Efeitos econômicos da plataforma Airbnb: um estudo bibliométrico

Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão Manuela Bandeira de Mélo Vidal Efeitos econômicos da plataforma Airbnb: um estudo bibliométrico Junho 2020 UMinho | 2020 Manuela Bandeira de Mélo Vidal Efeitos econômicos da plataforma Airbnb: um estudo bibliométrico Manuela Bandeira de Mélo Vidal Efeitos econômicos da plataforma Airbnb: um estudo bibliométrico Dissertação de Mestrado Mestrado em Economia Industrial e da Empresa Trabalho efetuado sob a orientação da Professora Doutora Natália Maria Carvalho Barbosa Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão Junho 2020 i DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros, desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos. Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho. Licença concedida aos utilizadores deste trabalho Atribuição-NãoComercial-SemDerivações CC BY-NC-ND https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ii AGRADECIMENTOS À Deus e ao meu Anjo da Guarda, acima de tudo. Às minhas famílias Bandeira de Mélo e Vidal, especialmente mãe Véra, pai Nelito, irmãs Fernanda e Eduarda, tia Cássia, primas Lica e Dó e vó Lili: amo com todo o meu coração. À minha família portuguesa: tia Fina, aos seus familiares que se tornaram meus, e prima Carla. À minha madrinha Olga e ao meu querido Sydney. Obrigada por todo o suporte prestado em Portugal. Às minhas inspirações profissionais e acadêmicas: João Carrilho, Professor Ricardo Vasquez e Alana Alves. Muito obrigada. Aos meus amigos no Brasil. E, especialmente, aos meus amigos e pessoas queridas em Portugal: Dayany, Bianca, Scheilla, Dafne, Marc, Airília, Adriana M., Rafaeli, Adriana S., Pedro, Artur, Ana, Silvia, Bruna A., Bruna F., João, Joana e Cláudia. Minha gratidão eterna. Aos Professores da Escola de Economia e Gestão, principalmente do MEIE, sempre acessíveis, gentis, prestativos e encorajadores. À minha orientadora Professora Doutora Natália Barbosa, pela sabedoria compartilhada, pela paciência, pelo cuidado na orientação e por toda ajuda oferecida ao longo deste caminho. E à Noah, aquele por quem eu fiz, faço e farei tudo o que estiver ao meu alcance para fazer feliz. iii DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho acadêmico, e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida, ou falsificação de informações ou resultados, em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração. Mais, declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da Universidade do Minho. iv Efeitos econômicos da plataforma Airbnb: um estudo bibliométrico RESUMO A economia global sofreu interferências de maneira inevitável com o surgimento das plataformas peer-to-peer, comumente conhecidas como plataformas de economia compartilhada, cuja ideia de consumo é focada na utilização colaborativa de serviços e bens, e não na sua posse. Uma das plataformas inseridas nesta tendência é a Airbnb, criada em 2008 e presente em escala global, que se revela como uma solução alternativa à hospedagem turística e laboral convencional, e caracteriza-se pelo compartilhamento de moradias como alojamentos locais. Os efeitos econômicos causados pela plataforma em um contexto de economia de compartilhamento vêm tomando grandes proporções na literatura científica. O objetivo desta pesquisa, além de verificar o grau de análise dos impactos e fundamentos econômicos da plataforma, é identificar as tendências investigativas sobre os efeitos econômicos da Airbnb. Através da análise bibliométrica, caracteriza-se a literatura de acordo com o seu desempenho, servindo inclusive como apoio a novas pesquisas na área. Percebe-se que, de maneira geral, os estudos voltam-se especialmente para os efeitos causados pela ausência de regulamentação dos serviços prestados pela Airbnb, sendo a indústria de hospedagem a principal impactada. Outras variáveis econômicas exaltam, por exemplo, os efeitos urbanísticos nos locais em que a plataforma está presente e a negligência em termos fiscais. Esta pesquisa preenche uma lacuna na literatura em relação à sumarização de publicações relacionadas à Airbnb no âmbito de economia de compartilhamento, servindo de base para novas direções investigativas. Palavras-chave: Airbnb, economia de compartilhamento, consumo colaborativo, alojamento local, análise bibliométrica v Economics effects of the Airbnb platform: a bibliometric study ABSTRACT The global economy was inevitably interfered with by the emergence of peer-to-peer platforms, commonly known as shared economy platforms, whose idea of consumption is focused on the collaborative use of services and goods, and not on their possession. One of the platforms inserted in this trend is Airbnb, created in 2008 and present on a global scale, which presents itself as an alternative solution to conventional tourist and work accommodation, and is characterized by the sharing of houses as local accommodations. The economic effects caused by the platform in a context of sharing economy have been taking great proportions in the scientific literature. The purpose of this research, in addition to verifying the degree of analysis of the impacts and economic fundamentals of the platform, is to identify the investigative trends on the economic effects of Airbnb. Through bibliometric analysis, literature is characterized according to its performance, even serving as support for new research in the field. It is noticed that, in general, the studies are especially focused on the effects caused by the lack of regulation of the services provided by Airbnb, with the hospitality industry being the main impacted. Other economic variables highlight, for example, the urban effects in places where the platform is present, and the neglect in fiscal terms. This research fills a gap in the literature in relation to the summary of publications pertaining to Airbnb in the scope of sharing economy, serving as a basis for new investigative directions. Keywords: Airbnb, sharing economy, collaborative consumption, local accommodation, bibliometric analysis vi ÍNDICE GERAL DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS ............................................................................................................................. i AGRADECIMENTOS ............................................................................................................. ii DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE .................................................................................. iii RESUMO ................................................................................................................................. iv ABSTRACT .............................................................................................................................. v ÍNDICE GERAL ..................................................................................................................... vi LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS .......................................................................... viii LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................. ix LISTA DE TABELAS .............................................................................................................. x CAPÍTULO I - INTRODUÇÃO ............................................................................................. 1 1.1 O tema e sua relevância para a ciência ......................................................................... 1 1.2 Objetivo e metodologia aplicada ................................................................................... 2 1.3 Estrutura da dissertação ................................................................................................ 3 CAPÍTULO II - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................... 4 2.1 Sobre a economia compartilhada .................................................................................. 4 2.1.1 Motivações para opção do compartilhamento de bens e serviços ....................... 6 2.1.2 Implicações econômicas ........................................................................................... 8 2.2 A Airbnb ........................................................................................................................ 10 2.2.1 Sobre a plataforma ................................................................................................ 10 2.2.2 Motivações para o uso da Airbnb ......................................................................... 13 2.3 Efeitos econômicos da plataforma Airbnb ................................................................. 15 2.3.1 Impacto da plataforma na rede hoteleira ............................................................ 17 2.3.2 Influência na urbanização dos destinos ............................................................... 19 2.3.3 Evasão Fiscal .......................................................................................................... 21 2.3.4 Outros efeitos econômicos ..................................................................................... 22 vii CAPÍTULO III – PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ......................................... 22 3.1 Análise bibliométrica e ferramenta de apoio ............................................................. 23 3.2 Base de dados, critérios estabelecidos e amostra ....................................................... 24 3.3 Processamento de dados para mapeamento científico .............................................. 25 CAPÍTULO IV – ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ................................. 31 4.1 Visão geral dos estudos sobre a Airbnb no contexto da economia compartilhada . 32 4.2 Análise do mapeamento científico do tópico de estudo ............................................. 43 4.2.1 Interpretação longitudinal .................................................................................... 43 4.2.2 Visualização periódica ........................................................................................... 44 CAPÍTULO V – CONCLUSÃO E CONSIDERAÇÕES FINAIS ..................................... 60 5.1 Conclusões principais ................................................................................................... 60 5.2 Limitações da pesquisa ................................................................................................. 62 5.3 Sugestões para futuras investigações .......................................................................... 63 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................. 65 OUTRAS REFERÊNCIAS.................................................................................................... 70 4 finais, que revelarão as limitações encontradas para a produção da pesquisa e sugestões de estudos futuros. CAPÍTULO II - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Esta seção busca elucidar os fundamentos teóricos e econômicos por trás da plataforma Airbnb, a qual se discute na literatura como partícipe da economia compartilhada (Zervas, et al., 2017), embora muitos autores, como Schor (2017), questionem o pertencimento da plataforma, de natureza essencialmente comercial, nesta vertente da economia. Serão discutidos, portanto, os efeitos econômicos da economia compartilhada, bem como da plataforma Airbnb, que se espera encontrar na análise deste estudo. 2.1 Sobre a economia compartilhada Segundo Botsman & Rogers (2010), o conceito de economia compartilhada ou de compartilhamento é associado à ideia do consumo colaborativo, cujas caracterização e prática surgem de forma mais concreta no início da última década, e que sugere a reinvenção e atualização das relações de comunidade, colaboração e coletividade. Estas ligações podem ser locais, presenciais e/ou virtuais, suficientes para garantir as interações ponto a ponto. Ou seja, a associação da economia de compartilhamento à ideia do consumo colaborativo traduz o aproveitamento de bens partilhados entre comunidades, de forma a resgatar interações e laços coletivos. Ainda de acordo com Botsman & Rogers (2010), o compartilhamento vem tomando força há alguns anos, especialmente devido a uma profunda evolução da relação com os bens físicos. As pessoas não querem mais o CD, o DVD ou a secretária eletrônica. Elas querem as experiências proporcionadas por estas coisas: as músicas, os filmes ou as mensagens recebidas. Pode não fazer mais sentido, portanto, acumular bens que serão eventualmente subutilizados, como uma furadeira elétrica. Estima-se que o seu uso doméstico esteja entre seis e treze minutos em toda a sua vida útil, um bom exemplo dos bens desperdiçados que merecem atenção para o seu consumo e para a necessidade de mudança de comportamento (Botsman & Rogers, 2010). Adiciona-se à mudança natural do comportamento dos indivíduos a última grande recessão financeira mundial em 2008. Após este período, a potencial vantagem econômica em cima de 5 ativos não utilizados ou subutilizados ganhou forte apelo dos indivíduos, estimulando assim esquemas para oferta de capacidades obsoletas (Schor & Fitzmaurice, 2015), em um novo conceito de conexão social. Na era do compartilhamento, há notadamente um esforço das pessoas de se envolverem em atividades em conjunto com outros indivíduos, seja partilhando, alugando ou negociando coisas. A tecnologia permite a fácil conexão das partes interessadas. O aparecimento das plataformas de economia compartilhada, ou mercados peer-to-peer, passou a permitir que proprietários de bens subutilizados os compartilhem de forma colaborativa com consumidores mediante o pagamento de taxas (Mayasari & Haryanto, 2018; Zervas, et al., 2017). Estas transações sempre foram possíveis, mas a internet possibilitou que plataformas digitais rapidamente suprissem demandas em uma maior escala e em qualquer lugar, de forma eficiente e segura (Forgacs & Dimanche, 2016). Chasin et al. (2018) destacam que há vários tipos de compartilhamento sob o guarda-chuva da economia compartilhada, como, por exemplo, o “consumo baseado em acesso” e os “sistemas de compartilhamento comercial”, além do “consumo colaborativo”, cujas compensações, na verdade, podem acontecer ou não, com recursos físicos ou mesmo imateriais, e reforçam que a economia compartilhada resulta de uma não transferência de bens. Schor & Fitzmaurice (2015) evidenciam que uma das principais práticas do compartilhamento se enquadra, de fato, na recirculação de bens. A eBay e a Craigslist, ambas fundadas em 1995, são exemplos de plataformas de sucesso criadas para, principalmente, a troca de bens utilizados. Esta prática reforça a necessidade de superação do desperdício. Para se ter uma ideia, estima-se que mais de dez bilhões de dólares australianos sejam gastos, por ano, em itens que os australianos acabam por não utilizar (Botsman & Rogers, 2010). O estudo de Schor & Fitzmaurice (2015) destaca ainda outras três categorias como práticas do compartilhamento: a troca de serviços, a otimização da utilização de ativos e a construção de vínculos sociais. Sobre este último: a diferença entre o consumo generalizado e o consumo colaborativo pauta-se justamente no evidente esforço das pessoas na realização de atividades em conjunto com outros indivíduos (Mayasari & Haryanto, 2018). Martin (2016) sugere que a economia compartilhada é muitas vezes defendida como uma oportunidade econômica, uma promoção de consumo mais sustentável e um caminho para uma economia menos centralizada e igualitária. Schor (2017) suscita em seu estudo que a tendência da economia de partilha é insinuada pelos próprios proponentes dos negócios à medida em que a tecnologia avança, elevando assim a flexibilidade e a autonomia dos fornecedores de recursos. 6 Exemplos de plataformas como Uber, Lyft e BlablaCar no setor de transporte, Airbnb no setor de acomodações, e Mobypark no setor de estacionamento, irrompem como um canal substituto de acesso a bens e serviços que são ofertados tradicionalmente por empresas consolidadas nas diversas indústrias (Roma, et al., 2019), e acabam por facilitar o acesso de estranhos ao consumo colaborativo ou compartilhado, sendo esta ideia a principal inovação das plataformas (Oskam, et al., 2018). Com o sucesso destas, especialmente Airbnb e Uber, percebe-se que a ideia do compartilhamento de bens e serviços tem sido cada vez mais aceita pela sociedade, tanto pelo lado dos provedores, aqueles que disponibilizam os bens e serviços para compartilhamento, tanto pelo lado dos consumidores. No entanto, é importante destacar que não é raro encontrar na literatura estudiosos críticos que identificam a natureza comercial das operações como sendo o principal propósito das plataformas em evidência, as quais procuram ocultá-lo com a promoção de uma rede de partilha: relata-se que a apropriação do nome “compartilhamento” muitas vezes é controversa (Schor, 2017). A compreensão de “o que é meu, é seu” (Botsman & Rogers, 2010) é censurada inclusive por alguns provedores de bens e/ou serviços compartilhados. Ravenelle (2017), no seu estudo com 78 entrevistados envolvidos com negócios de compartilhamento, suscita que, em vez destes provedores enxergarem a si mesmos como pertencentes a um novo movimento econômico e social, eles se identificam, mais precisamente, apenas como trabalhadores em busca de receita, e as plataformas tornam-se as ferramentas para tal. A promoção de concorrência desleal, a transferência de risco aos usuários das opções de compartilhamento e a eventual evasão fiscal são algumas críticas levantadas em oposição a plataformas como, por exemplo, a Airbnb e a Uber. É clara e real, portanto, a resistência contra este movimento, que se apresenta como uma inovação cuja base é a criação de valor econômico e social (Martin, 2016). 2.1.1 Motivações para opção do compartilhamento de bens e serviços Ainda que a tendência de crescimento das plataformas peer-to-peer diga o contrário, é possível identificar na literatura estudos como o de Fremstad (2018), o qual prevê que, com o aumento da renda individual, e a prospecção esperada de crescimento econômico e não estagnação, há um enfraquecimento no incentivo para o compartilhamento de bens, ou seja, se o indivíduo tem condições de satisfazer uma necessidade de forma completa, a dependência do compartilhamento de bens e serviços por outras pessoas já não é mais atraente. 7 Porém, a maioria dos estudos científicos relativamente à economia compartilhada volta-se para a sua crescente aderência. Todavia, antes de identificar as motivações que levam uma pessoa a compartilhar o que tem ou utilizar o que é de uma outra, é preciso levar em consideração o alto grau de confiança que é requerido neste tipo de relação, não só para o consumidor, quanto também para o provedor. A tecnologia, em suas variadas formas e dentro do escopo da economia de compartilhamento, reinventou e segue reinventando a confiabilidade das partilhas entre indivíduos (Botsman & Rogers, 2010). A partir desta conexão de confiança, é possível traçar os motivos pelos quais o compartilhamento passa a ser uma opção. Schor & Fitzmaurice (2015) identificam três grandes motivações para participação na economia compartilhada: a motivação econômica é a primeira. Mais uma vez, a facilidade das plataformas ponto-a-ponto, livres de intermediários e que conectam consumidores e provedores, entrega mais valor aos primeiros e mais oportunidade de renda aos segundos. Mayasari & Haryanto (2018) suscitam que a motivação primária de envolvimento com a economia compartilhada é a busca pelo melhor preço. Os indivíduos são capazes de analisar todas as alternativas e considerar a mais adequada em termos de vantagens e desvantagens: para optar pelo consumo colaborativo, a motivação econômica é a mais atrativa. A segunda motivação destacada por Schor & Fitzmaurice (2015) é a redução do impacto ecológico – muitos usuários se importam com o impacto causado no ambiente, e algumas plataformas estampam selos de preocupação ambiental. A recirculação de bens, por certo, pode reduzir os efeitos ecológicos, uma vez que reduz a demanda por novos produtos e serviços, reduzindo o uso de materiais e eventuais desperdícios (Möhlmann, 2015). Os tipos de atividade de compartilhamento oferecem a visão de que as pessoas estão adquirindo novos hábitos de comportamento e consumo. Há uma tendência de um novo estilo de vida que protege o meio ambiente, otimizando os recursos já existentes de forma mais eficiente, comprometendo-se diretamente com a sustentabilidade (Mayasari & Haryanto, 2018). Hospedar-se em acomodações existentes, por exemplo, reduz a necessidade de novos hotéis. Partilhar carros reduz substancialmente a emissão de gases de efeito estufa. Na Europa, a emissão de gás carbônico está sendo reduzida em até 50% por usuário de carros compartilhados. Ainda assim, é importante destacar que há pouca produção científica no campo de impactos ambientais com o fomento desta nova economia, mesmo que surja como uma motivação proeminente para a sua adesão (Botsman & Rogers, 2010; Schor & Fitzmaurice, 2015). 8 Schor & Fitzmaurice (2015) destacam a terceira e última grande motivação para a participação na economia compartilhada surgida no seu estudo: o estímulo à interação social e à construção de redes sociais. Möhlmann (2015) corrobora este fato com a construção de uma estrutura de análise de satisfação dos optantes por economia compartilhada, cujo primeiro componente motivacional determinante para esta prática é o pertencimento a uma comunidade ou o desejo de pertencer a um grupo. Considerando a existência de uma tendência altruísta de ajudar outros indivíduos, e a criação de um envoltório de confiança necessário para o desenvolvimento do compartilhamento, é possível perceber, de fato, o fortalecimento da conexão social em um ambiente de partilha (Mayasari & Haryanto, 2018). Faz-se importante entender as motivações de cada parte envolvida no compartilhamento: o consumidor e o provedor. Para o provedor do compartilhamento, Botsman & Rogers (2010) sugerem que a principal motivação é a possibilidade de retorno financeiro extra, embora seja possível conectar esta motivação às interações sociais promovidas pelo consumo colaborativo. Mayasari & Haryanto (2018), em seu estudo sobre o que leva o consumidor a optar pelo consumo colaborativo, identificam que motivações racionais, como considerações coerentes sobre todas as alternativas, e emocionais, sugeridas por critérios subjetivos, mas que levam à satisfação de uma necessidade pessoal, estão presentes na escolha pelo compartilhamento. Os autores identificam que o consumo colaborativo também é conduzido por motivações extrínsecas, ligadas ao resultado possível de alcançar a partir da realização de determinada atividade, e intrínsecas, relacionadas às inclinações naturais que dão sentido à existência. Segundo Möhlmann (2015), as principais abordagens teóricas que determinam a escolha do compartilhamento, especificamente por parte do consumidor, relacionam-se com o benefício próprio, como a utilidade, a confiança e a redução de custos. A utilidade está ligada à real necessidade que aquele bem (ou serviço) tem para o consumidor, ou seja, a escolha é precisa e eficiente (Mayasari & Haryanto, 2018). A confiança é fundamental para optar pelo compartilhamento, uma vez que o foco deste não está mais em um produto físico, e sim na interação de pessoa para a pessoa (Botsman & Rogers, 2010). A redução de custo, por fim, é uma variável predominantemente defendida como um efeito positivo na opção pelo compartilhamento e na probabilidade de consumir novamente as alternativas de partilha de bens e serviços (Möhlmann, 2015). 2.1.2 Implicações econômicas 9 Negócios de economia compartilhada tornaram-se tão consolidados que não se imagina que este contexto, que abarca o consumo colaborativo, emergiu somente há pouco mais de uma década. A Uber, por exemplo, uma das principais plataformas deste movimento econômico, tornou o capital público em setembro de 2019, na Bolsa de Valores de Nova Iorque, com oferta inicial de 69 bilhões de dólares (Isaac, et al., 2019). A economia compartilhada, portanto, não deve ser subestimada em seus mais variados sentidos, especialmente no que diz respeito aos impactos econômicos causados. Primeiro, pela previsão de alguns observadores de uma sociedade a custo marginal zero para um futuro não tão distante, particularmente pela capacidade de tecnologias altamente produtivas refazerem relações econômicas ao se combinarem com usuários (Schor, 2017). Em outras palavras, com a introdução de novas tecnologias, reduz-se o custo de produção e, consequentemente, o preço dos produtos/serviços, e então a sociedade terá acesso a bens e serviços a um custo quase inexistente. De forma mais real, por reduzir as barreiras (e os custos) à entrada, uma vez que qualquer indivíduo proprietário de um bem ou serviço subutilizado pode fornecer seus recursos por meio do acesso a uma plataforma online. Os negócios baseados em compartilhamento podem se tornar escaláveis à medida em que atendem à procura de uma forma mais dinâmica, com uma grande variedade de produtos e/ou serviços mais flexíveis e competitivos em qualidade e em preço, o que concede, por exemplo, uma grande vantagem competitiva de liderança em custos (Roma, et al., 2019). Dificilmente os operadores instalados teriam a mesma capacidade massiva, capilaridade, soluções de oferta e preços que os negócios de partilha (Roma, et al., 2019). Isto pode, inclusive, estimular a concorrência, incentivando as empresas tradicionais a melhorarem e inovarem os seus serviços e modelos de negócio. Possivelmente, a principal causa para os impactos econômicos da economia de compartilhamento, identificada de forma robusta na literatura científica, é a frequência em que estes negócios ultrapassam limites legais estabelecidos. A ausência de regulamentação e fiscalização em diversos setores de negócios de partilha é um problema relevante com impacto direto enfrentado pelas empresas tradicionais (Guttentag, 2013). Destaca-se, principalmente, que a não observação à legislação relaciona-se à possível concorrência desleal, a uma eventual evasão fiscal e ainda a impactos urbanísticos causados nos locais em que a plataforma tem aderência (Guttentag, 2019; Ključnikov et al., 2018; Oskam et al., 2018). 10 Em contrapartida, em seu estudo sobre a economia compartilhada, em que provoca se este movimento está a caminho da sustentabilidade ou do pesadelo neoliberal, Martin (2016) estrutura a economia compartilhada como uma oportunidade econômica, quando apresentada como uma solução para problemas existentes e negligenciados no âmbito financeiro da sociedade, como, por exemplo, o desemprego. O autor reforça que os trabalhadores individuais que conseguem compartilhar seus bens e serviços mediante remuneração são vistos como microempreendedores, corroborando com a ideia do empoderamento econômico individual dos provedores de compartilhamento. Deve-se ter em atenção que, mesmo que o acesso ao movimento de compartilhamento seja incentivado pela facilidade de entrada, devido a barreiras nulas ou quase nulas, a evolução do negócio depende de diversos fatores. Em um estudo realizado por Chasin et al. (2018), os autores identificaram sete razões para o fracasso do que eles chamaram de “negócios de compartilhamento”, ou seja, negócios que têm como base a economia compartilhada. As principais razões que importa destacar são: a dependência das plataformas em captar provedores de recursos (bens e serviços), causando um desequilíbrio na satisfação da procura; a análise insuficiente do mercado de compartilhamento, que, em um extremo, pode forçar o compartilhamento em um mercado que não está interessado neste modelo; requisitos de recursos ocultos, como financeiro, tempo e pessoal, que não é incomum que não acompanhem negócios escaláveis; e um ambiente jurídico pouco claro, com ameaças enfrentadas de mudanças legislativas imprevistas que podem afetar diretamente o modelo de negócio proposto. Verifica-se, portanto, que uma profunda análise ambiental e econômica para identificar os impactos que os negócios de compartilhamento podem gerar e sofrer, pode garantir a sua sustentabilidade (Chasin, et al., 2018). A fim de identificar o cenário do objeto de pesquisa, apresenta-se a seguir uma análise geral da plataforma Airbnb. 2.2 A Airbnb 2.2.1 Sobre a plataforma Uma das primeiras plataformas da economia compartilhada, a Airbnb destina-se fundamentalmente ao setor de hospedagem turística. É importante perceber que, para que uma experiência turística aconteça, é necessário que haja o encontro entre a produção turística e o 11 consumo turístico, quer dizer, o momento em que há o consumo de recursos do valor turístico criado (Anderson, 2007). O consumidor dos recursos, assumindo-se aqui como turista, é definido como aquele que viaja para determinados lugares, diferentes da sua habitual residência e ambiente cotidiano, por um período de pelo menos uma noite, e não mais que um ano, cujo propósito é distinto do exercício de atividade remunerada no local escolhido (Ferri, 2014). Para configurar-se como turista, a estada de pelo menos 24 horas (ou uma diária) em um local pressupõe o consumo de alojamento local, ou, em outros termos, o consumo de hospedagem. Como um recurso alternativo à hospedagem convencional, surge a plataforma Airbnb, uma das maiores e mais importantes inovações realizadas no setor de turismo (Guttentag, 2019). A ideia da Airbnb nasceu em 2007, quando dois colegas de apartamento, Joe Gebbia e Brian Chesky, decidiram alugar três colchões de ar em um espaço em sua moradia, com serviço de café da manhã, para participantes de uma conferência de design que aconteceria em São Francisco, cidade que residiam. A capacidade hoteleira estava aquém do esperado, e assim, com a renda extra que ganhariam, seria possível arcar com os custos do aluguel do apartamento que arrendavam. Eles lançaram um website simples e três pessoas apareceram, pagando 80 dólares cada pela temporada, quando os dois colegas perceberam que poderia ser o início de um grande negócio (Johnson, et al., 2017). Gebbia e Chesky convidaram Nathan Blecharczky para reformular o website e, em 2008, lançaram oficialmente o airbedandbreakfast.com. Para o crescimento necessário, contaram com o apoio de Paul Graham, famoso investidor anjo em startups e, em 2009, refinaram o produto, e o AirBed & Breakfast passou a se chamar Airbnb. O produto recebeu milhões de dólares em novas rodadas de investimento entre 2010 e 2011 e, em 2014, a empresa já valia 10 bilhões de dólares (Johnson, et al., 2017). O modelo de negócio da plataforma consiste na listagem e oferta das acomodações extras por parte dos anfitriões, os quais estabelecem os seus próprios preços de diárias para determinados períodos. No início do negócio, os fundadores chegaram a estipular um valor limite para a diária de cada alojamento listado. Com o crescimento da plataforma, percebeu-se que não havia sentido determinar preços ao passo que as expectativas dos hóspedes podem variar, não necessariamente se encaixando na redução de custos, por isso esta condição foi logo removida (Botsman & Rogers, 2010). Os anfitriões pagam à plataforma uma taxa de 3% em cima do valor de cada transação para custear os processos de pagamento, e os hóspedes pagam uma taxa que varia de 9% a 12% em 12 cima do valor da reserva. Identifica-se ainda que a plataforma adota um sistema de reputação online, onde é possível que os hóspedes avaliem critérios em relação à sua estada, como limpeza e localização, e os anfitriões avaliem os hóspedes em relação ao seu comportamento. Este sistema permite, principalmente, a criação de confiança, sendo ambos os usuários incentivados a utilizá-lo (Zervas, et al., 2017). A confiança, como já percebido, possui extrema relevância para que este tipo de negócio prospere. A plataforma reforça as suas políticas de confiança e segurança com diversas medidas protetivas, tanto para o hóspede, como política de reembolso caso haja alguma incompatibilidade em descrições de acomodações, quanto para o anfitrião, garantindo proteção referente a danos à acomodação, proporcionando maior segurança na transação (Guttentag, 2019). É preciso destacar a existência de confronto ao posicionamento de negócios peer-to-peer, especialmente da plataforma Airbnb. Ou seja, embora a Airbnb esteja relacionada neste estudo à economia de compartilhamento, um questionamento comum em relação à plataforma é sobre como ela se posiciona como o epicentro desta economia, enquanto os triviais bed & breakfast não fazem parte deste movimento (Ravenelle, 2017). Oskam et al. (2018) caracterizam a Airbnb como um exemplo claro de plataforma orientada para o lucro, que obtém valor gerado pelos seus usuários, promove a comercialização e mercantilização de bairros tipicamente residenciais e obstrui a regulamentação dos seus negócios em expansão. A plataforma se intitula como um mercado de comunidade pautado na confiança, ligandose intimamente ao bem-estar social (Querbes, 2018). Estes laços sociais são percebidos quando se identifica que o consumo colaborativo (ou compartilhado) fortalece uma conexão social, especialmente a Airbnb, quando permite, por exemplo, fazer novos amigos através da própria transação dos pares ou ainda através de comunidades sociais mantidas e/ou estimuladas pela plataforma (Mayasari & Haryanto, 2018). Em uma conferência, Joe Gebbia, um dos cofundadores, declarou que a empresa aposta todas as fichas no propósito da confiança, uma vez que se compromete a elaborar o design correto para que as pessoas superem o preconceito natural com os estranhos, fazendo com que se crie uma conexão humana. Para ele, visivelmente é um comércio, mas a promessa da ligação humana encaixa-se exatamente no conceito de economia compartilhada (Gebbia, 2016). Embora a plataforma seja defendida como uma prática dualística, pois mesmo orientada para o lucro, é capaz de criar laços e conexões sociais previstos (Habibi, et al., 2017), algumas 13 evidências científicas apontadas identificam a contrariedade aos princípios de promoção de bem-estar social seguidos por plataformas ditas de compartilhamento. Querbes (2018) afirma que a Airbnb não apresenta estrutura para que o bem-estar social seja promovido, fazendo surgir preocupação com uma possível natureza predatória da plataforma quando voltada para o lucro, o que pode ser verificado após a análise de determinados efeitos econômicos. Estas convicções opostas partem, inclusive, de seus próprios provedores, quando, na verdade, enxergam a utilização da plataforma meramente como uma fonte de renda, e encontram-se muitas vezes suscetíveis a regras que vão de encontro à imagem exortada pelas plataformas como apenas intermediárias nas transações. Sendo assim, há fortes orientações de que a evidência de natureza comercial na Airbnb, por exemplo, deveria estimular um reenquadramento econômico da plataforma por sugestionar um caminho contrário ao defendido como sendo a essência do compartilhamento (Martin, 2016; Oskam, et al., 2018; Querbes, 2018; Ravenelle, 2017; Rodríguez-Antón, et al., 2016). Independente das conclusões oriundas dos debates sobre a sua estrutura econômica, é válido ressaltar o sucesso alcançado pelo negócio. Atualmente, a Airbnb está presente em mais de 220 países e regiões e 100 mil cidades em todo o globo, e comemorou recentemente o marco de 750 milhões de chegadas de hóspedes nas propriedades espalhadas pelo mundo. São mais de duas milhões de pessoas por noite, em média, hospedadas através da Airbnb (Airbnb, 2020). Estima-se que a renda extra gerada pela plataforma para os anfitriões em nível global, desde a sua fundação, é calculada em 65 bilhões de dólares (Airbnb, 2019). É possível encontrar quase todos os tipos de acomodação listados na plataforma: de quartos privados a castelos, de casas na árvore a iglus. Em termos de capitalização de mercado, a Airbnb já ultrapassa a maioria das redes hoteleiras do mundo, como por exemplo a Accor. Chegou-se a prospectar que, se a Airbnb abrisse o capital para público, a sua capitalização de mercado giraria em torno de 60 bilhões de dólares (Botsman & Rogers, 2010; Brendan, et al., 2018; Guttentag, 2019). 2.2.2 Motivações para o uso da Airbnb Para entender as motivações dos anfitriões de propriedades listadas na Airbnb, é concebível que haja uma desconfiança sobre o êxito de um negócio em que o seu lar é oferecido para um completo estranho, vindo de qualquer parte do mundo. Os fundadores da plataforma acreditam 20 Em um estudo de caso na Ilha de Minorca, na Espanha, Yrigoy (2017) retrata que a presença da Airbnb desencadeou um processo de gentrificação no curto prazo, forçando os residentes estabelecidos em uma região turística a se deslocarem para áreas menos favorecidas e interessantes. Isto deveu-se, sobretudo, pela subida nos preços dos aluguéis residenciais por causa da escassez da oferta de residências permanentes. O autor denomina o evento de “Airbnbficação”, com características peculiares referente ao mercado de aluguel, e não ao mercado de compra e venda, mais comum na gentrificação em décadas anteriores à esta última. Em Portugal, o décimo mercado do mundo mais relevante para a Airbnb (Airbnb, 2019), há mais imóveis disponíveis pela plataforma que na Alemanha ou na China. O modelo é visto como sobrevivência econômica, uma vez que o país arranca em um aumento do custo de vida e uma expressiva parte dos cidadãos portugueses ganham o salário mínimo. Por este motivo, há grande influência na urbanização: a classe média se desloca para as freguesias mais periféricas para disponibilizarem os seus imóveis em grandes centros turísticos, para locação através Airbnb (Faget, 2019). Mais um efeito referente à urbanização, desta vez em Sydney, Austrália, e nomeadamente relacionado ao mercado imobiliário, é que a possibilidade de listar propriedades na plataforma pode perturbar as comunidades residenciais com a transformação de apartamentos ou casas inteiras em alojamentos locais. Isto inclusive reduz, como previsto, as propriedades disponíveis para aluguel permanente, aumentando a pressão sobre os preços no mercado de habitação (Gurran & Phibbs, 2017). Desta maneira, é praticamente unânime na literatura científica, nos estudos que sugerem o tema de regulação da Airbnb, a afirmação de que políticas e regulações mais eficazes devem ser promovidas nos destinos em que a plataforma está presente. No Brasil, por exemplo, tramita um projeto de lei que propõe alteração da Lei das Locações de 1991, a fim de contemplar as locações de acomodações residenciais dentro de condomínios, por meio de plataformas ou aplicativos de intermediação de aluguel, para que constem expressamente nas suas convenções. Este projeto visa eliminar conflitos que podem ser gerados pela parte que deseja usufruir do direito sobre a sua propriedade privada, e pela parte que não deseja ver o condomínio que reside transformado em um espaço de hospedagem semelhantes a hotéis, promovendo alta rotatividade de pessoas externas e aumentando assim a insegurança e gastos com manutenção predial (Coronel, 2019). Insinua-se, desse modo, dedicação constante de maior atenção à legislação, visando essencialmente reformulá-la para convivência saudável com o mercado de habitação. Sugere- 21 se, portanto, a implementação de um controle eficaz de zoneamento e desenvolvimento residencial (Gurran & Phibbs, 2017). 2.3.3 Evasão Fiscal A natureza comercial da Airbnb surge como um dos motivos substanciais para que a regulamentação seja uma variável significativa na literatura científica. Sugere-se a prática exclusivamente comercial da plataforma à medida em que os intermediários passam a ser agentes empresariais. Na cidade de Praga, 80% das unidades imobiliárias oferecidas pela Airbnb correspondem à atividade empresarial (Ključnikov, et al., 2018). Em Boston, percebeu-se que quase a maioria das listagens de acomodações da Airbnb pertencem a operadores comerciais, identificados pelo fato de listarem múltiplas acomodações na plataforma (Horn & Merante, 2017). Em 2019, entre os dias 4 de fevereiro e 15 de abril, o portal de jornalismo Folha de São Paulo avaliou cerca de 26 mil anúncios na Airbnb nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro, no Brasil. Identificou-se que, em cada 10 anúncios, pelo menos 8 deles eram de empresas que chegavam a administrar, individualmente, até 157 imóveis. Estas empresas, especialmente agências de turismo e imobiliárias, assumem, para os reais proprietários dos imóveis, a burocracia da divulgação do espaço, check-in e checkout dos hóspedes, limpeza e manutenção do local (Diegues, et al., 2019). O modelo de negócio adotado é o recebimento de um percentual do que é pago pelos hóspedes, como comissão, que pode chegar até 25%. Os perfis apresentam-se em grande parte como nomes de pessoas comuns, como Daniel, que não fornece sobrenome, diz ser francês e não tem empresa: ele administrava cerca de 244 imóveis no Rio de Janeiro, quando os dados foram coletados (Diegues, et al., 2019). Faz-se importante destacar, deste modo, a possível existência de evasão fiscal e a necessidade de uma supervisão econômica e, ao mesmo tempo, de uma assessoria administrativa para viabilizar o crescimento saudável do negócio (Ključnikov, et al., 2018). Portanto, pesquisadores são efusivos em afirmar que deve haver taxação para as atividades que visam ao lucro. A ausência de regulamentação e fiscalização leva a uma prática desleal de concorrência por parte da Airbnb, conforme as barreiras para se tornar um provedor de uma atividade lucrativa serem quase nulas, e os custos envolvidos também se aproximarem do zero, o que em curto prazo não são alcançados pelas empresas tradicionais. Pontua-se também que o exercício comum de violação de leis locais referente a aluguéis de curto prazo promove uma 22 instabilidade natural entre a oferta de acomodações para aluguel permanente e a procura por estas (Horn & Merante, 2017; Oskam, et al., 2018; Stabrowski, 2017). 2.3.4 Outros efeitos econômicos Percebe-se, na literatura, que a influência da plataforma Airbnb na sociedade é dada de diversas maneiras. Um dos impactos gerados, ainda que não muito formulado na ciência, mas que revela traços econômicos importantes e merece ser citado neste estudo, é o efeito da plataforma na distribuição de renda e em relações trabalhistas. Em seu estudo, Schor (2017) cita a Airbnb como parte de um movimento da economia de compartilhamento que pode favorecer o aumento da desigualdade social, à medida em que a maioria dos provedores dos negócios de partilha é instruída e possui outras fontes de rendimentos. A autora afirma que as atividades das plataformas, incluindo a Airbnb, acabam por afastar de alguma forma os trabalhadores menos favorecidos que se ocupavam de trabalhos manuais, como limpeza e mudança, quando os próprios provedores de compartilhamento passam a fazê-los. Assim, mais renda e mais oportunidade são transferidas para provedores e famílias com maiores condições. Na mesma pesquisa, Schor (2017) faz referência às condições precárias de trabalho, dado que os provedores de serviços, que atuam através do intermédio destas plataformas, são independentes, isto é, não funcionários, e encontram-se, portanto, desprovidos da segurança oferecida por um emprego formal. Ravenelle (2017) afirma que as plataformas que oferecem mão-de-obra, no geral, encontram um meio de evadir-se de obrigações trabalhistas, precarizando assim as suas relações. A autora também suscita que a não vinculação trabalhista permite péssimas condições, como a ausência do direito ao seguro-desemprego ou cobertura de acidente de trabalho. O que se pode observar é, ainda que não haja proteção regulamentada aos trabalhadores, existe um estímulo à prática da economia informal com a presença deste tipo de plataformas de serviços. No próximo capítulo, serão apresentados os procedimentos metodológicos adotados para o alcance do objetivo desta pesquisa. CAPÍTULO III – PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 23 Neste capítulo, pretende-se descrever as etapas percorridas e os critérios estabelecidos em busca dos resultados para a questão investigativa, a fim de comprovar, na literatura, as tendências e performance de publicações científicas em relação aos efeitos econômicos identificados provocados pela plataforma Airbnb. Serão apresentadas a metodologia utilizada para a pesquisa, de forma a abranger a ferramenta tecnológica de apoio empregada, bem como a base de dados utilizada para concretização dos resultados deste trabalho. 3.1 Análise bibliométrica e ferramenta de apoio Para o processo metodológico desta investigação, optou-se pela realização da análise bibliométrica. A sua designação deu-se no final da década de 1960, baseada em métodos semelhantes utilizados no início do século XX, e definida como “a aplicação de métodos matemáticos e estatísticos a livros e outros meios de comunicação” (Pritchard, 1969). A bibliometria é uma metodologia de análise quantitativa e tem como objetivo principal a mensuração da produção de livros, documentos e periódicos científicos. Sob uma perspectiva diversificada, a análise bibliométrica amplia o foco da mensuração de produção científica, a fim de aplicar as suas técnicas na compreensão contextualizada destas produções (Teixeira, et al., 2013). Este método oferece um complemento aos estudos já existentes, atuando como uma forma de analisar direções apontadas e novos caminhos referentes a um campo específico de pesquisa. Possui como principais técnicas a análise de performance, que avalia o impacto das publicações de acordo com indicadores, como, por exemplo, citações, e o mapeamento científico, que consiste em apresentar a estrutura dinâmica conceitual da pesquisa – utilizando critérios como termos ou palavras, intelectual – quando referida a autores, ou social – utilizando o critério de referências (Cobo, et al., 2012; Salustiano & Barbosa, 2019). A metodologia adotada vem se modernizando ao longo dos anos e, com a evolução tecnológica, diversas ferramentas informáticas foram criadas como apoio à análise bibliométrica. Visando enriquecer esta pesquisa, utilizou-se como instrumento complementar o software de código aberto SciMAT, versão 1.1.04, recurso especializado em mapeamento científico longitudinal, disponível para download de forma gratuita e frequentemente atualizado (Cobo, et al., 2012). O SciMAT foi desenvolvido por cientistas da Universidade de Granada, Espanha. Diferese de outros dispositivos em relação a três ferramentas personalizadas, permitindo que toda a 24 análise seja realizada com a utilização deste único software, razão pela qual optou-se por este dispositivo neste trabalho: um módulo que oferece um poderoso pré-processamento de dados, sendo possível limpar a base de dados de uma maneira mais eficaz para melhor mapeamento, a utilização de indicadores bibliométricos que revelam o impacto dos elementos estudados e um assistente para configuração da análise e suas diversificadas etapas (Cobo, et al., 2012). Será possível, portanto, a partir da base de dados e critérios definidos identificados a seguir, e utilizando a metodologia supracitada, analisar e apresentar a performance das publicações com relação à matéria deste estudo, caracterizando as vertentes econômicas encontradas, e as direções para as quais estas pesquisas se guiam. Destaca-se que é o primeiro estudo bibliométrico realizado sobre as investigações publicadas relativamente aos efeitos econômicos provocados pela plataforma Airbnb, no cenário de economia compartilhada, quando consultadas duas das principais bases de dados científicas, sendo elas: Web of Science e Scopus. Garante-se, assim, a importância desta pesquisa para o universo científico e como direcionamento para futuras investigações. 3.2 Base de dados, critérios estabelecidos e amostra As publicações analisadas para esta investigação encontram-se indexadas na base de dados Web of Science (WoS), uma das principais plataformas bibliográficas multidisciplinares existentes, que oferece uma extensa variedade de publicações nos periódicos mais importantes e influentes no meio acadêmico, sobretudo na área de ciências sociais (Cobo, et al., 2011b; Martín-Martín, et al., 2018; Salustiano & Barbosa, 2019). A cobertura temporal da base WoS é de 1900 até os dias atuais. Originalmente, foi produzida pelo Institute for Scientific Information (ISI). Posteriormente, a propriedade intelectual passou a pertencer à Thomson Reuters, e atualmente a manutenção da base de dados é realizada pela Clarivate Analytics. Conta com mais de 90 milhões de publicações, entre elas artigos completos, editoriais, anais de periódicos e livros e resenhas (Moral-Muñoz, et al., 2020). Definiu-se, como critério de palavras-chave para a análise da amostra, o conjunto de palavras “Airbnb” e “Sharing Economy”, através de uma busca pelo operador booleano AND, a fim de retornar todos os registros que contivessem ambos os tópicos em título, resumo e/ou palavras-chave. As palavras “Airbnb” e “Sharing Economy” foram escritas entre aspas para que o resultado retornasse registros com correspondência exata ao solicitado. Tem-se em vista, com isso, a 25 agregação das publicações a respeito da plataforma Airbnb à natureza conceitual desejada da economia de compartilhamento, com a finalidade de desenvolver nomeadamente o objeto deste estudo. As palavras foram escritas na língua inglesa para maior abrangência da literatura. A extração da amostra foi realizada no dia 13 de maio de 2020. Foram encontradas 486 (quatrocentos e oitenta e seis) publicações que atendem ao critério das palavras-chave no campo de pesquisa por tópico “Airbnb” AND “Sharing Economy”, compreendidas entre o período de 2008 (ano em que foi lançada a plataforma) e 2020. O período da primeira publicação indexada a respeito do tema corresponde ao ano de 2015. Optou-se por incluir, na análise de dados, todas as categorias dos estudos retornados a partir do critério de pesquisa estabelecido, por considerar a importância de verificar as tendências de meios de divulgação responsáveis por publicações desta matéria, a qual é relativamente recente perante a ciência. As publicações dividem-se em artigos, artigos recém-publicados, artigos publicados em anais de conferência, revisões, capítulos de livro, revisões de livro, materiais editoriais, cartas e resumos de conferência. 3.3 Processamento de dados para mapeamento científico Com o objetivo de incrementar a análise bibliométrica para esta investigação, realça-se o mapeamento científico, ou mapeamento bibliométrico, uma representação espacial de como disciplinas, áreas, especialidades e autores ou trabalhos individuais se relacionam entre si. A intenção aqui é demonstrar a evolução e as associações conceituais da temática desta pesquisa (Small, 1999; Van Eck & Waltman, 2007). O processo para análise e intepretação dos dados consiste em um fluxo de trabalho retratado na Figura 1, o qual dita as etapas concretizadas para realização do mapeamento. Com o apoio do software SciMAT, realizou-se, após a extração da base de dados da Web of Science, o seu pré-processamento, uma das etapas mais importantes desta metodologia, que visa garantir a obtenção de resultados mais satisfatórios na análise (Cobo, et al., 2012). O mapeamento bibliométrico, para esta investigação, está fundamentado na análise de palavras-chave, que será elucidada nos próximos parágrafos deste subcapítulo. O préprocessamento viabilizou, então, o reconhecimento e eliminação de itens duplicados e a identificação de erros ortográficos e palavras semelhantes, escritas, por exemplo, no singular e no plural, visando o agrupamento dos termos e obtendo, assim, uma base de dados mais limpa e confiável. 26 Figura 1. Mapeamento científico e seu fluxo de trabalho Fonte: Elaborada pela autora com base em Cobo et al. (2012). O SciMAT permite que os dados sejam estudados a partir de uma compreensão longitudinal, sendo possível a criação de mais de um intervalo de tempo para visualização do comportamento dos componentes a cada ciclo. Para este estudo, fundamentando-se na contemporaneidade do tema, optou-se pela criação de dois intervalos de tempo: o primeiro período, aqui chamado de Período 1 (P1), correspondendo aos anos 2015-2017, e o segundo período, aqui apresentado como Período 2 (P2), correspondendo aos anos 2018-2020, até o dia 13 de maio do último ano, data da extração da base. A divisão em dois períodos objetiva a apresentação de um efeito comparativo entre as tendências investigativas apresentadas nos três primeiros anos de publicação sobre o tópico (Período 1), e os direcionamentos nos últimos anos de investigação (Período 2). Como unidade de análise para a construção da rede bibliométrica, estipulou-se o mapeamento de palavras-chave das publicações da amostra, definidas tanto pelos autores, quanto pelas fontes ou base de dados, além de qualquer possível adição de palavras-chave, a partir de uma rede de relação de coocorrência entre elas. Callon et al. (1983) admitem a importância das palavras-chave na estrutura conceitual da pesquisa, introduzindo o conceito da análise de co-palavras. Os autores afirmam que o objetivo de empregar descritores na indexação de publicações científicas e tecnológicas não é resumir o conteúdo dos documentos, e sim demonstrar a relevância das publicações para diversos especialistas. Com isso, é possível perceber os temas centrais investigados, além dos periféricos, de um determinado campo científico, propiciando o diagnóstico conceitual da área. 27 A relação de coocorrência entre palavras é uma das mais comuns no universo bibliométrico, pela concepção de que é capaz de descrever o conteúdo dos registros científicos. A coocorrência acontece quando duas palavras aparecem juntas em um único documento. Isto posto, de maneira global, é uma forma de mensuração que pode revelar a quantidade de documentos em que duas palavras aparecem juntas (Callon, et al., 1991; Cobo, et al., 2011b). A análise de coocorrência pode conferir um grau elevado de precisão na concepção dos campos científicos abordados, podendo-se admitir, portanto, que quanto maior a aparição de determinado conjunto de palavras nos documentos analisados, mais significativo será no campo de pesquisa considerado. O seu objetivo é identificar as relações entre as palavras-chave que podem ser consideradas as mais relevantes, em um dado período (Callon, et al., 1991). A definição da relação por coocorrência para esta pesquisa tem como finalidade medir o impacto das relações, dentro de uma rede de co-palavras, entre os termos abrangidos no tópico de estudo. A análise de co-palavras, como visto, permite descobrir os principais conceitos discutidos em uma área de pesquisa (Cobo, et al., 2011a). Direciona-se, desta maneira, ao objetivo do estudo: apontar as tendências das investigações sobre o tópico “Airbnb” e “Sharing Economy” e os efeitos econômicos da plataforma com maior abordagem na literatura científica, através de uma observação conceitual. Para evitar anomalias na rede de relações, e levando em conta palavras que não são frequentemente expostas nos documentos, evitando, assim, resultados baseados apenas em palavras constantemente adotadas, recorre-se ao processo de normalização dos dados. Uma das medidas mais apropriadas para normalização, calculando a similaridade entre os itens, é o Índice de Equivalência (Callon, et al., 1991; Cobo, et al., 2011a), parâmetro definido para o mapeamento deste trabalho. O software SciMAT permite ainda a seleção de outros indicadores de normalização, como por exemplo Cosseno de Salton e Índice de Jaccard. O Índice de Equivalência (Eij) é calculado a partir da função Eij = (Cij²) / (CiCj), onde Ci é igual ao número de documentos em que a palavra i aparece, assim como Cj corresponde à quantidade de ocorrência em documentos da palavra j, e Cij é a quantidade de documentos em que as palavras i e j coocorrem. Quando há associação entre os termos, o Índice de Equivalência terá um valor relacionado, e quando não há associação, o índice será igual a zero (Callon, et al., 1991; Cobo, et al., 2011a). A etapa do mapeamento é a mais importante do processo. Para tal, aplica-se um algoritmo em toda a rede utilizando os relacionamentos gerados entre as unidades de análise definidas (Cobo, et al., 2011b). Aqui, é utilizado um algoritmo de cluster, visando a alocação de 28 subgrupos de palavras-chave fortemente ligadas entre si e que correspondem aos problemas de pesquisas que possuem maior investimento por parte dos pesquisadores (Callon, et al., 1991). Os clusters de palavras-chave e suas interconexões são obtidos a partir da utilização da análise de co-palavras no mapeamento científico, e são considerados como temas (Cobo, et al., 2011a). Para esta investigação, analisa-se uma partição de uma rede de palavras-chave baseada no algoritmo de centros simples, a partir de uma matriz de similaridade que retorna subgrupos de palavras-chave com fortes vínculos entre si (Cobo, et al., 2011a; Coulter, et al., 1998). Uma rede constitui-se de nós (palavras-chave ou descritores), conectados por links (ligações). O algoritmo definido utiliza duas passagens pelos dados para construir a rede pretendida. A primeira passagem produz redes que identificam áreas de forte foco, a partir de associações mais fortes e primárias entre os descritores, chamados nesta passagem de nós internos, e as ligações correspondentes são chamadas de links internos. A segunda passagem gera ligações entre os nós da primeira passagem por meio das redes, construindo associações entre redes concluídas. São chamados de nós e links externos (Cobo, et al., 2011a; Coulter, et al., 1998). É necessário assegurar a confiabilidade da rede através de restrições de links e nós, determinando, pelo menos, uma frequência mínima dos descritores para a geração das redes, e delimitando o seu tamanho e parâmetro de redução. Isto contorna o revés da possibilidade do aparecimento e dominância de associações irrelevantes na rede, uma vez que duas palavraschave que frequentemente ou sempre aparecem juntas, mas com pouca manifestação de forma isolada, terão maiores valores de força que palavras-chave que aparecem com mais frequência isoladamente do que juntas (Cobo, et al., 2011a; Coulter, et al., 1998). Por isso, a delimitação de restrições é importante. Se o limite mínimo de coocorrência de descritores for definido em um valor muito elevado, por exemplo, pode acontecer insuficiência de links nas redes, e algumas subespecialidades na área de pesquisa podem não aparecer (Coulter, et al., 1998). Nesta investigação, considerando a quantidade relativamente reduzida de dados pela modernidade do tema, utilizou-se a frequência mínima de valor 2 (dois), ou seja, os nós (descritores) que compõem cada cluster aparecem em pelo menos dois documentos. Para o tamanho mínimo da rede, considera-se pelo menos 2 (dois) nós na rede temática de cada cluster. Por sua vez, o valor definido de 2 (dois) para redução de rede garante um limite mínimo de coocorrência. Nesta análise, os parâmetros são os mesmos para os dois períodos. 29 Para efeitos comparativos, analisou-se também, nos resultados, o valor 3 (três) para o limite mínimo de coocorrência, mantendo-se iguais os demais parâmetros. Tem-se, como objetivo, verificar o grau de aperfeiçoamento e centralização dos temas, para ambos os períodos. Um cluster pode se posicionar na rede baseado no conjunto de ligações que o conecta a outros clusters, e também pode ser visto como um cluster feito de palavras ligadas entre si, podendo definir uma rede mais ou menos densa, e ainda mais ou menos robusta e coerente (Callon, et al., 1991). Esta dupla compreensão é necessária para entender a dinâmica e o desenvolvimento da rede. Identificam-se duas formas para sua definição: primeiro, deve-se reorganizar as relações entre os clusters que possuem uma composição interna estável e, segundo, deve-se buscar a reconstrução dos clusters que compõem a rede considerando o surgimento ou desaparecimento de clusters na análise (Callon, et al., 1991). Figura 2. Diagrama estratégico e classificação de clusters Fonte: Elaborada pela autora com base em Callon et al. (1991). Segundo Callon et al. (1991), observa-se, em geral, um comportamento dinâmico da rede, com modificações de conteúdo de clusters e redefinições de ligações que os unem. Por isso, os autores apresentaram um diagrama estratégico bidimensional que expõem os seguintes parâmetros: centralidade e densidade. A centralidade é a mensuração, para um determinado cluster, da intensidade das suas ligações com outros clusters. Os problemas de pesquisa julgados fundamentais pela comunidade científica ou tecnológica são aqueles que terão ligações mais numerosas e mais fortes, ou seja, mais próximos de 1, ocupando uma posição estratégica na rede. A densidade define a força das ligações que entrelaçam as palavras que compõem o cluster. Quanto mais 36 Na Figura 8, identifica-se que mais de 95% dos registros foram publicados na língua inglesa, corroborando com a escolha do critério de palavras-chave na base de dados científica neste mesmo idioma, a fim de identificar uma quantidade máxima de estudos. Figura 8. Quantidade de publicações por idioma Relativamente às áreas de pesquisas em que as publicações sobre “Airbnb e Sharing Economy” estão categorizadas, a WoS possui 256 disciplinas em sua base (Moral-Muñoz, et al., 2020), havendo a possibilidade de uma mesma publicação estar classificada em mais de um campo de pesquisa. Figura 9. As 10 maiores áreas de pesquisa da WoS com estudos sobre o tema, em termos percentuais 469 73221 1 1 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Inglês Espanhol Português Alemão Polonês Tcheco Esloveno Turco Publicações por idioma 2,9% 3,3% 5,1% 5,4% 5,8% 6,8% 10,9% 12,3% 35,2% 44,9% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% Governo e Direito Estudos Urbanos Sociologia Engenharia Geografia Outros Tópicos de Ciência e Tecnologia Ciência da Computação Ciências Ambientais e Ecologia Negócios e Economia Outros Tópicos em Ciências Sociais 10 maiores áreas de pesquisa sobre o tema na WoS (%) 37 Na Figura 9, encontram-se, em termos percentuais, as 10 maiores áreas de pesquisas relacionadas ao tema. Nota-se que as duas principais categorias, Outros Tópicos em Ciências Sociais e Negócios e Economia, reúnem mais de 75% das publicações registradas. Estas áreas de pesquisas encontram-se dentro da macro-categoria, na WoS, de Ciências Sociais, que abordam também, sobretudo, estudos de governos e legislações, estudos culturais, educação e pesquisa educacional, relações internacionais, negócios e economia, administração pública e questões sociais. Quanto às fontes de publicação, verifica-se, conforme retratado na Tabela 1, que os periódicos que tiveram, pelo menos, mais de 10 estudos publicados referente ao tema em questão, correspondendo a quase 30% da base total de publicações, ligam-se intrinsicamente à hospitalidade e/ou ao turismo. Apenas um destes periódicos refere-se ao assunto sustentabilidade. Tabela 1. Os 20 periódicos em maior número de publicações sobre o objeto de estudo Os periódicos International Journal of Hospitality Management, Current Issues in Tourism, Tourism Management, International Journal of Contemporary Hospitality Management, Annals of Tourism Research e International Journal of Culture, Tourism and Hospitality Research são publicações editadas no Reino Unido de alto impacto no meio científico, e abordam estudos cujo foco são todos os aspectos ligados a esporte, lazer, viagem, turismo e hospitalidade. Títulos da Fonte Publicações Percentual do Total INTERNATIONAL JOURNAL OF HOSPITALITY MANAGEMENT 34 7,0% CURRENT ISSUES IN TOURISM 20 4,1% TOURISM MANAGEMENT 19 3,9% INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTEMPORARY HOSPITALITY MANAGEMENT 18 3,7% SUSTAINABILITY 17 3,5% ANNALS OF TOURISM RESEARCH 16 3,3% INTERNATIONAL JOURNAL OF CULTURE TOURISM AND HOSPITALITY RESEARCH 13 2,7% TOURISM ECONOMICS 9 1,9% JOURNAL OF TRAVEL RESEARCH 8 1,6% JOURNAL OF TRAVEL TOURISM MARKETING 8 1,6% ENVIRONMENT AND PLANNING A ECONOMY AND SPACE 5 1,0% JOURNAL OF TOURISM FUTURES 5 1,0% TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE 5 1,0% TOURISM ANALYSIS 5 1,0% TOURISM GEOGRAPHIES 5 1,0% TOURISM MANAGEMENT PERSPECTIVES 5 1,0% JOURNAL OF HOSPITALITY AND TOURISM MANAGEMENT 4 0,8% JOURNAL OF REVENUE AND PRICING MANAGEMENT 4 0,8% URBAN POLICY AND RESEARCH 4 0,8% ACADEMY OF MANAGEMENT DISCOVERIES 3 0,6% 38 O periódico Sustainability é editado na Suíça e aborda como principais temas ciências e estudos ambientais, e ciências e tecnologias verdes. É possível observar na Tabela 1 que, nos 20 periódicos em maior número de publicações sobre a matéria, o assunto predominante é turismo. No entanto, percebe-se que “Airbnb” e “Sharing Economy” são explorados, no geral, de forma multidisciplinar, com temas que alternam entre planejamento econômico e ambiental, gestão de receitas e preços, mudanças sociais e tecnológicas e políticas urbanas. Em referência à produção de trabalhos sobre o tema, foram encontrados 1.007 autores com participação nas publicações relativamente à Airbnb no âmbito da economia compartilhada. Na Tabela 2, são retratados os autores mais produtivos, com pelo menos cinco publicações realizadas sobre o assunto. Tabela 2. Autores com pelo menos 5 publicações sobre o objeto de estudo Importa destacar os cinco primeiros produtores de pesquisa sobre “Airbnb” e “Sharing Economy”, com no mínimo 8 publicações cada um, e que juntos compõem quase 10% da quantidade de publicações encontradas na análise. Os dois primeiros autores da relação, com 10 publicações cada um, são Mingming Cheng e Makarand Mody. Juntos, eles somam mais de 800 citações na base de dados WoS. Mingming Cheng é, atualmente, professor sênior em marketing digital na Escola de Marketing da Universidade de Curtin, Austrália. Seu foco de pesquisa volta-se principalmente para marketing de turismo e economia compartilhada. Possui mais de 30 artigos publicados em suas áreas de atuação, quase todos em periódicos renomados voltados para os campos de turismo e hospitalidade. É Doutor em Filosofia desde 2017 (Cheng, 2020). Makarand Mody é professor assistente de marketing de hospitalidade na Escola de Administração Hoteleira da Universidade de Boston, Estados Unidos. É Doutor em Gestão de Hospitalidade, e realizou a publicação de mais de 30 estudos voltados para hospitalidade e turismo, em periódicos exclusivos para este tema (Boston University, 2020). O autor produziu diversas investigações com a terceira autora em maior número de publicações da relação, Courtney Suess. Autores Publicações % do Total Autores Publicações % do Total Autores Publicações % do Total CHENG, MM 10 2,06% GUNTER U 6 1,24% KRAJCIK V 5 1,03% MODY M 10 2,06% HANKS L 6 1,24% SCHUCKERT M 5 1,03% SUESS C 9 1,85% LEE S 6 1,24% STHAPIT E 5 1,03% DOGRU T 8 1,65% VON HOFFEN M 6 1,24% YEN NY 5 1,03% GUTTENTAG D 8 1,65% ABDAR M 5 1,03% 39 A autora Courtney Suess, que possui nove publicações sobre o tópico de estudo, é professora assistente do Departamento de Ciências do Lazer, Parque e Turismo da Universidade do Texas A&M, nos Estados Unidos. Entre as principais áreas de interesse em pesquisa, destacam-se administração hoteleira e turismo, em que é Doutora pela Universidade de Nevada (Texas A&M University, 2020). Na base de dados WoS constam 20 publicações ligadas à autora, em que quase metade delas foi realizada em parceria com Tarik Dogru, autor com 8 publicações sobre o objeto desta pesquisa e quarto colocado na lista de autores mais produtivos. Tarik Dogru é Doutor em Gestão Hoteleira e é professor assistente na Escola de Hospitalidade Dedman da Universidade Estadual da Flórida, Estados Unidos. É editor de dois dos maiores periódicos em números de publicações acerca de “Airbnb” e “Sharing Economy”, Tourism Economics e Tourism Analysis, além de ser revisor de diversos outros periódicos acadêmicos. Alguns dos principais temas aos quais se dedica a sua pesquisa são economia compartilhada, economia do turismo e investimento em hotéis (Florida State University, 2020). O quinto autor com maior destaque na lista de autores mais produtivos sobre o tema da investigação é Daniel Guttentag. São mais de 1.200 citações registradas na WoS sobre suas publicações. O autor é professor assistente em Gestão de Hospitalidade e Turismo na Escola de Negócios da Faculdade de Charleston, nos Estados Unidos. É Doutor em Estudos de Recreação e Lazer pela Universidade de Waterloo, no Canadá. O seu foco volta-se sobretudo para inovações turísticas, especialmente serviços peer-to-peer de aluguel de curto prazo, onde se destaca a Airbnb, com mais de 20 artigos publicados nesta área (College of Charleston, 2020). Tabela 3. As 10 maiores instituições produtoras de pesquisa do tema Instituições Publicações Percentual do Total STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA 19 3,91% HONG KONG POLYTECHNIC UNIVERSITY 17 3,50% BOSTON UNIVERSITY 16 3,29% CURTIN UNIVERSITY 13 2,68% BOURNEMOUTH UNIVERSITY 10 2,06% FLORIDA STATE UNIVERSITY 10 2,06% UNIVERSITY OF LONDON 10 2,06% CALIFORNIA STATE UNIVERSITY SYSTEM 9 1,85% MODUL UNIV VIENNA 8 1,65% UNIVERSITY OF DENVER 8 1,65% 40 Sobre as instituições as quais os autores estão vinculados, e que possuem mais publicações associadas sobre o tópico, é possível verificar na Tabela 3 as 10 maiores instituições produtoras de pesquisas. Da relação das maiores produtoras de investigação, com pelo menos 8 registros cada, cinco organizações encontram-se nos Estados Unidos, duas no Reino Unido, uma na Áustria, uma na Austrália e uma na China. Distribuem-se, portanto, pela maioria dos continentes, mostrando que o interesse pelo tema se consolida de maneira global. Em termos de citações, encontra-se, na Tabela 4, as publicações com maior número de citações registradas na base de dados WoS. Todos os 486 registros somam um total de 5.809 citações. As 14 publicações correspondem a mais de 37% do total de citações, referenciadas 2.165 vezes. Tabela 4. Top 14 publicações com maior número de citações A publicação com maior número de citações (334) é a The Rise of the Sharing Economy: Estimating the Impact of Airbnb on the Hotel Industry, dos autores Georgios Zervas, Davide Proserpio e John W. Byers. Foi publicada em 2017 no periódico Journal of Marketing Research. Obteve uma média de 83,5 citações por ano. Ranking Título Autores Ano da publicação Total de citações % do Total 1. The Rise of the Sharing Economy: Estimating the Impact of Airbnb on the Hotel Industry Zervas, G; Proserpio, D; Byers, J. W. 2017 334 5,75% 2. Trust and reputation in the sharing economy: The role of personal photos in Airbnb Ert, E; Fleischer, A; Magen, N 2016 299 5,15% 3. The sharing economy: A pathway to sustainability or a nightmarish form of neoliberal capitalism? Martin, CJ 2016 299 5,15% 4. Collaborative consumption: determinants of satisfaction and the likelihood of using a sharing economy option again Moehlmann, M 2015 235 4,05% 5. Racial Discrimination in the Sharing Economy: Evidence from a Field Experiment Edelman, B; Luca, M; Svirsky, D 2017 138 2,38% 6. The eruption of Airbnb in tourist cities: Comparing spatial patterns of hotels and peer-to-peer accommodation in Barcelona Gutierrez, J; Carlos GarciaPalomares, J; Romanillos, G; Henar Salas-Olmedo, M 2017 134 2,31% 7. Airbnb: the future of networked hospitality businesses Oskam, J; Boswijk, A 2016 126 2,17% 8. Price determinants of sharing economy based accommodation rental: A study of listings from 33 cities on Airbnb.com Wang, D; Nicolau, JL 2017 111 1,91% 9. Assessing Airbnb as a disruptive innovation relative to hotels: Substitution and comparative performance expectations Guttentag, DA; Smith, SLJ 2017 105 1,81% 10. Why Tourists Choose Airbnb: A Motivation-Based Segmentation Study Guttentag, D; Smith, S; Potwarka, L; Havitz, M 2018 91 1,57% 11. Peer-to-Peer Markets Einav, L; Farronato, C; Levin, J 2016 77 1,33% 12. Monetizing Network Hospitality: Hospitality and Sociability in the Context of Airbnb Ikkala, T; Lampinen, A 2015 77 1,33% 13. Airbnb and the rent gap: Gentrification through the sharing economy Wachsmuth, D; Weisler, A 2018 70 1,21% 14. Be a Superhost: The importance of badge systems for peer-to-peer rental accommodations Liang, S; Schuckert, M; Law, R; Chen, C 2017 69 1,19% 41 O principal foco da publicação é o estudo do impacto econômico da economia compartilhada nos setores já consolidados no mercado, e adota, como estudo de caso, o impacto da plataforma Airbnb na indústria hoteleira. Analisa-se especificamente o mercado do Texas, nos Estados Unidos. Descobre-se que em Austin, onde há maior oferta de alojamentos Airbnb, o impacto negativo nas receitas dos hotéis, especialmente os que adotam preços baixos ou não tem como foco viajantes de curto prazo, gira em torno de 8% a 10%. Uma das razões apontadas é a capacidade da oferta ser flexível a curto prazo (com a presença de provedores heterogêneos na plataforma) a custos marginais quase nulos. O estudo Trust and reputation in the sharing economy: The role of personal photos in Airbnb, dos autores Eyal Ert, Aliza Fleischer e Nathan Magen, foi citado 299 vezes e aparece em segundo lugar da lista de publicações mais citadas, correspondendo a 5,15% do total de citações. Publicado em 2016 no periódico Tourism Management, a investigação tem como principal ponto os determinantes que levam o hóspede a escolher uma acomodação na plataforma Airbnb. Trata-se especificamente da foto dos anfitriões dos alojamentos. Observou-se que a foto do anfitrião tem um papel significativo na criação da confiabilidade, mais até que as revisões de sua reputação, e quanto mais confiável o anfitrião pareça ser, maior o preço do anúncio, assim como a probabilidade de ter a sua acomodação escolhida. Há, portanto, maior destaque no comportamento do consumidor, afetado não somente pelos atributos do produto (os alojamentos), como também pelos atributos do vendedor (os anfitriões). Também citado 299 vezes, o estudo The sharing economy: A pathway to sustainability or a nightmarish form of neoliberal capitalism?, de Chris J. Martin e publicado no periódico Ecological Economics em 2016, aborda essencialmente a possível contradição que se encontra a economia compartilhada. A investigação compõe as três maiores publicações em termos de citações. No estudo, a Airbnb é citada como uma plataforma inserida neste movimento econômico, constantemente provocado pelos que resistem a ele, ou pelos que desejam capacitá-lo. Para o grupo de atores resistentes, a economia compartilhada traduz a criação de mercados não regulamentados, além de reforçar o paradigma neoliberal e de ser um campo incoerente de inovação. Para os atores que desejam capacitar nichos de economia compartilhada, esta é vista como uma oportunidade econômica e, sobretudo, um meio de consumo mais sustentável. O estudo sugere que seja aprofundada a questão da conexão com a sustentabilidade, porque, se a 42 economia compartilhada seguir uma direção de cooptação corporativa, dificilmente conduzirá para o caminho da sustentabilidade. Ao analisar o conteúdo das publicações referenciadas na Tabela 4, de forma sumária, identifica-se, do total das 14 publicações com melhor performance em termos de citação, que os estudos são direcionados para as seguintes temáticas: estruturação da economia compartilhada, regulamentação, efeitos da Airbnb na indústria hoteleira, comportamento do hóspede, comportamento do anfitrião e urbanização. Tendo-se em conta que uma publicação pode evidenciar mais de um tema, uma vez que pode haver interligação direta entre eles, a regulamentação e os efeitos da Airbnb na indústria hoteleira são os assuntos mais proeminentes das 14 investigações mais citadas sobre o tópico “Airbnb” e “Sharing Economy”. Cada tópico aparece como tema relevante em 43% das investigações, podendo os temas estarem interligados em uma mesma publicação, ou não. A percepção de que os impactos gerados pela plataforma decorrem da ausência ou negligência de fiscalização sobre ela é legitimado a partir dos estudos que têm como tópico relevante a regulamentação, quando este tema se liga fortemente com outros conteúdos retratados de forma expressiva na literatura. Os efeitos da Airbnb sobre a indústria hoteleira aparecem frequentemente como consequências da regulamentação (ou falta dela) nos destinos. Como já demonstrado, há evidências do impacto negativo nas receitas de hotéis cujas causas direcionam-se para a ausência de barreiras à entrada de novos “vendedores” com custos marginais quase inexistentes, e ainda para a condição de alta flexibilidade de oferta quando em plataformas online de compartilhamento. Explora-se que, em destinos com o turismo em expansão, pode-se levar a uma comercialização prejudicial para o setor tradicional de hospedagem. Inclusive, pode haver impacto direto nas receitas municipais, considerando, por exemplo, que os munícipios recebem taxas dos serviços de hospedagem regulamentados. No entanto, é necessário atenção quanto às políticas regulatórias. Uma tentativa de proibição do negócio é um desincentivo à inovação e possível proteção aos mercados oligopolistas (Einav, et al., 2016; Oskam, et al., 2018; Zervas, et al., 2017). Na base de estudos mais citados, entre os três temas mais importantes figura o comportamento do hóspede, correspondendo a 36% dos tópicos mais comentados. De fato, é um assunto de considerável interesse na literatura científica em relação à plataforma Airbnb. Importa mencionar que, em uma pesquisa recentemente publicada por Guttentag (2019), o autor faz uma revisão de literatura científica exclusivamente voltada à Airbnb, entre 2013 e 43 meados de 2018, classificando os temas encontrados nos estudos em seis categorias principais: hóspedes Airbnb, anfitriões Airbnb, a empresa Airbnb, regulação Airbnb, oferta da Airbnb e os seus impactos nos destinos e os efeitos da Airbnb no setor de turismo. Identifica-se que o principal tópico abordado pelas publicações, aparecendo em 41,7% delas, refere-se aos hóspedes da plataforma, nomeadamente porque os viajantes escolhem a Airbnb, como eles fazem esta escolha, as experiências providas aos hóspedes e a lealdade para com a companhia. As principais questões provenientes das publicações com mais citações, as quais abordam o comportamento do consumidor, sugerem, além da evidência sobre a relação positiva entre a percepção de confiabilidade do anfitrião com o preço do alojamento definido por ele (Ert, et al., 2016), quais são os determinantes que levam o consumidor a escolher determinada opção de compartilhamento. Percebe-se que as principais razões são racionais, voltadas para o seu próprio benefício: redução de custos e elevada utilidade. Reafirma-se ainda o propósito absoluto da relação de confiança necessária para o compartilhamento, e propõe-se que a Airbnb pode ter um desempenho maior que o setor hoteleiro por proporcionar expressivas experiências aos hóspedes (Mody, et al., 2017; Möhlmann, 2015). A seguir, será demonstrado o mapeamento científico construído sob uma perspectiva longitudinal das publicações sobre o tema “Airbnb” e “Sharing Economy”, a fim de explorar os resultados que comprovam a evolução conceitual da questão, com o apoio do SciMAT. 4.2 Análise do mapeamento científico do tópico de estudo Como já explicitado, o mapeamento científico ou bibliométrico permite a visualização das relações entre as unidades de análise determinadas. Neste subcapítulo, serão identificadas as perspectivas longitudinais e por período, para melhor verificação e entendimento do mapeamento científico. 4.2.1 Interpretação longitudinal Sob um entendimento temporal, pode-se perceber, a partir da Figura 10, o mapa sobreposto relativamente aos Período 1 (P1) e Período 2 (P2), gerado pelo SciMAT baseado nos critérios definidos. 44 Figura 10. Mapa sobreposto referente à estabilidade entre P1 e P2 Os círculos representam os respectivos períodos, e os números dentro deles correspondem à quantidade de itens associados baseada na unidade de análise (Cobo, et al., 2012). O primeiro círculo, portanto, revela o Período 1, correspondente aos três primeiros anos de publicações da matéria (2015-2017), e a quantidade de palavras-chave associadas às publicações deste intervalo de tempo corresponde ao valor de 532. O segundo círculo possui 1.380 palavras-chave associadas ao Período 2 (2018-2020, até 13 de maio), evidenciando um aumento substancial de palavras, e, consequentemente, de publicações nos três últimos anos, promovendo maior diversidade de temas no campo global da pesquisa. A flecha horizontal significa o número de itens compartilhados entre os dois períodos, e o indicador de estabilidade entre eles é apresentado entre parênteses (Cobo, et al., 2012). Nesta análise, identifica-se que 242 palavras utilizadas no Período 1 repetiram-se no Período 2. O índice de estabilidade indica a percentagem de palavras (45%) utilizadas no Período 1 e aproveitadas no Período 2, revelando um certo grau de homogeneidade entre os termos. No entanto, houve a adição de 1.138 novos termos neste intervalo, representada pela seta apontada para o segundo círculo, enquanto 290 palavras foram descontinuadas no Período 2, refletidas na seta apontada para fora do primeiro círculo. Confirma-se, portanto, uma vasta exploração de novos temas para tratamento da matéria nas publicações mais recentes. Mais de 80% dos descritores do último período correspondem a abordagens não realizadas nos três primeiros anos de publicações. Sugere-se que o tema Airbnb, alinhado à economia de compartilhamento, vem evoluindo e se consolidando sob óticas multidisciplinares. As principais temáticas tratadas, identificadas no mapeamento como clusters, serão exploradas aqui a partir da visualização por período. 4.2.2 Visualização periódica 45 Para analisar o comportamento dos clusters em cada ciclo, recorre-se à observação do diagrama estratégico para os dois períodos determinados. As palavras das tabelas e diagramas abaixo encontram-se na língua inglesa, acompanhando o idioma escolhido para pesquisa do tópico da investigação. Na análise descritiva, serão consideradas as suas respectivas traduções para a língua portuguesa. 4.2.2.1 Período 1: 2015 - 2017 De forma a apresentar, primeiramente, todos os clusters detectados no Período 1, apresentase, na Tabela 5, as propriedades dos 13 temas encontrados para o período compreendido entre os anos 2015 e 2017, exibidos por ordem decrescente de soma de citações. Para esta demonstração, considera-se um limite mínimo de 2 (duas) coocorrências de descritores (parâmetro de redução de rede). São demonstrados os referidos indicadores de centralidade, densidade, quantidade de documentos, índice h e a soma de citações para cada cluster. Tabela 5. Clusters, propriedades e indicadores para P1: mínimo 2 coocorrências Os clusters reportados acima correspondem aos temas mais representativos do primeiro período de análise. Para entender o dinamismo dos clusters apresentados no Período 1, encontra-se, na Figura 11, o diagrama estratégico de centralidade e densidade proposto por Callon et al. (1991), baseado em citações. O diagrama resulta do mapeamento científico realizado pelo SciMAT com a amostra de 486 publicações encontradas na WoS, a partir do tópico de pesquisa “Airbnb” AND “Sharing Economy”, separadas por intervalos de tempo. Cluster Centralidade Densidade Número de documentos Índice hSoma de citações Tourism 1 0,46 65 27 2.384 Collaborative-consumption 0,92 0,08 13 7511 Reciprocity 0,31 1 2 2 325 Perceptions 0,69 0,54 2 2 279 Experience 0,46 0,31 2 2 155 Network-hospitality 0,38 0,77 3 3 122 Strategies 0,54 0,38 4 4 114 Perspective 0,62 0,85 2 2 80 Authenticity 0,77 0,15 2 2 77 Labor 0,15 0,69 2 2 55 Construction 0,08 0,62 2 2 49 Determinants 0,85 0,23 2 1 46 Human-centric-computing 0,23 0,92 2 2 9 52 definido, houve, conforme a sua rede temática, intensidade na força de ligação com o subgrupo Economia de Compartilhamento. Compreende-se, assim, que, nos três primeiros anos de publicações científicas relativamente à “Airbnb” e “Sharing Economy”, as pesquisas voltaramse de forma mais acentuada às nuances da economia compartilhada, conectando-a à plataforma Airbnb e sua atuação neste contexto econômico. 4.2.2.2 Período 2: 2018 – 2020 (até 13 de maio) Seguindo o padrão de exibição dos temas referentes ao Período 1, as propriedades dos 33 clusters detectados para o Período 2, que é compreendido entre os anos 2018 e 2020 (até o dia 13 de maio), são exibidas na Tabela 7. Encontram-se também por ordem decrescente de soma de citações, e apresentam-se os referidos indicadores de centralidade, densidade, quantidade de documentos, índice h e a soma de citações para cada cluster. O limite mínimo de coocorrência definido para esta análise possui valor 2 (dois). Tabela 7. Clusters, propriedades e indicadores para P2: mínimo 2 coocorrências Nota-se que, devido aos parâmetros definidos de frequência mínima de palavras, tamanho e redução de rede, apresentam-se clusters com pouca recorrência em documentos, refletindo uma quantidade de citações pouco relevantes para a pesquisa. No entanto, importa reproduzilos especialmente para atingir o objetivo desta investigação, que é identificar tendências e lacunas do tema global desta pesquisa. Vê-se que os clusters do Período 1, com o mesmo limite mínimo de coocorrência, não se repetem no Período 2. Corrobora-se, portanto, com a ideia do dinamismo da rede de temas, uma Cluster Centralidade Densidade N° de documentos Índice h Soma de citações Cluster Centralidade Densidade N° de documentos Índice h Soma de citações Sharing-economy 1 0,79 311 23 1.769 Technology-acceptance-model 0,67 0,82 2 2 24 Hospitality 0,91 0,27 34 9247 Home 0,58 0,52 3 2 24 Intention 0,94 0,09 19 8197 Disclosure 0,27 0,67 2 1 24 Word-of-mouth 0,85 0,48 25 6161 Host 0,64 0,12 4 2 20 Online 0,82 0,15 20 7149 Engagement 0,09 0,7 2 2 14 Business-model 0,79 0,61 10 6115 Construal-level-theory 0,39 0,94 4 2 12 Cities 0,88 0,36 27 6104 Agglomeration 0,42 0,76 3 2 7 Model 0,97 0,03 23 593 Discrimination 0,15 0,45 4 2 7 Gentrification 0,73 0,24 9 2 85 Failure 0,12 0,85 2 1 5 Performance 0,3 0,33 4 3 68 Service-dominant-logic 0,52 0,73 4 1 3 Content-analysis 0,55 0,42 2 2 51 First-impression 0,36 0,97 2 1 3 Brand-loyalty 0,48 0,91 4 4 49 Room-price 0,61 1 2 1 2 E-commerce 0,76 0,21 9 5 48 Rentals 0,24 0,06 2 1 2 Market 0,7 0,18 8 3 45 Platform-cooperativism 0,03 0,64 2 1 2 Housing 0,06 0,58 2 2 28 Uber 0,45 0,55 5 1 1 Governance 0,33 0,3 4 1 27 Space 0,18 0,39 2 1 1 ADR 0,21 0,88 2 2 26 53 vez que não há interdependência entre os clusters, os quais podem transformar-se ao longo do tempo de acordo com a variação da centralidade e da densidade (Callon et al., 1991; Salustiano & Barbosa, 2019). Sem dúvida, a quantidade de documentos aumentou no Período 2, em uma variação percentual de aproximadamente 154%. Concentra-se, portanto, nos três últimos anos, a maior abordagem científica sobre “Airbnb” e “Sharing Economy”, embora haja maior quantidade de citações para os primeiros documentos produzidos (Período 1). Como já previsto, os três últimos anos de publicações sobre o assunto “Airbnb” e “Sharing Economy” reúnem uma diversidade de problemas de pesquisa interligados entre si. O diagrama estratégico correspondente aos anos 2018-2020, até o dia 13 de maio, baseado na soma de citações, é exibido na Figura 16. Figura 16. Diagrama estratégico bidimensional baseado em citações: P2 Constata-se, portanto, o aumento de clusters no segundo período, revelando a pluralidade dos temas nos últimos anos de publicações. São 17 temas que concentram um alto índice de centralidade, com destaque para o cluster Economia de Compartilhamento, que possui centralidade 1 e densidade 0,79. Junto a este tema, ocupam o primeiro quadrante de temas motores os clusters: Preço do Quarto, Modelo de Aceitação de Tecnologia, Lógica de Serviço Dominante, Modelos de Negócio e Moradia. 54 Ainda com índice considerável de centralidade, apontando relevância para o campo científico, têm-se os seguintes temas no segundo quadrante: Boca a Boca, Análise de Conteúdo, Cidades, Hospitalidade, Gentrificação, E-commerce, Online, Mercado, Anfitrião, Intenção e Modelo. Dos dois primeiros quadrantes, identifica-se que os dois temas mais citados são Economia de Compartilhamento, com 1.769 citações e Hospitalidade, citado 247 vezes. O primeiro tema ocupa melhor posição no diagrama, com alto índice de centralidade e densidade, cuja rede temática é detalhada na Figura 17. Figura 17. Rede temática do cluster Economia de Compartilhamento: mínimo 2 coocorrências Os inúmeros links apresentados na rede temática indicam a alta densidade do tema, confirmando o seu elevado desenvolvimento a partir das suas fortes ligações entre os temas internos. O link mais forte e esperado da rede é o que ocorre entre as palavras Airbnb e Economia de Compartilhamento. Airbnb também possui uma firme ligação com Turismo, Hotéis, Confiança e Impacto. O tema principal de Economia de Compartilhamento ainda possui ligações vigorosas com Satisfação, Inovação, Hotéis, Acomodação, Turismo e Confiança. As principais investigações em termos de citações, que envolvem o descritor Economia de Compartilhamento, abordam a plataforma Airbnb como uma inovação disruptiva, dentro deste contexto econômico, nos setores de turismo e hospedagem (Blal, et al., 2018; So, et al., 2018). 55 Além disso, exploram as ferramentas promovidas pela Airbnb para garantir a confiança necessária para a evolução do negócio. As motivações dos usuários que se hospedam em um alojamento Airbnb abrangem um dos tópicos significativamente evidenciados. Para os hóspedes, por exemplo, benefícios práticos como economia de custo e amenidades domésticas estão entre os fatores motivacionais (Cheng & Jin, 2019; Guttentag et al., 2018; So et al., 2018). Botsman & Rogers (2010) descrevem o ethos da economia compartilhada como o apelo de um participante à individualidade e autonomia, ao mesmo tempo que há a criação de um sentimento de pertença, um sentimento de comunidade. Este conceito revela-se também na literatura associada diretamente ao cluster Economia de Compartilhamento para o Período 2. Testemunha-se a construção motivacional embasada especialmente na filosofia da companhia, na percepção de que escolher a Airbnb é ecologicamente correto e na interação com os locais, ambicionando uma autêntica experiência nativa (Guttentag, et al., 2018). A ferramenta de revisão bilateral através de comentários dispensada pela plataforma Airbnb é notadamente explorada. A reciprocidade garantida através desta metodologia reafirma a ideia de que os modelos de negócios da economia compartilhada são dependentes da comunicação interpessoal, boca a boca, para que se obtenha sucesso (Bridges & Vasquez, 2018). A possibilidade de registrar na plataforma as impressões dos alojamentos por parte dos hóspedes, por exemplo, é capaz de influenciar diretamente na receita dos hotéis. Em São Francisco, cidade berço da Airbnb e com elevada taxa de penetração, os autores Blal et al. (2018) identificaram que notas de satisfação registradas na Airbnb afetam negativamente a RevPAR, sigla em inglês para receita por quarto disponível, dos hotéis, o que indica, especialmente, um efeito de substituição de serviço. Nesta mesma investigação, os autores constataram que, em contrapartida, os hotéis de menor escala têm impacto positivo na RevPAR quando baseado no preço médio das acomodações da plataforma da cidade. Como já constatado na rede temática da Economia de Compartilhamento, na Figura 17, há uma forte ligação entre este descritor e Airbnb. Isto se dá porque uma boa parcela das pesquisas associa a plataforma a este contexto, apontando para a sua utilidade e atuação na proposta de compartilhamento, além de incitar a revisão do seu enquadramento. Sem dúvida, os dois subtemas estão estreitamente conectados, certificando o crescimento do interesse nesta abordagem nos três últimos anos de publicações. O segundo cluster mais proeminente por citações entre os anos 2018 e 2020, até o dia 13 de maio, é Hospitalidade. Posiciona-se no segundo quadrante do diagrama estratégico, conforme Figura 16, indicando um tema com desenvolvimento básico, porém com robustas 56 ligações externas com outros clusters, revelando a sua importância relativamente à centralidade do tema. Figura 18. Rede temática do cluster Hospitalidade As fracas ligações entre os subtemas confirmam a baixa densidade do cluster Hospitalidade, como é possível identificar na sua rede temática, na Figura 18. Há uma ligação mais acentuada de Hospitalidade com o subtema Dimensões, indicando que há maior exploração dos temas em conjunto. Por sua vez, Dimensões está fortemente ligado ao item “Experiencescape”. Há uma abordagem direta e bem desenvolvida na literatura científica, exposta pelos autores Mody et al. (2017), sobre a aplicação do conceito “experiencescape”, que significa espaços experimentais de consumo de marca que promovem experiências estimulantes aos consumidores, conectadas às percepções emocionais e cognitivas. Os pesquisadores afirmam a urgência em estudar o papel das dimensões da hospitalidade nos fatores experimentais e promovidos pela marca, nomeadamente Airbnb, para garantir competitividade ao setor de hospedagem, o mais afetado pela plataforma. Os temas que se encontram nos dois últimos quadrantes (lado esquerdo do diagrama) correspondem aos problemas de pesquisa periféricos relativamente àquele período. Os clusters Aluguéis, Governança, Performance, Espaço e Discriminação foram temas pouco desenvolvidos e pouco significativos para a pesquisa. 57 Os clusters Uber, Habitação, Cooperativismo de Plataforma, Divulgação, Compromisso, Aglomeração, Fracasso, ADR, Lealdade à Marca, Teoria dos Níveis de Construção e Primeira Impressão são temas que têm elevada densidade, ou seja, estão bem desenvolvidos, mas encontram-se isolados, recebendo cada vez menos atenção da ciência. Como realizado no primeiro período, elevando o limite mínimo de coocorrência para o valor 3 (três), têm-se abaixo os clusters para o último período definido, apresentados de forma decrescente em termos de citações, conforme Tabela 8: Tabela 8. Clusters, propriedades e indicadores para P2: mínimo 3 coocorrências Constata-se, assim como detectado para o Período 1, um estreitamento dos clusters nos três últimos anos de publicações, embora em menor proporção que no primeiro período. Com o limite mínimo de coocorrência de valor 2, apresentam-se 33 clusters no diagrama bidimensional. Com o novo parâmetro definido de limite mínimo de coocorrência de valor 3, refletem-se 15 clusters. Identifica-se que mais da metade dos clusters manifestam-se igualmente com os valores 2 e 3 para limite mínimo de coocorrência. São eles: Aglomeração, Modelos de Negócio, Cidades, Teoria dos Níveis de Construção, Hospitalidade, Intenção, Economia de Compartilhamento e Boca a Boca. As posições que ocupam no diagrama estratégico de centralidade e densidade, para o segundo período, podem ser vistas na Figura 19. À exceção do cluster Boca a Boca, todos os que se repetem localizam-se nos mesmos quadrantes do primeiro parâmetro definido, que é o limite mínimo de coocorrência de valor 2. Cluster Centralidade Densidade Número de documentos Índice hSoma de citações Sharing-economy 1 1 311 23 1.769 Intention 0,93 0,4 36 9239 Cities 0,8 0,47 29 7178 Word-of-mouth 0,87 0,67 22 7167 Hospitality 0,73 0,2 15 692 Business-models 0,67 0,53 7 4 88 Loyalty 0,6 0,07 3 3 30 Perceptions 0,47 0,27 3 1 26 Peer-to-peer 0,4 0,33 3 3 19 Construal-level-theory 0,13 0,93 4 2 12 Agglomeration 0,07 0,8 3 2 7 Racial-discrimination 0,2 0,73 3 1 5 Quality 0,33 0,13 3 1 5 Scale-development 0,53 0,87 3 1 3 Ridesharing 0,27 0,6 3 0 - 58 Boca a Boca posiciona-se, nesta nova análise, com maior densidade que na primeira análise, revelando maior importância ao tema. Os clusters Lealdade, Ponto a Ponto, Percepções, Qualidade, Discriminação Racial, Compartilhamento de Corrida e Desenvolvimento de Escala emergem no diagrama como temas com subgrupos fortalecidos, a partir da premissa do algoritmo de centros simples. Figura 19. Diagrama estratégico bidimensional: mínimo 3 coocorrências em P2 O cluster Economia de Compartilhamento repete-se no segundo período como o tema de maior destaque, considerando o limite mínimo de coocorrência de valor 3, desta vez com as forças internas e externas ainda mais desenvolvidas, com centralidade e densidade de valor 1. A sua rede temática representa-se na Figura 20. Assim como Economia de Compartilhamento, os temas que se localizam à direita do diagrama, que representam os temas centrais do mapeamento científico do período, são: Desenvolvimento de Escala, Boca a Boca, Modelos de Negócio, Cidades, Intenção, Hospitalidade e Lealdade. Desenvolvimento de Escala e Lealdade surgiram como novos temas centrais. Juntamente com Modelos de Negócio e Economia de Compartilhamento, estes temas classificam-se como motores, ou seja, são os temas mais centrais e mais desenvolvidos da pesquisa. 59 Figura 20. Rede temática do cluster Economia de Compartilhamento: mínimo 3 coocorrências Nos quadrantes localizados à esquerda do diagrama estratégico, encontram-se os temas menos centrais do período, considerando o novo limite mínimo de coocorrência de valor 3. Teoria dos Níveis de Construção e Aglomeração mantém-se no quadrante comparativamente à premissa anterior, enquanto Discriminação Racial, Compartilhamento de Corrida, Ponto a Ponto, Percepções e Qualidade emergem como novos temas periféricos. Os três últimos tópicos citados encontram-se no quadrante cujos temas localizam-se à margem da rede, com reduzida atenção ao problema de pesquisa. Estabelecendo-se uma comparação com os resultados do segundo período, considerando os limites mínimos de coocorrência de valores 2 e 3, percebe-se que, assim como para o Período 1, a Economia de Compartilhamento destaca-se como tema de maior atenção na literatura científica. Os demais temas centrais do segundo período afunilam a multidisciplinaridade já previsível do tratamento da matéria, deslocando-se essencialmente por assuntos focados no modelo de negócio, no comportamento dos usuários e no impacto nos destinos e no mercado de hospitalidade. Temas aleatórios como Aglomeração, Qualidade e Teoria dos Níveis de Construção perdem força e não se caracterizam como relevantes para a literatura científica. No próximo capítulo, serão realizadas as últimas considerações desta dissertação, explanando-se as conclusões relativas às tendências investigativas do tema “Airbnb” e “Sharing Economy”, bem como os efeitos econômicos da plataforma encontrados na amostra. Também serão listadas as limitações e as sugestões de incremento à esta investigação. 60 CAPÍTULO V – CONCLUSÃO E CONSIDERAÇÕES FINAIS Neste último capítulo, apresentam-se as principais conclusões sobre a pesquisa. Através do trabalho empírico de análise bibliométrica, procura-se responder às questões investigativas da dissertação. Apontam-se os efeitos econômicos da plataforma Airbnb reproduzidos nos resultados e as tendências investigativas sobre o tema conjunto “Airbnb” e “Sharing Economy”. Aborda-se também as limitações identificadas durante a construção da dissertação e sugestões para pesquisas futuras. 5.1 Conclusões principais Discute-se aqui as principais conclusões relativamente à visão bibliométrica geral e científica do objeto de pesquisa desta dissertação. A proposta é identificar os principais impactos econômicos gerados pela Airbnb através da análise de desempenho dos resultados da amostra, a fim de responder à questão investigativa: quais são os principais efeitos econômicos gerados pela plataforma Airbnb? O uso do software SciMAT contribuiu para a realização de um mapeamento científico que identifica, através da utilização de palavras-chave, os temas, também chamados de clusters, mais relevantes da base de dados da amostra, em dois períodos diferentes. O resultado do mapeamento científico demonstrou que, tanto no Período 1 (anos 2015 a 2017) quanto no Período 2 (anos 2018 a 2020, até o dia 13 de maio), a abordagem da Airbnb e “Sharing Economy” tem como principal tema de estudo a Economia de Compartilhamento, considerando um limite mínimo de coocorrência que visa afunilar e garantir maior acuracidade no tratamento dos temas. A estrutura da economia compartilhada é evidenciada pelos pesquisadores especialmente quando considerada a sua conexão com a regulamentação dos negócios de compartilhamento. A regulamentação é, como proposto nesta pesquisa, a origem de muitos reveses relacionados à presença da Airbnb na sociedade. Embora esta sistematização de partilha seja vista como uma oportunidade econômica, é sustentada, ao mesmo tempo, como uma forma de criação de mercados não regulamentados (Martin, 2016). As principais publicações sobre economia de compartilhamento comprovam o impacto negativo nas receitas dos hotéis aquando da penetração da Airbnb nos destinos turísticos. Zervas 61 et al. (2017) revelam que no Texas, por exemplo, houve impacto de até 10% nas receitas em determinados segmentos hoteleiros. Os autores afirmam que os custos de entrada de uma acomodação Airbnb é irreal diante dos custos que um estabelecimento de hotelaria possui para se instalar na indústria de hospedagem. Por isso, caracteriza-se a Airbnb como concorrência desleal no setor de hospedagem. Percebe-se também estudos de casos em que a presença da Airbnb tem impacto direto no turismo da região, como no caso de Barcelona, em que há um aumento da pressão turística em regiões estratégicas pela elevada penetração dos alojamentos locais (Gutiérrez, et al., 2017). A existência dos alojamentos afeta diretamente a composição urbanística dos destinos turísticos, gerando um efeito muito comum e referenciado nas publicações da amostra: o impacto na urbanização. Como uma derivação da urbanização, a gentrificação é realidade em muitos destinos que a Airbnb se encontra, onde se vê uma ligação direta com os aluguéis de curto prazo. A plataforma é capaz de introduzir um fluxo potencial de receita no mercado imobiliário geograficamente desigual, criando um grande hiato relativamente aos aluguéis permanentes em bairros desejáveis cultural e internacionalmente (Wachsmuth & Weisler, 2018). Entre os dois períodos, percebe-se maior intensidade no tratamento dos efeitos econômicos a partir dos três últimos anos de publicações. Com o crescimento exponencial da plataforma, os efeitos inevitáveis nos destinos e nos setores passam a ser explorados, de forma multidisciplinar, no segundo período de publicações. Assim sendo, garante-se aqui o cumprimento do objetivo de perceber, na amostra, os efeitos econômicos provocados pela Airbnb conectada à economia do compartilhamento. Os impactos da plataforma na indústria hoteleira e as consequências urbanísticas nos destinos, todos eles decorrentes da ausência ou limitada regulamentação sobre o modelo de negócio, são temas fortemente investigados e referenciados na amostra. Aponta-se também o curso tomado pelas investigações, conhecendo os temas tratados de forma abrangente pelos pesquisadores, e os assuntos que estão à margem das pesquisas. Assim, procura-se responder à questão: como estes efeitos estão refletidos na literatura científica? Comparando os descritores que compõem os dois períodos, determinantes motivacionais dos usuários e modelos de negócio dentro da economia compartilhada são os assuntos mais relevantes e mais desenvolvidos pelos pesquisadores referentes ao objeto deste trabalho. Temas também considerados centrais, devido à potência das forças externas, porém com pouco desenvolvimento, também abordam os determinantes de escolha da plataforma, com foco para a metodologia de avaliação bilateral, além da presença digital do modelo de negócio dentro 68 Proserpio, D., Xu, W. & Zervas, G., 2018. You get what you give: theory and evidence of reciprocity in the sharing economy. Quantitative Marketing and Economics, 1 Dezembro, 16(4), pp. 371-407. Quattrone, G. et al., 2016. Who Benefits from the “Sharing” Economy of Airbnb?. Montreal, Assoc Computing Machinery, pp. 1385-1393. Querbes, A., 2018. Banned from the sharing economy: an agent-based model of a peer-to-peer marketplace for consumer goods and services. Journal of Evolutionary Economics, 1 Agosto, 28(3), pp. 633-665. Ravenelle, A., 2017. Sharing economy workers: Selling, not sharing. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 1 Julho, 10(2), pp. 281-295. Rodríguez-Antón, J., Alonso-Almeida, M., Rubio-Andrada, L. & Pedroche, M., 2016. Collaborative economy. An approach to sharing tourism in Spain. CIRIEC-Espana Revista de Economia Publica, Social y Cooperativa, 16 Dezembro, 88(1), pp. 259-283. Roma, P., Panniello, U. & Lo Nigro, G., 2019. Sharing economy and incumbents' pricing strategy: The impact of Airbnb on the hospitality industry. International Journal of Production Economics, Março 26, Volume 214, pp. 17-29. Salustiano, S. & Barbosa, N., 2019. Efficiency and subsidies: mapping and multidisciplinary analysis. International Journal of Bibliometrics in Business and Management, 30 Janeiro, 1(3), pp. 225-250. Schor, J., 2017. Does the sharing economy increase inequality within the eighty percent?: findings from a qualitative study of platform providers. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 1 Julho, 10(2), pp. 263-279. Schor, J. B. & Fitzmaurice, C. J., 2015. Collaborating and connecting: the emergence of the sharing economy. Em: L. A. Reisch & J. Thøgersen, eds. Handbook of Research on Sustainable Consumption. Cheltenham: Edward Elgar Publishing Limited, pp. 410-425. Small, H., 1999. Visualizing science by citation mapping. Journal of the American Society for Information Science, 1 Julho, 50(9), pp. 799-813. So, K. K. F., Oh, H. & Min, S., 2018. Motivations and constraints of Airbnb consumers: Findings from a mixed-methods approach. Tourism Management, 1 Agosto, Volume 67, pp. 224-236. Stabrowski, F., 2017. 'People as businesses': Airbnb and urban micro-entrepreneurialism in New York City. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 1 Julho, 10(2), pp. 327-347. Teixeira, M. L. A., Iwamoto, H. M. & Medeiros, A. L., 2013. BIBLIOMETRIC STUDIES (?) IN ADMINISTRATION: DISCUSSING THE TRANSPOSITION OF PURPOSE. Administração: Ensino e Pesquisa, 14(3), pp. 423-452. 69 Van Eck, N. J. & Waltman, L., 2007. Bibliometric mapping of the computational intelligence field. International Journal of Uncertainty Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 1 Outubro, 15(5), pp. 625-645. von Hoffen, M., Hagge, M., Betzing, J. H. & Chasin, F., 2018. Leveraging social media to gain insights into service delivery: a study on Airbnb. Information Systems and E-Business Management, 1 Maio, 16(2), pp. 247-262. Wachsmuth, D. & Weisler, A., 2018. Airbnb and the rent gap: Gentrification through the sharing economy. Environment and Planning A-Economy and Space, 1 Setembro, 50(6), pp. 1147-1170. Wegmann, J. & Jiao, J., 2017. Taming Airbnb: Toward guiding principles for local regulation of urban vacation rentals based on empirical results from five US cities. Land Use Policy, 1 Dezembro, Volume 69, pp. 494-501. Yrigoy, I., 2017. Airbnb in Menorca: a new form of touristic gentrification? Distribution of touristic housing dwelling, agents and impacts on the residential rent. Scripta Nova - Revista Electrónica de Geografía y Ciencias Sociales, 15 Dezembro, 21(580), pp. 1-31. Zervas, G., Proserpio, D. & Byers, J. W., 2017. The Rise of the Sharing Economy: Estimating the Impact of Airbnb on the Hotel Industry. Journal of Marketing Research, 5 Outubro, pp. 687-705. 70 OUTRAS REFERÊNCIAS Airbnb, 2019. Airbnb Announces Intention to Become a Publicly-Traded Company During 2020. [Online] Available at: https://news.airbnb.com/airbnb-announces-intention-to-become-a-publicly-tradedcompany-during-2020/ [Acesso em 22 Maio 2020]. Airbnb, 2019. Airbnb comemora o marco de 500 milhões de chegadas de hóspedes. [Online] Available at: https://press.airbnb.com/br/airbnb-comemora-o-marco-de-500-milhoes-de-chegadas-dehospedes/ [Acesso em 2 Outubro 2019]. Airbnb, 2019. Airbnb Estimated Direct Economic Impact Exceeds $100 Billion in One Year. [Online] Available at: https://news.airbnb.com/airbnb-estimated-direct-economic-impact-exceeds-100-billionin-one-year/ [Acesso em 11 Maio 2020]. Airbnb, 2020. A Message from Co-Founder and CEO Brian Chesky. [Online] Available at: https://news.airbnb.com/a-message-from-co-founder-and-ceo-brian-chesky/ [Acesso em 22 Maio 2020]. Airbnb, 2020. Dados Gerais. [Online] Available at: https://news.airbnb.com/br/fast-facts/ [Acesso em 13 Maio 2020]. AirDNA, 2020. COVID-19 Data Center – Country Level Insights. [Online] Available at: https://www.airdna.co/covid-19-data-center [Acesso em 22 Maio 2020]. Boston University, 2020. Makarand Mody - Profiles. [Online] Available at: http://www.bu.edu/hospitality/profile/makarand-mody/ [Acesso em Maio 17 2020]. Cheng, M., 2020. Mingming Cheng - About. [Online] Available at: https://mingmingcheng.com/ [Acesso em 17 Maio 2020]. College of Charleston, 2020. Daniel Guttentag, Ph.D.. [Online] Available at: http://sb.cofc.edu/academics/academicdepartments/hospitalitytourism/facultyandstaff/guttentag- 71 daniel.php [Acesso em 17 Maio 2020]. Coronel, A., 2019. Senado Federal. [Online] Available at: https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/136443 [Acesso em 12 Maio 2020]. Diegues, L., Cubas, M. G. & Takahashi, F., 2019. Maiores anunciantes no Airbnb são empresas com até 157 imóveis. [Online] Available at: https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2019/05/maiores-anunciantes-no-airbnb-saoempresas-com-ate-157-imoveis.shtml Faget, J., 2019. A "uberização" do trabalho em Portugal. [Online] Available at: https://www.dw.com/pt-br/a-uberiza%C3%A7%C3%A3o-do-trabalho-em-portugal/a49761133 Florida State University, 2020. Dedman School of Hospitality - Tarik Dogru. [Online] Available at: https://dedman.fsu.edu/person/tarik-dogru [Acesso em 17 Maio 2020]. Gebbia, J., 2016. Como o Airbnb projeta para a confiança. [Online] Available at: https://www.ted.com/talks/joe_gebbia_how_airbnb_designs_for_trust?language=pt#t191797 Isaac, M., de la Merced, M. J. & Sorkin, A. R., 2019. How the Promise of a $120 Billion Uber I.P.O. Evaporated. [Online] Available at: https://www.nytimes.com/2019/05/15/technology/uber-ipo-price.html [Acesso em 29 Fevereiro 2020]. Quackenbush, C., 2017. Airbnb Apartment Complexes Could Soon be Coming to the U.S.—Thanks to a $200 Million Investment. [Online] Available at: https://fortune.com/2017/12/19/airbnb-niido-branded-apartments-investment/ [Acesso em 11 Maio 2020]. Statista, 2017. Countries with the most Airbnb listings as of August 2017. [Online] Available at: https://www.statista.com/statistics/742786/countries-with-the-most-airbnb-listings/ [Acesso em 21 Maio 2019]. Texas A&M University, 2020. Department of Recreation, Park and Tourism Sciences. [Online] Available at: https://rpts.tamu.edu/people/suess-raeisinafchi-dr-courtney/ [Acesso em 17 Maio 2020].