UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
OSCAR CAMILO SILVA EVANGELISTA
MELHOR, MAIS RÁPIDO E MAIS BARATO
A influência das funcionalidades do canal
na aquisição de música digital
Rio de Janeiro
2013
OSCAR CAMILO SILVA EVANGELISTA
MELHOR, MAIS RÁPIDO E MAIS BARATO
A influência das funcionalidades do canal
na aquisição de música digital
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa
de
Pós-Graduação
em
Administração da Universidade Federal
do Rio de Janeiro, como requisito parcial
para a obtenção do título de Mestre em
Administração.
Orientador: Prof. Dr. Otávio Henrique dos Santos Figueiredo
Rio de Janeiro
2013
Evangelista, Oscar Camilo Silva
Melhor, mais rápido e mais barato: a influência das
funcionalidades do canal na aquisição de música digital /
Oscar Camilo Silva Evangelista. – Rio de Janeiro: UFRJ,
2013.
161 f.: il.
Dissertação
(Mestrado
em
Administração)
–
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto COPPEAD
de Administração, 2013.
Orientador: Otávio Henrique dos Santos Figueiredo
1. Marketing. 2. Comportamento do consumidor 3.
Música. 4. Administração – Teses. I. Figueiredo, Otávio
Henrique dos Santos. II. Universidade Federal do Rio de
Janeiro, Instituto COPPEAD de Administração. III. Título.
OSCAR CAMILO SILVA EVANGELISTA
MELHOR, MAIS RÁPIDO E MAIS BARATO
A influência das funcionalidades do canal
na aquisição de música digital
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa
de
Pós-Graduação
em
Administração da Universidade Federal
do Rio de Janeiro, como requisito parcial
para a obtenção do título de Mestre em
Administração.
Aprovada em:
__________________________________________________
Prof. Dr. Otávio Henrique dos Santos Figueiredo – Orientador
(COPPEAD/UFRJ)
__________________________________________________
Prof. Dr. Peter Fernandes Wanke
(COPPEAD/UFRJ)
__________________________________________________
Prof. Dr. José Geraldo Pereira Barbosa
(UNESA)
Dedico este trabalho a meus pais,
que sempre possibilitaram e apoiaram minhas escolhas na vida.
AGRADECIMENTOS
À minha família, que sempre apoiou minhas decisões – em especial à meu tio
Manoel Murilo Silva, que proporcionou os meios para que eu pudesse morar no Rio
de Janeiro. Da mesma forma, não poderia deixar de agradecer à Maria, Danielle e
Jenara Miranda, minha família em Porto Alegre, que me acolheram quando cheguei
à cidade (e por um bom tempo depois).
Ao Professor Dr. Otávio Figueiredo, por ter aceitado o desafio de me orientar com tal
liberdade temática. Mais que orientador, um amigo que levarei para a vida.
Aos professores Dr. José Geraldo Pereira Barbosa e Dr. Peter Wanke, pela
prestatividade e atenção em aceitarem meu convite para participar da banca de
defesa da minha dissertação, e pelas valiosas contribuições acrescentadas ao
trabalho.
Ao corpo docente do Instituto COPPEAD de Administração, pelos valorosos
ensinamentos aprendidos durante o mestrado. Tenho muito orgulho em ter feito
parte da história dessa instituição.
Aos funcionários da Secretaria de Pós-Graduação do COPPEAD, pela paciência e
prestatividade demonstradas.
Ao Prof. Dr. Carlos Alberto Vargas Rossi, pelas oportunidades de aprendizado e
orientação na etapa inicial do processo dessa dissertação.
Ao corpo docente da Escola de Administração da UFRGS, onde dei início à minha
caminhada no mestrado, pelo aprendizado e evolução pessoal alcançados no
convívio com essa instituição.
Aos Confirmados, amigos que tornaram minha estada em Porto Alegre muito mais
prazerosa, e me proporcionaram um dos melhores períodos da minha vida. Pelo
mesmo motivo, agradeço aos amigos do Turma 2011 do Mestrado do COPPEAD,
fundamentais para que a vida no Rio de Janeiro fosse tão boa. Isso é COPPEAD,
porra!
À Sabrina Steinke, minha companheira em boa parte dessa trajetória, pela felicidade
compartilhada, compreensão integral e apoio em todos os momentos. Obrigado por
tudo, Sabris!
Ao Sr. Roberto Vieira, diretor da Divisão de Registro de Estudantes (DRE) da UFRJ,
por ter disponibilizado o acesso aos alunos da universidade, sem o qual esse
trabalho não teria sido possível.
Ao Prof. Rajiv K. Sinha, pela prestatividade em disponibilizar os instrumentos
utilizados em suas pesquisas.
Por fim, aos amigos que, além de me proporcionarem o prazer de compartilhar
ótimos momentos juntos, também fizeram contribuições fundamentais a esse
trabalho: Carolina Montagna, Gisele Chouin, João Guilherme Amorim, Leonardo
Sertã, Rebecca de Mattos, Vinicius Pereira e Vitor Lalor.
Come gather 'round people
Wherever you roam
And admit that the waters
Around you have grown
And accept it that soon
You'll be drenched to the bone
If your time to you
Is worth savin'
Then you better start swimmin'
Or you'll sink like a stone
For the times they are a-changin'.
Come writers and critics
Who prophesize with your pen
And keep your eyes wide
The chance won't come again
And don't speak too soon
For the wheel's still in spin
And there's no tellin' who
That it's namin'
For the loser now
Will be later to win
For the times they are a-changin'.
Come senators, congressmen
Please heed the call
Don't stand in the doorway
Don't block up the hall
For he that gets hurt
Will be he who has stalled
There's a battle outside
And it is ragin'
It'll soon shake your windows
And rattle your walls
For the times they are a-changin'.
Come mothers and fathers
Throughout the land
And don't criticize
What you can't understand
Your sons and your daughters
Are beyond your command
Your old road is
Rapidly agin'
Please get out of the new one
If you can't lend your hand
For the times they are a-changin'.
The line it is drawn
The curse it is cast
The slow one now
Will later be fast
As the present now
Will later be past
The order is
Rapidly fadin'
And the first one now
Will later be last
For the times they are a-changin'.
Bob Dylan, The Times They Are A-Changin’
RESUMO
Desde o final do século XX, a indústria fonográfica vem sofrendo transformações em
sua estrutura, principalmente em relação à sua cadeia de distribuição. O intercâmbio
livre e gratuito de música digital – realizado sem autorização dos detentores dos
direitos autorais –, tornou-se prática corrente entre os consumidores de música
digital, sendo um dos fatores responsáveis pela substituição do consumo de música
em formato físico pelo formato digital. O objetivo desse estudo é identificar fatores
que podem influenciar nessa nova dinâmica de consumo de música, aumentando a
disposição a pagar por música digital dos usuários. Dentro desse escopo, foi dado
foco no impacto das funcionalidades do canal de aquisição pago. Inspirado nos
experimentos conduzidos por Sinha e Mandel (2008) e Sinha, Machado e Sellman
(2010), que utilizam o método de avaliação contingente para estimar a disposição a
pagar por música digital, esse estudo busca medir como as funcionalidades relativas
à performance e conveniência provenientes do canal de aquisição pago influenciam
na disposição a pagar dos usuários. Para isso, foi realizado um experimento com
estudantes de graduação da UFRJ. Por meio da técnica de análise de
sobrevivência, foi possível inferir a disposição a pagar dos respondentes em relação
a diferentes cenários considerando funcionalidades de performance e conveniência.
Os resultados da pesquisa sugerem que as funcionalidades do canal de aquisição
pago têm influência positiva na disposição a pagar dos usuários – quanto mais
funcionalidades, maior a disposição a pagar –, sendo que as funcionalidades de
performance têm maior impacto positivo do que as funcionalidades de conveniência.
Além disso, os resultados sugerem que a disposição a pagar desses usuários está
aquém dos preços praticados pelos canais de comercialização de música digital
operando no Brasil. Em relação às características individuais, o alto envolvimento
com música e a experiência prévia com aquisição de música por um canal pago
também exercem influência positiva na disposição a pagar.
Palavras-chave: Música digital; Comportamento de aquisição; Funcionalidades do
canal de aquisição; Disposição a pagar; Análise de sobrevivência.
ABSTRACT
Since the late twentieth century, the music industry has undergone changes in its
structure, especially in relation to their supply chain. The free exchange of digital
music – performed without authorization of the copyright owners – became the
standard practice among consumers of digital music, being one of the factors
responsible for the replacement of the consumption of music in physical format by
the digital format. The purpose of this study is to identify factors that could influence
this new dynamics of music consumption, increasing the willingness to pay for digital
music users. Within this scope, focus was given on the impact of the features of paid
acquisition channels. Inspired by the experiments conducted by Sinha and Mandel
(2008) and Sinha, Machado and Sellman (2010), which used the contingent valuation
method to estimate the willingness to pay for digital music, this study seeks to
measure how the features regarding performance and convenience from a paid
acquisition channel influence the willingness to pay of users. In order to accomplish
this, an experiment was conducted with students at UFRJ. Using the survival
analysis technique, it was possible to infer the willingness to pay of respondents in
relation to different scenarios considering performance and convenience features.
The results suggest that the features of the paid acquisition channel have positive
influence on the willingness to pay of users – the more the features, the higher the
willingness to pay. Also, performance features have a greater positive impact on
willingness to pay than convenience ones. Furthermore, the results suggest that the
willingness to pay of those users is below the prices charged by digital music
providers operating in Brazil. Regarding individual characteristics, high involvement
with music and previous experience with acquiring music through a paid channel also
have positive influence on willingness to pay.
Keywords: Digital music; Acquisition behavior; Acquisition channel features;
Willingness to pay; Survival analysis.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1: Vendas globais de música gravada por formato – 2007-2016 ........................................ 18
Figura 2: Vendas de música no Brasil por formato (em R$ milhões)– 2007-2011 ........................ 20
Quadro 1: Serviços de distribuição de música digital no Brasil por tipo de fornecedor ............. 21
Figura 3: Evolução do controle do usuário sobre o processo produtivo ...................................... 28
Quadro 2: Métodos de obtenção da disposição a pagar por avaliação contingente ................... 53
Quadro 3: Exemplo de faixas de valores utilizados para estimar a disposição a pagar.............. 56
Quadro 4: resumo das variáveis utilizadas para caracterização da amostra da pesquisa .......... 61
Quadro 5: consequências das respostas às questões de referendo para estimação da DAP.... 63
Quadro 6: faixas de valores para estimação da disposição a pagar por música digital.............. 64
Quadro 7: itens da Escala de Envolvimento com Música ............................................................... 65
Quadro 8: versões do instrumento de pesquisa e dígitos associados ......................................... 68
Figura 4: Curvas de sobrevivência por cenário – censura intervalar ............................................ 92
Figura 5: Curvas de sobrevivência por cenário – ponto médio ...................................................... 95
Quadro 9: resumo das sub-hipóteses referentes às funcionalidades do canal ......................... 101
Quadro 10: preços praticados por música digital em cinco serviços no Brasil – 01/07/2013 ... 115
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Distribuição amostral para gênero ................................................................................... 74
Tabela 2: Distribuição amostral para idade ...................................................................................... 75
Tabela 3: Distribuição amostral para idade em quartis ................................................................... 76
Tabela 4: Distribuição amostral por tipo de rendimento mensal ................................................... 77
Tabela 5: Distribuição amostral por tipo de rendimento mensal em quantidade ......................... 77
Tabela 6: Distribuição amostral por tipo de acesso à internet ....................................................... 78
Tabela 7: Distribuição amostral por quantidade de tipos de acesso à internet ............................ 78
Tabela 8: Distribuição amostral por tipo de dispositivo de acesso à internet .............................. 79
Tabela 10: Distribuição amostral por tempo de uso diário de internet .......................................... 80
Tabela 11: Distribuição amostral por tempo de uso diário de internet em quartis ...................... 81
Tabela 12: Distribuição amostral por experiência prévia com download de músicas ................. 81
Tabela 13: Distribuição amostral por realização de download de músicas nos últimos seis
meses ................................................................................................................................................... 82
Tabela 14: Distribuição amostral por quantidade de dias em que se realiza download de
músicas no mês .................................................................................................................................. 83
Tabela 15: Distribuição amostral por quantidade de dias em que se realiza download de
músicas no mês em quartis ............................................................................................................... 83
Tabela 16: Distribuição amostral por quantidade de músicas adquiridas via download no mês
.............................................................................................................................................................. 84
Tabela 17: Distribuição amostral por quantidade de músicas adquiridas via download no mês
em quartis ............................................................................................................................................ 85
Tabela 18: Distribuição amostral por experiência com download pago de música digital ......... 85
Tabela 19: Distribuição amostral por canais utilizados para download pago .............................. 86
Tabela 20: Confiabilidade interna da Escala de Envolvimento com Música ................................. 87
Tabela 21: Estatísticas descritivas da Escala de Envolvimento com Música ............................... 88
Tabela 22: Distribuição amostral da Escala de Envolvimento com Música em quartis ............... 88
Tabela 23: Distribuição amostral do último dígito do número de registro (DRE) ......................... 89
Tabela 24: Distribuição amostral do nível de envolvimento com o artista.................................... 90
Tabela 25: Distribuição amostral das faixas para estimação da DAP ............................................ 90
Tabela 26: Distribuição amostral da ordem de apresentação dos cenários Performance e
Conveniência ....................................................................................................................................... 91
Tabela 27: Separatrizes (quartis) das curvas de sobrevivência da DAP por censura intervalar 93
Tabela 28: Estatísticas resumo das curvas de sobrevivência por ponto médio .......................... 95
Tabela 29: comparação entre estimativas da DAP por censura intervalar e por ponto médio ... 96
Tabela 30: Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência por cenário .. 97
Tabela 31 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por envolvimento com o
artista .................................................................................................................................................. 102
Tabela 32 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
envolvimento com o artista .............................................................................................................. 103
Tabela 33 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por envolvimento com
música ................................................................................................................................................ 103
Tabela 34 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
envolvimento com música ............................................................................................................... 104
Tabela 35 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por gênero ................ 105
Tabela 36 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
gênero ................................................................................................................................................ 106
Tabela 37 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por tempo de uso diário
de internet .......................................................................................................................................... 106
Tabela 38 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
tempo de uso diário de internet ....................................................................................................... 107
Tabela 39 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por experiência recente
com download de músicas ............................................................................................................... 107
Tabela 40 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
experiência recente com download de músicas ............................................................................ 108
Tabela 41 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por quantidade de dias
em que se realiza download de músicas no mês ........................................................................... 109
Tabela 42 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
quantidade de dias em que se realiza download de músicas no mês ......................................... 109
Tabela 43 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por quantidade de
músicas adquiridas via download no mês ..................................................................................... 110
Tabela 44 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
quantidade de músicas adquiridas via download no mês ............................................................ 110
Tabela 45 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por experiência com
download pago .................................................................................................................................. 111
Tabela 46 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
experiência com download pago ..................................................................................................... 111
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..................................................................................................... 16
1.1 MERCADO FONOGRÁFICO NO SÉCULO XXI ............................................... 16
1.1.1 Panorama do mercado fonográfico mundial ............................................. 17
1.1.2 Panorama do mercado fonográfico brasileiro ........................................... 19
1.2 DELIMITAÇÃO DO TEMA E DEFINIÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA .... 22
1.3 OBJETIVOS ...................................................................................................... 24
1.3.1 Objetivo geral ............................................................................................... 25
1.3.2 Objetivos específicos .................................................................................. 25
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .......................................................................... 26
2.1 O CONSUMO DE MÚSICA NO SÉCULO XXI .................................................. 26
2.2 MÚSICA COMO UM BEM DE INFORMAÇÃO ................................................. 28
2.3 MÚSICA DIGITAL E DISTRIBUIÇÃO NÃO AUTORIZADA .............................. 31
2.4 MODELOS DE CONSUMO MUSICAL ............................................................. 34
2.4.1 Modelo de Lacher e Mizerski (1994) ........................................................... 35
2.4.2 Modelo de Ouellet (2007) ............................................................................. 36
2.4.3 Modelo de Rochelandet e Le Guel (2005) .................................................. 37
2.4.4 Modelo de Sinha e Mandel (2008) ............................................................... 38
2.5 INFLUÊNCIA DAS FUNCIONALIDADES DO CANAL NA AQUISIÇÃO DE
MÚSICA DIGITAL ..................................................................................................... 39
2.6 INFLUÊNCIA DO ENVOLVIMENTO COM MÚSICA E COM O ARTISTA NA
AQUISIÇÃO MÚSICA DIGITAL ................................................................................ 42
2.7 DISPOSIÇÃO A PAGAR (DAP) ........................................................................ 43
2.8 DEFINIÇÃO DAS HIPÓTESES ......................................................................... 44
2.8.1 Hipóteses relacionadas à influência das funcionalidades do canal de
aquisição sobre a disposição a pagar .................................................................. 45
2.8.2 Hipóteses relacionadas à influência do envolvimento com música em
geral e com o artista sobre a disposição a pagar ................................................ 47
3 MÉTODO ............................................................................................................. 49
3.1 EXPERIMENTO ................................................................................................ 49
3.2 AVALIAÇÃO CONTINGENTE ........................................................................... 51
3.2.1
Tipos de avaliação contingente ................................................................. 52
3.2.2
Avaliação contingente por escolha dicotômica ....................................... 53
3.3 DESENHO DO EXPERIMENTO ....................................................................... 55
3.4 CONDUÇÃO DA PESQUISA ............................................................................ 57
3.4.1
Etapa exploratória ....................................................................................... 57
3.4.2
Pré-teste das funcionalidades .................................................................... 58
3.4.3
Elaboração do instrumento de pesquisa .................................................. 60
3.4.4
Definição da amostra e procedimento de coleta ...................................... 66
3.1
TÉCNICAS ESTATÍSTICAS UTILIZADAS ....................................................... 69
3.4.1 Análise de sobrevivência ............................................................................ 70
3.4.2 Estimação da disposição a pagar pela análise de sobrevivência ........... 71
4 RESULTADOS .................................................................................................... 73
4.1 CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA ................................................................ 73
4.1.1 Gênero ........................................................................................................... 74
4.1.2 Idade .............................................................................................................. 74
4.1.3 Rendimento mensal ..................................................................................... 76
4.1.4 Tipo de acesso à internet ............................................................................ 77
4.1.5 Dispositivos de acesso à internet .............................................................. 79
4.1.6 Tempo de uso diário de internet ................................................................. 80
4.1.7 Experiência prévia com download de músicas ......................................... 81
4.1.8 Quantidade de dias em que se realiza download de músicas no mês ... 82
4.1.9 Quantidade de músicas adquiridas por download no mês ...................... 84
4.1.10 Experiência com download pago de músicas ......................................... 85
4.1.11 Canais utilizados para download pago .................................................... 86
4.1.12 Envolvimento geral com música............................................................... 87
4.1.13 Último dígito do número de registro ........................................................ 89
4.1.14 Envolvimento com o artista....................................................................... 89
4.1.15 Faixas para estimação da disposição a pagar ........................................ 90
4.1.16 Ordem de apresentação dos cenários Performance e Conveniência ... 91
4.2 ESTIMATIVAS DA DAP E CURVAS DE SOBREVIVÊNCIA POR CENÁRIO .. 91
4.3 INFLUÊNCIA DAS FUNCIONALIDADES DO CANAL DE AQUISIÇÃO ........... 97
4.4 INFLUÊNCIA DO ENVOLVIMENTO COM MÚSICA E COM O ARTISTA ...... 101
4.4.1 Envolvimento com o artista ...................................................................... 101
4.4.2 Envolvimento com música ........................................................................ 103
4.5 INFLUÊNCIA DE OUTRAS CARACTERÍSTICAS INDIVIDUAIS ................... 104
4.6 DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ................................................................. 112
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .............................................................................. 119
5.1 IMPLICAÇÕES TEÓRICAS DO ESTUDO ...................................................... 119
5.2 IMPLICAÇÕES GERENCIAIS DO ESTUDO .................................................. 120
5.3 LIMITAÇÕES DO ESTUDO ............................................................................ 122
5.4 SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS ............................................... 123
REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 125
APÊNDICE 1: TESTE PAREADO DE DUNCAN PARA FUNCIONALIDADES .... 135
APÊNDICE 2: INSTRUMENTO DE COLETA (VERSÃO DÍGITO 0) ..................... 136
APÊNDICE 3: SITUAÇÃO DE ALTO ENVOLVIMENTO COM O ARTISTA ......... 152
APÊNDICE 4: DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA DA AMOSTRA POR ESCORE
DA ESCALA DE ENVOLVIMENTO COM MÚSICA ............................................... 153
APÊNDICE 5: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO CONTROLE ................................................... 154
APÊNDICE 6: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO PERFORMANCE ........................................... 155
APÊNDICE 7: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO CONVENIÊNCIA ............................................ 156
APÊNDICE 8: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO SOMA ............................................................. 157
APÊNDICE 9: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO CONTROLE ............................................................... 158
APÊNDICE 10: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO PERFORMANCE ....................................................... 159
APÊNDICE 11: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO CONVENIÊNCIA ....................................................... 160
APÊNDICE 12: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO SOMA ........................................................................ 161
16
1
INTRODUÇÃO
O consumo de música digital caracteriza uma verdadeira revolução nas relações
entre produtores e consumidores de bens de informação. A facilidade de acesso às
tecnologias de comunicação no início do século XXI faz com que, pouco mais de
uma década após o lançamento do Napster e o consequente surgimento das redes
de compartilhamento de arquivos peer-to-peer (P2P) via internet, a troca de peças
musicais digitais seja considerada por alguns como o maior desafio a ser enfrentado
por artistas e companhias fonográficas (BBC, 2009). Essa apreensão tem como
base números muito expressivos: 95% dos arquivos musicais obtidos em 2008
foram distribuídos por algum canal ilegal, representando mais de 40 bilhões de
downloads durante o ano (BBC, 2009). E, mesmo assim, os cerca de 5% de
arquivos adquiridos de forma legal neste período somam expressivas 1,4 bilhão de
unidades, arrecadando um montante (quase US$ 3,8 bilhões) equivalente a mais de
20% do faturamento total da indústria fonográfica. Uma rápida análise destes
números permite perceber o imenso potencial de mercado existente para a música
digital – basta saber como transformar os adeptos das práticas de obtenção ilegal de
arquivos musicais em usuários propensos à aquisição via canais legais de
comercialização.
1.1
MERCADO FONOGRÁFICO NO SÉCULO XXI
A aquisição de bens digitais – representados neste estudo pela música digital – tem
passado por modificações estruturais desde o final do século XX, por conta da
disseminação das tecnologias de informação capitaneadas pela internet. Antes de
abordar o tema de como o consumo de música digital insere-se neste novo
panorama tecnológico, cabe iniciar este trabalho com algumas informações
relevantes a respeito do mercado fonográfico mundial e brasileiro.
17
1.1.1 Panorama do mercado fonográfico mundial
O mercado fonográfico mundial vem apresentando um sensível decréscimo nas
vendas nos últimos anos. O volume de vendas de música – considerando os
formatos físicos (CDs, DVDs, cassetes, etc.) e digitais (arquivos eletrônicos
individuais ou assinaturas periódicas, via internet ou dispositivos móveis) – caiu de
US$ 21,47 bilhões em 2004 para US$ 16,5 bilhões em 2012, computando uma
perda de 23% nesse período (SMIRKE, 2013; INTERNATIONAL FEDERATION OF
THE PHONOGRAPHIC INDUSTRY, 2006a).
Apesar dessa queda total nos números, pode-se perceber comportamentos
diferentes nas vendas dos dois formatos aqui considerados. Enquanto o comércio de
composições musicais por meio físico decaiu de US$ 21,1 bilhões em 2004 para 9,4
bilhões em 2012 (uma perda de 55%), as vendas de música no formato digital
saltaram de US$ 397 milhões para aproximadamente US$ 5,8 bilhões durante o
mesmo
período,
um
notável
acréscimo
de
1.360%
(SMIRKE,
2013;
INTERNATIONAL FEDERATION OF THE PHONOGRAPHIC INDUSTRY, 2006a).
Ainda que o comércio de peças musicais digitais apresente números mais modestos
do que sua contraparte física, percebe-se uma clara evolução da participação dos
formatos digitais nas vendas globais de música – de cerca de 2% em 2004 para
aproximadamente 35% em 2012. De fato, de acordo com estimativas de um estudo
da PricewaterhouseCoopers (2012), as projeções de vendas digitais globais
superam as das vendas em formatos físicos no ano de 2015 (figura 1). Em alguns
mercados, inclusive, as receitas com música digital já ultrapassaram os montantes
referentes aos meios físicos, como na Coreia do Sul, com 53%, e na China, com
71% (INTERNATIONAL FEDERATION OF THE PHONOGRAPHIC INDUSTRY,
2012). Nos EUA, maior mercado do mundo para a indústria fonográfica, o ponto de
virada das vendas em formato digital sobre as físicas ocorreu em 2011, quando tal
segmento atingiu 50,3% das receitas relacionadas a música naquele país (THE
NIELSEN COMPANY, 2012).
18
Este crescimento do comércio virtual de obras musicais tem reflexos nas estruturas
de mercado contemporâneas, sendo a operação de vendas de música digital da
Apple o expoente mais significativo desta nova configuração. A iTunes Store, loja
virtual da Apple que desde 2003 comercializa faixas musicais pela internet, atingiu a
marca de quinze bilhões de canções vendidas em 2011 (RESNIKOFF, 2011).
Contando com um catálogo com mais de 28 milhões de arquivos musicais
(RESNIKOFF, 2012), a iTunes Store ocupa o primeiro lugar entre os varejistas de
música nos Estados Unidos, comparada a concorrentes que vendem composições
tanto no formato físico quanto digital – a loja da Apple atingiu este posto pela
primeira vez em abril de 2008, ultrapassando a então líder Wal-Mart (ZMOGINSKI,
2008). Para o ano fiscal de 2012, a receita pela iTunes Store para a Apple foi de
US$ 7,5 bilhões, apresentando um acréscimo de 39% em relação ao ano anterior e
configurando aproximadamente 5% da receita total mundial da empresa (UNITED
STATES SECURITIES AND EXCHANGE COMMISSION, 2012).
30.000
25.000
20.000
15.000
10.000
5.000
0
2007
2008
2009
2010
2011
Formato físico
2012*
2013*
Formato digital
2014*
2015*
2016*
* Projeção
Figura 1: Vendas globais de música gravada por formato – 2007-2016
Fonte: Adaptado de PricewaterhouseCoopers (2012)
No entanto, o comércio virtual de música – e, por conseguinte, o mercado
fonográfico – enfrenta hoje uma força de concorrência potencial: a aquisição ilegal
19
de faixas musicais digitais, seja por meio da troca entre pessoas, seja via download
da internet. Estudos da International Federation of the Phonographic Industry (IFPI)
estimam que aproximadamente 20 bilhões de peças musicais virtuais foram
adquiridas ilegalmente em 2005 (INTERNATIONAL FEDERATION OF THE
PHONOGRAPHIC INDUSTRY, 2006b), com o dobro deste montante sendo obtido
de forma ilegal em 2008 (BBC, 2009). Além destes números impressionantes,
chama a atenção o fato de tanto países em desenvolvimento quanto nações
desenvolvidas enfrentarem cenários semelhantes em relação à pirataria digital.
Dessa forma, na lista dos dez países tidos como prioridade em relação à pirataria
pela IFPI em 2005, Brasil e China – expoentes da pirataria física e com níveis de
pirataria digital crescentes – figuram ao lado de Canadá (que atingiu um bilhão de
downloads ilegais de música em 2005) e Espanha (onde 500 milhões de faixas
digitais foram obtidas de maneira ilegal no mesmo ano).
A queda nas vendas de CDs e DVDs musicais, as consideráveis cifras de iniciativas
comerciais via internet como a iTunes Store e o grande número de adeptos em
relação à aquisição de faixas musicais digitais sugerem que o padrão de consumo
global de música está se alterando, onde as pessoas gradativamente começam a
abandonar os meios físicos para adotar as formas digitais de armazenagem de
composições musicais. O problema para a indústria fonográfica é que esta
transformação propicia a aquisição de peças musicais de maneira ilegal, sem o
pagamento dos devidos direitos autorais pela obra.
1.1.2 Panorama do mercado fonográfico brasileiro
Nos últimos seis anos, o mercado fonográfico brasileiro apresentou um crescimento
de 16,7% nas receitas oriundas da venda de CDs, DVDs/Blu-Rays e formatos
digitais – de R$ 336,7 milhões em 2007 para R$ 392,9 milhões em 2012
(ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DOS PRODUTORES DE DISCO, 2013; 2009). Porém,
20
quando são analisados os desempenhos por formato – cujas cifras anuais são
apresentadas na figura 2 – percebe-se uma evolução distinta entre os meios de
distribuição de música físicos e digitais. Enquanto as vendas em formato digital no
período aumentaram em 359%, de R$ 24,3 milhões para R$ 111,4 milhões, o
comércio de música em formato físico apresentou queda de 8%, acentuada pelo
decréscimo de 20% nas vendas de CDs.
400
350
24,3
300 97,4
43,5
42,8
96,2
100,6
54,0
105,7
60,9
115,9
109,0
250
200 215,0
216,1
111,4
217,0
184,6
150
196,5
172,4
100
50
0
2007
2008
2009
CD
2010
DVD
2011
2012
Digital
Figura 2: Vendas de música no Brasil por formato (em R$ milhões)– 2007-2011
Fonte: Adaptado de Associação Brasileira dos Produtores de Disco (2013; 2012; 2011; 2010; 2009)
Dessa forma, é o aumento das receitas no formato digital que faz o montante total
faturado pela indústria fonográfica no Brasil aumentar de 2007 a 2012. Como
consequência, a participação do canal digital de distribuição nas receitas totais de
vendas de música no Brasil passou de aproximadamente 7% em 2007 para pouco
mais de 28% em 2012 (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DOS PRODUTORES DE
DISCO, 2013; 2009). Apesar desse percentual aparecer aquém da porcentagem
global relativa aos formatos digitais – da ordem de 35% do total das vendas globais
em 2012 (SMIRKE, 2013) –, as vendas de música digital no mercado brasileiro
apresentam um crescimento muito mais acentuado (aproximadamente 83% na
comparação entre 2012 e 2011) do que o apresentado em escala mundial (8% no
21
mesmo período). Estes dados podem indicar que o mercado de música digital no
Brasil está em um estágio de maturidade ainda inferior ao nível global, porém
contando com um bom potencial a ser explorado.
Visando atender essa demanda crescente por música digital no país, diversas
empresas brasileiras desenvolveram soluções para vender música por esse canal.
Em 2012, o Brasil contava com 19 serviços de distribuição de música digital no
cadastro do Pro-Music, o banco de dados mais abrangente sobre provedores legais
de música via internet (INTERNATIONAL FEDERATION OF THE PHONOGRAPHIC
INDUSTRY, 2012). Essa gama de serviços distribui conteúdo por meio de diferentes
tecnologias (streaming de áudio, streaming de vídeo, download de arquivos musicais
etc.) e modelos de negócio (consumo gratuito sem posse, assinatura mensal,
pagamento por transação etc.). Basicamente, tais serviços são fornecidos por
companhias que atuam em diferentes mercados: grandes gravadoras, operadoras
de telefonia, produtores de hardware, portais de internet e redes de rádio, além de
alguns provedores independentes. O quadro 1 mostra a distribuição desses serviços
por tipo de fornecedor.
Tipo de fornecedor
Serviço
Claro Music Store
Mundo Oi
OI Rdio
Operadoras de telefonia
Power Music Club (GVT)
TIM Music Store
Vivo Play
MSN Music Store
Sonora Terra
Portais de internet
UOL Megastore
Yahoo! Music
ideasmusik (Blackberry)
Produtores de hardware
iTunes (Apple)
Nokia Music
Ideas Music Store
Provedores independentes
iMusica
YouTube
Universal Music Loja
Gravadoras
Warner Music Store
Redes de rádio
Mercado da Música – Transamerica
Quadro 1: Serviços de distribuição de música digital no Brasil por tipo de fornecedor
Fonte: Adaptado de International Federation of the Phonographic Industry (2012)
22
Todavia, apesar dessa mudança na forma de consumo de música e do potencial
promissor da distribuição digital, o Brasil apresenta um cenário deveras preocupante
em relação à pirataria, seja física ou digital. De acordo com o estudo da International
Federation of the Phonographic Industry (2006b), o Brasil é um dos dez países
vistos como prioridade no combate à pirataria, com base em três critérios: a
importância do mercado formal, a tendência local em relação à pirataria e as ações
governamentais destinadas a enfrentar este problema. Para dar uma ideia da
gravidade do problema em escala nacional, enquanto o nível de pirataria relativo a
CDs musicais alcançou 40% das vendas no país em 2005, o número de downloads
ilegais de composições digitais foi da ordem de um bilhão no mesmo ano
(INTERNATIONAL FEDERATION OF THE PHONOGRAPHIC INDUSTRY, 2006b).
Essa configuração do mercado fonográfico no Brasil – potencial de crescimento da
distribuição digital por um lado, ameaça da pirataria nesse mesmo tipo de canal por
outro – faz com que surjam oportunidades para estudos relacionados ao consumo
de música digital no país e, principalmente, da aquisição de música digital por meio
de canais pagos de distribuição. Dessa forma, a proposta desse trabalho é estudar
esse tipo de aquisição por parte do consumidor de música digital, dentro do escopo
delimitado a seguir.
1.2
DELIMITAÇÃO DO TEMA E DEFINIÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA
Além da relevância do mercado fonográfico mundial, tanto por sua importância
econômica quanto pelas profundas transformações pelas quais esse setor vem
passando a partir do final do século XX – e que podem servir para indicar a evolução
de outros mercados semelhantes, como o cinematográfico (HENNIG-THURAU;
HENNING; SATTLER, 2007) –, o consumo de música em si tem sido objeto de
estudo de pesquisadores em marketing e comportamento do consumidor nas últimas
décadas.
23
Existem diversos artigos relacionados ao consumo de música publicados em
periódicos renomados em ambas as áreas, como Journal of Marketing (STIBAL,
1977; HIRSCHMAN; HOLBROOK, 1982;
BRUNER II, 1990; SINHA; MANDEL,
2008; SINHA; MACHADO; SELLMAN, 2010), Journal of Marketing Research (PARK;
YOUNG, 1986; MOE; FADER, 2001; ZHU; MEYERS-LEVY, 2005) e Journal of
Consumer Research (MILLIMAN, 1986; HOLBROOK; SCHINDLER, 1989; SCOTT,
1990; LACHER; MIZERSKI, 1994; GOULDING et al., 2009). De maneira análoga,
em um período mais recente, o consumo de música digital vem ocupando espaço na
literatura acadêmica, seja de forma isolada (GOPAL et al., 2004; LEVIN; DATO-ON;
RHEE, 2004; LIEBOWITZ, 2004; D’ASTOUS; COLBERT; MONTPETIT, 2005; ROB;
WALDFOGEL, 2006; OUELLET, 2007; SINHA; MANDEL, 2008; CHIANG; ASSANE,
2009; CHUNG; RUST; WEDEL, 2009; SINHA; MACHADO; SELLMAN, 2010) ou em
conjunto com outros bens digitais (MICHEL, 2005; ROCHELANDET; LE GUEL,
2005; PLOUFFE, 2008; TAYLOR; ISHIDA; WALLACE, 2009).
Apesar da prolífica literatura dedicada ao comportamento de consumo de música –
e, mais recentemente, ao consumo de música digital –, percebe-se nesse campo um
viés de estudos relacionados somente à pirataria digital e aquisição de arquivos
musicais por canais digitais gratuitos. Não há, salvo algumas exceções – como os
trabalhos de Sinha, Machado e Sellman (2010), Chiang e Assane (2009), Sinha e
Mandel (2008) e Ouellet (2007) – uma quantidade significativa de trabalhos cujo
objetivo seja analisar o comportamento de aquisição de música digital por canais
pagos, ou mesmo que apresentem uma comparação entre os dois comportamentos
antagônicos (aquisição paga versus gratuita). E, mesmo dentro desse universo de
estudos relacionados à aquisição paga de música digital, raros são os trabalhos que
buscam acessar o valor que o consumidor está disposto a pagar para adquirir
composições musicais pelos canais digitais. Assim, existe uma lacuna no
conhecimento em marketing e comportamento do consumidor a ser explorada no
caso da aquisição de música digital mediante pagamento, especialmente aqueles
focados em desvendar a disposição a pagar dos consumidores.
24
No cenário brasileiro, o panorama de pesquisas relacionadas ao consumo de música
digital é consideravelmente mais escasso do que o internacional (NOVAES;
ANDRADE, 2012; ALVIM; STREHLAU; KIRSCHBAUM, 2010; BARROS et al., 2008,
CASTRO, 2007; FILGUEIRAS; SILVA, 2002). Além da reduzida quantidade, os
trabalhos sobre música digital concentram-se de forma predominante na aquisição e
consumo de música digital por canais gratuitos, geralmente associados à pirataria
digital (CASTRO, 2007; BARROS et al., 2008), deixando aberto o espaço para uma
pesquisa no Brasil que considere o comportamento de aquisição de música digital
por canais de distribuição pagos em âmbito doméstico. De fato, Alvim, Strehlau e
Kirschbaum (2010) chamam a atenção para a inexistência de trabalhos no país que
tentem compreender como converter um consumidor de música digital gratuita em
usuário pagante. E, ainda que tais autores tratem dessa questão em seu trabalho, os
mesmos não abordam em sua pesquisa o valor que tal consumidor estaria disposto
a pagar para adquirir música digital.
Por conta desta lacuna, principalmente em relação à literatura acadêmica brasileira,
o presente estudo tem como proposta analisar o comportamento de aquisição de
música digital mediante pagamento – em outras palavras, os motivos pelo qual um
indivíduo paga para adquirir música digital. Para tanto, o problema de pesquisa é
definido como: o que faz o consumidor adquirir música digital por meio de um
canal de distribuição pago, em vez de utilizar um canal de obtenção gratuito?
1.3
OBJETIVOS
Tendo em vista a delimitação do tema e o problema de pesquisa proposto, os
objetivos – geral e específicos – decorrentes são apresentados abaixo.
25
1.3.1 Objetivo geral
O objetivo geral desse estudo é identificar se as funcionalidades do canal de
aquisição exercem influência na compra de música digital, de forma a tentar explicar
as diferenças que geram impacto na decisão do usuário na adoção canais de
distribuição pagos ou gratuitos.
1.3.2
Objetivos específicos
A partir do objetivo geral definido para esse trabalho, foram elaborados dois
objetivos específicos:
•
Estimar a disposição a pagar por música digital dos respondentes em
situações relacionadas às funcionalidades do canal de aquisição;
•
Identificar a possível influência do envolvimento do consumidor com música e
com o artista no comportamento de aquisição paga de música digital.
26
2
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
A fim de construir o raciocínio necessário para responder o problema de pesquisa, é
fundamental que se faça uma busca a respeito de quanto conhecimento já foi
construído acerca do tema proposto. Por isso, a fundamentação teórica será iniciada
com um breve panorama histórico de como o consumo de música se modificou do
século XIX até hoje. Depois, serão feitas algumas considerações a respeito da
música como bem de informação – passível, portanto, de ser digitalizada –, para que
em seguida sejam apresentadas as conexões entre a música digital e a distribuição
gratuita não autorizada – também conhecida como pirataria digital. Dando
continuidade no capítulo, serão introduzidos alguns modelos de consumo de música
em geral e de consumo de música digital, para que a partir daí se identifique o tipo
de característica relevante para a condução deste trabalho. Por fim, serão
apresentados os conceitos fundamentais e as hipóteses propostas para a verificação
empírica do problema de pesquisa.
2.1
O CONSUMO DE MÚSICA NO SÉCULO XXI
O consumo de música é o ato de escutar um composição musical (HOLBROOK;
ANAND, 1990 apud LACHER; MIZERSKI, 19941). Uma peça musical é consumida
como um típico bem de experiência – ou seja, o indivíduo precisa ouvir previamente
determinada música para que possa apreciá-la ou não (PODDAR, 2006). Entretanto,
mesmo conservando este caráter experiencial ao longo do tempo, o modo como a
1
HOLBROOK, Morris B.; ANAND, Punam. Effects of tempo and situational arousal on the listener's
perceptual and affective responses to music. Psychology of Music, v. 18, n. 2, p. 150-162, October
1990.
27
música é apresentada – e consumida – sofreu alterações significativas desde o
século XX.
Até o século XIX, o consumo musical era feito exclusivamente na forma de
performances ao vivo, tanto em propriedades particulares quanto em salas de
concerto, igrejas e apresentações ao ar livre. Com o advento de tecnologias de
gravação e reprodução no século XX, o consumo de música passou por uma
revolução, permitindo o acesso a obras musicais com relativa qualidade e custo
baixo – a partir daí, o consumo musical ao vivo abre espaço para a audição de
composições gravadas, que podem ser reproduzidas em casa, no carro ou no
ambiente de trabalho (LACHER; MIZERSKI, 1994). A reprodução de obras musicais,
então, deixa de ser determinada por aqueles que as executam, e passa a ser
controlada pelos ouvintes.
Na passagem do século XX para o século XXI, o consumo musical passa por uma
nova revolução. Com o avanço das tecnologias de informação, a capacidade de
processamento, armazenamento e transmissão de informações atingiu um nível de
evolução tal que confere a usuários comuns, equipados com computadores pessoais
e acesso a internet a preços acessíveis – além dos softwares e conhecimentos
certos – habilidades suficientes para a produção (original ou não) e distribuição de
conteúdo digital semelhante a de empresas inseridas neste mercado. Mais uma vez,
o consumidor tem a chance de se apropriar de outros estágios na cadeia de valor
musical (figura 3). Se até o século XIX o consumidor possuía autonomia somente
em relação ao consumo per se das obras musicais, e no século XX ganhou o
controle também da reprodução destas composições, a partir do século XXI o
usuário pode ter controle também sobre as etapas de produção e distribuição de
conteúdo musical.
Além disso, as alterações tecnológicas em relação à música – principalmente no que
diz respeito à sua reprodução – ocasionaram mudanças fundamentais em relação à
sua durabilidade. Antes do surgimento das técnicas de reprodução, uma peça
musical era algo efêmero, de duração imediata. Atualmente, entretanto, os formatos
28
nos quais a música está disponível (por exemplo, CDs, DVDs ou arquivos
eletrônicos) fazem com que as obras musicais sejam duráveis por natureza; por
conta disso, se um consumidor adquire uma composição musical em um destes
formatos, provavelmente não precisará adquiri-la novamente no futuro (PODDAR,
2006).
Figura 3: Evolução do controle do usuário sobre o processo produtivo
2.2
MÚSICA COMO UM BEM DE INFORMAÇÃO
Uma composição musical é, em sua essência, um bem de informação, cuja
produção é cara, mas que é barato para reproduzir (SINHA; MANDEL, 2008). Em
um contexto contemporâneo, um bem de informação pode ser encarado como um
bem digital. A esse respeito, Shapiro e Varian (1999) definem informação como
qualquer coisa que possa ser digitalizada – isto é, codificada em um fluxo de bits. De
acordo com este conceito, músicas, livros, filmes, bancos de dados, cotações do
mercado acionário, resultados esportivos e sites da internet (para citar alguns
29
exemplos) são todos bens de informação. E, como bens de informação, estão
sujeitos a alguns princípios econômicos básicos, detalhados a seguir.
Informação, como outros tipos de bens, tem um custo considerável de criação e
montagem. Entretanto, a estrutura de custos de um provedor de informação é
diferente do usual – no caso, informação é algo caro para se produzir, mas barato
para reproduzir. Em conceitos mais econômicos, a produção de um bem de
informação envolve o conceito de retornos de escala, caracterizados por altos custos
fixos e baixos custos marginais (SHAPIRO; VARIAN, 1999). Assim, o custo de
produzir a primeira cópia de um bem de informação pode ser substancial, mas o
custo de produzir (ou reproduzir) cópias adicionais é irrisório. Essa estrutura de
custos diferenciada acarreta implicações importantes – por exemplo, a precificação
baseada nos custos deixa de ser relevante, pois não faz sentido adotar algum
percentual de mark-up quando o custo unitário é zero. Dessa forma, a precificação
de bens de informação deve ser baseada no valor para o cliente, e não em seus
custos de produção (SHAPIRO; VARIAN, 1999).
É evidente que, se o produtor de um bem de informação pode reproduzi-lo de forma
barata, outros também podem copiá-lo a um custo baixo. Por isso, mecanismos de
“privatização” da informação ajudam a proteger sua produção (SHAPIRO; VARIAN,
1999). Entretanto, a concessão legal de direitos exclusivos de propriedade
intelectual por meio de patentes, direitos autorais e marcas registradas não
conferem a seus detentores o poder de controlar completamente a informação. Isso
ocorre por conta da ineficácia no cumprimento das leis relativas à propriedade
intelectual, problema que se tornou ainda maior com o surgimento das tecnologias
digitas e da disseminação da internet. Uma vez que a informação digital pode ser
copiada perfeitamente e transmitida de forma instantânea por todo o mundo, muitos
produtores de conteúdo tendem a perceber a internet como uma máquina de copiar
gigantesca e fora de controle (SHAPIRO; VARIAN, 1999).
Um bem de informação é, por definição, um bem de experiência. Economistas
definem um bem de experiência como algo que um indivíduo precisa experimentar
30
para poder atribuir-lhe algum valor (SHAPIRO; VARIAN, 1999). De maneira geral,
qualquer novo produto é um bem de experiência, e os profissionais de marketing
desenvolveram ao longo do tempo estratégias – por exemplo, amostras grátis,
preços promocionais e testemunhos de terceiros – para auxiliar os consumidores a
ter contato com novas ofertas (SHAPIRO; VARIAN, 1999). Informação, no entanto,
caracteriza um bem de experiência toda vez que é consumida – o consumidor não
sabe o valor de uma composição musical, de uma edição de jornal, de um livro ou
de um filme até ter experimentado aquele conteúdo. Por isso, a tensão entre
entregar de maneira gratuita a informação (permitindo que as pessoas conhecem
aquela determinada oferta) e cobrar por ela para recuperar seus custos de produção
é um problema fundamental da economia da informação (SHAPIRO; VARIAN,
1999).
Além de se enquadrarem como bens de experiência, os bens de informação
(especialmente em formato digital) também podem ser considerados como bens
públicos, uma vez que compartilham os dois atributos que definem esse último tipo:
são não-rivais e não-excludentes (SINHA; MANDEL, 2008). O princípio da nãoexclusão postula que o produtor de um bem público não pode evitar que outros
indivíduos utilizem aquele bem; já o princípio da não-rivalidade expressa que
diversas pessoas podem consumir um bem público de maneira simultânea
(MCAFEE, 2006).
Tais propriedades são consequência do fato de que a informação pode ser copiada
(ou reproduzida) livremente. No caso da música, sua cópia em formato digital torna o
consumo não-rival porque a utilização (ou reprodução) por parte de um indivíduo
não diminui a capacidade de outras pessoas consumirem o mesmo produto, e nãoexcludente porque não é possível prevenir o consumo da peça musical por terceiros
mediante algum pagamento (SINHA; MANDEL, 2008). Essas propriedades
acarretam algumas particularidades econômicas que devem ser levadas em
consideração quando se analisa um bem público – por exemplo, a não-rivalidade
implica que o preço de eficiência de um bem público é zero, dado que o custo
marginal para outro usuário é nulo (MCAFEE, 2006).
31
Sendo caracterizada como um bem de informação, a música teve sua estrutura de
produção e distribuição alterada de forma radical com o desenvolvimento das
chamadas tecnologias de informação e comunicação (TIC). Uma das mudanças
mais impactantes para o mercado fonográfico foi o advento da distribuição digital
não autorizada, tema que será tratado na próxima sessão.
2.3
MÚSICA DIGITAL E DISTRIBUIÇÃO NÃO AUTORIZADA
Devido à evolução das tecnologias de produção e distribuição de informação, a
digitalização da música tem causado mudanças dramáticas na indústria fonográfica,
pois o conteúdo musical, que antes era limitado às mídias físicas, agora pode ser
copiado de maneira simples e sem perda de qualidade, e distribuído de forma muito
mais fácil. Acompanhada pela crescente difusão do acesso à internet, esta
configuração implica em um novo fenômeno: o compartilhamento massivo e não
autorizado de peças musicais via internet (QUIRING; VON WALTER; ATTERER,
2007), que representa uma das facetas da chamada pirataria digital.
Existem diferentes definições para pirataria digital. Para Gopal et al. (2004, p. 90),
“pirataria digital é o ato ilegal de copiar bens digitais – software, documentos digitais,
áudio digital (incluindo música e voz) e vídeo digital – por qualquer razão além de
armazenamento de segurança (backup), sem a permissão explícita e compensação
devida ao detentor dos direitos autorais”. Taylor, Ishida e Wallace (2009, p. 246), por
sua vez, estendem a definição de Gopal et al. (2004) para abranger não só o ato de
copiar, mas também “o consumo de cópias ilegais de serviços digitais”.
A pirataria dos bens de informação é um preocupação que assola as empresas
inseridas nas indústrias fonográfica, cinematográfica e de software (KHOUJA;
PARK, 2007). Desde o final do século XX, as receitas do mercado fonográfico
provenientes do comércio de música gravada têm apresentado quedas significativas
ao longo dos anos. Grande parte deste declínio tem sido atribuída ao uso extensivo
32
de tecnologias de compartilhamento ilegal de arquivos, que surgiram com a criação
do Napster em 1999, e a partir daí proliferaram por meio dos inúmeros aplicativos de
distribuição P2P existentes (LIEBOWITZ, 2004). Não obstante, o sucesso da iTunes
Store e de outras iniciativas de compartilhamento legal de arquivos (WADE, 2004)
parece indicar que, apesar de muitos usuários utilizarem práticas de pirataria em
relação à musica, uma parcela dos consumidores está disposta a pagar para fazer o
download de arquivos musicais de forma legal (SINHA; MANDEL, 2008). Ao mesmo
tempo, os sistemas de compartilhamento não autorizado de arquivos digitais
continuam florescendo e, na ausência de penalidades legais eficientes, seus
adeptos prosseguem explorando sua posição privilegiada de barganha no mercado
musical (QUIRING; VON WALTER; ATTERER, 2007).
Apesar de, por razões compreensíveis, a indústria fonográfica encarar o uso de
sistemas de compartilhamento de arquivos como uma ameaça econômica
(QUIRING; VON WALTER; ATTERER, 2007), ainda não está clara a existência e a
extensão dos efeitos negativos do uso de tais sistemas sobre as vendas. De
maneira geral, dois efeitos podem ser identificados (GOPAL et al., 2004):
•
Efeito amostragem: ocorre quando um consumidor adquire um arquivo
musical ilegal pela internet apenas com o objetivo de teste – ou seja,
se este usuário gostar da música, ele irá comprá-la posteriormente;
neste caso, as tecnologias de compartilhamento de arquivos
funcionariam como um catalisador para a compra de obras musicais;
•
Efeito de competição: ocorre quando o usuário obtém composições
ilegais para consumo duradouro, tornando-as parte de sua coleção
musical, e rivalizando com os serviços pagos de aquisição de música.
É importante ressaltar que a opinião da indústria de bens digitais a respeito da
pirataria não reflete necessariamente a visão recente da comunidade acadêmica
sobre o assunto. De acordo com Hennig-Thurau, Henning e Sattler (2007), existem
dois grupos de pesquisas a respeito da pirataria de música digital: o primeiro deles
reporta efeitos negativos do compartilhamento de arquivos musicais nas vendas da
indústria, como os estudos de Peitz e Waelbroeck (2004), Liebowitz (2006), Michel
33
(2006) e Goel (2010), enquanto o segundo contesta tais resultados e argumenta que
este tipo de pirataria tem impactos nulos ou positivos nas receitas da indústria – por
exemplo, Boldrin e Levine (2002), Gopal, Bhattacharjee e Sanders (2005),
Oberholzer-Gee e Strumpf (2007), Danaher et al. (2010), Handke (2012) e Waldfogel
(2011). Entretanto, uma vez que os achados de tais estudos não podem ser
generalizados – por conta das divergências em relação aos métodos empregados,
amostras utilizadas e variáveis medidas –, ainda não existe um consenso a respeito
dos reais impactos da troca gratuita de arquivos nos resultados do mercado
fonográfico.
Apesar da falta de evidências empíricas conclusivas relacionadas à influência da
aquisição e consumo de música digital ilegal sobre os ganhos da indústria
fonográfica, as grandes gravadoras e suas associações de representação há algum
tempo vêm tornando públicas suas ações de repressão à pirataria digital,
basicamente na forma de processos judiciais movidos contra os envolvidos nesta
prática (WADE, 2004). Entretanto, de maneira geral, tais ações têm apresentado
resultados pouco expressivos, tanto no combate quanto na prevenção desta sorte de
pirataria. De fato, parece que somente as ameaças de processos judiciais por parte
das empresas e associações do setor fonográfico não são suficientes para inibir o
consumo ilegal de música digital. Esta conclusão está ligada aos achados de alguns
estudos, onde o fator legal foi identificado como incipiente na repressão à pirataria
(CASTRO, 2007; BARROS et al., 2008), sendo inclusive percebido como
estimulante à práticas de consumo pirata por consumidores mais propensos ao risco
(SINHA; MANDEL, 2008). Em vista disso, outras variáveis devem ser contempladas
para converter a aquisição e consumo de música distribuída de forma não
autorizada (e, por esse motivo, gratuita) em música distribuída de maneira legal (e,
na maioria dos casos, paga). Aliás, Taylor, Ishida e Wallace (2009) sugerem que um
dos motivos pelos quais as ações contra a pirataria digital têm mostrado resultados
pífios é o pouco conhecimento existente sobre as estruturas sociais e psicológicas
inerentes à este tipo de prática, o que serve para refrear o desenvolvimento de
34
modelos de persuasão destinados a influenciar o comportamento relacionado à
pirataria digital.
Uma vez que um dos propósitos deste estudo é tentar entender alguns mecanismos
de influência no comportamento de aquisição de música digital, englobando
variáveis relevantes relacionadas à compra ou obtenção gratuita de composições
musicais, o ponto de partida será analisar algumas estruturas antecessoras
utilizadas para tentar explicar este tipo de consumo e aquisição.
2.4
MODELOS DE CONSUMO MUSICAL
Os estudos acerca do consumo de música são divididos em duas vertentes:
modelos de consumo musical hedônico e modelos de consumo musical utilitário. Os
modelos de consumo musical hedônico contemplam basicamente as características
intrínsecas à composição musical, enquanto os modelos de consumo musical
utilitário referem-se às características extrínsecas à composição musical, sejam elas
traços psicológicos do ouvinte, influências sociais ou atributos inerentes ao canal de
comercialização da música. São apresentados nesse trabalho quatro modelos,
sendo dois relativos ao consumo hedônico – um que abrange o consumo de música
de maneira geral (LACHER; MIZERSKI, 1994) e outro com foco no consumo de
arquivos musicais eletrônicos (OUELLET, 2007) – e dois da categoria de consumo
utilitário, ambos relacionados ao consumo de música em formato digital
(ROCHELANDET, LE GUEL, 2005; SINHA; MANDEL, 2008).
35
2.4.1 Modelo de Lacher e Mizerski (1994)
Adotando
como
base
o
paradigma
do
consumo
hedônico
(HOLBROOK;
HIRSCHMAN, 1982) – que defende a busca de respostas subjetivas em detrimento
dos atributos do produto, tendo como foco a experiência de consumo – Lacher e
Mizerski (1994) afirmam que o consumo de música tem um componente emocional
muito forte, e que composições musicais são adquiridas mais pela experiência que
proporcionam do que por qualquer característica objetiva ou utilitária que possa
estar presente.
Lacher e Mizerski (1994) identificaram que a intenção de compra de uma peça
musical é diretamente influenciada pela necessidade de re-experimentação, pois
quanto maior esta necessidade, maior será o desejo de controle temporal em
relação à música (ou seja, o indivíduo deseja controlar em que momentos prefere reexperimentá-la), levando o consumidor a adquirir a obra. A necessidade de reexperimentação, por sua vez, sofre influência, direta ou indireta, de seis tipos de
resposta:
•
Respostas sensoriais: são as respostas primitivas em relação à
música, os movimentos e atrações inspirados por ela;
•
Respostas imagéticas ou associativas: são as imagens, memórias ou
situações evocadas pela música, tanto por sua melodia quanto por sua
letra (quando existente). Este tipo de resposta captura o aspecto de
fantasia do consumo hedônico (HIRSCHMAN; HOLBROOK, 1982);
•
Respostas emocionais: representam os sentimentos que um indivíduo
experimenta quando escuta uma composição musical, como alegria,
euforia, raiva, tristeza etc.;
•
Respostas analíticas: refletem a discriminação e assimilação dos
elementos de uma composição musical, dando origem à estimulação
cognitiva. Tal resposta diz respeito ao exame lógico e objetivo da
36
música, em relação ao seu estilo, aspectos técnicos e características
intrínsecas;
•
Respostas experienciais: ocorrem quando o consumo proporciona uma
experiência envolvente, de tal modo que o consumidor é “transportado”
da realidade para o interior de tal experiência;
•
Respostas afetivas gerais: refletem as emoções, estados de espírito e
sentimentos do consumidor em relação à experiência musical – aqui,
as respostas emocionais caracterizam-se como uma subcategoria das
respostas afetivas.
2.4.2 Modelo de Ouellet (2007)
Estendendo o trabalho de Lacher e Mizerski (1994) para o contexto da música em
formato digital, Ouellet (2007) desenvolve um modelo que contempla não só as
respostas do consumidor em relação à obra musical, mas também suas respostas
em relação ao artista que executa a obra. Com base nos seus resultados, o autor
confirma que as respostas relativas à música determinam a necessidade de reexperimentá-la, e que esta necessidade influencia na intenção de adquirir ou não a
composição; entretanto, as respostas relacionadas à uma composição musical
específica não impactam na decisão de adquirir a música de maneira legal ou ilegal.
Por outro lado, as respostas relativas ao artista não estão ligadas à intenção de
aquisição da obra musical, mas apresentam forte influência sobre a decisão de
adquiri-la de maneira paga ou gratuita. Em outras palavras, a música em si é o fator
determinante para que o consumidor decida adquiri-la ou não; porém, se tomada a
decisão de aquisição, o artista será fundamental para determinar se esta aquisição
será realizada de forma paga ou gratuita.
37
2.4.3 Modelo de Rochelandet e Le Guel (2005)
Partindo de uma perspectiva de utilidade do consumidor, Rochelandet e Le Guel
(2005) afirmam que os consumidores preferem cópias ilegais de músicas em
detrimento das composições originais a partir do momento que consumir essa cópia
oferece uma utilidade maior ao usuário. Dentro desta abordagem, três grupos de
fatores têm influência sobre as percepções de utilidade do consumidor em relação à
obra musical original e a cópia ilegal:
•
A utilidade derivada de adquirir uma peça musical original, incluindo a
sua utilidade bruta e os seus custos (monetários e de transação);
•
Os custos envolvidos com a aquisição da cópia ilegal (basicamente
custos de transação);
•
O grau de substituição entre a composição original e sua cópia ilegal.
Além disso, por conta desse modelo considerar os usuários copiadores apenas
como agentes isolados que buscam maximizar seus ganhos, os autores propõe a
inclusão de outro elemento que possa explicar a intensidade do comportamento de
cópia
de
música:
as
interações
sociais,
sejam
elas
locais
ou
globais
(ROCHELANDET, LE GUEL, 2005).
Ao final do estudo, Rochelandet e Le Guel (2005) identificaram as variáveis que têm
mais impacto na intensidade do comportamento de cópia de um usuário. Das sete
variáveis apresentadas, cinco têm relação positiva com a aquisição de música por
meio de uma cópia ilegal – a quantidade de usuários copiadores dentro das relações
sociais locais; a familiaridade com a internet; a presença do comportamento de cópia
relacionado a software; a diversidade cultural percebida pelo usuário dentro das
redes de compartilhamento de arquivos; e pertencer ao sexo masculino –, enquanto
duas delas possuem relação negativa com as práticas de pirataria digital –
disposição a pagar por obras originais e preocupações éticas.
38
2.4.4 Modelo de Sinha e Mandel (2008)
O modelo de Sinha e Mandel (2008) tem como base a disposição que um indivíduo
tem de pagar por uma composição original. Segundo os autores, a tendência de
adotar um comportamento de pirataria digital depende de três fatores: incentivos
positivos (por exemplo, as funcionalidades percebidas pelo usuário relativas ao
canal de comercialização legal), incentivos negativos (como o risco percebido
associado à pirataria) e características pessoais (como, por exemplo, as
preocupações éticas).
A partir desta formulação, Sinha e Mandel (2008) encontraram cinco variáveis
relevantes para explicar a tendência de um indivíduo em relação à pirataria digital.
Destas, quatro construtos têm relação inversa com tal tendência – ou seja, quanto
mais elevada a medição de tal construto, menos freqüente será o comportamento
ligado à pirataria virtual de música. Assim, o risco percebido pelo indivíduo, suas
preocupações éticas, as funcionalidades do canal de comercialização legal e a
possibilidade do consumo da música em público influenciam de maneira negativa a
tendência à pirataria. Por outro lado, o nível de estimulação ótimo do usuário –
variável relacionada ao desejo de novidade, variedade e de sensações e
experiências complexas – apresentou relação positiva com o comportamento aliado
ao consumo ilegal de música. Além disso, o nível de estimulação ótimo é um
construto moderador entre o risco percebido e a tendência à pirataria; dessa forma,
a relação entre o risco e o comportamento pirata continua inalterada para pessoas
com baixos níveis de estimulação ótimo, mas se inverte no caso de indivíduos que
apresentem altos níveis ligados a esse construto – quanto maior o risco percebido
para um consumidor com alto nível de estimulação ótimo, maior será sua propensão
a se engajar em pirataria digital.
39
2.5
INFLUÊNCIA DAS FUNCIONALIDADES DO CANAL NA AQUISIÇÃO DE
MÚSICA DIGITAL
A partir dos modelos apresentados, pode-se fazer algumas inferências a respeito
das influências sobre o comportamento de compra de música digital. Ouellet (2007)
demonstra que uma obra musical, por suas características hedônicas, não impacta
na decisão de obter um arquivo musical de maneira legal (paga) ou ilegal (gratuita) –
seu efeito aparece na etapa anterior, quando o consumidor decide se possuirá ou
não determinada peça musical.
Sendo assim, é plausível considerar que existam fatores de influência sobre o
comportamento de compra de música digital provenientes das características
utilitárias, ou seja, que não pertencem à música em si. Dentre tais características, as
funcionalidades do canal de distribuição da música digital aparecem com frequência
nos estudos. De fato, Quiring, Von Walter e Atterer (2008) afirmam que, uma vez
que a adoção de práticas de pirataria é geralmente movida por motivações utilitárias
(econômicas), deve-se buscar tornar os sites de venda de música mais atrativos, por
meio de ofertas adicionais. Da mesma forma, Sinha e Mandel (2008) chegaram, a
partir de seus resultados, à conclusão que os usuários são menos propensos a
buscar músicas de forma não autorizada se houver uma alternativa – no caso, o
canal pago – que ofereça recursos mais completos, como catálogos extensivos,
obras raras, gravações ao vivo e outros tipos de conteúdo, como toques para celular
e vídeos. Mesmo onde o canal de distribuição não aparece de maneira direta nos
fatores que incitam o comportamento de pirataria ou de aquisição legal
ROCHELANDET, LE GUEL, 2005), outras variáveis – neste caso, a familiaridade
com a internet – poderiam refletir estas funcionalidades, uma vez que sites mais
fáceis de usar teriam maior poder de atrair a atenção de consumidores menos
familiares com as ferramentas utilizadas para obtenção de música.
Por tudo isso, as funcionalidades do canal de distribuição pago parecem ser
determinantes no comportamento de compra de música digital. Assim, dentro deste
40
estudo, buscar-se-á então entender as possíveis relações entre tais funcionalidades
e a aquisição de música na modalidade paga, a partir de duas definições presentes
na pesquisa de Hennig-Thurau, Henning e Sattler (2007). Desenvolvendo uma
pesquisa sobre consumo legal e pirata de filmes em arquivos digitais, os autores
identificam quatro tipos de custos de transação relacionados a cópias ilegais: custos
legais, morais, técnicos e de busca. Destes, os dois últimos estariam ligados
diretamente à funcionalidade do canal de distribuição, da seguinte forma:
•
Custos técnicos: são caracterizados por vírus ou possíveis falhas no
arquivo, que possam causar danos ao computador do usuário;
•
Custos de busca: é o tempo gasto na procura de um determinado
arquivo.
Em outro estudo, acerca dos riscos percebidos pelo consumidor em compras via
internet, Pires, Stanton e Eckford (2004) definem como sete os componentes do
risco percebido:
•
Risco de performance: probabilidade do item falhar em atender os
requisitos de performance originalmente esperados na compra;
•
Risco de conveniência: probabilidade da compra resultar em perda de
tempo, em termos de entrega, customização ou reparo (down-time);
•
Risco financeiro: probabilidade de sofrer perdas financeiras devido a
custos escondidos, custos de manutenção ou ausência de garantia em
caso de falhas;
•
Risco físico: a probabilidade da compra acarretar em danos ou
prejuízos físicos;
•
Risco psicológico: probabilidade da compra ser inconsistente com a
imagem pessoal do consumidor;
•
Risco social: probabilidade da compra resultar em avaliações menos
favoráveis por parte de outras pessoas (risco psicológico externo);
•
Risco geral: probabilidade da compra do item resultar em insatisfação
geral do consumidor.
41
Fazendo um paralelo entre os trabalhos de Pires, Stanton e Eckford (2004), HennigThurau, Henning e Sattler (2007) e Sinha e Mandel (2008), pode-se notar a
semelhança entre os conceitos de custos técnicos e de busca apresentados nos
dois últimos estudos e dois tipos de risco elencados pelos primeiros autores:
respectivamente, riscos de performance e conveniência. Corroborando com esse
paralelo, Kunze e Mai (2007), em sua pesquisa sobre os fatores de risco de maior
importância para consumidores de música digital, encontram como resultado o fato
de que, no ato de adquirir música pela canal digital, os consumidores estão mais
preocupados justamente com os riscos relacionados à performance e perda de
tempo, ou conveniência.
Sinha e Mandel (2008) também estudam a influência das funcionalidades do canal
em seu experimento para acessar a disposição a pagar dos consumidores de
música digital. Para esses autores, são dez as funcionalidades do canal que teriam
influência sobre o comportamento de aquisição de música digital:
1. catálogo abrangente de músicas;
2. possibilidade de escutar a música antes de fazer o download;
3. site de fácil navegação;
4. sistema de recomendações de músicas que memorize as preferências
do usuário;
5. listas prontas de músicas para gravar diretamente em CD;
6. tempo de download extremamente rápido;
7. versões raras, artistas exclusivos e/ou novos lançamentos;
8. qualidade de gravação extremamente alta;
9. shows transmitidos ao vivo pelo site;
10. opções de downloads adicionais, como toques para celular ou vídeos;
Apesar de Sinha e Mandel (2008) não apresentarem uma discussão a respeito do
tipo de custo de transação relacionado a cada funcionalidade utilizada, é possível
perceber que quase todas as facilidades apresentadas pelos autores para aumentar
as funcionalidades do canal pago estão relacionadas aos custos de busca – ou seja,
são destinadas a diminuir o tempo que o usuário empreende na aquisição e
42
consumo de música digital. A única exceção aparece na funcionalidade relacionada
à qualidade de gravação extremamente alta, que estaria atrelada aos custos
técnicos – uma vez que um arquivo de baixa qualidade pode apresentar falhas que,
mesmo que não sejam danosas ao equipamento utilizado, prejudicam o consumo da
composição musical na dimensão de qualidade.
2.6
INFLUÊNCIA DO ENVOLVIMENTO COM MÚSICA E COM O ARTISTA NA
AQUISIÇÃO MÚSICA DIGITAL
Além das funcionalidades do canal de aquisição de música digital, existem outros
fatores cuja influência na adoção do modelo de aquisição paga de música digital
parece ser positiva. Dentre esses fatores, é de particular interesse nesse trabalho o
envolvimento do consumidor.
Envolvimento é um construto que tem sido conceitualizado de diferentes formas:
como relevância pessoal (ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000; GREENWALD;
LEAVITT, 1984; ZAICHKOWSKY, 1985), nível de ativação de um indivíduo
(COHEN, 1983), capacidade de excitação direcionada a um objetivo (PARK;
MITTAL, 1985) e atenção referente a algo relevante ou importante (RATCHFORD,
1987). Estudos sobre envolvimento têm abordado inúmeras categorias de produtos,
como computadores (KOKKINAKI, 1999; HIGIE; FEICK, 1989), vinho (BRUWER;
BULLER, 2013), pacotes turísticos (NICOLAU, 2013), TV interativa (LEVY;
NEBENZAHL, 2008), cartões de aniversário (DHOLAKIA, 1997), shampoo para
cabelos (PARK; YOUNG, 1986) e sapatos (HSU; WU; TIEN, 2003).
Em pesquisas relacionadas ao consumo de música, o envolvimento tem sido
trabalhado em três diferentes dimensões principais: o envolvimento com a obra
musical – ou seja, com uma composição musical específica (OUELLET, 2007;
PUCELY; MIZERSKI; PERREWE, 1988), o envolvimento com o artista (OUELLET,
43
2007) e o envolvimento com música em geral, não relacionado a uma obra ou artista
específicos (SARMAZIAN, 2005; BOEHNKE; MÜNCH; HOFFMANN, 2002).
No caso específico da música digital, o envolvimento com o artista é apontado como
fator de influência na decisão de adotar um canal de aquisição pago – quanto maior
o envolvimento com o artista, maior a chance de o usuário utilizar um serviço pago
para adquirir uma composição digital desse artista (OUELLET, 2007). O mesmo não
ocorre com o envolvimento com uma obra específica, uma vez que esse tipo de
envolvimento possui influência na intenção de adquirir ou não determinada peça
musical, mas não tem impacto na decisão de pagar ou não por essa composição
(OUELLET, 2007).
O envolvimento com música em geral, por sua vez, foi associado ao consumo de
música em formatos diversos – por exemplo, no consumo de serviços de rádio
(BOEHNKE; MÜNCH; HOFFMANN, 2002) ou no consumo de música digital
(SARMAZIAN, 2005). Nesse último caso, o envolvimento com música foi identificado
como antecedente tanto da busca de informação via internet quanto da intenção de
compra de música em formato digital, seja de forma individual (por composição) ou
agregada em um álbum (SARMAZIAN, 2005).
2.7
DISPOSIÇÃO A PAGAR (DAP)
Após determinar os possíveis fatores de influência na aquisição de música digital por
um canal pago que serão empregados nesse estudo – funcionalidades do canal de
aquisição pago, envolvimento com música em geral e envolvimento com o artista –,
cabe também abordar a medida que será utilizada para estimar a influência desses
fatores no comportamento de compra de música digital: a disposição a pagar (DAP).
A disposição a pagar denota o preço máximo que um comprador está disposto a
aceitar para uma determinada quantidade de um bem; é uma medida subjetiva do
44
valor que o comprador atribui àquela quantidade. Dessa forma, a partir de um
conjunto de alternativas, este comprador adquire um dado item quando sua
disposição a pagar excede o valor do preço ofertado (WERTENBROCH; SKIERA,
2002).
O conhecimento em relação à disposição a pagar é fundamental para situações
onde é necessário fazer uma estimação de demanda ou para o desenvolvimento de
estruturas ótimas de preço (WERTENBROCH; SKIERA, 2002). Por isso, diversos
estudos na área de marketing e comportamento do consumidor tem como objetivo
acessar a disposição à pagar por um determinado produto ou serviço, como
alimentos orgânicos (TSAKIRIDOU; ZOTOS; MATTAS, 2006), software (HSU;
SHIUE, 2008), leite (BERNARD; BERNARD, 2009), serviços hoteleiros (WONG;
KIM, 2012) e serviços de entrega programada (GOEBEL; MOELLER; PIBERNIK,
2012).
Estudos relacionados ao consumo de música digital utilizam a disposição a pagar
como variável dependente para testar sua associação com variáveis independentes
distintas (SINHA; MANDEL, 2008; CHIANG; ASSANE, 2009; SINHA, MACHADO;
SELLMAN, 2010). Sinha e Mandel (2008) e Sinha, Machado e Sellman (2010), além
de adotar a disposição a pagar como medida para identificar que fatores fazem com
que o usuário pague mais por um arquivo musical digital, também utilizam a
disposição a pagar como medida de propensão à pirataria de um indivíduo – dessa
forma, usuários que apresentem disposição a pagar igual a zero estariam propensos
a adotar canais de aquisição gratuitos (e ilegais) independente do valor cobrado
para adquirir uma composição musical por meio de um canal autorizado e pago.
2.8
DEFINIÇÃO DAS HIPÓTESES
Com base no referencial teórico apresentado até aqui, foram definidos dois tipos de
hipóteses para esse estudo: hipóteses relacionadas à influência da funcionalidade
45
do canal sobre a disposição a pagar e hipóteses relacionadas à influência do
envolvimento sobre a DAP. O desenvolvimento de cada um desses grupos de
hipóteses será detalhado a seguir.
2.8.1 Hipóteses relacionadas à influência das funcionalidades do canal de
aquisição sobre a disposição a pagar
Em consonância com o estudo de Sinha e Mandel (2008), que relaciona de forma
positiva as funcionalidades do canal de distribuição digital e a disposição a pagar
para adquirir música por esse canal, espera-se que melhorias nas funcionalidades
do canal de aquisição de música digital pago cause um aumento na disposição a
pagar do indivíduo na comparação com o canal de aquisição gratuito. Assim, a
primeira hipótese geral deste trabalho é:
H1: a oferta de melhorias nas funcionalidades do canal de aquisição pago aumenta
o valor que o indivíduo está disposto a pagar por uma composição musical digital
adquirida por este canal.
Como as funcionalidades do canal de aquisição de música digital podem ser
classificadas em duas dimensões – performance e conveniência –, a oferta de
melhorias nos atributos relacionados a uma ou outra dimensão pode ter influência
diferente na disposição a pagar por música digital dos indivíduos pesquisados.
Então, para testar o efeito isolado das melhorias nas funcionalidades ligadas à
performance ou conveniência, duas sub-hipóteses são derivadas da hipótese geral:
H1a: a oferta de melhorias nas funcionalidades de performance do canal de
aquisição pago aumenta o valor que o indivíduo está disposto a pagar por uma
composição musical digital adquirida por este canal; e
46
H1b: a oferta de melhorias nas funcionalidades de conveniência do canal de
aquisição pago aumenta o valor que o indivíduo está disposto a pagar por uma
composição musical digital adquirida por este canal.
Além dessa influência positiva esperada na oferta de melhorias nos atributos de
performance e conveniência considerados de forma isolada, espera-se que a oferta
conjunta de melhorias nos dois tipos de funcionalidade também acarrete um
aumento na disposição a pagar do indivíduo na comparação com o canal de
aquisição gratuita. Surge daí a terceira sub-hipótese desse estudo:
H1c: a oferta conjunta de melhorias na funcionalidades de performance e
conveniência do canal de aquisição pago aumenta o valor que o indivíduo está
disposto a pagar por uma composição musical digital adquirida por este canal.
Ainda, consoante com o esperado aumento da disposição a pagar relativo às
melhorias nas funcionalidades de performance, conveniência ou ambas, é razoável
pensar que a oferta conjunta de melhorias nos dois tipos de funcionalidade tem um
efeito maior sobre a disposição a pagar de um indivíduo do que a oferta isolada de
melhorias em performance ou conveniência. Dessa forma, surgem as seguintes subhipóteses:
H1d: a oferta conjunta de melhorias nas funcionalidades de performance e
conveniência do canal de aquisição pago aumenta o valor que o indivíduo está
disposto a pagar por uma composição musical digital em relação à oferta de
melhorias nas funcionalidades de performance desse canal; e
H1e: a oferta conjunta de melhorias nas funcionalidades de performance e
conveniência do canal de aquisição pago aumenta o valor que o indivíduo está
disposto a pagar por uma composição musical digital em relação à oferta de
melhorias nas funcionalidades de conveniência desse canal.
47
Por fim, apesar de não haver na literatura estudos que comparem a influência
isolada das funcionalidades de performance e de conveniência na disposição a
pagar, é razoável considerar que, uma vez que são dimensões distintas, o impacto
de cada um desses tipos de funcionalidade no valor que um indivíduo está disposto
a pagar por um arquivo musical será diferente. Tem-se, então, a sexta sub-hipótese:
H1f: a influência da oferta de melhorias nas funcionalidades de performance do
canal de aquisição pago é diferente da influência da oferta de melhorias nas
funcionalidades de conveniência desse canal no valor que o indivíduo está disposto
a pagar por uma composição musical.
2.8.2 Hipóteses relacionadas à influência do envolvimento com música em
geral e com o artista sobre a disposição a pagar
Ouellet (2007), em seu estudo sobre o consumo hedônico de música digital, afirma
que o envolvimento com o artista é um fator determinante na decisão do consumidor
entre pagar por uma composição musical ou adquiri-la de forma gratuita (e ilegal) –
se o envolvimento com o artista é alto, o indivíduo é mais propenso a comprar a
música digital. Assim, é plausível supor que, além das características utilitárias
associadas às funcionalidades do canal de aquisição pago, as características
hedônicas referentes ao envolvimento com o artista também exerçam influência
positiva sobre a disposição a pagar por música digital do usuário. Dessa suposição
tem origem a segunda hipótese geral dessa pesquisa:
H2: o envolvimento com o artista aumenta o valor que o indivíduo está disposto a
pagar por uma composição musical digital adquirida pelo canal pago.
O envolvimento com música em geral, por sua vez, foi identificado como
antecedente no processo de tomada de decisão de consumo de música digital,
agindo no início da cadeia motivação – intenção de busca de informação online –
48
intenção de compra, seja de arquivos individuais ou agregados em um álbum. Dessa
forma, também é razoável supor que o envolvimento com música em geral exerça
influência positiva sobre a disposição a pagar por música digital do indivíduo.
Associada a essa possível influência, surge a terceira hipótese geral da pesquisa:
H3: o envolvimento com música em geral aumenta o valor que o indivíduo está
disposto a pagar por uma composição musical digital adquirida pelo canal pago.
49
3
MÉTODO
Este capítulo aborda os aspectos metodológicos do estudo a ser realizado, a fim de
tentar responder o problema de pesquisa e de atingir os objetivos propostos no
trabalho. Para tanto, além da discussão sobre o tipo de pesquisa mais adequado a
esse estudo, serão descritos os procedimentos utilizados na elaboração do desenho
da pesquisa, construção do instrumento de coleta, definição da amostra, coleta de
dados e definição técnicas de análise.
3.1
EXPERIMENTO
Dada a natureza do problema de pesquisa e o referencial teórico apresentado,
busca-se neste estudo identificar uma relação causal entre as características
funcionais do canal e o comportamento de aquisição de música digital. Por conta
disso, o tipo de pesquisa utilizado na condução deste trabalho será o experimento.
Quando se busca identificar relações de causa e efeito, o método de pesquisa mais
indicado é o plano experimental (AAKER; KUMAR; DAY, 2001; SHADISH; COOK;
CAMPBELL, 2002; MALHOTRA, 2006). Segundo Malhotra (2006, p. 217), “temos
um experimento quando o pesquisador manipula uma ou mais variáveis
independentes e mede seu efeito sobre uma ou mais variáveis dependentes, ao
mesmo tempo em que controla o efeito de variáveis estranhas”. Em outras palavras,
o objetivo de um estudo experimental é verificar se existem variações sistemáticas
nas variáveis dependentes, à medida que as variáveis independentes são
manipuladas.
Para Shadish, Cook e Campbell (2002), a existência de uma relação causal depende
de três fatores: (1) que a causa preceda o efeito; (2) que esta causa seja relacionada
ao efeito; (3) que não exista outra explicação plausível para o efeito além da causa.
50
Assim, ao realizar um experimento, o pesquisador deve (1) manipular a possível
causa e observar seu resultado; (2) verificar se a variação na causa se relaciona
com a variação no efeito; (3) utilizar métodos diversos para tentar reduzir a
possibilidade de explicações alternativas para a ocorrência deste efeito. Por conta
disso, o experimento normalmente atende às características de uma relação causal
de melhor forma do que os outros métodos científicos (SHADISH; COOK;
CAMPBELL, 2002).
Os experimentos podem ser realizados em laboratório ou em um ambiente de
campo. Enquanto o experimento em laboratório acontece em um ambiente artificial,
que o pesquisador constrói com as condições específicas para a pesquisa, o
experimento de campo ocorre em situações reais, em condições efetivas de
mercado (MALHOTRA, 2006). Segundo o autor, o experimento de laboratório tem
algumas vantagens em relação ao campo. Primeiro, possui um grau mais elevado
de controle, pois o ambiente pode ser monitorado de maneira cuidadosa. Segundo,
em laboratório um experimento tende a produzir os mesmos resultados se for
repetido com indivíduos semelhantes, o que possibilita uma elevada validade
interna. Terceiro, os experimentos em laboratório tendem a usar menos unidades de
teste, ter menor duração, ser mais restritos geograficamente e possibilitar uma
realização mais fácil do que no campo – e, por tudo isso, costumam ser menos
dispendiosos.
Por outro lado, os experimentos de laboratório também apresentam desvantagens.
O ambiente artificial pode causar erro de reação, onde os respondentes reagem
mais à própria situação do que à variável independente (MALHOTRA, 2006).
Também há a possibilidade do aparecimento de artefatos de demanda, que ocorrem
quando os respondentes procuram adivinhar o propósito do experimento e
responder de acordo (SAWYER, 1975). Por fim, por ser realizado em um ambiente
artificial, o experimento de laboratório tende a apresentar uma menor validade
externa, com menos possibilidade de generalização dos resultados para o mundo
real (MALHOTRA, 2006). Assim, considerando os prós e contras, decidiu-se pela
51
utilização do experimento de laboratório nesta pesquisa, sempre com o cuidado de
observar as recomendações metodológicas para minimizar os erros citados.
3.2
AVALIAÇÃO CONTINGENTE
Várias técnicas, como análise conjunta e modelos logit, têm sido propostas para
medir a disposição a pagar para produtos ou serviços (JEDIDI; ZHANG, 2002).
Entretanto, a natureza específica desse estudo, assim como a pesquisa de Sinha e
Mandel (2008), demanda um maior cuidado na escolha da técnica adequada para
acessar a disposição a pagar por música digital.
As mudanças tecnológicas ocorridas a partir do final do século XX na produção e
distribuição de conteúdo – música, inclusive – fazem com que os chamados bens de
informação possam ser copiados de forma praticamente perfeita e distribuídos a um
custo próximo de zero. Por conta disso, os bens de informação em formato digital
compartilham as duas características principais dos bens públicos: ambos são nãorivais e não-exclusivos. Uma vez que um dos intuitos desse estudo é investigar
como transformar usuários de música não-pagantes em consumidores pagantes, o
problema de estimação da disposição a pagar é semelhante ao de acessar a DAP
de bens públicos (SINHA; MANDEL, 2008). Por conta de suas características
intrínsecas, um método popular para medir e analisar o valor de bens públicos é a
avaliação contingente (HAAB; MCCONNELL 2002; WERTENBROCH; SKIERA
2002).
Entre os diversos estudos existentes que utilizam a avaliação contingente, pode-se
citar alguns exemplos que mostram a versatilidade de uso dessa técnica na
valoração de bens públicos, como valoração de projetos de conservação e melhoria
dos recursos hídricos (BELLUZZO JR., 1999), avaliação econômica da poluição do
ar na Amazônia Ocidental (SILVA; LIMA, 2006) e avaliação econômica da extração
de areia do leito do Rio Paraíba (AZEVEDO; RIBEIRO; SILVA, 2009).
52
Os modelos baseados na avaliação contingente estimam diretamente a disposição a
pagar de um indivíduo, utilizando um formato que pergunta ao respondente se ele
estaria disposto a pagar um preço pré-determinado pelo produto ou serviço em
questão (SINHA; MANDEL, 2008). A principal vantagem dessa abordagem em
relação a modelos de preferência declarada ou modelos conjuntos consiste no fato
de a avaliação contingente se assemelhar às escolhas do consumidor em uma
situação real, na qual os preços são dados (ao contrário das técnicas baseadas em
questões abertas ou escolha de atributos). Além disso, ao variar as faixas de preço
dentro da amostra, um único respondente não tem poder de influenciar o resultado
final – como resultado, essa técnica é menos suscetível à comportamentos
estratégicos e de jogo (MITCHELL; CARSON, 1989) e vieses relacionados ao ponto
de partida (SMITH; OLSEN; HARRIS, 1999). Por fim, a avaliação propicia maiores
chances para que o consumidor revele suas verdadeiras preferências e simplifica
muito os esforços cognitivos realizados pelos respondentes, principalmente quando
comparada com modelos de preferência declarada (SINHA; MANDEL, 2008).
3.2.1 Tipos de avaliação contingente
Mitchell e Carson (1989) propõe uma taxonomia para classificação dos diferentes
métodos para estimar a disposição a pagar por meio da avaliação contingente. Esta
taxonomia é baseada em duas dimensões:
1. se a obtenção do valor máximo da disposição a pagar ocorre de forma direta
ou indireta;
2. se a estimativa da disposição a pagar é aferida por meio de uma única
questão ou pela iteração de uma série de questões.
A partir da taxonomia proposta, Mitchell e Carson (1989) apresentam nove métodos
para obter a disposição a pagar usando avaliação contingente. O quadro 2 ilustra
estes métodos de acordo com suas classificações taxonômicas.
53
Questão única
Série iterativa de questões
Obtenção da DAP de forma
direta
Obtenção
da
DAP
indicadores discretos
Questão aberta\direta
Oferta “pegar ou largar”
Cartão de pagamento
Spending question offer
Leilão fechado
Lista de intervalos
Bidding game
Oferta “pegar ou largar” com
acompanhamento
Oral auction
por
Quadro 2: Métodos de obtenção da disposição a pagar por avaliação contingente
Fonte: Mitchell e Carson (1989, p. 98)
Dentre os diversos métodos de avaliação contingente elencados, a avaliação
contingente por escolha dicotômica (também chamada de oferta “pegar ou largar”)
foi escolhida para utilização neste trabalho. Por conta disso, tal método, aplicado
anteriormente em outros estudos de marketing (WERTENBROCH; SKIERA, 2002;
SINHA; MANDEL, 2008; SINHA; MACHADO; SELLMAN, 2010), será detalhado a
seguir.
3.2.2 Avaliação contingente por escolha dicotômica
Neste trabalho, a obtenção da disposição a pagar em relação à música digital utiliza
uma estrutura de escolha dicotômica por referendo com acompanhamento, inspirado
na mecânica utilizada por Sinha e Mandel (2008) e Sinha, Machado e Sellman
(2010). Estes trabalhos são os primeiros publicados no área de marketing utilizando
o método de avaliação contingente para especificamente estimar a disposição a
pagar para música digital, e por isso foram adaptados no presente estudo.
Neste tipo de instrumento, o participante responde a uma questão binária ou
dicotômica relacionada a um lance inicial específico, expresso na moeda de
interesse para a pesquisa. A resposta a este lance inicial leva o sujeito a uma nova
54
questão, condicionada à primeira resposta. Assim, se o respondente diz “sim” ao
lance inicial, deve avaliar uma nova questão binária a partir de um lance maior do
que o inicial. Entretanto, se o respondente diz “não” ao preço de origem, deve fazer
uma nova escolha dicotômica proveniente de um preço menor do que o inicial
(CARSON et al., 1992). Dessa forma, a estimativa da disposição a pagar estará
inserida em um intervalo cujos limites inferior e superior são definidos pelas
respostas às duas questões binárias. Neste tipo de estrutura, as questões de
acompanhamento podem ser definidas de maneira aleatória para cada respondente,
ou podem ter seu valor pré-definido antes da aplicação da pesquisa (CARSON;
STEINBERG, 1990).
Em seu esforço para estimar a disposição a pagar por música digital, Sinha e
Mandel (2008) e Sinha, Machado e Sellman (2010) utilizam uma segunda questão
de acompanhamento aberta, em dois casos específicos: para duas respostas “sim”
consecutivas, a segunda questão de acompanhamento pede para que o
respondente indique qual o valor máximo que estaria disposto a pagar por uma
composição musical digital; e, para duas respostas “não” consecutivas, a segunda
questão de acompanhamento pergunta se o indivíduo pesquisado estaria disposto a
pagar um valor diferente de zero para adquirir tal composição musical. A utilização
dessa segunda questão de acompanhamento serve a dois propósitos: no caso das
duas respostas afirmativas, evita que o limite superior do intervalo de estimação seja
fixado no infinito, o que dificultaria o trabalho de análise; e, no caso das duas
respostas negativas, permite saber se o sujeito pesquisado tem disposição a pagar
por música digital igual a zero.
Definida a técnica utilizada para estimar a disposição a pagar dos respondentes, o
próximo passo é estruturar o desenho do experimento, de modo que seja possível
testar as hipóteses definidas previamente.
55
3.3
DESENHO DO EXPERIMENTO
A elaboração do desenho experimental obedeceu a uma estrutura 4 x 2 x 5 mista,
com uma variável de controle inter-sujeito (configuração onde cada respondente é
exposto a todas as variações existentes) e duas variáveis de controle entre-sujeito
(quando cada respondente é exposto a somente uma das variações existentes).
Nessa estrutura, a variável de controle inter-sujeito foi pensada para a construção
dos quatro cenários baseados nas melhorias das funcionalidades de performance e
conveniência. Assim, cada participante da pesquisa é exposto a todos os cenários,
que apresentam as seguintes diferenciações entre si:
•
Cenário Controle: o canal de aquisição de músicas pago apresenta
funcionalidades semelhantes ao canal onde o usuário pode adquirir
músicas de graça, sendo que a única diferença relevante é o pagamento
de direitos autorais a artistas e gravadoras na alternativa paga;
•
Cenário Performance: o canal de aquisição de músicas pago oferece
melhorias nas funcionalidades de performance;
•
Cenário Conveniência: o canal de aquisição de músicas pago oferece
melhorias nas funcionalidades de conveniência;
•
Cenário Soma: o canal de aquisição de músicas pago oferece melhorias
nas funcionalidades de performance e conveniência (união dos dois
cenários anteriores);
Além disso, uma das variáveis de controle entre-sujeito é relacionada com o
envolvimento com o artista. Essa variável divide-se em duas situações (baixo
envolvimento com o artista e alto envolvimento com o artista), e cada respondente
será exposto a somente uma dessas situações. Dessa forma, a amostra será
dividida em dois grupos com relação ao grau de envolvimento com o artista.
Por fim, a última variável de controle entre-sujeito é referente às faixas de valor para
estimação da disposição a pagar por música digital a que os respondentes são
56
expostos. São utilizadas cinco faixas diferentes de valores, cada uma com cifras
próprias para as três questões dicotômicas do referendo com acompanhamento (um
valor para o lance inicial, um para o segundo lance após uma resposta negativa e
um para o segundo lance após uma resposta positiva). Essa variável de controle é
baseada no método utilizado por Sinha e Mandel (2008) e Sinha, Machado e
Sellman (2010), e tem como objetivo ampliar o espectro de valores usados para
estimar a disposição a pagar dos respondentes – para facilitar a compreensão, as
faixas empregadas nesses dois estudos são dadas como exemplo no quadro 3.
Entretanto, cada participante será exposto a apenas uma das faixas determinadas,
dividindo a amostra total em cinco estratos baseados nos valores utilizados para a
estimação da disposição a pagar.
Versão do
instrumento
A
Lance inicial
Versão do
$ 0,10
instrumento
Segundo lance resposta negativa
Lance
inicial
$ 0,05
Segundo lance resposta positiva
Segundo lance $ 0,25
resposta
negativa
Segundo lance resposta positiva
B
A
$ 0,25
0,10
$ 0,15
0,05
$ 0,50
$ 0,25
C
B
$ 0,50
$ 0,25
0,15
$ 0,75
$ 0,50
D
C
$ 0,75
$ 0,50
0,25
$ 1,00
$ 0,75
E
$ 1,00
D
$ 0,50
0,75
$ 1,50
0,50
$ 1,00
Quadro 3: Exemplo de faixas deEvalores utilizados$para
1,00estimar a disposição
$ 0,50 a pagar
Fonte: adaptado de Sinha e Mandel (2008) e Sinha, Machado e Sellman (2010)
Considerado, então, o desenho misto 4 (inter-sujeito) x 2 (entre-sujeito) x 5 (entresujeito), o instrumento para aplicação do experimento apresenta 10 variações
possíveis, sendo que cada uma dessas variações é composta por quatro cenários.
Assim, a cada respondente é designada apenas uma das variações, composta por
uma das duas situações de envolvimento com o artista e por uma das cinco faixas
de valores para estimação da disposição a pagar; e, independente da variação
designada, todos os participantes respondem aos quatro cenários referentes às
funcionalidades do canal de aquisição de música digital.
$ 1,50
57
3.4
CONDUÇÃO DA PESQUISA
A condução da pesquisa ocorreu em três estágios: primeiro, foi elaborado o
instrumento de coleta utilizado no experimento; em seguida, a coleta dos dados foi
realizada com base na definição da amostra proposta; finalmente, os dados foram
padronizados e verificados em relação a ausência de dados ou incongruências nas
respostas.
Para elaborar o instrumento de coleta, inicialmente foi realizada uma etapa
exploratória para identificar as principais funcionalidades dos canais de aquisição de
música digital. Com base nos achados dessa fase preliminar, foi conduzido um préteste para determinação das funcionalidades utilizadas em cada cenário do
experimento. Por fim, o instrumento final foi construído a partir das informações
coletadas.
3.4.1 Etapa exploratória
Com o intuito de explorar como ocorre o processo de busca e aquisição de músicas
via internet, uma bateria de entrevistas foi realizada com consumidores de música
digital. Com base em um roteiro semi-estruturado composto por doze questões,
quatro especialistas foram ouvidos em encontros individuais, onde foram abordados
tópicos como o processo de busca e download de músicas, as percepções acerca
dos problemas de performance e conveniência inseridos neste processo, e
elementos influenciadores na decisão de pagar para adquirir um arquivo musical.
Este grupo de especialistas foi composto por três pesquisadores que estudaram o
consumo de música ou assuntos relacionados, e um profissional com experiência na
comercialização de música digital via internet.
58
Além de proporcionar insights interessantes a respeito de como ocorre a aquisição e
uso das peças musicais digitais, esta fase de entrevistas foi de essencial importância
para a definição das funcionalidades do canal utilizadas etapa posterior da pesquisa,
visto que as informações a respeito dos atributos de conveniência e performance
colhidas neste estágio foram determinantes para a definição operacional dos
cenários desenhados para cada tipo de funcionalidade testado.
3.4.2 Pré-teste das funcionalidades
Após a fase exploratória, onde ficou clara a importância das funcionalidades de
performance e conveniência no processo de aquisição de música digital, foi
elaborada uma etapa de pré-teste, com o objetivo de definir objetivamente quais as
funcionalidades com maior impacto na decisão de pagar ou não para adquirir uma
peça musical.
Para definir que funcionalidades melhor representam as dimensões de performance
e conveniência, utilizou-se uma lista composta por 21 itens, baseada, em primeiro
lugar, nos dez incentivos positivos (relativos à funcionalidade do canal de aquisição)
apresentados por Sinha e Mandel (2008). Além disso, as informações coletadas na
etapa exploratória explicitaram a necessidade de inclusão de outros itens relevantes
para definição das funcionalidades. Assim, dos pontos congruentes no discurso dos
quatro especialistas, outras 11 funcionalidades foram adicionadas ao rol anterior. A
lista final foi formada pelas funcionalidades a seguir:
1. Arquivos de música com alta qualidade digital
2. Catálogo extenso e abrangente de músicas
3. Compilações diferenciadas (por exemplo, músicas agrupadas por gênero, por
ocasião de consumo, por tipo de humor etc.)
4. Criação de playlists personalizadas para acessar em qualquer lugar
5. Downloads adicionais, como ringtones e vídeos
59
6. Facilidade no processo de compra pelo site
7. Informações sobre a música (nome, artista, álbum, ano de lançamento,
gênero, etc.) precisas e completas
8. Integração com outros aplicativos musicais (por exemplo, softwares de
reconhecimento de música ou redes sociais)
9. Músicas completas e sem propagandas ou outros tipos de intervenções no
início ou ao final
10. Músicas e artistas específicos, normalmente difíceis de encontrar
11. Não exposição a propagandas durante a navegação pelo site
12. Navegação fácil e intuitiva em dispositivos móveis (smartphones, tablets etc.)
13. Navegação fácil e intuitiva pelo site
14. Oferta de gravações raras, artistas exclusivos e novos lançamentos
15. Oferta de samples (ouvir um trecho da música antes de fazer o download)
16. Possibilidade de comprar e fazer o download da música em dispositivos
móveis (smartphones, tablets etc.)
17. Possibilidade de saber as músicas que seus amigos estão ouvindo
18. Possibilidade de sincronização entre vários dispositivos
19. Segurança contra vírus, spyware e hackers
20. Sistema de recomendação de músicas que memorize as preferências do
usuário
21. Velocidade de download muito rápida
A partir desta lista, foi elaborado o questionário utilizado para o pré-teste. Para cada
item, o respondente deveria indicar, numa escala de 1 a 6 (onde 1 = pouca influência
e 6 = muita influência), se a oferta de tal funcionalidade aumentaria a chance de
pagar para fazer o download de um arquivo de música digital em vez de tentar obter
o arquivo de graça. Além disso, o questionário continha questões de caracterização
da amostra, e uma pergunta aberta sobre o valor máximo que o respondente estaria
disposto a pagar por um arquivo de música digital. Esse questionário foi, então,
aplicado a uma amostra de 59 estudantes de mestrado da UFRJ.
60
Os escores atribuídos pelos respondentes foram utilizados para o cálculo da média
de cada funcionalidade. Em seguida, as funcionalidades foram agrupadas por meio
de um teste pareado de Duncan, cujos resultados podem ser vistos no apêndice 1.
Com base nesses resultados, foi definido o grupo de funcionalidades com maior
média para elaboração do instrumento final da pesquisa. As sete funcionalidades
finais foram adaptadas e organizadas de acordo com sua associação às dimensões
de performance e conveniência, configurando dois conjuntos distintos:
•
Performance (três itens): (1) músicas completas e sem propagandas ou
outros tipos de intervenções no início ou ao final; (2) arquivos de música
com alta qualidade digital; e (3) segurança contra vírus, spyware e hackers
•
Conveniência (quatro itens): (1) catálogo extenso e abrangente de
músicas; (2) músicas e artistas específicos, normalmente difíceis de
encontrar; (3) navegação fácil e intuitiva pelo site; e (4) velocidade de
download muito rápida.
3.4.3 Elaboração do instrumento de pesquisa
Definidos o desenho do experimento e as funcionalidades utilizadas na construção
dos cenários, o próximo passo foi elaborar o instrumento de pesquisa, que pode ser
consultado no apêndice 2. Baseado nos questionários desenvolvidos por Sinha e
Mandel (2008) e Sinha, Machado e Sellman (2010), que trabalham com a medição
da disposição a pagar por meio da avaliação contingente por escolha dicotômica
com acompanhamento, este instrumento é composto por cinco partes:
1. Introdução e instruções para os respondentes;
2. Questões relativas às características do indivíduo;
3. Apresentação da situação de envolvimento com o artista e questões sobre a
disposição a pagar por uma composição digital em cada cenário;
4. Escala para medição do envolvimento com música em geral;
5. Identificação do respondente e feedback (opcionais).
61
A primeira parte do questionário traz um texto introdutório sobre o escopo da
pesquisa, além de instruções simples destinadas aos respondentes, acerca do
funcionamento do instrumento, duração média das respostas, importância de
preencher o questionário de forma completa e garantia da confidencialidade e
anonimato das informações. O texto integral utilizado nessa introdução pode ser
acessado na parte I do apêndice 2.
A segunda seção do instrumento é composta por questões referentes às
características individuais dos respondentes. São 14 perguntas de resposta
obrigatória e uma de resposta opcional (relacionada a serviços utilizados para
aquisição paga de música digital), cujo texto é apresentado na parte II do apêndice
2. Para facilitar a visualização, um resumo dessas questões e suas características
principais estão no quadro 4.
Questão
Tipo de resposta
Escala
Gênero
Escolha única
Dicotômica
Idade
Escolha única
26 pontos
Aberta
-
Escolha única
10 pontos
Tipo(s) de rendimento mensal
Múltipla escolha
9 opções
Tipo(s) de acesso a internet
Múltipla escolha
6 opções
Tipo(s) de dispositivo utilizados para acessar a internet
Múltipla escolha
9 opções
Tempo de uso diário de internet
Escolha única
9 pontos
Experiência com download de música
Escolha única
Dicotômica
Experiência recente com download de música
Escolha única
Dicotômica
Quantidade de dias em que realiza download em um mês
Escolha única
9 pontos
Quantidade de músicas adquiridas por download em um mês
Escolha única
9 pontos
Experiência com download pago de música
Escolha única
Dicotômica
Múltipla escolha
14 pontos
Curso de graduação
Último dígito do registro de matrícula
Serviço(s) utilizado(s) para aquisição paga de música digital
Quadro 4: resumo das variáveis utilizadas para caracterização da amostra da pesquisa
A escolha das características individuais dos respondentes utilizadas no questionário
teve origem em variáveis demográficas e comportamentais utilizadas em outros
62
estudos com consumidores de música digital (WALSH et al., 2003; D’ASTOUS;
COLBERT; MONTPETIT, 2005; ROCHELANDET, LE GUEL, 2005; KUNZE; MAI,
2007; OUELLET, 2007; SINHA; MANDEL, 2008). Entretanto, na ausência de um
padrão para a medição dessas variáveis na literatura existente, a definição da
quantidade de pontos das escalas e as respectivas faixas de abrangência foram
baseados na distribuição dos dados coletados em uma pesquisa realizada pouco
tempo antes, utilizando a mesma população e procedimentos de coleta semelhantes
(BARBOSA, 2013).
O terceiro segmento do instrumento de pesquisa é composto pela situação de
envolvimento com o artista e pelos cenários referentes às funcionalidades do canal
de aquisição pago. Essa é a etapa principal do experimento, onde foi empregada a
técnica de avaliação contingente para estimar a disposição pagar por música digital
dos respondentes em cada um dos cenários apresentados. O texto e a estrutura
utilizados nesse segmento estão descritos nas partes III a X do apêndice 2.
Antes de responder aos cenários, o participante é direcionado a um dos dois tipos
de situação de envolvimento com o artista existentes no experimento. Na situação
de baixo envolvimento, cujo texto é descrito na parte III do apêndice 2, o
respondente é incitado a pensar em uma música da qual goste, sem nenhuma
menção ao artista. Já na situação de alto envolvimento, cujo texto pode ser visto no
apêndice 3, primeiro o respondente é inquerido a pensar e responder, numa questão
aberta e obrigatória, qual o seu artista musical preferido. Só então é requisitado ao
participante pensar em uma música da qual goste, com a condição de que seja uma
composição do artista indicado como preferido.
Definida a situação de envolvimento com o artista, o respondente é exposto ao
primeiro cenário do experimento. Este cenário, denominado Controle, apresenta as
características reproduzidas na parte IV do apêndice 2. Após a descrição do cenário,
o participante responde a duas perguntas do tipo referendo (sim/não) sobre sua
disposição a pagar um dado valor (em reais) para adquirir uma única peça de
música digital – aquela sobre a qual foi incitado a pensar anteriormente – por meio
63
de um canal com as características descritas no cenário. A mecânica e o texto
utilizados para cada etapa do cenário podem ser visualizados nas partes III a VII do
apêndice 2.
Conforme a definição da técnica de avaliação contingente por referendo com
acompanhamento, a resposta dada pelo participante à primeira questão referente à
disposição a pagar determina o valor de referência da segunda questão. Além disso,
se o indivíduo responde a essas duas questões da mesma forma (sim/sim ou
não/não), uma terceira pergunta, de resposta aberta, é usada para que ele indique o
valor máximo que está disposto a pagar por uma composição musical digital. Dessa
forma, a estimativa da disposição a pagar nesse cenário será dada pelas respostas
das duas ou três questões respondidas pelo participantes, por meio da estrutura
explicitada no quadro 5.
Resposta do
primeiro lance
Resposta do
segundo lance
Não
Não
Pergunta adicional aberta
Não
Sim
Fim do cenário
Sim
Não
Fim do cenário
Sim
Sim
Pergunta adicional aberta
Consequência
Quadro 5: consequências das respostas às questões de referendo para estimação da DAP
Os valores utilizados como referência nas questões de referendo foram divididos em
cinco faixas, consoante com o instrumento desenvolvido por Sinha e Mandel (2008)
e Sinha, Machado e Sellman (2010). Essas faixas foram formadas por um conjunto
de três cifras – uma referente ao primeiro lance, uma relativa ao segundo lance
quando a resposta prévia é negativa, e uma pertinente ao segundo lance quando a
resposta prévia é positiva –, e definidas com base nos valores apurados na etapa de
pré-teste e nos preços praticados pelos principais serviços de distribuição de música
digital operando no Brasil. Ao todo, foram usadas sete quantias distintas, num
espectro de R$ 0,09 a R$ 2,49, conforme o quadro 6.
64
Faixa
Lance inicial
Segundo lance resposta negativa
Segundo lance resposta positiva
A
R$ 0,24
R$ 0,09
R$ 0,49
B
R$ 0,49
R$ 0,24
R$ 0,99
C
R$ 0,99
R$ 0,49
R$ 1,49
D
R$ 1,49
R$ 0,99
R$ 1,99
E
R$ 1,99
R$ 1,49
R$ 2,49
Quadro 6: faixas de valores para estimação da disposição a pagar por música digital
Para cada participante, foi designada apenas uma das cinco faixas de valores para
estimação da disposição a pagar; assim, em todos os cenários, o respondente foi
submetido aos mesmos valores de referência, variando somente de acordo com
suas escolhas no lance inicial.
Após responder às questões referentes à disposição a pagar por música digital para
o cenário Controle, cada participante repete o mesmo processo para os cenários
Performance, Conveniência e Soma. O procedimento é o mesmo adotado no
primeiro cenário, variando apenas as funcionalidades disponíveis em cada um deles.
As características e texto utilizados para os cenários Performance, Conveniência e
Soma estão descritos, respectivamente, nas partes VIII, IX e X do apêndice 2.
Encerrado o estágio de estimação da disposição a pagar, a próxima etapa do
instrumento consiste na escala para medição do envolvimento com música em geral
(parte XI do apêndice 2). Diversas escalas para medir o envolvimento com música
foram desenvolvidas nas últimas décadas, como, por exemplo, a Personal
Involvement Inventory (ZAICHKOWSKY, 1985; REINECKE; GOLDSMITH, 1993;
ZAICHKOWSKY, 1994), a MPII – Modified Personal Involvement Inventory (MITTAL,
1995) e a Music Involvement Scale (BOEHNKE; MÜNCH, HOFFMANN, 2002). Cada
uma destas escalas aborda o envolvimento com música de maneiras distintas,
dependendo do foco da pesquisa. Por conta disso, para este trabalho foi escolhida a
escala desenvolvida por Boehnke, Münch e Hoffmann (2002), por ser a que melhor
se adequa ao tipo de medição pretendida.
65
A Escala de Envolvimento com Música (BOEHNKE; MÜNCH, HOFFMANN, 2002),
cujos itens são descritos no quadro 7, divide o envolvimento com música em geral
em duas dimensões distintas: importância da música na vida do indivíduo e
envolvimento em atividades relacionadas à musica. Estas dimensões são avaliadas,
respectivamente, por quatro (itens EM1 a EM4) e oito (itens EM5 a EM12) variáveis,
sendo cada uma delas medida por uma escala de seis pontos. Com isso, o índice
usado para medir o envolvimento do indivíduo com música é calculado pela soma
dos escores destas doze variáveis.
Escala de Envolvimento com Música
Item
Fraseio
EM1
Considero que, sem música, faltaria algo muito importante na minha vida
EM2
Mesmo quando tenho pouco dinheiro, eu compro CDs e produtos relacionados à música
EM3
Quando não posso ouvir música por um longo tempo, eu fico ansioso(a)
EM4
Eu viajo longas distâncias para ver shows que considero importantes
EM5
Eu ouço música gravada em formato físico (ex: CD) ou digital (ex: mp3)
EM6
Eu assisto a programas relacionados a música na TV
EM7
Eu vou ao cinema para assistir filmes musicais
EM8
Eu vou a shows de música
EM9
Eu leio jornais, revistas, sites, etc. para me manter informado(a) sobre música
EM10
Eu guardo artigos, imagens, livros, etc. sobre música
EM11
Eu troco CDs ou arquivos de música digital com outras pessoas, ou copio músicas de outras pessoas
EM12
Minhas conversas são sobre música
Quadro 7: itens da Escala de Envolvimento com Música
Fonte: Boehnke, Münch e Hoffmann (2002)
A última seção do instrumento, apresentada na parte XII do apêndice 2, é dedicada
ao feedback dos participantes, com um campo disponível para inserção de
quaisquer comentários que o respondente considere pertinentes. Além disso, o
usuário pode informar seu número de registro de matrícula e endereço de e-mail, se
desejar receber os resultados da pesquisa. É importante ressaltar que, enquanto o
preenchimento dos demais segmentos do questionário era obrigatório, a
disponibilização das informações na seção de feedback foi opcional. Essa medida foi
tomada para garantir as condições de anonimato especificadas na introdução do
instrumento de pesquisa.
!
66
3.4.4 Definição da amostra e procedimento de coleta
A amostra utilizada foi composta por estudantes universitários, por dois motivos.
Primeiro, pelo fato de que este público é mais propenso a obter música digital via
internet (WADE, 2004; SINHA; MANDEL, 2008; TAYLOR; ISHIDA, WALLACE,
2009). Além disso, a utilização de pessoas envolvidas com o ambiente acadêmico
pode facilitar a condução da pesquisa, por conta de uma maior cooperação dentro
da comunidade de ensino superior. Quanto à localidade, por questões de acesso, a
pesquisa foi realizada com alunos de graduação da Universidade Federal do Rio de
Janeiro (UFRJ).
Em relação ao meio de aplicação do instrumento de pesquisa, o experimento foi
realizado via internet, por três razões principais:
•
Complexidade da estrutura do instrumento de pesquisa, que, por possuir uma
lógica de perguntas que dependem de respostas anteriores, tem sua
aplicação e entendimento facilitados na coleta pelo computador em
comparação à utilização do instrumento impresso em papel;
•
Maior semelhança com o ambiente proposto pelo estudo, já que ao responder
ao questionário via internet o participante estará em uma situação mais
parecida com o momento de aquisição de música digital do que se o
experimento fosse conduzido com o instrumento impresso e distribuído em
sala de aula;
•
Otimização da relação custo-benefício da coleta, pois preparar um ambiente
de laboratório adequado para atender o número de respondentes alcançado e
o esforço de reunir estes respondentes em um mesmo local exigiria tempo e
recursos financeiros em escala muito maior do que os empregados na coleta
via internet.
Além disso, o emprego do questionário online permite a designação automática das
diferentes versões do instrumento para os respondentes, com base em algum
67
critério que esteja além do controle dos participantes. Nesse caso, utilizar uma
amostra de estudantes universitários permite usar como tal critério o número de
matrícula ou registro do aluno na universidade. Como as combinações entre as
variáveis de controle envolvimento com o artista (duas situações) e faixa de valor
para estimação da disposição a pagar (cinco faixas) geram dez versões diferentes
do instrumento de pesquisa, o uso do último dígito do número de registro do
estudante serve perfeitamente como critério de designação das variações do
questionário.
Com o propósito de reduzir um possível efeito de confusão na disposição a pagar
associado à ordem de apresentação dos cenários de Performance e Conveniência,
o último dígito do número de registro foi utilizado também para dividir os
respondentes em dois grupos: para o primeiro, o ordem dos cenários intermediários
no questionário obedece à sequência Performance – Conveniência; já para o
segundo, a sequência foi invertida, com a configuração Conveniência –
Performance. Os cenários Controle e Soma, por suas características intrínsecas,
aparecem sempre na mesma ordem dentro do instrumento de pesquisa – primeiro e
último cenários, respectivamente. O quadro 8 apresenta as dez versões existentes
do questionário e o dígito associado a cada uma delas.
Depois de estruturado em um serviço online profissional especializado na confecção
e hospedagem de instrumentos de pesquisa, o questionário utilizado neste
experimento foi disponibilizado para os estudantes de graduação ativos da UFRJ.
Um e-mail com um texto de apresentação e o link direto para o instrumento de
pesquisa foi enviado para os 42.252 alunos ativos de graduação da universidade por
meio do Sistema Integrado de Gestão Acadêmica (SIGA), o sistema informacional
utilizado para a administração das atividades acadêmicas na UFRJ.
68
Dígito
Envolvimento
com o artista
Faixa de valores para a
disposição a pagar
Ordem dos cenários
Performance e Conveniência
0
Alto
Faixa A
Normal
1
Baixo
Faixa B
Normal
2
Alto
Faixa C
Normal
3
Baixo
Faixa D
Normal
4
Alto
Faixa E
Normal
5
Baixo
Faixa A
Inversa
6
Alto
Faixa B
Inversa
7
Baixo
Faixa C
Inversa
8
Alto
Faixa D
Inversa
9
Baixo
Faixa E
Inversa
Quadro 8: versões do instrumento de pesquisa e dígitos associados
A coleta do experimento foi realizada entre os dias 03 e 24 de julho de 2013. Nesse
período, houve 1.943 acessos ao instrumento de pesquisa, denotando uma taxa de
resposta de 4,61% em relação à base de alunos ativos. Destes 1.943 acessos,
1.406 responderam o questionário até o final, o que configura uma proporção de
72% de respostas completas em relação aos acessos totais. Um provável motivo
para essa perda de 28% pode ser a reincidência de respondentes, já que 310
questionários (57% do total perdido) foram deixados completamente em branco, o
que pode ser um indício de que estas pessoas decidiram acessar o instrumento em
outro momento. Outras possíveis razões para a existência de questionários
incompletos são a complexidade do instrumento de pesquisa, ou ainda a duração
total da resposta ao questionário.
Dessas 1.406 respostas completas, foram excluídos 75 questionários que
apresentavam incongruência entre as estimativas da disposição a pagar dentro de
algum cenário. Tal incongruência pode surgir em duas situações:
•
Quando o valor informado pelo participante na pergunta aberta após duas
respostas negativas nas questões de referendo é maior do que o valor de
referência do segundo lance; ou
69
•
Quando o valor informado pelo participante na pergunta aberta após duas
respostas positivas nas questões de referendo é menor do que o valor de
referência do segundo lance.
Além disso, um questionário foi excluído pela identificação de um caso de
duplicidade entre as respostas, baseada nas informações do respondente. Assim, a
amostra válida foi constituída por 1.330 questionários. Por fim, dessas respostas
válidas foram excluídos 27 questionários que continham pontos discrepantes na
estimativa da disposição a pagar por música digital em quaisquer cenários. O limite
para as estimativas discrepantes foi estipulado em R$ 3,00, baseado nos preços
praticados pelos serviços de venda de música digital operando no Brasil. Dessa
forma, a amostra final foi composta por 1.303 respostas.
Determinada a amostra final, o último passo antes da análise dos dados coletados
foi definir quais as técnicas estatísticas a serem empregadas, explicitadas na seção
a seguir.
3.1
TÉCNICAS ESTATÍSTICAS UTILIZADAS
Em consonância com as pesquisas de Sinha e Mandel (2008) e Sinha, Machado e
Sellman (2010), o presente estudo adota a análise de sobrevivência como método
de estimação da disposição a pagar por música digital. Carson e Steinberg (1990)
argumentam que o problema de estimar a disposição a pagar pode ser abordado de
maneira semelhante à análise de um bioensaio – tipo de experimento científico que
investiga os efeitos de uma substância em um órgão isolado ou em um organismo
vivo. Dessa forma, o preço pode ser tratado como a dose que elimina o interesse do
consumidor em um determinado bem, e encontrar a mediana da disposição a pagar
equivale a estimar a dose letal mediana – a dose necessária para matar 50% de
uma população em teste. Por conseguinte, havendo o interesse em identificar a
distribuição total da disposição a pagar, pode-se utilizar as técnicas analíticas
70
oriundas da biometria como a análise de sobrevivência (CARSON; STEINBERG,
1990). Além disso, Mitchell e Carson (1989) defendem que as técnicas estatísticas
de análise de sobrevivência desenvolvidas para dados inspecionados em intervalos
irregulares podem ser utilizadas para lidar com estruturas mais elaboradas de
avaliação contingente como o referendo com acompanhamento.
3.4.1 Análise de sobrevivência
A análise de sobrevivência é o ramo da estatística que lida com a morte em
organismos biológicos e com a falha em sistemas mecânicos (HAAB; MCCONNEL,
2002). O objetivo dessa técnica é identificar uma função de sobrevivência, definida
como
𝑆 𝑡 = Pr (𝑇 > 𝑡),
onde t é um tempo determinado e T uma variável aleatória que denota o momento
da morte ou falha. Assim, a função sobrevivência determina a probabilidade de uma
observação da variável aleatória T ter um tempo de sobrevivência maior do que um
dado momento t (HAAB; MCCONNELL, 2002).
A análise de sobrevivência é um método bastante utilizado nas ciências médicas e
biológicas (GILLESPIE et al., 2010). Nestes casos, o método é empregado para
estimar as curvas de sobrevivência relacionadas a diferentes tipos de tratamento. As
ciências naturais aplicadas, como os diferentes tipos de engenharia, também se
aproveitam deste tipo de análise em pesquisas de durabilidade de materiais,
substituindo os seres vivos pelos materiais estudados em questão. Por conta dessa
diferença de escopo, nestes casos a análise de sobrevivência também é conhecida
como análise de durabilidade (HAAB; MCCONNELL, 2002).
A análise de sobrevivência também é empregada nas mais diversas áreas das
ciências sociais. No campo das ciências sociais aplicadas, incluindo as áreas de
71
administração, economia e ciências contábeis e atuariais, Rocha e Rocha (2008)
utilizam a análise de duração para estudar a consolidação fiscal dos estados
brasileiros ao longo do tempo. Cohen et al. (2004) empregam a técnica para
quantificar os efeitos da percepção de marca sobre o tempo de atividade de clientes
de cartões private label. Já Rocha (1999) utiliza este tipo de análise com o intuito
desenvolver um modelo de previsão de insolvência bancária.
3.4.2 Estimação da disposição a pagar pela análise de sobrevivência
Com base nas respostas fornecidas pelos participantes, as estimativas individuais
da disposição a pagar por música digital para cada cenário do experimento podem
ser de dois tipos: intervalar, quando a estimativa é definida por um intervalo formado
pelos valores provenientes das duas questões de referendo; e pontual, quando a
estimativa é proveniente do valor informado pelo respondente na questão de
acompanhamento aberta. De forma detalhada, as quatro possibilidades são:
•
Respostas não/não: estimativa pontual, baseada na resposta dada para a
questão aberta (estimativa entre zero e o valor de referência do segundo
lance);
•
Respostas não/sim: estimativa intervalar, com o limite inferior definido pelo
valor de referência do segundo lance e o limite superior determinado pelo
valor de referência do primeiro lance;
•
Respostas sim/não: estimativa intervalar, com o limite inferior definido pelo
valor de referência do primeiro lance e o limite superior determinado pelo
valor de referência do segundo lance;
•
Respostas sim/sim: estimativa pontual, baseada na resposta dada para a
questão aberta (estimativa maior do que valor de referência do segundo
lance).
72
Para tratar dados com essas características utilizando a análise de sobrevivência,
foram utilizadas técnicas estatísticas não-paramétricas. Diversos autores (HAAB;
MCCONNELL,
1997;
HAAB;
MCCONNELL,
2002;
LOUREIRO;
LOOMIS;
NAHUELHUAL, 2004; VAN BIERVLIET; LE ROY; NUNES, 2005; GILLESPIE et al.,
2010) defendem a utilização de métodos não-paramétricos para estimar a função de
sobrevivência da disposição a pagar por um bem. A principal vantagem das
estimativas não-paramétricas configura-se no fato destas utilizarem essencialmente
os dados coletados na pesquisa para calcular a distribuição da variável, evitando
assim suposições sobre a forma desta distribuição. Os métodos de estimação
paramétricos, por outro lado, dependem da consideração a priori de pressupostos
relacionados à forma da distribuição utilizada, o que pode trazer vieses significativos
para a análise se o tipo de distribuição assumida diferir em demasia da função de
sobrevivência real (ALBERINI, 1995). Haab e McConnell (2002), por sua vez,
afirmam que, em virtude da sensitividade da disposição a pagar em determinados
estudos de avaliação contingente, deve-se utilizar a abordagem menos restritiva
para estimação da disposição a pagar.
Para a estimação da função de sobrevivência pelo método não-paramétrico, a
técnica adotada como padrão é o estimador produto-limite desenvolvido por Kaplan
e Meier (1958). No caso de dados com censura intervalar, utiliza-se o algoritmo
proposto por Turnbull (1974). Ambas as técnicas estão disponíveis em diversos
softwares usados para o tratamento de dados de sobrevivência, e são tratadas em
detalhes por autores como Colosimo e Giolo (2006) e Haab e McConnell (2002). A
partir da estimação da função de sobrevivência, a estimativa da disposição a pagar é
feita pelas medidas de tendência central, como a mediana e a média. Além disso, é
possível comparar diferentes funções de sobrevivência por meio de testes nãoparamétricos como o log-rank e o teste de Wilcoxon (COLOSIMO; GIOLO, 2006),
com o objetivo de verificar a existência de diferenças na disposição a pagar por
música digital relacionadas às funcionalidades do canal de aquisição pago e ao
envolvimento com música e com o artista.
73
4
RESULTADOS
Este capítulo tem como objetivo apresentar os resultados obtidos nesse estudo. A
primeira seção traz a caracterização da amostra pesquisada. Em seguida, serão
testadas as hipóteses definidas no início do trabalho, referentes às funcionalidades
do canal de aquisição de música digital pago e ao envolvimento com música em
geral e com o artista. Algumas das variáveis utilizadas para caracterizar a amostra
também serão testadas para verificar se exercem algum tipo de influência na
disposição a pagar dos indivíduos. Por fim, os resultados apresentados serão
discutidos de maneira agregada.
4.1
CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA
A amostra final utilizada nessa pesquisa foi composta por 1.303 estudantes de
graduação da UFRJ. Antes de avaliar os resultados das análises estatísticas e testar
as hipóteses levantadas nesse estudo, é necessário caracterizar a amostra em
relação às principais variáveis sociodemográficas e comportamentais utilizadas no
instrumento de pesquisa.
O uso de amostras homogêneas em experimentos apresenta a vantagem de
padronizar algumas características, como forma de controlar de maneira mais
eficiente as variáveis de interesse (BONIFACE, 1995). Assim, a coleta do
experimento foi realizada com o intuito de satisfazer alguns critérios de
homogeneidade, como idade e grau de instrução, a fim de utilizar uma amostra
semelhante às apresentadas em outros estudos relativos ao consumo de música
digital (D’ASTOUS; COLBERT; MONTPETIT, 2005; ROB; WALDFOGEL, 2006;
GREEN, 2007; HIGGINS, 2007; BARROS et al., 2008; PLOWMAN, GOODE, 2009;
entre outros).
74
Além destas características nas quais se buscou homogeneidade na amostra, outras
variáveis sociodemográficas e de hábitos de utilização de internet e consumo de
música foram utilizadas, com o intuito de caracterizar a amostra estudada. Para isso,
será apresentada a distribuição amostral de cada uma destas variáveis.
4.1.1 Gênero
Em relação ao gênero dos respondentes, pode-se perceber que 54% dos indivíduos
pesquisados é do gênero feminino. Em uma comparação com a proporção de
estudantes do gênero feminino nas universidades federais da região Sudeste –
dentre as quais encontra-se a UFRJ –, da ordem de 54,3% (ANDIFES, 2011), notase que a amostra coletada apresenta uma proporção bem próxima a essa. A tabela
1 denota a distribuição obtida na amostra para a variável gênero.
Tabela 1: Distribuição amostral para gênero
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Feminino
704
54,0%
100%
Masculino
599
46,0%
46,0%
1.303
100%
Total
4.1.2 Idade
A distribuição etária dos respondentes apresenta-se de forma bastante homogênea,
como pode ser visto na tabela 2. Apesar da existência de observações em todas as
faixas de idade utilizadas no instrumento de pesquisa, nota-se uma grande
concentração de indivíduos nas faixas inferiores. De fato, pelo resumo por quartis
apresentado na tabela 3, observa-se que a mediana da distribuição etária é de 21
anos, com o primeiro quartil em 19 anos e o terceiro quartil em 23 anos. Percebe-se
75
também que quase 90% dos respondentes estão inseridos no intervalo com idades
entre 17 e 27 anos, o que corrobora a percepção de homogeneidade, apesar da
amplitude relativamente larga.
Tabela 2: Distribuição amostral para idade
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
16 anos ou menos
1
0,08%
0,1%
17 anos
23
1,77%
1,8%
18 anos
112
8,60%
10,4%
19 anos
202
15,50%
25,9%
20 anos
205
15,73%
41,7%
21 anos
175
13,43%
55,1%
22 anos
157
12,05%
67,2%
23 anos
117
8,98%
76,1%
24 anos
76
5,83%
82,0%
25 anos
44
3,38%
85,3%
26 anos
37
2,84%
88,2%
27 anos
23
1,77%
89,9%
28 anos
14
1,07%
91,0%
29 anos
17
1,30%
92,3%
30 anos
11
0,84%
93,2%
31 anos
11
0,84%
94,0%
32 anos
6
0,46%
94,5%
33 anos
10
0,77%
95,2%
34 anos
6
0,46%
95,7%
35 anos
4
0,31%
96,0%
36 anos
1
0,08%
96,1%
37 anos
1
0,08%
96,2%
38 anos
5
0,38%
96,5%
39 anos
2
0,15%
96,7%
40 anos
4
0,31%
97,0%
Mais de 40 anos
39
2,99%
100%
1.303
100%
Total
Em nova comparação com os números relativos às universidades federais da região
Sudeste, onde 0,2% dos estudantes dessas instituições de ensino têm até 17 anos,
77,6% têm de 18 a 24 anos e 22,2% têm 25 anos ou mais (ANDIFES, 2011), a
amostra coletada apresenta os percentuais de 1,8%, 80,1% e 18,1% nas respectivas
76
faixas etárias. Mais uma vez, a comparação entre os dois estudos denota
proporções próximas entre os valores de referência para estudantes de
universidades federais da região Sudeste e a amostra coletada para esta pesquisa.
Tabela 3: Distribuição amostral para idade em quartis
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Até 19 anos
338
25,9%
25,9%
De 20 a 21 anos
380
29,2%
55,1%
De 22 a 23 anos
274
21,0%
76,1%
Acima de 23 anos
311
23,9%
100,0%
1.303
100%
Total
4.1.3 Rendimento mensal
Quando é analisada a variável relativa à existência e tipo de rendimentos mensais
dos estudantes pesquisados, cujas frequências são mostradas na tabela 4, nota-se
que a fonte de renda mais frequente entre os respondentes é o auxílio de pais ou
responsáveis, com aproximadamente 39%, seguidos de bolsa de estudos, estágio e
trabalho remunerado com ou sem registro (cerca de 21% para cada uma destas
categorias). Percebe-se também que a ausência de qualquer tipo de rendimento
mensal é relativamente frequente na amostra, com quase 18% dos respondentes
apontando essa opção.
Uma vez que a questão sobre o tipo de acesso à internet utilizado permite respostas
múltiplas, é esperado que o percentual total seja maior do que 100%, algo que
ocorre com os tipos de rendimento mensal. Enquanto esse tipo de resposta
inviabiliza análises que envolvam separatrizes (como mediana e quartis), pode-se,
por outro lado, verificar a frequência referente à quantidade de opções assinaladas
pelos respondentes. No caso dos rendimentos mensais, observa-se na tabela 5 que
mais da metade da amostra – aproximadamente 57% - possui apenas uma fonte de
77
rendimento. Além disso, mais de 78% dos respondentes declarou ter entre um e dois
tipos de rendimento mensal.
Tabela 4: Distribuição amostral por tipo de rendimento mensal
Frequência
Percentual
Auxílio de pais ou responsáveis
509
39,1%
Bolsa de estudos
272
20,9%
Estágio
269
20,6%
Trabalho remunerado (registrado ou não)
269
20,6%
Pensão, aposentadoria ou outro benefício previdenciário
46
3,5%
Rendimento de aplicações financeiras
41
3,1%
Participação em empresa(s)
12
0,9%
Não tenho rendimento mensal
229
17,6%
Outro(s)
46
3,5%
Total
1.303
Tabela 5: Distribuição amostral por tipo de rendimento mensal em quantidade
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Sem rendimento
229
17,6%
17,6%
1 tipo de rendimento
747
57,3%
74,9%
2 tipos de rendimento
271
20,8%
95,7%
3 tipos de rendimento
50
3,8%
99,5%
4 tipos de rendimento
5
0,4%
99,9%
5 tipos de rendimento
1
0,1%
100,0%
1.303
100%
Total
4.1.4 Tipo de acesso à internet
Com respeito a que tipo de acesso à internet os respondentes possuem em suas
residências, pode-se perceber pela tabela 6 que a grande maioria – mais de 92% possui algum tipo de acesso por banda larga em sua residência. Além disso, pouco
mais de 37% da amostra pesquisada utiliza uma conexão com a internet por meio de
78
tecnologia 3G ou 4G, sendo aproximadamente 27% via dispositivos de telefonia
móvel e por volta de 10% via modem. Por outro lado, apenas 18 indivíduos da
amostra declararam não possuir qualquer tipo de acesso à internet em seu domicílio,
o que demonstra que a quase totalidade do sujeitos desse estudo possui acesso à
internet em suas residências.
Tabela 6: Distribuição amostral por tipo de acesso à internet
Frequência
Percentual
1.205
92,5%
Conexão 3G/4G para telefonia móvel
354
27,2%
Conexão 3G/4G por modem
134
10,3%
Linha discada (dial-up)
4
0,3%
Sem acesso à internet em casa
18
1,4%
Outro(s)
10
0,8%
Banda larga
Total
1.303
Por esta variável possibilitar a escolha de mais de uma opção de acesso à internet,
é interessante realizar mais uma vez a análise do percentual relativo à quantidade
de tipos de acesso à internet indicada pelos respondentes. De acordo com a tabela
7, 69% dos indivíduos pesquisados possui apenas um tipo de acesso à internet em
sua residência, enquanto perto de 27% utiliza dois tipos de acesso à internet em seu
local de moradia.
Tabela 7: Distribuição amostral por quantidade de tipos de acesso à internet
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Sem acesso
18
1,4%
1,4%
1 tipo de acesso
899
69,0%
70,4%
2 tipos de acesso
350
26,9%
97,2%
3 tipos de acesso
36
2,8%
100,0%
1.303
100%
Total
79
4.1.5 Dispositivos de acesso à internet
A prevalência do uso de computadores portáteis (notebooks/laptops) como
dispositivo de acesso à internet pode ser atestada pelas frequências apresentadas
na tabela 8 – oito em cada dez respondentes declararam utilizar esse tipo de
dispositivo. Nota-se também a incidência relativamente alta de telefones celulares e
smartphones (em torno de 66%) e computadores de mesa (pouco mais de 58%)
para acessar a internet. O quarto tipo de dispositivo mais popular é o tablet, usado
por quase 23% da amostra pesquisada. Por outro lado, apenas um dos indivíduos
pesquisados declarou não utilizar qualquer tipo de dispositivo para acessar a
internet.
Tabela 8: Distribuição amostral por tipo de dispositivo de acesso à internet
Frequência
Percentual
1.046
80,3%
Telefone celular / smartphone
858
65,8%
Computador de mesa (desktop)
761
58,4%
Tablet
294
22,6%
Console de videogame
129
9,9%
Televisão / Smart TV
83
6,4%
Leitor de livros digitais (e-reader)
33
2,5%
Nenhum
1
0,1%
Outro(s)
6
0,5%
Notebook / laptop
Total
1.303
Quando considerada a variedade de tipos de dispositivo utilizados para acessar a
internet, percebe-se pela tabela 9 que aproximadamente um terço da amostra
pesquisada utiliza dois tipos de dispositivo. Já os que usam de um a três tipos de
dispositivo representam mais de 80% dos respondentes.
80
Tabela 9: Distribuição amostral por quantidade de tipos de dispositivo de acesso à internet
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
1
0,1%
0,1%
1 tipo de dispositivo
289
22,2%
22,3%
2 tipos de dispositivo
431
33,1%
55,3%
3 tipos de dispositivo
360
27,6%
83,0%
4 tipos de dispositivo
152
11,7%
94,6%
5 tipos de dispositivo
51
3,9%
98,5%
6 tipos de dispositivo
17
1,3%
99,8%
7 tipos de dispositivo
2
0,2%
100,0%
1.303
100%
Nenhum tipo de dispositivo
Total
4.1.6 Tempo de uso diário de internet
O uso diário da internet para qualquer propósito é relativamente intenso na amostra
pesquisada, como pode ser verificado na tabela 10. Aproximadamente 87% dos
sujeitos pesquisados disseram utilizar a internet de alguma forma por mais de duas
horas diárias, em média – o que representaria pelo menos 1/8 do tempo disponível
em um dia com 16 horas de atividade e oito horas de sono.
Tabela 10: Distribuição amostral por tempo de uso diário de internet
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Menos de 1 hora por dia
18
1,4%
1,4%
De 1 a 2 horas por dia
149
11,4%
12,8%
De 2 a 3 horas por dia
267
20,5%
33,3%
De 3 a 4 horas por dia
247
19,0%
52,3%
De 4 a 5 horas por dia
211
16,2%
68,5%
De 5 a 6 horas por dia
128
9,8%
78,3%
De 6 a 7 horas por dia
87
6,7%
85,0%
De 7 a 8 horas por dia
50
3,8%
88,8%
Mais de 8 horas por dia
146
11,2%
100,0%
1.303
100%
Total
81
Esse nível de uso diário da internet fica mais claro quando se observa a tabela 11,
que divide as frequências em quartis. Percebe-se, por exemplo, que 45% dos
respondentes dedica de 3 a 6 horas por dia para realizar tarefas online, destinando
parte considerável do seu dia para atividades via internet.
Tabela 11: Distribuição amostral por tempo de uso diário de internet em quartis
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Até 3 horas por dia
434
33,3%
33,3%
De 3 a 4 horas por dia
247
19,0%
52,3%
De 4 a 6 horas por dia
339
26,0%
78,3%
Acima de 6 horas por dia
283
21,7%
100,0%
1.303
100%
Total
4.1.7 Experiência prévia com download de músicas
Como pode ser notado na tabela 12, mais de 97% dos respondentes já teve alguma
experiência prévia com o download de música digital – ou seja, quase todos os
indivíduos pesquisados já realizaram esse tipo de atividade em algum momento. Em
adição, quando perguntados se fizeram download de músicas nos seis meses que
antecederam a coleta dos dados, aproximadamente 89% dos sujeitos estudados
respondeu de maneira afirmativa (tabela 13), o que indica que a grande maioria dos
respondentes adquiriu músicas via internet com relativa recentidade.
Tabela 12: Distribuição amostral por experiência prévia com download de músicas
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Não
33
2,5%
2,5%
Sim
1.270
97,5%
100,0%
Total
1.303
100%
Estes percentuais elevados, tanto em relação à experiência prévia com download de
músicas quanto à realização de download de músicas nos seis meses anteriores à
82
coleta, podem ser interpretados como um bom indicativo de que a utilização de uma
amostra com as características especificadas neste estudo abrange um público
consumidor de música digital.
Tabela 13: Distribuição amostral por realização de download de músicas nos últimos seis
meses
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Não
144
11,1%
11,1%
Sim
1.159
88,9%
100,0%
Total
1.303
100%
4.1.8 Quantidade de dias em que se realiza download de músicas no mês
Os dados da tabela 14 mostram que mais de 95% dos sujeitos pesquisados fazem
download com alguma intensidade referente à quantidade de dias em que realiza tal
atividade dentro do mês – percentual próximo ao de respondentes que declararam
fazer download de músicas nos seis meses anteriores à coleta da pesquisa.
Percebe-se também que a maioria das respostas dos indivíduos concentra-se nas
faixas inferiores em relação à quantidade de dias, denotando que grande parte da
amostra tem uma intensidade relativamente baixa de download nessas medidas –
aproximadamente 67% realizam essa atividade em até 5 dias durante um mês.
83
Tabela 14: Distribuição amostral por quantidade de dias em que se realiza download de
músicas no mês
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Não faço download de músicas pela internet
60
4,6%
4,6%
1 dia ou menos
366
28,1%
32,7%
De 2 a 3 dias
328
25,2%
57,9%
De 4 a 5 dias
180
13,8%
71,7%
De 6 a 7 dias
98
7,5%
79,2%
De 8 a 10 dias
82
6,3%
85,5%
De 11 a 15 dias
74
5,7%
91,2%
De 15 a 20 dias
50
3,8%
95,0%
De 20 a 30 dias
65
5,0%
100,0%
1.303
100%
Total
Quando são excluídos os 60 indivíduos que declararam não realizar download de
músicas, a divisão do restante dos respondentes em quartis presente na tabela 15
demonstra de forma mais clara a intensidade de download consideravelmente baixa
em termos da quantidade de dias – de fato, mais da metade da amostra válida
(quase 56%) realiza download de músicas em até três dias durante o mês.
Tabela 15: Distribuição amostral por quantidade de dias em que se realiza download de
músicas no mês em quartis
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
1 dia ou menos
366
29,4%
29,4%
De 2 a 3 dias
328
26,4%
55,8%
De 4 a 7 dias
278
22,4%
78,2%
De 8 a 30 dias
271
21,8%
100,0%
1.243
95,4%
60
4,6%
1.303
100%
Subtotal
Não faço download de músicas pela internet
Total
84
4.1.9 Quantidade de músicas adquiridas por download no mês
Os números apresentados na tabela 16 apontam que menos de 5% dos sujeitos
pesquisados não realizam o download de qualquer quantidade de músicas durante
um mês. Além disso, é possível observar que a maioria dos respondentes adquire
uma pequena quantidade de músicas via download durante um mês, denotando que
uma boa parcela dos indivíduos mostra uma intensidade baixa de download nesses
termos, já que cerca de 68% faz o download de até 20 músicas – o equivalente, em
média, a dois álbuns inteiros – ao longo de um mês.
Tabela 16: Distribuição amostral por quantidade de músicas adquiridas via download no mês
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Não faço download de músicas pela internet
59
4,5%
4,5%
1 música ou menos
101
7,8%
12,3%
De 2 a 5 músicas
293
22,5%
34,8%
De 6 a 10 músicas
289
22,2%
56,9%
De 11 a 20 músicas
204
15,7%
72,6%
De 21 a 30 músicas
124
9,5%
82,1%
De 31 a 50 músicas
112
8,6%
90,7%
De 51 a 100 músicas
68
5,2%
95,9%
Mais de 100 músicas
53
4,1%
100,0%
1.303
100%
Total
Quando excluídos os 59 respondentes que disseram não realizar download de
qualquer quantidade de músicas durante um mês, a separação do restante da
amostras em quartis presente na tabela 17 mostra de forma mais nítida que também
nessa medida – quantidade de músicas adquiridas via download dentro de um mês
– a intensidade de download é relativamente baixa – nota-se que quase 55% da
amostra válida faz o download de até 10 músicas por mês.
85
Tabela 17: Distribuição amostral por quantidade de músicas adquiridas via download no mês
em quartis
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Até 5 músicas por mês
394
31,7%
31,7%
De 6 a 10 músicas por mês
289
23,2%
54,9%
De 11 a 30 músicas por mês
328
26,4%
81,3%
Mais de 30 músicas por mês
233
18,7%
100,0%
1.244
95,5%
59
4,5%
1.303
100%
Subtotal
Não faço download de músicas pela internet
Total
4.1.10 Experiência com download pago de músicas
Em comparação com o alto percentual de indivíduos da amostra que possuem
experiência com download de música, os números da tabela 18 mostram que a
proporção de respondentes que já pagou algum valor para realizar o download de
música digital é bastante baixo – não chega a 15%. Ou seja, apesar dos indícios de
que a amostra composta por estudantes universitários é condizente com o perfil do
consumidor de música digital, parece que a adesão a serviços pagos de download
de música digital ainda é baixa para esse perfil de consumidor retratado na amostra
pesquisada.
Tabela 18: Distribuição amostral por experiência com download pago de música digital
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Não
1.118
85,8%
85,8%
Sim
185
14,2%
100,0%
Total
1.303
100%
86
4.1.11 Canais utilizados para download pago
Como pode ser visto na tabela 19, quase 80% dos respondente que declararam ter
experiência com download pago de música digital já utilizaram o serviço iTunes para
realizar tal atividade. A predominância de uso desse serviço em comparação às
baixas frequências apresentadas pelos demais é um indício claro do domínio do
iTunes na comercialização de música via internet dentro da amostra pesquisada.
Tabela 19: Distribuição amostral por canais utilizados para download pago
Frequência
Percentual
iTunes
147
79,5%
Google Play
10
5,4%
Nokia Music
7
3,8%
Vivo Play
7
3,8%
iMusica
4
2,2%
Tim Music Store
4
2,2%
UOL Megastore
4
2,2%
Mundo Oi
3
1,6%
Xbox Music
3
1,6%
MSN Music
2
1,1%
Mercado da Música
1
0,5%
Yahoo Music
1
0,5%
Outro(s)
21
11,4%
Não respondeu
9
4,9%
Total
185
É interessante ressaltar que, de todas as opções de canais para aquisição de
música paga elencadas no instrumento de pesquisa, apenas o serviço ideasmusik
não foi citado pelos respondentes que indicaram ter utilizado esse tipo de canal de
aquisição no passado.
87
4.1.12 Envolvimento geral com música
A aferição da medida de envolvimento geral com música foi baseada na Escala de
Envolvimento com Música de Boehnke, Münch e Hoffmann (2002), composta por
doze variáveis. Como pode ser visto na tabela 20, a Escala de Envolvimento com
Música apresenta um índice para o alfa de Cronbach consideravelmente alto (α =
0,85), o que leva a crer que a confiabilidade interna da escala é bastante robusta.
Além disso, todos os itens utilizados parecem contribuir para este nível de
confiabilidade, uma vez que a exclusão de qualquer um destes não traz ganhos para
o índice original.
Tabela 20: Confiabilidade interna da Escala de Envolvimento com Música
Estatísticas de confiabilidade
Alfa de Cronbach
Alfa de Cronbach baseado
nos itens padronizados
No. de itens
0,850
0,851
12
Estatísticas item-total
Item
Correlação item- Alfa de Cronbach se
total corrigida
o item for excluído
EM1
0,459
0,843
EM2
0,506
0,839
EM3
0,530
0,838
EM4
0,555
0,836
EM5
0,337
0,850
EM6
0,446
0,844
EM7
0,418
0,846
EM8
0,619
0,831
EM9
0,700
0,825
EM10
0,604
0,832
EM11
0,424
0,846
EM12
0,661
0,829
Com base nessa análise da confiabilidade interna da escala, todos os doze itens
originais foram utilizados para o cálculo dos escores da Escala de Envolvimento com
Música. Dessa forma, cada respondente teve os pontos de suas respostas nos itens
88
da escala somados para gerar seu índice individual de envolvimento com música,
cuja pontuação pode variar entre 12 e 72 pontos. Agregados no nível da amostra,
estes índices possuem as estatísticas descritivas apresentadas na tabela 21 (a
distribuição de frequências detalhada para estes escores é apresentada no apêndice
4).
Tabela 21: Estatísticas descritivas da Escala de Envolvimento com Música
Escala de Envolvimento com Música
Média
41,32
Mediana
41
Moda
37
Desvio padrão
12,03
Mínimo
12
Máximo
71
Pelas estatísticas descritivas e distribuição detalhada de frequências, pode-se notar
que, com exceção da pontuação mais elevada (72 pontos), todas as demais faixas
têm pelo menos um representante dentro da amostra. Assim, a amplitude do índice
é de 59 pontos, variando entre 12 e 71 pontos. A mediana, por sua vez, coincide
com o ponto médio da amplitude da escala. Se considerada a distribuição por
quartis, a representação da Escala de Envolvimento com Música segue a descrição
contida na tabela 22.
Tabela 22: Distribuição amostral da Escala de Envolvimento com Música em quartis
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
De 12 a 33 pontos
351
26,9%
26,9%
De 34 a 41 pontos
316
24,3%
51,2%
De 42 a 50 pontos
324
24,9%
76,1%
De 51 a 71 pontos
312
23,9%
100,0%
1.303
100%
Total
89
4.1.13 Último dígito do número de registro
Com o intuito de definir os grupos referentes às três variáveis de controle utilizadas
no instrumento de pesquisa (envolvimento com o artista, faixa para estimação da
disposição a pagar e ordem de apresentação dos cenários Performance e
Conveniência), foi utilizado como critério o último digito do número de registro dos
respondentes. Pode-se perceber, pelos dados enumerados na tabela 23, que a
distribuição entre os dez dígitos possíveis foi relativamente homogênea, com oito
desses dígitos apresentando frequência entre 120 e 140 indivíduos.
Tabela 23: Distribuição amostral do último dígito do número de registro (DRE)
Total
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
0
130
10,0%
10,0%
1
114
8,7%
18,7%
2
121
9,3%
28,0%
3
132
10,1%
38,1%
4
130
10,0%
48,1%
5
130
10,0%
58,1%
6
126
9,7%
67,8%
7
140
10,7%
78,5%
8
132
10,1%
88,6%
9
148
11,4%
100,0%
1.303
100%
4.1.14 Envolvimento com o artista
Para designar os respondentes para a condição de baixo ou alto envolvimento com
o artista, foi utilizado o critério do último dígito do número de registro (DRE): os
indivíduos cujo dígito corresponde a um número ímpar foram direcionados para a
condição de baixo envolvimento com o artista, enquanto os sujeitos cujo dígito é
90
equivalente a um número par responderam ao questionário com a condição de alto
envolvimento com o artista. Pela tabela 24, nota-se que a divisão entre os dois
grupos é bastante equilibrada, com uma diferença de 2% entre os dois segmentos.
Tabela 24: Distribuição amostral do nível de envolvimento com o artista
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Baixo
664
51,0%
51,0%
Alto
639
49,0%
100,0%
Total
1.303
100%
4.1.15 Faixas para estimação da disposição a pagar
As faixas para estimação da disposição a pagar dos respondentes também foram
designadas a partir do último dígito do número de matrícula dos sujeitos
pesquisados, conforme visto na quadro 8. Com base nesse critério, a distribuição
dos indivíduos nas faixas correspondentes obedeceu às frequências mostradas na
tabela 25. Também nesse caso, a divisão foi bastante equilibrada, com diferença de
menos de 3% entre as faixas mais extremas.
Tabela 25: Distribuição amostral das faixas para estimação da DAP
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Faixa 1 (R$ 0,24; R$ 0,09; R$ 0,49)
260
20,0%
20,0%
Faixa 2 (R$ 0,49; R$ 0,24; R$ 0,99)
240
18,4%
38,4%
Faixa 3 (R$ 0,99; R$ 0,49; R$ 1,49)
261
20,0%
58,4%
Faixa 4 (R$ 1,49; R$ 0,99; R$ 1,99)
264
20,3%
78,7%
Faixa 5 (R$ 1,99; R$ 1,49; R$ 2,49)
278
21,3%
100,0%
1.303
100%
Total
91
4.1.16 Ordem de apresentação dos cenários Performance e Conveniência
Para definir a ordem de apresentação dos cenários Performance e Conveniência
dentro do instrumento de pesquisa, novamente foi usado o critério de divisão
baseado no último dígito do número de matrícula (DRE) dos respondentes: aqueles
cujo dígito varia de 0 a 4 foram apresentados aos cenários na ordem Controle –
Performance – Conveniência – Soma, enquanto os sujeitos cujo dígito varia de 5 a 9
responderam aos cenários na sequência Controle – Conveniência – Performance –
Soma. Pela tabela 26, percebe-se, mais uma vez, o relativo equilíbrio entre os
estratos, com uma diferença menor do que 4%.
Tabela 26: Distribuição amostral da ordem de apresentação dos cenários Performance e
Conveniência
Frequência
Percentual
Percentual
Acumulado
Normal
627
48,1%
48,1%
Inversa
676
51,9%
100,0%
1.303
100%
Total
4.2
ESTIMATIVAS DA DAP E CURVAS DE SOBREVIVÊNCIA POR CENÁRIO
Com base nas respostas dadas pelos respondentes em cada cenário utilizado para
medir a disposição a pagar por música digital, pode-se construir as funções de
sobrevivência referentes a cada um destes cenários. Tais funções são formadas por
valores pontuais (quando são explicitamente indicados pelos participantes da
pesquisa) ou por intervalos de valores (quando o respondente só fornece os limites
inferior e superior de sua disposição a pagar por música digital). Quando existe a
presença de censura intervalar, Colosimo e Giolo (2006) indicam a utilização do
estimador limite-produto modificado proposto por Turnbull (1976). Assim, por meio
desse algoritmo não-paramétrico, foi possível obter as estimativas das funções de
92
sobrevivência para cada um dos cenários contidos no experimento – registradas nos
apêndices 5 a 8. A obtenção das funções de sobrevivência permite também criar a
representação gráfica das curvas de sobrevivência apresentadas na figura 4.
100%
90%
80%
Sobrevivência
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0,00
0,50
Controle
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
DAP (R$) - censura intervalar
Performance
4,00
Conveniência
4,50
5,00
Soma
Figura 4: Curvas de sobrevivência por cenário – censura intervalar
A medida mais usual de disposição a pagar que pode ser calculada pelo método
não-paramétrico é a estimativa da mediana da função de sobrevivência – ou seja, o
ponto onde a sobrevivência dos sujeitos pesquisados atinge 50%. Por meio do
estimador de Turnbull, pode-se definir o intervalo no qual a DAP se encontra para
cada cenário (HAAB; MCCONNELL, 2002). De maneira análoga, é possível
determinar as estimativas de intervalo para a disposição a pagar para o primeiro e
terceiro quartis (25% e 75% da amostra, respectivamente). Com base nesse
método, foram calculadas as separatrizes para cada cenário, descritas na tabela 27.
93
Curvas de(quartis)
sobrevivência
da DAP
censura intervalar
quartis
Tabela 27: Separatrizes
das curvas
de por
sobrevivência
da DAP -por
censura intervalar
Cenário
Mediana
25%
75%
0
0
0,50 - 0,60
Performance
0,50 - 0,59
0
1,00 - 1,15
Conveniência
0,25 - 0,30
0
1,00 - 1,15
Soma
1,00 - 1,10
0,25 - 0,28
1,99 - 2,00
Controle
Quando comparados os intervalos da mediana, nota-se uma diferença nítida entre
as estimativas para cada cenário. A menor estimativa aparece no cenário Controle,
onde o valor da mediana é zero – visto que, pela função de sobrevivência, apenas
44,51% dos respondentes aceitaria pagar algum valor para adquirir uma música
digital através de um canal com essas características. O segundo cenário com
menor disposição a pagar por parte dos usuário é o que apresenta os atributos de
conveniência – nesse caso, a DAP está estimada no intervalo entre R$ 0,25 e R$
0,30. Para o cenário formado pelos atributos de performance, a estimativa da
disposição a pagar é um pouco mais elevada, entre R$ 0,50 e 0,59. Por fim, o
cenário que agrega os atributos de performance e conveniência é o que demonstra a
estimativa da DAP mais alta, no intervalo entre R$ 1,00 e R$ 1,10. A comparação
entre os valores do primeiro e terceiro quartis, por sua vez, não mostram diferenças
tão claras, principalmente quando considerados os cenários Performance e
Conveniência, cujas estimativas estão situadas nos mesmos intervalos.
Uma desvantagem do uso de dados intervalares é que as estimativas de medidas
como mediana e quartis são construídas como intervalos e, por isso, são menos
precisas do que se fossem estimativas pontuais, como as baseadas em tempos
exatos de falha.
Além disso, a utilização do algoritmo para censura intervalar suscita algumas
dificuldades de análise, principalmente quando se deseja comparar diferentes curvas
de sobrevivência. O tratamento estatístico desse tipo de comparação, por exemplo,
não é realizado pela maior parte dos softwares estatísticos disponíveis no mercado.
Ciente desse problema, Giolo (2004) desenvolveu um procedimento baseado no
94
algoritmo de Turnbull para o pacote estatístico R; entretanto, esse procedimento não
funciona corretamente quando os dados de sobrevivência são compostos por
tempos exatos de falha combinados com censura intervalar.
Para contornar as dificuldades de análise associadas à censura intervalar, Colosimo
e Giolo (2006) sugerem como forma alternativa de tratamento o uso do ponto médio
de cada intervalo como sendo um ponto exato de falha. Dessa forma, o estimador
produto-limite de Kaplan-Meier pode ser utilizado para construir as curvas de
sobrevivência. Segundo esses autores, a utilização dos valores do ponto médio
tendem a produzir diferenças menores em relação à curva composta pelas censuras
intervalares do que se forem utilizados como valores de falha os pontos de início ou
fim dos intervalos. Observando-se as curvas de sobrevivência baseadas nos pontos
médios expostas na figura 5, não se percebe grandes diferenças entre os métodos
de censura intervalar e de ponto médio. Da mesma forma, as estimativas das
funções de sobrevivência pelo ponto médio apresentadas nos apêndices 9 a 12
guardam boa proximidade com as estimativas realizadas pela censura intervalar.
Com as funções de sobrevivência calculadas pelo emprego dos tempos exatos de
falha e dos pontos médios dos intervalos, pode-se obter estimativas mais precisas
das medidas de tendência central e separatrizes. Dessa forma, foram computados,
para cada cenário, as médias, medianas e quartis, cujo quadro resumo está exposto
na tabela 28.
95
100%
90%
80%
Sobrevivência
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0,00
0,50
Controle
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
DAP (R$) - ponto médio
Performance
3,50
4,00
Conveniência
4,50
5,00
Soma
Figura 5: Curvas de sobrevivência por cenário – ponto médio
Curvas
de sobrevivência
porcurvas
ponto médio
- estatísticaspor
resumo
Tabela 28:
Estatísticas
resumo das
de sobrevivência
ponto médio
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Controle
0,464
0,023
0
-
-
0
0,74
Performance
0,830
0,027
0,50
0,365
0,74
0
1,24
Conveniência
0,706
0,027
0,365
0,20
0,365
0
1,24
Soma
1,216
0,033
1,00
0,90
1,00
0,30
1,99
Cenário
Na comparação das medianas, as estimativas seguem a mesma ordem observada
nas curvas de sobrevivência derivadas da censura intervalar: o cenário Controle
apresenta o menor valor (zero); em seguida, aparece o cenário Conveniência, com
uma estimativa de R$ 0,37; o cenário Performance surge na sequência, com
mediana igual a R$ 0,50; e, por fim, o cenário Soma possui o valor mais alto para
essa estimativa, equivalente a R$ 1,00.
Quando comparadas as estimativas entre os dois métodos (censura intervalar e
ponto médio), descritas na tabela 29, nota-se que, à exceção do cenário
96
Conveniência, todos os outros possuem, nas funções calculadas pelo ponto médio,
valores exatos que estão contidos dentro dos intervalos computados para as
funções baseadas na censura intervalar. Mesmo no caso do cenário Conveniência,
onde o valor de R$ 0,365 está fora do intervalo entre R$ 0,25 e R$ 0,30, o limite
inferior do intervalo de confiança de 95% para a estimativa da mediana mostrado na
tabela 28 é R$ 0,20, abarcando as medidas calculadas pela censura intervalar.
Constata-se, assim, mais um indício da semelhança entre as funções de
sobrevivência calculadas pelos dois métodos. A proximidade das estimativas dos
quartis oriundos dos dois critérios de cálculo também ajuda a corroborar essa ideia
de semelhança.
Tabela 29: comparação entre estimativas da DAP por censura intervalar e por ponto médio
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
25%
0
0
0
0,25 - 0,28
Censura intervalar
50%
0
0,50 - 0,59
0,25 - 030
1,00 - 1,10
75%
0,50 - 0,60
1,00 - 1,15
1,00 - 1,15
1,99 - 2,00
25%
0
0
0
0,30
Ponto médio
50%
0
0,50
0,365
1,00
75%
0,74
1,24
1,24
1,99
Se os dados de sobrevivência não incluem censura à esquerda ou à direita – como é
o caso desse trabalho –, a média também pode ser calculada para funções de
sobrevivência estimadas pelo método não-paramétrico (COLOSIMO; GIOLO, 2006),
dando origem a outra medida de tendência central que pode ser utilizada para
estimar a disposição a pagar dos respondentes. Aqui, as médias colocam os
cenários na mesma sequência em termos de valor da DAP, porém apresentam cifras
mais elevadas quando comparadas com as medianas para cada cenário (R$ 0,46
vs. zero para Controle; R$ 0,71 vs. R$ 0,37 para Conveniência; R$ 0,83 vs. R$ 0,50
para Performance; e R$ 1,21 vs. R$ 1,00 para Soma). Esse desvio ocorre pela
existência de pontos discrepantes situados nos valores mais altos da escala da DAP
– principalmente a partir de R$ 3,00 – como pode ser observado pelo tamanho dos
degraus a partir desse limite nas curvas desenhadas na figura 5. Por isso, as
estimativas da disposição a pagar por música digital são mais elevadas quando
feitas pelas médias do que pelas medianas.
97
A utilização da mediana como medida de tendência central adequada para curvas
de sobrevivência tratadas de forma não paramétrica é defendida por Colosimo e
Giolo (2006) pois, diferente da média, a mediana sofre pouca influência de valores
extremos. Haab e McConnell (2002), ao tratar da estimação da disposição a pagar
pelo método da análise de sobrevivência, também utilizam a mediana como
estimativa em seu modelos não-paramétricos. Dessa forma, neste trabalho será
dada preferência para a estimativa da disposição a pagar pela mediana, em
detrimento da média.
4.3
INFLUÊNCIA DAS FUNCIONALIDADES DO CANAL DE AQUISIÇÃO
Após realizar as estimativas da disposição a pagar dos sujeitos pesquisados para
cada cenário do experimento, o próximo passo é comparar as diferentes funções de
sobrevivência, com o intuito de descobrir se existe diferença significativa entre a
disposição a pagar por música digital em cada um dos cenário apresentados. Essa
comparação entre curvas de sobrevivência estimadas pelo método não-paramétrico
pode ser realizada pelo teste de Wilcoxon (COLOSIMO; GIOLO, 2006), cujos
valores estão discriminados na tabela 30.
Tabela 30: Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência por cenário
Controle vs. Performance vs. Conveniência vs. Soma
Controle vs. Performance
Controle vs. Conveniência
Controle vs. Soma
Performance vs. Conveniência
Performance vs. Soma
Conveniência vs. Soma
Χ2
531,16
194,74
82,35
488,93
22,97
91,50
191,02
gl
3
1
1
1
1
1
1
p-valor
<0,0001
<0,0001
<0,0001
<0,0001
<0,0001
<0,0001
<0,0001
Pela análise das estatísticas de Wilcoxon, tanto o teste para comparar todas as
funções agrupadas quanto as comparações de funções em par apresentam
diferenças com uma significância estatística muito alta, com um p-valor abaixo de
98
0,0001 – sendo que o valor padrão de tolerância para o erro tipo I (α) é de 0,05.
Mesmo quando feita a correção de Bonferroni sugerida por Colosimo e Giolo (2006)
para controlar o erro tipo I nas comparações pareadas, que divide o valor de α pelo
número de comparações pareadas possíveis – ou seja, 0,05 ÷ 6 = 0,0083 –, a
diferença entre as funções de sobrevivência é estatisticamente significativa para
todos os testes realizados par a par.
A partir das estimativas das funções de sobrevivência e do cálculo das medidas de
tendência central para a disposição a pagar, e da comparação entre as curvas
estabelecidas para cada cenário, pode-se verificar para quais sub-hipóteses
relacionadas às funcionalidades do canal de aquisição existe suporte estatístico.
Conforme foi determinado nas definições apresentadas ao final do capítulo 1, as três
sub-hipóteses iniciais (H1a, H1b e H1c) consideram a comparação do cenário
Controle com os cenários Performance, Conveniência e Soma, respectivamente; as
duas hipóteses seguintes são referentes à comparação entre o cenário Soma e
Performance (H1d) e entre Soma e Conveniência (H1e); por fim, a última hipótese
relacionada à diferença de disposição a pagar entre os cenários é alusiva à
comparação entre os cenários Conveniência e Performance (H1f).
Quando são confrontadas a curva de sobrevivência proveniente do cenário Controle
com as curvas originárias dos três cenários com algum tipo de melhoria em suas
funcionalidades, é possível inferir, com significância estatística, que a disposição a
pagar estimada para esses três cenários é superior à estimativa da DAP para o
cenário onde não há a oferta de melhorias em relação ao canal de aquisição
gratuita. De forma detalhada, cada uma das três hipóteses enquadra-se da seguinte
maneira quanto à seu suporte:
•
Hipótese H1a (Performance > Controle): a função de sobrevivência
computada para a disposição a pagar no cenário de oferta de melhorias nas
funcionalidades de performance em relação ao canal de aquisição gratuito
tem valores mais elevados do que a função calculada para a DAP no cenário
onde o canal de aquisição paga não oferece melhorias (mediana: R$ 0,50 vs.
99
zero; média: R$ 0,83 vs. R$ 0,46; Wilcoxon = 194,74, p-valor < 0,0001). Por
conseguinte, a hipótese H1a é suportada estatisticamente;
•
Hipótese H1b (Conveniência > Controle): a função de sobrevivência calculada
para a DAP no cenário de oferta de melhorias nas funcionalidades de
conveniência em relação ao canal de aquisição gratuito tem valores mais
elevados do que a função estimada para a disposição a pagar no cenário
onde o canal de aquisição paga não oferece melhorias (mediana: R$ 0,37 vs.
zero; média: R$ 0,71 vs. R$ 0,46; Wilcoxon = 82,35, p-valor < 0,0001). Dessa
forma, a hipótese H1b também é suportada estatisticamente;
•
Hipótese H1a (Soma > Controle): a função de sobrevivência estimada para a
disposição a pagar no cenário de oferta conjunta de melhorias nas
funcionalidades de conveniência e performance em relação ao canal de
aquisição gratuita tem valores mais elevados do que a função computada
para a DAP no cenário onde o canal de aquisição paga não oferece melhorias
(mediana: R$ 1,00 vs. zero; média: R$ 1,22 vs. R$ 0,46; Wilcoxon = 488,93,
p-valor < 0,0001). A hipótese H1c, assim, é suportada estatisticamente.
Na comparação da curva de sobrevivência calculada para o cenário Soma, onde há
a oferta conjunta de melhorias nas funcionalidades de performance e conveniência,
com as funções estimadas para os dois cenários que apresentam melhorias
somente em um tipo de funcionalidade (Conveniência e Performance), verifica-se
que os valores da disposição a pagar no cenário mais completo são maiores do que
os observados tanto no cenário com melhorias de performance, quanto no cenário
que privilegia a conveniência. Assim, o suporte estatístico das duas hipóteses
relacionadas a essas comparações dá-se da seguinte forma:
•
Hipótese H1d (Soma > Performance): a função de sobrevivência estimada
para a DAP no cenário de oferta conjunta de melhorias nas funcionalidades
de conveniência e performance em relação ao canal de aquisição gratuita tem
valores mais elevados do que a função computada para a disposição a pagar
no cenário de oferta apenas de melhorias nas funcionalidades de
performance (mediana: R$ 1,00 vs. R$ 0,50; média: R$ 1,22 vs. R$ 0,83;
100
Wilcoxon = 91,50, p-valor < 0,0001). A hipótese H1d, então, é suportada
estatisticamente;
•
Hipótese H1e (Soma > Conveniência): a função de sobrevivência calculada
para a disposição a pagar no cenário de oferta conjunta de melhorias nas
funcionalidades de conveniência e performance em relação ao canal de
aquisição gratuita tem valores mais elevados do que a função estimada para
a disposição a pagar no cenário de oferta apenas de melhorias nas
funcionalidades de conveniência (mediana: R$ 1,00 vs. R$ 0,37; média: R$
1,22 vs. R$ 0,71; Wilcoxon:
191,02, p-valor < 0,0001). Dessa forma, a
hipótese H1b também é suportada estatisticamente.
Finalmente, quando são confrontadas as funções de sobrevivência procedentes dos
cenários Performance e Conveniência, a diferença no teste de Wilcoxon, mesmo
sendo a menor dentre todas as comparações, também apresenta alta significância
estatística. Como os cálculos das curvas de sobrevivência e das medidas de
tendência central (mediana e média) mostram números mais elevados para o
cenário com oferta de melhorias nos atributos de performance do que aqueles
referentes ao cenário com melhorias nos atributos de conveniência, pode-se inferir
que a disposição a pagar por música digital no primeiro caso é maior do que a DAP
vinculada ao último. Em termos de suporte estatístico, a hipótese configura-se da
seguinte forma:
•
Sub-hipótese H1f (Performance ≠ Conveniência): a função de sobrevivência
computada para a disposição a pagar no cenário de oferta de melhorias nas
funcionalidades de performance em relação ao canal de aquisição gratuito
tem valores mais elevados do que a função calculada para a DAP no cenário
de oferta de melhorias nas funcionalidades de conveniência em relação ao
canal de aquisição gratuito (mediana: R$ 0,50 vs. R$ 0,37; média: R$ 0,83 vs.
R$ 0,71; Wilcoxon = 22,97, p-valor < 0,0001). Por conseguinte, a subhipótese H1d é suportada estatisticamente.
Como se pode notar por esses resultados, todas as sub-hipóteses relacionadas à
influência das funcionalidades do canal de aquisição na disposição a pagar
101
apresentam suporte estatístico. Como forma de facilitar a visualização, o quadro 9
resume as sub-hipóteses e as estatísticas relacionadas a cada uma delas.
Condição da
hipótese
H1a: Soma > Controle
R$ 1,00 vs. zero
R$ 1,21 vs. R$ 0,46
Suportada
H1b: Conveniência > Controle
R$ 0,37 vs. zero
R$ 0,71 vs. R$ 0,46
Suportada
H1c: Performance > Controle
R$ 0,50 vs. zero
R$ 0,83 vs. R$ 0,46
Suportada
H1d: Soma > Performance
R$ 1,00 vs. R$ 0,50
R$ 1,21 vs. R$ 0,83
Suportada
H1e: Soma > Conveniência
R$ 1,00 vs. R$ 0,37
R$ 1,21 vs. R$ 0,71
Suportada
H1f: Performance > Conveniência
R$ 0,50 vs. R$ 0,37
R$ 0,83 vs. R$ 0,71
Suportada
Quadro 9: resumo das sub-hipóteses referentes às funcionalidades do canal
Hipótese
Medianas
Médias
Com o suporte estatístico das seis sub-hipóteses relacionadas às funcionalidades do
canal de aquisição de música digital pago, existe, por conseguinte, suporte para a
hipótese geral H1. Dessa forma, pode-se inferir que a oferta de melhorias nas
funcionalidades do canal de aquisição pago aumenta o valor que o indivíduo está
disposto a pagar por uma composição musical digital adquirida por este canal.
4.4
INFLUÊNCIA DO ENVOLVIMENTO COM MÚSICA E COM O ARTISTA
Após a análise das hipóteses referentes às funcionalidades do canal de aquisição, o
próximo passo é verificar se os dois tipos de envolvimento definidos para essa
pesquisa – envolvimento geral com música e envolvimento com o artista – exercem
alguma influência sobre a disposição à pagar dos respondentes.
4.4.1 Envolvimento com o artista
O envolvimento do sujeito pesquisado com um artista específico foi acessado por
uma variável de controle no experimento, uma vez que o indivíduo era direcionado a
102
responder um dos dois cenários possíveis (baixo ou alto envolvimento com o artista).
Dessa forma, os dois grupos de testes são separados pelo tipo de questionário
respondido. A partir dessa divisão, foram calculadas as funções de sobrevivência
para cada estrato, bem como as estatísticas resumo referente à tais funções,
descritas na tabela 31.
Tabela 31 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por envolvimento com o
artista
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Baixo
664
0,384
0,028
0
-
-
0
0,50
Alto
639
0,548
0,037
0
0
0,10
0
0,74
Baixo
664
0,762
0,035
0,365
0,365
0,50
0
1,24
Alto
639
0,901
0,042
0,70
0,50
0,74
0
1,24
Baixo
664
0,631
0,033
0,25
0,165
0,365
0
1,00
Alto
639
0,783
0,042
0,365
0,25
0,490
0
1,24
Baixo
664
1,181
0,044
0,99
0,74
1,00
0,20
1,74
Alto
639
1,253
0,048
1,00
0,80
1,24
0,30
2,00
Grupo
Percebe-se, pelos testes de Wilcoxon enumerados na tabela 32, que a diferença
entre os dois grupos de envolvimento com o artista é estatisticamente significativa
para dois cenários (Controle e Performance), mas não apresenta significância
estatística nos outros dois (Conveniência e Soma). Nos dois cenários onde a
diferença é significativa, os dados da tabela 31 mostram que as estimativas da
disposição a pagar por música digital são maiores no grupo de indivíduos com alto
envolvimento com o artista do que no segmento com baixo envolvimento. Assim,
pode-se inferir que, nesses cenários específicos, o envolvimento com o artista
exerce influência positiva na DAP dos sujeitos pesquisados, o que daria suporte à
hipótese H2. Entretanto, como para os dois cenários restantes a diferença não é
significativa em termos estatísticos, o suporte para a hipótese H2 é parcial.
103
Tabela 32 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
envolvimento com o artista
Variável
Cenário
Controle
Envolvimento com o Performance
artista
Conveniência
Soma
Χ2
gl
p-valor
12,43
1
0,0004
4,88
1
0,0271
3,26
1
0,0708
0,67
1
0,4119
4.4.2 Envolvimento com música
A divisão dos dois grupos utilizados para testar a hipótese H3, referente à influência
do envolvimento com música na disposição a pagar, foi realizada considerando-se a
mediana da Escala de Envolvimento com Música calculada para a amostra. Assim,
os respondentes cuja pontuação variou de 12 a 41 pontos foram classificados na
categoria de menor envolvimento com música, enquanto os sujeitos que somaram
de 42 a 71 pontos foram incluídos no estrato de alto envolvimento com música. Com
base nessa separação, foram calculadas as funções de sobrevivência para os dois
grupos, cujas estatísticas resumo estão apresentadas na tabela 33.
Tabela 33 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por envolvimento com
música
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
De 12 a 41 pontos
667
0,412
0,030
0
-
-
0
0,50
De 42 a 71 pontos
636
0,519
0,035
0
0,00
0,08
0
0,74
De 12 a 41 pontos
667
0,764
0,037
0,365
0,365
0,50
0
1,24
De 42 a 71 pontos
636
0,900
0,040
0,74
0,50
0,74
0
1,24
De 12 a 41 pontos
667
0,644
0,036
0,20
0,165
0,365
0
1,00
De 42 a 71 pontos
636
0,771
0,039
0,365
0,365
0,50
0
1,24
De 12 a 41 pontos
667
1,094
0,043
0,74
0,74
1,00
0,165
1,74
De 42 a 71 pontos
636
1,345
0,048
1,22
1,00
1,24
0,365
2,00
Grupo
Pelo teste de Wilcoxon, cujos valores estão descritos na tabela 34, nota-se que, para
todos os cenários presentes no experimento, existe diferença significativa entre as
104
funções de sobrevivência para os dois grupos. Em outras palavras, as estimativas
da disposição a pagar dos indivíduos com alto envolvimento com música são
diferentes dos valores da DAP dos usuários com baixo envolvimento com música.
Quando são utilizadas as informações da tabela 33 para se verificar a direção dessa
diferença, nota-se que, em todos os cenários elaborados, as estimativas da DAP são
superiores para o grupo com alto envolvimento com música. Por conta disso, inferese que o envolvimento com música exerce influência positiva na disposição a pagar
por música digital dos sujeitos pesquisado. Existe evidência estatística, então, para
suportar a hipótese H3.
Tabela 34 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
envolvimento com música
Χ2
gl
p-valor
Controle
5,74
1
0,0166
Performance
6,95
1
0,0084
Conveniência
7,50
1
0,0062
Soma
14,99
1
0,0001
Variável
Envolvimento com
música
4.5
Cenário
INFLUÊNCIA DE OUTRAS CARACTERÍSTICAS INDIVIDUAIS
Além das hipóteses estabelecidas com base na literatura existente, é interessante
verificar se as características individuais dos respondentes exercem alguma
influência na disposição a pagar por música digital. Assim, as seguintes variáveis
são testadas a seguir:
•
Gênero
•
Tempo de uso diário de internet
•
Experiência com download de músicas
105
•
Intensidade de download de músicas – quantidade de dias em que é realizado
download de músicas durante um mês
•
Intensidade de download de músicas – quantidade de músicas adquiridas via
download durante um mês
•
Experiência com download pago de músicas
Como a proposta desse estudo é utilizar o método não-paramétrico para as
estimativas e comparações relacionadas com a disposição a pagar, cada uma
destas variáveis foi analisada de forma univariada, pois esse método não possibilita
análises mais elaboradas do efeito conjunto das variáveis (COLOSIMO; GIOLO,
2006). Além disso, todas as funções foram calculadas utilizando os pontos médios
do intervalo, quando os dados originais apresentavam censura intervalar. Por fim,
para eliminar possíveis efeitos de confusão oriundos das diferenças entre cenários,
cada variável teve sua análise dividida nos quatro cenários existentes no
experimento.
No primeiro teste, referente ao gênero dos sujeitos pesquisados, a amostra foi
separada em respondentes homens e mulheres, com as estatísticas referentes a
cada estrato apresentadas na tabela 35.
Estatísticas
resumodas
das funções
de sobrevivência
por gênero
Tabela 35 – Estatísticas
resumo
funções
de sobrevivência
da DAP por gênero
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Feminino
704
0,472
0,032
0
-
-
0
0,74
Masculino
599
0,455
0,033
0
-
-
0
0,74
Feminino
704
0,856
0,038
0,50
0,365
0,74
0
1,24
Masculino
599
0,800
0,039
0,50
0,365
0,74
0
1,24
Feminino
704
0,740
0,038
0,365
0,20
0,365
0
1,24
Masculino
599
0,665
0,036
0,25
0,165
0,365
0
1,15
Feminino
704
1,215
0,044
1,00
0,74
1,20
0,25
1,99
Masculino
599
1,219
0,048
0,99
0,74
1,00
0,30
2,00
Grupo
Utilizando o teste de Wilcoxon, cujos valores estão representados na tabela 36,
constata-se que não existe diferença significativa entre a disposição a pagar por
música digital de homens e mulheres, para qualquer cenário considerado. Não há
106
evidência estatística, então, para concluir que o gênero do respondente exerça
influência na disposição a pagar aferida para a amostra estudada.
Tabela 36 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
Teste de Wilcoxon para comparação
gêneroentre funções de sobrevivência
Χ2
gl
p-valor
Controle
0,09
1
0,7689
Performance
0,35
1
0,5562
Conveniência
0,57
1
0,4513
Soma
0,05
1
0,8262
Variável
Gênero
Cenário
Para o próximo teste, referente ao tempo de uso diário que o indivíduo faz da
internet, a amostra foi separada pela mediana, formando um primeiro grupo de
pessoas que utilizam a internet por até quatro horas por dia, e um segundo grupo de
respondentes que utilizam a internet por mais de quatro horas por dia. Com base
nessa estratificação, foram calculadas as funções de sobrevivência para os dois
grupos, cujas estatísticas são mostradas na tabela 37.
Tabela 37 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por tempo de uso diário
de internet
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Até 4 horas por dia
681
0,457
0,030
0
0
0,05
0
0,74
Mais de 4 horas por dia
622
0,472
0,036
0
-
-
0
0,74
Até 4 horas por dia
681
0,827
0,036
0,50
0,40
0,74
0
1,24
Mais de 4 horas por dia
622
0,834
0,042
0,49
0,365
0,74
0
1,24
Até 4 horas por dia
681
0,697
0,035
0,365
0,20
0,490
0
1,24
Mais de 4 horas por dia
622
0,715
0,041
0,365
0,165
0,365
0
1,20
Até 4 horas por dia
681
1,221
0,042
1,00
0,99
1,24
0,365
1,99
Mais de 4 horas por dia
622
1,211
0,050
0,99
0,74
1,00
0,165
1,99
Grupo
Os valores do teste de Wilcoxon para cada cenário enumerados na tabela 38
mostram que não existe diferença significativa entre os grupos quanto ao tempo de
utilização diária de internet. Como o nível de significância estatística do teste não
permite afirmar que a disposição a pagar dos dois grupos é diferente, não se pode
inferir que o tempo de uso de internet tem influência sobre a disposição a pagar por
música digital do usuário.
107
Tabela 38 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
tempo de uso diário de internet
Χ2
gl
p-valor
Controle
1,90
1
0,1686
Performance
0,90
1
0,3427
Conveniência
0,63
1
0,4291
Soma
2,18
1
0,1400
Variável
Tempo de uso diário
de internet
Cenário
Como apenas 33 respondentes declararam nunca ter feito download de músicas via
internet, essa medida não geraria duas categorias suficientemente grandes para que
se realizasse uma comparação entre ambos. Dessa forma, optou-se por utilizar
somente a resposta relativa à experiência recente com download de música, que
permite formar um grupo de indivíduos com respostas negativas mais robusto para
efetuar a comparação. Nesse caso, os sujeitos pesquisados foram separados entre
aqueles que fizeram download de música nos seis meses anteriores à coleta dos
dados e aqueles que não realizaram esse tipo de atividade. As estatísticas resumo
para cada um desses segmentos estão representadas na tabela 39.
Tabela 39 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por experiência recente
com download de músicas
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Não
144
0,411
0,060
0
-
-
0
0,50
Sim
1.159
0,471
0,025
0
-
-
0
0,74
Não
144
0,752
0,067
0,495
0,20
0,74
0
1,24
Sim
1.159
0,840
0,029
0,50
0,365
0,74
0
1,24
Não
144
0,574
0,065
0,158
0,00
0,365
0
1,22
Sim
1.159
0,722
0,029
0,365
0,25
0,365
0
1,24
Não
144
1,044
0,085
0,92
0,50
1,24
0
1,995
Sim
1.159
1,238
0,035
1,00
0,99
1,00
0,365
1,99
Grupo
Também para essa variável, o teste de Wilcoxon apresentado na tabela 40 não
permite afirmar, para qualquer cenário, que exista diferença significativa entre a
disposição a pagar dos respondentes com experiência recente de download de
músicas e a DAP dos indivíduos que não adotaram tal prática. Assim, não há
108
evidência estatística de influência da experiência com download de música na
disposição a pagar.
Tabela 40 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
experiência recente com download de músicas
Variável
Experiência recente com
download de música
Χ2
gl
p-valor
Controle
0,59
1
0,4429
Performance
0,21
1
0,6489
Conveniência
3,79
1
0,0516
Soma
3,16
1
0,0756
Cenário
Para testar a influência da intensidade de download de músicas na disposição a
pagar dos respondentes, foram utilizadas duas variáveis: a primeira leva em
consideração a quantidade de dias em que o indivíduo pratica a atividade de
download de músicas no mês; já a segunda contabiliza a quantidade de músicas
que o sujeito da pesquisa adquire via download, também no período de um mês.
No primeiro caso, inicialmente foram excluídos da análise os 60 respondentes que
declararam não fazer download de músicas via internet. Para os 1.243 indivíduos
restantes, a divisão dos grupos foi efetuada pela mediana; assim, pessoas que
realizam download de músicas em até três dias dentro de um mês foram
classificados como usuários de menor intensidade de download, enquanto aqueles
que fazem download de músicas em mais de três dias durante um mês foram
identificados como o grupo de maior intensidade de download. A partir dessa
separação, obteve-se as estatísticas resumo expressas na tabela 41.
109
Tabela 41 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por quantidade de dias
em que se realiza download de músicas no mês
Estatísticas resumo das funções de sobrevivência por quantidade de dias em que se realiza download de músicas no mês
Erro
Grupo
n
Média
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Padrão
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
Até 3 dias por mês
694
0,449
0,032
0
Mais de 3 dias por mês
549
0,488
0,036
0
Até 3 dias por mês
694
0,817
0,038
0,470
Mais de 3 dias por mês
549
0,860
0,042
0,74
Até 3 dias por mês
694
0,678
0,037
0,300
Mais de 3 dias por mês
549
0,750
0,042
Até 3 dias por mês
694
1,203
Mais de 3 dias por mês
549
1,257
-
-
0
0,50
-
-
0
0,74
0,37
0,50
0
1,24
0,390
0,74
0
1,24
0,17
0,365
0
1,00
0,365
0,25
0,500
0
1,24
0,044
0,99
0,74
1,00
0
1,990
0,051
1,00
0,99
1,24
0,300
2,00
Mais uma vez, o teste de Wilcoxon não apresenta um nível de significância
estatística que permita concluir que haja diferença entre as funções de sobrevivência
dos dois grupos, qualquer que seja o cenário considerado (tabela 42). Em outras
palavras, não se pode inferir que a intensidade de download relacionada à
quantidade de dias em que a atividade é realizada dentro de um mês exerça
influência sobre a disposição a pagar dos respondentes.
Tabela 42 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
quantidade de dias em que se realiza download de músicas no mês
Variável
Cenário
Controle
Quantidade de dias em que Performance
se realiza download de
Conveniência
músicas no mês
Soma
Χ2
gl
p-valor
0,96
1
0,3260
0,80
1
0,3711
2,42
1
0,1197
0,49
1
0,4853
O procedimento para o teste da segunda variável foi semelhante ao adotado na
variável anterior. Primeiro, foram excluídos os 59 indivíduos que declararam não
realizar download de músicas via internet. Os 1.244 usuários restantes foram
divididos em dois grupo pela separação da mediana. Assim, aqueles respondentes
que fazem o download de até dez música por mês foram incluídos no segmento de
menor intensidade de download, enquanto os sujeitos que efetuam o download de
mais de dez músicas por mês foram agregados na categoria de maior intensidade. A
partir daí, foram calculadas as funções de sobrevivência para cada estrato, cujas
estatísticas resumo são mostradas na tabela 43.
110
Tabela 43 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por quantidade de
músicas adquiridas via download no mês
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Até 10 músicas por mês
683
0,494
0,034
0
-
-
0
0,74
Mais de 10 músicas por mês
561
0,431
0,033
0
-
-
0
0,74
Até 10 músicas por mês
683
0,869
0,039
0,50
0,365
0,74
0
1,24
Mais de 10 músicas por mês
561
0,794
0,040
0,49
0,365
0,74
0
1,24
Até 10 músicas por mês
683
0,729
0,038
0,365
0,20
0,365
0
1,24
Mais de 10 músicas por mês
561
0,685
0,039
0,365
0,165
0,365
0
1,00
Até 10 músicas por mês
683
1,271
0,047
1,00
0,80
1,24
0,30
2,00
Mais de 10 músicas por mês
561
1,171
0,048
0,99
0,74
1,00
0,20
1,74
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
Grupo
Aqui também o teste de Wicoxon, cujos valores estão na tabela 44, não indica
significância estatística para a diferença entre as funções de sobrevivência dos dois
grupos, em qualquer cenário. Infere-se, então, que, assim como a intensidade de
download referente à quantidade de dias, a intensidade de download baseada na
quantidade de músicas adquiridas por mês não exerce influência sobre a disposição
a pagar dos usuários.
Tabela 44 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
quantidade de músicas adquiridas via download no mês
Variável
Quantidade de músicas
adquiridas via download
no mês
Χ2
gl
p-valor
Controle
0,24
1
0,6226
Performance
1,70
1
0,1920
Conveniência
0,31
1
0,5753
Soma
1,53
1
0,2165
Cenário
Por fim, para testar a última característica individual, a separação da amostra foi
efetuada entre os respondentes que declararam ter realizado download pago de
músicas em algum momento, e os indivíduos que nunca tiveram esse tipo de
experiência. Com essa divisão, foram calculadas as funções de sobrevivência que
deram origem à estatísticas resumo presentes na tabela 45.
111
Tabela 45 – Estatísticas resumo das funções de sobrevivência da DAP por experiência com
download pago
Cenário
Controle
Performance
Conveniência
Soma
n
Média
Erro
Padrão
Mediana
LI 95%
LS 95%
25%
75%
Não
1.118
0,410
0,023
0
-
-
0
0,50
Sim
185
0,789
0,081
0,365
0,10
0,50
0
1,24
Não
1.118
0,742
0,028
0,365
0,365
0,50
0
1,24
Sim
185
1,364
0,086
1,24
1,00
1,24
0,40
2,00
Não
1.118
0,635
0,027
0,20
0,165
0,365
0
1,00
Sim
185
1,131
0,090
0,80
0,74
1,000
0
1,74
Não
1.118
1,114
0,034
0,74
0,74
0,99
0,165
1,74
Sim
185
1,838
0,095
1,74
1,24
2,00
0,99
2,24
Grupo
Nesse caso, quando testadas pelo método de Wilcoxon, as funções de
sobrevivência apresentam diferença significativa entre si, para qualquer um dos
cenários elaborados, como pode ser visto na tabela 46. Ou seja, as estimativas da
disposição a pagar por música digital são diferentes para usuários que possuem
experiência prévia com download pago e indivíduos que não possuem. Pela
observação dos valores existentes na tabela 45, pode-se perceber que as
estimativas da DAP para as pessoas com esse tipo de experiência são sempre
maiores do que as do grupo oposto, independente do cenário considerado. Com
tudo isso, pode-se inferir que, com um alto nível de significância estatística, ter
experiência com download pago de músicas digitais tem influência positiva na
disposição a pagar dos sujeitos pesquisados.
Tabela 46 – Teste de Wilcoxon para comparação entre funções de sobrevivência da DAP por
experiência com download pago
Variável
Experiência com
download pago
Χ2
gl
p-valor
Controle
25,72
1
<,0001
Performance
59,10
1
<,0001
Conveniência
31,33
1
<,0001
Soma
55,99
1
<,0001
Cenário
112
4.6
DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
A estimação da disposição a pagar por música digital na amostra de estudantes
universitários trouxe resultados interessantes para a análise do questão do consumo
de música digital no Brasil. Em primeiro lugar, o suporte a todas as hipóteses
referentes às funcionalidades do canal de aquisição de música digital pago
demonstra que a disposição a pagar de um indivíduo aumenta quando o canal de
aquisição oferece melhorias nas funcionalidades de performance, conveniência ou,
ainda melhor, ambos.
Dentre os dois tipos de funcionalidade, a performance tem uma influência maior do
que a conveniência no aumento da disposição a pagar do usuário. Mas,
independente do tipo de funcionalidade, a oferta de melhorias eleva o valor que esse
usuário está disposto a pagar para adquirir uma composição musical digital. E,
quando as melhorias são oferecidas tanto em performance quanto em conveniência,
o efeito no aumento da disposição a pagar é ainda maior do que aquele verificado
quando a oferta contempla apenas um desses tipos. Apesar de parecer óbvio, essa
lição demorou a ser aprendida pela indústria fonográfica. Durante anos, as grandes
gravadoras investiram recursos e esforços no combate à aquisição ilegal de música
digital em ações de apelo legal ou moral/ético, com efeitos práticos muito tênues. Ao
mesmo tempo, as ferramentas e serviços de compartilhamento de arquivos foram
tornando-se mais amigáveis e mais populares. Assim, diante da inexistência de
alternativas de canais de aquisição legais providos pela indústria fonográfico – no
final da década de 1990 e início dos anos 2000, as gravadoras simplesmente
ignoraram qualquer iniciativa de comercializar arquivos de música digital em
benefício da venda física de CDs e DVDs –, os consumidores de música digital se
voltaram cada vez mais para a aquisição gratuita e não-autorizada desse tipo de
música, legitimando tal prática e tornando-a a principal via de distribuição de música
digital.
113
A criação do serviço de vendas de música digital iTunes por parte da Apple em 2003
foi a primeira iniciativa séria de introdução de um canal de distribuição legal nesse
mercado dominado pelas trocas não-autorizadas É interessante notar, aliás, que
essa iniciativa não partiu de onde seria mais esperado: a indústria fonográfica. Ao
contrário, as grandes gravadoras se opuseram à criação desse serviço por parte da
Apple e criaram uma série de empecilhos à comercialização de faixas musicais
digitais – como a tecnologia DRM para impedir a criação de cópias a partir de
arquivos adquiridos legalmente – numa demonstração da miopia de marketing em
relação à distribuição digital que assolou essa indústria por anos.
Além do pioneirismo, a iniciativa da Apple com o iTunes foi o primeiro indício de que
oferecer funcionalidades melhores do que as dos canais gratuitos de obtenção de
música digital poderia não só aumentar o valor que um indivíduo está disposto a
pagar por esse tipo de bem, mas, ainda mais importante, também converter usuários
de ferramentas de troca livre de arquivos em consumidores de serviços pagos de
distribuição de música digital.
Em termos objetivos, as estimativas da disposição a pagar obtidas pelas mediana –
método utilizado com mais frequência para este fim – apresenta diferenças
significativas, dependendo do(s) tipo(s) e da quantidade de funcionalidades
oferecidas. Enquanto a estimativa para o cenário sem melhorias é zero, no cenário
com melhorias de conveniência esse valor sobe para R$ 0,37, e aumenta ainda mais
para as melhorias de conveniência, alcançando R$ 0,50. Para o cenário que oferece
os dois tipos de melhoria, ocorre algo interessante: apesar de o cenário oferecer
apenas a junção das melhorias apresentadas nos outros cenários, o valor da
disposição a pagar na presença de todas as melhorias é R$ 1,00, enquanto a soma
dos valores dos dois cenários com melhorias isoladas é R$ 0,87. Essa diferença
positiva em favor do cenário mais completo é um possível indício de sinergia entre
as funcionalidades, onde o todo é maior do que a soma das partes. Em outras
palavras, parece que o consumidor está disposto a pagar um valor maior pela oferta
das melhorias conjuntas do que estaria disposto a pagar por cada tipo de melhoria
isoladamente.
114
Outra constatação digna de nota diz respeito à diferença observada entre a
disposição a pagar dos respondentes e os preços praticados no mercado brasileiro.
Mesmo no cenário mais completo, onde o valor de disposição a pagar mais alto,
esse valor é inferior aos preços praticados pelos serviços de venda de música digital
operando no Brasil – como exemplo, são mostrados no quadro 10 os preços
praticados por cinco desses serviços de distribuição de música digital. A diferença
entre o valor da disposição a pagar no cenário mais completo (R$ 1,00) é de R$ 0,49
em relação ao preço mais baixo mostrado no quadro 10, e de R$ 2,99 quando
comparado com o preço mais caro presente no mesmo quadro.
Mesmo quando utilizadas as estimativas da disposição a pagar calculadas pela
média, que apresentam cifras mais altas, os valores ainda estão aquém dos preços
praticados pelo mercado. Nesse caso, a diferença para o menor preço do quadro 10
é de R$ 0,28, e de consideráveis R$ 2,78 para o preço mais caro. Por isso, é
razoável supor que os valores existentes no mercado brasileiro são bem superiores
aos que os consumidores com esse perfil estão dispostos a pagar.
Uma outra comparação pode ser feita em relação às taxas de falha (nesse caso, os
pontos onde parte dos usuários deixa de adotar o comportamento de aquisição
pago) calculadas para a função de sobrevivência no cenário Soma – apresentadas
no apêndice 12 – e os preços praticados no mercado nacional. Enquanto para o
preço mais baixo apresentado no quadro 10 (R$ 1,49) a taxa de falha é de 66,77%,
para os valores mais usuais de R$ 1,99 e R$ 2,49 as taxas de falha são ainda mais
elevadas – 75,13% e 87,8%, respectivamente.
Pode-se alegar que, atualmente, diversos serviços existentes no mercado oferecem
mais melhorias de performance e conveniência do que as apresentadas nos
cenários usados no experimento, o que poderia aumentar ainda mais a disposição a
pagar por música digital dos usuários e aproximar esse valor do preço praticado no
mercado. Entretanto, por essa linha de raciocínio, é possível argumentar que as
ferramentas e serviços para obtenção gratuita de música digital também são
melhores e mais avançadas do que o cenário descrito como controle. O mais
115
importante, no caso desse tipo de comparação, não são as características isoladas
de um ou outro cenário, mas a diferenciação existente entre as alternativas de
aquisição pagas e gratuitas.
Serviço
Fonte
Preços
praticados
iTunes
ideiasmusik
iMúsica
Nokia Music
UOL Megastore
20 músicas
mais vendidas
10 músicas
mais vendidas
20 músicas
mais vendidas
20 músicas
mais vendidas
10 músicas
mais vendidas
US$ 0,69
R$ 2,99
R$ 1,49
R$ 2,50
R$ 1,99
US$ 0,99
R$ 3,99
R$ 1,50
US$ 1,29
R$ 2,49
R$ 1,69
R$ 1,99
R$ 2,49
Quadro 10: preços praticados por música digital em cinco serviços no Brasil – 01/07/2013
Como visto, o cenário onde não existe diferenciação entre o canal de aquisição pago
e o gratuito é o que mostra a menor disposição a pagar por música digital – a
estimativa pela mediana é zero, que é o mesmo preço que o consumidor “paga” para
adquirir uma peça musical digital por meio de um serviço gratuito. Isso pode ser um
indício de que, quando os canais de distribuição não são diferenciados, o preço que
o usuário aceita pagar é o mesmo, e definido pela alternativa de menor valor. De
fato, Porter (1980) já afirmava que, para que uma empresa possa cobrar um preço
mais alto do que o praticado pela concorrência, o único caminho é a diferenciação.
Nesse sentido, o iTunes é talvez o único serviço que se diferencie, seja em termos
de facilidade e rapidez no processo de compra, de integração com software e com
diversos serviços via internet relacionados a música, ou de tamanho e diversidade
do catálogo de músicas e artistas oferecidos – foi, por exemplo, o primeiro serviço a
oferecer a obra de artistas consagrados como The Beatles ou Roberto Carlos,
sempre com exclusividade e grande repercussão na mídia. De resto, os serviços de
comercialização de música digital operando no Brasil não parecem se diferenciar
entre si, e acabam presos na armadilha existente nesse setor atualmente: não
conseguem competir nem com o líder isolado de mercado iTunes, nem com os
serviços e ferramentas existentes para obtenção gratuita de música.
116
Além da influência das funcionalidades do canal de aquisição de música digital, que
são relacionadas ao componente utilitário do comportamento de consumo de
música, a influência de aspectos hedônicos na disposição a pagar também é
verificada no envolvimento do indivíduo com música em geral. Conforme os
resultados demonstraram, os respondentes com alto envolvimento com música tem
uma disposição a pagar mais elevada do que aqueles com baixo envolvimento com
música, sendo que esse efeito é verificado independente do tipo e da quantidade de
melhorias apresentadas nos cenários. Isso leva a supor que, mesmo com existência
de mudanças tecnológicas que têm modificado as formas de consumo de música, o
componente hedônico de envolvimento com música ainda é parte importante nas
decisões do consumidor em seu comportamento de aquisição de música digital.
Em relação ao envolvimento com o artista, também se verifica parcialmente a
influência desse componente hedônico na disposição a pagar do usuário; a
interpretação dos resultados, entretanto, não é tão clara. Nos cenários sem
melhorias e com melhorias de performance, a disposição a pagar para adquirir uma
composição de um artista preferido é maior do que a disposição a pagar para
comprar uma música de um artista indefinido. Assim, em situações onde não há
diferenciação entre os canais de aquisição de musica digital pagos e gratuitos, ou
onde essa diferenciação é feita somente em termos de performance, as
características hedônicas relacionadas ao envolvimento com o artista influenciariam
de forma positiva o valor que um usuário está disposto a pagar por uma peça
musical desse mesmo artista.
Já para os cenários com melhorias de conveniência e com os dois tipos de
melhorias agregados, os resultados sugerem que esse envolvimento não causa
diferenças. Para o caso do cenário mais completo, pode-se inferir que a oferta
conjunta de melhorias nos dois tipos de funcionalidades teria mais influência no
aumento da disposição a pagar do que o envolvimento com o artista – o efeito das
melhorias utilitárias suplantaria, então, o efeito do envolvimento hedônico no
comportamento de aquisição do indivíduo. No caso do cenário com melhorias nas
funcionalidades de conveniência, porém, a anulação do efeito do envolvimento
117
observado nos outros dois cenários é difícil de ser explicada. Uma possibilidade
seria considerar que as funcionalidades de conveniência podem ter um efeito
diferente das funcionalidades de performance em relação ao envolvimento com o
artista, sendo mais importantes para a disposição a pagar dos respondentes do que
a faceta hedônica representada pelo envolvimento; tal explicação, entretanto, é
dissonante dos resultados verificados na comparação da disposição a pagar entre
os cenários, onde as melhorias de performance exercem mais influência na
disposição a pagar do que as melhorias de conveniência.
Outra explicação possível, e talvez mais plausível, é referente aos procedimentos
metodológicos utilizados para acessar o envolvimento com o artista. Diferente da
medição usada para o envolvimento com música, onde foi empregada uma escala
que permite aferir o nível de intensidade desse envolvimento, o envolvimento com o
artista foi realizado por meio de uma variável de controle binária – ou o usuário tinha
envolvimento com o artista, ou não tinha. A ausência de uma medida de intensidade
nesse tipo de envolvimento pode ter acarretado algum efeito de confusão nos testes
estatísticos. Inclusive, o resultado dos testes para o cenário de melhorias nas
funcionalidade de conveniência ficou situado na zona de significância entre 0,05 e
0,10, área que muitas vezes é considerada razoável para dar suporte estatístico a
uma hipótese. Talvez a utilização de uma medida mais precisa de envolvimento com
o artista aumentasse a significância dos testes para esse cenário, e a diferença
relativa ao envolvimento com o artista pudesse ser explicada da mesma forma que
para o cenário com melhorias de performance.
Por fim, em relação à possível influência das características individuais dos
respondentes na disposição a pagar por música digital, os resultados indicam que,
para as variáveis testadas, apenas a experiência prévia com download pago de
música digital exerce algum efeito na disposição a pagar – os consumidores que
alguma vez adquiriram música digital por meio de canais de distribuição pagos estão
dispostos a pagar um valor maior do que aqueles que nunca tiveram esse tipo de
experiência. Uma possível explicação para esse efeito é considerar que esses
usuários já possuem uma predisposição a adquirir música digital por meio de canais
118
pagos, e por isso sua disposição a pagar seria maior do que aqueles que não têm a
mesma inclinação. Porém, outra explicação plausível reside na possibilidade de que
o consumidor, ao ter contato com um serviço de distribuição de música digital que
atenda às suas expectativas, aumente sua disposição a pagar por música digital em
detrimento da utilização dos canais de obtenção gratuita, mas sem a mesma
atratividade em termos de experiência de compra. Essa interpretação encontra
respaldo nas impressões dos especialistas consultados na etapa qualitativa, e
também nos resultados verificados em relação à influência das funcionalidades do
canal de aquisição na disposição a pagar, que mostram que o usuário está mais
propenso a pagar para adquirir uma composição musical se houver diferenciação na
oferta em termos de performance e conveniência. O fato de que aproximadamente
80% dos usuários que já utilizaram algum serviço de download pago de músicas
digitais – e, por conseguinte, têm uma disposição a pagar mais elevada – tenha tido
alguma experiência com o iTunes, o serviço mais diferenciado no mercado, também
corrobora com essa interpretação.
119
5
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Como forma de encerrar este trabalho, serão feitas nesse capítulo algumas
considerações finais a respeito das implicações teóricas e gerenciais do estudo,
suas limitações e sugestões para futuras pesquisas.
5.1
IMPLICAÇÕES TEÓRICAS DO ESTUDO
Poucas são as pesquisas quantitativas relacionadas à música digital na literatura
acadêmica brasileira, e mais escassos ainda são os trabalhos com foco no
comportamento do consumidor de música digital adquirida por um canal de
distribuição pago. A principal contribuição teórica desse estudo, então, é ampliar o
escopo dos trabalhos relacionados ao consumo de música digital no Brasil,
colaborando com a construção do conhecimento referente ao assunto dentro da
área de administração – especialmente no marketing e no comportamento do
consumidor.
Também não existe, na literatura nacional, um estudo que realize uma estimativa
objetiva da disposição a pagar por música digital dos usuários. Mais do que ajudar a
entender melhor o consumidor de música digital, este tipo de trabalho abre a
possibilidade de novas frentes de pesquisa dentro das áreas de marketing e
comportamento do consumidor, onde o pesquisador possa trabalhar a precificação a
partir da disposição a pagar dos consumidores por música ou outros tipos de bem de
informação.
O emprego do método de análise de contingência para estimação da disposição a
pagar também é pouco frequente no Brasil, principalmente em pesquisas na área de
marketing. O método pode ser utilizado para valorar não apenas bens públicos ou de
120
informação, mas também para estimar o valor de inúmeras categorias de produto,
especialmente na introdução de novos produtos.
Por fim, o uso da análise de sobrevivência ajuda a consolidar essa técnica originária
das ciências médicas dentro do campo da administração e, principalmente, dentro
do marketing e do comportamento do consumidor, onde o método pode ser
empregado não só para estimação da disposição a pagar, mas também em outras
áreas como o cálculo do tempo de vida dos clientes com determinada empresa, o
abandono de uma categoria de produto específica, o grau de lembrança de uma
campanha de comunicação etc.
5.2
IMPLICAÇÕES GERENCIAIS DO ESTUDO
A primeira implicação gerencial do estudo é relativa ao conhecimento da disposição
a pagar por música digital desse perfil específico de consumidor – o estudante
universitário. A partir desse conhecimento, as empresas provedoras de serviços de
distribuição de música digital podem adotar métodos de precificação baseados no
valor para o consumidor, e não somente no custo do serviço – principalmente por
conta da estrutura de custos diferenciada dos bens de informação. Assim, essas
empresas podem aproximar mais o preço praticado no mercado do valor que o
consumidor está disposto a pagar. Além disso, esse conhecimento permite
segmentar estudantes universitários por meio do preço cobrado pelo serviço,
adotando preços e ofertas distintos para esse perfil de usuário, como já fazem por
exemplo, alguns provedores de serviços bancários e de entretenimento.
Como demonstrado nos resultados da pesquisa, existe um considerável hiato entre
a disposição a pagar dos usuários estudados e os preços praticados no mercado
brasileiro de música digital. Mesmo que tais resultados sejam válidos apenas em
relação a estudantes universitários, esse estrato da população responde por uma
parte significativa do consumo de música, principalmente em sua versão digital. Por
121
outro lado, é notória a diminuição dos custos de armazenamento e distribuição da
música digital em comparação ao formato físico. A partir desses dois fatores –
menor disposição a pagar do usuário e custos mais baixos – percebe-se a existência
de espaço para diminuir o valor cobrado pela aquisição de peças musicais digitais,
em benefício da ampliação da base de usuários e do aumento volume
comercializado pelos canais de aquisição pagos.
Além da redução do preço da oferta, outra maneira de estimular o consumidor a
adquirir música pelos canais de distribuição pagos é elevar sua disposição a pagar.
Dessa forma, a influência positiva das funcionalidades do canal de aquisição pago
sobre a disposição a pagar dos usuários por música digital – especialmente em
termos diferenciais – também pode ser usada pela indústria fonográfica para
aumentar a adoção de seus canais de distribuição de música digital por parte dos
consumidores. Por meio da constante melhoria em termos de performance e
conveniência – fazendo investimentos em inovação de serviços e customização, por
exemplo – as gravadoras e empresas provedoras de serviços de venda de música
digital podem diferenciar suas ofertas em relação às ferramentas utilizadas para
obtenção gratuita de música digital, elevando a disposição a pagar dos
consumidores e convertendo usuários de serviços de distribuição gratuitos em
consumidores de serviços pagos.
A influência do envolvimento com o artista e com música em geral na disposição a
pagar por música digital também pode ser utilizada a favor da indústria fonográfica.
Isso pode ser feito, por exemplo, pela criação de campanhas de comunicação que
associem artistas consagrados a serviços de aquisição de música digital pagos,
endossando e explicitando as vantagens desse tipo de oferta em relação à obtenção
gratuita de música. Também podem ser desenvolvidas estratégias de comunicação
que potencializem o envolvimento com música dos consumidores, direcionando os
esforços de comunicação para situações onde esse tipo de envolvimento é aflorado,
como festivais de música, canais ou programas de televisão dedicados à música,
publicações especializadas etc.
122
Por fim, a constatação de que a experiência prévia com download de música pelos
canais pagos está associada ao aumento na disposição a pagar dos usuários revela
outras oportunidades para as empresas do setor. Estimular o uso dos canais de
aquisição pagos por meio da oferta de faixas promocionais – com preço reduzido, ou
mesmo gratuitas – pode acarretar benefícios futuros, uma vez que tal experiência
tem impacto positivo no valor que o usuário está disposto a pagar para adquirir um
arquivo musical. Em outras palavras, se as empresas provedoras de conteúdo
musical estimularem a entrada de novos usuários em seus canais de aquisição por
meio de preços promocionais, parte desses usuários estará mais propensa a utilizar
novamente esses canais, pagando um preço mais elevado para adquirir suas
músicas.
5.3
LIMITAÇÕES DO ESTUDO
Entre as limitações existentes nesse estudo, algumas têm maior relevância e
merecem ser destacadas nesta seção. Primeiro, apesar das vantagens de se utilizar
uma amostra homogênea na condução de experimentos – como o maior nível de
controle dos efeitos de variáveis demográficas e socioeconômicas –, esse tipo de
restrição em relação ao perfil do respondente tem como principal desvantagem a
baixa validade externa – ou seja, o reduzido poder de generalização para outros
perfis de consumidores. Assim, os resultados aqui apresentados devem ser sempre
relacionados com o tipo de participante da pesquisa – nesse caso, estudantes
universitários –, não podendo ser generalizados para outros perfis de consumidor.
Outra limitação relacionada a esse tipo de experimento, conduzido em condições
análogas a de um experimento de laboratório, é a distância existente entre a
situação real e a criada artificialmente para operacionalizar a pesquisa. Fatores
como altos custos de desenvolvimento de situações semelhantes às existentes no
mercado e dificuldade de observar os consumidores em ocasiões reais de compra
123
ou consumo tornam os experimentos de laboratório mais práticos e baratos, mas
com a desvantagem de serem menos fidedignos à realidade. No caso desse estudo,
a utilização de cenários fictícios ao invés da simulação de situações envolvendo
serviços de aquisição de música digital reais traz resultados menos ricos e precisos.
A última limitação mencionada diz respeito à maneira de medir o envolvimento com
o artista utilizada na pesquisa. Enquanto o envolvimento com música em geral foi
feito por meio de uma escala, que permite a medição em termos de intensidade, o
envolvimento com o artista foi acessado de maneira dicotômica (existe ou não
existe), sem considerar os diferentes graus de intensidade possíveis. É de se
considerar, inclusive, se a utilização de uma medida mais precisa e detalhada para o
envolvimento com o artista traria resultados mais robustos em relação à hipótese
formulada para essa variável.
5.4
SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS
A partir das limitações apresentadas para esse estudos, algumas sugestões de
pesquisas futuras parecem adequadas.
A primeira e mais óbvia sugestão é a de realizar o mesmo tipo de estudo em
amostras diferentes da utilizada aqui. Assim, no lugar de estudantes universitários,
novas
pesquisas
poderiam
ser
conduzidas,
por
exemplo,
com
jovens
economicamente ativos, adultos em estágio avançado em suas carreiras,
adolescentes, idosos, profissionais que exerçam atividades relacionadas a música
etc.
Outra recomendação para novas pesquisas está relacionada ao ambiente no qual o
participante acessa o experimento. A situação ideal seria utilizar um ou mais
serviços reais de comercialização de música digital (com o possível apoio da
empresa responsável) para estimar a disposição a pagar por música digital nesses
124
canais. Além de possibilitar estimativas mais precisas e dados mais detalhados
sobre o comportamento de aquisição dos usuários, esse tipo de ambiente permitiria
que as empresas provedoras do serviço tivessem acesso a informações muito
relevantes para a elaboração de estratégias referentes ao seu negócio.
Futuras pesquisas também podem se beneficiar da adoção de uma medida de
envolvimento com o artista que permita acessar o nível de intensidade desse
envolvimento. A adoção de uma escala dessa natureza exigiria adaptações em
relação ao desenho do instrumento, mas esse esforço seria compensado pela maior
riqueza das informações obtidas.
Por fim, a última sugestão relacionada a pesquisas futuras seria a inclusão no
modelo de outras variáveis que possam ter influência na disposição a pagar do
usuário, principalmente se considerado o escopo das características individuais –
sejam estas sociodemográficas, psicográficas ou comportamentais – do consumidor
de música digital pagante.
125
REFERÊNCIAS
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Atlas, 2001. 756 p.
ALBERINI, Anna. Optimal designs for discrete choice contingent valuation surveys:
single bound, double bound, and bivariate models. Journal of Environmental
Economics and Management, v. 28, n. 3, p. 287-306, May 1995.
ALVIM, Bruno C. B.; STREHLAU, Suzane; KIRSCHBAUM, Charles. Downloads
legais versus ilegais: como aumentar a legalidade no consumo de música? In: IV
Encontro de Marketing da ANPAD, 2010, Florianópolis. Anais do IV EMA, 2010.
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universidades federais brasileiras, julho de 2011. Disponível em:
<http://www.andifes.org.br/wp-content/files_flutter/1377182836Relatorio_do_perfi_
dos_estudantes_nas_universidades_federais.pdf>. Acesso em: 3 de agosto de 2013.
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2012.
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4,286
4,268
4,232
4,179
4,179
4,161
3,964
3,929
3,732
3,714
3,643
3,625
3,571
3,500
3,482
3,304
2,732
2,429
1,857
Arquivos de música com alta qualidade digital
Músicas e artistas específicos, normalmente difíceis de encontrar
Catálogo extenso e abrangente de músicas
Segurança contra vírus, spyware e hackers
Facilidade no processo de compra pelo site
Velocidade de download muito rápida
Oferta de gravações raras, artistas exclusivos e novos lançamentos
Criação de playlists personalizadas para acessar em qualquer lugar
Navegação fácil e intuitiva pelo site
Navegação fácil e intuitiva em dispositivos móveis (smartphones, tablets etc.)
Possibilidade de comprar e fazer o download da música em dispositivos
móveis (smartphones, tablets etc.)
Possibilidade de sincronização entre vários dispositivos
Oferta de samples (ouvir um trecho da música antes de fazer o download)
Não exposição a propagandas durante a navegação pelo site
Sistema de recomendação de músicas que memorize as preferências do
usuário
Informações sobre a música (nome, artista, álbum, ano de lançamento,
gênero, etc.) precisas e completas
Compilações diferenciadas (por exemplo, músicas agrupadas por gênero, por
ocasião de consumo, por tipo de humor etc.)
Integração com outros aplicativos musicais (por exemplo, softwares de
reconhecimento de música ou redes sociais)
Downloads adicionais, como ringtones e vídeos
Possibilidade de saber as músicas que seus amigos estão ouvindo
0,052
0,064
0,058
0,064
0,110
0,153
0,229
1,000
Média Subset 1 Subset 2 Subset 3 Subset 4 Subset 5 Subset 6 Subset 7 Subset 8
4,732
Funcionalidade
Músicas completas e sem propagandas ou outros tipos de intervenções no
início ou ao final
135
APÊNDICE 1: TESTE PAREADO DE DUNCAN PARA FUNCIONALIDADES
136
APÊNDICE 2: INSTRUMENTO DE COLETA (VERSÃO DÍGITO 0)
Parte I – Introdução
137
Parte II – Características do respondente
138
Parte II – Características do respondente (continuação)
139
Parte II – Características do respondente (continuação)
140
Parte III – Envolvimento com o artista (baixo)
141
Parte IV – Cenário Controle – Primeiro lance
142
Parte V – Cenário Controle – Segundo lance (acompanhamento negativo)
143
Parte VI – Cenário Controle – Segundo lance (acompanhamento positivo)
144
Parte VII – Cenário Controle – Terceiro lance (acompanhamento negativo)
145
Parte VII – Cenário Controle – Terceiro lance (acompanhamento positivo)
146
Parte VIII – Cenário Performance – Primeiro lance
147
Parte IX – Cenário Conveniência – Primeiro lance
148
Parte X – Cenário Soma – Primeiro lance
149
Parte XI – Escala de Envolvimento com Música
150
Parte XI – Escala de Envolvimento com Música (continuação)
151
Parte XII – Feedback
152
APÊNDICE 3: SITUAÇÃO DE ALTO ENVOLVIMENTO COM O ARTISTA
153
APÊNDICE 4: DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA DA AMOSTRA POR ESCORE
DA ESCALA DE ENVOLVIMENTO COM MÚSICA
Frequência Percentual
12 pontos
13 pontos
14 pontos
15 pontos
16 pontos
17 pontos
18 pontos
19 pontos
20 pontos
21 pontos
22 pontos
23 pontos
24 pontos
25 pontos
26 pontos
27 pontos
28 pontos
29 pontos
30 pontos
31 pontos
32 pontos
33 pontos
34 pontos
35 pontos
36 pontos
37 pontos
38 pontos
39 pontos
40 pontos
41 pontos
2
1
5
4
9
5
7
8
9
12
14
18
21
13
16
26
26
26
31
27
44
27
33
41
44
56
40
34
40
28
0,2%
0,1%
0,4%
0,3%
0,7%
0,4%
0,5%
0,6%
0,7%
0,9%
1,1%
1,4%
1,6%
1,0%
1,2%
2,0%
2,0%
2,0%
2,4%
2,1%
3,4%
2,1%
2,5%
3,1%
3,4%
4,3%
3,1%
2,6%
3,1%
2,1%
Percentual
Acumulado
0,2%
0,2%
0,6%
0,9%
1,6%
2,0%
2,5%
3,1%
3,8%
4,8%
5,8%
7,2%
8,8%
9,8%
11,1%
13,0%
15,0%
17,0%
19,4%
21,5%
24,9%
26,9%
29,5%
32,6%
36,0%
40,3%
43,4%
46,0%
49,0%
51,2%
42 pontos
43 pontos
44 pontos
45 pontos
46 pontos
47 pontos
48 pontos
49 pontos
50 pontos
51 pontos
52 pontos
53 pontos
54 pontos
55 pontos
56 pontos
57 pontos
58 pontos
59 pontos
60 pontos
61 pontos
62 pontos
63 pontos
64 pontos
65 pontos
66 pontos
67 pontos
68 pontos
69 pontos
70 pontos
71 pontos
Total
47
33
40
30
35
40
34
28
37
25
39
28
25
20
27
24
17
16
12
17
9
4
12
8
7
7
6
5
3
1
1.303
3,6%
2,5%
3,1%
2,3%
2,7%
3,1%
2,6%
2,1%
2,8%
1,9%
3,0%
2,1%
1,9%
1,5%
2,1%
1,8%
1,3%
1,2%
0,9%
1,3%
0,7%
0,3%
0,9%
0,6%
0,5%
0,5%
0,5%
0,4%
0,2%
0,1%
100%
54,8%
57,3%
60,4%
62,7%
65,4%
68,5%
71,1%
73,2%
76,1%
78,0%
81,0%
83,1%
85,0%
86,6%
88,6%
90,5%
91,8%
93,0%
93,9%
95,2%
95,9%
96,2%
97,2%
97,8%
98,3%
98,8%
99,3%
99,7%
99,9%
100%
154
APÊNDICE 5: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO CONTROLE
Início
Fim
Sobrevivência
Falha
0,00
0,01
0,02
0,03
0,05
0,07
0,08
0,10
0,15
0,19
0,20
0,24
0,25
0,29
0,30
0,39
0,49
0,50
0,60
0,69
0,75
0,80
0,89
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,49
1,50
1,99
2,00
2,49
2,50
2,99
3,00
3,50
3,99
4,00
5,00
0,00
0,01
0,02
0,03
0,05
0,07
0,08
0,10
0,15
0,19
0,20
0,20
0,25
0,29
0,30
0,39
0,49
0,50
0,60
0,69
0,75
0,80
0,89
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,49
1,50
1,99
2,00
2,49
2,50
2,99
3,00
3,50
3,99
4,00
5,00
-
1,0000
0,4451
0,4413
0,4398
0,4390
0,4298
0,4282
0,4275
0,3825
0,3763
0,3701
0,3561
0,3561
0,3328
0,3289
0,3172
0,3133
0,2978
0,2320
0,2288
0,2272
0,2256
0,2240
0,2224
0,2208
0,1903
0,1119
0,1102
0,1084
0,1067
0,0894
0,0760
0,0320
0,0307
0,0284
0,0276
0,0123
0,0115
0,0107
0,0092
0,0000
0,0000
0,5549
0,5587
0,5602
0,5610
0,5702
0,5718
0,5725
0,6175
0,6237
0,6299
0,6439
0,6439
0,6672
0,6711
0,6828
0,6867
0,7022
0,7680
0,7712
0,7728
0,7744
0,7760
0,7776
0,7792
0,8097
0,8881
0,8898
0,8916
0,8933
0,9106
0,9240
0,9680
0,9693
0,9716
0,9724
0,9877
0,9885
0,9893
0,9908
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0143
0,0143
0,0143
0,0143
0,0143
0,0143
0,0143
0,0166
0,0168
0,0171
0,0177
0,0135
0,0148
0,0148
0,0146
0,0143
0,0128
0,0127
0,0126
0,0126
0,0125
0,0125
0,0124
0,0124
0,0110
0,0090
0,0089
0,0087
0,0086
0,0085
0,0074
0,0050
0,0048
0,0046
0,0045
0,0031
0,0030
0,0029
0,0026
0,0000
155
APÊNDICE 6: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO PERFORMANCE
Início
Fim
Sobrevivência
Falha
0,00
0,01
0,02
0,05
0,07
0,10
0,11
0,12
0,15
0,18
0,19
0,20
0,24
0,25
0,26
0,30
0,39
0,40
0,45
0,49
0,50
0,59
0,60
0,65
0,69
0,70
0,75
0,80
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,30
1,49
1,50
1,99
2,00
2,49
2,50
2,99
3,00
3,49
3,50
3,99
4,00
4,88
5,00
0,00
0,01
0,02
0,05
0,07
0,10
0,11
0,12
0,15
0,18
0,19
0,20
0,20
0,25
0,26
0,30
0,39
0,40
0,45
0,49
0,50
0,59
0,60
0,65
0,69
0,70
0,75
0,80
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,30
1,49
1,50
1,99
2,00
2,49
2,50
2,99
3,00
3,49
3,50
3,99
4,00
4,88
5,00
-
1,0000
0,7176
0,7153
0,7130
0,6984
0,6976
0,6562
0,6546
0,6513
0,6447
0,6430
0,6413
0,6132
0,6132
0,5774
0,5745
0,5625
0,5596
0,5447
0,5387
0,5119
0,4352
0,4332
0,4254
0,4234
0,4214
0,4136
0,4057
0,3959
0,3939
0,3546
0,2164
0,2140
0,2067
0,2043
0,2018
0,1637
0,1343
0,0607
0,0591
0,0530
0,0514
0,0230
0,0223
0,0207
0,0200
0,0146
0,0138
0,0000
0,0000
0,2824
0,2847
0,2870
0,3016
0,3024
0,3438
0,3454
0,3487
0,3553
0,3570
0,3587
0,3868
0,3868
0,4226
0,4255
0,4375
0,4404
0,4553
0,4613
0,4881
0,5648
0,5668
0,5746
0,5766
0,5786
0,5864
0,5943
0,6041
0,6061
0,6454
0,7836
0,7860
0,7933
0,7957
0,7982
0,8363
0,8657
0,9393
0,9409
0,9470
0,9486
0,9770
0,9777
0,9793
0,9800
0,9854
0,9862
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0126
0,0127
0,0127
0,0129
0,0129
0,0153
0,0154
0,0156
0,0159
0,0160
0,0161
0,0175
0,0142
0,0160
0,0161
0,0162
0,0162
0,0160
0,0158
0,0143
0,0157
0,0157
0,0156
0,0156
0,0156
0,0155
0,0153
0,0151
0,0151
0,0135
0,0124
0,0122
0,0117
0,0114
0,0112
0,0119
0,0095
0,0067
0,0065
0,0062
0,0061
0,0042
0,0041
0,0039
0,0039
0,0033
0,0032
0,0000
156
APÊNDICE 7: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO CONVENIÊNCIA
Início
Fim
Sobrevivência
Falha
0,00
0,01
0,02
0,03
0,05
0,07
0,10
0,11
0,12
0,13
0,15
0,19
0,20
0,24
0,25
0,30
0,35
0,40
0,49
0,50
0,53
0,55
0,60
0,69
0,70
0,75
0,80
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,49
1,50
1,80
1,99
2,00
2,49
2,50
2,99
3,00
3,49
3,50
3,99
4,00
4,05
4,99
5,00
0,00
0,01
0,02
0,03
0,05
0,07
0,10
0,11
0,12
0,13
0,15
0,19
0,20
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
0,49
0,50
0,53
0,55
0,60
0,69
0,70
0,75
0,80
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,49
1,50
1,80
1,99
2,00
2,00
2,50
2,99
3,00
3,49
3,50
3,99
4,00
4,05
4,99
5,00
-
1,0000
0,6178
0,6163
0,6147
0,6140
0,6040
0,6032
0,5685
0,5669
0,5653
0,5637
0,5479
0,5463
0,5226
0,5226
0,4942
0,4784
0,4721
0,4626
0,4405
0,3646
0,3630
0,3613
0,3564
0,3547
0,3481
0,3415
0,3333
0,3316
0,2970
0,1787
0,1762
0,1713
0,1688
0,1332
0,1290
0,1144
0,0514
0,0514
0,0445
0,0422
0,0223
0,0215
0,0200
0,0192
0,0138
0,0130
0,0123
0,0000
0,0000
0,3822
0,3837
0,3853
0,3860
0,3960
0,3968
0,4315
0,4331
0,4347
0,4363
0,4521
0,4537
0,4774
0,4774
0,5058
0,5216
0,5279
0,5374
0,5595
0,6354
0,6370
0,6387
0,6436
0,6453
0,6519
0,6585
0,6667
0,6684
0,7030
0,8213
0,8238
0,8287
0,8312
0,8668
0,8710
0,8856
0,9486
0,9486
0,9555
0,9578
0,9777
0,9785
0,9800
0,9808
0,9862
0,9870
0,9877
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0140
0,0140
0,0140
0,0140
0,0141
0,0141
0,0159
0,0160
0,0161
0,0162
0,0169
0,0170
0,0180
0,0148
0,0162
0,0163
0,0163
0,0160
0,0147
0,0154
0,0154
0,0154
0,0153
0,0153
0,0152
0,0151
0,0149
0,0149
0,0137
0,0127
0,0125
0,0121
0,0119
0,0119
0,0117
0,0107
0,0145
0,0061
0,0057
0,0056
0,0041
0,0040
0,0039
0,0038
0,0032
0,0031
0,0031
0,0000
157
APÊNDICE 8: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA POR CENSURA
INTERVALAR PARA O CENÁRIO SOMA
Início
Fim
Sobrevivência
Falha
0,00
0,01
0,03
0,05
0,09
0,10
0,12
0,15
0,19
0,20
0,24
0,25
0,28
0,30
0,40
0,49
0,50
0,59
0,60
0,65
0,69
0,70
0,75
0,80
0,85
0,90
0,98
0,99
1,00
1,10
1,20
1,49
1,50
1,99
2,00
2,15
2,30
2,49
2,50
2,70
2,75
2,99
3,00
3,50
3,99
4,00
4,30
4,50
4,99
5,00
0,00
0,01
0,03
0,05
0,09
0,10
0,12
0,15
0,19
0,20
0,20
0,25
0,28
0,30
0,40
0,49
0,50
0,59
0,60
0,65
0,69
0,70
0,75
0,80
0,85
0,90
0,98
0,99
1,00
1,10
1,20
1,49
1,50
1,99
2,00
2,15
2,30
2,49
2,50
2,70
2,75
2,99
3,00
3,50
3,99
4,00
4,30
4,50
4,99
5,00
-
1,0000
0,8281
0,8258
0,8250
0,8196
0,8189
0,7836
0,7819
0,7735
0,7718
0,7567
0,7567
0,7282
0,7242
0,6835
0,6794
0,6754
0,5995
0,5977
0,5839
0,5822
0,5788
0,5684
0,5650
0,5564
0,5529
0,5512
0,5495
0,5081
0,3530
0,3504
0,3426
0,3323
0,2785
0,2487
0,1262
0,1248
0,1234
0,1220
0,1036
0,1028
0,1021
0,0959
0,0522
0,0507
0,0468
0,0330
0,0322
0,0315
0,0292
0,0000
0,0000
0,1719
0,1742
0,1750
0,1804
0,1811
0,2164
0,2181
0,2265
0,2282
0,2433
0,2433
0,2718
0,2758
0,3165
0,3206
0,3246
0,4005
0,4023
0,4161
0,4178
0,4212
0,4316
0,4350
0,4436
0,4471
0,4488
0,4505
0,4919
0,6470
0,6496
0,6574
0,6677
0,7215
0,7513
0,8738
0,8752
0,8766
0,8780
0,8964
0,8972
0,8979
0,9041
0,9478
0,9493
0,9532
0,9670
0,9678
0,9685
0,9708
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0105
0,0106
0,0106
0,0107
0,0107
0,0132
0,0133
0,0138
0,0139
0,0148
0,0128
0,0153
0,0154
0,0144
0,0141
0,0136
0,0154
0,0154
0,0155
0,0155
0,0155
0,0154
0,0154
0,0153
0,0153
0,0152
0,0152
0,0142
0,0146
0,0145
0,0140
0,0132
0,0134
0,0121
0,0094
0,0093
0,0092
0,0091
0,0085
0,0084
0,0084
0,0082
0,0062
0,0061
0,0059
0,0050
0,0049
0,0048
0,0047
0,0000
158
APÊNDICE 9: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO CONTROLE
Valor (R$)
Sobrevivência
Falha
0,00
0,00
0,01
0,02
0,03
0,05
0,07
0,08
0,10
0,15
0,17
0,19
0,20
0,25
0,29
0,30
0,37
0,39
0,49
0,50
0,60
0,69
0,74
0,75
0,80
0,89
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,24
1,49
1,50
1,74
1,99
2,00
2,24
2,49
2,50
2,99
3,00
3,50
3,99
4,00
5,00
1,0000
0,4451
0,4413
0,4398
0,4390
0,4298
0,4282
0,4275
0,4052
0,4021
0,3661
0,3630
0,3561
0,3515
0,3507
0,3484
0,3016
0,3008
0,2978
0,2663
0,2648
0,2640
0,2080
0,2072
0,2064
0,2057
0,2049
0,1903
0,1558
0,1550
0,1543
0,1074
0,1067
0,0998
0,0814
0,0760
0,0507
0,0315
0,0307
0,0284
0,0276
0,0123
0,0115
0,0107
0,0092
0,0000
0,0000
0,5549
0,5587
0,5602
0,5610
0,5702
0,5718
0,5725
0,5948
0,5979
0,6339
0,6370
0,6439
0,6485
0,6493
0,6516
0,6984
0,6992
0,7022
0,7337
0,7352
0,7360
0,7920
0,7928
0,7936
0,7943
0,7951
0,8097
0,8442
0,8450
0,8457
0,8926
0,8933
0,9002
0,9186
0,9240
0,9493
0,9685
0,9693
0,9716
0,9724
0,9877
0,9885
0,9893
0,9908
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0138
0,0138
0,0138
0,0137
0,0137
0,0137
0,0137
0,0136
0,0136
0,0133
0,0133
0,0133
0,0132
0,0132
0,0132
0,0127
0,0127
0,0127
0,0122
0,0122
0,0122
0,0112
0,0112
0,0112
0,0112
0,0112
0,0109
0,0100
0,0100
0,0100
0,0086
0,0086
0,0083
0,0076
0,0073
0,0061
0,0048
0,0048
0,0046
0,0045
0,0031
0,0030
0,0029
0,0026
0,0000
Número de
falhas
0
723
5
2
1
12
2
1
29
4
47
4
9
6
1
3
61
1
4
41
2
1
73
1
1
1
1
19
45
1
1
61
1
9
24
7
33
25
1
3
1
20
1
1
2
12
Número sob
risco
1.303
1.303
580
575
573
572
560
558
557
528
524
477
473
464
458
457
454
393
392
388
347
345
344
271
270
269
268
267
248
203
202
201
140
139
130
106
99
66
41
40
37
36
16
15
14
12
159
APÊNDICE 10: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO PERFORMANCE
Valor (R$)
Sobrevivência
Falha
0,00
0,00
0,01
0,02
0,05
0,07
0,10
0,11
0,12
0,15
0,17
0,18
0,19
0,20
0,25
0,26
0,30
0,37
0,39
0,40
0,45
0,49
0,50
0,59
0,60
0,65
0,69
0,70
0,74
0,75
0,80
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,24
1,30
1,49
1,50
1,74
1,99
2,00
2,24
2,49
2,50
2,99
3,00
3,49
3,50
3,99
4,00
4,88
5,00
1,0000
0,7176
0,7153
0,7130
0,6984
0,6976
0,6784
0,6777
0,6761
0,6731
0,6278
0,6270
0,6262
0,6132
0,6040
0,6032
0,6002
0,5249
0,5242
0,5203
0,5188
0,5119
0,4820
0,4812
0,4781
0,4774
0,4766
0,4735
0,3776
0,3745
0,3707
0,3699
0,3546
0,3108
0,3101
0,3078
0,2034
0,2026
0,2018
0,1919
0,1420
0,1343
0,0998
0,0599
0,0591
0,0530
0,0514
0,0230
0,0223
0,0207
0,0200
0,0146
0,0138
0,0000
0,0000
0,2824
0,2847
0,2870
0,3016
0,3024
0,3216
0,3223
0,3239
0,3269
0,3722
0,3730
0,3738
0,3868
0,3960
0,3968
0,3998
0,4751
0,4758
0,4797
0,4812
0,4881
0,5180
0,5188
0,5219
0,5226
0,5234
0,5265
0,6224
0,6255
0,6293
0,6301
0,6454
0,6892
0,6899
0,6922
0,7966
0,7974
0,7982
0,8081
0,8580
0,8657
0,9002
0,9401
0,9409
0,9470
0,9486
0,9770
0,9777
0,9793
0,9800
0,9854
0,9862
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0125
0,0125
0,0125
0,0127
0,0127
0,0129
0,0129
0,0130
0,0130
0,0134
0,0134
0,0134
0,0135
0,0135
0,0136
0,0136
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0134
0,0134
0,0134
0,0134
0,0133
0,0128
0,0128
0,0128
0,0112
0,0111
0,0111
0,0109
0,0097
0,0094
0,0083
0,0066
0,0065
0,0062
0,0061
0,0042
0,0041
0,0039
0,0039
0,0033
0,0032
0,0000
Número de falhas Número sob risco
0
368
3
3
19
1
25
1
2
4
59
1
1
17
12
1
4
98
1
5
2
9
39
1
4
1
1
4
125
4
5
1
20
57
1
3
136
1
1
13
65
10
45
52
1
8
2
37
1
2
1
7
1
18
1.303
1.303
935
932
929
910
909
884
883
881
877
818
817
816
799
787
786
782
684
683
678
676
667
628
627
623
622
621
617
492
488
483
482
462
405
404
401
265
264
263
250
185
175
130
78
77
69
67
30
29
27
26
19
18
160
APÊNDICE 11: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO CONVENIÊNCIA
Valor (R$)
Sobrevivência
Falha
0,00
0,00
0,01
0,02
0,03
0,05
0,07
0,10
0,11
0,12
0,13
0,15
0,17
0,19
0,20
0,25
0,30
0,35
0,37
0,40
0,49
0,50
0,53
0,55
0,60
0,69
0,70
0,74
0,75
0,80
0,90
0,99
1,00
1,15
1,20
1,24
1,49
1,50
1,74
1,80
1,99
2,00
2,24
2,50
2,99
3,00
3,49
3,50
3,99
4,00
4,05
4,99
5,00
1,0000
0,6178
0,6163
0,6147
0,6140
0,6040
0,6032
0,5863
0,5856
0,5848
0,5840
0,5764
0,5349
0,5342
0,5226
0,5157
0,5119
0,5104
0,4482
0,4459
0,4405
0,4052
0,4045
0,4037
0,4014
0,4006
0,3975
0,3208
0,3177
0,3139
0,3131
0,2970
0,2602
0,2594
0,2579
0,1696
0,1688
0,1558
0,1213
0,1197
0,1144
0,0829
0,0514
0,0445
0,0422
0,0223
0,0215
0,0200
0,0192
0,0138
0,0130
0,0123
0,0000
0,0000
0,3822
0,3837
0,3853
0,3860
0,3960
0,3968
0,4137
0,4144
0,4152
0,4160
0,4236
0,4651
0,4658
0,4774
0,4843
0,4881
0,4896
0,5518
0,5541
0,5595
0,5948
0,5955
0,5963
0,5986
0,5994
0,6025
0,6792
0,6823
0,6861
0,6869
0,7030
0,7398
0,7406
0,7421
0,8304
0,8312
0,8442
0,8787
0,8803
0,8856
0,9171
0,9486
0,9555
0,9578
0,9777
0,9785
0,9800
0,9808
0,9862
0,9870
0,9877
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0135
0,0135
0,0135
0,0135
0,0135
0,0136
0,0136
0,0136
0,0137
0,0137
0,0137
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0136
0,0136
0,0136
0,0136
0,0136
0,0136
0,0129
0,0129
0,0129
0,0128
0,0127
0,0122
0,0121
0,0121
0,0104
0,0104
0,0100
0,0090
0,0090
0,0088
0,0076
0,0061
0,0057
0,0056
0,0041
0,0040
0,0039
0,0038
0,0032
0,0031
0,0031
0,0000
Número de falhas Número sob risco
0
498
2
2
1
13
1
22
1
1
1
10
54
1
15
9
5
2
81
3
7
46
1
1
3
1
4
100
4
5
1
21
48
1
2
115
1
17
45
2
7
41
41
9
3
26
1
2
1
7
1
1
16
1.303
1.303
805
803
801
800
787
786
764
763
762
761
751
697
696
681
672
667
665
584
581
574
528
527
526
523
522
518
418
414
409
408
387
339
338
336
221
220
203
158
156
149
108
67
58
55
29
28
26
25
18
17
16
161
APÊNDICE 12: FUNÇÃO DE SOBREVIVÊNCIA CALCULADA PELO PONTO
MÉDIO PARA O CENÁRIO SOMA
Valor (R$)
Sobrevivência
Falha
0,00
0,00
0,01
0,03
0,05
0,09
0,10
0,12
0,15
0,17
0,19
0,20
0,25
0,28
0,30
0,37
0,40
0,49
0,50
0,59
0,60
0,65
0,69
0,70
0,74
0,75
0,80
0,85
0,90
0,98
0,99
1,00
1,10
1,20
1,24
1,49
1,50
1,74
1,99
2,00
2,15
2,24
2,30
2,49
2,50
2,70
2,75
2,99
3,00
3,50
3,99
4,00
4,30
4,50
4,99
5,00
1,0000
0,8281
0,8258
0,8250
0,8196
0,8189
0,8028
0,8020
0,7982
0,7644
0,7636
0,7567
0,7513
0,7506
0,7429
0,6769
0,6761
0,6754
0,6416
0,6408
0,6347
0,6339
0,6324
0,6278
0,5349
0,5334
0,5295
0,5280
0,5272
0,5265
0,5081
0,4620
0,4612
0,4589
0,3354
0,3323
0,3116
0,2602
0,2487
0,1811
0,1804
0,1236
0,1228
0,1220
0,1036
0,1028
0,1021
0,0959
0,0522
0,0507
0,0468
0,0330
0,0322
0,0315
0,0292
0,0000
0,0000
0,1719
0,1742
0,1750
0,1804
0,1811
0,1972
0,1980
0,2018
0,2356
0,2364
0,2433
0,2487
0,2494
0,2571
0,3231
0,3239
0,3246
0,3584
0,3592
0,3653
0,3661
0,3676
0,3722
0,4651
0,4666
0,4705
0,4720
0,4728
0,4735
0,4919
0,5380
0,5388
0,5411
0,6646
0,6677
0,6884
0,7398
0,7513
0,8189
0,8196
0,8764
0,8772
0,8780
0,8964
0,8972
0,8979
0,9041
0,9478
0,9493
0,9532
0,9670
0,9678
0,9685
0,9708
1,0000
Erro Padrão
Sobrevivência
0,0000
0,0105
0,0105
0,0105
0,0107
0,0107
0,0110
0,0110
0,0111
0,0118
0,0118
0,0119
0,0120
0,0120
0,0121
0,0130
0,0130
0,0130
0,0133
0,0133
0,0133
0,0133
0,0134
0,0134
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0138
0,0131
0,0130
0,0128
0,0122
0,0120
0,0107
0,0107
0,0091
0,0091
0,0091
0,0084
0,0084
0,0084
0,0082
0,0062
0,0061
0,0059
0,0049
0,0049
0,0048
0,0047
0,0000
Número de falhas Número sob risco
0
224
3
1
7
1
21
1
5
44
1
9
7
1
10
86
1
1
44
1
8
1
2
6
121
2
5
2
1
1
24
60
1
3
161
4
27
67
15
88
1
74
1
1
24
1
1
8
57
2
5
18
1
1
3
38
1.303
1.303
1.079
1.076
1.075
1.068
1.067
1.046
1.045
1.040
996
995
986
979
978
968
882
881
880
836
835
827
826
824
818
697
695
690
688
687
686
662
602
601
598
437
433
406
339
324
236
235
161
160
159
135
134
133
125
68
66
61
43
42
41
38