Recebido em
21/03/2017. Aprovado em 06/07/2017. Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2017.v7n4.p07-20.544

Teoria do comportamento planejado - testando a influência da
expectativa de desempenho na intenção de jogar on-line

André Luiz da Cunha Silva

Mestrando em
Administração e Desenvolvimento Empresarial (MADE). Universidade Estácio de
Sá (UNESA) – Brasil.  [email-masked]

Paulo Roberto da Costa Vieira

Doutor em
Administração (COPPEAD/UFRJ). Universidade Estácio de Sá (UNESA) – Brasil.

[email-masked]

RESUMO

A demanda por
jogos eletrônicos on-line vem
crescendo e está projetada mundialmente para atingir US$ 118,6 bilhões em 2019.
Estudos anteriores analisaram jogos eletrônicos on-line através de modelos de adoção de tecnologia como TPB ( Teoria do Comportamento Planejado, do inglês Theory of Planned Behavior) e TAM (Modelo
de Aceitação de Tecnologia, do inglês Technology
Acceptance Model), mas excluíram o construto expectativa de desempenho por
entenderem estar vinculado à eficiência e performance no contexto empresarial. Este
estudo tem como objetivo analisar a influência da Expectativa de Desempenho na
adoção de tecnologia de jogos on-line
considerando o comportamento desse construto também importante quando relacionado
ao entretenimento. Esse estudo empírico envolveu 186 participantes que
responderam a um questionário estruturado, já testado previamente. Os dados
obtidos foram tratados com modelagem de equações estruturais (MEE), utilizando
mínimos quadrados parciais (MQP). Como resultado, a hipótese principal foi
confirmada, a dimensão “Expectativa de Desempenho” exerceu impacto positivo na
intenção de jogar para essa amostra.

Palavras-chave: Jogos On-line, Adoção de Tecnologia, Mínimos
Quadrados Parciais.

Theory
of planned behavior - testing performance expectation on intention to play
on-line games

ABSTRACT

On-line games demand has been
growing and is projected worldwide to reach $ 118.6 billion in 2019. Earlier
studies have analyzed on-line games through technology adoption models such as
TPB (Theory of Planned Behavior) and TAM (Technology Acceptance Model), but
they excluded performance expectation construct because efficiency and
performance are used usually in business context. This study aims to analyze
the influence of Performance Expectation in on-line games technology adoption
considering this construct also important when related to entertainment. This
empirical study involved 186 participants who answered a structured
questionnaire, already  previously tested,
whose main dimension was Experience of Involvement. The obtained data were
treated with structural equation modeling (SEM), using partial least squares
(PLS). The results confirmed the main hypothesis: Performance Expectation
dimension has a positive impact on the intention to play on-line games, for this
sample.

Keywords: On-line
Games. Technology Adoption. Partial Least Squares.

1 INTRODUÇÃO

O mercado de jogos eletrônicos vem crescendo a cada ano e atingirá,
em 2019, US$ 118,6 bilhões. Em 2016, a expectativa era da geração de receitas
na ordem de US$ 99,6 bilhões, um aumento de 8,5% comparativamente ao ano anterior.
O Brasil está em 12º lugar na lista dos países que mais faturam com jogos
eletrônicos,  contribuindo com uma
receita prevista de US$ 1,3 bilhões em 2016 (NEWZOO, 2016), o primeiro na América Latina
(Tabela 1) – para uma população on-line
de 102 milhões de pessoas (PORTAL BRASIL,
2016).

Tabela
1
- Receita de jogos on-line prevista
para 2016

Participação

País

Receitas em

Milhões (US$)

1

Brasil

1.300

2

México

1.100

3

Argentina

409

4

Colômbia

264

5

Venezuela

209

Outros

818

Total

4.100

Fonte:
Portal Brasil (2016)

Inicialmente
utilizado para entretenimento, os jogos têm servido a outros fins como
facilitadores na aprendizagem, em inovações na indústria, como pesquisa de
mercado no apoio ao marketing e até como profissão. Jogos e aprendizagem estão
se unindo para facilitar o ensino de matemática para crianças nas escolas (KIM; CHANG,
2010).
Jogos de empresas na área de logística
estão sendo utilizados para testar experimentalmente elementos de pesquisa,
confirmando ou refutando teorias existentes (BOUZADA, 2013).

Novos trabalhadores cibernéticos já não procuram empresas
tradicionais, e tampouco buscam a esfera pública para trabalhar, utilizando a troca
de objetos virtuais e moedas usadas em jogos on-line como atividade econômica no mundo real (LEE; LIN, 2011). O McDonalds, no Japão,
investiu US $ 2,2 milhões para desenvolver um jogo de treinamento Nintendo DS
cuja instalação, em cada um de seus 3.700 estabelecimentos, objetivava aumentar
a rentabilidade da rede. Os hotéis da rede Hilton lançaram o Ultimate Team Play,
no console Sony PSP, para que seus funcionários completassem tarefas virtuais
específicas dentro de um determinado período de tempo. A empresa de tecnologia Cisco
utiliza jogos on-line na preparação de
suas certificações, onde os jogadores interagem virtualmente se preparando para
executar tarefas reais (TAY, 2010).

À medida que o mundo real e os mundos virtuais se
interconectam, empresas e pessoas físicas estão se tornando mais experientes
nessas tecnologias, cunhando o termo Jogos Sérios para se referir a jogos
usados para outros propósitos que não o entretenimento puro (WASKO et al., 2011).

No cenário descrito, avaliar os fatores que influenciam a
intenção de jogar torna-se relevante e tem chamado a atenção de pesquisadores. Pesquisas
anteriores buscam o melhor modelo para explicar o construto “Intenção de Jogar”
a partir de modelos de adoção de tecnologia utilizados quando se deseja estudar
esse tema (CHINOMONA, 2013; HO; CHANG; LEE, 2014; HSU; LU, 2004).

Utilizar um modelo de aceitação de tecnologia é buscar
identificar o impacto de variáveis em intenções, a partir de construtos que afetam
a aceitação de tecnologias (NOBRE; RAMOS; NASCIMENTO, 2011). De acordo com Lee (2009), o modelo de adoção de
tecnologia TAM não é um modelo útil para jogos on-line, embora tenha sido amplamente utilizado no estudo da adoção
de tecnologias. O pesquisador afirma que o modelo TPB seria mais adequado para
explicar e prever o uso de tecnologia orientada ao entretenimento, como jogos on-line, já que une condições
facilitadoras à intenção comportamental, influenciando tanto a intenção de
jogar quanto o comportamento.

Este estudo se propõe a reaplicar a escala utilizada por
Lee (2009) e testar sua relevância estatística no contexto brasileiro
adicionando o construto Expectativa de Desempenho.

Venkatesh et al. (2003), na formulação da UTAUT (do
inglês: Unified theory of acceptance and
use of technology), incluíram o construto Expectativa de Desempenho
positivamente relacionado com o uso da tecnologia. No modelo adotado nesse
estudo também foi incluído esse construto já que a expectativa de ter um bom
desempenho no jogo pode se traduzir em um fator motivador que aumente a
intenção de jogar.

Considerando que a motivação, seja ela consciente ou
inconsciente, está presente no dia a dia e estimula a ação (BAGATTOLI; MÜLLER, 2016), esse estudo se propõe a
testar se a expectativa de desempenho serve como fator motivador para a
intenção de jogar e a sua relevância no contexto dos jogos eletrônicos on-line.

2 MODELOS DE ACEITAÇÃO DE
TECNOLOGIA

Considerando jogo on-line
como um aspecto da tecnologia da informação orientada para o entretenimento (HSU; LU, 2004), podemos aplicar modelos de
aceitação para avaliar jogo on-line
assim como já foram utilizados para avaliar adoção de tecnologia frente a
aspectos como implementações de sistemas de gestão empresarial (ERP, do inglês:
Enterprise Resource Planning),
sistemas de inteligência de negócios (BI, do inglês: Business Intelligence) (PILZ; FERRAZ, 2013) e sistemas de comércio
eletrônico (e-Commerce) (XIAO; BENBASAT, 2007).

Dentre as diversas teorias sobre aceitação da tecnologia
existentes, tema frequente é a relação entre um conjunto de fatores influenciando
a aceitação e a intenção de aceitar ou usar a tecnologia. Nesse estudo,
seguiremos o modelo TPB para responder à questão problema, conforme optado por
Lee (2009), onde intenção, norma
subjetiva e percepção de controle comportamental influenciam a intenção que,
por sua vez, influencia no comportamento. A seguir, revisaremos os modelos que
influenciaram Lee na sua escolha pela TPB e os que baseiam a inclusão do
construto Expectativa de Desempenho no modelo final.

Inicialmente Ajzen e Fishbein, a partir de suas origens na
psicologia social, criaram a Teoria da Ação Racional (FISHBEIN; AJZEN, 1975). Esse modelo define as
relações entre crenças, atitudes, normas, intenções e comportamentos dos
indivíduos, admitindo que o comportamento de um indivíduo é determinado por sua
intenção comportamental. Essa intenção, por sua vez, é determinada por atitudes
e normas subjetivas de cada pessoa em relação ao comportamento. A Figura
1
ilustra essa teoria, sendo resumida por meio da seguinte equação:

Intenção
comportamental = Atitude + Normas subjetivas

Figura 1 - TRA-Teoria da Ação
Racional (Theory of Reasoned Action)

Fonte: Adaptado de Fishbein
e Ajzen (1975)

Posteriormente, o
próprio Ajzen (1991) evoluiu seu estudo da TRA para a TPB incluindo
um terceiro elemento ao modelo anterior, conforme ilustra a Figura 2, gerando o modelo no qual a intenção
comportamental só pode encontrar expressão no comportamento se o comportamento
em questão estiver sob controle da força de vontade, ou seja, o indivíduo é
quem decide executar ou não o comportamento.

Figura 2 - Teoria
do Comportamento Planejado (do inglês TPB)

Fonte: Adaptado de Ajzen
(1991).

Como uma evolução do TPB, Davis (1985) propôs o modelo TAM que tornou-se
modelo-chave na compreensão de preditores de comportamento humano em relação ao
potencial de aceitação ou rejeição de tecnologia (MARANGUNIĆ; GRANIĆ, 2015). O TAM é derivado diretamente
do TRA e se baseia em dois determinantes: percepção de utilidade e percepção de
facilidade no uso. Davis supôs que esses dois determinantes influenciam
diretamente a atitude de uso e que esta, por sua vez, afeta a utilização de
sistemas, conforme ilustrado na Figura 3.

Figura 3 - Modelo TAM original proposto por Davis

Fonte: Adaptado de DAVIS (1986)

Ao longo dos anos, o modelo TAM foi modificado pelo aludido
autor incluindo outros determinantes, conforme sua experimentação prosseguia (DAVIS; BAGOZZI; WARSHAW, 1989). Finalmente, em 2000, foi
detalhado o modelo de aceitação TAM que seria aplicado a partir de então,
conforme mostra a Figura
4
(VENKATESH; DAVIS, 2000).

Figura 4 -
Modelo TAM final

Fonte: Adaptado de Venkatesh e Davis (2000)

Venkatesh seguiu sua
pesquisa e junto com Morris, Davis e Davis (VENKATESH et al., 2003)
formularam o modelo UTAUT, reunindo oito modelos de aceitação estudados
anteriormente, incluindo TPB, TRA e TAM, para explicar o impacto da adoção da
tecnologia nas organizações (Figura
5).
A teoria se baseia em quatro construtos fundamentais, sendo um deles a
Expectativa de Desempenho, que apresentou relação positiva com o uso da
tecnologia.

Figura
5 –
UTAUT

Fonte: Adaptado de Venkatesh et al. (2003)

De acordo com Visentini, Bobsin e Rech (2008), ao menos outros quatro
modelos consideram a Expectativa de Desempenho como construto relevante: MM - Modelo
Motivacional (MM) (VALLERAND, 1997); MPCU - Modelo de Utilização
do PC (THOMPSON; HIGGINS; HOWELL, 1991); IDT  - Teoria da Difusão da Inovação (ROGERS, 1995) e SCT - Teoria Social
Cognitiva (BANDURA, 1986).

Quando se trata de sistemas de informação, a expectativa do
usuário é definida como o conjunto de crenças mantidas pelos usuários
associadas ao seu desempenho com a utilização do sistema (SZAJNA; SCAMELL, 1993). O estudo  de Tse e Wilton (1988) encontrou suporte à
influência das expectativas previstas sobre a satisfação e o desempenho em
determinado produto existente.

Outros estudos sobre sistemas especialistas (programas
destinados a solucionar problemas em campos específicos de conhecimento) verificaram
uma forte correlação positiva entre expectativa, melhor desempenho e níveis de
satisfação (MAHMOOD et al., 2000; YOON; GUIMARAES; O’NEAL, 1995).  No âmbito do entretenimento, a expectativa de
desempenho se apresenta quando novos desafios são trazidos e o indivíduo não
passa de nível enquanto não vencer o atual, é preciso concluir toda a missão
para que se possa avançar para outra fase impondo-se a busca por melhor
desempenho (AIRES; PILATTI, 2016).

3 METODOLOGIA

Esta é uma pesquisa quantitativa, de natureza causal, cuja
coleta de dados foi realizada por meio de questionário estruturado e
autoadministrado (GIL, 2008). O questionário foi disponibilizado
eletronicamente a partir do site https://pt.surveymonkey.com. Pelo fato de
jogos on-line utilizarem como
plataforma a Internet, cuja característica natural é a dispersão física, o
convite para a resposta a essa pesquisa foi distribuído aleatoriamente e
solicitado a cada respondente que a adicionasse nos fóruns de jogos on-line que participava.

3.1 Método de pesquisa

Quanto aos fins, essa pesquisa é considerada como explicativa,
já que analisa as causas da intenção de jogar identificando fatores que
determinam ou contribuem para a ocorrência dos fenômenos e aprofundando o
conhecimento da realidade (GIL, 2008).

A população da pesquisa é estimada em 43 milhões de respondentes,
de acordo com informação atualizada que quantifica em 102 milhões os
internautas no Brasil (PORTAL BRASIL, 2016) e a pesquisa que revela que,
no Brasil, 69% dos internautas também jogam games
e desses, 61% jogam on-line (UOL, 2016). A amostra é intencional, já
que foi escolhido intencionalmente um grupo de elementos (MARTINS; THEÓPHILO, 2009) e composta de 186
respondentes. Os dados foram coletados por meio de questionário estruturado utilizando
escala Likert com sete opções de resposta variando entre 1 (Discordo Totalmente)
até 7 (Concordo Totalmente).

Para a análise dos resultados foi utilizada a modelagem de
equações estruturais (MEE), considerada como padrão em pesquisas de
administração, quando se deseja analisar relações de causa e efeito entre
construtos (HAIR; RINGLE; SARSTEDT, 2011). Empregou-se modelagem de
equações estruturais, com mínimos quadrados parciais (MEE-MQP), já que o
objetivo da pesquisa é explicar a variância das variáveis dependentes (predição
dos construtos).

Quando se utiliza MEE-MQP, os resultados devem ser
avaliados em duas etapas: preliminarmente, analisa-se o modelo externo (de
mensuração) que exibe as relações entre construtos e indicadores e, posteriormente,
o modelo interno (estrutural), que exibe as relações (caminhos) entre os
construtos. O modelo externo deve ser avaliado, inicialmente, pela verificação
da confiabilidade dada pelo grau de isenção de erros aleatórios que a medida
apresenta e, em seguida, por sua validade - grau em que a operacionalização do
construto foi adequadamente realizada. Para verificarmos a confiabilidade foram
utilizados os indicadores Alfa de Cronbach, Confiabilidade Composta (CC) e
Variância Média Extraída (VME).

Em seguida, deve-se analisar a validade discriminante
através do exame das cargas cruzadas dos indicadores, que é geralmente
considerada mais liberal para estabelecer a validade discriminante. Uma
abordagem mais conservadora consiste no critério de Fornell-Larcker, que
compara a raiz quadrada das VME com as correlações entre variáveis (HAIR et al., 2014). Deve-se analisar a existência
de multicolinearidade, por meio do fator de inflação de variância (VIF), um
valor VIF de cinco, ou maior, indica um potencial problema de colinearidade (HAIR et al., 2014).

Seguimos para a avaliação dos coeficientes de determinação
de Pearson (R2), medida da exatidão preditiva do modelo, calculado
como a correlação quadrática entre os valores de um específico construto
endógeno e os valores preditos. Hair et al
(2012) exemplificam R2 de
0,75, 0,50 ou 0,25 como variável substancial, moderada ou fraca,
respectivamente.

Foram verificados Relevância ou Validade Preditiva (Q2),
ou indicador de Stone-Geisser, e Tamanho do efeito (f2), ou
Indicador de Cohen. O Tamanho do Efeito (f2) é a variação do valor R2
testado quando um construto exógeno específico é omitido do modelo e é avaliado
se o impacto desse construto omitido é substantivo sobre o construto endógeno.

3.2 Objetivos e modelo

O objetivo central deste trabalho é analisar a importância
da expectativa de desempenho na intenção de jogar on-line reforçando sua importância quando relacionada ao
entretenimento.

Para responder a essa questão de pesquisa, utiliza-se o modelo
da Figura
6,
cuja construção foi baseada no conjunto de teorias que são básicas na
formulação desse tema que, por sua vez, se sustentam nos seguintes construtos
fundamentais:

1)
Interação homem-computador

2)
Interação social

3)
Experiência de envolvimento

4)
Percepção de prazer

5)
Expectativa de desempenho

6)
Atitude

7)
Norma subjetiva

8)
Percepção de controle comportamental

9)
Intenção

10)
Comportamento

Como objetivos intermediários, podemos relacionar:

A)      Validar
a consistência exploratória do modelo de adoção de tecnologia TPB no que tange
a jogos on-line, corroborando o estudo de Lee (2009) e mapeando e identificando
pontos a serem observados com maior atenção na fase de estudo de projetos desse
tipo.

B)        Validar a importância ressaltada por Lee (2009) para o construto Experiência
de Envolvimento na intenção de jogar.

Figura 6
- Modelo de adoção proposto

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

As seguintes hipóteses oriundas das teorias e reproduzidas
no estudo de Lee (2009) são considerados neste
estudo:

·
H1 - Experiência de Envolvimento é positivamente
relacionada à Atitude de jogar on-line.

·
H2 - Experiência de Envolvimento é positivamente
relacionada à Intenção de jogar on-line.

A Experiência de Envolvimento é definida como "a
sensação holística que as pessoas sentem quando agem com total envolvimento”.

·
H3 - Percepção de Prazer é positivamente
relacionada à Atitude de jogar on-line.

·
H4 - Percepção de Prazer é positivamente
relacionada à Intenção de jogar on-line.

·
Usar uma tecnologia de forma divertida e
agradável motiva seus usuários a adotá-la.

·
H5 - Interação Homem-Computador é positivamente
relacionada à Experiência de Envolvimento ao jogar on-line.

A interface homem-computador é definida como o ponto de
contato entre a aplicação e o usuário final. A comunicação interativa entre
usuários e jogos on-line ocorre
através de interfaces de hardware e software.

·
H6 - Interação Social é positivamente
relacionada à Experiência de Envolvimento ao jogar on-line.

·
H7 - Atitude é positivamente relacionada à
Intenção de jogar on-line.

A atitude é definida como a avaliação geral de um indivíduo
ao realizar um comportamento e afeta a intenção comportamental dos usuários (AJZEN, 1991).

·
H8 - Norma Subjetiva é positivamente relacionada
à Intenção de jogar on-line

·
H9 - Percepção de Controle Comportamental é
positivamente relacionada à Intenção de jogar on-line.

Percepção de Controle Comportamental refere-se à
"percepção das pessoas da facilidade ou dificuldade em realizar o
comportamento de interesse" (AJZEN, 1991).

·
H10 Intenção de Jogar on-line é positivamente relacionada à Comportamento.

Além dessas já explicitadas por Lee (2009) em seu estudo, a seguinte
hipótese foi incorporada:

·
H11 - A Expectativa de Desempenho afeta
positivamente à Intenção de jogar on-line.

De acordo com Davis, Bagozzi e Warshaw  (1989), a expectativa de desempenho
é o grau que uma pessoa acredita que utilizar um determinado sistema, aqui
considerado como um jogo on-line,
permitiria reforçar o seu desempenho, aqui considerado o desempenho no ambiente
do próprio jogo.

3.3 Pesquisa de campo

A pesquisa quantitativa utiliza a escala testada e validada
por Lee (2009) para avaliar empiricamente o
modelo proposto, incluindo o construto Expectativa de Desempenho em jogos on-line.
Os itens do questionário foram adaptados a partir de modelos de aceitação de
tecnologia para o contexto de jogos on-line, representando variáveis
dependentes e independentes a serem testadas no estudo atual. Todos os itens
foram medidos em uma escala Likert de sete pontos.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

A amostra é
composta por 186 respondentes, sendo que ¾ do sexo masculino e ¼ do sexo
feminino. A idade está distribuída como apresentado na Figura 7. A experiência prévia é apresentada na Figura 8.

Figura
7 - Distribuição por idade

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

Figura
8 - Experiência prévia

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

Inicialmente, foi verificada a confiabilidade pelo grau de
isenção de erros aleatórios que a medida apresenta e, em seguida, por sua
validade - grau em que a operacionalização do construto foi adequadamente
realizada. Para a Confiabilidade Composta, valores abaixo de 0,60 e acima de
0,95 não são desejáveis (HAIR et al., 2009). Todos os valores encontrados
situam-se na faixa dos valores desejados (Tabela
2).
Há consenso de que o valor crítico inferior para o alfa de Cronbach é 0,70 (HAIR et al., 2009), nesse estudo, os construtos
Percepção de Controle Comportamental e Experiência de Envolvimento apresentaram
valores abaixo do valor mínimo, indicando carência de consistência interna (Tabela
2).

Para a variância média extraída, o valor de 0,50 é o valor
mínimo considerado aceitável (HAIR et al., 2014). Nesse estudo os construtos
Percepção de Controle Comportamental e Experiência de Envolvimento apresentaram
valores abaixo do valor mínimo (Tabela
2),
o que indica que explicam menos do que a média de variância de seus indicadores,
não sendo, portanto, considerados satisfatórios.

Tabela 2
- Alpha de Cronbach, CC e VME

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

Analisando-se os valores P encontrados,
os construtos Percepção de Controle Comportamental e Experiência de
Envolvimento novamente apresentaram valores abaixo do valor mínimo reforçando a
falta de relevância estatística já identificada nas análises anteriores, somado
ao construto Interação Homem Computador que também não apresentou relevância
estatística. Os outros construtos apresentam valores relevantes (Tabela 3).

Tabela 3 -
Valores P

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

Na análise da validade discriminante foi feito o exame das
cargas cruzadas dos indicadores conforme Tabela 4.

Tabela
4 -
Cargas Cruzadas

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

Na Tabela 5, podemos observar o tamanho do efeito (f2). Os parâmetros
para avaliação de f2 são 0,02, 0,15 e 0,35, representando efeitos pequeno,
médio e grande da variável latente exógena, respectivamente (HAIR et al.,
2014).
Os coeficientes de caminho do modelo estrutural (β) representam relações
hipotéticas entre os construtos. Coeficientes de caminho têm valores
padronizados entre -1 e 1, sendo que os valores próximos a ±1 representam
relação forte entre construtos. Quanto mais próximos de zero estiverem os
coeficientes, mais fraca a relação (Tabela 5).

Tabela 5 -
Tamanho do efeito e coeficiente de caminho

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

Por fim, avaliou-se a
validade discriminante, com base no critério de Fornell-Larcker, por ser  uma abordagem mais conservadora. A raiz
quadrada de cada variância média extraída (VME) deve ser superior a sua maior
correlação com qualquer outro construto, o que se confirma na Tabela
6.

Tabela 6 - Correlações entre construtos e VME

Fonte:
Elaboração Própria (2017).

A análise dos dados do
modelo interno apresenta consistência entre os índices avaliados e também com
as análises do modelo externo. O tamanho do efeito e o coeficiente de caminho
apresentaram índices maiores para o construto Percepção de Prazer, seguido por Atitude,
Expectativa de Desempenho e Interação Social. Os construtos Experiência de
Envolvimento, Interação Homem-Computador, Percepção de Controle Comportamental
apresentaram resultado insatisfatório, o que também se repetiu na análise do
modelo externo. Esses resultados revelam o seguinte impacto nas hipóteses
avaliadas (Quadro 1).

Quadro
1 - Avaliação das hipóteses

Fonte:  Elaboração Própria (2017).

A partir da rejeição das
hipóteses H1 e H2, o construto Experiência de Envolvimento deixa de ser
relevante no modelo final. Como Interação Homem-Computador e Interação Social
impactam a Intenção de Jogar somente a partir do construto Experiência de
Envolvimento, estes também deixam de ser relevantes no modelo final.

O mesmo raciocínio se aplica
aos construtos Norma Subjetiva e Percepção do Controle Comportamental cujas
hipóteses H8 e H9, respectivamente, foram rejeitadas.

Dessa forma, o modelo final
pode ser visto na Figura 9 onde a percepção de prazer influencia diretamente a atitude (H3) e a
intenção de jogar (H4) que, por sua vez, sofre influência da expectativa de
desempenho (H11).

Figura 9 -
Modelo Final

Fonte:
Elaboração própria

5 CONCLUSÃO

Este estudo respondeu positivamente ao seu objetivo
principal: A expectativa de desempenho influencia a intenção de jogar on-line. Também respondeu aos seus
objetivos intermediários:

I.
Foi validada a consistência exploratória do
modelo de adoção de tecnologia TPB no que tange a jogos on-line, corroborando o estudo de Lee (2009); foram mapeados e
identificados pontos a serem observados com maior atenção na fase de estudo de
projetos desse tipo, em especial, os construtos que não apresentaram relevância
estatística;

II.
Não foi encontrada relevância estatística que
apoiasse a importância ressaltada por Lee (2009) para o construto Experiência
de Envolvimento na intenção de jogar.

Para que fosse mantida estrita relação com os objetivos definidos,
não foram aplicadas as ações de correção do modelo retirando os construtos sem
relevância estatística. Esta linha de ação abre a possibilidade de novos
estudos que complementem esta análise.

O fato da experiência de envolvimento ser fator chave para Lee e não ter apresentado
relevância estatística, ao mesmo tempo que expectativa de desempenho se
apresentou como fator relevante, pode demonstrar que jogar cada vez melhor é
mais importante que a sensação holística preconizada por Lee (2009). Concluir toda a missão, passando
por cada nível para que se possa avançar, obriga que a busca pelo melhor
desempenho seja o fator principal.

Percepção de Prazer e Interação Social foram os dois
construtos com mais relevância, isso denota uma maior influência de fatores voltados
ao relacionamento interpessoal do que os fatores relacionados ao indivíduo como
experiência de envolvimento e interação homem-computador, que tiveram suas
hipóteses rejeitadas.

Expectativa de desempenho, apesar de estar relacionado ao
desempenho do indivíduo, também pode ser considerado um fator de relacionamento
já que o desempenho individual afeta o grupo e sua progressão como equipe.
Querer evoluir individualmente e ser mais competitivo requer jogar por mais
tempo.

O modelo final considerando apenas percepção de prazer e
expectativa de desempenho condiz com o ambiente do entretenimento, foco central
quando se joga on-line.

Para a academia, esse estudo contribui para aumentar a
compreensão teórica dos fatores que influenciam os jogos on-line. No estudo prévio, Lee (2009) considera a experiência de
envolvimento como fator-chave influenciador da intenção de jogar e
desconsiderou a expectativa de desempenho, já que é um tema normalmente
associado ao contexto empresarial. Entretanto, no entretenimento, há uma
diferença substancial para o contexto empresarial, a importância das intenções
individuais de melhora a cada jogo é fator que deve ser considerado pelos
desenvolvedores de jogos on-line.

Esse estudo apresenta algumas limitações. Em primeiro
lugar, o estudo foi feito a partir da distribuição de questionário pela Internet
com a sugestão de que fosse publicado em fóruns, comuns em jogos on-line. Essa forma de coleta de
respondentes pode reduzir a generalização já que tende a concentrar em poucos
grupos. Pesquisas futuras devem procurar expandir a coleta de forma a
determinar até que ponto os resultados aqui apresentados se aplicam de forma
mais abrangente.

Em segundo lugar, esse estudo se baseia em uma fotografia
retirada em um período de 30 dias de coleta de dados, o que determina o caráter
transversal nessa pesquisa. Em estudo longitudinal, o modelo de pesquisa
abrangeria diferentes períodos de tempo e as comparações seriam mais ricas,
proporcionando mais insights sobre a
adoção de jogos on-line.

Por último, a TPB está, em princípio, aberta à inclusão de
construtos adicionais, conforme especifica seu autor. No entanto, qualquer
inclusão deve ser feita com cautela, e somente após cuidadosa deliberação e
exploração empírica (AJZEN, 1991). A inclusão do construto
Expectativa de Desempenho se mostrou estatisticamente relevante e conceitualmente
alinhada com o modelo, mas novas pesquisas devem procurar confirmar e discutir
a abrangência dessa ampliação no modelo.

REFERÊNCIAS

AIRES, J. P.; PILATTI, L. A. Aprendizagem significativa por
meio do ensino adaptativo. Revista Espacios, v. 37, n. 29, p. 18, 2016.

AJZEN, I. The theory of planned behavior. Organizational
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