Comportamento do Consumidor em Turismo em Crises de Saúde: Um Modelo Usando a Teoria da Motivação de Proteção em Hotéis-Fazenda

RESUMO

Os impactos de uma crise de saúde no setor de turismo podem ser severos, como têm ocorrido na atual pandemia de Covid-19. O comportamento dos turistas, em função do risco percebido, pode sofrer alteração e precisa ser compreendido, para que possam ser criadas ações estratégicas eficazes, para uma retomada mais rápida da economia do setor. Assim, esta pesquisa tem como objetivo investigar as relações existentes entre o risco percebido e seus antecedentes com a intenção de visitar e a disposição para pagar mais por hotéis fazenda, durante uma crise de saúde. A pesquisa quantitativa foi conduzida por um survey, que obteve 441 respondentes válidos. Os dados foram analisados por meio da caracterização da amostra, análise fatorial confirmatória, modelo estrutural e matriz importância-desempenho. Assim, houve validação da Teoria da Motivação de Proteção, além de ser constatada a associação positiva entre a Motivação de Viagem e Disposição para Pagar Mais e a Motivação de Viagem ser um preditor das intenções futuras.

PALAVRAS-CHAVE:
Pandemia; Risco percebido; Intenção de visitar; Disposição para pagar mais; Teoria da motivação de proteção

ABSTRACT

The impacts of a health crisis on the tourism sector may be severe, as occurred in the current Covid-19 pandemic. The behavior of tourists, due to perceived risk, may suffer alterations and needs to be understood so that efficient strategic actions can be created to allow for the fast recovery of the economy in such a sector. Therefore, this study has the purpose for investigating the existing relations between perceived risk and its precedents and the intention of visiting and the willingness to pay more for farm hotels during a health crisis. Quantitative research was conducted through a survey, which had 441 valid respondents. Data was analyzed through the characterization of the sample, confirmatory factorial analysis, a structural model, and an importance-performance matrix. Therefore, there was a validation of the Theory of Motivation of Protection, in addition to establishing the positive association between Travel Motivation and Willingness to Pay More, with Travel Motivation being a predictor for future intentions.

KEYWORDS:
Pandemic; Perceived Risk; Intention to travel; Willingness to pay more; Theory of motivation of protection

1. INTRODUÇÃO

A indústria do turismo foi um dos setores mais afetados da pandemia da Covid-19, pois ficou praticamente paralisado por um longo período (Baum & Hai, 2020). O Ministério do Turismo do Brasil (MTUR) divulgou um estudo de parques nacionais e ecoturismo, com o objetivo de estimular o turismo de proximidade e viagens que tenham contato com a natureza, apresentando um panorama do que identifica como o segmento preferido no pós-pandemia (MTUR, 2020). Zhu e Deng (2020) confirmam essa perspectiva, ao relatar que “o turismo rural é considerado uma melhor opção de viagem em meio à fase de controle de epidemias (Zhu & Deng, 2020, p. 18).

Embora sejam bastante significativos os impactos que a indústria do turismo tem sofrido pelas medidas restritivas adotadas como forma de controle da disseminação do coronavírus, além de uma insegurança dos clientes em viajar, percebe-se que as oportunidades de recuperação do setor perpassam pelo turismo doméstico, em especial ao turismo de natureza.

Conquanto seja possível encontrar estudos sobre a relação do risco percebido com a intenção comportamental dos viajantes no contexto de crises de saúde, Neuburger e Egger (2021) apontam a necessidade de estudos específicos para a crise da pandemia de Covid-19 por entenderem que se trata de um evento sem precedentes. Jiang e Wen (2020) acrescentam a importância de os hoteleiros compreenderem as mudanças nas demandas e comportamento de viagem dos turistas após a pandemia e atenderem a elas, sugerindo que “pesquisadores devam trabalhar para fortalecer a teoria e o conhecimento nesse setor crucial de hospitalidade para ajudar os hotéis a se tornarem mais resilientes e alcançar uma recuperação eficaz pós-desastre” (Jiang & Wen, 2020, p. 2565).

Posto isso, esta pesquisa tem como objetivo analisar e mensurar quais as relações existentes entre o risco percebido e seus antecedentes com a intenção de visitar e a disposição para pagar mais por hotéis fazenda, durante uma crise de saúde. Os hotéis fazenda estão inseridos em um ambiente de turismo rural, e estão frequentemente relacionados ao ecoturismo e o turismo sustentável. É notória a sua importância, principalmente no contexto em que os indivíduos buscam uma opção de lazer em que se esteja o menos exposto a risco possível e preferencialmente em contato com a natureza.

Além desta introdução, o artigo apresenta a seguinte estrutura: a seção 2 é composta pelo referencial teórico; em seguida, a seção 3 apresenta o modelo do estudo e as hipóteses desenvolvidas; a seção 4 é constituída pelos procedimentos metodológicos adotados; com relação à seção 5, os resultados são apresentados e discutidos; e, por fim, a seção 6 apresenta as conclusões, destacando as contribuições teóricas e gerenciais do artigo, além de suas limitações e sugestão para futuras pesquisas.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

2.1. Teoria da Motivação de Proteção

A Teoria da Motivação de Proteção (TMP), desenvolvida por Rogers (1975), revela que a motivação de se proteger de ameaças é a base da decisão dos indivíduos em realizar comportamentos preventivos de risco (Janmaimool, 2017). A TMP é um modelo para compreender como as atitudes e os comportamentos podem ser alterados, quando os indivíduos se veem diante de uma ameaça. Avalia o enfrentamento ao medo do indivíduo, influenciado por fatores ambientais e interpessoais, com base em dois processos cognitivos: a avaliação da ameaça e a avaliação de enfrentamento (Lee et al., 2019).

A avaliação da ameaça representa o processo de análise de risco pelo indivíduo e o quanto ele se sente ameaçado, composto pelas variáveis (1) vulnerabilidade percebida, ou seja, a probabilidade de exposição à ameaça, e a (2) gravidade percebida, que avalia as consequências de exposição à ameaça (Bubeck et al., 2012). Já a avaliação de enfrentamento se baseia na (1) eficácia de resposta, isto é, na confiança da eficiência dos comportamentos de proteção recomendados, (2) na autoeficácia, na qual o indivíduo avalia sua capacidade em realizar esses comportamentos e (3) o custo de resposta, como a estimativa do quanto custaria para implementar a medida de redução de risco (Chen et al., 2020).

Cho et al. (2020) acrescentam que a relação que se estabelece entre o processo de avaliação de ameaça e a avaliação de enfrentamento ativa a motivação de proteção, considerada por Rogers (1975) como um sinônimo e medida das intenções comportamentais, que resulta em um dos dois modos de enfrentamento: adaptativo ou mal adaptativo.

Embora a TMP tenha abrangência e se mostre um modelo adequado para a compreensão de como as atitudes e comportamentos dos indivíduos podem mudar diante de ameaças, no turismo e hospitalidade, ainda, é pouco explorada (Floyd et al., 2000). Em função da sua capacidade de explicar a motivação de proteção em resposta a uma ameaça específica, como apontado por Bubeck et al. (2012), como é o caso da recente pandemia de Covid-19, ela é escolhida como base teórica para este estudo.

2.2. Motivação de Viagem

Hosany et al. (2020) evidenciam a atenção dada para o tema motivação de viagem nas últimas décadas, pela importância em se compreender os elementos que compõem a motivação de viagem do turista e como estas afetam a intenção comportamental (Prebensen et al., 2013). Fodness (1994) esclarece que isso é necessário para que seja possível realizar um marketing turístico eficaz, e acrescenta que o interesse dos pesquisadores em avaliar a motivação de viagem vem da necessidade de se avaliar tipos de turistas, de modo a segmentar o mercado, obtendo informações que servirão como base para novos produtos e serviços, avaliação de qualidade, desenvolvimento de imagem e posicionamento.

A partir da década de 1970, surgiram diversas teorias e modelos que buscam explicar o que leva os indivíduos a viajarem (Caber et al., 2020). Como o tema da motivação de viagem tem sido amplamente estudado, os fatores mais comumente identificados na pesquisa do turismo são: escapismo, relaxamento, entusiasmo e aprendizagem (Hosany et al., 2020).

2.3. Protocolos de prevenção

A importância e interesse mundial na implementação de estratégias de controle e prevenção da Covid-19 é enfatizado por Harapan et al. (2020) como uma maneira de interromper a cadeia de transmissão da doença. Para a recuperação econômica do setor de turismo, é necessário haver um planejamento de medidas para criar confiança, envolvendo os diferentes atores (empresas, clientes e destinos turísticos) (Sanabria-Díaz et al., 2021). No Brasil, o MTUR criou o selo “Turismo Responsável” para empresas aderentes ao programa de boas práticas de higiene, que cumpram os protocolos exigidos para a prevenção da Covid-19, com o objetivo de transmitir mais segurança aos consumidores. Complementando as orientações para um turismo mais seguro, estabeleceu protocolos para os turistas, os quais contam com 23 atitudes recomendadas.

2.4. Risco Percebido

O interesse pelo risco vem desde os estudos de Frank Knight (Knight, 1921) na esfera econômica, e explorado posteriormente, por diversas áreas, dentre elas o marketing (Quintal et al., 2010). Por se tratar de um construto multidimensional, Küpeli e Özer, 2020 e Jacoby e Kaplan (1972), em uma completa revisão de literatura, identificaram cinco tipos de riscos percebidos, funcionalmente independentes: risco financeiro, risco funcional, risco físico, risco psicológico e risco social. A eles acrescentam o risco percebido geral, posteriormente nomeado por Mitchell (1992), como risco de desempenho, e o risco temporal, identificado nos estudos de Roselius (1971).

Mitchell (1992) apresenta uma breve descrição dos tipos de percepção de risco, demonstrado no Quadro 1.

Quadro 1
Descrição Dos Tipos De Riscos Percebidos

Risco Social	é o risco de que a seleção do prestador de serviço afete de forma negativa a percepção de outras pessoas sobre o comprador.
Risco Financeiro	é o risco de que o serviço adquirido não atinja o melhor ganho monetário possível para o consumidor.
Risco Físico	o risco de que a execução do serviço resulte em um perigo para a saúde do consumidor.
Risco de Desempenho	o risco de que o serviço adquirido não seja concluído de forma que resulte na satisfação do cliente.
Risco Temporal	o risco de que o consumidor perca tempo, perda de conveniência ou desperdício de esforço para refazer um serviço.
Risco Psicológico	o risco de que a seleção ou desempenho do produtor tenha um efeito negativo sobre a paz de espírito ou autopercepção do consumidor

• Fonte: Adaptado de Mitchell (1992)

No contexto desta pesquisa, vale destacar o risco físico que engloba a percepção de perigo para a saúde do consumidor. O risco de contrair uma doença infecciosa aumenta com a incidência da doença no local visitado, assim, deve ser feita uma avaliação cuidadosa dos fatores de risco conhecidos para aquisição da doença, como a condição médica do viajante e os detalhes da viagem planejada como a duração da estadia e em quais condições as atividades serão realizadas (Memish et al., 2010). Chien et al. (2017) destacam que há uma necessidade de maior compreensão da percepção de risco do viajante em relação à saúde e o grau no qual um viajante acredita que está em risco afeta as decisões de adotar comportamentos de proteção. Os autores evidenciam que as agências devem comunicar a facilidade de adotar medidas de proteção e destacar o fato de que, embora os viajantes não possam impedir os riscos, eles podem tomar medidas para reduzir suas chances de ocorrência desses eventos negativos ou reduzir os danos que esses eventos podem causar (Chien et al., 2017). Tendo isso em vista, lacunas no conhecimento sobre saúde em viagens e nos comportamentos de prevenção são um desafio na educação para a saúde em viagens, pois o conhecimento técnico apoia abordagens mais responsivas às mudanças nas circunstâncias de risco (Hartjes et al., 2009).

2.5. Intenção comportamental - intenção de visitar e disposição para pagar mais

Fishbein e Ajzen (1975) definem a intenção como a representação das expectativas de uma forma particular de comportamento, em um determinado ambiente, pode ser operacionalizada como a probabilidade de agir, é, ainda, determinante imediata e melhor preditora do comportamento. No turismo, a intenção comportamental se desenvolve a partir de crenças avaliativas, fatores sociais que levam a crenças normativas e fatores situacionais os quais surgem no momento do planejamento de viagem ou compromisso (Khan et al., 2019). Afshardoost e Eshaghi (2020) ampliam esse posicionamento revelando que a intenção comportamental é um construto multidimensional, e tem como indicadores mais favoráveis pré e pós-visita, a intenção de revisitar (Loi et al., 2017), intenção de recomendar (Prayag & Ryan, 2012), intenção de visitar (Fu et al., 2016)” (Afshardoost & Eshaghi, 2020, p. 3). Varah et al. (2021) incluem a disposição para pagar mais como uma variável da intenção comportamental.

Assim, compreender o processo de escolha do destino pelo viajante é de fundamental importância para o desenvolvimento de estratégias mais eficazes de marketing e turismo (Baloglu, 2000).

2.6. Hotéis Fazenda

Os desafios apresentados para a indústria da viagem e do turismo, com toda a competitividade existente no setor, já se mostravam importantes, quando a pandemia de Covid-19 foi anunciada. A World Travel & Tourist Council (WTTC, 2020) apresenta o setor de viagens e turismo como um dos mais representativos no mundo, com grande impacto econômico tanto direto, no desenvolvimento socioeconômico e na criação de empregos, quanto indireto, nas ligações das cadeias de suprimentos de outros setores. Com a crise de saúde e a crise econômica geradas pela pandemia de Covid-19 é esperada uma mudança no comportamento de viagem dos turistas buscando destinos nacionais em um sentimento coletivista de apoio à economia doméstica e à necessidade de locais com menos aglomeração (Zenker & Kock, 2020).

Dessa forma, há a oportunidade de fomentar o turismo interno “reduzindo o vazamento da economia nacional e fortalecendo centros regionais e economias rurais” (Hall et al., 2020, p. 13). Zhu e Deng (2020) confirmam essa perspectiva, ao relatar que “o turismo rural é considerado uma melhor opção de viagem em meio à fase de controle de epidemias” (Zhu & Deng, 2020, p. 18). Seguindo essa tendência, o MTUR (2020) divulgou um estudo de parques nacionais e ecoturismo, com o objetivo de estimular o turismo de proximidade e viagens que tenham contato com a natureza, apresentando um panorama do que identifica como o segmento preferido no pós-pandemia.

Neste estudo, serão avaliadas as associações entre a percepção de risco e a intenção de visitar e pagar mais por hotéis fazenda, definido pelo MTUR (2010, p. 7) como um meio de hospedagem “localizado em ambiente rural, dotado de exploração agropecuária, que ofereça entretenimento e vivência do campo”. Os hotéis fazenda surgiram para suprir a necessidade de vivência com ambiente rural que foi rompida, principalmente entre os anos 1970 e 1980, com a emigração da população para os centros urbanos (SEBRAE, 2012). Assim, os hotéis fazenda estão inseridos em um ambiente de turismo rural, e estão frequentemente relacionados ao ecoturismo e o turismo sustentável.

A escolha por hotéis fazenda se deve tanto por se tratar de uma das opções de turismo rural, quanto pelo crescente interesse dos viajantes brasileiros por esse meio de hospedagem, que pode ser comprovado pelo aumento das buscas por esse tipo no buscador Google. A Figura 1 apresenta resultado obtido na plataforma Google Trends, que fornece resultados de análise de tendência de buscas, entre março de 2020 e maio de 2021, para a consulta da palavra-chave “Hotel Fazenda” no Brasil. O gráfico representa o interesse de pesquisa relativo, e o ponto mais alto do gráfico (100) demonstra o pico de popularidade ao longo do tempo. É possível notar que, após a declaração da pandemia de Covid-19 pela OMS em 11 de março de 2020, há uma queda brusca das pesquisas por hotéis fazenda, iniciando uma retomada e crescimento, a partir de agosto de 2020, atingindo o pico de popularidade. Embora haja uma nova queda, em março de 2021, em função da explosão de casos no Brasil, seguido de um colapso no sistema de saúde de várias cidades, os meses subsequentes revelam uma evolução.

Figura 1.
Busca no Google pela palavra-chave “hotel fazenda”

Assim, embora não existam estatísticas oficiais no MTUR e no IBGE sobre a representatividade do segmento de hotéis fazenda para o turismo do Brasil, é notória a sua importância, principalmente no atual contexto no qual os indivíduos buscam uma opção de lazer em que se esteja o menos exposto a risco possível e preferencialmente em contato com a natureza.

3. MODELO CONCEITUAL E DESENVOLVIMENTO DE HIPÓTESES

3.1. Risco percebido e intenção comportamental

Durante uma crise de saúde, como a atual pandemia da Covid-19, a tomada de decisão do consumidor é ainda mais influenciada pelo risco percebido (Zhu & Deng, 2020), que é apontado por Bae e Chang (2021) como elemento fundamental na adoção de comportamentos preventivos pelos consumidores, buscando minimizar os riscos à saúde. Isso acontece, principalmente, pela quantidade de informações disponíveis, que proporcionam ao viajante, cada vez, mais autonomia na gestão dos riscos (Wang et al., 2020).

A relação do risco percebido na intenção comportamental tem sido estudada por muitos pesquisadores, como Küpeli e Özer (2020), Tavitiyaman e Qu (2013), Neuburger e Egger (2021). Assim, são propostas as seguintes hipóteses:

• H1: O risco percebido é formado pelas dimensões risco físico, risco financeiro, risco psicológico, risco temporal e risco de desempenho.

• H2: O risco percebido afeta negativamente a intenção de hotéis fazenda.

• H3: O risco percebido afeta positivamente a disposição para pagar mais.

3.2. Protocolos de prevenção, intenção comportamental e risco percebido

Jiang e Wen (2020) evidenciam o aumento da preocupação dos turistas com os riscos de segurança e saúde em viagem, durante uma pandemia, e afirmam que essa preocupação reflete diretamente no comportamento de viagem. Mesmo com a escassez de pesquisas com essa temática no turismo durante crises de saúde, os protocolos sanitários, principalmente ligados à limpeza e à higiene, tornaram-se ainda mais salientes com a presença do coronavírus, levando a crer que os viajantes buscarão hotéis que ofereçam serviços e produtos de hospedagem “tranquilizadores em termos de higiene e limpeza” (Jiang & Wen, 2020, p. 2567).

De acordo com o supramencionado, propõe-se testar as seguintes hipóteses:

• H4: Os protocolos de prevenção afetam positivamente a intenção de visitar.

• H5: Os protocolos de prevenção afetam positivamente a disposição para pagar mais.

• H6: Os protocolos de prevenção afetam negativamente o risco percebido.

3.3. Motivação de proteção e risco percebido

Bubeck et al. (2012) destacam a capacidade explicativa da TMP para o fato de não necessariamente ocorrer uma reação imediata de mitigação, quando um alto risco é percebido. Isso acontece porque os indivíduos avaliam as ameaças para decidirem como ajustar seu comportamento, e isso significa que a motivação de proteção leva a um comportamento preventivo. Essa característica faz com que a TMP seja usada como base teórica de pesquisas que buscam explicar e prever comportamentos de saúde, comportamentos alimentares, comportamentos de proteção em contextos de riscos naturais, técnicos e ambientais. (Lee et al., 2019).

Portanto, as seguintes hipóteses são propostas:

• H7: A motivação de proteção é formada pelas dimensões vulnerabilidade, gravidade, eficácia de resposta e autoeficácia.

• H8: A motivação de proteção afeta positivamente o risco percebido.

3.4. Motivação de viagem e risco percebido

Zheng (2018) revela que as motivações de viagem executam um importante papel no entendimento do risco percebido pelo turista e em suas escolhas de destino, o que significa que estas afetam diretamente a avaliação dos diversos riscos e a escolha do local de viagem. Nessa perspectiva, Khan et al. (2019) investigaram o efeito moderador da motivação para viajar, na relação entre riscos percebidos, restrições de viagem e intenção de visita de jovens mulheres viajantes. Além disso, Tang (2014) e Caber et al. (2020) também estudaram o impacto da percepção de risco na motivação de viagem. Com base nos estudos apresentados, as seguintes hipóteses são desenvolvidas:

• H9: A motivação de viagem é formada pelas dimensões aprendizagem, entusiasmo, escapismo e relaxamento.

• H10: A motivação de viagem afeta negativamente o risco percebido.

3.5. Motivação de viagem e intenção comportamental

Fodness (1994) já constatava uma literatura ampla referindo-se à motivação de viagem, com diferentes abordagens, embora observasse uma limitação de pesquisas empíricas à procura de compreender as razões pelas quais as pessoas viajam. Corroborando essa perspectiva, Hosany et al. (2020) apontam uma escassez nos estudos empíricos sobre a relação entre a motivação de viagem e a intenção comportamental, destacando a importância dessa relação, já que a motivação é constituída como um preditor de intenções futuras.

Alguns pesquisadores, entretanto, trabalharam a associação desses dois construtos, como Li e Cai (2012), Huang e Hsu (2009). Com base no exposto, as seguintes hipóteses são desenvolvidas para este estudo:

• H11: A motivação de viagem afeta positivamente a intenção de visitar hotéis fazenda.

• H12: A motivação de viagem afeta positivamente a disposição para pagar mais.

À vista do referencial teórico apresentado, no qual foram definidos os construtos utilizados para responder aos objetivos deste estudo, além das 12 hipóteses levantadas, foi desenvolvido o modelo de pesquisa representado pela Figura 2.

Figura 2.
Modelo de Pesquisa

4. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Considerando que o objetivo da presente pesquisa foi investigar as relações existentes entre o risco percebido e seus antecedentes na intenção de visitar e na disposição para pagar mais por hotéis fazenda, durante uma crise de saúde, utilizou-se o desenho de pesquisa conclusivo-descritivo-transversal único, proposto por Malhotra et al. (2017). Clow e James (2013) indicam os métodos quantitativos como uma abordagem adequada para as pesquisas descritivas e causais. No presente estudo, foi empregada a pesquisa de levantamento transversal único. A coleta de dados, para levantamento das informações sobre os construtos descritos no modelo de hipóteses, foi realizada por meio de survey construído com bases em modelos propostos por autores com relevância reconhecida nos temas, com as adequações necessárias a uma melhor condução do estudo.

Assim sendo, a escolha das escalas que serviram como base para a criação do instrumento se deu por meio de pesquisa da literatura relacionada com cada construto, priorizando aquelas testadas nos contextos de turismo. Para fazer sentido, as afirmações foram adequadas, no que cabiam, para a situação Covid-19. Dessa forma, essas adequações foram validadas por uma banca de 3 doutores da área, além de ter sido realizado um pré-teste com 11 respondentes, aleatoriamente selecionados, com a finalidade de validar o instrumento proposto e identificar possíveis problemas de interpretação ou situações adversas, os quais pudessem gerar problemas de preenchimento pelo público-alvo do estudo (Quadro 2).

A população considerada para responder ao questionário foi formada por cidadãos brasileiros com idade acima de 18 anos. Assim, a seleção da amostra foi realizada pela técnica não probabilística. Os surveys foram disponibilizados no Whatsapp e nas redes sociais (Instagram e Facebook). A formatação e distribuição do survey foram realizados pelo aplicativo de gerenciamento de pesquisa Google Forms. As questões de escala intervalar tipo Likert foram de 7 pontos, com variação de 1 a 7, entre “discordo totalmente” a “concordo totalmente”. A coleta ocorreu entre os dias 16 e 21 de fevereiro de 2021, sendo importante ressaltar, que até o final da coleta, apenas 0,55% da população brasileira estava completamente imunizada e 2,76% da população haviam recebido ao menos uma dose da vacina contra a covid-19. O survey obteve 506 respondentes, dentre os quais 441 foram considerados válidos.

Quadro 2
Itens do Questionário

CONSTRUTO	DIMENSÃO	SIGLA	INDICADOR	FONTE
Risco Percebido	Risco Físico		Ao visitar um hotel fazenda, tenho receio de...	Khan et al. (2017 )
		RFIS1	...contrair a Covid-19 durante as refeições.
		RFIS2	...contrair doenças epidêmicas, como a Covid-19.
		RFIS3	...ser exposto à Covid-19 devido a aglomerações.
	Risco Financeiro		Ao pensar em viajar para um hotel fazenda durante uma pandemia receio...
		RFIN1	...que não valha a pena economicamente.
		RFIN2	...ter despesas extras inesperadas.
		RFIN3	...que seja mais caro que viajar para outros tipos de hospedagem.
	Risco Psicológico e Social		Viajar para um hotel fazenda durante uma pandemia...
		RPSI1	...não é compatível com minha autoimagem.
		RPSI2	...impacta no modo como sou visto pelos meus amigos.
		RPSI3	...não me traria satisfação pessoal.
		RPSI4	...não corresponde ao meu status (classe social).
	Risco de Desempenho		Considero que...
		RDES1	...hotéis fazenda durante uma pandemia podem ficar muito cheios.
		RDES2	...os serviços dos hotéis fazenda podem ser insatisfatórios.
		RDES3	...alguns serviços do hotel fazenda podem não funcionar em função da pandemia.
		RDES4	...os funcionários podem não ser corteses, durante uma pandemia em função do risco de contágio pela Covid-19.
	Risco Temporal	RTEM1	Viajar para um hotel fazenda durante uma pandemia seria uma perda de tempo.
		RTEM2	Viajar para um hotel fazenda durante uma pandemia me impediria de usar melhor meu valioso tempo de descanso.
		RTEM3	Planejar e se preparar para uma viagem para um hotel fazenda durante uma pandemia levaria muito tempo.
Motivação de Proteção	Gravidade	GRAV1	Me preocupo se eu e minha família seremos infectados pela Covid-19.	Deng et al. (2020)
		GRAV2	Durante a pandemia, penso em quais lugares o vírus da Covid-19 está presente.
		GRAV3	Acredito que a pandemia ainda estará por muito tempo presente.
		GRAV4	As coisas ao meu redor sempre me lembram que a pandemia está por perto.
		GRAV5	Costumo suspeitar que as pessoas ao meu redor podem estar infectadas pela Covid-19.
		GRAV6	Evito o contato com outras pessoas, acreditando que isso diminui o risco de infecção.
Motivação de Proteção	Vulnerabilidade	VULN1	Em geral, sou muito suscetível a resfriados, gripes e outras doenças infecciosas.	Duncan et al. (2009)
		VULN2	Se uma doença está “circulando”, eu vou pegá-la.
		VULN3	Meu sistema imunológico me protege da maioria das doenças que outras pessoas contraem.
		VULN4	Tenho maior probabilidade do que as pessoas ao meu redor de contrair a Covid-19.
		VULN5	Minhas experiências anteriores me fazem acreditar que é improvável que eu contraia Covid-19, mesmo que meus amigos contraiam.
	Autoeficácia		Posso me prevenir da Covid-19...	Chua et al. (2021)
		AEFI1	...lavando as mãos e usando álcool gel.
		AEFI2	...usando máscara.
		AEFI3	...mantendo o distanciamento social.
	Eficácia de Resposta	EFI1	Caso eu decida viajar, considero que um hotel fazenda é um meio de hospedagem eficaz na redução do risco de contrair a Covid-19.	Lee et al. (2019)
		EFI2	Estar em contato com a natureza é uma forma eficaz de reduzir a chance de contrair Covid-19 em uma viagem.
		EFI3	Manter distanciamento social em um hotel fazenda é uma forma eficaz de reduzir a chance de contrair Covid-19 em uma viagem.
		EFI4	Usar máscaras no hotel fazenda é uma forma eficaz de reduzir a chance de contrair Covid-19 em uma viagem.
Motivação de Viagem			Caso eu decida por viajar para um hotel fazenda é para...	Hosany et al. (2020)
	Escapismo	MVESC1	...ficar longe de tudo isso.
		MVESC2	...fugir da rotina.
		MVESC3	...esquecer tudo.
	Relaxamento	MREL1	...relaxar,
		MREL2	...estar perto da natureza.
		MREL3	...apreciar a vista.
		MREL4	...reduzir a tensão acumulada.
	Entusiasmo	MENT1	...fazer coisas emocionantes.
		MENT2	...experimentar a novidade.
		MENT3	...sentir alegria.
	MAPR1	...saber mais sobre a história local da área.	Hosany et al. (2020)
	MAPR2	...aprender sobre a cultura da região.
	MAPR3	...descobrir novos lugares.
Protocolos de Prevenção		PREV1	Implementar verificações de temperatura corporal para clientes nas entradas.	Lai e Wong (2020)
		PREV2	Fornece materiais de proteção suficientes (como máscaras) para os funcionários.
		PREV3	Educar os funcionários sobre o conhecimento da prevenção de epidemias.
		PREV4	Lembrar os hóspedes da importância da prevenção de epidemias.
		PREV5	Implementar limpeza e desinfecção suficientes nas áreas públicas dos hotéis.
		PREV6	Implementar limpeza e desinfecção suficientes em quartos de hotel.
Intenção de Visitar		INT1	Gostaria de viajar para um hotel fazenda em um futuro próximo, mesmo durante a pandemia.	Bae e Chang (2021)
		INT2	Estou planejando viajar para um hotel fazenda em um futuro próximo, mesmo durante a pandemia.
		INT3	Farei um esforço para viajar para um hotel fazenda em um futuro próximo, mesmo durante a pandemia.
		INT4	Eu certamente investirei tempo e dinheiro para viajar para um hotel fazenda em um futuro próximo, mesmo durante a pandemia.
Disposição para Pagar Mais			Qual a sua disposição a pagar mais em um hotel fazenda...	Hultman et al. (2015)
		DISP1	...cujas práticas favorecem a preservação do meio ambiente?
		DISP2	... em comparação a um hotel “comum”?
		DISP3	...que ofereça um ambiente mais seguro quanto aos protocolos sanitários?
		DISP4	...que se mostre genuinamente preocupado em proteger a saúde dos hóspedes?
		DISP5	...que incorporou tecnologia de ponta para evitar contaminação?

• Fonte: elaborado pelas autoras (2021)

Além desses itens, foram feitas algumas perguntas para analisar a caracterização da amostra, e o resultado é demonstrado no tópico 5.2.

A análise dos dados obtidos por meio do survey foi realizada pela técnica multivariada de Modelagem de Equações Estruturais (MEE), especificamente a PLS-SEM. A PLS-SEM é definida como uma “abordagem alternativa de estimação para SEM tradicional. Os construtos são representados como compostos, com base em resultados de análise fatorial, sem tentativa de recriar covariâncias entre itens medidos” (Hair et al., 2009, p. 644). Além da PLS-SEM ser mais adequada a esse tipo de pesquisa exploratória de equações estruturais, ou seja, quando um modelo está sendo desenvolvido, ainda minimiza os problemas decorrentes da não normalidade dos dados, comuns em pesquisas em ciências sociais. O software SmartPLS foi utilizado para a aplicação desse método.

5. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

5.1. Preparação do banco de dados

Para certificar de que apenas questionários válidos compusessem o banco de dados final, foram adotados procedimentos prévios e tratamentos posteriores. O questionário foi construído habilitando-se a opção “obrigatória” em todas as questões, além disso, finalizado o período de coleta, foi avaliada a ocorrência de formulários duplicados e dados atípicos (outliers). No banco de dados total (506), foi apontada a existência de 58 casos que foram imediatamente excluídos. Prosseguiu-se com a análise da existência de dados atípicos, e foram adotados dois métodos na detecção de possíveis observações atípicas: detecção univariada e detecção multivariada. Optou-se pela exclusão dos 6 casos que apresentaram 3 ou mais indicadores superiores aos extremos -4 e +4, na análise de outliers univariados e de 1 caso para a análise multivariada, totalizando 7 casos excluídos, considerando as duas análises. A base final da pesquisa para a análise dos resultados seguiu com 441 observações.

5.2. Perfil da amostra

A Tabela 1 apresenta uma representação total dos dados, para uma melhor compreensão do perfil da amostra.

Tabela 1
Perfil da Amostra

Item	Quantidade	Percentual
Gênero
Feminino	350	79,37%
Masculino	88	19,95%
Prefiro não informar	3	0,68%
Outros	0	0,00%
Total	441	100,00%
Escolaridade
Primeiro grau incompleto	1	0,23%
Segundo grau completo	17	3,85%
Superior completo	106	24,04%
Superior incompleto	15	3,40%
Pós-graduação ou mais	302	68,48%
Total	441	100,00%
Faixa Etária
Entre 18 e 25 anos	14	3,17%
Entre 26 e 35 anos	61	13,83%
Entre 36 e 45 anos	195	44,22%
Entre 46 e 55 anos	135	30,61%
Entre 56 e 65 anos	29	6,58%
Acima de 66 anos	7	1,59%
Total	441	100,00%
Estado Civil
Solteiro (a)	57	12,93%
Casado (a) ou em união estável sem filhos	39	8,84%
Casado (a) ou em união estável com filhos em idade escolar	268	60,77%
Casado (a) ou em união estável com filhos adultos	35	7,94%
Separado (a) ou divorciado (a) ou viúvo (a) sem filhos	10	2,27%
Separado (a) ou divorciado (a) ou viúvo (a) com filhos em idade escolar	21	4,76%
Separado (a) ou divorciado (a) ou viúvo (a) com filhos adultos	11	2,49%
Total	441	100,00%
Renda Familiar
O a 2 salários mínimos (Até R$ 2.200,00)	9	2,04%
2 a 5 salários mínimos ( De R$2.200,01 a R$ 5.500,00)	43	9,75%
5 a 10 salários mínimos (De R$ 5.500,01 a R$ 11.000,00)	105	23,81%
10 a 20 salários mínimos (De R$ 11.000,01 a R$ 22.000,00)	166	37,64%
Acima de 20 salários mínimos (Acima de R$ 22.000,00)	118	26,76%
Total	441	100,00%
Já contraiu Covid-19
Não	387	87,76%
Sim	54	12,24%
Total	441	100,00%
Possui comorbidade
Não	367	83,22%
Sim	74	16,78%
Total	441	100,00%
Reside com pessoas do grupo de risco
Não	285	64,63%
Sim	156	35,37%
Total	441	100,00%

• Fonte: elaborado pelas autoras (2021)

5.3. Análise fatorial confirmatória

A análise fatorial confirmatória (AFC), conforme exposto por Hair et al. (2009), é uma técnica que possibilita a confirmação ou rejeição de uma teoria pré-concebida. A partir da construção do modelo, procedeu-se a aplicação da funcionalidade PLS Algorithm, com o objetivo de avaliar a validade convergente e discriminante, além da confiabilidade dos construtos e indicadores que os representam.

5.3.1. Validade convergente

A validade convergente que avalia “o quanto indicadores de um construto específico convergem ou compartilham uma elevada proporção de variância em comum” (Hair et al., 2009, p. 589) é o ponto inicial da análise do modelo. Ela pode ser estimada pela confiabilidade simples (Alfa de Cronbach), confiabilidade composta (CC), e pela variância média extraída (AVE). A AFC apresenta estimativas de caminho para os construtos e indicadores, e pode revelar problemas com as medidas. De acordo com Hair et al. (2009), além de significantes, os valores idealmente desejáveis das cargas são superiores a 0,7. São aceitáveis valores ligeiramente inferiores, quando se tratar de pesquisas exploratórias, como é o caso desta. A confiabilidade de um construto, seja ela simples ou composta, aponta uma consistência interna da escala com sugestão de valores de 0,7 ou mais, e podem ser aceitáveis valores entre 0,6 e 0,7, quando outros valores do construto forem bons. Para a AVE, valores superiores a 0,5 sugerem uma convergência adequada.

Avaliando-se os índices apresentados para os indicadores, pelos parâmetros anteriormente relacionados, verificou-se a necessidade de exclusão daqueles que apresentaram valores inferiores ao recomendado, buscando um melhor ajuste do modelo. Assim, foram retirados: GRAV3 (0,58), EFI3 (0,36), EFI4 (0,10), PREV1 (0,42), RDES3 (0,59), RPSI4 (0,61), DISP1 (0,64) e DISP2 (0,55). Dessa forma, o ajuste do modelo iniciou pela retirada dos indicadores e promovendo uma nova rodada do PLS Algorithm com o objetivo de melhorar tanto a confiabilidade quanto a validade do modelo. A estimativa de caminho do modelo ajustado para os indicadores foi apresentada, conforme Tabela 2, apresentando, praticamente, todos os indicadores com valores superiores a 0,70, com exceção de MVESC1, destacado em negrito, com 0,67. Entretanto, optou-se por sua continuidade no modelo ajustado final, pela natureza exploratória da pesquisa, como apontam Hair et al. (2009). Importante destacar, também, que, pelo mesmo motivo, decidiu-se pela manutenção da dimensão Eficácia de Resposta, mesmo constituída por 2 indicadores.

Tabela 2
Estimativa de caminho do modelo ajustado - final

Construto	Dimensão	Indicador	Estimativa de Caminho
Risco Percebido	Risco Físico	RFIS	0,89
		RFIS2	0,90
		RFIS3	0,84
	Rico Financeiro	RFIN1	0,89
		RFIN2	0,87
		RFIN3	0,74
	Risco Psicológico	RPSI1	0,91
		RPSI2	0,75
		RPSI3	0,82
	Risco de Desempenho	RDES1	0,75
		RDES2	0,80
		RDES4	0,73
	Risco Temporal	RTEM1	0,88
		RTEM2	0,89
		RTEM3	0,83
Motivação de Proteção	Gravidade	GRAV1	0,81
		GRAV2	0,81
		GRAV4	0,75
		GRAV5	0,78
		GRAV6	0,75
	Vulnerabilidade	VULN1	0,72
		VULN2	0,75
		VULN3	0,83
		VULN4	0,80
		VULN5	0,78
	Autoeficácia	AEFI1	0,78
		AEFI2	0,89
		AEFI3	0,85
	Eficácia de Resposta	EFI1	0,94
		EFI2	0,75
Motivação de Viagem	Escapismo	MVESC1	0,67
		MVESC2	0,79
		MVESC3	0,80
	Relaxamento	MREL1	0,86
		MREL2	0,89
		MREL3	0,88
		MREL4	0,80
	Entusiasmo	MENT1	0,87
		MENT2	0,90
		MENT3	0,76
	Aprendizagem	MAPR1	0,90
		MAPR2	0,92
		MAPR3	0,83
Protocolos de Prevenção		PREV2	0,86
		PREV3	0,91
		PREV4	0,72
		PREV5	0,80
		PREV6	0,82
Intenção		INT1	0,87
		INT2	0,90
		INT3	0,95
		INT4	0,95
Disposição para Pagar Mais		DISP3	0,93
		DISP4	0,95
		DISP5	0,92

• Fonte: elaborado pelas autoras (2021)

Realizado o ajuste do modelo, prosseguiu-se para a avaliação da confiabilidade simples, confiabilidade composta e variância média extraída como apresentado na Tabela 3. Os resultados demonstram a adequação de todos os construtos aos parâmetros sugeridos para cada uma das medidas.

Tabela 3
Confiabilidade simples, confiabilidade composta e variância média extraída

	Alfa de Cronbach	Confiabilidade Composta	Variância Média Extraída (AVE)
Aprendizagem	0,86	0,91	0,78
Autoeficácia	0,80	0,88	0,70
Disposição para Pagar Mais	0,93	0,95	0,87
Eficácia de Resposta	0,64	0,84	0,72
Entusiasmo	0,80	0,88	0,72
Escapismo	0,65	0,80	0,57
Gravidade	0,84	0,89	0,61
Intenção de Visitar	0,94	0,96	0,85
Protocolos de Prevenção	0,88	0,91	0,68
Relaxamento	0,88	0,92	0,73
Risco Financeiro	0,79	0,87	0,70
Risco Físico	0,85	0,91	0,77
Risco Psicológico	0,77	0,87	0,69
Risco Temporal	0,83	0,90	0,75
Risco de Desempenho	0,64	0,80	0,58
Vulnerabilidade	0,84	0,88	0,61

• Fonte: elaborado pelas autoras (2021)

5.3.2. Validade Discriminante

Hair et al. (2009, p. 592) definem a validade discriminante como “o grau em que um construto é verdadeiramente diferente dos demais”, ou seja, a avaliação da validade discriminante tem o objetivo de garantir que um construto tenha as relações mais fortes com seus próprios indicadores, comparativamente a um outro construto, no modelo de caminho PLS (Hair et al., 2017). Para avaliar a validade discriminante, foi utilizado o critério Fornell-Larcker (Fornell & Larcker, 1981).

No critério Fornell-Larcker, recomenda-se que as correlações entre os construtos devem ser inferiores à raiz da AVE (Tabela 4).

Tabela 4
Critério Fornell-Larcker - modelo ajustado

	MAPR	EFI	DISP	EFI	MENT	MESC	GRAV	INT	PREV	MREL	RFIN	RFIS	RPSI	RTEM	RDES	VULN
MAPR	0,88
EFI	0,07	0,84
DISP	0,12	0,29	0,93
EFI	-0,23	0,02	-0,11	0,85
MENT	0,60	0,03	0,13	-0,31	0,85
MESC	0,29	0,08	0,15	-0,32	0,41	0,76
GRAV	-0,05	0,39	0,20	0,24	-0,13	-0,04	0,78
INT	0,26	-0,08	0,13	-0,50	0,34	0,28	-0,32	0,92
PREV	0,19	0,38	0,38	-0,07	0,15	0,25	0,26	0,03	0,83
MREL	0,47	0,09	0,19	-0,33	0,59	0,55	-0,10	0,33	0,28	0,86
RFIN	0,04	0,08	0,06	0,06	0,00	0,01	0,12	-0,14	-0,02	-0,07	0,84
RFIS	-0,13	0,25	0,11	0,33	-0,18	-0,07	0,65	-0,38	0,16	-0,20	0,18	0,88
RPSI	-0,11	0,15	0,08	0,25	-0,22	-0,15	0,32	-0,44	0,04	-0,23	0,33	0,36	0,83
RTEM	-0,20	0,07	-0,05	0,29	-0,30	-0,19	0,35	-0,48	-0,03	-0,39	0,38	0,39	0,56	0,87
RDES	-0,17	0,20	0,03	0,27	-0,18	-0,04	0,42	-0,29	0,07	-0,20	0,27	0,49	0,38	0,44	0,76
VULN	-0,03	0,07	-0,04	0,10	-0,02	0,08	0,26	-0,10	0,00	-0,03	0,20	0,25	0,10	0,23	0,23	0,78

• Fonte: elaborado pelas autoras (2021)

Desse modo, a validade discriminante entre construtos e dimensões do modelo ajustado fica comprovada pelo critério, possibilitando o avanço para a fase de modelagem de equações estruturais.

5.4. Modelo estrutural

No modelo estrutural, estão representadas as inter-relações de variáveis entre construtos, para testar o modelo teórico proposto, por meio da modelagem de equações estruturais, ou seja, uma série de equações de regressão múltipla separadas estimadas simultaneamente (Hair et al., 2009). Esta fase foi realizada pelo software SmartPLS, na funcionalidade Bootstrapping.

O resultado do teste de hipóteses, apresentado na Tabela 5, demonstra que 9 das 12 hipóteses propostas foram suportadas.

Tabela 5
Resultado do teste de hipóteses - linear

	Relações Estruturais	Coeficiente de Caminho	Nível de Significância	Resultado
H1	Risco Percebido ➔ Risco Financeiro	0,54	0,00*	Suportada
	Risco Percebido ➔ Risco Físico	0,71	0,00*
	Risco Percebido ➔ Risco Psicológico	0,75	0,00*
	Risco Percebido ➔ Risco Temporal	0,81	0,00*
	Risco Percebido ➔ Risco de Desempenho	0,71	0,00*
H2	Risco Percebido ➔ Intenção de Visitar	-0,43	0,00*	Suportada
H3	Risco Percebido ➔ Disposição para Pagar Mais	0,08	0,09	Não Suportada
H4	Protocolos de Prevenção ➔ Intenção de Visitar	-0,01	0,72	Não Suportada
H5	Protocolos de Prevenção ➔ Disposição para Pagar Mais	0,35	0,00*	Suportada
H6	Protocolos de Prevenção ➔ Risco Percebido	-0,01	0,89	Não Suportada
H7	Motivação de Proteção ➔ Autoeficácia	0,55	0,00*	Suportada
	Motivação de Proteção ➔ Eficácia de Resposta	0,34	0,00*
	Motivação de Proteção ➔ Gravidade	0,87	0,00*
	Motivação de Proteção ➔ Vulnerabilidade	0,61	0,00*
H8	Motivação de Proteção ➔ Risco Percebido	0,54	0,00*	Suportada
H9	Motivação de Viagem ➔ Aprendizagem	0,75	0,00*	Suportada
	Motivação de Viagem ➔ Entusiasmo	0,16	0,00*
	Motivação de Viagem ➔ Escapismo	0,84	0,00*
	Motivação de Viagem ➔ Relaxamento	0,87	0,00*
H10	Motivação de Viagem ➔ Risco Percebido	-0,25	0,00*	Suportada
H11	Motivação de Viagem ➔ Intenção de Visitar	0,26	0,00*	Suportada
H12	Motivação de Viagem ➔ Disposição para Pagar Mais	0,12	0,02**	Suportada

• ^*p<0,01. ^**p<0,05.
• Fonte: elaborado pelas autoras (2021)

O primeiro resultado apresentado pelo modelo estrutural é a confirmação de que o construto Risco Percebido é formado pelas dimensões Risco Temporal (0,81), Risco Psicológico (0,75), Risco de Desempenho (0,71), Risco Físico (0,71) e Risco Financeiro (0,54), suportando a hipótese H1 deste estudo, consistente com as descobertas de estudos anteriores sobre o tema (e.g. Roselius, 1971; Jacoby & Kaplan, 1972; Mitchell, 1992; Khan et al., 2017). Percebe-se que a dimensão Risco Temporal é a mais saliente, refletindo a preocupação do turista quanto ao tempo despendido em uma viagem para um hotel fazenda durante uma pandemia. Ressalta-se a posição do Risco Físico, sendo a terceira dimensão mais saliente, e isso pode ser explicado tendo em vista que o conhecimento técnico de prevenção da doença estava bem disseminado no momento da coleta de dados (cerca de um ano após a declaração da Pandemia da Covid-19). Conforme Chien et al. (2017), embora os viajantes não possam impedir os riscos, eles podem tomar medidas para reduzir suas chances de ocorrência desses eventos negativos ou reduzir os danos que esses eventos podem causar, além disso, o conhecimento técnico apoia abordagens mais responsivas às mudanças nas circunstâncias de risco (Hartjes et al., 2009)

A hipótese 2 também é suportada revelando uma relação negativa entre o Risco Percebido e a Intenção de Visitar (-0,43). Essa descoberta é condizente com estudos anteriores os quais, confirmando o risco percebido, têm um papel preditor na intenção de comportamento do turista (Bauer, 1960; Roselius, 1971; Lee et al., 2019; Zhu & Deng, 2020). Bi e Gu (2019) reforçam que, desde que o risco e a segurança passaram a fazer parte da preocupação das pessoas, quando escolhem um destino de viagem, esse destino pode ser considerado mais ou menos desejável em função de como os indivíduos percebem o risco em visitá-lo.

O Risco Percebido, entretanto, não apresentou relação linear com a Disposição de Pagar Mais, rejeitando a hipótese 3. Esse resultado contraria achados anteriores, como o de Qiu et al. (2020) e Lin et al. (2020) que revelam uma ligação direta e representativa entre o Risco Percebido e a Disposição para Pagar Mais.

Foram encontradas evidências de uma relação positiva entre a influência da Disposição para Pagar Mais nos Protocolos de Prevenção, apoiando a hipótese 5. Lai e Wong (2020), em uma análise de importância-desempenho, revelam que os protocolos de prevenção de epidemia apresentam alta importância. Essa descoberta indica que os indivíduos estão mais propensos a investir em aspectos tangíveis que podem acarretar um aumento na segurança da viagem como a medição de temperatura de hóspedes e funcionários.

Em contrapartida, quando se avalia a ligação entre os Protocolos de Prevenção Intenção de Visitar e Risco Percebido, não são encontradas evidências que suportem essas relações, rejeitando as hipóteses 4 e 6. Ambos os resultados levam a crer que, embora o turista esteja disposto a pagar mais por ações efetivas adotadas pelos hotéis fazenda na prevenção da pandemia, como comprovou a hipótese 5, não é possível afirmar que esses protocolos reduzirão o risco percebido nem aumentarão a intenção de visitar.

Outro resultado do modelo estrutural foi que o construto Motivação de Proteção é formado pelas dimensões Autoeficácia, Eficácia de Resposta, Gravidade e Vulnerabilidade, confirmando a hipótese 7 e validando a Teoria da Motivação de Proteção (TMP), como já foi feito em outros trabalhos desenvolvidos na área de turismo (e.g. Bubeck et al., 2012; Janmaimool, 2017; Fisher et al., 2018; Wang et al., 2019; Lee et al., 2019). A dimensão que se revela mais saliente na TMP é a Gravidade (0,87), seguida da Vulnerabilidade (0,61), da Autoeficácia (0,55) e, por fim, da Eficácia de Resposta (0,34).

Destaca-se que as duas variáveis com maiores coeficientes (Gravidade e Vulnerabilidade) são as que compõem o processo cognitivo da avaliação da ameaça (Maddux & Rogers, 1983), demonstrando uma maior preocupação do turista com os riscos aos quais ele estará exposto em um hotel fazenda, durante uma pandemia, e as consequências dessa exposição. A Autoeficácia e Eficácia de Resposta, componentes do processo de avaliação de enfrentamento (Maddux & Rogers, 1983), embora apresentem resultados relevantes, possuem menos força, ou seja, a avaliação da capacidade de realizar comportamentos de proteção, assim como o quão eficazes serão, exercem menos influência na Motivação de Proteção. Assim, em conformidade com a pesquisa de Wang et al. (2019), este estudo demonstra que tanto a avaliação de ameaça quanto a avaliação de enfrentamento determinam as intenções dos indivíduos em se protegerem. Em contrapartida, contrariamente a este mesmo estudo, a avaliação de ameaça gera efeitos mais fortes na Motivação de Proteção.

A relação da Motivação de Proteção com o Risco Percebido também foi suportada, confirmando a hipótese 8. Esse fato corrobora os achados de Bubeck et al. (2012) que reiteram a capacidade da TMP em explicar o comportamento do indivíduo, quando percebe um risco. Assim, verifica-se que o turista, ao avaliar os riscos de se hospedar em um hotel fazenda durante uma pandemia, não age imediatamente. Ele analisa a situação tanto pela perspectiva das ameaças a que estará exposto (vulnerabilidade e gravidade) quanto pela avaliação do enfrentamento (autoeficácia e eficácia), uma vez que suas conclusões refletirão diretamente na percepção de risco.

Validando descobertas anteriores (e.g. Papadimitriou & Gibson, 2008; Li & Cai, 2012; Hosany et al., 2020), a hipótese 9 foi suportada, comprovando que as dimensões motivacionais examinadas neste estudo (Escapismo, Relaxamento, Entusiasmo e Aprendizagem) formam o construto Motivação de Viagem. Dentre as dimensões, o Relaxamento (0,87) e o Escapismo (0,84) são os mais salientes, evidenciando a necessidade das pessoas que vivenciam uma pandemia de relaxar, diminuindo a tensão e ficando próximas da natureza.

Avaliando-se os resultados apresentados para as dimensões Motivação de Viagem, compreende-se a importância de todas serem consideradas na oferta de hospedagem, uma vez que, como exposto, a motivação de viagem é reconhecidamente um preditor das intenções futuras (Li & Cai, 2012). Esse fato é confirmado pela relação estabelecida na hipótese 11, Motivação de Viagem ➔ Intenção de Visitar, que é suportada nesse estudo, reforçando os achados de trabalhos anteriores (e.g. Li & Cai, 2012; Caber et al., 2020; Afshardoost & Eshaghi, 2020).

Outra relação evidenciada é a associação positiva entre a Motivação de Viagem e Disposição para Pagar Mais, confirmando a hipótese 12. Essa relação constata que, em um momento de crise, com restrição de circulação, atividades de lazer limitadas, o desejo de descansar, entretendo-se em outro ambiente, faz com que o turista se disponha a pagar mais por hotéis fazenda que propiciem um ambiente seguro, preocupando-se genuinamente com a saúde do hóspede. Essa preocupação com os aspectos de segurança e saúde é reforçada pela hipótese 10, que apresenta a relação negativa Motivação de Viagem ➔ Risco Percebido, também suportada neste estudo. Essa é uma evidência que corrobora as descobertas da pesquisa de Zheng (2018), que evidencia uma influência relevante da percepção do risco na motivação de viagem. Isso quer dizer que quanto mais o turista percebe os diversos riscos (físico, financeiro, psicológico, temporal ou de desempenho), menos motivado ele fica em viajar.

5.5. Matriz Importância-Desempenho

A Matriz Importância-Desempenho (IPMA) é uma abordagem de análise no PLS-SEM que amplia os resultados do coeficiente de caminho estimado de um construto (importância), ao acrescentar a dimensão que considera os valores médios das pontuações das variáveis latentes (desempenho). Os resultados permitem a identificação de predecessores com importância relativamente alta e desempenho relativamente baixos, sendo estes os principais pontos de melhoria e de prioridade alta, nas ações gerenciais (Hair et al., 2017).

Neste estudo, a análise foi realizada para os construtos que possuem mais de um predecessor. Para isso, utilizou-se a função Importance-Performance Map Analysis (IPMA) no SmartPLS, e, a partir dos resultados apresentados, foram calculadas as médias tanto da importância, quanto do desempenho dos construtos predecessores, com o objetivo de traçar as linhas médias no mapa.

A Figura 3 representa o mapa do construto Risco Percebido. Verifica-se que o construto Motivação de Proteção é o predecessor que apresenta a maior importância, entretanto tem o desempenho mais baixo. A Motivação de Viagem e os Protocolos de Prevenção, em contrapartida, ocupam o quadrante de baixa importância e alto desempenho. Esse resultado revela a necessidade de uma maior atenção dos gestores hoteleiros para a Motivação de Proteção e ajuda a compreender como as atitudes e comportamentos dos indivíduos podem mudar diante de ameaças, referindo-se a um modelo preditivo das escolhas e comportamentos de proteção à saúde. As dimensões Gravidade e Vulnerabilidade, que foram identificadas como mais fortes na Motivação de Proteção, precisam receber atenção, pois melhorando esses aspectos, haverá um reflexo na redução do risco percebido.

Figura 3.
Mapa IPMA Risco Percebido

O mapa de importância-desempenho do construto Intenção de Visitar, representado pela Figura 4, aponta que o construto Risco Percebido apresenta uma alta importância, mas um baixo desempenho. Adotar protocolos de prevenção não parece ser suficiente para que os turistas percebam menos risco, como ficou demonstrado na IPMA de Risco Percebido. Nesta IPMA de Intenção de Visitar eles também apresentam baixa importância, embora estejam no quadrante de alto desempenho. Isso leva a crer que os turistas podem estar considerando que ter protocolos de prevenção não é um diferencial e, sim, algo esperado, além de não ser garantia de maior segurança. É necessário então, que existam ações para que os turistas percebam que eles serão efetivos tanto para reduzir os riscos físicos, evitando a contaminação pelo coronavírus, quanto os demais riscos.

O construto Motivação de Viagem apresenta alta importância e alto desempenho. Esse resultado parece ser bastante condizente com o contexto, uma vez que em tempos de crise de saúde, como a atual pandemia de Covid-19, ficar em isolamento social é uma das medidas sugeridas de prevenção. Em vista disso, a Intenção de Visitar recebe ainda mais influência da Motivação de Viagem, uma vez que o turista passa a ter uma maior necessidade de relaxar, abandonar a rotina, fazendo atividades diferentes em novos lugares. Já a Motivação de Proteção encontra-se com importância e desempenho abaixo da média, podendo receber atenção e ganhando pontos de melhoria, de maneira a gerar impacto na Intenção de Visitar.

Figura 4.
Mapa IPMA Intenção de Visitar

O mapa do construto Disposição de Pagar Mais (Figura 5) exibe os Protocolos de Prevenção no quadrante de alta importância e alto desempenho, enquanto a Motivação de Proteção e o Risco Percebido no quadrante de baixa importância e baixo desempenho. Já a Motivação de Viagem está colocada no quadrante de baixa importância e alto desempenho. Por serem os Protocolos de Prevenção o único predecessor com importância acima da média, é possível inferir que o turista se dispõe a pagar mais por serviços concretos dentro da sua hospedagem, como ver os funcionários usando equipamentos de segurança como máscaras, protocolos mais severos de limpeza nos quartos e áreas comuns.

Figura 5.
Mapa IPMA Disposição para Pagar Mais

6. CONCLUSÃO

O objetivo principal deste artigo foi compreender as relações existentes entre o risco percebido e seus antecedentes na intenção de visitar e pagar mais por hotéis fazenda, durante uma crise de saúde, como a atual pandemia da Covid-19. Como resultado, foi constatado que nove hipóteses deste estudo foram suportadas.

Para a teoria, o presente estudo colabora com as pesquisas sobre a influência do risco percebido na intenção comportamental, durante a crise atual do Covid-19, lacuna apontada por Neuburger e Egger (2021). Além disso, enriquece os estudos no turismo utilizando como base a Teoria da Motivação de Proteção muito adequada para prever comportamentos de saúde, como sugerido por Wang et al. (2019).

Gerencialmente, este estudo fornece aos hoteleiros diversos insights. É necessária a criação de estratégias de comunicação com o cliente, divulgando informações as quais reforcem que viajar para hotéis fazenda não só não tornam os indivíduos mais suscetíveis à contaminação pela Covid-19, como podem diminuir essa relação, por possuir diversos ambientes ao ar livre e em contato com a natureza. Embora haja um apelo forte dos Protocolos de Proteção, reforçados pelas organizações ligadas ao turismo, que têm criado inclusive selos de certificação, isso não é um fator decisivo para a Intenção de Visitar. O que ficou evidente é que este construto é muito mais sensibilizado pela Motivação de Viagem, uma vez que o turista busca relaxar, fugir da rotina e conhecer novos lugares. Assim, reforçar esses aspectos aliados à redução do risco, impactará positivamente na intenção do cliente em visitar um hotel fazenda durante uma crise de saúde.

Embora este estudo tenha oferecido as colaborações apresentadas, é importante reconhecer que possui limitações. Trata-se de um contexto novo, assim, uma pesquisa qualitativa enriqueceria mais a pesquisa. Além disso, o estudo foi realizado no contexto brasileiro, com suas características específicas e políticas para o combate ao vírus da Covid-19, além de ser específica para hotéis fazenda.

A partir das limitações apresentadas, e reconhecendo a afirmação de Gössling et al. (2020) de que a crise de saúde atual é sem precedentes, recomenda-se que sejam feitos estudos com a mesma estrutura, em outros estágios, como pós-vacina e pós-pandemia. Além disso, uma melhor investigação sobre a influência dos Protocolos de Prevenção na Intenção Comportamental é recomendada, uma vez que, embora tenha recebido muita atenção do setor, não apresentou relação significante com a Intenção de Visitar.

REFERENCES

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Editado por

EDITOR CHEFE

Talles Vianna Brugni https://orcid.org/0000-0002-9025-9440

EDITOR ASSOCIADO

Bruno Felix https://orcid.org/0000-0001-6183-009X

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  20 Maio 2024
• Data do Fascículo
  2024

Histórico

• Recebido
  18 Mar 2022
• Revisado
  14 Jun 2022
• Aceito
  28 Jun 2022
• Publicado
  17 Ago 2023