Katılımcıların İKİSİ ve İURY ölçeği korelasyonlarına ait bulguların tartışılması

A pesquisa descritiva visa determinar a frequência de ocorrência de um fenômeno (CHURCHILL, 1979), assumindo que o pesquisador já tem bem clara a definição do seu problema de pesquisa. Como apresentado anteriormente, utilizou-se de um questionário estruturado como base para a coleta de dados.

6.3.1 Escolha da população e amostra

O objetivo de se montar um plano amostral é tentar entender qual população o estudo pretende abranger e de que forma esta população será representada no estudo. Raramente é possível pesquisar uma população em sua totalidade, ou seja, realizar um censo (BUSSAB; MORETTIN, 2006), por isso, é necessário selecionar uma amostra que seja de alguma forma representativa e que permita inferir propriedades para a população (FÁVERO et al, 2009).

A população definida para este estudo consistiria dos gestores de estúdios (desenvolvedores) pertencentes à Indústria Criativa de Videogames. Partiu-se do pressuposto que estes teriam uma visão mais apurada sobre a realidade do setor e seria um bom termômetro para estimar o futuro da indústria. No entanto, visto ser baixo o número de empresas existentes no País, optou-se por adicionar todos os gestores de empresas ligadas à cadeia de valor da Indústria Criativa de Videogames, incluindo fornecedores de serviços, fabricantes de mídias e distribuidores. Adicionalmente, foram incluídos acadêmicos (pesquisadores do tema) e jornalistas que acompanham a indústria e que poderiam dar uma visão comparativa com a indústria internacional.

Para a definição da população foi feito um levantamento durante o primeiro semestre de 2012 (março-junho), com o auxílio de um grupo de estudo liderado pelo pesquisador deste trabalho, que levantou com fontes secundárias as empresas existentes no País. Para o levantamento utilizou-se de internet, lista de ex-alunos do curso de Design de Games da Universidade Anhembi Morumbi, cartões pessoais do autor e de outros profissionais da área. O levantamento na internet obedeceu as seguintes etapas:

1) Visita aos sites das associações (ABRAGAMES, ACIGAMES);

2) Investigação em sites de buscas pelos termos: (1) estúdios de games; (2) empresa de

games; (3) advergames; (4) serious games; (5) estúdio; (6) videogames; (7) desenvolvedoras de games; (8) desenvolvedoras de jogos, entre outros;

3) Visita aos sítios das empresas encontradas;

4) Levantamento de dados das empresas referentes a: (1) dados cadastrais, como endereço

de e-mail, telefone e endereço; (2) dados sobre os produtos comercializados; (3) participação ou não em associações; (4) prêmios recebidos, entre outros.

Aos ex-alunos do curso de Design de Games da Universidade Anhembi Morumbi foi enviado um e-mail, pelo coordenador do curso Delmar Galisi, solicitando informações sobre sua posição e empresa no momento. O levantamento sobre contatos pessoais foi efetuado com material do autor, de dois professores da Universidade Anhembi Morumbi e de um membro da ABRAGAMES.

Este levantamento, já levando em consideração desenvolvedores, publishers, distribuidores, membros da imprensa e pesquisadores, resultou em uma população de 150 empresas diferentes. A estas, 10 novas empresas foram adicionadas durante o mês de julho.

Durante o mês de julho de 2012 foi feito uma validação do banco de dados, em que se constatou que aproximadamente 20% das empresas não mais existiam ou estavam inativas, portanto, sem a possibilidade de contato. Assim, a população ficou reduzida a 120 empresas. Para obter uma margem de segurança, este número foi dobrado considerando a população total de empresas no Brasil, de cerca de 240 empresas. Como não há números oficiais sobre a quantidade de empresas neste setor no Brasil, infelizmente não foi possível confirmar este número.

Vale ressaltar que se optou por não adicionar empresas no varejo, devido ao seu baixo relacionamento com o segmento criativo centro do estudo.

É sabido que o tamanho e a representatividade da amostra permitem validar o processo de inferência estatística (FÁVERO et al, 2009, p. 96), determinando o grau de confiança e a generalização dos resultados do estudo. A amostra do estudo em tela deve ser considerada como não probabilística, visto que não se pôde definir exatamente o tamanho da população e, por consequência, um método probabilístico para a escolha desta, motivo pelo qual não é possível inferir os resultados para a população total de empresas dentro da Indústria Criativa de Videogames (FAVERO et al, 2009).

6.3.2 Coleta de Dados

A coleta de dados foi realizada disponibilizando o questionário em um website específico, Question Pro, durante os meses de setembro e outubro de 2012, utilizando o URL http://pesquisaindustriadevideogames.question. Foram enviados por e-mail convites para os respondentes, utilizando o banco de dados elaborado com a junção dos e-mails levantados das empresas, dos ex-alunos do curso de Design de Games da Universidade Anhembi Morumbi, e dos contatos pessoais do pesquisador. Determinadas empresas receberam mais de um convite já que os e-mails utilizados nem sempre eram pessoais, mas poderiam ser de contatos ou marketing da empresa.

Este expediente foi utilizado para que se pudesse fazer chegar o questionário ao maior número de pessoas qualificadas a respondê-lo. A carta de apresentação (Apêndice 1) indicava que o e- mail poderia ser reencaminhado para pessoas dentro da empresa ou outras pessoas dentro da indústria. Em outubro o link foi disponibilizado em uma página de desenvolvedores dentro da rede social Facebook por um dos respondentes com a anuência do pesquisador. Este método de coleta permitindo ao respondente convidar outros respondentes é denominado de bola de neve (FÁVERO et al, 2009).

Ao todo, foram enviados cerca de 350 e-mails, que resultaram em 450 visualizações. O número de questionários iniciados totalizou 187, o que resultou em 65 questionários totalmente respondidos. O total de respondentes válidos foi de 70. Foram considerados

válidos os questionários que estavam completos até a questão 18, o que, pela estrutura do questionário, representa 80% do total.

Optou-se por esta linha de corte para que na análise das variáveis observáveis do modelo não houvesse grande diferença no número de observações. Além disso, a exclusão de outliers somada a esta diferença poderia gerar alteração nas análises.

Após o primeiro envio dos e-mails, os respondentes que não haviam completado o preenchimento do questionário, foram consultados a cada 10 dias sobre a possibilidade de participar da pesquisa. Para algumas empresas com a qual o pesquisador tem contato, foi feito um trabalho via telefone e e-mail pessoal solicitando a participação.

Alguns contratempos ocorreram durante o levantamento dos dados. O primeiro foi um problema relacionado a um browser, que não conseguia gravar todos os dados quando o respondente clicava em algumas palavras cuja definição exigia a abertura de outra página. Alguns respondentes entraram em contato alertando sobre este problema. A solução foi colocar as definições dos termos dentro de cada pergunta, o que gerou certa repetição das questões, no texto, mas que evitou que o questionário fosse reiniciado diversas vezes.

Outros três respondentes continuaram a ter problemas e uma versão do questionário em formato Microsoft Word foi enviada a estes. As respostas foram então digitadas pelo pesquisador.

6.3.3 Análise descritiva

A característica exploratória da pesquisa e o universo a ser pesquisado delimitaram desde o início a análise. A ferramenta de coleta de dados foi elaborada de forma a que os constructos pudessem ser posteriormente analisados, utilizando uma análise descritiva básica das variáveis. A análise descritiva feita deu suporte às hipóteses delimitadas pela pesquisa, como apresentado na seção 7.4.

Antes da apresentação dos resultados é preciso dar uma explicação acerca do tratamento dado aos outliers e aos dados perdidos do banco de dados. Como já comentado, foram

consideradas apenas as observações cujo preenchimento do questionário atingiu até a questão 18.

O primeiro passo para a identificação de outliers foi verificar no banco de dados se dentro das 70 observações válidas havia casos de leniência (leniency) (CARVALHO, 2010), em que o respondente faz a mesma escolha de escala em todos os casos. Para isso foram analisadas as questões relacionadas às variáveis do modelo uma a uma. Se um caso fosse encontrado, procurar-se-ia verificar se o mesmo padrão era adotado para as demais questões, ou ainda se outro padrão de repetição ocorria. Não foi encontrado nenhum caso com estas características na amostra selecionada.

Os casos de outliers das questões que não são relacionadas ao modelo são discutidos caso a caso na apresentação destas. Para as questões do modelo foram considerados outliers as

respostas “Não sei/não se aplica”, uma vez que estas estão fora da escala e não seria possível

calculá-las de forma adequada. Tais respostas foram retiradas do banco de dados.

Estes casos, assim como os itens não respondidos, foram considerados como dados perdidos. Nas análises em foi necessário utilizar uma substituição, optou pelo Pairwise, quando tal opção não estava disponível pela substituição pela média.

Tomou-se a decisão de utilizar uma forma de priorizar as variáveis ou de agrupá-las para uma análise mais elaborada. A utilização de apenas um critério para esse agrupamento empobreceria a análise. Foi então criado um índice, denominado Índice Importância-Impacto, via multiplicação dos resultados da importância de cada variável observável e de seu impacto.

O passo seguinte consistiu em comparar o Índice II, a análise de defasagem e a importância das variáveis plotando seus resultados em um gráfico de dispersão tridimensional. Com os resultados encontrados foram criados agrupamentos e excluídas as variáveis com menor importância.

7 APRESENTAÇÃO, ANÁLISE DOS DADOS E DISCUSSÃO DOS