ACEITAÇÃO E PRONTIDÃO DO CONSUMIDOR PARA PRODUTOS DE ALTA TECNOLOGIA: Elaboração e teste empírico do modelo CART

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1 ACEITAÇÃO E PRONTIDÃO DO CONSUMIDOR PARA PRODUTOS DE ALTA TECNOLOGIA: Elaboração e teste empírico do modelo CART para adoção de produtos de alta tecnologia Jorge Brantes Ferreira Instituto COPPEAD de Administração/UFRJ Doutorado Prof a. Angela da Rocha Ph.D. Prof a. Letícia Casotti Ph.D. Rio de Janeiro 2010

2 ACEITAÇÃO E PRONTIDÃO DO CONSUMIDOR PARA PRODUTOS DE ALTA TECNOLOGIA Elaboração e teste empírico do modelo CART para adoção de produtos de alta tecnologia Jorge Brantes Ferreira Tese submetida ao corpo docente do Instituto de Prós Graduação e Pesquisa em Administração (COPPEAD) da Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ, como parte dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor. Aprovada por: - Orientadora Prof a. Angela da Rocha, Ph.D. COPPEAD/UFRJ - Co-orientadora Prof a. Letícia Casotti, Ph.D. COPPEAD/UFRJ Prof a. Luis Fernando Hor-Meyll Ph.D. PUC-Rio Prof. Fernando Bins Luce, Ph.D. UFRGS Prof a. Everardo Rocha, Ph.D. PUC-Rio Rio de Janeiro, 2010

3 FICHA CATALOGRÁFICA Jorge Brantes Ferreira Aceitação e Prontidão do Consumidor para Produtos de Alta Tecnologia: Elaboração e teste empírico do Modelo CART para adoção de produtos de alta tecnologia. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPEAD, xv, 178p. Tese (Doutorado em Administração) Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ, Instituto COPPEAD de Administração, Orientadora: Angela da Rocha 1. Comportamento do Consumidor. 2. Difusão de Inovações. 3. Prontidão para Tecnologia. 4. Aceitação de Tecnologia. 5. Marketing. 6. Administração. Teses. I. Rocha, Angela (Orient.). II. Casotti, Letícia (Co-Orient.). III. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto COPPEAD de Administração. IV. Título.

4 Ao meu pai, Jorge Ferreira da Silva, seu amor e exemplo sempre foram minha maior inspiração.

5 AGRADECIMENTOS Meus agradecimentos à minha mãe, Suely Brantes Ferreira, pelo amor e carinho incondicionais que me nutriram por toda a vida e fizeram de mim o que sou hoje e serei amanhã; ao meu irmão, Daniel Brantes Ferreira, meu maior amigo e companheiro, sem seu amor e apoio nada seria possível; à Prof a. Angela da Rocha, minha orientadora, pelo inspirador exemplo, pelos valiosos ensinamentos, pelo carinho e pelo apoio nos momentos de dificuldade e de felicidade, ao longo de todos esses anos; à Prof a. Letícia Casotti, minha co-orientadora, por ter passado para mim sua grande paixão pela nobre área da pesquisa do comportamento do consumidor; à minha namorada, Cristiane Junqueira Giovannini, pelo amor, compreensão e apoio, ao longo de mais de uma década de união; a todos os estimados professores do Instituto COPPEAD de Administração, que receberam um engenheiro em suas mãos e, por meio de grandes ensinamentos e muita dedicação, ajudaram a moldar um pesquisador de administração; aos amigos da turma de doutorado de 2007, pelo companheirismo e pelas grandes experiências vividas em conjunto; ao amigo Bruno Lyra, por ter gentilmente trazido dois Kindle DX dos EUA e aos estimados professores da PUC-Rio que colaboraram na coleta de dados, possibilitado a realização da pesquisa de campo; ao CNPq, pelo apoio financeiro desde a graduação até o doutorado; nada seria possível sem esse valioso suporte.

6 RESUMO FERREIRA, Jorge Brantes. Aceitação e Prontidão do Consumidor para Produtos de Alta Tecnologia: Elaboração e Teste Empírico do Modelo CART para adoção de produtos de alta tecnologia. Orientadora: Angela da Rocha. Co-Orientadora: Letícia Casotti. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPEAD, Tese (Doutorado em Ciência da Administração). Esse estudo busca elaborar um novo modelo para o comportamento do consumidor em relação à adoção de produtos de alta tecnologia. Para tanto, são utilizados como base dois modelos identificados por meio da revisão de literatura sobre o tema de adoção de novas tecnologias pelo consumidor: o modelo de Aceitação de Tecnologia pelo Consumidor (Consumer Acceptance of Technology Model, ou CAT, de Kulviwat et al, 2007) e o Índice de Prontidão para Tecnologia (Technology Readiness Index, ou TRI, de Parasuraman, 2000 e Parasuraman e Colby 2001). A partir da teoria são formuladas hipóteses sobre a relação entre os construtos cognitivos e afetivos do modelo CAT e o construto Prontidão para Tecnologia (Technology Readiness, TR), objetivando a criação de um novo modelo para decisões sobre adoção de produtos de alta tecnologia por consumidores. O modelo proposto, batizado de CART (Consumer Acceptance and Readiness for Technology ou Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia), é então testado e comparado aos demais modelos existentes na literatura por meio de uma survey que resultou em uma amostra de 435 jovens consumidores. Os dados obtidos, analisados por meio de modelagem de equações estruturais, confirmam a maior parte das hipóteses formuladas e apresentam relações significativas entre o construto Prontidão para Tecnologia e os construtos presentes no modelo CAT, sugerindo que o modelo CART proposto representa um avanço na compreensão do comportamento de adoção de produtos de alta tecnologia pelo consumidor. Tal avanço é caracterizado pela superioridade de 42% na explicação da variância observada na atitude com relação à adoção de novas tecnologias por consumidores apresentada pelo modelo CART, quando comparado ao modelo CAT. Este resultado, juntamente com os efeitos diretos significativos verificados entre as crenças do consumidor e suas avaliações cognitivas e afetivas, sugerem que a inclusão da prontidão para tecnologia em um modelo para a aceitação de tecnologia por consumidores é uma adição importante. Ressalta-se, particularmente, a verificação de que a prontidão para tecnologia apresentou efeitos mais fortes sobre os construtos afetivos do que sobre os cognitivos, indicando que o julgamento menos consciente (emotivo) é mais afetado pela prontidão para tecnologia do consumidor do que avaliação cognitiva.

7 ABSTRACT FERREIRA, Jorge Brantes. Consumer Acceptance and Readiness for High Technology Products: Proposal and Empirical Test of the CART Model for the Adoption of High Technology Products. Orientadora: Angela da Rocha. Co-Orientadora: Letícia Casotti. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPEAD, Tese (Doutorado em Ciência da Administração). This study seeks to develop a new model for consumer behavior regarding the adoption of high-tech innovations. To reach this goal, two existing models, identified through a literature review around the technology acceptance theme, are used as a foundation: the Consumer Acceptance of Technology model (CAT), proposed by Kulviwat et al (2007) and the Technology Readiness Index (TRI), as developed by Parasuraman and Colby (2001). Drawing from the theory of consumer behavior, diffusion of innovations and technology acceptance, research hypotheses were formulated to evaluate the effects that an individual s technology readiness (TR) might have on the cognitive and affective constructs present on the CAT model, aiming for the construction of a new model that would be able to better explain consumer technology adoption decisions. The proposed model, named CART (Consumer Acceptance and Readiness for Technology), was then tested and had its performance compared to other existing models in the literature. Data for the modeling and testing of CART was collected via a survey conducted with 435 young adults. Structural equations modeling (SEM) was employed and confirmed most of the research hypotheses, suggesting that the CART model can provide a better understanding of a consumer s high-tech adoption behavior by making use the relationship found between the consumer s technology readiness index and the CAT constructs. The proposed model was able to explain 42% more of the observed variance in the attitude towards the adoption of new technologies by consumers than the CAT model. This result, coupled with the significant direct effects found between a consumer's technology readiness and his cognitive and affective evaluations of high-tech products suggest that the inclusion of technology readiness in technology acceptance models is beneficial. In particular, the verification that technology readiness has stronger direct effects over the affective constructs than over the cognitive constructs should be highlighted, indicating that a consumer's less conscious judgment (affective) is more influenced by his technology readiness than his cognitive evaluation.

8 LISTA DE FIGURAS Figura 2.1 Teoria da Ação Racionalizada, TRA Figura 2.2 Teoria do Comportamento Planejado, TPB Figura 2.3 Modelo TAM Original Figura 2.4 Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia Figura 2.5 Modelo de Aceitação de Tecnologia pelo Consumidor Figura 2.6 Representação do Modelo PAD para Estados Emocionais Figura 2.7 Relações verificadas no modelo CAT Figura 2.8 Modelo CAT Revisado Figura 2.9 Relações verificadas no CAT revisado Figura 2.10 Relação entre crenças e prontidão para tecnologia Figura 2.11 Dimensões da Prontidão para Tecnologia Figura 2.12 Modelo de Prontidão e Aceitação para Tecnologia, TRAM Figura 2.13 Dimensões do TRI como antecedentes do TAM Figura 2.14 Modelo de Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia (CART) e Hipóteses da Pesquisa Figura 4.1 Modelo de Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia (Modelo #1) Figura 4.2 Coeficientes Padronizados Estimados para o CART (Modelo #1) Figura 4.3 Modelo CART Alternativo: Modelo # Figura 4.4 Modelo CART Alternativo: Modelo # Figura 4.5 Modelo CAT de Kulviwat et al (2007) Figura 4.6 Modelo TAM de Davis et al (1989) Figura 4.7 Modelo CART Final

9 LISTA DE QUADROS Quadro 2.1 Interações entre Domínio e Facilidade de Uso Percebida Quadro 2.2 Segmentos de adoção de tecnologia e suas crenças Quadro 4.1 Matriz de Correlação entre Construtos Quadro 4.2 Matriz de Validade Discriminante

10 LISTA DE TABELAS Tabela 3.1 Escalas e medidas operacionais para cada variável do instrumento de pesquisa Tabela 4.1 Características da Amostra Tabela 4.2 Confiabilidade, Confiabilidade Composta e Variância Extraída Média Tabela 4.3 Cargas Fatoriais Padronizadas Tabela 4.4 Curtose univariada para cada item Tabela 4.5 Índices de Ajuste do Modelo CART Tabela 4.6 Coeficientes Padronizados Estimados, Hipóteses e Significâncias para o Modelo Estrutural Proposto (Modelo #1) Tabela 4.7 Comparação dos Índices de Ajuste dos Modelos CART #1, #2 e # Tabela 4.8 Coeficientes Padronizados Estimados e Significâncias para os Modelos Estruturais Alternativos (Modelos #2 e #3) Tabela 4.9 Índices de Ajuste dos Modelos CAT e TAM Tabela 4.10 Proporção da Variância da Atitude Explicada pelos Modelos CART, CAT e TAM Tabela 4.11 Resumo e Verificação das Hipóteses da Pesquisa

11 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO Objetivo do estudo Relevância do estudo Questões a investigar Delimitação do estudo Organização do estudo REVISÃO DA LITERATURA O conceito de aceitação de tecnologia pelo consumidor Modelos e teorias para aceitação de tecnologia Teoria da ação racionalizada (TRA) Teoria do Comportamento Planejado (TPB) O modelo de aceitação de tecnologia (TAM) Teoria de Difusão de Inovações (IDT) Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) O modelo de aceitação de tecnologia pelo consumidor (CAT) Teoria do Prazer, Excitação e Domínio (PAD) Construtos empregados no CAT Utilidade Percebida Facilidade de Uso Percebida Vantagem Relativa Prazer Excitação Domínio Atitude em relação à adoção Intenção de adoção Resultados do modelo CAT Modelo CAT revisado Influência Social Domínio e suas interações com outros construtos Influência da natureza da tarefa sobre os resultados Resultados do modelo CAT revisado Prontidão para Tecnologia (Technology Readiness) O índice de prontidão para tecnologia (Technology Readiness Index, TRI)... 62

12 2.4.2 Dimensões da prontidão para tecnologia Otimismo Inovatividade Desconforto Insegurança Classificação da relação de indivíduos com tecnologia a partir do TRI Modelos combinando TAM e TR Modelo de Prontidão e Aceitação para Tecnologia (TRAM) Resultados do TRAM Dimensões da Prontidão para Tecnologia e Intenção de Adoção Formulação do Modelo Conceitual e Hipóteses da Pesquisa Modelo CART (Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia) METODOLOGIA Tipo de pesquisa Operacionalização das variáveis Definição operacional das variáveis Procedimentos de tradução e adaptação das escalas utilizadas Pré-teste do instrumento de pesquisa População e amostra População Amostra Coleta de dados O instrumento de coleta de dados Escolha da tecnologia a ser avaliada A coleta de dados Análise dos dados Validade e Confiabilidade Análises Estatísticas Limitações do método Limitações relacionadas ao critério de amostragem Limitações decorrentes da coleta de dados MODELAGEM E ANÁLISE DOS DADOS Caracterização da Amostra Análises e Resultados Avaliação do Modelo de Mensuração Validade e Confiabilidade dos Construtos

13 4.2.3 Análise do Modelo Estrutural Normalidade dos Dados Ajuste do Modelo Proposto Teste das Hipóteses de Pesquisa Comparação com Modelos Alternativos Construtos cognitivos: efeitos diretos sobre atitude (Modelo #2) Construtos cognitivos: efeitos diretos e indiretos sobre atitude em relação à adoção (Modelo #3) Comparação dos Modelos #1, #2 e # Modelo CAT e Modelo TAM Discussão dos Resultados Influência da Prontidão para Tecnologia nos Construtos Cognitivos e Afetivos Influência dos Construtos Cognitivos Influência dos Construtos Afetivos Influência da Atitude Comparação entre o CART, o CAT e o TAM CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES Resumo do Estudo Conclusões e Implicações Implicações Gerenciais Limitações Sugestões para Pesquisas Futuras REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS APÊNDICES Apêndice A - Questionário utilizado na pesquisa Apêndice B - Tecnologia utilizada na pesquisa (Kindle DX)

14 "By knowing things that exist, you can know that which does not exist." Miyamoto Musashi

15 15 1 INTRODUÇÃO Empresas de alta tecnologia investem grande parte de suas receitas em pesquisa e desenvolvimento, buscando a criação de novas tecnologias, produtos e serviços que atraiam e seduzam o consumidor. Nas últimas décadas, a rapidez da evolução das inovações apresentadas por empresas de alta tecnologia foi marcante. Com o aumento na sofisticação de produtos e serviços tecnológicos, cresceu também a dificuldade do consumidor em compreender e lidar com estas inovações, tornando mais complexa a decisão sobre a inserção delas em sua vida cotidiana (PARASURAMAN, 2000). Enquanto consumidores se esforçam para entender a utilidade de novas tecnologias ou tentam se identificar emocionalmente com elas, empresas procuram promover seus produtos e serviços, buscando assegurar sua adoção e a satisfação dos consumidores (SOUZA & LUCE, 2005). A compreensão dos fatores que levam consumidores a adotar novas tecnologias é interessante tanto para empresas quanto para a pesquisa do comportamento do consumidor. As particularidades que permeiam a relação do consumidor com produtos e serviços de alta tecnologia, como, por exemplo, a ansiedade e o medo que alguns consumidores sentem ao utilizar tecnologias muito diferentes às suas experiências anteriores (MICK & FOURNIER, 1998), requerem uma abordagem focada no tema e dedicada a entender, especificamente, como consumidores enxergam e se relacionam com inovações desta natureza (PARASURAMAN & COLBY, 2001).

16 Objetivo do estudo Este estudo busca investigar a interação entre a prontidão para tecnologia de consumidores e suas avaliações, tanto cognitivas quanto afetivas, a respeito de determinado produto de alta tecnologia, almejando alcançar melhor compreensão sobre os fatores que influenciam a intenção de adoção de inovações tecnológicas por consumidores. 1.2 Relevância do estudo Apesar de a literatura de aceitação de tecnologia apresentar diferentes propostas para a modelagem dos fatores que determinam a aceitação de novas tecnologias por consumidores, são poucas as contribuições que integram a prontidão para tecnologia (isto é, a predisposição do consumidor em relação a tecnologia em geral) aos aspectos cognitivos e emocionais da avaliação que o consumidor faz a respeito de determinado produto ou serviço de alta tecnologia. A maior parte dos modelos é focada somente na dimensão cognitiva da aceitação de tecnologia (FISHBEIN & AJZEN, 1975; DAVIS, 1989; VENKATESH, 2003; CHILDERS et al, 2001). Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008) avaliam os efeitos conjuntos de construtos cognitivos e afetivos na intenção do consumidor em adotar uma nova tecnologia. Por sua vez, Lin et al (2007) e Pires e Costa (2008) investigam como a prontidão para tecnologia interage com a avaliação cognitiva de consumidores para determinados serviços tecnológicos. No entanto, nenhum dos estudos identificados na literatura une as três componentes (prontidão para tecnologia e dimensões cognitiva e emocional da avaliação de determinado produto de alta tecnologia) em um único modelo. Este trabalho pretende contribuir para a compreensão da relação entre esses três componentes, buscando investigar como avaliações cognitivas e emocionais do produto são

17 17 influenciadas pela prontidão para tecnologia do consumidor. É proposto um novo modelo que integra esses três componentes na compreensão da intenção de adoção de consumidores para produtos ou serviços de alta tecnologia. 1.3 Questões a investigar A revisão de literatura indica que a adoção de novas tecnologias pelo consumidor é influenciada por diferentes aspectos: avaliações cognitivas e emocionais do produto em si e prontidão para a tecnologia (DAVIS et al, 1989; PARASURAMAN, 2000; CHILDERS et al, 2001; VENKATESH et al, 2003; SOUZA & LUCE, 2005; KULVIWAT et al, 2007; LIN et al, 2007; PIRES & COSTA, 2008; NASCO et al, 2008). Esta pesquisa busca, portanto, responder às seguintes questões: 1) A avaliação cognitiva de determinado produto de alta tecnologia por consumidores é influenciada pela sua prontidão para tecnologia? Esta interação, por sua vez, afeta a intenção de adoção deste produto de alta tecnologia? 2) As emoções experimentadas por consumidores ao se depararem com ou utilizarem determinado produto de alta tecnologia são influenciadas pela sua prontidão para tecnologia? Esta interação, por sua vez, afeta a intenção de adoção deste produto de alta tecnologia? 3) A integração da prontidão para tecnologia com as avaliações cognitivas e afetivas de determinado produto de alta tecnologia contribui para a determinação e explicação do comportamento de adoção do consumidor?

18 Delimitação do estudo Este estudo está centrado em um único produto tecnológico, uma vez que é necessária a escolha de uma tecnologia para o consumidor avaliar e conhecer antes de emitir sua opinião a respeito. Acredita-se, no entanto, que o produto escolhido (o leitor eletrônico de livros Kindle DX da Amazon.com) represente bem o tipo de inovação tecnológica que se deseja avaliar, uma vez que a tecnologia de leitores eletrônicos de livros com telas de tinta eletrônica (e-ink) se tornou disponível para o consumidor dos EUA somente ao final de 2007 (com o lançamento do Kindle original pela Amazon.com). No Brasil, leitores eletrônicos de livros (particularmente o Kindle 2 e o Kindle DX) só começaram a ser vendidos em março de 2010, após os dados deste trabalho já terem sido coletados (novembro e dezembro de 2009). De fato, conforme verificado durante a coleta de dados da pesquisa, nenhum dos respondentes havia tido contato com leitores eletrônicos de livros antes de experimentarem o Kindle DX fornecido para avaliação. Sendo assim, o estudo não utilizou outros tipos de produtos ou serviços de alta tecnologia. 1.5 Organização do estudo Este trabalho está organizado da seguinte forma: O primeiro capítulo apresenta os objetivos da pesquisa e discute sua inserção teórica, ressaltando sua relevância para a pesquisa sobre comportamento do consumidor e aceitação de tecnologia, ao avaliar os efeitos da predisposição do consumidor com relação à tecnologia sobre sua avaliação cognitiva e emocional de determinado produto tecnológico e sua intenção de adoção deste mesmo produto.

19 19 O segundo capítulo descreve a revisão de literatura realizada sobre o tema de aceitação de tecnologia e difusão de inovações, com um foco particular nos modelos e construtos que foram utilizados ao longo dos anos para a compreensão da adoção de produtos ou serviços tecnológicos. Esta etapa termina com a apresentação do modelo proposto por este trabalho e a enunciação das hipóteses da pesquisa. O terceiro capítulo detalha a metodologia empregada neste trabalho, definindo o tipo de pesquisa realizado, a população de interesse, o método de amostragem, os procedimentos para a elaboração do instrumento de pesquisa, a forma de coleta de dados, os métodos empregados na análise dos dados e, por fim, as limitações do estudo. O capítulo quatro apresenta os resultados do estudo. É realizado o teste do modelo de mensuração adotado e dos diversos modelos estruturais considerados, além de serem verificadas as hipóteses da pesquisa e discutidas as relações encontradas entre os construtos estudados. O capítulo cinco conclui o trabalho, resumindo o estudo e apresentando suas principais conclusões e contribuições. São avaliadas também as limitações do estudo e feitas sugestões para novas pesquisas.

20 20 2 REVISÃO DA LITERATURA Este capítulo avalia a literatura sobre aceitação e adoção de novas tecnologias pelo consumidor, apresentando os modelos existentes para a descrição do comportamento de adoção e os respectivos construtos envolvidos no processo. Inicia-se a exposição com o estudo da teoria sobre aceitação de tecnologia (technology acceptance) e seus principais modelos, que buscam determinar os fatores que influenciam a adoção e o uso de novas tecnologias. São detalhados os construtos envolvidos na pesquisa sobre o tema, em particular os construtos utilidade percebida (perceived usefulness) e facilidade de uso percebida (perceived ease of use). Em uma próxima etapa, é apresentado o modelo de Aceitação de Tecnologia pelo Consumidor (CAT Consumer Acceptance of Technology), suas origens e os construtos cognitivos (vantagem relativa, utilidade percebida e facilidade de uso percebida) e afetivos (prazer, excitação e domínio) utilizados em sua composição. A seguir, é realizada a conceituação do construto prontidão para tecnologia (TR - technology readiness) e suas quatro dimensões (otimismo, inovatividade, desconforto e insegurança), sendo avaliadas as diversas aplicações deste construto na literatura, inclusive no Brasil. Ao final do capítulo é apresentado o quadro conceitual e, a partir dele, são formuladas as hipóteses a serem testadas na pesquisa.

21 O conceito de aceitação de tecnologia pelo consumidor A adoção de novas tecnologias por parte do consumidor pode ser influenciada por diversos fatores. Certos consumidores buscam os benefícios diretos do uso da tecnologia, focando sua atenção em produtos e serviços que facilitem ou agilizem as tarefas que pretendem desempenhar, conforme afirma a Teoria da Ação Racionalizada (TRA) de Fishbein e Ajzen (1975). Outros buscam novas sensações, procurando e sentindo diferentes emoções por meio da utilização e de experiências com novas tecnologias. Mick e Fournier (1998), em seu artigo sobre os paradoxos da tecnologia, destacam essa relação emocional dos consumidores com a tecnologia, abordando as reações conflituosas que consumidores apresentam quando confrontados com novas tecnologias como, por exemplo, o interesse e a excitação pela novidade, contrastado com o medo da incompetência ao utilizá-la. Acredita-se, no entanto, que a maioria dos consumidores, ao cogitar a adoção de uma nova tecnologia, misture aspectos da dimensão cognitiva com outros de natureza afetiva (KULIWAT et al, 2007), construindo uma resposta multifacetada a respeito da tecnologia de interesse. Tal resposta, única para cada indivíduo, levaria à aceitação ou rejeição da tecnologia. O termo e a concepção atual do construto Aceitação de Tecnologia (TA Technology Acceptance) surgiram originalmente com o trabalho de Davis (1989) que, com base na TRA de Fishbein e Ajzen (1975), elaborou o modelo TAM (Technology Acceptance Model), com o objetivo de entender que fatores levavam funcionários de uma empresa a aceitar e utilizar novas tecnologias introduzidas no ambiente de trabalho. Davis define a aceitação de tecnologia como a intenção voluntária de utilizar uma tecnologia seguida posteriormente da adoção e uso real da tecnologia. Tal intenção, de acordo com Davis (1989), Davis et al (1989) e Davis et al (1992) seria determinada pela atitude de um indivíduo com

22 22 relação ao uso da tecnologia e a percepção de sua utilidade prática, constituindo o antecessor direto do comportamento concretizado (actual behavior) de uso da tecnologia A definição de Davis para aceitação de tecnologia se assemelha ao terceiro estágio do processo de decisão sobre inovações, o estágio da decisão, inserido na teoria de difusão de inovações proposta por Rogers e Shoemaker (1971) e Rogers (2003). Tal estágio, onde o indivíduo toma a decisão de adotar ou não uma inovação, ocorreria após a etapa de conhecimento sobre a existência da inovação e entendimento de suas funcionalidades (primeiro estágio), seguida da etapa de persuasão (segundo estágio), em que o indivíduo busca informações sobre a inovação por meio de diversos canais de comunicação (tanto pela mídia de massa quanto por relações interpessoais) e forma sua atitude (favorável ou desfavorável) a respeito da inovação. 2.2 Modelos e teorias para aceitação de tecnologia Muitos são os trabalhos e linhas de pesquisa que buscam compreender os fatores e as razões que determinam a aceitação de tecnologia por indivíduos. Hu et al (1999) afirmam que a pesquisa sobre aceitação de novas tecnologias corresponde a uma das áreas mais maduras da literatura de sistemas de informação, tendo dado origem a diversas teorias e modelos com base na psicologia, sociologia e outras áreas. Historicamente, o foco principal das diversas linhas de pesquisa sobre aceitação de tecnologia esteve na implementação e utilização de novas tecnologias de informação (computadores pessoais, processadores de texto, planilhas eletrônicas, internet, vídeo conferência, , pacotes de software e etc) no ambiente de trabalho e para tarefas

23 23 produtivas (DAVIS et al, 1989; MATHIESON, 1991; HENDRICKSON et al, 1993; IGBARIA et al, 1995; VENKATESH & DAVIS, 1996; GREEN, 1998; AGARWAL & PRASAD, 1999; Venkatesh, 1999; VENKATESH & DAVIS, 2000; AGARWAL & PRASAD, 2000; CHAU & HU, 2001; BROWN et al, 2002; HARDGRAVE et al, 2003; VENKATESH et al, 2003). Por sua vez, a aceitação de produtos ou serviços tecnológicos pelo consumidor final, para uso pessoal, produtivo ou hedônico, foi menos abordada ao longo dos anos. Alguns exemplos encontram-se em Childers et al (2001), Shih (2004), Kuliwat et al (2007), Nasco et al (2008) e Pires e Costa (2008). Em sua extensa revisão da literatura sobre aceitação de tecnologia, Venkatesh et al (2003) destacam as principais teorias, modelos e construtos estudados ao longo dos anos com o objetivo de explicar a aceitação e adoção de novas tecnologias pelo usuário final. A principal variável dependente modelada pela maior parte destes estudos é a intenção e/ou o uso concretizado da tecnologia em questão. O papel da intenção de uso como principal antecedente do uso concretizado é bem documentado na literatura e já foi testado e verificado exaustivamente (AJZEN, 1991; SHEPPARD et al, 1988; TAYLOR & TODD, 1995). A seguir são apresentados alguns dos principais modelos de aceitação de tecnologia e os respectivos construtos utilizados em suas estruturas (VENKATESH et al, 2003). É descrito com maior detalhe o TAM, de Davis (1989) e Davis et al (1989), que foi exaustivamente replicado e testado pela literatura de aceitação de tecnologia e sistemas da informação (YOUSAFZAI et al, 2007). De interesse particular é o fato do TAM servir como principal fundação para o modelo CAT (Consumer Acceptance of Technology), de Kulviwat, Bruner, Kumar, Nasco e Clark (2007), que será utilizado como uma das bases para a elaboração do modelo CART (Consumer Acceptance and Readiness of Technology) proposto neste trabalho.

24 Teoria da ação racionalizada (TRA) Baseada na teoria de psicologia social e proposta por Fishbein e Ajzen (1975) e Ajzen e Fishbein (1980), a TRA é uma das mais influentes teorias sobre comportamento humano. Nos anos que se seguiram à sua elaboração, a TRA foi utilizada para explicar variados tipos de comportamento, conforme aponta a meta-análise conduzida por Sheppard et al (1988). Davis et al (1989), no entanto, são os primeiros a aplicar a TRA na modelagem da aceitação individual de tecnologia. A figura 2.1 apresenta o modelo e os construtos envolvidos na TRA. Figura 2.1 Teoria da Ação Racionalizada, TRA (FISHBEIN & AJZEN, 1975) O construto norma subjetiva (subjective norm) diz respeito à percepção do indivíduo sobre a opinião de outras pessoas importantes para ele e de como este deveria agir ou se comportar segundo elas (FISHBEIN & AJZEN, 1975). A atitude, por sua vez, mede os sentimentos positivos ou negativos do indivíduo com relação ao comportamento em questão. A intenção retrata a vontade ou pré-disposição do indivíduo em se comportar de certa maneira, com o comportamento futuro indicando a concretização de tal intenção.

25 Teoria do Comportamento Planejado (TPB) A teoria do comportamento planejado (theory of planned behavior, TPB) de Ajzen (1985) expandiu a TRA, adicionando o construto de controle percebido ao modelo original, conforme ilustrado na Figura 2.2. Na TPB, de acordo com Ajzen (1985) e Ajzen (1991), o conceito de controle percebido engloba a dificuldade ou facilidade percebida pelo indivíduo em se comportar de determinada forma. Com relação ao uso e aceitação de tecnologia, esse construto se traduziria como as percepções do indivíduo sobre dificuldades ou entraves, tanto internos quanto externos, para a utilização ou adoção de uma dada tecnologia (TAYLOR & TODD, 1995). Figura 2.2 Teoria do Comportamento Planejado, TPB (Ajzen, 1985) A literatura mostra que o modelo proposto pela TPB foi aplicado de forma bem sucedida na explicação da aceitação individual de vários tipos de tecnologia, em diversos ambientes diferentes (HARRISON et al, 1997; MATHIESON, 1991; TAYLOR & TODD, 1995).

26 O modelo de aceitação de tecnologia (TAM) Diversas perspectivas teóricas foram utilizadas ao longo dos anos para compreender os fatores que determinam a aceitação e o uso da tecnologia (YOUSAFZAI et al, 2007). Dentre essas linhas de pensamento, os modelos de intenção baseados na psicologia social, particularmente a teoria da ação racionalizada (TRA) de Ajzen e Fishbein (1980) e a teoria do comportamento planejado (TPB) de Ajzen (1991), foram os mais bem sucedidos em formar uma base para a elaboração de modelos que descrevessem o comportamento de usuários de tecnologia e os antecedentes que explicam sua aceitação. A partir dessa linha de pesquisa surgiu o Technology Acceptance Model (TAM), proposto por Davis (1989) e Davis et al (1989). O TAM, uma adaptação da TRA, foi concebido como um modelo parcimonioso, explicando a adoção e uso de tecnologia a partir de apenas dois construtos: a utilidade percebida (Perceived Usefulness, PU) e a facilidade de uso percebida (Perceived Ease of Use, PEOU) de uma dada tecnologia. Davis et al (1989) deixam claro o foco do TAM ao afirmar que o modelo foi especificamente construído para explicar o uso do computador e tecnologias relacionadas. No modelo TAM original, a aceitação de uma dada tecnologia por um indivíduo é determinada pela sua intenção voluntária em utilizá-la. Essa intenção, por sua vez, seria caracterizada pela atitude do indivíduo a respeito da tecnologia e suas percepções sobre sua utilidade prática. As crenças do indivíduo com relação ao uso da tecnologia (a utilidade e a facilidade de uso percebidas) seriam, portanto, os blocos formadores da atitude do indivíduo para com a tecnologia apresentada. A figura 2.3 ilustra o modelo TAM de Davis et al (1989) e os construtos envolvidos.

27 27 Figura 2.3 Modelo TAM Original (DAVIS et al, 1989) Fishbein e Ajzen (1975) descrevem atitude como os sentimentos, positivos ou negativos, que um indivíduo possui em relação a um comportamento alvo. Ajzen e Fishbein (1980), por sua vez, afirmam que a atitude em relação a um objeto influencia as intenções de uso de tal objeto, consequentemente influenciando o comportamento em relação ao objeto (isto é, ao seu uso). No entanto, os próprios autores do TAM original (DAVIS et al, 1989), ao testar o modelo sem o construto atitude, em ambientes onde a escolha do uso da tecnologia era voluntária, perceberam que o modelo se comportava igualmente bem com ou sem a atitude mediando a intenção de uso. Em cenários onde o uso da tecnologia é mandatório (por exemplo, em empresas que adotam um novo sistema que deve ser obrigatoriamente usado por todos os funcionários), a atitude se mostrou relevante e um fator determinante do uso, apesar de sua relação direta com a intenção de uso não ficar comprovada (JACKSON et al, 1997). Uma possível explicação para a conclusão de que a atitude não é um construto essencial para o TAM, de acordo com Taylor e Todd (1995), é o fato de que, para ambientes de trabalho (onde ocorreram a maior parte das aplicações do TAM), o desempenho da tecnologia é o fator mais importante, com os gostos ou sentimentos pessoais dos possíveis usuários não exercendo influência significativa sobre a intenção de uso ou o uso concretizado. No contexto de

28 28 consumidores e tecnologias de consumo, no entanto, mesmo com a adoção sendo sempre voluntária, os sentimentos e atitudes do indivíduo com relação à tecnologia podem desempenhar papel fundamental na sua intenção de uso (KULVIWAT et al, 2007). Para Davis et al (1989), dentro do contexto de sistemas da informação onde o TAM estava inicialmente inserido, a utilidade percebida (PU) era caracterizada como a probabilidade de melhoria de desempenho em tarefas relacionadas ao seu trabalho, que o indivíduo enxergava ser possível por meio do uso de uma dada tecnologia. Posteriormente, essa definição foi ampliada para contextos não organizacionais, fora do ambiente de trabalho, com PU vindo a significar simplesmente as melhorias percebidas por um indivíduo em sua produtividade ou eficiência, em qualquer tarefa, proporcionadas pelo uso de certa tecnologia. Alguns exemplos da aplicação desta nova definição são os trabalhos de Childers et al (2001), avaliando o uso de internet por consumidores, de Suh e Han (2003) sobre o uso de comunidades virtuais, ou o artigo de Devraj et al (2002) sobre compras pela internet. Por sua vez, a facilidade de uso percebida (PEOU) foi traduzida como o nível de esforço (físico e/ou mental) que um indivíduo espera ter que fazer para utilizar corretamente uma nova tecnologia. Davis et al (1989) destacam também que, para aplicar esses construtos na compreensão da aceitação de tecnologia, é necessário medir atitudes e crenças em relação ao uso da tecnologia e não à tecnologia em si (simplesmente como conceito ou idéia, desligada do uso prático), uma vez que os indivíduos podem possuir visões positivas sobre tecnologias novas, mas não estarem dispostos a adotá-las ou utilizá-las. A maioria dos estudos sobre o TAM, incluindo o trabalho original de Davis et al (1989), enfatizam a maior importância de PU na determinação da aceitação, deixando PEOU em segundo plano. Venkatesh (1999) afirma que não foi encontrada relação direta entre a

29 29 facilidade de uso percebida e o uso de uma tecnologia. Com o tempo, a continuidade da pesquisa sobre o TAM demonstrou que o efeito de PEOU na intenção de uso era na verdade indireto, com PEOU operando através de PU, em uma demonstração de que não importa o quão fácil seja usar uma tecnologia, se não for considerada útil e produtiva, ela não será utilizada (KEIL et al, 1995). O papel de PEOU no TAM permanece sob debate, no entanto, com outros estudos demonstrando que PEOU possui uma relação direta e de magnitude igual ou mais forte do que PU na aceitação de tecnologia (IGBARIA et al, 1997; AGARWAL & PRASAD, 1997). Pesquisas sugerem também que o sexo (GEFEN & STRAUB, 1997; VENKATESH & MORRIS, 2000) e o tipo de tarefa (GEFEN & STRAUB 2000; MOON & KIM, 2001) podem mediar os efeitos de PU e PEOU, afetando sua importância relativa na explicação da intenção de uso. Outra questão importante no TAM é a medição da variável dependente, com o uso subjetivo afirmado por um usuário em um instrumento de pesquisa frequentemente diferindo do uso real da tecnologia medido de formas objetivas (STRAUB et al, 1995), como por meio de registros de servidores de software ou resumos de uso de sites da internet, por exemplo. De acordo com Nunnally e Bernstein (1994), para ser uma medida satisfatória para o uso de uma tecnologia, o uso auto-reportado deve exibir forte correlação com outras formas de se medir o uso (validade convergente). Além disso, para apresentar validade discriminante (CAMPBELL & FISKE, 1959), o uso auto-reportado deve apresentar correlação maior com outra forma de se medir a mesma variável (uso concretizado) do que com outros construtos que utilizam o mesmo instrumento de medição (como a intenção de uso). Davis et al (1989) testaram o TAM original em um estudo sobre a adoção e uso da tecnologia de processadores de texto para computadores. Desde então, o modelo TAM foi

30 30 aplicado a diferentes tipos de tecnologia e ambientes, como o uso da internet, o uso de , o uso de diferentes pacotes de software, o uso de bancos online e compras online, entre outros (MATHIESON, 1991; HENDRICKSON et al, 1993; IGBARIA et al, 1995; VENKATESH & DAVIS, 1996; GREEN, 1998; AGARWAL & PRASAD, 1999; VENKATESH, 1999; VENKATESH & DAVIS, 2000; AGARWAL & PRASAD, 2000; CHAU & HU, 2001; BROWN et al, 2002; HARDGRAVE et al, 2003; VENKATESH et al, 2003; Childers et al, 2001; Shih, 2004; Kuliwat et al, 2007, Nasco et al, 2008 e PIRES & COSTA, 2008). As replicações do TAM em diversos cenários e países sugerem que o modelo é robusto e responde de forma similar a diferentes grupos de pessoas, países e épocas (YOUSAFZAI et al, 2007). De acordo com Yousafzai et al (2007), a grande popularidade do TAM pode estar associada ao fato de o modelo ser parcimonioso, específico para o contexto de inovações tecnológicas e capaz de produzir explicações e predições adequadas para a aceitação de diversas tecnologias em diferentes ambientes. Além disso, o TAM possui uma base teórica sólida e várias escalas validadas para a medição de seus construtos, o que facilita a sua aplicação e replicação Teoria de Difusão de Inovações (IDT) Desde a década de 1960, uma das linhas de pesquisa mais influentes sobre adoção de novas tecnologias e inovações é a Teoria de Difusão de Inovações de Rogers (2003). Rogers analisou diversos estudos sobre a adoção inovações e conjecturou que seriam cinco as características de uma inovação que poderiam afetar sua taxa de difusão: vantagem relativa, compatibilidade, complexidade, observabilidade (observability) e experimentabilidade

31 31 (triability). Esses construtos seriam então os principais fatores que levariam a uma adoção mais rápida ou mais lenta de uma inovação. Nota-se que esses cinco construtos são subjetivos e dizem respeito às percepções de cada indivíduo a respeito da inovação. É esta percepção que influencia a escolha em adotar ou não uma inovação. Rogers (2003) define estas cinco características da seguinte forma: Vantagem Relativa: o quanto uma inovação é percebida como superior a sua precursora; Compatibilidade: o quanto uma inovação é percebida como sendo consistente com os valores, necessidades e experiências passadas dos adotantes em potencial; Complexidade: o quanto uma inovação é percebida como difícil de ser utilizada; Observabilidade: o quanto os resultados ou o uso de uma inovação são perceptíveis para os outros; Experimentabilidade: o quanto uma inovação pode ser experimentada antes de ser adotada. Em uma meta-análise de mais de 105 artigos, Tornatzky e Klein (1982) identificaram dez características frequentemente exploradas em estudos sobre difusão de inovações. Entre estas estavam os cinco atributos propostos por Rogers, além de custo, comunicabilidade, divisibilidade, lucratividade e aprovação social. Tornatzky e Klein notam, no entanto, que as definições para comunicabilidade se assemelham ao conceito de observabilidade, e que o conceito de divisibilidade possui similaridades com experimentabilidade. Além disso, ao tratar do nível de adoção individual de tecnologias, em particular em ambientes organizacionais, o custo e a lucratividade não se mostraram variáveis relevantes. Por sua vez,

32 32 o último dos novos cinco atributos, aprovação social (também chamado de imagem, por MOORE & BENBASAT, 1991), provou ser relevante para a decisão de adoção. Rogers (2003) inclui esse conceito de busca por prestígio social, status ou melhoria de imagem perante um sistema social dentro do conceito de vantagem relativa, mas de acordo com Tornatzky e Klein (1982), diversos autores concordam com o fato de o construto imagem (ou aprovação social) ser suficientemente diferente de vantagem relativa para ser considerado, medido e analisado em separado. Deve ser observado que as definições de Rogers para os construtos apresentados são baseadas nas percepções da inovação em si, e não nas percepções de seu uso. Ajzen e Fishbein (1980), no entanto, afirmam que as atitudes em relação a um objeto frequentemente se diferenciam das atitudes em relação a um comportamento envolvendo um objeto. Por exemplo, um consumidor pode achar um produto bonito e interessante (objeto), mas decidir não comprá-lo porque acha que não teria utilidade para ele, ou porque é muito caro (comportamento). Desta forma, a atitude positiva em relação a um objeto (ou inovação) não se traduz diretamente em comportamentos positivos em relação ao mesmo. A relevância desta discussão para a teoria de difusão de inovações é clara. Inovações se difundem porque indivíduos decidem adotá-las. Sendo assim, o que importa na verdade não seria a percepção da inovação em si, mas sim as percepções de potenciais adotantes relativas ao uso da inovação. Para implementar essa visão, Moore e Benbasat (1991) sugerem que as definições de Rogers para as características das inovações sejam modificadas adicionando-se a palavra uso. Por exemplo, a definição de vantagem relativa seria reescrita como o quanto o uso de uma inovação é percebido como superior ao uso de sua precursora.

33 33 Os conceitos de utilidade percebida (o grau com que um indivíduo acredita que usar uma tecnologia irá melhorar seu desempenho em tarefas de trabalho) e facilidade de uso percebida (o grau com que um indivíduo acredita que o uso de uma tecnologia é desprovido de esforço físico ou mental) de Davis (1989), apesar de possuírem similaridades com os construtos vantagem relativa e complexidade de Rogers (2003), se encaixam nesta linha de pensamento, em que a percepção sobre o uso da inovação e as conseqüências desta utilização são os aspectos mais importantes para definir a aceitação de uma tecnologia Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) Baseados em uma grande revisão de literatura sobre praticamente todas as teorias e modelos de aceitação de tecnologia propostos até o ano da publicação de seu trabalho (entre eles a TRA, o TPB, o TAM, o modelo da Teoria de Difusão de Inovações e outros), Venkatesh et al (2003) propõem a elaboração de uma teoria unificada para a aceitação e uso da tecnologia (UTAUT), testando os construtos existentes em oito modelos e escolhendo os que se apresentaram consistentemente como determinantes diretos e significativos da intenção de uso ou do uso concretizado da tecnologia.. A figura 2.4 ilustra o modelo UTAUT proposto por Venkatesh et al (2003).

34 34 Figura 2.4 Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia Por meio do UTAUT, Venkatesh et al (2003) teorizam que quatro construtos teriam influência direta sobre a intenção de uso e o uso concretizado da tecnologia: a expectativa de desempenho, a expectativa de esforço, a influência social e as condições facilitadoras. O UTAUT foi elaborado e testado para modelar a adoção de novos sistemas e tecnologias da informação em ambientes de trabalho, na mesma linha do TAM original. No entanto, o UTAUT possui uma sólida base teórica e sugere construtos que poderiam ser utilizados e testados também para a adoção de tecnologias de consumo. A expectativa de desempenho é definida como o grau em que um indivíduo acredita que usar uma tecnologia irá ajudá-lo a alcançar níveis superiores de desempenho em suas tarefas de trabalho. Este construto é baseado no construto utilidade percebida do TAM (DAVIS et al, 1982) e no construto vantagem relativa da teoria de difusão de inovações de Rogers (2003). Venkatesh et al (2003) apontam para o fato de a expectativa de desempenho, assim como construtos similares em outros modelos, ter apresentado consistentemente o

35 35 maior poder preditivo para a intenção de uso, tanto em ambientes de uso voluntário quanto em ambientes de uso mandatório (AGARWAL & PRASAD, 1998; TAYLOR & TODD, 1995). A expectativa de esforço é definida como o grau de facilidade associado ao uso de uma tecnologia. Este construto é similar a construtos presentes em outros modelos, como a facilidade de uso percebida do TAM (DAVIS et al, 1982), ou o construto complexidade, presente na teoria de difusão de inovações (ROGERS, 2003). Venkatesh et al (2003) afirmam que o construto expectativa de esforço (e seus similares em outros modelos) é significante na previsão da intenção de uso, particularmente nos primeiros estágios da adoção (THOMPSON et al, 1994). Por sua vez, o construto influência social representa o grau de percepção de um indivíduo sobre o quão importante é, para pessoas próximas e relevantes, que ele utilize a tecnologia. O construto influência social é similar ao construto norma subjetiva presente na TRA de Fishbein e Ajzen (1975) e na TPB de Ajzen (1985). Venkatesh e Davis (2000) sugerem, no entanto, que os efeitos da influência social são mais relevantes em ambientes onde a adoção é mandatória, mas apontam para o fato de que, em ambientes onde a adoção é voluntária, pode existir necessidade de conformação com a opinião de pessoas próximas ou com grupos de referência, o que tornaria a influência social um construto igualmente significativo na determinação da aceitação de novas tecnologias. Por fim, o construto condições facilitadoras mede até que ponto um indivíduo acredita que a infraestrutura organizacional e técnica existente na empresa permite e suporta a utilização da tecnologia a ser adotada. Esse construto é similar ao construto controle percebido da TPB (AJZEN, 1985) e ao construto compatibilidade da teoria de difusão de

36 36 inovações (ROGERS, 2003). Os resultados obtidos por Venkatesh et al (2003) indicam um efeito direto do construto condições facilitadoras sobre o uso concretizado, sem a mediação da intenção de uso. Venkatesh et al (2003) testaram o UTAUT empiricamente, utilizando dados de quatro empresas diferentes, realizando ainda uma validação cruzada com dados de outras duas empresas. Os resultados apresentaram forte suporte empírico para as relações e construtos propostos no UTAUT, com efeitos diretos significativos sobre a intenção de uso da tecnologia sendo verificados para os seguintes construtos: expectativa de desempenho, expectativa de esforço e influência social. Além disso, foram confirmados efeitos diretos da intenção de uso e do construto condições facilitadoras sobre o uso concretizado da tecnologia. Venkatesh et al (2003) ainda testaram e verificaram efeitos significativos de variáveis moderadoras como sexo e idade sobre as relações entre os construtos do UTAUT. Para concluir, os autores afirmam que o UTAUT foi capaz de explicar 70% da variância presente na intenção de uso de uma tecnologia, uma melhora substancial sobre os outros modelos de aceitação de tecnologia (o TAM, por exemplo, para os mesmos dados, só foi capaz de explicar 38% do variância, segundo VENKATESH et al, 2003). O grande problema do UTAUT, no entanto, é o seu foco excesivo no ambiente de trabalho, tornando difícil sua aplicação no contexto do consumidor. Diferentemente do UTAUT, o modelo CAT descrito a seguir foi desenvolvido especialmente para lidar com a adoção de tecnologia pelo consumidor final.

37 O modelo de aceitação de tecnologia pelo consumidor (CAT) A maior parte das teorias sobre aceitação de tecnologia, além de ser principalmente direcionada para ambientes de trabalho, é focada nos fatores cognitivos que determinam o uso da tecnologia, como a utilidade percebida e a facilidade de uso percebida (DAVIS et al, 1989, VENKATESH et al, 2003). Conforme apontam Kulviwat et al (2007), são poucos os estudos que incorporam a dimensão afetiva na compreensão do comportamento sobre adoção de tecnologia, uma dimensão particularmente importante quando o público alvo da tecnologia é formado por consumidores individuais. Consumidores, diferentemente de trabalhadores em uma corporação, adotam e utilizam produtos ou serviços de alta tecnologia por razões que vão além dos benefícios concretos que tais produtos ou serviços podem proporcionar. Os consumidores se envolvem emocionalmente com os produtos e serviços que utilizam, vivenciando um amplo espectro de emoções durante suas experiências com o produto/serviço, sentindo prazer, excitação, frustração, ou até mesmo medo (MICK & FOURNIER, 1998). Mais do que isso, os consumidores não só realizam tarefas produtivas com as tecnologias que adotam, mas também as utilizam para tarefas hedônicas (HARTMAN et al, 2006). Tarefas utilitárias, de acordo com Childers et al (2001) seriam atividades onde a principal motivação é a solução de problemas. Essas tarefas são, portanto, de natureza primariamente cognitiva, baseadas na razão e direcionadas a um objetivo (DHAR & WERTENBROCH, 2000). Por outro lado, tarefas hedônicas seriam caracterizadas por experiências afetivas e sensoriais de natureza estética, fantasiosa ou com propósito de diversão (HIRSCHMAN & HOLBROOK, 1982; BATRA & AHTOLA, 1991). O tipo de tarefa realizada com uma tecnologia pode influenciar a formação da intenção de uso por parte do consumidor, como mostraram Kempf (1999) e Moon e Kim (2001).

38 38 Buscando uma modelagem mais abrangente, que incorporasse tanto os aspectos cognitivos quanto os afetivos envolvidos na aceitação de tecnologia por um indivíduo, Kulviwat, Bruner, Kumar, Nasco e Clark (2007) propõem o modelo de aceitação de tecnologia pelo consumidor, CAT (Consumer Acceptance of Technology), com base no modelo TAM de Davis (1989) e no paradigma de emoções PAD (Prazer, Excitação e Domínio ou, em inglês, Pleasure, Arousal e Dominance) de Mehrabian e Russell (1974). A figura 2.5 ilustra os construtos e relações do modelo CAT original, conforme proposto for Kulviwat et al (2007). Figura 2.5 Modelo de Aceitação de Tecnologia pelo Consumidor (CAT)

39 39 Kulviwat et al (2007) afirmam que seu objetivo ao desenvolver o CAT era propor um substituto ao TAM, melhor adaptado ao contexto de adoção de inovações tecnológicas por consumidores. Os autores buscavam ainda manter a parcimônia do modelo TAM original e por essa razão fizeram uso de uma teoria de afeto unificada, cobrindo uma grande variedade das emoções que o consumidor poderia sentir ao utilizar uma nova tecnologia, sem adicionar muitos construtos ao modelo final. Detalhes sobre o modelo, construtos empregados e suas relações são discutidos a seguir. É realizada uma breve exposição da teoria PAD de Mehrabian e Russell (1974). É apresentada também a revisão do CAT sugerida por Nasco, Kulviwat, Kumar e Bruner, Após essa descrição, são avaliados os resultados obtidos pelo CAT nos dois estudos em que foi utilizado (KULVIWAT et al, 2007; NASCO et al, 2008) e realizadas comparações de desempenho com o TAM, sempre no contexto de adoção de tecnologias pelo consumidor Teoria do Prazer, Excitação e Domínio (PAD) Mehrabian e Russell (1974) afirmam que todas as possíveis respostas emocionais para experiências físicas, sensoriais ou sociais podem ser compreendidas a partir de três dimensões: prazer (pleasure), excitação (arousal) e domínio (dominance). Os autores sugerem que qualquer uma das muitas emoções humanas pode ser representada como uma combinação dessas três dimensões, variando-se a magnitude e direção (positiva ou negativa) de cada uma destas dimensões. Componentes de prazer, excitação e domínio definiriam, portanto, os sentimentos de um indivíduo; estas emoções, por sua vez, influenciariam o seu comportamento e decisões.

40 40 A dimensão do prazer mede o quão agradável (ou desagradável) é a reação que um indivíduo experimenta quando é exposto a um dado estímulo. Felicidade e satisfação (positivos) ou melancolia e irritação (negativos) são sentimentos fortemente associados a essa dimensão. A excitação diz respeito ao estado de atenção mental e/ou física que uma pessoa experimenta em resposta a algum estímulo. Tédio e desinteresse (negativos) ou interesse, disposição e animação (positivos) são emoções associadas à dimensão da excitação. Por fim, a terceira dimensão, o domínio, se refere ao grau de controle (ou descontrole) que um indivíduo sente quanto apresentado a um estímulo. Emoções como angústia, medo e insegurança (negativas) ou coragem, segurança ou audácia (positivas) são regidas pela dimensão do domínio. Figura 2.6 Representação do Modelo PAD para Estados Emocionais (Mehrabian, 1996) Desde sua elaboração, a teoria PAD foi aplicada em diversos estudos na literatura de marketing, como instrumento capaz de medir as respostas emocionais a estímulos provenientes do ambiente. Oliver (1993) utilizou a PAD para avaliar experiências e emoções de consumidores após o consumo de produtos. Hui e Bateson (1991), por sua vez, aplicaram a PAD em uma pesquisa sobre as emoções associadas ao consumo de serviços. Koufaris (2002) avaliou a experiência de compras online e Donovan et al (1994) estudaram as respostas

41 41 emocionais que os consumidores apresentavam quando expostos a diferentes ambientes em lojas de varejo. Nasco et al (2008) destacam o fato de que, em estudos que aplicaram a PAD em contextos de marketing, o papel da dimensão domínio é minimizado ou ignorado devido a ela, em geral, apresentar baixa significância em relação aos outros construtos testados (BAKER et al, 1992; DONOVAN & ROSSITER, 1982; SHERMAN et al, 1997). No entanto, Foxall e Greenley (2000), Yani-de-Soriano e Foxall (2006) e Machleit e Eroglu (2000) debatem essa questão dizendo que, na literatura de comportamento do consumidor, a importância da dimensão domínio depende do contexto em que é testada, assumindo maior importância em experimentos em que poucas opções são dadas ao consumidor do que em cenários em que existe muita liberdade de escolha. Por sua vez, Mehrabian (1995), um dos criadores do paradigma PAD, defende a manutenção da dimensão domínio em seu modelo, tendo realizado mais estudos para confirmar seu ponto de vista. Shaver et al (1987) e Morgan e Heise (1988) realizam comparações entre modelos contendo somente prazer e excitação e a PAD com suas três dimensões e chegam à conclusão de que o modelo com três dimensões é mais adequado e informativo. Por fim, Kulviwat et al (2007) não encontram resultados que validem o efeito direto da dimensão domínio sobre a atitude com relação à adoção de uma nova tecnologia. Apesar destes resultados, Nasco et al (2008), ao avaliar os efeitos e interações da dimensão domínio com outros construtos do CAT, afirmam que manter a dimensão domínio no modelo é vantajoso, em particular por causa da interação entre domínio e o construto facilidade de uso percebida, que apresenta um efeito direto significativo sobre a atitude de adoção.

42 Construtos empregados no CAT A seguir são definidos e detalhados os construtos utilizados por Kulviwat et al (2007) no modelo CAT, apresentado na Figura Utilidade Percebida Como visto durante a revisão do modelo TAM, o construto utilidade percebida retrata o quanto um indivíduo acredita que uma dada tecnologia pode melhorar sua produtividade ou desempenho em alguma tarefa de trabalho (DAVIS et al, 1989). No caso do consumidor, a utilidade percebida está atrelada ao resultado funcional do uso da tecnologia, podendo ser traduzida como a probabilidade, percebida pelo consumidor, de que a tecnologia em questão irá beneficiá-lo de alguma forma ao realizar uma tarefa. Na literatura que avalia o TAM e suas aplicações, o construto utilidade percebida é um dos principais elementos na determinação da aceitação e uso da tecnologia (DAVIS, 1989; MATHIESON, 1991; TAYLOR & TODD, 1995), tendo se provado o fator mais importante e significativo para caracterização da adoção (DAVIS et al, 1989; HU et al, 1999) em contextos corporativos. No caso do consumidor, relações positivas e significativas foram encontradas entre a utilidade percebida e a atitude com relação ao uso de novas tecnologias. Alguns exemplos são o uso de novos serviços disponíveis na internet (Childers et al, 2001; GENTRY & CALANTONE, 2002) e a atitude em relação a utilizar produtos que permitam o acesso móvel à Internet (BRUNER & KUMAR, 2005).

43 Facilidade de Uso Percebida O construto facilidade de uso percebida, de forma similar a como foi definido no TAM (DAVIS et al, 1989), envolve a crença do indivíduo sobre o quão fácil ou livre de esforço é a tarefa de aprender a utilizar (e posteriormente usar) uma tecnologia. Acredita-se que a facilidade de uso seja um componente importante para determinar a adoção inicial e o uso continuado de uma tecnologia. Venkatesh (1999) e Lin et al (2007) comprovaram empiricamente a importância desse construto na aceitação de novas tecnologias. A literatura apresenta evidências tanto de um efeito direto da facilidade de uso percebida sobre a atitude com relação à adoção, quanto de um efeito indireto por meio do construto utilidade percebida (DAVIS et al, 1989; VENKATESH, 1999). O efeito direto sugere que, mesmo sem considerar a utilidade de uma tecnologia, a sua facilidade de uso influenciará de forma significativa e positiva sua adoção (quanto mais fácil for utilizar a tecnologia ou produto, maior sua aceitação). O efeito indireto diz respeito ao fato de que tecnologias mais fáceis de serem usadas são naturalmente percebidas como sendo mais úteis, o que tornaria mais positiva a atitude do indivíduo com relação à tecnologia e, consequentemente, aumentaria sua intenção em adotá-la (DAVIS et al, 1989). Ambos os efeitos, direto e indireto, foram testados e vistos como significativos para o contexto de aceitação de tecnologia em empresas (ADAMS et al, 1992; DAVIS et al, 1989). No contexto de consumidores, verificou-se que a facilidade de uso percebida apresenta um efeito direto e positivo sobre a atitude com relação ao uso de uma nova tecnologia (CHILDERS et al, 2001; DABHOLKAR & BAGOZZI, 2002; GENTRY & CALANTONE, 2002).

44 Vantagem Relativa Conforme descrito na teoria de difusão de inovações por Rogers (2003), a vantagem relativa de uma inovação diz respeito à crença, pelo adotante, de que a inovação apresentada é superior de alguma forma ao que ela pretende suplantar. Rogers (2003) afirma que, quanto maior a vantagem relativa percebida em uma inovação, mais certa e rápida será sua adoção. Utilizando o modelo para as características percebidas de uma inovação proposto por Moore e Benbasat (1991) com base na teoria da difusão de Rogers, Plouffe et al (2001) demonstram empiricamente que a vantagem relativa é o fator com maior importância na determinação da intenção de adoção. A meta-análise conduzida por Tornatzky e Klein (1982) sobre as características de inovações chega à mesma conclusão, com a vantagem relativa se apresentando como um construto consistentemente decisivo para a adoção. Apesar de vantagem relativa e utilidade percebida serem construtos conceitualmente relacionados, com o primeiro envolvendo a percepção de o quão melhor é uma inovação em relação a sua precursora e o segundo descrevendo a crença de um indivíduo de que a inovação o ajudará a desempenhar alguma função, Kulviwat et al (2007) acreditam que é relevante a adição de vantagem relativa ao modelo CAT por acharem que este construto pode desempenhar um papel complementar ao construto utilidade percebida na formação das atitudes com relação à adoção (KARAHANNA, 2002; MOORE & BENBASAT, 1991). Dado o contexto do consumidor final, que pode comparar diversas opções de tecnologia e escolher livremente se irá adotar alguma, acredita-se que inovações que ofereçam claras vantagens com relação a tecnologias que o consumidor já utiliza (ou utilizou) teriam mais chance de serem adotadas. Sendo assim, o construto vantagem relativa possuiria algum efeito sobre a atitude com relação à adoção. Observa-se que o contexto do consumidor difere

45 45 muito do contexto da corporação neste caso, para o qual o TAM foi inicialmente desenvolvido. Em contraste com o consumidor, que tem o poder de decisão, espera-se que os funcionários de uma empresa utilizem novas tecnologias escolhidas por outros membros da corporação, o que torna o construto utilidade percebida mais relevante do que o construto vantagem percebida (não incluído no TAM de DAVIS et al, 1989). Conforme ilustrado na estrutura do modelo CAT (figura 2.5), Kulviwat et al (2007) esperam que a vantagem relativa possua tanto um efeito direto sobre a atitude com relação à adoção, quanto um efeito indireto através de sua influência sobre o construto utilidade percebida. Esse efeito indireto pode ser explicado da seguinte maneira: os consumidores tenderiam a enxergar inovações como mais úteis (maior utilidade percebida) quanto mais as julgarem superiores às alternativas. É importante salientar, no entanto, que nem todas as vantagens relativas de uma tecnologia, quando comparadas a outras (concorrentes ou antecessoras), podem ser consideradas de fato úteis. Vantagens puramente estéticas, por exemplo, podem não desempenhar nenhuma função extra além de tornar o produto mais agradável aos olhos do consumidor. Tais vantagens relativas podem, no entanto, representar um incentivo para a aceitação de uma tecnologia, embora não sejam estritamente funcionais Prazer A busca por felicidade, satisfação ou diversão desempenha papel importante na decisão de consumo de produtos ou serviços de alta tecnologia, de acordo com Holbrook e Hirschman (1982) e Hartman et al (1982). Childers et al (2001) verificaram empiricamente a influência que o potencial de entretenimento de um produto de alta tecnologia possui sobre o processo decisório de adoção. Lee et al (2003) e Bruner e Kumar (2005) encontraram efeitos

46 46 diretos de emoções ligadas à dimensão prazer sobre a atitude com relação à adoção de produtos ou serviços voltados para o uso da internet Excitação A formação de atitudes a partir de emoções ligadas à dimensão da excitação foi testada em contextos envolvendo o consumidor final por Donovan et al (1994) em estudo sobre os sentimentos de compradores em lojas de varejo. Verificou-se que um ambiente mais animador e interessante na loja tinha efeito direto positivo sobre a intenção de compra do consumidor. Em um contexto de adoção de tecnologia, Lee et al (2003) encontraram uma relação positiva entre excitação e intenção de uso de serviços de compra online Domínio Parasuraman e Colby (2001), por meio das dimensões de desconforto e insegurança presentes no construto prontidão para tecnologia (Technology Readiness, ou TR), apontam para a importância de sensações de confiança, controle e domínio na determinação da intenção de adoção de novas tecnologias. Segundo esses autores, as dimensões de desconforto e insegurança agiriam como inibidores da aceitação, retardando ou impedindo o consumidor de adotar uma dada tecnologia. Sentimentos de frustração, confusão e medo (relacionados ao pólo negativo da dimensão domínio) estariam ligados a formação de atitudes negativas em relação ao uso de computadores e tecnologias associadas (HARRIS & DAVISON, 1999). Similarmente, Igbaria

47 47 e Parasuraman (1989) verificaram que a ansiedade seria um dos fatores mais significativos na constituição de atitudes negativas para com novas tecnologias Atitude em relação à adoção A atitude em relação à adoção é um conjunto de julgamentos cognitivos e afetivos de um indivíduo com relação a uma dada tecnologia (BLACKWELL et al, 2005) Os construtos avaliados anteriormente, tanto cognitivos quanto afetivos, seriam, portanto, os blocos formadores desta atitude, que por sua vez influenciaria a intenção do indivíduo em adotar uma tecnologia. O papel da atitude como antecedente direto na previsão da intenção de adoção é razão de debate na literatura sobre aceitação de tecnologia. Sheppard et al (1988), em uma metaanálise da teoria da ação racionalizada, concluíram que a atitude estaria significativamente relacionada com a intenção de uso. Por outro lado, Venkatesh (1999) e Venkatesh e Davis (2000), estudando o papel da atitude no modelo TAM, apontam para dúvidas sobre o seu papel como construto moderador dos efeitos da utilidade percebida e da facilidade de uso. Na literatura de comportamento do consumidor, Bruner e Kumar (2005) destacam o fato de que, diferentemente do que ocorre com a adoção de novas tecnologias no local de trabalho (DAVIS et al, 1992), emoções provenientes da experiência com a tecnologia são determinantes na formação da atitude do consumidor em relação a sua adoção, podendo ser mais importantes do que a utilidade percebida ou outros construtos cognitivos. Bruner e Kumar comentam ainda o fato de que, no modelo c-tam (consumer Technology Acceptance Model), proposto por eles, não foram vistos efeitos diretos do construto utilidade percebida

48 48 sobre a intenção de adoção, somente tendo sido verificados efeitos indiretos via atitude. A atitude desempenharia, portanto, um papel importante na aceitação de tecnologia por consumidores. Kulviwat et al (2007) afirmam que, na medida em que se incluem construtos relacionados a emoções na compreensão da adoção de novas tecnologias por consumidores, a atitude com relação a adoção se torna um construto mais relevante, uma vez que tanto cognição quanto emoção influenciam a atitude, que por sua vez afeta a intenção de adoção (AJZEN, 2001) Intenção de adoção A intenção de adoção traduz a propensão do indivíduo em adotar certa tecnologia, dada a sua atitude para com a tecnologia em questão. Para estudos sobre a aceitação de tecnologia no ambiente de trabalho, o uso da tecnologia é a variável dependente principal (DAVIS et al, 2009; VENKATESH et al, 2003), podendo inclusive ser medida de forma concreta por meio de relatórios informatizados de uso para cada funcionário (particularmente no caso de tecnologias de computação). No caso da adoção de tecnologia por consumidores, o construto a ser compreendido e modelado é intenção de adoção, e não o uso concretizado (CHILDERS et al, 2001; BRUNER & KUMAR, 2005; KULVIWAT et al, 2007; NASCO et al, 2008). Sob o ponto de vista do marketing, essa direção tomada pela literatura de comportamento do consumidor faz sentido, uma vez que, além de ser muito difícil a medição do uso real que consumidores fazem de uma dada tecnologia por meio de um questionário (NUNNALLY & BERNSTEIN, 1994), o foco de empresas inovadoras, que colocam novas tecnologias no mercado, está em entender as razões por trás da adoção de produtos e não

49 49 diretamente como (ou com que freqüência) os consumidores que já adotaram a tecnologia a utilizam Resultados do modelo CAT Kulviwat et al (2007) utilizaram escalas previamente desenvolvidas por outros estudos para a medição dos construtos envolvidos no CAT. Para a medição do construto vantagem relativa foi utilizada a escala desenvolvida por Moore e Benbasat (1991). Para a medição dos construtos utilidade percebida e facilidade de uso percebida foram utilizadas as escalas operacionalizadas por Lund (2001). As três dimensões das emoções (prazer, excitação e domínio), foram medidas por meio da escala original da PAD, desenvolvida por Mehrabian e Russel (1974). Por fim, a escala de Bagozzi et al (1992) foi utilizada para medir o construto atitude e a escala de MacKenzie et al (1986) para medir a intenção de adoção. Os autores testaram o modelo proposto utilizando modelagem de equações estruturais, obtendo medidas de desempenho adequadas e verificando efeitos significativos na maioria das relações propostas entre os construtos presentes. Para os construtos cognitivos, a relação de utilidade percebida com a atitude foi significativa, assim como o efeito direto da facilidade de uso percebida sobre a utilidade percebida. A facilidade de uso percebida, no entanto, não apresentou efeito significativo direto sobre a atitude com relação à adoção. Da mesma forma, foi comprovada a relação entre o construto vantagem relativa e a utilidade percebida, mas não foi verificado o efeito direto de vantagem relativa sobre atitude. Foi encontrado ainda, em um dos testes realizados pelos autores, um efeito significativo direto entre a utilidade percebida e a intenção de adoção, sem a mediação da atitude. Para os construtos relacionados à emoção, foram significativos os efeitos diretos das dimensões prazer e excitação sobre a atitude. Por outro lado, a dimensão domínio não apresentou relação direta com o construto atitude. A

50 50 figura 2.7 ilustra o modelo CAT e suas relações mais uma vez, ressaltando as relações não significativas por meio do uso de linhas tracejadas. Figura 2.7 Relações verificadas no modelo CAT (KULVIWAT et al, 2007) Kulviwat et al (2007) analisaram também o papel mediador da atitude entre os construtos cognitivos e emocionais e a intenção de adoção. Para tanto, eles realizaram duas modelagens separadamente: uma permitindo efeitos diretos tanto dos três construtos cognitivos quanto das três dimensões das emoções sobre a intenção de adoção (além do efeito indireto via atitude) e outra só permitindo o efeito indireto mediado pela atitude. Os resultados

51 51 destas duas modelagens apontam para uma relação positiva significativa entre atitude e intenção de adoção, mas ao mesmo tempo ressaltam que a inclusão do efeito direto significativo entre utilidade percebida e a intenção de adoção no modelo melhora seu poder preditivo. Gentry e Calantone (2002) já haviam encontrado essa relação direta entre utilidade percebida e intenção de adoção em outro estudo. Swanbrow (2005), ao discutir a relação de amor e ódio que muitos consumidores têm com seus telefones celulares, fornece evidências de que, mesmo quando a atitude é negativa em relação a alguma tecnologia, a sua utilidade pode ser tão grande e necessária que o consumidor termina por adotá-la mesmo sem de fato possuir uma visão positiva dela. Retirando todas as dimensões afetivas e o construto vantagem percebida, o CAT se transforma efetivamente no TAM, o que permite aos autores uma comparação direta entre o desempenho dos dois modelos para o mesmo conjunto de dados. Kulviwat et al (2007) demonstram que o CAT foi capaz de explicar 53% da variância da intenção de adoção de um produto de alta tecnologia por consumidores. Para os mesmos dados, o TAM explicou somente 38% da variância da variável dependente. A diferença entre a proporção da variância explicada pelos dois modelos foi comprovada como significativa utilizando-se um teste quiquadrado de diferenças. Estudos anteriores com o TAM (DAVIS, 1989; DAVIS et al, 1989, CHAU & HU, 2001) foram capazes de explicar somente entre 17% e 33% da variância da intenção de adoção. Sendo assim, o CAT, ao utilizar emoções na compreensão da intenção de adoção de novas tecnologias, representa uma melhora significativa ao modelo TAM para a caracterização do comportamento de consumidores.

52 Modelo CAT revisado Nasco, Kulviwat, Kumar e Bruner (2008), em estudo consecutivo ao trabalho de Kulviwat et al (2007) e realizado com o mesmo conjunto de dados, avaliam em maior detalhe o papel da dimensão domínio na formação da atitude com relação à adoção de novas tecnologias por consumidores. A motivação principal por trás desta investigação é o fato de Kulviwat et al (2007) não terem encontrado efeitos significativos desta dimensão sobre a atitude. Além de avaliar os efeitos do domínio e suas interações com outras variáveis presentes no CAT original, Nasco et al sugerem uma revisão do CAT com a adição de um novo construto, a influência social, argumentando que normas sociais, comunicação interpessoal e pressão de pares exerceriam um efeito importante na decisão de adoção de novas tecnologias pelo consumidor (BAILEY, 2004). Neste mesmo trabalho, Nasco et al realizam ainda uma avaliação da possível influência que a natureza da experiência (utilitária ou hedônica) que um consumidor tem com um produto antes da adoção teria sobre a formação de sua atitude com relação à tecnologia experimentada. O modelo CAT revisado, proposto por Nasco et al (2008), é ilustrado na figura 2.8. A seguir são apresentadas e discutidas as principais mudanças sugeridas por Nasco et al (2008) ao CAT e os novos construtos que foram adicionados ao modelo, assim como os resultados obtidos Influência Social Bearden e Etzel (1982) chamam atenção para o fato de que a necessidade de conformação a norma subjetiva e a opiniões de pessoas próximas pode fazer com que os consumidores se comportem de maneira diferente em relação à adoção do que se

53 53 comportariam em ambientes onde não existisse pressão social. Adotar uma nova tecnologia pode representar a aproximação de algum grupo de referência ou ser resultado direto da influência ou desejos de pessoas próximas e respeitadas (KELMAN, 1958). O construto norma subjetiva, presente na teoria da ação racionalizada (TRA) de Ajzen e Fishbein (1980), retrata o fato de que indivíduos são influenciados pelas expectativas normativas de outros e sentem a necessidade de se conformar a elas. Rogers (2003) e Tornatsky e Klein (1982) afirmam que a compatibilidade entre a inovação e as normas de grupos de referências do indivíduo tem efeito significativo na decisão de adoção de novas tecnologias. Thorbjornsen et al (2007), por sua vez, apontam para o fato de a influência social ser um antecedente importante da explicação do comportamento de adoção e uso de novos tipos de mídia. Figura 2.8 Modelo CAT Revisado (NASCO et al, 2008)

54 54 Apesar da TRA incluir o construto norma subjetiva em sua estrutura, o TAM original de Davis (1989) não adotou esse construto, por não terem sido encontrados efeitos significativos entre este construto e os demais (DAVIS et al, 1989; MATHIESON, 1991). No entanto, desde então, a pesquisa sobre aceitação de tecnologia validou efeitos da influência social em diversos contextos (TAYLOR & TODD, 1995; VENKATESH & MORRIS, 2000, NASCO et al, 2007). No ambiente de trabalho, a influência e opinião de pares e superiores foi verificada como importante determinante de normas subjetivas (TAYLOR & TODD, 1995; VENKATESH & MORRIS, 2000). Por sua vez, Lucas e Spitler (1999) argumentam que as normas sociais possuem efeitos importantes sobre as percepções de trabalhadores a respeito da facilidade de uso e da utilidade de uma tecnologia, influenciando assim a intenção de adoção. No contexto de comportamento do consumidor, Mangleburg et al (2004) apontam para o relacionamento entre influência e pressão de pares e atividades de compra, verificando seu impacto em decisões de compra e tendências de gastos. Da mesma forma, Raghunathan e Corfman (2006) confirmam que a influência social é determinante direto da satisfação de atividades hedônicas de consumo (como viagens e compras). Brown et al (2002) afirmam que os efeitos do construto influência social são mais presentes em contextos de consumo do que no ambiente de trabalho, pois, diferentemente do que ocorre com empregados de uma empresa (onde a escolha de uma tecnologia é geralmente decidida por superiores), consumidores possuem a liberdade de decidir adotar (ou não) qualquer tecnologia. Neste caso, onde a escolha sobre a adoção é livre, influências interpessoais tendem a se manifestar com maior intensidade, com a influência de pessoas próximas e a necessidade de adequação a normas sociais podendo ser determinantes na decisão do indivíduo.

55 55 Scholosser e Shavitt (2002), assim como Bailey (2004), encontraram efeitos diretos da influência social sobre a atitude de consumidores com relação a novos produtos. Yang (2007) também apresenta evidências do impacto que o construto influência social possui sobre as atitudes de consumidores com relação ao uso de novas tecnologias Domínio e suas interações com outros construtos Nasco et al (2008) realizaram um estudo mais detalhado dos efeitos da dimensão domínio sobre os outros construtos envolvidos no CAT, uma vez que no trabalho original de Kulviwat et al (2007) o domínio não apresentou efeito significativo na atitude dos consumidores com relação à adoção de novas tecnologias. O papel da dimensão domínio na formação das emoções é muito discutido pela literatura de marketing, com diversos autores, em estudos sobre o paradigma PAD, apontando para relações não significativas ou fracas entre domínio e outras variáveis investigadas (BAKER et al, 1992; SHERMAN et al, 1997). Na literatura de comportamento do consumidor, Donovan et al (1994), ao aplicar o modelo PAD para medir emoções sentidas por consumidores durante experiências de compra, encontraram efeitos significativos das dimensões prazer e excitação sobre o tempo que o consumidor gasta em uma loja ou sobre compras não planejadas. No entanto, Donovan et al (1994) não mediram a dimensão domínio, devido a não terem encontrado suporte para sua utilização em estudo anterior (DONOVAN & ROSSITER, 1982). Sherman et al (1997), em mais um estudo sobre o comportamento do consumidor durante a realização de compras, também decidem por não incluir a dimensão domínio em seu modelo, concordando com as

56 56 conclusões de Russell e Pratt (1980) e Donovan e Rossiter (1982) sobre a não significância do construto. Em contraste, Foxall (1997), Foxall e Greenley (1998) e Soriano et al (2002) verificam efeitos significativos do domínio sobre o comportamento do consumidor. Da mesma forma, Yani-de-Soriano e Foxall (2006) e Machleit e Eroglu (2002) demonstraram que o domínio é a dimensão afetiva mais importante para diferenciar contextos em que o consumidor possui poucas escolhas de contextos onde existem muitas escolhas. Nasco et al (2008) destacam que o papel da dimensão domínio para a compreensão de atitudes e intenções de adoção de produtos de alta tecnologia se traduziria como a sensação de controle que um consumidor pode experimentar ao fazer uso de uma tecnologia (domínio positivo) ou como a ansiedade, confusão e insegurança (domínio negativo) que um consumidor pode vivenciar quando não se sentir capaz de utilizar devidamente certa tecnologia. Nasco et al (2008) apontam para a similaridade e possíveis interações que o domínio teria com a facilidade de uso percebida, visto que este construto mede, através de aspectos cognitivos, a opinião de um indivíduo sobre o quão fácil ou difícil seria utilizar uma tecnologia. De acordo com a interação entre domínio e facilidade de uso percebida, consumidores que se sentissem no controle (alto domínio) e percebessem a tecnologia como fácil de ser utilizada (alta facilidade de uso percebida) formariam atitudes positivas com relação àquela tecnologia. Por outro lado, consumidores que se sentissem no controle (alto domínio) e ao mesmo tempo percebessem a tecnologia como difícil de ser utilizada (baixa facilidade de uso percebida) teriam atitudes negativas com relação à tecnologia analisada. Em contraste, se um consumidor percebesse uma tecnologia como fácil de ser usada (alta facilidade de uso percebida) e, ao mesmo tempo, sentisse ter pouco controle sobre ela (baixo domínio), atitudes

57 57 negativas seriam geradas, com o consumidor se sentindo frustrado e insatisfeito com a tecnologia percebida como fácil de usar, mas que ele não conseguisse controlar. Já no caso de uma tecnologia percebida como difícil de ser utilizada (baixa facilidade de uso percebida), o fato de um consumidor não se sentir no controle (baixo domínio) seria provavelmente entendido como culpa da própria dificuldade de uso da tecnologia, formando também atitudes negativas. Dadas estas conclusões, Nasco et al (2008) adicionam um construto representando a interação entre domínio e facilidade de uso percebida na sua revisão do modelo CAT. O quadro 2.1, a seguir, resume as relações descritas para a interação entre domínio e facilidade de uso percebida. Quadro 2.1 Interações entre Domínio e Facilidade de Uso Percebida Facilidade de Uso Percebida Domínio Baixa Alta Baixo Atitude Negativa Atitude Negativa Alto Atitude Negativa Atitude Positiva Influência da natureza da tarefa sobre os resultados Nasco et al (2008) testam também os possíveis efeitos que a natureza da experiência de um consumidor com um produto antes da adoção teria sobre a formação de sua atitude e intenção de adoção futura (HARTMAN et al, 2006). Para investigar tais efeitos sobre os construtos cognitivos e afetivos do CAT, Nasco et al realizam testes separando indivíduos de acordo com a natureza da experiência que tiveram com o produto estudado antes do

58 58 preenchimento do instrumento de pesquisa: hedônica (HIRSCHMAN & HOLBROOK, 1982) ou utilitária/produtiva (CHILDERS et al, 2001). Os autores esperavam que para consumidores que tivessem experimentado o produto com tarefas hedônicas, as dimensões afetivas fossem mais relevantes que os construtos cognitivos na determinação da intenção de adoção da tecnologia. Em contraste, consumidores que fossem expostos a tarefas utilitárias deveriam ter os construtos cognitivos como principais determinantes de sua intenção de adoção Resultados do modelo CAT revisado Nasco et al (2008) fazem uso da mesma amostra de 230 estudantes universitários utilizada por Kulviwat et al (2007) para validar seu modelo. O produto avaliado é um assistente digital pessoal (PDA, personal digital assistant), considerado na época da coleta de dados um dispositivo móvel inovador pelos consumidores. Nasco et al (2008) dividem a amostra em dois grupos, com o intuito de estudar a influência que a natureza de tarefa desempenhada com o aparelho teria sobre os construtos e relações do modelo. O primeiro grupo foi exposto ao produto primeiramente para realizar uma tarefa utilitária (marcar compromissos na agenda do aparelho e encontrar informações de contatos), seguida de uma tarefa hedônica (assistir a um filme no aparelho). Com o segundo grupo foi realizado o procedimento inverso: primeiro foi experimentada a tarefa hedônica e a seguir a tarefa utilitária. Após a realização de cada tarefa, os participantes da pesquisa respondiam um questionário. Nasco et al (2008) só consideraram as respostas relativas ao primeiro questionário preenchido para cada grupo, uma vez que o objetivo do estudo era avaliar a percepção e sentimentos iniciais dos participantes para com a tecnologia apresentada. Assim,

59 59 o primeiro grupo só apresentou opiniões sobre a tarefa utilitária e o segundo grupo somente sobre a tarefa hedônica. Em um passo inicial, os autores validam as escalas utilizadas no estudo. Foram usadas as mesmas escalas de Kulviwat et al (2007), adicionadas de uma escala de três itens desenvolvida por Pedersen e Nysveen (2003) para medição do construto influência social. A consistência interna das escalas é então testada três vezes: uma para a amostra só contendo o grupo que realizou a tarefa hedônica, outra para o grupo que realizou a tarefa utilitária e uma terceira vez para a amostra agregada, incluindo ambos os grupos. Os autores encontram valores satisfatórios (maiores do que 0,70, de acordo com NUNNALLY & BERNSTEIN, 1994) para o alpha de Cronbach de quase todas as escalas, as exceções sendo as escalas de excitação e domínio para o grupo que realizou a tarefa utilitária. Para testar as relações entre os construtos e também a influência da natureza das tarefas experimentadas foi utilizada modelagem de equações estruturais. Assim como na modelagem de Kulviwat et al (2007), os índices de ajuste dos modelos testados foram satisfatórios. Foram encontrados efeitos diretos significativos sobre a atitude para os construtos utilidade percebida, prazer, excitação, influência social e para a interação entre domínio e facilidade de uso percebida. Os efeitos indiretos de vantagem relativa e facilidade de uso percebida por meio do construto utilidade percebida também foram significativos. A figura 2.9 ilustra as relações verificadas, com a linha tracejada indicando a relação não significativa entre domínio e atitude. Todos os valores de e suas significâncias apresentados aqui se referem ao modelo ajustado para a amostra completa, contendo simultaneamente os dois grupos estudados.

60 60 Para examinar a influência da natureza da tarefa experimentada pelo consumidor na formação da sua atitude em relação ao produto, Nasco et al (2008) realizaram testes quiquadrado com o intuito de verificar se existia variação entre os efeitos observados para cada um dos grupos avaliados. De acordo com Byrne (1998), se a diferença observada por meio do teste qui-quadrado não for significativa, os efeitos são invariantes entre grupos. Os resultados encontrados a partir dessa análise não foram significativos, indicando que os diferentes modelos estruturais testados para o CAT se ajustam igualmente bem aos dados, não importando qual o tipo de tarefa, hedônica ou utilitária, por meio da qual um produto é inicialmente avaliado. Figura 2.9 Relações verificadas no CAT revisado (NASCO et al, 2008)

61 61 Nasco et al (2008) concluem sua revisão do modelo CAT afirmando que, apesar do efeito direto de domínio sobre atitude não ter sido significativo (para a modelagem da amostra completa), como ocorreu com Kulviwat et al (2007), a inclusão da interação entre o construto facilidade de uso percebida e o domínio contribuiu para um aumento no poder explicativo do modelo, sendo verificado um efeito direto desta interação sobre a atitude com relação à adoção. Destaca-se também que, ao analisar separadamente o grupo que realizou a tarefa utilitária, a dimensão domínio apresentou um efeito direto significativo sobre a atitude. Essa dependência do efeito do domínio em relação à natureza da tarefa realizada pode possivelmente ser explicada através do fato da tarefa utilitária ser mais complexa de ser realizada, demandando maior domínio sobre a utilização do produto. No entanto, quando múltiplas experiências com um produto são vivenciadas pelo consumidor, o efeito direto do domínio sobre a atitude tende a ser descaracterizado. Em termos de variância capturada pelos modelos para os diferentes conjuntos de dados, o modelo ajustado para o grupo de consumidores que tiveram a experiência hedônica foi capaz de explicar 11% mais variância (59%) do que o modelo para o grupo da tarefa utilitária (48%). De qualquer forma, os testes para verificar se existia variação significativa entre os modelos indicaram que os construtos do CAT se comportaram de forma similar (em direção e magnitude) para ambos os grupos, independente da experiência dos consumidores. Por fim, a adição do construto influência social no modelo CAT aumentou o poder explicativo do modelo, com o construto apresentando efeito significativo direto sobre a atitude, demonstrando que a adoção de produtos de alta tecnologia pode ser afetada pela necessidade do consumidor em adequar seus hábitos de consumo às normas e expectativas impostas por grupos sociais que ele enxerga como importantes.

62 Prontidão para Tecnologia (Technology Readiness) A prontidão para tecnologia (Technology Readiness, ou TR) descreve a propensão das pessoas a adotar e usar novas tecnologias para atingir objetivos em sua vida doméstica e profissional (PARASURAMAN, 2000, p.308). O desenvolvimento deste construto parte do princípio fundamental de que certos condutores e inibidores mentais, em conjunto, determinam a predisposição do consumidor em adotar novas tecnologias. A TR varia de indivíduo para indivíduo, com certos indivíduos procurando ativamente por novas tecnologias para adotar (alta TR), enquanto outros podem precisar de incentivos especiais ou ajuda (baixa TR). A TR é formada por condutores (que atuam no sentido de levar a uma predisposição favorável) e inibidores (que funcionam como barreiras) mentais do indivíduo, tendo sido construída para prever e explicar a resposta do consumidor a novas tecnologias (PARASURAMAN & COLBY, 2001). Souza e Luce (2005) destacam a utilidade da TR em compreender distintos grupos de consumidores e seus comportamentos de adoção no contexto brasileiro O índice de prontidão para tecnologia (Technology Readiness Index, TRI) A prontidão para tecnologia traduz um estado mental global de um indivíduo com relação a tecnologia. É uma combinação de crenças e sentimentos relacionados à tecnologia que, em conjunto, determinam a predisposição geral de um indivíduo em adotar produtos e serviços tecnológicos. Parasuraman e Colby (2001), ao longo de anos de pesquisas qualitativas e quantitativas sobre a prontidão de tecnologia de consumidores, elaboraram uma escala para medir o índice de prontidão para tecnologia (Technology Readiness Index, TRI) de indivíduos.

63 63 A literatura sobre adoção de novas tecnologias e sobre a interação de indivíduos com tecnologias sugere que consumidores podem apresentar, simultaneamente, visões (percepções, crenças, sentimentos, motivações) favoráveis e desfavoráveis a respeito de produtos e serviços tecnológicos (PARASURAMAN, 2000). Enquanto as visões favoráveis (condutores) aproximariam o consumidor da tecnologia, suas visões desfavoráveis (inibidores) os afastariam. A coexistência e o equilíbrio entre estas forças de atração e repulsão determinariam a propensão do indivíduo em adotar uma tecnologia. Mick e Fournier (1998), baseados em pesquisas qualitativas que estudaram as reações de consumidores a respeito de tecnologias, identificaram este aspecto paradoxal da tecnologia, chamando atenção para o fato de que a tecnologia e seu uso podem gerar não apenas sentimentos positivos como liberdade, satisfação e eficiência, mas também emoções negativas, como descontrole, frustração e isolamento. Mick e Fournier (1998) resumem estes sentimentos contraditórios por meio de oito paradoxos tecnológicos: controle/caos, liberdade/escravidão, novo/obsoleto, competência/incompetência, eficiência/ineficiência, supre/cria necessidades, assimilação/isolamento, engajamento/desengajamento. Controle/Caos: refere-se ao paradoxo existente na relação da possibilidade de controle e ordenação da vida pelo uso da tecnologia, com o caos e descontrole que pode ocorrer se o indivíduo não souber utilizar corretamente as ferramentas tecnológicas adotadas. O paradoxo de Liberdade/Escravidão ressalta o poder da tecnologia de facilitar a vida e liberar o indivíduo para realizar outras atividades, apontando também para a relação de dependência que pode surgir entre indivíduos e estas tecnologias facilitadoras.

64 64 Novo/Obsoleto é um paradoxo particularmente presente em produtos de alta tecnologia. Esse paradoxo ilustra o conflito na mente do consumidor a respeito do fato de que uma nova tecnologia hoje pode ser suplantada por outra amanhã, se tornando obsoleta em pouco tempo. Competência/Incompetência é um paradoxo que possui ligação com a dimensão domínio das emoções, segundo paradigma PAD de Mehrabian e Russell (1974). Este paradoxo aponta para o contraste entre sentimentos de medo, ignorância e insegurança que surgem quando o consumidor não sabe utilizar uma tecnologia, e sentimentos de eficácia e tranqüilidade em cenários onde o consumidor possui domínio sobre a tecnologia. Eficiência/Ineficiência ilustra o fato de que a tecnologia pode auxiliar indivíduos a realizarem tarefas de forma mais rápida e com menos esforço. Por outro lado, a tecnologia pode estar dificultando a realização de atividades se o esforço (mental ou físico) requerido pelo indivíduo para operar a tecnologia for muito grande. O paradoxo Supre/Cria Necessidades se refere à capacidade da tecnologia de suprir ou atender desejos e necessidades dos consumidores. No entanto, a existência de tecnologias com novas funcionalidades seria capaz também de chamar a atenção do consumidor para necessidades que ele ainda não havia enxergado, efetivamente criando novas necessidades para o indivíduo. Assimilação/Isolamento reflete a capacidade de a tecnologia unir as pessoas e eliminar distâncias, contrastada com a visão de que interagir com os outros por meio da tecnologia

65 65 representa isolamento do mundo e do contato humano. A internet, a televisão e o telefone são tecnologias que exemplificam bem este paradoxo. Por sua vez, o paradoxo do Engajamento/Desengajamento descreve a dualidade da tecnologia ao facilitar o envolvimento de pessoas com atividades e tarefas enquanto simultaneamente pode contribuir para diminuir a motivação e afastar indivíduos da realidade e de compromissos. Parasuraman (2000) argumenta que, dada esta coexistência de visões (percepções, crenças, sentimentos, motivações) positivas e negativas a respeito da tecnologia, os consumidores podem ser classificados segundo sua magnitude e direção. Consumidores com visões muito positivas a respeito de tecnologia seriam receptivos a produtos e serviços tecnológicos, encontrando-se em um dos extremos da classificação. Por outro lado, consumidores com visões muito negativas sobre tecnologia seriam resistentes a produtos e serviços tecnológicos, encontrando-se no outro extremo. A posição de cada indivíduo segundo esta classificação serviria para determinar a sua propensão a adotar e utilizar novas tecnologias (sua prontidão para tecnologia). A figura 2.9 (PARASURAMAN & COLBY, 2001) ilustra a relação entre crenças e sentimentos do consumidor e sua prontidão para tecnologia. Dabholkar (1996) verifica que as crenças e sentimentos de consumidores a respeito de produtos e serviços tecnológicos variam de indivíduo para indivíduo e que se encontram relacionados à intenção de uso de tecnologias analisadas. Em outro estudo, Eastlick (1996) revela que as atitudes e crenças de indivíduos com relação a compras interativas pela televisão são bons indicadores da sua propensão a adotar essa modalidade de compra.

66 66 Figura 2.10 Relação entre crenças e sentimentos do consumidor e prontidão para tecnologia (PARASURAMAN & COLBY, 2001) De acordo com esta discussão, a posição de um indivíduo no eixo de crenças (e sentimentos) em relação a tecnologia (Figura 2.10) seria diretamente proporcional ao seu grau de prontidão para tecnologia. Dada essa relação, o índice de prontidão para tecnologia (TRI) foi elaborado para medir a prontidão para tecnologia por meio de uma escala de 36 itens envolvendo crenças e sentimentos do indivíduo em relação à tecnologia. Aproximadamente metade dos itens da escala TRI utiliza visões positivas em relação a tecnologia (como A tecnologia permite que as pessoas tenham mais controle sobre o seu dia-a-dia. ), enquanto a outra metade apresenta visões negativas (como As tecnologias parecem sempre falhar no pior momento possível. ). Os resultados apresentados por Parasuraman (2000) para o TRI comprovam a validade e consistência da escala na medição do construto prontidão para tecnologia. Souza e Luce (2005) investigaram a aplicabilidade e validade da escala TRI no contexto brasileiro, por meio da tradução da escala original e replicação do instrumento de medida para uma amostra de

67 67 consumidores brasileiros. Os resultados obtidos por Souza e Luce (2005) confirmaram a aplicabilidade do TRI para o Brasil, com os autores afirmando que o TRI é uma medida confiável e válida, tanto do ponto de vista teórico quanto estatístico, capaz de medir o construto prontidão para tecnologia de consumidores brasileiros. Após conduzir múltiplos estudos com a escala, Parasuraman e Colby (2001) apontam para uma estrutura de quatro componentes constituindo o TRI, definindo quatro dimensões distintas de predisposição do consumidor em relação à tecnologia. Divergências existem, no entanto, quanto a essa estrutura de quatro fatores subjacente ao TRI, com Souza e Luce (2005) encontrando uma estrutura de cinco fatores em seus testes do TRI no Brasil. Por outro lado, Pires e Costa (2008), em um estudo sobre a adoção de tecnologias de internet banking no Brasil, encontraram a mesma estrutura de quatro dimensões do trabalho original de Parasuraman (2000). A seguir são apresentadas as quatro dimensões do construto prontidão para tecnologia, de acordo com os resultados de Parasuraman (2000) e Parasuraman e Colby (2001) Dimensões da prontidão para tecnologia Parasuraman e Colby (2001) categorizam a predisposição de consumidores em relação a tecnologia em quatro dimensões distintas. Duas destas dimensões, otimismo e inovatividade, exercem o papel de condutores da prontidão para a tecnologia, contribuindo para um aumento na propensão de um indivíduo adotar novas tecnologias. As outras duas dimensões, desconforto e insegurança, agem como inibidores da prontidão para tecnologia,

68 68 retardando ou impedindo a adoção de novas tecnologias. A Figura 2.11, de Parasuraman e Colby (2001), ilustra as dimensões do construto prontidão para tecnologia. Figura 2.11 Dimensões da Prontidão para Tecnologia (PARASURAMAN E COLBY, 2001) Os autores afirmam que existem somente pequenas associações entre as dimensões, com cada uma realizando uma contribuição única para a formação da prontidão para a tecnologia. Além disso, as pequenas relações entre dimensões encontradas, segundo Parasuraman e Colby (2001), foram sempre entre os dois condutores ou os dois inibidores, nunca entre um condutor e um inibidor. Souza e Luce (2005), por exemplo, encontram uma possível fragilidade da validade discriminante da dimensão otimismo por causa da variância compartilhada com a inovatividade. De qualquer forma, a forte independência entre condutores e inibidores reforça o princípio de que indivíduos podem possuir, ao mesmo tempo, crenças e sentimentos positivos e negativos sobre tecnologia. Sendo assim, pessoas

69 69 com altos valores nas dimensões condutoras não necessariamente apresentam baixos valores nas dimensões inibidoras, e vice-versa. Em outras palavras, pessoas inovadoras e otimistas podem experimentar os mesmos níveis de ansiedade e desconforto que pessoas com um grau muito menor de entusiasmo em relação à tecnologia Otimismo A dimensão de otimismo da prontidão para tecnologia reflete visões positivas em relação à tecnologia e crenças de que ela é capaz de oferecer a seus usuários maior controle, flexibilidade e eficiência em suas vidas. De forma geral, a dimensão otimismo captura sentimentos que sugerem que a tecnologia é algo agradável, útil e favorável. O otimismo é medido por 10 dos 36 itens da escala TRI. Pessoas com alto otimismo acreditam que a tecnologia lhes permite realizar mais coisas do que no passado, ao mesmo tempo em que permite maior controle e conveniência em suas atividades. Em um estudo sobre o perfil do consumidor norte-americano, Parasuraman e Colby (2001) destacam que, para consumidores dos EUA, o otimismo varia em função da idade (consumidores mais velhos são em geral menos otimistas em relação a tecnologia), mas é constante entre os sexos, com homens e mulheres apresentando iguais níveis de otimismo. Pires e Costa (2008) mostram que a dimensão otimismo do TRI possui efeito direto e significativo na intenção de uso de novas tecnologias.

70 Inovatividade A dimensão inovatividade do construto prontidão para tecnologia se refere à tendência de um indivíduo ser um pioneiro na adoção de novas tecnologias ou de ser um líder de opinião em relação à tecnologia. Essa dimensão mede se o indivíduo acredita que está na vanguarda da adoção de novos produtos ou serviços de tecnologia e se ele se considera um líder de opinião sobre assuntos que envolvam tecnologia. A inovatividade é medida por 7 dos 36 itens da escala TRI. Pessoas com alta inovatividade buscam ativamente novas tecnologias e acham que é recompensador estar informado e aprender sobre tecnologia. Os dados de Parasuraman e Colby (2001) para consumidores dos EUA apontam para um comportamento razoavelmente similar em relação à inovatividade para homens e mulheres, com homens apresentando maior facilidade em compreender e utilizar tecnologias sem a ajuda de terceiros e de serem os primeiros a experimentarem novos produtos. Da mesma forma, a idade parece não influenciar tanto a inovatividade, com consumidores mais velhos apresentando apenas uma pequena diferença nesta dimensão em relação aos mais novos. Por sua vez, Pires e Costa (2008) não encontraram efeitos diretos significativos da inovatividade sobre a intenção de uso de novas tecnologias Desconforto A dimensão desconforto é inibidora da prontidão para tecnologia. Esta faceta da TR representa a percepção de falta de controle sobre a tecnologia e o sentimento de ser oprimido ou de não se sentir à vontade com ela. O desconforto traduz o grau de aversão que os indivíduos podem ter em relação a produtos ou serviços baseados em tecnologia, acreditando que tecnologias não são feitas para todos e são muito complicadas para serem utilizadas por

71 71 indivíduos normais. A falta de controle percebida sobre a tecnologia é uma faceta proeminente da dimensão desconforto, assemelhando-se, até certo ponto, à dimensão domínio do paradigma PAD (MEHRABIAN & RUSSELL, 1974). Outra característica formadora de desconforto medida pelo TRI é a falta de suporte técnico adequado percebido pelos consumidores de tecnologia. Dez dos 36 itens do TRI são relacionados à dimensão desconforto. Parasunaman e Colby (2001) apresentam dados que indicam que a dimensão desconforto é mais relevante em consumidores norte-americanos do sexo feminino e que possuem idade avançada (mais de 65 anos), com pessoas deste grupo demográfico apresentando menos controle sobre a tecnologia e uma visão mais negativa a respeito do suporte técnico de empresas que fornecem produtos ou serviços tecnológicos. Pires e Costa (2008) não encontraram efeito significativo da dimensão desconforto sobre a intenção de uso de internet banking no Brasil Insegurança A insegurança, outro inibidor da prontidão para tecnologia, denota desconfiança na tecnologia e ceticismo do indivíduo em relação ao funcionamento da tecnologia, com dúvidas sendo levantadas sobre se de fato a tecnologia está funcionando corretamente ou é confiável. Esta dimensão difere do desconforto, uma vez que está focada em capturar aspectos específicos da interação entre consumidores e tecnologia, e não um sentimento genérico de falta de conforto com a tecnologia em geral. Pessoas com alta insegurança não acham que é seguro realizar transações bancárias online ou não consideram seguro utilizar o número do cartão de crédito na internet.

72 72 Parasuraman e Colby (2001) ressaltam o fato de a distribuição dos valores obtidos para a dimensão insegurança ser assimétrica na direção de alta insegurança, significando que a maior parte dos consumidores norte-americanos apresenta grande desconfiança sobre o funcionamento da tecnologia, em particular da internet e do comércio eletrônico. Os autores afirmam ainda que não foram detectadas diferenças significativas para o nível de insegurança em relação ao sexo e à idade dos consumidores. Este fato adiciona importância ao papel da dimensão insegurança, uma vez que o sentimento de alta insegurança observado mostrou-se presente em todos os grupos demográficos. De qualquer maneira, Pires e Costa (2008) não encontraram efeito significativo da dimensão insegurança sobre a intenção de uso da tecnologia de internet banking no Brasil, apontando talvez para uma diminuição do ceticismo e insegurança dos consumidores em relação ao uso do internet ao longo dos anos Classificação da relação de indivíduos com tecnologia a partir do TRI A combinação dos resultados obtidos em cada dimensão do TRI fornece a prontidão para tecnologia total de um indivíduo. De acordo com Parasuraman e Colby (2001) a distribuição dos resultados da prontidão para tecnologia total para uma grande amostra de indivíduos possui o formato de uma distribuição normal. Após realizar testes para estudar a relação do TRI com o comportamento de adoção de tecnologia de consumidores, Parasuraman e Colby (2001) também apontaram para a existência de uma correspondência direta entre o TRI e a adoção de produtos ou serviços baseados em tecnologia, particularmente para produtos ou serviços que são mais complexos na percepção dos consumidores. A prontidão para tecnologia também é associada à visão dos consumidores da tecnologia, podendo ser um fator determinante na adoção futura de tecnologia. Os resultados do TRI, de acordo com

73 73 Parasuraman e Colby (2001), apresentam grande correlação com a intenção de adoção de produtos ou serviços tecnológicos no futuro. Baseados nas características do TRI e suas dimensões, Parasuraman e Colby (2001) propõem uma segmentação dos consumidores de tecnologia em cinco diferentes grupos, cada um com uma combinação distinta de otimismo, inovatividade, desconforto e insegurança. Os grupos propostos possuem entre 14% e 27% da população adulta, com base nos dados coletados para o mercado dos EUA. A classificação proposta por Parasuraman e Colby se assemelha muito à categorização de adotantes de inovações desenvolvida por Rogers (2003) na teoria de difusão de inovações (inovadores, adotantes iniciais, maioria inicial, maioria tardia e retardatários), até mesmo no sentido de possuir também cinco categorias. No entanto, um dos pontos que torna a classificação de Parasuraman e Colby interessante é o fato de ela ter sido especificamente desenvolvida para tratar da adoção de produtos e serviços de alta tecnologia. Parasuraman e Colby (2001) batizam o primeiro grupo a adotar novas tecnologias como os exploradores. Exploradores seriam indivíduos muito motivados e sem medo, sem restrições para adotar as mais novas tecnologias, inclusive buscando-as ativamente. O segundo grupo seria o dos pioneiros, aqueles que desejam os benefícios que novas tecnologias podem oferecer, mas ao mesmo tempo estão mais preocupados e sensíveis aos perigos e dificuldades que tais tecnologias podem trazer. O terceiro grupo é composto pelos céticos, que não enxergam nem vantagens nem desvantagens na tecnologia, tendo de ser convencidos de sua utilidade antes de pensar na adoção. Em quarto estão os paranóicos, indivíduos que acreditam nos benefícios que podem ser gerados pela tecnologia, mas ao

74 74 mesmo tempo estão preocupados demais com os riscos que envolvem sua adoção e uso. Por último estão os retardatários, consumidores com pouca motivação e altos níveis de desconforto e insegurança em relação à tecnologia. O quadro 2.2 apresenta os diferentes níveis de cada dimensão do TRI que caracterizam cada um dos segmentos propostos. Quadro 2.2 Segmentos de adoção de tecnologia e suas crenças (PARASURAMAN & COLBY, 2001) Condutores Inibidores Otimismo Inovatividade Desconforto Insegurança Exploradores Alto Alto Baixo Baixo Pioneiros Alto Alto Alto Alto Céticos Baixo Baixo Baixo Baixo Paranóicos Alto Baixo Alto Alto Retardatários Baixo Baixo Alto Alto Esta segmentação de consumidores pelo TRI e sua relação com a taxa de adoção de novas tecnologias pode se constituir em um instrumento relevante para a compreensão do perfil do consumidor e de suas necessidades em cada estágio do lançamento de um novo produto ou serviço tecnológico.

75 Modelos combinando TAM e TR Alguns estudos recentes (LIN et al, 2007; PIRES & COSTA, 2008), baseados na afinidade teórica entre o modelo de aceitação de tecnologia (TAM) e os conceitos envolvidos no construto prontidão para tecnologia (TR), propuseram novos modelos integrando os construtos do TAM às dimensões do TRI com o objetivo de melhor compreender a aceitação de tecnologia. Tanto o trabalho de Lin et al (2007) quanto o artigo de Pires e Costa (2008) focam em consumidores, avaliando a adoção e uso de tecnologias relacionadas a serviços financeiros pela da internet. Lin et al (2007) investigam a aceitação de sistemas online para a compra e vendas de ações, enquanto Pires e Costa (2008) examinam o uso de internet banking por consumidores. A relação entre os construtos envolvidos no TAM e a prontidão para tecnologia é intuitiva, apesar de as medidas de utilidade percebida e facilidade de uso percebida do TAM serem específicas para uma tecnologia em particular, enquanto a TR é baseada em crenças genéricas a respeito de produtos e serviços tecnológicos. Os dois trabalhos (LIN et al, 2007; PIRES & COSTA, 2008) sugerem interações diferentes entre os construtos do TAM e as dimensões do TRI. Lin et al (2007) utilizam a prontidão de tecnologia como uma medida global, sem separar suas dimensões, e avaliam tanto seus efeitos diretos sobre a intenção de uso da tecnologia quanto possíveis efeitos indiretos através dos construtos utilidade percebida e da facilidade de uso percebida. Por sua vez, Pires e Costa (2008) investigam os efeitos diretos de cada dimensão do TRI sobre a intenção de uso, além de considerar também os efeitos dos construtos do TAM. As propostas de Lin et al (2007) e Pires e Costa (2008) para as interações entre o TAM e a prontidão para tecnologia são detalhadas a seguir.

76 Modelo de Prontidão e Aceitação para Tecnologia (TRAM) Lin et al (2007) argumentam que, ao se depararem com uma escolha, os consumidores realizam inicialmente uma busca interna, examinando sua memória em busca de informação relevante para a realização da escolha ideal (BETTMAN, 1979). Desta forma, além das características específicas de uma tecnologia, as experiências anteriores de um indivíduo e suas crenças formadas a respeito de produtos e serviços tecnológicos podem desempenhar papel importante na determinação de suas percepções sobre a utilidade e a facilidade de uso da tecnologia avaliada. Esta avaliação, baseada em experiências anteriores, é provavelmente mais saliente em consumidores pouco informados e engajados (BETTMAN & SUJAN, 1987). Este tipo de consumidor estaria mais disposto a estudar alternativas sob a luz de critérios genéricos, abstratos e pessoais do que pautar suas escolhas em detalhes mais concretos e específicos de uma tecnologia. Lin et al (2007) sugerem que, dada a forma como os indivíduos avaliam tecnologias e definem suas intenções de adoção, os aspectos internos associados a prontidão para tecnologia do consumidor são acessados e processados antes que uma avaliação cognitiva concreta da utilidade e facilidade de uso da tecnologia seja realizada. A literatura de comportamento do consumidor proporciona diversas fontes para fundamentar essa lógica. Peracchio e Tybout (1996) destacam que o conhecimento e a experiência prévia do consumidor influenciam o processamento de mensagens de publicidade e a avaliação de produtos. Por sua vez, Brucks (1985) afirma que pessoas com maior conhecimento sobre um produto buscam mais informações, antes de tomar uma decisão, do que pessoas que não estão familiarizadas com o tipo de produto ou tecnologia. Isso ocorreria porque consumidores com maior conhecimento estariam mais cientes dos atributos existentes no produto e se sentiriam mais capazes de identificar informações adequadas e relevantes. Assim sendo, maior conhecimento por parte do consumidor se traduziria em processamento

77 77 mais complexo e detalhado sobre o produto. Da mesma forma, as expectativas dos consumidores, formadas com base em crenças e julgamentos anteriores, podem influenciar suas percepções e interpretações das informações às quais são expostos (BETTMAN, 1979; JOHN et al, 1986). Dados estes fatos, acredita-se que as crenças de um consumidor tenham impactos na forma como este busca informações, as interpreta e as usa para tomada de decisões de consumo (CROCKER, 1981). No contexto da aceitação de tecnologias ligadas ao uso da internet e de computadores, quanto maior a experiência ou conhecimento do consumidor a respeito de informática, maior será a utilidade percebida em um serviço ou produto de informática (VENKATESH & DAVIS, 1996) e, ao mesmo tempo, maior será a facilidade de uso percebido sobre a tecnologia (KANG et al, 2006). A teoria de difusão de inovações (ROGERS, 2003) também indica que experiências anteriores com um tipo de tecnologia agem na formação de crenças a seu respeito e no julgamento de tecnologias relacionadas. Experiências adquiridas pelo uso prévio de uma tecnologia contribuem para aumentar as percepções de facilidade de uso e utilidade desta mesma tecnologia ou de tecnologias similares (GEFEN, 2003, KARAHANNA et al, 1999), influenciando assim a intenção de uso de consumidores. Baseados nesta discussão, Lin et al (2007) teorizam que as crenças genéricas de um consumidor a respeito de dada tecnologia, capturadas pelo construto prontidão para a tecnologia, seriam determinantes diretos da avaliação cognitiva da tecnologia (os construtos utilidade percebida e facilidade de uso percebida). Os autores também testam a influência direta da TR sobre a intenção de uso, além dos efeitos indiretos por meio dos construtos cognitivos. Por fim, é examinado o efeito da facilidade de uso percebida sobre a utilidade

78 78 percebida, como realizado no CAT (NASCO et al, 2008). A figura 2.12 ilustra o modelo TRAM de Lin et al (2007). Figura 2.12 Modelo de Prontidão e Aceitação para Tecnologia, TRAM (LIN et al, 2007) Resultados do TRAM A partir de dados coletados em uma pesquisa feita pela internet com usuários de fóruns de discussão sobre investimento online de Taiwan, Lin et al (2007) testam as relações propostas no TRAM com o uso de modelagem de equações estruturais. As escalas utilizadas neste estudo foram o TRI de Parasuraman (2000), com seus 36 itens, e as escalas de 6 itens para utilidade percebida e facilidade de uso percebida de Davis (1989). Testes com as escalas comprovaram sua confiabilidade e sua validade na medição dos construtos propostos. Os resultados obtidos para as relações entre os construtos presentes no modelo TRAM possibilitaram a verificação dos efeitos mediadores dos construtos cognitivos utilidade percebida e facilidade de uso percebida sobre a relação entre a prontidão para tecnologia e a

79 79 intenção de adoção. Além disso, Lin et al (2007) confirmaram um efeito indireto significativo da facilidade de uso percebida por meio da utilidade percebida. Por outro lado, os autores não encontraram um efeito significativo direto da prontidão para tecnologia sobre a intenção de uso do serviço de compra de ações online, comprovando sua hipótese de que os efeitos do construto prontidão para tecnologia seriam totalmente mediados pelos construtos cognitivos. Em uma análise sobre a magnitude das relações verificadas, Lin et al (2007) afirmam que a utilidade percebida (PU) é o construto que possui o mais forte efeito sobre a intenção de adoção, resultado consistente com os obtidos por Davis et al (1989). Além disso, a prontidão para tecnologia (TR) apresentou maior impacto sobre a facilidade de uso percebida (PEOU) do que sobre a utilidade percebida. Por outro lado, a facilidade de uso percebida apresentou efeitos mais fortes sobre a utilidade percebida do que sobre a intenção de uso (UI). Sendo assim, Lin et al (2007) concluem que existe uma hierarquia de efeitos, com a prontidão para tecnologia influenciando a facilidade de uso percebida, que por sua vez afeta a utilidade percebida, que, por fim, age sobre a intenção de uso (TR > PEOU > PU > UI). Lin et al (2007) concluem que os consumidores são motivados a adotar uma nova tecnologia principalmente devido a sua utilidade percebida, com a facilidade de uso percebida vindo em segundo lugar. Esses julgamentos cognitivos, no entanto, seriam influenciados e construídos a partir da prontidão para tecnologia do consumidor. Como limitação do estudo, Lin et al (2007) chamam atenção para o fato de a interação com serviços tecnológicos online depender muito do conhecimento e habilidade prévia de cada indivíduo, com suas crenças e familiaridade em relação à tecnologia alterando drasticamente sua experiência ao utilizar esse tipo de serviço. Sendo assim, a avaliação de outros produtos ou serviços tecnológicos com características diferentes poderia levar a outras conclusões.

80 Dimensões da Prontidão para Tecnologia e Intenção de Adoção Pires e Costa (2008) avaliam a interação dos construtos do TAM com as dimensões do TRI no contexto brasileiro, estudando a propensão de usuários de internet em utilizar serviços bancários online. Diferentemente de Lin et al (2007), Pires e Costa (2008) não estudam os efeitos da prontidão para tecnologia sobre a utilidade percebida ou sobre a facilidade de uso percebida, escolhendo por avaliar as relações entre cada dimensão do TRI, individualmente, sobre a intenção de adoção. Pires e Costa (2008) justificam esta estrutura afirmando que um dos objetivos do estudo é ponderar o impacto de cada uma das dimensões do TRI sobre a intenção de uso. Parasuraman (2000) afirma que o TRI, de fato, pode ser utilizado tanto como medida global, quanto como quatro construtos separadamente, com cada um representando uma das dimensões propostas (otimismo, inovatividade, desconforto e insegurança). A figura 2.13 ilustra o modelo proposto por Pires e Costa (2008). Os resultados encontrados para o modelo de Pires e Costa (2008), para uma amostra de estudantes universitários, usuários de internet, mostraram efeito significativo e direto da dimensão otimismo sobre a intenção de uso de internet banking. Todavia, esta foi a única dimensão do TRI que apresentou efeito significativo. Inovatividade, insegurança e desconforto não se confirmaram como antecedentes da intenção de uso. Uma razão para isso, conforme ressaltam Pires e Costa (2008), é o fato de a amostra ser composta por pessoas muito familiarizadas com tecnologia e que, provavelmente, já haviam superado as preocupações (insegurança) e complicações (desconforto) que envolvem o uso da internet e o uso de serviços bancários online.

81 81 Figura 2.13 Dimensões do TRI como antecedentes do TAM (PIRES & COSTA, 2008) Com relação aos construtos do TAM empregados no modelo, Pires e Costa encontraram efeitos significativos diretos tanto entre a utilidade percebida e a intenção de uso, quanto entre a facilidade de uso percebida e a intenção de uso. Também foi verificado o efeito indireto da facilidade de uso percebida por meio da utilidade percebida. 2.6 Formulação do Modelo Conceitual e Hipóteses da Pesquisa A revisão de literatura realizada mostra que a aceitação de novas tecnologias por consumidores é influenciada por diversos fatores, tanto cognitivos (DAVIS et al, 1989; VENKATESH et al, 2003), quanto afetivos (OLIVER, 1993; MEHRABIAN, 1995; KULVIWAT et al, 2007; NASCO et al, 2008). No entanto, as avaliações cognitivas sobre a utilidade ou facilidade de uso de uma tecnologia, assim como as emoções experimentadas por um consumidor ao se deparar com inovações tecnológicas, são moldadas e afetadas diretamente por suas crenças, comportamentos e atitudes com relação a novas tecnologias; ou seja, por sua prontidão para tecnologia (PARASURAMAN & COLBY, 2001).

82 82 Lin et al (2007) enfatizam que crenças e experiências anteriores são importantes na determinação das percepções cognitivas de um indivíduo sobre uma nova tecnologia, realizando testes para estudar a influência da prontidão para tecnologia de um consumidor sobre os construtos cognitivos do TAM e a intenção de adoção de uma nova tecnologia. Todavia, poucos foram os autores que investigaram os efeitos das emoções do consumidor sobre sua aceitação de tecnologia (KULVIWAT et al, 2007; NASCO et al, 2008). Por sua vez, a influência das crenças do consumidor a respeito de novas tecnologias sobre as emoções sentidas por ele ao se deparar com ou utilizar inovações nunca foi examinada pela literatura de aceitação de tecnologia. A partir das relações estabelecidas por meio do referencial teórico, o presente estudo propõe um modelo unificado de aceitação e prontidão para a tecnologia de consumidores, considerando efeitos diretos de cada dimensão da TR (PARASURAMAN & COLBY, 2001) sobre os construtos cognitivos e afetivos presentes no CAT (KULVIWAT et al, 2007; NASCO et al, 2008). O modelo CART (Consumer Acceptance and Readiness for Technology) é apresentado a seguir. As hipóteses principais e respectivas sub-hipóteses deste trabalho, investigando as relações entre os construtos envolvidos na estrutura do modelo CART, são enunciadas em seguida Modelo CART (Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia) Para a formulação do CART (figura 2.14) e o estudo dos efeitos da prontidão para tecnologia (TR) sobre cada construto do CAT (KULVIWAT et al, 2007), o presente estudo considerou treze hipóteses principais, baseadas no referencial teórico apresentado, detalhadas

83 83 a seguir. Além dessas hipóteses, uma décima quarta hipótese é formulada com o objetivo de comparar o desempenho do CART ao desempenho do CAT. As hipóteses que envolvem a TR (hipóteses um até seis) representam os efeitos da TR, como medida agregada, sobre os construtos cognitivos e afetivos do CAT. Figura 2.14 Modelo de Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia (CART) e Hipóteses da Pesquisa H 1 : A TR terá um efeito direto e positivo sobre a vantagem relativa percebida por um consumidor em um produto de alta tecnologia.

84 84 H 2 : A TR terá um efeito direto e positivo sobre a utilidade percebida por consumidores em um produto de alta tecnologia. H 3 : A TR terá um efeito direto e positivo sobre a facilidade de uso percebida por um consumidor em um produto de alta tecnologia. H 4 : A TR terá um efeito direto e positivo sobre o prazer sentido por consumidores em relação a um produto de alta tecnologia. H 5 : A TR terá um efeito direto e positivo sobre a excitação sentida por consumidores em relação a um produto de alta tecnologia. H 6 : A TR terá um efeito direto e positivo sobre o domínio sentido por consumidores em relação a um produto de alta tecnologia. As hipóteses 7 até 13 replicam as relações examinadas pelo modelo CAT revisado de Nasco et al (2008). O construto de influência social e a interação entre facilidade de uso percebida e o domínio, utilizados por Nasco et al (2008), não foram incluídos no CART como forma de diminuir o número de variáveis no modelo e devido ao fato de Nasco et al (2008) terem encontrado pouca melhoria na proporção da variância da atitude com relação à adoção explicada pelo CAT após a adição destes construtos. H 7 : A vantagem relativa percebida terá um efeito direto e positivo sobre a utilidade percebida por um consumidor em um produto de alta tecnologia.

85 85 H 8 : A facilidade de uso percebida terá um efeito direto e positivo sobre a utilidade percebida por um consumidor em um produto de alta tecnologia. H 9 : A utilidade percebida terá um efeito direto e positivo sobre a atitude de um consumidor com relação à adoção de um produto de alta tecnologia. H 10 : O prazer sentido por um consumidor em relação a um produto de alta tecnologia terá um efeito direto e positivo sobre sua atitude com relação à adoção deste mesmo produto. H 11 : A excitação sentida por um consumidor em relação a um produto de alta tecnologia terá um efeito direto e positivo sobre sua atitude com relação à adoção deste mesmo produto. H 12 : O domínio sentido por um consumidor em relação a um produto de alta tecnologia terá um efeito direto e positivo sobre sua atitude com relação à adoção deste mesmo produto. H 13 : A atitude com relação à adoção de um produto de alta tecnologia terá um efeito direto e positivo sobre a intenção do consumidor de adotar este mesmo produto. A hipótese final deste trabalho envolve uma comparação direta entre o desempenho do CART em relação ao obtido pelo CAT de Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008). O objetivo desta hipótese é verificar, explicitamente, se a adição do construto prontidão para tecnologia na modelagem da adoção de novas tecnologias pelo consumidor resulta em uma

86 86 melhoria na proporção da variância explicada da atitude com relação à adoção de novas tecnologias quando comparado ao que seria encontrado com o modelo CAT aplicado aos mesmos dados. H 14 : O modelo CART explica uma maior proporção da variância da atitude com relação à adoção de novas tecnologias pelo consumidor do que o modelo CAT.

87 87 3 METODOLOGIA Este capítulo descreve a metodologia adotada neste trabalho: o tipo de pesquisa, os construtos mensurados, a delimitação da população estudada, o processo de amostragem, a escolha das escalas de mensuração das variáveis, o método utilizado para a coleta de dados, as técnicas e procedimentos empregados para o tratamento e análise dos dados e as limitações do método. 3.1 Tipo de pesquisa Com o objetivo de realizar o teste das hipóteses formuladas para o estudo foi realizada uma cross-sectional survey (PARASURAMAN et al, 2006) com uma amostra não probabilística da população de interesse. A maior parte dos estudos sobre aceitação de tecnologia por consumidores utilizam esta mesma forma de pesquisa (CHILDERS et al, 2001; YOUSAFZAI et al 2007; KULVIWAT et al, 2007; NASCO et al, 2008), com questionários estruturados sendo apresentados a consumidores em um único momento no tempo (CHURCHILL, 2009). Kulviwat et al (2007), ao testar o CAT, aplicam questionários somente após permitir ao consumidor um breve contato com a tecnologia que será estudada. Desta forma, o consumidor teria conhecido a tecnologia em primeira mão e estaria, de acordo com Kulviwat et al (2007), mais apto a formar avaliações cognitivas sobre suas funcionalidades, além de ser capaz de experimentar sentimentos próprios com relação à tecnologia em questão e seu uso. Outro interesse de Kulviwat et al (2007), conforme explicitado e investigado por Nasco et al

88 88 (2008), era avaliar a influência do tipo de tarefa, hedônica ou utilitária, na atitude e na intenção de adoção do consumidor. O presente estudo, baseando-se nos resultados de Nasco et al (2008) minimizando os efeitos que a natureza da tarefa possui no desempenho do CAT, não pretendeu estudar os efeitos do tipo de tarefa realizada pelo consumidor com a tecnologia. De qualquer forma, é importante que o consumidor experimente a tecnologia que deve avaliar por meio de suas respostas ao instrumento de pesquisa. Sendo assim, os questionários foram aplicados somente após o consumidor experimentar em primeira mão a nova tecnologia escolhida como exemplo de inovação para o estudo (o leitor eletrônico de livros Kindle DX da Amazon.com). Nota-se que os itens da escala TRI para a medição da prontidão para tecnologia do consumidor independem da tecnologia estudada ou da forma como ela é apresentada, uma vez que medem predisposições gerais a respeito de produtos de alta tecnologia. A pesquisa foi realizada por meio de questionários auto-administrados (AAKER et al, 2006). Antes de receber o questionário, todos os respondentes assistiram um vídeo introduzindo a tecnologia escolhida (screenshots do vídeo estão disponíveis no Apêndice B), receberam um Kindle DX em mãos e tiveram alguns minutos para experimentar a tecnologia livremente.

89 Operacionalização das variáveis O presente estudo faz uso de escalas já elaboradas e testadas pela literatura para a medição de todos os construtos envolvidos na estrutura do modelo CART. Essa decisão foi tomada por três razões: 1. As escalas existentes para a medição dos construtos envolvidos em modelos de aceitação de tecnologia (em particular o CAT de KULVIWAT et al, 2007) foram testadas e refinadas em múltiplos estudos ao longo dos anos, apresentando boas propriedades psicométricas, conforme confirmam extensas revisões de literatura publicadas sobre tema (VENKATESH et al 2003; YOUSAFZAI et al 2007). 2. Utilizando as mesmas escalas escolhidas por Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008) para as medições do modelo CAT, este estudo se mantém consistente com os resultados obtidos pela literatura que testou o CAT, tornando possível comparações mais precisas entre os desempenhos do CART e do CAT. 3. O construto prontidão para tecnologia, conforme definido por Parasuraman (2000) e Parasuraman e Colby (2001), foi medido com a própria escala TRI desenvolvida por esses autores. Desta forma, garante-se que a estrutura e propriedades do construto, além de suas dimensões, são as mesmas que foram propostas por Parasuraman e Colby (2001). Em um estudo sobre a aplicabilidade do TRI no Brasil, Souza e Luce (2005) já realizaram uma tradução cuidadosa do TRI para o português, testando e validando a escala traduzida no contexto brasileiro. Desta forma, no que diz respeito à TR, este trabalho fez uso do TRI conforme adaptado por Souza e Luce (2005). Sendo assim, além da escala TRI traduzida por Souza e Luce (2005) para a medição da TR (composta por 36 itens), foram utilizadas neste estudo, replicando as escolhas de Kulviwat et al (2007), as seguintes escalas:

90 90 Utilidade Percebida: escala de Lund (2001), composta por 5 itens; Facilidade de Uso Percebida: escala de Lund (2001), composta por 5 itens; Vantagem Percebida: escala de Moore e Benbasat (1991), composta por 5 itens; Prazer, Excitação e Domínio: escala original da PAD, por Mehrabian e Russel (1974), adaptada por Kulviwat et al (2007), composta por 4 itens para cada emoção; Atitude com relação à adoção: escala de Bagozzi et al (1992), composta por 4 itens; Intenção de adoção: escala de MacKenzie et al (1986); composta por 3 itens. Ressalta-se o fato de que diversas escalas existem na literatura para a medição dos construtos destacados anteriormente (DAVIS, 1989; DAVIS et al, 1989; DAVIS et al, 1992; THOMPSON et al, 1991; MOORE & BENBASAT, 1991; AJZEN, 1991; FISHBEIN & AJZEN, 1975; MATHIESON, 1991; TAYLOR & TODD, 1995; COMPEAU & HIGGINGS, 1995; COMPEAU et al, 1999). No entanto, Kulviwat et al (2007) escolhem as escalas que foram apresentadas para a medição dos construtos do CAT, comprovando sua confiabilidade e validade por meio de testes criteriosos. De acordo com Kulviwat et al (2007), todas as escalas apresentaram consistência interna (alpha de Cronbach) maior que 0,70, com algumas apresentando valores de até 0,93. Tais valores são considerados aceitáveis ou bons segundo os critérios de Nunnally e Bernstein (1994). As confiabilidades compostas encontradas por Kulviwat et al (2007) também foram boas, com todas as escalas apresentando valores acima de 0,7, nível considerado muito bom por Hair et al (2009). Para o caso da escala TRI, Souza e Luce (2005) apresentam valores de confiabilidade bons para cada uma das dimensões da TR (entre 0,77 e 0,89). Desta maneira, o instrumento de pesquisa, formado pelas escalas detalhadas anteriormente, possui um total de 70 itens, sem contar sete itens relativos às variáveis

91 91 demográficas. O Apêndice A apresenta o questionário completo, com todas as escalas traduzidas segundo os procedimentos descritos a seguir Definição operacional das variáveis A tabela 3.1 apresenta a definição detalhada das escalas utilizadas para a medição de cada construto, assim como os itens do questionário correspondentes a cada escala (Apêndice A). Tabela 3.1 Escalas e medidas operacionais para cada variável do instrumento de pesquisa Construto Tipo de escala e medidas operacionais Emoções Escala de diferencial semântico de 5 pontos, adaptação para português da escala para PAD de Mehrabian e Russel (1974) Prazer (PZR) Apêndice A, questão 1, itens 1, 2, 3, 4 Excitação (EXC) Apêndice A, questão 1, itens 5, 6, 7, 8 Domínio (DOM) Apêndice A, questão 1, itens 9, 10, 11, 12 Utilidade Percebida (PU) Facilidade de Uso Percebida (PEOU) Vantagem Relativa (RA) Prontidão para Tecnologia (TR) Escala Likert de 5 pontos, adaptação para português da escala de Lund (2001) Apêndice A, questão 2, itens 13, 14, 15, 16, 17 Escala Likert de 5 pontos, adaptação para português da escala de Lund (2001) Apêndice A, questão 2, itens 18, 19, 20, 21, 22 Escala Likert de 5 pontos, adaptação para português da escala de Moore e Benbasat (1991) Apêndice A, questão 2, itens 23, 24, 25, 26, 27 Escala Likert de 5 pontos, adaptação para português de Souza e Luce (2005) da escala de Parasuraman (2000) Otimismo (OTM) Apêndice A, questão 3, itens, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37 Inovatividade (INOV) Apêndice A, questão 3, itens 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44 Desconforto (DES) Apêndice A, questão 3, itens 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54 Insegurança (INS) Apêndice A, questão 3, itens 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63

92 92 Construto Atitude com relação à adoção (ATT) Intenção de Adoção (INT) Variáveis Demográficas Sexo Idade Estado Civil Número de pessoas na família Com quem mora Religião Renda Familiar Tipo de escala e medidas operacionais Escala de diferencial semântico de 5 pontos, adaptação para português da escala de Bagozzi et al (1992) Apêndice A, questão 4, itens 64, 65, 66, 67 Escala de diferencial semântico de 5 pontos, adaptação para português da escala de MacKenzie et al (1986) Apêndice A, questão 5, itens 68, 69,. 70 Escala categórica Apêndice A, questão 6, item 71: masculino, feminino Apêndice A, questão 6, item 72: variável contínua Apêndice A, questão 6, item 73: solteiro, casado, relacionamento fixo, outros Apêndice A, questão 6, item 74: variável contínua Apêndice A, questão 6, item 75: sozinho, com cônjuge, com amigos, com os pais, com parentes, outros Apêndice A, questão 6, item 76: nenhuma, judaica, espírita, católica, protestante/evangélica, outra Apêndice A, questão 6, item 77: Abaixo de 1000 reais, de 1000 a 2000 reais, de 2000 a 3500 reais, de 3500 a 6000 reais, de 6000 a reais, Acima de reais Procedimentos de tradução e adaptação das escalas utilizadas Com exceção da escala TRI traduzida e validada por Souza e Luce (2005) para o português, todas as outras escalas utilizadas neste estudo foram originalmente elaboradas para a língua inglesa. Desta forma, para que fosse possível usar todas essas escalas com consumidores brasileiros, era necessária a realização da tradução e adaptação de cada uma delas para a língua portuguesa. Sperber (2004) sugere que a adaptação de escalas de um idioma para outro siga diversos passos. Na etapa inicial da tradução, cada um dos itens originais, de cada escala, foi traduzido independentemente por dois tradutores profissionais. As duas traduções foram revisadas e comparadas por três especialistas no tema (professores doutores pesquisadores de

93 93 comportamento do consumidor) e fluentes na língua inglesa para a obtenção da versão em português de cada escala que mais se aproximasse do original e garantisse a validade de face dos construtos medidos. Após esse passo, foi realizada a retradução (back translation) para o inglês, por especialistas diferentes dos que realizaram a tradução inicial. Segundo Sperber (2004), as retraduções devem resultar em um documento muito próximo do original, caso as traduções tenham sido bem feitas Pré-teste do instrumento de pesquisa Com a verificação de que as retraduções obtiveram resultados satisfatórios, os itens foram incluídos no instrumento de pesquisa e foi realizado um pré-teste do questionário, com uma pequena amostra da população de interesse, para avaliar a compreensão dos respondentes sobre esta primeira versão do questionário. Nesta etapa, foi solicitado aos respondentes que anotassem ou apontassem qualquer tipo de dúvida ou dificuldade que porventura tivessem sobre a interpretação ou compreensão de qualquer um dos itens do instrumento de pesquisa. Foram incentivadas também sugestões, por parte dos respondentes, para melhorias na apresentação do questionário e nas instruções de preenchimento. Os resultados obtidos com esse pré-teste inicial serviram para refinar o questionário e elaborar uma nova versão. Essa versão ainda passou por um pré-teste final com 32 respondentes da população de interesse, onde foi verificado se algum último ajuste era necessário, tanto na tradução quanto na apresentação do questionário. Com os resultados deste último pré-teste, foi elaborado o instrumento de pesquisa final, apresentado no Apêndice A.

94 População e amostra População A população estudada foi a de jovens brasileiros residentes no Rio de Janeiro com ensino superior em curso. Kulviwat et al (2007) destacam o fato de que esta elite de jovens com acesso à tecnologia seria um dos segmentos de mercado mais atrativos para a introdução de novas tecnologias, com seu comportamento de adoção e uso influenciando outros grupos mais conservadores, que eventualmente adotariam também as inovações. Kulviwat et al (2007) afirmam que membros desta elite de jovens teriam em torno de vinte e dois anos e gastariam mais do que a média de todos os outros segmentos em produtos e serviços tecnológicos. Estudantes de graduação se encaixam bem nesta definição, representando um segmento particularmente relevante para estudos sobre aceitação de tecnologia Amostra Foi realizada uma amostragem não probabilística por conveniência, uma vez que não é possível conhecer nem conseguir acesso a todos os jovens universitários do Brasil, o que, de acordo com Parasuraman et al (2006), seria necessário para uma seleção aleatória correta. Hair et al (2009) destacam que, em amostras não probabilísticas, a chance de seleção de um elemento da população é desconhecida. Em amostras por conveniência, a seleção dos elementos da amostra é feita entre os indivíduos que estão mais disponíveis para participar no estudo e que sejam capazes de fornecer as informações requeridas. Desta forma, para representar a população definida, foi realizada uma amostra de estudantes de graduação da

95 95 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro que cursavam o curso de Administração de Empresas. Foi obtida uma amostra com 474 respondentes, dos quais 27 foram eliminados por apresentarem dados ausentes e outros 12 foram eliminados por apresentarem idade acima de 29 anos (não se encaixando, portanto, na população de interesse). Desta forma, a amostra final (sem dados ausentes e contendo somente respondentes com idade até 29 anos) foi composta por 435 questionários válidos. Hair et al (2009) recomendam que, para a utilização de modelagem de equações estruturais, o número de observações exceda o número de covariâncias somado ao de variâncias da matriz de entrada dos dados, calculado por N*(N+1)/2 (com N sendo o número de variáveis observáveis no modelo explicativo), não devendo ser inferior ao número mínimo de 200 observações. 3.4 Coleta de dados O instrumento de coleta de dados Conforme especificado anteriormente, o instrumento de pesquisa foi composto por 70 itens, com 36 deles sendo referentes às quatro dimensões do construto prontidão para tecnologia e os 34 restantes divididos entre os construtos cognitivos e afetivos presentes no CAT. Além destes itens, ao final do questionário, existiam sete itens para medir variáveis demográficas dos respondentes (AAKER et al, 2006).

96 96 Sobre a estrutura do questionário, este se inicia com as perguntas sobre os sentimentos da pessoa com relação à tecnologia apresentada, como forma de aproveitar o fato de que o respondente acabou de utilizar a nova tecnologia em primeira mão e deve estar experimentando os sentimentos gerados por ela com maior intensidade. Seguem-se os itens relativos aos construtos utilidade percebida, facilidade percebida e vantagem relativa. São então feitas as perguntas da escala TRI para medição da TR. Por fim, são apresentados os itens sobre atitude com relação à adoção e intenção de adoção, seguidos pelas variáveis demográficas ao final do questionário Escolha da tecnologia a ser avaliada Uma decisão importante para o estudo foi a escolha da tecnologia a ser avaliada pelos consumidores e sobre a qual eles responderiam ao preencherem o questionário. Essa escolha seguiu as linhas gerais definidas por Kulviwat et al (2007): a tecnologia deve ser relativamente nova, não disponível ainda para o público em geral e deve ser vista como inovadora pela população alvo. Ressalta-se, no entanto, que o objetivo deste estudo é a avaliação de inovações como um todo, não de um produto particular. Sendo assim, apesar de a pesquisa estar limitada pela experiência de somente um produto, pretendia-se que a tecnologia escolhida representasse uma novidade para os respondentes, servindo como exemplo de inovação. Foi realizada a escolha do leitor eletrônico de livros Kindle DX, da Amazon.com, como tecnologia a ser avaliada pelos respondentes. O Kindle original foi o primeiro leitor eletrônico de livros lançado para o mercado de massa norte-americano com a tecnologia de electronic ink (e-ink), que fornece ao usuário uma experiência de leitura similar a de uma

97 97 folha de papel comum, sem iluminação artificial da tela ou cansaço para os olhos devido à leitura prolongada. O Kindle DX, com uma tela maior do que o Kindle original, mais adequada para a leitura de jornais e revistas (além de livros), foi direcionado também para o mercado universitário como leitor de livros e artigos acadêmicos (ele permite a leitura direta de qualquer arquivo em.pdf que o usuário possua). O Kindle DX foi lançado em 10 de junho de 2009 no mercado norte-americano, sendo portanto uma tecnologia muito recente por ocasião da aplicação do questionário ao final de Em março de 2010, o Kindle DX se tornou disponível para brasileiros por meio do site da Amazon.com (que começou a realizar entregas internacionais do produto). Fotos e detalhes técnicos do Kindle DX estão disponíveis no Apêndice B. Durante a coleta de dados foi perguntado aos respondentes se eles já haviam visto ou utilizado pessoalmente um leitor de livros eletrônico (o próprio Kindle DX ou algum outro similar). Somente dois possíveis respondentes dos quase 500 que foram abordados afirmaram já ter tido contato com a tecnologia. Esses respondentes foram excluídos da pesquisa e não responderam o questionário. Dado o baixo índice de pessoas que já haviam visto ou utilizado um leitor de livros eletrônico entre os indivíduos que foram abordados, além do fato de o produto ter sido lançado somente alguns meses antes e restrito ao mercado americano, fica claro o grau de inovação da tecnologia, que tem o potencial de, com o tempo, substituir parte dos meios comuns de leitura utilizados atualmente (folhas de papel, livros, jornais, revistas e etc). O uso de leitores eletrônicos é visto como novidade por grande parte das pessoas, que estão acostumadas com o formato atual de consumo de conteúdo por meio de leitura em papel. Desta forma, acredita-se que a escolha da tecnologia de leitura eletrônica presente no

98 98 Kindle DX provocou suficientemente a imaginação e os sentimentos dos respondentes com relação à adoção de inovações para que eles fossem capazes de responder às perguntas do instrumento de pesquisa de maneira satisfatória. É pertinente mencionar também que o lançamento para o mercado consumidor de uma tecnologia com o mesmo grau de inovação do Kindle DX não ocorre com tanta freqüência. Desta forma, este estudo foi privilegiado pela possibilidade de escolha de um produto desta natureza A coleta de dados Todos os dados da pesquisa foram colhidos no campus da Gávea da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), entre novembro e dezembro de 2009 (antes do lançamento do Kindle DX para o Brasil). Foram abordados somente alunos do curso de graduação em Administração de Empresas. Todas as respostas foram coletadas em sala de aula (após o término ou antes do início de cada aula), onde o próprio projetor datashow da sala foi utilizado para a apresentação do vídeo introdutório. Todos os questionários foram auto-administrados, tendo sido preenchidos pelos próprios respondentes após assistirem ao vídeo introdutório e experimentado a tecnologia escolhida em primeira mão durante alguns minutos. O pesquisador acompanhou pessoalmente a administração do instrumento de pesquisa, apresentando o vídeo introdutório e garantindo que cada respondente realizasse a experimentação da tecnologia antes que fossem distribuídos os questionários. A sala de aula foi mantida em silêncio enquanto cada respondente experimentava a tecnologia e então respondia o questionário, não havendo discussões ou troca de impressões entre os participantes da pesquisa.

99 Análise dos dados Os dados resultantes da aplicação do instrumento de pesquisa foram transcritos para processamento estatístico em bases de dados SAS e SPSS. Para as análises estatísticas univariadas e multivariadas dos dados obtidos, foram utilizados os softwares SAS (versão 9), SPSS (versão 18) e AMOS (versão 18). O primeiro passo da análise dos dados foi uma análise descritiva das variáveis demográficas presentes no questionário, como forma de caracterizar a amostra estudada e eliminar respondentes que não se encaixassem no perfil desejado (12 respondentes, com idade acima de 29 anos, foram excluídos neste processo). Foi realizada também a limpeza dos dados por meio da detecção de possíveis valores errôneos ou ausentes que por ventura possam ter ocorrido, resultando na eliminação de 27 registros que possuíam valores ausentes. Desta forma, a base de dados final, com 435, não possuía nenhum valor ausente ou respondente com idade acima de 29 anos Validade e Confiabilidade Para estimar o modelo de mensuração e avaliar as propriedades dos construtos presentes no instrumento de pesquisa, particularmente no que diz respeito à unidimensionalidade, confiabilidade e validade, foi realizada uma análise fatorial confirmatória (CFA) com os dados obtidos. De acordo com Hair et al (2009) e Churchill (1979), a validade de um construto diz respeito ao quanto uma escala de fato reflete o construto latente que ela se dispõe a medir, enquanto a confiabilidade (que também é um indicador de validade convergente) diz respeito ao quanto uma variável ou conjunto de variáveis é consistente em relação ao que se deseja medir. A confiabilidade dos construtos

100 100 utilizados neste trabalho foi avaliada por meio do Alfa de Cronbach (NUNNALLY, 1978) e da confiabilidade composta (composite reliability). Hair et al (2009) e Nunnally e Bernstein (1994) afirmam que valores do Alfa de Cronbach e da confiabilidade composta maiores do que 0,8 são considerados adequados, com valores acima de 0,7 sendo considerados aceitáveis. A validade dos construtos foi avaliada por meio do exame das cargas fatoriais dentro de cada construto e da correlação entre construtos resultantes da CFA realizada. Para avaliar a validade convergente, o grau com o qual os diferentes indicadores de cada escala se referem ao mesmo construto (HAIR et al, 2009), foi utilizada a variância extraída média (Average Variance Extracted - AVE). Fornell e Larcker (1981) e Hair et al (2009) sugerem que uma AVE de 0,5 ou maior indica validade convergente adequada. A validade discriminante, referente ao quanto um construto realmente é distinto dos outros construtos (HAIR et al, 2009), foi avaliada por meio da análise das cargas fatoriais de cada item, que devem ser maiores em relação aos construtos que eles supostamente medem do que em relação a outros construtos presentes no modelo. A importância relativa e a significância das cargas fatoriais de cada item foram interpretadas de acordo com as sugestões de Hair et al (2009), que afirma que cargas fatoriais maiores do que 0,3 podem ser consideradas significativas, maiores do que 0,4 podem ser consideradas importantes e maiores do que 0,5 podem ser consideradas muito significativas. Além da análise das cargas fatoriais, uma forma rigorosa de verificar validade discriminante, segundo Hair et al (2009), é comparar a AVE de cada par de construtos com o quadrado da estimativa de correlação entre estes dois construtos. O valor da AVE deve sempre ser maior do que a estimativa de correlação ao quadrado. Este teste também foi realizado neste trabalho.

101 Análises Estatísticas O teste das quatorze hipóteses do estudo foi realizado por meio de modelagem de equações estruturais (SEM), utilizando o software AMOS O uso de SEM é adequado às questões desta pesquisa e aos testes exigidos pelas hipóteses formuladas, uma vez que permite a estimação de relações simultâneas entre múltiplas variáveis independentes e dependentes (BAGOZZI & PHILLIPS, 1982). Com a utilização desta técnica, é possível a avaliação conjunta dos efeitos de todos os construtos envolvidos no modelo proposto, evitando possíveis distorções que ocorreriam nas dependências observadas entre as variáveis, caso fossem estudadas separadamente (Hair et al, 2009). Desta forma, para operacionalizar o modelo explicativo conceitual e verificar as relações entre os construtos envolvidos no CART, foi estimado um modelo de equações estruturais adequado. Outra vantagem do uso da metodologia de SEM é a sua capacidade de testar características de mensuração dos construtos latentes. Para a estimação do modelo de equações estruturais foi utilizado o método de estimação por máxima verossimilhança (Maximum Likelihood - ML). Uma vez que os dados coletados para pesquisa não apresentaram uma distribuição multivariada normal, poderia ser considerada mais indicada a utilização de métodos conhecidos como estimadores assintóticos independentes da distribuição (ADF - asymptotic distribution-free estimators). Entre estes, destacam-se o método dos mínimos quadrados ponderados generalizados (WLS generalized weighted least squares) e o método dos mínimos quadrados ponderados diagonalmente (DWLS diagonally weighted least squares). Ambos os métodos estão incluídos, de acordo com Diamantopoulos e Siguaw (2006), entre as técnicas de informação completa para a estimação dos parâmetros do modelo de equações estruturais. No entanto, tais técnicas requerem que o tamanho da amostra seja de pelo menos n*(n+1)/2, onde n é o número de

102 102 variáveis observáveis no modelo. No caso do modelo proposto, com 70 indicadores inicialmente (50 utilizados na versão final), a amostra deveria possuir o tamanho proibitivo de 2485 respondentes (ou 1326 na versão final) para a utilização de métodos ADF. No entanto, de acordo com Hair et al (2009) e Anderson e Gerbing (1988), em condições não ideais e para modelos com grande número de construtos, amostras de tamanho 400/500 são adequadas para estimações com o uso de ML. Além disso, Olsson et al (2000) mostram que, apesar da literatura indicar o uso de técnicas como o método WLS para dados que não apresentem distribuições normais, estimações via ML são robustas contra violações da premissa de normalidade, produzindo resultados confiáveis e similares aos de estimações realizadas com o uso de outras técnicas. Após diversos testes com diferentes tamanhos de amostra e condições, Olsson et al (2000) afirmam que a estimação por ML tende a ser não somente estável, mas também mais precisa em termos de ajuste teórico e empírico do que a estimação por outros métodos (como o WLS). Sendo assim, mesmo com a violação da premissa de normalidade multivariada dos dados, julga-se adequada a estimação por ML para a amostra de tamanho 435 coletada. Nota-se ainda que esta é a mesma técnica de estimação utilizada por Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008) na estimação do modelo CAT e do CAT revisado, com uma amostra de tamanho 460. Foi seguida a abordagem de dois estágios para modelagem de equações estruturais sugerida por Anderson e Gerbing (1988) e empregada por Kulviwat et al (2007) na modelagem do CAT. O primeiro passo foi verificar, por meio do modelo de mensuração obtido na análise fatorial confirmatória (CFA), que cada escala utilizada mediu somente o construto ao qual ela estava associada. Esse modelo foi então refinado para criar o melhor modelo de mensuração, eliminando itens que não demonstraram boa confiabilidade ou

103 103 possuiam altos cross-loadings entre dois construtos (dos 70 itens iniciais, somente 50 continuaram presentes no modelo de mensuração final). A partir deste ponto, o modelo de equações estruturais (SEM) final foi estimado, sendo realizado o teste das hipóteses da pesquisa e a comparação do desempenho do modelo proposto com diferentes modelos alternativos (ou rivais) que faziam sentido segundo a teoria. Para a avaliação do ajuste dos modelos de CFA e SEM foram analisados os índices de ajuste sugeridos por Garver e Mentzer (1999) e Hair et al (2009): o Tucker-Lewis index (TLI ou NNFI), o comparative fit index (CFI), o root mean squared approximation error (RMSEA) e a estatística qui-quadrada do modelo (juntamente com os graus de liberdade associados). Todos esses índices (com exceção da estatística qui-quadrada) são de fácil interpretação por estarem em uma escala contínua de 0 a 1 e são relativamente independentes de efeitos ligados ao tamanho da amostra. De acordo com Hair et al (2009), índices como o Goodness-of-Fit Index (GFI) e o Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) caíram em desuso por serem sensíveis ao tamanho da amostra e à complexidade do modelo. Tais índices, portanto, não serão apresentados. 3.6 Limitações do método Limitações relacionadas ao critério de amostragem A delimitação do universo amostral do estudo e a amostra por conveniência realizada somente com estudantes da cidade do Rio de Janeiro prejudicam a representatividade da amostra, mesmo com a população de interesse tendo sido definida como jovens

104 104 universitários com acesso a novas tecnologias. Pode existir um viés de locus oriundo do fato de todos os respondentes estarem inseridos na mesma cidade (Rio de Janeiro). De qualquer forma, uma vez que o propósito da pesquisa é testar a estrutura de relações proposta entre variáveis e não a validade externa dos resultados, a representatividade da amostra não é uma questão crucial. Em casos como este, é até desejável que a amostra seja o mais homogênea possível, a fim de evitar efeitos moderadores imprevistos que possam prejudicar a verificação das relações estudadas (sendo esta a principal razão por trás da decisão de só serem coletados dados de estudantes de um único curso e em uma única universidade) Limitações decorrentes da coleta de dados Uma limitação importante a respeito dos procedimentos de coleta de dados adotados foi o tempo que os respondentes tiveram para avaliar a tecnologia apresentada. Como só existiam dois Kindle DX disponíveis para a pesquisa e foram abordadas ao mesmo tempo 30 ou mais pessoas em cada sala de aula visitada, o tempo para a utilização da tecnologia por cada respondente foi reduzido, em geral em torno de 3 minutos (o que já tornava longo o processo de coleta de dados, levando em torno de 30 a 45 minutos para a realização). Julga-se que esse tempo é adequado para um primeiro contato e para a exploração das funcionalidades básicas da produto, mas acredita-se que a avaliação cognitiva e emocional do respondente a respeito da tecnologia estudada poderia ser mais completa se fosse dado um maior tempo para cada respondente experimentar a tecnologia com cuidado e detalhe.

105 105 4 MODELAGEM E ANÁLISE DOS DADOS Neste capítulo são avaliadas as propriedades estatísticas e psicométricas da amostra coletada, sendo ajustados os modelos de mensuração e estruturais propostos. São testadas também as hipóteses da pesquisa. 4.1 Caracterização da Amostra O instrumento de pesquisa (Apêndice A) foi distribuído para 474 estudantes ao longo de quatro semanas de coleta de dados (final de novembro e início de dezembro de 2009). A participação foi voluntária e confidencial, com nenhum dos respondentes tendo visto ou utilizado a tecnologia avaliada previamente. De fato, muitos dos participantes da pesquisa nem estavam cientes que a tecnologia de leitores de livros eletrônicos com telas de tinta eletrônica (e-ink) existia, se mostrando genuinamente surpresos quando a tecnologia lhes foi apresentada. Conforme exposto no Capítulo 3, destes 474 respondentes, 27 foram eliminados por apresentarem dados ausentes em um ou mais itens do questionário. Outros 12 foram eliminados por apresentarem idade acima de 29 anos. Sendo assim, a amostra final foi composta por 435 questionários válidos. A tabela 4.1 ilustra as características da amostra final por meio de algumas estatísticas descritivas. Do total 435 de participantes, 259 eram do sexo feminino (59,5%) e 176 do sexo masculino (40,5%). Em relação ao estado civil, a grande maioria dos respondentes (97,7%) era formada por solteiros, com somente 10 se declarando casados (2,3%). Além disso, 82,5%

106 106 afirmaram ainda morarem com os pais. No que diz respeito à renda familiar média, 57,5% dos participantes indicaram renda familiar mensal superior a dez mil reais, com outros 17,7% afirmando renda familiar entre seis e dez mil reais. Somente 13% dos respondentes indicaram renda familiar inferior a três mil e quinhentos reais. Em termos de idade, a grande maioria dos participantes (94,2%) era jovem, possuindo entre 18 e 25 anos. A média de idade observada foi de 21,5 anos, com desvio padrão de 2,26. Característica Tabela 4.1: Características da Amostra Porcentagem de Todos os Respondentes (n) Sexo Masculino 40,5% (n = 176) Feminino 59,5% (n = 259) Estado Civil Solteiro 97,7% (n = 425) Casado 2,3% (n = 10) Com quem mora Sozinho 6,7% (n = 29) Com os pais 82,5% (n = 359) Com o cônjuge 2,3% (n = 10) Com parentes 6% (n = 26) Com amigos 2,5% (n = 11) Renda Familiar Média Acima de R$ ,5% (n = 250) R$6.000 a R$ ,7% (n = 77) R$3.500 a R$ ,0% (n = 35) R$2.000 a R$ ,8% (n = 34) R$1.000 a R$ ,3% (n = 23) Abaixo de R$ ,7% (n = 16) Idade 20 36,3% (n = 158) ,9% (n = 252) ,8% (n = 25) Média 21,5 Desvio Padrão 2,26 Mediana 21 Mínimo 18 Máximo 29

107 Análises e Resultados Avaliação do Modelo de Mensuração O modelo de mensuração define as relações entre as variáveis observadas e os construtos latentes não observados, permitindo a avaliação de quanto cada item medido se relaciona com cada fator em particular. Uma análise fatorial confirmatória (CFA) foi realizada para testar a validade, unidimensionalidade e confiabilidade das escalas utilizadas no modelo de mensuração. Dadas a teoria de Prontidão para Tecnologia (Parasuraman, 2000 e PARASURAMAN & COLBY, 2001) e as quatro dimensões que compõem este construto (cada uma medida por indicadores próprios), foi estimado um modelo CFA de segunda ordem, com construtos representando cada uma das quatro dimensões da Prontidão para Tecnologia (Otimismo, Inovatividade, Desconforto e Insegurança) e servindo como indicadores para um fator de ordem superior referente à Prontidão para Tecnologia, que por sua vez se relacionou com os demais construtos presentes no modelo proposto. A solução de segunda ordem é adequada neste caso pois, além de ser conceitualmente consistente com a teoria relacionada, existem condições mínimas para a identificação da camada de ordem superior (uma vez que são quatro os construtos que serviram como indicadores para o construto de Prontidão para Tecnologia). Para avaliar o ajuste do modelo de mensuração proposto, diversos índices de ajuste foram utilizados (tanto incrementais quanto absolutos), uma vez que não existe consenso na literatura sobre qual índice (ou conjunto de índices) deve ser utilizado para checar o ajuste de modelos desta natureza (HU & BENTLER, 1999; SIVO et al, 2006; SCHREIBER et al,

108 ). O modelo inicial testado, com todos os 70 indicadores medidos no instrumento de pesquisa, não apresentou bons índices de ajuste, com um RMSEA (mean-squared error of approximation) de 0,040 (com C.I. de 0,038 até 0,042), um CFI (comparative fit index) de 0,87, um IFI (incremental fit index) de 0,87, um TLI (Tucker-Lewis index) de 0,86 e um valor significativo para índice qui-quadrado (χ 2 = 3831,35, d.f. = 2237, p < 0,001, χ 2 /d.f. = 1,71). Uma análise da matriz de covariância dos resíduos padronizados da CFA indicou diversos itens que estavam contribuindo para o ajuste fraco do modelo. De acordo com esses resultados, o modelo foi ajustado e refinado com a eliminação de itens de algumas escalas que não estavam se encaixando com a estrutura de construtos proposta. Após várias iterações refinando o modelo restaram 50 indicadores no modelo de mensuração final, do total de 70 itens iniciais que formavam as escalas utilizadas no estudo. Foram eliminados indicadores de quase todas as escalas utilizadas, com exceção das escalas de Atitude com relação à adoção e de Intenção de Adoção, que permaneceram com todos os itens que possuíam inicialmente. Os itens eliminados foram: o item 1 da escala de Vantagem Relativa, os itens 4 e 5 da escala de Utilidade Percebida, o item 4 da escala de Facilidade de Uso Percebida, o item 4 da escala de Prazer, o item 2 da escala de Excitação, o item 4 da escala de Domínio, os itens 1 e 5 da escala de Otimismo, o item 2 da escala de Inovatividade, os itens 5, 6, 7, 8 e 9 da escala de Desconforto e os itens 5, 6, 7, 8, e 9 da escala de Insegurança. O modelo de mensuração final, com 50 indicadores, apresentou bons índices de ajuste (RMSEA = 0,033 com C.I. de 0,029 até 0,036; CFI = 0.95; IFI = 0.95; TLI = 0.94; χ 2 = 1666,06, d.f. = 1135, p < 0,001, χ 2 /d.f. = 1,47), representando uma melhora significativa em relação ao modelo inicial. Quando avaliados em conjunto, esses índices finais sugerem um ajuste satisfatório dos dados para o modelo proposto (HU & BENTLER, 1999; SCHREIBER et al, 2006).

109 Validade e Confiabilidade dos Construtos Segundo Hair et al (2009), a validade de um construto é composta de quatro componentes: validade convergente, validade discriminante, validade de face e validade nomológica. A validade de face (a consistência do conteúdo de cada item com o construto que ele mede) para todas as escalas utilizadas foi garantida durante o desenvolvimento do instrumento de pesquisa, com a escolha de escalas já utilizadas na literatura, a tradução criteriosa destas escalas para o português, a avaliação de cada item por pesquisadores experientes de comportamento do consumidor e os pré-testes conduzidos com pequenas amostras da população de interesse. A validade nomológica, por sua vez, examina se as correlações entre os construtos da teoria de mensuração aplicada fazem sentido. Uma maneira de analisar a validade nomológica é avaliar a matriz de correlação entre construtos, com o intuito de verificar se os construtos se relacionam entre si de acordo com o previsto pela teoria. De acordo com a revisão de literatura realizada e os modelos de aceitação de tecnologia relacionando cognição e emoções de Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008), é esperada uma relação positiva entre os construtos que medem a avaliação cognitiva da tecnologia e os construtos que medem emoções, além de uma relação positiva entre esses e os construtos de atitude e intenção de adoção de novas tecnologias. Da mesma forma, os estudos de Lin et al (2007) e Pires e Costa (2008) verificam relações positivas entre a prontidão para tecnologia, construtos cognitivos e intenção de adoção. Não existem estudos relacionando diretamente a prontidão para tecnologia com construtos afetivos (sendo esta uma das grandes contribuições desta pesquisa), mas, dada a teoria exposta durante na revisão de literatura, espera-se que a prontidão para

110 110 tecnologia tenha também relações positivas com os construtos afetivos avaliados. O quadro 4.1 apresenta a matriz de correlação entre todos os construtos estudados. Quadro 4.1: Matriz de Correlação entre Construtos TR DOM EXC PZR RA INT ATT PEOU PU TR 1 0,213 0,384 0,302 0,362 0,3 0,454 0,291 0,185 DOM 0, ,279 0,333 0,262 0,285 0,298 0,362 0,308 EXC 0,384 0, ,736 0,448 0,552 0,606 0,146 0,503 PZR 0,302 0,333 0, ,501 0,542 0,718 0,239 0,537 RA 0,362 0,262 0,448 0, ,56 0,685 0,12 0,547 INT 0,3 0,285 0,552 0,542 0,56 1 0,711 0,138 0,575 ATT 0,454 0,298 0,606 0,718 0,685 0, ,271 0,565 PEOU 0,291 0,362 0,146 0,239 0,12 0,138 0, ,055* PU 0,185 0,308 0,503 0,537 0,547 0,575 0,565 0,055* 1 * = correlação não significativa Onde: TR = Prontidão para Tecnologia DOM = Domínio EXC = Excitação PZR = Prazer RA = Vantagem Relativa INT = Intenção de Adoção ATT = Atitude em relação à Adoção PEOU = Facilidade de Uso Percebida PU = Utilidade Percebida Quase todas as correlações expostas no quadro 4.1 foram significativas a um nível de significância de 0,001. Entre as que não eram significativas a esse nível, estão as correlações entre Utilidade Percebida / Prontidão para Tecnologia, Facilidade de Uso Percebida / Intenção de Adoção e Domínio / Prontidão para Tecnologia, que foram significativas a um

111 111 nível de 0,01. Por sua vez, as correlações entre Facilidade de Uso Percebida / Vantagem Relativa e Facilidade de Uso Percebida / Excitação foram significativas a um nível de 0,05. A única correlação que, apesar de positiva como esperado, não apresentou significância (p = 0,307) foi a correlação entre Utilidade Percebida e Facilidade de Uso Percebida. De qualquer forma, uma vez que todas as outras correlações são positivas e consistentes com a teoria aplicada, essa única exceção não é preocupante (HAIR et al, 2009), podendo-se desta forma concluir que os construtos utilizados apresentam validade nomológica. Com relação à consistência interna e confiabilidade das escalas utilizadas, a tabela 4.2 lista os coeficientes alfa de Cronbach calculados para as escalas revisadas (contendo somente os itens presentes no modelo de mensuração final) e as confiabilidades compostas para cada construto. De acordo com Nunally e Bernstein (1994), Fornell e Larcker (1981) e Hair et al (2009), coeficientes alfa maiores do que 0,8 são considerados bons, enquanto coeficientes entre 0,7 e 0,8 são considerados aceitáveis. Em relação à confiabilidade composta, que reflete a consistência interna de indicadores que medem um mesmo fator (FORNELL & LARCKER, 1981), recomenda-se níveis acima de 0,7. Conforme pode ser observado por meio da tabela 4.2, todas as escalas utilizadas atendem aos níveis mínimos de confiabilidade considerados adequados pela literatura, com todas apresentando valores acima de 0,7 tanto para o coeficiente alfa quanto para a confiabilidade composta. Estes resultados estão de acordo com as confiabilidades encontradas na literatura para as escala utilizadas (LUND, 2001; MOORE & BENBASAT, 1991; MEHRABIAN & RUSSEL, 1974, BAGOZZI et al, 1992; MACKENZIE et al, 1986; SOUZA & LUCE, 2005 e KULVIWAT et al, 2007). No que diz respeito à validade convergente, foi calculada a variância extraída média para cada construto (average variance extracted - AVE). Os resultados são apresentados na

112 112 tabela 4.2. Fornell e Larcker (1981) afirmam que estimativas de AVE maiores do que 0,50 indicam validade convergente adequada. Todos os valores de AVE calculados estão entre 0,50 e 0,89 (acima do nível recomendado de 0,50), evidenciando a validade convergente das escalas utilizadas. Tabela 4.2: Confiabilidade, Confiabilidade Composta e Variância Extraída Média Escala Confiabilidade (α) Confiabilidade Composta Variância Extraída Média (AVE) Utilidade Percebida 0,81 0, Facilidade de Uso Percebida 0,94 0, Vantagem Relativa 0,89 0, Prazer 0,79 0, Excitação 0,77 0, Domínio 0,76 0, Otimismo 0,78 0, Inovatividade 0,81 0, Desconforto 0,75 0, Insegurança 0,85 0, Atitude 0,90 0, Intenção de Adoção 0,91 0, Foram também examinadas as cargas fatoriais padronizadas para cada variável observável (itens) nas variáveis latentes (construtos), juntamente com suas respectivas significâncias. Quanto maiores forem essas cargas mais fortes são as evidências de que as variáveis medidas representam os construtos subjacentes aos quais estão associadas, indicando validade convergente e unidimensionalidade. Garver e Mentzer (1999) sugerem que estimativas de parâmetros maiores do que 0,70, significativas e na direção esperada pela teoria apontam para a unidimensionalidade e validade convergente de um construto. A tabela 4.3 apresenta as cargas fatoriais padronizadas e suas significâncias para cada indicador presente no modelo de mensuração estimado.

113 113 Tabela 4.3: Cargas Fatoriais Padronizadas Construto/Indicador Carga Fatorial Padronizada p-value Utilidade Percebida PU1 0,79 <0.001 PU2 0,85 <0.001 PU3 0,75 <0.001 Facilidade de Uso Percebida PEOU1 0,83 <0.001 PEOU2 0,92 <0.001 PEOU3 0,92 <0.001 PEOU5 0,89 <0.001 Vantagem Relativa RA2 0,83 <0.001 RA3 0,89 <0.001 RA4 0,86 <0.001 RA5 0,72 <0.001 Prazer PZR1 0,75 <0.001 PZR2 0,73 <0.001 PZR3 0,68 <0.001 Excitação EXC1 0,65 <0.001 EXC3 0,75 <0.001 EXC4 0,79 <0.001 Domínio DOM1 0,53 <0.001 DOM2 0,82 <0.001 DOM3 0,68 <0.001 Prontidão para Tecnologia Otimismo 0,91 <0.001 Inovatividade 0,80 <0.001 Desconforto -0,62 0,038 Insegurança -0,71 <0.001

114 114 Otimismo OTM2 0,63 <0.001 OTM3 0,75 <0.001 OTM4 0,80 <0.001 OTM6 0,70 <0.001 OTM7 0,75 <0.001 OTM8 0,68 <0.001 OTM9 0,73 <0.001 OTM10 0,69 <0.001 Inovatividade INOV1 0,75 <0.001 INOV3 0,72 <0.001 INOV4 0,73 <0.001 INOV5 0,64 <0.001 INOV6 0,80 <0.001 INOV7 0,73 <0.001 Desconforto DESC1 0,71 <0.001 DESC2 0,70 <0.001 DESC3 0,76 <0.001 DESC4 0,64 <0.001 DESC10 0,55 <0.001 Insegurança INSEG1 0,84 <0.001 INSEG2 0,89 <0.001 INSEG3 0,72 <0.001 INSEG4 0,68 <0.001 Atitude em relação à Adoção ATT1 0,89 <0.001 ATT2 0,82 <0.001 ATT3 0,77 <0.001 ATT4 0,83 <0.001 Intenção de Adoção INT1 0,87 <0.001 INT2 0,95 <0.001 INT3 0,82 <0.001 Analisando a tabela 4.3, nota-se inicialmente que as cargas fatoriais de todos os indicadores são significativas e apresentam a direção esperada. Ao avaliar a magnitude das cargas estimadas observa-se que a grande maioria é superior ao valor 0,70 sugerido por

115 115 Garver e Mentzer (1999). No entanto, alguns parâmetros apresentam valores inferiores a 0,70, dois deles inclusive sendo abaixo de 0,60. De qualquer maneira, uma vez que todas as cargas estimadas são significativas e apresentam magnitude boa ou ao menos razoável, julgam-se verificadas a unidimensionalidade e a validade convergente dos construtos. Para a avaliação de validade discriminante, os itens devem se relacionar mais fortemente com os construtos aos quais deveriam se referir do que com outros construtos presentes no modelo, com a variância compartilhada entre os itens de cada construto devendo ser maior do que a variância compartilhada entre o construto e outros construtos. Para verificar isso, Fornell e Larcker (1981) sugerem a comparação da variância extraída média (AVE) de cada construto com a variância compartilhada (o quadrado do coeficiente de correlação) entre todos os pares de construtos. A validade discriminante é verificada quando todos os construtos apresentam variâncias extraídas maiores do que as respectivas variâncias compartilhadas. O quadro 4.2 apresenta uma matriz para a análise da validade discriminante, com a diagonal principal contendo a AVE para cada construto e as demais células apresentando o quadrado dos coeficientes de correlação entre cada par de construtos. Analisando esse quadro, observa-se que todas as variâncias compartilhadas são inferiores à variância extraída pelos itens que medem os construtos, indicando validade discriminante adequada. Por fim, analisando coletivamente todos os resultados apresentados para a análise fatorial confirmatória, julga-se que o modelo de mensuração proposto atende os requisitos desejados de confiabilidade, unidimensionalidade, validade de face, validade nomológica,

116 116 validade convergente e validade discriminante, sendo portanto possível a investigação das relações entre os construtos latentes por meio de um modelo estrutural. Quadro 4.2: Matriz de Validade Discriminante TR DOM EXC PZR RA INT ATT PEOU PU TR 0,62 0,05 0,15 0,09 0,13 0,09 0,21 0,08 0,03 DOM 0,05 0,68 0,08 0,11 0,07 0,08 0,09 0,13 0,09 EXC 0,15 0,08 0,62 0,54 0,20 0,30 0,37 0,02 0,25 PZR 0,09 0,11 0,54 0,71 0,25 0,29 0,52 0,06 0,29 RA 0,13 0,07 0,20 0,25 0,82 0,31 0,47 0,01 0,30 INT 0,09 0,08 0,30 0,29 0,31 0,88 0,51 0,02 0,33 ATT 0,21 0,09 0,37 0,52 0,47 0,51 0,82 0,07 0,32 PEOU 0,08 0,13 0,02 0,06 0,01 0,02 0,07 0,89 0,00 PU 0,03 0,09 0,25 0,29 0,30 0,33 0,32 0,00 0, Análise do Modelo Estrutural A técnica de modelagem de equações estruturais (SEM) foi utilizada, por meio do software AMOS 18, para testar o modelo proposto e as hipóteses da pesquisa. Em SEM, a significância dos coeficientes estimados para as relações presentes no modelo indica se cada hipótese de relação entre construtos se verifica ou não (BYRNE, 2010). Anderson e Gerbing (1988) sugerem que o modelo proposto seja comparado com modelos alternativos (ou rivais). Para tal comparação, é realizada inicialmente a modelagem da estrutura proposta e a verificação da sua adequabilidade por meio dos índices de ajuste relevantes. Em um segundo momento, o ajuste do modelo proposto é comparado com o ajuste obtido em modelos rivais, permitindo a avaliação da força e relevância de diferentes relações entre os construtos. O modelo estrutural foi analisado após as modificações propostas para o modelo de mensuração inicial, utilizando portanto os indicadores e construtos presentes no modelo de mensuração final exposto anteriormente.

117 Normalidade dos Dados Uma premissa importante para a elaboração de modelos de equações estruturais por meio de estimação por Máxima Verossimilhança (ML) é que os dados apresentem uma distribuição multivariada normal. No entanto, como já exposto no Capítulo 3, Olsson et al (2000) afirmam que estimações via ML são robustas contra violações da premissa de normalidade, sendo até mais precisas e estáveis do que outras técnicas de estimação que não possuem essa premissa. De qualquer forma, antes da análise dos resultados, foi avaliada se a condição de normalidade multivariada foi satisfeita. Particularmente problemática para SEM é a curtose multivariada dos dados, que ocorre quando a distribuição multivariada das variáveis observadas possui tanto caudas quanto picos que diferem das características de uma distribuição normal multivariada (RAYKOV & MARCOULIDES, 2000). Além disso, um pré-requisito necessário, mas não suficiente, para a verificação de normalidade multivariada é a normalidade univariada das variáveis utilizadas (DECARLO, 1997). Analisando os resultados para a avaliação de normalidade disponibilizados pelo AMOS 18 (tabela 4.4), onde são fornecidas as curtoses univariadas para cada indicador, nota-se que os valores da curtose univariada para todos os 50 itens utilizados no modelo foram inferiores a 3,7 (com a maioria sendo inferior a 1). Bryne (2010) sugere que somente valores de curtose maiores do que 7,0 são preocupantes. Com isto, conclui-se que nenhum dos itens utilizados revelaram curtose univariada substancial. Por outro lado, a curtose multivariada apresentada pelos dados foi de 237,34, com razão crítica (critical ratio - C. R.) de 34,32. O valor do C. R. representa a estimativa normalizada de Mardia (1970) para a curtose multivariada e, na prática, deve ser menor do que 5,0 para indicar normalidade multivariada (BYRNE, 2010). Sendo assim, o valor de 34,32 observado indica fortemente que os dados da pesquisa não apresentam

118 118 normalidade multivariada. Mesmo com esse resultado, será utilizada a estimação via ML, baseado nos resultados de Olsson et al (2000), Kulviwat et al (2007), Nasco et al (2008) e na impossibilidade da utilização de outros métodos de estimação devido ao tamanho da amostra. Tabela 4.4: Curtose univariada para cada item Item Curtose Item Curtose ATT1 0,376 INT1-0,019 ATT2 0,064 INT2-0,411 ATT3-0,376 INT3-0,004 ATT4 0,134 OTM10-0,420 DESC1-0,996 OTM2 0,013 DESC10-0,597 OTM3 0,619 DESC2-1,090 OTM4 0,483 DESC3-1,014 OTM6 3,702 DESC4-0,945 OTM7-0,082 DOM1-0,524 OTM8 0,503 DOM2-0,495 OTM9 0,048 DOM3 0,030 PEOU1 0,108 EXC1-0,510 PEOU2 0,313 EXC3 0,160 PEOU3 0,035 EXC4-0,130 PEOU5 0,053 INOV1-0,617 PU1 0,653 INOV3-0,950 PU2 0,820 INOV4 0,279 PU3 1,319 INOV5 0,071 PZR1-0,674 INOV6-0,461 PZR2 0,852 INOV7-0,018 PZR3-0,019 INSEG1-1,284 RA2-0,658 INSEG2-1,371 RA3-0,759 INSEG3-0,504 RA4-0,565 INSEG4-1,111 RA5-0, Ajuste do Modelo Proposto O ajuste do modelo CART proposto (figura Modelo #1) foi examinado com o uso de diversos índices de ajuste (GARVER & MENTZER, 1999; HAIR et al, 2009).

119 119 Figura 4.1 Modelo de Aceitação e Prontidão do Consumidor para Tecnologia (Modelo #1) A estatística qui-quadrado obtida para o modelo foi estatisticamente significativa (χ 2 = 1920,75, d.f. = 1158, p < 0,001). De qualquer forma, sabe-se que ela deve ser interpretada com cautela, uma vez que é sensível ao tamanho da amostra e a violações da premissa de normalidade (Bentler, 1990). Todos os outros índices indicaram um bom ajuste do modelo aos dados. A razão χ 2 /d.f. foi de 1,66, inferior ao valor de 3,0 sugerido por Byrne (2010). Além disso, os índices de ajuste incrementais foram maiores do que 0,90, com um CFI (comparative fit index) de 0,92, um TLI (Tucker-Lewis index) de 0,91 e um IFI (incremental fit index) de 0,92. Por sua vez, os índices de ajuste absoluto apresentaram valores abaixo do limite de 0,08 estabelecido pela literatura (HU & BENTLER, 1999; BYRNE, 2010; HAIR et

120 120 al, 2009), indicando também um bom ajuste do modelo. O RMSEA (root-mean-square error of approximation) foi de 0,039 (C. I. de 0,036 a 0,042) e o SRMR (standardized root meansquare residual) foi de 0,068. Estes resultados encontram-se resumidos na tabela 4.5. Dados os índices apresentados, conclui-se que o ajuste do modelo proposto é satisfatório. Tabela 4.5: Índices de Ajuste do Modelo CART Índice de Ajuste Modelo Proposto Valor sugerido pela literatura χ 2 /d.f. 1,66 3 CFI 0,92 0,90 TLI 0,91 0,90 IFI 0,92 0,90 RMSEA 0,039 0,08 SRMR 0,068 0, Teste das Hipóteses de Pesquisa Após a verificação do ajuste dos modelo de mensuração e estrutural propostos, foram avaliados os coeficientes estimados para as relações causais entre os construtos (Figura 4.1). A verificação de cada uma das hipóteses da pesquisa foi realizada com a análise da magnitude, direção e significância dos coeficientes padronizados estimados por meio do modelo estrutural (BYRNE, 2010; KULVIWAT et al, 2007). Uma relação foi considerada significativa se o p-value para o teste t associado ao coeficiente estimado foi inferior a um nível de significância de 0,05 (BYRNE, 2010; HAIR et al, 2009). Os coeficientes estimados para o modelo proposto, juntamente com as hipóteses de pesquisa e significâncias associadas, encontram-se expostos na tabela 4.6 e ilustrados na figura 4.2.

121 121 Tabela 4.6: Coeficientes Padronizados Estimados, Hipóteses e Significâncias para o Modelo Estrutural Proposto (Modelo #1) Relação Proposta Coeficiente Padronizado p-value Hipótese Verificada H 1 : TR RA 0,63 < 0,001 sim H 2 : TR PU 0,44 < 0,001 sim H 3 : TR PEOU 0,32 < 0,001 sim H 4 : TR PZR 0,86 < 0,001 sim H 5 : TR EXC 0,80 < 0,001 sim H 6 : TR DOM 0,42 < 0,001 sim H 7 : RA PU 0,31 < 0,001 sim H 8 : PEOU PU -0,12 0,018 não H 9 : PU ATT 0,26 < 0,001 sim H 10 : PZR ATT 0,51 < 0,001 sim H 11 : EXC ATT 0,18 0,023 sim H 12 : DOM ATT 0,01 0,909 não H 13 : ATT INT 0,73 < 0,001 sim Onde: TR = Prontidão para Tecnologia DOM = Domínio EXC = Excitação PZR = Prazer PU = Utilidade Percebida PEOU = Facilidade de Uso Percebida RA = Vantagem Relativa ATT = Atitude INT = Intenção de Adoção Analisando os resultados presentes na tabela 4.6 e na figura 4.2, observa-se que foi obtido suporte empírico para 11 das 13 hipóteses de pesquisa formuladas, com relações significativas entre os construtos relacionados sendo observadas no modelo estrutural

122 122 proposto (quase todas as relações foram significativas a um nível de 0,001, com duas sendo significativas a um nível de 0,05). Figura 4.2 Coeficientes Padronizados Estimados para o CART (Modelo #1) (* indica p-value < 0,05; ** indica p-value < 0,001) As hipóteses H 1 até H 6 representam os efeitos da prontidão para tecnologia do consumidor sobre os construtos cognitivos e afetivos relativos à avaliação do produto de alta tecnologia pelo consumidor presentes no modelo. Todos esses efeitos foram considerados significativos (p-value < 0,001), verificando assim as hipóteses de pesquisa que afirmavam que a prontidão para tecnologia teria efeitos diretos e positivos (o sinal de todos os

123 123 coeficientes é positivo) sobre a vantagem relativa, a utilidade percebida, a facilidade de uso percebida, o prazer, a excitação e o domínio. As relações entre a prontidão para tecnologia e os construtos cognitivos da avaliação (H 1, H 2 e H 3 ) estão de acordo com as encontradas por Lin et al (2007), fortalecendo a noção de que a prontidão para tecnologia do consumidor influencia sua avaliação cognitiva das mesmas. As relações entre as emoções relacionadas ao novo produto e a prontidão para tecnologia (H 4, H 5 e H 6 ) nunca haviam sido testadas na literatura. No entanto, dado o conceito de emoções relacionadas a novas tecnologias investigado por Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008), esperava-se que fosse observado um efeito direto e positivo da prontidão para tecnologia, que mede a predisposição do consumidor com relação a tecnologia (PARASURAMAN, 2000; PARASURAMAN & COLBY, 2001), sobre as avaliações emocionais do consumidor em relação a determinado produto de alta tecnologia. Sendo assim, o modelo estrutural proposto mostra a importância da prontidão para tecnologia na formação dos julgamentos afetivos e cognitivos do consumidor a respeito de uma nova tecnologia. Por meio da magnitude dos coeficientes estimados, nota-se que os efeitos da prontidão para tecnologia são mais pronunciados com relação a prazer, excitação e vantagem relativa (coeficientes padronizados de 0,86, 0,80 e 0,63, respectivamente), sendo um pouco mais fracos quando se trata de utilidade percebida (0,44), facilidade de uso percebida (0,32) e domínio (0,42).

124 124 No que diz respeito ao efeito dos construtos cognitivos sobre a atitude em relação à adoção (H 7, H 8 e H 9 ), observa-se que a utilidade percebida possui um efeito direto e positivo sobre a atitude, mediando também os efeitos indiretos da facilidade de uso percebida e da vantagem relativa sobre a atitude em relação à adoção. Esses resultados corroboram os achados de Davis et al (1989), Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008). Apesar de o efeito da facilidade de uso percebida sobre a utilidade percebida ter sido significativo (p-value = 0,018), não foi verificada H 8, uma vez que se esperava um efeito positivo direto da facilidade de uso percebida sobre a utilidade percebida. O que se observou foi um efeito direto negativo da facilidade de uso sobre a utilidade percebida. Tal efeito, apesar de fraco (coeficiente padronizado de -0,12), é inesperado e contraria os resultados de Davis et al (1989), Venkatesh e Morris (2000), Kulviwat et al (2007) e Lin et al (2007), onde foram encontrados efeitos positivos para esta relação. Avaliando as relações entre emoções e a atitude em relação à adoção, verifica-se que, de acordo com o que havia sido observado por Kulviwat et al (2007) e Nasco et al (2008), o prazer e a excitação possuem efeito direto, positivo e significativo sobre a atitude com relação à adoção (confirmando as hipóteses H 10 e H 11 ), enquanto o domínio não apresenta efeito significativo (p-value = 0,909). Analisando a magnitude dos efeitos diretos sobre a atitude em relação à adoção, notase que o maior efeito é proveniente do prazer (coeficiente padronizado de 0,51), seguido pela utilidade percebida (0,26) e pela excitação (0,18). Por fim, verifica-se um forte e significativo efeito da atitude em relação à adoção sobre a intenção de adoção de novas tecnologias (coeficiente padronizado de 0,73, p-value <

125 125 0,001), confirmando que os consumidores com atitudes positivas em relação a uma nova tecnologia apresentam maiores intenções de adotá-la, com a atitude funcionando como mediadora das avaliações cognitivas e emocionais a respeito da tecnologia (DAVIS et al, 1989; VENKATESH & MORRIS, 2000; KULVIWAT et al, 2007 e NASCO et al, 2008) Comparação com Modelos Alternativos De acordo com as sugestões de Anderson e Gerbing (1988), é interessante realizar a comparação do modelo proposto com modelos alternativos com o objetivo de avaliar a força e relevância de diferentes relações entre os construtos. Para tanto, foram testados diversos modelos rivais, que tiveram então seus índices de ajuste e relações estimadas entre construtos comparados com o modelo estrutural apresentado anteriormente para o CART. As alterações realizadas focaram a relação entre os construtos cognitivos e a atitude com relação a adoção, particularmente devido ao fato de o modelo inicial ter apresentado um inesperado coeficiente padronizado negativo para o efeito direto da facilidade de uso percebida sobre a utilidade percebida e também por razão da magnitude do efeito dos construtos cognitivos sobre a atitude ter sido inferior ao efeito da emoção prazer. Além de alternativas para o modelo CART proposto, para que fosse realizado o teste da décima quarta hipótese da pesquisa (H 14 : O modelo CART explica uma maior proporção da variância da atitude com relação à adoção de novas tecnologias pelo consumidor do que o modelo CAT) foi ajustado o modelo CAT de Kulviwat et al (2007) para os dados coletados na pesquisa. O CAT foi replicado exatamente como especificado por Kulviwat et al (2007) e a proporção da variância explicada da atitude com relação à adoção de novas tecnologias apresentada pelo modelo foi comparada com o modelo CART final para a verificação de H 14.

126 126 Uma vez que os dados permitiam, foi testado também o modelo TAM de Davis et al (1989), que teve a sua proporção da variância explicada da atitude comparada com o CART e o CAT. Todos os modelos alternativos (incluindo o CAT e o TAM) foram testados com base no modelo de mensuração final apresentado, sendo usados portanto sempre os mesmos indicadores para cada construto presente nos diferentes modelos. Para a comparação dos modelos alternativos com o modelo CART proposto inicialmente (Modelo #1, figura 4.1), além da análise dos seus respectivos índices de ajuste, foram realizado testes qui-quadrado (χ 2 ) para a diferença de ajuste entre modelos (Schreiber et al, 2006; Byrne, 2010). Um teste qui-quadrado significativo para a diferença entre os índices χ 2 de cada modelo (Δχ 2 ) indica que o modelo alternativo apresentou um melhor ajuste aos dados do que o Modelo # Construtos cognitivos: efeitos diretos sobre atitude (Modelo #2) O primeiro modelo alternativo testado (Modelo #2) retirou do Modelo #1 o efeito mediador da utilidade percebida com relação aos demais construtos cognitivos (vantagem relativa e facilidade de uso percebida) e permitiu que cada um dos três construtos cognitivos tivessem efeitos diretos sobre a atitude com relação à adoção do consumidor. Conforme ilustra a figura 4.3, as demais relações do Modelo #1 permaneceram inalteradas. Kulviwat et al (2007) já haviam testado os efeitos diretos da facilidade de uso percebida e da vantagem relativa sobre a atitude, mas tais efeitos se mostraram não significativos no estudo realizado pelos autores. Kulviwat et al (2007) verificaram, no entanto, efeitos indiretos significativos mediados pela utilidade percebida (conforme testado no Modelo #1). O ajuste realizado para o Modelo #1 apresenta efeitos significativos tanto da

127 127 vantagem relativa quanto da facilidade de uso percebida sobre a utilidade percebida, indicando, no entanto, um efeito negativo inesperado da facilidade de uso sobre a utilidade. Desta forma, o Modelo #2, além de testar o efeito direto dos construtos cognitivos sobre a atitude, testou também se a relação negativa da facilidade de uso percebida mediada pela utilidade percebida se mantém quando somente o efeito direto é considerado. Os resultados obtidos para o Modelo #2 foram analisados mais adiante (tabela 4.7), juntamente com os resultados do Modelo #3. Figura 4.3 Modelo CART Alternativo: Modelo #2

128 Construtos cognitivos: efeitos diretos e indiretos sobre atitude em relação à adoção (Modelo #3) Diferentemente do Modelo #2, o Modelo #3 manteve os efeitos indiretos da vantagem relativa e facilidade de uso percebida sobre a atitude em relação à adoção mediados pela utilidade percebida, adicionando simultaneamente os efeitos diretos destes dois construtos sobre a atitude. A Figura 4.4 ilustra o Modelo #3. Mais uma vez, permaneceram inalteradas as relações do Modelo #1 relacionadas à prontidão para tecnologia e aos construtos afetivos. Figura 4.4 Modelo CART Alternativo: Modelo #3

129 Comparação dos Modelos #1, #2 e #3 A tabela 4.7 apresenta simultaneamente os índices de ajustes obtidos para as três alternativas para o modelo CART avaliadas: Modelos #1, #2 e #3. Tabela 4.7: Comparação dos Índices de Ajuste dos Modelos CART #1, #2 e #3 Índice de Ajuste Modelo #1 Modelo #2 Modelo #3 χ , , ,79 χ 2 /d.f. 1,66 1,62 1,60 CFI 0,92 0,93 0,93 TLI 0,91 0,92 0,92 IFI 0,92 0,93 0,93 RMSEA 0,039 0,038 0,037 SRMR 0,068 0,067 0,066 A análise dos resultados da tabela 4.7 mostra resultados bastante similares de todos os índices de ajuste para os três modelos, com pequenas melhoras sendo observadas nos Modelos #2 e #3 em relação ao Modelo #1. O teste qui-quadrado para diferença de ajuste entre os modelos é significativo tanto para o Modelo #2 (Δχ 2 = 40,93, p-value < 0,01) quanto para o Modelo #3 (Δχ 2 = 67,96, p-value < 0,01), indicando que os modelos alternativos apresentam de fato melhorias em relação ao Modelo #1. Tais resultados confirmam que a adição dos efeitos diretos entre cada construto cognitivo e atitude com relação à adoção é interessante para o modelo CART. Com relação aos coeficientes padronizados estimados para os Modelos #2 e #3, conforme expostos na tabela 4.8, todos foram significativos (p-value < 0,001) para as relações entre prontidão para tecnologia e os construtos cognitivos e afetivos (relacionados à avaliação

130 130 de um produto de alta tecnologia), assim como no Modelo #1. Da mesma forma, tanto para o Modelo #2 quanto para o Modelo #3, as relações entre as emoções e atitude em relação à adoção permaneceram inalteradas: prazer e excitação tiveram efeito direto significativo sobre a atitude, enquanto domínio continuou apresentando um coeficiente não significativo, replicando as relações que haviam sido vistas no Modelo #1. Tabela 4.8: Coeficientes Padronizados Estimados e Significâncias para os Modelos Estruturais Alternativos (Modelos #2 e #3) Relação Proposta Modelo #2 p-value Modelo #3 p-value TR RA 0,645 < 0,001 0,585 < 0,001 TR PU 0,650 < 0,001 0,477 < 0,001 TR PEOU 0,270 < 0,001 0,311 < 0,001 TR PZR 0,819 < 0,001 0,833 < 0,001 TR EXC 0,792 < 0,001 0,805 < 0,001 TR DOM 0,421 < 0,001 0,430 < 0,001 RA PU n.a. n.a. 0,284 < 0,001 PEOU PU n.a. n.a. -0,129 0,009 RA ATT 0,368 < 0,001 0,376 < 0,001 PEOU ATT 0,104 0,003 0,098 0,006 PU ATT 0,137 0,004 0,135 0,007 PZR ATT 0,359 < 0,001 0,363 < 0,001 EXC ATT 0,137 0,038 0,133 0,048 DOM ATT -0,029 0,909-0,031 0,453 ATT INT 0,730 < 0,001 0,730 < 0,001 No que diz respeito aos efeitos diretos entre os construtos cognitivos e a atitude em relação à adoção, tanto o Modelo #2 quanto o Modelo #3 apontam para efeitos diretos

131 131 positivos e significativos da vantagem relativa, utilidade percebida e facilidade de uso percebida sobre a atitude em relação à adoção. No Modelo #3, nota-se ainda que tanto os efeitos diretos da vantagem relativa e facilidade de uso percebida quanto os efeitos indiretos mediados pela utilidade percebida são significativos. Chama-se a atenção também para o fato de a vantagem relativa possuir um coeficiente de magnitude 0,368 para o Modelo #2 e 0,376 para o Modelo #3, sendo assim o efeito sobre a atitude mais relevante em ambos os modelos (diferentemente do Modelo #1, onde o efeito com maior coeficiente havia sido o prazer). O efeito direto da facilidade de uso percebida na atitude em relação à adoção, por sua vez, não foi tão grande (0,104 no Modelo #2 e 0,098 no Modelo #3), apesar de positivo e significativo. Tais resultados fortalecem a conclusão de que a adição dos efeitos diretos de facilidade de uso percebida e vantagem relativa sobre a atitude em relação à adoção contribui para uma melhoria do modelo CART. Sendo assim, uma vez que o ajuste do Modelo #3 é superior ao do Modelo #2 (Δχ 2 = 27,03, p-value < 0,01), sugere-se que o Modelo CART final seja o Modelo #3 e não o Modelo # Modelo CAT e Modelo TAM Para ser possível a comparação da proporção da variância explicada da atitude com relação à adoção de novas tecnologias entre o modelo CART e o modelo CAT (H 14 ), foi realizado o ajuste do CAT conforme proposto por Kulviwat et al (2007) para os dados coletados na pesquisa. O modelo TAM de Davis et al (1989) também foi ajustado, uma vez que os dados permitiam, servindo como base de comparação para a análise das melhorias na explicação da variância da atitude com relação à adoção que tanto a adição de construtos

132 132 afetivos (CAT) quanto a adição simultânea de construtos afetivos e da prontidão para tecnologia (CART) podem significar sobre um modelo que usa somente construtos cognitivos (TAM). As figuras 4.5 e 4.6 ilustram os modelos CAT e TAM, respectivamente. Figura Modelo CAT de Kulviwat et al (2007) Figura Modelo TAM de Davis et al (1989)