeged Hungria GNC 1 0 1 0 1

20 Augsburg Alemanha GNC 1 0 1 0 1

21 Gothenburg Suécia GNC 1 0 1 1 1

22 Cairo Egito GNC 1 1 1 0 1

23 Cesena&Forli Itália GNC e Elétrico 1 0 0 1 1

24 Turin Itália GNC e Elétrico 1 0 1 0 1

25 Malmö Suécia GNC e H2 1 0 0 0 1

26 Tarnow Polônia GNC e Hibrido 1 1 1 0 1

27 Lille França GNC/Biogas 1 0 0 0 1

28 Rhein-Ruhr Alemanha Hibrido 1 0 0 0 0

29 Londres Inglaterra Hibrido 1 1 0 1 0

30 Berlim Alemanha Hidrogênio 1 0 0 0 0

31 Krakow Polônia LNG 1 0 0 0 0

32 Suceava Romania LPG e Biogás 1 0 0 1 0

Fonte: ALTERMOTIVES (2010), com adaptações.

Configuração A B C D F+ F- Consistência Arrend.

1 1 1 1 1 1 0 1 1

2 1 0 1 0 10 1 0,9090 1

3 1 0 1 1 3 1 0,75 1

4 1 1 0 0 2 1 0,666667 0

5 1 0 0 1 2 1 0,666667 0

6 1 1 1 0 2 2 0,5 0

7 1 0 0 0 2 3 0,4 0

8 1 1 0 1 0 1 0 0

Total - - - - 22 10 - -

Sistematiza a tabela de dados Neste caso, as contradições foram expressas em probabilidade;

aquelas configurações que apresentaram consistência superior à 0,7 foram “arredondadas” como casos positivos (1)

Diversidade/Complexidade Limitada ◦ A própria natureza dos fenômenos sociais impede a possibilidade de

uma combinação máxima de elementos. ◦ Mesmo identificadas todas as causas, dificilmente observa-se

empiricamente todas as combinações possíveis, o que compromete a experimentalidade do estudo.

◦ Essas configurações são chamadas de logical remainders.

Contradições ◦ Eventualmente, o pesquisador também irá se deparar com

configurações contraditória, ou seja, que representam ambos casos positivos e negativos

◦ Geralmente, quando isso acontece é porque alguma variável passou despercebida no estudo, então é necessário voltar aos dados originais;

◦ No entanto isso nem sempre é possível, por limitações do próprio processo de pesquisa (prazos, impossibilidade de retornar aos dados)

◦ Então existem desenvolveu-se algumas técnicas para trabalhar este problema

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Linguagem padronizada ◦ A = 1, a = 0; B = 1, b = 1 ◦ + = Ou. Ex.: A+B = F ◦ * = E. Ex.: AB = F AB + CD = F

Minimização ◦ Se duas expressões booleanas diferenciam-se entre si

em apenas uma condição causal, e ainda produzem o mesmo resultado, então, a condição causal que distingue as duas expressões pode ser considerada irrelevante e pode ser removida para criar uma expressão combinada mais simples.

◦ Ex.: Se ABC + aBD = F, então BC + BD = F ◦ Fatoração: B (C + D) = F

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Interpretação Booleana ◦ F=AC(b+D), ou seja F ocorre quando A E (AND) C são

combinados com a ausência de B OU (OR) a presença de D.

Interpretação Qualitativa ◦ Em outras palavras: a opção pelo GNV nas frotas de ônibus

urbanos (F) ocorre quando 1) há a intenção de se reduzir as emissões (A) E 2) porque o GNC possui maior viabilidade econômica (C), combinados com 3) a ausência de preocupação em reduzir a dependência de derivados de petróleo (b) OU 4) o interesse em se promover melhorias a mobilidade urbana (D).

Condição Necessária: quando está sempre presente para que o fenômeno ocorra. O fenômeno não pode ocorrer sem esta condição.

Condição Suficiente: quando o fenômeno ocorre sempre que esta condição estiver presente. Isto não impede que o fenômeno também resulte de outras condições

INUS: “Insufficient but Necessary parts of causal recipes which are themselves Unnecessary but Sufficient for producing the outcome”

Preocupação com a redução de emissões (poluentes e GEE) e viabilidade econômica (per si ou subsidiada) são causas Necessárias para a opção pelo GNV.

No entanto não são suficientes, pois precisam estar combinadas com uma, mas não ambas, das seguintes causas: ◦ Ausência de preocupação com dependência, uma vez que o gás também é um combustível

fóssil; OU ◦ Interesse em promover melhorias ao transporte público.

Vale lembrar que para a análise booleana, as condições possuem peso igual. Assim, apesar de algumas condições terem sido classificadas como necessárias para a opção pelo GNV, é a configuração total que é responsável por gerar esta opção:

AbC ou ACD

Fuzzy-set ◦ Resposta de Ragin (2000) às críticas de que a QCA puramente

booleana é muito restritiva; ◦ Escala variável de 0 a 1 indica o grau de associação; Calibragem. Ex.: nenhuma (0), baixa (0,25), média (0,5), e alta (0,75) ou

total (1). ◦ Utiliza o algoritmo fuzzy. ◦ É adequada para se trabalhar com um grande número de casos

(large-N); ◦ É mais complexa, porém mais refinada que a csQCA

Multivalue ◦ Foi introduzida por Cronqvist (2003) ◦ Atribui múltiplos valores às variáveis. Ex.: Nenhum (A0), Vermelho (A1), Amarelo (A2), Verde (A3)

◦ Visa a redução das contradições e dos logical remainders; ◦ Ideal para um número médio de casos:15-50 (Intermediate-N)

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Fonte: HERRMANN, CRONQVIST (2006)

Interface Gráfica para o Usuário (GUI) ◦ fs/QCA ◦ Tosmana ◦ Kirq

Interface de Linha de Comando (CLI) ◦ Scripts QCA e QCA3 para “R” ◦ Stata fuzzy

www.compasss.org ◦ Biblioteca de artigos, working papers e programas ◦ Ambiente de debate para pesquisadores de QCA

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Atualmente, os autores buscam trabalhar com uma nova terminologia para QCA: ◦ Métodos Comparativos Configuracionais

A metodologia tem aplicações em várias

áreas do conhecimento

No Brasil há poucos trabalhos que a exploraram ◦ Cerca de 5 dissertações/teses, mas nenhuma

publicação em peer-reviewers

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BELL, Erica. SEIDEL, Bastian. Understanding and benchmarking health service achievement of policy goals for chronic disease. IN: BMC Health Services Research. Vol. 12, n° 343. 2012.

CRONQVIST, Lasse. Using Multi-Value Logic Synthesis in Social Science. IN: 2nd General Conference of European Consortium for Political Research (ECPR). Marburg. Setembro de 2003.

GURGEL, Maria Cristina do Amaral. VASCONCELOS, Flavio Carvalho de. Configurações Estratégicas de Firmas Brasileiras de Alto Desempenho Listadas na BM&FBOVESPA. In: Revista de Administração Contemporânea. Vol. 16, n° 4, p. 586-607. Rio de Janeiro. Jul./Ago. 2012.

HERRMANN, Andrea. CRONQVIST, Lasse. Contradictions in Qualitative Comparative Analysis (QCA): Ways Out of the Dilemma. European University Institute (EUI) Working Papers. SPS n° 6. 2006.

HESS, David J. MAI, Quan, D. Renewable electricity policy in Asia: A qualitative comparative analysis of factors affecting sustainability transitions. IN: Environmental Innovation and Societal Transitions. No prelo. 2014.

LEE, Sophia Seung-Yoon. Fuzzy-set method in comparative social policy: a critical introduction and review of the applications of the fuzzy-set method. IN: Quality and Quantity. Vol. 47, n° 4. p. 1905-1922. 2013.

MASUE, Orest S. SWAI, Idda L. ANASEL, Mackfallen G. The Qualitative-Quantitative ‘Disparities’ in Social Science Research: Why Does Qualitative Comparative Analysis (QCA) Brings in to Bridge the Gap? IN: Asian Social Sciences. Vol. 9, n° 10, pp. 211-221, 2013.

RAGIN, Charles. "Making Comparative Analysis Count". COMPASSS WP Series 2003 Publicado online em 10 de Setembro de 2003. RAGIN, Charles. Fuzzy-set social science. Chicago: The University of Chicago Press, 2000. RAGIN, Charles. The comparative method: Moving beyond qualitative and quantitative strategies. Berkeley, Los Angeles and London: Univ. of California

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Studies. Vol 7, n° 3, pp. 9-82. 2011. RIHOUX, Benoît. Qualitative Comparative Analysis (QCA) and Related Systematic Comparative Methods: Recent Advances and Remaining Challenges for

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