PROJETO APLICATIVO RECOMENDO

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE MINAS GERAIS

PROJETO APLICATIVO RECOMENDO

ALESSANDRO hegler baeta neves ribeiro

Resumo

As indicações de advogado, arquiteto, mecânico, pedreiro, médico, etc., são ainda fonte importante das pessoas na escolha de serviços de profissionais liberais e autônomos. Sendo assim este trabalho tem como fim projetar uma solução móvel com o intuito de conectar os usuários em torno de suas próprias recomendações para utilização de serviços de profissionais de confiança, em forma de um aplicativo para smartphones. Para tando, o projeto se baseia na opinião de usuários em relação ao tema, na investigação de aplicativos/sistemas semelhantes e na aplicação de técnicas e conceitos da área de Crowdsourcing e Design de Interação. Essas bases permitiram o desenvolvimento dos requisitos funcionais do aplicativo, que consequentemente desencadearam na criação de protótipos das interfaces desejáveis.

Palavras-chave: Crowdsourcing. Recomendação. Indicação. Design de Interação.

Abstract

The advices of lawyer, architect, mechanic, mason, doctor, etc., are still an important source of people in the choice of services of liberal and autonomous professionals. Thus, this work aims to design a mobile solution with the intention of connecting users around their own recommendations for using trusted professional services in the form of a smartphone application. In order to do so, the project is based on users’ opinions on the subject, researching similar applications/systems and applying techniques and concepts in the area of Crowdsourcing and Interaction Design. These bases allowed the development of the functional requirements of the application, which consequently triggered the creation of prototypes of the desired interfaces.

Palavras-chave: Crowdsourcing. Recommendation. Review. Interaction Design.

Introdução

Desde o grande desenvolvimento tecnológico das ultimas décadas, as pessoas vem experimentando novas formas de interação e canais comunicação, transformando-se em atores sociais, conscientes dos seus direitos, informados e com voz ativa em processos que eram normalmente do domínio das organizações. O acesso barato e livre à informação e a determinadas ferramentas de produção fez com que o papel do consumidor mudasse de forma isolada para conectada, de passiva para ativa (FERNANDES, 2012). Esta alteração, que se caracteriza por um papel mais ativo do consumidor na sociedade, sobretudo na forma como estes utilizam os tempos livres para atividades economicamente produtivas e de criação de conteúdo, tem sido explorada por empresas da economia informacional (Facebook, Twitter, Pinterest, etc.,). Este novo papel dos clientes/usuários como fontes geradoras de conteúdo, de marketing e de inovação, tem atraído um interesse crescente por parte das empresas em geral. O conceito chamado crowdsourcing emerge neste contexto como uma prática que aproveita as capacidades produtivas destes consumidores para fins específicos.

O termo “crowdsourcing” apareceu pela primeira vez em junho de 2006 num artigo publicado na revista Wired por Jeff Howe, e foi definido por Brabham como […] a new web-based business model that harnesses the creative solutions of a distributed network of individuals through what amounts to an open call for proposals […] (Fernandes, 2012).

O aplicativo Recomendo, proposta sugerida nesse projeto, surgiu tendo como base esse conceito, onde uma multidão de usuários podem contribuir mutuamente com seus conhecimentos, experiências e avaliações, na busca por profissionais prestadores de serviços de várias áreas como saúde, construção e reformas, assistência técnica, etc.

Objetivo

O objetivo desse projeto é desenvolver o conceito do aplicativo Recomendo, de forma a validar e embasar a futura criação do aplicativo. Para tanto foram definidas as seguintes metas:

  • Aprofundamento no conceito de Crowdsourcing;
  • Benchmarking de aplicativos/sistemas semelhantes;
  • Utilização da técnica de Focus Group como fonte de impressões dos usuários diante de contextos e ferramentas próximas ao proposto nesse projeto;
  • Definição dos requisitos do aplicativo;
  • Criação de protótipos do aplicativo proposto no formato de baixa fidelidade.

Problema

Nos dias de hoje, mesmo existindo um gigantesco repositório de informações como a internet, ainda é difícil encontrar indicações de certos tipos de serviços normalmente desempenhados por profissionais liberais e autônomos, fazendo com que as pessoas normalmente recorram a propaganda boca-a-boca, ou seja, recomendações de parentes, amigos ou alguém de seu ciclo social. Porém muitas vezes as pessoas não encontram uma indicação, ou mesmo que considerem de confiança, para  determinada necessidade e acabam se arriscando em profissionais cujo histórico é desconhecido, sendo que muitos desses profissionais lidam com serviços importantes que impactam no dia-a-dia, tais como: saúde, reformas, consertos, etc. 

Do ponto de vista deste tipo de profissional, por vezes também se torna difícil mostrar seu trabalho, ou mesmo se apresentar para o mercado, como um prestador de serviços de qualidade e confiança.

Motivação

Diante do problema apresentado percebe-se que existe uma grande oportunidade para se conectar as pessoas que porventura não encontram essas informações, ou mesmo, ainda precisam consultar diversas fontes para chegar a uma indicação. Sendo assim, o aplicativo Recomendo poderia ajudar esses usuários se tornando um mediador nessa busca, onde os próprios usuários poderiam contribuir com informações a respeito de diversos profissionais, e também, usufruir dessas informações no seu dia-a-dia em sua localidade.

metodologia

Para a realização deste trabalho foram feitas pesquisas no meio acadêmico para encontrar artigos ou trabalhos correlacionados que abordassem o tema. Durante a pesquisa foram encontrados resultados que citavam o termo Crowdsourcing e, diante das leituras feitas pelo autor, concluiu-se que esta abordagem estaria diretamente relacionada ao projeto, sendo um conceito fundante para a criação do aplicativo. Desta forma, foram colhidos artigos e trabalhos acadêmicos que focavam no tema Crowdsourcing, inclusive relacionando-o ao contexto de aplicativos, smartphones e aplicações web. Destes, foram encontrados cinco artigos e/ou trabalhos, que desta forma serviram como uma das bases teóricas para o desenvolvimento da proposta do aplicativo Recomendo.

Foram também utilizados livros que abordam vários conceitos, práticas e técnicas que foram aplicados como parte deste trabalho, exemplo: Design Centrado no Usuário (DCU), Questionários, Focus Group, elaboração de Requisitos e Prototipação. 

O DCU é uma metodologia de design de software que auxiliou no desenvolvimento do conceito do aplicativo Recomendo de forma que este tenha os usuários no centro do processo, atendendo suas necessidades e garantindo a experiência necessária para sua satisfação (Lowdermilk, 2013).  Pensando nisso o autor criou um breve questionário de sete perguntas que foi utilizado através da técnica de Focus Group, aplicada em momentos distintos em dois grupos de cinco pessoas, para coletar pontos de vista (PreeceRogersSharp, 2005)  além de opiniões de alguns usuários de aplicativos relacionados a proposta do aplicativo Recomendo. 

Feito isso, construiu-se uma análise com os resultados obtidos nos Focus Groups aplicados que serviu de orientação para a geração dos Requisitos Funcionais do aplicativo. Os requisitos são definidos de forma a dar contorno e definição nas funcionalidades que se esperam para o aplicativo.

Com a definição dos requisitos estabelecida, foi feita uma revisão sobre o guia de estilos e padrões definidos para o sistema operacional de dispositivos móveis Android. Através destas diretrizes foi possível conhecer e definir os componentes e padrões que serviriam de base nos protótipos de interface a serem criados, no intuito de criar algo tangível para posterior validação com usuários.

Para a construção desta proposta inicial, concluiu-se que a meta somente a construção de protótipos de baixa fidelidade, ou seja, a construção de interfaces com baixo apelo visual (Wireframes), distante ainda da possível proposta final, que trariam economia de tempo e esforço nessa etapa (PreeceRogersSharp, 2005). As demais etapas de desenvolvimento não são contempladas neste trabalho, considerando neste momento somente a metodologia base para a elaboração do design conceitual do projeto.

Fundamentação Teórica

As próximas seções descrevem as fundamentações teóricas que serviram de base conceitual para o desenvolvimento do projeto do aplicativo Recomendo.

Crowdsourcing

Conceito

O termo “crowdsourcing” foi citado pela primeira vez em 2006 quando os editores da Revista Wired, Jeff Howe e Mark Robinson fundiram as palavras crowd (multidão) e outsourcing (terceirização) para se referirem a uma nova abordagem para a resolução distribuída de problemas, em que as tarefas tradicionalmente atribuídas aos funcionários de uma organização, ou a determinado grupo, ou ainda a uma comunidade de interesse, são terceirizadas para uma “multidão” de pessoas (Simperl, 2015).

Geralmente nesta abordagem são envolvidos três atores: cliente ou requester, quem precisa que algo seja feito; trabalhador ou worker, quem participa do desenvolvimento do software; e plataformas ou brokers, quem provê um ambiente online onde os consumidores e trabalhadores podem se encontrar (StolFitzgerald, 2014).

O Crowdsourcing é um conceito versátil, que tem sido aplicado de várias formas na ultima década (Vallaster, 2012), podendo assim, ser visto, como um grupo variado de abordagens que partilham um atributo óbvio e comum: todas elas dependem de alguma contribuição da multidão. Seja através do feedback sobre alguma idéia, a criação de um determinado produto ou serviço, a resolução de um problema, etc., este pode fornecer a uma organização um conteúdo rico e perspetivas diversas que não seriam possíveis através de uma unidade organizacional (Fernandes, 2012).

Aplicação

Nos últimos anos houve um aumento significativo na utilização das práticas de crowdsourcing, auxiliado pelo desenvolvimento da internet, que veio elevar a qualidade, a quantidade e o espaço para cooperação, fornecendo um acesso fácil e livre à multidão por parte das empresas. Desta forma, os casos de crowdsourcing têm-se multiplicado, o que demonstra as potencialidades do método e a multiplicidade de áreas onde este pode ser aplicado (Fernandes, 2012). A tabela 1 mostra alguns exemplos que confirmam a abrangência de aplicação, servindo várias possibilidades de aplicação (tarefas simples, criativas e complexas), com várias origens (instituições acadêmicas, startups, multinacionais, etc. ) e com remuneração bastante variável (vonluntária ou pagamentos na casa dos milhões).

Exemplos de crowdsourcing

CasoPropósitoLançamentoRemuneração
OpenStreetMapConteúdo geográficoUniversity College London, 2008Nenhuma
ReCaptchaDigitalização de arquivosCarnegie Mellon University, 2008Nenhuma
Next Stop DesingDesign de estacionamentosU.S.
Federal Transit Administration, 2010
Nenhuma
Mechanical TurkAnálise de conteúdo e inteligência artificialAmazon, 2005Micro-pagamentos (<1€)
HumangridAnálise de dadosStart-up, 2005Remunerado (aprox. 10€/H)
99 DesignsDesenho gráficoStart-up, 2008 Remunerado
(entre 120€ – 4120€)
InnocentiveResolução de problemas e projetos de inovaçãoEli Lilly, 2001Remunerado (> €1 000)

Adaptado de Schenk e Guittard (2010) por Fernandes (2012)

Uma das áreas onde o crowdsourcing vem ganhando significativa atenção é na investigação de engenharia de software onde tem sido uma abordagem muito útil nos testes de Interface de Usuário, performance, e até mesmo no recrutamento de participantes para estudos de engenharia de software (StolFitzgerald, 2014).

O crowdsourcing têm-se beneficiado da força de trabalho móvel, devido a grande potencialidade dessa abordagem, se tornando verdade devido às características únicas de uso dos smartphones. Eles oferecem uma grande plataforma para a extensão de aplicações de crowdsourcing existentes na Web para uma multidão ainda maior, tornando a contribuição mais fácil e onipresente. Além disso, as capacidades de detecção múltipla (geo-localização, luz, movimento, sensores auditivos e visuais, entre outros) dos smartphones proporcionam uma nova variedade, de maior eficiência para a coleta de dados oportunistas permitindo novas aplicações de crowdsourcing (Chatzimilioudis et al., 2012).

Outra característica chave do crowdsourcing móvel é a contribuição da multidão ser participativa ou oportunista. De modo geral, os cálculos realizados pelos usuários e/ou os dados gerados pelo usuário são a entrada para o crowdsourcing participativo, enquanto que a entrada para o crowdsourcing oportunista é gerada a partir de sensores e computações executadas automaticamente pelos dispositivos da multidão, isto é, correspondência de trajetória, triangulação de posição, etc. Os serviços clássicos de crowdsourcing na web são participativos, pois requerem a participação ativa dos usuários. As tarefas de crowdsourcing da segunda categoria são transparentes para o usuário, porque costumam ser executadas em segundo plano usando os sensores para coletar leituras do ambiente (Chatzimilioudis et al., 2012).

As aplicações de crowdsourcing dependentes da localização podem ainda se beneficiar da adição da dimensão temporal aos dados de localização para explorar as informações relacionadas com a trajetória. Da mesma forma, podem se beneficiar de inter-relações entre dados de localização, por exemplo, informação de proximidade. É essencial otimizar e ampliar serviços de busca e similaridade baseados em localização (Chatzimilioudis et al., 2012).

Tipos

A literatura de crowdsourcing, lida com classificações que centram-se frequentemente em casos de estudo e tratam de assuntos muitos específicos. Como referido por Geiger, citado por Fernandes (2012), […] a maioria das classificações não lida com os processos de crowdsourcing mas sim com tarefas potenciais, tipos de comunidades ou estruturas de gestão. Além disso, a maior parte dos trabalhos derivam as suas classificações e conclusões a partir de análises empíricas de exemplos práticos de crowdsourcing, sendo que este método não permite que o crowdsourcing seja visto como um processo genérico. Serão analisadas a seguir as tipologias de crowdsourcing mais utilizadas […].

Tipologia de Howe

Jeff Howe introduziu o conceito de crowdsourcing em 2006, descrevendo-o como um termo genérico para um grupo muito variado de abordagens, que compartilham um atributo comum: todas elas dependem de alguma contribuição da multidão (Fernandes, 2012). No entanto, e como referido por Howe (2008 apud FERNANDES, 2012), a natureza dessas contribuições pode diferir consideravelmente, definindo, deste modo, quatro categorias básicas de aplicação de crowdsourcing: crowd wisdom, crowd creation, crowd voting e crowdfunding.

Crowd Wisdom

O Crowd Wisdom se baseia no conceito de inteligência coletiva já amplamente estudado por diversos autores, no entanto, Howe (2008 apud FERNANDES, 2012) descreve como essa inteligência coletiva pode ser explorada através de três métodos gerais: mercados de previsão, crowdcasting e “idea jam”.

Os mercados de previsões são similares aos tradicionais mercados de ações, com a diferença que, não se investe em ações mas sim em resultados possíveis, ou seja, através destes mercados pode-se investir num possível vencedor de uma campanha presidencial ou de um óscar, recorrendo deste modo, à sabedoria da multidão para prever acontecimentos ou resultados com maior precisão.

No crowdcasting uma pessoa ou entidade transmite um problema identificado para uma vasta rede de utilizadores na expectativa que alguém possa resolvê-lo, baseando-se na idéia de que o aumento do número de perspetivas sobre determinado problema aumenta a probabilidade de se encontrar uma possível solução (HOWE apud FERNANDES, 2012).

Por fim, o método denominado por Howe (2008 apud FERNANDES, 2012) como “idea jam” que é essencialmente uma maciça sessão de brainstorming online, onde qualquer pessoa pode discutir o que lhe venha à mente.

Estes três métodos têm em comum a capacidade de aproveitar a sabedoria da multidão ou inteligência coletiva, de forma a resolver problemas ou a auxiliar tomadas de decisão.

Crowd Creation

O “crowd creation” é uma abordagem que utiliza a energia criativa da multidão, sendo essa criação semelhante, em diversos aspectos, ao conceito de inovação do utilizador, no entanto, o crowdsourcing envolve geralmente a construção de um negócio em torno deste, tendo como exemplo os casos da Wikipedia, o Youtube, ou a Threadless (HOWE apud FERNANDES, 2012). A interação entre os participantes é muito importante, apesar de não ser considerada um pré-requisito nesta abordagem, já que o trabalho criativo envolve geralmente uma comunidade com um profundo compromisso com as tarefas. Além disso, o espírito de comunidade também aumenta a qualidade do trabalho, já que os participantes se esforçam para melhorar a sua reputação dentro da própria comunidade (Fernandes, 2012).

Crowd Voting

O terceiro tipo de crowdsourcing é o que Howe (2008 apud FERNANDES, 2012) denomina de “Crowd voting”, neste caso é dada à multidão a oportunidade de manifestar a sua opinião através de votação ou classificação. Este tipo de crowdsourcing é especialmente útil na colheita de informações que podem ser posteriormente utilizadas pelas empresas em processos de tomada de decisão. A capacidade da multidão agir como filtro tornou-se um elemento integral dos esforços de crowdsourcing. Veja-se o exemplo do motor de busca Google, que há muito incorpora o PageRank nos seus algoritmos. Em termos práticos, o PageRank determina a relevância e importância de um determinado website contando o número de websites que tem hiper-ligações para este (HOWE apus FERNANDES, 2012). Apesar deste contemplar outras variáveis, é a base de utilizadores da Web que coloca em ordem os mais de 60 bilhões de páginas de internet. Como referido por Howe (2008 apud FERNANDES, 2012) é a filtragem colaborativa realizada pelo multidão que permite organizar o maior armazém de informação da história da humanidade.

Crowdfunding

O crowdfunding depende apenas do financiamento da multidão, podendo ocorrer para uma diversidade de propósitos, que vão desde o apoio em catástrofes naturais, financiamento de artistas e até campanhas políticas, etc., (BONS et al. apud FERNANDES, 2012). Esta abordagem  vem se afirmando como uma prática de grande utilidade, devido a crescente dificuldade de financiamento para pequenos e médios projetos como resultado da falta de liquidez do sistema de crédito. De acordo com um estudo realizado pela Massolution (MT), as plataformas de crowdfunding amealharam em 2011 cerca de 1.5 bilhões de dólares em fundos e financiaram com sucesso mais de um milhão de campanhas. Este fato demonstra, o sucesso daquela que é, provavelmente, a prática de crowdsourcing mais reconhecida, de maior crescimento e sucesso (FERNANDES, 2012).

A tipologia proposta por Howe foi durante algum tempo a única que descrevia, sintetizava e organizava o crowdsourcing como processo, e portanto, foi importante não só para a divulgação e consolidação do conceito mas também para a aceitação do crowdsourcing como tópico de estudo no meio acadêmico. No entanto, deve reconhecer-se, que esta tipologia se ausenta de qualquer rigor científico, sendo que Howe (2008 apud FERNANDES, 2012) recorre apenas a exemplos para ilustrar e classificar os vários tipos de crowdsourcing, razão pela qual levaram alguns autores, como Brabham (2011 apud FERNANDES, 2012), a criticar o uso desta tipologia. Por outro lado, os tipos de crowdsourcing são distinguidos com base nos tipos de atividades da multidão, deixando de lado a análise de variáveis como a remuneração, o conteúdo cognitivo das contribuições, forma de integração, etc., não permitindo diferenciar e classificar com precisão os vários tipos de crowdsourcing existentes.

Tipologia de Brabham

A tipologia descrita por Brabham vem de certa forma preencher algumas das lacunas da tipologia de Howe, assegurando um maior rigor e coerência ao próprio conceito. Brabham definiu quatro tipos de crowdsourcing e cada um deles é adequado para abordar diferentes tipos de problemas (BRABHAM apud FERNANDES, 2012).

Knowledge Discovery and Management

Segundo Brabham (2011 apud FERNANDES, 2012), nesta abordagem uma comunidade online é desafiada a procurar determinado tipo de conhecimento e informação, ampliando, assim, a capacidade de descoberta de uma organização com recursos limitados. O pressuposto desta abordagem é que o conhecimento necessário encontra-se em algum lugar, e é possível através de um processo gerido de forma eficiente, utilizar uma larga comunidade para recolher esse conhecimento num repositório comum. Um exemplo do tipo é o website da SeeClickFix, que permite aos utilizadores denunciarem problemas na sua comunidade local como semáforos avariados, pichação, buracos, etc., tanto através do Website como de um smartphone. Isto auxilia com que autarquias locais e a mídia usem o SeeClickFix como mecanismo de recebimento de informações em tempo real, possibilitando assim que estes conheçam melhor os problemas que afetam a comunidade e busquem os recursos necessários á sua resolução (BRABHAM apud FERNANDES, 2012).

Broadcast Search

Esta abordagem é apropriada para problemas onde uma provável resposta existe mas ainda não é conhecida pela organização, procurando, de acordo com Brabham (2011 apud FERNANDES, 2012), encontrar na comunidade o perito, ou grupo de peritos, que possuem a resposta para determinado problema. Atendendo ao conhecimento necessário para resolver alguns dos problemas, é comum, nesta abordagem, a utilização de incentivos monetários para premiar os indivíduos da multidão que fornecem a solução para determinado problema. 

Como exemplo para ilustrar esta abordagem Brabham (2011 apud FERNANDES, 2012) utiliza o caso da InnoCentive, que foca a sua atividade na oferta de soluções de P&D para um vasto conjunto de áreas, que vão desde de biomédica e industria farmacêutica até engenharia e ciências computacionais, funcionando, deste modo, como intermediário entre um conjunto de empresas que procuram soluções, conhecidas como “seekers”, e uma comunidade de mais de 250 mil indivíduos, conhecidos como “solvers”, que se predispõem a providenciar essas soluções. Os “solvers” com as soluções vencedoras podem ser premiados com recompensas monetárias que oscilam entre os 5000 e 1 milhão de dólares sendo que, em troca, os direitos de propriedade intelectual, inerentes à solução apresentada, passam integralmente para a posse da empresa que subscreveu o desafio. Já a InnoCentive aplica uma taxa que é cobrada à empresa cliente por ter postado o desafio e facilitado o processo.

Peer-Vetted Creative Production

Esta abordagem passa pela abertura da fase criativa de concepção de um produto a uma vasta rede de utilizadores com o intuito de encontrar idéias interessantes diante da avalanche de idéias propostas pela multidão, colocando, deste modo, a empresa e o utilizador num processo de co-criação (BRABHAM apud FERNANDES, 2012). Esta abordagem é assim útil para resolver problemas relativos às preferências dos consumidores, nomeadamente de nível estético e design.

Nesta abordagem Brabham (2011 apud FERNANDES, 2012) cita como exemplo o caso da Next Stop Design, que foi uma competição, entre 2009 e 2010, que tinha como objetivo encontrar o melhor design de um ponto de ônibus para um sistema de trânsito. O projeto, criado pela Administração de Transito Federal dos EUA, permitia aos participantes fazerem upload do seu desenho para a galeria do Website da Next Stop Desing e, posteriormente, avaliar os projetos dos outros concorrentes, sendo que os três designs mais votados eram os vencedores. Mesmo sem qualquer incentivo monetário, ou promessa de construção, cerca de 3200 utilizadores registados submeteram 260 desenhos para competição (BRABHAM apud FERNANDES, 2012).

Distributed Human Intelligence Tasking

Este tipo de crowdsourcing é utilizado em problemas que envolvem grandes quantidades de dados e que necessitam inteligência humana para seu processamento, dividindo-os em pequenas tarefas e recompensando os indivíduos da multidão pela realização destas. Apesar deste tipo de crowdsourcing requerer inteligência humana, esta é uma abordagem de pouca exigência criativa e intelectual, sendo comum que existam incentivos monetários como forma de motivar os indivíduos (BRABHAM apud FERNANDES, 2012). 

Um notável exemplo deste tipo de abordagem é o caso do Amazon Mechanical Turk, serviço disponibilizado pela Amazon que permite a qualquer organização, coordenar uma série de tarefas simples que necessitam do julgamento e da inteligência humana, como: rotulação de imagens, transcrição de documentos escritos à mão, catalogação de produtos, etc. Indivíduos desta comunidade, conhecidos como “turkers”, podem, deste modo, se oferecer para completar uma série de tarefas que necessitam inteligência humana, por pequenas contribuições monetárias pagas pelo requerente do serviço (BRABHAM apud FERNANDES, 2012).

Através dos seus trabalhos, Brabham ampliou e consolidou cientificamente o conceito do crowdsourcing, sobretudo através de estudos sobre os aspectos sociodemográficos dos participantes e da motivação destes para a participação no crowdsourcing (BRABHAM apud FERNANDES, 2012). Além disso, este desenvolveu também estudos acerca da utilização do crowdsourcing em iniciativas de participação pública e também na gestão de empreendimentos de crowdsourcing, contribuindo para delimitar novas fronteiras ao conceito de crowdsourcing (BRABHAM apud FERNANDES, 2012). Apesar da similaridade entre as tipologias de Howe e Brabham, mais especificamente entre as abordagens crowd wisdom e broadcast search e crowd creation e peer-vetted creation, a tipologia de Brabham não faz referência ao crowdfunding de Howe, concentrando a construção da sua tipologia nas contribuições imateriais da multidão, tais como o conhecimento e criatividade em detrimento de qualquer contribuição de natureza não cognitiva, como é o caso das contribuições monetárias. Não obstante a importância da tipologia de Howe, a tipologia de Brabham contribuiu para uma evolução qualitativa do crowdsourcing enquanto processo genérico.

Tipologia de Schenk e Guittard

Schenk e Guittard (2009 apud FERNANDES, 2012) oferecem uma perspetiva alternativa à de Howe e Brabham, definindo a sua tipologia de acordo com duas dimensões: natureza do processo (integrativa ou seletiva) e tipo de tarefa (simples, complexa e criativa). Segundo os autores, o crowdsourcing pode assumir uma natureza integrativa ou seletiva dependendo dos objetivos e do tipo de contribuições, ou seja, o crowdsourcing é integrativo quando cria valor através da agregação de grandes quantidades de contribuições complementares, e é seletivo quando as contribuições dos indivíduos são comparadas umas às outras sendo selecionada a melhor. Por outro lado, a natureza integrativa e seletiva do crowdsourcing também se relaciona e impacta com o tipo de tarefas executadas pela multidão, onde em um extremo, o crowdsourcing pode ser utilizado para tarefas simples como recolha de dados e tradução de textos simples, e no outro extremo, pode ser utilizado para a realização de tarefas complexas como resolução de problemas de inovação, sendo que, entre estes dois extremos, podem ser utilizados na realização de tarefas criativas tais como como fotografia ou design artístico (SCHENK, GUITTARD apud FERNANDES, 2012).

Crowdsourcing de tarefas simples

Segundo Schenk e Guittard (2009 apud FERNANDES, 2012), as tarefas simples são fáceis de descrever e não requerem grande esforço cognitivo ou conhecimento para serem entendidas pela multidão, sendo que sua conclusão não requer um grande envolvimento por parte dos indivíduos. Como referido pelos autores, acontece por vezes que a tarefa a ser realizada é de tal forma automática que os indivíduos participam num projeto de crowdsourcing sem perceberem.

Um exemplo é o caso do ReCaptcha. O Captcha (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) é um método de segurança utilizado na internet que solicita ao
utilizador que insira os caracteres criptografados, da imagem apresentada, numa “caixa de texto” para provar que se trata de um humano e não de um programa. No ReCaptcha a primeira palavra é utilizada para garantir que se trata de um humano e não de um programa, enquanto a segunda palavra é uma palavra rejeitada por um software de reconhecimento de caracter ótico. Quando o mesmo Captcha é decifrado por vários indivíduos da mesma forma a palavra é validada e é inserida automaticamente no texto que se pretendia digitalizar e descodificar (SCHENK, GUITTARD apud FERNANDES, 2012).

O crowdsourcing de tarefas simples é na sua essência uma forma interativa de crowdsourcing que agrega uma serie de contribuições necessárias para a construção de bases de dados e de informação (FERNANDES, 2012).

Crowdsourcing de tarefas complexas

O crowdsourcing de tarefas complexas difere significativamente do anterior já que apresenta uma natureza seletiva, permitindo que uma empresa que enfrenta um problema complexo receba um conjunto de soluções provenientes da multidão, podendo, posteriormente, selecionar a solução mais adequada às suas necessidades (SCHENK, GUITTARD apud FERNANDES, 2012). Este tipo necessita, no entanto, de um investimento significativo por parte dos indivíduos que formam a multidão, já que é necessário tempo e um esforço cognitivo substancial para a resolução destes tipos de problemas. Desta forma, é compreensível que os incentivos à multidão sejam superiores aos atribuídos no crowdsourcing de tarefas simples, como forma de atrair e recompensar os indivíduos pelo esforço realizado.

Crowdsourcing de tarefas criativas

O objetivo de uma empresa que recorre a este tipo de crowdsourcing, não é ter um problema resolvido, mas sim, se beneficiar do poder criativo da multidão, podendo ser seletivo, quando a empresa seleciona um resultado entre as opções propostas pela multidão, ou integrativo, quando os “outputs” da multidão são agrupados. No caso da realização de tarefas criativas os incentivos à participação podem ser bastante diferenciados, variando entre um envolvimento guiado monetariamente ou mesmo “paixão” pelo tema ou proposta (AMABILA 1998, 2005 apud FERNANDES, 2012). De acordo com Schenk e Guittard (2011 apud FERNANDES, 2012), as observações de plataformas de crowdsourcing para tarefas criativas indicam que as remunerações associadas a este tipo de tarefa apresentam normalmente um valor intermediário.

Um exemplo deste tipo de crowdsourcing é o caso da Apple Store, que embora partes das aplicações requeiram algumas capacidades técnicas, a existência de diversos guias e ferramentas online, que permitem a construção de aplicações passo a passo, faz com que a criação deste tipo de aplicações seja apenas uma questão de idealização e criatividade, atraindo pessoas sem experiência prévia, mostrando como o poder criativo da multidão pode ser utilizado para expandir uma área de negócio (Fernandes, 2012).

A tipologia de Schenk e Guittard fornece, deste modo, importantes considerações para uma melhor compreensão do conceito de crowdsourcing, além disso, estes também analisam uma série de aspectos, (contribuições esperadas, conteúdo cognitivo, benefícios e remunerações) permitindo estabelecer relações destes aspetos com o tipo de tarefas a serem realizadas (Fernandes, 2012).

Desde o surgimento do termo crowdsourcing em 2006 podemos constatar, através das várias tipologias apresentadas, que este é um conceito em evolução, que está num processo de construção cumulativo, onde cada autor vai adicionando algo aos estudos e análises de autores anteriores, delimitando novas fronteiras ao conceito (Fernandes, 2012). No entanto, e apesar de algumas similaridades e incongruências entre as tipologias defendidas nos trabalhos de Howe, Brabham e Schenk e Guittard, este é um conceito que ainda se encontra longe da saturação teórica necessária para a sua plena aceitação como estratégia de inovação aberta. A tabela 2 apresenta um breve resumo das várias tipologias abordadas anteriormente.

Resumo das tipologias de crowdsoucing

NomeHoweBrabhamSchenk e Guittard
Resolução de problemasCrowd wisdomBroadcast searchCrowdsourcing complex tasks
CriaçãoCrowd creationPeer-vetted creationCrowdsourcing creative tasks
OpiniãoCrowd voting  
Processamento de tarefas simples Distributed human intelligence taskingCrowdsourcing simple tasks
Recolha de fundosCrowdfundig  
Descoberta e gestão de conhecimento Knowledge discovery and management 

Fernandes (2012)

Design Centrado no Usuário

O mundo mudou, e com ele todos nós como civilização e sociedade temos mudado. Os adventos e avanços em diversas tecnologias tem feito com que a interação do homem com estas só tenha aumentado, tanto em volume quanto em profundidade. Adentramos a era da informação, nos conectando através da internet, e com o uso diário de softwares, seja em um computador pessoal ou em um dispositivo móvel.

As empresas vem conseguindo captar e entender essas mudanças, e com isso, passaram a desenvolver diversos novos padrões de interação com seus usuários, se conscientizando de que não se pode criar produtos que vão até o usuário’ se não estiverem dispostos a ir até os usuários (Lowdermilk, 2013). Desse modo, com o passar do tempo, o mercado tem se preocupado em envolver seus clientes no processo de criação de seus produtos, seja os observando, coletando impressões, feedbacks, etc.

Do ponto de vista dos usuários, as interfaces que são adaptadas às suas necessidades oferecem maior usabilidade, proporcionando uma experiência de uso interativo eficaz, eficiente e agradável, trazendo confiança e satisfação diante das facilidades que encontraram durante o aprendizado com o novo produto, lhes permitindo assim atingir seus objetivos com menos erros (Cybis, 2007). Já para as empresas encontram seu retorno no investimento em usabilidade de diversas formas, como: aumento de produtividade e número de vendas, diminuição do tempo de treinamento e da estrutura de suporte, além da consolidação e melhoria de sua imagem perante o mercado (Cybil, 2007).

Interações mal sucedidas, não só aborrecem os usuários como são motivo de frustração e perda de auto-estima, seja por consumir mais tempo do que o imaginado ou por não se conseguir fazer o desejado. Alguns sentem-se culpados por não entenderem como se utiliza um produto ou software. No caso de softwares de uso frequente e profissional, os aborrecimentos e frustrações podem levar a ansiedade e ao estresse em decorrência da perda de produtividade e da obrigação de utilizar um software definido pela chefia (Cybil, 2007).

Desta forma podemos perceber a grande responsabilidade e impacto que uma interface ruim pode ter no dia-a-dia dos usuários, seja em sua vida pessoal ou mesmo profissional, e qual a importância do ponto de vista estratégico e financeiro para as empresas na utilização dos preceitos e conceitos de usabilidade no desenvolvimento de produtos e softwares.

Exemplos de Aplicativos

Um dos passos para validação da aplicabilidade do aplicativo Recomendo, foi a realização de um benchmark na busca de aplicativos com funcionalidades semelhantes. Foram encontrados três aplicativos, sendo eles: Yelp, Waze e GoogleMaps. 

Yelp

Com o objetivo de “conectar pessoas aos melhores negócios locais”, o aplicativo Yelp surgiu em 2004 da necessidade dos usuários em encontrar bons serviços e estabelecimentos em suas regiões (Yelp, 2017). O Yelp é um guia urbano eletrônico de cidade que ajuda as pessoas a encontrarem lugares para comer, fazer compras, beber, relaxar e jogar, com base nas opiniões informadas de uma comunidade(Yelp, 2017).

Somente no primeiro trimestre de 2017, o Yelp teve uma média mensal de 26 milhões de visitantes únicos que visitaram o site através do aplicativo e de 73 milhões de visitantes únicos que visitaram o Yelp através do site para dispositivos móveis (Yelp, 2017). No mesmo período, seus usuários conhecidos como Yelpers escreveram mais de impressionantes 127 milhões de avaliações, o tornando um gigantesco repositório de informações sobre estabelecimentos e serviços (Yelp, 2017).

O Yelp usa um software automatizado para recomendar, dentre as milhares de avaliações que recebem, aquelas que são mais úteis e confiáveis ​​para a comunidade. O software analisa dezenas de sinais diferentes, incluindo várias medidas de qualidade, confiabilidade e atividade, não condicionando seus resultados a anúncios de empresas parceiras do Yelp (Yelp, 2017).

Além de escrever e pesquisar avaliações, também é possível usar o Yelp para encontrar eventos, listas de empresas favoritas e para bater-papo com outros Yelpers.

Os proprietários (ou gerentes) dos estabelecimentos podem configurar uma conta gratuita no aplicativo para adicionar fotos e entrar em contato com os seus clientes, não sendo permitida a alteração ou reorganização de suas avaliações.

Exemplos de Interfaces do Yelp

Tela inicial
Tela inicialCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Tela inicial e menu lateral esquerdo
Tela inicial e menu lateral esquerdoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Menu lateral esquerdo e tela com dados do usuário
Menu lateral esquerdo e tela com dados do usuárioCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Tela com dados do usuário e tela de busca
Tela com dados do usuário e tela de buscaCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Notificação e tela de resultado de busca
Notificação e tela de resultado de buscaCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Tela de resultados de busca e popup de filtros de busca
Tela de resultados de busca e popup de filtros de buscaCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Tela com detalhes de empresa
Tela com detalhes de empresaCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Tela com detalhes de empresa
Tela com detalhes de empresaCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Tela de atividades da comunidade e tela de chat com outros usuários
Tela de atividades da comunidade e tela de chat com outros usuáriosCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Yelp (2017)

Waze

O aplicativo Waze definitivamente é um case de sucesso em Crowdsourcing, sendo um dos maiores aplicativos de trânsito e navegação do mundo baseado em comunidades. Nele é possível juntar-se a outros motoristas em sua área e compartilhar informações de trânsito das vias em tempo real, auxiliando a todos em economia de tempo e combustível em seus deslocamentos diários (Waze, 2017).

Depois de digitarem um endereço de destino, os usuários apenas dirigem com o aplicativo ligado e passam a contribuir passivamente com informações por onde trafegam (Waze, 2017). Ativamente, eles contribuem compartilhando alertas sobre acidentes, perigos, polícia e outros eventos ao longo do percurso, ajudando outros usuários da mesma área com informações atualizadas sobre o que está acontecendo ao redor (Waze, 2017).

É possível aos usuários se conectarem aos seus contatos, utilizando uma conta do Facebook, e interagir durante o trajeto, caso se cruzem ou estejam indo ao mesmo destino.

Além das comunidades locais de motoristas que usam o aplicativo, o Waze também possui uma comunidade ativa de editores de mapa que garantem, sempre que possível, que os mapas estejam atualizados (Waze, 2017). Este último recurso é possível através de um sistema web que permite aos seus usuários registrados atualizarem o mapa refletindo as mudanças que acontecem em seus bairros, melhorando constantemente o roteamento para todos.

Exemplos de Interfaces do Waze

Tela inicial e menu lateral esquerdo
Tela inicial e menu lateral esquerdoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Waze (2017)

Tela com o resumo do percurso e tela de navegação
Tela com o resumo do percurso e tela de navegaçãoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Waze (2017)

Tela de navegação e popup de adição de alertas
Tela de navegação e popup de adição de alertasCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Waze (2017)

Tela com detalhes do alerta a ser adicionado e tela com notificação de alerta adicionado por outro usuário durante percurso
Tela com detalhes do alerta a ser adicionado e tela com notificação de alerta adicionado por outro usuário durante percursoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Waze (2017)

Tela de navegação com alerta de radar e tela de chegada no destino final
Tela de navegação com alerta de radar e tela de chegada no destino finalCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Waze (2017)

Tela de caixa de mensagens e notificação
Tela de caixa de mensagens e notificaçãoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo Waze (2017)

GoogleMaps

Não é nenhuma novidade como o Google já vem a anos em várias de suas ferramentas incentivando a contribuição dos seus usuários, e consequentemente também aplicando a abordagem do Crowdsourcing. Nesse projeto focaremos no GoogleMaps, ferramenta que começou como um navegador de rotas para localizações e tem expandido seus recursos com o passar do tempo.

O Crowdsourcing tem sido aplicado no GoogleMaps através do cadastramento de locais/estabelecimentos, avaliações e comentários sobre locais já cadastrados, informe de vias ausentes, tradução do mapa para outras línguas e edição do próprio mapa. Tudo isso com participação dos usuários para benefício mútuo. Para colher algumas dessas informações o App do GoogleMaps trabalha de forma proativa, ou seja, notifica o usuário em seu smartphone, fazendo perguntas pertinentes a localidade em que ele se encontra, ou mesmo que tenha passado a alguns instantes. Dessa forma o usuário é solicitado a responder às perguntas feitas, ajudando assim outros usuários.

Quando o usuário mantém o GPS (localização) do seu celular ativado, ele está enviando informações de forma passiva para o Google, que posteriormente com as informações coletadas faz sugestões, solicita informações sobre locais através de perguntas, etc.

Uma nova funcionalidade lançada recentemente são os Guias Locais. O App do GoogleMaps pergunta ao usuário se este deseja se tornar um Guia Local das regiões que mais frequenta, caso o usuário aceite, o App passa a solicitar contribuições sobre os locais por onde passa com mais freqüência, sendo solicitada inclusive avaliação. É possível inclusive adicionar um ícone na tela inicial do smartphone para ir direto à funcionalidade. Com o tempo o usuário vai recebendo pontos por suas contribuições e pode ir subindo de nível, recebendo prêmios como, por exemplo, mais espaço para armazenagem dos dados da sua conta no Google.

Exemplos de Interfaces do GoogleMaps

Tela inicial e aba de sugestões de estabelecimentos
Tela inicial e aba de sugestões de estabelecimentosCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela com aba de sugestões de estabelecimentos
Tela com aba de sugestões de estabelecimentosCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela com abas de serviços na localidade e tela de detalhes de locais com o serviço selecionado
Tela com abas de serviços na localidade e tela de detalhes de locais com o serviço selecionadoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela com detalhamento de estabelecimento
Tela com detalhamento de estabelecimentoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela com detalhes de estabelecimento e notificação exibida quando o usuário está em determinada localidade
Tela com detalhes de estabelecimento e notificação exibida quando o usuário está em determinada localidadeCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela de primeiro acesso a função Guia Local
Tela de primeiro acesso a função Guia LocalCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela inicial da função Guia Local
Tela inicial da função Guia LocalCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela inicial e tela para usuário contribuir com informações locais pendentes, da função Guia Local
Tela inicial e tela para usuário contribuir com informações locais pendentes, da função Guia LocalCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela para usuário contribuir com informações locais pendentes, da função Guia Local
Tela para usuário contribuir com informações locais pendentes, da função Guia LocalCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela para usuário contribuir com informações locais pendentes e notificação exibida quando o usuário está em determinada localidade, da função Guia Local
Tela para usuário contribuir com informações locais pendentes e notificação exibida quando o usuário está em determinada localidade, da função Guia LocalCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Tela de detalhamento de estabelecimento
Tela de detalhamento de estabelecimentoCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Notificações de trânsito local
Notificações de trânsito localCriado pelo autor com imagens extraídas do aplicativo GoogleMaps (2017)

Guias de Estilo para smartphones

O mercado disponibiliza uma vasta gama de aparelhos, diferenciando-se pelos fabricantes mas principalmente pelo sistema operacional embarcado. Os sistemas operacionais para smartphones mais conhecidos são o Android, iOS, e Windows Phone. O Windows Phone é o SO que tem sido menos usado pelos fabricantes, idealizado pela Microsoft, não teve muita aceitação pelo mercado. Já o iOS, sistema proprietário da Apple, roda exclusivamente em seus aparelhos, que possuem excelentes configurações e forte apelo visual, o tornando um sucesso mundial, porém, em compensação, pouco acessível, devido ao seu alto preço em alguns mercados (Infográfico, 2015). Destes, o Android, criado pelo Google, tem sido o SO mais utilizado no momento (ZURIARRAIN, 2017). Possuindo código-livre permitiu com que vários fabricantes o adotassem como padrão, ou mesmo utilizando-o como base para a criação do seu próprio SO..

Diante desse cenário, para esta proposta foram realizadas pesquisas no guia de estilos e padrões de interface tendo em mente apenas o SO Android. Sendo assim, os protótipos de interface focam somente os componentes e estilizações passíveis de serem criadas a partir do SO Android.

O Guia de Estilo do Android se baseia numa linguagem de design chamada Material Design, criada em 2014 pelo Google, que faz um uso mais liberal de layouts baseados em grids, animações e transições responsivas, preenchimentos, e efeitos de profundidade como luzes e sombras. O Google tem utilizado esse padrão de design na maioria dos seus aplicativos e sistemas web.

É de suma importância a aplicação das práticas de desenvolvimento, dos guias de estilos e padrões dos fabricantes do SO, pois isso garante aos desenvolvedores e designers compatibilidade por parte do SO na instalação e utilização do aplicativo,  além da construção de uma interface que já é de certa forma conhecida pelos usuários, diante dos componentes, e estilos já padronizados.

Aplicativo Recomendo

Conceito

Como dito anteriormente, o Crowdsourcing vem se tornando uma prática comum nas empresas para extração de informações de uma comunidade ou multidão de usuários. 

Tendo como fundamento essa abordagem, o aplicativo Recomendo surge como uma proposta no sentido de mediar a colaboração entre usuários através de informações de indicações de serviços de sua confiança, normalmente realizado por profissionais liberais e autônomos. Esta rede de indicações de serviços seria disponibilizada de forma gratuita para os usuários do aplicativo, permitindo diversos tipos de filtros, e baseando-se em sua localização atual ou desejada.

Para o aprimoramento dessa ideia central foram utilizadas algumas técnicas como Focus Group para questionar e entender o ponto de vista dos usuários acerca do contexto e ideias propostas, requisitos para descrever as necessidades identificadas com os usuários através de uma especificação do que o aplicativo deve fazer, e finalmente a prototipação para gerar um esboço das interfaces do aplicativo.

Os resultados da aplicação dessas técnicas são detalhados nas próximas seções. 

Técnicas

FocusGroup

Para conhecer melhor a perspectiva dos possíveis usuários para o aplicativo Recomendo, foi utilizada a técnica de focus group em duas sessões. O objetivo do uso dessa técnica era conhecer como os usuários que utilizam aplicativos de navegação/deslocamento na cidade se contribuem e como o fazem, além de entender como estes usuários agem diante da necessidade de algum serviço no seu dia-a-dia quando não possuem referências, seja de algum profissional ou empresa.

A primeira sessão de focus group foi realizado com cinco usuários de faixa etária entre 25-30 anos, com três participantes utilizando smartphone com sistema operacional iOS, e dois utilizando o sistema operacional Android. A segunda sessão também foi realizada com cinco usuários sendo dois de faixa etária entre 25-30 e 3 entre 30-35 anos, com dois participantes utilizando smartphone com sistema operacional iOS, e três utilizando o sistema operacional Android.

Todos os participantes utilizam aplicativos para deslocamento/navegação dentro da cidade e em viagens. Os aplicativos focados na entrevista foram o Waze e o GoogleMaps.

No geral o Waze se apresentou como o aplicativo mais utilizado para navegação dentro da cidade através de automóvel, devido a sua precisão quanto ao tráfego, sugerindo o caminho mais curto para determinado destino. Por outro lado, o GoogleMaps é o aplicativo mais utilizado para consultas a endereços e outras alternativas de deslocamentos como: a pé, transporte público, etc. Todos os participantes se mostraram habituados com a utilização de mapas para localização e navegação, o que pode ser facilitado ainda pela usabilidade presente nos aplicativos.

No caso de participação/contribuição com os aplicativos, os usuários acham importante o recurso e em sua maioria contribuem de alguma forma. No caso do Waze, cuja navegação é justamente orientada pela participação do usuário, destacaram que ajuda muito pois estas informações ajudam o aplicativo no momento do cálculo do trajeto, além de informar radares, buracos na pista, etc. Já o GoogleMaps oferece ao usuário informações sobre localidades e empresas, o que ajuda no momento de escolha de algum serviço ou viagem. Um destaque no GoogleMaps foi proatividade do aplicativo no sentido de colher contribuições, pois este gera notificações com perguntas simples que orientam e ajudam o usuário a contribuir.

Uma estratégia que tem sido muito usada por vários aplicativos, incluindo o Waze, é o gamification, que propõe a interação entre pessoas e empresas com base no oferecimento de incentivos que estimulem o engajamento do público com as marcas de maneira lúdica (Moreira, 2011). Porém, a forma que o Waze aplicou essa estratégia não surtiu efeito nos usuários, que conhecem o recurso de pontos e evolução no aplicativo, porém não utilizam ou já utilizaram e pararam. Desta forma constatamos que é necessário certa recompensa para atrair os usuários nesse quesito.Porém, a forma que o Waze aplicou essa estratégia não surtiu efeito nos usuários, que conhecem o recurso de pontos e evolução no aplicativo, porém não utilizam ou já utilizaram e pararam. Desta forma constatamos que é necessário certa recompensa para atrair os usuários nesse quesito.

Quando indagados sobre como fazem quando precisam de algum serviço nota-se uma certa classificação por parte dos usuários. Todos consultam a internet procurando informações sobre, porém dependendo do serviço, todos recorrem a indicações diretas de amigos/parentes. Isso mostra a importância do vínculo pessoal e a confiança em indicações de determinados serviços como: médicos, profissionais de reforma e construção (pedreiro, pintor, marceneiro), mecânico, etc. Nesse caso, ainda vale destacar a importância da indicação para profissionais que normalmente vão a residência do usuário na prestação do serviço. Novamente, ainda assim, os usuários consultam a internet para verificar se há informações a respeito, e caso existam, verificam as opiniões de outros usuários.

No geral as indicações surtem efeito positivo e o serviço prestado é considerado de qualidade.

Um usuário relatou que sente falta de algum serviço que possa orientar melhor as pessoas na procura por profissionais de confiança com boas indicações.

Diante das informações colhidas é possível concluir que o processo de contribuição dos usuários em determinado aplicativo ou site é extremamente válido e ajuda outros usuários nas suas tomadas de decisão. Porém ainda existe uma lacuna no mercado no que diz respeito a indicações de profissionais liberais, onde o “boca-boca” ainda permanece como principal fonte de informações. Sendo assim, essa constatação valida a criação do aplicativo Recomendo, podendo torna-lo um repositório interessante de fonte de informações sobre indicações de profissionais liberais.

Requisitos

Abaixo segue a listagem com as descrições de alguns requisitos funcionais definidos para o aplicativo Recomendo diante dos conceitos de Crowdsourcing e DCU verificados, dos aplicativos semelhantes avaliados e das opiniões colhidas com os usuários através das sessões de focus groups. Este projeto somente irá focar em requisitos funcionais, deixando os requisitos não-funcionais para definição posterior.

RF001
RF001Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF002
RF002Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF003
RF003Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF004
RF004Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF005
RF005Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF006
RF006Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF007
RF007Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF008
RF008Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF009
RF009Elaborado pelo próprio autor (2017)

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RF010Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF011
RF011Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF012
RF012Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF013
RF013Elaborado pelo próprio autor (2017)

RF014
RF014Elaborado pelo próprio autor (2017)

Protótipos em Baixa Fidelidade

Foram gerados onze esboços de interface, listados abaixo, com as principais funcionalidades definidas anteriormente na seção de requisitos funcionais, além de uma breve descrição dos seus componentes e uso.

Tela Inicial
Tela InicialElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de busca
Tela de buscaElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de resultado da busca
Tela de resultado da buscaElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de resultado da busca em lista
Tela de resultado da busca em listaElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de criar recomendação
Tela de criar recomendaçãoElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de seleção da categoria
Tela de seleção da categoriaElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de seleção de sub-categoria
Tela de seleção de sub-categoriaElaborado pelo próprio autor (2017)

Notificações
NotificaçõesElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de seleção de recomendação
Tela de seleção de recomendaçãoElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de recomendação
Tela de recomendaçãoElaborado pelo próprio autor (2017)

Tela de escrita da avaliação
Tela de escrita da avaliaçãoElaborado pelo próprio autor (2017)

Conclusão

Num mundo cada vez mais conectado e diante de um mercado cada vez mais exigente, ainda é comum as pessoas procurarem outras fontes de informação além da internet na busca de indicações de profissionais, principalmente autônomos e liberais, para a prestação de algum tipo de serviço.

Com base nessa lacuna, que carece de ferramentas digitais que a divulguem, surgiu a ideia do aplicativo Recomendo para smartphones. Calcado no conceito de Crowdsourcing, onde os usuários, se tornam agentes da informação, contribuindo mutuamente sobre profissionais e serviços prestados por estes, o aplicativo cria um repositório de indicações ou recomendações feito e alimentado pelas próprias pessoas.

Para tanto, foram pesquisadas ferramentas semelhantes ou que incorporavam o conceito de Crowdsourcing. Alguns usuários foram investigados do ponto de vista de como eles se comportam diante dessas ferramentas referência, confirmando a hipótese de que realmente existe espaço para ferramentas que dêem suporte às pessoas na busca desses tipos específicos de profissionais, seja autônomo ou liberal, porém de forma que dê credibilidade e confiabilidade.

Essa investigação serviu de insumo para a definição de algumas funcionalidades possíveis e desejáveis no primeiro momento, traduzidas em requisitos funcionais. Os RFs inspiraram a construção dos protótipos em baixa fidelidade, que tiveram como base conceitos de DCU, além do guia de estilos e padrões do Android, que foi o sistema operacional adotado para este trabalho.

Diante de todo aprendizado no processo, a proposta se apresenta de forma promissora, existindo um amplo caminho a ser explorado adiante desta proposta inicial, sendo necessários mais alguns passos que ajudarão a solidificar o conceito e validar a ideia, tais como:

  • Realização de Testes de Usabilidade; 
  • Determinação de Requisitos não-funcionais; 
  • Criação de melhores especificações técnicas como: casos de uso ou estórias, diagramas (entidade e relacionamento, de atividades, etc.), etc.; 
  • Determinar formas de rentabilização sobre o App;     
  • Estabelecer os demais parâmetros de gamificação com os pontos adquiridos pelo usuário; 
  • Criação de protótipos em alta fidelidade; 
  • Aprofundamento nos guias de estilo e padrões do Android e do iOS da Apple; 
  • Avaliar outras fontes de dados como composição para recomendação dos usuários, como GoogleMaps, Yelp, etc; 
  • Codificação; 
  • Realização de testes finais nas lojas de aplicativos; 
  • Definição da marca, nome e estratégia de marketing.

ANEXO A — Transcrições do Focus Group

Focus Group 1

Pré-requisito

Os entrevistados devem utilizar algum aplicativo para deslocamento no trânsito ou cidade.

Participantes

O Focus Group 1 foi realizado com um moderador e 5 participantes sendo eles:

  • Usuário 1: Sexo masculino, 25-30 anos, casado, utiliza celular com SO Android.
  • Usuário 2: Sexo feminino, 25-30 anos, solteira, utiliza celular com SO iOS.
  • Usuário 3: Sexo feminino, 25-30 anos, solteira, utiliza celular com SO Android.
  • Usuário 4: Sexo masculino, 25-30 anos, casado, utiliza celular com SO iOS.
  • Usuário 5: Sexo masculino, 25-30 anos, noivo, utiliza celular com SO iOS.

Perguntas e Respostas 

1. Qual aplicativo vocês usam? Porque?

Usuário 1

  • Waze para trânsito e GoogleMaps para deslocamentos.
  • Pelos dados de tráfego e porque dá o menor caminho com muita precisão do horário de chegada.

Usuário 2

  • Waze para trânsito e GoogleMaps para deslocamentos.
  • Gosta mais do GoogleMaps porque ele dá o melhor caminho verificando o trânsito, enquanto o Waze fornece o caminho mais curto. 
  • Já teve experiência ruim com o Waze que forneceu o tempo de chegada de forma errada, pois ficou parada no trânsito durante 40 minutos, sendo que este era o tempo estimado de chegada. 
  • Considera que o GoogleMaps especificamente para o iphone não funciona muito bem, como por exemplo a bússola do app.

Usuário 3 

  • GoogleMaps para seus deslocamentos. Já usou o Waze.
  • Usava muito o Waze mas mudou para o GoogleMaps porque ele não gira o mapa quando o celular muda de posição, o que a atrapalhava no carregamento do aparelho devido ao posicionamento do fio do carregador.

Usuário 4 

  • Waze para trânsito e GoogleMaps para deslocamentos.
  • GoogleMaps para seus deslocamentos.
  • Gostava muito do Waze pelos avisos de blitz policiais.

Usuário 5

  • GoogleMaps para seus deslocamentos.
  • GoogleMaps para seus deslocamentos.
  • Como não possui carro, utiliza apenas o GoogleMaps, e acha que uma de suas vantagens é o fornecimento de navegação através de várias opções de transporte como a pé, transporte público, etc.

 

2. Vocês conseguem se orientar através do mapa ou veem alguma dificuldade?

 

Usuário 1

  • Somente uma vez quando o app informou que havia uma rotatória a frente, porém o app estava com o áudio em inglês.

Usuário 2

  • Sente dificuldade quando tem muitas ruas pertos umas das outras, e fica difícil identificar em qual fazer a conversão. 

Usuário 3

  • No começo sentiu bastante, principalmente em relação às distâncias para as conversões, porém com o tempo se acostumou. 

Usuário 4

  • Não.

Usuário 5

  • Não.

 

3. Vocês contribuem com o aplicativo fornecendo informações a respeito de incidentes, tráfego, cadastramento de locais, classificação de locais, etc?

 

Usuário 1

  • Já contribuiu uma vez informando uma rua inexistente no GoogleMaps, além de contribuir em traduções no Google. 
  • Acha muito interessante o recurso presente no GoogleMaps e Waze que ajuda a localizar onde o veículo foi estacionado.

Usuário 2

  • Já contribuiu algumas vezes. Ajuda mais na inserção de preços de postos de combustível no Waze. 
  • Acha que os recursos do GoogleMaps no iphone não funcionam tão bem.

Usuário 3 

  • Contribuiu muito no Waze informando acidentes, etc porém parou de usar o app. 
  • No GoogleMaps não.

Usuário 4 

  • Não contribui.

Usuário 5 

  • Não contribui.

4. Caso Waze, conhecem o programa de pontos e níveis do Waze? Caso sim, acham interessante?

 

Usuário 1 

  • Achava interessante o recurso e brincava com amigos, porém depois de um tempo parou. Gostava do recurso da notificação da buzina.

Usuário 2 

  • Achava invasivo pois seus contatos veem sua localização.

Usuário 3

  • Não utiliza.

Usuário 4

  • Não utiliza.

Usuário 5

  • Nunca utilizou.

 

5. Como vocês fazem quando precisam de algum serviço, seja de empresa ou profissional (Ex.: Médico, Dentista, Mecânico, Pedreiro, Pintor, etc)? 

Todos

  • Utilizam o Google/GoogleMaps para descobrir lugares/serviços e verificar avaliações. 
  • Utilizam também indicações de amigos e parentes principalmente para serviços específicos onde o prestador precisa ir em sua casa. 
  • Acham relativamente confiáveis os sistemas de avaliação da internet de serviços/profissionais como fonte.  

Usuário 1

  • Já utilizou somente a internet como fonte de contratação de consórcio eliminando qualquer interação humana no processo. 
  • Confia mais em indicações de amigos e parentes.

Usuário 2

  • Falou que inclusive precisa de um eletricista porém não tem indicação nenhuma.

Usuário 3

  • Quando esteve fora do país utilizava o recurso de pesquisar perto de sua localização “Near Me” pois conhecia menos o local.
  • Quase sempre utiliza somente a internet para recorrer a prestação de serviços.

Usuário 4 

  • Acha muito interessante o sistema de avaliação de hotéis e estabelecimentos do TripAdvisor.

Usuário 5

  • Prefere colher informações na internet pois nela normalmente se tem mais de uma pessoa avaliando e portanto sente mais confiança. 

6. Da forma que fazem normalmente funciona? Tiveram boas experiências?

 

Todos 

  • Consideram esse misto de informações de internet e indicações de amigos/parentes confiáveis, porém em determinados serviços a indicação de amigos/parentes é melhor.

Usuário 1

  • Sim. 
  • Acha que com relação a prestação de serviços para casa a melhor forma é a indicação de amigos/parentes.

Usuário 2

  • Sim. 
  • Considera que para uma prestador de serviços entrar em casa, este deve ser de confiança e bem indicado.

Usuário 3

  • Sim, sempre foram médias a ótimas.

Usuário 4

  • Sim.

Usuário 5

  • Sim. 
  • Sente falta de um serviço nesse sentido, que direcione profissionais liberais confiáveis.

7. Caso haja experiências ruins, o que você normalmente faz?

 

Usuário 1

  • Não. Conhece pessoas que tiveram experiências ruins e considera que principalmente quando se mexe com reformas e serviços relacionados é necessária a indicação por amigos/parentes.

Usuário 2

  • Não teve.

Usuário 3

  • Só teve uma experiência ruim com uma indicação de marceneiro por uma amiga, acabou ficando com o serviço mal feito.

Usuário 4

  • Não teve.

Usuário 5

  • Não teve.

Focus Group 2

Pré-requisito

Os entrevistados devem utilizar algum aplicativo para deslocamento no trânsito ou cidade.

Participantes

O Focus Group 2 foi realizado com um moderador e 5 participantes sendo eles:

  • Usuário 1: Sexo masculino, 30-35 anos, solteiro, utiliza celular com SO iOS.
  • Usuário 2: Sexo feminino, 25-30 anos, casada, utiliza celular com SO iOS.
  • Usuário 3: Sexo masculino, 30-35 anos, solteira, utiliza celular com SO Android.
  • Usuário 4: Sexo masculino, 30-35 anos, solteiro, utiliza celular com SO Android.
  • Usuário 5: Sexo masculino, 25-30 anos, solteiro, utiliza celular com SO Android.

Perguntas/Respostas

1. Qual aplicativo vocês usam? Porque?

 

Usuário 1

  • Usa mais o GoogleMaps.
  • Antigamente achava o Waze um app muito pesado ao celular, consumia muita bateria, e o GoogleMaps mais objetivo e tem evoluido na questão do fluxo de trânsito. 
  • Acha a interface e a forma de navegação mais agradável, como por exemplo quando é indicada alguma conversão.

Usuário 2

  • Utiliza mais o Waze.
  • Já teve experiências ruins com o GoogleMaps anteriormente quando o utilizou para navegação, como por exemplo entrando na contramão de uma rua.

Usuário 3

  • Utiliza mais o Waze, porém para pesquisa de endereços/locais utiliza o GoogleMaps.
  • Acha que a medida que você vai utilizando o aplicativo e ele te da o resultado esperado o usuário ganha confiança e nesse sentido confia mais no Waze para navegação.

Usuário 4

  • Utiliza mais o Waze, porém para pesquisa de endereços/locais utiliza o GoogleMaps.
  • Porque o Waze ajuda muito a fugir de caminhos com muito tráfego ou problemas na pista.

Usuário 5

  • Utiliza mais o Waze, porém para pesquisa de endereços/locais utiliza o GoogleMaps.
  • Utiliza o Waze mais no dia-a-dia porque ele considera o tráfego, informando a rota mais rápida. 

2. Vocês conseguem se orientar através do mapa ou veem alguma dificuldade?

 

Usuário 1

  • Não vê dificuldades, e confirma que não aparecem propagandas no GoogleMaps durante a navegação. 
  • Gosta da indicação em tempo real do GoogleMaps de direção, reforçada pelas setas que aparecem no App. 
  • Sente que o GoogleMaps vem melhorando constantemente, com novas funcionalidades sendo adicionadas.

Usuário 2

  • Sente que as propagandas que aparecem no Waze atrapalham às vezes. 
  • Apesar de não usar o GoogleMaps crê que a precisão da navegação em tempo real dele é melhor que a do Waze. 
  • Não crê que as distâncias para mudança de direção apresentada pelo Waze sempre são corretas, principalmente em Belo Horizonte onde algumas ruas são bem próximas das outras.

Usuário 3

  • Não vê dificuldades, porém tem a sensação que o caminho proposto pelo GoogleMaps para navegação é mais claro do que no Waze. 

Usuário 4

  • Não vê dificuldades, só teve dificuldade por causas técnicas como demora de resposta pela falta de internet ou precisão do GPS, que pode contribuir para o erro. 
  • No Waze aprendeu a se orientar pelas distâncias que são apresentadas para a mudança de direção. 

Usuário 5

  • Não vê dificuldades, porém tem a sensação que o caminho proposto pelo GoogleMaps para navegação é mais claro que no Waze. 
  • Já fez o trajeto errado por não entender claramente alguma conversão a ser feita no caminho traçado pela navegação do Waze. 
  • Os popups de propaganda que surgem durante a navegação no Waze também são um incômodo para ele.

 

3. Vocês contribuem com o aplicativo fornecendo informações a respeito de incidentes, trafego, cadastramento de locais, classificação de locais, etc?

 

Todos

  • Contribuem com o GoogleMaps quando estão em algum local/estabelecimento e o App solicita informações ou avaliações sobre. 

Usuário 1

  • Não contribui.
  • Acha interessante a funcionalidade do GoogleMaps de fornecer a rota através de vários meios de transporte.
  • Teve uma experiência com o Waze recentemente como passageiro, e assim conseguiu perceber melhor as funcionalidade do App. 
  • Quando utilizou o Waze percebeu que algumas informações foram inseridas incorretas, como velocidade da via, e desta forma contribuiu com a correção. 
  • Acha que sendo passageiro é mais fácil de contribuir.

Usuário 2

  • Não contribui. 
  • Descobriu a pouco tempo que é possível contribuir no Waze.

Usuário 3

  • Sim, no Waze nas informações do tráfego. 
  • Não contribui de forma passiva no GoogleMaps, porém quando o App lhe pergunta sobre algum local, costuma contribuir. 
  • Acha simples contribuir quando tem poucas perguntas, até umas 3 ou 4.

Usuário 4

  • Já contribuiu no Waze. 
  • Reconhece que a interface do GoogleMaps melhorou muito nos últimos tempos. 
  • Conhece o programa de recompensas do GoogleMaps para contribuição “Opinion Rewards”.

Usuário 5

  • Já contribuiu muito no mapa do Waze, ganhando muitos pontos, porém hoje não o faz. 
  • Acha simples contribuir quando tem poucas perguntas, até umas 3 ou 4. 
  • Conhece o programa de recompensas do GoogleMaps para contribuição “Opinion Rewards”.

 

4. Caso Waze, conhecem o programa de pontos e níveis do Waze? Caso sim, acham interessante?

 

Usuário 1

  • Sim conhece, porém não usa. Acha que o GoogleMaps concentra tudo que precisa acha que o Waze é só para trânsito. 
  • Durante uma viagem utilizando o Waze como passageiro, achou interessante o recurso de ver a distância que seus contatos estavam naquele momento, o que pode ajudar muito em viagens em grupo.

Usuário 2

  • Sim conhece, porém não usa. 
  • Na sua instalação atual do Waze ele não fez nem o login, portanto não consegue participar.

Usuário 3

  • Sim conhece, achava interessante, mas não usa mais. 
  • Interage um pouco com seus contatos. 

Usuário 4

  • Sim conhece, porém na sua instalação atual do Waze ele não fez nem o login, portanto não consegue participar.

Usuário 5

  • Sim conhece, porém não usa. 
  • Mesmo tendo muitos pontos na sua conta, diante das contribuições já feitas, na sua instalação atual do Waze ele não fez nem o login, portanto não consegue interagir com outras pessoas.

 

5. Como vocês fazem quando precisam de algum serviço, seja de empresa ou profissional (Ex.: Médico, Dentista, Mecânico, Pedreiro, Pintor, etc)?

 

Todos

  • Procuram indicações de pessoas, principalmente em questões mais sérias. Entendem que em algumas situações só as avaliações pela internet não bastam. 

Usuário 1

  • Não acha que as reviews de outros usuários na internet são tão confiáveis. 
  • Gosta de usar o TripAdvisor para restaurantes e/ou estabelecimentos, às vezes cruzando informações dele com as do GoogleMaps.

Usuário 2

  • Acha que para coisas corriqueiras, necessidades do dia-a-dia, ela prefere o internet / GoogleMaps. 
  • Quando mudou para Belo Horizonte, disse que o GoogleMaps lhe ajudou muito a encontrar serviços na região da sua casa. 
  • Entende que é possível pautar as decisões utilizando seu bom senso, no sentido do que da para confiar no GoogleMaps ou o que é necessário indicação.

Usuário 3

  • Acredita que por mais que a internet tenha possíveis avaliações sobre profissionais e serviços, ele tende a confiar mais se alguém lhe indicar.

Usuário 4

  • Brinca que mecânico, dentista e pedreiro tem de ser indicações pessoais.

Usuário 5

  • Acha que o aval de algum amigo ou conhecido é melhor do que alguém que você não conhece pela internet. 
  • Em viagens gosta de utilizar o TripAdvisor para ver avaliações de estabelecimentos. 
  • Em Belo Horizonte prefere sempre pedir indicações. 

6. Da forma que fazem normalmente funciona? Tiveram boas experiências?

 

Todos

  • Em geral sim.

Usuário 1

  • No caso de médicos, verifica os que são do seu convênio médico, cruzando com informações no Google para decidir, ou seja, utilizando mais de uma ferramenta.

Usuário 2

  • Acha que é necessário os usuários utilizarem bem a funcionalidade de avaliação verificando sempre as positivas e negativas.

Usuário 3

  • Acha que o usuário deve ter senso crítico no momento de ler avaliações na internet.

Usuário 4

  • Acha interessante algumas integrações do GoogleMaps com pesquisas de indicações. 

7. Caso haja experiências ruins, o que você normalmente faz?

 

Todos

  • Em geral pesquisam em mais de uma fonte para evitarem problemas. 

Usuário 1

  • Quando vê avaliações abaixo de 3 (até 5 estrelas) prefere não se arriscar. 
  • Acha útil os reviews das páginas no facebook. 
  • Citou uma experiência quando foi ao restaurante Madero e não teve um bom atendimento, quando verificou as avaliações na página do estabelecimento no Facebook, percebeu que era uma reclamação constante. 

Usuário 2

  • Já aconteceu quando tinham dados desatualizados, mas crê que funciona como uma loteria, as vezes a experiência ruim pode acontecer somente com você, o que não está relacionado diretamente com a ferramenta.

Usuário 3

  • Verifica sempre as avaliações negativas primeiro.

Usuário 4

  • Quando vê avaliações negativas prefere não se arriscar. 
  • Acha que o Facebook é uma ferramenta poderosa para dar avaliações.

Usuário 5

  • Verifica sempre as avaliações negativas primeiro. 

8. Vocês sentem dificuldades em encontrar esse tipo de informação, quando é necessário algum serviço ou profissional?

 

Todos

  • No geral não sentem dificuldades.

Usuário 1 

  • Acha que algumas pesquisas de estabelecimento no GoogleMaps se perdem facilmente, quando o usuário interrompe o uso do aplicativo por alguns instantes.

Usuário 4 

  • Acha tranquilo e que o GoogleMaps tem evoluído em relação a isso.

Usuário 5

  • Acha somente difícil confiar em algumas informações de avaliações.
  • Quando vê avaliações negativas prefere não se arriscar. 

feito

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