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Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG, Belo Horizonte, MG, Brasil
O objetivo desta pesquisa foi analisar os fatores relacionados à satisfação de uso de smartphones com os sistemas operacionais Android, iOS e Windows Phone. O público alvo foram graduandos e graduados em cursos nas áreas de Engenharias, Computação e Administração. A base de dados foi criada por meio da aplicação de um questionário online, fundamentado no Questionnaire For User Interaction Satisfaction - QUIS versão 7.0. Os entrevistados externaram o conforto e aceitabilidade de tais sistemas em notas entre 1 e 9 pontos. Os quesitos avaliados foram: tela, terminologia, aprendizado e recursos do sistema. Foi aplicada uma análise multivariada dos dados para obtenção dos resultados. A análise dos fatores e redução de dimensões por matriz de componentes principais apontou quatro novos fatores que explicam 69.2% da variância das 21 características inicialmente estudadas. Questões relacionadas a mensagens de erro dos sistemas foram as variáveis com maior correlação (0.884 e 0.889). Os resultados desta pesquisa servem como guia de novas avaliações sobre sistemas operacionais e suporte para análise e melhoria de satisfação de uso sobre aplicativos móveis. Como recomendações, sugere-se incluir novos grupos de entrevistados, entendendo que fatores podem interferir, ou não, na satisfação final dos usuários destas plataformas.
Palavras-chave: Satisfação de uso; Smartphones; Questionnaire For User Interaction Satisfaction.
Segundo a Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel, 2016), o número de linhas ativas de celulares no Brasil superou a marca de 258,1 milhões de unidades em fevereiro de 2016. Mesmo com um decréscimo no número de vendas (Anatel, 2016), a teledensidade, no mesmo período, apresentou uma média de 125,6 aparelhos por 100 habitantes.
Há poucos anos, dispositivos móveis eram utilizados apenas para realização de chamadas e envio de mensagens de texto. Hoje, eles chegam a ser tão potentes e completos que se aproximam de computadores pessoais.
Para conquistar e fidelizar os usuários desses smartphones, as empresas que desenvolvem os sistemas operacionais buscam melhorar progressivamente tecnologias para construção de tais dispositivos, conforme apontaram Wasserman (2010) e Choi et Lee (2012). Aplicações cada vez mais complexas foram desenvolvidas neste processo evolutivo, enquanto o número de dispositivos móveis crescia exponencialmente.
Várias marcas e modelos de aparelhos celulares estão disponíveis no mercado. Com isto, sistemas operacionais robustos buscam atender às diversas expectativas de seus usuários e atrair novos.
Neste âmbito, pesquisas vêm sendo desenvolvidas com o objetivo de propor melhorias para os atuais softwares em busca da satisfação de uso de seus consumidores (Parada et al., 2015). Dentre estas pesquisas, o critério satisfação é um dos mais investigados, conforme levantado por Kronbauer et Santos (2013).
Além disso, percebe-se na literatura muitos trabalhos relacionados com desenvolvimento, avaliação e/ou validação de uso de aplicativos para dispositivos móveis (Wasserman, 2010; Treeratanapon, 2012; Gresse Von Wangenheim et al., 2014; Moumane et al., 2016) ou para aceitação destes (Silva et Dias, 2007; França et al., 2016). Contudo, há uma carência de estudos que avaliem a confiança dos usuários sobre os sistemas operacionais em si, eximindo as avaliações de aplicativos.
Uma das formas de mensurar as expectativas dos utilizadores é através da aplicação de questionários. Esta abordagem é empregada quando se quer obter dados ou informações sobre características, ações ou opiniões de uma população-alvo (Freitas et al., 2000; Moumane et al., 2016) a fim de que o pesquisador possa obter descrições quantitativas de um instrumento pré-definido. Além disso, de acordo com Kronbauer et Santos (2013), os questionários têm sido muito utilizados em trabalhos que investigam o uso de aplicativos para dispositivos móveis.
O Questionnaire for User Interface Satisfaction - QUIS, base deste trabalho, é comumente empregado para medir a satisfação subjetiva do usuário quanto à usabilidade de uma interface (Chin et al., 1988). Desde sua concepção e validação, muitas pesquisas foram desenvolvidas utilizando ou se inspirando nesta ferramenta. Isso inclui avaliações de aplicativos para dispositivos móveis de diferentes sistemas operacionais (Hussain et Kutar, 2012; Gresse Von Wangenheim et al., 2014; Naeini et Mostowfi, 2015; Moumane et al., 2016).
Com o objetivo de manter a população alvo representativa, os participantes foram escolhidos por julgarem-se mais similares entre si (Freitas et al., 2000). O grupo de entrevistados foi composto por pessoas graduandas ou graduadas nos cursos das Engenharias, Computação ou Administração. Acreditou-se que generalizar a pesquisa para um público muito diverso e heterogêneo, apesar de também representar utilizadores de dispositivos móveis, poderia tornar as respostas não fiéis à pesquisa, visto que grupos diferentes podem ter expectativas diversas e isso afeta a satisfação de uso. Um exemplo foi destacado por Kronbauer et Santos (2013), que apontaram que o número de erros na utilização de um determinado aplicativo é diferenciado dependendo da condição socioeconômica.
Este trabalho se propôs a estudar critérios de conforto e aceitabilidade dos usuários de smartphones habilitados com os sistemas operacionais Android, iOS e Windows Phone. Optou-se pela escolha destes sistemas operacionais por serem os mais utilizados e conhecidos atualmente no mercado (IDC, 2015).
Esta pesquisa se torna relevante por vários aspectos: preencher a lacuna quanto à avaliação de diferentes e importantes sistemas operacionais de dispositivos móveis; basear-se em um questionário válido e reconhecido para avaliação das interfaces; e trazer contribuições tanto pelo aspecto gerencial quanto pelo aspecto científico, uma vez que é possível entender as diferenças entre os sistemas e quais os pontos mais contrastam estas divergências. Além disso, indica para desenvolvedores de sistemas operacionais quais caminhos carecem de mais atenção, aponta abordagens que podem guiar estudantes de interação homem-computador (IHC) e dispositivos. Com estes resultados, pode-se indicar para o desenvolvimento de melhorias para os sistemas ou a relação que os aplicativos construídos terão com tais dispositivos.
O número de smartphones no Brasil ultrapassa o número de habitantes. Isso sem levar em consideração que dos mais de 206 milhões de habitantes (IBGE, 2016), nem todos possuem um aparelho móvel. Logo, se o número de 125,6 celulares a cada 100 habitantes (Anatel, 2016) representasse apenas o grupo que já possui aparelhos, este valor seria ainda maior. Percebe-se, então, duas oportunidades para o setor de telefonia móvel: fidelizar os clientes atuais e a chance de conquistar novos.
O crescimento nas vendas de smartphones está em ritmo desacelerado. Pesquisas realizadas pela EMarketer (2016) apontaram que a dinâmica de mercado vai se concentrar na substituição destes atuais dispositivos móveis em aparelhos com mais recursos tecnológicos.
Estudo realizado por Gartner (2012) indicou que os sistemas operacionais Android e iOS aparecem no topo de presença de mercado. Esses sistemas estavam presentes em mais de 80% dos aparelhos vendidos no mundo, sendo o Android detentor de mais de 60% do total. Ambos ocupavam o primeiro e segundo lugar, respectivamente, em posições no mercado. Já o Windows Mobile apareceu em quinto lugar, precedido pelos sistemas Symbian, Research In Motion e Bada. Todavia, o primeiro e o último foram descontinuados por suas desenvolvedoras, Nokia e Samsung. Já o Research in Motion continua no mercado como BlackBerry.
Pesquisas realizadas pela IDC (2015) revelaram que o Android, iOS e Windows Phone mantém sua hegemonia no mercado com 82,8, 13,9 e 2,6% de fatia de mercado, respectivamente. Fica evidente, neste ponto, que para continuar esta supremacia, a manutenção nestas plataformas se faz necessária. Por isso, estudos com foco na relação ao desenvolvimento dos sistemas e no público ao qual ele se destina se fazem imprescindíveis.
Vale inferir, neste ponto, que o Android é um sistema para dispositivos móveis desenvolvido pela Google e baseado no Linux. Apesar de este sistema poder ser utilizado por mais de uma fabricante de aparelhos, a empresa Samsung é detentora da maior parte e almeja manter-se na liderança com foco em smartphones de baixo custo (IDC, 2015; Gartner, 2012). O iOS, por sua vez, é desenvolvido e distribuído pela Apple Inc, sendo um software dedicado e homologado exclusivamente para produtos desta marca. Já o Windows Phone é desenvolvido pela Microsoft e em parceria com a Nokia se tornou o sistema operacional principal dos aparelhos desta marca (IDC, 2015).
Os diferentes formatos de interação entre usuário e sistema operacional aliados às diferentes situações de uso tornam esta avaliação essencial e peculiar. Neste cenário, a Engenharia de Usabilidade ganha notório destaque. Ela descreve critérios de usabilidade verificáveis e mensuráveis, além de especificar parâmetros quantificáveis acerca do desempenho de um produto em relação às medidas adotadas, como, por exemplo, satisfação de uso que inclui a frequência de reclamações e expressões dos usuários (Nielsen, 1994; Abreu, 2005).
Evidencia-se diversas oportunidades de pesquisa a partir desta área do saber. A Tabela 1 apresenta um levantamento com trabalhos relacionados à avaliação de interfaces e/ou aplicativos e os métodos de avaliação utilizados. Pesquisas estas que tiveram como objetivo principal mensurar a satisfação de uso em dispositivos móveis ou elaboração de abordagens para avaliação destes.
Tabela 1. Pesquisas que investigam dispositivos móveis e métodos de avaliação
É possível perceber que a aplicação de questionários é uma técnica comumente empregada na literatura. Esta abordagem permite mensurar a expectativa do usuário (Freitas et al., 2000; Padilha, 2004; Moumane et al., 2016). Padilha (2004) e Kronbauer et Santos (2013) indicaram que questionários têm sido muito utilizados em pesquisas que investigam o uso de aplicativos móveis, sendo capazes de avaliar uma interface qualitativa e quantitativa. Já para Freitas et al. (2000), Abreu (2005) e Naeini et Mostowfi (2015), os questionários servem para coletar informações subjetivas, qualidade da interface e dados sobre o perfil dos usuários e possível problemas.
O levantamento apontou estudos que utilizaram o QUIS como ferramenta de avaliação subjetiva do usuário. Este questionário é uma ferramenta fiável e indicada para este fim. Foram realizadas atualizações neste questionário para adequá-lo às novas necessidades do mercado e para mantê-lo atualizado (Harper et al., 1997; Naeini et Mostowfi, 2015; Moumane et al., 2016).
A Tabela 1 indicou tendência para estudos avaliativos de aplicações em dispositivos móveis e propostas de abordagens para avaliações destes. Contudo, percebe-se uma carência de estudos sobre a satisfação de uso dos sistemas operacionais em si, base fundamental de suporte aos aplicativos.
Esta pesquisa pode ser caracterizada como aplicada descritiva, de abordagem quantitativa (Freitas et al., 2000; Padilha, 2004; Cervo, 2007; Corrar, 2007). Sua natureza de pesquisa aplicada é a geração de conhecimentos aplicados focados em problemas específicos. O objetivo descritivo foca em investigar os fatores que se relacionam com satisfação de uso de sistemas operacionais de smartphones e analisar as opiniões dos usuários obtidas a partir do questionário aplicado, fundamentado no QUIS. A abordagem permite mensurar e analisar quantitativamente o nível de satisfação dos entrevistados, transformando uma medida subjetiva em uma outra de caráter numérico.
A primeira etapa consistiu na personalização do questionário, baseado no QUIS versão 7.0, para que as perguntas de interesse fossem focadas nos sistemas operacionais dos smartphones. O QUIS foi desenvolvido no Laboratory for Automation Psychology and Decision Processes (LAPDP), da Universidade de Maryland. É fundamentalmente utilizado para medir a satisfação subjetiva do usuário quanto à usabilidade de uma interface. Além disto, este questionário apresenta estimativas conhecidas e quantificáveis de confiabilidade e validade (Chin et al., 1988; Harper et al., 1997; Naeini et Mostowfi, 2015; Moumane et al., 2016).
O questionário que fora enviado aos candidatos foi organizado por seções. Do original, foram incluídas perguntas de cunho demográfico e sobre o sistema operacional que o candidato utilizava. Não foi escopo deste trabalho formular um questionário novo ou fazer modificações significativas no questionário de referência.
O questionário aplicado neste trabalho pode ser dividido, subjetivamente, em duas partes: satisfação geral com o sistema e fatores específicos da interface. A primeira parte refere-se ao contexto geral do entrevistado, sua experiência com o sistema, experiências com dispositivos similares e reações gerais do usuário. Esta parte se refere, respectivamente, as seções 1, 2 e 3 da Tabela 2. A segunda era focada na avaliação do sistema operacional nos quesitos: tela, terminologia, aprendizado e recursos do sistema. São as seções 4, 5, 6 e 7, respectivamente, da Tabela 2. Uma questão da seção 12 do questionário foi agregada na seção 7 do questionário aplicado, com o objetivo de avaliar a satisfação quanto à instalação de novos softwares dentro das plataformas estudadas.
Tabela 2. Fatores do QUIS considerados no questionário
Os entrevistados, ao responder, externavam suas opiniões especificando seu nível de satisfação com cada um dos critérios avaliados. Para isto, a ferramenta baseou-se em uma escala Likert de 9 pontos, variando de 1 a 9, em cada pergunta dessas seções. Todos os pontos foram rotulados com esta numeração. Quanto mais próximo da nota 1, mais insatisfeito demonstrava-se o entrevistado. E quanto mais próximo de 9, mais satisfeito. Além disto, assim como o QUIS, buscou-se manter neutralidade nas perguntas para evitar viés aquiescente, apresentado por Presser et Schuman (1981).
A segunda etapa foi a aplicação do questionário a um grupo de pessoas e posterior análise dos resultados. A aplicação de questionários pode ser considerada como uma técnica prospectiva (Padilha, 2004), que envolve a opinião do usuário e serve para avaliar a interação entre ele e a interface (Freitas et al., 2000; Naeini et Mostowfi, 2015). Segundo Freitas et al. (2000) e Padilha (2004), o questionário possui uma grande vantagem por ser um instrumento capaz de ser aplicado para um grande número de usuários ao mesmo tempo. Para o levantamento dos dados e para evitar viés nas respostas, focou-se em um grupo formado por candidatos graduandos ou graduados em cursos das áreas de Engenharia, Computação ou Administração. Os cursos superiores que compreendem estas formações possuem apelo à tecnologia e à gestão.
O interesse foi obter respostas apenas sobre os sistemas operacionais Android, iOS e Windows Phone. Para efeito de análise, aqueles que responderam à pesquisa e, em algum dos critérios, mostrou-se fora deste grupo controle tiveram suas respostas excluídas. Candidatos que possuíam versões muito antigas dos sistemas operacionais também tiveram suas notas desconsideradas. Foram consideradas: Android (versão 4.0 ou superior), iOS (7 ou superior) ou Windows Phone (7 ou superior).
Os dados coletados foram codificados e carregados no software estatístico Statistical Package for the Social Sciences (SPSS Statistics) versão 24.0 Trial para Windows 10. Posteriormente, os dados foram tratados e procedeu-se a análise descritiva e fatorial. A primeira parte consistiu em entender o perfil do entrevistado e se os dados obtidos estavam de acordo com a proposta. Além disso, foi possível captar e mensurar a relação entre os usuários e os sistemas e outros dados demográficos. A segunda parte consistiu na análise fatorial dos dados. Nesta etapa, a técnica de análise multivariada foi empregada para examinar as relações entre as características estudadas e os sistemas operacionais como um todo. O objetivo foi tratar os dados e buscar uma forma de redução transformada de maneira que as novas variáveis explicassem bem os dados e tornassem o modelo mais parcimonioso (Corrar, 2007; James et al., 2013).
Para este estudo, foi adotado um intervalo de confiança de 95%, implicando em um nível de significância de α = 0,05, a fim de extrair o máximo de informação dos dados e analisar o comportamento dos dados com vistas a avaliar a influência, ou não, de fatores principais e suas interações no valor da variável de resposta observada.
Confiabilidade do questionário aplicado
O questionário utilizado neste estudo foi adaptado do QUIS. Este é uma ferramenta fiável e validada por Chin et al. (1988) e a versão 7.0 por Harper et al. (1997). Devido às mudanças no questionário aplicado, considerou-se importante medir a fiabilidade também deste. Para isto, foi utilizado o coeficiente alfa de Cronbach. Este parâmetro é comumente utilizado para medir a consistência interna dos questionários, em especial, quando as perguntas do questionário ou pesquisa usam a escala Likert. A Equação 1 é utilizada para calcular este coeficiente. O resultado esperado será um valor entre 0 e 1. A pontuação igual ou superior a 0.7 é considerada aceitável (Park et Chen, 2007; Choi et Lee, 2012; Naeini et Mostowfi, 2015; França et al., 2016). A análise proporcionou um valor global de alfa de Cronbach de 0.9448 (Tabela 3), confirmando a fiabilidade dos dados obtidos nesta pesquisa.
Tabela 3. Estatística de confiabilidade
Fatores demográficos e satisfação global do sistema
O questionário foi aplicado entre outubro de 2014 e dezembro de 2015. Foram obtidas 306 respostas válidas. Foram desconsideradas aquelas cujos respondentes possuíam um sistema operacional e/ou versão diferente dos sistemas pesquisados ou os entrevistados não faziam parte do grupo estudado.
A maior parte das respostas foi proveniente do público masculino, conforme representado na Tabela 4. A idade variou de 18 a 73 anos de idade, com média e moda de 30 anos. Obteve-se 14% de respostas dos cursos da área de Administração, 45% de Computação e 41% das Engenharias.
O uso de Android foi majoritário no grupo de entrevistados, com 70%, contra 21% do iOS e 9% do Windows Phone (WP). Estes resultados refletem a pesquisa de Gartner (2012) e IDC (2015), cujas investigações apontaram para a predominância destes sistemas no mercado. Além disso, os autores haviam apontado que o primeiro possuía uma fatia de mercado muito superior aos demais.
Tabela 4. Descrição dos usuários entrevistados
Quanto à experiência com o sistema, 14% afirmaram utilizar o sistema há menos de 6 meses; 18% entre 6 meses e 1 ano; e 68% utilizam o sistema há mais de 1 ano. Em relação ao tempo médio diário de utilização, 9% utiliza o smartphone menos de 1 hora por dia; 36% utilizam entre 1 e 4 horas; e os demais, 55%, declararam dedicar um tempo superior a 4 horas. Este último não quer dizer, necessariamente, tempo ininterrupto de uso. Em contrapartida, pode-se enxergar uma oportunidade para estudar a frequência de uso dos dispositivos móveis, a interação com os aplicativos e, quiçá, questões de ergonomia.
Todos os participantes informaram possuir alguma familiaridade com outros dispositivos, softwares ou sistemas de computador. Dados estes satisfatórios para a pesquisa, uma vez que o grupo pesquisado possui vivência com este tipo de interação.
Quanto às reações gerais, todas as questões tiveram média superior a 5 pontos. Para o item Terrível-Maravilhoso, 86% das respostas continham as notas entre 6 e 9, com moda igual a 7, representando 42% deste total e 36% de todas as respostas. Para Frustrante-Satisfatório, 80% estavam entre 6 a 9, moda de 8, representando 34% deste total e 27% do total geral. Para a questão Difícil-Fácil, 86% marcaram entre 6 e 9, moda de 8 representando 36% deste grupo e 31% do total geral. O fato de 86% considerarem o sistema fácil de utilizar pode ter relação com o uso de outras interfaces. Já a avaliação sobre o item Aborrecido–Estimulante, 72% das respostas foram entre 6 e 9, com moda 7 representando 36% destas respostas e 26% de todas as respostas.
Análise fatorial entre grupos dos sistemas
Foram empregados os testes de adequação Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e esfericidade de Bartlett para verificar se os dados originais eram satisfatórios para análise fatorial. O resultado obtido para KMO superior a 0.5 e p-valor menor que 0.05 no teste de esfericidade de Bartlett são favoráveis à utilização de análise fatorial nesta pesquisa (Corrar, 2007; França et al., 2016). Estes resultados são apresentados na Tabela 5.
Tabela 5. Teste de KMO e Bartlett
A análise da medida de adequacidade da amostra (MSA) foi realizada para verificar o poder de explicação de cada fator em cada uma das variáveis do modelo. Cada variável é inserida na matriz anti-imagem e os valores acima de 0.5 representam bons fatores (Corrar, 2007). As medidas de adequação de amostragem obtidas neste trabalho foram valores entre 0.819 e 0.962.
A seguir, calculou-se a análise de comunalidades de cada variável. Ela representa o quanto cada extração pode ser explicada ao longo da análise fatorial (Hair Jr. et al., 2005; Corrar, 2007). Consideram-se válidos os valores com poder de explicação superiores a 0.5. Quanto mais próximo de 1.0, maior é o poder de extração de informações que a variável possui do modelo. Logo, maior o percentual de explicação da variável na análise fatorial. Neste trabalho, TER521 atingiu o maior coeficiente (0.883) e REC711 o menor (0.544). Como todos os valores foram superiores a 0.5, nenhuma variável foi excluída do modelo.
A Matriz de Componentes Principais (PCA) foi utilizada como técnica para a extração dos fatores e redução da dimensionalidade do modelo. O critério considerado foi autovalor (Eigen value). Este critério é utilizado para determinar a quantidade de fatores que explicam a maior variabilidade do modelo. A Figura 1 apresenta o compromisso entre o autovalor e o número de componentes principais possíveis de serem selecionadas. Optou-se por utilizar as quatro componentes que mais explicam o modelo.
De acordo com James et al. (2013), cada componente principal (PC) é representada na direção na qual os dados possuem maior variância. A primeira reta deve minimizar as distâncias perpendiculares (projeções) entre cada observação e a própria reta. A segunda deve capturar todas as informações que a primeira PC não capturou e assim sucessivamente. No final, têm-se o compromisso entre o número de PC a serem utilizadas no modelo e total de variância explicada.
Figura 1. Matriz de Componentes Principais
A redução de dimensionalidade permitiu reduzir de 21 para 4 fatores. Estes quatro fatores explicam 69.19% da variabilidade do modelo (Tabela 6). Nota-se através da tabela que apenas um único fator é responsável por explicar 50% do modelo. Este índice, conforme explicado por James et al. (2013), sugere uma lineariedade dos dados que são representados por esta componente.
Tabela 6. Total de variância explicada
Em seguida, através da matriz de componente rotativa pelo método Varimax com Normalização de Kaiser, foi possível analisar os indicadores dentro de cada um dos fatores extraídos pela PCA. O Fator 1 foi composto pelas variáveis: APR61, APR611, APR612, APR62, APR621, APR622, APR63, APR64 e APR641. O Fator 2 por: TEL41, TEL42, TEL421, TEL422 e TEL511. O Fator 3 pelas variáveis: REC71, REC711, REC73 e REC74. Uma variável, TER51, foi excluída do modelo por possuir um coeficiente menor que 0.5. O Fator 4 reuniu as variáveis TER52 e TER521. Esta relação dos fatores e variáveis do novo modelo é apresentada na Tabela 7.
Tabela 7. Matriz de componentes
Através da análise sobre as componentes, percebe-se que o Fator 1 foi composto pelas variáveis relacionadas ao aprendizado. Estas variáveis possuem coeficiente entre 0.655 e 0.778. Esta seção foca na exploração de novos recursos e o quanto é desafiador ao usuário. O Fator 2 foi composto pelas variáveis relacionadas à tela e uma variável de terminologia, TER511. Neste caso, esta variável possuiu maior correlação com a seção tela do que terminologia. Os coeficientes possuíram valores entre 0.523 e 0.766. Este novo fator gerado objetiva mensurar a ordenação e leiautes das telas que os sistemas operacionais oferecem aos usuários. O Fator 3 foi composto pelas variáveis de recursos do sistema. Os coeficientes atingiram entre 0.617 e 0,780. Este fator está relacionado às soluções que os sistemas operacionais oferecem aos usuários durante o uso. O Fator 4 reuniu duas variáveis fortemente correlacionadas, TER52 e TER521, ambas de terminologia, com coeficientes de 0.884 e 0.889, respectivamente. Estas variáveis dizem respeito às mensagens de erro. A alta correlação entre as variáveis indica que a experiência do usuário com estas duas características é muito similar.
Com os quatro novos fatores obtidos pela redução de dimensões, buscou-se por validar novamente a consistência interna dos dados de cada fator. Para isto foi utilizado o coeficiente alfa de Cronbach apresentado na subseção 5.1. Os valores obtidos foram: Fator 1: 0.9411, Fator 2: 0.8840, Fator 3: 0.7851 e Fator 4: 0.9124. O resultado indica a fiabilidade dos novos fatores encontrados após o tratamento dos dados.
A análise fatorial deste trabalho permitiu entender quais critérios possuem maior influência sobre a satisfação de uso de dispositivos móveis. A redução de dimensões dos dados através da PCA apontou quatro novos fatores que explicam boa parte dos dados obtidos, tornando o modelo mais parcimonioso. Com quatro dimensões, o novo modelo torna-se menos complexo de ser analisado.
Esta pesquisa centrou-se na avaliação e identificação de fatores que afetam positiva ou negativamente a satisfação de uso de dispositivos móveis. O objeto de estudo foram os sistemas operacionais Android, iOS e Windows Phone. Estes sistemas foram escolhidos por serem os mais conhecidos e utilizados no mercado, segundo pesquisa da IDC (2015). O público-alvo entrevistado foram graduandos e graduados em cursos das áreas de Engenharias, Computação e Administração. Optou-se por este público por possuir candidatos com raciocínio e habilidades similares. A ferramenta utilizada foi um questionário baseado no QUIS. O questionário aplicado mostrou-se fiável e permitiu avaliações quanto aos fatores de uso dos sistemas operacionais.
O questionário foi aplicado de forma online e foram obtidas um total de 306 respostas válidas. Dessas, 69% foram provenientes de utilizadores do sistema Android, 21% do iOS e 10% do Windows Phone. Estes dados indicam concordância à pesquisa de IDC (2015) e Gartner (2012) que apontaram a hegemonia destes sistemas no mercado, sendo o Android com a maior fatia de mercado, superior à soma dos dois outros.
O modelo inicial possuía 21 fatores. Estes eram agrupados entre as categorias tela, terminologia, aprendizado e recursos do sistema. O fato de analisar muitos fatores e mais de um sistema operacional indicou a necessidade de análise multivariada de dados. Neste ponto, a análise fatorial e a busca por redução de dimensionalidade do modelo foram testes empregados.
A matriz de componentes principais permitiu reduzir de 21 para 4 fatores. Estes novos fatores obtidos explicam a maior parte da variância dos dados e possuem coeficientes satisfatórios. O Fator 1 foi composto pelas variáveis relacionadas ao aprendizado com o sistema operacional. O Fator 2 reuniu as variáveis relacionadas à tela e uma variável de terminologia, por possuir maior poder de associação. O Fator 3 foi composto pelas questões relacionadas a recursos que o sistema operacional oferece ao usuário. O Fator 4 reuniu duas questões sobre mensagens de erro que mostraram forte correlação entre elas. Este ponto indica que, além da forte associação entre as variáveis, estas questões devem ser um ponto de atenção. Isto se justifica pelo fato de apenas duas variáveis corresponderem a um novo fator.
O estudo limitou-se a investigar a satisfação de uso de sistemas operacionais de dispositivos móveis para um grupo específico, enquanto o software está presente em quase totalidade dos aparelhos utilizados. Os principais desafios desta pesquisa foram: conseguir um número significativo de entrevistados que pudessem participar da pesquisa, restringir o questionário de tal forma que o mesmo tivesse foco em avaliação do sistema operacional, ao invés de induzir o candidato sobre o uso de aplicativos.
Os resultados deste trabalho abrem possibilidades para novas pesquisas. Espera-se que a análise desenvolvida sirva para apoiar avaliações sobre interfaces e aplicativos móveis. Além disto, serve como guia para desenvolvedores de sistemas operacionais e comunidade acadêmica interessada em IHC. É possível ampliar esta pesquisa para novos grupos de entrevistados e analisar possíveis diferenças entre eles. Novas sugestões de pesquisa tornam-se interessantes a partir deste trabalho: propostas de mensagens de erros eficazes dentro do universo de smartphones e avaliações de novos sistemas operacionais são algumas delas. Adicionalmente, pode-se ampliar o grupo controle e confrontar fatores que possam interferir, ou não, na satisfação dos usuários destas plataformas.
Recebido: 03 mar. 2017
Como citar: Alves, M. A. (2018), "Análise de fatores relacionados a satisfação de uso dos sistemas operacionais Android, iOS e Windows Phone", Sistemas & Gestão, Vol. 13, No. 1, pp. 97-106, disponível em: http://www.revistasg.uff.br/index.php/sg/article/view/1269 (acesso dia mês abreviado. ano).