A presente Tese de Mestrado procura estimar a disponibilidade a pagar por atributos num serviço VPN (Virtual Private Network), e a sua relação com literacia no ramo da privacidade. Para o efeito, foi realizada uma experiência de escolha discreta (discrete choice experiment) acompanhada por um questionário de literacia na áarea da privacidade. Os atributos e os níveis para a experiência foram selecionados através de uma pesquisa qualitativa que teve como base um focus group, entrevistas a especialistas, e uma revisão de literatura. Depois da seleção dos atributos e níveis, foram criadas 12 séries de escolhas, cada uma com duas alternativas possíveis a comparar dois serviços VPN diferentes. A experiência foi realizada com uma amostra de 84 participantes, para um total de 2016 observações e 1008 escolhas. Através do uso de software open-source (Rstudio), foram geradas regressões logísticas multinomiais, para estimar os atributos mais valorizados e a disponibilidades a pagar. Esta análise foi realizada para o total da amostra e para subgrupos com níveis de literacia de privacidade diferentes. Os resultados obtidos trazem um entendimento acrescido sobre a valorização dos vários atributos num serviço VPN, assim como a disponibilidade a pagar por níveis diferentes de cada atributo, e como conhecimentos na área da privacidade afetam esta valorização. A análise contribuí para a literatura no ramo de disponibilidade a pagar por ferramentas para proteção da privacidade (privacy-enhancing tools) assim como para o debate geral sobre o valor da privacidade.

This Master Thesis focuses on estimating the willingness to pay for attributes in a VPN (Virtual Private Network) service, and how those estimates relate to privacy literacy. In this Thesis, I conducted a discrete choice experiment accompanied by a privacy literacy questionnaire. Attributes and levels for the discrete choice experiment were selected through qualitative research encompassing a focus group, expert interviews, and a relevant literature review. After the attributes and levels were selected, 12 choice sets were created, with each choice set comparing two competing VPN services. The experiment was carried out on a sample of 84 participants, for a total of 2016 observations with 1008 choices. Subsequent multinomial logit models were estimated based on collected data, through programming in R using open-source software (Rstudio), to estimate the most valued attributes and the respective willingness to pay estimates. This analysis was performed both for the general sample, and for subgroups with differing levels of privacy literacy. The results bring additional insight into how individuals perceive the significance of various attributes of a VPN service, their willingness to pay for different levels of each attribute, and how privacy literacy impacts that valuation. The analysis extends the literature on willingness to pay for privacy-enhancing tools and contributes to the everevolving general debate on the worth of privacy.