Reclamações e judicialização por consumidores do transporte aéreo brasileiro : um diagnóstico com aprendizado de máquina

Abstract

O setor de transporte aéreo é essencial para o desenvolvimento econômico, impulsionando o emprego, o turismo e a conectividade global. No entanto, a pandemia de COVID-19 em 2020 trouxe desafios significativos, resultando em uma redução no número de voos e passageiros. Em contrapartida, houve um aumento nas reclamações de consumidores e litígios judiciais contra companhias aéreas no Brasil entre 2019 e 2023. Diante disso, este estudo investigou as características temporais, geográficas, por empresas e motivos das reclamações e processos judiciais contra seis companhias aéreas que operam no Brasil, analisando a existência de correlação entre os motivos de reclamações e processos e o efeito no desempenho dos modelos de aprendizado de máquina elaborados em um trabalho anterior, após a padronização dos motivos e causas dos processos. Os resultados mostraram que, enquanto as reclamações foram predominantemente motivadas por questões contratuais, os processos judiciais tiveram como principal causa problemas operacionais ao longo do tempo. Além disso, foi identificada uma forte correlação positiva entre reclamações e processos judiciais relacionados a bagagem, contrato e problemas operacionais. Em relação aos modelos de aprendizado de máquina, observou-se uma pequena queda no desempenho após a padronização, porém os modelos continuaram com métricas altas, com destaque para o modelo Random Forest. Dessa forma, este estudo contribui para o entendimento das dinâmicas entre reclamações de consumidores e litígios judiciais no setor aéreo brasileiro, ampliando a literatura sobre o tema, além de fornecer um recurso valioso para as companhias desenvolverem estratégias eficazes de resolução de problemas.