4 Ricerca Empirica
4.2 Metodologia 90
Per raggiungere l’obiettivo esposto nel paragrafo precedente, si è ritenuto opportuno svolgere una ricerca descrittiva mediante la somministrazione di un questionario online a un campione non probabilistico di soggetti intervistati mediante la piattaforma LimeSurvey.
Ai fini dell’analisi le unità intervistate sono state sia coloro che durante le esperienze di viaggio hanno fatto ricorso a piattaforme online per usufruire di beni/servizi condivisi, sia coloro che non le hanno utilizzate, ciò è stato possibile mediante la prima domanda che ha permesso di effettuare un’adeguata differenziazione dei soggetti stessi.
Per motivi pratici e di tempo, la popolazione indagata è stata numericamente ristretta, ma nonostante ciò si è fatto in modo di raggiungere un campione il più variegato possibile comprendente indistintamente uomini e donne di varie fasce d’età, di distinta professione e area geografica, raggiunti in gran parte tramite social network.
Il questionario, consultabile in Appendice, a seconda della risposta fornita alla prima domanda “Durante le tue esperienze di viaggio hai mai fatto ricorso a piattaforme online
91 National Study Quantifies Reality of the “Sharing Economy” Movement.
https://www.prnewswire.com/news-releases/national-study-quantifies-the-sharing-economy-movement- 138949069.html
92 “Sharing is Good. How to Save Money, Time and Resources through Collaborative Consumption” di
per usufruire di beni/servizi condivisi?”, ha indirizzato i rispondenti a domande
differenti:
• in caso di risposta positiva, è stato chiesto al rispondente che tipo di ricerca avesse effettuato, quale piattaforma avesse utilizzato, se avesse riscontrato problemi ed eventualmente quali e, infine, il livello di soddisfazione riguardante il servizio di cui ha usufruito;
• in caso di risposta negativa, al rispondente è stato invece chiesto di indicare il principale motivo per il quale non avesse fatto ricorso a simili piattaforme e, nel caso in cui avesse avuto intenzione di utilizzarle, a quali sarebbe stato interessato. Una volta compilate le rispettive domande, il questionario prevedeva una sezione uguale per entrambe le categorie di rispondenti, mirando ad indagare l’atteggiamento degli stessi nei confronti di costrutti quali la fiducia, la tecnologia, la sensibilità al prezzo e la sostenibilità ambientale. I temi citati sono stati affrontati in linea generale senza alcuno specifico riferimento alla sharing economy, poiché si ritiene che questi siano espressione di comportamenti di più ampia portata, non strettamente legati alla sharing economy, quanto piuttosto ad un proprio modo di essere e di pensare.
Al fine di indagare simili atteggiamenti, si è ritenuto opportuno ricorrere ad una serie di affermazioni presentate mediante l’impiego della scala Likert a sette modalità di risposta, chiedendo ai rispondenti di esprimere il proprio grado di accordo/disaccordo con ciascuna di esse.
Per indagare ogni singolo costrutto ci si è avvalsi di scale già validate in letteratura: ü per la sezione “La Fiducia declinata alla privacy su Internet” si è fatto ricorso alla
scala utilizzata da Schumann, Wangenheim, e Groene (2014) in “Targeted Online
Advertising: Using Reciprocity Appeals to Increase Acceptance Among Users of Free Web Services” che presenta il coefficiente alfa di Cronbach pari a 0.91 e,
anche se gli autori non hanno affrontato ampi aspetti della validità della scala, hanno però fornito prove a sostegno della validità discriminante della stessa. l'AVE93 della scala era buono, pari a 0.73;
ü per la sezione “La fiducia declinata allo shopping su Internet” si è utilizzata la scala di Rose et al. (2012) in “Online Customer Experience in e-Retailing: An
empirical model of Antecedents and Outcomes” con l’alfa di Cronbach pari a
93 AVE = Average variance extracted, nonché la varianza media estratta, è una misura utilizzata per valutare
0.864. Gli autori hanno fornito prove a sostegno delle validità convergenti e discriminanti della scala, l'AVE per la scala era pari a 0.614;
ü per la parte inerente a “La fiducia declinata alle recensioni online” si è impiegata la scala utilizzata da Khare, Labrecque e Asare (2011) in “The Assimilative and
Contrastive Effects of Word-of-Mouth Volume: An Experimental Examination of Online Consumer Rating” in cui gli alfa di Cronbach variavano da 0.86 (Studio
1) a 0.88 (Studio 3);
ü per quanto concerne la “Familiarità con la tecnologia” si è deciso di utilizzare due scale: una che intende misurare il grado in cui una persona si sente a disagio nell’utilizzare una particolare tecnologia ed evita quindi di usarla e la seconda che, invece, mira a valutare il grado di coinvolgimento di un individuo nell’utilizzo di internet.
Le due scale sono rispettivamente quella utilizzata da Collier and Sherrell (2010) in “Examining the influence of control and convenience in a self-service setting” in cui l'alfa della scala era di 0.872 e quella utilizzata da Schumann, Wangenheim e Groene (2014) in “Targeted Online Advertising: Using Reciprocity Appeals to
Increase Acceptance Among Users of Free Web Services” con l’alfa di Cronbach
pari a 0.91. Schumann, Wangenheim e Groene non hanno affrontato ampi aspetti della validità della scala, hanno però fornito prove a sostegno della sua validità discriminante. Inoltre, l'AVE per la scala era accettabile (0.62).
ü Per la sezione inerente la sensibilità al prezzo si è utilizzata la scala di Ailawadi, Kusum L., Koen Pauwels e Jan-Benedict E.M. Steenkamp (2008) in “Private
Label Use and Store Loyalty” con alfa di Cronbach pari a 0.79;
ü infine, per quanto concerne la sostenibilità ambientale, ci si è serviti della scala utilizzata da Matthes e Wonneberger (2014) in “The Skeptical Green Consumer
Revisited: Testing the Relationship Between Green Consumerism and Skepticism Toward Advertising” con gli alfa di Cronbach rispettivamente pari a 0.90 e 0.84
negli Studi 1 e 2.
Le suddette scale sono state utilizzate per capire l’atteggiamento degli individui nei confronti dei costrutti indagati calcolandone la media di ogni singolo item, ma anche la media di ciascuna scala nel complesso e quella di ogni singola scala in riferimento a ciascun rispondente.
Ci si è avvalsi proprio di quest’ultima media per farne le variabili indipendenti per l’attuazione di un modello di regressione al fine di indagare quanto esse potessero influire
sulla variabile dipendente y, nonché, nella presente ricerca, l’utilizzo o meno dei servizi di sharing.
4.3 Risultati
A conclusione dell’indagine il numero totale di questionari ammonta a 2274, dei quali solo 207 interamente completati e, dei restanti 2067 incompleti, 17 parzialmente compilati e tutti gli altri aperti e non compilati in alcuna parte. È evidente quindi che vi sia stata una bassa percentuale dei rispondenti, solo il 9,1%, fenomeno alquanto prevedibile visto lo svolgimento dell’indagine esclusivamente online senza alcuna possibilità di coinvolgimento e incentivo nel far sì che il questionario venisse effettivamente aperto e compilato in ogni sua parte da chiunque fosse a conoscenza della ricerca in atto.
Considerando e analizzando i questionari interamente completati si è potuto constatare che il campione dei rispondenti è costituito da 125 donne e 82 uomini di differenti fasce d’età, come si può evincere dal grafico seguente.
Dei 207 rispondenti, alla prima domanda“Durante le tue esperienze di viaggio hai mai
fatto ricorso a piattaforme online per usufruire di beni/servizi condivisi?” 100 hanno
0 20 40 60 80 100 FEMMINA MASCHIO 91 51 17 17 16 13 2
Rispondenti
18-35 36-50 51-65 Oltre i 65risposto SI (48% del campione) e 107 NO (52% del campione), riuscendo così ad ottenere un quadro ottimale per comprendere meglio l’oggetto dell’analisi.
Si considera utile mostrare come si suddividano i rispondenti che hanno utilizzato o meno i servizi di sharing per genere e per fasce d’età, a tal fine si rimanda alla visione della figura di seguito riportata.
A chi ha dichiarato di aver utilizzato durante le proprie esperienze di viaggio le piattaforme online per usufruire di beni/servizi di sharing (100 persone) è stato chiesto che tipo di ricerca avesse effettuato, consentendogli di fornire da un minimo di una a un massimo di due risposte.
Dall’analisi dei risultati, tenendo presente la possibilità di scegliere anche due tra le risposte, è emerso che 49 persone hanno ricorso a piattaforme online per la ricerca di un posto letto/stanza/casa per brevi periodi; 32 persone hanno ricercato un posto in auto per condividere il viaggio, 29 persone hanno usufruito del servizio di car-sharing e 23 del servizio di bike-sharing. Solo una piccola parte dei rispondenti ha fatto anche ricorso alla ricerca di un posto a tavola (9) e a quella di attrezzature (9). I tre rispondenti che hanno selezionato la categoria “Altro” hanno usufruito di un servizio di sharing inerente il parcheggio per breve periodo nei pressi di aree aeroportuali.
34 25 57 26 13 9 4 7 15 9 2 4 2 0 10 20 30 40 50 60
Femmina Maschio Femmina Maschio
No Sì
Utilizzatori e non dei servizi di sharing economy
18-35 36-50 51-65 Oltre i 65
In termini percentuali il servizio più utilizzato (accomodation) rappresenta il 32% dei servizi scelti seguito dal 20% dal ride-sharing/carpooling, dal 19% del car-sharing e dal 15% del bike-sharing; solo il 6% ha ricercato un posto a tavola e un ulteriore 6% attrezzature.
Alla domanda aperta “Quale/i piattaforma/e hai utilizzato?”, le piattaforme citate sono state: 0 20 40 60 80 100 Posto in au to Attre zzatu re Posto a tav ola Posto letto Car-s harin g Bike-s harin g Altro 32 9 9 49 29 23 3
Ut
ili
zz
at
or
i
Servizi di Sharing utilizzati
Posto in auto Attrezzature Posto a tavola Posto letto Car-sharing Bike-sharing Altro Posto in auto 20% Attrezzature 6% Posto a tavola 6% Posto letto 32% Car-sharing 19% Bike-sharing 15% Altro 2%
ü per il settore home sharing Airbnb (citata ben 48 volte) e solo una volta Couchsurfing;
ü per il ride-sharing/carpooling Blablacar (35 volte);
ü per quanto concerne i servizi di car sharing la più citata è stata Enjoy (17 volte), seguita da Car2go (5), Share’n go (2), Heetch (2);
ü riguardo i servizi di bike-sharing sono stati citati Mobike (14), Ciclopi (8), Ofo (2), Bikemi(1).
È bene notare che tra i 100 rispondenti che hanno usufruito dei servizi di sharing economy il livello medio di soddisfazione derivante dal servizio è risultato pari a 3,9, valore piuttosto elevato considerando che è stato chiesto loro di esprimere un giudizio assegnando un punteggio da 1 a 5 (dove 1=pessimo; 2=insufficiente; 3= discreto; 4=buono; 5=ottimo); inoltre, solamente 7 persone hanno riscontrato dei problemi, di cui tre hanno lamentato la qualità del servizio offerto dal fornitore, tre non hanno ricevuto il bene/servizio concordato col fornitore e una sola persona ha riscontrato problemi a causa della tecnologia utilizzata dalla piattaforma.
Volgendo l’attenzione ai non utilizzatori (107 persone), è stato chiesto loro per quale motivo non avessero ancora ricorso a simili servizi durante i loro viaggi e 56 (52%) hanno dichiarato di non averne avuto ancora bisogno, ma che li utilizzerebbero; 14 (13%) perché non hanno familiarità con la tecnologia; 12 (11%) perché non conoscono nessuna piattaforma che eroghi tali servizi; 9 (8%) hanno dichiarato che non gradiscono avere a che fare con sconosciuti; 8 (8%) hanno dichiarato di non fidarsi delle piattaforme online; 3 (3%) non li hanno utilizzati a causa della poca dimestichezza nell’utilizzare lo smartphone; 2 (2%) ritengono che i beni/servizi offerti tramite piattaforme online siano di bassa qualità; 1 (1%) ha dichiarato di non essere interessato ai servizi innovativi; il restante 2% ha selezionato la categoria “Altro”, uno specificando che non li ha ancora utilizzati perché ritiene ci siano apposite professioni a tali scopi e un altro perché non viaggia mai.
Successivamente alla motivazione, è stata posta loro la seguente domanda: “Se avessi
intenzione di utilizzare una piattaforma online per usufruire di un bene/servizio condiviso, a quale servizio saresti interessato?” dando la possibilità di selezionare da un
minimo di una ad un massimo di due alternative di risposta. Dai risultati si rileva che i servizi verso i quali i non utilizzatori mostrano maggiore interesse sono: il car-sharing, scelto 43 volte (corrispondente al 30% delle scelte); la ricerca di un posto letto/stanza/casa in affitto per brevi periodi, scelto da 38 rispondenti (26%); il bike-sharing selezionato 22 volte (15%), e la ricerca di un posto in auto 21 volte (15%); seguono la ricerca di attrezzature (14 volte, 10%); la ricerca di un posto a tavola (6 volte, 4%) e, infine, la categoria “Altro” selezionata solamente una volta e nella quale è stato specificato che il rispondente non utilizzerebbe mai questo tipo di servizi.
2 12 3 8 9 12 14 56 0 10 20 30 40 50 60 Altro Non sono interessato a servizi innovativi Credo che i beni/servizi offerti online siano di bassa…
Non ho dimestichezza nel'utilizzo dello smartphone Non mi fido delle piattaforme online Non mi piace avere a che fare con sconosciuti Non conosco nessuna piattaforma che eroghi tali servizi Non ho familiarità con la tecnologia Non ne ho avuto ancora bisogno, ma le utilizzerei
Per quanto concerne i risultati ottenuti dalle scale Likert, sono stati calcolati i totali di ciascuna scala e se ne è poi calcolata la media, prima tenendo conto dei 207 rispondenti e poi, considerando che ogni scala utilizzata è costituita da un numero di item differente, si è ritenuto opportuno tener conto anche della numerosità di questi. I risultati sono riassunti nella seguente tabella:
Come si può evincere, non vi sono differenze sostanziali tra le medie delle singole scale, se non per la quarta inerente il disagio nei confronti dell’utilizzo delle piattaforme online, nella quale è stato attribuito un punteggio piuttosto negativo alle singole affermazioni, ciò implica che gli intervistati si ritengono mediamente abbastanza confidenti nell’uso
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Posto in au to Attre zzatu re Posto a tav ola Posto letto Car-s harin g Bike -shari ng Altro 21 14 6 38 43 22 1 Po te nz ia li U tiliz za to ri
Servizi ai quali sarebbero interessati i non utilizzatori
Preoccup azione Privacy Internet (4 item) Affidabili tà Shopping Internet (4 item) Propensio ne Recensio ni Online (6 item) Disagio verso l'utilizzo delle Piattaforme online (3 item) Coinvolgi mento nell'uso Internet (4 item) Sensi bilità al Prezz o (3 item) Prope nsione Prodo tti Eco- Sosten ibili (4 item) TOTALE SCALA 4340 3960 7042 2158 4175 3357 4670 MEDIA DELLA SCALA 20,966 19,130 34,019 10,425 20,169 16,21 7 22,560 MEDIA DELLA SCALA PER NUMEROSTÀ ITEM 5,241 4,782 5,669 3,475 5,042 5,405 5,640
delle piattaforme online e che la tecnologia non sia il principale motivo che li ostacola nel ricorrere ai servizi di sharing.
Per vedere l’andamento sintetico di ogni singolo item ne sono state calcolate le medie, di seguito sono riportate le stesse associate all’item corrispondente:
SCALE CON I RISPETTIVI ITEM
MEDIA ITEM PREOCCUPAZIONE PRIVACY SU
INTERNET
1. In generale, sono preoccupato per la mia privacy quando uso Internet.
5,101 2. Sono preoccupato che le informazioni
che invio su Internet potrebbero essere utilizzate in modo improprio.
5,289
3. Sono preoccupato che una persona possa trovare informazioni private su di me su Internet.
5,280
4. Sono preoccupato di inviare informazioni su Internet, perché potrebbero essere utilizzate in un modo che non posso prevedere.
5,294
AFFIDABILITÀ SHOPPING SU INTERNET
5. Lo shopping su Internet è affidabile. 5,048 6. In generale, posso fare affidamento
sui venditori che operano su Internet, mantengono le promesse che fanno.
4,908 7. Gli acquisti su Internet sono
affidabili, non presentano incertezze.
4,371 8. Lo shopping su Internet è un'esperienza affidabile. 4,801 PROPENSIONE VERSO LE RECENSIONI ONLINE
9. Mi sento rassicurato nel leggere le
recensioni online. 5,449
10. Ho utilizzato recensioni online per prendere una decisione su un prodotto o servizio.
5,685
11. In passato, le mie decisioni sono state influenzate dalle recensioni che ho letto online.
5,560
12. Mi piace parlare con gli altri delle mie esperienze riguardo un
prodotto/servizio.
5,454
13. Mi piace conoscere le esperienze che gli altri hanno avuto con un
prodotto/servizio.
14. Nel complesso, fornire e ricevere recensioni aiuta i consumatori a prendere decisioni migliori.
6,004
DISAGIO NELL’UTILIZZO DI PIATTAFORME ONLINE
15. Esito a usare le piattaforme online per paura di commettere un errore che non posso correggere.
3,864
16. Mi sento insicuro riguardo la mia capacità di usare le piattaforme online.
3,618
17. Ho evitato le piattaforme online perché possono essere intimidatorie.
2,942
COINVOLGIMENTO NELL’UTILIZZO DI INTERNET
18. Uso Internet più spesso di quanto facciano gli altri.
4,246
19. Sono interessato a Internet. 5,594
20. Sono esperto nell'uso di Internet. 4,700 21. In generale, Internet è importante per
me. 5,628
SENSIBILITÀ AL PREZZO
22. Per me, il prezzo è il fattore decisivo
quando acquisto un prodotto. 5,405
23. Il prezzo è importante per me quando scelgo un prodotto.
5,763 24. In genere mi sforzo di acquistare
prodotti al prezzo più basso.
5,048
PROPENSIONE VERSO I PRODOTTI ECO-SOSTENIBILI
25. Mi piacciono i prodotti eco- sostenibili.
5,449 26. Ho un atteggiamento positivo nei
confronti dei prodotti eco-sostenibili.
5,608 27. I prodotti eco-sostenibili sono buoni
per l'ambiente.
6,048 28. Mi sento orgoglioso quando acquisto /
utilizzo prodotti eco-sostenibili. 5,454
Dopo aver segnato con colori differenti ogni singola scala e associato a ciascun item il numero corrispondente a quello nella tabella sopra, graficamente il risultato dell’andamento dei singoli item è il seguente:
La scala che complessivamente presenta punteggi più alti, come si evince, è quella inerente la propensione nei confronti delle recensioni online; gli item con i punteggi più alti sono il 14 (Nel complesso, fornire e ricevere recensioni aiuta i consumatori a prendere decisioni migliori) e il 27 (I prodotti eco-sostenibili sono buoni per l'ambiente) con un punteggio pari a 6,004 il primo e 6,048 il secondo, mentre l’item con evidente punteggio più basso è stato il 17 (Ho evitato le piattaforme online perché possono essere intimidatorie) con 2,942 di media.
Inoltre, sono stati calcolati anche i totali delle scale per ciascun individuo mediante la somma del punteggio che ogni rispondente (utilizzatore o non dei servizi) ha assegnato a ciascuna affermazione di ogni scala e se ne è poi calcolata la media per rendere possibile la successiva implementazione del modello di regressione.
Si è ritenuto interessante calcolare la correlazione tra le singole scale e, come prevedibile, sono risultate tutte poco correlate: i valori più alti ottenuti sono 0.35 tra la scala che misura la propensione alla lettura delle recensioni online e quella che misura l’affidabilità dello shopping online; 0.36 tra la scala che misura il coinvolgimento nell’utilizzo di internet e l’affidabilità dello shopping online e 0.33 tra la scala che misura la propensione alla lettura di recensioni online con quella che misura il coinvolgimento nell’utilizzo di internet, ma sono comunque punteggi piuttosto bassi per poter affermare che vi sia una correlazione tra queste.
0 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
4.3.1. Regressione logistica
Come già anticipato precedentemente, la ricerca empirica è nata con la finalità di indagare su quelle che sono le variabili che influiscono sul comportamento dell’individuo nei confronti dell’utilizzo dei servizi di sharing economy durante i propri viaggi, per tale motivo si è ritenuto opportuno ricorrere al modello statistico della regressione logistica che permette di descrivere la relazione di dipendenza tra una variabile dipendente Y e le variabili indipendenti X= (X1, X2, … Xn).
La regressione logistica è una variante del modello di regressione lineare, si ricorre a tale modello quando la variabile dipendente è dicotomica, a valori 0 e 1 corrispondenti rispettivamente all’assenza e alla presenza dell’attributo. La distribuzione teorica di riferimento in questi casi non dovrebbe più essere quella normale utilizzata nel caso della regressione lineare, ma piuttosto una distribuzione binomiale.
Sebbene sia possibile applicare il modello di regressione semplice, dal punto di vista matematico risulta più appropriato utilizzare un modello non lineare: la formulazione del modello lineare ( Y = a + bX ), infatti, implica che la variabile dipendente Y possa assumere valori compresi tra – ∞ e + ∞, ma ciò risulta essere inadeguato nel caso di variabile dipendente dicotomica, perché, come si è detto, può assumere solo valori pari a 0 o 1.
Quindi, se la variabile è dicotomica ed è influenzata dalla variabile X, si dovrebbe osservare per valori molto alti di X un valore di Y molto vicino ad 1 senza superare mai questo limite e nel caso di valori molto bassi di X (se la relazione con Y è negativa) un valore di Y prossimo allo 0. La curva che rappresenta la relazione tra X e Y dovrebbe dunque presentarsi sotto forma di S allungata (detta “sigmoide”), limitata superiormente dalla retta y = 1 e inferiormente dalla retta y = 0 , alle quali tende asintoticamente, come mostrato dalla figura sottostante.
Fonte : “Regressione Multipla e Regressione Logistica: concetti introduttivi ed esempi” di Senese Vincenzo Paolo
Il modello di regressione logistica viene descritto come segue:
dove logit(𝑃) = ln +-.,, / è la funzione logit e P la probabilità che l’evento y si verifichi. La stima della probabilità di P avviene dopo aver stimato i parametri b94 mediante il
metodo della massima verosimiglianza (la non linearità della relazione tra le variabili, infatti, non consente di applicare il metodo dei minimi quadrati come avviene nella regressione lineare) e solo successivamente si applica la trasformazione seguente:
Quindi, mentre P è funzione non lineare delle variabili X1, X2, ..., Xp, il logaritmo dell’odds , detto logit, è funzione lineare delle stesse.
Ciascuna stima di β rappresenta l’effetto della variabile esplicativa di riferimento sul logit, controllando le altre variabili, oppure può indicare l’effetto moltiplicativo di quel predittore sulla probabilità di successo, controllando sempre le altre variabili.
Nell’analisi svolta nella presente tesi si è assunta come variabile dipendente Y l’utilizzo
94 βk rappresenta il cambiamento nel logit della probabilità di successo associato ad un cambiamento