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A AVALIAÇÃO DA INTEGRAÇÃO DE DOIS MODELOS NA INTENÇÃO DE USO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO BASEADOS NA WEB.
Autoria: Péricles José Pires, Bento Alves da Costa Filho
Resumo
Este estudo tem o objetivo apresentar a integração de dois modelos consagrados para o entendimento da intenção de uso de sistemas de informação baseados na web por usuários de banco pela Internet. O modelo proposto partiu dos construtos referentes à qualidade do serviço, da informação e do sistema, desenvolvidos por DeLone e McLean (1992, 2003, 2004), a partir da década de 1990, e os avaliou em relação ao modelo original de aceitação de tecnologia proposto por Davis (1986, 1989). Para testar o modelo em questão, foi realizado um levantamento que coletou amostra, em campus de uma universidade brasileira, com graduandos usuários da web, com acesso a conta bancária via internet. O questionário utilizado foi do tipo estruturado com questões fechadas, desdobrado em quatro partes, quais sejam: (1) perguntas-filtro sobre uso de internet banking; (2) bloco de questões referentes ao modelo de aceitação de tecnologia; (3) bloco de questões referentes à qualidade subdividida em qualidade do serviço, da informação e do sistema; e (4) perfil dos entrevistados. Para os blocos (2) e (3), a escala utilizada foi a de Likert com sete pontos, sendo “1” representando “discordo muito” e “7” representando “concordo muito”. As técnicas estatísticas utilizadas incluíram as correlações, as análises fatoriais exploratórias e confirmatórias, sendo esta última viabilizada com o auxílio do programa de equações estruturais EQS. Os resultados dos testes de hipóteses se mostraram significativos, indicando que a qualidade e seus desdobramentos para serviços em ambiente web podem, adicionalmente aos outros construtos do modelo de aceitação de tecnologia avaliado, influenciar a intenção de uso continuado do Internet
banking. Embora a contribuição da qualidade ao modelo testado tenha sido estatisticamente
modesta, trata-se de um construto com grande riqueza de detalhes, - considerando as dimensões qualidade do serviço, da informação e do sistema, - que pode colaborar para uma melhor compreensão da dinâmica de aceitação de tecnologia por parte dos usuários. A pesquisa realizada confirmou a consistência e validade do modelo de aceitação de tecnologia (TAM), desenvolvido há mais de duas décadas por Davis (1986, 1989). Os usuários de
internet banking valorizam bastante a utilidade percebida por representar um valor agregado
no relacionamento com o banco por meio de canais de acesso online para as transações e operações financeiras tradicionais. O estudo pode contribuir para o entendimento e aprimoramento da dinâmica da aceitação e uso de tecnologia (TAM), uma vez que insere e testa em relação a este modelo, o relacionamento de um construto como qualidade, já consagrado na literatura de marketing de serviços e administração de informação. O aprofundamento proporcionado pelas dimensões estudadas da qualidade em serviços prestados via web – serviço, informação e sistema – pode permitir o surgimento de novas pesquisas, combinando e recombinando este construto com aqueles integrantes dos modelos de aceitação de tecnologia, assim como colaborar para o refinamento e validação metodológica dos atributos relacionados a cada construto estudado, indicando-se um potencial de pesquisa ao considerar a satisfação de usuários.
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Introdução
Durante vários anos, têm-se a citação de diversos trabalhos conduzidos com o objetivo de identificar os fatores que contribuem para a o sucesso de um sistema de informações (SI). Ray et al. (2002) referem-se a busca, pela identificação do sucesso, como um dos conceitos mais críticos e mais aceitos na investigação de SI. Para DeLone (1992) poucos estudos conseguiram isolar a variável dependente e que possibilitasse predizer teoricamente o sucesso de um SI a partir de um determinado modelo. Larsen (2003) afirma que para entendê-lo (sucesso) é preciso situá-lo dentro de um espaço temporal, na qual as variáveis dependentes constituem clusters em três fases distintas: processo de implementação (iniciação, adoção e adaptação); comportamento e percepção (aceitação, intenção de uso, uso e satisfação do usuário) e no desempenho (impacto individual e organizacional).
Muitos pesquisadores abordaram a problemática do sucesso sob diversos aspectos, tornando incompreensível a integração destas variáveis num único modelo conceitual e integrado. Keen apud Delone (1992) identificou em 1980 várias questões que precisavam ser resolvidas no campo do gerenciamento dos sistemas de informação para que a mesma pudesse se estabelecer como uma área de pesquisa coerente. Entre as questões estava a relacionada a variável dependente, pois faz pouco sentido a mensuração de variáveis independentes ou de input, como a extensão da participação do usuário ou o nível necessário de investimentos em SI se a variável dependente ou output – sucesso ou efetividade de SI não pudesse ser medida com um determinado grau de acuracidade.
A informação, como resultado de um sistema, ou como mensagem numa comunicação, pode ser medida em diferentes níveis, incluindo o técnico, o semântico e o efetivo. Shannon e Weaver (1949) apud DeLone (1992) definem o nível técnico como a acuracidade e eficiência do sistema que produz a informação, o semântico como o sucesso da informação consoante com significado pretendido e a efetividade como o resultado efeito da informação sobre o receptor. Mason (1978) apud Delone rotula a efetividade como uma influência e a define como sendo uma hierarquia de eventos, que ocorrem no receptor final do SI e que podem ser usados para identificar as várias abordagens na mensuração de resultado de um determinado nível. Esta série de eventos, influentes, inclui o recebimento da informação, sua avaliação, aplicação e conduz a uma modificação no comportamento do receptor e no desempenho do sistema. A informação flui através de uma série de estágios, desde a sua produção, uso ou consumo até a influência no indivíduo ou organização. Para Ray et. al (2002) a taxonomia do modelo de DeLone comparada aos estudos de Shannon, Weaver e Mason, enquadram a qualidade do sistema como pertencentes ao nível técnico; a qualidade da informação como semântico e a medição para o uso, satisfação do usuário e o impacto individual como pertencentes à efetividade ou influência.
Estudos de Ives e Olson (1984) adotaram duas classes de resultados variáveis para os sistemas de informação: a qualidade e a aceitação do sistema. A categoria relacionada com a aceitação do sistema foi definida para acatar a inclusão da utilização, impacto no comportamento do usuário e satisfação da informação. Para Wu e Wang (2006) esses estudos sugerem que a participação do usuário no desenvolvimento de sistemas conduz a uma grande percepção do sucesso do SI em termos alta qualidade e maior aceitação do sistema. Zmud
apud Delone (1982) considera três categorias como válidas para a análise do sucesso de SI: desempenho do usuário; uso do SI e sua satisfação.
3 Para Ferreira e Butoni (2006) o sucesso é um construto, uma idéia que não é observável diretamente, mas que pode ser abstraída de outros fenômenos que estão relacionados ao uso de um determinado sistema e dos seus benefícios. Algumas formas em que eles aparecem são representadas pela utilidade percebida, peloo uso, pela satisfação do usuário, custo-benefício e desempenho. Nelson et al. (2005) atestam que o entendimento do sucesso, na adoção da tecnologia da informação, é amplamente baseado no relacionamento entre a qualidade, a
satisfação e a sua utilização.
No contexto atual da evolução dos sistemas de informação, o internet banking (IB) é um serviço com grande utilização por usuários de serviços eletrônicos oferecidos pelos bancos no Brasil e exterior desde o final da década de 1990 por meio da Web. O IB vem ganhando grande aceitação por parte dos clientes e usuários, pois opera em ambiente que supera limitações rígidas de tempo e lugar (SHIH e SISODIA apud SHIH et al., 2006), representando ganho de comodidade e conveniência de serviços 24 horas, desde que se possa estar conectado à rede mundial por meio de computadores pessoais, laptops, telefones celulares ou dispositivos semelhantes. A internet, com suas características especiais, tem alterado as regras de negócio ao proporcionar fácil acesso a informações sobre produtos e serviços, o que aumenta o poder de barganha dos consumidores, fazendo com que os ganhos líquidos para a empresa tendam a ser positivos (PORTER, 2001). SHIH et al. (2006) indicam que a Internet foi também desenvolvida para prover informação e influenciar as atitudes e comportamentos das pessoas.
A grande maioria dos bancos no Brasil e no exterior tem em seu website a opção para o
e-banking (electronic e-banking) que permite uma série de transações bancárias de forma
eletrônica. Conforme dados da Febraban (2010), o acesso online já ultrapassou 1 bilhão em alguns bancos. Somente no Banco do Brasil (BB), o número de transações bancárias feitas pelo internet banking cresceu quase 43% considerando as transações de janeiro a outubro de 2010. Ao todo, foram realizadas 1 bilhão de interações bancárias nos dez primeiros meses de 2010, contra as 700 milhões de 2009. A facilidade e a comodidade de resolver questões bancárias em qualquer lugar têm atraído cada vez mais usuários. Na Caixa Econômica Federal, o número de correntistas que solicitaram o acesso online cresceu 35% nos últimos 12 meses – um aumento de 1,37 milhão de novas contas no canal virtual. No Banco do Brasil, mais de um milhão de usuários abriram suas contas na internet entre janeiro e outubro de 2010.
Quando se trata de transações bancárias, as possibilidades na internet são muitas. Consultas, pagamentos, transferências e contratação de empréstimos e até recarga de celulares são alguns dos serviços mais comuns no atendimento online das instituições financeiras. No BB é possível realizar 300 transações diferentes em seu internet banking. Além dos usuais, o banco também oferece serviços de controle financeiro e canal de comunicação direto com o cliente com informações de produtos e serviços do banco. No HSBC, a internet representa 30% das transações do banco e é capaz de fazer 75% dos serviços disponíveis nas agências.
A tecnologia de informação e comunicação tem sido estudada por diversos pesquisadores e a sua adoção e difusão, dependem, criticamente da decisão de aceitação do usuário. Nelson et
al. (2005) atestam que o entendimento daquilo que a literatura de sistemas de informação
chama de sucesso e que pode ser traduzido por bom desempenho, na adoção de sistemas de tecnologia da informação, é amplamente baseado nos construtos de qualidade da
4 ambiente de data warehouse, estes autores identificaram como atributos relevantes a precisão, na qualidade da informação e a confiabilidade na qualidade do sistema. Da mesma forma, Wu e Wang (2006) confirmam como antecedentes significativos da satisfação em sistemas de informação, os construtos qualidade do sistema e qualidade da informação. Nota-se que a
qualidade está se tornando um importante fator de diferenciação competitiva entre os
provedores de serviços pela internet, principalmente no segmento financeiro, em que os produtos e serviços estão se tornando commodities, com poucos diferenciais entre as instituições concorrentes.
Desta forma, este estudo tem como objetivo testar a integração dos modelos e a sua representatividade teórico-empírica, a partir dos ensaios do modelo de DeLone e McLean sobre o comércio eletrônico e os respectivos construtos moldados na literatura de SI - qualidade da informação, do serviço e do sistema - suportada sobre um modelo de aceitação da tecnologia (TAM) na conseqüente intenção de uso do banco pela Internet.
1. Modelo de DeLone e McClean
O modelo original de DeLone McLean (1992) foi baseado em pesquisas empíricas e teóricas durante a década de 70 e 80 na qual eles se preocuparam em entender a variável dependente “IS – sucess, ou o sucesso do sistema de informação. Recorrendo a DeLone e McLean, Karahanna et al. (1999), afirmam que o uso da tecnologia da informação é uma variável dependente chave nas pesquisas do gerenciamento de sistemas de informação e que muitos estudos têm empiricamente examinado seus determinantes como Adams et al. (1992); Christensen (1987); Davis (1989 e 1993) Moore e Benbasat (1996) e outros. Conforme cita Rai et al. (2002), os autores identificaram mais de 100 medidas utilizadas em 180 estudos revisitados.
Em 2002, os autores, considerando uma série de revisões publicadas em diversas revistas e
journals resolveram atualizar o modelo, utilizando como parâmetro as utilizações do
comércio eletrônico. Em 2003 eles publicam um artigo sobre a aplicação do seu modelo para a mensuração do sucesso em e-commerce. A atualização baseou-se essencialmente na inclusão da qualidade da informação (information quality) e a separação do uso com a intenção do uso, na qual deixa claro a sua distinção, ou seja, dada a dificuldade de interpretar o aspecto multidimensional do uso – mandatório versus voluntário, informado versus não informado, efetivo versus ineficiente. DeLone e McLean citam que a intenção de uso é uma atitude e uso é um comportamento. Citam também a colocação de Seddon (1997) sobre a intenção de uso resgatada por ele, a qual será abordada oportunamente.
O modelo basicamente tem a seguinte configuração:
Figura 1 – Modelo atualizado de Sucesso de IS por Delone & McLean (2003)
Qualidade da Informação Funcionalidade Qualidade do Sistema Qualidade do Serviço Conteúdo Intenção de Uso Uso Satisfação do usuário Benefícios organizacionais (Net benefits)
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a) Qualidade da informação - Focando no e-commerce o conteúdo da web deveria ser
personalizado, completo, relevante, fácil de entender e seguro nas transações.
b) Qualidade do sistema – mede as características desejadas de um sistema de e-commerce, como: uso (usability) disponibilidade (avaliability); confiabilidade (reliability); adaptação
(adaptability) e o tempo de resposta (ex.: download time). Estes são exemplos de
qualidades que são valorizadas pelos usuários de um sistema de e-commerce.
c) Qualidade do serviço (incorporado posteriormente ao modelo) – engloba o suporte
entregue pelo provedor do serviço, caso ele seja da própria organização (departamento de sistemas de informação), uma nova unidade organizacional ou terceirizado por um provedor de serviços da Internet. Trata-se, mais do que nunca, de uma dimensão essencial no ambiente do comércio eletrônico, pois um fraco suporte pode representar a perda de clientes e negócios.
d) Uso – medições – desde uma visita a um web site e a navegação dentro do site, das
informações solicitadas e na execução de uma transação.
e) Satisfação do Usuário – é um importante meio de se medir as opiniões dos usuários dos
sistemas de e-commerce e devem cobrir todo o ciclo da experiência desde a busca da informação, a compra, pagamento, recebimento e o serviço.
f) Benefícios da Rede (Net benefits) – é a mais importante medida de sucesso porque ela
captura o balanço de impactos positivos e negativos do e-commerce em clientes, fornecedores, empregados, organizações, mercados, indústrias, economias e a sociedade como um todo.
Para Arnold (1995), o modelo de DeLone sugere que a qualidade do sistema (hardware e
software) e a qualidade da informação (gerada pelo sistema), conduzem ao uso e sua
satisfação, expressando uma interdependência em cada medida e que o contexto da literatura empregada indica que o sucesso de um sistema de informações é um construto multidimensional que deve ser medido como tal.
Peter B. Seddon, num artigo de 1997 faz uma crítica ao modelo de DeLone, mencionando que o modelo depois de testado empiricamente, várias vezes, conduz a interpretações diferentes que misturam uma análise processual e de variância que decorre em diferentes significados que comprometem a validação do modelo. Nelson et al. (2005) atestam que DeLone e McLean identificaram que a qualidade do sistema e da informação são antecedentes do sucesso de sistema de informações e que Seddon (1997) ao desenvolver uma reespecificação do modelo mostrou que a qualidade da informação e do sistema juntamente influenciam as percepções quanto ao benefício do sistema, representado pela utilidade percebida e satisfação do uso.
Seddon (1997) sugere um novo modelo que inclui a utilidade percebida (perceived usefulness) e a satisfação do usuário como forma de se avaliar a intenção de uso e não o sucesso do modelo, ou seja, passa para uma avaliação comportamental do uso a partir das expectativas do benefício pelo uso futuro, resgatando, desta forma, a teoria TAM proposta por Davis e seguidores. As críticas de Seddon (1997) incitaram aos autores DeLone e McLean em revisitar em 2003 o sistema inicialmente proposto, através da publicação do artigo “The
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management information systems. Os autores alegam que, dada a dificuldade de interpretar
aspectos multidimensionais do uso – mandatório versus voluntário, informado versus não informado, efetivo versus não efetivo eles sugerem a inclusão da intenção de uso como a melhor medida alternativa para alguns contextos. A intenção de uso é uma atitude e o uso é um comportamento. Substituindo-se o primeiro pelo segundo pode-se resolver, em parte, a relação entre processo e causa, levantado por Seddon (1997).
Baker (2005) apresenta que no processo de decisão de consumidor, os resultados do processamento da informação são as crenças e atitudes que modelam as decisões e as intenções que predispõem a certas ações como comprar, consumir e economizar. Para Venkatesh et. al (2003) a intenção de uso é uma variável dependente com papel crítico em predição de comportamento diante da tecnologia.
2. Modelo de Aceitação da Tecnologia
O modelo de aceitação da tecnologia (TAM), desenvolvido por Davis (1986), é uma adaptação do modelo TRA - Theory of Reasoned Action ou teoria da ação racionalizada ou fundamentada especificamente formatado para a usuários de computadores ou de sistemas
de informação. O objetivo foi o de fornecer uma explicação das causas determinantes da
aceitação dos computadores de uma forma geral. O modelo também visa explicar o comportamento dos usuários frente às diversas tecnologias ligadas à informática, não somente prevendo, mas também explicando aos pesquisadores e interessados porque um sistema em particular pode ser aceito ou invalidado, assim como ele pode dar orientações para as devidas correções. O propósito essencial da TAM é prover uma base para mapear o impacto de fatores externos sobre aqueles internos do indivíduo como as crenças, atitudes e intenções de uso. Ela foi formulada com o objetivo de medir estes impactos através da avaliação de algumas variáveis fundamentais sugeridas por pesquisas anteriores que tratam da aceitação de computadores de modo cognitivo e afetivo, usando a TRA como suporte teórico para modelar o relacionamento entre estas variáveis do comportamento.
Figura 2 - modelo da aceitação da tecnologia (TAM)
O modelo TAM se sustenta em dois construtos principais ligados à crença: utilidade
percebida e a facilidade de uso percebida ( Davis 1989, Davis, Bagozzi e Warshaw
1989,Karahanna et al., 1999; Gefen 2003;). Para Meuer et al. (2003) estes dois construtos influenciam as atitudes diante das máquinas de auto-serviço que por sua vez influenciam diretamente as atitudes e intenções individuais de usar a tecnologia. (Adams, Nelson, Todd, 1992; Eagly e Chaiken, 1993). Vale lembrar que os dois construtos foram adaptados das características da inovação de Rogers (1995), sendo equivalentes à vantagem relativa (utilidade percebida) e facilidade de uso percebida (complexidade).
Facilidade de uso Percebida PEOU Variáveis externas Atitude em relação ao uso Intenção de uso Utilidade Percebida - PU Uso real do sistema
7 O constructo utilidade percebida – PU (perceived usefulness) pode ser definido como uma probabilidade subjetiva do usuário de uma determinada tecnologia, como sistemas de informação ou computadores, que quando verificada pode aumentar a performance sobre o objeto de uso. Karahanna et al. (1999); Moore e Benbasat (2001) definem o PU como uma vantagem relativa, ou seja, como os aparatos ligados à inovação tecnológica utilizada são percebidos como superiores em comparação com a prática tradicional e como eles podem otimizar a execução de tarefas com a melhoria da eficácia; da qualidade, rapidez da execução e outras utilidades derivadas do uso da tecnologia aplicada ao trabalho e nas tarefas do dia-a-dia. Gefen (2003) acrescenta ao PU como indicadores da eficácia e da produtividade de busca compra e pagamento de determinados objetos ligados ao comércio eletrônico (ex. livros e cds.) por compradores experientes através da internet. Davis (1989), conclui que um sistema com uma alta avaliação pelo usuário quanto a sua utilidade percebida, pode gerar uma credibilidade positiva que influencia no seu relacionamento ou na opção de uso.
Outro determinante é a facilidade de uso percebida - PEOU (perceived ease of use) que se refere às expectativas do indivíduo na isenção de esforço físico ou mental para o uso de determinado sistema ou tecnologia. Karahanna et al. (1999) relaciona com a complexidade percebida. Uma série de estudos já examinou o efeito dos construtos PU e PEOU e os conceituaram como importantes determinantes do uso de sistemas interativos. (Mathieson 1991; Taylor e Todd 1995; Schultz e Slevin 1975 e Robey 1979;Gentry e Calantone, 2002). Entretanto, Moore e Benbasat (1996) e Agarwal e Prasad (1997) examinaram o efeito do uso sobre várias características inovadoras simultaneamente, sendo que os resultados demonstraram que a utilidade, a facilidade percebida e a compatibilidade ( uso da tecnologia em relacionado com o que a pessoa faz) foram as mais influentes para as decisões de uso contínuo da tecnologia.
3. Modelo a Ser Testado e Hipóteses
O modelo proposto, objeto deste trabalho, visa integrar, em ambiente acessado por usuários de bancos pela web os construtos a partir das pesquisas de DeLone e McLean (1992), atualizado pelos próprios autores em 2003 e 2004 (DeLONE e McLean, 2003, 2004), e mais tarde reespecificado por Seddon (2007), com o consagrado modelo de aceitação de tecnologia
TAM (technology acceptance model), proposto por Davis (1986, 1989) e reespecificado por
Venkatesh e Davis (2000) e Venkatesh et al... (2003), tendo como variável-chave a variável dependente intenção de uso.
H1 H2 H3
H4
Figura 3 . Modelo a ser testado
Pretende-se avaliar, estatisticamente, o impacto da qualidade de sistemas de informação e suas dimensões relevantes (qualidade do serviço, da informação e do sistema) num conhecido
UTILIDADE PERCEBIDA FACILIDADE DE USO INTENÇÃO DE USO QUALIDADE DO SERVIÇO, DA INFORMAÇÃO E DO SISTEMA
8 modelo de aceitação de tecnologia, sendo utilizada como ponte a principal variável dependente deste modelo, a intenção de uso.
Conforme apresentado na figura 3, as hipóteses serão testadas, tomando-se os construtos referentes à qualidade oriundos principalmente do modelo DeLone e McLean, assim como os construtos do modelo TAM, quais sejam, facilidade de uso, utilidade percebida e intenção de
uso continuidade de uso do banco via internet. As hipóteses formuladas têm a seguinte
redação:
H1: A facilidade de uso influencia a utilidade percebida do internet banking. H2: A utilidade percebida influencia a intenção de uso do internet banking. H3: A facilidade de uso influencia a intenção de uso do internet banking.
H4: A qualidade do sistema, da informação e do serviço influenciam positivamente a intenção de uso do internet banking.
METODOLOGIA E ANÁLISE DE DADOS 4. Amostra e Coleta de Dados
A pesquisa de campo consistiu de um levantamento junto usuários do e-banking e alunos de uma instituição de ensino público superior de uma grande cidade do Brasil. Os entrevistados foram instruídos a responder a pesquisa com base nos serviços de banco por internet que recebiam das instituições financeiras onde mantinham conta corrente e a principal movimentação bancária.
A amostra obtida foi não probabilística por julgamento, que segundo Churchil (1999) é aquela em que os elementos são escolhidos porque se acredita que eles representem a população de interesse. O questionário utilizado foi do tipo estruturado com questões fechadas, desdobrado em quatro partes, quais sejam: (1) perguntas-filtro sobre uso de internet
banking; (2) bloco de questões referentes ao modelo de aceitação de tecnologia; (3) bloco de
questões referentes à qualidade subdividida em qualidade do serviço, da informação e do sistema; e (4) perfil dos entrevistados, contendo questões demográficas como idade, sexo, ocupação, nível de educação e renda familiar. Para os blocos (2) e (3) a escala utilizada foi a de Likert com sete pontos, sendo “1” representando “discordo muito” e “7” representando “concordo muito”.
Neste estudo, a escala de Likert foi considerada como escala intervalar conforme parecer de Aaker, Kumar e Day (1995) e Hair et al. (2005a). Foram obtidos 189 questionários válidos, sendo os mesmos considerados para análise estatística. Este tamanho de amostra mostrou-se adequado às técnicas estatísticas utilizadas para avaliação do modelo final proposto, com 13 variáveis observáveis. Para a análise fatorial exploratória, Hair et al. (2005b) recomendam ao menos 10 casos por variável e para a análise fatorial confirmatória, Bentler (1995) faz menção a um mínimo de 5 casos por parâmetro livre.
5. Tratamento dos Dados
A normalidade dos dados foi avaliada em blocos, considerando os construtos em análise, tendo sido utilizado o teste Kolmogorov-Smirnoff, com nível de significância Lilliefors para normalidade. Todas as estatísticas se mostraram significativas ao nível de 1%, rejeitando a hipótese nula, indicando que os dados não são distribuídos segundo modelo da curva normal.
9 Os dados faltantes (missing values) foram tratados por meio da opção de descarte dos casos em que uma ou mais variável não contivessem dados, procedimento também conhecido como
listwise. Quanto aos casos extremos (outliers), os mesmos não foram tratados tendo em vista
que o modelo se utiliza da escala de Likert, com gradação de 1 a 7, o que impede o aparecimento de casos extremamente altos ou baixos. Para avaliar a possível existência de multicolinearidade dos dados foram realizadas correlações bivariadas, o que apontou alguns casos significativos, com coeficiente de Pearson chegando a um valor máximo de 0,63, mas não caracterizando colinearidade que pudesse prejudicar as análises a serem feitas. Por questão de espaço, os resultados destas correlações não estão aqui apresentados.
6. Modelo de Mensuração
Os modelos de mensuração, ou seja, de que forma as variáveis do modelo proposto foram medidas, estão apresentados nas tabelas 1 a 4. A primeira tabela traz os construtos do modelo de aceitação de tecnologia, com dados sobre média, desvio padrão e carga fatorial de cada variável observável. Para este modelo, foi rodada uma análise fatorial exploratória na qual foram identificados dois fatores, sendo um deles com alta variância explicada (57,7%), englobando os indicadores de utilidade percebida e intenção de uso. Dado que estes são indicadores clássicos já atestados na literatura, os mesmos foram mantidos separados sem prejuízo para as análises, uma vez que a confiabilidade de cada construto, expressa pelo coeficiente Alfa de Cronbach, foi considerada boa, conforme Hair et al. (2005b), 0,88 para
utilidade percebida e 0,79 para intenção de uso. O segundo fator, com baixa variância
explicada (10,4%), agrupou os indicadores do construto facilidade de uso, com confiabilidade bem aceitável de 0,76. As cargas fatoriais de cada construto também se encontram dentro de valores aceitáveis, sendo a menor delas 0,68.
A tabela 2 apresenta a formação do construto qualidade do serviço. A análise fatorial exploratória realizada indicou a presença de três subfatores, sendo o primeiro e mais importante com 43,7% de variância explicada e confiabilidade de 0,89, medida pelo coeficiente Alfa de Cronbach, tendo sido nomeado como confiabilidade e responsividade. O segundo fator, com variância explicada de 7,6%, e confiabilidade de 0,73, agregou indicadores referentes à empatia e comunicação do sistema com o usuário, sendo assim nomeado. O terceiro fator, com variância explicada de 7,28%, e confiabilidade de 0,66, reuniu aspectos referentes à disponibilidade e inovações no sistema, tendo sido assim designado. Os três subfatores foram avaliados, por fatorial exploratória, no sentido de verificar a existência de um fator geral de segunda ordem, qualidade do serviço, sendo o resultado positivo, com confiabilidade 0,81 e as cargas fatoriais de 0,88 para confiabilidade e
responsividade, 0,85 para empatia e comunicação e 0,81 para disponibilidade e inovação. A
correlação entre fatores e conseqüente hipotetização de presença de fator de segunda ordem encontra respaldo nos trabalhos de Benson e Bandalos (1992). A tabela 3 apresenta o construto qualidade das informações cujos indicadores confirmaram a presença de um só grande fator, com variância explicada de 61,6% e confiabilidade de 0,92, medida pelo coeficiente Alfa de Cronbach. E finalmente, a tabela 4 mostrou como se forma o construto qualidade do sistema, confirmando também um só fator, com variância explicada de 52,5% e confiabilidade de 0,77.
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Tabela 1– Modelo de Aceitação de Tecnologia -
Variáveis do Modelo de Aceitação de Aceitação de Tecnologia Médias / Likert 1-7
Utilidade Percebida – (Alfa de Cronbach = 0,88) Média Desvio-
padrão fatorialCarga
45.Usar Internet Banking é a minha forma preferida de realizar transações bancárias. 4,81 2,18 0,80 46.Usar Internet Banking me deixa com mais tempo livre para realizar outras atividades. 5,74 1,56 0,83 47.De uma forma geral a Internet Banking é muito útil para mim. 5,76 1,51 0,77 48.As vantagens da Internet Banking são maiores que as desvantagens em usá-lo. 5,68 1,40 0,69 49.A Internet Banking permite que eu faça as transações bancárias com maior
facilidade.
5,74 1,39 0,68
Facilidade de Uso – (Alfa de Cronbach = 0,76) Média Desvio-
padrão fatorialCarga
39.Para mim, os benefícios de usar Internet Banking são fáceis de perceber. 5,80 1,29 0,68 41.A Internet Banking de meu banco é fácil de usar. 5,73 1,26 0,77 42.Foi fácil aprender a operar a Internet Banking 5,90 1,24 0,76
Intenção de Uso – (Alfa de Cronbach = 0,79) Média Desvio-
padrão fatorialCarga
50.Estou sempre disposto a utilizar a Internet Banking de meu banco 5,31 1,66 0,75 51.Eu pretendo utilizar a Internet Banking nos próximos seis meses. 6,14 1,32 0,68
Fonte: pesquisa dos autores
Em resumo, é possível perceber que os construtos utilizados nas análises apresentam características que os habilitam a compor o modelo proposto, uma vez que os mesmos possuem confiabilidade aceitável, atestando validade convergente, assim como validade discriminante; a tabela 5 mostra as correlações entre os fatores de qualidade do serviço, das informações e do sistema, medidas pelo coeficiente de Pearson, todas abaixo de 0,78.
Tabela 2– Qualidade do Serviço -
Variáveis do Construto Qualidade do Serviço Médias / Likert 1-7
Fator Geral: Qualidade do Serviço (Alfa de Cronbach = 0,81) Média Desvio- padrão
Carga fatorial
Confiabilidade e Responsividade (Alfa de Cronbach = 0,89) – escore fatorial - - 0,88 1.O oferecimento dos serviços do banco pela Internet ocorre como o esperado. 5,13 1,22 0,67 2.Os serviços prestados estão corretos desde a primeira vez de acesso. 4,94 1,43 0,75 3.Os serviços são prestados no tempo prometido. 5,37 1,29 0,79 6.As solicitações efetuadas são atendidas prontamente 4,52 1,55 0,54 7.Confio no serviço de internet banking de meu banco 5,11 1,67 0,74 8.As operações realizadas com segurança 5,28 1,52 0,68 10.As Informações prestadas respondem às minhas solicitações 5,25 1,21 0,61 Empatia e Comunicação (Alfa de Cronbach = 0,73) - escore fatorial - - 0,85 4.Existem Informações aos clientes sobre os procedimentos a serem seguidos. 5,19 1,36 0,50 5.E fácil se comunicar com os responsáveis pelo serviço de Internet Banking. 3,85 1,71 0,71 11.Existe uma atenção individual quando efetuo contato por telefone ou por e-mail. 4,35 1,54 0,62 12.Os contatos com as pessoas do Internet Banking por telefone ou e-mail ocorrem de
forma educada e amistosa. 4,86 1,43 0,80
13.O banco se interessa pelas minhas necessidades em relação ao Internet banking. 4,62 1,54 0,64 Disponibilidade e Inovação (Alfa de Cronbach = 0,66) - escore fatorial - - 0,81 9.O Internet Banking foi desenvolvido para uso sem interrupções ou informações na tela
que permitam distrações.
4,77 1,49 0,49 14.O Internet Banking está sempre disponível (on-line) para ser prontamente acessado
via internet 5,33 1,45 0,51
15.Posso acessar o Internet Banking de qualquer local 4,88 1,97 0,80 16.O Internet Banking sempre incorpora novidades para utilização. 5,01 1,25 0,62
Fonte: pesquisa dos autores Tabela 3– Qualidade das Informações -
Variáveis do Construto Qualidade das Informações Médias / Likert 1-7
Qualidade das Informações (Alfa de Cronbach = 0,92) Média Desvio-
padrão fatorialCarga
18.O Internet Banking disponibiliza as informações de forma correta. 5,40 1,14 0,59 19.As informações disponibilizadas são confiáveis. 5,50 1,27 0,65
11 20.Oferecimento de informações completas ao usuários do Internet Banking 5,12 1,23 0,64 22.As informações fornecidas no nível de detalhe que eu quero 4,87 1,30 0,55 23.Os recursos utilizados pelo Internet Banking são consistentes e fazem sentido p’ra
mim. 5,45 1,15 0,58
24.As informações são disponibilizadas num formato apropriado. 5,43 1,13 0,71
25.As informações são disponbilizadas num formato conciso. 5,17 1,20 0,64 26.O Internet Banking contêm todas as informações que eu esperava. 5,07 1,36 0,59
27.O Internet Banking oferece ferramentas que facilitam a sua utilização e navegação. 5,41 1,16 0,55
Fonte: pesquisa dos autores Tabela 4– Qualidade do Sistema
Variáveis do Construto Qualidade do Sistema Médias / Likert 1-7
Qualidade do Sistema (Alfa de Cronbach = 0,77) Média Desvio-
padrão
Carga fatorial
31.Percebo que o Internet Banking pode ser adaptado para atender às minhas
necessidades. 5,04 1,22 0,64
32.O Internet banking orienta bem quando surgem problemas com a navegação. 4,40 1,35 0,77 33.O Internet Banking oferece confiabilidade por ser consistente quando da sua
utilização.
4,99 1,24 0,75 34.O Internet Banking é bastante estável 5,09 1,32 0,72
36.O Internet Banking responde no tempo desejado às minhas solicitações. 5,09 1,19 0,71
Tabela 5 - Matriz de correlação entre fatores que compõem o construto qualidade em sistemas de informação
Qualidade do serviço Qualidade da informação Qualidade do sistema Qualidade do serviço 1,00
Qualidade da informação 0,77** 1,00
Qualidade do sistema 0,69** 0,76** 1,00
**correlação significativa para alfa = 1% Fonte: pesquisa dos autores
7. Análise dos Resultados 7.1. Perfil dos Respondentes
O perfil dos respondentes da amostra apresenta um grupo jovem, com faixa etária predominante entre 16 e 25 anos (61%), equilibrado entre homens (50%) e mulheres 50%), sendo a ocupação principal estudante (100%), além de boa parte trabalhar como empregado (51%). São alunos de graduação dos cursos de administração, ciências da informação e contabilidade, estando a maioria nos primeiros três anos do curso. A renda familiar está concentrada nas faixas de 1.800 a 5.500 reais (45%), tendo um quarto da amostra rendimentos acima de 5.500 reais. Observou-se, ainda, uma grande quantidade de alunos que não utilizam o banco pela Internet, apesar de já terem conta corrente que os habilitem.
7.2. Teste de hipóteses
As hipóteses do modelo foram testadas por meio da utilização de modelagem de equações estruturais (Structural equation modeling-SEM), com a utilização do programa EQS, cujo detalhamento encontra-se em Bentler (1995). Tendo em vista que os dados apresentaram distribuição não normal, em adição ao método de máxima verossimilhança (padrão nos programas SEM) foi utilizada uma opção disponível no programa EQS, que calcula uma estatística qui-quadrado chamada de Satorra-Bentler, e torna os resultados robustos à não normalidade.
O modelo estrutural rodado, conforme apresentado na figura 2, possui quatro construtos principais, quais sejam, (1) utilidade percebida, (2) facilidade de uso, (3) intenção de uso e (4) qualidade geral do sistema de informação em estudo (internet banking). Vale lembrar que
12 este último construto é na verdade um fator de terceira ordem já que é formado por outros três fatores, qualidade do serviço, qualidade da informação e qualidade do sistema, sendo a qualidade do serviço um fator de segunda ordem formado por outros três fatores, conforme explicitado acima, no item 6, Modelo de Mensuração. Conforme já mencionado, a possível correlação entre fatores admite a existência de fatores de segunda ou terceira ordem, assunto que encontra embasamento nos trabalhos de Benson e Bandalos (1992).
As medidas gerais de adequação, apresentadas na tabela 6, apresentam valores aceitáveis segundo Hair et al. (2005b). Dos índices de ajuste calculados pelo programa EQS, dois ficaram abaixo do valor mínimo para um modelo com bom ajustamento, 0,9, quais sejam, o NFI, com 0,866 e o MFI, com 0,798; três ficaram acima daquele valor: o NNFI, o CFI e o IFI. Vale lembrar algumas particularidades em relação a estes índices, como o fato de o NNFI, também conhecido como Tucker-Lewis, ser robusto a variações de tamanho de amostras (SCHUMACKER e LOMAX, 1996) e o CFI, conforme Byrne (1994), ser o principal índice de ajustamento quando se utiliza o EQS, programa adotado neste estudo. Dois indicadores que ficaram fora dos valores recomendados e que merecem destaque são o qui-quadrado e RMSEA. O qui-quadrado apresentou estatística significativa ao nível de 1%, quando o que se espera é o contrário; entretanto isto é bem comum em amostras com mais de 100 casos (HAIR
et al. 2005). Quanto ao RMSEA, os valores ideais estão entre 0,05 e 0,08, tendo o valor neste
estudo ficado um pouco acima do máximo. Deve ser destacado que, devido à complexidade e grande número de indicadores, os construtos e fatores referentes à qualidade foram substituídos por escores fatoriais, tornando assim viável a análise, principalmente considerando a relação parâmetros livres por variável, cuja proporção mínima recomendada por Bentler (1995) é de 5 para 1, em modelagem de equações estruturais; no modelo aqui rodado, a referida relação ficou em 6,3 para 1 (189 casos/30 parâmetros livres).
Tabela 6 - Medidas gerais de adequação do Modelo Proposto
Índices
QUI-QUADRADO (Satorra-Bentler) - 61 GRAUS DE LIBERDADE 125,36
PROBABILIDADE PARA A ESTATÍSTICA QUI-QUADRADO 0,000
BENTLER-BONETT NORMED FIT INDEX - NFI 0,866
BENTLER-BONETT NONNORMED FIT INDEX - NNFI 0,904
COMPARATIVE FIT INDEX - CFI 0,925
BOLLEN (IFI) FIT INDEX 0,927
MCDONALD'S (MFI) FIT INDEX 0,798
ROOT MEAN SQ. ERROR OF APP.(RMSEA) 0,086
Fonte: Pesquisa dos autores
Conforme apresentado na tabela 7 e figura 2, as hipóteses que se confirmaram foram H1, H2 e H4. Com relação à hipótese H1, a facilidade de uso influenciando a utilidade percebida de um sistema de informação, e H2, a facilidade de uso impactando a intenção de uso continuado, trata-se de relacionamentos consistentes (coeficientes de regressão 0,75 e 0,89 significativos ao nível de 1%) já consagrados pelo modelo de aceitação de tecnologia; estes resultados são coerentes com metanálise sobre o modelo TAM realizada por Ma e Liu (2004). Da mesma forma, H3, ou seja, o impacto direto de facilidade de uso na intenção continuada de uso de um SI, é considerado o relacionamento mais instável do modelo TAM, não significativo pelas análises deste estudo.
O construto testado em relação à intenção de uso, qualidade geral em sistemas de informação, hipótese H4, apresentou relacionamento significativo ao nível de 1%, com coeficiente de
13 regressão de 0,16. Embora a ordem de grandeza deste coeficiente esteja bem abaixo dos outros coeficientes significativos do modelo TAM, 0,75 e 0,89, este é um resultado importante porque confirma um outro tipo de influência na aceitação de tecnologia. Desdobrado em qualidade do serviço, qualidade da informação e qualidade do sistema, o construto qualidade geral apresenta atributos ligados aos sistemas de informação que merecem um melhor aprofundamento. Aspectos referentes à confiabilidade e responsividade, à empatia e comunicação, à disponibilidade e inovação dos produtos e serviços ofertados, à precisão e correção das informações disponíveis, à navegabilidade, estabilidade e confiabilidade do sistema, formatação de telas e comandos, além de segurança da informação, são todos atributos considerados no construto qualidade em avaliação neste artigo.
Tabela 7-Equações Estruturais com coeficientes padronizados – Modelo Proposto
Equações Coef.Determinação –
R2
F1(Utilidade percebida) = 0,749** F3(Facilidade de uso) + 0,663 ERRO 0,561 F2(Intenção de uso) = 0,896** F1(Utilidade percebida) - .039 F3(Facilidade de uso) +
0,161** F4 (Qualidade) + 0,471 ERRO 0,725
Fonte: pesquisa dos autores **Coeficiente significativo ao nível de 1% / *Coeficiente significativo ao nível de 5%
Com relação aos coeficientes de determinação (figura 2 e tabela 7), 0,56 para o construto
utilidade percebida (que também atua como variável dependente) e 0,78 para o construto intenção de uso (a principal variável dependente do modelo) cabe comentar que os mesmos
estão em linha com importantes trabalhos que avaliaram a aceitação de tecnologia (VENKATESH et al..., 2003). Trata-se de um alto poder de explicação da variável dependente pelas variáveis independentes. Deve ser observado que esta já era uma característica do modelo TAM, sendo que a adição do construto qualidade geral acrescentou pouco. Ou seja, estatisticamente, o teste feito buscando avaliar o impacto da qualidade na principal variável dependente do modelo TAM teve uma contribuição modesta. Mas ele abre espaço para um maior detalhamento em relação ao sistema em estudo, tendo em vista a riqueza da abordagem
8. Considerações Finais
Pode-se observar, no estudo desenvolvido, que os construtos do modelo de aceitação de tecnologia se apresentaram novamente como fatores significativos na aceitação e intenção de uso de novas tecnologias e sistemas de informação como o e-banking. Percebe-se a influência, na intenção de uso tanto diretamente, com a utilidade percebida quanto indiretamente por meio da facilidade de uso. Os usuários do banco pela internet demonstraram que realmente valorizam a utilidade percebida por representar um valor agregado no relacionamento com o banco através dos canais de acesso online para as transações e operações financeiras tradicionais.
Quanto à inserção dos construtos oriundos do modelo de Delone relacionados à informação, serviço e sistema, nota-se que ela pode representar, embora numa intensidade mais baixa que as variáveis independentes do modelo de aceitação de tecnologia, uma influência relevante na intenção de uso, pois os usuários do banco pela internet esperam receber informações precisas, atualizadas, disponíveis a qualquer tempo, com prontidão e suporte humano quando necessário. As avaliações quanto aos aparatos tecnológicos, disponibilizados nos websites dos bancos pesquisados, foram adequadas às expectativas quanto ao tempo de resposta, formatação de telas e comandos. Da mesma forma, a preocupação manifestada sobre a
14 segurança da informação merece destaque, uma vez que esta questão pode ser um forte limitador em ambiente de internet e ocasionar danos ou prejuízos financeiros e morais aos seus usuários.
Em resumo, das quatro hipóteses avaliadas, três foram confirmadas, sendo duas delas já relatadas como relacionamentos estáveis do modelo TAM (H1, facilidade de uso influenciando utilidade percebida e H2, utilidade percebida influenciando intenção de uso). O construto qualidade, avaliado neste estudo por meio de interface de serviço na world wide
web, apresentou relacionamento significativo confirmando também H4, mesmo que em menor
intensidade que os relacionamentos em H1 e H2. A hipótese H3, não confirmada, refere-se ao mais frágil dos relacionamentos estruturais do TAM, resultado já reportado por outros autores em pesquisas anteriores.
9. Limitações do Estudo
As principais limitações do estudo referem-se à metodologia e à análise de dados. Começando pela amostra, não probabilística por julgamento, foi coletada em campus universitário e não pode ser utilizada para inferência em relação à população. Com relação às análises merecem destaque o tamanho da amostra, a escala utilizada e distribuição não normal dos dados. A quantidade de questionários válidos, em número de 189 restringiu as análises no sentido que as técnicas utilizadas todas exigem quantidades mínimas de casos por variável, como a análise fatorial exploratória, cuja proporção ideal é de 15 casos para cada variável. Esta limitação fez com que fossem utilizados escores fatoriais representando o construto de qualidade, o que colaborou para que a análise das equações estruturais não ficasse sub-amostrada. Sobre a escala utilizada, utilizou-se Likert como sendo intervalar, quando rigorosamente trata-se de escala nominal. A distribuição não normal dos dados foi superada por meio de recurso específico no programa EQS que calcula estatística robusta à não normalidade dos dados.
10. Contribuições do Estudo e Sugestões Futuras
O estudo pode contribuir para o entendimento e aprimoramento da dinâmica da aceitação e uso de tecnologia e dos sistemas de informação, uma vez que insere e testa em relação a este modelo, o relacionamento de um construto como qualidade, já consagrado na literatura de serviços e administração de informação. O aprofundamento proporcionado pelas dimensões estudadas da qualidade em sistemas de informação – qualidade do serviço, qualidade da informação e qualidade do sistema – pode permitir o surgimento de novas pesquisas, combinando e recombinando este construto com aqueles integrantes dos modelos de aceitação de tecnologia, assim como colaborar para o refinamento e validação metodológica dos atributos relacionados a cada construto.
Em resgate ao modelo de DeLone e McLean, os autores consideram oportuna a avaliação da
satisfação dos usuários, não abordado nesta pesquisa, nem considerado no modelo de Davis
(1986), pois a mesma pode conduzir ou influenciar sobre o comportamento da intenção de uso de sistemas de informação, pois se entende que, quanto mais satisfeito estiver ou demonstrar o usuário de um sistema, maiores são as possibilidades de o mesmo voltar a utilizá-lo.
15
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