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<title>TCC Ciências Econômicas</title>
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<dc:date>2026-04-30T08:25:45Z</dc:date>
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<title>INFLUÊNCIA DOS VIESES COGNITIVOS NA ESCOLHA DE FINFLUENCERS: intervenções comportamentais para melhorar decisões de investimento</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273179</link>
<description>INFLUÊNCIA DOS VIESES COGNITIVOS NA ESCOLHA DE FINFLUENCERS: intervenções comportamentais para melhorar decisões de investimento
Magenis, Manoela
Finfluencers são criadores de conteúdo que comentam investimentos, mercado &#13;
financeiro e educação financeira para audiências amplas nas plataformas digitais. &#13;
Fundamentado na economia comportamental, este trabalho analisa a influência de &#13;
vieses cognitivos na escolha de finfluencers por investidores de varejo, com foco nos &#13;
mecanismos comportamentais que antecedem a decisão de investimento. &#13;
Adicionalmente, incorpora a teoria de redes sociais para compreender o papel de &#13;
dinâmicas como homofilia e comportamento de manada na difusão de informações. &#13;
Como base empírica, utiliza-se o artigo Finfluencers (Kakhbod et al., 2023), que &#13;
evidencia que influenciadores menos habilidosos tendem a apresentar maior &#13;
popularidade, apesar de associarem-se a piores resultados financeiros. Os &#13;
resultados indicam que vieses como heurística da disponibilidade, viés de &#13;
confirmação, excesso de confiança e otimismo contribuem para a preferência por &#13;
conteúdos mais frequentes, simples e alinhados a expectativas positivas. Ademais, a &#13;
arquitetura de escolha das plataformas digitais amplifica esses efeitos ao priorizar &#13;
conteúdos com maior engajamento. Como contribuição, discutem-se intervenções &#13;
comportamentais baseadas em nudges, capazes de estimular decisões mais &#13;
refletidas. Conclui-se que a interação entre vieses cognitivos e dinâmica das redes &#13;
sociais favorece um ambiente de seleção adversa da informação.; Finfluencers são criadores de conteúdo que comentam investimentos, mercado &#13;
financeiro e educação financeira para audiências amplas nas plataformas digitais. &#13;
Fundamentado na economia comportamental, este trabalho analisa a influência de &#13;
vieses cognitivos na escolha de finfluencers por investidores de varejo, com foco nos &#13;
mecanismos comportamentais que antecedem a decisão de investimento. &#13;
Adicionalmente, incorpora a teoria de redes sociais para compreender o papel de &#13;
dinâmicas como homofilia e comportamento de manada na difusão de informações. &#13;
Como base empírica, utiliza-se o artigo Finfluencers (Kakhbod et al., 2023), que &#13;
evidencia que influenciadores menos habilidosos tendem a apresentar maior &#13;
popularidade, apesar de associarem-se a piores resultados financeiros. Os &#13;
resultados indicam que vieses como heurística da disponibilidade, viés de &#13;
confirmação, excesso de confiança e otimismo contribuem para a preferência por &#13;
conteúdos mais frequentes, simples e alinhados a expectativas positivas. Ademais, a &#13;
arquitetura de escolha das plataformas digitais amplifica esses efeitos ao priorizar &#13;
conteúdos com maior engajamento. Como contribuição, discutem-se intervenções &#13;
comportamentais baseadas em nudges, capazes de estimular decisões mais &#13;
refletidas. Conclui-se que a interação entre vieses cognitivos e dinâmica das redes &#13;
sociais favorece um ambiente de seleção adversa da informação.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Socioeconômico, Economia.
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<dc:date>2026-04-02T00:00:00Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273175">
<title>Exposição das Ocupações Brasileiras à Inteligência Artificial Generativa: Revisão Metodológica e Projeto Piloto de Índice</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273175</link>
<description>Exposição das Ocupações Brasileiras à Inteligência Artificial Generativa: Revisão Metodológica e Projeto Piloto de Índice
Fanfa, Felipe Fin
Este trabalho tem como objetivo construir, em caráter exploratório, um índice piloto de exposição ocupacional à inteligência artificial generativa no contexto brasileiro, com base na Classificação Brasileira de Ocupações (CBO) e no uso de grandes modelos de linguagem como avaliadores de tarefas. A pesquisa adota uma abordagem centrada em tarefas, partindo do entendimento de que a exposição à IA não depende apenas do título ocupacional, mas do conteúdo efetivo das atividades desempenhadas. Para isso, foram selecionadas 30 ocupações e, para cada uma, cinco atividades descritas na CBO, que foram avaliadas quanto ao seu potencial de execução por LLMs. As avaliações foram realizadas em múltiplas rodadas e agregadas em um índice ocupacional padronizado entre zero e um, acompanhado de medida de dispersão. Em seguida, os resultados foram comparados, em caráter exploratório, com o benchmark internacional da Organização Internacional do Trabalho, com foco no ordenamento relativo das ocupações, e não na comparação direta entre magnitudes. Os resultados indicam que ocupações mais intensivas em processamento de informação, organização de dados, produção textual, apoio administrativo e funções analíticas tenderam a apresentar níveis mais elevados de exposição potencial, enquanto ocupações mais ligadas à execução manual, operação física e prestação presencial de serviços concentraram-se nas faixas inferiores do índice. A comparação com a referência internacional revelou convergência substantiva no padrão geral de ordenamento, ainda que com diferenças pontuais associadas à seleção de atividades, ao pareamento ocupacional e às limitações inerentes ao caráter piloto do estudo. Conclui-se que a metodologia testada apresenta utilidade como instrumento inicial de mensuração e oferece uma base promissora para o desenvolvimento de estudos mais amplos sobre inteligência artificial generativa e mercado de trabalho no Brasil.; This study aims to construct and test, on an exploratory basis, a pilot index of occupational exposure to generative artificial intelligence in the Brazilian context, using the Brazilian Classification of Occupations and large language models as task evaluators. The research adopts a task-based approach, based on the understanding that exposure to AI depends not only on occupational titles, but on the actual content of the activities performed. To this end, 30 occupations were selected and, for each of them, five activities described in the occupational classification were evaluated according to their potential for execution by LLMs. The assessments were carried out over multiple rounds and aggregated into a standardized occupational index ranging from zero to one, accompanied by a measure of dispersion. The results were then compared, on an exploratory basis, with the International Labour Organization benchmark, focusing on the relative ordering of occupations rather than on direct comparison of magnitudes. The findings indicate that occupations more intensive in information processing, data organization, text production, administrative support, and analytical functions tended to show higher levels of potential exposure, whereas occupations more closely associated with manual execution, physical operation, and in-person service provision were concentrated in the lower ranges of the index. The comparison with the international benchmark revealed substantial convergence in the overall ordering pattern, although with some differences related to task selection, occupational matching, and the limitations inherent in the pilot nature of the study. It is concluded that the tested methodology is useful as an initial measurement tool and provides a promising basis for broader studies on generative artificial intelligence and the labor market in Brazil.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Socioeconômico, Economia.
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<dc:date>2026-04-02T00:00:00Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273174">
<title>Análise Econômica do Crime: uma perspectiva integrada da economia comportamental e da nova economia institucional</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273174</link>
<description>Análise Econômica do Crime: uma perspectiva integrada da economia comportamental e da nova economia institucional
Becker, Eduarda
Este trabalho analisa o comportamento criminal a partir da integração entre a&#13;
economia comportamental, a nova economia institucional e a análise econômica do&#13;
crime. Parte-se do questionamento sobre se a decisão pelo crime pode ser&#13;
explicada apenas como um cálculo racional de custos e benefícios ou se é&#13;
influenciada por vieses cognitivos e pela fragilidade das instituições. Inicialmente,&#13;
revisita-se o modelo clássico de Gary Becker, que interpreta o crime como resultado&#13;
de uma escolha racional baseada na comparação entre ganhos esperados e&#13;
probabilidade de punição. Em seguida, incorporam-se contribuições da economia&#13;
comportamental, que evidenciam a influência de heurísticas e vieses cognitivos na&#13;
tomada de decisão. Paralelamente, discute-se o papel das instituições na formação&#13;
de incentivos e expectativas sociais. Conclui-se que a escolha pelo ilícito resulta da&#13;
interação entre fatores comportamentais e institucionais, indicando a necessidade de&#13;
políticas públicas que considerem ambos os aspectos.; This study analyzes criminal behavior through the integration of behavioral&#13;
economics, new institutional economics, and the economic analysis of crime. It is&#13;
based on the question of whether the decision to commit crime can be explained&#13;
solely as a rational calculation of costs and benefits or whether it is influenced by&#13;
cognitive biases and institutional fragility. First, it revisits Gary Becker’s classical&#13;
model, which interprets crime as the result of a rational choice based on the&#13;
comparison between expected gains and the probability of punishment. It then&#13;
incorporates contributions from behavioral economics, which suggest the influence of&#13;
heuristics and cognitive biases on decision-making. At the same time, it discusses&#13;
the role of institutions in shaping incentives and social expectations. It concludes that&#13;
the choice to engage in unlawful behavior results from the interaction between&#13;
behavioral and institutional factors, indicating the need for public policies that take&#13;
both aspects into account.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Socioeconômico, Economia.
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<dc:date>2026-03-31T00:00:00Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271602">
<title>A Ascensão da China Contemporânea na Economia Mundial</title>
<link>https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271602</link>
<description>A Ascensão da China Contemporânea na Economia Mundial
LEHMANN, UESLEI ZOTT
Este Trabalho de Conclusão de Curso examina a ascensão chinesa a partir de uma perspectiva histórica e de Economia Política. O Capítulo 1 demonstra, com base em autores como André Gunder Frank, John Hobson e dados quantitativos de comércio, urbanização, rotas marítimas e circulação de prata, que a China não é uma aparição tardia na economia global, mas parte estrutural de uma economia mundial de longa duração, cuja centralidade foi obscurecida por leituras eurocêntricas. O Capítulo 2 retoma a tradição do nacional-desenvolvimentismo através de Friedrich List, analisando a lógica do Estado nacional como agente de industrialização, formação de capacidades produtivas e proteção estratégica. O Capítulo 3 discute o período de Mao Zedong e o processo de reformas de Deng Xiaoping, argumentando que a modernização chinesa não decorre de liberalização, mas de um projeto estatal de desenvolvimento baseado em abertura seletiva, absorção tecnológica, planejamento e controle da força de trabalho. Por fim, o Capítulo 4 analisa a política Made in China 2025 e mostra, com dados industriais recentes, que a China alcançou e em vários setores superou os objetivos definidos, consolidando-se como potência tecnológica. Conclui-se que a ascensão chinesa resulta da combinação entre trajetória histórica, soberania estatal e estratégia de longo prazo.
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Socioeconômico, Economia.
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<dc:date>2025-12-18T00:00:00Z</dc:date>
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