Adopción de redes sociales virtuales: ampliación del modelo de aceptación tecnológica integrando confianza y riesgo percibido

Resumen

Las redes sociales virtuales han pasado de ser una actividad online especializada a un fenómeno de masas. Esta nueva herramienta interactiva entre personas, organizaciones, comunidades, etc. ha aumentado en los últimos años. Basándonos en la aparición y crecimiento de esta innovación tecnológica interactiva, el principal objetivo de este estudio consiste en analizar la adopción y uso de las redes sociales virtuales por parte de los usuarios, teniendo en cuenta sus características personales, en concreto, la confianza y el riesgo percibido hacia las mismas. La muestra analizada consiste en una encuesta online dirigida a un panel nacional de usuarios que interactúa dentro de las redes sociales virtuales. Los resultados apoyan una relación e influencia positivas entre las variables, analizadas a partir de un modelo adaptado basado en el Modelo de Aceptación de la Tecnología. Las conclusiones proporcionadas en este estudio ofrecen tanto implicaciones de marketing para las empresas que pueden permitir mejorar sus decisiones de gestión, como una profundización en esta línea de investigación útil para los académicos especializados en este ámbito de estudio.

Abstract

Social networking sites have gone from being a specialized online activity to becoming a mass phenomenon. This new interactive tool among people, organizations, communities, etc., has increased exponentially in recent years. Based on the emergence and growth of this interactive technological innovation, the main objective of this paper is to analyze the adoption and use of social networking sites by users, taking account of some personal characteristics (i.e. trust and the perceived risk of these sites). The sample is based on a national online survey focused on a national panel of users which interacts within the social networking sites. The results support the positive relationships and influences among variables, analyzed using an adaptation of the Technology Acceptance Model. The conclusions have marketing implications for companies to improve their managerial decisions and for further investigation by academics specialized in this research field.

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Introducción

El fenómeno de las redes sociales ha sido estudiado por los sociólogos durante décadas, analizando los vínculos entre las personas dentro de las unidades familiares, las organizaciones, e incluso dentro de las ciudades o países (Glaser, 2007). Los seres humanos siempre han buscado vivir en entornos sociales. La proliferación de nuevas aplicaciones online y su extensión a las prácticas cotidianas están influyendo sobre cómo las sociedades se apropian de las redes sociales. Los sitios web de creación de redes sociales son aplicaciones online que en un nivel muy básico han impulsado la creación de redes sociales en Internet como consecuencia del avance tecnológico. En menos de cinco años, estos sitios han pasado de ser una actividad especializada online a convertirse en un fenómeno en el que participan decenas de millones de usuarios de Internet (Lenhart y Madden, 2007).

Las redes sociales virtuales (RSV) tales como Facebook, Tuenti, etc., a pesar de ser una tendencia reciente, han atraído desde su introducción a millones de usuarios, muchos de los cuales han integrado estos espacios virtuales de interacción en sus prácticas cotidianas (Boyd y Ellison, 2008; Ofcom, 2008).

En la actualidad existen cientos de redes sociales con distintas posibilidades tecnológicas, que dan soporte a una amplia gama de intereses y prácticas. Si bien sus principales características tecnológicas son bastante consistentes, las culturas que surgen en torno a las redes sociales son variadas. Algunos sitios responden a un público variado, mientras que otros atraen a la gente basándose en lenguaje o raza común, sexo, religión o identidades basadas en la nacionalidad (Boyd y Ellison, 2008).

Debido a la creciente importancia que están adquiriendo las RSV, tanto para la empresa como para las relaciones humanas, la finalidad general del presente estudio consiste en analizar el uso y comportamiento de los usuarios de RSV y comparar el grado de aceptación y uso de las mismas por parte de usuarios españoles, todo ellos a través de un Modelo de Aceptación de la Tecnología (Technology Acceptance Model, TAM) modificado, en el cual, aparte de las percepciones básicas del modelo (Davis, 1989) hemos añadido los constructos confianza y riesgo percibido, ya que ambos son esenciales cuando la incertidumbre está presente (Luhmann, 1979; Mayer et al., 1995), como es el caso de los entornos online.

Por tanto, la principal novedad de esta investigación es la integración de variables asociadas a la incertidumbre del comportamiento y del entorno (confianza y riesgo percibido) con los constructos de la aceptación de la tecnología (utilidad, facilidad de uso y actitud) para explicar de qué depende la adopción de las RSV por parte de los individuos. Si bien otros autores ya han añadido los constructos confianza y riesgo percibido al TAM (Pavlou, 2003), esto ha sido en el ámbito del comercio electrónico, y otros autores han utilizado el TAM para explicar la adopción de las RSV (Willis, 2008), pero sin incluir estos nuevos constructos. Además, la muestra empleada en ambos casos no ha sido la población española y, ya que originalmente el TAM (Davis, 1989) fue construido para la población estadounidense, no ajusta igual para todas las poblaciones (McCoy et al., 2007).

La presente investigación ha sido estructurada en seis apartados. Tras el primero, en el que hemos realizado una pequeña introducción, pasamos a analizar con más detalle la esencia y funcionamiento de las RSV. En el tercer apartado planteamos las hipótesis de investigación y en el cuarto la metodología utilizada para nuestro estudio. Posteriormente procedemos a la validación de nuestro modelo objeto de estudio y la contrastación de hipótesis, para concluir con la discusión de los resultados y las conclusiones del estudio.

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Inmersión de las redes sociales virtuales en la sociedad 2.0

Recientemente se viene utilizando el término Web 2.0 para referirse a una nueva tendencia en el diseño y en el uso de los sitios web, en los que el usuario es el centro de la información y generador de contenidos. Se concibe como una filosofía, una actitud, una forma de hacer las cosas que ha nacido gracias a la evolución de la propia tecnología, que nos ha permitido pasar de ser exclusivamente consumidores a convertirnos, además, en productores y creadores.

El nacimiento de la Web 2.0 viene marcado por la aparición de determinadas herramientas de comunicación entre los internautas, tales como los blogs, chats, foros y RSV que promueven una mayor participación. Esto proporciona beneficios emocionales y prácticos para los consumidores (Rashtchy y Kessler, 2007) y, como explica Riegner (2007), a su vez estas participaciones presentan grandes implicaciones comerciales, pues los consumidores ejercen una influencia cada vez mayor sobre los productos y, más concretamente, sobre las estrategias aplicadas para la venta de los mismos.

La popularidad de las RSV se ha incrementado en paralelo al desarrollo de la Web 2.0. Estas redes sociales están siendo estudiadas en profundidad, tanto por académicos como por profesionales del sector. Actualmente no existe un concepto uniforme y cerrado del concepto. Con el fin de entender el significado de las RSV debemos entender qué es una red social en sí misma. Según Burt (1980), una red social es «un grupo de individuos que están unidos a través de una relación establecida entre ellos». Por lo tanto, el mundo está formado por un grupo de redes (Wellman, 1999).

Una RSV permite conectar y presentar a individuos gracias a la información recabada de ellos, que es almacenada en el perfil del usuario (Monsoriu, 2008). Estos perfiles determinan la forma en que los usuarios pueden presentarse a los demás. El factor más importante que distingue unos sitios de otros es la diferente información que se puede almacenar en el perfil, así como las operaciones que se pueden realizar en él. Por ejemplo, en un sitio de redes sociales profesionales, la información que se almacena en el perfil está relacionada sobre todo con la trayectoria profesional, mientras que en un sitio de redes sociales de contactos la información que se incluye es sobre gustos, preferencias, etc.

Además de proveer a los usuarios de un espacio para el perfil, también proporcionan aplicaciones para el tratamiento y almacenamiento de contenidos (por ejemplo, fotos, música), mensajería de diversas formas (instantáneas, mediante correo, etc.) y la capacidad de hacer conexiones con otras personas, formación de grupos u organización de contenidos, entre otras aplicaciones.

Boyd y Ellison (2008) definen las RSV como «servicios basados en Internet que permiten a los individuos construir un perfil público o semi-público dentro de un sistema, crear una lista de otros usuarios que comparten una conexión, y ver y navegar a través de su lista de conexiones creadas por otros dentro del sistema». Una definición más reciente es la propuesta por Kwon y Wen (2010) que considera las RSV como «sitios web que permiten construir relaciones online entre personas a través de la recogida de información útil y compartida con la gente. Además, pueden crear grupos que permiten la interacción entre los usuarios con intereses similares».

Las RSV presentan diferentes objetivos, pero poseen una iniciativa común e importante consistente en mantener vínculos sociales existentes y/o formar nuevas conexiones entre los usuarios (Donath y Boyd, 2004; Cliff et al., 2006; Ellison et al., 2006, 2007; Lampe et al., 2007; Boyd y Ellison, 2008). Las conexiones entre los usuarios en una red social virtual pueden ser importantes para facilitar otras tareas del grupo (Sproull y Kiesler, 1991; Preece y Maloney-Krichmar, 2003), reduciendo malos comportamientos (Donath, 1998; Reid, 1999) y construyendo diferentes tipos de capital social (Resnick, 2001; Ellison et al., 2006), entre otros beneficios potenciales (Wellman, 2001).

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Modelo de aceptación de la tecnología dentro de un contexto de redes sociales virtuales

Existen varios modelos para medir la aceptación de la tecnología. Destaca el TAM diseñado por Davis (1989) y Davis et al. (1989), por ser un modelo efectivo altamente probado en predecir el uso de cualquier tecnología (Mathieson, 1991; Venkatesh y Davis, 2000; Gefen et al., 2003a, 2003b; Vijayasarathy, 2004; King y He, 2006) y con gran posibilidad de ampliarlo mediante la introducción o modificación de algún constructo (King y He, 2006), como es en nuestro caso la confianza y riesgo percibido.

Los constructos principales del TAM (Davis, 1989) son la actitud, la utilidad percibida y la facilidad de uso. Según Fishbein y Azjen (1975, p. 216), la actitud es «una predisposición aprendida para responder de manera consistentemente favorable o desfavorable con respecto a un objeto dado». La utilidad percibida es considerada una motivación extrínseca al usuario. Se define como «la probabilidad subjetiva de una persona de que, al usar un determinado sistema, mejorará su actuación en el trabajo» (Davis, 1989, p. 320). El otro factor determinante en un modelo TAM es la facilidad de uso, que se refiere al «grado por el que una persona cree que usar un determinado sistema estará libre de esfuerzo» (Davis, 1989, p. 320).

Como hemos comentado anteriormente, este modelo tiene la posibilidad de ser ampliado mediante la introducción de algún constructo. En la literatura existen diferentes variables con las que ha sido ampliado. Nosotros hemos optado por la introducción de la confianza y el riesgo percibido, ya que ambos constructos son esenciales cuando la incertidumbre está presente (Luhmann, 1979; Mayer et al., 1995), como es el caso de los entornos online. Además, en la literatura se ha comprobado que la confianza y/o el riesgo percibido influyen en la adopción de las tecnologías (Dowling y Staelin, 1994; McKnight et al., 1998, 2002a, 2002b, 2004a, 2004b; Jarvenpaa et al., 2000; Chircu et al., 2000; Gefen y Straub, 2000; Yi, 2002; Pavlou, 2002b, 2003; Gefen et al., 2003a, 2003b; Featherman y Pavlou, 2003; Featherman y Fuller, 2003).

3.1

Hipótesis de investigación

La consecución de los objetivos planteados en la introducción, se plasma a continuación en la formulación de las hipótesis concretas que pretendemos contrastar tras el desarrollo empírico y análisis de resultados propuesto en la presente investigación.

Al respecto, cabe mencionar que las hipótesis las hemos agrupado en cuatro conjuntos diferenciados, coincidentes con las principales dimensiones del TAM (actitud y utilidad y facilidad de uso) y la confianza y riesgo percibido.

La relación entre la actitud hacia el sistema, bien o servicio y la intención de uso resulta obvia a la vez que fundamental para este tipo de modelos comportamentales. Además, ha sido demostrada por varios investigadores en diversos contextos: la adopción de las tecnologías de la información y los sistemas de información (e.g. Davis, 1989; Davis et al., 1989; Mathieson, 1991; Taylor y Todd, 1995a, 1995b; Bernadette, 1996; Harrison et al., 1997; Karahanna et al., 1999; Malhotra y Galletta, 1999; Chen et al., 2002; Van Der Heijden, 2003; Bhattacherjee y Premkumar, 2004), la web (Fenech, 1998; Lederer et al., 2000; Lin y Lu, 2000), el comercio electrónico (Gefen y Straub, 1997, 2000; Bhattacherjee, 2000; Chen et al., 2002; Pavlou, 2002a), el volver a visitar un sitio web (Pavlou y Fygenson, 2006; Sánchez y Roldán, 2004), el correo electrónico (Segars y Grover, 1993; Szajna, 1996; Gefen y Straub, 1997) y, la más importante para nuestro estudio por similitud, la comunidad virtual (Papadopoulou, 2007; Shin, 2008a). Por tanto, se evidencia que la actitud tiene un efecto sobre la intención de uso, planteando la siguiente hipótesis:

• Hipótesis 1.La actitud hacia las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la intención de usar estos sitios web.

En cuanto a las variables endógenas analizadas por los TAM, algunos estudios han incluido el uso actual de las tecnologías (Davis, 1989; Henderson y Divett, 2003; Shang et al., 2005) y otros la intención de uso (Mathieson, 1991; Lin y Lu, 2000; Luarn y Li, 2005). Asimismo otros autores introducen ambos conceptos y plantean una relación causal entre ellos aplicada al comportamiento tecnológico y, más concretamente, a los modelos TAM (Davis et al., 1989; Taylor y Todd, 1995a, 1995b; Igbaria et al., 1997; Horton et al., 2001; Shang et al., 2005; Wu y Wang, 2005). En esta línea, hemos introducido ambas variables finales, ya que consideramos que la intención de uso actúa como variable intermediaria entre el efecto ejercido por las percepciones (facilidad de uso y utilidad percibida) y el uso final del individuo. Por tanto, en esta línea proponemos la siguiente hipótesis:

• Hipótesis 2.La intención de usar las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre el uso final de estos sitios web.

En el modelo TAM la utilidad percibida influye en el uso directamente a través de la intención de uso. Tal y como Davis et al. (1989) afirman, aunque el efecto directo de una creencia (como lo es la utilidad percibida) sobre la intención de uso va en contra de las premisas subyacentes a la Teoría de la Acción Razonada (TRA), diversos estudios proporcionan la justificación teórica, así como su evidencia empírica, de los vínculos directos entre la utilidad percibida y la intención de uso (Triandis, 1977; Brinberg, 1979; Bagozzi, 1982; Davis et al., 1989; Mathieson, 1991; Igbaria, 1993; Taylor y Todd, 1995a, 1995b; Agarwal y Karahanna, 1998; Chuan-Chuan y Lu, 2000; Liaw y Huang, 2003; Wang et al., 2003; Bhattacherjee y Premkumar, 2004). Además, Lee et al. (2003) señalan que la relación entre la utilidad y la intención en el contexto de los modelos TAM se sustenta estadísticamente, ya que existen 74 estudios que muestran una relación significativa entre ambas variables. Willis (2008) obtiene un efecto positivo y significativo entre ambos constructos en un contexto de comportamiento dentro de las RSV.

Esta relación está basada en la idea de que los individuos se forman sus intenciones hacia el uso pensando en cómo mejorará la realización de su trabajo, más allá de los sentimientos positivos o negativos que pueden tener hacia el propio uso (actitud). La razón reside en que los individuos usarán esa innovación, en nuestro caso las redes sociales, únicamente si perciben que tal uso les ayudará a lograr la tarea deseada (Muñoz, 2008; Willis, 2008). Por tanto, proponemos la tercera hipótesis:

• Hipótesis 3.La utilidad percibida de las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la intención de uso.

En lo que se refiere a la relación entre la facilidad de uso y la intención de uso, Davis (1989) propone una relación indirecta entre ambos conceptos, mediada por la utilidad percibida. Existen varios estudios que confirman esa relación indirecta (Davis et al., 1989; Karahanna y Straub, 1999). Sin embargo, recientes estudios empíricos aplicando el TAM han comprobado que la facilidad de uso percibida afecta positiva y significativamente a la intención de uso, entendida como voluntad de uso (Lee et al., 2005; Ramayah, 2006). Cuanto más fácil sea interactuar con una tecnología, mayor debería ser el sentimiento de eficacia del usuario y, por ende, debería mostrar una mayor intención de usarla (Chung, 2005). Willis (2008) obtiene efectos positivos y significativos entre ambos constructos tras el análisis empírico aplicado a entornos de RSV. Basándonos en el marco teórico postulado, proponemos la siguiente hipótesis:

• Hipótesis 4.La facilidad de uso percibida de las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la intención de uso.

Según Muñoz (2008), la facilidad de uso tiene un doble impacto en la actitud, debido a la autoeficacia y la instrumentalidad. La eficacia o efectividad es uno de los factores de la motivación intrínseca de la persona (Bandura, 1982). Por tanto, este efecto de facilidad de uso está directamente relacionado con la actitud. Por otro lado, la facilidad de uso también puede ser instrumental, contribuyendo a la mejora del desempeño de la tarea. Esta mejora supone un ahorro de esfuerzo, gracias a la facilidad de uso, permitiendo lograr más y mejores resultados con el mismo esfuerzo (Davis et al., 1992). Este efecto instrumental sobre la actitud se produce a través de la utilidad percibida, tal y como se postula en el modelo TAM (Muñoz, 2008).

Además, este último efecto de la facilidad de uso percibida sobre la utilidad percibida ha sido ampliamente demostrado en estudios empíricos (Davis, 1989, 1993; Davis et al., 1989; Venkatesh y Davis, 1996; Agarwal y Prasad, 1999; Venkatesh, 2000; Venkatesh y Davis, 2000; O’Cass y Fenech, 2003; Liaw y Huang, 2003; Shih, 2004). Por tanto, planteamos las siguientes hipótesis:

• Hipótesis 5.La facilidad de uso percibida de las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la actitud hacia estos sitios web.

• Hipótesis 6.La facilidad de uso percibida de las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la utilidad percibida de usarlas.

En el modelo TAM, además de considerar la facilidad de uso como una creencia que se postula a priori, también lo es la utilidad percibida, y ambas son consideradas constructos generales determinantes de la actitud (Davis et al., 1989). Esta afirmación se fundamenta en un pilar de la teoría TRA, que establece que las actitudes hacia una conducta están influidas por las creencias relevantes (Fishbein y Ajzen, 1975; Davis, 1989; Davis et al., 1989). Además, hay evidencia empírica de estas relaciones (e.g. Davis et al., 1989; Malhotra y Galletta, 1999; Venkatesh y Davis, 2000). Por tanto, planteamos la siguiente hipótesis:

• Hipótesis 7.La utilidad percibida de las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la actitud hacia estos sitios web.

Algunos estudios han incluido el constructo confianza en la investigación sobre la adopción o aceptación de los servicios electrónicos (e.g. McKnight et al., 1998, 2002a, 2002b, 2004a, 2004b; Jarvenpaa et al., 2000; Chircu et al., 2000; Gefen y Straub, 2000; Pavlou, 2002b, 2003; Gefen et al., 2003a, 2003b).

La importancia de los efectos de la confianza se incrementa ante situaciones de mayor riesgo percibido como las caracterizadas por la ausencia de un contacto físico (Mayer et al., 1995; Lynch y Ariely, 2000; Metzger, 2006). Así, ante situaciones con una mayor incertidumbre, como pueden ser los entornos online, el efecto que tiene la confianza sobre la intención de uso es significativamente mayor (Pavlou, 2002b).

Por tanto, la confianza hacia un sitio web es importante para atraer a nuevos usuarios, lo que afectará a la aceptación y al uso posterior, tanto en ambientes económicos como sociales (Gefen et al., 2003a). Además, como plantean Gefen et al. (2003a) y Muñoz (2008), la confianza es un determinante indirecto de la intención de uso, y ejerce un efecto directo a través de la actitud, siendo esta relación demostrada empíricamente por varios autores (e.g. Lau y Lee, 1999; Pavlou, 2002a, b; Alsajjan y Dennis, 2006; Shin, 2008a). Por tanto, proponemos la siguiente hipótesis:

• Hipótesis 8.La confianza hacia las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la actitud hacia el uso de estos sitios web.

Cuanto mayor es la confianza de los usuarios hacia un sitio web, menor esfuerzo tienen que dedicar para examinar los detalles del sitio y así evaluar la bondad y la calidad del mismo. Por tanto, si un sitio web es de confianza, no emplearán tiempo ni esfuerzo cognitivo navegando por el sitio web, leyendo la política de privacidad, las condiciones de uso, etc., por lo cual percibirá una mayor facilidad de uso (Shin, 2008a). Esta relación ha sido estudiada por varios autores, concluyendo que la confianza influye en la utilidad percibida (Pavlou, 2003; Shin, 2008a) y en la facilidad de uso (Pavlou, 2002a, 2003; Gefen et al., 2003b; Alsajjan y Dennis, 2006; Shin, 2008a). En consonancia con la evidencia empírica, planteamos las siguientes hipótesis:

• Hipótesis 9.La confianza hacia las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre la utilidad percibida estos sitios web.

• Hipótesis 10.La confianza hacia las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente en la facilidad de uso percibida estos sitios web.

Consideramos necesario incluir una medida del riesgo percibido en los usuarios dentro del TAM, ya que los individuos, consciente o inconscientemente, perciben riesgo cuando evalúan la adopción y/o el uso de los servicios online (Bauer, 1967). Del mismo modo, Igbaria (1993) identificó que la adopción de sistemas de información crea incomodidad para los consumidores. El uso de Internet, debido a su naturaleza, también añade incertidumbre y peligros (Featherman y Fuller, 2003). De hecho, existe evidencia empírica de que el riesgo percibido disminuye la utilidad percibida (Dowling y Staelin, 1994; Yi, 2002; McKnight et al., 2002a; Featherman y Pavlou, 2003; Featherman y Fuller, 2003; Pavlou, 2003) y la intención de uso (Dowling y Staelin, 1994; McKnight et al., 2002a; Featherman y Pavlou, 2003; Featherman y Fuller, 2003; Pavlou, 2003; Shin, 2008b). Por lo tanto, proponemos las siguientes hipótesis:

• Hipótesis 11.El riesgo percibido hacia las redes sociales virtuales influye negativa y significativamente en la utilidad percibida de estos sitios web.

• Hipótesis 12.El riesgo percibido hacia las redes sociales virtuales influye negativa y significativamente sobre la intención de usarlas.

La facilidad de uso percibida de un usuario hacia un servicio online es probable que afecte al riesgo percibido. Servicios que se perciben como complejos pueden ser considerados de riesgo. Por ejemplo, Moore y Benbasat (1991) demostraron que la complejidad de un sistema reduce la intención de uso y disminuye la facilidad de uso percibida.

La facilidad de uso percibida en el TAM es quizá un constructo similar a la usabilidad, que puede reducir la incertidumbre de uso del sistema y el riesgo percibido (Featherman y Pavlou, 2003). Debido a que los servicios electrónicos altamente usables tienen menos probabilidades de generar preocupaciones sobre el uso, la facilidad de uso percibida puede funcionar como un importante factor de reducción del riesgo similar a otros identificados por Roselius (1971). Por tanto, planteamos la hipótesis siguiente:

• Hipótesis 13.La facilidad de uso percibida de las redes sociales virtuales influye positiva y significativamente sobre el riesgo percibido.

Como consecuencia de las hipótesis planteadas anteriormente obtenemos un modelo inicial que pretende explicar la adopción de las RSV. Concretamente, es un modelo TAM modificado, es decir, al modelo TAM original de Davis et al. (1989), le hemos añadido los constructos confianza y riesgo percibido, ya que existe suficiente evidencia empírica sobre su influencia en el proceso de aceptación de una nueva tecnología.

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Metodología

La metodología del estudio ha sido sintetizada en la ficha técnica adjunta en la tabla 1. Para la ejecución de esta investigación se ha realizado una encuesta personal dirigida a los usuarios de España de RSV, con edades comprendidas entre los 16 y 74 años.

Tabla 1.

Ficha técnica de la investigación

Universo (población)	Usuarios de redes sociales virtuales de España
Tamaño de la muestra	399
Técnica de obtención de información	Encuesta online autoadministrada
Fecha de trabajo de campo	Entre marzo y abril de 2009
Procedimiento de muestreo	Por cuotas

El tamaño muestral final asciende a 399 internautas, empleando para ello un método de muestreo no probabilístico por cuotas, ya que nuestro objetivo consiste en asegurar que los diversos subgrupos de la población estén representados en la muestra respecto de las características pertinentes y con la proporción exacta. Por tanto, hemos obtenido una muestra representativa del universo muestral, basándonos en datos publicados por el INE (2008) en su «Encuesta sobre Equipamiento y Uso de Tecnologías de la Información y Comunicación en los Hogares», referentes al perfil socio-demográfico de los internautas entre 16 y 74 años que se han conectado a Internet en los últimos tres meses, componiendo nuestra muestra de porcentajes muy similares de sexo, edad y Comunidad Autónoma de residencia.

La captura de la información se ha realizado mediante una encuesta online a partir de un panel de usuarios de Internet, durante los meses de marzo y abril de 2009.

El cuestionario se ha estructurado a partir de preguntas cerradas, dicotómicas y multicotómicas de respuesta simple y múltiple, con el fin de obtener información referente al nivel de uso de las RSV, los estados internos del individuo (concretamente, el nivel de utilidad percibida, facilidad de uso, actitud, intención de uso, riesgo percibido y confianza en las RSV, medidas mediante escalas Likert de cinco puntos) y datos socio-demográficos. Los ítems utilizados para medir cada constructo se encuentran recogidos en el Anexo 1 (tabla 1).

5

Resultados de la investigación

5.1

Análisis de la validez y fiabilidad de las escalas

Este modelo de medición o Análisis Factorial Confirmatorio, por no cumplir nuestros datos la hipótesis de normalidad (un valor de 667,6 de la estimación normalizada del coeficiente de Mardia^a), lo hemos estimado usando el método de Máxima Verosimilitud Robusto (Chou et al., 1991; Hu et al., 1992; Bentler, 1995; West et al., 1995), mediante el software estadístico EQS^® 6.1. Al respecto, Hair et al. (1998, 2006) recomiendan que, además de ser significativos, el promedio de las cargas sobre cada factor sea superior a 0,7, o como proponen Bagozzi y Yi (1988) y Vila et al. (2000), individualmente superiores a 0,6. Por ello, tras esta primera estimación, hemos decidido eliminar cinco ítems de la escala facilidad de uso (FU1, FU3, FU5, FU8, FU10), ocho de la de riesgo percibido (RP4, RP6, RP7, RP8, RP10, RP11, RP12, RP13) y dos de la de confianza (C7 y C11) por ser sus cargas inferiores a 0,6, obteniendo lo que denominamos «modelo de medición revisado».

Los índices de bondad del ajuste para el modelo de medición reespecificado se presentan en la parte inferior de la tabla 2. Como se puede observar, este modelo presenta un ajuste bueno, ya que, aunque el estadístico chi-cuadrado es estadísticamente significativo^b y el índice Normed Fit Index (NFI) no supera el 0,9, el resto de los indicadores presentan valores mejores que los recomendados, concretamente el Non Normed Fit Index (NNFI) y el Comparative Fit Index (CFI) son superiores a 0,9 y el Root Mean Square of Error Aproximation (RMSEA) es inferior a 0,05^c. Por tanto, este modelo es considerado provisionalmente como el modelo de medición «final» del estudio.

Tabla 2.

Instrumento de medida: fiabilidad y validez convergente

Factor	Indicador	Carga factorial estandarizada*	Valor t robusto	α de Cronbach	IFC	AVE
Uso	USO1	0,793	12,913	0,634	0,66	0,5
	USO2	0,601	11,292
Utilidad percibida	UP1	0,824	15,306	0,877	0,86	0,69
	UP2	0,816	14,932
	UP3	0,697	12,571
	UP4	0,872	18,899
Facilidad de uso percibida	FU2	0,758	15,499	0,884	0,89	0,57
	FU4	0,627	11,927
	FU6	0,78	16,053
	FU7	0,822	19,003
	FU9	0,678	14,605
	FU11	0,849	18,333
Actitud	A1	0,86	18,074	0,943	0,94	0,77
	A2	0,841	16,774
	A3	0,872	16,736
	A4	0,912	18,543
	A5	0,905	19,432
Intención de uso	IU1	0,876	16,448	0,929	0,93	0,78
	IU2	0,894	18,472
	IU3	0,918	17,503
	IU4	0,834	19,048
Riesgo percibido	RP1	0,873	21,043	0,901	0,91	0,66
	RP2	0,917	24,003
	RP3	0,939	25,253
	RP5	0,669	15,117
	RP9	0,623	12,366
Confianza	C1	0,719	13,463	0,937	0,94	0,58
	C2	0,763	15,034
	C3	0,83	17,515
	C4	0,854	18,979
	C5	0,836	18,690
	C6	0,854	20,761
	C8	0,759	17,059
	C9	0,759	14,820
	C10	0,643	10,852
	C12	0,696	14,522
	C13	0,626	12,303

Índices de bondad de ajuste: χ² (608 gl) = 1.156,05; NFI = 0,859; NNFI = 0,920; CFI = 0,927; RMSEA = 0,048.

^*Significativas al 1.

La consistencia interna de los constructos, fiabilidad, se encuentra recogida en la tabla 2. En este caso, el α de Cronbach excede la recomendación de 0,7 de Nunnally y Bernstein (1994), excepto para el constructo USO. El Índice de Fiabilidad Compuesta (IFC) representa la varianza compartida entre el conjunto de variables observadas que miden un mismo constructo (Fornell y Larcker, 1981). Generalmente, una fiabilidad compuesta superior a 0,6 es considerada razonable (Bagozzi y Yi, 1988), como ocurre para cada uno de nuestros constructos. El Test de la Varianza Extraída (Average Variance Extracted, AVE) es también calculado para cada constructo, y mide la relación entre la varianza que es capturada por un factor i en relación con la varianza total debida al error de medida de ese factor. Estos AVE son iguales o superiores a 0,5, nivel mínimo recomendado por Fornell y Larcker (1981). Por lo tanto, las siete escalas demuestran tener un nivel aceptable de fiabilidad, excepto la escala USO que presenta un α de Cronbach inferior, pero que a priori no es ningún problema, ya que los otros dos indicadores de la fiabilidad son aceptables. Asimismo, en la tabla 2 se proporcionan las cargas factoriales estandarizadas para los indicadores de las variables. El software EQS^® proporciona errores estándar aproximado de estos coeficientes que permiten el test del estadístico t para la hipótesis nula de que los coeficientes son igual a cero en la población. Las puntuaciones obtenidas de la t para los coeficientes van desde 10,852 a 25,253, por lo tanto, los ítems están relacionados significativamente (p < 0,01) con sus factores. Además de ser significativos, el tamaño de todas las cargas estandarizadas son mayores o iguales a 0,6 individualmente (Bagozzi y Yi, 1988; Vila et al., 2000) y el promedio de las cargas sobre cada factor es superior a 0,7. (Hair et al., 1998, 2006). Estos resultados proporcionan evidencia que apoya la validez convergente de los indicadores (Anderson y Gerbing, 1988), esto es, los distintos ítems empleados están fuertemente correlacionados (tabla 2).

La evidencia de la validez discriminante es proporcionada de dos maneras (véase tabla 3). Primero, según el criterio del Test del Intervalo de Confianza^d, ninguno de los intervalos de confianza al 95% de los elementos individuales de los factores latentes contiene el 1 (Anderson y Gerbing, 1988). En segundo lugar, el estadístico AVE de cada par de factores son mayores que el cuadrado de la correlación (Fornell y Larcker, 1981), excepto para la variable actitud e intención de uso, cuyo AVE es inferior e igual al cuadrado de la correlación (0,78), sin embargo, está tan en el límite que la dirección en que apuntan el otro indicador ofrecido permitiría afirmar esta validez sin demasiado riesgo de error.

Tabla 3.

Instrumento de medida: validez discriminante

	Uso	Utilidad percibida	Facilidad de uso	Actitud	Intención de uso	Riesgo percibido	Confianza
Uso	0,5	[0,273; 0,557]	[0,119; 0,371]	[0,413; 0,617]	[0,45; 0,65]	[−0,301; −0,045]	[0,113; 0,381]
Utilidad percibida	0,172	0,69	[0,225; 0,493]	[0,601; 0,817]	[0,575; 0,787]	[−0,338; −0,09]	[0,256; 0,454]
Facilidad de uso	0,06	0,129	0,57	[0,238; 0,514]	[0,249; 0,517]	[−0,498, −0,254]	[0,232; 0,44]
Actitud	0,265	0,503	0,141	0,77	[0,848; 0,928]	[−0,452; −0,232]	[0,34; 0,536]
Intención de uso	0,302	0,464	0,147	0,78	0,78	[−0,473; −0,261]	[0,314; 0,51]
Riesgo percibido	0,03	0,046	0,141	0,117	0,135	0,66	[−0,183; 0,093]
Confianza	0,06	0,124	0,113	0,192	0,17	0,002	0,58

Diagonal de la matriz: varianza extraída (en negrita). Debajo de la diagonal: correlación estimada de los factores al cuadrado. Encima de la diagonal: intervalo de confianza al 95% para la correlación estimada de los factores.

Por tanto, al poseer nuestra escala validez convergente y discriminante, podemos decir que nuestra escala tiene validez de construcción o de concepto (tabla 3).

La validez de contenido de la escala se deriva de la adecuación de la revisión bibliográfica previamente realizada (Vila et al., 2000). Para garantizar este tipo de validez se realizó una profunda revisión de las distintas escalas propuestas hasta el momento para los constructos considerados (véase Anexo 1). Esta revisión nos permitió llevar a cabo una primera propuesta de escalas. Sin embargo, la mayor parte de las escalas previas habían sido utilizadas en contextos distintos al del presente trabajo, principalmente para el comercio electrónico o la banca por Internet, por tanto, las hemos adaptado al concepto de las RSV. Partiendo de esa salvedad, nuestras escalas gozan de validez de contenido.

Por último, analizamos la validez de las escalas mediante la validez de criterio o nomológica. Una vez que nos hemos fijado en el modelo de medición revisado (Análisis Factorial Confirmatorio) procedemos a analizar el modelo con relaciones causales teóricas entre las variables latentes, lo que denominamos «modelo teórico» o «modelo de ecuaciones estructurales» que analizaremos posteriormente. La validez nomológica del modelo teórico puede ser comprobada mediante el Test de Diferencias de la Chi-cuadrado en el que el modelo teórico es comparado con el modelo de medición revisado.

El modelo teórico tendrá validez nomológica si no hay diferencias significativas entre los ajustes del modelo de medición y el teórico, dado que las escalas habrán sido capaces de establecer relaciones predictivas de otras variables tan sustantivas que, siendo menos, igualan la bondad del modelo (Anderson y Gerbing, 1988). Por lo tanto, la chi-cuadrado del modelo de medición revisado es restada de la chi-cuadrado del modelo teórico, resultando esa diferencia de valor de: 1.180,29-1.156,05 = 24,24 (véanse tablas 2 y 4). Los grados de libertad para el test son igual a la diferencia entre los grados de libertad de los dos modelos, en este caso 616-606 = 8. El valor crítico de la chi-cuadrado con 8 grados de libertad es 26,1239^e (p < 0,001). Por tanto, como 24,24 < 26,1239, podemos afirmar que las escalas gozan de validez nomológica. Las escalas han sido capaces de hacer aflorar relaciones relevantes entre los factores que logran este ajuste.

Tabla 4.

Prueba de hipótesis

Hipótesis	Relación estructural	Coeficiente estandarizado		Valor t robusto
H1	Actitud → Intención de uso	0,785	***	11,844
H2	Intención de uso → Uso	0,556	^***	7,406
H3	Utilidad percibida → Intención de uso	0,105	^*	1,905
H4	Facilidad de uso → Intención de uso	0,025	ns	0,651
H5	Facilidad de uso → Actitud	0,098	ns	1,455
H6	Facilidad de uso → Utilidad percibida	0,211	^***	2,652
H7	Utilidad percibida → Actitud	0,610	^***	6,949
H8	Confianza → Actitud	0,195	^***	4,008
H9	Confianza → Utilidad percibida	0,272	^***	5,002
H10	Confianza → Facilidad de uso	0,332	^***	5,967
H11	Riesgo percibido → Utilidad percibida	−0,143	^**	−2,287
H12	Riesgo percibido → Intención de uso	−0,078	^**	−2,528
H13	Facilidad de uso → Riesgo percibido	−0,376	^**	−5,354

R²(Uso) = 0,309; R²(Utilidad percibida) = 0,210; R²(Facilidad de uso) = 0,111; R²(Actitud) = 0,560; R²(Intención de uso) = 0,8; R²(Riesgo percibido) = 0,142.

^* = p < 0,1; ^** = p < 0,05; ^*** = p < 0,01; ns = no significativo.

Índices de bondad de ajuste: χ² (616 gl) = 1.180,29, χ²/gl = 1,91; NFI = 0,856; NNFI = 0,919; CFI = 0,925; RMSEA = 0,048.

Sobre la base de estos criterios, concluimos que la validación del instrumento de medida muestra que este es fiable y válido, con algunos constructos con ciertas tensiones de fiabilidad como el USO. Por lo tanto, el modelo de medición revisado se convierte en nuestro «modelo teórico final».

5.2

Análisis del modelo estructural

Cabe destacar que la estimación del modelo estructural ya la hemos realizado cuando evaluábamos la validez nomológica, quedando recogidos sus indicadores de ajuste en la parte inferior de la tabla 4, mostrando que el modelo tiene un buen ajuste. Además, este modelo permite explicar en gran medida las variables uso (R² = 0,3092), utilidad percibida (R² = 0,210), facilidad de uso (R² = 0,111), actitud (R² = 0,560), intención de uso (R² = 0,8) y riesgo percibido (R² = 0,142). Queda, por tanto, determinar cuáles son los resultados del contraste de las hipótesis planteadas que quedaron recogidas en la parte estructural del modelo. La tabla 4 recoge los resultados obtenidos (coeficientes estandarizados y los estadísticos t robustos para valorar su significatividad).

Los resultados muestran que la actitud hacia las RSV influyen positiva y significativamente sobre la intención de usarlas (coeficiente estandarizado (β = 0,785; p < 0,01) soportando, por tanto, la hipótesis 1.

La intención de uso tiene un efecto positivo y significativo sobre el nivel de uso final de las RSV (β = 0,556; p < 0,01), aceptando, por tanto, la hipótesis 2.

La utilidad percibida de las RSV tiene un efecto positivo, pero en este caso significativo al 6%, sobre la intención de usarlas (β = 0,105; p < 0,1). Hemos decido aceptar esta hipótesis 3, aunque no sea significativa al 5%, ya que está muy cercana a este nivel al poseer un valor p de 0,057 y, además, el efecto global de la variable utilidad percibida sobre la intención de uso es muy alta, sobre todo, de forma indirecta a través de la actitud, aceptando por tanto la hipótesis 3.

La facilidad de uso tiene un efecto positivo pero no significativo en la intención de uso y la actitud, rechazando por tanto las hipótesis 4 y 5. Sin embargo, la facilidad de uso sí tiene un efecto positivo y significativo en la utilidad percibida (β = 0,211; p < 0,01), soportando la hipótesis 6. La utilidad percibida a su vez tiene un efecto positivo y significativo en la actitud (β = 0,610; p < 0,01), aceptando por tanto la hipótesis 7.

La confianza hacia las redes sociales afecta positiva y significativamente en la actitud (β = 0,195; p < 0,01), utilidad percibida (β = 0,272; p < 0,01) y facilidad de usarlas (β = 0,332; p < 0,01), soportando las hipótesis 8, 9 y 10, respectivamente.

Por otra parte, el riesgo percibido en las RSV afecta de manera negativa y significativamente en la utilidad percibida (β = −0,143; p < 0,05) y la intención de usarlas (β = −0,078; p < 0,05), aceptando las hipótesis 11 y 12.

Por último, la facilidad de uso influye de forma negativa y significativamente en el riesgo percibido (β = 0,376; p < 0,05), soportando la hipótesis 13 (tabla 4).

En la figura 1 se ilustra gráficamente los resultados obtenidos, representando con una línea discontinua aquellas relaciones planteadas que no se sustentan empíricamente.

Figura 1.

Síntesis de los resultados obtenidos.

El rechazo de la relación facilidad de uso percibida e intención de continuar usando las RSV es coherente con los resultados de algunas investigaciones TAM (Karahanna et al., 1999; Gefen, 2000; Liu y Wei, 2003; Hernández et al., 2007). De hecho, alguno de los trabajos más recientes, conscientes de su no significatividad, ni siquiera formulan esta hipótesis (Amoako-Gyampah y Salam, 2004; Ahn et al., 2004; Yu et al., 2005), y consideran que, al igual que ocurre en nuestro estudio, la relación entre la facilidad y la intención futura se lleva a cabo tan solo a través de la utilidad percibida. Por todo lo anterior, también es coherente que se haya rechazado la relación entre facilidad de uso percibida y actitud hacia las RSV, ya que dicho modelo ha sido propuesto para usuarios de Internet que utilizan las redes sociales. Al ser internautas no consideran la facilidad de uso como determinante directo de la actitud que tengan hacia esos sitios, ni de la intención de usarlos, ya que las RSV se caracterizan por su sencillez, cualquiera con conocimientos básicos de Internet puede interactuar en estos sitios (Cachia, 2008). Sin embargo, la facilidad de uso sí que influye de una manera indirecta en la actitud y la intención de uso a través de la utilidad percibida.

6

Discusión y conclusiones

La Red en la que actualmente estamos inmersos está constituida como una web social que permite comunicarnos, entretenernos y compartir información con gran facilidad. En este nuevo concepto de web, los usuarios han pasado de ser meros receptores de contenidos a ser generadores de información.

En este contexto 2.0, las RSV son consideradas como la aplicación tecnológica que más ha crecido durante los últimos años. No obstante, este tipo de redes se consideran como una traslación de las redes sociales físicas (tan antiguas como la sociedad en sí misma) al contexto virtual. De hecho, según Donath y Boyd (2004), las RSV poseen un valor añadido frente a las físicas, pues permiten a las personas mantener un gran número de lazos entre las mismas que sería imposible sostener sin el uso de la tecnología web. Esos sitios web permiten a los individuos estar en contacto con personas que no ven diariamente, por ejemplo, a través del seguimiento de actualizaciones realizadas por otros usuarios (nuevas fotos, mensajes publicados, etc.), además de utilizar mensajes de intercambio privados. Investigaciones realizadas por Withers (2007) y Boyd (2007) indican muchas similitudes entre la creación de redes y las actividades de comunicación que tienen lugar en las redes sociales virtuales y físicas. Withers (2007) postula que la principal diferencia entre las relaciones online y offline es la posibilidad de su publicación visible (para todo el mundo) en el caso de las primeras.

En los últimos años, las RSV han emergido como una nueva aplicación interactiva que ofrece beneficios tanto para los individuos como para las empresas. Principalmente para los individuos las RSV se han convertido en un lugar para mantener y crear relaciones, compartir información, generar contenidos, participar en movimientos sociales, localizar individuos a partir de las características publicadas en sus perfiles, etc. Estos sitios web han contribuido a incrementar el número de contactos mantenidos entre individuos, además de facilitar el crecimiento de vínculos más estrechos entre ellos. Por otro lado, para las empresas las RSV presentan varios beneficios, ya que poseen infinitas posibilidades de comunicación y poder de influencia. Además, toda la información disponible en las redes sociales permite obtener a las empresas gran cantidad de información sobre sus clientes, su personalidad, gustos, preocupaciones, pudiendo facilitar la segmentación del mercado y análisis del comportamiento del consumidor. Por lo tanto, podemos obtener información sobre el mercado fácilmente y muy valiosa para la toma de decisiones (por ejemplo, opiniones, quejas acerca de la organización o incluso sugerencias sobre nuevos productos o servicios).

Por lo tanto, las organizaciones se enfrentan a un dilema difícil: participar en las RSV de una forma pasiva observando el comportamiento de los usuarios/consumidores o participando de una manera activa incluyendo las RSV como parte de su estrategia empresarial. Si las empresas optan por la última opción pueden participar activamente en las RSV ya existentes, con un perfil de empresa, o creando su propia red social. Sea cual sea la decisión que tome la empresa, el primer paso para un uso eficiente de las RSV se deriva de una comprensión detallada del comportamiento de uso de los individuos, es decir, de los factores que influyen en la utilización de estos sitios web.

Por ello, a través del modelo TAM modificado, incluyendo los constructos confianza y riesgo percibido en el TAM tradicional, nuestro estudio trata de explicar las variables que influyen en el nivel de adopción de las RSV. Así, nuestro modelo explica que la facilidad de uso que perciben los individuos de las RSV influye de manera positiva en la utilidad percibida que se tiene de esta. A su vez, cuanto más útil se perciba mayor será la actitud positiva que se tenga hacia estas y la intención de usarlas y, por tanto, su uso final. Con respecto a cómo afecta la confianza y el riesgo que se perciben de estas RSV en este proceso de aceptación, podemos concluir que cuanta más confianza generen estos sitios web, los individuos tendrán una actitud positiva y las percibirán como útiles y fáciles de usar. Sin embargo, si se percibe riesgo de las RSV, el individuo las considerará menos útiles y su intención de uso será menor. Por otra parte, si las RSV son consideradas por el individuo como fáciles de usar, el riesgo que percibirán será menor, ya que normalmente las personas asocian las actividades que no conocen muy bien como arriesgadas.

Por todo lo anterior, si las empresas u organizaciones quieren aumentar la participación de los individuos en sus perfiles de las RSV ya existentes o en sus propias RSV, deben hacer estos sitios usables y que resulten útiles para los usuarios, que los individuos perciban que el uso de estos sitios les servirá para lograr alguna tarea deseada. La empresa debe ofrecer un valor añadido a los usuarios, brindándoles la posibilidad de llevar a cabo actividades que demandan, e intentando tratar de ser otro contacto con los que frecuentemente mantienen una relación, permitiendo así esta comunicación bi-direccional, la cual es la base de la Web 2.0. Las empresas deben ofrecer contenidos adaptados a los clientes potenciales y rentables, lo cual es posible gracias a la gran cantidad de información voluntariamente publicada por ellos. En ese caso, estos portales web permitirán obtener beneficios tanto para las empresas como para los individuos.

La principal limitación de este trabajo consiste en que la encuesta ha sido realizada únicamente a un panel de usuarios español. Para generalizar y comparar los resultados de esta investigación se está desarrollando un estudio en paralelo con otro panel de usuarios de otro país, Holanda (Constantinides et al., 2010). En concreto, queremos obtener una muestra representativa de una gran diversidad de nacionalidades con el fin de obtener una idea más exhaustiva de la adopción de las RSV en Europa, como futura investigación. Para ello, pretendemos llevar a cabo un análisis multigrupo (Bentler, 1995) que nos permita analizar las diferencias y similitudes entre las distintas nacionalidades de usuarios respecto a su nivel de adopción de este tipo de redes y, en consecuencia, realizar un estudio cross-cultural entre países a través de un modelo estructural multigrupo (Murovec y Prodan, 2009).