O estudo visa analisar os fatores que influenciam na popularidade de postagens de marcas na mídia social Facebook, no contexto da instituição de ensino superior, ou seja, identificar quais características das postagens explicam a variação na popularidade das postagens junto aos usuários. Para tanto, várias hipóteses de pesquisa foram elaboradas (vide
framework de estudo) e a técnica estatística regressão múltipla dos mínimos quadrados
(Ordinary Least Squares Regression) foi empregada, buscando testar as hipóteses formuladas. A análise de regressão é um procedimento flexível e indicado para verificar relações associativas entre uma variável dependente (em escala métrica) e variáveis independentes (MALHOTRA, 2012). Essa técnica possibilita identificar tanto a natureza como o grau de associação entre as variáveis analisadas, e não implica em um sentido de causalidade. Na regressão múltipla, o método dos mínimos quadrados é considerado eficiente na estimação dos parâmetros do modelo, pois procura o melhor ajuste para o conjunto de dados analisados (DURBIN, 1970).
Na regressão múltipla, as estatísticas associadas aos modelos de regressão gerados são (HAIR et al., 2010): valor do coeficiente de regressão parcial (Beta), que denota a variação na variável dependente em decorrência da variação na variável independente, se todos os demais previsores permanecerem constantes; valor do erro padrão, que mede a precisão das estimativas geradas; valores de t, que apresenta a inclinação da linha de regressão e o nível de significância estatística dos parâmetros do modelo gerado (a significância dos coeficientes de regressão); coeficiente de determinação múltipla (R2), que mede a proporção da variância na
variável dependente explicada a partir das variáveis independentes analisadas; valor da distribuição F (ANOVA), medida que revela o nível de significância global do modelo estatístico gerado. Assim, a seguir seguem os resultados dos testes de hipóteses sobre a análise dos fatores de influência sobre as variáveis dependentes analisadas (curtidas, comentários e compartilhamentos).
4.4.1 Resultados da análise dos fatores de influência sobre curtidas
O estudo buscou verificar o efeito de fatores relacionados ao tipo de mídia (variáveis: vivacidade e interatividade), momento da postagem (dia da semana e horário do dia) e tipo de conteúdo (remuneração, emocional, entretenimento e informacional) sobre a quantidade de curtidas dos usuários. Para tanto, as seguintes hipóteses de pesquisa foram estabelecidas:
H1a: Postagem no Facebook com maior nível de interatividade influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H2a: Postagem no Facebook com maior nível de vivacidade influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H3a: Postagem no Facebook com conteúdo remuneração influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H4a: Postagem no Facebook com conteúdo emocional influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H5a: Postagem no Facebook com conteúdo informacional influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H6a: Postagem no Facebook com conteúdo de entretenimento influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H7a: Postagem no Facebook publicadas em dias úteis da semana (2ª a 6ª feira) influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
H8a: Postagem no Facebook publicadas no horário de pico (10h e 20h59min) influencia a quantidade de curtidas pelos usuários
A Tabela 18 apresenta os resultados da regressão múltipla entre as variáveis independentes analisadas sobre a variável dependente curtidas. Os resultados da análise de variância (ANOVA) revelou que o modelo estatístico gerado tem qualidade/viabilidade adequada. O valor de F é 14,871 e o p-valor é <0,05 (Sig. 0,000), o que indica que a variável
dependente (curtidas) pode ser modelada por uma reta com as variáveis independentes analisadas. O coeficiente de determinação múltipla (R2) é igual a 0,050, indicando que o modelo gerado explica 5% da variação na popularidade das postagens das IES pesquisadas (baixo poder explicativo). Em outras palavras, pode-se afirmar que 0,050 é a probabilidade de as variáveis independentes explicarem a variação na popularidade das postagens no Facebook das IES pesquisadas.
Tabela 18 - Resultados da regressão múltipla entre variáveis independentes e curtidas
Fonte: elaborado pelo autor (2018).
No modelo gerado, há seis variáveis com coeficiente de regressão (B) com contribuição significativa: interatividade (Sig=0,001), vivacidade (Sig=0,000), remuneração (Sig=0,000), informacional (Sig=0,000), dia da semana (Sig=0,042) e horário da postagem (Sig=0,000). A variável com maior valor de explicação no modelo gerado é conteúdo informacional, com valor t mais elevado (-7,336); seguido de conteúdo remunerado (-4,618) e mídia com vivacidade (3,899). As variáveis interatividade, remuneração, informacional, dia da semana e horário da postagem possuem o valor de Beta padronizado negativo, o que indica a existência de uma relação inversa entre estas variáveis e a popularidade das postagens em termos de curtidas; enquanto na variável vivacidade o valor de Beta padronizado é positivo (0,092), indicando a existência de relação direta e positiva entre o nível de vivacidade e a popularidade da postagem em termos de curtidas.
4.4.2 Resultados da análise dos fatores de influência sobre comentários
O estudo buscou também verificar o efeito de fatores relacionados ao tipo de mídia (vivacidade e interatividade), momento da postagem (dia da semana e horário do dia) e tipo de
Coeficientes padronizados
B Erro
padrão Beta Tolerância VIF
Constante -6,376 0,233 -27,377 0,000 Dia da semana -0,232 0,114 -0,045 -2,033 0,042 0,971 1,029 Horário do dia -0,318 0,088 -0,08 -3,590 0,000 0,964 1,037 Vivacidade 0,251 0,064 0,092 3,899 0,000 0,862 1,160 Interatividade -0,174 0,054 -0,076 -3,207 0,001 0,857 1,167 Remuneração -0,652 0,141 -0,11 -4,618 0,000 0,845 1,183 Entretenimento 0,007 0,122 0,002 0,061 0,951 0,795 1,257 Informacional -0,603 0,082 -0,187 -7,336 0,000 0,744 1,344 Estatísticas do modelo R2= ,050; F= 14,871; Sig.= ,000
Modelo Coeficientes não padronizados t Sig. Estatísticas de colinearidade
conteúdo (remuneração, emocional, entretenimento e informacional) sobre a quantidade de comentários. Assim, as seguintes hipóteses foram estabelecidas:
H1b: Postagem no Facebook com maior nível de interatividade influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H2b: Postagem no Facebook com maior nível de vivacidade influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H3b: Postagem no Facebook com conteúdo remuneração influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H4b: Postagem no Facebook com conteúdo emocional influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H5b: Postagem no Facebook com conteúdo informacional influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H6b: Postagem no Facebook com conteúdo de entretenimento influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H7b: Postagem no Facebook publicadas em dias úteis da semana (2ª a 6ª feira) influencia a quantidade de comentários pelos usuários
H8b: Postagem no Facebook publicadas no horário de pico (10h e 20h59min) influencia a quantidade de comentários pelos usuários
A Tabela 19 apresenta os resultados da regressão múltipla entre as variáveis independentes analisadas e a variável dependente comentários. Os resultados da análise de variância (ANOVA) revelou que o modelo gerado tem qualidade/viabilidade adequada. O valor de F é 17,057 e o p-valor é <0,05 (Sig. 0,000), indicando que a variável dependente (comentários) pode ser modelada por uma reta com as variáveis independentes analisadas. O coeficiente de determinação múltipla (R2) é igual a 0,057, indicando que o modelo estatístico gerado explica 5,7% da variação no desempenho das postagens das IES pesquisadas, em termos de comentários pelos usuários (baixo poder explicativo). Em outras palavras, pode-se afirmar que 0,057 é a probabilidade de as variáveis independentes explicarem a variação na popularidade de postagens no Facebook das IES pesquisadas, em termos de comentários.
Tabela 19 - Resultados da regressão múltipla entre variáveis independentes e comentários
Fonte: elaborado pelo autor (2018).
Nesse segundo modelo de regressão, há cinco variáveis com coeficiente de regressão (B) com contribuição significativa: interatividade (Sig=0,000), vivacidade (Sig=0,000), remuneração (Sig=0,001), informacional (Sig=0,000) e entretenimento (Sig=0,044). A variável com maior valor de explicação no modelo estatístico gerado é conteúdo informacional, como mostra o valor t mais elevado (7,032); seguido de interatividade (-5,537) e vivacidade (-4,222). As variáveis vivacidade e interatividade possuem o valor de Beta padronizado negativo, o que indica existência de relação inversa entre estas variáveis e a popularidade das postagens em relação a comentários; enquanto as variáveis remuneração, informacional e entretenimento possuem o valor de Beta padronizado positivo, indicando que existência de uma relação direta e positiva entre estas variáveis e a popularidade de postagens em termos de comentários.
4.4.3 Resultados da análise dos fatores de influência sobre compartilhamentos
O estudo buscou, ainda, verificar o efeito de fatores relacionados ao tipo de mídia (vivacidade e interatividade), momento da postagem (dia da semana e horário do dia) e tipo de conteúdo (remuneração, emocional, entretenimento e informacional) sobre a quantidade de compartilhamentos. Para tanto, as seguintes hipóteses foram estabelecidas:
H1c: Postagem no Facebook com maior nível de interatividade influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
H2c: Postagem no Facebook com maior nível de vivacidade influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
Coeficientes padronizados
B Erro
padrão Beta Tolerância VIF
Constante -2,634 0,679 -3,880 0,000 Dia da semana 0,4 0,333 0,027 1,201 0,230 0,971 1,029 Horário do dia 0,296 0,258 0,026 1,148 0,251 0,964 1,037 Vivacidade -0,794 0,188 -0,099 -4,222 0,000 0,862 1,160 Interatividade -0,875 0,158 -0,131 -5,537 0,000 0,857 1,167 Remuneração 1,318 0,412 0,076 3,200 0,001 0,845 1,183 Entretenimento 0,718 0,356 0,049 2,017 0,044 0,795 1,257 Informacional 1,684 0,24 0,178 7,032 0,000 0,744 1,344 Estatísticas do modelo Modelo Coeficientes não padronizados t Sig. Estatísticas de colinearidade R2= ,057; F= 17,057; Sig.= ,000
H3c: Postagem no Facebook com conteúdo remuneração influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
H4c: Postagem no Facebook com conteúdo emocional influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
H5c: Postagem no Facebook com conteúdo informacional influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
H6c: Postagem no Facebook com conteúdo de entretenimento influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
H7c: Postagem no Facebook publicadas em dias úteis da semana (2ª a 6ª feira) influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
H8c: Postagem no Facebook publicadas no horário de pico (10h e 20h59min) influencia a quantidade de compartilhamentos pelos usuários
Já a Tabela 20 apresenta os resultados da regressão múltipla entre as variáveis independentes analisadas e a variável dependente compartilhamentos. Os resultados da análise de variância (ANOVA) revelou que o modelo estatístico gerado tem qualidade/viabilidade adequada. O valor de F é 4,875 e o p-valor é <0,05 (Sig. 0,000), o que indica que a variável dependente (compartilhamentos) pode ser modelada por uma reta com as variáveis independentes analisadas. O coeficiente de determinação múltipla (R2) igual a 0,017 indica que o modelo gerado explica 1,7% da variação no desempenho das postagens das IES pesquisadas, em termos de compartilhamentos pelos usuários (baixo poder explicativo). Em outras palavras, pode-se afirmar que 0,017 é a probabilidade de as variáveis independentes explicarem a variação na popularidade de postagens no Facebook das IES pesquisadas, em termos de compartilhamentos.
Tabela 20 - Resultados da regressão múltipla entre variáveis independentes e compartilhamentos
Fonte: elaborado pelo autor (2018).
Nesse terceiro modelo de regressão gerado, há quatro variáveis com coeficiente de regressão (B) com contribuição significativa: vivacidade (Sig=0,019), informacional (Sig=0,000), entretenimento (Sig=0,000) e horário da postagem (Sig=0,030). No modelo estatístico gerado, a variável com maior valor de explicação é conteúdo entretenimento, pois tem valor t mais elevado (3,657); seguida da variável informacional (3,215) e vivacidade (- 2,352). As variáveis vivacidade e horário do dia possuem o valor de Beta padronizado negativo, o que indica relação inversa entre estas variáveis e a popularidade das postagens, em termos de compartilhamentos; enquanto as variáveis conteúdo informacional e entretenimento possuem o valor de Beta padronizado positivo, indicando que há relação direta e positiva entre estas variáveis e a popularidade de postagens em termos de compartilhamento.
Assim, o Quadro 7 resume os resultados dos testes de hipóteses realizados. Ao todo 6 hipóteses foram rejeitas, 15 hipóteses foram não rejeitadas (algumas com relação positivas e outras negativas) e 3 não confirmadas (H4). Como sugerido por Hair et at. (2010), nas análises de regressão múltipla das hipóteses H4, a variável conteúdo emocional foi excluída, pois os resultados da análise de multicolinearidade revelaram que esta variável tem VIF superior a 10 (17,203), indicando problema de multicolinearidade (elevada correlação com outras variáveis independentes em análise).
Coeficientes padronizados
B Erro
padrão Beta Tolerância VIF
Constante -4,901 0,637 -7,694 0,000 Dia da semana 0,287 0,313 0,021 0,917 0,359 0,971 1,029 Horário do dia -0,526 0,242 -0,049 -2,172 0,030 0,964 1,037 Vivacidade -0,415 0,176 -0,057 -2,352 0,019 0,862 1,160 Interatividade -0,199 0,148 -0,032 -1,345 0,179 0,857 1,167 Remuneração -0,264 0,386 -0,017 -0,684 0,494 0,845 1,183 Entretenimento 1,221 0,334 0,092 3,657 0,000 0,795 1,257 Informacional 0,722 0,225 0,083 3,215 0,001 0,744 1,344 Estatísticas do modelo R2 = ,017; F= 4,875; Sig.= ,000 Modelo Coeficientes não padronizados t Sig. Estatísticas de colinearidade
Quadro 7 - Síntese dos resultados dos testes de hipóteses.
Fonte: elaborado pelo autor (2018).
Os resultados dos testes de hipóteses sobre a dimensão tipo de mídia indicam que o nível de interatividade das postagens não tem influência sobre o desempenho das postagens em termos de compartilhamento pelos usuários (coeficiente de regressão sem significância estatística), mas tem influência (negativa) sobre o desempenho em termos de curtidas e comentários, isto é, postagem com interatividade em nível médio e alto atraem menor quantidade de curtidas e comentários que a postagem com interatividade em nível nulo e baixo. Com isso, a hipótese H1c foi rejeitada e as hipóteses H1a e H1b foram não rejeitadas. Com relação ao nível de vivacidade, os resultados dos testes realizados indicam que esta tem influência sobre o desempenho de postagens em termos de curtidas, comentários e compartilhamentos. No entanto, a postagem com vivacidade em nível médio ou alto tem influência positiva sobre a quantidade de curtidas, e negativa sobre a quantidade de comentários e compartilhamentos; ou seja, postagens com vivacidade em níveis médio e alto obtém menor quantidade de comentários e compartilhamentos que a postagem com vivacidade em níveis nulo e baixo. Assim, as hipóteses H2a, H2b e H2c foram não rejeitadas.
Hipótese Variável independente Variável dependente Resultado
H1a Interatividade Curtidas Não rejeitada (-)
H1b Interatividade Comentários Não rejeitada (-)
H1c Interatividade Compartilhamentos Rejeitada
H2a Vivacidade Curtidas Não rejeitada (+)
H2b Vivacidade Comentários Não rejeitada (-)
H2c Vivacidade Compartilhamentos Não rejeitada (-)
H3a Remuneração Curtidas Não rejeitada (-)
H3b Remuneração Comentários Não rejeitada (+)
H3c Remuneração Compartilhamentos Rejeitada
H4a Emocional Curtidas Não confirmada
H4b Emocional Comentários Não confirmada
H4c Emocional Compartilhamentos Não confirmada
H5a Informacional Curtidas Não rejeitada (-)
H5b Informacional Comentários Não rejeitada (+)
H5c Informacional Compartilhamentos Não rejeitada (+)
H6a Entretenimento Curtidas Rejeitada
H6b Entretenimento Comentários Não rejeitada (+)
H6c Entretenimento Compartilhamentos Não rejeitada (+)
H7a Dia da Semana Curtidas Não rejeitada (-)
H7b Dia da Semana Comentários Rejeitada
H7c Dia da Semana Compartilhamentos Rejeitada
H8a Horário da Postagem Curtidas Não rejeitada (-)
H8b Horário da Postagem Comentários Rejeitada
Quanto à dimensão tipo de conteúdo, os resultados sugerem que a postagem com conteúdo de remuneração não tem influência sobre o desempenho em termos de compartilhamento (coeficiente de regressão sem significância estatística), mas tem influência sobre o desempenho em termos de curtidas e comentários. Essa influência é negativa no caso de quantidade de curtidas, e positiva na quantidade de comentários. Dessa forma, a hipótese H3c foi rejeitada e as hipóteses H3a e H3b foram não rejeitadas. Sobre o conteúdo informacional, os resultados sugerem que esta variável tem influência sobre o desempenho de postagens em termos de curtidas, comentários e compartilhamentos. No entanto, há influência positiva em relação à quantidade de comentários e compartilhamentos, e negativa sobre a quantidade de curtidas. Assim, as hipóteses H5a, H5b e H5c foram não rejeitadas. Quanto ao conteúdo entretenimento, os resultados indicam que esta variável não tem influência sobre o desempenho das postagens em termos de curtidas, mas tem influência (positiva) sobre a quantidade de comentários e compartilhamentos. Dessa forma, a hipótese H6a foi rejeitada e as hipóteses H6b e H6c foram não rejeitadas. Em relação ao conteúdo emocional, as hipóteses não puderam ser confirmadas.
Com relação à dimensão momento da postagem, os resultados dos testes de hipóteses sugerem que a variável dia da semana não tem influência sobre o desempenho das postagens em termos de quantidade de comentários e compartilhamentos (coeficiente de regressão sem significância estatística), mas tem influência (negativa) sobre a quantidade de curtidas pelos usuários, ou seja, as postagens em dias de final de semana (sábado ou domingo) atraem menor quantidade de curtidas que as postagens em dia útil da semana (2ª a 6ª feira). Dessa forma, as hipóteses H7b e H7c foram rejeitadas e a hipótese H7a foi não rejeitada. Quanto ao horário da postagem, os resultados sugerem que esta variável não tem influência sobre o desempenho das postagens em quantidade de comentários (coeficiente de regressão sem significância estatística), mas apresenta influência (negativa) em relação à quantidade de curtidas e compartilhamentos. Sugerem que postagens publicadas horário de pico (10h-20h59) atraem maior quantidade de curtidas e compartilhamentos que as postagens publicadas nos demais horários. Dessa forma, a hipótese H8b foi rejeitada e as hipóteses H8a e H8c foram não rejeitadas.
Por fim, embora os resultados das análises de regressão múltipla não sejam conclusivos (pois o poder explicativo dos modelos estatísticos é baixo), sugerem que a popularidade das postagens das IES pesquisadas na mídia social Facebook é influenciado por diferentes fatores ligados a características das postagens realizadas, incluindo variáveis de momento da postagem, do tipo de mídia e do tipo de conteúdo. Sobre a quantidade de curtidas,
a popularidade é influenciada positivamente pela variável vivacidade (tipo de mídia), e negativamente pelas variáveis interatividade (tipo de mídia), remuneração, informacional (tipo de conteúdo), dia da semana e horário da postagem (momento da postagem). Sobre a quantidade de comentários, a popularidade das postagens é influenciada positivamente pelas variáveis remuneração, informacional e entretenimento (tipo de conteúdo), e negativamente pelas variáveis interatividade e vivacidade (tipo de mídia). Sobre a quantidade de compartilhamentos, a popularidade é influenciada positivamente pelas variáveis informacional e entretenimento (tipo de conteúdo), e negativamente pelas variáveis vivacidade (tipo de mídia) e horário do dia (momento da postagem). Para as demais variáveis independentes analisadas, os resultados dos testes de hipóteses não confirmaram qualquer influência com significância estatística sobre o desempenho das postagens em termos de curtidas, comentários ou compartilhamentos.