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INTENÇÃO DO CONDUTOR EM RESPEITAR A VELOCIDADE LIMITE: ESTUDO DE CASO EM BRASÍLIA

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INTENÇÃO DO CONDUTOR EM RESPEITAR A VELOCIDADE LIMITE: ESTUDO DE CASO EM BRASÍLIA

Mônica Soares Velloso Maria Alice Prudêncio Jacques

Universidade de Brasília – UnB Departamento de Engenharia Civil e Ambiental

Claudio Vaz Torres

Universidade de Brasília – UnB

Departamento de Psicologia Social e do Trabalho

RESUMO

Os órgãos de trânsito definem a velocidade limite das vias e buscam formas eficazes para que os condutores a respeitem visando reduzir o número e a severidade dos acidentes. Por isto, conhecer os fatores que afetam o comportamento do condutor em relação ao respeito à velocidade limite é fundamental para que esses órgãos possam promover a segurança viária. De acordo com a Teoria do Comportamento Planejado (TCP), esse comportamento é explicado diretamente pela intenção em realizá-lo e pelo controle percebido para essa realização. Este estudo, baseado na TCP, tem por objetivo verificar como a atitude, a norma subjetiva e o controle percebido, construtos básicos dessa teoria, aliados a variáveis demográficas, afetam a intenção do condutor em respeitar a velocidade limite. O estudo realizado em Brasília mostrou que essa intenção pode ser explicada conjuntamente por variáveis demográficas (idade e sexo) e psicológicas (atitude, controle percebido e comportamento prévio).

ABSTRACT

Traffic authorities set the speed limits for roads and seek for effective ways of getting drivers to comply with them to reduce the numbers and seriousness of accidents. To that end, it is of fundamental importance to identify those factors which influence drivers’ behavior in regard to respecting speed limits. According to the Theory of Planned Behavior (TPB), behavior can be directly explained in terms of the intention to perform it and perceived control over its performance. Based on TPB, this study sets out to verify how the theory’s basic constructs of attitude, subjective norm and perceived control, coupled with certain demographic variables, affect the drivers’ intention in regard to the speed limit. Conducted in Brasilia, the study showed how the demographic variables of age and gender together with the psychological variables attitude, perceived control and prior behavior can explain that intention.

1. INTRODUÇÃO

A engenharia de tráfego busca atingir a máxima eficiência das viagens, o que significa trabalhar o binômio “Fluidez x Segurança” de forma equilibrada. Enquanto o termo “fluidez” pode ser entendido como sendo a capacidade de escoamento dos veículos nas vias públicas de forma a não provocar retenções no tráfego, o termo “segurança” trata de um direito que deve ser reconhecido como instrumento de proteção à vida relacionado ao uso coletivo das vias terrestres. Especificamente no que se refere ao aspecto de segurança, definir a velocidade limite e, consequentemente, fazer com que os condutores a respeitem, tem como principal objetivo reduzir o número de acidentes de trânsito ou, no mínimo, sua severidade (Campbell e Stradling, 2003; Stradling, 2000; Taylor et al., 2000; Finch et al., 1994), posto que o excesso de velocidade praticado pelos condutores de veículos é um dos fatores contribuintes mais comuns da frequência e da gravidade dos acidentes rodoviários (Taylor et al., 2000).

A escolha da velocidade pelos condutores é resultante de um processo de racionalidade limitada, suscetível de ser avaliada de forma incorreta (Cardoso, 2009; Cunha, 2005). Em estado normal, os condutores escolhem a velocidade que preferem e que consideram segura e confortável, e raramente a mesma será considerada excessiva e perigosa por eles no momento da decisão. Genericamente, apenas uma pequena parcela da população condutora está disposta

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a circular a uma velocidade excessivamente alta, principalmente no meio urbano. Isto porque exceder limites de velocidade de forma extremamente abusiva significa ter consciência e vontade de desafiar a lei, e este comportamento serve apenas para os indivíduos com desvio social mais elevado (Hoffmann e Gonzalez, 2003). Entretanto, apesar da grande maioria dos condutores não dirigirem com velocidade excessivamente alta, não significa dizer que os mesmos respeitam a velocidade imposta pelas autoridades de trânsito. Em síntese, os condutores, em regra, desrespeitam, sim, a velocidade limite, mas não ao ponto de considerarem que estão colocando a sua vida ou a dos outros em risco. Em muitas situações o condutor simplesmente não respeita a velocidade limite por não “concordar” com o limite imposto, e desta forma ele não se percebe “correndo” ou “infringindo regras” (Silcock et al., 2000).

O Transportation Research Board (TRB, 1998) e a Association of Australian and New Zealand Road Transport and Traffic Authorities (Austroads, 2005) também são categóricos ao afirmarem que a escolha da velocidade de deslocamento pelo condutor nem sempre é a mais segura, uma vez que no comando da direção o mesmo tem dificuldade em avaliar o efeito de seu comportamento em relação aos demais usuários da via; pode ter uma percepção errada em relação à via ou em relação ao seu veículo; subestima a ocorrência e a severidade dos acidentes que a velocidade do veículo pode causar; superestima sua habilidade e a dos outros condutores.

Uma vez que o comportamento do condutor é, sem dúvida, o mais importante fator contribuinte de acidentes, pois se estima que 90% das ocorrências tenham como fatores contribuintes erros ou infrações à lei de trânsito (Velloso, 2006; Scaringella, 2002; Carsten et al.,1989), os estudos têm procurado explicar as diferenças individuais na tomada de risco e no envolvimento em acidentes para entender que motivo leva o fator humano a liderar as ocorrências de acidentes de trânsito. A variável sexo se apresenta como questão significativa de investigação em diferentes estudos. Harré (2000) sugere que os jovens de sexo masculino subestimam os riscos e conduzem de maneira mais perigosa que condutores do sexo feminino. No que se refere à idade, os condutores jovens são os que se envolvem mais em acidentes (McGwin e Brown, 1999; Furnham e Saipe, 1993; Hemenway e Solnick, 1993) e cometem mais infrações de trânsito (McGwin e Brown, 1999; Panek e Wagner, 1986). A premissa de vários estudos, como o realizado por Elliot et al. (2003), é que as variáveis demográficas – sexo ou idade, por exemplo – atuam de forma conjunta com variáveis psicológicas do indivíduo na definição de sua predisposição (intenção) em respeitar ou não a velocidade limite estabelecida para a via.

O desafio é, pois, identificar que variáveis psicológicas mediam a intenção do condutor em respeitar a velocidade limite, em conjunto com suas características demográficas. Para tanto, foi tomada a decisão de utilizar a Teoria do Comportamento Planejado - TCP (Ajzen, 1985; 1991), uma vez que a teoria oferece o arcabouço necessário para a predição de uma série de comportamentos a partir da intenção do indivíduo em realizá-los. A TCP postula que as intenções comportamentais são as principais determinantes do comportamento. Intenções são, por sua vez, determinadas por atitudes em relação ao comportamento (avaliação positiva ou negativa sobre a realização do comportamento alvo), pelas normas subjetivas (pressão social percebida de pessoas significativas para se engajar no comportamento alvo) e pelo controle percebido na realização do comportamento (percepções sobre a facilidade ou a dificuldade de realizar o comportamento alvo), como pode ser visto na Figura 1.

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A escolha da TCP para a realização da presente pesquisa deve-se ao fato de que, embora não tenha sido desenvolvida especificamente para aplicação no trânsito, ela tem sido utilizada com sucesso em várias pesquisas na área de segurança de tráfego para prever comportamentos neste ambiente. No entanto, algumas dessas pesquisas também revelam que é importante investigar o impacto da inclusão de variáveis adicionais no modelo original da TCP, as quais podem contribuir para significativas melhorias na previsão da intenção (Conner e Armitage, 1998).

Figura 1: Teoria do Comportamento Planejado (Fonte: Adaptado de Ajzen, 1985)

Neste contexto, o objetivo deste trabalho é verificar se o modelo teórico da TCP, ampliado para a inclusão de outras variáveis, explica a intenção de condutores brasileiros em respeitar a velocidade limite. Essa verificação foi feita a partir de dados coletados junto a condutores do Distrito Federal.

2. A TCP PARA PREDIÇÃO DE RESPEITO À VELOCIDADE LIMITE

O que torna factível a utilização da TCP no estudo da velocidade é que, apesar do comportamento de respeito aos limites impostos ser afetado por fatores involuntários (trânsito, condições climáticas, cansaço, estresse), há um consenso para defini-lo como um ato volitivo, pois envolve a escolha de uma entre várias velocidades possíveis (Haglund e Åberg, 2000; Reason et al., 1990). Este aspecto de comportamento deliberado de obedecer ou não à velocidade limite enfatiza que os determinantes e as motivações envolvidos na escolha da velocidade de condução podem ser estudados pela TCP. É importante salientar que ante a uma condição de perigo ou de desconhecimento, o condutor, em regra, reduz sua velocidade, o que demonstra que a decisão da escolha da velocidade é racional, com forte tendência à auto preservação (Stuster et al., 1998), fato que também sustenta o estudo da escolha da velocidade em termos da TCP.

Nos estudos em que a TCP foi usada para explicar o comportamento do condutor relacionado à escolha da velocidade, duas linhas distintas de investigação têm sido adotadas: a primeira procura entender os fatores ligados ao não respeito (desobediência) à velocidade limite (Forward, 2006 e 2009; Warner e Åberg, 2006; Parker et al., 1992), enquanto a segunda visa identificar os fatores que levam ao respeito (obediência) à velocidade limite (Elliot et al., 2003, 2005, 2007). No presente trabalho, optou-se por trabalhar com o foco no respeito à velocidade limite, visando contribuir de modo mais direto com o propósito dos órgãos de trânsito de fazer cumprir essa velocidade.

A TCP é aberta a extensões e refinamentos com o objetivo de melhorar a previsão e explicação dos determinantes da intenção e do comportamento (Ajzen, 1991). Neste contexto,

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há uma linha de pesquisa que trata da inclusão de preditores adicionais para a teoria que desafia a suposição de que os preditores da Teoria do Comportamento Planejado são suficientes para explicar as intenções e o comportamento. Muitos estudos têm mostrado que incluir medidas de uma ou mais variáveis adicionais na equação de previsão pode contribuir para significativas melhorias na previsão de intenções ou de comportamento (Conner e Armitage, 1998). Assim, a inclusão de norma moral (Parker et al., 1995), do sentimento de arrependimento (Stradling e Parker, 1997), da percepção do comportamento de outros condutores (Åberg et al., 1997), têm significativamente melhorado a predição da intenção de respeitar (ou não) o limite de velocidade.

Além disso, novas investigações têm sugerido que a intenção e o comportamento parecem ser influenciados pelo comportamento prévio, ou seja, algumas ações podem ser tão habituais, que as pessoas as executam sem prestar muita atenção ou pensar sobre elas. Em uma meta-análise relatada por Conner e Armitage (1998), o comportamento prévio aumentou a capacidade preditiva dos modelos em 7%.

Os trabalhos que tratam de aplicações da TCP com extensões serviram como motivação para a concepção do modelo proposto na pesquisa descrita neste artigo, apresentado na Figura 2. Esse modelo prevê a inclusão de variáveis demográficas (sexo, idade e tempo de habilitação) e da variável comportamento prévio.

Figura 2: Modelo proposto para a predição da intenção de respeitar a velocidade limite

3. ETAPAS METODOLÓGICAS

Partindo do modelo proposto para o estudo da intenção do condutor em respeitar a velocidade limite, mostrado na Figura 2, a presente pesquisa foi desenvolvida com base nas etapas descritas a seguir.

3.1. Levantamento das variáveis do modelo proposto

O instrumento utilizado para a realização da pesquisa foi um questionário fechado com itens referentes a medidas diretas da atitude (três itens), da norma subjetiva (dois itens), do controle percebido (quatro itens) e da intenção (dois itens) - variáveis da TCP; comportamento prévio (dois itens); e levantamento do nome, idade, sexo e tempo de habilitação do respondente (variáveis demográficas). Os itens do construto atitude foram avaliados com base na escala de Osgood que é muito empregada na TCP (Torres et al., 2011). Cada item teve intervalo de medida de -3 a +3, e o valor da atitude (medida direta do construto) para cada respondente foi determinado pela média dos três itens. Os itens da norma subjetiva, controle percebido e comportamento prévio foram avaliados segundo uma escala Likert de 7 pontos, e o valor desses construtos para cada respondente também foi obtido pela média dos respectivos itens. A elaboração dos itens ligados à TCP, bem como a forma de tratamento das respostas na

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definição das medidas diretas dos construtos para cada respondente, foram realizados de acordo com as orientações constantes de Ajzen (2000, 2006). O modelo do questionário adotado está disponível em Velloso (2014).

A pesquisa contou com uma amostra de 914 condutores habilitados no Distrito Federal, selecionados sem qualquer tendenciosidade com relação ao objetivo da pesquisa. Essa amostra se mostrou compatível com pesquisa semelhante realizada por Elliot et al. (2003), que obteve 943 respondentes, além de ser compatível com a taxa de respostas obtidas em outros estudos similares (Broughton e Baughan, 2002).

A amostra foi composta por 58,9% de homens, idade média foi de 33,18 anos com desvio padrão de 13,01 (considerando um intervalo de 18 a 78 anos) e o tempo médio de habilitação foi de 12,89 anos com desvio padrão de 11,77. O percentual de homens e mulheres guardou boa relação com a população total de habilitados no Distrito Federal, onde a distribuição de homens e mulheres é de 61,87% e 38,13%, respectivamente.

3.2. Verificação preliminar da aplicabilidade da TCP à pesquisa

Foi realizada, inicialmente, uma análise fatorial confirmatória, para verificar se as respostas às questões (itens) associadas aos construtos básicos da TCP revelavam a existência de três fatores distintos e com forte carregamento na explicação da variável intenção. Foi verificado, também, se esses fatores incluiam os itens que permitiriam associá-los aos construtos: atitude, norma subjetiva e controle percebido. Nesta etapa, a consistência interna dos itens relacionados a cada fator também foi testada por meio da estatística alfa de Cronbach, que quando assume valor superior a 0,70 indica que a consistência é aceitável. Valor superior a 0,80 indica consistência boa e, no caso do alfa de Cronbach ser superior a 0,90, a consistência é classificada como excelente.

3.3. Análise de regressão

As variáveis originais do modelo da TCP foram modeladas, por meio de uma regressão linear múltipla, em conjunto com as variáveis demográficas (sexo, gênero e tempo de habilitação) e o comportamento prévio. De modo a permitir testar o incremento no poder de explicação do modelo à medida que novas variáveis eram incluídas, a modelagem foi feita em três passos. No primeiro passo, somente foram incluídos no modelo os construtos básicos da TPB (atitude, norma subjetiva e controle percebido). No segundo passo, foram acrescentadas aos construtos iniciais as variáveis demográficas (idade, gênero e tempo de habilitação); e no último passo foi então incluída a variável comportamento prévio. Cada passo iniciou com todas as variáveis a serem consideradas e o modelo final correspondente ao passo foi obtido por meio da técnica de eliminação das variáveis não significativas (eliminação backward).

4. RESULTADO

Para verificar se a matriz do estudo, formada pela resposta dos 9 (nove) itens ligados aos construtos atitude, norma social e controle percebido, era passível de fatoração, foram utilizados o critério de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e o Teste de Esfericidade de Barlett. O resultado para o KMO (0,93) foi superior a 0,9, ou seja, um valor considerado muito bom para a indicação da possibilidade de fatoração da matriz. Em relação ao Teste de Esfericidade de Barlett, também se verificou que o valor obtido foi significativo (p<0,001).

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Posteriormente, por meio da análise fatorial confirmatória (com rotação Varimax), foi verificado se os dados revelavam a existência de três fatores distintos e com forte carregamento dos itens levantados especificamente para a realização da medida direta dos construtos atitude, norma subjetiva e controle percebido. Os resultados mostraram que os itens usados para medir controle percebido carregaram fortemente para o Fator 1 (0,81 ou superior) e não carregaram para os demais fatores. Os itens utilizados para medir atitude carregaram para o Fator 2 (0,66 ou superior) e os itens utilizados para medir norma subjetiva carregaram para o Fator 3 (0,84 e 0,87), o que validou a presente pesquisa. Desta forma, o objetivo de se realizar a rotação dos fatores foi cumprido, ou seja, verificar se o instrumento havia, de fato, respondido o que se buscava - a existência de três fatores distintos e com forte carregamento.

A Tabela 1 mostra o alfa de Cronbach, as médias, os desvios-padrão e os coeficientes de correlação de ordem zero para as escalas utilizadas no estudo. A estatística alfa de Cronbach indicou que a confiabilidade para cada escala foi entre aceitável e boa (0,73 ou superior). De acordo com a Tabela 1, calculando-se o coeficiente de determinação (R2) a partir do coeficiente de correlação entre os construtos, verifica-se que 71% da intenção foi explicada pelo controle percebido, 40% pela atitude e somente 10% foi explicada pela norma subjetiva. Ou seja, os condutores percebem uma baixa pressão social e, por outro lado, percebem que eles próprios têm controle considerável sobre seu desejo de respeitar a velocidade limite ao dirigirem em áreas urbanas. Consistente com a TCP, atitude, norma subjetiva e controle percebido, apresentaram correlação positiva com a intenção comportamental.

Tabela 1: Estatística Descritiva e Correlação para a TCP na predição da intenção

No itens escala α de Cronbach Média Desvio Padrão Intervalo 1 I 2 AT 3 NS 4 CP 1 Intenção (I) 2 0,90 5,02 1,71 1 a 7 - 0,63* 0,32* 0,84* 2 Atitude (AT) 3 0,79 1,75 1,29 -3 a +3 - 0,43* 0,60* 3 Norma Subjetiva (NS) 2 0,73 6,27 1,14 1 a 7 - 0,31* 4 Controle Percebido (CP) 4 0,92 5,13 1,62 1 a 7 -

* Correlação é significativa ao nível de 0,01 (bi-caudal)

Ainda de acordo com a Tabela 1, verificou-se que para o caso estudado o controle percebido é explicado pela atitude em torno de 36%. Existe, desta forma, uma influência da atitude no controle percebido ou vice-versa. Há aí um enviesamento do processamento de informação, ou seja, a atitude afeta a percepção do indivíduo sobre o controle que ele tem do meio-ambiente ou ao contrário. Ajzen (2000) explica que atitude, norma subjetiva e controle percebido são conceitualmente preditores independentes da intenção. Entretanto, empiricamente, as variáveis podem ser correlacionadas entre si com coeficientes de correlação moderados, o que permite sua aplicação na forma conceitual proposta.

A partir dos resultados obtidos, tem-se, portanto, que esta fase da pesquisa forneceu forte apoio para a aplicação da TCP ao estudo de respeito à velocidade limite. Atitude, norma subjetiva e controle percebido apresentaram correlações significativas sobre a intenção dos

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condutores em respeitarem os limites de velocidade enquanto dirigem em áreas urbanas. Tal como ocorreu com pesquisas anteriores que aplicaram a TCP para pesquisar situações envolvendo a questão da velocidade (Forward, 1997; Manstead e Parker, 1996; Parker et al., 1992), atitude, norma subjetiva e controle percebido foram significativamente associados positivamente com intenção comportamental.

Em uma segunda abordagem, uma análise de regressão (ver Tabela 2) foi realizada utilizando o modelo original da TCP (Modelo 1) complementado pelas variáveis demográficas idade, sexo e tempo de habilitação (Modelo 2) e pela variável comportamento prévio (Modelo 3), para que pudesse ser estudada a influência das mesmas na mediação com a intenção e os construtos da TCP. Os resultados mostraram que o tempo de habilitação e a norma subjetiva não se mostraram significativos como preditores da intenção de respeitar a velocidade limite.

Tabela 2: Modelos de previsão da intenção

MODELO VARIÁVEL β Final p-value R2

Ajustado Mudança no R2Ajustado

Modelo 1 Intercepto 0,660 0,000 0,738 - ATITUDE 0,276 0.000 CONPER 0,757 0,000 Modelo 2 Intercepto 0,468 0,000 0,742 0,004 ATITUDE 0,264 0,000 CONPER 0,733 0,000 Idade 0,008 0,000 Sexo 0,130 0,029 Modelo 3 Intercepto 0,127 0,222 (1) 0,778 0,036 ATITUDE 0,172 0,000 CONPER 0,533 0,000 Idade 0,007 0,001 Sexo(2) 0,108 0,051 COMPRE 0,315 0,000

(1) Não significativo para α = 10%.

(2) Variável dummy: Homem = 0; Mulher = 1

Legenda: CONPER = Controle percebido; COMPRE = Comportamento prévio.

Pelo resultado mostrado na Tabela 2, é possível perceber que o intercepto não se mostrou significativo. Ou seja, para todos os fins práticos, tem-se uma regressão que passa pela origem (Gujarati e Porter, 2011). Como não existe uma expectativa a priori de que o modelo deve passar pela origem, uma recalibração do mesmo sem o intercepto constitui-se em um erro de especificação do modelo e, por isso, não foi realizada.

Na Figura 3 é apresentado o gráfico dos resíduos obtidos para o Modelo 3. A análise desse gráfico permite concluir que os pontos estão aleatoriamente distribuídos em torno do valor zero, ou seja, o modelo pode ser considerado adequado.

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Figura 3: Gráfico de resíduos do Modelo 3 da intenção de obedecer a velocidade limite

5. DISCUSSÃO

Os resultados mostraram que as variáveis demográficas, sexo com β = 0,108 e idade com β = 0,007, foram estatisticamente significativas (para α = 10%) para a predição da intenção. O resultado indicou que as mulheres têm maior intenção que os homens de respeitar a velocidade limite, corroborando resultados de outras pesquisas (Harré, 2000; Simon e Corbett, 1996). Em relação à idade, é possível concluir que quanto mais velho o condutor, maior a intenção de respeitar a velocidade limite, também sustentando o que a literatura preconiza (Panek e Wagner, 1986; Furnham e Saipe, 1993; Hemenway e Solnick, 1993; McGwin e Brown, 1999; Marín-Leon e Vizzoto, 2003).

Em apoio à TCP, os coeficientes de regressão padrão indicaram que atitude e controle percebido foram preditores independentes estatisticamente significativos de intenção (β = 0,172, p < 0,001 e β = 0,533, p < 0,001, respectivamente). No caso da norma subjetiva, o coeficiente da regressão não foi significativo e aponta para a menor influência dessa variável sobre a intenção. Ajzen (2000) afirma que não há nada na TCP que sugira que atitude, norma subjetiva e controle percebido devam necessariamente apresentar contribuição significativa na predição da intenção. A importância relativa desses três fatores provavelmente varia de um comportamento para outro e de uma população para outra. Segundo o autor, em alguns casos, um ou outro dos três fatores poderá não apresentar nenhum efeito significativo na intenção. Assumindo que os três fatores foram medidos com confiabilidade, a falta da validação preditiva indica que para o comportamento estudado e para aquela população, o fator em questão não é importante na formação da intenção. Outros estudos poderiam ser levados adiante para entender este fenômeno.

O comportamento prévio se apresentou como variável significativa na predição da intenção, com β = 0,315, que vem a corroborar os estudos que têm sugerido que a intenção parece ser influenciada pelo comportamento prévio quando o comportamento alvo é habitual (Elliot et al., 2003). De acordo com pesquisa realizada por Conner e Armitage (1998), o comportamento prévio foi capaz de aumentar os modelos de capacidade preditiva em 7%. No caso em questão, não há dúvida que o ato de dirigir pode ser considerado um comportamento habitual.

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Quando as correlações entre os construtos foram analisadas (ver valores apresentados na Figura 4) verificou-se que a variabilidade da intenção é explicada principalmente pelo controle percebido, comportamento prévio e atitude. As variáveis idade e sexo apresentaram baixa correlação com a intenção, embora tenham se revelado estatisticamente significativas no modelo de previsão desse construto.

Figura 4: Correlações entre as variáveis do Modelo 3

O presente estudo revelou que, para o caso dos condutores do Distrito Federal, duas variáveis do modelo básico da TCP – a atitude e o controle percebido – foram significativas na predição da intenção do comportamento de respeito à velocidade limite; o respectivo modelo (Modelo 1) apresentou R2 igual a 0,74. Os resultados obtidos mostraram, também, que essa previsão foi melhorada quando foram incluídas no modelo outras variáveis. Sexo, idade e comportamento prévio também foram estatisticamente significativas na explicação da intenção, e o modelo que incluiu essas variáveis (Modelo 3) apresentou um acréscimo de 0,04 no R2 quando comparado ao Modelo 1. A variável tempo de habilitação também foi testada, mas se revelou não significativa para α = 10%.

Elliot et al. (2003) investigaram um modelo ampliado da TCP para a previsão da intenção dos condutores do Reino Unido em respeitar à velocidade limite e obtiveram um R2 igual a 0,76. Nesse modelo foram significativos, para um nível de significância de 5%, a variável sexo e os construtos atitude, norma subjetiva, controle percebido e comportamento prévio. Outras variáveis testadas, como idade, renda e quilômetros rodados não se apresentaram como significativas para α = 5%. Ou seja, os resultados dos dois estudos mostram que o modelo da TPB ampliado, obtido para representar a intenção de um determinado grupo de condutores, não deve ser empregado para explicar a intenção de outros condutores em situações distintas.

6. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Conforme mencionado na revisão da literatura, na Teoria do Comportamento Planejado (TCP) as intenções comportamentais são determinadas por três construtos independentes, quais sejam, a atitude, a norma subjetiva e o controle percebido. Como regra geral, quanto mais favorável são esses três construtos, maior deve ser a intenção do indivíduo de manifestar o comportamento alvo. A importância relativa desses construtos na predição da intenção, no entanto, deverá variar com os diferentes comportamentos estudados, as variadas situações e populações. Desta forma, em algumas aplicações pode-se concluir que apenas as atitudes têm impacto significativo sobre as intenções e, consequentemente, sobre o comportamento, assim como em outras situações, os três preditores podem ter contribuições significativas e interdependentes (Heidemann, 2011).

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A inclusão de novos construtos na predição da intenção segue indicação de Ajzen e Fishbein (1980) que afirmam que a força da relação atitude-comportamento é moderada por outras variáveis, como o objeto da atitude, a presença de outras pessoas, a posse de habilidades necessárias para desempenhar o comportamento, além de ocorrência de outros eventos. Dessa maneira, torna-se importante identificar quais os construtos e variáveis que mais contribuem para que essa relação seja mais bem estabelecida, a fim de atender aos objetivos de explicação, previsão e influência sobre o comportamento. Considerando, então, que além dos três construtos previstos pela TCP é possível incluir medidas de uma ou mais variáveis adicionais na equação de previsão, no presente estudo de predição do comportamento foi testada a significância do comportamento prévio, da idade, do sexo e do tempo de habilitação. Os resultados revelaram que, exceto pelo tempo de habilitação, as variáveis testadas explicaram significativamente (para α = 10%) a intenção do condutor em obedecer à velocidade limite.

Desta forma, o presente estudo ratifica a aplicabilidade da TCP para o estudo do respeito dos condutores em relação à velocidade limite nas vias urbanas. Ele indica, para o caso específico de Brasília, que mudanças nas atitudes dos condutores e na percepção dos mesmos com relação ao controle que possuem no ato de dirigir seu veículo podem levar a mudanças em suas intenções e, consequentemente, no comportamento de respeito à velocidade limite. Os resultados desse tipo de abordagem podem auxiliar os gestores do trânsito a definiram suas estratégias de fiscalização e de educação, de forma a alcançar mais eficazmente seus objetivos de promover um trânsito seguro para todos os usuários das vias urbanas.

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Mônica Soares Velloso (monica.velloso@bol.com.br) Maria Alice Prudêncio Jacques (mapjacques@gmail.com) Claudio Vaz Torres (claudio.v.torres@gmail.com) Universidade de Brasília

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