O Crédito Social potencia o desenvolvimento económico e social dos países. Todavia, atualmente, não existem muitos estudos que abordem esta temática, nomeadamente no que respeita à avaliação do risco de Crédito Social. Neste sentido, esta avaliação é frequentemente influenciada por fatores dispares que, em muitas circunstâncias, são mal compreendidos ou tratados de forma pouco clara e realista. Sustentando-se nos princípios da avaliação multicritério de apoio à tomada de decisão, bem como no uso integrado de técnicas de cartografia cognitiva com a metodologia TODIM – Tomada de Decisão Interativa Multicritério –, o presente estudo apresenta como principal objetivo a construção de um sistema idiossincrático de apoio à identificação de múltiplos critérios e ao cálculo dos respetivos ponderadores (i.e. tradeoffs), no âmbito da avaliação do risco de Crédito Social. Para o efeito, é seguida uma abordagem sociotécnica, materializada na realização de sessões presenciais com um grupo de especialistas em análise de crédito. Os resultados alcançados revelam que a combinação metodológica proposta permite acrescentar valor, fruto do contacto privilegiado com know-how especializado, aos processos de avaliação de pedidos de Crédito Social. As implicações práticas do estudo são também objeto de discussão

Social Credit enhances countries’ economic and social development. Currently, however, there are not many studies that address this issue, more specifically that focus on the assessment of Social Credit risk. This assessment is often influenced by different factors and, in many circumstances, is poorly understood or examined in an unrealistic way. Based on the principles of the multiple criteria decision analysis (MCDA), as well as on the integrated use of cognitive mapping and the TODIM methodology – Multicriteria Interactive Decision Making –, this study sought to develop an idiosyncratic decision support system for the identification of the underlying criteria, and calculation of the respective weights (i.e. trade-offs), in the risk assessment of Social Credit applications. As such, a sociotechnical approach is followed, grounded on face-to-face work sessions with an expert panel in credit risk analysis. The results show that the methodological combination presented in this study provides value to the evaluation processes of Social Credit applications, as a result of the privileged contact established with specialized knowhow. The practical implications of the study are also subject of discussion