Modelo de Decisão Multicritério para classificar municípios quanto ao risco de violência doméstica contra a mulher: um estudo a partir da Amazônia Paraense

  • João Lúcio de S. Júnior UFPA / IFPA / LPO
  • Saulo William S. Costa UFPA / IFPA / LPO
  • Fernando Augusto R. Costa UFPA
  • Alana M. Medeiros UFPA / LPO
  • Marcos César da R. Seruffo UFPA / LPO

Resumo


A violência doméstica contra a mulher (VDCM) se constitui em uma das mais sérias questões de saúde pública local e global, exigindo o enfrentamento por meio de políticas públicas efetivas. Assim, o objetivo deste projeto é apresentar um modelo de análise de decisão multicritério (MCDA) baseado no ELECTRE Tri-B para classificar os municípios do estado do Pará de acordo com o risco à violência doméstica contra as mulheres em seus territórios de modo a mapeá-los em ordem decrescente quanto a esse risco. Propõe-se um modelo que considera entre os critérios de análise e classificação a existência de equipamentos de apoio e proteção à mulher nesses municípios, bem como seus indicadores socioeconômicos. Os resultados mostraram que, em municípios com menor risco de VDCM, há equipamentos de proteção, bons indicadores socioeconômicos, mas alta taxa de denúncias, corroborando a máxima de que ambientes com mais mecanismos de proteção à mulher propiciam maior número de denúncias. Assim, a metodologia empregada permitiu a identificação dos municípios em que há maior risco de VDCM, o mapeamento desses municípios e regiões possibilitando ações focadas e com mais possibilidade de serem eficazes no combate e prevenção à VDCM.

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Publicado
06/08/2023
S. JÚNIOR, João Lúcio de; COSTA, Saulo William S.; COSTA, Fernando Augusto R.; MEDEIROS, Alana M.; SERUFFO, Marcos César da R.. Modelo de Decisão Multicritério para classificar municípios quanto ao risco de violência doméstica contra a mulher: um estudo a partir da Amazônia Paraense. In: WORKSHOP SOBRE AS IMPLICAÇÕES DA COMPUTAÇÃO NA SOCIEDADE (WICS), 4. , 2023, João Pessoa/PB. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 62-73. ISSN 2763-8707. DOI: https://doi.org/10.5753/wics.2023.230677.