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2018_AndressaAlvesBonaféPontes.pdf1,92 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorCastro Neto, Jorge Mendes de Oliveira-
dc.contributor.authorPontes, Andressa Alves Bonafé-
dc.date.accessioned2018-11-09T19:07:44Z-
dc.date.available2018-11-09T19:07:44Z-
dc.date.issued2018-11-09-
dc.date.submitted2018-06-15-
dc.identifier.citationPONTES, Andressa Alves Bonafé. Efeitos de sistemas de reputação sobre o comportamento do consumidor em economia compartilhada. 2018. 75 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências do Comportamento)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/32996-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Psicologia, Departamento de Processos Psicológicos Básicos, Programa de Pós-Graduação em Ciências do Comportamento, 2018.pt_BR
dc.description.abstractA “economia compartilhada” preconiza modelos temporários de consumo, marcados pela predominância do acesso em detrimento da noção de propriedade. Por envolver o compartilhamento direto (peer-to-peer) de bens e serviços, a economia compartilhada depende da existência de confiança entre os agentes envolvidos. A partir de uma perspectiva analítico-comportamental, especificamente o Behavioral Perspective Model, o presente trabalho estudou os sistemas de reputação, considerados um dos principais elementos fomentadores de confiança em plataformas digitais de economia compartilhada. Com foco na plataforma de hospedagens Airbnb, foram analisados os efeitos de diferentes aspectos da reputação, como a avaliação, o número de comentários e o selo Superhost, sobre o preço dos anúncios e o número de usuários que adicionaram as propriedades em suas listas de desejo. Para isso, foram utilizadas duas amostras, totalizando mais de 600 propriedades localizadas em São Paulo e no Rio de Janeiro. As análises revelaram que variáveis reputacionais têm pouco poder explicativo sobre as variações de preço mas são fundamentais para a compreensão de variações no relato de interesse dos usuários.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Superior da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleEfeitos de sistemas de reputação sobre o comportamento do consumidor em economia compartilhadapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordEconomia compartilhadapt_BR
dc.subject.keywordComportamento do consumidorpt_BR
dc.subject.keywordPlataformas digitaispt_BR
dc.subject.keywordHospedagempt_BR
dc.subject.keywordConsumidores - preferênciapt_BR
dc.subject.keywordConfiançapt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1The “shared economy” consists of temporary models of consumption, in which access prevails over ownership. It involves peer-to-peer exchanges of goods and services and thus requires a significant level of trust amongst its agents. Based on a behavioral-analytic approach, and adopting the Behavioral Perspective Model, the present study analyzed one of the most widespread mechanisms for building trust in the sharing economy, namely, the reputation systems. Focusing on the hospitality platform Airbnb, it targeted the effects of different reputation-related aspects, including reviews, number of comments and the Superhost badge, on renting prices and the number of users that added each accommodation to their wishlists. The dataset included more than 600 accommodations located in São Paulo and Rio de Janeiro. Statistical analyses demonstrated that while reputational variables have little explanatory power over price variations, they are, nonetheless, crucial to understanding variations in the number of users who added the properties to their wishlists.pt_BR
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