Um Protocolo Padronizado de Levantamento de Campo para a Disposição de Conservação dos Visitantes e o Comportamento de Viagem Responsável Autodeclarado nas Grutas de Longmen

Resumo

Este protocolo padroniza uma pesquisa com visitantes com mínimo impacto nos Grupos de Grutas de Longmen, combinando abordagem em áreas públicas, aplicação de questionário anônimo, triagem pré-definida, validação de medidas, verificação de modelos e arquivamento para reprodutibilidade.

Resumo

As pesquisas com visitantes de locais patrimoniais devem gerar evidências comportamentais utilizáveis sem perturbar as operações do local ou enfraquecer as prioridades de conservação. No entanto, em estudos sobre turismo patrimonial, os critérios de recrutamento, regras de exclusão, verificações de mensuração, diagnósticos de modelos e arquivamento de dados muitas vezes são relatados de forma incompleta. Este protocolo apresenta um fluxo de trabalho de pesquisa de campo com mínima interferência para mensurar a disposição dos visitantes em relação à conservação e seu comportamento autodeclarado de viagem responsável nos Pagodes Longmen, em Luoyang, na China. O fluxo de trabalho integra a abordagem de visitantes em áreas públicas, aplicação anônima de questionário eletrônico, triagem de elegibilidade, verificações de atenção, bloqueio diário dos dados brutos, regras de exclusão pré-definidas, pontuação de construtos, testes de confiabilidade, análise fatorial confirmatória, diagnósticos de regressão e modelos de caminho, verificações de sensibilidade e arquivamento para reprodutibilidade. O questionário separa conhecimento sobre o patrimônio, valor percebido do patrimônio, apego ao lugar, qualidade da mensagem pró-ambiental, percepção de aglomeração, apoio a instalações e serviços, atitude em relação à conservação, disposição para conservação e comportamento autodeclarado de viagem responsável. Uma implementação representativa mostrou que o fluxo de trabalho produziu um conjunto de dados analisável com exclusões auditáveis, diagnósticos de mensuração aceitáveis e resultados de modelos interpretáveis. O protocolo destina-se a estudos em locais patrimoniais que necessitem de evidências transparentes sobre o comportamento dos visitantes, em vez de uma única medida de satisfação. Ele pode ser adaptado a outros contextos patrimoniais mantendo-se a sequência procedural central, ao mesmo tempo em que se ajustam os construtos específicos do local, pontos de pesquisa, versões linguísticas, itens comportamentais e restrições de campo conforme os riscos locais de conservação e a composição dos visitantes.

Introdução

Os locais de patrimônio cultural exigem acesso de visitantes para a educação pública, transmissão cultural e valor turístico, mas a visitação também pode exercer pressão sobre recursos materiais, espaciais e simbólicos frágeis¹. Essa tensão é especialmente evidente em locais com grande volume de visitantes, onde as rotas de circulação são limitadas, as áreas de interpretação são densas e as regras de conservação devem ser compreendidas durante uma visita curta. As Grutas Longmen, em Luoyang, na China, oferecem um cenário apropriado para um fluxo de trabalho de pesquisa com visitantes voltado à conservação, pois combinam proteção do patrimônio em esculturas rupestres, interpretação pública, gestão do fluxo de visitantes e educação em conservação dentro de um único ambiente de campo ativo. Nesse contexto, a avaliação dos visitantes não pode se limitar à satisfação. Uma pesquisa útil deve documentar se os visitantes compreendem o valor do patrimônio, reconhecem as regras de proteção, aceitam as restrições de conservação e relatam comportamentos responsáveis durante ou imediatamente após a visita.

Estudos sobre turismo patrimonial geralmente medem valor percebido, imagem do destino, apego ao lugar, satisfação ou intenção pró-ambiental geral². A fragilidade operacional não está no uso dessas construções, mas na divulgação limitada de como as evidências de campo são produzidas. Pontos de recrutamento, intervalos de amostragem, regras de suspensão, verificações de atenção, limiares de exclusão, bloqueio dos dados brutos, pontuação dos construtos, validação das medições, diagnósticos do modelo e arquivamento da reprodutibilidade são frequentemente relatados brevemente ou após o conhecimento dos resultados. Isso enfraquece a comparação entre estudos e limita a utilidade das evidências obtidas por meio de pesquisas para a gestão do patrimônio. O presente protocolo aborda essa lacuna ao fixar a sequência do fluxo de trabalho antes da interpretação substantiva: preparação do questionário, teste piloto, recrutamento em áreas públicas, aplicação anônima, triagem dos dados, verificação das medições, interpretação do modelo, análise de sensibilidade e arquivamento.

A estrutura do construto segue a ordem prática de uma visita ao patrimônio com foco na conservação. O conhecimento sobre o patrimônio registra se os visitantes compreendem o significado histórico e cultural do local. O valor percebido do patrimônio capta se os visitantes consideram o local digno de proteção³. O apego ao lugar mede a conexão pessoal formada durante a visita⁴. A qualidade da mensagem pró-ambiental registra se as mensagens de conservação são visíveis, compreensíveis e úteis para orientar o comportamento. A percepção de aglomeração capta a densidade e a pressão de movimento que podem afetar a atenção às regras⁵. O suporte de instalações e serviços registra se placas, barreiras, rotas, lembretes da equipe e serviços ao visitante tornam o comportamento responsável viável. Esses seis construtos relacionados ao local são separados da atitude de conservação, da disposição para a conservação e do comportamento autodeclarado de viagem responsável, de modo que percepção, avaliação, intenção e conduta relatada não sejam agrupadas em uma única pontuação geral de resposta positiva.

A atitude de conservação e a disposição para a conservação também são tratadas como construtos distintos. A atitude de conservação refere-se à crença avaliativa do visitante de que as Grutas Longmen devem ser protegidas e de que a conservação deve ser priorizada. A disposição para a conservação refere-se à prontidão do visitante em aceitar ou apoiar requisitos relacionados à conservação, incluindo o cumprimento de regras, inconvenientes, restrições de rota e gestão protetora⁶. O comportamento responsável autodeclarado refere-se a condutas relatadas durante a visita, como seguir as sinalizações, evitar contato prejudicial, permanecer dentro das áreas permitidas e reduzir perturbações ao ambiente do patrimônio⁷. Um visitante pode concordar que a conservação é importante, mas ainda assim estar disposto a aceitar restrições. A conduta responsável também pode ocorrer porque o ambiente do local facilita a conformidade. A separação desses construtos ajuda a identificar se um problema de gestão está mais próximo do conhecimento, clareza da mensagem, disposição, apoio das instalações ou da conduta relatada.

Os Pagodes de Longmen são utilizados como contexto de teste porque a medição de visitantes deve ocorrer próxima ao momento da visita, preservando baixa interferência, anonimato e limites operacionais. O fluxo de trabalho restringe-se a áreas públicas de atendimento ao visitante e espaços pós-visita ou próximos à saída, não incluindo zonas restritas de conservação nem observação direta de superfícies protegidas. Esse limite é importante porque o trabalho de campo em sítios patrimoniais ocorre em ambientes de gestão ativa, nos quais atividades de levantamento não devem interromper o movimento, as funções da equipe, a segurança dos visitantes ou as práticas de conservação⁸. Janelas fixas de pesquisa, interceptação sistemática, regras de suspensão, exclusões pré-definidas e bloqueio diário de arquivos brutos reduzem decisões de campo não documentadas e a limpeza de dados posterior.

O protocolo é transferível no nível do fluxo de trabalho, mas o questionário não deve ser copiado inalterado. Os componentes que devem permanecer inalterados são a definição dos limites da pesquisa, a definição da população-alvo, o controle de versão finalizada do questionário, a interceptação sistemática de visitantes, a triagem de elegibilidade, verificações de atenção, o bloqueio dos dados brutos antes da exclusão, regras pré-definidas de qualidade dos dados, pontuação dos construtos, validação das medições, diagnósticos do modelo, verificações de sensibilidade e o arquivamento da reprodutibilidade. Os componentes ajustáveis são a redação sobre riscos de conservação, os itens comportamentais, os pontos de pesquisa, as versões linguísticas, as variáveis de composição dos visitantes e os indicadores de gestão. Parques arqueológicos podem exigir uma redação mais enfática sobre o contato com superfícies e restrições de trajeto⁹. Cidades históricas podem exigir itens sobre perturbação aos residentes e comportamento no uso compartilhado do espaço viário¹⁰. Museus e paisagens sagradas podem exigir itens sobre fluxo nas galerias, proteção de exposições, espaços rituais ou condutas culturalmente sensíveis¹¹. Essa estrutura permite adaptação específica ao local sem comprometer a comparabilidade dos procedimentos.

Os resultados representativos são usados apenas para demonstrar se o fluxo de trabalho produz dados utilizáveis sobre o comportamento dos visitantes. Eles não são utilizados para afirmar a observação direta de comportamentos, a estimativa de capacidade de carga, os efeitos de intervenções ou a equivalência entre condutas autorrelatadas e observadas. A contribuição do protocolo é a sequência padronizada e auditável para coletar, triar, validar, analisar e arquivar dados de pesquisas com visitantes voltadas à conservação, em condições de mínima perturbação em locais do patrimônio cultural.

Este fluxo de trabalho padronizado mede a disposição dos visitantes para a conservação e o comportamento autodeclarado de viagem responsável nos Pagodes Longmen, Luoyang, Província de Henan, China. Ele inclui o design do questionário, teste piloto, abordagem de visitantes em áreas públicas, aplicação anônima do questionário, bloqueio dos dados brutos, triagem de qualidade, pontuação de constructos, verificação de mensuração, diagnósticos de modelo e arquivamento dos arquivos do estudo.

Protocolo

O estudo foi conduzido de acordo com a Declaração de Helsinque e foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da SEGi (Número de Aprovação SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027) em 27 de junho de 2025. O consentimento informado escrito ou eletrônico foi obtido antes do início do questionário.

NOTA: Nenhum nome, número de documento de identidade, número de telefone, imagens faciais, endereços residenciais, identificadores de dispositivo, coordenadas GPS, identificadores de conta, fotografias, gravações de áudio, gravações de vídeo ou outras informações diretamente identificáveis foram coletadas. A coleta de endereços IP foi desativada antes da liberação formal do questionário. Nenhuma autorização formal por escrito foi obtida da autoridade gestora das Grutas de Longmen. Portanto, o trabalho de campo foi restrito a áreas de serviço ao visitante de acesso público e espaços pós-visita ou próximos à saída. Os auxiliares de pesquisa não entraram no interior das grutas, zonas restritas de conservação, áreas exclusivas para funcionários, passagens estreitas, plataformas de observação lotadas, filas de fiscalização de ingressos, rotas de emergência, espaços religiosos ou comemorativos, ou qualquer local onde o recrutamento pudesse interferir no fluxo de visitantes, operações do local, segurança dos visitantes, funções dos funcionários ou práticas de conservação. O recrutamento foi suspenso imediatamente durante chuvas fortes, anúncios de emergência, medidas oficiais de controle de multidão, solicitações da equipe, aglomerações anormais ou qualquer situação que pudesse interferir no fluxo de visitantes, segurança ou gestão do local.

1. Defina o local de campo, as construções, o alvo da amostra e a janela de levantamento

1. Utilize a área cênica das Grutas Longmen em Luoyang, Província de Henan, China, como local de campo. Defina a população-alvo como visitantes adultos que tenham concluído, ou estejam prestes a concluir, sua visita no mesmo dia às Grutas Longmen.
2. Utilize três pontos públicos de pesquisa: a área de saída dos visitantes, a área de descanso pública fora do percurso principal de visitação e a área de atendimento ao visitante próxima ao ponto de conexão de transporte. Utilize apenas espaços onde os visitantes possam parar voluntariamente sem obstruir o fluxo de visitantes ou interferir nas operações do local.
3. Suspenda o recrutamento durante chuvas fortes, anúncios de emergência, medidas oficiais de controle de multidão, solicitações da equipe, aglomerações anormais, congestionamentos de visitas guiadas, bloqueios de passagem ou qualquer situação que possa interferir no fluxo de visitantes, segurança dos visitantes, funções da equipe ou gestão do local.
4. Utilize conhecimento sobre o patrimônio (HK), valor percebido do patrimônio (PHV), apego ao lugar (PA), qualidade da mensagem pró-ambiental (PMQ), percepção de aglomeração (PC) e apoio às instalações e serviços (FSW) como preditores relacionados ao local.
5. Utilize atitude de conservação (CA) e disposição para conservação (CW) como construtos relacionados à intenção. Defina CA como a crença do visitante de que as Grutas Longmen devem ser protegidas e de que a conservação deve ser priorizada. Defina CW como a disposição do visitante em aceitar ou apoiar exigências de conservação, incluindo o cumprimento de regras, inconveniências, restrições de rota e práticas de gestão protetora.
6. Utilize o comportamento autodeclarado de viagem responsável (RTB) como resultado comportamental. Defina RTB como condutas relatadas durante a visita, incluindo seguir sinalizações e barreiras, evitar contato prejudicial com superfícies do patrimônio, permanecer dentro das áreas permitidas, reduzir perturbações a outros visitantes e ao ambiente patrimonial, e manter o local limpo.
7. Defina o tamanho bruto planejado da amostra em 480 questionários completos e o tamanho mínimo da amostra válida em 400 questionários após a triagem de qualidade.
8. Realize a coleta formal de dados de 1º de abril de 2026 a 20 de maio de 2026. Utilize dois períodos de pesquisa por dia de trabalho de campo: das 10:00 às 12:00 e das 14:30 às 17:30.
9. Figura 1 resume todo o procedimento, desde o desenho do questionário e teste piloto até a coleta de campo em áreas públicas, triagem, pontuação, validação de medidas, verificação do modelo, análise de sensibilidade e arquivamento dos arquivos do estudo.
   NOTA: As Grutas Longmen foram selecionadas porque este sítio cultural da UNESCO combina alto volume de visitantes, conservação de esculturas rupestres, interpretação pública e demandas de gestão de visitantes em um único ambiente de campo ativo¹².

2. Construa, selecione, traduza e realize um estudo piloto do questionário

1. Organize o questionário em cinco seções: consentimento informado, triagem de elegibilidade, itens sobre a percepção do sítio patrimonial, atitude em relação à conservação, itens sobre disposição para a conservação e comportamento de viagem responsável, e variáveis demográficas e relacionadas à viagem.
2. Utilize uma escala Likert de 5 pontos para todos os itens substanciais de percepção, atitude, disposição e comportamento: 1 = discordo totalmente, 2 = discordo, 3 = nem concordo nem discordo, 4 = concordo, e 5 = concordo totalmente.
3. Inclua 31 itens Likert substanciais distribuídos em nove construtos: HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW e RTB. Utilize pelo menos três itens observados para cada construto, com quatro itens para PHV, CA, CW e RTB.
4. Mantenha a redação dos construtos CA, CW e RTB distinta. Os itens de CA avaliam a importância percebida, prioridade e responsabilidade pela conservação. Os itens de CW avaliam a disposição para aceitar ou apoiar exigências relacionadas à conservação. Os itens de RTB avaliam o comportamento relatado durante a visita do mesmo dia.
5. Redija cada item em torno da visita às Grutas de Longmen, em vez de preocupações ambientais gerais. Evite redação ambígua, redação sugestiva, terminologia técnica de conservação e redação que implique uma resposta socialmente desejável.
6. Alinhe os itens de disposição e comportamento com a lógica de intenção comportamental e controle percebido na pesquisa aplicada com visitantes¹³. Adapte os itens de apego ao lugar e comportamento responsável à visita às Grutas de Longmen¹⁴. Utilize os itens de percepção do sítio patrimonial para medir a percepção de valor, a qualidade do relacionamento visitante-sítio e a interpretação relacionada à conservação específica das Grutas de Longmen¹⁵.
7. Mantenha o comprimento médio de leitura de cada item abaixo de 28 caracteres, sempre que possível, e limite o tempo total de preenchimento do questionário a 6–10 minutos durante o teste-piloto. Não inclua perguntas abertas com resposta em texto livre no questionário formal.
8. Inclua itens de triagem sobre idade, status da visita no mesmo dia, função ocupacional e participação repetida. Interrompa o questionário se o participante tiver menos de 18 anos, não tiver visitado as Grutas de Longmen no dia da pesquisa, for funcionário da área cênica, guia turístico trabalhando durante a visita, funcionário de agência de viagens em serviço, vendedor trabalhando dentro ou próximo à área de pesquisa, membro da equipe de pesquisa ou já tiver preenchido o questionário no mesmo dia.
9. Inclua dois itens de verificação de atenção. Posicione o primeiro após o primeiro terço dos itens substanciais: “Para confirmar que você está lendo as perguntas com atenção, selecione ‘Concordo’ para este item.” Considere-o aprovado apenas se o participante selecionar 4. Posicione o segundo após o segundo terço dos itens substanciais: “Para fins de controle de qualidade, selecione ‘Discordo’ para este item.” Considere-o aprovado apenas se o participante selecionar 2.
10. Prepare o questionário de trabalho no idioma preferido. Peça a dois pesquisadores bilíngues com experiência em turismo, patrimônio ou pesquisas comportamentais que comparem os itens com os significados pretendidos dos construtos em inglês. Resolva divergências na redação antes do teste-piloto.
11. Realize o teste-piloto de 20 a 25 de março de 2026 com 30 visitantes adultos ou visitantes recentes de um atrativo cultural. Registre o tempo de conclusão, itens ignorados, redação mal compreendida, perguntas repetidas pelos participantes, hesitação nos itens, problemas de exibição na plataforma e confusão quanto à redação dos construtos CA, CW ou RTB.
12. Revise qualquer item se mais de 20% dos participantes do teste-piloto relatarem dificuldade em compreendê-lo. Mantenha um item se sua correlação corrigida item-total for pelo menos 0,30. Mantenha um construto se o alfa de Cronbach for pelo menos 0,70.
13. Mantenha um construto com alfa de Cronbach entre 0,65 e 0,69 apenas se todas as correlações corrigidas item-total forem pelo menos 0,30 e se a exclusão de qualquer item individual não aumentar o alfa de Cronbach em mais de 0,03. Identifique qualquer construto nessa faixa como marginalmente confiável.
14. Exclua as respostas do teste-piloto do conjunto de dados analítico formal. Finalize o questionário após os itens revisados serem verificados pelos dois revisores bilíngues.
15. Tabela 1 resume as definições dos construtos, códigos dos itens, redação dos itens, direção de pontuação, posição analítica e base de origem ou adaptação dos nove construtos do questionário.
16. Arquivo Suplementar 1 fornece o questionário final, a página de consentimento informado, as perguntas de triagem, os itens de verificação de atenção, o registro de exibição na plataforma do questionário e o registro de revisão do teste-piloto.
    PONTO DE PAUSA: Interrompa após o teste-piloto se algum construto apresentar alfa de Cronbach abaixo de 0,65. Revise a redação dos itens e repita o teste-piloto antes do trabalho de campo formal.

3. Treinar assistentes de pesquisa e realizar amostragem sistemática por interceptação

1. Recrute assistentes para a pesquisa que não estejam envolvidos na gestão da área cênica, venda de ingressos, operação de passeios, vendas de souvenires, controle de fluxo de visitantes, fiscalização da conservação ou qualquer função que possa influenciar a disposição dos visitantes em participar.
2. Atribua a cada assistente de pesquisa um código de campo antes do treinamento. Utilize códigos de pessoal, como SA01, SA02, SA03 e SA04, no registro de campo, em vez de nomes pessoais.
3. Treine todos os assistentes de pesquisa por 2 h antes da coleta formal dos dados. Aborde os critérios de elegibilidade, o procedimento de consentimento, o roteiro de convite, o manejo de recusas, o intervalo de amostragem, a regra de seleção de grupo de viagem, a regra de suspensão do recrutamento, os requisitos de privacidade, as regras de controle de qualidade, o preenchimento do registro de campo e a distinção entre CA, CW e RTB.
4. Garanta que cada assistente de pesquisa realize cinco convites práticos supervisionados antes da coleta formal dos dados.
5. Utilize o seguinte roteiro de convite: “Olá, estamos realizando uma pesquisa acadêmica anônima sobre a experiência dos visitantes, proteção do patrimônio e comportamento responsável em viagens nos Pagodes Longmen. O questionário leva cerca de 6–10 min. A participação é voluntária e você pode interrompê-la a qualquer momento.”
6. Não mencione hipóteses esperadas, direções desejadas de resposta, relações de modelo, escores de comportamento de conservação ou qualquer efeito positivo presumido durante o recrutamento.
7. No início de cada período de pesquisa, selecione aleatoriamente um número entre 1 e 5. Aborde o visitante correspondente ao número escolhido e, em seguida, aborde a cada quinto visitante adulto que passe pelo ponto de pesquisa selecionado após concluir, ou estar prestes a concluir, a visita.
8. Reinicie a sequência de contagem após cada questionário concluído, recusa ou visitante inelegível.
9. Convide apenas uma pessoa de cada grupo de viagem. Quando múltiplos visitantes elegíveis do mesmo grupo se oferecerem, convide a pessoa cujo aniversário estiver mais próximo da data da pesquisa.
10. Encerre imediatamente o convite se o visitante recusar, parecer apressado, estiver cuidando de crianças ou acompanhantes idosos, estiver obstruindo o fluxo de visitantes, estiver ouvindo uma explicação guiada, estiver entrando em um trecho muito movimentado do percurso ou estiver em qualquer situação em que o recrutamento possa causar inconveniente.
11. Mantenha um registro de campo para cada período de pesquisa. Anote a data, o intervalo de tempo, o ponto de pesquisa, o código do assistente de pesquisa, os visitantes abordados, os visitantes inelegíveis, as recusas, os questionários iniciados, os questionários concluídos, os períodos de suspensão, o motivo da suspensão e os desvios da amostragem.
12. Utilize o registro de campo para calcular a taxa de abordagem, a taxa de recusa, a taxa de conclusão e a taxa de respostas válidas.
13. Continue o trabalho de campo até que 480 questionários brutos sejam coletados. Garanta que cada ponto de pesquisa contribua com pelo menos 120 questionários brutos.
14. Monitore o gênero, o grupo etário, a condição de primeira visita e o modo de viagem ao final de cada dia de pesquisa. Não rejeite visitantes elegíveis para forçar um equilíbrio demográfico. Mantenha os visitantes de primeira viagem entre 45% e 70% e os participantes de excursões organizadas abaixo de 45% da amostra válida, sempre que possível. Trate esses valores como intervalos de monitoramento, não como cotas.
15. Tabela 2 apresenta o cronograma de campo, os pontos públicos de pesquisa, o intervalo de amostragem, os objetivos da amostra, as regras de suspensão e as variáveis de registro do trabalho de campo.
16. Arquivo Suplementar 2 fornece o formulário de registro de campo, o registro de atribuição de funções, o registro de gerenciamento de dados, o formulário de registro de exclusões e a estrutura do código de variáveis.
    NOTA: Registre qualquer desvio em relação ao intervalo de amostragem, ponto de pesquisa, intervalo de tempo ou regra de suspensão no registro de campo no mesmo dia.

4. Aplicar o questionário e verificar os registros diários

1. Mostre a página de consentimento informado antes de iniciar o questionário. Peça a cada participante que confirme ter pelo menos 18 anos de idade, ter lido a declaração de consentimento e concordar em participar voluntariamente.
2. Aplicar o questionário por meio de uma plataforma eletrônica de questionários em um tablet ou no telefone celular do participante. Apresentar um item ou um pequeno grupo de itens por tela e exigir uma resposta para cada item substancial na escala Likert.
3. Explique apenas o significado literal de uma palavra ou frase, caso seja solicitada uma clarificação. Não sugira, insinue ou confirme qualquer direção de resposta.
4. Registre a hora de início, hora de término, tempo de conclusão, data, ponto de pesquisa, janela de tempo e código do assistente de pesquisa. Não colete comentários em texto livre durante o questionário formal.
   PONTO DE VERIFICAÇÃO: No final de cada dia de pesquisa, confirme que todos os questionários concluídos contenham a hora de início, hora de término, ponto de pesquisa, janela de tempo e código do assistente de pesquisa.

5. Exportar, analisar e pontuar o conjunto de dados

1. Exporte o arquivo bruto do questionário no formato .xlsx às 20:00 de cada dia da pesquisa. Nomeie cada arquivo usando o formato LongmenSurvey_raw_YYYYMMDD.xlsx e armazene-o em uma pasta protegida por senha, acessível apenas ao pessoal autorizado do estudo.
2. Mantenha um registro de atribuição de funções utilizando códigos de pessoal em vez de nomes. Registre o código do pessoal responsável por cada sessão de pesquisa, exportação diária, armazenamento do arquivo bruto, bloqueio do arquivo bruto, codificação de exclusão, verificação independente de triagem, análise estatística e congelamento final do conjunto de dados.
3. Una todos os arquivos brutos diários após o término formal da coleta de dados. Atribua a cada caso um ID exclusivo de respondente usando o formato LGV0001 a LGV0480. Salve um arquivo mestre não editado como LongmenSurvey_raw_locked.xlsx e registre a data de bloqueio, o tamanho do arquivo e a soma de verificação SHA-256 no registro de gerenciamento de dados.
4. Realize toda triagem, pontuação e análise em arquivos de trabalho copiados. Não edite o arquivo mestre bruto bloqueado.
5. Exclua casos com falha de elegibilidade, incluindo idade inferior a 18 anos, ausência de visita no mesmo dia, função ocupacional excluída ou participação repetida no mesmo dia. Exclua casos que falharem em qualquer um dos itens de verificação de atenção.
6. Exclua casos concluídos em menos de 180 s, casos com a mesma resposta em escala Likert em 15 ou mais itens substanciais consecutivos, casos com desvio padrão inferior a 0,25 em todos os itens substanciais em escala Likert e casos duplicados confirmados.
7. Revise os casos concluídos em mais de 1.800 s. Mantenha um caso de longa duração apenas se não apresentar falha no item de verificação de atenção, resposta linear constante (straight-lining), contradição de elegibilidade, padrão de resposta duplicado ou outro problema de campo.
8. Verifique casos duplicados utilizando os itens substanciais em escala Likert, variáveis demográficas, ponto da pesquisa, janela de tempo e tempo de conclusão arredondado para o segundo mais próximo. Se for encontrado um duplicado completo, mantenha o caso anterior e exclua o caso posterior.
9. Crie uma variável de exclusão com as categorias: elegível, falha de elegibilidade, falha no item de verificação de atenção, conclusão rápida, falha na revisão de duração prolongada, resposta linear constante (straight-lining), resposta duplicada e outro problema de campo. Mantenha apenas os casos codificados como elegíveis. Continue a coleta de campo segundo as mesmas regras se restarem menos de 400 casos válidos após a triagem.
10. Conclua a verificação independente de triagem antes da pontuação dos construtos. O primeiro revisor aplica todas as regras de exclusão, e o segundo revisor verifica o status de elegibilidade, os resultados dos itens de verificação de atenção, o tempo de conclusão, a resposta linear constante, as decisões sobre duplicatas e os códigos finais de exclusão com base no arquivo bruto bloqueado.
11. Codifique todos os itens em escala Likert de 1 a 5. Reverta a codificação dos itens com redação negativa usando a fórmula: pontuação invertida = 6 − pontuação original.
12. Codifique as variáveis demográficas e de deslocamento, incluindo sexo, grupo etário, escolaridade, renda pessoal mensal, primeira visita, modo de deslocamento, ponto da pesquisa e janela de tempo. Registre todas as regras de codificação no livro de códigos.
13. Calcule a pontuação de cada construto como a média aritmética de seus itens mantidos e mantenha todas as pontuações dos construtos na escala original de 1 a 5. Não impute valores ausentes ao nível dos itens, pois todos os itens substanciais são campos obrigatórios.
14. Tabela 3 resume as regras de elegibilidade, verificação de atenção e triagem de qualidade aplicadas antes da pontuação dos construtos.
15. Tabela 4 apresenta a codificação demográfica, codificação das variáveis de deslocamento, regra de inversão de pontuação, codificação do status de exclusão e plano de cálculo das pontuações dos construtos.
    PONTO DE VERIFICAÇÃO: Prossiga para os testes de mensuração somente após o conjunto de dados analítico final conter pelo menos 400 questionários válidos, todos os casos mantidos tiverem pontuações completas dos construtos e a verificação independente de triagem tiver sido concluída.

6. Avaliar a confiabilidade, a estrutura da medição e o risco de método comum

1. Calcule o alfa de Cronbach e a correlação corrigida item-total para cada construto com múltiplos itens. Considere um alfa de Cronbach ≥0,70 como aceitável. Considere um alfa de Cronbach entre 0,65 e 0,69 como marginalmente confiável apenas quando todas as correlações corrigidas item-total forem ≥0,30 e a exclusão de qualquer item individual não aumentar o alfa em mais de 0,03.
2. Mantenha os itens com correlação corrigida item-total ≥0,30. Remova um item apenas se sua correlação corrigida item-total for inferior a 0,30 e sua exclusão aumentar o alfa de Cronbach em pelo menos 0,03. Marque a percepção de aglomeração como marginalmente confiável se seu alfa permanecer entre 0,65 e 0,69 após a revisão dos itens.
3. Realize uma análise fatorial confirmatória para o modelo de mensuração de nove fatores, utilizando todos os itens substantivos mantidos. Relate CFI, TLI, RMSEA, SRMR, amplitude das cargas fatoriais padronizadas, confiabilidade composta e variância média extraída.
4. Considere o modelo de mensuração aceitável quando CFI e TLI forem ≥0,90 e RMSEA e SRMR forem ≤0,08. Mantenha os itens com cargas fatoriais padronizadas ≥0,50. Revise qualquer item com carga inferior a 0,50 ou com alta correlação residual com um item conceitualmente semelhante.
5. Avalie a validade discriminante utilizando as correlações entre construtos latentes e HTMT. Destaque pares de construtos se HTMT exceder 0,85, ou 0,90 para construtos conceitualmente adjacentes. Revise cuidadosamente CA, CW e RTB se apresentarem sobreposição latente excessiva.
6. Compare o modelo de nove fatores com um modelo de um único fator como teste descritivo de risco de método comum. Realize o teste de fator único de Harman apenas como uma triagem descritiva, e não o utilize como prova de ausência de viés de método comum¹⁶.
7. Realize análise fatorial exploratória apenas como diagnóstico secundário de agrupamento de itens, utilizando fatoração por eixos principais com rotação oblimin.
8. Tabela 5 resume os limiares pré-especificados utilizados para confiabilidade, retenção de itens, ajuste da ACF, validade discriminante, triagem de método comum, revisão de correlações, diagnósticos do modelo, testes de efeito indireto e verificações de sensibilidade.
9. Relate os resultados completos de confiabilidade ao nível dos itens, cargas padronizadas da ACF, confiabilidade composta, valores de AVE, matriz de HTMT, modelo comparativo de um único fator e diagnósticos exploratórios de agrupamento de itens no Arquivo Suplementar 3.
   PONTO DE PAUSA: Interrompa após os testes de mensuração se mais de um construto apresentar alfa de Cronbach inferior a 0,65, se CA, CW e RTB não puderem ser separados no modelo de mensuração, ou se qualquer valor de HTMT exceder o limiar pré-especificado.

7. Gerar diagnósticos descritivos e estimar modelos

1. Calcule a frequência e a porcentagem para variáveis categóricas. Calcule a média, desvio padrão, mediana, mínimo, máximo, assimetria e curtose para todas as pontuações dos construtos.
2. Considere assimetria absoluta abaixo de 2,00 e curtose absoluta abaixo de 7,00 como aceitáveis para os modelos planejados. Destaque um construto se mais de 60% dos participantes válidos selecionarem a mesma categoria de resposta arredondada ou se seu desvio padrão for inferior a 0,50.
3. Calcule as correlações de Pearson entre as pontuações dos construtos. Considere correlações acima de 0,70 como possível redundância entre construtos e revise a codificação dos itens, codificação invertida e cálculo dos construtos antes da modelagem.
4. Padronize as pontuações contínuas dos construtos e codifique em variáveis fictícias (dummy) os controles categóricos. Utilize grupo etário, gênero, escolaridade, renda pessoal mensal, primeira visita e modo de transporte como variáveis de controle.
5. Estime três modelos de regressão. Regresse CA sobre HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW e controles. Regresse CW sobre HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA e controles. Regresse RTB sobre HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW e controles.
6. Registre o coeficiente padronizado, erro padrão, valor t, valor p, intervalo de confiança de 95%, R², R² ajustado e VIF para cada modelo de regressão.
7. Estime um modelo de trajetória seguindo a sequência dos construtos: preditores relacionados ao local → CA → CW → RTB. Teste os efeitos indiretos dos preditores relacionados ao local sobre CW e RTB por meio de CA, e de CA sobre RTB por meio de CW, utilizando 5.000 amostras bootstrap.
8. Relate os efeitos diretos padronizados, efeitos indiretos, efeitos totais, intervalos de confiança bootstrap de 95% e índices de ajuste do modelo. Considere p <0,05 como estatisticamente significativo e valores de p entre 0,05 e 0,10 como marginais.
9. Não descreva caminhos não significativos como efeitos confirmados e não infira mediação sem o teste de efeito indireto.
10. Apresente apenas o resumo da mensuração e diagnósticos do modelo no texto principal. Relate a matriz completa de correlações, coeficientes de regressão, estimativas do modelo de trajetória, efeitos indiretos e efeitos totais no Arquivo Suplementar 3.

8. Avaliar os diagnósticos e a sensibilidade do modelo

1. Calcule o fator de inflação da variância para cada preditor em cada modelo de regressão. Considere um VIF < 3,00 como aceitável, examine os valores entre 3,00 e 5,00 e justifique qualquer modelo mantido com VIF > 5,00.
2. Identifique casos com resíduos padronizados absolutos maiores que 3,00. Calcule a distância de Cook para cada modelo de regressão e identifique casos com distância de Cook maior que 4/n, em que n é o número de casos válidos incluídos no modelo.
3. Considere um valor de R² entre 0,15 e 0,35 como plausível para dados transversais de comportamento de visitantes. Reavalie os dados se todos os caminhos hipotetizados forem significativos, todos os coeficientes padronizados excederem 0,40 ou qualquer R² for superior a 0,60.
4. Repita os três modelos de regressão após remover os casos com tempo de conclusão superior a 1.800 s, excluir participantes de excursões organizadas em grupo, recalcular as pontuações dos construtos utilizando as medianas das pontuações dos itens e excluir os casos identificados pela distância de Cook.
5. Repita o modelo de caminhos após excluir os casos identificados pela distância de Cook.
6. Considere os resultados estáveis se as direções principais dos coeficientes permanecerem inalteradas e os caminhos principais significativos ou marginais mantiverem-se na mesma direção. Relate qualquer mudança na direção do coeficiente, perda de significância ou grande alteração no R² ajustado nos resultados representativos.
7. Apresente todas as saídas completas das verificações de sensibilidade no Arquivo Suplementar 3.

9. Execute a análise e arquive os arquivos do estudo

1. Realize a limpeza dos dados em arquivos de trabalho copiados e conclua a análise estatística utilizando a versão do R e as versões dos pacotes listadas na Tabela de Materiais.
2. Execute o script de análise utilizando somente o conjunto de dados válido desidentificado. Defina a semente aleatória como 20260401 antes da reamostragem, estimação por bootstrap ou verificações de sensibilidade.
3. Salve as informações da sessão do R usando sessionInfo() após a conclusão do script de análise.
4. Exporte o conjunto de dados válido desidentificado, o código-fonte (codebook), o registro de exclusões, o resumo do diário de campo, o registro de atribuição de funções, o script de análise, as informações da sessão, todas as saídas dos modelos, e os dados brutos das figuras e tabelas utilizando os nomes de arquivo indicados no código-fonte.
5. Verifique se os arquivos exportados reproduzem o tamanho final da amostra válida, os escores das construções, os resultados de confiabilidade, os índices de CFA, os valores de HTMT, as estimativas de regressão, as estimativas do modelo de trajetos, os efeitos indiretos e os resultados das verificações de sensibilidade.
6. Crie uma pasta de arquivo do estudo após a conclusão de todas as análises. Coloque nessa pasta o conjunto de dados válido desidentificado, o código-fonte, o registro de exclusões, o resumo do diário de campo, o registro de atribuição de funções, o script de análise, a saída de sessionInfo(), todas as saídas dos modelos e os dados brutos das figuras e tabelas.
7. Armazene o conjunto de dados bruto bloqueado separadamente em armazenamento institucional criptografado por 5 anos após a publicação. Não inclua no arquivo do estudo arquivos brutos bloqueados, identificadores gerados pela plataforma, endereços IP, coordenadas GPS, identificadores de dispositivos, anotações de campo que permitam identificar a equipe ou informações textuais livres potencialmente identificáveis.
8. Confirme que cada variável no conjunto de dados desidentificado esteja definida no código-fonte e que cada caso excluído esteja vinculado a uma categoria de exclusão no registro de exclusões. Registre na ficha de gerenciamento de dados a data do arquivo, a versão do arquivo, o tamanho do arquivo e o checksum do conjunto de dados válido desidentificado.
9. Deposite o pacote de reprodutibilidade desidentificado em um repositório público permanente antes da publicação final. O pacote deve incluir o conjunto de dados em nível de itens desidentificado, o questionário final, a página de consentimento informado, as perguntas de triagem, os itens de verificação de atenção, o código-fonte, o resumo do diário de campo, o registro de exclusões, a ficha de gerenciamento de dados, o registro de atribuição de funções, o script de análise, as informações da sessão, todas as saídas dos modelos e os dados brutos das figuras e tabelas. Deposite o pacote no Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).
10. Arquivo Suplementar 3 e Tabelas Suplementares 1–7 fornecem o script de análise, a saída de sessionInfo(), a pasta de trabalho com os resultados de mensuração, a pasta de trabalho com as saídas dos modelos, as saídas das verificações de sensibilidade e a lista de verificação dos dados brutos das figuras e tabelas.
    PONTO DE PAUSA: Não compartilhe nenhum arquivo analítico até que identificadores diretos, identificadores gerados pela plataforma, rastros de localização, anotações que permitam identificar a equipe e textos potencialmente identificáveis tenham sido removidos.

Resultados

Retenção de participantes e perfil do trabalho de campo

Um total de 480 questionários foi obtido durante o trabalho de campo formal nas Grutas de Longmen. Após triagem de elegibilidade e verificações de qualidade dos dados, 430 questionários foram mantidos para análise, resultando em uma taxa de resposta válida de 89,6%. A amostra final válida excedeu o requisito mínimo pré-especificado de 400 questionários válidos. Os casos excluídos incluíram falhas de elegibilidade, falhas ...

Discussão

Este protocolo aborda um problema metodológico na pesquisa sobre turismo cultural: os visitantes podem concordar, em princípio, com a proteção do patrimônio, mas seu comportamento relatado durante a visita é influenciado simultaneamente por mensagens interpretativas, orientações de rota, pressão da aglomeração, apoio de instalações e regras de conservação. Para as Grutas Longmen, o protocolo, portanto, não trata o comportamento responsável autodeclarado durante a viagem como um resultado isolado. Ele integra percepções r...

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
car (Pacote de diagnóstico de regressão)	Comprehensive R Archive Network	versão 3.1–5	Utilizado para calcular fatores de inflação da variância e apoiar diagnósticos de regressão.
dplyr	Comprehensive R Archive Network	versão 1.2.1	Pacote de manipulação de dados; utilizado para filtrar casos válidos, recodificar variáveis, criar códigos de exclusão, calcular escores de construtos e resumir variáveis de campo e do modelo.
Plataforma eletrônica de questionário	Wenjuanxing, Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, China		Plataforma baseada na web; acesso por conta registrada; acessada de abril–maio de 2026; utilizada para elaborar o questionário eletrônico, definir campos com resposta obrigatória, inserir itens de triagem e verificação de atenção, gerar o código QR da pesquisa, registrar o tempo de conclusão e exportar respostas brutas no formato .xlsx.
Tablet para aplicação em campo	Apple Inc., Cupertino, CA, EUA		iPad, 10ª geração; tela de 10,9 polegadas; 64 GB; modelo Wi-Fi; utilizado quando os participantes preenchiam o questionário em um dispositivo da equipe de pesquisa no ponto de levantamento.
ggplot2	Comprehensive R Archive Network	versão 4.0.3	Pacote de figuras e gráficos diagnósticos; utilizado para preparar gráficos diagnósticos e dados-fonte de figuras quando era necessário saída gráfica estatística.
lavaan	Comprehensive R Archive Network	versão 0.7–2	Pacote de análise fatorial confirmatória e modelos de trajetória; utilizado para a análise fatorial confirmatória de nove fatores, índices de ajuste do modelo, cargas fatoriais padronizadas, modelo de trajetória e efeitos indiretos com reamostragem bootstrap.
lm.beta	Comprehensive R Archive Network	versão 1.7–3	Pacote de regressão padronizada; utilizado para obter coeficientes padronizados a partir de modelos de regressão linear.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, Redmond, WA, EUA	2021	Utilizado para inspeção diária de arquivos brutos, nomeação de arquivos, elaboração de registros de exclusão, preparação de fichas técnicas e verificação manual das exportações .xlsx.
openxlsx	Comprehensive R Archive Network	versão 4.2.8.1	Pacote de exportação de planilhas; utilizado para exportar conjuntos de dados limpos, fichas técnicas, registros de exclusão, tabelas de confiabilidade, tabelas de correlação, resultados de regressão e tabelas de verificação de sensibilidade.
Acesso por dispositivo móvel do participante	Smartphone ou tablet de propriedade do participante	NA	Utilizado quando os participantes preenchiam o questionário escaneando o código QR ou abrindo o link da pesquisa em seu próprio dispositivo.
psych	Comprehensive R Archive Network	versão 2.6.5	Pacote de confiabilidade e análise fatorial exploratória; utilizado para calcular alfa de Cronbach’s, correlações corrigidas item-total, estatísticas descritivas, valor Kaiser-Meyer-Olkin, teste de esfericidade de Bartlett’s, análise fatorial exploratória e verificação de fator único de Harman’s.
Ambiente de computação estatística R	R Foundation for Statistical Computing, Viena, Áustria	versão 4.6.1	Utilizado para testes de confiabilidade, diagnósticos de mensuração, estatísticas descritivas, análise de regressão, análise de trajetória, verificações de sensibilidade e exportação de resultados.
readxl	Comprehensive R Archive Network	versão 1.5.0	Pacote de importação de planilhas; utilizado para importar dados brutos .xlsx, fichas técnicas e registros de exclusão para o R.
semTools (Pacote de utilitários para modelagem de equações estruturais)	Comprehensive R Archive Network	versão 0.5–9	Utilizado para calcular confiabilidade composta, variância média extraída e valores HTMT a partir do modelo de mensuração ajustado.