How much are you willing to pay? The effect of corporate social (ir)responsibility in consumers of national and foreign brands

This research examines how consumers react to corporate social responsibility (CSR) and how the country of origin (COO) (domestic vs. foreign) affects the relation between CSR and consumers’ willingness to pay (WTP). With one exploratory study and two experimental studies, we sought to explore constructs. In the second study we used an open-ended contingent valuation, adopting a hypothetical approach to WTP. In the third study we adopted a first-price sealed bid auction approach, using money in a “real world” setting. The results showed that the CSR/CSIR affects the consumer behaviour and, particularly, consumers’ WTP and purchase intents. The third study supports both of the moderation hypothesis of COO in the relationship between CSR/CSIR and WTP and between CSR/CSIR and purchase intents. In the Globalization context, these results have important implications for brand’s communication and marketing strategy and can stimulate important insights in organizations. These results, the identified limitations and future research directions are also important for science, contributing for the debate of the topic.Esta pesquisa examina o modo como os consumidores reagem à responsabilidade social das organizações (Social Responsibility) e como país de origem (doméstico vs. estrangeiro) afeta a relação entre a Responsabilidade social e o valor que os consumidores estão dispostos a pagar. Com um estudo exploratório e dois estudos experimentais procurámos explorar estes constructos. No segundo estudo, foi utilizada uma avaliação contingencial em aberto, uma abordagem hipotética ao valor que os sujeitos estão dispostos a pagar. Já no terceiro estudo adotámos a abordagem de leilão ao primeiro lance, num envelope selado, utilizando dinheiro real num cenário real. Os resultados mostraram que a CSR / CSIR afeta o comportamento do consumidor e, principalmente, o valor que os consumidores estão dispostos a pagar e as suas intenções de compra. O terceiro estudo suporta ambas as hipóteses de moderação do país de origem na relação entre responsabilidade / irresponsabilidade social e o valor os consumidores estão dispostos a pagar, bem como entre responsabilidade / irresponsabilidade social e as intenções de compra. No contexto da globalização, estes resultados têm implicações importantes para a estratégia de comunicação e marketing das marcas e podem estimular importantes introspecções nas organizações. Estes resultados, as limitações identificadas e as indicações para futuras investigações também são importantes para a ciência, contribuindo para o debate sobre o tema

Tourists´ Risk Perception Towards Cruising: COVID-19 Impact on Travel Intentions

This dissertation comes in a period of uncertainty for tourism and consequently for cruises, a period that requires enlightening and quick answers on the way forward, thus based on the theme of Cruise Tourism and the COVID-19 pandemic. The Cruise Tourism sector is possibly the most well-known sector with the fastest development in the Tourism industry. An example of this is the contribution of this sector to the global economy, and in 2019 it generated US$154.5 billion. In turn, cruise tourism in Europe generated US$64.5 billion, or 42% of the total contribution of global production (CLIA, 2020b). This sector produces significant social effects and capital volumes and creates various jobs. Thus, subthemes were studied within the great theme of Cruise Tourism, such as the industry's evolution to this day. The author intended to make a round-up on the COVID-19 pandemic and its impacts on everyday life, the tourism industry, and the cruise sector to better understand the pandemic’s consequences in this market. A conceptual model was developed to summarize the literature review regarding risk perception and travel intentions (together with other constructs that support them). Based on that model and the extensive literature review, hypotheses were made to guide this thesis’ empirical analysis better. Through questionnaires, this dissertation met the opinion of tourists concerning the practice of post-pandemic cruises to conclude whether these remain an attractive tourist product or are considered a danger. The sample is composed of 536 answers from all over the world. Generation and Cruise Experience were used as independent constructs to analyse whether tourists’ responses were different regarding their age or whether they were repeaters or firsttimers. Then, by interconnecting these themes, it was possible to understand how this pandemic has changed (or not) tourists' risk perception and how this affected their future intentions to take a cruise. It can be concluded that the obtained results go in accordance with the literature, and responses do change with the independent constructs. Tourists do not seem afraid of contracting the disease, but they certainly recognize that there is much buzz around the pandemic. When looking at Cruise Tourism, most tourists do not recognize cruise ships as too crowded but are somewhat reluctant about taking a cruise in the future and how COVID will affect their trips. Plus, tourists recognize the benefits and consequent value of taking a cruise and still trust cruise companies and staff to overcome adversities. Overall, results show that tourists do have intentions of going on a cruise in the future but are not so sure about when that future is going to be

Knowledge diffusion at a major central European automotive supplier

Diffusion of knowledge is a topic approached by modern economy to reach and sustain competitive advantage. As the environment is more uncertain, it is essential organisations learn to deal with new environmental changes as a consequence of Industry 4.0. The purpose of this project is to assess the adequacy of valuable knowledge diffusion in organisations during the implementation of Industry 4.0 principles and technologies. This diffusion is implemented in automotive businesses reaching an improvement of communication and production processes and consequently the productivity. This project establishes a case study, was adopted by an automotive industry Group focusing in promotion of knowledge diffusion and Industry 4.0 implementation among various stakeholders of the same company. The processes were analysed using observation, unstructured interviews and focus groups. The proposed challenge was to study how to apply Industry 4.0 to improve relevant knowledge sharing processes within the company. Regarding the needs and challenges identified, the best approach was to develop a communication channel which aligns the knowledge between all stakeholders. To link the two departments, recognize the value of an invention and achieve an innovation, some improvements were suggested and a new mean of communication was developed. The created product have not already been implemented due to time required, stakeholders busy schedule and R&D work dependability. With the proposed solution, the company will overcome the identified communication challenge and reduce the loss of important knowledge to maintain their progress.A difusão do conhecimento é um dos tópicos mais abordados pela economia moderna para alcançar e sustentar a vantagem competitiva. Como o ambiente empresarial é mais instável é fundamental que as organizações aprendam a lidar com as novas mudanças ambientais introduzidas pela Indústria 4.0. O objetivo deste projeto é avaliar no sponsor a adequação da difusão do seu conhecimento mais valioso na implementação dos princípios e tecnologias da Indústria 4.0. Esta difusão é implementada para melhorar os processos de comunicação e produção de forma a melhorar a sua produtividade no setor automóvel. Este projeto constitui um caso de estudo que foi abordado por um grupo da indústria automóvel para promover a difusão do conhecimento, melhorar processos de partilha de conhecimentos relevantes e a implementação da Indústria 4.0 entre os diversos stakeholders da empresa. Os processos foram analisados e os dados recolhidos por observação, entrevistas nãoestruturadas e focus groups. Em relação aos desafios identificados, a abordagem escolhida foi desenvolver um canal de comunicação para alinhar o conhecimento entre todas as partes interessadas. Para ligar os dois departamentos, reconhecer o valor de uma invenção e para alcançar uma inovação foram sugeridas algumas melhorias e desenvolvido um novo meio de comunicação. A implementação do produto ainda não foi realizada devido à sua duração, à agenda ocupada dos stakeholders e à dependência do trabalho resultante da P&D. Com a solução proposta, a empresa conseguirá ultrapassar o desafio de comunicação identificado e reduzirá as perdas de conhecimentos importantes para manter a sua evolução

Integration of multiple data sources and dashboard for a remote monitoring system

Tese de Mestrado, Informática, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasManter um bom nível de qualidade da água é essencial para a preservação da fauna e flora aquática, bem como de todos os animais e organismos que dela depende. Com a atual escassez de água e com os maiores níveis de poluição da mesma, é crucial monitorizar os níveis de qualidade da mesma. A Internet das Coisas (IoC) e as redes de sensores sem fios (RSSF) surgem como algumas das ferramentas fundamentais e mais utilizadas em sistemas que monitorizam a qualidade da água. As RSSF são redes com sensores dedicados que detetam fenómenos ou eventos específicos e têm sido utilizadas para monitorizar remotamente vários ambientes aquáticos como rios, costas, lagos e baías. Possuem a vantagem de fornecer dados em tempo-real, o que é vital para alertar os sistemas de emergência ou as autoridades em caso de situações atípicas. Uma vez que as RSSF estão constantemente a ser afetadas por fatores físicos ou ambientais que podem criar incoerências nos dados recolhidos a fim de fornecer a fiabilidade necessária, essas soluções necessitam de ser apoiadas por plataformas que detetam dados defeituosos ou até a omissão dos mesmos. Os dados recolhidos pelos sensores podem sofrer irregularidades devido a mudanças súbitas no estado da água, graças a um defeito no hardware do sensor, grandes rajadas de vento, objetos que obstruem a ligação entre o sensor e a gateway, para onde envia os seus dados, entre outros fatores físicos. Com intuito de ajudar os gestores a analisar os dados em tempo real, a utilização de interfaces intuitivos que exibam facilmente todas as falhas que são detetadas e as suas respetivas correções são necessárias. Gráficos e diagramas permitem apresentar diferentes tipos de dados sem deixar o utilizador perdido com grandes porções de dados. No entanto, apesar de ser um problema bastante atual e cada vez mais importante, é escasso o número de soluções existentes para resolver a falta de monitorização de dados em ambientes aquáticos. SmartCoast foi um projeto inovador nos anos 2000 que recolhia dados de um sensor alocado em Cork, Irlanda. Consistia numa RSSF que monitorizavam a qualidade da água naquele local. Contudo, este projeto não tinha como garantir que os dados que recolhia eram válidos e por isso necessitava de um processo que os avaliasse constantemente. Os projetos mais relevantes em Portugal que se seguiram fazem parte de um esforço coletivo do Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) que elaborou várias iterações com o mesmo cerne até chegar a uma plataforma de desenvolvimento de software, a framework ANNODE. O objetivo final seria a implementação de um sistema capaz de receber e processar dados em tempo real garantindo a qualidade dos dados e consequentemente, a garantia da fiabilidade dos dados da qualidade da água onde o sistema estaria ativo. Por vezes os ambientes aquáticos possuem condições adversas que podem influenciar a recolha de dados de forma coerente. Desta forma, é necessário garantir a qualidade dos dados que recebemos e que processamos. Este projeto dá continuidade ao trabalho realizado pelo colega J. Penim [37] onde a framework ANNODE foi estendida e melhorada de modo a proceder à recolha de dados em tempo real. A framework foi desenvolvida de modo a receber dados e detetar outliers, drifts e offsets com a ajuda de redes neuronais. Esta faz previsões com base em valores anteriormente recolhidos. De seguida, o valor recebido passa por um bloco de qualidade onde o erro quadrático é calculado para verificar se existe ou não uma alta probabilidade do valor recebido ser incorreto. Em caso afirmativo, o valor recebido é substituído pelo valor previsto. Desta forma, a framework deteta outliers, drifts e offsets corrigindo-os com valor de acordo com o esperado. A framework ANNODE oferece capacidades para processar dados de um único sensor (fonte de dados) ou de várias fontes de dados. No entanto, a framework mostra várias limitações quando uma única fonte de dados é utilizada, uma vez que não existem possibilidades de estabelecer correlações de dados entre sensores. Esta framework foi também implementada para um conjunto de dados específico, os dados do Saturn Observatory Network, o que impossibilita o uso de outros conjuntos de dados. No contexto desta tese, e tendo em conta a necessidade de plataformas deste tipo para lidar com dados provenientes de RSSF, uma nova versão da framework foi desenvolvida com novos mecanismos de maneira a ser mais útil nos cenários de monitorização remotos. Como complemento à framework existente, uma estrutura será implementada com o objetivo de dar apoio à framework e a outros serviços importantes a desenvolver como uma interface gráfica. Assim, os objetivos delineados para esta tese consistem no melhoramento funcional da framework, uma nova organização estrutural para melhor compreensão da mesma, uma implementação de uma API e o desenvolvimento de raiz de um dashboard de maneira a integrar todos os componentes da plataforma numa interface gráfica e acessível ao utilizador. Para o melhoramento do funcionamento da framework foi necessário entender a versão anterior da mesma de modo a criar novas funcionalidades e modificar outras já implementadas de maneira a otimizar o código. A fim de melhorar a organização estrutural do código usado durante a implementação da versão anterior de ANNODE, foi desenhada uma arquitetura que possibilita a adição de novas funcionalidades de forma simples e rápida. Com o objetivo de ter uma plataforma sempre em funcionamento e que possa estar à escuta de novas conexões de maneira a conseguir processar dados, é necessário ajustar a framework para um funcionamento contínuo e que seja confiável num ambiente online. A existência de vários componentes díspares onde a comunicação entre os mesmos era importante, implementou-se um ambiente de virtualização através de microserviços e imagens da ferramenta Docker, necessário à utilização simultânea de diferentes serviços virtuais. Deste modo, existem serviços para cada elemento essencial nesta plataforma, nomeadamente, serviços para a framework em si, para a interface gráfica, para a API e outras tecnologias como o Grafana e a base de dados MySQL que são utilizadas e que necessitam de acesso constante. Este projeto está dividido em duas fases. A primeira fase consiste em compreender e alargar a framework ANNODE. É essencial compreender como funciona a framework, como deteta outliers, como é que uma previsão é calculada e como são substituídos os valores considerados como anomalias. É nesta fase que exploramos novas abordagens a adicionar à framework de modo a complementar as funcionalidades existentes. De seguida, é necessário englobar o envio de dados recolhidos por sensores do LNEC para a framework e observar o seu comportamento, generalizar a framework, definir de fatores que fazem uma medição um outlier, reformular a framework para um uso mais compreensível e um melhor funcionamento, implementar novos métodos para a deteção de anomalias, mais especificamente, omissão de dados ou dados em falta. A segunda fase consiste na implementação de um dashboard para o sistema de monitorização remota, onde uma arquitetura de sistema necessita de ser construída de modo a apoiar a interface gráfica. Esta deve mostrar ao utilizador, em tempo real, dados e as suas anomalias, caso sejam detetadas. No final, esta solução mostrou ser fiável no contexto desta tese. Obtivemos resultados bastante promissores que melhoram esta contribuição na inovação de soluções para este tipo de problema, sendo possível a deteção de anomalias como outliers e omissões de dados em tempo real, assim como a sua correção. Este processamento de dados é valido não só para apenas um sensor, mas também para vários sensores que enviam dados em simultâneo.Wireless sensor networks used in aquatic environments for continuous monitoring are typically subject to physical or environmental factors that create anomalies in collected data. A possible approach to identify and correct these anomalies is to use artificial neural networks, as the previously proposed ANNODE (Artificial Neural Network-based Outlier Detection), to improve the data quality. The ANNODE framework uses neural networks trained to detect outliers in a time series dataset. The framework is split into two parts, one for off-line training of neural networks, and the other for real-time processing of incoming sensor data and outlier detection. This work proposes ANNODE+, which extends the ANNODE framework by detecting missing data in addition to outliers, and by handling multiple simultaneous time series inputs, as long as the target is to detect anomalies in those time series. A new design and implementation were planned for ANNODE+, as well as an interface in which the framework’s behaviour can be seen in real-time, enabling the user to observe the detected anomalies and their correction. ANNODE+ also correlates different variables that might contribute to changes in water quality, and can identify real events that look like anomalies, thus avoiding false positives. In addition, a REST API was also implemented to fetch all stored measurements collected by sensors. This work was developed in the scope of the AQUAMON project, whose objective is to develop a dependable platform based on wireless sensor networks to monitor aquatic environments. Two datasets are used to evaluate the ANNODE+ capabilities. One dataset was built from a sensor deployment in Seixal’s bay, Portugal. This dataset includes measurements of water level, temperature, and salinity. The second dataset was collected from the SATURN Observation Network, which comprises water temperature measurements. In terms of results, the new ANNODE+ framework performs as intended, detecting anomalies and correcting them successfully. Every received and corrected measurement is stored in a database which is then accessed to graphically show the framework’s behaviour through a specifically built interface