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Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 2012;15:42-51 - DOI: 10.1016/j.cede.2011.06.003
Artículo
Redes sociales virtuales desarrolladas por organizaciones empresariales: antecedentes de la intención de participación del consumidor
Firm-hosted online social networks: Antecedents of consumer intention to participate
Luis V. Casalóa,??, , Carlos Flaviánb, , Miguel Guinalíub,
a Escuela Universitaria de Estudios Empresariales de Huesca, Universidad de Zaragoza, Ronda Misericordia, 1, 22001, Huesca, España
b Facultad de Economía y Empresa, Universidad de Zaragoza, Gran Vía, 2, 50005, Zaragoza, España
Recibido 13 noviembre 2009, Aceptado 05 marzo 2011
Resumen

El desarrollo de redes sociales virtuales por parte de organizaciones empresariales es un fenómeno de creciente importancia. Este hecho se debe a los múltiples beneficios para las organizaciones que se derivan de la participación del consumidor en este tipo de redes. Sin embargo, para obtener estos beneficios es necesario asegurar unos niveles de participación suficientemente elevados dentro de la red. Por ello, este trabajo utiliza un doble enfoque hedónico-utilitario (incluyendo la variable entretenimiento en el Modelo de Aceptación Tecnológica) con el ánimo de conocer los factores que determinan la intención de participar en este tipo de redes. Los resultados, obtenidos de la aplicación de un modelo de ecuaciones estructurales sobre una muestra de 456 individuos, corroboran la mayor parte de las hipótesis planteadas y muestran la gran importancia que el componente hedónico tiene en este contexto. De estos resultados se derivan una serie de interesantes implicaciones para la gestión.

Abstract

The development of firm-hosted online social networks is an increasingly important phenomenon. This importance is due to the benefits that companies may obtain from consumer participation in this type of network. However, to obtain these benefits, a minimum level of participation in the network must be guaranteed. For this reason, this work employs a double hedonic-utilitarian approach (by integrating perceived entertainment into the Technology Acceptance Model) in order to understand the factors determining consumer intention to participate in these networks. The results, obtained from the application of structural equation modeling to a sample of 456 individuals, confirm most of the proposed hypotheses and indicate the major importance of the hedonic component in this context. Based on these results, a series of interesting managerial implications are proposed.

Códigos JEL
M15 (Gestión de las Tecnologías de la Información)
JEL classification
M15 (IT Administration)
1Introducción

Cada vez con mayor frecuencia, las empresas desarrollan sus propias redes sociales con el ánimo de diferenciarse de sus rivales y proporcionar un mayor valor añadido a sus consumidores potenciales. Este hecho se debe a los múltiples beneficios que para las organizaciones se derivan de la participación del consumidor en este tipo de redes. A modo de ejemplo, se ha propuesto que las redes sociales representan una fuente de información de primera mano para las organizaciones, ya que en ellas es posible descubrir las necesidades y las preocupaciones de los individuos que allí interactúan (Kozinets, 2002); ayudan a disminuir costes de marketing, puesto que se podrían sustituir parcialmente grandes campañas de marketing por la comunicación boca-oído que se origina en estas redes (Kozinets, 2002); reducen los costes de servicios técnicos, ya que los individuos que forman parte de estas redes se asisten mutuamente con el fin de resolver los problemas que aparecen en el uso de un producto o servicio (Dholakia y Vianello, 2006; Wiertz y De Ruyter, 2007), o incluso favorecen la creación de lazos afectivos y fortalecen los niveles de lealtad hacia el producto, marca u organización sobre la que se desarrolla la red (Koh y Kim, 2004).

Sin embargo, para poder obtener estos beneficios es necesario garantizar unos niveles de participación suficientemente elevados que aseguren la supervivencia de la red en el largo plazo (p.ej. Koh y Kim, 2004). En cambio, aunque los beneficios relacionales derivados de la participación del consumidor en una red social están ampliamente aceptados en la comunidad académica (p.ej. Muñiz y O’Guinn, 2001; Kozinets, 2002; Andersen, 2005) y empresarial (p.ej. Forum One Communications, 2007), hasta la fecha todavía no se conocen con exactitud cuáles son los factores que determinan la participación del consumidor en este tipo de redes. En este sentido, existe una tendencia reciente a analizar la participación en distintos tipos de redes y comunidades virtuales desde un enfoque utilitario y funcional (p.ej. Teo et al., 2003; Liu et al., 2010; Gómez et al., 2009; Kwon y Wen, 2010), ya que estas son consideradas como un medio que sirve para alcanzar un fin determinado como, por ejemplo, obtener información en la que basar decisiones (p.ej. Kozinets, 2002; Vermeulen y Seegers, 2009), solucionar problemas en el uso de un producto (p.ej. Wiertz y De Ruyter, 2007) o establecer relaciones con individuos con intereses similares (p.ej. Dholakia et al., 2004). Sin embargo, con frecuencia se olvida que la participación en una red social se encuentra también relacionada con motivaciones de tipo hedónico, tal y como observan Wang y Fesenmaier (2004). Con el fin de avanzar en esta temática y valorar la importancia que tanto las motivaciones utilitarias como las hedónicas pueden tener en la decisión de participar en una red social, el presente trabajo integra ambos enfoques mediante una extensión del Modelo de Aceptación Tecnológica, puesto que dicho Modelo ha sido amplia y exitosamente utilizado para explicar la adopción de nuevas tecnologías de la información y aplicaciones relacionadas (Kim et al., 2009). De esta forma, se presentan dos novedades fundamentales en el estudio de la participación del consumidor en redes sociales.

En primer lugar, en este trabajo se investiga la influencia de algunos posibles antecedentes de la intención de participar en una red social, tanto desde un punto de vista utilitario como desde un punto de vista hedónico. En este sentido, es importante notar que, ante la dificultad de medir comportamientos reales y valorar las distintas contribuciones que realiza cada individuo en una red social, este trabajo se centra en la intención de participación del individuo. Sin embargo, ambos tipos de comportamiento, real y de intención, se encuentran altamente correlacionados (p.ej. Sheppard et al., 1988; Venkatesh y Davis, 2000) debido a que la intención de comportamiento constituye una intención sólida y específica de comportamiento (McKnight y Chervany, 2001-2002). Por ello, consideramos que la intención de participar puede representar de forma bastante fiable la participación futura del consumidor en este tipo de redes. Este hecho se encuentra en consonancia con la literatura previa, puesto que múltiples estudios, basados tanto en el Modelo de Aceptación Tecnológica (Venkatesh, 1999) como en otros marcos teóricos (Karahanna et al., 1999; McKnight et al., 2002), se han centrado en analizar la intención de uso como variable clave del comportamiento del consumidor.

En segundo lugar, con el ánimo de incluir un componente hedónico en el análisis de la participación en una red social, el Modelo de Aceptación Tecnológica se extiende para incluir la variable entretenimiento dentro del mismo, como propone Van der Heijden (2004). En concreto, el entretenimiento recoge el componente hedónico que tienen los sistemas informáticos cuando se utilizan fuera del entorno laboral (Kim et al., 2009), donde fue inicialmente testado el Modelo de Aceptación Tecnológica.

Teniendo en cuenta todo lo anterior, el presente trabajo se estructura de la siguiente forma. En primer lugar se hace una breve revisión de la literatura relativa al concepto de red social y su evolución para, a continuación, formular las hipótesis de trabajo basadas en una extensión al Modelo de Aceptación Tecnológica. Más adelante se explican los procesos de recogida de datos y validación de las medidas utilizadas, y se realizan los contrastes de hipótesis. Para terminar, se presentan las conclusiones del estudio, así como las principales implicaciones para la gestión, limitaciones y futuras líneas de investigación.

2Evolución de las redes sociales

De forma sencilla, una red social se podría definir como un conjunto de actores (o nodos) que se encuentran unidos por las relaciones sociales que se establecen entre ellos. Teniendo en cuenta que los nodos de la red pueden ser tanto individuos como organizaciones (Burt, 1980), y que las relaciones que se establecen entre dichos nodos pueden ser de muy diversa naturaleza (p.ej., formales o informales, superficiales o profundas, frecuentes o esporádicas, etc.), es posible afirmar que el mundo está formado por un conjunto de redes (Wellman y Berkowitz, 1991), lo que da una idea de su importancia.

La aparición de nuevos canales de comunicación a lo largo del siglo xx y comienzos del xxi (p.ej., internet o la telefonía móvil) ha permitido la constante evolución de las redes sociales gracias a la posibilidad que ofrecen dichos canales para unir individuos que se encuentran geográficamente dispersos pero que tienen un interés común (p.ej., Muñiz y O’Guinn, 2001). En este sentido, la generalización del uso de internet y sus herramientas ha supuesto la llegada de un canal de comunicación que permite poner en contacto a una gran cantidad de personas cada día (De Ugarte, 2006), de forma que cada vez con mayor frecuencia los individuos utilizan chats, foros, grupos de usuarios y otros formatos online con el fin de relacionarse y compartir experiencias (Kozinets, 2002), formando las popularmente conocidas redes sociales virtuales.

Debido a la creciente importancia de estas estructuras sociales en internet, numerosas empresas han comenzado a desarrollar sus propias redes virtuales —que permiten a los consumidores desarrollar sus propios perfiles, crear contenido, o interactuar y compartir experiencias con otros individuos con intereses similares dentro de la red— con el ánimo de ofrecer un valor añadido a sus consumidores potenciales y obtener los beneficios previamente mencionados que se derivan de la existencia de dichas redes.

2.1Las redes sociales virtuales impulsadas por empresas

Como paso previo a la formulación de las hipótesis de investigación es preciso resaltar algunas particularidades de las redes sociales virtuales impulsadas por las empresas.

Desde un punto de vista de marketing, la principal diferencia entre las redes sociales promovidas voluntariamente por consumidores y las redes sociales impulsadas directamente por una empresa es que estas últimas poseen un marcado carácter comercial. En este sentido, Wiertz y De Ruyter (2007) definen este tipo de redes sociales como agregaciones online de consumidores que de manera colectiva co-producen y consumen contenido de carácter comercial, el cual representa la principal motivación para participar en dicha red social. El objetivo de estas redes es, por tanto, generar un valor añadido que atraiga al consumidor y obtener los beneficios que se derivan de su participación en la red.

En concreto, como ya hemos visto, con este tipo de redes las empresas buscan obtener beneficios diversos, como reducir los costes del servicio de atención al cliente, mejorar sus investigaciones de mercado, involucrar a los consumidores en los procesos de diseño de nuevos productos y aumentar la notoriedad de la marca, entre otros. Estas redes sociales no son, pues, meros instrumentos de venta, sino que más bien, en términos de ventas, complementan los servicios de distribución online. Un buen ejemplo de ello lo encontramos en la empresa Barrabés, dedicada a la venta de artículos relacionados con la práctica de deportes de montaña. Más allá de poseer un gran surtido de productos y un eficiente sistema de entrega, la clave del éxito de esta empresa se encuentra en la red social que ha promovido entre sus clientes. Esta red social crea una atmósfera placentera y confiable en la que los consumidores obtienen beneficios más allá de cuestiones puramente utilitaristas, como el contacto con otros deportistas.

En general las redes sociales, impulsadas por consumidores o por empresas, satisfacen cuatro tipos de necesidades en sus usuarios (Armstrong y Hagel, 1997), que incluyen aspectos hedónicos y utilitaristas:

  • Abordar temas de interés. Las redes sociales permiten a los individuos compartir información acerca de los temas que les interesan, como revisiones de hoteles, que pueden hacer referencia a aspectos utilitaristas (p.ej., limpieza del hotel) o hedónicos (p.ej., posibilidad de que los usuarios publiquen en la red social sus propias fotografías).

  • Establecer relaciones. En las redes sociales también es posible encontrar otras personas que hayan vivido experiencias o tengan problemas similares a los del resto de usuarios. Estos nuevos contactos pueden tener carácter utilitarista (p.ej., buscar empleo) o hedónico (p.ej. hacer nuevas amistades online).

  • Vivir fantasías. A través de algunas redes sociales sus miembros pueden compartir experiencias fantásticas (p.ej., jugar en tiempo real). En este supuesto nos encontraríamos ante la presencia de motivaciones principalmente hedónicas, si bien algunos investigadores han detectado también la presencia de motivaciones utilitaristas (p.ej., Zhou et al., 2011).

  • Realizar transacciones. En las comunidades virtuales los individuos también pueden efectuar intercambios económicos. En este caso, los usuarios de la red se ven motivados por elementos utilitaristas, si bien la red puede ofrecer también, como apuntábamos anteriormente en el caso de Barrabés, un ambiente placentero en el que el hedonismo del consumidor también se ve recompensado.

Que una red social impulsada por una empresa satisfaga en mayor o menor medida necesidades utilitaristas o hedónicas depende en gran parte del sector en el que nos encontremos. Algunos autores han señalado la presencia tanto de factores utilitaristas como hedónicos en comunidades relacionadas con productos de alta tecnología (Nambisan y Watt, 2011) o redes como Second Life (Zhou et al., 2011). No obstante, la literatura señala, por un lado, que la relevancia de los elementos hedónicos ha crecido, y por otro lado, que resulta especialmente importante en ciertas categorías de productos. Por ejemplo, se centramos la atención en la variable hedónica «entretenimiento» hemos de afirmar que se ha convertido en una herramienta competitiva clave para muchos competidores online. En este sentido, Arnold y Reynolds (2003) se refieren al «entertailing» como la forma en la que las empresas online utilizan el entretenimiento en sus estrategias digitales. Por otro lado, Childers et al. (2001) apuntan que las empresas no deben limitar sus esfuerzos a crear sistemas de información fríos, sino que han de desarrollar contextos inmersivos, especialmente en el caso de productos con fuertes atributos hedónicos, donde las redes creadas por las empresas pueden tener el objetivo de crear ambientes divertidos que aumenten el valor de la experiencia de compra.

En concreto, el presente trabajo se va a centrar en redes desarrolladas por empresas dentro del sector turístico por dos motivos fundamentales. En primer lugar, el sector turístico es uno de los sectores donde, posiblemente, más operadores han comenzado a establecer sus propias redes virtuales con el ánimo de ofrecer un valor añadido y atraer a sus consumidores. A modo de ejemplo destacamos el caso de Minube.com, un agregador de buscadores de vuelos y hoteles, que incluye una red social en la que se anima a los viajeros a compartir experiencias y recursos (fotos, vídeos, etc.), y se facilita la interacción entre ellos. En segundo lugar, los turistas pueden presentar tanto motivaciones utilitarias como hedónicas en su intención de visitar una red social virtual. Por una parte, un turista puede obtener en estas redes información de otros viajeros sobre destinos turísticos potenciales o los servicios que nos podemos encontrar allí (p.ej., hoteles, restaurantes), lo que podría servirle de ayuda para tomar sus decisiones vacacionales. Por otra parte, en el sector turístico las redes sociales permiten que la satisfacción de la necesidad de ocio del consumidor no sólo se consiga viajando sino también disfrutando de una experiencia pre o posventa divertida en la red social virtual (p.ej., compartiendo fotos con otros usuarios, recordando experiencias).

3Formulación de hipótesis

Como punto de partida, en este apartado se hace una concisa descripción del Modelo de Aceptación Tecnológica y las relaciones propuestas en él se adaptan al contexto de análisis del presente trabajo: las redes sociales desarrolladas por organizaciones empresariales. A continuación se exponen las hipótesis relativas a la integración del factor entretenimiento en el modelo de investigación.

3.1Modelo de Aceptación Tecnológica y adaptación al contexto de análisis

El Modelo de Aceptación Tecnológica, desarrollado por Davis et al. (1989) a partir de la Teoría de la Acción Razonada (p.ej., Fishbein y Ajzen, 1975), goza de un amplio reconocimiento en la literatura sobre adopción individual de innovaciones tecnológicas y, por ello, ha sido ampliamente utilizado para explicar la aceptación de nuevas tecnologías por parte del consumidor. A modo de ejemplo, el Modelo de Aceptación Tecnológica se ha empleado para analizar cuestiones tales como la adopción de internet (Moon y Kim, 2001), la aceptación del comercio electrónico (p.ej., Gefen y Straub, 2000) o la intención de uso de servicios online (p.ej., Wu y Chen, 2005).

De forma más específica, el Modelo de Aceptación Tecnológica utiliza la secuencia creencia-actitud-intención para explicar el comportamiento de los individuos. En concreto, este Modelo emplea dos creencias del consumidor —la facilidad de uso del sistema tecnológico y su utilidad percibida— como factores explicativos de las actitudes del consumidor, sus intenciones de uso y la adopción real de la nueva tecnología (Davis et al., 1989; Taylor y Todd, 1995; Szajna, 1996). De forma sencilla, la utilidad refleja el grado por el que una persona piensa que utilizar un determinado sistema va a mejorar su rendimiento o productividad, mientras que la facilidad de uso hace referencia al hecho por el que un individuo piensa que utilizar un determinado sistema está libre de esfuerzo (Davis, 1989). Esto es, la utilidad percibida captura las capacidades de los sistemas informáticos, mientras que la facilidad de uso representa la auto-eficiencia a la hora de utilizar el producto. Por otra parte, la actitud hace referencia a la evaluación favorable o desfavorable relativa a llevar a cabo un determinado comportamiento (Wu y Chen, 2005), y la intención de comportamiento refleja la voluntad del individuo de llevar a cabo dicho comporatmiento (Ajzen, 1991).

Centrándonos en los factores determinantes de la intención de comportamiento, el Modelo de Aceptación Tecnológica postula en primer lugar que la intención de uso de un sistema informático viene determinada por la actitud hacia el uso de éste y su utilidad percibida (p.ej., Wu y Chen, 2005). En concreto, resulta razonable pensar que la evaluación favorable o desfavorable (actitud) relativa a llevar a cabo un determinado comportamiento influirá de forma directa en la intención de llevar a cabo dicho comportamiento. Por otro lado, según este Modelo la actitud del consumidor viene determinada por la utilidad y la facilidad de uso percibidas del sistema (p.ej., Wu y Chen, 2005). En concreto, es razonable pensar que mayores niveles de facilidad de uso y utilidad percibida en un sistema favorecerán el desarrollo por parte del individuo de sentimientos afectivos como una actitud positiva hacia el uso de dicho sistema. Por último, el Modelo de Aceptación Tecnológica expone que las dos creencias incluidas en el modelo (facilidad de uso y utilidad percibidas) se encuentran relacionadas entre sí (p.ej., Bhattacherjee, 2001). De forma sencilla, cuanto más fácil de utilizar es un sistema, más fácil resulta darse cuenta de los beneficios que se pueden derivar de su uso (Kim et al., 2008); esto es, la utilidad percibida de dicho sistema se ve positivamente afectada por su facilidad de uso. De esta forma, estas relaciones se adaptan a nuestro contexto de análisis, las redes sociales virtuales:

  • H1. La actitud del individuo hacia su participación en una red social virtual ejerce un efecto positivo en la intención del individuo de participar en dicha red.

  • H2. La utilidad percibida de participar en una red social virtual ejerce un efecto positivo en la intención del individuo de participar en dicha red.

  • H3. La utilidad percibida de participar en una red social virtual ejerce un efecto positivo en la actitud del individuo hacia su participación en dicha red.

  • H4. La facilidad de uso de una red social virtual ejerce un efecto positivo en la actitud del individuo hacia su participación en dicha red.

  • H5. La facilidad de uso de una red social virtual ejerce un efecto positivo en la utilidad percibida de participar en dicha red.

Sin embargo, el Modelo de Aceptación Tecnológica no ha estado exento de crítica (p.ej., Bagozzi, 2007). De acuerdo con este autor, es difícil pensar que un modelo tan simple sea capaz de predecir decisiones de adopción de un amplio rango de tecnologías por parte de diferentes individuos y en situaciones diversas. Por ello, Bagozzi (2007) postula que el Modelo de Aceptación Tecnológica olvida otros factores que pueden afectar al proceso de decisión del individuo. En este sentido, varios autores han puesto de manifiesto la necesidad de tener en cuenta la naturaleza y las influencias específicas que las características de un sistema informático y el contexto de uso pueden tener en el proceso de adopción (p.ej., Venkatesh y Brown, 2001; Kim et al., 2009), ya que un sistema informático puede utilizarse también fuera de un entorno laboral, que es donde fue primeramente testado el Modelo de Aceptación Tecnológica. En este sentido, Van der Heijden (2004) introduce una tercera creencia en el Modelo de Aceptación Tecnológica original: el entretenimiento percibido, con el fin de recoger el componente hedónico que el empleo de un sistema informático puede tener cuando se utiliza fuera del entorno laboral. Así, los resultados del trabajo de Kim et al. (2009) muestran la importancia de dicho entretenimiento, ya que su influencia sobre la aceptación de un sitio web resultó ser significativa y, en el caso de los usuarios más experimentados, mayor que el efecto ejercido por parte de la utilidad percibida.

Centrando la atención en el caso de las redes sociales en internet, varios autores han tratado de adaptar el Modelo de Aceptación Tecnológica a este contexto de análisis con el fin de explicar el uso de diferentes tipos de redes y estructuras como las comunidades de aprendizaje online (p.ej., Teo et al., 2003; Liu et al., 2010) o, más recientemente, las redes sociales virtuales (p.ej., Gómez et al., 2009; Kwon y Wen, 2010). En general, los resultados de estos trabajos muestran una influencia positiva de la utilidad sobre la intención de participar en la red social virtual, mientras que la facilidad de uso ejercía una influencia menor, en ocasiones no significativa (Teo et al., 2003, Gómez et al., 2009), sobre dichas intenciones de uso de la red. Sin embargo, estos trabajos obvian el componente hedónico que también pueden tener las interacciones llevadas a cabo en una red social (p.ej., Wang y Fesenmaier, 2004). De hecho, como ya se ha expuesto en el punto anterior, las redes sociales ofrecen una serie de aspectos hedónicos que deberían ser considerados a la hora de valorar los factores determinantes de la intención de participación de los consumidores en este tipo de redes. Por ello, en este trabajo también se incluye la variable entretenimiento como un factor explicativo de la intención del consumidor de participar en redes sociales desarrolladas por organizaciones empresariales.

3.2Integración del Entretenimiento en el Modelo de Aceptación Tecnológica

Tal como se ha señalado con anterioridad, el entretenimiento es también un factor determinante a la hora de aceptar una nueva tecnología (p.ej., Van der Heijden, 2004; Lee et al., 2005; Bruner y Kumar, 2005), ya que incorpora el componente hedónico que puede tener el uso de la tecnología (Ha y Stoel, 2009). En concreto, resulta razonable pensar que un mayor divertimento y entretenimiento percibido al utilizar un sistema ayuda a crear sentimientos afectivos con el mismo, por lo que es más fácil que los individuos desarrollen una actitud positiva y se sientan más atraídos a utilizar dicho sistema (p.ej., Liao y Tsou, 2009). De esta forma, varios estudios anteriores han observado efectos positivos del entretenimiento percibido sobre la actitud (p.ej., Ha y Stoel, 2009; Liao y Tsou, 2009) e intención de uso (p.ej., Kim et al., 2009). Por ello, se adaptan estas relaciones a nuestro contexto de análisis y se proponen las siguientes hipótesis:

  • H6. El entretenimiento percibido en una red social virtual ejerce un efecto positivo en la intención del individuo de participar en dicha red.

  • H7. El entretenimiento percibido en una red social virtual ejerce un efecto positivo en la actitud del individuo hacia su participación en dicha red.

En el ámbito de los medios de comunicación la Teoría de Usos y Gratificaciones ha sido ampliamente aplicada para comprender las razones por las que los consumidores deciden utilizar un determinado medio (Rubin, 1981). Según esta teoría, el uso que se realiza del medio viene determinado por la búsqueda de gratificaciones por parte de los consumidores. De esta forma, la teoría ha señalado que aspectos como las relaciones personales (McQuail et al., 1972), el aprendizaje (Greenberg, 1972) o el entretenimiento (Lin, 1993; Rubin, 1981), entre otros, son variables explicativas del comportamiento de los consumidores de televisión.

Centrando la atención en internet como medio de comunicación y en la búsqueda de gratificaciones en forma de entretenimiento, algunos autores han hecho uso de la Teoría de Usos y Gratificaciones para explicar el elevado incremento en el uso de la red. Así, Eighmey (1997) o Eighmey y McCord (1998) proponen que una de las motivaciones que llevan a utilizar el comercio electrónico es el entretenimiento ofrecido por este tipo de webs. Especialmente importante es el trabajo de Ferguson y Perse (2000), según el cual el entretenimiento es la principal motivación de utilizar sitios web con elevado grado de interactividad, como es el caso de las redes sociales. De acuerdo con estos argumentos, se propone que el entretenimiento percibido puede ser una de las principales razones que llevan a utilizar una red social. De esta forma, la utilidad percibida vendría parcialmente determinada por el nivel de entretenimiento que recibe el consumidor como gratificación al uso de la red social. En consecuencia, se propone la siguiente hipótesis de trabajo:

  • H8. El entretenimiento percibido en una red social virtual ejerce un efecto positivo en la utilidad percibida de participar en dicha red.

Así mismo, resulta razonable pensar que una mayor facilidad de uso de las aplicaciones que existen en una red social virtual puede favorecer una mejor comunicación e interacción entre los miembros que forman parte de la misma o simplemente una mejor navegación a través de la red, lo que puede ayudar a que el individuo experimente un mayor divertimento dentro de dicha red social. En este sentido, varios autores han observado un efecto positivo de la facilidad de uso sobre el entretenimiento en otros contextos de análisis como los servicios de voz sobre IP (Liao y Tsou, 2009) o el acceso a internet a través de aparatos móviles (Kim et al., 2009). Por ello, proponemos la siguiente hipótesis de trabajo:

  • H9. La facilidad de uso de una red social virtual ejerce un efecto positivo en el entretenimiento percibido en dicha red.

En resumen, el modelo de investigación queda reflejado en la figura 1.

Figura 1.
(0.23MB).

Modelo de investigación. Línea continua: hipótesis adaptadas del Modelo de Aceptación Tecnológica; línea discontinua: integración de la variable entretenimiento en el modelo de investigación.

4Recogida de datos

La obtención de los datos necesarios para realizar este estudio se llevó a cabo mediante una encuesta en internet realizada a miembros de algunas de las redes virtuales desarrolladas por empresas del sector de los viajes y el turismo más importantes en el mercado español. Este método de recogida de datos mediante individuos voluntarios ha sido la práctica habitual en recientes investigaciones centradas en un entorno online (p.ej., Bagozzi y Dholakia, 2006; Steenkamp y Geyskens, 2006). Con el fin de obtener el mayor número de respuestas posible, se incluyó un banner en la página principal del sitio web en español de Lastminute.com (www.es.lastminute.com), una importante agencia de viajes en internet, y se realizaron anuncios en sitios web con elevado tráfico, listas de distribución y foros de discusión. Tanto en el banner como en los anuncios se incluyó un enlace a la página web específica de la investigación, donde el individuo podía rellenar el cuestionario de manera online. Finalmente, gracias a este proceso se obtuvieron 456 cuestionarios válidos, tras eliminar las respuestas repetidas y controlar los casos atípicos y los cuestionarios incompletos.

A la hora de rellenar el cuestionario se permitió al sujeto elegir la red virtual a analizar, ya que el objetivo del presente trabajo era entender las intenciones de comportamiento de los individuos que forman parte de ellas. Sin embargo, se requirió que la red social estuviese desarrollada por alguna organización empresarial. En concreto, los individuos tuvieron que responder varias cuestiones sobre los niveles de facilidad de uso, entretenimiento y utilidad percibidos en la red social elegida, así como sobre su actitud hacia la participación en dicha red y su intención de participar en la misma. Todas las preguntas fueron medidas mediante una escala tipo Likert de 7 puntos.

Finalmente, puesto que el método de recogida de los datos fue de carácter no aleatorio (muestreo voluntario), no fue posible valorar estadísticamente la existencia de posibles sesgos. Por ello, en este tipo de situaciones se recomienda comparar el perfil medio de los encuestados con los perfiles obtenidos en estudios similares. En nuestro caso, dada la escasez de trabajos sobre redes sociales virtuales de habla hispana desarrolladas por organizaciones empresariales, comparamos las características sociodemográficas obtenidas con las ofrecidas por uno de los principales estudios sobre el usuario de redes sociales de habla hispana disponibles (The Cocktail Analysis, 2010). La tabla 1 muestra que los resultados fueron bastante similares en términos de edad y sexo.

Tabla 1.

Representatividad de los datos obtenidos

  Presente investigación    Observatorio de Redes Sociales (2010) 
Tamaño muestral  456  Tamaño muestral  1.246 
Edad < 24  21,7%  Edad < 26  32,5% 
Edad (25-34)  42,7%  Edad (26-35)  37,6% 
Edad (35-44)  21,9%  Edad (36-40)  16,0% 
Edad > 44  13,7%  Edad (41-45)  13,9% 
Sexo (masculino)  48,2%  Sexo (masculino)  54,2% 
5Validación de escalas

El proceso de validación de las escalas propuestas para la medición de las variables componentes del modelo de investigación está compuesto por las siguientes fases:

5.1Validez de contenido y validez aparente

El desarrollo de las escalas de medida se basó en una amplia revisión de la literatura previamente realizada en el campo del marketing de relaciones y del marketing en internet. Gracias a esta profunda revisión fue posible realizar una primera propuesta de escalas (tabla 2) que garantizaba la validez de contenido de las mismas, esto es, el grado en el que el conjunto de ítems que forman la escala representan la totalidad de aspectos que caracterizan al constructo que se pretende medir (Nunnally y Bernstein, 1994).

Tabla 2.

Validez de contenido

Variable  Adaptado de 
Facilidad de uso  Flavián et al. (2006) 
Utilidad  Bhattacherjee (2001); Wu y Chen (2005) 
Entretenimiento  Wu y Chang (2005) 
Actitud  Hsu et al. (2006) 
Intención de uso  Algesheimer et al. (2005) 

El conjunto inicial de ítems fue depurado en aras de garantizar la validez aparente de cada escala. Allen y Yen (1979), Anastasi (1988) y Nevo (1985) señalan que la validez aparente permite conocer el grado en que los encuestados juzgan que los ítems son los más adecuados para el constructo objeto de estudio. Dicho de otra forma, la validez aparente nos indica si la escala de medida parece que es válida, que se entiende desde el punto de vista del encuestado, lo cual es importante porque influye en el grado de colaboración de la persona que está siendo encuestada.

Existen distintos método para valorar la validez aparente (Hardesty y Bearden, 2004). En nuestro caso, el nivel de validez aparente fue contrastado a partir de una variación del modelo de Zaichkowsky (1985) en el que cada ítem es calificado por un grupo de expertos (un total de 10 personas profesionales en diversas disciplinas como el marketing, la sociología, las nuevas tecnologías e internet) como «claramente representativo», «algo representativo» o «no representativo» del concepto a medir. Finalmente, de acuerdo con Lichtenstein et al. (1990) cada ítem era retenido si al menos un 80% de los expertos consideraban el ítem al menos «algo representativo» del constructo.

5.2Análisis exploratorios de fiabilidad y dimensionalidad

El proceso de validación comenzó con un análisis exploratorio inicial de la fiabilidad y la dimensionalidad de los instrumentos de medida (p.ej.,,Anderson y Gerbing, 1988). En primer lugar, el método de la alpha de Cronbach fue utilizado para valorar la fiabilidad de las escalas considerando un valor mínimo de 0,7, tal como recomienda Nunnally (1978). Todas las variables consideradas superaron con comodidad dicho umbral mínimo de 0,7. Así mismo, se comprueba que la correlación ítem-total, donde se mide la correlación de cada ítem con la suma del resto de ítems de la escala, es superior al mínimo de 0,3 establecido por Nurosis (1993).

En segundo lugar, se procedió a valorar el grado de unidimensionalidad de las escalas consideradas. Es decir, se trató de ver el grado en que los ítems cargaban sobre los factores propuestos teóricamente. Así, la extracción de factores se basó en la existencia de autovalores superiores a la unidad, a la vez que se exigía a cada factor cargas superiores a 0,5 y que la varianza explicada por cada factor extraído fuera significativa. De esta forma, sólo se extrajo un factor de cada una de las escalas propuestas: facilidad de uso, utilidad, entretenimiento, actitud e intención de uso.

5.3Análisis confirmatorios de dimensionalidad

Con el fin de confirmar la estructura dimensional de la escala se recurrió al Análisis Factorial Confirmatorio. Para realizar los análisis se empleó al software estadístico EQS 6.1. Como paso previo se analizó la presencia de normalidad multivariante mediante el uso de la estimación normalizada del coeficiente de Mardia que ofrece EQS. Según Bentler y Wu (2002), este indicador debe situarse por debajo de 3 para asegurar normalidad multivariante. En nuestro caso, dicho coeficiente alcanzaba un valor de 102,1915, por lo que los datos presentan anormalidad y es aconsejable el uso del método estimación de Máxima Verosimilitud Robusto. De esta forma, se diseñó un modelo factorial que incluía la totalidad de las variables consideradas y se siguieron los criterios propuestos por Jöreskog y Sörbom (1993):

  • El criterio de convergencia débil por el que se eliminan a los indicadores que no presenten coeficientes de regresión factorial significativos.

  • El criterio de convergencia fuerte por el que se eliminan todos los indicadores cuyos coeficientes estandarizados sean inferiores a 0,5.

  • Se eliminan los indicadores que menos aporten a la explicación del modelo. En concreto, se excluyen los indicadores cuya R2 sea inferior a 0,3.

Después de realizar este proceso, el cuarto ítem de la escala entretenimiento tuvo que ser eliminado para conseguir niveles adecuados de convergencia, R2 y ajuste en el modelo factorial (Chi-square (χ2)=261,920, 80g.l., p<0,001; Satorra-Bentler Scaled Chi-Square=132,7501, 80g.l., p=0,00019; Bentler-Bonett Normed Fit Index (NFI)=0,971; Bentler-Bonett Nonnormed Fit Index (NNFI)=0,985; Comparative Fit Index (CFI)=0,988; Bollen (IFI) Fit Index=0,988; Root Mean Sq. Error of App. (RMESA)=0,038; 90% Confidence Interval of RMESA (0,026, 0,049); Chi normada (χ2/g.l.)=3,274), por lo que no tuvo que eliminarse ningún otro ítem adicional. La propuesta final de escalas se encuentra en el anexo 1 del presente trabajo. En la tabla 3 se encuentran las cargas factoriales estandarizadas.

Tabla 3.

Cargas factoriales estandarizadas

ITEM  Cargas factoriales estandarizadas  t-value  Item R2  ITEM  Cargas factoriales estandarizadas  t-value  Item R2 
UTI1  0,928  30,364*  0,861  ENT2  0,910  23,779*  0,829 
UTI2  0,931  27,730*  0,868  ENT3  0,860  22,128*  0,740 
UTI3  0,950  29,367*  0,902  ACT1  0,948  26,374*  0,898 
FAC1  0,850  21,465*  0,722  ACT2  0,929  22,245*  0,863 
FAC2  0,917  23,912*  0,841  ACT3  0,906  21,884*  0,821 
FAC3  0,922  25,055*  0,851  INT1  0,952  23,447*  0,907 
FAC4  0,867  20,440*  0,752  INT2  0,888  18,270*  0,788 
ENT1  0,923  22,188*  0,853         
*

Coeficientes significativos a un nivel de 0,01.

5.4Fiabilidad de constructo

Aunque el indicador generalmente aceptado para valorar la fiabilidad de las escalas es el estadístico alpha de Cronbach, algunos autores esgrimen que este indicador puede infravalorar la fiabilidad (p.ej., Smith, 1974). Por ello, el uso de un estadístico adicional como la fiabilidad del constructo es recomendada por diversos autores como Jöreskog (1971). Tomando como valor mínimo 0,65 (Steenkamp y Geyskens, 2006), los resultados son positivos, tal como se observa en la tabla 4.

Tabla 4.

Fiabilidad de constructo y análisis de la validez convergente

Variable  Fiabilidad de constructo  Análisis de la varianza extraída (AVE) 
Facilidad de uso  0,938  0,791 
Utilidad  0,955  0,879 
Entretenimiento  0,926  0,807 
Actitud  0,949  0,861 
Intención de uso  0,917  0,847 
5.5Validez de constructo

La validez de constructo se analizó utilizando dos criterios fundamentales de validez:

  • Validez convergente. Indica si los ítems que componen las escalas convergen hacia un único constructo. La validez convergente se constató al observar que la carga factorial de cada indicador era superior a 0,5 y significativa al nivel de 0,01 (Steenkamp y Geyskens, 2006). Además, se utilizó el Análisis de la Varianza Extraída (AVE) siguiendo el criterio de Fornell y Larcker (1981), que exponen que las mediciones con un nivel adecuado de validez convergente deben contener menos de un 50% de la varianza del error (lo que supone un valor del estadístico AVE superior a 0,5). Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, tal como se observa en la tabla 4

  • Validez discriminante. Verifica si el constructo objeto de análisis está significativamente alejado de otros constructos con los que no se encuentra relacionado teóricamente. Para valorar la validez discriminante se comparó la raíz cuadrada del estadístico AVE (valores de la diagonal en la tabla 5 con las correlaciones entre los constructos (valores de fuera de la diagonal en la tabla 5). En este caso, para asegurar la validez discriminante los valores de la diagonal deben ser superiores (Real et al., 2006). Los resultados, tal como se observa en la tabla 5, son satisfactorios, ya que todos los pares de constructos cumplen el criterio mencionado. Consecuentemente, es posible aceptar la validez discriminante de las escalas utilizadas, puesto que cada constructo está más relacionado consigo mismo que con el resto.

    Tabla 5.

    Validez discriminante

    Constructo  Facilidad de uso  Utilidad  Entretenimiento  Actitud  Intención de uso 
    Facilidad de uso  0,890         
    Utilidad  0,557*  0,937       
    Entretenimiento  0,771*  0,524*  0,898     
    Actitud  0,718*  0,543*  0,872*  0,928   
    Intención de uso  0,683*  0,480*  0,757*  0,781*  0,921 

    Nota: * correlaciones significativos al nivel 0,01.

6Resultados

Con el fin de contrastar las hipótesis anteriormente propuestas se desarrolló un modelo de ecuaciones estructurales (fig. 2). De esta forma, se observó que las hipótesis H1, H5, H6, H7, H8 y H9 eran aceptadas a un nivel de 0,01; la hipótesis H3 era aceptada a un nivel de 0,05, mientras que las hipótesis H2 y H4 no fueron aceptadas. Así mismo, se observó que el ajuste del modelo presentaba valores aceptables (Chi-square (χ2)=272,534, 81g.l., p<0,001; Satorra-Bentler Scaled Chi-Square=138,8611, 81g.l., p=0,00007; Bentler-Bonett Normed Fit Index (NFI)=0,970; Bentler-Bonett Nonnormed Fit Index (NNFI)=0,983; Comparative Fit Index (CFI)=0,987; Bollen (IFI) Fit Index=0,987; Root Mean Sq. Error of App. (RMESA)=0,040; 90% Confidence Interval of RMESA (0,028, 0,051); Chi normada (χ2/g.l.)=3,3646).

Figura 2.
(0.21MB).

Modelo de ecuaciones estructurales. a Coeficientes significativos al nivel 0,05. b Coeficientes significativos al nivel 0,01. n.s.: coeficientes no significativos.

En primer lugar, de acuerdo con los coeficientes estandarizados, se ha observado que la intención de uso de una red social virtual viene principalmente determinada por la actitud del individuo hacia su participación en ella (β=0,465, p<0,01) y el entretenimiento percibido cuando se visita la red (β=0,328, p<0,01), lo que apoya nuestras hipótesis H1 y H6, respectivamente. En cambio, el efecto de la utilidad percibida sobre la intención de participar en la red (β=0,056, p>0,1) resultó ser no significativo, por lo que no se pudo confirmar nuestra hipótesis H2. Por otra parte, la actitud hacia la participación en la red se encuentra positivamente afectada por el entretenimiento percibido en la red (β=0,761, p<0,01) y, en menor medida, por la utilidad percibida (β=0,103, p<0,05), confirmando nuestras hipótesis H7 y H3. Sin embargo, el efecto directo de la facilidad de uso sobre la actitud resultó ser no significativo (β=0,074, p>0,1), por lo que no fue posible dar apoyo a nuestra hipótesis H4. Finalmente, se observa un efecto significativo de la facilidad de uso (β=0,378, p<0,01) y el entretenimiento percibido (β=0,231, p<0,01) sobre la utilidad, así como de la facilidad de uso (β=0,775, p<0,01) sobre el entretenimiento, dando apoyo a nuestras hipótesis H5, H8 y H9, respectivamente. Gracias a estas relaciones es posible explicar parcialmente las variables endógenas del estudio: intención de participar en una red social virtual (R2=0,641), actitud del consumidor hacia dicha participación (R2=0,773), utilidad percibida de participar en la red (R2=0,332) y entretenimiento percibido en la red (R2=0,600).

7Conclusiones

Con el ánimo de avanzar en el estudio de los antecedentes de la participación del consumidor en la redes sociales impulsadas por empresas, este trabajo trata de explicar la intención de participar en una red social utilizando un doble enfoque hedónico-utilitario. De esta forma, los resultados de nuestros análisis nos permiten extraer interesantes conclusiones que contribuyen al estado de la literatura especializada.

En primer lugar, la actitud hacia la participación viene determinada principalmente por el entretenimiento percibido de participar en la red y, en menor medida, por la utilidad percibida de dicha participación. En cambio, la influencia de la facilidad de uso sobre la actitud resulta ser no significativa. No obstante, este hecho se encuentra en consonancia con la literatura previa relativa al Modelo de Aceptación Tecnológica (p.ej., Venkatesh y Davis, 2000) y sus extensiones (p.ej., Ha y Stoel, 2009), donde se ha constatado que la facilidad de uso ejerce una influencia menor en la formación de la actitud del individuo que el resto de creencias consideradas. En segundo lugar, la intención de participación se ve directa y positivamente afectada por la actitud y el entretenimiento percibido, pero no por la utilidad percibida, por lo que se pone de manifiesto la gran importancia que el componente hedónico tiene dentro de este contexto de análisis. Este resultado representa una importante contribución a la literatura sobre comportamiento del consumidor online, y más específicamente en redes sociales, puesto que la mayor parte de los trabajos previos proponían marcos principalmente basados en motivaciones utilitarias (p.ej., Teo et al., 2003; Liu et al., 2010; Gómez et al., 2009; Kwon y Wen, 2010). La razón explicativa al elevado peso de las motivaciones hedónicas en nuestro trabajo deriva probablemente del contexto en el que se ha efectuado la investigación. El sector turístico —y más concretamente las redes sociales en las que los usuarios interactúan y comentan sus experiencias de viaje pasadas o futuras— posee atributos claramente hedónicos. Estas redes, por tanto, parecen tener el objetivo fundamental de crear ambientes divertidos y agradables que mejoren la actitud hacia la marca y promuevan la compra de productos asociados a la red.

Por último, los resultados de nuestro trabajo también sirven para clarificar las relaciones existentes entre las creencias del individuo incluidas en nuestro trabajo: utilidad, entretenimiento y facilidad de uso. En este sentido, tal como señalan Ha y Stoel (2009), se corrobora que la utilidad es el resultado final de una secuencia de la que forman parte la totalidad de creencias del individuo. De esta forma, tanto la facilidad de uso como el entretenimiento percibido ayudan en nuestro modelo a explicar la utilidad percibida de participar en una red social virtual. Al mismo tiempo, se observa que la facilidad de uso y el entretenimiento también se encuentran positivamente relacionados. La justificación a esta relación se encuentra en que la facilidad de uso favorece la comprensión de la estructura de una red social y la navegación en la misma, generando un entorno de interacción más confortable que potencia el entretenimiento percibido en la red. Aunque esta relación no se había investigado con anterioridad en este contexto de análisis, los resultados son similares a los obtenidos en diversos estudios centrados en el ámbito de las nuevas tecnologías (p.ej., Liao y Tsou, 2009; Kim et al., 2009).

En conclusión, podemos afirmar que el doble enfoque hedónico-utilitario empleado en la investigación (a través de la inclusión del entretenimiento percibido en el Modelo de Aceptación Tecnológica) proporciona un marco adecuado para explicar la intención del consumidor de participar en redes sociales virtuales desarrolladas por organizaciones empresariales, al menos en el sector turístico. De esta forma, los resultados obtenidos nos permiten desarrollar una serie de recomendaciones para la gestión de este tipo de redes por parte de las empresas, tal como se muestra en el siguiente apartado.

7.1Implicaciones para la gestión

Garantizar un nivel elevado de participación es un factor clave en la gestión de las redes sociales virtuales, ya que este hecho asegura la supervivencia de la red en el largo plazo (p.ej., Koh y Kim, 2004). Sin embargo, hasta la fecha no existe un consenso claro sobre cuáles son las actuaciones a realizar con el fin de incentivar la participación del consumidor en este tipo de redes. En este sentido, los resultados del presente trabajo sugieren una serie de acciones para desarrollar en los consumidores una mayor intención de participar en redes sociales virtuales. De esta forma, las empresas que desarrollan dichas redes podrán obtener más fácilmente los beneficios que se derivan de éstas.

En primer lugar, el entretenimiento percibido se ha revelado como el principal antecedente de la actitud e intención de participar en una red social virtual. En consecuencia, las organizaciones deberían preocuparse por desarrollar acciones que incrementen las posibilidades de diversión o distracción dentro de la red. Por ejemplo, sería interesante proponer temas de debate en los que la mayoría de miembros de la red estén interesados, recabar sugerencias e ideas acerca de los productos y servicios de la organización, o realizar concursos y juegos entre los miembros de la red.

En segundo lugar, dado que la utilidad percibida también influye en la formación de una actitud positiva hacia la participación en una red social virtual, las organizaciones deberían dar a conocer sus redes virtuales y promocionar los beneficios que el consumidor podría obtener participando en ellas. De esta forma, los consumidores percibirían en mejor medida la utilidad de participar en la red social virtual, favoreciendo su participación en la red. En este sentido, sería interesante que las organizaciones incluyeran una referencia a la red social virtual en los envases de los productos de la organización o en los anuncios publicitarios que realice, a fin de que los consumidores se familiaricen en mayor medida con la red. Al mismo tiempo sería interesante ofrecer beneficios adicionales a los miembros de la red (p.ej., descuentos en los productos y servicios de la empresa que gestiona la red, etc.) con el fin de aumentar la utilidad percibida de formar parte de ella.

Por último, a la hora de diseñar y desarrollar sus redes sociales, las organizaciones deberían dar prioridad a la facilidad de uso debido a su influencia positiva tanto en la utilidad como en el entretenimiento percibido. A modo de ejemplo, el desarrollo de una estructura fácilmente comprensible o el empleo de la tecnología adecuada a las capacidades y necesidades de los miembros potenciales de la red podrían ayudar a desarrollar una red fácil de utilizar. En este sentido, como señalan Flavián y Guinalíu (2005), hay redes sociales que requieren de una tecnología más elaborada (p.ej., iVillage), mientras que para otras es suficiente utilizar una tecnología más sencilla (p.ej., Grupos de usuarios de Apple).

7.2Limitaciones y futuras líneas de investigación

A pesar de los interesantes resultados y conclusiones obtenidos, este trabajo también presenta una serie de limitaciones que abren interesantes líneas de investigación para el futuro. En primer lugar, los individuos que han participado en el presente estudio son de habla hispana. Por ello, sería conveniente validar nuevamente el modelo propuesto con una muestra de consumidores más amplia, especialmente en términos culturales. De esta forma, sería posible confirmar la adecuación de las relaciones planteadas y su independencia en relación al contexto cultural del que estemos hablando. A su vez, debido a la influencia que la elección del sector puede tener en nuestros resultados, sería interesante replicar el modelo de análisis utilizando redes sociales desarrolladas por empresas pertenecientes a otros sectores de actividad.

En segundo lugar, en este trabajo nos hemos centrado en analizar algunos de los posibles factores antecedentes de la intención de participar en una red social. A pesar de haber utilizado un doble enfoque hedónico-utilitario, es posible que otros factores como la identificación con la red social, la reputación de la red o las características propias del individuo (p.ej., propensión a interactuar en internet, capacidad para contribuir en la red, necesidad de socialización, etc.) también puedan afectar en la decisión de participar en una red social. Por ello, futuras investigaciones deberían prestar atención a determinar de forma más precisa los factores que influyen en mayor medida en la participación del consumidor en una red social. Del mismo modo, debido a la dificultad de medir comportamientos reales de participación en una red social, este trabajo se ha centrado en determinar intenciones de participación. No obstante, en el futuro sería también interesante tratar de confirmar los resultados de este trabajo analizando los diferentes niveles de participación del consumidor en una red social. Para ello sería necesario llegar a acuerdos con las empresas que desarrollan estas redes con el ánimo de poder analizar los registros que quedan almacenados en sus servidores, los cuales pueden ofrecer datos de la hora de comienzo y finalización de la sesión, trayectorias seguidas dentro de la red por el usuario, etc.

Sin embargo, a pesar de las limitaciones a las que se enfrenta el presente trabajo, podemos considerar que sus resultados son relevantes en el ámbito empresarial, puesto que se ponen de manifiesto algunos de los factores clave a la hora de gestionar y asegurar la participación del consumidor en redes sociales desarrolladas por organizaciones comerciales, las cuales están experimentando un rápido y continuo crecimiento. De esta forma, se ofrecen garantías para la supervivencia de estas redes, de modo que las organizaciones puedan obtener con mayor facilidad los beneficios que se derivan de su existencia.

Anexo 1
Escalas de medición propuestas

Escala de utilidad percibida   
UTI1  1. Usar esta red social virtual me ayuda a solventar dudas en relación a mis viajes. 
UTI2  2. Usar esta red social virtual me permite planificar mis viajes de forma más efectiva. 
UTI3  3. En general, usar esta red social virtual es útil a la hora de planificar viajes. 
Escala de facilidad de uso   
FAC1  1. Es sencillo utilizar esta red social virtual incluso por primera vez. 
FAC2  2. Es sencillo encontrar la información que necesito en esta red social virtual. 
FAC3  3. La estructura de esta red social virtual es fácilmente comprensible. 
FAC4  4. Cuando navego por esta red social virtual siento que controlo lo que puedo hacer. 
Escala de entretenimiento   
ENT1  1. Me siento contento cuando utilizo esta red social virtual. 
ENT2  2. Me divierte utilizar esta red social virtual. 
ENT3  3. El tiempo vuela cuando utilizo esta red social virtual. 
ENT4  4. Normalmente pierdo la noción del tiempo cuando utilizo esta red social virtual. 
Escala de actitud hacia el uso   
ACT1  1. Creo que participar en esta red social virtual es bueno para mí. 
ACT2  2. Creo que participar en esta red social virtual es beneficioso para mí. 
ACT3  3. Tengo una opinión positiva acerca de mi participación en esta red social virtual. 
Escala de intención de uso   
INT1  1. Tengo la intención de seguir utilizando esta red social virtual en un futuro próximo. 
INT2  2. Basándome en las experiencias previas, creo que volveré a utilizar esta red social virtual en el futuro. 

Los ítems eliminados durante el proceso de depuración se muestran en cursiva.

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Autor para correspondencia. (Luis V. Casaló lcasalo@unizar.es)
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