[pt] UM ESTUDO DE IDENTIFICAÇÃO DE FRAUDADORES EM MERCADOS ELETRÔNICOS ATRAVÉS DA COMPUTAÇÃO HUMANA

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: VINICIUS DA SILVA ALMENDRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] COMERCIO ELETRONICO; [pt] COMPUTACAO HUMANA; [pt] FRAUDES
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=13215&idi=1; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.13215

[pt] Comportamento fraudulento é um problema crescente para mercados eletrônicos, particularmente sítios de leilão, causando diversos tipos de perdas. As medidas para redução das perdas por fraude geralmente têm como subproduto indesejável o constrangimento e até mesmo a exclusão de usuários inocentes, criando um difícil equilíbrio entre perdas causadas por fraudadores e perdas causadas por excesso de restrições aos participantes do mercado. O objetivo desta tese é mostrar a viabilidade de uma nova abordagem para redução de perdas por fraude em sítios de leilão: o jogo pega ladrão. Esta abordagem leva em conta explicitamente o equilíbrio acima mencionado e é baseada no paradigma da computação humana, no qual pessoas executam tarefas computacionais por diversão ou lucro. A metodologia utilizada foi uma pesquisa exploratória acerca de atividade fraudulenta em um mercado eletrônico real, um teste piloto de detecção de fraudadores por agentes humanos e o desenvolvimento e simulação do elemento central do jogo proposto: o mecanismo de identificação de fraudadores. A pesquisa exploratória apresenta um perfil da fraude de não-entrega no maior sítio de leilão do Brasil, mostrando-a como um problema real, recorrente e mensurável. O teste piloto aponta evidências positivas de que agentes humanos de fato conseguem distinguir fraudadores de vendedores normais por uma margem significativa. A simulação dá suporte para a utilidade do mecanismo proposto na redução de perdas por fraude. Os resultados obtidos confirmam o jogo pega ladrão como uma abordagem viável para reduzir perdas por fraude em mercados eletrônicos.