Percepção e qualidade: O acesso à internet banda larga e a avaliação dos consumidores à luz da teoria da perspectiva

Santos, Paulo Sávio Leite; Corseuil, Carlos Henrique; Borges, Carla Peixoto Working Paper Percepção e qualidade: O acesso à internet banda larga e a avaliação dos consumidores à luz da teoria da perspectiva Texto para Discussão, No. 2810 Provided in Cooperation with: Institute of Applied Economic Research (ipea), Brasília Suggested Citation: Santos, Paulo Sávio Leite; Corseuil, Carlos Henrique; Borges, Carla Peixoto (2022) : Percepção e qualidade: O acesso à internet banda larga e a avaliação dos consumidores à luz da teoria da perspectiva, Texto para Discussão, No. 2810, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), Brasília, https://doi.org/10.38116/td2810 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/284866 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/br/ 2810 PERCEPÇÃO E QUALIDADE: O ACESSO PERCEPÇÃO E QUALIDADE: O ACESSO À INTERNET BANDA LARGA E A À INTERNET BANDA LARGA E A AVALIAÇÃO DOS CONSUMIDORES À AVALIAÇÃO DOS CONSUMIDORES À LUZ DA TEORIA DA PERSPECTIVALUZ DA TEORIA DA PERSPECTIVA PAULO SÁVIO LEITE SANTOSPAULO SÁVIO LEITE SANTOS CARLOS HENRIQUE LEITE CORSEUILCARLOS HENRIQUE LEITE CORSEUIL CARLA PEIXOTO BORGESCARLA PEIXOTO BORGES 2810 Brasília, novembro de 2022 PERCEPÇÃO E QUALIDADE: O ACESSO À INTERNET BANDA LARGA E A AVALIAÇÃO DOS CONSUMIDORES À LUZ DA TEORIA DA PERSPECTIVA1 PAULO SÁVIO LEITE SANTOS2 CARLOS HENRIQUE LEITE CORSEUIL3 CARLA PEIXOTO BORGES4 1. Os autores gostariam de agradecer as sugestões recebidas de Carlos Manuel Baigorri, Pedro Herculano de Souza e Luís Henrique Paiva. 2. Especialista em regulação de serviços de telecomunicação na Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel). E-mail: <[email protected]>. 3. Técnico de planejamento e pesquisa na Diretoria de Estudos e Políticas Sociais do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Disoc/Ipea). E-mail: <carlos[email protected].br>. 4. Professora adjunta do departamento de Administração da Universidade de Brasília (UnB). E-mail: <[email protected]>. Texto para Discussão Publicação seriada que divulga resultados de estudos e pesquisas em desenvolvimento pelo Ipea com o objetivo de fomentar o debate e oferecer subsídios à formulação e avaliação de políticas públicas. © Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2022 Texto para discussão / Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada.- Brasília : Rio de Janeiro : Ipea , 1990ISSN 1415-4765 1.Brasil. 2.Aspectos Econômicos. 3.Aspectos Sociais. I. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. CDD 330.908 As publicações do Ipea estão disponíveis para download gratuito nos formatos PDF (todas) e EPUB (livros e periódicos). Acesse: http://www.ipea.gov.br/portal/publicacoes As opiniões emitidas nesta publicação são de exclusiva e inteira responsabilidade dos autores, não exprimindo, necessariamente, o ponto de vista do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada ou do Ministério da Economia. É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. JEL: I31; D80. DOI: http://dx.doi.org/10.38116/td2810 Governo Federal Ministério da Economia Ministro Paulo Guedes Fundação pública vinculada ao Ministério da Economia, o Ipea fornece suporte técnico e institucional às ações governamentais– possibilitando a formulação de inúmeras políticas públicas e programas de desenvolvimento brasileiros– e disponibiliza, para a sociedade, pesquisas e estudos realizados por seustécnicos. Presidente ERIK ALENCAR DE FIGUEIREDO Diretor de Desenvolvimento Institucional ANDRÉ SAMPAIO ZUVANOV Diretor de Estudos e Políticas do Estado, das Instituições e da Democracia FLAVIO LYRIO CARNEIRO Diretor de Estudos e Políticas Macroeconômicas MARCO ANTÔNIO FREITAS DE HOLLANDA CAVALCANTI Diretor de Estudos e Políticas Regionais, Urbanas e Ambientais NILO LUIZ SACCARO JUNIOR Diretor de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura JOÃO MARIA DE OLIVEIRA Diretor de Estudos e Políticas Sociais HERTON ELLERY ARAÚJO Diretor de Estudos Internacionais PAULO DE ANDRADE JACINTO Coordenador-Geral de Imprensa e Comunicação Social (substituto) JOÃO CLÁUDIO GARCIA RODRIGUES LIMA Ouvidoria: http://www.ipea.gov.br/ouvidoria URL: http://www.ipea.gov.br SUMÁRIO SINOPSE ABSTRACT 1 INTRODUÇÃO ........................................................................ 6 2 REVISÃO DA LITERATURA ......................................................7 3 HIPÓTESES ...........................................................................12 4 MÉTODO .............................................................................13 5 RESULTADOS E DISCUSSÃO ..................................................25 6 CONCLUSÃO .......................................................................36 REFERÊNCIAS .........................................................................38 SINOPSE O objetivo deste estudo é verificar o efeito da taxa de transmissão de dados de download (TxD) sobre o grau de satisfação dos consumidores de acessos à internet banda larga fixa, avaliando-se se essa relação é adequadamente explicada pelas três características cognitivas que, segundo a teoria da perspectiva (Kahneman e Tversky, 1979), orientam a tomada de decisões pelas pessoas. São utilizados dados secundários agregados de pesquisas de satisfação e qualidade percebida realizadas anualmente e medições coletadas em modems instalados em domicílios de consumidores, ambos produzidos pela Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel) no Brasil, entre 2018 e 2020. Em linha com a primeira característica cognitiva da teoria da perspectiva, os resultados sugerem que os consumidores avaliam sua satisfação com o serviço a partir de um ponto de referência neutro, associado no estudo à taxa de transmissão de dados de download contratada. Os resultados também indicam a aderência à segunda característica cognitiva, sugerindo que a sensibilidade dos consumidores decresce à medida que aumentam ou diminuem os estímulos a que são submetidos. Adicionalmente, testes diretos não apresentaram resultados significativos que indicassem a aderência dos dados à terceira característica cognitiva. Todavia, relações percebidas incidentalmente, durante o teste da segunda característica cognitiva, insinuam que a satisfação dos consumidores é mais fortemente influenciada pela entrega de valores de TxD abaixo da taxa contratada do que por valores de TxD entregues acima da taxa contratada, sugerindo a aversão dos consumidores a perdas e, portanto, a aderência dos dados à terceira característica cognitiva. Palavras-chave: internet; banda larga; satisfação; teoria da perspectiva. ABSTRACT This study aims to verify the effect of the download data transmission rate on the degree of satisfaction of consumers of fixed broadband internet access, evaluating whether this relationship is adequately explained by the three characteristics which, according to prospect theory (Kahneman e Tversky, 1979), guide people’s decision-making. Aggregate secondary data from Satisfaction and Perceived Quality Surveys conducted annually and measurements collected in modems installed in consumers’ homes are used, both produced by the National Telecommunications Agency in Brazil, between 2018 to 2020. From the perspective of first cognitive characteristic, the results suggest that consumers assess their satisfaction with service from a neutral reference point, associated in the study with the contracted download data transmission rate. The results also indicate adherence to the second cognitive characteristic, suggesting the reduce of consumers’ sensitivity as increase or decrease the stimuli to which they are submitted. Additionally, direct tests did not show significant results indicating data adherence to the third cognitive characteristic. Nevertheless, relationships incidentally perceived during the second cognitive characteristic test suggest that consumer satisfaction is more strongly influenced by the delivery of TxD values below the contracted rate than by TxD values delivered above the contracted rate, suggesting consumers’ aversion losses and, therefore, the adherence of data to the third cognitive characteristic. Keywords: internet; broadband; satisfaction; prospect theory. TEXTO para DISCUSSÃO 6 2810 1 INTRODUÇÃO A qualidade de um serviço de telecomunicação é definida como a totalidade de características de uma prestadora de serviço que lhe conferem sua habilidade de satisfazer necessidades explícitas e implícitas de seus consumidores (Brasil, 2019). Ela é tradicionalmente avaliada por meio de medições objetivas de aspectos relevantes da prestação do serviço bem como por medições subjetivas, obtidas por meio de pesquisas realizadas anualmente no país, em que os consumidores relatam seu grau de satisfação com os serviços. Enquanto no primeiro caso se pretende avaliar aquilo que se denomina qualidade do serviço (QoS) entregue pela prestadora, definida como uma declaração objetiva do nível da qualidade real alcançada e entregue ao consumidor (ITU, 2001), no segundo caso se busca avaliar o que se denomina qualidade da experiência (QoE), definida como o grau de satisfação ou aborrecimento dos consumidores com o serviço, e que é afetado não somente pelas condições de QoS, como também pelo tipo e características da aplicação ou serviço, contexto de uso, as expectativas do consumidor em relação ao aplicativo ou serviço, sua formação cultural, questões socioeconômicas, perfis psicológicos, estado emocional, entre outros (UIT, 2016). Em revisão da literatura, verificou-se, nos últimos anos, a realização de vários estudos com a finalidade de avaliar a relação entre a satisfação dos consumidores com os serviços de telecomunicações e seus atributos, a exemplo de sua qualidade técnica, uma vez que em geral tais estudos são voltados para o serviço móvel pessoal, e baseados exclusivamente em medidas subjetivas da qualidade. Nesse contexto, o presente estudo preenche lacuna de pesquisa, ao avaliar a relação entre satisfação e características técnicas do serviço com base em dados agregados de medições subjetivas e objetivas da qualidade, oriundas da Pesquisa de Satisfação e Qualidade Percebida e de medições de taxas de transmissão de dados (TxD) coletadas diretamente em amostras de modems instalados nos domicílios dos consumidores, ambas fontes de dados primários rotineiramente produzidos pela Anatel. Busca-se verificar, especificamente, o efeito da taxa de transmissão de dados de download (TxD) sobre o grau de satisfação dos consumidores de acessos à internet banda larga fixa, avaliando-se se essa relação pode ser adequadamente explicada pela teoria da perspectiva (Kahneman e Tversky, 1979), que aborda os mecanismos que orientam a tomada de decisões pelas pessoas. Para tanto, testou-se um modelo no qual os consumidores contratam acessos à banda larga fixa e experimentam TxD que variam em torno da taxa contratada. Do ponto de vista teórico, esse variado conjunto de experiências se traduz no modo como os consumidores percebem a qualidade do serviço, que, uma vez confrontada com as suas expectativas, resultará em seu nível de satisfação. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 7 2810 Do ponto de vista metodológico, realizou-se análise quantitativa, utilizando-se dados de TxD coletados entre agosto e novembro dos anos de 2018, 2019 e 2020, bem como os dados das pesquisas de satisfação e qualidade percebida, realizadas no mesmo período. O texto foi organizado em cinco partes, além desta introdução. A seção 2 versa sobre a revisão da literatura adotada no estudo, abordando-se a teoria da perspectiva. Na seção 3, estão formuladas, com fundamento na teoria da perspectiva, hipóteses testadas neste estudo acerca da influência das taxas de transmissão de dados de download (QoS) na satisfação dos consumidores (QoE). Na seção 4, são abordados os métodos utilizados no estudo, apresentando-se o modelo conceitual da pesquisa, as variáveis e fontes de dados utilizadas e os procedimentos analíticos adotados. Na seção 5, apresentam-se os resultados obtidos, análises de robustez e discussões, seguidos da conclusão (seção 6). 2 REVISÃO DA LITERATURA 2.1 Satisfação nas relações de consumo de serviços de telecomunicações Em revisão da literatura, foram encontrados vários estudos realizados com o propósito de identificar e avaliar fatores determinantes da satisfação dos consumidores de serviços de telecomunicações. Entre esses estudos, observou-se o teste da relação entre satisfação e aspectos como o atendimento prestado pelas operadoras aos consumidores e os custos dos serviços (Downe et al., 2011; Kim et al., 2018), assim como entre satisfação e dimensões associadas à confiança, à utilidade, à qualidade percebida e ao valor percebido do serviço (Affara, Akroush e Dawood, 2015; Khayyat e Heshmati, 2009; Awwad, 2012; Ansari et al., 2013). Além dos estudos que tiveram por finalidade avaliar essas dimensões, encontram-se também aqueles em que se analisa, de modo genérico, a relação entre a satisfação e a qualidade técnica da rede de telecomunicações sobre a qual o serviço é prestado (Grant, Mousavi e Pezeshki, 2009; Dachyar e Noviannei, 2012; Athanasopoulou, Giovanis e Tsoukatos, 2016), assim como outros estudos nos quais consumidores avaliaram características específicas da rede, como taxas de download e upload de dados (Kim et al., 2007; Argan, Argan e Ozer, 2013; Jebarajakirthy, Quach e Thaichon, 2016; Díaz, 2017; Al-Karaghouli et al., 2019) e congestionamento da rede (Eshghi, Ganguli e Roy, 2008; Rahhal, 2015). Em geral, os resultados revelam que características técnicas do serviço predizem significativamente a satisfação. TEXTO para DISCUSSÃO 8 2810 Resultados de natureza similar foram encontrados em estudo sobre o serviço de banda larga fixa realizado pelo Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT) em parceria com a Anatel (IBICT, 2021). Com base em medidas subjetivas da qualidade, o estudo demonstra que a qualidade do funcionamento, a qualidade do atendimento e a qualidade da informação ao consumidor determinam a satisfação. Destaca-se que a dimensão de qualidade do funcionamento despontou como a mais relevante para a satisfação dos consumidores, especialmente quanto aos itens que indagavam quanto à qualidade percebida da taxa de transmissão de dados de download. 1 Diante do exposto, percebe-se, nos últimos anos, a realização de estudos com a finalidade de avaliar a relação entre a satisfação dos consumidores com os serviços de telecomunicações e seus atributos, a exemplo de sua qualidade técnica, tendo em vista que em geral tais estudos são voltados para o serviço móvel pessoal e/ou baseados exclusivamente em medidas subjetivas da qualidade. 2.2 Satisfação nas relações de consumo e a teoria da perspectiva A teoria da perspectiva é originada de pesquisa voltada à compreensão do comportamento das pessoas em situações de incerteza, consubstanciada em análise da tomada de decisões diante de situações de simples apostas, com probabilidade de perdas e ganhos monetários. Confrontando a teoria da utilidade esperada, que é tradicionalmente adotada para explicar tais mecanismos decisórios, a teoria da perspectiva contraria a presunção de racionalidade humana por trás dessas decisões. Partindo de um modelo psicológico puramente descritivo, ela documenta e explica “violações sistemáticas dos axiomas de racionalidade em escolhas entre opções de risco” (Kahneman, 2012). 1. No estudo realizado em 2020 com 363 entrevistados, distribuídos em todas as regiões do país, realizou-se a validação da estrutura interna de um instrumento desenvolvido para a Pesquisa de Qualidade Percebida e Satisfação da Anatel. A análise de equações estruturais revelou uma estrutura em que diferentes dimensões da qualidade percebida determinam a satisfação do consumidor. A dimensão de qualidade do funcionamento foi medida a partir de itens que representavam diferentes aspectos da fruição do serviço, caracterizados por hipóteses de uso relacionadas à existência de falhas, à rapidez de exibição do conteúdo em sites ou redes sociais, à frequência de envio imediato de fotos por aplicativos de mensagens, à frequência com que se consegue assistir a vídeos sem interrupção, à frequência de realização de conversas sem falhas em chamadas de voz por aplicativos, à frequência de rápido envio de mensagens de texto por aplicativos e à execução de jogos on-line sem interrupções. Os resultados indicaram que o item em que se questionava sobre a frequência com que se consegue assistir a vídeos sem interrupção – aplicação preponderantemente afetada pela TxD (Janevkski, 2019) – foi o mais significativo entre todos para a percepção de qualidade do funcionamento do serviço de acesso à internet banda larga fixa. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 15 2810 TABELA 1 Notas dadas pelos consumidores ao item velocidade de navegação, por ano e operadora: média e desvio-padrão (2018-2020) Operadora Ano Número de municípios Número de entrevistados Nota média Desvio-padrão A 2018 209 5.573 6,73 2,47 2019 196 5.002 6,81 2,54 2020 239 6.307 6,98 1,91 B 2018 1.183 7.697 5,62 2,95 2019 1.138 7.079 5,68 2,98 2020 970 7.112 5,46 2,37 C 2018 9 339 7,46 2,39 2019 17 624 7,24 2,52 2020 38 1.249 6,59 1,77 D 2018 273 3.846 6,61 2,57 2019 234 3.689 6,71 2,66 2020 237 4.066 6,55 1,90 Fontes: Anatel (2019; 2020a; 2021). Elaboração dos autores. Devem-se destacar algumas limitações dos dados da pesquisa de satisfação e qualidade percebida no que diz respeito ao presente estudo, relacionadas especificamente ao item de pesquisa “velocidade de navegação”. A primeira está associada à sua imprecisão, decorrente do fato de que, ao responder ao questionamento, o entrevistado avalia o item de pesquisa com base na sua experiência, que está associada ao uso que ele faz da internet. Nesse sentido, é possível existirem situações em que, mesmo mantidas todas as demais variáveis constantes, conexões à internet com características técnicas exatamente iguais recebam avaliações distintas, em função da finalidade do uso do serviço por parte do consumidor (e.g., uso predominantemente para assistir a vídeos na internet ou uso predominantemente para a realização de videochamadas), a qual se constituiria como variável interveniente. Uma segunda limitação da variável satisfação decorre do fato de que o desenho amostral dos dados obtidos nas pesquisas promovidas pela Anatel é estabelecido de modo a se obter representatividade da satisfação dos consumidores por UF, ao passo que, como se detalhará adiante, a unidade de análise geográfica adotada no presente estudo é o município, o que leva à situação em que nem todos os municípios das UFs terão consumidores entrevistados, ou não os terão em número e distribuição representativos do nível de satisfação dos consumidores no município. TEXTO para DISCUSSÃO 16 2810 Uma terceira limitação advém do fato de que a variável satisfação será utilizada nos modelos econométricos de análise de forma agregada, na média em nível municipal e por operadora. Tal circunstância a torna especialmente sensível a notas extremas atribuídas por consumidores, especialmente nos casos em que há poucos entrevistados opinando acerca da satisfação relativa a um dado município e operadora. Além da variável satisfação, também foram realizados testes complementares, utilizando-se como variável dependente alternativa a realização de reclamações por parte do consumidor. A operacionalização da variável se deu por meio do percentual de consumidores que informaram (nas pesquisas de satisfação e qualidade percebida realizadas pela Anatel em 2018 e 2019) não ter feito contato para relatar problemas de funcionamento dos acessos à internet banda larga fixa nos últimos seis meses. Considera-se que esse dado representa uma medida relacionada à satisfação – posto que se esperam maiores níveis de contentamento para consumidores que não apresentaram reclamações em face do funcionamento do serviço. Além disso, ele conta com a vantagem de estar menos sujeito a avaliações extremas realizadas pelos consumidores, tais como aquelas que podem ocorrer com as notas atribuídas à satisfação com o serviço. No entanto, essa variável apresenta imprecisão conceitual. Ao reclamar para a operadora acerca do funcionamento do serviço em relação à TxD, o consumidor pode ter em mente problemas decorrentes de deficiências relacionadas a outras causas (e.g., indisponibilidade do serviço, outros atributos da conexão de dados que prejudicaram a experiência, uso incorreto do serviço). Assim, o número de consumidores que não apresentaram queixas específicas sobre TxD pode ser potencialmente superior aos valores encontrados a partir da análise da base de dados. Apesar dessa limitação, procedeu-se à análise complementar, para fins de validação convergente dos resultados. 4.2 Dados relativos à QoS Os dados relativos à TxD derivam de medições realizadas pela Anatel de forma autônoma em relação aos consumidores, mediante softwares embutidos em modems instalados em amostras de residências, de modo a compor uma amostra representativa da qualidade do serviço por UF. O maior grau de desagregação dessas medições é o domicílio. Em análise exploratória, verificou-se que, entre os meses de agosto e novembro de 2018, 2019 e 2020, foram realizadas aproximadamente 54 milhões de medições de TxD em todo o país. Após submetidas a procedimento de normalização em função da taxa de transmissão TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 17 2810 de dados contratada em cada domicílio medido, as medições foram agregadas no que se denominou, no presente estudo, “média normalizada de TxD”, para cada unidade de análise “operadora-município”. A tabela 2 contém dados agregados (em nível nacional e por operadora) do número de domicílios em que foram realizadas medições de TxD, o número de municípios com medições, as médias normalizadas de TxD e as médias das medições positivas e negativas. TABELA 2 Dados agregados, em nível nacional e por operadora, de médias normalizadas de TxD, número de domicílios e municípios com medições de TxD Operadora Ano Domicílios medidos Municípios medidos Medições realizadas Média das medições Média das medições positivas Média das medições negativas A 2018 10.486 71 9.904.919 0,065 0,083 -0,019 2019 8.077 83 9.876.373 0,032 0,052 -0,021 2020 5.033 228 7.006.691 0,074 0,139 -0,065 B 2018 12.117 930 2.555.730 -0,114 0,030 -0,145 2019 11.937 652 2.820.172 -0,141 0,009 -0,150 2020 14.289 1.723 6.033.310 -0,119 0,010 -0,129 C 2018 320 3 553.933 -0,144 0,021 -0,164 2019 641 16 1.041.901 -0,203 0,051 -0,254 2020 4.419 24 2.479.949 -0,173 0,032 -0,205 D 2018 2.100 123 1.591.344 0,009 0,047 -0,038 2019 4.781 159 2.531.297 0,042 0,084 -0,041 2020 9.388 619 7.409.425 0,033 0,082 -0,049 Fonte: Total de medições de TxD realizadas entre 2018 e 2020 para as operadoras A, B, C e D. Elaboração dos autores. É relevante destacar a limitação dos dados, posto que a unidade de análise geográfica é o município. Tal limitação deriva do próprio modelo de coleta das medições de TxD realizadas nos domicílios dos consumidores, estabelecido para apresentar representatividade estatística da qualidade (QoS) por UF, o que implica reconhecer que as medições não são realizadas em todos os municípios do país. Nesse sentido, o número de domicílios medidos por município também varia em função da distribuição dos clientes de cada operadora por UF, de modo que há casos em que se pode ter, em um município, um único domicílio medido. TEXTO para DISCUSSÃO 18 2810 4.3 Variáveis de controle 4.3.1 Nível de competição nos municípios Como visto, as características das redes de telecomunicações de cada operadora e o nível de competição relativos a cada município foram utilizados nos modelos econométricos como variáveis de controle, posto que se considera que se trata de fatores associados à qualidade da prestação do serviço e que podem variar significativamente entre os municípios e as operadoras avaliados. Foi utilizado, como indicativo do nível de competição existente no setor, o Índice Herfindahl- -Hirscman (HHI) relativo a cada município, cujo cálculo foi realizado a partir do market share das operadoras de serviço avaliadas e dos dados consolidados de pequenos provedores de serviço, considerando-se o número de clientes que cada empresa possui.3 4.3.2 Tecnologia empregada nas redes de telecomunicações Utilizaram-se, como variáveis de controle neste estudo, os dados da rede de telecomunicações de transporte existente em cada município, coletados periodicamente pela Anatel. 4 As redes de transporte, também denominadas de backhaul, consistem no trecho intermediário das redes de telecomunicações, “que liga a rede local à rede central (backbone) da prestadora, a partir da qual ocorre a interligação com outros provedores nacionais e internacionais, possibilitando o acesso à internet” (Anatel, 2020b). Em cada município, podem ser adotadas, na infraestrutura de redes de transporte, tecnologias de fibra óptica, enlace de rádio ou satélite, e cada uma delas pode determinar condições bastante diferentes em termos de volatilidade na qualidade da fruição do serviço pelos consumidores, destacando-se a superioridade da fibra óptica ante as demais tecnologias. Tal circunstância justificou a adoção da tecnologia empregada na rede de transporte como variável de controle. Todavia, importa consignar a existência de uma limitação dos dados associada às informações disponíveis acerca do backhaul (rede de transporte) instalado nos municípios por cada operadora, relativa ao desconhecimento de sua capacidade (característica técnica fundamental para o provimento do serviço com qualidade) de escoar adequadamente o tráfego de dados gerado na rede pelos consumidores. Dessa maneira, embora se possa classificar qualitativamente, por tecnologia 3. Disponível em: <https://bit.ly/3CMynED>. Acesso em: 2 abr. 2021. 4. Disponível em: <https://bit.ly/3CMynED>; <https://bit.ly/3RoeasV>. Acesso em: 2 abr. 2021. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 19 2810 adotada, os backhauls instalados nos municípios por cada operadora, não se pode mensurá-los quantitativamente no que concerne à sua capacidade. 4.4 Amostras Foi extraída, das bases de dados de QoS e QoE, amostra de dados em corte transversal, não representativa da população do país, denominada amostra irrestrita 2018-2019 (AI_18/19), por meio da qual foram realizados os testes das hipóteses H1, H2 e H3. Foram também realizadas análises de robustez, por meio de dados relativos à prestação do serviço no ano de 2020, o que constituiu a amostra irrestrita 2020 (AI_20). A unidade de análise das amostras, para cada ano de coleta de dados, foi composta pelo par “operadora-município”, associando-se as médias das medições de TxD em cada unidade às médias das avaliações de satisfação por elas obtidas na pesquisa. Foram analisados conjuntamente os dados relativos às operadoras denominadas A, B, C e D. Para cada uma das amostras citadas, foram encontrados os quantitativos de unidades de análise indicados na tabela 3. TABELA 3 Número de unidades de análise “operadora-município” em cada amostra de dados Dados Número de pares "operadora-município" Pesquisa 2019 1.581 Medições 2019 2.011 Pesquisa 2019 Ո Medições 2019 (a) 1.103 Pesquisa 2018 1.670 Medições 2018 1.131 Pesquisa 2018 Ո Medições 2018 (b) 778 Pesquisa 2020 1.527 Medições 2020 2.594 Pesquisa 2020 Ո Medições 2020 (c) 1.057 Amostra irrestrita 2018/2019 (AI_18/19): (a) + (b) 1.881 Amostra irrestrita 2020 (AI_20): (c) 1.057 Elaboração dos autores. Obs.: (a), (b) e (c) correspondem, respectivamente, ao número de unidades de análise resultantes das operações da pesquisa de satisfação 2018 ∩ Medições de TxD 2018, pesquisa de satisfação 2019 ∩ medições de TxD 2019 e pesquisa de satisfação 2020 ∩ medições de TxD 2020. TEXTO para DISCUSSÃO 20 2810 4.4.1 Amostra irrestrita 2018/2019 Conforme citado anteriormente, a amostra AI_18/19 foi obtida por meio de corte transversal na base de dados obtida nos anos de 2018 e 2019. Ela é formada por um total de 1.881 unidades de análise, cuja composição de número de municípios, domicílios, medições de TxD e consumidores entrevistados na pesquisa de satisfação pode ser vista na tabela 4. TABELA 4 Amostra irrestrita 2018/2019: número total de municípios com avaliações de satisfação e medições de TxD, por ano e operadora Operadora Ano Municípios medidos (TxD) Domicílios medidos (TxD) Medições realizadas (TxD) Consumidores entrevistados A2018 67 11.165 9.866.658 5.259 2019 147 9.412 9.852.428 4.814 B2018 591 11.456 2.543.137 6.845 2019 812 10.407 2.798.861 6.617 C2018 3 320 553.845 307 2019 8 405 999.289 586 D2018 117 1.944 1.580.480 3.426 2019 136 3.801 2.499.703 3.428 Total 1.881 48.910 30.694.401 31.282 Elaboração dos autores. Embora se observe que a operadora C possua medições em somente três e oito municípios nos anos de 2018 e 2019, tal circunstância não obsta a utilização desses dados nos modelos econométricos usados para os testes das hipóteses, posto que as análises não foram realizadas por operadoras, mas, sim, considerando-se o conjunto de todas as observações, coletadas de todas as operadoras. 4.4.2 Amostra irrestrita 2020 Elaborada com o propósito de se realizar análise de robustez dos resultados dos estimadores decorrentes de AI_18/19, a AI_20 foi obtida por meio de corte transversal na base de dados obtida no ano de 2020. Ela é formada por um total de 1.057 unidades de análise, cuja composição de TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 21 2810 número de municípios, domicílios, medições de TxD e consumidores entrevistados na pesquisa de satisfação pode ser vista na tabela 5. TABELA 5 Amostra irrestrita 2020: número total de municípios com avaliações de satisfação e medições de TxD, por ano e operadora Operadora Municípios medidos (TxD) Domicílios medidos (TxD) Medições realizadas (TxD) Consumidores entrevistados A 163 5.420 6.790.359 6.130 B 696 11.370 4.599.312 6.716 C 14 3.545 1.882.782 1.120 D 184 5.115 3.799.336 3.898 Total 1.057 25.450 17.071.789 17.864 Elaboração dos autores. 4.5 Procedimentos analíticos A avaliação do efeito da variável TxD sobre a variável satisfação foi realizada mediante os testes das hipóteses H1, H2 e H3, executados com base no estimador de mínimos quadrados ordinários, por meio de cinco diferentes modelos econométricos, baseados em regressões simples. A unidade de análise foi composta pela operadora e o município em que o serviço foi prestado, que representa a área geográfica em que as variáveis TxD e satisfação foram agregadas na média. Foram realizadas análises com base na AI_18/19, obtida em corte transversal. Além disso, foram realizadas análises substituindo-se a variável dependente satisfação pelo percentual de consumidores que não realizaram qualquer reclamação acerca do funcionamento do serviço. Os resultados obtidos foram sujeitos à análise de robustez realizada por meio da utilização da AI_20, obtida em corte transversal. Estabeleceram-se duas configurações de variáveis de controle para cada um dos cinco modelos econométricos, de modo a se averiguar aquelas que asseguravam maior nível de significância à relação entre TxD e a satisfação dos consumidores. Na primeira configuração, os resultados foram obtidos sem a utilização de qualquer variável de controle, e na segunda, se utilizaram variáveis setoriais, a exemplo do HHI e dos dados relativos à tecnologia empregada nas redes de telecomunicações. TEXTO para DISCUSSÃO 22 2810 No que diz respeito à tecnologia empregada nas redes de telecomunicações, como visto na subseção 4.3.2, embora as redes de transporte de fibra óptica possam diferir quanto à capacidade instalada em cada município, suas características técnicas lhes conferem um grau de qualidade e estabilidade nitidamente superior às demais tecnologias possíveis de ser empregadas, como rádio ou satélite, razão pela qual se considerou adequado representar redes de transporte de fibra óptica como dummies, em que valores 1 e 0 indicam, respectivamente, sua construção com fibra óptica ou com outra tecnologia qualquer. 4.5.1 Modelo 1 O modelo 1 é composto pela associação direta entre TxD e a satisfação dos consumidores com esse atributo, ambas agregadas no nível da operadora e do município, em corte transversal, como forma de avaliar se os dados sustentam a hipótese 1, descrita a seguir. 1) H1: assumindo-se que os consumidores avaliam sua satisfação com TxD tomando como referência a taxa de transmissão de dados de download contratada, o ajuste dos dados a modelos econométricos com uma mesma especificação é maior para medições normalizadas em relação à taxa contratada do que para medições não normalizadas. Eis a descrição do modelo 1: (1): em que: corresponde à média da satisfação dos consumidores para cada município e operadora; e corresponde à média da taxa de transmissão de dados de download para cada município e operadora. Conforme descrito na seção 3, o teste da hipótese 1 está associado à primeira característica cognitiva da teoria da perspectiva, segundo a qual as pessoas tomam decisões em relação a um ponto de referência neutro, associado ao chamado status quo ou às suas expectativas. Foram utilizados no modelo dados não normalizados e normalizados de TxD (subseção 4.2), adotando-se como ponto de referência, nesse processo, em linha com o disposto na seção 3, valores arbitrários equivalentes a 100%, 90% e 80% da taxa de transmissão de dados contratada por cada consumidor, partindo-se do pressuposto de que eles esperam receber aquilo que foi pactuado com a operadora de serviço. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 23 2810 Esperava-se verificar, em decorrência do modelo 1, valores maiores de R 2 ajustado para os resultados obtidos com TxD normalizadas, quando comparados aos resultados obtidos com TxD não normalizadas, o que indicaria um maior ajuste dos dados normalizados à hipótese 1 e sugeriria que os consumidores adotam como ponto de referência, para avaliação de sua satisfação, o valor das taxas de transmissão de dados por eles contratadas. 4.5.2 Modelos 2 e 3 Assim como o modelo 1, os modelos 2 e 3 também consistem na associação direta entre TxD e a satisfação dos consumidores com esse atributo, ambas agregadas no nível de operadora e município, em corte transversal, todavia com a inserção de termos quadrático e cúbico de TxD, como forma de flexibilizar a linearidade dos modelos, permitindo, dessa forma, avaliar se os dados sustentam a hipótese 2, descrita a seguir. 1) H2: as médias de satisfação dos consumidores em função de médias de TxD superiores à taxa contratada são representadas por curvas com um formato côncavo, enquanto as médias abaixo da taxa contratada são representadas por curvas com formato convexo. Os modelos 2 e 3 são assim descritos: (2): ; e (3): , em que corresponde à média da satisfação dos consumidores para cada município e operadora; e corresponde à média da taxa de transmissão de dados de download para cada município e operadora. Conforme descrito na seção 3, o teste da hipótese 2 está associado à segunda característica cognitiva da teoria da perspectiva, o princípio da sensibilidade decrescente, segundo o qual se espera que aumentos sucessivos nas médias de TxD acarretem ganhos decrescentes de satisfação nos consumidores, relação que seria adequadamente representada por gráficos formados por curvas côncavas à direita do ponto de referência (propiciadas pelo termo quadrático), conforme consta na figura 1, sugeridas por resultados do modelo 2 em que e assumem, respectivamente, valores positivos e negativos. Por sua vez, o acréscimo do termo TxD3 no modelo 3 tem por finalidade testar se diminuições sucessivas nas médias de TxD acarretam perdas decrescentes de satisfação nos consumidores, TEXTO para DISCUSSÃO 24 2810 relação que seria adequadamente representada por gráficos formados por curvas convexas à esquerda do ponto de referência (propiciadas pelo termo cúbico), sugeridas por resultados do modelo 3, em que e assumem, respectivamente, valores positivos e negativos, enquanto se espera que apresente valor nulo associado ao termo quadrático. 4.5.3 Modelos 4 e 5 Os modelos 4 e 5 consistem na realização de regressão análoga aos modelos de regressão com descontinuidade, pois neles não há um fator de elegibilidade real que, por exemplo, diferencie as unidades de análise “operadora-município”, como merecedoras ou não de algum tratamento específico. Assemelham-se ao fator de elegibilidade os valores de taxas de transmissão de dados contratadas, a partir das quais o comportamento das curvas de satisfação dos consumidores assume padrões distintos. Assim como o modelo 2, o modelo 4 também consiste na associação direta entre a satisfação dos consumidores e os termos TxD e TxD2, com medições agregadas no nível de operadora e município, com corte transversal, todavia com o acréscimo de um termo de interação entre uma dummie D e TxD e TxD2. Por sua vez, o modelo 5 utiliza as mesmas variáveis contidas no modelo 4, acrescentado do termo cúbico. Tais modelos têm por finalidade avaliar se os dados sustentam a hipótese 3. 1) H3: a influência, na satisfação dos consumidores, de médias de TxD menores do que a taxa contratada é superior à influência das médias de TxD cujos valores são maiores do que a taxa contratada. Os modelos 4 e 5 são descritos abaixo. (4): . (5): . Nesses modelos, corresponde à média da satisfação dos consumidores para cada município e operadora; corresponde à média da taxa de transmissão de dados de download, para cada município e operadora; e D corresponde a uma variável dummy que assume valor igual a “1” para médias de TxD maiores que zero e valor igual a “0” para médias de TxD menores ou iguais a zero, para cada município e operadora. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 31 2810 Os resultados foram obtidos mediante análise de dados da amostra de corte transversal AI_18/19, com base em duas especificações distintas quanto ao uso de variáveis de controle, a saber: i) sem o uso de variáveis de controle; e ii) com o uso de variáveis setoriais, representadas pelo HHI e dados das redes de telecomunicações de transporte, todas agregadas no nível municipal. Esperava-se observar estimadores com valores positivo e negativo para os termos TxD e TxD3 e estimadores nulos para o termo TxD2. Entretanto, não foram observados os resultados esperados, não tendo o estimador associado ao termo TxD3 se mostrado significativo em nenhum teste. Contudo, observa-se na tabela 10 que, diferentemente do que se verificou com a utilização da satisfação como variável dependente, o uso da variável percentual de consumidores que não apresentaram reclamação acerca do funcionamento do serviço apresentou os resultados que eram esperados para os estimadores do modelo 3. TABELA 10 Modelo 3:¹ utilização da amostra de dados 2018/2019 sem o uso de variáveis de controle Variável NR 100% (a) TxD 41,2617 *** (7,61631) TxD24,4289 (10,67132) TxD3-37,2780 *** (10,68085) R2 ajustado 0,02124 F 20,68 *** Elaboração dos autores. Nota: ¹ Função cúbica entre o percentual de consumidores que não reclamaram do funcionamento do serviço e TxD. Obs.: A tabela reporta coeficientes obtidos para o modelo 3, mediante método de mínimos quadrados ordinários, em que a variável dependente NR (a) corresponde à satisfação dos consumidores para a amostra de dados 2018/2019, em função de TxD normalizada a 100% da taxa de transmissão de dados contratada. *** Significância para um nível entre 0% e 0,1%. Foram reportados como significativos, no presente estudo, somente resultados com nível de significância entre 0% e 5%. Erros-padrão robustos são reportados entre parênteses. TEXTO para DISCUSSÃO 32 2810 Nota-se, na figura 4, que esses resultados asseguram a obtenção de gráfico representado por curvas convexas e côncavas à esquerda e à direita do ponto de referência, o que sustenta a hipótese 2 e a aderência dos dados ao princípio da sensibilidade decrescente. Percebe-se no gráfico que, para valores de TxD normalizada iguais a 0 (que corresponde à situação em que a operadora entrega aos consumidores médias de TxD iguais à taxa de transmissão de dados contratada), o valor da variável dependente é aproximadamente igual a 34,40%, definido em função do valor do intercepto obtido para o modelo 3. A partir desse ponto de referência, observa-se que aumentos sucessivos de TxD geram ganhos decrescentes no percentual de entrevistados que não apresentaram reclamações em face do funcionamento do serviço, até se atingir o ponto de máximo A (TxD ≅ 0,61), a partir do qual a curva inicia um movimento inverso. Nota-se também que reduções sucessivas de TxD geram perdas decrescentes no percentual de entrevistados que não apresentaram reclamações, até se atingir o ponto de mínimo B (TxD ≅ - 0,61), a partir do qual a curva também inicia um movimento inverso. FIGURA 4 Modelo 3: curva de sensibilidade convexa e côncava Elaboração dos autores. Obs.: 1. Curva de sensibilidade para valores preditos do percentual de entrevistados que não apresentaram reclamações em face do funcionamento do serviço, mediante equação definida com base nos coeficientes obtidos para os termos independentes TxD, TxD 2 e TxD 3 , no teste realizado com o modelo 3, sem a utilização de variáveis de controle e a partir de valores médios de taxas de transmissão de dados, normalizadas a 100% da taxa contratada, associados às 1.881 unidades de análise contidas em AI_18/19. 2. Figura reproduzida em baixa resolução e cujos leiaute e textos não puderam ser padronizados e revisados em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 33 2810 Aplicam-se ao presente caso as observações feitas quanto ao polinômio quadrático utilizado no modelo 2 (Wooldridge, 2018), segundo as quais esse movimento inverso da curva se trata da consequência natural de utilizar um polinômio cúbico para capturar efeitos decrescentes, mas que não compromete o efeito evidenciado, na hipótese de o número de observações além do ponto A corresponder a um pequeno percentual da amostra, como se verificou no presente caso, em que a área I da curva é determinada por 431 observações, enquanto a parte da curva além dela é formada por apenas quatro observações (menos que 1% do total). O mesmo raciocínio se aplica à parte da curva à esquerda do ponto de referência: a área II é determinada por 1.434 observações, enquanto a parte da curva além dela é formada por apenas dezesseis observações (aproximadamente 1,1% do total). Diante do exposto, reputa-se que os resultados obtidos com AI_18/19 usando-se o percentual de entrevistados que não apresentaram reclamações como variável dependente dão suporte à hipótese 2, além de reiterarem a capacidade de se medir a satisfação dos consumidores por meio dessa variável, circunstância já observada durante os testes das hipóteses 1 e 2, apresentados anteriormente. 5.3 Teste da hipótese 3 Em todos os testes da hipótese 3, mediante os modelos 4 e 5, observou-se que os resultados obtidos para os estimadores não se mostraram estatisticamente significativos, razão pela qual não se pode inferira, partir desses resultados, o ajuste dos dados ao princípio da aversão às perdas. Entretanto, é interessante destacar que os resultados obtidos mediante o teste da hipótese 2, por meio do modelo 2, parecem insinuar a aderência dos dados à hipótese 3. Tal circunstância pode ser vista na figura 5, em que se observa que, no ponto A, médias de TxD equivalentes a +0,50 estão associadas a um percentual de consumidores que não apresentaram reclamações igual a aproximadamente 40,67%, representando um ganho de 7,02% em relação ao ponto de referência (ponto R). Já no ponto B, médias de TxD equivalentes a -0,50 estão associadas a um percentual de consumidores que não apresentaram reclamações igual a 18,41%, representando uma diminuição de 15,24% em relação ao ponto de referência, evidenciando-se, portanto, uma perda que é aproximadamente igual ao dobro do ganho, para um mesmo valor de aumento ou diminuição de TxD. Denota-se, portanto, a aversão dos consumidores às perdas de TxD. TEXTO para DISCUSSÃO 34 2810 FIGURA 5 Modelo 2: sensibilidades às perdas Elaboração dos autores. Obs.: Figura reproduzida em baixa resolução e cujos leiaute e textos não puderam ser padronizados e revisados em virtude das condições técnicas dos originais (nota do Editorial). 5.4 Análise de robustez Utilizando-se a amostra de dados relativa à prestação do serviço no ano de 2020 (amostra irrestrita 2020 [AI_20]), foram realizadas análises de robustez dos resultados dos testes que indicaram a aderência dos dados às hipóteses 1 e 2, obtidos mediante os modelos 1, 2 e 3. 5.4.1 Análise de robustez: hipótese 1 Modelo 1 São apresentados, a seguir, os resultados das análises de robustez realizadas para a hipótese 1 (adoção de ponto de referência), mediante o modelo 1. TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 35 2810 TABELA 11 Modelo 1:¹ análise de robustez a partir da utilização da amostra de dados 2020, sem o uso de variáveis de controle Variáveis S (a) S 100% (b) TxD 0,009731 *** (0,0017864) 1,23582 *** (0,351890) R2 ajustado 0,02362 0,01236 F 29,67 *** 12,33 *** Elaboração dos autores. Nota: ¹ Função linear entre satisfação e TxD. Obs.: Essa tabela reporta coeficientes obtidos para o modelo 1, mediante método de mínimos quadrados ordinários, em que a variável dependente S corresponde à satisfação dos consumidores com TxD normalizadas (b) a 100% da taxa de transmissão de dados contratada e TxD não normalizadas (a). *** Significância para um nível entre 0% e 0,1%. Foram reportados como significativos, no presente estudo, somente resultados com nível de significância entre 0% e 5%. Erros-padrão robustos são reportados entre parênteses. Quanto ao resultado obtido para AI_20, descrito na tabela 11, embora se tenha continuado a verificar coeficientes positivos e estatisticamente significativos para a variável TxD, verificou-se também, de modo contraditório, valor de R2 ajustado para a amostra normalizada (b) inferior ao R2 ajustado da amostra não normalizada (a). Isso parece sugerir que, no ano de 2020, a referência utilizada pelos consumidores para avaliar a satisfação com TxD não foi a taxa por eles contratada, mas um outro ponto distinto. A esse respeito, é relevante destacar que o ano de 2020 foi marcado pela pandemia causada pela covid-19, que notoriamente mudou o comportamento de consumo das pessoas. Hipoteticamente, em função do deslocamento de suas atividades profissionais e educativas para suas residências, tal circunstância pode ter levado pessoas que, em 2018 e 2019, consumiam intensamente apenas aplicações fortemente dependentes de TxD (como os streamings de vídeo), a se tornarem também fortes consumidores de outras aplicações, como videochamadas, que são relevantemente influenciadas por outros atributos da conexão de dados além de TxD, como a latência, o jitter e a perda de pacotes (Janevski, 2019). Adicionalmente, também é notório que a pandemia elevou o uso de serviços de telecomunicações a níveis não existentes em anos anteriores, aumentando a utilização de recursos das redes de telecomunicações, com possíveis reflexos na sua capacidade de escoar adequadamente o volume de dados gerados, com consequências para a qualidade do serviço prestado. Tais mudanças de padrão de consumo podem ter se refletido também na forma como os consumidores avaliaram sua satisfação com as taxas de transmissão de dados de download no ano de 2020. TEXTO para DISCUSSÃO 36 2810 5.4.2 Análise de robustez: hipótese 2 Modelo 2 São apresentados, a seguir, os resultados das análises de robustez realizadas para a hipótese 2 (sensibilidade decrescente), mediante o modelo 2. TABELA 12 Modelo 2:¹ análise de robustez a partir da utilização da amostra de dados 2020, sem o uso de variáveis de controle Variável S 100% TxD 1,77468 *** (0,413575) TxD2-1,17454 ** (0,429814) R2 ajustado 0,0174 F 9,207 *** Elaboração dos autores. Nota: ¹ Função quadrática entre satisfação e TxD. Obs.: Essa tabela reporta coeficientes obtidos para o modelo 2, mediante método de mínimos quadrados ordinários, em que a variável dependente S corresponde à satisfação dos consumidores com TxD normalizada em 100% da taxa de transmissão de dados contratada. *** Significância para um nível entre 0% e 0,1%; e ** significância para um nível entre 0,1% e 1%. Foram reportados como significativos, no presente estudo, somente resultados com nível de significância entre 0% e 5%. Erros-padrão robustos são reportados entre parênteses. Conforme se observa na tabela 12, verificaram-se para AI_20, em linha com o esperado, coeficientes positivos e negativos, respectivamente, para os termos TxD e TxD2, que também apresentaram níveis estatisticamente significativos. Modelo 3 Nenhum dos testes de robustez realizados para o modelo 3, por meio de AI_20, correspondeu aos resultados que eram esperados. 6 CONCLUSÃO Pretendeu-se, neste estudo, verificar o efeito da taxa de transmissão de dados de download (TxD) sobre o grau de satisfação dos consumidores de acessos à internet banda larga fixa, TEXTO para DISCUSSÃO TEXTO para DISCUSSÃO 37 2810 avaliando-se se essa relação pode ser adequadamente explicada pela teoria da perspectiva (Kahneman e Tversky, 1979). Buscou-se também verificar a influência de TxD sobre o percentual de consumidores que não apresentaram reclamações em face do funcionamento do serviço, variável que se sugeriu como sendo capaz de traduzir a satisfação dos consumidores. Para a realização do estudo, foram estabelecidas três hipóteses, cada uma delas associada a uma das características cognitivas da teoria da perspectiva, que foram testadas por meio de cinco modelos econométricos e amostra de dados de TxD e satisfação, em corte transversal, coletados entre os anos de 2018 e 2019, controlados por meio de variáveis setoriais. Realizaram-se também análises de robustez, mediante amostra de dados relativa ao ano de 2020. Os resultados obtidos com o modelo 1, para o teste da hipótese 1, sugerem que os consumidores avaliam sua satisfação com a taxa de transmissão de dados adotando ponto de referência associado à taxa contratada, portanto, em consonância com a primeira característica cognitiva da teoria da perspectiva. Contudo, a análise de robustez realizada não confirmou os resultados originais, não se podendo afirmar, a partir dela, que os consumidores adotem um ponto de referência para avaliação de sua satisfação com a taxa de transmissão de dados. Por sua vez, os resultados obtidos mediante o modelo 2, com base na amostra de dados coletada nos anos de 2018 e 2019, para o teste da hipótese 2, sugerem, de modo robusto, que aumentos sucessivos de TxD representam ganhos decrescentes de satisfação aos consumidores, portanto, em conformidade com a segunda característica cognitiva da teoria da perspectiva. Adicionalmente, os testes realizados mediante o modelo 3 sugerem que diminuições sucessivas das taxas de transmissão de dados acarretam perdas decrescentes da satisfação dos consumidores, em aderência à hipótese 2; contudo, tais resultados não foram sustentados na análise de robustez realizada. Quanto aos testes realizados mediante os modelos 4 e 5, observou-se que eles não sustentaram a hipótese 3, não se podendo concluir, a partir deles, a aderência dos dados à terceira característica cognitiva da teoria da perspectiva, que corresponde ao princípio da aversão às perdas. Entretanto, embora não tenha sido esse o propósito do modelo 2, os resultados por ele obtidos também insinuam a aderência dos dados ao princípio da aversão às perdas, posto que, em linha com a hipótese 3, parecem sugerir que a influência na satisfação dos consumidores de médias de TxD abaixo da taxa contratada é superior à influência das médias de TxD cujos valores são maiores do que a taxa contratada. Como limitação, cita-se o uso da amostra de dados de 2020 para a realização dos testes de robustez, tendo em vista que aquele foi um ano atípico, devido à pandemia da covid-19. TEXTO para DISCUSSÃO 38 2810 Outra limitação diz respeito a possíveis erros de medida, detalhados no texto, associados à variável de satisfação apontada baseada em notas informadas pelos consumidores. Essa preocupação nos motivou a usar também a variável de percentual de consumidores que reclamaram do funcionamento do serviço como indicadora da satisfação dos consumidores. Por fim, há que se atentar para uma imprecisão conceitual dessa última variável indicadora da satisfação dos consumidores. Entretanto, os resultados significativos alcançados com o uso dessa variável parecem sugerir a superação desse problema. Considerando-se que a coleta de dados de TxD se iniciou somente no ano de 2018, sugere-se, como agenda de pesquisa, a realização de análises com amostras de dados coletados em 2021 e anos posteriores, a fim de se avançar na avaliação de robustez dos resultados ou na verificação da manutenção dos padrões identificados em 2020. Esse tipo de estudo poderia corroborar a interpretação de que a pandemia da covid-19 teria sido responsável pela não aderência, nos testes de robustez, dos dados do modelo 1 à hipótese da adoção de ponto de referência. Por fim, recomenda-se testar as hipóteses relacionadas à teoria da perspectiva com mais variáveis indicadoras da satisfação dos consumidores, como reclamações registradas no órgão regulador, por exemplo. 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