Indicadores socioeconômicos produzidos a partir de Big Data: um framework para avaliação da qualidade estatística aplicado ao turismo

Abstract

Representações de conhecimento explícito sob a forma de indicadores socioeconômicos são tradicionalmente construídas por produtores de estatísticas públicas do setor público, pela academia e por instituições do terceiro setor, usualmente se utilizando de censos, pesquisas amostrais e registros administrativos. Apesar de reconhecidos pelo rigor científico, tais processos de produção de informação são por vezes caros, demorados e de operacionalização complexa, uma vez que consideram predominantemente levantamentos em campo conduzidos por pessoas. Com o advento da Revolução dos Dados e do Big Data, a utilização de fontes alternativas de dados traz oportunidades de contorno a algumas das problemáticas dos processos tradicionais de produção de indicadores socioeconômicos. Entretanto, novos desafios se apresentam e no centro das dificuldades estão questões relativas à aferição e à garantia da qualidade estatística das informações produzidas. Com o entendimento de que a estrutura dos arcabouços para avaliação da qualidade estatística depende do contexto de sua aplicação, optou-se pelo foco nos indicadores de turismo. A escolha referente à delimitação setorial se deu pela percepção de que o turismo possui muita relevância na atividade econômica de Florianópolis e está na linha de frente do aproveitamento dos benefícios trazidos pelo Big Data. Nesse contexto, a presente tese tem por objetivo propor um framework para a avaliação da qualidade de indicadores de turismo produzidos a partir de Big Data. No âmbito da Design Science enquanto paradigma filosófico, utilizou-se do método Design Science Research para condução da pesquisa, com auxílio de técnicas do tipo pesquisa documental e bibliográfica ? de forma sistemática e integrativa ? durante a fase do desenvolvimento do artefato e de questionários aplicados a especialistas no tema ? de acordo com a técnica Delphi ? para fins de verificação de estrutura. Em paralelo, testou-se a aplicabilidade do framework em um contexto prático, utilizando-se de um indicador que se propõe a refletir a satisfação do turista de Florianópolis e de Balneário Camboriú, construído a partir de dados extraídos da plataforma TripAdvisor. Ao final, o framework resultante se diferencia dos já existentes por ser mais abrangente em termos de aspectos de qualidade que considera e ser o único até então percebido em nível nacional e também para o contexto dos indicadores de turismo. Sua estrutura considera três domínios, cinco dimensões e vinte e sete requisitos de qualidade, tendo cunho primordialmente conceitual, porém acompanhado de uma primeira proposta de protocolo para operacionalização prática, capaz de emitir pareceres de qualidade gerais ou parciais, a servir de referência para trabalhos futuros. Acredita-se que os resultados permitiram avançar frente às lacunas de pesquisa e se espera que contribuam para elucidar e disseminar ainda mais as possibilidades de inovação e complementariedade aos processos tradicionais de produção de estatísticas, assim como para orientar a aferição da qualidade dos produtos inovadores.

Abstract: Explicit knowledge representations as socioeconomic indicators are usually produced by public statistics institutions around public sector, academy and third sector, mainly through censuses, sample surveys and administrative records. Despite recognized by its scientific soundness, these information production processes are sometimes expensive, time-consuming, and complex to operate, since they consider predominantly human-led field surveys. However, the advent of the Data Revolution and Big Data are coming up with opportunities to address some of the socioeconomic indicators traditional production problems through the utilization of alternative data sources. Nevertheless, new challenges emerge and the measurement and guarantee of statistical quality of the produced indicators seems to be a core difficulty. Understanding that the structure of frameworks for statistics quality assessment depends on the context of its application, it was decided to focus here on tourism indicators. The sectoral delimitation occurs due to the relevance of tourism activity in Florianópolis's economy and to the fact of being in the forefront of taking advantage from Big Data benefits. In this context, the present thesis aims to propose a framework for assessing the statistical quality of tourism indicators produced from Big Data. Utilizing Design Science as the philosophical paradigm, the research was conducted through Design Science Research method, supported by documentary and bibliographic research techniques during the artifact development phase ? in a systematic and integrative way ? and questionnaires applied to subject specialists to verify its structure ? according to the Delphi technique. In parallel, the applicability of the framework was tested in a practical context, making use of an indicator that aims to reflect tourist satisfaction in Florianópolis and Balneário Camboriú, built from TripAdvisor's data. The resulting framework differs from the existing ones by being more comprehensive in terms of quality aspects that considers and being the only one so far perceived at the national level and for the context of tourism indicators. Its structure has three domains, five dimensions and twenty-seven quality requirements, having primarily conceptual nature, but accompanied by a first practical operationalization protocol proposal, capable of issuing general or partial quality opinions, serving as a reference for future work. It is believed that the results have made it possible to advance through research gaps and are expected to contribute to further disseminate and encourage the possibilities of innovation in traditional statistics production processes, as well as to guide the quality measurement of innovative products.