Factores Clave de la Confianza Percibida en Plataformas de Economía Compartida

Objetivo del Estudio

A partir de la información disponible de los hosts y de un marco computacional, determinar qué factores influyen en la confianza percibida (confiabilidad reflejada a los huéspedes).

Resultados Clave

La confianza percibida se refleja en la tasa de crecimiento de las reservas. A través de la minería de datos, se identificaron los antecedentes que influyen directa e indirectamente en la reputación de un host.

Conclusiones Principales

Al compararse con el comercio tradicional, se observa que la confianza va mucho más allá de la reputación.

Se identificó el efecto positivo o negativo de las variables.

Contribuciones del Estudio

• Por primera vez, se aplica un método computacional para comprender los antecedentes de la confianza percibida basándose en datos de la vida real.
• El marco computacional proporciona una visión holística de los factores que determinan la formación de confianza e introduce métodos computacionales para medir la confianza y sus antecedentes.
• Por primera vez, se propone un modelo integral para analizar los factores que influyen en la confianza de los consumidores en la economía compartida, ofreciendo una comprensión más completa.
• Compara la importancia de los distintos factores, lo cual es relevante para los investigadores de confianza en línea.
• Puede servir de base para otros tipos de servicios de intercambio y aplicar variables proxy en otras situaciones.
• Los métodos de minería de texto y reconocimiento facial también pueden ser de utilidad.

Trabajos Futuros y Líneas de Investigación

• El estudio debe ampliarse en cuanto al rango de estados o países y el período de tiempo (ej. más allá de 3 meses).
• Se debe investigar su aplicación al intercambio de habilidades, ya que los antecedentes identificados son aplicables a otros tipos de servicios, además del intercambio de alojamiento.
• Desarrollar un método de análisis de sentimiento para distinguir las diferencias sutiles entre las revisiones positivas.
• Investigar los antecedentes que influyen en la evolución dinámica de la confianza percibida en Airbnb desde una perspectiva a largo plazo también proporciona una dirección interesante.

Tipos de Variables y Desafíos en su Uso

Características Numéricas

Reputación

• Puntaje de Calificación: Calificación que los usuarios otorgan al host (no se correlaciona significativamente).
• Número de Revisiones: Número acumulado de revisiones percibidas por cada listado (correlacionado significativamente de forma positiva con la confianza percibida).
• Superhost: Insignia que se obtiene al cumplir 5 requisitos:
  • Completar al menos 10 reservas.
  • Tasa de revisión ≥ 50%.
  • Tasa de respuesta ≥ 90%.
  • Casi nunca cancelar reservas confirmadas.
  • Recibir revisiones de 5 estrellas en el 80% de las ocasiones.
  (Estadísticamente positivo y con correlación positiva respecto a la confianza. Variable binaria: 1 o 0).

Comportamiento de Respuesta

• Tiempo de Respuesta: Tiempo de espera del huésped hasta la primera respuesta del host (correlacionado significativamente de forma negativa). Etiquetado en 5 niveles (1, 2, 3, 4, 5).
• Tasa de Respuesta: Tasa de respuesta a las consultas (correlacionado significativamente de forma positiva).

Verificaciones

• Verificaciones: Número de elementos verificados (ej. correo electrónico, teléfono) (correlacionado significativamente de forma positiva).

Características Textuales

Calidad de la Información

• Cantidad de Información: Nivel de detalle de la autodescripción (influye, correlacionado significativamente de forma positiva con la confianza percibida).
• Legibilidad: Facilidad de lectura medida por la Fórmula Gunning Fog (no tiene influencia significativa en la confianza).

Sentimiento

• Sentimiento: Intensidad del sentimiento de una autodescripción, medida con Stanford Tree (clasifica cada oración en 5 niveles, del -2 al +2). (Correlacionado significativamente de forma positiva con la confianza percibida).