A qualidade do serviço aplica-se a vários setores da economia, incluindo o setor do turismo. E o turismo, como um setor que acompanha a evolução dos tempos, entrou na era da economia compartilhada. A Airbnb, uma plataforma online de aluguel de casas e oferta de experiências, é um exemplo de economia compartilhada que visa acomodar milhões de turistas em mais de 190 países, a fim de proporcionar renda a novos empreendedores, ocupar espaços ociosos e facilitar o abrigo de pessoas com diferentes propósitos de viagem, mesmo em situações atípicas ou sazonais em que uma rede hoteleira não se sustentaria sozinha. Desta forma, esta dissertação tem como objetivo investigar influência da qualidade de serviço na hospitalidade domiciliar, por meio de pesquisa qualitativa do tipo fenomenológica, pela análise dos comentários dos turistas que se utilizam de hospedagens anunciadas na plataforma. A Airbnb introduziu no mercado do turismo uma forma inovadora e disruptiva de alojamento para os turistas, em alternativa aos hotéis, oferecendo hospitalidade no contexto da economia compartilhada, com avaliações textuais e públicas, que justificam o foco do estudo. Foi realizada uma revisão da literatura sobre motivação, hospitalidade, economia compartilhada, atitude, serviços e o modelo SERVQUAL, qualidade e satisfação. Na plataforma Airbnb, foram coletados um total de 48.020 comentários escritos por hóspedes que utilizaram os serviços da plataforma para estadias na cidade do Rio de Janeiro, ao longo de 2019. A partir desses comentários foram mensurados os atributos de qualidade em serviços percebida para pesquisar a hospitalidade no ambiente doméstico e investigou-se os efeitos desses atributos na satisfação do hóspede (turista). A análise do conteúdo latente e manifesto das avaliações foi adotada a fim de identificar os principais atributos da qualidade percebida nos serviços da Airbnb e como eles afetam a satisfação do hóspede (turista), com o objetivo de esclarecer em qual(is) contexto(s) isso ocorre. O software PyCharm Community Edition foi utilizado para programação, análise e depuração da linguagem Python, com suporte das bibliotecas Gensim e NLTK para modelagem de tópicos e processamento de linguagem natural pelo método Latent Dirichlet Allocation (LDA). Como resultado, 10 tópicos foram extraídos e, destes, quatro proposições foram elaboradas que formaram o modelo conceitual proposto. Dos 10 tópicos revelados pela pesquisa e pela teoria, "Instalação", "Comodidades", "Conformidade", "Serviço de Recepção" e "Acolhimento" estão diretamente ligados à qualidade do serviço e adequados às dimensões do modelo SERVQUAL. Os tópicos "Localização", "Proximidades" e "Instalações" pertencem à mesma dimensão. Os outros dois tópicos identificados como "Expectativa" e "Experiência" decorrem dos construtos motivação e satisfação. Desta constatação, propõe-se uma definição de hospitalidade domiciliar como sendo a percepção da qualidade do serviço, verificada a partir da satisfação e motivação vivenciada pelo hóspede, e identificada em redes de ambientes oferecidos por anfitriões listados nas plataformas de compartilhamento de hospedagem do modelo P2P (peer-to-peer), pelo seu caráter residencial, doméstico, social e interativo.

The service quality applies to various sectors of the economy including the Tourism sector. And tourism, as an industry that follows the evolution of time, has entered the era of sharing economy. The Airbnb, an online platform for renting local homes and offering experiences is an example of sharing economy that aims to accommodate millions of tourists in more than 190 countries, in order to provide income to new entrepreneurs, occupy idle spaces, and facilitate the shelter of people with different travel purposes, even in atypical or seasonal situations where a hotel chain would not be sustained alone. Thus, this dissertation aims to investigate the influence of service quality on home hospitality, through qualitative research of the phenomenological type, by analyzing the reviews of tourists who use accommodations advertised on the platform. Airbnb introduced to the tourism market an innovative and disruptive way of accommodation for tourists, as an alternative to hotels, offering hospitality in the sharing economy context, allowing textual and public reviews, which justify the focus of the study. A literature review was carried out on motivation, hospitality, sharing economy, attitude, services and the SERVQUAL model, quality and satisfaction. A total of 48,020 reviews were collected on the Airbnb platform which were written by guests who used the platform services for home stays in the city of Rio de Janeiro, throughout 2019. From these data it was measured the attributes of perceived service quality to search when someone enjoys hospitality in home environment and investigated the effects of these attributes on guest (tourist) satisfaction. The analysis of both latent and expressed content of the reviews was adopted in order to identify the main attributes of the perceived service quality in Airbnb and how they affect the guests (tourists) satisfaction, aiming to clarify in which context(s) this occurs. PyCharm Community Edition software was used for programming, analysis and debugging of the Python language, with the support of Gensim and NLTK libraries for topic modeling and natural language processing by applying the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. As a result, 10 topics were extracted and, from those, four propositions were elaborated that formed the proposed conceptual model. From the 10 topics revealed by the research and theory, "Installation", "Amenities", "Compliance", "Reception Service" and "Hospitality" are directly linked to the service quality and adequate to the dimensions of the SERVQUAL model. The topics "Location", "Proximities" and "Facilities" belong to the same dimension. The other two topics identified as "Expectation" and "Experience" arise from the constructs motivation and satisfaction. From this finding, a definition of home hospitality is proposed as being the perception of service quality, verified from the satisfaction and motivation experienced by the guest, and identified in networks environments offered by hosts listed in sharing platforms like P2P (peer-to-peer) models, as per its residential, domestic, social and interactive character.