Los efectos de la integración social en redes sociales online y su in fluencia en la intención de compra social. Un enfoque basado en los rasgos de la personalidad

TESIS DOCTORAL Los efectos de la integración social en redes sociales online y su influencia en la intención de compra social Un enfoque basado en los rasgos de la personalidad Doctoranda: Miriam Muñoz Expósito Curso académico 2016/2017 Departamento Administración de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados (Marketing) Programa de doctorado Gestión Estratégica y Negocios Internacionales. Universidad de Sevilla Doctoranda Miriam Muñoz Expósito Directores Dr. Manuel Jesús Sánchez Franco, Universidad de Sevilla Dra. María de los Ángeles Oviedo García, Universidad de Sevilla Índice Agradecimientos .................................................................................. 1 Dedicatoria .......................................................................................... 5 PARTE 1 Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 1. Introducción ...................................................................................... 9 2. Antecedentes .................................................................................... 9 2.1. La integración social ............................................................... 13 2.2. Los rasgos estables de la personalidad.................................... 15 2.2.1. La propensión a confiar ..................................................... 16 2.2.2. La propensión prosocial ..................................................... 17 2.2.3. La propensión a innovar en TICs ..................................... 18 2.3. La sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social y la intención de compra social ..................................... 19 3. Planteamiento del problema de investigación y su importancia ... 20 4. Objetivo y preguntas de investigación .......................................... 22 5. Aproximación metodológica ........................................................... 24 6. Definición de términos ................................................................... 25 PARTE 2 Capítulo 1. La sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social y a la intención de compra social 1. Introducción .................................................................................... 31 2. El comercio social: conceptualización y ámbito de aplicación ....... 32 3. Intención de compra social ............................................................ 38 4. Funciones del comercio social ......................................................... 40 4.1. Función informativa del comercio social ................................ 40 4.2. Función social del comercio social .......................................... 41 Capítulo 2. La integración social 1. Introducción .................................................................................... 47 2. La integración social ....................................................................... 48 2.1. La participación comunitaria .................................................. 52 2.2. El compromiso afectivo ............................................................ 56 PARTE 3 Los rasgos estables de la personalidad ............................................. 65 Capítulo 3. Propensión a confiar 1. La confianza ................................................................................... 71 1.1. La confiabilidad ...................................................................... 73 1.2. La propensión a confiar ........................................................... 74 2. La confianza en el entorno online ................................................. 77 2.1. La confiabilidad en el entorno online ...................................... 79 2.2. La propensión a confiar en el entorno online ......................... 80 Capítulo 4. La propensión prosocial 1. El comportamiento prosocial ......................................................... 87 2. La propensión prosocial ................................................................. 90 3. El comportamiento prosocial en el entorno online ......................... 92 Capítulo 5. La propensión a innovar en TICs 1. La adopción de innovaciones tecnológicas ..................................... 97 2. La propensión a innovar en TICs ................................................... 98 3. La repercusión de la propensión a innovar en TICs en las redes sociales online ..................................................................... 101 PARTE 4 Capítulo 6. Hipótesis de investigación ................................................................ 109 Capítulo 7. Método 1. Participantes................................................................................. 121 2. Medidas ........................................................................................ 128 3. Análisis de datos .......................................................................... 130 4. Resultados .................................................................................... 135 4.1. Modelo de medida. Modelo de primer orden ........................ 135 4.2. Modelo de medida. Modelo de segundo orden ...................... 145 4.3. Modelo estructural ................................................................ 150 Capítulo 8. Conclusiones e implicaciones ........................................................... 161 1. Conclusiones académicas ............................................................. 162 2. Implicaciones de gestión ............................................................... 167 2.1. Los rasgos estables de la personalidad ................................. 169 2.1.1. La propensión a confiar .............................................. 170 2.1.2. La propensión prosocial ............................................... 173 2.1.3. La propensión a innovar en TICs ................................ 176 2.2. La integración social .............................................................. 178 2.2.1. La participación comunitaria ...................................... 179 2.2.2. El compromiso afectivo ................................................ 181 3. Futuras líneas de investigación .................................................. 187 4. Limitaciones ................................................................................. 200 Referencias ....................................................................................... 207 1 AGRADECIMIENTOS Porque eres, fuiste y serás incondicional. Por darme las fuerzas y los consejos siempre oportunos para seguir adelante. Por creer en mí y en mis capacidades. Por entender tanto de amor y superación. Por mostrarme que si se puede. Por compartir conmigo lo bueno, pero sobre todo, lo malo. Por ser mi pilar, mi apoyo y mi luz. Tan complicado y tan sencillo como ser tú. Gracias MAMÁ. Por cambiar tanto mi vida. Por enseñarme a aceptar sin condiciones. Por hacerme ver que lo importante esta aquí dentro y no ahí fuera. Por entender mí cansancio y no pedir nada a cambio. Por tus miradas cómplices. Gracias CHUCHÚ. Gracias ABUELOS. Por enseñarme desde pequeña la bondad que se esconde en las personas. Por vuestras a veces improcedentes maneras de dar ánimos. Por educarme y creer en mí cuando más lo necesitaba. Por tener siempre una palabra amable para la más absoluta de mis desesperaciones. Por estar en mí. Y porque aunque abuelo tú ya no estés, siempre estas. PAPÁ por tu espíritu de lucha y HERMANOS por compartir tanto conmigo. Aunque el tiempo pueda parecer poco, es verdaderamente valioso. Gracias también al resto de mis familiares que han mostrado de una u otra forma interés por mis proyectos. Por enseñarme a vivir en el difícil camino de la espera sin fin. Por entrenarme cada día como corredora de fondo. Por mostrarme como la paciencia es realmente la madre de todas las ciencias. Por tus horas sin condiciones a mi lado. Por la oportunidad ilusionante de ser tu doctoranda. Por enseñarme a escribir solo cuando tengo algo que decir, y si no, a leer. Por ser un apoyo, un compañero y un amigo. Gracias Manolo. Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 9 1. INTRODUCCIÓN En esta introducción nos aproximamos a la temática objeto de estudio partiendo de un análisis de la repercusión de las redes sociales online en el comportamiento del consumidor y en los resultados empresariales. Abordamos fundamentalmente la importancia de los rasgos estables de la personalidad en la integración social ( i.e. participación comunitaria y compromiso afectivo), su efecto en la sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social que generan los usuarios así como la influencia de esta en el comportamiento de compra social. Se plantea además el problema de investigación y las preguntas que nos permiten abordarlo. Se proporciona también un avance del planteamiento metodológico y por último, se definen una serie de términos con la intención de acotar su significado en el ámbito del presente estudio. 2. ANTECEDENTES La Sociedad de la Información demanda que el conocimiento generado se transmita para crear valor y las tecnologías de la información y la comunicación (en adelante, TICs) contribuyen precisamente a la difusión y explotación de tales conocimientos mediante la innovación tecnológica (De Pablos, 2005). En particular, las TICs sustentadas en internet se están introduciendo rápidamente en la sociedad, donde un usuario medio suele disponer de varios dispositivos de conexión a la red para interactuar con múltiples servicios tanto de índole social, privado y público, como comercial (IAB, 2016). La adopción de las TICs y la participación plena y continuada de los usuarios es, de hecho, esencial para el éxito de la innovación y para la justificación de la inversión empresarial en estas tecnologías (Partala y Saari, 2015). Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 10 En este contexto, las herramientas 2.0 ( e.g., blogs, microblogs, wikis, redes sociales, etc.) irrumpen en la sociedad permitiendo una mayor interacción, colaboración e intercambio de los contenidos generados por el usuario. Desde un enfoque estructural, una red social se define como un conjunto de actores o nodos que se encuentran unidos por un conjunto de líneas o vínculos que se asemejan a las relaciones sociales que se establecen entre ellos ( cf. Teoría de Grafos; García, 2010). En particular, las redes sociales online son las plataformas de mayor crecimiento en internet donde los usuarios generan una gran variedad de contenidos (Hollenbeck y Kaikati, 2012; Kaplan y Haenlein, 2010). Este contenido generado por el usuario ( User Generated Content , en adelante – UGC ) hace referencia, en general, a las diversas formas de contenidos multimedia creados voluntariamente por los usuarios finales – ajenos a la organización o marca (Kaplan y Haenlein, 2010; Daugherty, Eastin y Bright, 2008). Una red social es, en realidad, un sistema de información social (Kling Liebman y Katz, 2007) donde “los nodos de la red pueden ser tanto individuos como organizaciones y las relaciones que se establecen entre dichos nodos pueden ser de muy diversa naturaleza” (Casaló, Flavían y Guinalú, 2012, p. 43). En los últimos años miles de usuarios de internet han comenzado a implicarse en actividades online de índole comercial (Chou, Yen y Chou, 2005; Kuo, Hwang y Wang, 2004; Liang, Lin y Chen, 2004). Especialmente, es común que los usuarios generen sus opiniones sobre productos y compras en sus redes sociales en lugar de hacerlo directamente en la tienda de comercio electrónico donde compran – o incluso en su vida offline – convirtiendo así estas plataformas en verdaderos repositorios de recomendaciones (Harri y Dennis, 2011). Las redes sociales online son pues un canal de comunicación importante y significativo que puede repercutir en el desarrollo comercial de las organizaciones. Durante el proceso de toma de decisiones, los individuos acceden a una enorme reserva de contenidos afectivos e instrumentales Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 11 generados por otros usuarios en redes sociales online que facilitan la evaluación de las alternativas disponibles. Forbes y Vespoli (2013) concluyen que la mayoría de los miembros leen las recomendaciones y opiniones de sus contactos en redes sociales, lo cual estimula su interés en el producto o servicio y apoya sus decisiones de compra. Por ejemplo, la imagen de una empresa y su reputación se forman actualmente por “likes”, “posts” y “tweets” emitidos por los individuos conectados a redes sociales (Muntinga, Moorman y Smit, 2011). Las diversas formas de UGC en redes sociales online – incluidas las recomendaciones, consejos, opiniones y conocimientos – son expresiones de información de apoyo que podrían ayudar a otros miembros de la red a resolver problemas de elección de productos (Bai, Yao y Dou, 2015; Coulson, 2005). En suma, a partir de este nuevo escenario nace el concepto de comercio o compra social definido como una tendencia basada en internet que soporta la interacción social y el contenido generado por el usuario a través de las redes sociales con el fin de apoyar a las personas en sus decisiones de compra (Huang y Benyoucef, 2013). Puede inferirse que el comportamiento de compra social de los usuarios podría encontrarse influenciado por UGC como fuente de información de apoyo disponible en las redes sociales online, que genera un creciente interés para la investigación y el tejido empresarial (Anderson et al., 2010). No obstante, el contexto social de las redes conlleva una serie de particularidades a la hora de abordar su influencia comercial en las organizaciones. La colaboración de los usuarios es, de hecho, un requisito previo para que existan relaciones de comercialización consistentes (Deighton y Grayson, 1995; Czepiel, 1990). Para que las organizaciones puedan beneficiarse del comercio social – a través de la información de apoyo que se genera en la red – es necesario estudiar el proceso y las singularidades del comportamiento de los usuarios en este ámbito (HennigThurau, Hofacker y Bloching, 2013). “Los investigadores deben examinar Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 12 cómo afectan las interacciones de los usuarios en las redes sociales online a la toma de decisiones de compra” (Wang y Chang, 2013, p. 337). En primer lugar, la participación activa o interacción social de los usuarios en su red social, y la implicación o compromiso afectivo son factores interrelacionados que promueven conjuntamente el desarrollo comunitario en las redes sociales online . La teoría especializada en diseño comunitario ha denominado integración social a dicho binomio ( i.e., participación comunitaria y compromiso afectivo) ( cf. Gracia, García y Musitu, 1995; Gracia, Herrero y Musitu, 1995; entre otros). La integración social con la red podría conducir a los usuarios a desarrollar una mayor sensibilidad y actitud positiva sobre las actividades de sus contactos en la red social y a mejorar la eficiencia del procesamiento de UGC (Park, Lennon y Stoel, 2005; McMillan, Hwang y Lee, 2003). En segundo lugar, estudios previos evidencian que los rasgos estables de la personalidad influyen decisivamente en el comportamiento online de los usuarios y en su motivación para integrarse socialmente en la red (Malinen, 2015, p. 234; Dholakia, Bagozzi y Pearo, 2004; Meyer y Allen, 1991; Griffin y Bateman, 1986; Mowday, Porter y Steers, 1982). En tercer lugar, debido a las limitaciones existentes durante la medición de comportamiento en fases previas a que este tenga realmente lugar, la investigación defiende que la medición de la intención es una manera eficaz para entender la mente del consumidor o potencial consumidor (Day, 1969). Así pues, la intención de compra social es un adecuado predictor del comportamiento de compra social – y de las ventas reales de productos o servicios ( cf. Duan, Gu y Whinston, 2008; Clemons, Gao y Hitt, 2006) – a través de la información de apoyo para el comercio social generada por los usuarios en la red. Aún así, se ha prestado hasta el momento escasa atención a la intención de compra social con base a los comportamientos y relaciones sociales que entre los individuos se establecen en las redes (Bai, Yao y Dou, 2015; Leerapong y Mardjo, 2013; Wang y Zhang, 2012). Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 13 En suma, la integración social puede ser considerada como un indicador principal del éxito de la red social (Krasnova et al., 2008) tanto en lo que se refiere al sostenimiento relacional de la misma como a su influencia en la intención de compra social y, así, en el comportamiento de compra social. Es vital la comprensión del comportamiento del consumidor con las TICs y dentro de las redes sociales online donde interactúan y se apoyan para tomar decisiones de compra menos riesgosas. Las organizaciones deben pues ajustar sus estrategias y modelos de negocio a este nuevo escenario de comercio social para convertir a los usuarios en consumidores y, finalmente, en clientes leales (Liang y Turbant, 2011; Lorenzo et al., 2007). Este enfoque supone un reto para las teorías tradicionales de comportamiento de compra del consumidor (Limayem, Khalifa y Frini, 2000). Existe una falta de conocimiento detallado en la aplicación de modelos predictivos en este ámbito que requiere de un mayor esfuerzo académico (Boyer y Hult, 2005). Por ello, en este trabajo nos centraremos en el estudio y medición de la intención de compra social y sus antecedentes como predictor eficaz del propio comportamiento de compra social de los usuarios de redes sociales online . 2.1. LA INTEGRACIÓN SOCIAL Los individuos necesitan de una adecuada integración social para lograr el crecimiento y desarrollo de su personalidad (Landeta y Breva, 2000). Los determinantes de la integración social son múltiples y actúan en distintos niveles: individual, familiar, social y ecológico (Broadhead et al., 1983) . La integración social refleja el sentido de participación, implicación y pertenencia a la comunidad como estructura social (Laireiter y Baumann, 1992; Lin, 1986). Diversos autores han medido la integración social a través de sus dos dimensiones: (1) el aspecto socio-psicológico representado por la integración emocional o compromiso afectivo con la comunidad – Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 14 sentimiento de identificación, apego y pertenencia a la misma – y (2) el aspecto estructural referido a la participación comunitaria en las diversas actividades de la comunidad ( e.g., Gracia y Herrero, 2004; Myers, 1999; Moen, Dempster-McClain y Williams, 1989; Lin, 1986; entre otros). En particular, la contundente presencia de los usuarios en el entorno online , el uso de las distintas plataformas basadas en internet y las relaciones interpersonales y grupales que en ellas cohabitan, han hecho de la red social online un escenario propicio y potencial para el desarrollo de la investigación sobre integración social. El compromiso afectivo y la participación comunitaria son factores que se encuentran estrechamente interrelacionados y que promueven conjuntamente el desarrollo comunitario en las redes sociales online . Por ejemplo, los individuos con niveles más altos de integración social proporcionan mayor apoyo a los demás miembros de su red (Haines, Hurlbert y Beggs, 1996). El valor de estas plataformas depende pues de la participación comunitaria y el compromiso afectivo ( i.e . integración social) de sus miembros en las actividades de generación e intercambio de conocimientos ( cf. Hsu et al., 2007). La integración social es un elemento clave para la lealtad del individuo y el éxito de la red social (Zhou et al., 2011). Sin embargo, cualquier innovación por su propia naturaleza entraña un riesgo (Bhatnagar, Misra y Rao, 2000). Los niveles de integración social son más altos en entornos de bajo riesgo (Gracia, García y Musitu, 1995). Las redes sociales online no están exentas de este pese a ser una fuente de recursos beneficiosos (Nowell y Boyd, 2010). A pesar del crecimiento del número de redes sociales online , los estudios muestran que muy pocas tienen éxito en la retención sus miembros y en motivar su contribución al conocimiento (Wasko y Faraj, 2005; Butler, 2001). Por tanto, la integración social es un aspecto a fomentar en las redes sociales online . Se necesitan estudios para identificar a los usuarios que podrían ser más propensos a asumir una conducta de riesgo integrándose socialmente en las redes. En Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 15 particular, se requiere de mayor investigación donde se estudie este constructo desde un enfoque centrado en la comprensión profunda de variables antecedentes de los usuarios que ayuden a la potenciación de la red social (Zimmerman, 2000): características, necesidades, habilidades, preferencias y cualquier otra complejidad de los mismos ( e.g., Lam y Othman, 2015; Valetsianos y Navarrete, 2012) que influyan – inhiban o fomenten – la integración social en las redes sociales online. Así pues, el estudio de los determinantes de la integración social en las redes sociales online puede impulsar la misma y generar conocimientos científicos útiles para la planificación de estrategias de gestión. 2.2. LOS RASGOS ESTABLES DE LA PERSONALIDAD La tecnología, los individuos y los sistemas sociales evolucionan juntos – pero no paralelamente – lo cual puede arrojar resultados diferentes en el comportamiento de los miembros y en las actividades comunitarias en la red social ( cf. enfoque socio-técnico; Lu, Phang y Yu, 2011; Walther, Slovacek y Tidwell, 2001; Fulk, 1993; Yates y Orlikowski, 1992; Poole y DeSanctis, 1990). La tecnología es la base en la que se sustentan las redes sociales online y su manejo es fundamental para la dinámica y desarrollo comunitario (Ma y Agarwal, 2007). Las diferencias en las características personales de los usuarios afectan a sus capacidades online y pueden ser causa de ciertas desigualdades digitales (Hargittai y Walejko, 2008). No obstante, no todas las características personales son permanentes sino que estas cambian con el tiempo y la experiencia ( e.g., Rodgers y Chen, 2005). Las motivaciones de los miembros para integrarse socialmente en la red pueden fluctuar con el tiempo debido a menudo a cambios en la propia red social o en la vida personal del usuario (McCully et al., 2011), circunstancia que dificulta sin Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 16 duda la predicción de la integración social en términos de robustez y fiabilidad a largo plazo. En particular, la investigación manifiesta que los factores de la personalidad específicos y estables podrían constituir mejores predictores del uso, la participación y el compromiso afectivo en las redes sociales, esto es, de la integración social ( cf. Wang et al., 2015; Krishnan y Atkin, 2014). Si bien, la influencia que los miembros ejercen sobre la red social depende en gran medida de la naturaleza personal innata – estable – de cada individuo (Yoo, Suh y Lee, 2001), no existe un contundente cuerpo teórico que aborde la existencia de diferencias sistemáticas en las capacidades, habilidades o rasgos innatos de los usuarios para integrarse socialmente con las TICs como las redes sociales online . Siguiendo esta línea, nuestra investigación pretende estudiar la influencia de los rasgos estables de la personalidad tales como la propensión a confiar, la propensión prosocial y la propensión a innovar en TICs que actúan como atenuantes del riesgo asociado al entorno online afectando por tanto al desarrollo de la integración social de los miembros en la red. 2.2.1. LA PROPENSIÓN A CONFIAR Este rasgo puede definirse como la esperanza generalizada de que la palabra, promesa, declaración verbal o escrita de otro individuo o grupo puede ser confiable (Tschannen-Moran y Day, 2000; Rotter, 1980, 1967). Por un lado, las personas que tienen una mayor propensión a confiar tienden a sentirse más cómodos en el uso de las TICs y adaptarse rápidamente a ellas (Uslaner, 2004). Por otro lado, estos usuarios subestiman los riesgos de la vida cotidiana y son más propensos a permanecer online y dar a conocer información personal ( cf. autorrevelación: Zimmer et al., 2010; Uslaner, 2004; Collins y Miller, 1994) lo que impulsa el sentido de pertenencia al Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 17 grupo (Albert, Merunka y Valette-Florence, 2008; Kim, Lee y Hiemstra, 2004) y los sentimientos asociados que este conlleva ( cf. Zhao et al., 2012) – identificación y conexión emocional – que dan lugar al compromiso afectivo. En suma, observándose diferencias individuales en este rasgo estable de la personalidad que afecta a la probabilidad de que una persona confíe ( e.g., Evans y Revelle, 2008; Colquitt, Scott y Lépine, 2007; Gefen, 2000; Mayer, Davis y Schoorman, 1995; Rotter, 1967), la existencia de usuarios con mayor propensión a confiar puede pues constituirse como elemento clave para impulsar la integración social y por ende la sostenibilidad y éxito de la red social online . 2.2.2. LA PROPENSIÓN PROSOCIAL Este rasgo es definido por Penner y Finkelstein (1998, p. 526) como "una tendencia duradera (persistente) a pensar en el bienestar y los derechos de otras personas, a sentir preocupación y empatía por ellos, y actuar de manera que los beneficie". Por un lado, los miembros más prosociales están más dispuestos a participar en la red social para responder a las peticiones de ayudas de otros miembros, ofreciendo sugerencias o comentarios a quien lo necesite (Sproull, Conley y Moon, 2013; Wasko y Faraj, 2005). Por otro lado, en las redes sociales online los usuarios con mayor propensión prosocial están más dispuestos a utilizar las herramientas que las redes sociales ofrecen, y la tecnología en general, para apoyar y ayudar a los demás (Wright y Li, 2011); ello fomenta la cohesión entre los miembros de la red (Ma y Chan, 2014). La investigación sugiere que los miembros con mayor propensión prosocial desarrollan una mayor identificación y compromiso afectivo con la red social (Yoo, Suh y Lee, 2001). Por tanto, este rasgo estable de la personalidad Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 24 5. APROXIMACIÓN METODOLÓGICA En esta investigación se propuso un modelo de ecuaciones lineales estructurales para establecer las relaciones entre los constructos y determinar el poder predictivo del modelo estructural mediante la técnica Partial Least Squares ( PLS ; véanse Chin, 2001, 1995,1998a,b). Se propone PLS ya que (1) el modelo de investigación es complejo debido a los niveles de dimensionalidad (constructos de primer y segundo orden); (2) este estudio utiliza las puntuaciones variables latentes en el análisis posterior de relevancia predictiva, en particular en la aplicación del enfoque de dos etapas para el modelado del constructo multidimensional; (3) la teoría se encuentra aún en fase de consolidación y los fines de la investigación son de carácter predictivo; y (4) esta investigación determina la naturaleza de los principales constructos dependientes teóricos tal como se definen ( cf. Felipe, Roldán y Leal, 2016; Roldán, Sánchez y Real, 2016; Roldán y Sánchez, 2012; Wright et al., 2012; Sosik, Kahai y Piovoso, 2009). Este enfoque propicia que en la presente investigación los indicadores y las dimensiones se hayan modelado siguiendo un modelo de medición de compuestos con una aproximación de diseño reflectiva (Modo A), adecuado en términos de precisión del modelo estructural cuando existe correlación entre los indicadores y las dimensiones (Sarstedt et al., 2016; Becker, Rai, y Rigdon, 2013). La aplicación del Modo A permite además aplicar medidas de consistencia interna (Roldán y Cepeda, 2016). En el caso de la variable integración social, las dimensiones compromiso afectivo y participación comunitaria, representan diferentes facetas de la misma, aunque existen correlaciones entre ellas (Henseler, 2014). Como PLS se basa en compuestos, sus estimaciones son adecuadas en el caso de que los constructos estén modelados en forma de compuestos – las cargas no se sobreestiman y los coeficientes path no se infravaloran ( cf. Roldán y Cepeda, 2016). Por tanto, Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 25 el uso de PLS es recomendable para la validación empírica de la presente investigación (Sarstedt et al., 2016). 6. DEFINICIÓN DE TÉRMINOS Debido a que las redes sociales online se enmarcan en un campo de investigación novedoso que se encuentra aún en su fase inicial, existen términos utilizados en esta tesis que pueden haber sido empleados de manera diferente en otras investigaciones. A continuación se definen los términos más relevantes para evitar inducir confusiones y clarificar el significado que tienen en este trabajo. Contenido generado por el usuario (User Generated Content, UGC). Diversas formas de contenidos multimedia creados voluntariamente por los usuarios finales – ajenos a la organización o marca (Kaplan y Haenlein, 2010; Daugherty, Eastin y Bright, 2008). Compra social o comercio social (CS). Actividades relacionadas con el uso de las redes sociales online para apoyar las decisiones de compra online y offline mediante la información que emana de UGC ( cf. Huang y Benyoucef, 2013; Liang y Turban, 2011). Sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social (SIACS). Repercusión en el usuario de la información de apoyo para el comercio social disponible en su red ( e.g., UGC: comentarios, opiniones, consejos o recomendaciones sobre productos y servicios). Integración social . La participación y el compromiso afectivo de un individuo con su vida social en su red social online ( cf. Gracia, Herrero y Musitu, 1995). Marco conceptual y delimitación del problema de investigación 26 Participación comunitaria. Integración estructural relacionada con la implicación o participación singular (y real) en actividades sociales que proporciona a los miembros de la red social online comunicación, enriquecimiento de su discurso y comprensión mutua de las relaciones iniciadas (Sánchez, Buitrago y Hernández, 2012). La participación comunitaria en esta investigación se puede denominar también como participación activa, participación o interacción social (Sánchez y Roldán, 2010). Compromiso afectivo. Fuerte vínculo emocional que nace de un sentimiento subjetivo de vinculación, pertenencia e identidad individual y social basado en la gratificación sensorial, intelectual o aprobación social de sus miembros ( eg., Tonteri et al., 2011; Kim et al., 2008; Shankar, Smith y Rangaswamy, 2003). Propensión a confiar. Esperanza generalizada de que la palabra, promesa, declaración verbal o escrita de otro individuo o grupo puede ser confiable (Tschannen-Moran y Day, 2000; Rotter, 1980, 1967). Propensión prosocial. Tendencia duradera a pensar en el bienestar y los derechos de otras personas, a sentir preocupación y empatía por ellos y a actuar de manera que los beneficie (Penner y Finkelstein, 1998). Propensión a innovar en TICs (PIIT). Grado en que el individuo posee una propensión innata hacia la adopción de TICs (Sánchez, Buitrago e Yñiguez, 2012). PARTE 2 CAPÍTULO 1 La sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social y la intención de compra social Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 31 1. INTRODUCCIÓN Las actividades que los usuarios realizan en internet y que están orientadas al consumo ( e.g., navegación, búsqueda deliberada de información, comparación de información y productos y recolección de información sobre el consumo mediante la publicidad, entre otras) se agrupan dentro del comportamiento del consumidor en internet (Goldsmith, 2002; Goldsmith y Bridges, 2000) siendo necesario valorar la idoneidad de la aplicación de las teorías convencionales sobre el comportamiento del consumidor y profundizar en los factores que lo determinan en el mundo online (Limayem y Khalifa, 2013; Mikalef, Giannakos y Pateli, 2013). Desde la óptica de gestión, la falta de comprensión del comportamiento del consumidor en el entorno online provoca una pérdida importante del potencial de ventas y, con ello, cierto desconcierto entre los gestores de negocios de éxito en modelos de ventas tradicionales (Aldridge, Forcht y Pierson, 1997). Desde el punto de vista académico, los esfuerzos para dar respuesta a las inquietudes previas se orientan a la evaluación de la aplicación de teorías existentes que explican la intención y el comportamiento de compra del consumidor así como al desarrollo de nuevas teorías y modelos que necesitan, no obstante, seguir desarrollándose (Goldsmith, 2002; Cowles y Kiecker, 2000; Limayem, Khalifa y Frini, 2000; Phau y Poon, 2000). Por ejemplo, el estudio de los antecedentes de la aceptación de las compras online es fundamental para tener éxito en los negocios en internet (Zhou, Dai y Zhang, 2007). En la actualidad, las redes sociales online son precisamente las plataformas de mayor crecimiento en internet donde los usuarios generan una gran variedad de contenidos (Hollenbeck y Kaikati, 2012). Es común que los miembros de redes sociales generen sus opiniones de compra en su red en lugar de hacerlo directamente en la tienda de comercio electrónico – o Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 32 incluso en su vida offline – donde compran, convirtiendo así sus redes sociales en verdaderos repositorios de recomendaciones (Harri y Dennis, 2011). A partir de este nuevo escenario, surge pues el concepto de comercio o compra social que puede definirse como una tendencia basada en internet que soporta la interacción social y el contenido generado por el usuario a través de las redes sociales con el fin de apoyar a los individuos en sus decisiones de compra (Huang y Benyoucef, 2013). 2. EL COMERCIO SOCIAL: CONCEPTUALIZACIÓN Y ÁMBITO DE APLICACIÓN Diversos estudios empíricos comparan las relaciones entre el comercio social y el comercio electrónico. Sin embargo, la investigación existente sobre comercio social es todavía muy reciente y se encuentra fragmentada (Zhang y Benyoucef, 2016; Huang y Benyoucef, 2013). En la actualidad, aún se debate respecto a las definiciones y alcance del comercio social. Es por tanto necesario llevar a cabo más investigaciones que desarrollen y amplíen la comprensión de dicho término (Hassan, Toland y Tate, 2015). A continuación se presenta un resumen las definiciones sobre comercio social más relevantes de los últimos años (veáse Tabla 1). A pesar de la amplia variedad de definiciones proporcionadas por los investigadores en la última década, en líneas generales puede decirse que la mayoría coinciden en que el comercio social consta de dos elementos clave: las redes sociales online y las actividades comerciales ( e.g., Yadav et al., 2013; Liang et al., 2011) – basadas en UGC como información de apoyo para la compra (Huang y Benyoucef, 2013; Liang y Turban, 2011). Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 33 Tabla 1. Revisión conceptual de Comercio Social Autor/es Definición de “Comercio Social” Raito (2007) Es un entorno de confianza donde los amigos, familiares y conocidos contribuyen de forma dinámica al contenido de la recomendación y venta de bienes y servicios a través de retroalimentación positiva y negativa, opiniones, valoraciones y testimonios con respecto a sus experiencias pasadas y presentes. Gibbons (2008) ; Deragon (2008); ; Matsumoto (2009); Weaver (2010); Afrasiabi y Benyoucef (2011) El uso de los medios sociales en el contexto del comercio electrónico o una forma de comercio mediada por los medios de comunicación social. Wang (2009) Es un nuevo tipo de comercio electrónico que une las compras y las redes sociales a través de los medios sociales. Dennison, Bourdage-Braun y Chetuparambi (2009) Aplicación del boca-oído electrónico en la relación entre los productos de una empresa y la interacción del cliente con el contenido generado. Cecere (2010) El uso de las tecnologías sociales para conectar, escuchar, entender y participar para mejorar la experiencia de compra. Liang y Turban (2011) Implica el uso de la Web 2.0, los medios sociales y la infraestructura de apoyo generada por las interacciones y contribuciones de los usuarios online para ayudar en la adquisición de productos y servicios. Stephen y Toubia, (2010); Liang et al., (2011) Subconjunto del comercio electrónico que implica el uso de las redes sociales para apoyar las actividades de comercio electrónico, y que es impulsado por factores sociales como las interacciones sociales y las contribuciones de contenido de usuario. Marsden (2009); Wang y Zhang (2012); Turban et al., (2012) Subconjunto de comercio electrónico que implica el uso de los medios de comunicación social como medios de comunicación online que apoyan la interacción social y contribuciones de los usuarios para ayudar en la compra y venta online de productos y servicios. Liang et al.,( 2011) Las actividades comerciales realizadas a través de medios de comunicación social. Hajli (2013) Es una nueva corriente en el comercio electrónico que fomenta la interacción social de los consumidores a través de los medios sociales. Yadav et al., (2013) Las actividades relacionadas con el intercambio que se producen en, o están influidos por, la red social del individuo en entornos sociales mediados por ordenador, donde las actividades que el usuario realiza se corresponden con las etapas de reconocimiento de la necesidad antes de la compra, compra y post-compra. Huang y Benyoucef, (2013) Aplicación basada en internet que soporta la interacción social y el contenido generado por el usuario a través de las redes sociales con el fin de apoyar a las personas en sus decisiones de compra. Fuente: Elaboración propia. Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 40 después de que haya obtenido información sobre el mismo en su red social (Bai, Yao y Dou, 2015). Por tanto, es interesante el estudio de la intención de compra social dentro del contexto de “la vida social” de los usuarios de redes (Liang et al., 2011), esto es, teniendo en cuenta la información de apoyo para el comercio social que surge de UGC gracias a las interacciones y conexión sociales de los usuarios en la red (Marsden y Chaney, 2012). 4. FUNCIONES DEL COMERCIO SOCIAL El comportamiento del consumidor online puede clasificarse en tres tipos: transaccional, informativo y social. El comercio electrónico se asocia con los aspectos transaccionales e informativos de las compras online , y el comercio social tiene que ver con la función social e informativa de las compras de los usuarios (Shen, 2012; Mathwick, 2002). Debido al objetivo de esta investigación, abordaremos a continuación las funciones informativa y social del comercio social. 4.1. FUNCIÓN INFORMATIVA DEL COMERCIO SOCIAL Entre las actividades más características que impulsan el comercio social se encuentra el interés por la búsqueda de información comercial (Wang y Zhang, 2012; Curty y Zhang, 2011; Liang et al., 2011). Según Mikalef, Giannakos y Pateli (2013, p. 25) “el proceso de compra se inicia cuando un potencial consumidor busca información de productos que puede inducir la compra de un producto específico. Es clave considerar la compra como un proceso secuencial en el que la actividad de navegación precede a la compra”. Así pues, la compra de productos y servicios está condicionada a la obtención de información (Kalakota y Whinston, 1997; Ives y Learmonth, 1984; Engel, Kollat y Blackwell, 1973) esta relación es especialmente fuerte Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 41 en el mundo online (Shim et al., 2001). Ambos constructos – la obtención de información y la conducta de compra – se relacionan secuencialmente y reportan una correlación positiva (Gefen, 2002; Choudhury, Karahanna y Dumm, 2001). En este sentido, la intención de comercio social se puede relacionar con el comportamiento de navegación orientado a la exploración (Moe, 2003). Mikalef, Giannakos y Pateli (2013) proponen que consultar o explorar la información de apoyo para el comercio social a través de redes sociales influye positiva y significativamente en la intención de compra. Por tanto, la función informativa del comercio social se basa en la recolección de información sobre productos o marcas que puede dar lugar a la compra inmediata o futura (intención de compra) (Shen, 2012). En suma, las recomendaciones, referencias, calificaciones, comentarios y críticas de los contactos en redes sociales online (Hollenbeck y Kaikati, 2012; Yubo y Jinhong, 2005; Senecal y Nantel, 2004) son diferentes formas de UGC que suponen una fuente de información de apoyo para el comercio social; asisten a los usuarios en el proceso de decisión de compra, por ejemplo, utilizándola como guía para realizar o planificar futuras compras ( cf. Sema, 2013) e impulsando probablemente su intención y comportamiento de compra social (Bai, Yao y Dou, 2015; Hajli y Sims, 2015; Cheung, Xiao y Liu, 2014; Hajli, 2013). 4.2. FUNCIÓN SOCIAL DEL COMERCIO SOCIAL Los factores sociales son el motor del comercio social; los consumidores tienen el poder de generar contenido ( UGC ) usando las redes sociales . Como se ha puesto de manifiesto anteriormente, actividades como UGC y las interacciones de los individuos a través de las redes sociales producen información que puede originar apoyo social para las compras (Ballantine y Stephenson, 2011; Obst y Stafurik, 2010; Crocker y Canevello, 2008). Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 42 La función social sustentada en las interconectividades regulares entre los miembros de la red conduce a que los potenciales consumidores tengan acceso a la información de apoyo para el comercio social, actuando como soporte social online (Hajli, 2014). “Para activar el apoyo social se requiere de vinculaciones estrechas en torno a intereses, necesidades, voluntades y emociones que surgen de la experiencia interactiva que se da al hacer cosas juntos” (Perilla y Zapata, 2009, p.150). En particular, el apoyo social puede encontrarse de tres formas: emocional, tangible y de información (Schaefer, Coyne y Lazarus, 1981). Según la teoría del apoyo social, “en el contexto de comercio social, el apoyo social tiene lugar en las relaciones entre los usuarios y el comercio social” (Bai, Yao y Dou, 2015, p. 540). Es este un concepto sociológico que se define como la existencia de información que conduce al sujeto a creer que es miembro de una red recíproca – de obligaciones mutuas – y que como tal es cuidado, querido, valorado y estimado por la red (Cobb, 1976). Algunas investigaciones han sugerido que la adopción de la información de apoyo para el comercio social implica que los usuarios están de acuerdo con ese contenido y tienen la intención de realizar compras basadas en esta información (Yan et al., 2016; Forbes y Vespoli, 2013; Cheung y Thadani, 2012). No obstante, es indudable que los usuarios utilizan cada vez más la información publicada en redes sociales online para valorar los productos, pudiendo estar de acuerdo o no con la información, antes de hacer una compra (Yan et al., 2014). La tendencia creciente de los usuarios es utilizar las redes sociales online para aprender sobre las marcas y visitar webs de comercio electrónico (Laudon y Traver, 2010); navegan a través de la información de apoyo para el comercio social disponible en las redes sociales con el objetivo de compra definido sobre un producto o servicio o bien con la intención de explorar diferentes posibilidades (Janiszewski, 1998). Más aún, el comercio social se desarrolla en un entorno de confianza (Raito, 2007) donde los usuarios Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 43 aprenden de la información detallada sobre productos y servicios (positiva y negativa) a través de sus contactos 1 en la red social lo cual les ayuda a obtener una idea más definida de los productos para comprender y evaluar la calidad y características de los mismos (Bai, Yao y Dou, 2015). Y es a partir de estas evaluaciones cuando los usuarios desarrollan diferentes niveles de intención de compra social (Hajli, 2015; Wang y Chang, 2013). Parece evidente, pues, que la valoración de productos no entraña necesariamente estar de acuerdo con la información disponible al respecto en la red sino que dicha información se convierte en un recurso comunitario o de apoyo social para la toma de decisión de compra social que repercute de manera diferente en cada individuo (Hajli y Sims, 2015; Hajli, 2014; Sema, 2013; Ali, 2011; Ballantine y Stephenson, 2011). En suma, la recolección de información y el apoyo social que esta genera es necesario pero no es suficiente para estudiar su repercusión en el comercio social; debe existir, además, cierta sensibilidad de los usuarios a esa información para comprender de manera más precisa su influencia en la intención de comercio social. La sensibilidad de los consumidores a la influencia interpersonal y social es un concepto clave en los estudios de comportamiento del consumidor (Bailey, 2005), conceptualizado en general como una característica de la personalidad que varía entre los individuos y se relaciona con otros rasgos o comportamientos de consumo (Orth, 2005). Sin embargo, no nos consta la existencia de un cuerpo contundente de investigación que haya examinado si la sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social en redes sociales online influye en las intenciones de compra social ( cf. Hodza, Papadopoulou y Pavlidou, 2012). Por tanto, teniendo en cuenta estos aspectos consideramos la conveniencia de operativizar un concepto novedoso denominado Sensibilidad a la 1 Entre los contactos más habituales se encuentran: amigos, familiares, parientes o conocidos (Price y Feick, 1984). Capítulo 1. SIACS y la intención de compra social 44 información de apoyo para el comercio social (en adelante, SIACS) que delimite y adecue dicho constructo al ámbito del presente estudio, definiéndolo como: “la repercusión en el usuario de la información de apoyo para el comercio social disponible en su red (e.g., UGC: comentarios, opiniones, consejos o recomendaciones sobre productos y servicios)”. CAPÍTULO 2 La integración social Capítulo 2. La integración social 47 1. INTRODUCCIÓN Para que las organizaciones puedan beneficiarse del comercio social, es necesario estudiar el proceso y las particularidades del comportamiento de los usuarios en este ámbito (Hennig-Thurau, Hofacker y Bloching, 2013). “Los investigadores deben examinar cómo afectan las interacciones de los usuarios en las redes sociales online a la toma de decisiones de compra” (Wang y Chang, 2013, p. 337). Es importante, pues, determinar las dimensiones de los procesos sociales que se dan en las redes sociales online (Pentina, Prybutok y Zhang, 2008) y, en nuestro marco de investigación, cómo afectan a SIACS como impulsor clave de ICS. Por un lado, Zhang y Benyoucef (2016) destacan la importancia de las conexiones personales y las interacciones sostenidas que deben existir entre los miembros de la red como fundamento del comercio social. La participación en una red social online se sustenta en generar información, experiencias, opiniones y conocimientos ( i.e., UGC ) (Zhao et al., 2012), siendo la falta de participación de los usuarios la razón más frecuente para el fracaso de las redes sociales online (Ling et al., 2005). De hecho, a pesar de ser interactivas y promover la participación, la mayoría de los usuarios tienden a beneficiarse de los recursos comunitarios en lugar de participar y contribuir activamente (Hargittai y Walejko, 2008). La literatura en este campo se encuentra no obstante fragmentada, dificultando el establecimiento de implicaciones significativas y concluyentes al respecto (Zhang y Benyoucef, 2016; Curty y Zhang, 2011; Wesson, 2010). Por otro lado, la investigación ha puesto de manifiesto que el compromiso afectivo es un elemento esencial que conduce a la participación duradera en las redes sociales online (Meyer y Allen, 1991); cuanto más comprometido se encuentra el individuo con la relación mayor es la necesidad de mantenerla en el tiempo ( e.g., Cao et al., 2014; Li, Browne y Chau, 2006; Meyer, Allen y Sulsky, 1999; Rusbult, Drigotas y Verette, Capítulo 2. La integración social 48 1994). El compromiso afectivo es clave para entender por qué algunas relaciones comunitarias continúan y otras no (Rusbult, Mart y Agnew, 1998). Más aún, la participación de los usuarios en su red social y el compromiso afectivo con la misma conducen a una sensibilidad y actitud positiva sobre las actividades de los miembros en la red y mejora la eficiencia del procesamiento de la información de apoyo para el comercio social ( cf. Park, Lennon y Stoel, 2005; McMillan, Hwang y Lee, 2003). En particular, debido a la importancia e interrelación de ambos conceptos, la teoría especializada ha denominado integración social al binomio participación comunitaria y compromiso afectivo ( cf. Gracia, García y Musitu, 1995; Gracia, Herrero y Musitu, 1995; entre otros). 2. LA INTEGRACIÓN SOCIAL El aislamiento o desintegración social en las comunidades, y su lado opuesto, la integración social, han sido ampliamente relacionados con ciertos resultados sociales y de comportamientos ( e.g., salud y bienestar, funcionamiento y cuidado familiar, desarrollo en la adolescencia, etc.) ( cf . Gracia y Herrero, 2004). Por ejemplo, la desintegración social es clave para entender el origen de muchos problemas psicosociales actuales (Gracia, Herrero y Musitu, 1995). Las personas necesitan de hecho una adecuada integración social para lograr su crecimiento y desarrollo de su personalidad (Landeta y Breva, 2000). La integración social en la comunidad es un componente importante del bienestar psicológico y ejerce un sentido de competencia y control en los individuos (Zimmerman, 2000). Los determinantes de la integración social son múltiples y pueden analizarse desde tres niveles: macro (enfoque de compomiso afectivo y participación social), mezzo (enfoque basado en redes de contactos en su Capítulo 2. La integración social 49 sentido más amplio) y micro (enfoque de relaciones con mayor intimidad) (Gottlieb, 1981). En particular, el enfoque macro hace referencia aquí a la vinculación del individuo con el entorno social; indica el grado en que se identifican y participan en el mismo subrayando así la importancia del sentido de pertenencia a una comunidad (Laireiter y Baumann, 1992). El análisis de la repercusión en la integración social en las estructuras macrosociales continua siendo un área relevante de investigación ( cf. Gracia y Herrero, 2004; Filkins, Allen y Cordes, 2000; Haines, Hurlbert y Beggs, 1996; Gracia, García y Musitu, 1995; Guest y Stamm, 1993). Asimismo, este constructo ha sido estudiado en estructuras y procesos de relaciones sociales de distinta naturaleza – en diferentes tipos de comunidades y en una amplia gama de relaciones que muestran características diferentes en función de la posición socioeconómica ( e.g., familia, amistad, vecinos, grupos de ocio y asociaciones) (Gracia, García y Musitu, 1995; Argyle, 1994). Más aún, la integración social de un individuo en un grupo, de un grupo en un colectivo o entre dos grupos puede tener un contenido económico, cultural, socio-económico, político-legal o afectivo, entre otros (Lozares et al., 2011; Gualda, 2007; Entzinger y Biezeveld, 2003). Por tanto, la definición de la integración social presenta ciertas dificultades debido a su significado polivalente y su utilización en diferentes entornos (Lozares et al., 2011). La presente investigación hace referencia pues al estudio de la integración social desde un enfoque macro sustentado en la participación y compromiso afectivo de los individuos con instituciones, asociaciones y la vida social informal en sus comunidades o redes (Gottlieb, 1981). De entre los niveles estudiados en el análisis de las relaciones entre las personas y su entorno social, la integración social en la comunidad supone la capa más externa del concepto (Gracia y Herrero, 2004). Esta capa externa, y más general, de las relaciones sociales consta de las relaciones con la comunidad en general y refleja la integración en sentido de participación, implicación y Capítulo 2. La integración social 56 usuarios no es suficiente para el éxito sostenido de la red social online (Bhattacherjee, 2002) sino que este depende de la participación activa (y continua) de un porcentaje significativo de sus miembros (Blanchard y Markus, 2002), que permita el establecimiento de interacciones sociales que conduzcan a una mayor sensibilidad a la información de apoyo, impulsando así el comercio social (Tian, Vogel y Tan, 2012). No obstante, el estudio de la participación en este ámbito se encuentra aún en una fase temprana y exploratoria tanto teórica como empíricamente (Chan et al., 2014; Jahn y Kunz, 2012). 2.2. EL COMPROMISO AFECTIVO El compromiso con un grupo, organización o comunidad se basa en los sentimientos de apego y pertenencia de los miembros, la identificación social con el grupo, los lazos afectivos, las obligaciones con la red e incluso en los costes o riesgos de abandonar la misma ( e.g., Allen y Meyer, 1996; Prentice , Miller y Lightdale, 1994). Es un fuerte vínculo psicológico del individuo con una organización o comunidad que lo predispone a actuar de una manera determinada hacia un objeto particular de compromiso (Oliver, 1990) siendo conductor del deseo de mantener una relación ( e.g., Fullerton, 2005; Bansal, Irving y Taylor, 2004). De acuerdo con el modelo de los tres componentes del compromiso organizacional ( TCM: Three-Component Model; cf. Meyer y Allen , 1991) las teorías de la psicología de grupo han distinguido tres tipos de compromisos que pueden reconocerse en las redes sociales online : de continuidad, normativo y afectivo (Ren, Kraut y Kiesler, 2012). El compromiso de continuidad refleja la necesidad del individuo de continuar la relación; toma conciencia de que existen costes asociados a su abandono que no desea asumir. El compromiso normativo hace referencia al deber del individuo de continuar formando parte la relación; se asocia con un sentimiento de Capítulo 2. La integración social 57 obligación. El compromiso afectivo se define como el apego emocional, la identificación, el sentido de pertenencia y la conexión emocional del individuo reflejando su deseo de mantener la relación (Meyer y Allen, 1991). Así pues, un individuo puede experimentar un solo tipo de compromiso o bien pueden combinarse los tres tipos de compromisos para determinar la decisión de continuar participando en un grupo (Ren, Kraut y Kiesler, 2012). Sin embargo, el enfoque basado en el compromiso como vínculo afectivo y emocional es el preponderante en la literatura de marketing relacional (Li, Browne y Chau, 2006; Fullerton, 2003; Gilliland y Bello, 2002; Wetzels, De Ruyter y Birgelen, 1998; Allen y Meyer, 1990), por ser el más eficaz para mantener relaciones mutuamente beneficiosas (Kumar, Stern y Steenkamp, 1995). El poder predictivo del compromiso afectivo es más amplio (implica compromiso con una mayor variedad de conductas) y más fuerte (de mayor intensidad) (Meyer y Herscovitch, 2001) que el compromiso normativo y de continuidad, demostrando ser la dimensión más fiable del compromiso hacia organizaciones o comunidades tales como las redes sociales online (Meyer et al., 2002; Brown, 1996). Debido a las razones anteriormente expuestas y al objetivo de la presente investigación, estudiamos el compromiso afectivo como la forma más importante de compromiso con una red social online que alude a un aspecto socio-psicológico o integración emocional que implica experiencias sociales introspectivas o de profundidad percibida de la conectividad del usuario con su red (Gracia y Herrero, 2007, 2004). En particular, este constructo se sustenta en un fuerte vínculo afectivo que nace de un sentimiento subjetivo de vinculación, pertenencia, identidad individual y social y conexión emocional basado en la gratificación sensorial, intelectual o aprobación social de sus miembros (Tonteri et al., 2011; Lampe et al., 2010; Kim et al., 2008; Bansal, Irving, y Taylor, 2004; Fullerton, 2003; Shankar, Smith y Rangaswamy, 2003; Garbarino y Johnson, 1999; Geyskens et al., 1996; Gundlach, Achrol y Mentzer, 1995; Moorman, Zaltman y Deshpandé, Capítulo 2. La integración social 58 1992). Ha sido también conceptualizado como integración comunitaria derivada de experiencias (introspectivas) de profunda conexión con la red social ( cf. Gracia y Herrero, 2004; Gracia, García y Musitu, 1995; Gracia, Herrero y Musitu, 1995; entre otros). La investigación manifiesta que los usuarios afectivamente comprometidos reconocen el valor de sus relaciones comunitarias y deciden continuar con dichas relaciones (Hur, Ahn y Kim, 2011), permanecen en ella más tiempo y contribuyen más. El compromiso afectivo es un elemento esencial que conduce a la participación duradera en las redes sociales online , de forma que cuanto más afectivamente comprometido se encuentra el individuo con la relación, mayor es la necesidad de mantenerla en el tiempo ( e.g., Cao et al., 2014; Li, Browne y Chau, 2006; Meyer, Allen y Sulsky, 1999; Rusbult, Drigotas y Verette, 1994). Así pues, una parte importante de la investigación ha estudiado la participación comunitaria desde una perspectiva socio-psicológica (Ling et al., 2005; Ludford et al., 2004) basada en el concepto de identidad (Erickson, 1968) y compromiso afectivo (Cao et al., 2014), centrándose en la relación psicológica entre el individuo y la red social ( e.g., Bateman , Gray y Butler, 2011), es decir, el compromiso afectivo resultado del sentido de comunidad, pertenencia y conexión emocional es “un importante predictor de la participación comunitaria mediante el cual podemos mejorar dicho constructo” (Yoo, Suh y Lee, 2001, p. 562). El compromiso afectivo es pues clave para entender por qué algunas relaciones comunitarias continúan y otras no (Rusbult, Martz y Agnew, 1998). Una red social online no puede tener éxito sin que se establezca una relación psicológica entre sus miembros, esto es, sin la presencia de voluntad de compromiso afectivo con la red (Arnett, German y Hunt, 2003; Gruen, Summers y Acito, 2000; Bhattacharya, Rao y Glynn, 1995). Es necesaria la existencia de relaciones afectivas y emocionales donde los miembros se identifican y se sienten parte del grupo reforzándose unos a Capítulo 2. La integración social 59 otros, yendo desde el propio objetivo utilitario y funcional de la red social (Etzioni, 1996) hacía un propósito hedónico, donde los individuos desean continuar participando en una relación de la que disfrutan y se benefician (Samuelsen y Sandvik, 1997). Los usuarios comprometidos afectivamente están dispuestos a permanecer en una relación de intercambio, así como a esforzarse para mantener la relación (Bhattacharya, Rao y Glynn, 1995) y fomentar su lealtad (Mattila, 2006). Estos miembros hacen contribuciones más significativas y repetidas y son más leales a sus conexiones sociales en la red llegando incluso a posicionarse como líderes y guías de nuevos usuarios (Preece y Shneiderman, 2009). El compromiso afectivo es un factor importante en la lealtad del usuario (Farias, Carvalho y Haas, 2014) hasta tal punto que la lealtad basada en el compromiso profundo y afectivo con la red social puede cambiar el comportamiento de los individuos, más allá de las influencias situacionales y de los esfuerzos de marketing (Oliver, 1999). En particular, el sentido de pertenencia al grupo así como la conexión emocional compartida nacen de la identificación de los miembros con la red social online y son, por lo tanto, características propias de la misma (Blanchard y Markus, 2002, 2004) que se encuentran estrechamente relacionadas con el concepto de compromiso afectivo (Dholakia, Bagozzi y Pearo, 2004; Gracia y Herrero, 2004; Bagozzi y Dholakia, 2002; Brissette, Cohen y Seeman, 2000; Ellemers, Kortekaas y Ouwerkerk, 1999). La identificación social de un individuo (por ejemplo, con un grupo de consumidores u organizaciones) provoca fuertes vínculos entre los usuarios y el grupo que ayudan a la autodefinición de los miembros y el desarrollo de la identidad que desean ( e.g., Einwiller et al., 2006; Gioia, 1998). La identificación social repercute pues en la formación de la identidad individual. Asimismo, la identidad social es una parte del autoconcepto del individuo que se deriva de su pertenencia al grupo social, afiliación, valor y significado emocional (Tajfel, 1978, p. 63) que alude tanto al aspecto Capítulo 2. La integración social 60 cognitivo común de usuarios como al aspecto afectivo, sustentado en las conexiones morales y emocionales con la red social online (Polletta y Jasper, 2001). Debido a la relevancia de la identidad social para la comprensión profunda del compromiso afectivo, profundizamos a continuación en dichos aspectos. En primer lugar, el aspecto cognitivo de la identidad social hace que el individuo se identifique con el grupo llegando a sentirse perteneciente al mismo. El sentido de pertenencia propiciado por la identificación supone una delimitación entre los miembros y no miembros del grupo, basada en la existencia de símbolos y valores compartidos, historia común y seguridad emocional (Taló, Mannarini y Rochira, 2014; Maya, 2004). Así pues, el sentido de pertenencia se incrementa cuando un individuo siente que comparte similitudes con otros miembros de la red social (Wilkinson, 2008). El usuario se percibe como una representación colectiva o compartida del grupo (Hogg y Abrams, 1988). Más aún, los miembros de las redes sociales donde existe una fuerte identidad social comparten objetivos, reglas, intereses e información lo que impulsa a los nuevos usuarios a adaptarse más rápido al nuevo entorno online y comprometerse con la red y sus miembros (Sun, Rau y Ma, 2014). Así pues, los individuos logran sentirse identificados con un contexto social mediante la toma de conciencia de su pertenencia al grupo y el autoestado que perciben en ese grupo (Tajfel, 1978). Se auto clasifican, de este modo, como miembros de una relación social para facilitar la autodefinición y su identidad en el ámbito social del que se sienten parte – su propio entorno social ( cf. Teoría de la Identificación Social: Hogg y Terry, 2000; Stets y Burke, 2000; Ashforth y Mael, 1989; Tajfel y Turner, 1985). En segundo lugar, el aspecto afectivo de la identificación social lleva este proceso un paso más allá en sentimientos de apego y pertenencia conduciendo a una implicación emocional con la red social (Algesheimer, Capítulo 2. La integración social 61 Dhokalia y Herrmann, 2005; McAlexander, Schouten y Koening, 2002; Ellemers, Kortekaas y Ouwerkerk, 1999). Es el grado en el que un individuo experimenta una sensación de conexión con otros miembros, y el significado emocional y evaluativo de esta percepción en un contexto comunitario (Bagozzi y Dholakia, 2006; Tajfel, 1978). Así pues, la parte afectiva de la identificación social también se relaciona con la implicación emocional de los miembros con el grupo, identificación de los mismos, sentido de pertenencia, vinculación emocional y, por tanto, con el compromiso afectivo (Cheung y Lee, 2009). Por tanto, los individuos afectivamente comprometidos se sienten conectados con los fines grupales e incorporan aspectos comunitarios a su identidad individual o a su propia forma de pensar y actuar (Ren, Kraut y Kiesler, 2012), o dicho de otra forma, se sienten influenciados a actuar congruentemente con los objetivos grupales (internalización) y además se ven reflejados en las características del mismo (identificación) (Pentina, Prybutok y Zhang, 2008). De esta forma, en el contexto del comercio social, la investigación ha manifestado que los miembros comprometidos afectivamente son más susceptibles de identificarse con otros miembros a través de la compra y uso de determinados productos y marcas; se sienten influenciados por las decisiones de compra de otros usuarios, mantienen una actitud más positiva y desarrollan la voluntad de cumplir y adaptarse a las conductas y expectativas del resto de miembros respecto a las decisiones de compra para fomentar el sentimiento de pertenencia (Pentina, Prybutok y Zhang, 2008; Dutton, Dukerich, y Harquail, 1994). Así, “la pertenencia a una red social puede influir en las decisiones de consumo de los miembros" (Pentina, Prybutok y Zhang, 2008, p. 118). El compromiso afectivo tiene un impacto positivo en los antecedentes de decisión y comportamiento de compra (Turri, Smith y Kemp, 2013; Nusair, 2007) que puede propiciar en los usuarios una Capítulo 2. La integración social 62 mayor sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social que generan otros miembros de la red. En suma, cuando los usuarios se integran socialmente – participan y se comprometen afectivamente – con su red social, desarrollan la intención y el deseo de mantener una relación positiva y de autodefinición con el grupo (Bagozzi y Dholakia 2002) pudiendo ser más sensibles a la información que los miembros de su red social generan para apoyar el comercio social. PARTE 3 Los rasgos estables de la personalidad Los rasgos estables de la personalidad 65 El entorno online puede ser percibido como complejo por los usuarios debido a la falta de contacto físico. Esta complejidad inhibe las intenciones de llevar a cabo ciertas conductas ( i.e. , integrarse socialmente) debido a que los usuarios no desean interactuar en circunstancias imprevisibles (Gefen, 2000). Precisamente existen ciertos factores que reducen la incertidumbre y la complejidad del entorno online y que no deben por tanto ser ignorados. En particular, se han identificado factores como las influencias ambientales (Fan, Wu y Chiang, 2009; Tedjamulia, Dean y Albrecht, 2005) y las características individuales de la personalidad de los miembros ( e.g., motivaciones, personalidad, valores y beneficios obtenidos de la participación; Malinen, 2015; Bishop, 2007; Han, Zheng y Xu, 2007; Du, 2006) que pueden reducir el riesgo percibido por los usuarios en el mundo online . Diversos autores han estudiado estos antecedentes basándose en teorías de la conducta humana y la adopción de tecnologías. Por ejemplo, un amplia variedad de trabajos han adoptado la Teoría de Acción Razonada ( TRA: e.g., Hsu y Lin, 2008), el Capital Social y las Teorías Cognitivas Sociales (Hsu et al., 2007; Chiu, Hsu y Wang, 2006), Teoría de Usos y Gratificaciones ( e.g., Nambisan y Baron, 2007), así como la perspectiva instrumental (Leimeister, Sidiras y Krcmar, 2004). Sin embargo, estas investigaciones se centran más en el estudio de las decisiones de aceptación y uso de las redes sociales que en valorar suficientemente las diferencias personales (Yi, Fiedler y Park, 2006). Así pues, “aunque algunas variables referidas a la propia organización o red social han explicado parte de la relación entre los miembros y sus redes, es cierto que la mayoría de la varianza sigue sin ser explicada” (McMahon, 2007, p. 7). Más aún, en la actualidad no existe consenso en la literatura. Trabajos posteriores señalan que la forma de uso y los beneficios obtenidos de las redes sociales online están influidos por las diferencias individuales en la personalidad o habilidades de los usuarios (Anderson et Capítulo 3. La propensión a confiar 72 En este contexto, una de las conceptualizaciones sobre confianza más utilizadas y completas, que ha sido adaptada a distintas disciplinas científicas como la economía y la psicología porque se puede aplicar a muchas situaciones (Evans y Revelle, 2008), es la que la define como ''un estado psicológico que comprende la intención de aceptar la vulnerabilidad basada en las expectativas positivas de las intenciones o conductas de los otros" ( e.g., Rousseau et al., 1998, p. 395). En la confianza toman partido el fiduciante (parte que confía) y el fiduciario (parte en la que se confía) siendo un constructo que incluye como antecedentes la confiabilidad y la propensión innata a confiar de cada individuo fiduciante (Mayer , Davis y Schoorman, 1995). Por un lado, son muchos los investigadores que han tratado de clasificar los antecedentes de la confianza ( e.g., Walczuch, Seelem y Lundgren, 2001; Doney y Cannon, 1997; Barney y Hansen, 1994; Zucker, 1986). Sin embargo, no existe concenso sobre cómo se interrelacionan estos antecedentes (McKnight, Choudhury y Kacmar, 2002). Por otro lado, a pesar de los esfuerzos de la comunidad científica, no existe una única definición de confianza ni inter ni intra-disciplinar (McKnight y Chervany, 2001). Este inconveniente ha sido reconocido y denominado por diversos autores como "confusión o ciénega conceptual" (Carnevale y Wechsler, 1992, p. 473; Lewis y Weigert, 1985, p. 975; Barber, 1983, p. 1). No obstante, asumir por nuestra parte esta circunstancia, no implica que cada estudio deba tratar todos los antecedentes y relaciones posibles del constructo. Es necesario que cada investigación adopte el enfoque de confianza útil y relevante según el contexto y las diferentes etapas de desarrollo de la misma (Kramer, 1999; McKnight y Chervany, 1996). Nuestra investigación parte del modelo de confianza desarrollado por Mayer , Davis y Schoorman (1995) por ser considerado como un artículo seminal que expone con claridad las relaciones entre las diferentes dimensiones de la confianza, separando además antecedentes y resultados Capítulo 3. La propensión a confiar 73 de la misma ( cf. Guillén, Lleó y Perles, 2011; Knoll y Gill, 2011), y que deriva en sí mismo de la administración de empresas en general siendo ampliamente utilizado en áreas tan diversas como el marketing, la economía, los sistemas de información, la psicología y la sociología, entre otras (Schoorman, Mayer y Davis, 2007). 1.1. LA CONFIABILIDAD Siguiendo la definición de confianza propuesta por Mayer , Davis y Schoorman (1995, p. 712), “las expectativas positivas sobre las intenciones o conductas de los otros” hacen referencia a la confiabilidad que emana de la parte en la que se confía (fiduciario) ya sean personas, grupos, instituciones, organizaciones o comunidades ( cf. Gefen y Straught, 2004; Jarvenpaa y Tractinsky, 1999; Mayer y Davis, 1999; Lewicki, McAllister y Bies 1998; McKnight, Cummings y Chervany, 1998; Morgan y Hunt, 1994; Moorman, Zaltman y Deshpandé, 1992). En particular, la evaluación por parte del fiduciante de cada situación bajo una serie de criterios de confiabilidad (competencia, benevolencia e integridad) le permiten crear expectativas respecto a lo que la otra parte podría hacer ( e.g., Fulmer y Gelfand, 2012; Colquitt, Scott y Lépine, 2007; Mayer , Davis y Schoorman, 1995). Esta confianza que surge tras la evaluación del fiduciante de la confiabilidad de la otra parte es conocida como confianza interpersonal (Mcknight y Chervany, 2001). En particular, el criterio de competencia está relacionado con la capacidad o habilidad demostrada para desempeñar una actividad determinada. Es un factor de naturaleza situacional ya que depende de las circunstancias en las que se desarrolle la actividad; una alta capacidad en una tarea no implica necesariamente una alta capacidad en otra tarea distinta. La benevolencia es entendida como la buena intención del fiduciario; lo que se evalúa es si este busca el beneficio del fiduciante y no Capítulo 3. La propensión a confiar 74 únicamente su propio beneficio. Por último, mediante la integridad, la parte que confía evalúa si los principios que guían el comportamiento del fiduciario son compartidos o no por él ( cf. Guillén, Lleó y Perles, 2011; Mayer , Davis y Schoorman, 1995). Adicionalmente, la literatura ha puesto de manifiesto otros factores situacionales tales como la reputación definida como “la percepción del fiduciante sobre la honestidad y preocupación del fiduciario” (Doney y Cannon, 1997) que puede influir en la evaluación de la confiabilidad otorgada por el fiduciante ( e.g., Sztompka, 1999; Moorman, Deshpandé y Zaltman, 1993). Así pues, con la evaluación de estos criterios se genera en el fiduciario un histórico de confiabilidad que irá evolucionando debido a la reevaluación de los criterios con el devenir las interacciones ( cf. Mayer y Davis, 1999). Esta confianza se mantiene e intensifica cuando durante una o varias interacciones los individuos no desertan, mostrando una imagen congruente, firme y convincente de sí mismos (Arnaus, 2011). 1.2. LA PROPENSIÓN A CONFIAR A diferencia de otras disciplinas, la psicología se centra en el estudio de las diferencias individuales en la confianza como rasgo de la personalidad, y cómo esas diferencias afectan a las relaciones humanas (Wang y Emurian, 2005) constituyendo pues un enfoque adecuado para dar respuesta a los objetivos de esta investigación. Rotter (1967) es uno de los primeros y más reputados teóricos en estudiar también la confianza como una propensión o forma de personalidad, definiéndola como “una esperanza generalizada de que la palabra, promesa, declaración verbal o escrita de otro individuo o grupo puede ser confiable” (Rotter, 1967, p. 651; 1980; Tschannen-Moran y Day, 2000). Este concepto continúa tomando importancia a lo largo de la investigación sobre confianza. Capítulo 3. La propensión a confiar 75 Cuando Mayer , Davis y Schoorman (1995) aluden a “la intención de aceptar la vulnerabilidad” están refiriéndose a la existencia de una disposición natural y general a confiar en otra persona ( e.g., Gefen, 2000; McKnight, Cummings y Chervany, 1998; Moorman, Zaltman y Deshpandé, 1992), esto es, la confianza no sólo depende de la evaluación de la confiabilidad según las experiencias del pasado y la reputación del fiduciario sino también de factores disposicionales que provienen de la personalidad del fiduciante (Kee y Knox, 1970). Esta propensión determina el grado innato de voluntad del fiduciante a hacerse vulnerable ante el fiduciario sin tener necesariamente conocimiento previo (evaluación de la confiabilidad) sobre el mismo. Más aún, esta disposición es probable que sea el antecedente de la confianza más importante en entornos con actores desconocidos ( e.g., Williams, 2014; Bigley y Pearce, 1998; entre otros). Las personas suelen comenzar las relaciones con un cierto grado de confianza inicial (Wu, Hu y Wu , 2010; Meehan, 2000; McKnight, Cummings y Chervany, 1998; Rotter, 1980); por ejemplo, los individuos con mayor propensión a confiar evalúan a los nuevos miembros como dignos de confianza aun basándose en información limitada (Kuo y Thompson, 2014). Ante la ausencia de información para evaluar la competencia, integridad y benevolencia ( i.e. confiabilidad) estos individuos creerán en la confiabilidad de la otra parte por estar especialmente inclinados o dispuestos a confiar (Williams, 2014; Mayer , Davis y Schoorman , 1995; Govier, 1994; Lewis y Weigert, 1985). En particular, las personas que poseen mayor propensión a confiar presentan un alto grado de fe en la humanidad (creen que los demás son dignos de confianza), y además creen que obtendrán mejores resultados interpersonales si tratan a los demás como confiables independientemente de que lo sean o no (McKnight y Chervany, 2001; Gefen, 2000; McKnight, Cummings y Chervany, 1998). Diversos autores han afirmado que la propensión a confiar se desarrolla en fases tempranas de la vida y se mantiene relativamente Capítulo 3. La propensión a confiar 76 estable posteriormente en un amplio espectro de situaciones y personas ( e.g., Costa, Bijlsma-Frankema y De Jong, 2009; Gill et al., 2005; Uslaner, 2004). Algunas personas son más propensas a confiar que otras lo que indica variaciones en la disposición a confiar. Se observan pues diferencias individuales en este rasgo duradero de personalidad que afecta a la probabilidad de que una persona confíe ( e.g., Evans y Revelle, 2008; Colquitt, Scott y Lépine, 2007; Das y Teng, 2004). Por tanto, esta propensión es independiente de cualquier otra parte o contexto (Leimeister, Ebner y Krcmar, 2005) y dependiente a su vez de la personalidad de quien confía. La confianza que se genera de la propensión a confiar de los individuos como rasgo de su personalidad es comúnmente conocida como confianza disposicional (cf. Leimeister, Ebner y Krcmar, 2005; McKnight, Kacmar y Choudhury, 2004; McKnight y Chervany, 2001; entre otros) aunque también es habitual encontrarla en la literatura como disposición o propensión a confiar, confianza básica, general, generalizada o humanizada ( e.g., Grabner-Kräuter, Kaluscha y Fladnitzer, 2006; Uslaner, 2004) e incluso, en algunos casos, confianza social (Miller y Mitamura, 2003; Couch y Jones, 1997). Puede señalarse, por tanto, que la confianza es una cuestión subjetiva que se encuentra directamente afectada por las diferencias individuales estables, como la propensión a confiar, y por factores situacionales, como la confiabilidad evaluada por quien confía bajo los criterios de competencia, benevolencia e integridad. Más aún, la propia propensión a confiar como diferencia individual subyacente afecta a la confiabilidad ( e.g., Moody, Galletta y Lowry, 2014; Evans y Revelle, 2008; Colquitt, Scott y Lépine, 2007); el efecto de la propensión a confiar podría ampliar o reducir las pistas sobre confiabilidad que evalúan los fiduciantes (Cheung y Lee, 2000). Por tanto, la propensión a confiar es uno de los factores determinantes de la intención y conducta real de confiar ( e.g., Hu et al., 2010; Yakovleva, Reilly Capítulo 3. La propensión a confiar 77 y Werko, 2010; Colquitt, Scott y Lépine, 2007; Mayer , Davis y Schoorman, 1995). Asimismo, la confianza reduce la complejidad y aumenta la tolerancia a la incertidumbre social (Luhmann, 2005; Gefen, 2004). Se ha demostrado que el nivel de confianza podría cambiar cuando los individuos se comunican en un entorno ‘cara a cara’ o en un entorno online (Feng, Lazar y Preece, 2004) donde la incertidumbre, el riesgo y las inseguridades están presente debido principalmente a la ausencia de contacto físico (Lorenzo, Alarcón y Gómez, 2011). La confianza es un elemento clave que determina las actitudes y el comportamiento de los usuarios en internet. Por tanto, en el siguiente epígrafe analizamos la confianza y sus antecedentes en el entono online. 2. LA CONFIANZA EN EL ENTORNO ONLINE Mayer (2009) manifiesta que podrían existir diferencias entre el mundo on y offline en la percepción e importancia de los criterios utilizados para evaluar la confiabilidad ( i.e. competencia, integridad, benevolencia). Si bien es cierto que el modelo de Mayer , Davis y Schoorman (1995) proporciona un marco óptimo para el estudio de la confianza, con la irrupción de internet queda patente la necesidad de otros modelos que tengan en cuenta factores propios de la idiosincrasia online . Por ejemplo, se ha evidenciado que la confianza influye en la adopción de las tecnologías ( e.g., Beldad , De Jong y Steehouder, 2010; Featherman y Fuller, 2003). Diversas investigaciones han puesto de relieve la existencia de otros factores antecedentes de la confianza asociados al propio uso de una nueva tecnología o interfaz ya que los individuos muestran distintas actitudes hacia las máquinas y la tecnología ( cf. Wang y Emurian, 2005). De hecho, “el nivel de confianza considerado suficiente para realizar intercambios online es diferente para cada individuo” (Wang y Emurian, 2005, p. 112; Grabner- Capítulo 3. La propensión a confiar 78 Kraeeter, 2002). Modelos como el de McKnight y Chervany (2001) completan de hecho la visión de la confianza proporcionada por Mayer , Davis y Schoorman (1995), facilitando su estudio en el contexto online . Ambas investigaciones se complementan pues para una mejor comprensión del constructo confianza en el entorno online y la integración social (Scherer y Wimmer, 2014). La confianza y sus connotaciones han sido estudiadas en numerosos campos disciplinarios. Presentan importantes oportunidades de investigación y aplicaciones en el ámbito online (Wang y Emurian, 2005) y, en particular, en las redes sociales que sustentan los intercambios y relaciones sociales. Por un lado, la confianza se ha considerado como un factor impulsor de los intercambios entre las partes (Wigand, Picot y Reichwald, 1998; Williamson, 1975) en previsión de futuras interacciones recíprocas y relaciones duraderas a largo plazo (Yoon, 2002). Cuando los usuarios confían, es más probable que se involucren en la red social, participen, generen y compartan información con otros miembros (Zhao et al., 2012). Más aún, la interacción social y la confianza influyen positivamente en la calidad del conocimiento que se genera y comparte en las redes sociales online (Chang y Chuang, 2011). Se considera una pieza clave para que se produzcan interacciones (Gefen, Karahanna y Straub, 2003) y, por tanto, es esencial para el éxito de las redes sociales así como de otros entornos colaborativos (Isaías, Miranda y Pífano, 2009). Por otro lado, aunque existen diferencias ineludibles debido al contexto online, la confianza en redes sociales online sigue viéndose afectada por factores situacionales y por diferencias individuales, tal y como ocurre en el contexto offline. Por tanto, el entendimiento y fomento de la confianza se constituyen como los pilares básicos para la sostenibilidad de las relaciones y la cooperación en el mundo online que ejerce, además, un papel fundamental en la adopción tecnológica (Wang y Emurian, 2005; Fukuyama, 1995), Capítulo 3. La propensión a confiar 79 suponiendo un reto de creciente interés e importancia para investigadores y profesionales. Así pues, la confiabilidad y la propensión a confiar en el entorno online serán ampliamente tratados en los siguientes epígrafes. 2.1. LA CONFIABILIDAD EN EL ENTORNO ONLINE Una parte sustancial de la investigación sobre confianza online se basa en el estudio de los factores y antecedentes específicos que afectan al comercio electrónico y a la relación entre compradores y vendedores online ( e.g., Chow y Angie, 2006; Flavían, Guinalíu y Gurrea, 2006; Keat y Mohan, 2004; entre otros). Una amplia variedad de investigadores ha examinado estos antecedentes de la confianza en el entorno online, particularmente, en el ámbito del comercio electrónico ( cf. Wang y Emurian, 2005). Por una parte, se ha investigado la confiabilidad basada en la capacidad, integridad y benevolencia de la parte en la se confía (otros usuarios o proveedor web). En particular, en el contexto tecnológico los criterios para la evaluación de la confiabilidad ( i.e. competencia, integridad y benevolencia) que generan confianza interpersonal, no suelen aplicarse tal y como se hace normalmente a los individuos, grupos, organizaciones o comunidades fuera de internet (Grabner-Kräuter, Kaluscha y Fladnitzer, 2006; Riegelsberger, Sasse y McCarthy, 2005; Corritore, Kracher y Wiedenbeck, 2003), sino que se utilizan análogamente los criterios de funcionalidad (capacidad), fiabilidad (integridad) y utilidad (benevolencia) (Lankton y McKnight, 2011). Por otra parte, además de estos criterios, hay evidencias de que las recomendaciones y comentarios de terceras personas influyen en la confiabilidad y en las decisiones individuales de uso de una tecnología, como el comercio electrónico (Vance, Elie-Dit-Cosaque y Straub, 2008; Wang y Benbasat, 2005). Se ha estudiado la influencia de un amplio número de Capítulo 3. La propensión a confiar 80 variables, también circunstanciales, como el contenido de los comentarios de los usuarios, la propia transacción tecnológica, la presentación, los avisos, las guías e instrucciones, las percepciones de las características estructurales de internet – seguridad, protección de información personal y facilidad de navegación, entre otros ( cf. Yoon y Occeña, 2015; Saaksjarvi y Samiee, 2007; Bart et al., 2005). Esta variedad de factores puede generar un conjunto de creencias sobre la confiabilidad que un individuo posee en un contexto específico (como el tecnológico o técnico sobre el que se sustenta internet) (Leimeister, Ebner y Krcmar, 2005; McKnight, Kacmar y Choudhury, 2004; Yoon, 2002). Así pues, tras la evaluación positiva de la confiabilidad en un contexto o sistema determinado emana un antecedente de confianza que ha sido reconocido en la literatura como confianza en el sistema, confianza institucional ( e.g., McKnight y Chervany, 2001, 2002, 1996; Luhmann, 1989; Lewis y Weigert, 1985; Barber, 1983) e, incluso, confianza tecnológica para aludir al contexto específico de internet ( cf. Blind, 2006). En suma, el entorno online parece conferir mayor variabilidad a la confianza, ya que además de la confianza interpersonal, existe la confianza institucional, en el sistema o tecnológica, debido a los factores situacionales que emergen del propio contexto. 2.2. LA PROPENSIÓN A CONFIAR EN EL ENTORNO ONLINE Una parte importante de la investigación trata la confianza como un constructo situacional, si bien las diferencias individuales como la propensión a confiar pueden ser utilizadas para estudiar y predecir el comportamiento de confianza (Evans y Revelle, 2008). Así, la generación de confianza en el entorno online parece estar basada principalmente en dos tipos generales de antecedentes: (1) antecedentes situacionales como son la confiabilidad (funcionalidad, fiabilidad y utilidad) de la parte en la que se Capítulo 3. La propensión a confiar 81 confía – al igual que en el entorno offline – conocido como confianza interpersonal , y otras variables situacionales que emergen del propio contexto online y que dan lugar a confianza institucional, en el sistema o tecnológica ; y (2) un antecedente relativamente estable “la propensión a confiar” del fiduciante de la que surge la confianza disposicional ( cf. Scherer y Wimmer, 2014; McKnight, Kacmar y Choudhury, 2004; Gefen, Karahanna y Straub, 2003; McKnight y Chervany, 2001). De acuerdo con Uslaner (2004, p. 29) el futuro de internet podría depender más de la confianza generalizada que evocan los usuarios con mayor propensión a confiar – “de una fe más general en la humanidad” – que de la confianza que emana de la confiabilidad que refleja la experiencia con personas (confianza interpersonal), contextos o tecnologías particulares (confianza institucional, del sistema o tecnológica) y que, además, podría moderar las relaciones entre el resto de antecedentes de la confianza y la generación de la misma (Wang y Emurian, 2005; Lee y Turban, 2001). Por tanto, la propensión a confiar juega un papel relevante en hacer que las personas perciban el mundo online como una oportunidad o una amenaza (Uslaner, 2004). La propensión a confiar en el entorno online ha sido definida de manera similar a la propensión a confiar en el entorno offline como una propensión general a confiar en los demás, que también puede influir en las creencias e intenciones de un individuo hacia un proveedor online (McKnight y Chervany, 2002, 2001; McKnight, Choudhury y Kacmar, 2002). Como ocurre en el contexto offline , un usuario con propensión a confiar en el medio online estaría dispuesto a confiar incluso sin contar con experiencias que le proporcionen confiabilidad en ese medio en particular (Aiken et al., 2007). Más aún, la propensión a confiar afecta a los antecedentes situacionales de la confianza, por ejemplo, repercute positivamente a la confiabilidad de otras personas en las redes sociales online (confianza interpersonal) (Ridings , Gefen y Arinze, 2002) así como a la confianza Capítulo 4. La propensión prosocial 88 elevación de la autoestima como resultado de su acción” (Gordillo, 1996, p. 52), si bien esta motivación no es la que impulsa la conducta, de ahí que se pueda seguir considerando la existencia de la conducta altruista. Por otro lado, la ayuda puede generarse por una motivación no altruista, donde quien la proporciona espera o desea un beneficio propio (recompensa o evitación de un castigo) además del o por encima del ajeno (Ruiz, 2005). En este caso estaríamos refiriéndonos a un comportamiento prosocial no altruista. En suma, lo que los autores de esta corriente proponen es una distinción basada en la motivación de la conducta como criterio diferenciador, distinguiendo realmente entre conductas altruistas para abarcar los comportamientos prosociales basados en motivaciones altruistas y conductas prosociales para los comportamientos prosociales basados en motivaciones no altruistas ( e.g., Jeffries et al., 2006; Raven y Rubin, 1983; Piliavin et al., 1981; Wispé, 1978). En segundo lugar, para llevar a cabo dicha delimitación es necesario conocer las motivaciones del benefactor; “sólo sobre la base del conocimiento de los motivos de un acto se puede determinar si una conducta es altruista o no” (Bar-Tal, Raviv y Sharabany, 1982, p. 378). Sin embargo, como pone de manifiesto Chacón (1986), otra parte de la investigación evidencia que es posible que no pueda conocerse la motivación última del benefactor ya que la consideran un hecho supuesto e hipotético más que observable y son partidarios de examinar la conducta prosocial al margen de los aspectos motivacionales ( e.g ., De Waal, 2008; Eisenberg, 1982; Rushton, 1982). Estos autores proponen no incluir la motivación en la definición de conducta prosocial, apoyando de esta forma una definición más conductual donde lo importante es ayudar, independientemente de la motivación que promueva la conducta – pudiendo ser considerada, en todo caso, la conducta altruista la forma más elevada de comportamiento prosocial (Eisenberg, 1986). No obstante, esta dialéctica no significa la ruptura del constructo ‘conducta prosocial’. Se puede de hecho argumentar que toda conducta altruista es prosocial, ya que beneficia a quien la recibe, pero no toda Capítulo 4. La propensión prosocial 89 conducta prosocial es altruista ( e.g ., Garaigordobil, 1994; López, 1994; González, 1992) – sólo lo serían aquellas que tuvieran dicha motivación (ayudar aún en la ausencia de beneficios). Así pues, tanto la conducta altruista como la no altruista serían conductas prosociales, ya que ambas benefician a los demás. En palabras de González (1992), “se entiende así el concepto de conducta prosocial como un término general que incluye un cierto número de conductas interpersonales: ayudar, compartir, cooperar, dar, restituir, etc., siendo una de ellas la conducta altruista” (Weir y Duveen, 1981; Wispé, 1978; entre otros). En esta investigación estudiamos la influencia de las conductas prosociales (compartir, ayudar, apoyar, etc.) en la integración social. El comportamiento prosocial tiene valor predictivo en adaptación social (Caprara et al., 2000; Caprara y Pastorelli, 1993). Los estudios han demostrado que si el benefactor recibe algún beneficio de su conducta de ayuda (sea esta o no su motivación), existe mayor probabilidad de que vuelva a prestar la ayuda o llevar a cabo un comportamiento prosocial. Por tanto, debido a las inoperancias empíricas constatadas en trabajos anteriores para medir la motivación altruista ( cf. Osorio, 2009; Ruíz, 2005; entre otros) y sobre todo a los objetivos particulares de esta investigación, nos decantamos por admitir una definición conductual (al margen de la motivación del individuo para ser prosocial) y más amplia de comportamiento prosocial como conducta social positiva y voluntaria hacia otras personas o sociedad en su conjunto, que puede incluir conductas tales como ayudar, compartir, alentar, donar, voluntariado, etc. con o sin motivación altruista ( e.g., Sibary, 2006; González, 1992; Eisenberg y Miller, 1987). Capítulo 4. La propensión prosocial 90 2. LA PROPENSIÓN PROSOCIAL Los comportamientos prosociales, como cualquier conducta, se componen de variables disposicionales más estables y de variables situacionales que dependen de situaciones transitorias donde la variabilidad de las mismas influye en estas conductas positivas (López, 1994; Maganto, 1994; González, 1992). La literatura ha atravesado varias etapas donde el interés ha oscilado entre variables situacionales y disposicionales, según la validez predictiva de las mismas (Ruiz, 2005). Como ya se ha puesto de manifiesto, las variables disposicionales son más propensas a estabilizar los comportamientos (Penner, 2002) y aportan un gran valor para explicar la retroalimentación de la integración social, el éxito y la sostenibilidad de una red social online . En particular, la propensión para ayudar voluntariamente, compartir, donar y cooperar en un grupo refleja el aspecto relacional del capital social 3 , e impulsa positivamente los comportamientos prosociales de los usuarios para beneficiar a otros miembros o lograr objetivos compartidos (Yoo, Suh y Lee, 2001). Estas figuras de apoyo y ayuda pueden incluir miembros de la familia, amistades en las que se confía y personas que se acaban de conocer pero que están dispuestas a ayudar. Estos individuos se ayudan mutuamente, proporcionando apoyo o realizando diversas actividades en su comunidad. Pueden tener una preocupación especial acerca de un problema particular autoexperimentado o cercano, pueden ser personas que desempeñan roles análogos al de los profesionales o bien personas con tiempo y habilidades infrautilizadas que emplean en desempeñar tareas de 3 Putnam define el capital social a partir de los rasgos de las organizaciones sociales como lo son las redes, normas y confianza mutua que facilitan la coordinación, cooperación, la reciprocidad generalizada y los beneficios colectivos en vista a asegurar bienes económicos o el mismo funcionamiento de la democracia ( e.g., Putnam, 2001). Capítulo 4. La propensión prosocial 91 interés común o movilizar a otros miembros de la comunidad alrededor de problemas locales (Lila y Gracia, 2005). Investigadores y psicólogos del desarrollo afirman que las diferencias individuales en la propensión prosocial reflejan procesos de maduración, atención y evaluación, competencia social, desarrollo cognitivo y emocional, razonamiento moral y capacidades de autorregulación de cada individuo (Eisenberg, Fabes y Spinrad, 2006; Eisenberg y Fabes, 1998; Caprara y Pastorelli, 1993; Krebs y Van Hesteren, 1994), y que la diferencias individuales como la empatía disposicional, la responsabilidad social, la asertividad y la simpatía ( e.g., Calvo, González y Martorell, 2001) predisponen más fácilmente a las personas para llevar a cabo comportamientos prosociales (Ruiz, 2005). Así pues, debido a los rasgos personales existen individuos más propensos a desarrollar comportamientos prosociales que beneficien a los demás, aunque ello conlleve realizar sacrificios (Alessandri et al., 2009). En suma, la propensión prosocial es definida por Penner y Finkelstein (1998, p. 526) como "una tendencia duradera (persistente) a pensar en el bienestar y los derechos de otras personas, a sentir preocupación y empatía por ellos, y a actuar de manera que los beneficie". Eisenberg et al. (2002) llevan a cabo un estudio longitudinal donde queda en evidencia la existencia de una propensión prosocial que en palabras de Caprara et al. (2005, p. 77) es relativamente estable desde la adolescencia temprana y “sin embargo existe menos conocimiento del comportamiento prosocial para el bienestar y el ajuste personal durante las etapas posteriores de la vida”, lo que constituye una oportunidad para este estudio. En particular, Internet se ha posicionado como una tecnología a través de la cual los usuarios pueden mostrar preocupación y proporcionar ayuda a los demás (Lenhart et al., 2011) sin limitaciones horarias ni geográficas, presentándose en este medio numerosas ocasiones reales y potenciales para el desarrollo de conductas prosociales ( e.g., generar y compartir, grupos de apoyo, voluntariado, Capítulo 4. La propensión prosocial 92 caridad, ayuda, etc.) ( cf. Warmerdamn et al., 2010; Eichhorn, 2008; entre otros). Por tanto, el siguiente epígrafe amplia la comprensión del comportamiento prosocial, y en particular, de la propensión prosocial de los usuarios en el entorno online . 3. EL COMPORTAMIENTO PROSOCIAL EN EL ENTORNO ONLINE La contundente presencia de los usuarios en el entorno online , el uso de las distintas plataformas basadas en internet, y las relaciones interpersonales y grupales que en ellas cohabitan han hecho de la red un escenario propicio y potencial para el desarrollo de conductas sociales. En general, los individuos utilizan internet para adquirir conocimientos valiosos y desarrollar conexiones positivas con otros usuarios (Zhang, Benyoucef y Zhao, 2015). Por el contrario, un cuerpo importante de investigación previa también ha abordado las conductas antisociales como las agresiones en el entorno online ( e.g., Calvete et al., 2010; Gradinger, Strohmeier y Spiel, 2009), a pesar de que este tipo de comportamientos es minoritario respecto al prosocial (Wright y Li, 2011). La investigación de las conductas prosociales en el entorno online se ha sustentado fundamentalmente en foros, salas de chat y juegos ( e.g ., Wang y Wang, 2008; Butler et al., 2007) dejando pues un importante y evidente vacío para futuras investigaciones (Wright, Li y Yan, 2012) en el ámbito de otras herramientas, áreas y relaciones sustentadas en la web 2.0, tales como las redes sociales online . Las redes sociales online pueden impulsar a los usuarios a realizar acciones nobles (Vallor, 2012) constituyéndose como una plataforma idónea donde la gente se reúne y pone a disposición de una causa común y loable sus habilidades y talentos (Sproull et al., 2005) ofreciendo a los receptores apoyo social, ayuda y asesoramiento. Capítulo 4. La propensión prosocial 93 En particular, el comportamiento prosocial impulsa a los individuos en redes sociales a “compartir conocimiento y es, por tanto, una buena forma para desarrollar relaciones” (Ma y Chan, 2014, p. 52). Más aún, los comportamientos prosociales mejoran la reputación del individuo, su propia imagen, su aprobación social y su propio bienestar mediante la ayuda que proporciona a otros miembros que puede propiciar reciprocidad de la ayuda en el futuro así como el mantenimiento de relaciones estables y continuas con el resto de usuarios de la red social (Yu, Jiang, y Chan, 2007; Blau, 1964). Llegados a este punto es conveniente preguntarse ¿cómo emergen los comportamientos prosociales en el entorno online ? En los últimos años, dos teorías han tratado principalmente de dar respuesta a esta pregunta. Por un lado, la teoría social cognitiva propone que los comportamientos prosociales en el mundo online se aprenden mediante la observación de lo que hacen otras personas (Bandura, 1977) que provoca con posterioridad que el usuario participe llevando a cabo las conductas prosociales observadas (Wright, Li y Yan, 2012). Diversos estudios evidencian como los comportamientos prosociales online también benefician al benefactor proporcionándole mayor satisfacción personal, apoyo dentro de sus redes sociales online , aprendizaje, reputación, construcción de relaciones, amistad o divertimento (Butler et al., 2007; Lakhani y Hippel, 2003; Cummings, Sproull y Kiesler, 2002; entre otros), y actuando como refuerzo positivo que incita a los usuarios a realizar contribuciones valiosas a la red social online (Wright, Li y Yan, 2012; Hertel, Niedner y Herrmann, 2003; McKenna y Bargh, 1998; entre otros). De esta forma, el individuo se encuentra más motivado a llevar a cabo de nuevo un comportamiento positivo lo que podría explicar que la participación en comportamientos prosociales se vuelva continua impulsando la retroalimentación de la integración social y, por tanto, el éxito de la red social online a largo plazo. Capítulo 4. La propensión prosocial 94 Por otro lado, otra de las formas de entender la existencia de la conducta prosocial en la red es comparar y contrastar con la conducta prosocial en el mundo offline (Sproull et al., 2005). En este sentido, la teoría social de la co-construcción está siendo recientemente utilizada con éxito para explicar las similitudes entre la identidad y las conexiones psicológicas que tienen lugar en el entorno off y online (Lenhart et al., 2011; Subrahmanyam y Greenfield, 2008; Subrahmanyam et al., 2008; Boneva et al., 2006; entre otros). Por ejemplo, numerosos trabajos al respecto han demostrado la analogía en el uso de las tecnologías entre los adultos jóvenes o emergentes (18-29 años; e.g., Lenhart et al., 2011, 2010; Ybarra et al., 2006; Ybarra y Mitchell, 2004). Los adultos emergentes utilizan las redes sociales online para reforzar las relaciones que ya mantienen en el mundo offline (Ellison, Steinfield y Lampe, 2007) y promover la interacción social ( e.g., organizando eventos online que se desarrollan offline ) (McMillan y Morrison, 2008), esto es, utilizan las redes sociales online para apoyar sus conexiones interpersonales (Subrahmanyam et al., 2008). Por tanto, cabe esperar cierta consistencia conductual de los usuarios más prosociales entre sus escenarios off y online de manera bidireccional. No obstante, siguiendo a Wright y Li (2011) es más común que las conductas prosociales se produzcan en el entorno online porque las personas generalizan o infieren la disposición, propensión o tendencia prosocial que poseen en su mundo offline . Estos autores, siguiendo la teoría de la coconstrucción estudiaron la asociación positiva de los comportamientos prosociales offline y online en redes sociales online y revelaron que esta teoría actúa también en este contexto como vehículo transmisor de la propensión prosocial entre los entornos off y online . Nos decantamos pues, por utilizar la teoría de la co-construcción como base teórica para la compresión de la existencia de conductas prosociales en el mundo online . CAPÍTULO 5 La propensión a innovar en TICs Capítulo 5. La propensión a innovar en TICs 97 1. LA ADOPCIÓN DE INNOVACIONES TECNOLÓGICAS Una innovación se define como "una idea, práctica u objeto que es percibido como nuevo por un individuo u otro tipo de unidad de adopción" (Rogers, 2003, p. 12). La tecnología conduce por su parte a la aplicación sistemática del conocimiento científico u otro conocimiento orientado a fines prácticos (Galbraith, 1980). Así pues, con el término innovación tecnológica se designa a la incorporación del conocimiento científico y tecnológico, propio o ajeno, con el objeto de crear o modificar un proceso productivo, un artefacto o una máquina para cumplir un fin valioso para una sociedad (Hernández, Fernández y Baptista, 2003). Las innovaciones tecnológicas facilitan la creación de ventajas competitivas empresariales (Méndez, 1998). La innovación tecnológica supone comercializar por primera vez una tecnología en el mercado constituyendo el soporte de la competitividad empresarial (Fernández y Vázquez, 1996). De ella depende la renovación continua de la organización (Danneels, 2002) desempeñando, por tanto, un papel importante en su éxito. El hecho de que las organizaciones comercialicen o utilicen innovaciones tecnológicas – por ejemplo, para estar en contacto con sus usuarios – no constituye un motivo de éxito per se , puesto que las innovaciones tecnológicas que no sean aceptadas por estos individuos no redundarán en beneficios empresariales (Agarwal y Prasad, 1998). Por tanto, la comprensión de los factores que favorecen la adopción de una innovación tecnológica es esencial para la supervivencia de la organización ( cf. Delgado et al., 2011). Desde hace años la investigación ha puesto de relieve la importancia del estudio de los factores que influyen en la adopción de las tecnologías. Por ejemplo, el Modelo de Aceptación Tecnológica ( cf. TAM: Legris, Ingham y Collerette, 2003; Davis, Bagozzi y Warshaw, 1989; TAM2: Venkatesh y Davis, 2000 y TAM3: Venkatesh y Bala, 2008), la Teoría de Difusión de las Capítulo 5. La propensión a innovar en TICs 104 conocimientos y en la participación comunitaria (Tseng y Kuo, 2014). Más aún, este rasgos se relacionará también con el sentimiento de identidad y pertenencia ( cf. Chou, 2010; Teo et al., 2003) fomentando un mayor compromiso afectivo. Por tanto, PIIT actúa como un elemento impulsor de la integración social de los usuarios en las redes sociales online. Los individuos con mayor PIIT desarrollan conductas más positivas ante innovaciones en TICs (Agarwal y Prasad, 1998) – están más predispuestos a adoptar e integrarse en las redes sociales online . PARTE 4 CAPÍTULO 6 Hipótesis de investigación Capítulo 6. Hipótesis de investigación 109 El desarrollo de internet ha propiciado la aparición de nuevas formas de comunicación y socialización (Moore y McElroy, 2012). En particular, las redes sociales online suponen una innovación en TICs que es, además, interactiva y cimentada en internet bajo el paradigma de la web 2.0 y que ha permitido a los individuos avanzar desde el rol de usuarios exclusivamente consumidores a usuarios productores y creadores de contenido (UGC) (Lorenzo, Alarcón y Gómez, 2011) generando conocimiento y apoyo social. A continuación se presenta el modelo de investigación (véase figura 1) y se procede a la explicación de las hipótesis que el mismo alberga. Figura 1. Modelo de Hipótesis En una red social online los individuos interactúan en torno a un interés común y la interacción se encuentra parcialmente apoyada por las TICs y guiada por algunos protocolos o normas (Porter, 2004). Como se ha puesto de manifiesto Capítulo 6. Hipótesis de investigación 110 en capítulos previos, las diversas formas de UGC en redes sociales online son expresiones de apoyo que podrían influir en las percepciones sobre productos (Centola, 2010), y ayudar en la toma de decisiones comerciales (Bai, Yao y Dou, 2015; Coulson, 2005). Si las organizaciones valoran la influencia sobre la percepción de los usuarios relativa a un producto y su intención de comprarlo, podrían beneficiarse de la información de apoyo para el comercio social que se genera a través de las redes sociales online (Hodza, Papadopoulou y Pavlidou, 2012). Sin embargo, el apoyo social que las redes sociales generan no es suficiente; debe existir cierta sensibilidad de los usuarios a esa información y con ello comprender de manera más precisa su influencia en la intención de comercio social. En particular, este efecto se debe parcialmente a la influencia social ( e.g., presión normativa) que se manifiesta por pertenecer a un grupo como una red social. "La influencia de los demás es un determinante importante del comportamiento de un individuo" (Bearden, Netemeyer y Teel, 1989, p. 473) que puede ocurrir antes de la compra (Bilgihan, Peng y Kandampully, 2013). Una alta sensibilidad indica una tendencia a ser influenciado por otros cuando se toman decisiones; una baja sensibilidad indica una mayor independencia en la toma de decisiones (Clark y Goldsmith, 2006). En este trabajo proponemos pues que los usuarios más sensibles a la información de apoyo para el comercio social desarrollan una mayor intención de compra social. Se formula la siguiente hipótesis de investigación: H1: SIACS influye directa y positivamente en ICS. Los usuarios con un número elevado de contactos en sus redes sociales tienden a ser más influenciables por los consejos de estos sobre productos y servicios (Smith, 2007). El poder del comercio social se debe principalmente a la gran cantidad de miembros participantes en las redes sociales. Los usuarios que participan en la red social interactúan, crean e intercambian contenidos que generan información de apoyo y fomentan la confianza entre ellos y los lazos de Capítulo 6. Hipótesis de investigación 111 amistad (Brymer, 2009; Raito, 2007). Los comportamientos o actitudes de los individuos son el resultado del aprendizaje que han adquirido mediante la interacción social o participación comunitaria (Wang, Yu y Wei, 2012). La participación en redes sociales online pretende de hecho captar el grado en que los individuos proporcionan activamente el apoyo y participan en las actividades comunitarias (Sánchez y Roldán, 2010) propiciando el desarrollo de una actitud más positiva hacia el resto de miembros de la red social (Litwak, 1961). Más aún, la conexión afectiva compartida por los miembros como resultado de los vínculos positivos prolongados y experiencias comunes fortalece la calidad de las relaciones sociales y el desarrollo de simpatía mutua (Taló, Mannarini y Rochira, 2014; Maya, 2004) dotando de sentimientos, de la percepción de una historia compartida y de un "espíritu" de comunidad las conexiones que entre los individuos se establecen (Blanchard y Markus, 2002). Así, la verificación y reconocimiento de la identidad percibida por los miembros de la red social provoca sentimientos de entendimiento, coherencia y seguridad (Swann, Milton y Polzer, 2000; Goffman, 1959), consonancia cognitiva y satisfacción en el usuario (Matz y Wood, 2005). De este modo, el compromiso afectivo que se origina con la red social puede provocar la modificación de los pensamientos y comportamientos de los miembros del grupo en pro de los intereses y valores compartidos (Bergami y Bagozzi, 2000; Ellemers, Kortekaas y Ouwerkerk, 1999; McMillan y Chavis, 1986). Por tanto, cuando los usuarios se integran socialmente con su red social desarrollan la intención y el deseo de mantener una relación positiva y de autodefinición con el grupo (Bagozzi y Dholakia, 2002) pudiendo ser más sensibles a la información que existente en la red para apoyar el comercio social. Es más probable que los individuos con mayor grado de integración social sean más sensibles a la información de apoyo para el comercio social que generan el resto de miembros de su red social online . Proponemos que: H2: La integración social influye directa y positivamente en SIACS. Capítulo 6. Hipótesis de investigación 112 La integración social se ha relacionado tanto teórica como empíricamente con las características personales (Newcomb y Keefe, 1997; Rook, Pietromonaco y Lewis, 1994; Newcomb, 1990; Coyne, 1978), influyendo en la forma de interactuar, comportarse y, en última instancia, en cómo se desarrollan los miembros a través de su integración en las redes sociales (Ahn, 2011). Los individuos pueden poseer claves personales que aumenten su capacidad de hacer frente a la incertidumbre generada en el entorno online favoreciendo la integración social ( cf. Gracia, García y Musitu, 1995). La investigación sobre la gestión del conocimiento ha sugerido la importancia de la autoeficacia de los individuos (creencias personales de que su conocimiento puede ayudar a otros miembros de la red social) en su intención para generar, compartir e intercambiar conocimiento en una red social online (Bock et al., 2005; Kankanhalli, Tan y Wei, 2005; Cabrera y Cabrera, 2002). En particular, la investigación ha manifestado que los rasgos de la personalidad afectan al uso que hace el individuo del sistema de información a través de su influencia sobre las creencias de autoeficacia (Thatcher y Perrewe, 2002). Sin embargo, diversos trabajos se han centrado en el estudio de factores de la personalidad excesivamente amplios en sus consideraciones ( cf. Norman, 1963: Big Five Factors ) que no alcanzan resultados satisfactorios debido probablemente a los rasgos seleccionados ( cf. Hughes et al., 2012). En este sentido, la literatura concluye que los factores de personalidad específicos y estables constituyen mejores predictores de uso, participación y compromiso afectivo en las redes sociales, esto es, de integración social ( cf. Wang et al., 2015; Krishnan y Atkin, 2014). Nuestra propuesta de investigación ofrece en particular, conocimiento relevante y explicativo del papel de la propensión a confiar, la propensión prosocial y PIIT como diferencias individuales estables y específicas, y sus efectos en la integración social. Estas relaciones son argumentadas a continuación. En primer lugar, se ha puesto de manifiesto que las personas que tienen una mayor propensión a confiar tienden a sentirse también más cómodos en el uso de las TICs y en adaptarse rápidamente a ellas (Uslaner, 2004). Más aún, cabe Capítulo 6. Hipótesis de investigación 113 estudiar la propensión a confiar en las redes sociales online porque además de mostrarse como un potente predictor relativamente estable de la confianza influye en el resto de antecedentes situacionales de la misma. Asimismo, los usuarios con mayor propensión a confiar se sienten más cómodos, adquieren cierta maestría en el manejo de la tecnología y la perciben como útil y usable (Igbaria, Iivari y Maragahh, 1995), incrementando su sensación de autoeficacia. Estos usuarios subestiman los riesgos de la vida cotidiana y son más propensos a mantener conexiones con su red social online y a dar a conocer información personal (Zimmer et al., 2010; Uslaner, 2004), lo que impulsa el sentido de pertenencia al grupo (Kim, Lee y Hiemstra, 2004) y los sentimientos asociados que este conlleva ( cf. Zhao et al., 2012) – identificación y conexión emocional. En suma, “la eficiencia y supervivencia de cualquier grupo social depende de la presencia o ausencia de la disposición de una o más personas a confiar en los demás” (Rotter, 1967, p. 651). Sin embargo, existe una clara falta de investigación sobre la disposición a confiar en entornos 2.0 más allá del ecommerce, tales como redes sociales online . En su reciente estudio Scherer y Wimmer (2014), tras analizar los trabajos hasta la fecha, han manifestado la importancia de la propensión a confiar en la participación comunitaria en las redes sociales online. Los usuarios con mayor propensión a confiar experimentan una mayor sensación de autoeficacia y son más propensos a revelar información personal (Zimmer et al., 2010; Uslaner, 2004), lo que impulsa el sentido de pertenencia al grupo y el compromiso afectivo (Kim, Lee y Hiemstra, 2004). Por tanto, la existencia de usuarios con mayor propensión a confiar puede constituirse como un elemento clave para impulsar la integración social y, por ende, la supervivencia a largo plazo de la red. Proponemos pues la siguiente hipótesis de investigación: H3: La propensión a confiar influye directa y positivamente en la integración social. Capítulo 7. Método 121 1. PARTICIPANTES El presente estudio selecciona mediante un muestreo por conveniencia usuarios de redes sociales online reclutados en España a través de dicho medio. A los encuestados se les presentó un cuestionario online relacionado con la red social empleada habitualmente al que responden voluntariamente. El muestreo por conveniencia es un tipo de muestreo no probabilístico. El muestreo no probabilístico se utiliza cuando el muestreo probabilístico no es requerido o apropiado, particularmente cuando se utiliza un diseño experimental o cuasi-experimental o no se dispone de acceso a la población total (McMillan y Schumacher, 2001) y, por tanto, no se conoce la probabilidad de que cada individuo sea seleccionado para la muestra. En general, se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios – la elección de los elementos no depende de la probabilidad sino de las características de la investigación – procurando en la medida de lo posible que la muestra sea representativa, es decir, que sus características sean similares a las de la población objetivo (Casal y Mateu, 2003). En particular, el muestreo por conveniencia selecciona a los sujetos dada la conveniente accesibilidad y proximidad de estos para el investigador – permite seleccionar una muestra con mayor facilidad. Es adecuado en estudios iniciales o exploratorios para realizar una primera prospección de la población y comprobar si se cumplen las hipótesis que se plantea el investigador (Casal y Mateu, 2003). Puede proporcionar información sobre las tendencias y los resultados que se evidenciarían en una muestra probabilística. El mayor inconveniente de este tipo de muestreo es que no se puede cuantificar la representatividad de la muestra (Casal y Mateu, 2003). No es adecuado para realizar generalizaciones (estimaciones inferenciales sobre la población), pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos (McMillan y Schumacher, 1993). Sin embargo, es posible obtener buenos Capítulo 7. Método 122 resultados utilizando este método siempre y cuando el investigador tenga un conocimiento claro y preciso de la población que quiere observar y de lo que en ella quiere observar. De esta forma, la muestra obtenida por conveniencia provee al investigador de información útil para responder preguntas e hipótesis de investigación (Creswell, 2001). Se considera pues que cualquier individuo que cumpla con ciertas características – en nuestro caso, ser usuario de redes sociales online – es representativo del universo o población total. En otras palabras, el hecho de que el individuo vea o no vea la petición para contestar el cuestionario, acceda o no a participar en la encuesta, etc. no va a afectar a los resultados de la investigación. Por tanto, la clave para el uso de este tipo de muestreo es considerar si la “conveniencia” en la selección realmente va a representar un sesgo. En el ámbito de esta investigación, no existen razones fundamentales que diferencien a los individuos accesibles para formar parte de la muestra por conveniencia de los que forman parte del total de la población ya que todos los individuos son usuarios de redes sociales online; hemos accedido a ellos a través de este medio. Así pues, es posible la generalización a sujetos similares (McMillan y Schumacher, 2001). En suma, por razones de dificultad metodológica, coste, sentido práctico y por el hecho de enfrentarnos con una población altamente capacitada para formar parte del estudio, el muestreo por conveniencia constituye el método accesible para validar nuestro modelo de investigación. La muestra final consta de 418 cuestionarios. A continuación se detallan las características socio-demográficas y patrones de comportamiento de la muestra objeto de estudio que avalan la idoneidad de la misma en el ámbito de esta investigación. En primer lugar, el 65,6% de la muestra analizada en esta investigación son mujeres y el 34,4% hombres. El 81,8% de los encuestados afirma poseer un título universitario. Respecto a la situación laboral, el 62,9% de los individuos trabaja por cuenta propia o ajena, el 14,4% son estudiantes y un 16,8% está desempleado. El Capítulo 7. Método 123 rango de ingresos anuales brutos en el que se aglutinan la mayoría de los encuestados es de 12.001 a 18.000 € (véase Tabla 2). En segundo lugar, el 56,2% de los encuestados afirma que es miembro de su red social desde hace más de 5 años y el 69,9% accede a la misma varias veces al día. Respecto a la duración del acceso, el 45% afirma conectarse diariamente entre 30 minutos y 1 hora (véase Tabla 2). En tercer lugar, el porcentaje anual de compras por internet es de menos del 20% para el 56,2% de los encuestados y el 13,2% afirma estar siempre al corriente de las campañas de marketing en redes sociales (véase Tabla 2). Tabla 2. Características sociodemográficas de la muestra encuestada Variables Muestra = 418 Sexo % Hombre 34,4 Mujer 65,6 Nivel de estudios finalizados % No tengo estudios 0 Educación primaria 0,7 Educación secundaria 3,3 Bachillerato 8,9 Estudios Universitarios de primer ciclo 28,9 Estudios Universitarios de segundo ciclo 39 Estudios Universitarios de tercer ciclo 13,9 Tengo otros estudios 5,3 Situación Laboral Actual b % Trabaja (por cuenta propia o ajena) 62,9 Desempleado/a y ha trabajado antes 14,6 Desempleado/a y busca su primer empleo 2,2 Estudiante 14,4 Trabajo doméstico no remunerado 1,4 Jubilado o pensionista 1,0 Otra situación 3,3 Capítulo 7. Método 124 Ingresos Anuales Brutos c % No tengo ningún ingreso 18,9 Menos de 6.000€ 13,9 Entre 6.001 y 12.000€ 13,4 Entre 12.001 y 18.000€ 25,1 Entre 18.001 y 24.000€ 10,8 Entre 24.001 y 30.000€ 8,1 Más de 30.000€ 8,9 Red social elegida % Facebook 84,4 Twitter 9,8 Instagram 3,3 Linkedin 1,7 Otra 0,7 Tiempo de pertenencia a la red social % Menos de 1 año 1,7 Más de 1 año 1,2 Más de 2 años 22,5 Más de 5 años 56,2 Más de 8 años 18,4 Frecuencia de Uso % Menos de 1 vez a la semana 0,7 Al menos 1 vez a la semana 1,4 Varias veces por semana 4,1 Al menos 1 vez al día 23,9 Varias veces al día 69,9 Tiempo diario de conexión % No accedo a diario 3,6 Menos de 30 minutos 22,2 Entre 30 minutos y 1 hora 45 2 horas 15,6 3 horas 9,3 Más de 5 horas 4,3 Seguimiento de Campañas de Marketing en redes sociales a % Siempre 13,2 A veces 68,7 Nunca 17,7 Capítulo 7. Método 125 Porcentaje anual de compras por internet d % Menos del 20% 56,2 Entre 21 y 40% 23,9 Entre 41 y 60% 12,7 Entre 61 y 80% 5,0 Entre 81 y 100% 1,2 a 0,5 % de valores perdidos, b 0,2% de valores perdidos, c 1% de valores perdidos, d 1% de valores perdidos. En cuarto lugar, las redes sociales más utilizadas por los encuestados ( i.e. , Facebook, 84,4%; Twitter, 9,8% e Instagram, 3,3%) forman parten de las tres redes sociales online más empleadas en España. Facebook e Instagram son más utilizadas por mujeres, mientras que Twitter tiene un perfil más masculino (IAB, 2016). En la muestra analizada, el 69,4% de los usuarios que utilizan Facebook son mujeres y el 30,6% son hombres. En Instagram, el 85,7% son mujeres y el 14,3% hombres. En el caso de Twitter, el 65,9% de los usuarios que lo utilizan son hombres y el 34,1% son mujeres. En este sentido, la muestra seleccionada se adecúa a los patrones nacionales identificados por IAB (2016) respecto a la distribución muestral por sexo y red social (véase Tabla 3). Tabla 3. Porcentaje de sexos por red social Red % Hombres % Mujeres Facebook 30,6 69,4 Twitter 65,9 34,1 Instagram 14,3 85,7 En quinto lugar, una parte importante de los estudios empíricos sobre comportamiento del usuario en redes sociales online ha utilizado a individuos estudiantes universitarios como sujetos representativos de la población en el uso de internet y redes sociales online . Sin embargo, aunque la mayoría de los usuarios de redes sociales online pueden ser adultos jóvenes o emergentes (18-29 años; e.g., Capítulo 7. Método 126 Lenhart et al., 2011, 2010; Ybarra et al., 2006; Ybarra y Mitchell, 2004), es evidente que otros grupos de edad están creciendo muy rápido en este contexto (Zhong, Hardin y Sun, 2011). Así pues, las muestras que corresponden exclusivamente a ese segmento poblacional podrían no ser generalizables a usuarios similares de la población total, suponiendo un problema adicional a la hora de inferir los resultados (Hester, 2011; Zhong, Hardin y Sun, 2011). Nuestra investigación ha permitido abordar esta dificultad contando con una muestra de usuarios que oscila entre los 18 y 69 años (edad media: 33,29 años y desviación típica: 9,16). En particular, los individuos nacidos entre 1978 y 1994 (en la actualidad usuarios de entre 22 y 38 años) son denominados “la generación Net” (Sheahan, 2009), y se caracterizan por ser conocedores plenos de las TICs (Lester, Forman y Loyd, 2006). En la presente investigación, la mayoría de los usuarios (316 individuos) se concentran en el rango de edad correspondiente a “la generación Net” (véase Tabla 4). Tabla 4. Edad de la muestra encuestada. “Generación Net” Edad (rangos) Frecuencia % Rango 1: 18 – 21 años 8 1,9 Rango 2: 22 – 38 años (Generación Net) 316 75,6 Rango 3: 39 – 69 años 94 22,5 En sexto lugar, la mayoría de los usuarios encuestados disponen de estudios universitarios: primer ciclo (28,9%), segundo ciclo (39%) y tercer ciclo (13,9%). Más aún, la mayoría de los usuarios pertenecientes a la muestra son adultos de la generación Net que poseen estudios universitarios finalizados. En la muestra analizada (418 individuos), 342 individuos cuentan con estudios universitarios de los cuales 275 tienen entre 22 y 38 años (pertenecen a la generación Net ) (véase Tabla 5). Capítulo 7. Método 127 Tabla 5. Generación Net y Estudios Universitarios Estudios Universitarios Edad (rangos) 18-21 22-38 (G.Net) 39-69 Total Primer ciclo* 1 88 32 121 Segundo ciclo** 0 148 15 163 Tercer ciclo*** 0 39 19 58 Total 1 275 66 342 Nota: *Diplomatura, Licenciatura y Grado. ** Máster. ***Doctorado Finalmente, un estimador de la participación comunitaria – impulsora de SIACS a través de la integración social – es el número de vínculos que la persona mantiene con otros individuos de su red social. En la muestra analizada el 62,4% de los individuos se vincula con más de 100 contactos, de los cuales el 25,1% lo hace con más de 300 (véase Tabla 6). En particular, la mayoría de los usuarios que afirman disponer de más de 300 contactos activos en su red social se encuentran en el rango de edad 2 correspondiente a la generación Net (22 – 38 años) (véase Tabla 7). Tabla 6. Contactos activos de los miembros en su red social Número de contactos activos % Menos de 50 12,0 Entre 50 y 100 25,1 Entre 101 y 200 21,5 Entre 201 y 300 15,8 Más de 300 25,1 Nota: 0,5% de valores perdidos. Capítulo 7. Método 128 Tabla 7. Contactos activos de los miembros en su red social por rangos de edad Número de contactos activos < 50 50-100 101-200 201-300 > 300 TOTAL Edad (rangos) Recuent. % Recuent. % Recuent. % Recuent. % Recuent. % Recuent. % Rango 1: 18 – 21 años 0 0 4 1 3 0,7 0 0 1 0,2 8 1,9 Rango 2: 22 – 38 años (Generación Net) 37 8,9 77 18,5 75 18 50 12 75 18 314 75,6 Rango 3: 39 – 69 años 13 3,1 24 5,8 12 2,9 16 3,8 29 7 94 22,5 TOTAL 50 12 105 25,2 90 21,6 66 15,9 105 25,2 416 100 Nota: 0,5% de valores perdidos. En suma, atendiendo a las características sociodemográficas y patrones iniciales de uso de redes sociales online se consideró la muestra descrita como idónea para analizar los factores de éxito que afectan a las redes sociales online, integración social, SIACS e intención de comercio social ( cf. Kwon y Wen, 2010). 2. MEDIDAS Se elabora un instrumento de medida con el fin de recoger la información necesaria para alcanzar los objetivos de la investigación. Se diseña un cuestionario cerrado para ser autoadministrado mediante redes sociales online . Internet hace posible que los cuestionarios puedan distribuirse potencialmente a toda la población que se encuentra navegando en la red, en cualquier momento y lugar. Las encuestas que se realizan de manera online ofrecen, en general, una mayor tasa de respuesta y un menor coste que las tradicionales (Andrews, Nonnecke y Preece, 2003). En particular, el formato de cuestionario online distribuido mediante las redes sociales online se ajusta a la naturaleza del lugar donde los usuarios se integran socialmente. Por tanto, consideramos que tanto la aplicación como el método de distribución del cuestionario – a través de redes sociales – son adecuados para la validación del modelo propuesto ( cf. Zhou, Dai y Zhang, 2007). Asimismo, durante la Capítulo 7. Método 129 fase de recogida de datos se considera la privacidad del usuario y el posterior tratamiento global de los mismos, salvaguardando en todo momento la confidencialidad de los participantes de acuerdo al Código ICC/ESOMAR. Para desarrollar el instrumento de medida se revisa la literatura con el fin de identificar escalas que ya hubiesen demostrado su fiabilidad y validez en la literatura publicada. El contenido de las escalas fue, no obstante, adaptado al contexto de las redes sociales online y al objeto de estudio. La revisión de la literatura sobre las escalas empleadas fue metodológicamente rigurosa y los procedimientos empleados en lo que se refiere a la evaluación de su fiabilidad y validez, precisos para el objetivo. Se procuró que respondieran a la definición conceptual y que reflejaran todas las dimensiones relevantes. En este sentido, se seleccionan y adaptan las escalas de medida a partir de estudios anteriores para medir la propensión a confiar (Ridings, Gefen y Arinze, 2002), la propensión prosocial (Wright y Li, 2011), la propensión a innovar en TICs (Agarwal y Prasad, 1998), la sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social y la intención de compra social (Hodza, Papadopoulou y Pavlidou, 2012). Las dimensiones de la integración social (i.e. participación comunitaria y compromiso afectivo) son adaptadas de los trabajos de Sánchez (2009), Casaló, Flavián y Guinalíu (2007), Herrero y Gracia (2007), Loewenfeld (2006) y Geyskens et al., (1996) (véase Tabla 8). Tabla 8. Escalas de medida Constructo Adaptado de Integración social Sánchez (2009), Casaló, Flavián y Guinalíu (2007), Herrero y Gracia (2007), Loewenfeld (2006), Geyskens et al., (1996). Sensibilidad a la información […] Hodza, Papadopoulou y Pavlidou, 2012. Intención de compra social Hodza, Papadopoulou y Pavlidou, 2012. Propensión a confiar Ridings, Gefen y Arinze, 2002. Propensión prosocial Wright y Li, 2011. Propensión a innovar en TICs Agarwal y Prasad, 1998. Capítulo 7. Método 136 investigación. No obstante, se tiene en consideración la ausencia de repercusión negativa sobre la fiabilidad de los constructos y la validez del modelo de medida. Asimismo, se comprueba la significación de las cargas factoriales con el procedimiento de remuestreo ( bootstrap, 5.000 submuestras) para obtener los estadísticos t . Todas las cargas factoriales asociadas a los constructos latentes son significativas (véase Tabla 9). Tabla 9. Cargas factoriales. Modelo de medida de primer orden CONSTRUCTOS CARGAS (a) Propensión a confiar En general, puedo decir que tengo fe en la humanidad 0,842 En general, siento que las personas son fiables 0,929 En general, confío en otras personas a menos que me den alguna razón para no hacerlo 0,846 Propensión prosocial Tiendo a ayudar a quienes tienen problemas 0,811 Trato de ser amable con quienes necesitan ayudan 0,764 Actúo en defensa de los que son molestados o excluidos 0,791 Hago lo posible para que los demás se unan a mis conversaciones, actividades, grupos, etc. 0,773 Propensión a innovar en TICs Si sé de una nueva TIC, busco la forma de experimentar con ella 0,929 En mi entorno, soy por lo general de los primeros en probar las nuevas TICs 0,928 En general, soy partidario de probar las TICs que surgen en el mercado 0,957 Me gusta experimentar con las nuevas TICs 0,960 Participación comunitaria En general, colaboro activamente en mi red social 0,825 En general, suelo atender las llamadas de apoyo que se hacen en mi red social 0,784 Participo en diversas actividades sociales organizadas en mi red social 0,785 Estimulo mi red social con nuevos comentarios o mensajes, fotografías, enlaces, etc. 0,841 En general, presto atención a los comentarios y contribuciones de otros miembros 0,752 Compromiso afectivo Mis lazos afectivos en mi red social son una razón esencial por la que continúo siendo miembro 0,653 Me siento bien en mi red social; mis relaciones en ella son realmente gratificantes 0,802 Siento como si la red social me perteneciese ; me siento parte integrante de ella 0,874 Me identifico con mi red social 0,824 En general, mis opiniones son valoradas por otros miembros de mi red social 0,737 Capítulo 7. Método 137 Me siento emocionalmente unido/a a mi red social 0,854 Interactuar y relacionarme con otros miembros de mi red social significa mucho para mí 0,836 Intención de comercio social Las opiniones de mis contactos en mi red social, afectan a mi decisión de compra 0,932 Si debo elegir entre comprar dos productos, uno recomendado en mi red social y otro no, es más probable que compre el producto recomendado 0,894 Sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social Consultar información en mi red social sobre un producto me ayuda a tener una idea más definida de él 0,881 Los comentarios pasados o actuales que mis contactos hacen de algún productos influyen en mi valoración de ese producto 0,926 (a) p < 0,001, basado en t (4.999), dos colas. En segundo lugar, la fiabilidad de un constructo permite comprobar la consistencia interna de todos los indicadores al medir el concepto; es decir, se evalúa con qué rigurosidad miden las variables manifiestas la misma variable latente (Roldán, 2000). Para llevar a cabo esta evaluación se dispone de varios criterios. Por una parte, hasta la fecha el coeficiente alpha de Cronbach y fiabilidad compuesta (ρc) del constructo han sido los criterios más utilizados para evaluar la fiabilidad de un constructo. A diferencia del alpha de Cronbach, como señalan Fornell y Larcker (1981), la fiabilidad compuesta parte de las cargas factoriales reales de los ítems que han sido utilizadas en el modelo causal y no asume que todos los indicadores reciben la misma ponderación ( cf. Chin, 1998b; Barclay, Thompson y Higgins, 1995). La fiabilidad compuesta es un criterio más completo puesto que no está influido por el número de ítems de la escala y utiliza las cargas de los ítems tal y como existen en el modelo. Por otra parte, siguiendo el enfoque reciente de Dijkstra y Henseler (2015) es poco probable que las suposiciones realizadas sobre la fiabilidad compuesta se sostengan. Las cargas de los indicadores que proporciona PLS tienden a estar sesgados hacía arriba (Dijkstra, 1983) y, por tanto, la fiabilidad compuesta podría sobreestimar la fiabilidad real de las puntuaciones del constructo (Dijkstra y Henseler, 2015). Capítulo 7. Método 138 En particular, Dijkstra y Henseler (2015) desarrollan un nuevo y consistente coeficiente de fiabilidad para PLS (ρA). Sostienen que este indicador tiene en cuenta que las puntuaciones de los constructos son generadas por medio del Modo A (modelo compuesto reflectivo, véase epígrafe anterior) de la nueva versión de PLS ( PLS 3.2.4 ). Los autores proponen que este índice es en realidad la única medida real de fiabilidad consistente (Roldán y Cepeda, 2016). En primer lugar, a diferencia de la fiabilidad compuesta, ρA evalúa los pesos de los constructos en lugar de sus saturaciones – los pesos de constructos obtenidos por medio del Modo A son proporcionales a las cargas reales (Dijkstra, 2010). En segundo lugar, ρA se determina de tal manera que la reproducción de los elementos de fuera de la diagonal principal de la matriz de correlación se basa en un enfoque de mínimos cuadrados. Así pues, esta investigación da un paso adelante incluyendo este indicador como una medida novedosa y consistente para evaluar la fiabilidad del constructo. En este estudio todos los constructos satisfacen los requerimientos para el indicador de Dijkstra y Henseler (2015) (ρA). Todos superan el valor 0,7 (Ver tabla 10). No obstante, debido a la novedad de este indicador, hemos incluido de manera complementaria el criterio de fiabilidad compuesta proporcionado por Fornell y Larcker (1981). Nunnally (1978) sugiere para este indicador también el valor 0,7 como nivel adecuado de fiabilidad en etapas tempranas de investigación. En nuestro estudio, los constructos latentes fueron fiables siguiendo también este criterio, pues todos los constructos presentan medidas de consistencia interna (ρc) que exceden el valor 0,7 (véase Tabla 11). Capítulo 7. Método 139 En tercer lugar, la validez convergente se refiere al grado en que todos los items miden lo mismo. Una escala posee validez convergente si los ítems que la conforman se correlacionan positivamente. El análisis PLS mide dicha validez a través de la varianza media extraída ( AVE : Average Variance Extracted; Fornell y Larcker, 1981) que evidencia la cantidad de varianza que un constructo obtiene de sus indicadores con relación a la cantidad de varianza debida al error de medida (Chin, 1998a). Los valores AVE deben ser superiores a 0,5; es decir, más de la mitad de la varianza del constructo se explica por sus indicadores. Las varianzas medias Tabla 10. Consistencia interna. pA CONSTRUCTOS pA Propensión a confiar 0,871 Propensión prosocial 0,837 Propensión a innovar en TICs 0,962 Participación comunitaria 0,857 Compromiso afectivo 0,911 Sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social 0,806 Intención de comercio social 0,827 Tabla 11. Consistencia interna. Fiabilidad compuesta (ρc) CONSTRUCTOS ρc Propensión a confiar 0,906 Propensión prosocial 0,865 Propensión a innovar en TICs 0,970 Participación comunitaria 0,897 Compromiso afectivo 0,925 Sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social 0,914 Intención de comercio social 0,910 Capítulo 7. Método 140 extraídas de todos nuestros constructos latentes superan los valores 0,5 (véase Tabla 12). Finalmente, hay que considerar que los constructos no son necesariamente equivalentes al concepto teórico que fundamenta la investigación científica sino que deben ser visto como "algo creado de los datos empíricos que está destinado a permitir la comprobación empírica de las proposiciones realizadas respecto al concepto teórico" (Rigdon, 2014, p. 43). La validez discriminante nos indica en qué medida un constructo dado es diferente de otros constructos” (Cepeda y Roldán, 2004, p. 22). El método de Fornell y Larcker es un método estándar para evaluar la validez discriminante en modelos SEM basados en la covarianza (Shah y Goldstein, 2006; Shook et al., 2004). Estos autores manifiestan que para evidenciar la validez discriminante en un constructo “han de existir correlaciones débiles entre este y otras variables latentes que midan fenómenos diferentes”. En este sentido, el AVE debe ser superior a la varianza compartida entre el constructo y los demás constructos representados. Así pues, cada elemento de la diagonal principal (raíz cuadrada del AVE ) debe ser superior a los restantes elementos de su fila y columna correspondiente; i.e., las cifras restantes que se encuentran fuera de la diagonal representan las correlaciones entre constructos (Barclay, Thompson y Higgins, 1995). Tabla 12. Validez convergente. AVE CONSTRUCTOS AVE Propensión a confiar 0,763 Propensión prosocial 0,616 Propensión a innovar en TICs 0,891 Participación comunitaria 0,637 Compromiso afectivo 0,641 Sensibilidad a la información de apoyo para el comercio social 0,816 Intención de comercio social 0,834 Capítulo 7. Método 141 Sin embargo, aunque este criterio es utilizado y recomendado a lo largo de la literatura, existen muy pocos estudios empíricos sobre la idoneidad del mismo para establecer la validez discriminante (Hair et al., 2012). La investigación reciente manifiesta que el criterio Fornell y Larcker no es eficaz bajo ciertas circunstancias ( cf. Henseler et al., 2014; Rönkkö y Evermann, 2013), y ello sugiere la existencia de una potencial debilidad en el criterio más utilizado para evaluar la validez discriminante. En particular, Henseler, Ringle y Sarstedt (2015), mediante un amplio estudio de simulación, manifestan que el criterio de Fornell y Larcker podría no detectar con fiabilidad la falta de validez discriminante en situaciones comunes de investigación. Por ejemplo, este criterio funciona mejor en PLS cuando el tamaño muestral es igual o inferior a 500 y los patrones de carga son muy heterogéneos (por ejemplo, 0.50 /0.70 /0.90). Sin embargo, cuando los patrones de carga son más homogéneos la sensibilidad del criterio de Fornell y Larcker para medir la validez discriminante es mucho más baja (especialmente cuando los AVE son bajos). Es necesario señalar que este criterio además no se basa en inferencia estadística por lo que hasta este momento los investigadores no cuentan con ningún procedimiento estadístico para estudiar la validez discriminante (Henseler, Ringle y Sarstedt, 2015). El no revelar adecuadamente problemas de validez discriminante puede dar lugar a estimaciones sesgadas de los parámetros estructurales y a conclusiones inapropiadas sobre las relaciones hipotezidas entre constructos (Henseler, Ringle y Sarstedt, 2015). Henseler, Ringle y Sarstedt (2015) proponen pues un enfoque alternativo que proporciona una evaluación más fiable de la validez discriminante basado en la matriz multi-método ( heterotrait-monotrait ). Al respecto, desarrollan para la versión actual de PLS la prueba HTMT que puede utilizarse de dos formas: 1. Como un criterio. Consiste en comparar el resultado con un umbral predefinido. Si el valor de la HTMT es mayor que este umbral, se puede concluir que hay una falta de validez discriminante. El nivel exacto del umbral de HTMT es aún discutible aunque se aceptan valores de 0,85 ( HTMT .85) como más estricto (Kline, 2011; Clark y Watson, 1995) y de 0,90 Capítulo 7. Método 142 ( HTMT .90) como más flexible (Teo, Srivastava y Jiang, 2008; Gold, Malhotra y Segars, 2001). 2. Como una prueba estadística. HTMT puede servir como base de una prueba estadística de validez discriminante (denominada HTMTinference en PLS ). El procedimiento de bootstrapping permite construir intervalos de confianza para la HTMT con el fin de probar la hipótesis nula (H0: HTMT ≥ 1) contra la hipótesis alternativa (H1: HTMT <1). Si un intervalo de confianza contiene el valor 1 indica una falta de validez discriminante. Si el valor 1 cae fuera del intervalo, los constructos son empíricamente distintos. HTMTinference es el menos conservador de los enfoques propuestos. La literatura pionera en este ámbito pone de manifiesto la necesidad de más investigación futura y del uso de estos nuevos criterios para avanzar y garantizar el rigor de la validación empírica. Henseler, Ringle y Sarstadt (2015) proponen que la elección real entre las novedosas medidas propuestas ( HTMT .85, HTMT .90 y HTMT inference ) depende del modelo y, sobre todo, de la elección del enfoque del investigador – más o menos conservador – en la evaluación de la validez discriminante. La presente investigación da un paso adelante contribuyendo al desarrollo empírico del criterio HTMT ; evalúa la validez discriminante teniendo en cuenta HTMT .90 y HTMTinference . Asimismo, y de forma complementaria, decidimos incluir el criterio de Forner y Larcker debido a la novedad de HTMT . En el modelo planteado, todos los constructos alcanzan validez discriminante siguiendo tanto a Fornell y Larcker como el criterio HTMT .90 (Hair et al., 2016) (véanse Tablas 13 y 14). Más aún, las pruebas HTMTinference muestran que ninguno de los intervalos de confianza contienen el valor 1, resultado que sugiere que todos los constructos del modelo propuesto son empíricamente distintos (Henseler, Ringle y Sarstedt, 2015) (véase Tabla 15). Capítulo 7. Método 143 Tabla 13. Validez discriminante. Criterio Fornell-Lacker CONSTRUCTOS Compr. afectivo ICS Partic. comunitaria Prop. a confiar PIIT Prop. prosocial SIACS Compromiso afectivo 0,800 Intención de comercio social 0,343 0,913 Participación comunitaria 0,716 0,307 0,798 Propensión a confiar 0,280 0,219 0,239 0,874 Propensión a innovar en TICs 0,410 0,329 0,336 0,208 0,944 Propensión prosocial 0,386 0,200 0,370 0,407 0,264 0,785 Sensibilidad a la información de apoyo […] 0,403 0,720 0,362 0,249 0,371 0,261 0,904 Nota: Cada elemento de la diagonal principal (en negrita) representa la raíz cuadrada del AVE . Los elementos fuera de la diagonal principal muestran las correlaciones entre constructos. Tabla 14. Heterotrait-monotrait ratio CONSTRUCTOS Compr. afectivo ICS Partic. comunitaria Prop. a confiar PIIT Prop. prosocial SIACS Compromiso afectivo Intención de comercio social 0,402 Participación comunitaria 0,816 0,366 Propensión a confiar 0,319 0,260 0,272 Propensión a innovar en TICs 0,437 0,371 0,367 0,231 Propensión prosocial 0,418 0,223 0,415 0,493 0,265 Sensibilidad a la información de apoyo […] 0,478 0,889 0,439 0,301 0,427 0,303 Tabla 15. HTMT inference Muestra original Media de la muestra Desviación estándar Estadísticos t P Valores 0.1% 99.9% ICS CA 0.402 0.403 0.053 7.522 0.000 0.237 0.567 PC  CA 0.816 0.816 0.025 33.121 0.000 0.740 0.893 PC  ICS 0.366 0.366 0.058 6.353 0.000 0.187 0.545 PCO  CA 0.319 0.319 0.054 5.883 0.000 0.152 0.486 PCO ICS 0.260 0.263 0.059 4.381 0.000 0.074 0.447 PCO  PC 0.272 0.271 0.056 4.851 0.000 0.099 0.444 PIIT  CA 0.437 0.437 0.047 9.349 0.000 0.296 0.578 PIIT  ICS 0.371 0.372 0.058 6.422 0.000 0.196 0.546 PIIT  PC 0.367 0.368 0.052 7.105 0.000 0.209 0.526 PIIT  PCO 0.231 0.231 0.054 4.300 0.000 0.066 0.397 PPR  CA 0.418 0.418 0.050 8.364 0.000 0.264 0.572 PPR  ICS 0.223 0.225 0.057 3.920 0.000 0.046 0.400 PPR  PC 0.415 0.415 0.051 8.110 0.000 0.257 0.573 PPR  PCO 0.493 0.493 0.054 9.095 0.000 0.326 0.660 PPR  PIIT 0.265 0.267 0.051 5.161 0.000 0.108 0.423 SIACS  CA 0.478 0.479 0.049 9.741 0.000 0.324 0.632 SIACS  ICS 0.889 0.890 0.029 30.179 0.000 0.800 0.978 SIACS  PC 0.439 0.440 0.054 8.196 0.000 0.274 0.605 SIACS  PCO 0.301 0.302 0.057 5.256 0.000 0.122 0.480 SIACS  PIIT 0.427 0.428 0.057 7.467 0.000 0.256 0.599 SIACS  PPR 0.303 0.304 0.058 5.191 0.000 0.123 0.483 Nota: t (0.001; 4999)= 3.106644601***; t (0.01; 4999)= 2.333843952**; t (0.05; 4999)= 1.64791345* (una cola) Capítulo 7. Método 145 4.2. Modelo de medida. Modelo de segundo orden. Tal como se adelantó en el epígrafe anterior, en nuestra investigación la integración social se representa como un constructo de segundo orden reflejado en dos dimensiones: participación comunitaria y compromiso afectivo. PLS no permite representar directamente factores de segundo orden. Los indicadores de las dos dimensiones modelizadas como dimensiones de primer orden de la integración social deben pues ser óptimamente ponderados y combinados mediante el empleo del algoritmo PLS, y con ello obtener las puntuaciones de las variables latentes para emplearlas como indicadores de los constructos de segundo orden. Una vez ejecutado el procedimiento anterior, evaluamos la fiabilidad y validez del modelo de medida de segundo orden y el modelo estructural que modeliza las hipótesis propuestas en esta investigación. En el modelo de medida analizado los indicadores reflectivos muestran cargas factoriales por encima de 0,7. Se comprueba además la significación de las cargas con el procedimiento de remuestreo ( bootstrap , 5.000 submuestras) para obtener los estadísticos t . Todas las cargas factoriales asociadas a los constructos latentes fueron además significativas (véase Tabla 16). Los constructos latentes son fiables; todos ellos presentan medidas de ρA y ρc que exceden el valor 0,7 (véanse Tablas 17 y 18). Finalmente, los valores AVE de los constructos latentes están por encima de 0,5 (véase Tabla 19). En el modelo planteado, todos los constructos alcanzan validez discriminante, siguiendo tanto a Fornell y Larcker como el criterio HTMT 90 (Hair et al., 2016) (véanse Tablas 20 y 21). Asimismo, las pruebas HTMTinference muestran que ninguno de los intervalos de confianza contiene el valor 1, lo que sugiere que todos los constructos del modelo propuesto son empíricamente distintos (Henseler, Ringle y Sarstedt, 2015) (véase Tabla 22). Por estas razones, aceptamos la validez convergente y discriminante del modelo de segundo orden propuesto. Referencias 248 Kankanhalli, A., Tan, BCY. y Wei, KK. (2005). Contributing Knowledge to Electronic Knowledge Repositories: An Empirical Investigation. MIS Ouarterly, 29 (1), 113-143. Kaplan, AM. y Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons. 53 (1), 5968. Karahanna, E., Straub, DW. y Chervany, NL. (1999). Information technology adoption across time: A cross-sectional comparison of preadoption and post-adoption beliefs. MIS Quarterly, 23 (2), 183-213. Karmarkar, UR. y Tormala, Z. (2010). Believe Me, I Have No Idea What I'm Talking About: The Effects of Source Certainty on Consumer Involvement and Persuasion. Journal of Consumer Research, 36 (6), 1033-1049. Karvonen, K. (2000). The beauty of simplicity. In ACM Proceedings on the conference on universal usability, 85–90. Keat, TK. y Mohan, A. (2004). Integration of TAM based electronic commerce models for trust. The journal of American academy of business, 5 (1/2), 404-441. Kee, HW. y Knox, RE. (1970). Conceptual and methodological considerations in the study of trust and suspicion. Journal of Conflict Resolution, 14 (3), 357-366. Keen, P. y McDonald, M. (2000). The eprocess edge (n.d.). Berkeley, Osborn: Mcgrw Hill. Kennedy, M. y Sakaguchi, T. (2009). Trust in social networking: Definitions from a global cultural networking. En C.Romm-Livermore & K. Setzekorn Referencias 249 (Eds.), Social networking communities and e-dating services: Concepts and implications, 44-59. Information Science Reference. Kim, DJ., Ferrin, DL. y Rao, HR. (2003). A study of the effect of consumer trust on consumer expectations and satisfaction: The Korean experience. En ACM international conference proceeding series: Proceedings of the 5th international conference on electronic commerce, Pittsburgh, 310-315. Kim, DJ., Song, YI., Braynoy, SB. y Rao, HR. (2005). A multidimensional trust formation model in B-to-C e-commerce: A conceptual framework and content analyses of academia/practitioner perspectives. Decision Support Systems, 40, 143-165. Kim, H., Kim, J. y Huang, R. (2014). Social capital in the Chinese virtual community: impacts on the social shopping model for social media. Global Economic Review, 43 (1), 3-24. Kim, JW., Choi, J., Qualls, W. y Han, K. (2008). It takes a marketplace community to raise brand commitment: the role of online communities. Journal of Marketing Management, 24 (3/4), 409-431. Kim, KK. y Prabhakar, B. (2002). Initial Trust and the Adoption of B2C eCommerce: The Case of Internet Banking. Working Paper, forthcoming in The DATA BASE for Advances in Information Systems, 35 (2), 50-64. Kim, S., Haley, E. y Koo, G.Y. (2009). Comparison of the Paths from Consumer Involvement Types to Ad Responses between Corporate Advertising and Product Advertising. Journal of Advertising, 38 (3), 67-80. Kim, WG., Lee, C. y Hiemstra, SJ. (2004). Effects of an online virtual community on customer loyalty and travel product purchases. Tourism Management, 25 (3), 343-355. Referencias 250 King, RT. (1994). California DMV’s computer overhaul ends up as costly ride to junk heap. Wall Street Journal Eastern edition, 27, B5. Kirton, M. (1976). Adaptors and innovators: A description and measure. Journal of Applied Psychology, 61(5), 622-629. Kittur, A. y Kraut, RE. (2008). Harnessing the Wisdom of Crowds in Wikipedia: Quality Through Coordination CSCW'08: Proceedings of the ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work, 37-46. New York: ACM Press. Kline, RB. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York: Guilford Press. Kling, J., Liebman, J. y Katz, L. (2007). Experimental Analysis of Neigborhood Effects. Econometrica, 75 (1), 83-119. Knoll, DL. y Gill, H. (2011). Antecedents of trust in supervisors, subordinates, and peers. Journal of Managerial Psychology, 26 (4), 313-330. Koehn, D. (2003). The nature of and conditions for online trust. Journal of Business Ethics, 43 (1), 3-19. Koh, J. y Kim, YG. (2004). Knowledge sharing in virtual communities: An ebusiness perspective. Expert Systems with Applications, 26 (2), 155-166. Koh, J., Kim, YG., Butler, B. y Bock, GW. (2007). Encouraging Participation in Virtual Communities. Communications of the ACM, 50 (2), 69-73. Konovsky, MA. y Pugh, SD. (1994). Citizenship behavior and social exchange. Academy of Management Journal, 37 (3), 656-669. Referencias 251 Kozinets, RV. (2002). The field behind the screen: Using netnography for marketing research in online communities. Journal of Marketing Research, 39 (1), 61-72. Kramer, RM. (1999). Trust and Distrust in Organizations: Emerging Perspectives, Enduring Questions. Annual Review of Psychology, 50 (1), 569-598. Krasnova, H., Hildebrand, T., Guenther, O., Kovrigin, A. y Nowobilska, A. (2008). Why Participate in an Online Social Network? An Empirical Analysis. ECIS 2008 Proceedings. Paper 33. Krebs, DL. y Van Hesteren, F. (1994). The development of altruism: Toward an integrative model. Developmental Review, 14 (2), 103-158. Krishnan, A. y Atkin, D. (2014). Individual differences in social networking site users: The interplay between antecedents and consequential effect on level of activity. Computers in Human Behavior, 40, 111-118. Kumar, N., Stern, L. y Steenkamp, J. (1995). The effects of perceived interdependence on dealer attitudes. Journal of Marketing Research, 32 (3), 348-356. Kuo, EW. y Thompson, LF. (2014). The influence of disposition and social ties on trust in new virtual teammates. Computers in Human Behavior, 37, 41-48. Kuo, HM., Hwang, SL. y Wang, EMY. (2004). Evaluation research of information and supporting interface in electronic commerce web sites. Industrial Management & Data Systems, 104 (9), 712-721. Kwon, O. y Wen, Y. (2010). An empirical study of the factors affecting social network service use. Computers in Human Behavior, 26 (2), 254-263. Referencias 252 Labrecque, LI. (2014). Fostering consumer–brand relationships in social media environments: the role of parasocial interaction. Journal of Interactive Marketing, 28 (2), 134-148. Laireiter, A. y Baumann, U. (1992). Network structures and support functions—theorical and empirical analysis. In H. Veiel, & U. Baumann (Eds.). The meaning and measurement of social support. New York: Hemisphere. Lakhani, K. y Von Hippel, E. (2003). How open source software works: “free” user-touser assistance. Research Policy, 32 (6), 923-943. Lam, W. y Othman, I. (2015). Role of Information System (IS), Social Networking Technology (SNT) and WEB 2.0 for Improving Learning Outcomes: A Case of Malaysian Universities. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 211, 111-118. Lampe, C. y Johnston, E. (2005). Follow the (slash) dot: Effects of feedback on new members in an online community. Proceedings of the 2005 international ACM SIGGROUP conference on supporting group work, GROUP '05, 11-20. New York, NY, USA. Lampe, C., Wash, R., Velasquez, A. y Ozkaya, E. (2010). Motivations to Participate in Online Communities. En Proc. CHI'10. ACM Press, 19271936. Landeta, O. y Breva, A. (2000). Evolución histórica en el estudio del apoyo social. Revista de Historia de la Psicología, 21 (2-3), 589-596. Lankton, NK. y McKnight, DH. (2011). What Does it Mean to Trust Facebook? Examining Technology and Interpersonal Trust Beliefs. The DATA BASE for Advances in Information Systems. 42 (2), 32-54. Referencias 253 Laroche, M., Habibi, MR. y Richard, MO. (2013). To be or not to be in social media: how brand loyalty is affected by social media? International Journal of Information Management, 33 (1), 76-82. Laroche, M., Yang, Z., McDougall, GHG. y Bergeron, J. (2005). Internet versus bricksand mortar retailers: an investigation into intangibility and its consequences. Journal of Retailing, 81 (4), 251-67. Laudon KC. y Traver CG. (2010). E-commerce: business, technology, society. 6th ed. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ. Law, KS; Wong, CS y Mobley, WH. (1998). Toward a taxonomy of multidimensional constructs. Academy of Management Review, 23 (4), 741755. Leaper, A. (2011). Enhancing customer intimacy. Disponible en: http://www.forbes.com/sites/sap/2011/08/25/enhancing-customer-intimacy/. Último acceso: 1/11/2016. Lee, D., Kim, HS. y Kim, JK. (2012). The role of self-construal in consumers' electronic word of mouth (eWOM) in social networking sites: a social cognitive approach. Computers in Human Behavior, 28 (3), 1054-1062. Lee, HJ., Fairhurst, A. y Cho, HJ. (2013). Gender differences in consumer evaluations of service quality: self-service kiosks in retail. The Service Industries Journal, 33 (2), 248-265. Lee, MKO. y Turban, E. (2001). A Trust Model for Consumer Internet Shopping. International Journal of Electronic Commerce, 6 (1), 75-91. Leerapong, A. y Mardjo, A. (2013). Applying Diffusion of Innovation in Online Purchase Intention through Social Network: A Focus Group Study of Referencias 254 Facebook in Thailand. Information Management and Business Review, 5 (3), 144-154. Legris, P., Ingham, J. y Collerette, P. (2003). Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model Information and Management, 40 (3), 191-205. Leimeister, JM., Ebner, W. y Krcmar, H. (2005): Design, implementation and evaluation of trust-supporting components in virtual communities for patients. Journal of Management Information Systems, 4 (21), 101-135. Leimeister, JM., Sidiras, P. y Krcmar, H. (2004). Success Factors of Virtual Communities from the Perspective of Members and Operators: An Empirical Study. In Proceedings of the 37th HICSS’04, vol. 7. IEEE Press, Los Alamitos. Lenhart, A., Madden, M., Macgill, AR. y Smith, A. (2007). Teens and social media. Washington, DC: Pew Internet & American Life Project. Lenhart, A., Purcell, K., Smith, A. y Zickuhr, K. (2010). Social media and young adults: Social media and mobile internet use among teens and young adults. Washington, DC: Pew Internet & American Life Project. Lenhart, A., Purcella, K., Smith, A., Zickuhr, K. (2011). Social media and young adults.Disponible en: http://www.pewinternet.org/Reports/2010/Social-Media-and-YoungAdults.aspx. Última consulta: 04/11/2016. Leskovec, J., Lang, K. y Mahoney, M. (2010). Empirical comparison of algorithms for network community detection. WWW '10 Proceedings of the 19 th international conference on World wide web. Referencias 255 Lester, DH., Forman, AM. y Loyd, D. (2006). Internet shopping and buying behavior of college students. Services Marketing Quarterly, 27 (2), 123-138 Lewicki, RJ., McAllister, DJ. y Bies, RJ. (1998). Trust and Distrust: New Relationships and Realities. Academy of Management Review, 23 (3), 438458. Lewis, JD. y Weigert, A. (1985). Trust as a Social Reality. Social Forces, 63 (4), 967-985. Lewis, W., Agarwal, R. y Sambamurthy, V. (2003). Sources of Influence on Beliefs about Information Technology Use: An Empirical Study of Knowledge Workers MIS Quarterly, 27 (4), 657-678. Li, C. (2014). A tale of two social networking sites: how the use of Facebook and Renren influences Chinese consumers' attitudes toward product packages with different cultural symbols. Computers in Human Behavior, 32, 162-170. Li, D., Browne, GJ. y Chau, PYK. (2006). An Empirical Investigation of Web Site Use Using a Commitment‐Based Model. Decision Sciences, 37 (3), 427444. Li, YM. y Yeh, YS. (2010). Increasing trust in mobile commerce through design aesthetics. Computers in Human Behavior, 26, 673-684. Liang, TP. y Turban, E. (2011). Introduction to the special issue social commerce: a research framework for social commerce. International Journal of Electronic Commerce, 16 (2), 5-14. Liang, TP., Ho, YT., Li, YW. y Turban, E. (2011). What drives social commerce: The role of social support and relationship quality. International Journal of Electronic Commerce, 16 (2), 69-90. Referencias 256 Liang, TP., Lin, CY. y Chen, DN. (2004). Effects of electronic commerce models and industrial characteristics on firm performance. Industrial Management & Data Systems, 104 (7), 538-545. Liao, CH. y Tsou, CW. (2009). User acceptance of computer-mediated communication: The SkypeOut case. Expert Systems with Applications, 36 (3), 4595-4603. Lila, M. y Gracia, E. (2005). Determinantes de la aceptación-rechazo parental. Psicothema, 17 (1), 107-111. Limayem, M. y Khalifa, M. (2013). Business-to-Consumer Electronic Commerce: A Longitudinal Study. IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC). Limayem, M., Khalifa, M. y Frini, A. (2000). What makes consumers buy from internet? A longitudinal study of online shopping. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics A, 30 (4), 421-432. Lin, HF. (2006). Understanding behavioral intention to participate in virtual communities. CyberPsychology & Behavior, 9 (5), 540-547. Lin, N. (1986). Conceptualizing social support. In N. Lin, A. Dean, & W. Ensel (Eds.), Social support, life events, and depression. New York: Academic Press. Ling, K., Beenen, G., Ludford, P., Wang, P., Chang, K., Li, X., Cosley, D., Frankowski, D., Terveen, L., Rashid, A. M., Resnick, P. y Kraut, R. (2005). Using social psychology to motivate contributions to online communities. Journal of Computer-Mediated Communication, 10 (4), 1-33. Litwak, E. (1961). Voluntary associations and neighborhood cohesion. American Sociological Review, 26 (2), 258-271. Referencias 257 Loewenfeld, F. (2006). Brand communities. Erfolgsfaktoren und Okonomische Relevanz von Markeneigenschaften. Deutscher, Wiesbaden: Universitats-Verlag. López, F. (1994). Para Comprender la Conducta Altruista. Navarra: Verbo Divino. Lord, KR., Lee, MS. y Choong, P. (2001). Differences in Normative and Informational Social Influence. Advances in Consumer Research, 28, 280285. Lorenzo, C., Alarcón, MC. y Gómez, MA. (2011). Adopción de redes sociales virtuales: ampliación del modelo de aceptación tecnológica integrando confianza y riesgo percibido. Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa, 14 (3), 194-205. Lorenzo, C., Constantinides, E., Geurts, P. y Gómez, M. (2007) Impact of web experience one-consumer responses, e-commerce and web technologies, in Psaila, G. Sc Wagner, R. (eds)E-commerce and Web Technologies. Berlin/Heidelberg: Springer, 191-200. Lozares, C., Verd, JM., López, P., Martí, J. y Molina, JL. (2011). Cohesión, Vinculación e Integración sociales en el marco del Capital social. REDES Revista hispana para el análisis de redes sociales, 20 (1), 1-28. Lu, J., Liu, C., Yu, CS. y Wang, K. (2008). Determinants of accepting wireless mobile data services in China. Information and Management, 45 (1), 52-64 Lu, J., Yao, JE. y Yu, CS. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless Internet services via mobile technology. Journal of Strategic Information Systems, 14 (3), 245-268. Referencias 264 Meyer, JP. y Herscovitch, L. (2001). Commitment in the Workplace: Toward a General Model. Human Resource Management Review, 11 (3), 299-326. Meyer, JP., Allen, NJ. y Sulsky, LM. (1999). Commitment in the workplace: theory, research & application. Canadian Psychology, 40 (4), 383-385. Meyer, JP., Stanley, DJ., Herscovitch, L. y Topolnytsky, L. (2002). Affective, continuance, and normative commitment to the organization: A metaanalysis of antecedents, correlates, and consequences. Journal of Vocational Behavior, 61 (1), 20-52. Midgley, DF. y Dowling, GR. (1978). Innovativeness: The concept and its measurement. Journal of Consumer Research, 4 (4), 229-242. Mikalef, P., Giannakos, MN. y Pateli, AG. (2013). Shopping and Word-ofmouth intentions on social media. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 8 (1), 17-34. Miller, A. y Mitamura, T. (2003). Are surveys on trust trustworthy? Social Psychology Quarterly, 66 (1), 62-70. Miniard, PW., Obermiller, C. y Page, TJ. (1983). A further assessment of measurement influences on the intention-behavior relationship. Journal of Marketing Research, 20 (2), 206-213. Moe, WW. (2003). Buying, searching, or browsing: Differentiating between online shoppers using in-store navigational clickstream. Journal of Consumer Psychology, 13 (1), 29-39. Moen, P., Dempster-McClain, D. y Williams, RM., Jr. (1989). Social integration and longevity: An event-history of women’s roles and resilience. American Sociological Review, 54 (4), 635-647. Referencias 265 Moody, GD., Galletta, DF. y Lowry, PB. (2014) When trust and distrust collide: The engendering and role of ambivalence in online consumer behavior. Electronic Commerce Research and Applications, 13 (4), 266-282. Moore, GA. (1999). Crossing the Chasm, Harper Collins, New York, NY. Moore, GC. y Benbasat, I. (1996). Integrating Diffusion of Innovations and Theory of Reasoned Action Models to Predict Utilization of Information Technology by End-Users. En K. Kautz and J. Pries-Heje (Eds.) Diffusion and Adoption of Information Technology, Chapman and Hall, London, 132146. Moore, K. y McElroy, JC. (2012). The influence of personality on Facebook usage, wall postings, and regret. Computers in Human Behavior, 28 (1), 267-274. Moorman, C., Deshpande, R. y Zaltman, G. (1993). Factors Affecting Trust in Market Research Relationships. Journal of Marketing, 57 (1), 81-101. Moorman, C., Zaltman, G. y Deshpandé, R., (1992). Relationship between providers and users of market research: the dynamics of trust within and between organisations. Journal of Marketing Research, 29 (3), 314-328. Morgan, RM. y Hunt, SD. (1994). The commitment–trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing 58 (3), 20-38. Mowday, RT., Porter, LW. y Steers, RM. (1982). Employee-organization Linkages: The Psychology of Commitment, Absenteeism, and Turnover. New York: Academic Press. Muniz, AM. Jr. y O'Guinn, TC. (2001). Brand community. Journal of Consumer Research, 27 (4), 412-432. Referencias 266 Muntinga, DG., Moorman, M. y Smit, EG. (2011). Introducing COBRA as exploring motivations for corporate-related social media use. International Journal of Advertising, 30 (1), 13-46. Muñoz, M. y Sánchez, MJ. (2016). Propensión a innovar en TI y reciprocidad en el ámbito de las redes sociales. Revista de administración de empresas, 56 (2), 226-241. Myers, S. (1999). Childhood migration and social integration in adulthood. Journal of Marriage and the Family, 61 (3), 774-789. Nahapiet, J. y Ghoshal, S. (1998). Social Capital, Intellectual Capital, and the Organizational Advantage. Academy of Management Review, 23 (2), 242-266. Nambisan, S. y Baron, R. (2007). Interactions in virtual customer environments: Implications for product support and customer relationship management. Journal of Interactive Marketing, 21 (2), 42-62. Newcomb, MD. (1990). Social support and personal characteristics: A developmental and interactional perspective. Journal of Social and Clinical Psychology, 9 (1), 54-68. Newcomb, MD. y Keefe, K. (1997). Social support, self-esteem, social conformity, and gregariousness: Developmental patterns across twelve years. In G. R. Pierce, B. Lakey, I. G. Sarason, & B. R. Sarason (Eds.), Sourcebook of social support and personality. New York: Plenum. Newcomb, TM. (1961). The Acquaintance Process. Holt, Rinehart, and Winston, New York. Referencias 267 Ng, CS. (2013). Intention to purchase on social commerce websites across cultures: A cross-regional study. Information & Management, 50 (8), 609620. Nielsen, J. (2005). Usability 101. Disponible en: www.useit.com/alertbox/20030825.html. Último acceso: 15/11/2016. Nielsen, N. (2010). Friending the social consumer. Disponible en: http://www.nielsen.com/us/en/newswire/2010/friending-the-socialconsumer.html. Última consulta: 22/09/2016. Nilsen, H. y Sein, MK. (2002). Determinants of User Satisfaction with the Support Function. Proceedings of the 2002 ACM SIGCPR conference on Computer personnel research, 47-51. Nistor, N., Baltes, B., Dascălu, M., Mihăilă, D., Smeaton, G. y TrăuşanMatu, Ş. (2014). Participation in virtual academic communities of practice under the influence of technology acceptance and community factors. A learning analytics application. Computers in Human Behavior, 34, 339-344. Norman, WT. (1963). Toward an adequate taxonomy of personality attributes: Replicated factor structure in peer nomination personality ratings. Journal of Abnormal and Social Psychology, 66 (6), 574-583. Nowell, B. y Boyd, N. (2010). Viewing community as responsibility as well as resource: deconstructing the theoretical roots of psychological sense of community. Journal of Community Psychology, 38 (7), 828-841. Nunnally, J. (1978): Psychometric Theory. 2ª ed. New York: McGraw-Hill. Nunnally, J. C. y Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). New York, NY: McGraw-Hill. Referencias 268 Nusair, K. (2007). A model of commitment in B-to-C travel context: a structural equation modeling. Ph.D. Dissertation, The Ohio State University, Columbu. Obst, P. y Stafurik, J. (2010). Online we are all able bodied: online psychological sense of community and social support found through membership of disability-specific websites promotes well-being for people living with a physical disability. Journal of Community & Applied Social Psychology, 20 (6), 525-531. Oliver, N. (1990). Rewards, investments, alternatives and organizational commitment: Empirical evidence and theoretical development. Journal of occupational psychology, 63 (1), 19-31. Oliver, RL. (1999). Whence Consumer Loyalty? Journal of Marketing , 63 (Special Issue), 33-44. Orth, UR. (2005). Consumer personality and other factors in situational brand choice variation. Brand Management, 13 (2), 115-133. Osborne, J. y Overbay, A. (2008). Best practices in data cleaning: How Outliers and “Fringeliers” Can Increase Error Rates and Decrease the Quality and Precision of Your Results. JW. Osborne (Ed.), Best Practices Quantitative Methods, p.205-213. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. Osorio, AB. (2009). Perfil y motivaciones del voluntariado juvenil de mayores. Tesis doctoral. Universidad de Granada. Palmer, JW., Bailey, JP. y Faraj, S. (2000). The role of intermediaries in the development of trust on the WWW: The use and prominence of trusted third parties and privacy statements. Journal of Computer Mediated Communication, 5 (3). Referencias 269 Pappacharissi, Z. (2009). The virtual geographies of social networks: A comparative analysis of facebook, linkedin, and asmallworld. New Media & Society, 11 (1), 199-220. Park, J. (2003). Consumer attitudes toward personalization features and intention to purchase online. Dissertation. University of Tennesee, Knoxville. Park, J., Lennon, SJ. y Stoel, L. (2005). On-line product presentation: Effects on mood, perceived risk, and purchase intention. Psychology & Marketing, 22 (9), 695-719. Park, MS, Shin, JK, Ju, Y. (2014). The Effect of Online Social Network Characteristics on Consumer Purchasing Intention of Social Deals. Global Economic Review, 43 (1), 25-41. Partala, T. y Saari, T. (2015). Understanding the most influential user experiences in successful and unsuccessful technology adoptions. Computers in Human Behavior, 53, 381-395. Pavlou, PA. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7 (3), 101-134. Pavlou, PA. y Gefen, D. (2004). Building Effective Online Marketplaces with Institution-Based Trust. Information Systems Research, 15 (1), 35-62. Pearlin, LI. y McCall, ME. (1990). Occupational stress and marital support: A description of microprocesses. In J. Eckenrode, & S. Gore (Eds.), Stress between work and family. New York: Plenum. Referencias 270 Penner, LA. (2002). Dispositional and organizational influences on sustained volunteerism: An interactionist perspective. Journal of Social Issues, 58 (3), 447-468. Penner, LA. y Finkelstein, MA. (1998). Dispositional and structural determinants of volunteerism. Journal of Personality and Social Psychology, 74 (2), 525-537. Pentina, I., Gammoh, BS., Zhang, L. y Mallin, M. (2013). Drivers and outcomes of brand relationship quality in the context of online social networks. International Journal of Electronic Commerce, 17 (3), 63-86. Pentina, I., Prybutok, V. y Zhang, X. (2008). The role of virtual communities as shopping reference groups. Journal of Electronic Commerce Research, 9 (2), 114-123. Perilla, L. y Zapata, B. (2009). Redes sociales, participación e interacción social: Social networks, participación and social interacción. Universidad Nacional de Colombia, 153. Phang, CW., Kankanhalli, A. y Sabherwal, R. (2009). Usability and sociability in online Communities: A Comparative Study of Knowledge Seeking and Contribution. Journal of the Association for Information Systems, 10 (10), 721-747. Phang, CW., Sutanto, J., Kankanhalli, A., Li, Y., Tan, B. y Teo, H. (2006). Senior citizens’ acceptance of information systems: a study in the context of e-government services. IEEE Transactions on Engineering Management, 53 (4), 555-569. Phau, I. y Poon, SM. (2000). Factors influencing the types of products and services purchased over the internet. Internet Research, 10 (2), 102-13. Referencias 271 Pierce, GR., Sarason, BR. y Sarason, IG. (1997). Handbook of social support and the family. New York: Plenum. Pierce, GR., Sarason, IG. y Sarason, BR. (1991). General and relationshipbased perceptions of social support: Are two constructs better than one? Journal of Personality and Social Psychology, 61 (6), 1028-1039. Piliavin, JA., Dovidio, JF., Gaertner, SL. y Clark, RD. (1981). Emergency intervention. New York: Academic Press. Plouffe, CR., Hulland, JS. y Vandenbosch, M. (2001). Research Report: Richness Versus Parsimony in Modeling Technology Adoption Decisions - Understanding Merchant Adoption of a Smart Card-Based Payment System. Information Systems Research, 12 (2), 208-222. Polites, GL., Roberts, N. y Thatcher, J. (2012). Conceptualizing models using multidimensional constructs: a review and guidelines for their use. European Journal of Information Systems, 21 (1), 22-48. Polletta, F. y Jasper, JM. (2001). Collective identity and social movements. Annual Review of Sociology, 27, 283-305. Pookulangara, S. y Koesler, K. (2011). Cultural influence on consumers’ usage of social networks and its’ impact on online purchase intentions. Journal of Retailing and Consumer Services, 18 (4), 348-354. Poole, MS. y DeSanctis, G. (1990). Understanding the use of group decision support systems: The theory of adaptive structuration, En J. Fulk & C. Steinfield (Eds.), Organizations and communication technology, 173-193. Newbury Park, CA: Sage. Referencias 272 Porter, CE. (2004). A typology of virtual communities: a multi-disciplinary foundation for future research. Journal of Computer-Mediated Communication, 10 (1). Preece, J. (2000). Online communities: Designing usability, supporting sociability. Chichester: Wiley. Preece, J. y Shneiderman, B. (2009). The Reader-to-Leader Framework: Motivating Technology-Mediated Social Participation. AIS Transactions on Human-Computer Interaction, 1 (1), 13-32. Prentice, DA., Miller, DT. y Lightdale, JR. (1994). Asymmetries in attachments to groups and to their members: Distinguishing between common-identity and common-bond groups. Personality & Social Psychology Bulletin, 20 (5), 484-493. Price, LL. y Feick, LF. (1984). The Role of Interpersonal Sources in External Search: An Informational Perspective. Advances in Consumer Research, 11 (1), 250-255. Putnam, R. (2001). Le déclin du capital social aux Etats-Unis. Entretien avec Robert Putnam. Sciences Humaines, 33, 63. Qu, H. y Lee, H. (2011). Travelers’ social identification and membership behaviors in online travel community. Tourism Management, 32 (6), 12621270. Quero, MJ. y Ventura, R. (2015). Affective commitment and future purchase intentions in the performing arts: An empirical approach. Canadian Journal of Administrative Sciences, 32 (2), 75-85. Raito, L. (2007). Social Commerce Chapter. Disponible en: http://leeraito.com/social-commerce-chapter. Última consulta: 19/09/2016. Referencias 273 Raven, B. y Rubin, J. (1983). Social psychology (2nd. ed.). New York: John Wiley & Sons. Ren Y. y Kraut, R. (2011). A simulation of designing online community: member motivation, contribution, and discussion moderation, (unpublished). Disponible en: https://pdfs.semanticscholar.org/b15b/603c3f4460439a7f6f868adf868bad492 9fb.pdf. Último acceso: 19/11/2016. Ren, Y., Kraut, R. y Kiesler, S. (2012). Encouraging commitment in online communities. In R. Kraut and P. Resnick, eds. Evidence-based social design: Mining the social sciences to build online communities. MIT Press, Cambridge, MA. Ridings, CM., Gefen, D. y Arinze, B. (2002). Some Antecedents and Effects of Trust in Virtual Communities. Journal of Strategic Information Systems, 11 (3/4), 271-295. Riegelsberger, J., Sasse, AM. y McCarthy, JD. (2005). The Mechanics of Trust: A Framework for Research and Design. International Journal of Human-Computer Studies, 62 (3), 381-422. Riegner, C. (2007). Word of mouth on the web: The impact of web 2.0 on consumer purchase decisions. Journal of Advertising Research of World Advertising Research Center Limited, 47 (4), 436-447. Rigdon, EE. (2014). Comment on Improper Use of Endogenous Formative Variables. Journal of Business Research, 67 (1), 2800-2802. Ringle, CM., Wende, S. y Becker, JM. (2015). SmartPLS 3. Boenningstedt: SmartPLS GmbH, http://www.smartpls.com Referencias 280 Shim, S., Eastlick, M. A., Lotz, S. L. y Warrington, P. (2001). An online prepurchase intentions model: The role of intention to search, Journal of Retailing, 77 (3), 397-416. Shook, C. L., Ketchen, D. J., Hult, G. T.M. y Kacmar, K. M. (2004). An assessment of the use of structural equation modeling in strategic management research. Strategic Management Journal, 25 (4), 397-404. Shore, LM. y Coyle-Shapiro, JAM. (2003). New developments in the employee-organization relationship. Journal of Organizational Behavior, 24 (5), 443-450 . Shore, LM., Tetrick, LE., Lynch, P. y Barksdale, K. (2006). Social and economic exchange: Construct development and validation. Journal of Applied Social Psychology, 36 (4), 837-867. Sibary, S. (2006). Counseling philanthropic donors. Ethics & Behavior, 16 (3), 183-197. Sicilia, M. y Palazón, M. (2008). Brand communities on the internet: A case study of Coca-Cola’s Spanish virtual community. Corporate Communications: An International Journal, 13 (3), 255-270. Smith, A., Schlozman, KL., Verba, S. y Brady, H. (2009). The Internet and civic engagement. Pew Internet and American Life Project, http://www.pewinternet.org/~/media/Files/Reports/2009/The%20Internet%2 0and%20Civic%20Engagement.pdf. Último acceso: 15/10/2016. Smith, T. (2007). Reconsidering Models of Influence: The Relationship Between Consumer Social Networks and WordofMouth Effectiveness. Journal of Advertising Research , 47 (4), 387-397. Referencias 281 Söderlund, M. y Öhman, N. (2005). Assessing behavior before it becomes behavior. International Journal of Service Industry Management, 16 (2), 169-185 Sorebo, AM., Sorebo, O. y Sein, MK. (2008). The Influence of User Involvement and Personal Innovativeness on User Behavior. International Journal of Human and Social Sciences, 3 (5). Sosik, JJ., Kahai, SS. y Piovoso, MJ. (2009). Silver bullet or voodoo statistics? A primer for using the partial least squares data analytic technique in group and organization research. Group and Organization Management, 34 (1), 5-36. Sproull, L., Conley, CA. y Moon, V. (2013). The kindness of strangers: prosocial behavior on the internet. En: Yair Amichai-Hamburger. The social net: Understanding our online behavior. Sproull, L., Conley,CA., Moon, JY. y Amichai-Hamburger,Y.(2005). Prosocial behaviour on the net. The Social Net: Understanding Human Behaviour in Cyberspace. New York: Oxford University Press,139-161. Stack, LC. (1978). Trust. In H. London & J. E. Exner, Jr. (Eds.), Dimensionality of personality, 561–599. New York: Wiley. Stasser, G., Stewar, D. y Wittenbaum, G. (1995). Expert roles and information exchange during discussion: The importance of knowing who knows what. Journal of Experimental Social Psychology, 31 (3), 244-265. Steinfield, C., Ellison, NB. y Lampe, C. (2008). Social capital, self-esteem, and use of online social network sites: A longitudinal analysis. Journal of Applied Developmental Psychology, 29 (6), 434-445. Referencias 282 Stephen, A., y Toubia, O. (2010). Deriving value from social commerce networks. Journal of Marketing Research, 47 (2), 215-228. Stets, JE. y Burke, PJ. (2000). Identity theory and social identity theory. Social Psychology Quarterly, 63 (3), 224-237. Stewart, KA. y Segars, AH. (2002). An empirical examination of the concern for information privacy instrument. Information Systems Research, 12 (1), 36-49. Stone, M. (1974). Cross validatory choice and assessment of statistical predictions. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 36 (2), 111147. Strater, K. y Richter, H. (2007). Examining privacy and disclosure in a social networking community. In Proceedings of the 3rd symposium on Usable privacy and security, 157-158. Pittsburgh, Pennsylvania: ACM. Straub, DW. y Burton-Jones, A. (2007). Veni, Vidi, Vici: Breaking the TAM Logjam. Journal of the AIS, 8 (4), 223-229. Subrahmanyam, K. y Greenfield, PM. (2008). Communicating online: Adolescent relationships and the media. The Future of Children: Children and Media Technology, 18 (1), 119-146. Subrahmanyam, K., Reich, S., Waechter, N. y Espinoza, G. (2008). Online and offline social networks: Use of social networking by emerging adults. Journal of Applied Developmental Psychology, 29 (6), 420-433. Suh, KS. y Chang, S. (2006). User Interfaces and Consumer Perceptions of Online Stores: The Role of Telepresence. Behaviour and Information Technology, 25 (2), 99-113. Referencias 283 Sun, N., Rau, PPL. y Ma, L. (2014). Understanding lurkers in online communities: a literature review. Computers in Human Behavior, 38, 110117. Sutton, S. y Hallett, R. (1989). Understanding Seat-Belt Intentions and Behavior: A Decision-Making Approach. Journal of Applied Social Psychology, 19 (15), 1310-1325. Swann, WB., Milton, LP. y Polzer, JT. (2000). Should we create a niche or fall in line? Identity negotiation and small group effectiveness. Journal of Personality and Social Psychology, 79 (2), 238-250. Sztompka, P. (1999). Trust: A sociological theory. Cambridge: Cambridge University Press. Szymanski, MD. y Hise, TR. (2000). E-satisfaction: An initial examination. Journal of Retailing, 76 (3), 309-322. Tajfel, H. (1978). Interindividual behavior and intergroup behavior. In H. Tajfel (Ed.), Differentiation between groups: Studies in the social psychology of intergroup relations, 2760. London7 Academic Press. Tajfel, H. y Turner, JC. (1985). Psychology of intergroup relations. Chicago: NelsonHall. Taló, C., Mannarini, T. y Rochira, A. (2014). Sense of community and community participation: A meta-analytic review. Social Indicators Research, 117 (1), 1-28. Tancer, B. (2007). Facebook: More Popular Than Porn. Time magazine. Disponible en http://content.time.com/time/business/article/0,8599,1678586,00.html. Último acceso: 19/11/16 Referencias 284 Tapscott, D. (2008). Grown Up Digital: How the Net Generation is Changing Your World, New York, McGraw-Hill Tausczik, YR. y Pennebaker, JW. (2012). Participation in an online mathematics community: Differentiating motivations to add. In Proceedings of the ACM 2012 conference on computer supported cooperative work (CSCW ‘12), 207-216. Taylor, S. y Todd, PA. (1995). Understanding information technology usage: a test of competing models. Information Systems Research, 6 (2), 144-175. Tedjamulia, SJJ., Dean, DL. y Albrecht, CC. (2005). Motivating Content Contributions to Online Communities: Toward a More Comprehensive Theory. En: 38 th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Teo, HH., Chan, HC., Wei, KK. y Zhang, Z. (2003). Evaluating information accessibility and community adaptivity features for sustaining virtual learning communities. International Journal of Human-Computer Studies, 59 (5), 671-697. Teo, SH. y Liu, J. (2002). Consumer Trust in E-Commerce: A Cross-Cultural Study. Proceedings of the Sixty-Second Annual Meeting of the Academy of Management, Denver, Colorado, 9-14. Teo, TSH., Srivastava, SC. y Jiang, L. (2008). Trust and electronic government success: an empirical study. Journal of Management Information Systems, 25 (3), 99-132. Thatcher, JB. y Perrewe, PL. (2002). An empirical examination of individual traits as antecedents to computer anxiety and computer selfefficacy. MIS Quarterly, 26 (4), 381-396. Referencias 285 Thatcher, JB., Loughry, ML., Lim, J. y McKnight, DH. (2007). Internet anxiety: an empirical study of the effects of personality, beliefs, and social support. Information and Management, 44 (4), 353-63 Thomas-Hunt, MC., Ogden, TY. y Neale, MA. (2003). Who's really sharing? Effects of social and expert status on knowledge exchange within groups. Management Science, 49 (4), 464-477 Thompson, R., Compeau, D. y Higgins, C. (2006). Intentions to use information technologies: An integrative model. Journal of Organizational and End User Computing, 18 (3), 25-46. Tian, SW., Vogel, D. y Tan, FB. (2012). Continuous knowledge sharing in online social network communities: service features, social capital. Virtual Community Participation and Motivation: Cross-Disciplinary Theories: Cross-Disciplinary Theories, 228. Tonteri, L., Kosonen, M., Ellonen, HK. y Tarkiainen, A. (2011). Antecedents of an experienced sense of virtual community. Computers in Human Behavior, 27 (6), 2215-2223. Tractinsky, N. y Lavie, T. (2003). Assessing dimensions of perceived visual aesthetics of websites. Ben Gurion University of the Negev. Tran, C. (2010) Has F-commerce arrived? Disponible en: http://www.altimetergroup.com/2010/11/has-f-commerce-arrived.html. Último acceso: 19/09/2016. Treacy, M. y Wiersema, F. (1992). Customer Intimacy and Other Value Disciplines. Harvard Business Review, 71 (1), 83-94. Referencias 286 Tsai, W. y Ghoshal, S. (1998). Social capital and value creation: an empirical study of intra firm networks. Academy of Management Journal, 41(4), 464476. Tschannen-Moran, M. y Day, WK. (2000). A multidisciplinary analysis of the nature, meaning, and measurement of trust. Review of Educational Research, 70 (4), 547-593. Tseng, FC. y Kuo, FY. (2014). A study of social participation and knowledge sharing in the teachers’ online professional community of practice, Computers & Education, 72, 37-47. Tu, CH. y McIsaac, M. (2002). The relationship of social presence and interaction in online classes. The American Journal of Distance Education, 16 (3), 131-150 Turban, E., Lee, JK., King, D., Liang, TP. y Turban, D. (2012). Electronic commerce. Prentice Hall Press. Turner, HA., Pearlin, LI. y Mullan, JT. (1998). Sources and determinants of social support for caregivers of persons with AIDS. Journal of Health and Social Behavior, 39 (2), 137-151. Turner, M., Kitchenham, B., Brereton, P., Charters, S. y Budgen, D. (2010). Does the technology acceptance model predict actual use? A systematic literature review. Information and Software Technology, 52 (5), 463-479. Turri, AM., Smith, KH. y Kemp, E. (2013). Developing Affective Brand Commitment through Social Media. Journal of Electronic Commerce Research, 14 (3), 201-214. Uray, N. y Dedeoglu, D. (1997). Identifying fashion clothing innovators by Self-Report method. Journal of Euro-Marketing, 6 (3), 27-46. Referencias 287 Uslaner, EM. (2004). Trust Online, Trust Offline. Communication of the ACM, 47 (4), 28-29. Valenzuela, S., Park, N. y Kee, KF. (2009). Is there social capital in a social network site? Facebook use and college students’ life satisfaction, trust and participation. Journal of Computer-Mediated Communication, 14 (4), 875901. Valetsianos, G. y Navarrete, C. (2012). Online Social Networks as Formal Learning Environments learner experiences and activities. The International Review of Research, 13 (1), 145-166. Vallor, S. (2012). Flourishing on facebook: virtue friendship & new social media. Ethics and Information Technology, 14 (4), 185-199. Vance, A., Elie-Dit-Cosaque, C. y Straub, D. (2008). Examining trust in information technology artifacts: The effects of system quality and culture. Journal of management information systems, 24 (4), 73-100. Vaux, A. (1990). An ecological approach to understanding and facilitating social support. Journal of Social and Personal Relationships, 7 (4), 507-518. Venkatesh, V. (1999). Creation of favorable user perceptions: Exploring the role of intrinsic motivation. MIS Quarterly, 23 (2), 239-260. Venkatesh, V. y Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39 (2), 273-315. Venkatesh, V. y Davis, FD. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46 (2), 186-204. Referencias 288 Venkatesh, V., Morris, M., Davis, GB. y Davis, FD. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27 (3), 425-478. Venkatesh, V., Thong, JYT. y Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36 (1), 157-178. Venkatraman, PM. (1991). The impact of innovativeness and innovation type and adoption. Journal of Retailing, 67 (1), 51-67. Vries, L., Gensler, S. y Leeflang, PSH. (2012). Popularity of brand posts on brand fan pages: an investigation of the effects of social media marketing. Journal of Interactive Marketing, 26 (2), 83-91. Walczuch, R., Seelen, J. y Lundgren, H. (2001). Psychological Determinants for Consumer Trust in E-Retailing. Eighth Research Symposium on Emerging Electronic Markets (RSEEM 01), Maastricht, Netherlands, 2001. Walther, JB., Slovacek, CL. y Tidwell, LC. (2001). Is a picture worth a thousand words? Communication Research, 28 (1), 105-134. Wang, C. (2009). Linking shopping and social networking: Approaches to social shopping. Paper presented at the 15 th Americas Conference on Information Systems (AMCIS), San Diego, CA, USA. Wang, C. y Wang, C. (2008). Helping others in online games: Prosocial behavior in Cyberspace. CyberPsychology, Behavior, & Social Networking, 11 (3), 344-346. Wang, C. y Zhang, P. (2012). The evolution of social commerce: the people, management, technology, and information dimensions. Communications of the Association for Information Systems, 31 (5), 105-127. Referencias 289 Wang, JC. y Chang, CH. (2013). How online social ties and product-related risks influence purchase intentions: a Facebook experiment. Electronic Commerce Research and Applications, 12 (5), 337-346. Wang, JC. y Chiang, MJ. (2009). Social interaction and continuance intention in online auctions: a social capital perspective. Decision Support Systems, 47 (4), 466-476. Wang, JL., Jackson, LA., Wang, HZ. y Gaskin, J. (2015). Predicting Social Networking Site (SNS) use: Personality, attitudes, motivation and Internet self-efficacy. Personality and individual Differences, 80, 119-124. Wang, W. y Benbasat, I. (2005). Trust in and adoption of online recommendation agents. Journal of the Association for Information Systems, 6 (3), 72-101. Wang, W. y Benbasat, I. (2007). Recommendation agents for electronic commerce: effects of explanation facilities on trusting beliefs. Journal of Management Information Systems, 223 (4), 217-246. Wang, X., Yu, C. y Wei, Y. (2012). Social media peer communication and impacts on purchase intentions: a consumer socialization framework. Journal of Interactive Marketing, 26 (4), 198-208. Wang, Y. y Fesenmaier, DR. (2004). Towards understanding members’ general participation in and active contribution to an online travel community. Tourism Management, 25 (6), 709-722. Wang, YD. y Emurian, HH. (2005). An overview of online trust: Concepts, elements, and implications. Computers in Human Behavior, 21 (1), 105-125 Warmerdam, L., Van-Straten, A., Jongsma, J., Twisk, J. y Cuijpers, P. (2010). Online cognitive behavioral therapy and problem-solving therapy for Referencias 296 Zheng, X., Cheung, CMK., Lee, MKO. y Liang, L. (2015). Building brand loyalty through user engagement in online brand communities in social networking sites, Information Technology & People, 28 (1), 90-106. Zhong, B., Hardin, M. y Sun, T. (2011). Less effortful thinking leads to more social networking? The associations between the use of social network sites and personality traits. Computers in Human Behavior, 27 (3), 1265-1271. Zhou, L., Dai, L. y Zhang, D. (2007). Online shopping acceptance model—a critical survey of consumers factors in online shopping. Journal of Electronic Commerce Research, 8 (1), 41-62. Zhou, Z., Jin, X., Vogel, D., Fang, Y. y Chen, X. (2011). Exploring users’ motivations and individual differences in social virtual world usage: A second life qualitative investigation. International Journal of Information Management, 31 (3), 261-271. Zimmer, JC., Arsal, RE., Al-Marzouq, M. y Grover, V. (2010). Investigating Online Information Disclosure: Effects of Information Relevance, Trust and Risk. Information & Management, 47 (2), 115-123. Zimmerman, MA. (2000). Empowerment theory: Psychological, organizational and community levels of analysis. In J. Rappaport, & E. Seidman (Eds.), Handbook of community psychology. New York: Kluwer/Plenum. Zucker, L. (1986). Production of Trust: Institutional Sources of Economic Structure (1840-1920). Research in Organizational Behavior, 8, 53-111. Zviran, M., Glezer, C. y Avni, I. (2006). User satisfaction from commercial web sites: The effect of design and use. Information & Management, 43 (2), 157-178.