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Sobre este relatório
Pesquisa Zero — O que isso significa?
Este documento apresenta os resultados da primeira rodada do Índice Reglab de Confiança e Segurança na Economia Digital. Por se tratar da edição inaugural, os dados aqui reportados estabelecem a linha de base (baseline) do indicador. Não há, portanto, série histórica ou comparação longitudinal. Os números absolutos apresentados serão normalizados em rodadas futuras para constituir o ponto de referência (padrão = 1) a partir do qual variações serão medidas.
- O Índice mede percepção dos usuários, e não o desempenho técnico das plataformas.
- A amostra é nacional, com 1.100 respondentes, com nível de confiança de 95% e margem de erro de ±3 p.p. A coleta foi realizada entre os dias 16 e 27 de março.
- Este material tem caráter informativo e analítico, e os resultados devem ser interpretados com cautela, especialmente em análises comparativas
e inferências mais amplas.
- As conclusões refletem o recorte metodológico disponível no momento, podendo ser ajustadas conforme novas rodadas e validações.
Índice
1. Introdução
2. Resultados Preliminares
3. Análise e Comentários
4. Conclusão e Direcionamentos
5. Anexo de Metodologia
Introdução
relatório zero | 1o trimestre de 2026
1. Por que medir confiança digital?
O debate público e regulatório sobre plataformas digitais se tornou mais intenso, mais sensível politicamente e mais influenc iado por
percepções difusas sobre riscos, reputação, conteúdo, dados pessoais e proteção de usuários.
Fragmentação
As métricas existentes são dispersas: estudos isolados, indicadores parciais que capturam apenas partes do problema.
Politização
Questões como proteção de dados, desinformação e segurança de menores migraram do debate técnico para o debate político.
Lacuna
Faltava no Brasil um instrumento estável, comparável e replicável capaz de medir percepções de forma estruturada.
1. O que é o Índice Reglab
O Índice Reglab de Confiança e Segurança na Economia Digital é uma iniciativa de pesquisa aplicada criada para medir, de form a sistemática, como usuários brasileiros percebem a confiança e a segurança no ambiente digital.
Trust (Confiança)
Credibilidade, reputação e previsibilidade de um serviço, incluindo a capacidade de manter a confiança do usuário mesmo diante de incidentes, controvérsias ou pressões regulatórias.
Safety (Segurança)
Prevenção de danos, transparência nas práticas da plataforma e percepção de proteção no uso cotidiano. Trata-se de entender se a plataforma é percebida como confiável, segura e responsável.
1. Como o Índice Reglab funciona na prática
Coleta: Painel online nacional estruturado pela Offerwise, empresa reconhecida em pesquisas digitais e estudos de opinião.
Amostra: Representativa da população adulta brasileira conectada à internet, com cotas por faixa etária (5 faixas), classe social (4 classes), região
geográfica (5 regiões) e gênero.
Instrumento: Escala Likert de 5 pontos (“Concordo totalmente” a “Discordo totalmente”), convertida para escala 0–100 e em seguida normalizada para um baseline comum. Respostas “Não sei” e “Não conheço” são excluídas do cálculo.
Cálculo: Média aritmética simples das 4 dimensões por plataforma para o Índice composto. Agregação por subcategoria e categoria também por média simples, sem ponderação por audiência ou receita.
1. As quatro dimensões de análise
Cada plataforma é avaliada em 4 dimensões, que refletem a confiança geral (disposition trust) e a confiança sobre atributos específicos (trusting beliefs). As perguntas minimamente adaptadas para cada categoria, refletindo suas particularidades.
Segurança de Dados
trusting belief
Proteção de dados pessoais, privacidade e exposição a riscos digitais. Pergunta-chave: “Sinto que meus dados pessoais e minha conta estão seguros”.
Confiança Geral
disposition to trust
Percepção global de credibilidade e confiabilidade. Pergunta-chave: “De
modo geral, sinto que posso confiar nessa [Plataforma]”.
Proteção de Adolescentes
trusting belief
Percepção sobre se a plataforma é um ambiente adequado para menores de 13 a 17 anos. Pergunta-chave: “Me sinto seguro(a) em deixar um adolescente utilizar essa Plataforma”.
Integridade da Informação
trusting belief
Qualidade, confiabilidade e segurança informacional do conteúdo. Pergunta-chave: “Acredito que o conteúdo e as informações são confiáveis”.
MCKNIGHT, D.; CHOUDHURY, V.; & KACMAR, C. Developing and Validating Trust Measures for e-Commerce: An Integrative Typology. Information Systems Research. 13, 2002
1. O 5o Indicador: Trust S Safety
O Indicador Trust & Safety é um indicador composto que sintetiza a percepção dos usuários brasileiros sobre confiança e segurança em plataformas digitais entre as quatro dimensões. A opção por um indicador composto sintético segue a metodologia
recomendada pela OCDE para fenômenos multidimensionais, permitindo a comparação estruturada entre plataformas, categorias e rodadas, ao mesmo tempo em que pode ser decomposto para análise granular de cada dimensão.
OECD/JRC. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User euide . OECD Publishing, 2008.
Índice Reglab de Confiança e Segurança na Economia Digital | Pesquisa Zero | Abril de 2026
1. O que o Índice mede
O Índice abrange diferentes segmentos da economia digital, organizados em cinco categorias e sete subcategorias. Com exceção da métrica de
awareness, os resultados são divulgados por categoria ou subcategoria.
| Categoria |
Subcategoria |
Plataformas avaliadas |
| A. Redes Sociais |
— |
Instagram, Facebook, LinkedIn, X (Twitter) |
| B. Streaming |
VOD Catálogo |
Netflix, Prime Video, Disney+, HBO Max, eloboplay |
|
Live & User eenerated |
YouTube, TikTok, Kwai, Twitch |
| C. Plataformas de Serviço sob Demanda |
Transporte |
Uber, 99 |
|
Delivery |
iFood, Rappi, Zé Delivery |
| D. Chatbots de IA |
— |
Chat9PT, eemini, Perplexity |
| E. Governo Digital |
— |
Gov.br, Meu SUS Digital, Meu INSS |
Total: 24 plataformas avaliadas em 5 categorias e 7 subcategorias
1. O Índice Reglab em resumo
intenção em confiar
A confiança institucional diz
respeito à confiança geral nas
instituições formais e informais (por exemplo, “não confio na internet”) e influencia a disposição de confiar em uma plataforma. É um aspecto difícil de captar em surveys, mas que deve ser reconhecido
metodologicamente (já que várias inferências são feitas a partir disso) e explorado com métodos
qualitativos complementares.
OECD/JRC. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User euide. OECD Publishing, 2008.
1. E para que serve o Índice
Acompanhar
Construir uma série temporal que permita observar a evolução da confiança digital ao longo do tempo, com método replicável.
Correlacionar
Analisar como a percepção de confiança e segurança está associada à eventos setoriais ou nacionais.
Comparar
Identificar diferenças de percepção entre categorias de plataformas e entre perfis demográficos
Medir
Mensurar sistematicamente a percepção de Trust & Safety da população brasileira em relação a plataformas digitais.
Garantias Metodológicas
O Índice foi desenhado para evitar comparações indevidas e garantir consistência analítica
Sem comparação entre categorias distintas
Os resultados de Trust & Safety são divulgados por categoria, sem exposição pública da nota individual de cada empresa. Redes sociais não são comparadas com serviços de delivery, por exemplo.
Normalização interna
Os resultados são normalizados dentro de cada categoria, com ponto-base próprio. A comparação válida é feita dentro do universo comparável de cada tipo de serviço e ao longo do tempo.
Sem ponderação por audiência
Cada plataforma contribui igualmente para o subíndice da sua categoria. O Índice mede percepção de confiança, não market shar e.
Exclusão por desconhecimento
Respondentes que marcaram “Não conheço essa plataforma” são excluídos do cálculo para aquela plataforma específica, garantindo que os resultados reflitam a opinião de quem efetivamente conhece o serviço.
E como o Índice evolui a partir da próxima edição?
Além da medição periódica padronizada, o Índice poderá oferecer novas frentes de inteligência aplicada:
- Surveys sob Demanda para aprofundar temas específicos com a mesma base ou subamostras estratégicas
- Ampliação do universo monitorado, com novas plataformas e categorias, respeitando critérios rígidos de comparabilidade
para evitar distorções
- Indicações para pesquisas qualitativas, como entrevistas em profundidade e grupos focais, que podem capturar nuances que
a metodologia de surveys raramente alcança
- Análises de impacto de conjuntura, conectando variações do índice a eventos políticos, sociais e midiáticos relevantes
- Painel de dados para parceiros, com acesso ampliado a microdados, filtros e cruzamentos analíticos
Resultados Preliminares
relatório zero | 1o trimestre de 2026
O que medimos na edição zero?
Esta edição zero estabelece o ponto-base 1 (baseline) do Índice. Este ponto-base é a
referência inicial para medir evolução de confiança e segurança ao longo dos
próximos ciclos. O objetivo é validar dados iniciais e garantir comparabilidade justa e consistência analítica, evitando distorções entre plataformas com naturezas diferentes.
Nesta edição inaugural, os dados representam uma fotografia do momento, dando destaque para diferenças entre dimensões, categorias de serviços e segmentos da população que nos chamaram a atenção, além de medir o nível de conhecimento (awareness) das plataformas avaliadas.
A partir das próximas edições, será possível acompanhar a evolução da confiança ao longo do tempo, identificar ganhos ou perdas por categoria e dimensão, e mapear tendências estruturais e mudanças de percepção da população. Isso permitirá validação dos números iniciais e análises mais robustas sobre o impacto de decisões regulatórias, mudanças de produto e eventos relevantes no ecossistema digital.
exemplo de análise longitudinal
2026 Q1 2026 Q2 2026 Q3
2. O que descobrimos nesta rodada?
Mesmo sendo uma fotografia inicial, conseguimos extrair inferências inéditas sobre o estado atual de percepção de confiança e segurança em plataformas digitais no Brasil. Algumas dessas inferências foram feitas a partir de recortes de amostra reduzidos e, logo, seus resultados devem ser interpretados com cautela, já que cruzamentos podem tornar a amostra resultante em não estatisticamente significativa (ver a seção Direcionamento para Futuros Estudos para indicações de aprofundamento).
maioria da população online já ouviu falar de aplicações de
IA, mas com diferenças de classe relevantes
diferenças de gênero entre categorias, regionais em
aplicativos de governo e de renda em chatbots de IA
2. A geração Millennial apresenta os maiores níveis de confiança no digital, superando jovens da Geração Z em todas as dimensões
percepção de confiança e segurança por faixa etária
A faixa entre 25 a 34 anos – em sua maioria da geração Millennial – tem maiores níveis de confiança, superiores aos mais jovens.
Uma possível explicação é que essa geração viveu a internet dos anos 2000 como expansão de possibilidades em relação ao que tinham antes nos anos 1990, com mais informação e comunidades abertas.
Já os mais jovens cresceram com a internet como algo dado, já dominada por plataformas de comunicação fechadas (ex. WhatsApp) e visibilidade concentrada em criadores de conteúdo, o que
favorece retração em comportamentos públicos e uma leitura mais cética e cuidadosa.
Baseline 18 a 24
25 a 34
35 a 44
45 a 54
55+
Indicador Composto
Confiança Geral Integridade da
Informação
Segurança e Proteção de Dados
Proteção a Adolescentes
2. Há um recorte de renda quando o assunto é segurança e
proteção de dados pessoais
Variação de Percepção sobre Segurança e Proteção de
Dados por classe social (% sobre baseline)
O achado sugere que classe A confia mais porque tem mais condições materiais de transformar segurança digital em prática cotidiana, e não apenas em discurso abstrato. Quando um grupo social dispõe de mais repertório técnico, mais educação formal, melhor dispositivo, melhor conexão e mais apoio para resolver incidentes, ele pode perceber maior controle sobre sua vida digital.
A menor confiança nas classes C, D e E pode refletir não desinteresse, mas uma leitura mais concreta de vulnerabilidade e desigualdade no letramento digital.
-5% 0% 5% 10% 15%
A 14%
-3%
Q: Sinto que meus dados pessoais e minha conta estão seguros [na Plataforma]. Classificação baseada no Critério Brasil (Abep, 2015). Recortes de amostra reduzidos – resultados devem ser interpretados com cautela.
2. Homens e mulheres têm níveis de confiança semelhantes, exceto quando o tema é proteção de adolescentes
Diferenças por Gênero – Confiança x Dimensões de Análise
Homens e mulheres avaliam de forma semelhante a confiança digital em geral, mas divergem quando o tema envolve adolescentes.
No Brasil, onde o cuidado segue fortemente feminizado e a família ocupa um lugar central na organização dos valores, esse achado sugere que mulheres tendem a cobrar mais responsabilidade das plataformas na prevenção de danos a menores.
Indicador Trust & Safety
Confiança Geral
Segurança e Proteção de Dados
Integridade da Informação
Proteção a Adolescentes
2. Mulheres também confiam menos em aplicativos de transporte do que homens
Diferenças de Percepção por Categoria – Homens / Mulheres
O achado sugere que mulheres incorporam o risco de violência à avaliação do serviço: elas tendem a confiar menos nas plataformas de transporte porque avaliam esses serviços sob uma experiência de mobilidade estruturalmente mais exposta ao risco, em que segurança, resposta a incidentes e previsibilidade pesam mais do que conveniência.
Ou seja, a diferença de confiança não vem somente dos aplicativos, mas da desigualdade de gênero na experiência urbana.
A menor confiança no Sul e no Centro-Oeste no conteúdo das plataformas de governo eletrônico pode refletir, ao menos em parte, menor aprovação do governo federal nessas regiões.
Ao contrário de um aplicativo privado, aplicativos como Gov.br, Meu INSS e Meu SUS Digital não são percebidos como entidades neutras, mas como extensões visíveis do poder público Com isso, avaliação da plataforma pode incorporar não só a experiência de uso, mas também a confiança política e institucional no governo que a opera.
Q: Acredito que o conteúdo e as informações que encontro nos serviços públicos oferecidos [por essas plataformas digitais do governo] são confiáveis.
- Com mais de 97% de conhecimento declarado, 13 plataformas apresentam awareness quase universal entre a população online
- No topo, há recortes geracionais interessantes: Youtube possui 100% de reconhecimento entre 35-44 anos, Facebook e Instagram 99,6% entre 25-34, e Tiktok 98,7% entre 18-24 anos
- No streaming, HBO Max é o serviço com a diferença percentual entre classes – A/B conhecem cerca de 7 p.p. a mais que classes C/D/E)
- Entre as plataformas menos conhecidas (<90%), Rappi é pouco conhecido no Norte e Centro-Oeste; Twitch observa baixa penetração entre público acima de 45 anos; e Perplexity e Claude possuem baixo awareness nas classes C/D/E
Análise e Comentários
Esta seção analisa os resultados da pesquisa, relacionando-os com outros dados e literatura especializada, por meio das lentes dos autores deste trabalho.
A edição zero do Índice Reglab de Confiança e Segurança na Economia Digital cumpre duas funções: estabelecer uma linha de base para medir variações e evidenciar que a confiança digital no Brasil não é homogênea. Ela é um fenômeno social desigual entre grupos, tipos de serviço e dimensões de avaliação. Por isso, o índice substitui a pergunta binária – “as pessoas confiam nas plataformas?” – por outras, mais úteis para regulação: quem confia menos, em quê, em quais contextos e por quê.
A metodologia do estudo, ao tratar a confiança digital como um fenômeno multidimensional, mostra que a digitalização não reduziu a desigualdade social; ela a reorganizou. O recorte de renda em proteção de dados indica que a confiança acompanha a distribuição desigual de recursos. A menor confiança feminina em aplicativos de transporte e diferenças em proteção de adolescentes mostram que papéis de cuidado e
desigualdades estruturais de exposição ao risco impactam ainda mais a confiança digital. O alto awareness das plataformas sugere um ecossistema maduro em alcance, mas desigual em apropriação.
Para políticas públicas, esse achado mostra que, à medida que IA, governo digital, redes sociais e plataformas de serviço ganham centralidade, o desafio vai além de controlar riscos, regular plataformas ou incentivar inovação: é garantir que confiança, proteção e capacidade de uso não se concentrem em grupos com mais recursos, repertório e margem para absorver danos.
a governança digital não pode se limitar à transparência e deveres formais das plataformas: Deve incorporar assimetrias reais e reduzir a vulnerabilidade social dos
usuários em condições precárias ”
Os achados preliminares também reforçam os riscos de concentrar toda a agenda digital no campo de proteção de dados pessoais. Traduzir problemas diversos – violência urbana, integridade da informação, cuidado com menores, legitimidade do Estado digital – para uma única gramática pode empobrecer o diagnóstico e produzir respostas estreitas. A proteção de dados é central, mas é preciso uma abordagem mais ampla, que reconheça registros distintos de risco e dano e adote instrumentos regulatórios diferentes, reforçando a ideia de Trust & Safety como uma prática transversal na agenda digital.
Para formuladores de políticas públicas, esses primeiros achados, ainda que preliminares, sugerem alguns caminhos:
- Fortalecer governo digital como agenda de legitimidade. É importante pensar em soluções que desvinculem serviços como o Gov.br da agenda específica de governos, para que possam ser avaliados de forma desvinculada. Por exemplo, a Estratégia Nacional de Governo Digital e o Balcão Gov.br podem avançar de acesso para proteção prática, com foco em recuperação de conta, prevenção a fraudes, letramento em segurança e apoio a usuários com menor autonomia digital.
- Conectar proteção de adolescentes à agenda educacional. Programas como Escolas Conectadas e Educação Conectada podem incorporar segurança digital, integridade da informação e letramento crítico no uso de plataformas por adolescentes, estendendo seus efeitos também aos pais e responsáveis legais.
- Incorporar desigualdade social na política federal de IA. Projetos de lei e o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial podem incluir métricas de difusão, apropriação e confiança, para evitar que o avanço da IA reproduza desigualdades já existentes.
- Criar monitoramento contínuo de confiança digital. Métricas periódicas de confiança e segurança percebida podem funcionar como insumo para calibrar políticas públicas já em curso, com mais foco em grupos vulneráveis e menos dependência de crises pontuais.
Conclusão e Direcionamentos
Conclusão
Em vez de partir de casos isolados, narrativas setoriais ou impressões impressionistas, a proposta foi construir um instrumento estável para medir, de forma sistemática, como a confiança digital se distribui entre categorias de serviço, dimensões de análise e grupos sociais. Como esta é a edição zero, sua função principal foi estabelecer uma linha de base e demonstrar que a confiança digital pode ser tratada como objeto mensurável, comparável e útil para análises regulatórias mais refinadas.
Ainda que sejam achados iniciais, encontramos um quadro em que confiança aparece menos como mera opinião sobre “tecnologia” e mais como reflexo de posições sociais diante do risco. Diferenças por idade, renda, gênero e região indicam que brasileiros não avaliam plataformas apenas por conveniência ou familiaridade, mas a partir de experiências de vulnerabilidade, cuidado e controle.
Isso significa que a confiança no digital não está distribuída de maneira uniforme nem depende apenas do desenho técnico das plataformas. Ela é mediada por desigualdades de acesso qualificado, pelo contexto político, pela experiência urbana, pelos papéis de cuidado e pela forma como cada categoria de serviço se insere na vida cotidiana.
E por que isso importa?
E o que encontramos?
ainda costuma tratar plataformas a partir de categorias
jurídicas muito amplas ou de crises específicas, quando os dados sugerem algo mais complexo: a confiança digital é uma variável socialmente situada e politicamente relevante
Para políticas públicas, isso significa que regulações eficazes precisarão ir além da oposição entre inovação e controle. Será necessário desenhar respostas que considerem desigualdade de capacidades, proteção concreta contra danos, legitimidade institucional e qualidade da experiência do usuário.
Direcionamento para Futuros Estudos
Abaixo, listamos potenciais percursos de pesquisa que podem ajudar a aprofundar e validar os achados de pesquisa que apresentamos nessa edição do Índice:
- Geração Z e ceticismo digital. Aprofundar, por meio de surveys, entrevistas em profundidade e comparação longitudinal, por que jovens confiam menos que millennials e se isso se relaciona a desinformação e retração da participação pública.
- Gênero, cuidado e risco. A partir de correlações/regressões com pesquisas sobre violência de gênero e abandono parental, investigar por que mulheres divergem mais em proteção de adolescentes e confiam menos em apps de transporte.
- Governo digital e confiança institucional. Verificar, por meio de survey, se a menor confiança regional em apps públicos decorre mais de experiência
de uso ou de percepção política sobre o governo.
- IA e nova desigualdade de apropriação. Examinar via survey se o alto awareness de chatbots se converte em uso efetivo ou se a IA já reproduz desigualdades de classe, investigando uso efetivo e barreiras de letramento.
- Confiança digital além da privacidade. Explorar, por meio de grupos focais, como usuários distinguem segurança de dados, integridade da informação, proteção de adolescentes e confiança geral, validando ou questionando enquadramentos regulatórios existentes.
[IMAGEM 1 — substituir pela imagem correspondente do PDF]
Metodologia
A pesquisa do Reglab adere a padrões metodológicos rígidos para garantir objetividade e transparência. Todos os dados e descobertas estão disponíveis para verificação independente, reforçando a credibilidade dos nossos estudos.
A coleta e análise ocorreram entre 16 de março e 13 de abril de 2026, com dupla validação para redução de vieses, e uso de softwares para organização dos resultados.
Resumo da Metodologia
Esta pesquisa adota abordagem quantitativa e qualitativa, com o objetivo de medir, de forma sistemática, a percepção da população brasileira conectada à internet sobre confiança e segurança em plataformas digitais. O estudo não teve como finalidade auditar o desempenho técnico das plataformas nem aferir ocorrência objetiva de danos, mas mensurar percepções dos usuários a partir de um instrumento padronizado e replicável. A estratégia metodológica combinou survey nacional estruturado, aplicação de escala Likert de cinco pontos e construção de indicador composto de Trust & Safety. O índice foi organizado em cinco categorias e sete subcategorias de plataformas, avaliadas em quatro dimensões: confiança geral, integridade da informação, segurança de dados e proteção de adolescentes. As respostas foram convertidas para escala de 0 a 100, normalizadas em baseline 1 e agregadas por plataforma, subcategoria, categoria e indicador geral. A edição zero estabelece a linha de base do índice, sem pretensão de comparação longitudinal nesta rodada inicial.
Pergunta de Pesquisa
Como usuários brasileiros adultos conectados à internet percebem confiança e segurança nas principais plataformas digitais que fazem parte de seu cotidiano, considerando diferentes categorias de serviço e quatro dimensões específicas de avaliação?
Coleta de dados
A coleta foi realizada por meio de painel online nacional estruturado pela Offerwise, empresa especializada em pesquisas digitais e estudos de opinião, com nível de confiança de 95% e margem de erro de ±3 pontos percentuais. Foram adotadas cotas por faixa etária, classe social, região geográfica e gênero.
A Offerwise opera com painel proprietário, recrutado e gerenciado integralmente de forma interna. A participação é voluntária, mediante aceite dos Termos de Uso e Política de Privacidade. Os respondentes recebem incentivos por pesquisa concluída, o que tende a aumentar o engajamento e a qualidade das respostas.
Para garantir que cada respondente seja uma pessoa real e única, utilizamos múltiplas camadas de controle. Entre elas reCAPTCHA no cadastro e no login, prevenindo acessos automatizados; e validação de IP e checagem de consistência geográfica (GEO IP), com desativação permanente de contas em caso de inconsistências confirmadas.
As respostas foram registradas em escala Likert de cinco pontos, de “discordo totalmente” a “concordo totalmente”, com duas opções adicionais de não resposta substantiva: “não sei” e “não conheço essa plataforma”. Essas respostas foram tratadas como ausência de informação e excluídas do cálculo do índice daquela plataforma específica.
A análise foi conduzida por meio de estatística descritiva e construção de indicador composto. Em uma primeira etapa, cada resposta da escala Likert foi convertida em valor numérico de 1 a 5 e, em seguida, transformada para uma escala padronizada de 0 a 100. Em uma segunda etapa, calculou-se, para cada plataforma, a média aritmética das pontuações em cada uma das quatro dimensões. O indicador composto da plataforma correspondeu à média simples dessas quatro médias dimensionais, atribuindo peso igual a cada dimensão. Em uma terceira etapa, os resultados foram agregados por subcategoria e categoria também por média simples, sem ponderação por audiência, market share, receita ou base de usuários.
Como se trata da edição zero, os valores absolutos observados nesta rodada funcionam como base empírica inicial do índice. A partir deles, cada categoria passou a ter um ponto-base próprio igual a 1, que servirá como referência para as ondas futuras O objetivo dessa normalização é preservar a consistência analítica do índice, evitar comparações indevidas entre categorias de naturezas distintas e tornar mais visível a trajetória de ganho ou perda de confiança em cada tipo de serviço.
Além do indicador composto, a estrutura analítica preserva a leitura individual de cada dimensão, permitindo decomposição entre confiança geral, integridade da informação, segurança de dados e proteção de adolescentes. O índice também permite desagregaç ões por faixa etária, classe social, gênero e região, desde que observadas as limitações decorrentes da redução do N em subamostras específicas.
- Procedimentos de Redução de Viés
- Referências teórico-metodológicas consolidadas: a estrutura do índice foi baseada em literatura reconhecida sobre mensuração de confiança em ambientes digitais e construção de indicadores compostos.
- Padronização do instrumento: todas as plataformas foram avaliadas a partir de afirmativas formuladas em linguagem simples e estrutura semelhante, com adaptações mínimas por categoria, reduzindo variações artificiais de interpretação.
- Exclusão de ausência de opinião substantiva: respostas “não sei” e “não conheço essa plataforma” foram excluídas do cálculo de cada plataforma, evitando distorção da média por respondentes sem familiaridade suficiente para opinar.
- Controles de comparabilidade: o índice foi desenhado para evitar comparações indevidas entre categorias distintas, preservar normalização interna por categoria e impedir que diferenças de natureza de serviço contaminem a análise.
- Dupla Validação em Etapas Interpretativas. Para as etapas de análise de dados, adotou-se um processo de validação cruzada. Ao menos dois pesquisadores revisaram o texto e as inferências elaboradas.
- Transparência metodológica: as decisões analíticas foram explicitadas desde a edição zero, incluindo fórmula de conversão, critérios de agregação, ausência de ponderação e ressalvas sobre limites interpretativos, em linha com o padrão de replicabilidade do Reglab.
- Outras Limitações Metodológicas
Percepção, não comportamento
O Índice mede o que as pessoas acreditam e sentem sobre as plataformas, não o que de fato acontece com seus dados ou experiências. Uma plataforma pode ter altos padrões técnicos de segurança e ainda receber pontuação baixa — ou o inverso.
Pesos iguais entre dimensões
As quatro dimensões contribuem igualmente para o Índice Composto. Ponderações alternativas poderiam produzir resultados difer entes.
Pesos iguais entre plataformas
Todas as plataformas têm o mesmo peso no cálculo dos subíndices por categoria, independentemente do tamanho de sua base de us uários.
Exclusão por desconhecimento
Plataformas menos conhecidas são avaliadas por um subconjunto menor da amostra, o que pode introduzir viés de seleção.
Periodicidade
Os resultados refletem o momento em que a pesquisa foi realizada. A confiança em plataformas pode variar significativamente em resposta a incidentes de segurança, mudanças regulatórias ou eventos de grande repercussão.
- Diretrizes Éticas
- Tratamento de dados pessoais: a pesquisa envolveu tratamento limitado de dados pessoais, restrito às etapas de coleta, organização e análise estatística da amostra. Os dados foram processados de forma agregada pela Offerwise e anonimizados na entrega para o Reglab, de modo que não é possível identificar, direta ou indiretamente, a pessoa respondente a partir das informações publicadas. Não há exposição de respostas individualizadas, nem tratamento orientado à perfilização ou tomada de decisão automatizada em relação aos participantes.
- Finalidade e adequação: os dados foram utilizados exclusivamente para fins de pesquisa e construção do índice, em conformidade com os objetivos informados aos respondentes no contexto do painel.
- Minimização e agregação: os resultados divulgados são agregados por categoria, subcategoria, dimensão e recortes sociodemográficos. Não há exposição pública de notas individuais por respondente nem de dados pessoais identificáveis.
- Sigilo e confidencialidade: informações individualizadas dos participantes não são divulgadas. O estudo opera com apresentação consolidada e comparações estruturadas entre grupos.
- Transparência metodológica: a metodologia do índice foi descrita de forma explícita para permitir verificação, replicabilidade e interpretação adequada dos resultados. Esse compromisso é coerente com o padrão metodológico do Reglab para publicações públicas.
- Uso responsável de dados: a pesquisa mede percepções sociais sobre plataformas digitais e não tem por finalidade reforçar discriminação contra grupos, marcas ou usuários. A interpretação dos resultados deve observar cautela, especialmente em inferências amplas e comparações entre subgrupos.
- Uso de Software
| SOFTWARE |
USO NA PESQUISA |
| Suíte MS Office e Google Workspace |
edição de texto, planilhas e gráficos |
| Claude Cowork, Claude Code e Python |
sistematização de informações, estruturação de dados, apoio ao cálculo dos indicadores, organização da base e estruturação do dashboard analítico |
| Eemini 3.1 e Chat9PT 5.3 |
brainstorm, organização de elementos pré-textuais, revisão ABNT, geração de imagens para diagramação, adequação ao Manual de Redação Reglab |
| Notion |
edição de texto, organização de dados e arquivos, edição de gráficos |
[IMAGEM 2 — substituir pela imagem correspondente do PDF]
imprensa@reglab.com.br