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Aceitação de internet móvel por brasilienses da geração y:
um estudo empírico utilizando equações estruturais
Ari Melo Mariano (Universidade de Brasília- UnB) arimariano@unb.br Bárbara Bomtempo Magaldi (Universidade de Brasília- UnB) barbara.magaldi@gmail.com Júlia Cristina Souza de Queiroz(Universidade de Brasília- UnB) juliaqueiroz31@gmail.com Natália Leão Pimentel(Universidade de Brasília- UnB) natalialeaop@gmail.com Raissa Bezerra Correia(Universidade de Brasília- UnB) raissabcorreia@gmail.com
Resumo:
O objetivo geral deste estudo é identificar quais fatores influenciam a aceitação de internet móvel por parte dos brasilienses da geração Y. O estudo realizado foi do tipo exploratório, com abordagem quantitativa. O questionário foi disponibilizado de forma online, propagado pelas redes sociais (whatsapp e facebook), A amostra foi de conveniência e o total de participantes foi de 83 pessoas. As respostas abrangeram pessoas entre 17 e 34 anos, com a idade média de 23,54 anos, onde 60,24% foram mulheres e 39,76% homens. Quanto ao sistema operacional mais utilizado, 51,81% indicaram utilizar o sistema Android e 48,19% o iOS. A intenção de uso foi explicada pelas variáveis em 70,3%. As hipóteses validas neste estudo foram o hábito, expectativa de esforço e preço/valor. Assim espera-se que para um aumento do uso de internet móvel deva-se incentivar cada vez mais o uso da tecnologia on-line a fim de criar possibilidade de hábito, assegurar uma maior facilidade dos dispositivos de conexão on-line e oferecer um preço justo ao consumidor.
Palavras-chaves: geração y, UTAUT 2, internet móvel.
Acceptance of mobile internet by brasilienses of generation y: an
empirical study using structural equations
The general objective of this study is to identify which factors influence the acceptance of mobile internet by the brasilienses of generation Y. The study was of the exploratory type, with a quantitative approach. The questionnaire was made available online, propagated by social networks (whatsapp and facebook), the sample was of convenience and the total number of participants was 83 people. The answers included people between 17 and 34 years of age, with a mean age of 23.54 years, where 60.24% were women and 39.76% were men. As for the most used operating system, 51.81% indicated using the Android system and 48.19% iOS. The intention to use was explained by the variables in 70.3%. The hypotheses valid in this study were habit, expectation of effort and price / value. Thus, it is expected that for an increase in the use of mobile internet, more and more use of online technology should be encouraged in order to create a possibility of habit, to ensure a greater ease of connection devices online and to offer a price Fair to the consumer.
Keywords: generation y, UTAUT 2, mobile internet.
1 Introdução
Com o crescimento global e proliferação rápida do uso das tecnologias de informação e comunicação (TICs) nos países, se faz necessário à investigação sobre fatores culturais e as influências dessas tecnologias frente aos consumidores (ALWAHAISHI e SNÁSEL,
2 2013). Nas últimas décadas, a internet e as comunicações móveis vêm convergindo para a definição de um paradigma, a Internet Móvel (ANDERSSON E SVENSSON, 1999). A internet móvel teve uma expansão rápida nos últimos anos e tende a permanecer em crescimento nos próximos anos, sendo utilizada para acessar sites e redes sociais, e-mail, jogos, posicionamento geográfico e para a realização de compras online (Ramírez-Correa et al., 2014).
A Internet é a tecnologia decisiva na era da informação, e, com a explosão da comunicação sem fio no início do século XXI, podemos dizer que a humanidade está agora quase inteiramente conectada (CASTELLS, 2014). Uma pesquisa realizada pela F/Nazca Saatchi & Saatchi, relata que em maio de 2015 65% da população brasileira com mais de 12 anos estava na internet, dentre ela, 85 milhões de brasileiros possuíam acesso pelo celular (F/NAZCA SAATCHI & SAATCHI, 2015).
Nesse contexto, uma pesquisa do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, constatou que em todos os grupos compreendidos na faixa de 10 a 49 anos, o uso da internet ultrapassou 50% (IBGE, 2015). Como pode ser observado nos dados da pesquisa do IBGE, a internet tem maior aceitação pelos jovens, reforçando a importância de se estudar a aceitação da internet móvel pela geração Y. Já para as organizações, esse entendimento dos fatores que influenciam os consumidores é um diferencial, e podem desenvolver estratégias direcionadas para uma maior adoção de TICs (ALWAHAISHI e SNÁSEL, 2013).
Observando o contexto, este estudo busca responder: quais os fatores que influenciam brasilienses da geração Y no uso da internet móvel?
Assim o objetivo geral deste estudo é identificar quais fatores influenciam a aceitação de internet móvel por parte dos brasilienses da geração Y. Para alcançar este objetivo foi realizado um estudo exploratório por meio das equações estruturais.
2 Referencial teórico
2.1. Internet Móvel
Segundo os autores Wang e Wang, (2010), internet móvel refere-se ao acesso à internet (wireless) sem fio em qualquer lugar, a todo o momento, por meio de dispositivos móveis, como os tablets, laptops e celulares. Atividades executadas de forma móvel significam atividades eletrônicas realizadas em um ambiente sem fios (wireless), por meio de um dispositivo móvel e por meio da internet (TURBAN, COHEN, COPI e KING, 2003). O crescimento das atividades móveis tem relação forte com a internet móvel, sendo de extrema importância o entendimento da utilização desse dispositivo, (WANG e WANG, 2010).
Por meio da internet móvel é possível executar transferências de fotos, documentos, mensagens multimídia, vídeo chamadas, acessar redes sociais, mandar e-mail, buscar informações sobre localização geográfica de forma que tudo acontece em tempo real e pode ser feito para qualquer parte do mundo, conectando as pessoas em um único mundo virtual. (RAMIREZ-CORREA et al., 2016).
3 Entende-se por geração, um grupo de uma determinada faixa etária que compartilha ao longo da sua história um conjunto de experiências formativas que o distingue dos seus antecessores (OGG e BONVALET, 2006). Na literatura é possível encontrar estudos sobres os perfis de quatro gerações: tradicional, baby boomers, geração X e geração Y (LOMBARDIA et al., 2008; VELOSO et al., 2008). Embora não exista uma concordância entre os autores quanto ao ano de nascimento dos diferentes grupos, todos estão de acordo quanto a principal característica dessa geração desenvolvida em uma época de grandes avanços tecnológicos: o uso intensivo e o fascínio que cultivam em relação a tecnologia (CARVALHO, 2011).
Neste artigo, adotou-se que a geração Y compreende as pessoas que nasceram entre 1978 e 2000 (TULGAN, 2009). Os integrantes da geração Y nasceram basicamente na época do início das evoluções tecnológicas e da globalização, eventos que certamente influenciaram nas características, nos ideais e no comportamento desses indivíduos (COMAZZETTO et al, 2016). Por representarem a primeira geração da história totalmente imersa no ambiente digital, os membros da geração Y são considerados filhos da tecnologia (TAPSCOTT, 2008).
Diversos autores retratam que os jovens dessa geração são mais informados e possuem um nível de educação superior ao de gerações antecessoras (LOMBARDIA et al, 2008; TAPSCOTT, 2008). Os jovens da Geração Y (Y da expressão young) apresentam um perfil curioso, gostam de ser estimulados e são extremamente influenciados pelo consumo (SANTANA e GAZOLA, 2010). Segundo o autor Periscinoto (2008), outra característica da Geração Y é a aptidão em controlar múltiplas atividades ao mesmo tempo.
2.3. Aceitação da Internet Móvel
O autor Venkatesh et al. (2003) foi o desenvolvedor da Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology – UTAUT), que explica o fenômeno da aceitação e utilização das tecnologias da informação, como as pessoas lidam com essas tecnologias. Porém, a curva da utilização da tecnologia se mostra crescente, em conjunto o uso da internet móvel, com isso Venkatesh et al. (2012), expandiu seu modelo, chamado de UTAUT 2, incluindo um novo conjunto de elementos que se associam à tecnologia como bem de consumo.
2.4. Internet Móvel na Geração Y
As gerações mais novas, como a geração Y, sentem uma grande atração por tecnologias móveis. Usam diariamente para se comunicar e acessar redes sociais. Com o surgimento dos celulares com rede 3G, estes dispositivos se tornaram verdadeiros mini-computadores, com possibilidade de comunicação multimídia e wireless de qualidade (MOURA, 2009).
O instituto de pesquisa norte-americano Pew Research Center reuniu as características da geração Y em 2009 e constatou que os norte-americanos desta geração são os primeiros da história a considerar comportamentos como tuitar e enviar mensagens de texto não como inovações da era digital, mas como parte do cotidiano de suas vidas sociais. 2.3 Modelo e Hipóteses
O modelo proposto pelo estudo teve como base o trabalho de Ramirez et al. (2014). O modelo apresentado relaciona um conjunto de fatores que antecedem a explicação da intenção de uso da internet móvel, neste estudo aplicamos para a geração Y.
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Fonte: Adaptado de Ramirez-Correa et al (2005) Figura 1: Modelo Proposto
Pode-se observar 7 fatores antecedentes da intenção de Uso. As condições facilitadoras são definidas como o grau em que um indivíduo acredita que existe uma infraestrutura organizacional e técnica para suportar a utilização do sistema imagem, (VENKATESH, 2003). A expectativa de esforço é definida como o grau de facilidade associado com a utilização do sistema, (VENKATESH, 2003). A expectativa de rendimento é definida como o grau em que um indivíduo acredita que usar o sistema ajudará a alcançar ganhos no desempenho do trabalho ou atividade exercida, (VENKATESH, 2003). A influência social é definida como o grau em que um indivíduo percebe que outras pessoas importantes acreditam que ele deva utilizar o novo sistema ou tecnologia, (VENKATESH, 2003). Por sua vez a motivação hedonista é tudo aquilo considerado como diversão, entretenimento e prazer provido da utilização de tecnologia (VENKATESH et al., 2012). A razão preço/valor entende-se como o custo que as pessoas tendem a arcar quando se trata de uma nova tecnologia, (VENKATESH et al. 2012). Por fim, o hábito é definido como aquilo que as pessoas realizam de maneira automatizada, (VENKATESH et al., 2012), e segundo Farias et al. (2015), à medida que um comportamento evolui para execução automática por meio de sua aprendizagem, ele se torna um hábito.
Conforme o modelo e as definições apresentados, os autores Venkatesh et al. (2012) e Ramirez et al. (2014), definem as seguintes hipóteses que serão estudadas:
• H1: As condições facilitadoras se relacionam positivamente com a intenção de uso;
• H2: A expectativa de esforço se relaciona positivamente com a intenção de uso;
• H3: A expectativa de rendimento de relaciona positivamente com a intenção de uso;
• H4: A influência social se relaciona positivamente com a intenção de uso; • H5: A motivação hedônica se relaciona positivamente com a intenção de uso; • H6: A razão preço/valor se relaciona positivamente com a intenção de uso; e
5 • H7: O hábito se relaciona positivamente com a intenção de uso.
3 Metodologia
O estudo realizado foi do tipo exploratório, com abordagem quantitativa. A pesquisa exploratória é um estudo preliminar cujo principal objetivo é se familiarizar com o fenômeno investigado de modo que os próximos estudos possam ser projetados com maior compreensão e precisão (THEODORSON et al.,1970).
Segundo diversos autores como Denzin et al. (2005) e Hayati et al. (2006), a abordagem quantitativa permite a mensuração de opiniões, reações, hábitos e atitudes em um universo, por meio de uma amostra que o represente estatisticamente. A partir das variáveis encontradas e baseando-se no modelo UTAUT 2, o questionário elaborado por Ramírez-Correa et al. (2015) foi adaptado, utilizando a escala Likert de 7 pontos, onde:
1. Discordo totalmente 2. Disco
3. Discordo moderadamente
4. Neutro (nem discordo, nem concordo) 5. Concordo moderadamente
6. Concordo
7. Concordo totalmente
O questionário foi disponibilizado de forma online, propagado pelas redes sociais (whatsapp e facebook), entre os dias 30 de maio de 2017 e 06 de junho de 2017, resultando em 85 respostas. A amostra foi de conveniência. Como critério de inclusão para a pesquisa, foram consideradas as pessoas que se consideram da geração Y e como critério de exclusão aquelas que não responderam o questionário completo. Levando em conta esses critérios, do total de 85 questionários, 83 foram validados.
As respostas abrangeram pessoas entre 17 e 34 anos, com a idade média de 23,54 anos, onde 60,24% foram mulheres e 39,76% homens. Quanto ao sistema operacional mais utilizado, 51,81% indicaram utilizar o sistema android e 48,19% o iOS. Todos os usuários relataram utilizar a internet móvel a mais de 3 anos. Para a análise dos dados, se utilizou a aproximação de mínimos quadrados parciais (Partial Least Squares, PLS) para o modelo de equações estruturais (CHIN, 1998). Mais especificamente, se utilizou o software Smart PLS (SPLS), um sistema que trabalha com análise multivariada de dados. O modelo utilizado foi baseado no de Ramírez-Correa et al. (2015) que, como apresentado na figura 1, possui oito variáveis latentes.
4 Resultados e Análises
Todo modelo de pesquisa, antes de ser valorado, deve ser testado quanto aos critério de confiabilidade e validade.
4.1 Confiabilidade Individual
Modelos de equações estruturais são formados por variáveis de onde se simulam relações conceituais encontradas na literatura. Cada variável é formada por indicadores que lhe representam e assegurar a confiabilidade de item é confirmar que estes indicadores se
6 correlacionam. Estes indicadores foram obtidos através das perguntas do questionário. A confiabilidade individual de cada uma das perguntas em relação a sua variável latente deve ser superior a 0,707 em trabalhos consolidados ou superior a 0,5 em trabalhos iniciais para ser considerada satisfatória (RAMÍREZ et al., 2014). Nesta ocasião, por UTAUT se tratar de um modelo consolidado, adotou-se 0,7. Os itens que não cumprem este valor devem ser depurados (CHIN, 1998)
Fonte: Própria. Extraída do software SMARTPLS 3.0 Figura 2: Modelo 1 de equações estruturais
De acordo com a fig. (2), é possível observar que o item CF4 da variável “condições facilitadoras”, o item EE4 da variável “expectativa de esforço” e o item ER3 da variável “expectativa de rendimento” foram removidos do modelo por apresentarem baixa confiabilidade individual. O item CF4 que traz a afirmação: “Posso ter ajuda de outros quando tenho dificuldades com o uso da internet móvel” foi retirado do modelo, pois se acredita que os jovens da geração Y por serem considerados curiosos e filhos da tecnologia, utilizam de outros métodos, como pesquisar na internet, para solucionar o problema evitando assim pedir ajuda para outras pessoas.
Com relação ao item EE4 que apresenta a afirmação: “Para mim é fácil ser um especialista em internet móvel”, acredita-se que ele foi retirado, pois a internet móvel vem sofrendo constantes mudanças para acompanhar o desenvolvimento tecnológico mundial, por isso, os jovens da geração Y tem sempre que buscar novas informações e aprender sobre as mudanças que ocorrem.
E por último, o item ER3 afirma que: “O uso da internet móvel aumenta minha produtividade” foi retirado, pois apesar de ser uma grande aliada para a realização de
7 trabalhos e atividades, a internet móvel acaba se tornando um meio de distração para o jovem.
4.2 Confiabilidade Composta, Validade Interna e Variância Média Extraída
Nunally (1978) afirma que a confiabilidade composta deve ser acima de 0,7 para que o modelo seja válido, assegurando que as questões são suficientes para medir o que se propõe. A validez interna é expressa através do VIF (inflação da variância) que segundo Myers (1990) deve ser menor que 10, para evitar problemas de multicolinearidade, dos dados. E por último a variância média extraída, que segundo Ramirez-Correa et al. (2014), deve ser maior ou igual a 0,5 para assegurar que os indicadores possuem um grau de convergência para sua variável e não para outra.
Na tabela 1 pode-se concluir que os valores de confiabilidade composta (CC), a validez interna (VIF) e a variância média extraída (AVE) estão dentro dos intervalos aceitos e, portanto, satisfatórias para o modelo.
Variáveis CC VIF AVE
Condições Facilitadoras 0,862 2,654 0,782 Expectativa de Esforço 0,825 3,381 0,735 Expectativa de Rendimento 0,912 2,854 0,919 Hábito 0,843 1,986 0,756 Influência Social 0,905 1,566 0,841 Intenção de Uso 0,916 - 0,855 Motivação Hedonista 0,946 2,244 0,903 Preço/Valor 0,931 1,178 0,745
Fonte: Própria. Extraída do software SMARTPLS 3.0 Tabela 1: Coeficiente de confiabilidade e validade 4.3 Validade Discriminante
Na validade discriminante espera-se que o valor da raiz quadrada da AVE (representado em negrito), seja maior superior às correlações de outras variáveis abaixo como mostrado na Tab. (2).
CF EE ER H IS IU MH PV
Condições Facilitadoras(CF) 0,884
Expectativa de Esforço (EE) 0,732 0,857
Expectativa de Rendimento (ER) 0,668 0,755 0,958
Hábito (H) 0,474 0,45 0,479 0,869
Influência Social (IS) 0,457 0,28 0,341 0,525 0,917
Intenção de Uso (IU) 0,636 0,664 0,621 0,722 0,406 0,925
Motivação Hedonista (MH) 0,562 0,613 0,635 0,615 0,397 0,618 0,95
Preço/Valor (PV) 0,168 0,249 0,089 0,286 0,207 0,102 0,184 0,863
Fonte: Própria. Extraída do software SMARTPLS 3.0 Tabela 2: Validade discriminante
Pode-se perceber que as raízes quadradas de AVE são superiores as correlações, assegurando validade discriminante e confirmando a validade do modelo de pesquisa. 4.4 Valoração do modelo estrutural
8 A figura 3 apresenta o resultado e a valoração do modelo estrutural, apresentando os Betas, que indicam a influência das variáveis independentes sobre a variável dependente, e o R², que mostra a força de predição do modelo.
Fonte: Própria. Extraída do software SMARTPLS 3.0 Figura 3: Modelo final de equações estruturais
Pode-se perceber que a intenção de uso é explicada pelas variáveis em 70,3%, sendo, portanto, um modelo de alta predição. Para compreender quais variáveis mais influenciam a intenção de uso, deve-se analisar os valores de Beta que estão situados no centro das setas que ligam as variáveis. De acordo com Chin (1998), os valores de beta devem ser maiores ou iguais a 0,2 para que sejam satisfatórias. Porém, Hair et al. (2011), explica que para ratificar a força das relações deve-se realizar o teste de T student e assegurar um valor maior ou igual a 1,96 e o valor de P menor ou igual a 0,05. Ao observar estas análises na Tab. (3), nota-se que o hábito é aceito, a expectativa de esforço é parcialmente aceita e entra a variável preço/valor como aceita, influenciando a intenção de uso inversamente.
Beta Estatística T Valores de P
Hipótese Condições Facilitadoras 0,148 1,043 0,297 Não Aceita Expectativa de Esforço 0,326 1,38 0,168 Parcialmente aceita Expectativa de Rendimento 0,022 0,143 0,887 Não Aceita
Hábito 0,530 5,073 0,000 Aceita
Influência Social -0,018 0,174 0,862 Não Aceita
Motivação Hedonista 0,032 0,268 0,789 Não Aceita
Preço/ Valor -0,16 2,093 0,036 Aceita
Fonte: Própria. Extraída do software SMARTPLS 3.0 Tabela 3: Valores de Beta, Estatística T e Valores de P
Pode-se perceber que o modelo é explicado pelo hábito, expectativa de esforço e preço/valor. O hábito foi a variável que mais explicou a intenção de uso, ratificando estudos como de Ramírez-Correa et al. (2015). Segundo Farias et al. (2015) o hábito
9 pode ser entendido como “a medida em que um comportamento é executado
automaticamente a partir da sua aprendizagem”, ou seja, a geração Y cresceu em um contexto de estar conectado, inicialmente por meio de conexão em suas casas e depois por recorrência do hábito, sua necessidade aumentou, fazendo-os conectar-se em todos locais e em todas as horas. A expectativa de esforço denota o nível em que um
indivíduo percebe que ao utilizar um determinado sistema ou tecnologia irá exigir esforços mínimos (VENKATESH et al., 2003). Esta hipótese foi parcialmente aceita (beta com valor satisfatório, porém estatística T e valor de P não aceitos) e mostra que a geração Y espera ter uma internet móvel simples e fácil de usar, exigindo quase nenhum esforço para sua utilização, porém que é necessário ampliar estudos para assegurar a acurácia do resultado. Por último a variável preço/valor, que é o custo para se utilizar o serviço de internet móvel, e neste modelo influencia a intenção de uso de forma inversa, então quanto mais caro o serviço menor a intenção de uso. Esta hipótese foi aceita pelas análises de estatística T e valor de P, confirmando que o preço é um fator de decisão importante na geração Y de Brasília.
5 Considerações finais
O objetivo geral deste estudo é identificar quais fatores influenciam a aceitação de internet móvel por parte dos brasilienses da geração Y. As hipóteses validas neste estudo foram o hábito, expectativa de esforço e preço/valor. Assim espera-se que para um aumento do uso de internet móvel deva-se incentivar cada vez mais o uso da tecnologia on-line a fim de criar possibilidade de hábito, assegurar uma maior facilidade dos dispositivos de conexão on-line e oferecer um preço justo ao consumidor.
Este estudo teve como fator limitante a dificuldade de coleta dos dados devido à pouca adesão das pessoas as pesquisas on-line e como estudos futuros orienta-se a usar este mesmo modelo em uma amostra maior, assegurando uma maior robustez dos resultados. Referências
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