Apoio do residente ao desenvolvimento do turismo em destinos turísticos costeiros: uma classificação baseada na análise de conglomerados
Victor Hugo da Silva Márcio Marreiro das Chagas Sérgio Marques Junior
RESUMO
O estudo foi desenvolvido com o objetivo de agrupar e classificar os residentes de Genipabu em relação às suas percepções sobre o desenvolvimento do turismo na comunidade. A investigação foi baseada no modelo de Silva (2017), cujas dimensões analisadas são “imagem do lugar”, “apego ao lugar” e “impactos do turismo” na região. A pesquisa é caracterizada como descritiva, com amostragem probabilistica aleatória simples e abordagem quantitativa. Os dados foram coletados durante os meses de agosto e novembro de 2016, via formulário, utilizando uma escala de medida de 10 pontos, com um número final válido de 298 formulários obtidos. A análise foi baseada em estatística descritiva, análise fatorial e análise de conglomerados. Dos resultados, identificaram-se as dimensões para análise posterior com base em técnicas subsequentes e dois agrupamentos foram observados, mais especificamente, os “incentivadores” e os “desestimuladores” do turismo.
Palavras-chave: Impactos do turismo. Análise de conglomerados. Imagem do lugar. Apego à comunidade. Apoio ao desenvolvimento do turismo.
INTRODUÇÃO
As relações entre os residentes e o turismo podem ser compreendidas a partir de diversos olhares, tais como: enquanto motor de desenvolvimento da comunidade local (Cavus & Tanrisevdi, 2003), pelas atitudes dos residentes (Lepp, 2007), pelo nível de conhecimento sobre o turismo na localidade (Rodríguez del Bosque & San Martín Gutiérrez, 2008), pela
satisfação com o turismo na comunidade (Chagas, 2010), pelo ciclo de vida do turismo na localidade (K. Kim, Uysal, & Sirgy, 2013), dentre outros. Vale salientar que são uns dos diversos fatores analisados para entender as nuances advindas da abordagem do turismo na perspectiva do residente.
De acordo com os pesquisadores, existe um consenso sobre quais dimensões se expressam mais fortemente, legitimadas como dimensões econômica, sociocultural e ambiental (Huh & Vogt, 2007; Stylidis, Biran, Sit, & Szivas, 2014; Türker & Öztürk, 2013). Existem vários determinantes que podem diferenciar essa percepção, como apego ao lugar (Gu & Ryan, 2008; Silva, Chagas, & Marques Junior, 2016); imagem do lugar (Stylidis et al., 2014); gênero (Nunkoo & Ramkissoon, 2010); idade (Hidalgo & Hernández, 2001); nível de escolaridade (Andriotis & Vaughan, 2003), dentre outros.
No intuito de entender, adaptar e utilizar um modelo estrutural que analise o apoio ao desenvolvimento do turismo sob a ótica dos residentes, diversos modelos foram selecionados para investigação. Através do Mendeley, que é um software livre de gerenciamento bibliográfico, foram selecionados os estudos que datam de 2010 a 2016 (ano atual). Os temas de pesquisa foram: imagem do lugar, impactos do turismo, apoio ao turismo, residentes e apego ao lugar.
A seguir serão analisados os modelos selecionados, com uma descrição simplificada do tema central do estudo, onde foi realizado, das teorias, técnicas e hipóteses utilizadas, além dos possíveis resultados obtidos.
MODELO DE NUNKOO & GURSOY (2016)
O estudo de Nunkoo & Gursoy (2016) versa sobre um modelo estrutural que compreende as relações entre o apoio dos residentes e a confiança nos atores governamentais. A investigação coletou dados dos residentes de Maurício, país africano com alto Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), que tinham atingido a maioridade (18 anos). Utilizou-se a Escala Likert como instrumento de pesquisa. Em duas etapas foi utilizada a modelagem de equações estruturais (SEM).
Além disso, através da teoria do intercâmbio social (SET), da teoria institucional da confiança nos atores governamentais (ITPT) e teoria cultural da confiança nos atores
governamentais (CTPT), analisa diferentes perspectivas nas quais a confiança e o apoio ao turismo estão relacionadas.
Das hipóteses analisadas, H1: Os benefícios do turismo influenciam positivamente o apoio ao turismo alternativo; H2: Os benefícios do turismo influenciam positivamente o apoio ao turismo de massa; H3: Os custos do turismo influenciam negativamente o apoio ao turismo alternativo; H4: Os custos do turismo influenciam negativamente o apoio ao turismo de massa; H5: A confiança política influencia positivamente o apoio ao turismo 0061lternativo; H6: A confiança política influencia positivamente o apoio ao turismo de massa; H7: A relação entre confiança política e apoio é mais importante para o turismo de massa do que para o turismo alternativo; H8: Os benefícios do turismo influenciam positivamente a confiança política; H9: Os custos do turismo influenciam negativamente a confiança política; H10: O desempenho econômico do governo no turismo influencia positivamente a confiança política; H11: O desempenho político do governo no turismo influencia positivamente a confiança política; H12: Confiança interpessoal influencia positivamente a confiança política; H13: O respeito pela autoridade influencia positivamente a confiança política; dez (10) foram aceitas. Dentre elas as hipóteses quatro, cinco e nove foram negadas.
Além de contribuir com a inclusão da variável confiança em duas diferentes abordagens, os autores afirmam que o apoio ao turismo deve ser contextualizado, e que diferentes tipos de turistas, residentes e formas de turismo coexistem no mesmo lugar. Desse modo, nesse estudo, a confiança política é mais relevante para as questões relacionadas ao turismo de massa e menos para o turismo alternativo. Os resultados indicam a importância da confiança política no que concerne ao apoio dos residentes à atividade turística.
MODELO DE CHEN & SEGOTA (2015)
A investigação de Chen & Šegota (2015) propõe uma nova linha de pesquisa que busca analisar as relações entre os residentes e a o processo de formação da marca do lugar, através do apego à comunidade. Mediante revisão bibliográfica, analisa a identidade do lugar como uma dimensão baseada no acúmulo do apego à comunidade e do boca-a-boca.
Os autores indicam nove proposições, dentre elas, P1: Uma maior satisfação com o lugar leva a um maior apego à comunidade; P2: O apego à comunidade incentiva o boca-a-boca positivo dos residentes; P3: O apego à comunidade incentiva a participação dos
residentes nas atividades turísticas; P4: O apego à comunidade incentiva o comportamento embaixador; P5: O apego à comunidade incentiva a retenção dos residentes ao destino. P6: A
auto-congruência real afeta o comportamento dos residentes. Ou seja, os residentes que experimentam uma correspondência entre identidade local e sua auto-imagem real serão motivados a recomendar seu lugar de residência como um destino turístico; P7: A auto-congruência ideal afeta o comportamento dos residentes. Ou seja, os residentes que experimentam uma correspondência entre identidade local e sua auto-imagem ideal serão motivados a recomendar seu lugar de residência como um destino turístico; P8: A auto-congruência social afeta o comportamento dos residentes. Ou seja, os residentes que vivenciam uma correspondência entre identidade de lugar e sua auto-imagem social serão motivados a recomendar seu lugar de residência como destino turístico. P9: A auto-congruência social ideal afeta o comportamento dos residentes. Ou seja, os residentes que vivenciam uma correspondência entre identidade local e sua auto-imagem social ideal serão motivados a recomendar seu lugar de residência como destino turístico.1
O estudo apresenta uma estrutura conceitual para entender o papel dos residentes na construção da imagem do lugar como destino turístico. Os autores sugerem que a satisfação com o lugar pode afetar o comportamento dos residentes, resultando em um boca-a-boca positivo, em participação em atividades turísticas e demonstração do comportamento exbaixador.
MODELO DE STYLIDIS ET AL. (2014)
Os autores utilizam o que chamam de “abordagem tripla” dos impactos do turismo, que compreende os impactos econômicos, socioculturais e ambientais, para mensurar a percepção dos residentes sobre o desenvolvimento da atividade turística, procurando entender qual a influência da imagem do lugar no apoio dos residentes ao turismo.
Os residentes de Kavala, na Macedônia, com mais de 18 anos que vivem na localidade há mais de um ano foram o público alvo dessa pesquisa. Utilizou uma escala Likert de 5 pontos, e também no intuito de utilizar a Modelagem de Equações Estruturais (SEM) foi obtida uma amostrada de mais de 300 respondentes. Através da Análise Fatorial Exploratória
1
Os autores compreendem a auto-congruência como uma correspondência entre a imagem do lugar e a própria imagem de si.
(AFE) foram identificados os constructos que fazem parte da investigação e a Análise Fatorial Confirmatória (AFC) testou as possíveis relações existentes entre os constructos análisados.
Das hipóteses analisadas foram, H1: Há uma relação positiva direta entre os impactos econômicos percebidos do turismo e o apoio dos residentes ao desenvolvimento do turismo; H2: Há uma relação positiva direta entre os impactos socioculturais percebidos do turismo e o apoio dos residentes ao desenvolvimento do turismo; H3: Há uma relação positiva direta entre os impactos ambientais percebidos do turismo e o apoio dos residentes ao desenvolvimento do turismo; H4: Há uma relação positiva direta entre a imagem do lugar e o apoio ao desenvolvimento do turismo; H5: Há uma relação positiva direta entre a imagem do lugar e os impactos econômicos percebidos do turismo; H6: Há uma relação positiva direta entre a imagem do lugar e os impactos socioculturais percebidos do turismo; H7: Há uma relação positiva direta entre a imagem do lugar e os impactos ambientais percebidos do turismo; todas foram aceitas.
Os resultados do estudo destacam a necessidade de uma análise mais flexível no que tange aos impactos da atividade turística e suas relações com o cotidiano dos residentes, afirmando que percepções mais favoráveis dos impactos econômicos, sócio-culturais e ambientais levam a um maior apoio ao desenvovimento do turismo. Além disso, os resultados reafirmam a importância da imagem do lugar tanto na formação da percepção dos residentes, quanto no nível de apoio.
MODELO DE SILVA ET AL. (2013)
O estudo de examina, com ênfase na abordagem holística e multidisciplinar, a relação entre as percepções dos impactos do turismo, a imagem do destino e a inserção nos destinos de montanha. A investigação foi realizada nos Picos da Europa (Espanha), nos Alpes (França, Áustria e Suíça) e na Serra da Estrela (Portugal), com dados de 315 turistas, viabilizando a análise por meio da Modelagem de Equações Estruturais (SEM).
Todas as hipóteses, H1: As percepções dos impactos do turismo afetam a imagem cognitiva; H2: As percepções dos impactos do turismo afetam a imagem; H3: O apego ao lugar afeta a imagem afetiva do destino; e H4: As percepções dos impactos do turismo afetam o apego ao lugar, foram validadas.
Os autores alegam que existe relação entre a percepção dos impactos e a imagem do lugar. Além disso, também que o apego ao lugar é diretamente influenciado pela percepção afetiva do residente.
MODELO DE KIM ET AL. (2013)
Kim (2013) testou um modelo que examinava como o turismo influencia a qualidade de vida dos residentes, através da percepção dos impactos do turismo (econômico, social, cultural e ambiental), da satisfação em domínios específicos (estar material, bem-estar comunitário, bem-bem-estar emocional e bem-bem-estar em saúde e segurança) e da satisfação com a vida em geral, com três ideias centrais: (1) a percepção dos residentes sobre os impactos do turismo afeta sua sensação de bem-estar em vários domínios (material, comunidade, emocional e saúde / segurança) (2) a sensação de bem-estar dos moradores nesses domínios afeta sua satisfação de vida em geral, e (3) a relação entre a percepção dos residentes sobre o impacto do turismo. O autor afirma ainda que o senso de bem-estar nesses domínios e a percepção dos impactos são moderados pelos estágios de desenvolvimento do turismo na comunidade.
Os residentes de Virginia, nos Estados Unidos, com mais de 18 anos foram estudados. Foram analisados 321 questionários válidos, possibilitando a Modelagem de Equações Estruturais (SEM) e a Regressão Múltipla Hierárquica (HMR)
Das hipóteses testadas, H1a: O sentimento de bem-estar material dos residentes da comunidade é uma função positiva da percepção do impacto econômico do turismo; H1b: A sensação de bem-estar da comunidade é uma função positiva da percepção do impacto social do turismo; H1c: O sentimento de bem-estar emocional dos residentes da comunidade é uma função positiva da percepção do impacto cultural do turismo; H1d: A sensação de saúde e segurança dos residentes da comunidade é uma função positiva da percepção do impacto ambiental do turismo; H2a: A satisfação com a vida dos residentes da comunidade é uma função positiva do seu senso de bem-estar material; H2c: A satisfação da vida dos residentes da comunidade é uma função positiva de seu sentido do bem estar emocional, foram aceitas; H2b: A satisfação com a vida dos residentes da comunidade é uma função positiva do seu senso de bem-estar na comunidade; H2d: A satisfação com a vida na comunidade é uma função positiva do seu senso de saúde e segurança; H3a: A relação entre o impacto econômico
percebido e o sentimento de bem-estar material é mais forte na fase de crescimento do ciclo de desenvolvimento do turismo e mais fraca na fase de declínio; H3c. A relação entre o impacto cultural percebido do turismo e o sentimento de bem-estar emocional é mais forte na fase de maturidade do ciclo de desenvolvimento do turismo e mais fraca na fase inicial, não foram aceitas; enquanto H3b: A relação entre o impacto social percebido do turismo e o sentimento de bem-estar da comunidade é mais forte na fase de maturidade do ciclo de desenvolvimento do turismo e mais fraca na fase inicial; e H3d. A relação entre o impacto ambiental percebido do turismo e a sensação de saúde e segurança é mais forte na fase de declínio do ciclo de desenvolvimento do turismo e mais fraca na fase inicial, foram parcialmente aceitas.
Os resultados do estudo afirmam que os residentes têm suas percepções influenciadas pelos impactos do turismo (econômico, social, cultural e ambiental), e que as percepções induzem o senso de bem-estar nesses dominios e na satisfação com a vida em geral.
METODOLOGIA
O modelo que será analisado foi proposto por Silva (2017). O autor avaliou a percepção dos residentes da Praia de Pipa, RN, no que diz respeito ao apoio ao desenvolvimento do turismo. Na presente investigação os residentes do destino turístico costeiro são da praia de Genipabu, que está localizada dentro do Parque Turístico Ecológico Dunas de Genipabu, no município de Extremoz. O estudo é caracterizado como exploratório e descritivo. A abordagem analítica foi quantitativa, do tipo Survey, de corte transversal. A amostra foi realizada de modo probabilístico, com a escolha do indivíduo realizado pelo método aleatório simples. O cálculo amostral foi desenvolvido a partir do modelo matemático proposto pela Organização Mundial do Turismo (2005), representado desta maneira: n = σ²*p*q.N/e²*(N-1)+ σ²*p*q (OMT, 2005). Na fórmula, “n” representa o tamanho da amostra, “s2“ o nível de confiança estimado em 95% (calculado em desvios padrão, ou seja, 02
desvios), “p” o percentual pelo qual o fenômeno é encontrado, “q” a percentagem complementar (50%) (Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, 2009), “e²” o erro máximo aplicado que foi 5% (Corrar, Paulo, & Filho, 2007). Nesse sentido, a partir desta fórmula foi
possível chegar ao valor de 261 observações, necessários ao cumprimento dos objetivos da investigação. A presente investigação tem 306 observações válidas.
O instrumento desenvolvido para a coleta de dados foi o formulário. Para mensuração das variáveis observáveis foi utilizada uma escala de 10 pontos, em que o valor 1 (um) indicava total discordância do residente com a assertiva proposta na investigação, ao passo que o 10 indicava total concordância com a assertiva proposta. O número total final de variáveis do formulário foi de 21, divididas em 06 dimensões: Imagem Afetiva (03 questões), Imagem Cognitiva (03 questões), Apego ao Lugar (04 questões), Impactos Positivos (03 questões), Impactos Negativos (04 questões), e Apoio do Residente ao Desenvolvimento do Turismo (04 questões). No final, investigou-se o perfil do respondente, contendo informações relativas a gênero, idade, escolaridade, estado civil, tempo que mora na comunidade, ocupação e vínculo com a atividade turística.
As variáveis componentes das dimensões referentes aos impactos do turismo foram baseadas em Andereck & Nyaupane (2011), Andereck, Valentine, Knopf, & Vogt (2005), Haralambopoulos & Pizam (1996), Liu & Var (1986), Perdue, Long, & Allen (1990) e Yoon, Gursoy, & Chen (2001), enquanto que as da dimensão “Apego ao Lugar” foram adaptadas dos estudos de Gursoy & Rutherford (2004) e Yuksel, Yuksel, & Bilim (2010). As variáveis componentes da dimensão “Imagem” foram baseadas nos estudos de Baloglu & McCleary (1999), Prayag & Ryan (2012), Prayag (2010), Rodríguez del Bosque & San Martín Gutiérrez (2008) e Stylidis et al. (2014). Por último, as variáveis componentes da dimensão “Apoio do Residente” foram baseadas nos estudos de Gursoy et al., (2002), Gursoy & Kendall (2006), Gursoy & Rutherford (2004), Kim, Woo, & Uysal (2015), Lepp (2007, 2008) e Nunkoo & Gursoy (2012).
A coleta de dados aconteceu entre os meses de agosto e novembro de 2016. Após terminar o período de aplicação, se obtiveram 306 formulários validos. Os dados foram transcritos a uma planilha no LibreOffice Calc e depois inseridos no SPSS 22.0 (Statistical
Package for Social Sciences), onde utilizou-se de estatísticas descritivas, Análise Fatorial
Exploratória (AFE), para refinar os dados a serem analisados posteriormente e também uma Análise de Conglomerados (cluster analysis).
REFINAMENTO DOS DADOS E ANÁLISE FATORIAL EXPLORATÓRIA (AFE)
O processo de refinamento dos dados aconteceu através da Análise Fatorial Exploratória (AFE). A análise fatorial é uma técnica estatística de análise multivariada, que tem como objetivo explicar as covariâncias e correlações, através de combinações lineares para o estabelecimento de novas variáveis a serem analisadas.
Foram estabelecidos parâmetros que viabilizassem uma maior confiabilidade dos dados analisados. Todos os itens tiverem cargas fatoriais acima de 0,5 como proposto por Marôco (2011), teste de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) acima de 0,50 (Hair, Anderson, Tatham, & Black, 2005), autovalores superiores a 1 (Corrar, Paulo & Dias Filho, 2007), comunalidade acima de 0,5 (Hair, Anderson, Tatham, & Black, 2005) e Alfa de Cronbach acima de 0,7 (Costello & Osborne, 2005; Hair, Anderson, Tatham, & Black, 2005; Marôco, 2011).
Tabela 01 – Análise fatorial exploratória
Constructo Carga
Fatorial Comunalidade
Imagem do lugar Eu acho que Genipabu...
é um lugar bonito 0,859 0,859
tem um clima agradável 0,896 0,896
tem lugares interessantes 0,837 0,701
Apego ao Lugar Eu acho que Genipabu ...
Viver nessa comunidade diz muito sobre quem eu sou 0,920 0,846 Viver nessa comunidade significa muito para mim 0,914 0,836
Eu sou muito apegado a essa comunidade 0,927 0,860
Eu sinto fortemente que pertenço a essa comunidade 0,919 0,844 Impactos
positivos
Eu acredito que o Turismo...
promove o aumento de renda para a comunidade local 0,905 0,819 diversifica a economia local 0,913 0,834 aumenta o padrão de vida da comunidade local 0,860 0,740 Impactos
negativos
Eu acredito que o Turismo...
aumenta o congestionamento na comunidade 0,854 0,959 tem contribuído para a superlotação da praia 0,878 0,962 aumenta a poluição ambiental em Genipabu 0,808 0,841
Apoio do Residente
Eu acredito que...
o município deveria investir na promoção de Genipabu 0,859 0,859 deve-se estimular o número de visitantes em Genipabu 0,896 0,896 o desenvolvimento do turismo é muito importante para
Genipabu 0,837 0,701
No que diz respeito ao constructo “Imagem Afetiva” os índices mostraram-se adequados aos pressupostos estabelecidos para a confiabilidade e validade do estudo. A título de adequação, a variância explicada foi de 74,707%, com Autovalor em 2,241, KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) com 0,705, Teste de Esfericidade de Bartlet 345,332 e Alfa de Cronbach de 0,825. Do mesmo modo, o constructo “Apego ao Lugar” mostrou bons índices de adequação. A variância explicada foi de 84,640%, com Autovalor em 3,386, KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) com 0,866, Teste de Esfericidade de Bartlet 1072,737 e Alfa de Cronbach de 0,939.
Os constructos: “Impactos positivos” com variância explicada de 79,763%, com Autovalor em 2,393, KMO de 0,725, Teste de Esfericidade de Bartlet 475,331 e Alfa de Cronbach de 0,872; “Impactos negativos” com variância explicada de 91,228%, com Autovalor em 2,572, KMO de 0,596, Teste de Esfericidade de Bartlet 877,914 e Alfa de Cronbach de 0,779; e “Apoio do Residente” com variância explicada de 91,003%, com Autovalor em: 2,730, KMO de 0,775, Teste de Esfericidade de Bartlet 910,509 e Alfa de Cronbach de 0,951, também mostraram-se adequados aos pressupostos estabelecidos para consecução de testes posteriores.
PROCESSO DE AGRUPAMENTO E CLASSIFICAÇÃO DE RESIDENTES
A análise de agrupamentos, segundo Hair et al. (2009, p.384), “é o nome para um grupo de técnicas multivariadas cuja finalidade primária é agregar objetos com base nas características que eles possuem”. O autor também afirma que a análise de agrupamentos funciona como um processo em que há uma redução objetiva dos dados, no que diz respeito à informação obtida.
Na tabela 02 estão demonstrados os resultados da análise de dispersão e variância. Os resultados indicam que os constructos “Impactos Positivos” e “Apoio do Residente” possuem
maior influência na formação dos agrupamentos, seguidos por “Apego à comunidade, “Imagem do Lugar” e “Impactos negativos”.
Tabela 02: ANOVA
Dimensões Cluster Erro F Sig.
Quadrado Médio df Quadrado Médio df
Imagem do lugar 27,081 1 ,863 321 31,392 ,000
Apego à comunidade 84,701 1 ,683 321 123,981 ,000
Impactos positivos 240,960 1 ,196 321 1226,968 ,000
Impactos negativos ,142 1 ,947 321 ,150 ,699
Apoio ao turismo 254,856 1 ,153 321 1664,670 ,000
Os testes F devem ser usados apenas para finalidades descritivas porque os cluster foram escolhidos para maximizar as diferenças entre os casos em clusters diferentes. Os níveis de significância observados não estão corrigidos para isso e, dessa forma, não podem ser interpretados como testes da hipótese de que as médias de cluster são iguais.
Utilizou-se o método não hierárquico K-means Clustering, que tem como pressuposto principal a identificação de grupos semelhantes. Foram identificados dois agrupamentos: 1. Incentivadores do desenvolvimento do turismo na comunidade e 2. Desestimuladores do desenvolvimento do turismo na comunidade, com respectivamente 270 e 53 residentes.
Tabela 03 – Agrupamentos
Constructos Incentivadores Desestimuladores
Imagem afetiva ,12829 -,65355
Apego à comunidade ,22688 -1,15581
Impactos econômicos ,38267 -1,94946
Impactos ambientais -,00929 ,04731
Apoio ao turismo ,39355 -2,00489
No agrupamento 01 (incentivadores) estão os residentes que além de apoiar o desenvolvimento do turismo, têm uma boa imagem do lugar, são apegados à comunidade e percebem positivamente os impactos econômicos. Já no agrupamento 02 (desestimuladores)
estão os residentes que não apoiam o desenvolvimento do turismo, não tem uma boa imagem do lugar, não são apegados à comunidade e percebem negativamente os impactos do turismo.
CONCLUSÃO
O trabalho utilizou um modelo estrutural que mensura o apoio do residente ao desenvolvimento do turismo em destinos turísticos costeiros, desenvolvido por Silva (2017). Com características preliminares da investigação foi realizada uma Análise Fatorial Exploratóra (AFE), para adequação dos pressupostos estatísticos e matemáticos, conferindo validade e confiabilidade dos dados a serem analisados em estudos posteriores, e também uma Análise de Conglomerados (cluster analysis) a fim de agrupar os residentes baseando-se nos níveis de apoio ao desenvolvimento turístico. Foram identificados dois agrupamentos, mais especificamente os “incentivadores” e os “desestimuladores” do turismo.
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