Fase quantitativa

4.3.1 Universo e amostra do estudo

O tipo de amostra utilizada no estudo foi não-probabilística. Segundo Hair et al. (2005), a amostragem não-probabilística é aquela cuja seleção de elementos para a amostra não é necessariamente feita com o objetivo de ser estatisticamente representativa da população, entretanto o pesquisador usa métodos subjetivos, tais como sua experiência pessoal, conveniência, conhecimento especializado, etc., para selecionar os elementos da amostra. Nesse sentido, os autores apontam que o investigador não pode generalizar as descobertas para a população alvo com um grau mensurado de segurança. O método de amostragem não- probabilística usado neste estudo foi a amostra por conveniência, descrita por Hair et al. (2005) como aquela que envolve a seleção de elementos da amostra que estejam mais disponíveis para tomar parte no estudo e que podem oferecer as informações necessárias.

O presente trabalho aplicou a investigação com dois universos de amostras: os consumidores-hóspedes de plataformas de compartilhamento com fins comerciais (consumo colaborativo – caso específico do AirBnb) e os consumidores-hóspedes de plataformas de compartilhamento com fins não comerciais (caso específico do CouchSurfing). A coleta dos questionários foi realizada tanto virtualmente quanto presencialmente. O link do questionário foi disponibilizado na plataforma GoogleForms. Para estabelecer contato com tais consumidores e divulgar o questionário, a investigadora ingressou em comunidades virtuais da mídia social Facebook voltadas para o CouchSurfing, para o AirBnb, para o Turismo e Hospitalidade, para o Turismo no Brasil, para o Turismo em Portugal, para os cursos universitários de Turismo e Hotelaria do Brasil e de Portugal, entre outros.

A divulgação foi feita em mais de 300 grupos do Facebook através de repetidas postagens. Além disso, a investigadora enviou mensagens individuais para cada membro dos grupos do Facebook com pedidos para que participassem da pesquisa/investigação e respondessem o questionário. O procedimento foi feito da seguinte forma: por exemplo, no grupo do Facebook CouchSurfing Braga com 341 membros (na época da investigação), a investigadora divulgou o questionário através de postagens e enviou mensagens individuais para cada membro solicitando a participação na pesquisa. Tal procedimento foi repetido diversas vezes para membros de outros grupos do Facebook. As mensagens foram enviadas

para pessoas de todas as regiões do Brasil (Nordeste, Sudeste, Centro-Oeste, Norte e Sul) e de Portugal (de Norte a Sul do país).

A divulgação do questionário também foi realizada em fóruns virtuais, no site CouchSurfing e através do envio de mensagens individuais a perfis do CouchSurfing. Através de um perfil cadastrado no site do CouchSurfing, a autora enviou mais de 3000 mensagens individuais, uma por uma, para membros que se autodeclaravam do Brasil e de Portugal, e pediu para que respondessem ao questionário. As mensagens foram enviadas para pessoas de todas as regiões do Brasil (Nordeste, Sudeste, Centro-Oeste, Norte e Sul) e de Portugal (de Norte a Sul do país, incluindo cidades como Lisboa, Coimbra, Porto, Braga, Bragança, Cascais, Faro, Loulé, etc). Além disso, também foi realizada a coleta dos questionários presencialmente tanto em Portugal quanto no Brasil em universidades, pontos turísticos, bibliotecas, encontros da comunidade CouchSurfing, entre outros. A comunidade CouchSurfing promove encontros semanais ou mensais (a depender da cidade) com os couchsurfers, e a autora esteve presente, por exemplo, no encontro da comunidade CouchSurfing em Lisboa para pedir que as pessoas respondessem aos inquéritos.

O dimensionamento da amostra foi realizado conforme as exigências das técnicas de análises empregadas. De acordo com Hair et al. (2005), em relação à análise fatorial exploratória, de preferência o tamanho da amostra deve ser maior ou igual a 100, e, como regra geral, o mínimo é ter pelo menos cinco vezes mais observações do que o número de variáveis a serem analisadas. Em relação à modelagem de equações estruturais, Hair et al. (2005) explicam que “o mais típico é uma proporção mínima de pelo menos cinco respondentes para cada parâmetro estimado, sendo considerada mais adequada uma proporção de 10 respondentes por parâmetro” (p. 484). Em relação à modelagem de equações estruturais, utilizando o PLS, Hair et al. (2014b) explicam que o ideal é que o tamanho da amostra seja dez vezes o número de indicadores formativos utilizados para mensurar um único constructo.

O modelo teórico da presente tese não apresentou indicadores formativos e sim apenas reflexivos. O total de número de respondentes do Brasil foi de 1061, e o número total de respondentes de Portugal foi 942. Porém, o número de questionários válidos do Brasil foi de 875, sendo 421 do público do CouchSurfing e 454 do público do AirBnb. O número de questionários válidos de Portugal foi de 855, sendo 409 do público do CouchSurfing e 446 do público do AirBnb. A coleta dos questionários da presente tese ocorreu de julho até o início de dezembro de 2017.

4.3.2 Instrumento de coleta de dados

Na fase quantitativa do estudo, como abordagem de coleta de dados, foi utilizado o método survey (aplicação de questionário). Hair et al. (2005) explicam o método survey como um procedimento para obtenção de dados primários sobre comportamento, intenções, atitudes, percepções, motivações e características demográficas e de estilo de vida de um determinado grupo de pessoas, indicado como representante de uma população alvo. Assim, os dados foram obtidos através de um modelo de questionário estruturado e padronizado.

O questionário é descrito por Hair et al. (2005) como um instrumento de coleta de dados cientificamente desenvolvido para medir características importantes de indivíduos, empresas, eventos e outros fenômenos. Os constructos presentes nesse estudo foram avaliados por meio de um questionário estruturado, elaborado com base em algumas escalas já desenvolvidas por outros investigadores e outras desenvolvidas para este estudo com base na fase qualitativa. Na seção 5.4, todos os constructos do modelo, bem como seus itens, são apresentados, indicando se os itens foram desenvolvidos para este estudo ou adaptados de outros autores.

O presente estudo desenvolveu um questionário único para mensurar todos os constructos, porém, como a investigação foi aplicada para o público do Brasil e de Portugal, tal questionário ganhou uma versão adaptada ao português de Portugal e uma versão adaptada ao português do Brasil. Afinal, apesar de ambos compartilharem a língua portuguesa, os dois apresentam particularidades e expressões típicas de cada país. A adaptação do questionário para o português falado em Portugal foi desenvolvido com o auxílio da Profa. Dra. Margarida Santos, da Universidade do Algarve (UAlg).

Para fazer a validação do instrumento de coleta de dados, foi feita uma etapa com painel de especialistas, que incluiu nove investigadores do Brasil (Universidade Federal de Minas Gerais) e dois de Portugal (Universidade do Algarve). O grupo de especialistas avaliou os itens do questionário e ofereceu sugestões que foram adotadas pela autora. Além disso, também foi aplicado um pré-teste com 23 respondentes no intuito de melhorar o instrumento de pesquisa. Após essas etapas, foram realizadas alterações no inquérito, de maneira a aprimorar os itens, bem como substituir ou acrescentar novos itens. Os itens do questionário são apresentados no apêndice.

No questionário, foi inserida uma breve introdução com explicações sobre a inexistência de respostas certas ou erradas, o sigilo das informações, a importância da participação e do estudo, o nome da universidade e do núcleo de pesquisa, assim como o contato da pesquisadora. Foram incluídas também questões adicionais com o objetivo de coletar dados, que colaborem para a construção de um perfil da amostra quanto ao gênero, faixa etária, nível de escolaridade e renda familiar.

Para mensurar as variáveis indicadas no questionário, foi empregada escala intervalar do tipo Likert de 7 pontos, variando de “Discordo totalmente” a “Concordo totalmente”. De acordo com Hair et al. (2005), as escalas intervalares são escalas métricas e, portanto, quantitativas, empregadas na pesquisa em Administração em um esforço para medir conceitos como atitudes, percepções, sentimentos, opiniões e valores através das chamadas escalas de classificação. Optou-se pela utilização da escala intervalar de 7 pontos, porque a maior parte dos estudos nos quais as escalas da tese foram baseadas empregou a escala do tipo Likert com esta pontuação.

4.3.3 Tratamento estatístico e forma de análise dos dados

Os dados coletados foram analisados com base em análise estatística descritiva básica e análise estatística multivariada. Primeiramente, foi feita uma análise estatística descritiva simples da amostra no intuito de oferecer uma descrição do perfil dos pesquisados quanto ao gênero, à faixa etária dos usuários, ao nível de escolaridade e à renda familiar mensal. Para esta análise, o software Excel foi utilizado.

Após esta etapa, foi realizada a preparação dos dados, que consiste no processo de verificação dos dados ausentes e da existência (ou não) de outliers univariados e multivariados. Tais procedimentos foram feitos com o auxílio dos softwares Excel e SPSS (Statistical Package for Social Sciences), versão 20.

Posteriormente, os dados foram interpretados com base na análise estatística multivariada, em que foram utilizadas as técnicas de Análise Fatorial Exploratória (AFE) e Análise de Modelagem de Equações Estruturais com Partial Least Squares (PLS). Para auxiliar o trabalho, foram utilizados o software SPSS, versão 20, e o software SmartPLS 3.

A Análise Fatorial corresponde, de acordo com Hair et al. (2009), a uma técnica particularmente adequada para analisar os padrões de relações complexas multidimensionais encontradas por pesquisadores. Ela pode ser usada para examinar os padrões ou relações

latentes para um grande número de variáveis e determinar se a informação pode ser condensada ou resumida a um conjunto menor de fatores ou componentes. Em complemento à Hair et al.(2009), Malhotra (2004) define a Análise Fatorial como um tipo de processo destinado essencialmente à redução e à sumarização dos dados.

Nas palavras do autor, a Análise Fatorial é uma técnica de interdependência no sentido de que se examina todo um conjunto de relações interdependentes. Quer dizer, todas as variáveis são simultaneamente consideradas, cada uma relacionada com todas as outras. Conforme Hair et al.(2009), na Análise Fatorial, as variáveis estatísticas (fatores) são formadas para maximizar seu poder de explicação do conjunto inteiro de variáveis, e não para prever uma variável(eis) dependente(s). Sob a perspectiva exploratória, a Análise Fatorial considera o que os dados oferecem e não estabelecem restrições a priori sobre a estimação de componentes nem sobre o número de componentes a serem extraídos (HAIR et al., 2009).

A Análise de Modelagem de Equações Estruturais, por sua vez, examina uma série de relações de dependência simultaneamente (HAIR et al., 2009). De acordo com Hair et al. (2005), a modelagem de equações estruturais examina uma série de relações de dependência simultaneamente e estima uma série de equações de regressão múltipla separadamente, mas interdependentes, simultaneamente, pela especificação do modelo estrutural usado pelo programa estatístico. Conforme os autores, esta técnica é útil quando uma variável dependente se torna independente em subsequentes relações de dependência. Assim, tal conjunto de relações, cada uma com variáveis dependente e independentes, é a base da modelagem de equações estruturais. O PLS-SEM, nas palavras de Hair et. al. (2014b), é o método preferido em situações nas quais o objetivo da pesquisa é o desenvolvimento de teoria e a predição de constructos.

Os próximos capítulos são voltados à apresentação e análise dos dados coletados nas fases qualitativa e quantitativa, utilizando os procedimentos metodológicos aqui expostos.