ASSESSMENT OF THE “DISRUPT-O-METER” MODEL BY ORDINAL MULTICRITERIA METHODS

Autores

  • Luiz Octávio Gavião Universidade Federal Fluminense
  • Fernando Toledo Ferraz Universidade Federal Fluminense
  • Gilson Brito Alves Lima Universidade Federal Fluminense
  • Annibal Parracho Sant'Anna Universidade Federal Fluminense

Palavras-chave:

Disruptive innovation, Disrupt-O-Meter, Borda, Condorcet, CPP

Resumo

The objective of this article is to explore a potential diagnostic model, called “Disrupt-O-Meter”, about the Christensen’s disruptive innovation theory. The diagnostic model was analyzed under multi-criteria decision aid (MCDA) methods. This diagnosis presents a typical data structure of multi-criteria ordinal problems. Different alternatives were evaluated under a set of criteria, using a scale of ordinal preferences. The steps of a MCDA problem were followed. The chosen methods were the Borda, the Condorcet and the Probabilistic Composition of Preferences (CPP). This article used a database from other research, about 3D printing technology startups. The results showed the best discrimination power by the CPP method, revealing the business category with the most disruptive potential, among other alternatives.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Luiz Octávio Gavião, Universidade Federal Fluminense

    Doutorando em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense - UFF

    Bolsista da Capes

  • Fernando Toledo Ferraz, Universidade Federal Fluminense

    Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro;

    Professor Adjunto do Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia da UFF e Pesquisador do Núcleo de Estudos em Inovação, Conhecimento e Trabalho (NEICT).

  • Gilson Brito Alves Lima, Universidade Federal Fluminense

    Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro;

    Professor Associado do Departamento de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia da UFF.

  • Annibal Parracho Sant'Anna, Universidade Federal Fluminense

    Doutor em Estatística pela Universidade da Califórnia, Berkeley, EUA.

    Foi Chefe do Instituto de Matemática da Universidade Federal do Rio de Janeiro e Presidente da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional.

    Atualmente é Professor do curso de pós-graduação de Gestão de Sistemas Sustentáveis da Universidade Federal Fluminense.

Downloads

Publicado

2017-06-06

Edição

v. 13 n. 4 (2016)

Seção

Artigos

Licença

• O(s) autor(es) autoriza(m) a publicação do artigo na revista;

• O(s) autor(es) garante(m) que a contribuição é original e inédita e que não está em processo de avaliação em outra(s) revista(s);

• A revista não se responsabiliza pelas opiniões, ideias e conceitos emitidos nos textos, por serem de inteira responsabilidade de seu(s) autor(es);

• É reservado aos editores o direito de proceder ajustes textuais e de adequação do artigos às normas da publicação.

Como Citar

ASSESSMENT OF THE “DISRUPT-O-METER” MODEL BY ORDINAL MULTICRITERIA METHODS. (2017). INMR - Innovation & Management Review, 13(4), 305-314. https://revistas.usp.br/rai/article/view/108324