Um método para tomada de decisão multicritério com termos linguísticos probabilísticos baseado em TOPSIS em nuvem

Por que escolher sob incerteza importa

Quando comunidades enfrentam escolhas de alto risco — como a forma de evacuar pessoas durante um acidente nuclear — os responsáveis precisam equilibrar muitas preocupações concorrentes: segurança, custo, estresse e mais. Especialistas frequentemente descrevem esses fatores com palavras como “risco pequeno” ou “perda muito grande”, em vez de números exatos. Essas palavras são úteis para humanos, mas desconfortáveis para computadores. Este artigo apresenta uma nova maneira de transformar essa linguagem imprecisa e probabilística em rankings claros e justificáveis de opções, com o objetivo de apoiar decisões melhores quando tanto o risco quanto a incerteza são altos.

Transformando palavras em nuvens mensuráveis

Os autores se apoiam numa família de ferramentas conhecidas como tomada de decisão multicritério, que comparam opções usando vários critérios simultaneamente. Em vez de pedir números precisos aos especialistas, permitem que respondam em termos do dia a dia — como “muito pequeno”, “médio” ou “muito grande” — e associem uma probabilidade a cada termo para indicar o grau de confiança. Esses “termos linguísticos probabilísticos” são então convertidos no que os autores chamam de nuvens: objetos numéricos simples que capturam três aspectos ao mesmo tempo — o valor típico, quão vago é o termo e quanta incerteza existe nessa vaguidade. Usando um padrão matemático relacionado à razão áurea, o método posiciona essas nuvens ao longo de uma escala de forma a alinhar-se bem com a percepção humana natural de gradações como muito pequeno a muito grande.

Combinando muitas opiniões em uma única imagem

Decisões reais raramente dependem de um único especialista. A nova estrutura introduz uma forma de fundir múltiplas nuvens de especialistas em uma nuvem combinada para cada opção e cada critério. Especialistas com opiniões mais claras e confiantes moldam o resultado com mais peso, preservando ao mesmo tempo a incerteza global. Os autores também desenvolvem uma nova maneira de medir a distância entre duas nuvens quaisquer. Essa distância reflete não apenas a diferença nos valores típicos, mas também diferenças na vaguidade e na aleatoriedade. De maneira crucial, o método pode comparar opiniões de forma justa mesmo quando os especialistas usaram combinações diferentes de termos linguísticos, evitando perda de informação que pode ocorrer em técnicas mais antigas.

De comparações de nuvens a escolhas ranqueadas

Para transformar essas nuvens em um ranking de opções, o estudo adapta um método bem conhecido chamado TOPSIS, que compara cada alternativa a um ideal melhor e um ideal pior. Aqui, esses ideais são eles mesmos nuvens, representando as avaliações mais favoráveis e menos favoráveis imagináveis ao longo de todos os critérios. Para cada plano de evacuação, o método calcula quão próximas suas nuvens estão do ideal melhor e quão distantes do ideal pior, levando em conta a importância relativa de cada critério. O resultado é uma pontuação única para cada plano que respeita a imprecisão e a aleatoriedade presentes na linguagem original dos especialistas, ao mesmo tempo que produz uma ordenação nítida de quais opções são melhores ou piores.

Testando o método com planos de evacuação nuclear

Para demonstrar o método em ação, os autores simulam uma emergência nuclear na qual três especialistas avaliam quatro estratégias de evacuação. Eles julgam cada plano usando quatro critérios do tipo custo: dose total de radiação à população, dose máxima a qualquer indivíduo, sofrimento psicológico e perda econômica. Os especialistas expressam suas avaliações com termos verbais e probabilidades; o método converte isso em nuvens, as agrega e classifica as estratégias. A análise identifica uma estratégia como claramente a melhor, e um estudo detalhado de sensibilidade mostra que esse ranking permanece estável mesmo quando a importância presumida de cada critério ou certos parâmetros de incerteza são variáveis em amplas faixas. Os autores também comparam seus resultados com vários outros métodos avançados de decisão; apesar de dependerem de matemáticas bem diferentes, as abordagens concorrentes mais fortes concordam sobre as principais escolhas, conferindo confiança à nova estrutura.

O que isso significa para decisões do mundo real

Em termos simples, o estudo oferece uma forma de permitir que especialistas “falem com palavras” enquanto ainda produzem “números acionáveis”. Ao representar julgamentos verbais como nuvens que codificam tanto a vaguidade quanto a aleatoriedade, o método pode lidar com informações desordenadas e incertas sem forçar precisão artificial. Ele simplifica técnicas anteriores baseadas em nuvens, reduz o esforço computacional e ainda entrega rankings que se alinham bem com outras abordagens de ponta. Embora o trabalho seja demonstrado no planejamento de evacuação nuclear, a mesma ideia poderia apoiar decisões em saúde, proteção ambiental, planejamento de infraestrutura e qualquer outro campo onde escolhas devem ser feitas sob profunda incerteza e opiniões de especialistas venham embaladas em linguagem em vez de dados precisos.

Citação: Almandeel, A., Rao, C., Zhang, X. et al. A method for multi-criteria decision making with probabilistic linguistic term based on cloud TOPSIS. Sci Rep 16, 14122 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44609-y

Palavras-chave: tomada de decisão multicritério, modelagem da incerteza, avaliação linguística, planejamento de emergência nuclear, métodos de apoio à decisão