Na sexta-feira (23/setembro/2022) foi realizada a cerimônia de encerramento do XLVI Encontro da ANPAD (EnANPAD). Este é o maior evento nacional da área e, neste ano, contou com mais e 1.900 participantes e com 2.389 trabalhos submetidos.

Apresentei o artigo “Reward Crowdfunding Success Forecasting: An Empirical Evaluation of Machine Learning Algorithms” que condensa um trabalho desenvolvido a várias mãos, com resultados promissores e desafios próprios de um trabalho multidisciplinar, mulitárea, multiregião e multi-institucional.

Neste trabalho, avaliamos diferentes algoritmos de aprendizagem de máquina (classificadores monolíticos e sistemas estáticos e dinâmicos de combinação de classificadores) para o problema binário de predição de sucesso de rewards-based crowdfunding.

Como intuito de melhorar a predição do sistema, foram adicionadas informações relativas ao sentimento da mídia no momento de lançamento da campanha de crowdfunding. Estas informações foram extraídas de tweets do jornal O Estado de São Paulo. Por fim, estratégias de eXplainable Artificial Intelligence (XAI), mas especificamente, Shapley values, foram usadas para indicar e “explicar” quais atributos mais influenciaram nas decisões dos classificadores. Tais explicações podem ser de grande valia não apenas para usuários finais de sistemas dessa natureza, pois podem aumentar a confiança sobre as decisões automáticas, mas também são vitais para que pesquisadores possam melhor entender os erros (e os acertos) das máquinas de aprendizagem, e, assim, gerar versões ainda mais precisas dos algoritmos.

Nosso artigo recebeu duas distinções: Divisão de Finanças e Melhor Trabalho do Evento (cerimônia de premiação: link do YouTube, 31′). Agradeço a parceria com os pesquisadores Wesley, Israel e Leonardo.