Открытое кодирование собранного материала производилось с помощью программы Atlas.ti, специально разработанной для проведения контент-анализа. Во время обработки информационного массива, составленным мнениям присваивались определенные коды, которые формулировались на основе видов трудностей, возникающих у пользователей (арендаторов) в процессе взаимодействия с онлайн-платформой Airbnb и непосредственного получения услуги краткосрочной аренды жилья.

В результате был сформирован перечень кодов, характеризующих все упомянутые проблемы, возникшие у пользователей. Обозначенные коды были классифицированы на две категории:

1. Связанные с арендодателем, как с конечным поставщиком услуг:

· «Несоответствие заявленным условиям проживания»

· «Отсутствие поддержки арендодателя во время пребывания»

· «Проблемы с заселением»

· «Отсутствие гарантий резервации жилья»

· «Недобросовестность арендодателя»

· «Неадекватное поведение арендодателя»

· «Угроза физического здоровья»

· «Неожиданные дополнительные финансовые затраты»

2. Связанные с платформой, как с посредником:

· «Отсутствие поддержки со стороны платформы»

· «Непрофессионализм клиентской поддержки»

· «Роботизированность клиентской поддержки»

· «Проблемы с возвратом и компенсацией средств»

· «Проблемы с системой оплаты жилья»

· «Проблемы с аккаунтом на платформе»

· «Проблемы безопасности личных данных»

· «Непродуманный процесс верификации»

· «Чрезмерное требование личных данных»

· «Мошенничество»

Необходимо отметить, что код «мошенничество» был отнесен к проблемам с платформой, исходя из той точки зрения, что сервис не способен обеспечить полноценную защиту пользователей от мошенников, несмотря на предпринимаемые им меры.

Таким образом, можно сделать некоторый промежуточный вывод о том, что пользуясь платформой Airbnb, потребители сталкиваются с большим количеством различных реальных проблем, зависящих как от поставщика услуги, так и от самой платформы-медиатора, что так или иначе способствует отрицательному изменению восприятия данного сервиса.

Также в процессе анализа информации встречались отзывы, в которых отмечался тот факт, что на официальном сайте Airbnb происходит фильтрация негативных мнений пользователей. Данное утверждение не является беспочвенным, поскольку показатель среднего рейтинга по всем предложенным на онлайн-платформе вариантам жилья - более 4.5 из 5 возможных Eyal Ert, Aliza Fleischer, The evolution of trust in Airbnb: A case of home rental, 2019, что выглядит достаточно неправдоподобно при условии наличия 7 миллионов размещений.

Далее внутри каждой категории некоторые близкие по значению коды были повторно сгруппированы с целью выделения обобщенных детерминант негативного воздействия на отношение пользователей к онлайн-платформе Airbnb:

1. Связанные с арендодателем, как с конечным поставщиком услуг:

· «Несоответствие заявленным условиям проживания» - выражается в существенном различии между тем, что было представлено на платформе (фото, информация) и тем, что потребитель увидел в реальности, например, качество жилья, его расположение;

· «Отсутствие поддержки арендодателя во время проживания» - выражается в бездействии поставщика в случае каких-либо проблем с жилым помещением;

· «Отсутствие гарантий резервации жилья» - выражается в возможности арендодателя отменить бронирование в любой момент;

· «Недобросовестность арендодателя» - данная категория подразумевает разнообразные проявления - двойное бронирование одного помещения (когда арендодатель одновременно сдает свое жилье на нескольких платформах, вследствие чего арендатор не может воспользоваться услугой размещения), долгое ожидание заселения, необоснованное преждевременное выселение, неуважительное отношение и клевета;

· «Угроза физического здоровья» - выражается в небезопасных условиях проживания, например, антисанитария помещения, повлекшая за собой проблемы со здоровьем или опасные проблемы с электричеством;

· «Неожиданные дополнительные финансовые затраты» - выражается в необходимости арендатора нести заранее неоговоренные финансовые потери, например, сборы, плата за уборку помещения, плата за коммунальные услуги;

2. Связанные с платформой, как с посредником:

· «Неэффективная система клиентской поддержки» - выражается в бездействии платформы в решении проблем арендаторов с жильем и возвратом денежных средств, в ее несвоевременной реакции на запросы, а также в отсутствии достаточного количества реальных сотрудников колл-центра, которые могли бы обеспечить помощь в нестандартных ситуациях;

· «Проблемы с системой оплаты жилья» - выражаются в технических сбоях системы, из-за которых происходит повторное снятие средств или по причине которых пользователь не может оформить бронь;

· «Проблемы с аккаунтом на платформе» - выражаются в неудобстве использования платформы вследствие затруднительного процесса верификации пользователя при входе и технической нестабильности функционирования сайта, например, необоснованное блокирование аккаунта или отмена бронирования самим сервисом.

· «Проблемы безопасности личных данных» - выражаются в случаях утечки финансовых данных после оплаты через онлайн-платформу, а также в требовании слишком большого количества конфиденциальной информации для совершения бронирования, что потенциально может быть небезопасным;

· «Мошенничество» - выражается в случаях взлома личных аккаунтов на онлайн-платформе или совершения бронирования у непорядочного поставщика, которое впоследствии не будет компенсировано онлайн-сервисом;

Содержательно, то есть по смыслу, заложенному в формулировку вышеперечисленных кодов, они также являются факторами, негативно влияющими на отношение потребителей к онлайн-платформе в целом и, соответственно, на их доверие к ней.

Так, для последующего формирования общей модели доверия к онлайн-сервису Airbnb, сгруппированные коды были реверсифицированы, то есть представлены в более нейтральной формулировке. Далее, была проведена их операционализация с учетом специфики функционирования платформы Airbnb. Данный процесс осуществлялся таким образом, чтобы интерпретированные детерминанты, при условии их реализации соответствующими акторами, могли снизить проявление аналогичных негативных факторов. Результаты реверсификации и операционализации представлены в таблицах 2 и 3 соответственно.



Таблица 2

Процесс реверсификации и операционализации факторов доверия к арендодателю (составлено автором)

Код	Реверсификация	Операционализация
Несоответствие заявленным условиям проживания	Соответствие заявленным условиями проживания	Наличие актуальных фотографий жилья; Наличие актуальных отзывов о жилье
Недобросовестность поставщика	Добросовестность поставщика	Наличие актуальных и объективных отзывов об арендодателе; Наличие информации об арендодателе (фото, биография)
Отсутствие поддержки арендодателя во время проживания	Наличие поддержки арендодателя во время проживания	Возможность быстрой связи с арендодателем во время проживания
Отсутствие гарантий резервации жилья	Наличие гарантий резервации жилья	Наличие гарантий резервации жилья
Неожиданные дополнительные финансовые затраты	Ожидаемые финансовые затраты	Наличие дополнительной информации о проживании (необходимость уплаты городского налога или других взносов)
Угроза физического здоровья	Безопасность физического здоровья	Безопасность условий проживания

Таблица 3

Процесс реверсификации факторов доверия к платформе (составлено автором)

Код	Реверсификация	Операционализация
Неэффективная система клиентской поддержки	Эффективная система клиентской поддержки	Эффективная система клиентской поддержки
Проблемы с системой оплаты жилья	Отсутствие проблем с системой оплаты жилья	Удобство системы оплаты жилья
Проблемы с аккаунтом на платформе	Отсутствие проблем с аккаунтом на платформе	Удобство использования платформы; Стабильность работы платформы
Проблемы безопасности личных данных	Безопасность личных данных	Безопасность личных данных
Мошенничество	Безопасность условия в рамках платформы	Гарантии защиты от недобросовестных поставщиков

Таким образом, в результате контент-анализа и последующей обработки полученных данных, в совокупности было определено 14 факторов, оказывающих воздействие на доверие потребителя-арендатора к онлайн-платформе Airbnb в целом: 8 факторов непосредственно описывают доверие к арендодателю, как к поставщику услуги аренды, а 6 остальных - доверие к платформе, как к посреднику.

Исходя из проанализированной ранее теоретической базы, в данной работе был использован подход Ж. Мао (2019) к способу классификации типов доверия в рамках онлайн-платформ, однако сформированная модель теоретически расширена и представляет собой перечень факторов, учитывающих специфику изучаемой платформы Airbnb.

На основе сформулированных факторов была составлена модель совокупного доверия потребителя к сервису Airbnb (рисунок 11).

Рисунок 11. Модель совокупного доверия потребителей к онлайн-платформе Airbnb (составлено автором)

2.3.2 Исследование факторов доверия с помощью онлайн-опроса

На основе выявленных ранее факторов доверия, был сформирован онлайн-опрос на базе площадки Google Forms. К анализу были приняты ответы 384 респондентов, пользователей платформы Airbnb. Из анализа были исключены респонденты, не имеющие опыта использования данного онлайн-сервиса. Общее распределение респондентов по полу составило 68% женщин и 31% мужчин, оставшаяся часть не захотела отвечать на данный вопрос. Большинство опрошенных (64%) являются молодыми людьми в возрасте от 18 до 24 лет, что, в общем, может говорить о готовности более молодого поколения участвовать в совместном потреблении и осуществлять сделки с незнакомыми людьми в условиях онлайн-пространства. Чаще всего целью поездки респондентов был туризм (65%), при этом, количество людей, использующих платформу для рабочих командировок или образовательных поездок гораздо меньше - 22% и 13% соответственно.

Так, данный онлайн-опрос состоял из двух блоков:

1. Исследование факторов доверия к арендодателю.

В этом разделе респонденту предлагалось оценить степень влияния каждого фактора на его доверие к арендодателю в целом по 7-балльной шкале.

Важно отметить, что в случае концепции доверия данного вида, объективно оценить уровень доверия потребителя к арендодателям, в общем представленным на платформе, как к совокупности поставщиков, осуществляющих свою деятельность в условиях онлайн-площадки, представляется невозможным. Данный факт обусловлен несколькими причинами:

· Уникальность опыта каждого потребителя.

Так как опыт использования платформы состоит из последовательности взаимодействий и с самой площадкой, и с арендодателем, то для каждого пользователя такой опыт складывается неповторимым образом. Иными словами, впечатления пользователей, а точнее их тональность и соотношение, условно, «хорошего» и «плохого», могут быть диаметрально разными, из-за чего выявить какой-либо общий уровень доверия потребителя к арендодателям или его зависимость от обозначенных факторов является затруднительным;



· Неопределенность, связанная с арендодателем.

Так как потребитель каждый раз взаимодействует с разными арендодателями, то есть вторая сторона сделки не является фиксированной, то человек не может точно быть уверен в качестве будущих интеракций, в этом случае, большую значимость приобретает человеческий фактор, из-за которого, фактически, нельзя наиболее точным образом выявить устойчивую линейную зависимость между общим уровнем доверия к арендодателем и факторами, влияющими на него;

Таким образом, сложность определения совокупного уровня доверия к поставщикам услуг обусловлена динамическим опытом потребителей и невозможностью предвидеть качество их последующих взаимодействий, вследствие неопределенности, связанной с поставщиком. Тогда для формирования понимания о степени важности каждого фактора доверия к арендодателю, будет использована описательная статистика, а именно сравнение средней оценки факторов респондентами.

2. Исследование факторов доверия к платформе.

В данном разделе респондент оценивал влияние каждого фактора доверия к платформе на его общее доверие к онлайн-сервису Airbnb, как к посреднику, и оценивал свой общий уровень доверия к сервису, исходя из собственного опыта.

В сравнении с предыдущим блоком, в данном случае, исследование зависимости общего уровня доверия к платформе, как к посреднику, от соответствующих выделенных факторов влияния, представляется возможным, так как потребитель способен сформировать целостное представление о собственном восприятии каждого фактора на основе совокупного опыта взаимодействия с платформой ввиду того, что такой опыт подразумевает последовательность интеракций с одним и тем же объектом - посредником.

Поэтому, для выявления зависимости общего уровня доверия потребителей к платформе от влияющих на их доверие факторов, а также исследование значимости каждого такого фактора, его веса, в этом показателе, будет осуществлено с помощью регрессионного анализа.

Полная структура онлайн-опроса приведена в приложении (Приложение 1).

Выявление относительной значимости факторов доверия к арендодателю

На основе полученных данных опроса, значимость факторов доверия к арендодателю была оценена, исходя из средней оценки каждого детерминанта респондентами. Необходимо отметить, что средняя оценка каждого фактора находилась в диапазоне от 4,8 до 6,71 по 7-балльной шкале, что непосредственно свидетельствует о правильности и релевантности выявленных в ходе контент-анализа аспектов.

Так, была сформирована следующая последовательность факторов доверия к арендодателю по степени их значимости:

· Наличие актуальных фотографий жилья (6,71) и наличие актуальных отзывов о жилье (6,36) - самыми важными факторами респонденты отметили качественную, обновляющуюся, подробную информацию о выбранном варианте размещения. Так как одной из наиболее часто встречающихся проблем в процессе анализа отзывов было несоответствие ожидаемых условий реальным, то такая оценка является достаточно закономерной;

· Безопасность условий проживания (6,19) - следующим по значимости фактором респонденты выбрали аспект, связанный с обеспечением безопасных условий проживания во время аренды помещения, то есть качество жилья, соответствующее нормальным санитарным нормам и другим условиям безопасности;

· Наличие гарантий резервации жилья (6,04) - далее респонденты отметили возможность предоставления поставщиком - арендодателем гарантий от отмены бронирования, так как распространенной проблемой является незаблаговременная отмена резервации, которая влечет за собой дополнительные траты на поиск нового жилья в кратчайшие сроки;

· Наличие актуальных и объективных отзывов об арендодателе (5,8) и возможность быстрой связи с ним во время проживания (5,5) - последующими факторами стали более личностные аспекты арендодателя, а именно его репутация, представленная отзывами других его гостей, и его добропорядочность и заинтересованность, выраженная в обеспечении эффективной коммуникации с потребителем;

· Наличие дополнительной информации (5, 1) - сравнительно менее важным фактором для респондентов оказалось необходимость предоставления им дополнительной информации по проживанию, которая может заключаться в дополнительных затратах (городских взносах, плате за уборку и т.д.);

· Наличие информации об арендодателе (4,8) - наименее значимым фактором для респондентов оказалось предоставление арендодателем личной информации о себе, например, фотографий или краткой биографии;

Несмотря на то, что разница между средними оценками факторов достаточно мала, можно сделать вывод об их относительной важности для потребителей. Так как для опроса изначально были отобраны самые значимые детерминанты доверия, то они объективно не могли показать низкие оценки со стороны респондентов и существенную разницу между собой.

Таким образом, наиболее влиятельный фактор доверия арендатора к арендодателю заключается в предоставлении максимально актуальной и честной информации о состоянии бронируемого жилья, в то время как наименее значимым фактором доверия стало представление личных данных арендодателя на платформе.

Регрессионный анализ значимости факторов доверия к онлайн-платформе, как к посреднику

В целях выявления значимости каждого сформулированного фактора доверия потребителя к платформе в общем уровне доверия, оказываемого онлайн-платформе Airbnb, как медиатору, был проведен регрессионный анализ. Соответственно, в данном случае, регрессантом является уровень доверия потребителей к самой онлайн-площадке, а регрессорами - выявленные в ходе контент-анализа и оцененные в процессе опроса с точки зрения степени их влияния, детерминанты («гарантии защиты от недобросовестных арендодателей», «безопасность личных и конфиденциальных данных», «удобство системы оплаты жилья»., «удобство использования платформы», стабильность работы платформы», «эффективная система клиентской поддержки»).

Таким образом, в результате проведения регрессионного анализа, было получено уравнение регрессии, в котором переменная «удобство использования платформы» имела коэффициент ниже уровня значимости 0,05 . Поэтому уравнение регрессии было пересчитано уже без незначимой переменной и приобрело следующий вид (формула 1):

Формула 1. Уравнение регрессии

Где - это уровень доверия потребителей к онлайн-платформе Airbnb, как к посреднику,

- гарантии защиты от недобросовестных арендодателей,

- безопасность личных и конфиденциальных данных,

- удобство системы оплаты жилья,

- стабильность работы платформы,

- эффективная система клиентской поддержки.

Обе регрессионные модели, то есть первичная и вторичная с перерасчетом, представлены в приложении (Приложение 2 и Приложение 3).

Значимость данной модели подтверждается с помощью коэффициента детерминации R², который равен 0,7993, что означает, что данная модель объясняет 79,93% всех наблюдений. Все полученные коэффициенты положительные, то есть все итоговые переменные находятся в прямой зависимости от регрессанта.

На основе полученных коэффициентов, можно сделать вывод о влиянии каждого отдельного фактора доверия к платформе на общий уровне доверия пользователей к онлайн-платформе Airbnb, как к посреднику:

1. «Эффективная система клиентской поддержки» - является самым значимым детерминантом доверия пользователя к платформе, с соответствующим коэффициентом значимости в регрессии 0,272. Вследствие высокого уровня неопределенности, связанного с участием на данной платформе, фактор работоспособной и эффективной поддержки пользователей особо важен. Так как взаимодействие на платформе осуществляются между незнакомыми людьми, а сам процесс краткосрочной аренды зачастую не подкреплен юридически между потребителем и поставщиком, то единственным источником помощи для арендатора, в случае любых возникших проблем, является сама платформа, чем и объясняется особенно высокая значимость данного фактора;

2. «Удобство системы оплаты жилья» - является следующим по влиятельности фактором со значением коэффициента значимости 0,257. Поскольку финансовые транзакции осуществляются через платформу в условиях онлайн-среды, то удобство системы оплаты, выражающееся в прозрачности, отлаженности и простоте понимания ее функционирования, несомненно, достаточно сильно воздействует на степень доверия, оказываемого всей платформе в целом;

3. «Гарантии защиты от недобросовестных арендодателей» - также является достаточно важным аспектом влияния на доверие к платформе, коэффициент значимости в регрессии которого равен 0,239. Исходя из того, что взаимодействующие лица на платформе являются незнакомцами, исключить вероятность сделки с недобросовестным поставщиком невозможно, так как потребитель так или иначе ограничен в предоставляемой ему информации и ее достоверности. Именно поэтому на доверие арендатора закономерно влияют принимаемые онлайн-сервисом меры, по обеспечению безопасных условий для взаимодействия в рамках платформы;

4. «Безопасность личных и конфиденциальных данных» - данный фактор представлен в регрессионной модели со значимостью 0,228. Так как для осуществления деятельность на платформе Airbnb необходимо предоставить достаточно большое количество личной и конфиденциальной информации, такой, как паспорт или водительское удостоверение, данные банковских карт, то для пользователей, естественно важна их сохранность и защита от компрометации, что делает реализацию этого аспекта важным элементом влияния на доверие к платформе;

5. «Стабильность работы платформы» - наименее значимый фактор доверие из проанализированных - коэффициент значимости составляет всего 0,178. Как и любой другой цифровой ресурс, платформа может испытывать некоторые технические сбои и неполадки, вследствие которых у пользователей могут возникнуть трудности с ее использованием, совершением бронирования или коммуникации с арендодателем, что, например, может выражаться в непроизвольной отмене резервации или блокировке аккаунта. Данный фактор влияет на доверие пользователей к платформе, однако с наименьшей силой;

Таким образом, с помощью регрессионного анализа было сформировано представление о том, какова степень влияния каждого определенного фактора доверия к платформе на общий уровень доверия пользователей к онлайн-сервису Airbnb. Детерминантом наибольшего воздействия стала эффективная система клиентской поддержки, в то время как фактором наименьшего влияния является стабильность работы платформы.



Выводы и общие рекомендации по повышению доверия для онлайн-платформы Airbnb

Airbnb - это созданная на принципах совместного потребления онлайн-платформа краткосрочной аренды жилья по всему миру, участниками которой с обеих сторон являются совершенно незнакомые друг другу люди. Данный сервис реализует широкий спектр разнообразных механизмов, способствующих установлению и укреплению доверительного отношения потребителя к конечным поставщикам услуг и к цифровой площадке в целом.

В данной главе была реализована соответствующая целям исследования методология - качественный контент-анализ отзывов и онлайн-опрос пользователей платформы Airbnb. Итогом контент-анализа стала модель совокупного доверия, включающая факторы доверия потребителя к арендодателю и к платформе, как медиатору. Полученные данные в ходе онлайн-опроса были проанализированы с помощью описательной статистики и регрессионного анализа, что позволило исследовать важность детерминант, аккумулированных в упомянутой выше модели.

Формирование рекомендаций для сервиса Airbnb подразумевает формулирование общих направлений действий, так называемых векторов развития для конечных поставщиков услуг, в лице арендодателей, и для посредника, которым является сама онлайн-платформа.

Вектор действий для арендодателей Airbnb, целью которых является повышение уровня доверия потребителей, должен формироваться не только с учетом специфики функционирования онлайн-платформ в целом, но также и принимать во внимание особенности концепции совместного потребления, которая во многом делает акцент на важности социального контакта и развитие общественных связей. Так, для осуществления успешной деятельности в рамках платформы Airbnb, арендодателем должны двигать не исключительно финансовые мотивы, но и присутствовать желание приобретать новые социальные связи, помогать и предоставлять помощь тому, кто в ней нуждается.

Если обобщить существующие вызовы, которые стоят перед поставщиками платформы на пути построения доверительных отношений с потенциальными и существующими потребителями, то практически все они могут быть обусловлены тем, что арендаторам фактически приходится действовать «вслепую», выбирая того или иного арендодателя. Учитывая этот аспект, поставщик может сформировать свою стратегию действий так, чтобы предельно снизить этот порог неопределенности для потребителя. Таким образом, исходя из данного утверждения и сформированных в ходе исследования важнейших факторов, влияющих на доверие потребителя к поставщику, последним может быть выработана собственная индивидуальная стратегия поведения, которая будет способствовать повышению доверия со стороны арендатора.

Что касается рекомендаций для самой платформы Airbnb, как медиатора, изначальная цель которого состоит в упрощении процесса взаимодействия между потребителями и поставщиками, то здесь может быть выделено направление развития, способствующее именно данной миссии. Необходимо проанализировать, в каких точках взаимодействия потребителя и поставщика вмешательство платформы могло бы быть эффективным. Несмотря на то, что сервис позиционирует себя, как платформу, объединяющую людей, но при этом не разделяющую всю ответственность за взаимодействия между ними, ей необходимо быть всегда информированной обо всем происходящем в ее границах.

В первую очередь, это касается момента разрешения тех или иных проблем между сторонами сделки. Проблемы и противоречия могут возникать в совершенно разнообразных ситуациях, также может разниться и степень и тяжести или опасности. Хотя в компании и существует круглосуточная клиентская поддержка, она не всегда является эффективной с точки зрения результативности и предоставления необходимой помощи, что стало известно после проведения контент-анализа отзывов. При этом, если бы компания проявляла большую вовлеченность в процесс урегулирования противоречий между потребителем и поставщиком, осуществляла бы более жесткий контроль за их разрешением, то это имело бы положительное влияние на уровень доверия потребителей к платформе в целом. Будучи уверенным в том, что любая проблема будет рассмотрена более персонализировано, нежели роботизированной и автоматической системой поддержки клиентов, то потенциальный потребитель с большей вероятностью сможет довериться незнакомому человеку, предоставляющему услуги посредством данной платформы.

Нельзя не принимать во внимание тот факт, что платформа растет быстрыми темпами, круг пользователей расширяется, вместе с чем и более острой становится необходимость осуществлять контроль за ней. Несмотря на весь объем существующих в ее рамках правил и требований, взаимодействия, происходящие с помощью платформы, слишком не формализованы, чтобы предоставлять им такую степень автономии. Высокое значение человеческого фактора, по большому счету, не ограниченного, может иметь свои, не всегда благоприятные, последствия. Миссия Airbnb строится вокруг альтруистических ценностей и равенства всех пользователей, которое должно поддерживаться компанией соответственно меняющимся условиям ее функционирования.

Таким образом, общие рекомендации по повышению доверия потребителей к платформе Airbnb заключаются в том, чтобы представленные арендодатели осуществляли стремление по снижению уровня неопределенности арендаторов за счет выявленных в ходе исследования факторов доверия, а онлайн-платформа стремилась к большей вовлеченности в процессы взаимодействия участников, регулируя конфликтные ситуации и обеспечивая их эффективное разрешение.



Заключение

На сегодняшний день, концепция совместного потребления является достаточно популярной и распространенной экономической моделью, предоставляющей ее участникам множество разнообразных преимуществ, начиная от экономии денежных средств и заканчивая возможностью наладить новые социальные контакты. Однако функционирование экономики совместного потребления становится возможным только лишь при условии доверия между взаимодействующими пользователями. Так как интеракция осуществляется в онлайн-среде между незнакомыми людьми, в условиях высокого уровня неопределенности и асимметрии информации, доверие, действительно, становится качественно новой валютой в экономике совместного потребления.

В рамках данной работы был произведен обширный и качественный анализ релевантной литературы, раскрывающий все аспекты явления совместного потребления, доверия и их взаимосвязи.

На примере онлайн-платформы Airbnb, посредством проведения контент-анализа негативных отзывов были исследованы и систематизированы специфические факторы, влияющие на доверие потребителей к арендодателям, как к конечным поставщикам услуг, и к онлайн-платформе, как к посреднику. Результатом этого процесса стала модель совокупного доверия, которая содержит все 14 выявленных детерминант.

Далее сформулированные факторы были оценены с точки зрения их значимости. Факторы доверия к поставщику были проанализированы с помощью описательной статистики по итогам опроса, в то время как факторы, воздействующие на доверие к платформе-посреднику - на основе регрессионного анализа, что позволило выявить зависимость между данными детерминантами и общим уровнем доверия пользователей к самой платформе, исходя из их опыта взаимодействия с сервисом.

На основе полученных результатов были сформированы общие рекомендации по повышению доверия для онлайн-платформы Airbnb.

Таким образом, поставленные цели данного исследования были достигнуты.



Список литературы

1. Abhari, K., Davidson, E.J., & Xiao, B. (2018). A risk worth taking? The effects of risk and prior experience on co-innovation participation. Internet Research, 28(3), 804-828.

2. Abrahao, B., Parigi, P., Gupta, A., & Cook, K.S. (2017). Reputation offsets trust judgments based on social biases among Airbnb users. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(37), 9848-9853.

3. Barnes, S.J., & Mattsson, J. (2017). Understanding collaborative consumption: Test of a theoretical model. Technological Forecasting and Social Change, 118, 281-292.

4. Belk, R. (2014). You are what you can access: Sharing and collaborative consumption online. Journal of Business Research, 67(8), 1595-1600.

5. Benkler, Y. (2004). Sharing Nicely: On Shareable Goods and the Emergence of Sharing as a Modality of Economic Production. The Yale Law Journal, 114(2), 273. https://doi.org/10.2307/4135731

6. Botsman, R. (2018). Who can you trust??: how technology brought us together and why it might drive us apart. Publicaffairs.

7. Botsman, R., & Roo Rogers. (2011). What's mine is yours?: the rise of collaborative consumption. Collins.

8. Califf, C.B., Brooks, S., & Longstreet, P. (2020). Human-like and system-like trust in the sharing economy: The role of context and humanness. Technological Forecasting and Social Change, 154, 119968.

9. Calo, R., & Rosenblat, A. (2017). The Taking Economy: Uber, Information, and Power. SSRN Electronic Journal.

10. Chang, M.K., Cheung, W., & Tang, M. (2013). Building trust online: Interactions among trust building mechanisms. Information & Management, 50(7), 439-445.

11. Chang, Elizabeth & Dillon, T.S. & Hussain, Farookh. (2005). Trust and reputation relationships in service-oriented environments. 4-14 vol.1.

12. Cheng, M. (2016). Current sharing economy media discourse in tourism. Annals of Tourism Research, 60, 111-114

13. Cheng, X., Fu, S., Sun, J., Bilgihan, A., & Okumus, F. (2019). An investigation on online reviews in sharing economy driven hospitality platforms: A viewpoint of trust. Tourism Management, 71, 366-377

14. Constantiou, I., Marton, A., & Tuunainen, V.K. (2017). Four Models of Sharing Economy Platforms. M I S Quarterly Executive, 16(4), 231-251.

15. Corritore, C.L., Kracher, B.,& Wiedenbeck, S. (2003). On-line trust: concepts, evolving themes, a model. International Journal of Human-Computer Studies, 58(6), 737-758.

16. Delhey, J., Newton, K., & Welzel, C. (2011). How General Is Trust in “Most People”? Solving the Radius of Trust Problem. American Sociological Review, 76(5), 786-807.

17. Dredge, D., Szilvia Gyimуthy, & Springer International Publishing Ag. (2018). Collaborative Economy and Tourism Perspectives, Politics, Policies and Prospects. Cham Springer International Publishing Springer.

18. Ert, E., & Fleischer, A. (2019). The evolution of trust in Airbnb: A case of home rental. Annals of Tourism Research, 75, 279-287

19. Ert, E., Fleischer, A., & Magen, N. (2016). Trust and reputation in the sharing economy: The role of personal photos in Airbnb. Tourism Management, 55, 62-73.

20. Frenken, K., & Schor, J. (2017). Putting the sharing economy into perspective. Environmental Innovation and Societal Transitions, 23, 3-10

21. Gerwe, O., & Silva, R. (2018). Clarifying the sharing economy: conceptualization, typology, antecedents, and effects. Academy of Management Perspectives. https://doi.org/10.5465/amp.2017.0010

22. Habibi, M. R., Davidson, A., & Laroche, M. (2017). What managers should know about the sharing economy. Business Horizons, 60(1), 113-121. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2016.09.007

23. Hajli, N., Sims, J., Zadeh, A.H., & Richard, M.-O. (2017). A social commerce investigation of the role of trust in a social networking site on purchase intentions. Journal of Business Research, 71, 133-141.

24. Hamari, J., Sjцklint, M., & Ukkonen, A. (2015). The sharing eсonomy: Why people participate in collaborative consumption. Journal of the Association for Information Science and Technology, 67(9), 2047-2059.

25. Harvey, J., Smith, A., & Golightly, D. (2014a). Giving and sharing in the computer-mediated economy. Journal of Consumer Behaviour, 16(4), 363-371.

26. Harvey, J., Smith, A., & Golightly, D. (2014b). Giving and sharing in the computer-mediated economy. Journal of Consumer Behaviour, 16(4), 363-371. https://doi.org/10.1002/cb.1499

27. Hawlitschek, F., Teubner, T., & Gimpel, H. (2016). Understanding the sharing economy - drivers and impediments for participation in peer-to-peer rental. Proceedings of the annual Hawaii International Conference on system sciences. Vol. 4801. Proceedings of the annual Hawaii International Conference on system sciences (pp. 4782-4791). (n.d.).

28. Hill, S. (2017). Raw Deal?: How the “Uber Economy” and Runaway Capitalism Are Screwing American Workers. St. Martin's Press.

29. Hossain, M. (2020). Sharing economy: A comprehensive literature review. International Journal of Hospitality Management, 87, 102470.

30. Jarvenpaa, S., Cantu, C., Lim, S.Y., 2017. Trust in Virtual Online environments,” Wiley Blackwell Handb. Psychol. Internet Work. Wiley-Blackwell, Chichester, pp. 103-130.

31. Lankton, N., McKnight, D. H., & Tripp, J. (2015). Technology, Humanness, and Trust: Rethinking Trust in Technology. Journal of the Association for Information Systems, 16(10), 880-918.

32. Laurell, C., & Sandstrцm, C. (2017). The sharing economy in social media: Analyzing tensions between market and non-market logics. Technological Forecasting and Social Change, 125, 58-65.

33. Lessig, L. (2009). Remix?: making art and commerce thrive in the hybrid economy. Penguin Books.

34. Li, L., & Wang, W. (2020). The Effects of Online Trust-Building Mechanisms on Trust in the Sharing Economy: The Perspective of Providers. Sustainability, 12(5), 1717.

35. Li, X., Hess, T.J., & Valacich, J.S. (2008). Why do we trust new technology? A study of initial trust formation with organizational information systems. The Journal of Strategic Information Systems, 17(1), 39-71

36. Liu, Y., & Tang, X. (2018). The effects of online trust-building mechanisms on trust and repurchase intentions. Information Technology & People, 31(3), 666-687

37. Mair, J., & Reischauer, G. (2017). Capturing the dynamics of the sharing economy: Institutional research on the plural forms and practices of sharing economy organizations. Technological Forecasting and Social Change, 125, 11-20.

38. Mao, Z. (Eddie), Jones, M.F., Li, M., Wei, W., & Lyu, J. (2020). Sleeping in a stranger's home: A trust formation model for Airbnb. Journal of Hospitality and Tourism Management, 42, 67-76

39. Martin, C.J. (2016). The sharing economy: A pathway to sustainability or a nightmarish form of neoliberal capitalism? Ecological Economics, 121, 149-159

40. Martyanov, V.S. (2018). The Institutional Trust as an Economic Resource: Incentives and Obstacles of Efficiency. Journal of Institutional Studies, 10(1), 041-058.

41. Mayer, R.C., Davis, J.H., & F. David Schoorman. (1995). An Integrative Model of Organizational Trust. The Academy of Management Review, 20(3), 709

42. Muсoz, P., & Cohen, B. (2017). Mapping out the sharing economy: A configurational approach to sharing business modeling. Technological Forecasting and Social Change, 125, 21-37

43. Murillo, D., Buckland, H., & Val, E. (2017). When the sharing economy becomes neoliberalism on steroids: Unravelling the controversies. Technological Forecasting and Social Change, 125, 66-76.

44. Number of smartphone users worldwide 2014-2020 | Statista. (2014). Statista; Statista.

45. Parker, G., Marshall Van Alstyne, & Sangeet Paul Choudary. (2017). Platform revolution?: how networked markets are transforming the economy and how to make them work for you. W.W. Norton & Company.

46. Piscicelli, L., Ludden, G.D.S., & Cooper, T. (2018). What makes a sustainable business model successful? An empirical comparison of two peer-to-peer goods-sharing platforms. Journal of Cleaner Production, 172, 4580-4591

47. Riegelsberger, J., Sasse, M.A., & McCarthy, J.D. (2005). The mechanics of trust: A framework for research and design. International Journal of Human-Computer Studies, 62(3), 381-422.

48. Ryan, R.M., & Deci, E.L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist, 55(1), 68-78.

49. Рiuрkaitл, D., Pilinkienл, V., & Юvirdauskas, D. (2019). The Conceptualization of the Sharing Economy as a Business Model. Engineering Economics, 30(3), 373-381

50. Sthapit, E., & Bjцrk, P. (2019). Sources of distrust: Airbnb guests' perspectives. Tourism Management Perspectives, 31, 245-253.

51. Sundararajan, A. (2017). The sharing economy?: the end of employment and the rise of crowd-based capitalism. The Mit Press.

52. Teece, D. J. (2010). Business Models, Business Strategy and Innovation. Long Range Planning, 43(2-3), 172-194.

53. ter Huurne, M., Ronteltap, A., Corten, R., & Buskens, V. (2017). Antecedents of trust in the sharing economy: A systematic review. Journal of Consumer Behaviour, 16(6), 485-498.

54. Thatcher, J.B., McKnight, D.H., Baker, E.W., Arsal, R.E., & Roberts, N.H. (2011). The Role of Trust in Postadoption IT Exploration: An Empirical Examination of Knowledge Management Systems. IEEE Transactions on Engineering Management, 58(1), 56-70

55. Uslaner, E.M. (2002). The Moral Foundations of Trust. SSRN Electronic Journal

56. Van Alstyne, M.W., Parker, G.G. and Choudary, S.P. (2016), “Pipelines, platforms, and the new rules of strategy”, Harvard Business Review, Vol. 94 No. 4, pp. 54-62.

57. Wang, L., Law, R., Hung, K., & Guillet, B.D. (2014). Consumer trust in tourism and hospitality: A review of the literature. Journal of Hospitality and Tourism Management, 21, 1-9

58. Wirtz, J., So, K.K.F., Mody, M.A., Liu, S.Q., & Chun, H.H. (2019). Platforms in the peer-to-peer sharing economy. Journal of Service Management, 30(4), 452-483

59. Yang, S.-B., Lee, K., Lee, H., & Koo, C. (2018). In Airbnb we trust: Understanding consumers' trust-attachment building mechanisms in the sharing economy. International Journal of Hospitality Management

60. Zhu, G., So, K. K. F., & Hudson, S. (2017). Inside the sharing economy. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 29(9), 2218-2239

61. Тагаров, Б. Ж. (2019). Специфика экономики совместного потребления и условия ее развития. Журнал «ЭКО», 49(7), 140



Приложение 1

Гайд онлайн-опроса

· Использовали ли Вы онлайн-платформу Airbnb с целью аренды жилья?

Да/Нет

· В какой степени каждый из перечисленных факторов влияет на ваше доверие к арендодателю? Оцените по шкале от 1 до 7, где 1 - совершенно не влияет, а 7 - сильно влияет.

- Наличие актуальных и объективных отзывов об арендодателе

- Наличие информации об арендодателе (фото, краткая биографии)

- Наличие актуальных фотографий жилья

- Наличие актуальных отзывов о жилье

- Возможность быстрой связи с арендодателем до и во время проживания

- Наличие гарантий резервации жилья

- Наличие дополнительной информации о проживании (напр., необходимость уплаты городского налога или других взносов)

- Безопасность условий проживания

· Исходя из Вашего опыта использования платформы, оцените, в какой степени каждый из перечисленных факторов повлиял на Ваше доверие к платформе Airbnb, как к посреднику предоставления услуг? Оцените по шкале от 1 до 7, где 1 - совершенно не повлияло, а 7 - сильно повлияло.

- Гарантии защиты от недобросовестных арендодателей

- Безопасность личных и конфиденциальных данных

- Удобство системы оплаты жилья

- Удобство использования платформы

- Стабильность работы платформы

- Эффективная система клиентской поддержки

· Исходя из Вашего опыта использования сервиса Airbnb, оцените Ваш уровень доверия к данной онлайн-платформе, как к посреднику предоставления услуг? Оцените по шкале от 1 до 7, где 1 - не доверяю совсем, а 7 - полностью доверяю.

· Пожалуйста, укажите Ваш пол?

- Мужской

- Женский

· Укажите Ваш возраст:

- 18 - 24

- 25 - 34

- 35 - 44

- 45 - 54

- 55 и более

- Я не хочу отвечать на данный вопрос

· Ваше семейное положение:

- Женат/замужем

- Не женат/не замужем

- Разведен/-а

- Я не хочу отвечать на данный вопрос

· Чаще всего целью Вашей поездки является:

- Туризм

- Образование

- Работа



Приложение 2

Первичная регрессионная модель исследования



Приложение 3

Вторичная регрессионная модель после перерасчета без незначимой переменной - «удобство использования платформы»

Размещено на allbest.ru

...