UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN TESIS DOCTORAL Factores que influyen en el proceso de comunicación eWOM de los espectadores de cine MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR PRESENTADA POR Beatriz Parra Llorente Directores María Francisca Blasco López Luis Deltell Escolar Madrid 2019 © Beatriz Parra Llorente, 2018 UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN TESIS DOCTORAL FACTORES QUE INFLUYEN EN EL PROCESO DE COMUNICACIÓN EWOM DE LOS ESPECTADORES DE CINE Beatriz Parra Llorente Directores: Dra. María Francisca Blasco López Dr. Luis Deltell Escolar Madrid, 2018 AGRADECIMIENTOS 1 Agradecimientos Quiero expresar en estas líneas el agradecimiento profundo que conservo en mi interior -y en el que pienso a menudo- a todas aquellas personas relacionadas con esta tesis de una forma u otra, a las que me he limitado simplemente a darles las gracias en algún momento por su aportación a este trabajo. Traslado mi gratitud en primer lugar a mi directora Francis Blasco, que me ha acompañado en este largo viaje con sus sabias enseñanzas y consejos. Reconozco que he tenido momentos en los que no sabía si iba o venía, pero ella siempre me ha apoyado con mucho cariño y ánimo. A mi director Luis Deltell, que me adoptó sin apenas conocerme, pero mostró mucho interés por la línea de investigación que estaba en curso. Si él no me hubiera aceptado en su departamento -gracias a la conovocatoria extraordinaria para antiguos doctorandos del plan antiguo- no estaría escribiendo estas líneas. Muchas gracias Francis y Luis por vuestra paciencia en leer con minuciosidad mis investigaciones y volcar por escrito con todo detalle correcciones y juicios orientativos basados en vuestra larga experiencia docente. Gracias a todos los profesionales de los diversos organismos públicos y privados para documentar la tesis: Bibliotecas de la UCM, su excelente sección de préstamo interbibliotecario -qué hubiera sido de mí sin este servicio-, a FEDICINE por facilitarme el acceso a un importante circuito de exhibición cinematográfica, a mi gran amiga Cristina Sánchez que tanto me ha ayudado en esta tesis gracias a su experiencia en la distribuidora Vértice, a Elena Neira, a los profesores Jehoshua Eliashberg de Wharton School y Pradeep K. Chintagunta de la Universidad de Chicago. Muchas gracias por vuestra amabilidad y ayuda en cuantas cuestiones os he planteado, sin excepción. Aunque no puedo mencionar sus nombres por temas de confidencialidad, estoy muy agradecida a la empresa que ha hecho posible que esta investigación llegue a buen fin. Los profesionales que allí trabajan me han despejado todo tipo de dudas y ayudado en cada momento que se lo he solicitado. AGRADECIMIENTOS 2 Mi familia. Los grandes sacrificados de la tesis: mis hijos Alejandra y Jaime, que han visto el esfuerzo de su madre -aunque no conscientes de ello- pero que, con sus visitas sigilosas, dibujos y muestras de cariño amenizaban mis horas de trabajo. Gracias pequeños, espero no haberos robado mucho tiempo. Creo que no, pues he intentado aprovechar al máximo vuestras ausencias y noches para poder disfrutaros despiertos. A mis padres, Pedro y Mª Pilar, esenciales en mi vida. Gracias por enseñarme a ser constante, persistente, trabajadora y entusiasta. Sois un ejemplo para mí. Muchas gracias por darme esta oportunidad llamada vida, por haber sido mis “secretarios” entre mis directores y por apoyarme en cada momento. A mis hermanos: Covadonga, Pilar, Isabel, Juan Pablo, María y Andrés por ayudarme siempre que os he necesitado. Y a mis cuñados Juan Antonio, Alex y Gavin, que me han ayudado con las traducciones siempre que lo he necesitado. A mis amigas, Laura, Anuska, MªLuisa, Rebeca, Lola, Ghislaine, Mariví y Ana por quererme como soy y estar siempre ahí. Gracias a todas aquellas personas que al leer este prólogo se den por aludidas. Y a todos los recordados, pido perdón en lo que os haya podido fallar. ÍNDICE 3 ÍNDICE RESUMEN ............................................................................................................... 13 ABSTRACT .............................................................................................................. 17 CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES ................................................................... 21 1.1 Introducción y justificación de la investigación .................................................... 21 1.2 Objetivos de la investigación ................................................................................ 27 1.3 Estructura del trabajo ........................................................................................... 28 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL ....................................................... 33 2.1 Marketing en Internet ........................................................................................... 33 2.2 Internet como medio de comunicación ................................................................ 33 2.3 Evolución de la web .............................................................................................. 41 2.4 Los medios sociales (social media) ....................................................................... 48 2.5 Las redes sociales en Internet ............................................................................... 50 2.6 Tipología de las redes sociales en Internet ........................................................... 60 2.6.1 Consumo de redes sociales en Internet ......................................................... 62 2.6.2 Plan de social media ....................................................................................... 69 2.6.3 Community manager ...................................................................................... 73 2.7 Comportamiento del consumidor online ............................................................. 77 2.7.1 Temas asociados al estudio del comportamiento del consumidor ............... 79 2.8 Teorías clásicas basadas en motivaciones y actitudes ....................................... 101 2.8.1 Teoría de los Usos y Gratificaciones (TUG) .................................................. 101 2.8.2 Teoría del capital social ................................................................................ 117 2.9 Evolución conceptual del WOM ......................................................................... 127 ÍNDICE 4 2.9.1 La comunicación eWOM .............................................................................. 133 2.9.2 Intenciones de los consumidores para generar eWOM .............................. 138 2.10 Estructura de la industria cinematográfica ....................................................... 149 2.11 Producción ........................................................................................................ 151 2.12 Distribución ....................................................................................................... 160 2.13 Exhibición .......................................................................................................... 165 2.14 Comportamiento del consumidor cinematográfico ......................................... 169 2.15 La promoción cinematográfica ......................................................................... 172 2.16 El eWOM en el cine ........................................................................................... 181 2.16.1 Primeras investigaciones (desde los inicios hasta el año 1999) ................ 182 2.16.2 Investigaciones en la primera década del 2000 ......................................... 187 2.16.3 Investigaciones a partir del 2010 hasta la actualidad ................................ 196 CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS ....................................... 205 3.1 Objetivos de la investigación empírica ............................................................... 205 3.2 Planteamiento del modelo de investigación ...................................................... 206 3.3 Formulación de hipótesis .................................................................................... 207 CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN ............................. 217 4.1 Metodología de recogida de información .......................................................... 217 4.1.1 Instrumento de recogida de información: diseño del cuestionario ............ 217 4.1.2 Definición de la muestra y ficha técnica ...................................................... 227 4.2 Metodología de análisis estadístico .................................................................... 232 4.2.1 Análisis multivariante ................................................................................... 232 4.2.2 Tratamiento y análisis de los datos mediante ecuaciones estructurales (SEM- PLS) ........................................................................................................................ 234 ÍNDICE 5 CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN ................................................. 253 5.1 Análisis previo de los datos ................................................................................. 253 5.1.1 Revisión de casos ausentes (missing) ........................................................... 253 5.1.2 Revisión de casos atípicos (outliers) ............................................................ 253 5.1.3 Distribución de los datos: normalidad ......................................................... 255 5.2 Análisis descriptivo univariable .......................................................................... 256 5.3 Validación del modelo y sus relaciones causales ............................................... 264 5.3.1 Evaluación del modelo de medida ............................................................... 265 5.3.2 Evaluación del modelo estructural .............................................................. 268 5.4 Contraste de hipótesis ........................................................................................ 270 CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN ............................................ 275 6.1 Principales conclusiones y discusión de resultados ............................................ 275 6.2 Contribución a la teoría ...................................................................................... 276 6.3 Contribución a la práctica de la gestión empresarial ......................................... 284 6.4 Limitaciones de la investigación ......................................................................... 286 6.5 Futuras líneas de investigación ........................................................................... 286 BIBLIOGRAFÍA ...................................................................................................... 289 ANEXOS ............................................................................................................... 333 ÍNDICE 6 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Frecuencia de uso de dispositivos .................................................................... 36 Tabla 2. Estadísticas mundiales de Internet (usuarios de Internet, población por países) ........................................................................................................................................ 37 Tabla 3. Usuarios de Internet en la Unión Europea 2015 .............................................. 38 Tabla 4. Usos de los internautas en actividades relacionadas con la comunicación ..... 40 Tabla 5. Ciclo de vida de la web...................................................................................... 43 Tabla 6. Ciclo de vida de la web a partir de los datos de Patel (2013) ........................... 45 Tabla 7. Evolución de las Redes Sociales en Internet ..................................................... 55 Tabla 8. Categorías de las redes sociales directas en función del enfoque ................... 62 Tabla 9. Categorías y temas asociados al comportamiento del consumidor ................. 79 Tabla 10. Características analizadas sobre las cuestiones cognitivas en el comportamiento del consumidor online ........................................................................ 85 Tabla 11. Características analizadas sobre el contenido generado por el usuario (UGC) ........................................................................................................................................ 89 Tabla 12. Características analizadas sobre variables demográficas y segmentación .... 91 Tabla 13. Características en relación a las nuevas tecnologías y usos online ................ 93 Tabla 14. Características en relación al contexto cultural de los países ........................ 94 Tabla 15. Características asociadas con las redes sociales y comunidades virtuales .... 96 Tabla 16. Características de los usos y resultados estratégicos ..................................... 98 Tabla 17. Características de las búsquedas del consumidor en Internet ..................... 100 Tabla 18. Usos y gratificaciones de los medios de comunicación ................................ 106 Tabla 19. Medios sociales analizados desde la perspectiva de los usos y gratificaciones ...................................................................................................................................... 116 Tabla 20. Relación de investigaciones sobre capital social .......................................... 125 ÍNDICE 7 Tabla 21. Definiciones del WOM .................................................................................. 128 Tabla 22. Diferencias entre el WOM y el eWOM ......................................................... 134 Tabla 23. Antecedentes que influyen en las intenciones de los consumidores para generar eWOM ............................................................................................................. 139 Tabla 24. Principales motivaciones para producir eWOM ........................................... 148 Tabla 25. Motivaciones para generar WOM y eWOM ................................................. 148 Tabla 26. Evolución del número de productoras españolas que han participado en la realización de largometrajes ........................................................................................ 156 Tabla 27. Productoras con mayor recaudación ............................................................ 159 Tabla 28. Distribuidoras con mayor recaudación ......................................................... 160 Tabla 29. Distribución de largometrajes en salas de cine ............................................ 164 Tabla 30. Películas con más recaudación de taquilla ................................................... 164 Tabla 31. Películas españolas con mayor recaudación ................................................ 165 Tabla 32. Circuitos de exhibición cinematográfica ....................................................... 167 Tabla 33. Los 25 complejos cinematográficos con más espectadores ......................... 168 Tabla 34. Pantallas con más espectadores ................................................................... 169 Tabla 35. Tipología de los trailers ................................................................................. 175 Tabla 36. Películas virales ............................................................................................. 176 Tabla 37. Estrategias de medios POEM ........................................................................ 179 Tabla 38. Principales herramientas de marketing ........................................................ 179 Tabla 39. Variables analizadas desde los inicios hasta 1999 ........................................ 186 Tabla 40. Investigaciones analizadas del 2000 al 2006 ................................................ 194 Tabla 41. Investigaciones analizadas desde el 2006 hasta el 2010 .............................. 195 Tabla 42. Investigaciones analizadas desde el año 2010 hasta nuestros días ............. 201 ÍNDICE 8 Tabla 43. Ítems para medir los constructos del modelo de investigación ................... 223 Tabla 44. Encuesta de Hábitos y Prácticas Culturales en España 2014-2015 .............. 228 Tabla 45. Consumo de cine (sala de cine/hogar) ......................................................... 230 Tabla 46. Ficha técnica ................................................................................................. 231 Tabla 47. Diferencias principales entre SEM y PLS ....................................................... 235 Tabla 48. Fiabilidad y validez convergente del modelo de medida ............................. 266 Tabla 49. Criterio Fornell Lacker en el modelo ............................................................. 267 Tabla 50. Ratio HT/MT .................................................................................................. 267 Tabla 51. Coeficiente de determinación R2 .................................................................. 269 Tabla 52. Resultados del análisis bootstrap ................................................................. 269 ÍNDICE 9 ÍNDICE DE GRÁFICOS Gráfico 1. Valoración de los medios ............................................................................... 35 Gráfico 2. Terminales que más se usarán para acceder a servicios y aplicaciones en los próximos cuatro años ..................................................................................................... 37 Gráfico 3. Perfil sociodemográfico de los internautas ................................................... 39 Gráfico 4. Medios sociales por regiones en millones de individuos .............................. 64 Gráfico 6. Top de plataformas sociales en España ......................................................... 65 Gráfico 7. Conocimiento sugerido de las redes sociales ................................................ 66 Gráfico 8. Redes Sociales que más gustan a los usuarios............................................... 67 Gráfico 9. Frecuencia de uso y visitas de redes sociales ................................................ 68 Gráfico 10. Actividades realizadas en redes sociales ..................................................... 69 Gráfico 11. Aproximadamente tiempo que dedica a realizar actividades online ........ 256 Gráfico 12. Uso de las redes sociales ........................................................................... 257 Gráfico 13. Medio de acceso a las redes sociales ........................................................ 258 Gráfico 14. Tiempo diario conectado a las redes sociales ........................................... 259 Gráfico 15. Razones por las que usan las redes sociales .............................................. 260 Gráfico 16. Distribución de la muestra por género ...................................................... 261 Gráfico 17. Distribución de la muestra por edad ......................................................... 261 Gráfico 18. Distribución por ingresos mensuales ......................................................... 262 Gráfico 19. Distribución según el nivel de estudios ..................................................... 262 Gráfico 20. Distribución según la situación laboral ...................................................... 263 Gráfico 21. Distribución por Comunidades Autónomas ............................................... 263 Gráfico 22. Distribución según la tarjeta de fidelización .............................................. 264 ÍNDICE 10 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Porcentaje de internautas en cada categoría por edad .................................. 39 Figura 2. Dispositivos de acceso a las redes sociales ..................................................... 64 Figura 3. Método POST ................................................................................................... 76 Figura 4. Modelo de comunicación eWOM .................................................................. 124 Figura 5. Microblogging Word of Mouth ...................................................................... 135 Figura 6. Modelo que integra la teoría de los Usos y Gratificaciones con las Hipótesis de Mediación Dual ............................................................................................................. 143 Figura 7. Funciones de negocio en la industria cinematográfica ................................. 150 Figura 8. Proceso de producción dentro de la cadena de valor ................................... 154 Figura 9. Largometrajes exhibidos según nacionalidad (2015) .................................... 157 Figura 10. Diferentes ventanas de distribución ........................................................... 162 Figura 11. Asistencia al cine por género ....................................................................... 171 Figura 12. Radiografía del espectador de cine ............................................................. 172 Figura 13. MOVIEMOD: Modelo de lanzamiento de películas ..................................... 188 Figura 14. Modelo de investigación ............................................................................. 207 Figura 15. Modelo de investigación e hipótesis ........................................................... 213 Figura 16. Necesidades de información-enlace de datos ............................................ 220 Figura 17. Modelo de investigación (Constructos e Ítems) .......................................... 226 Figura 18. Técnicas de análisis de dependencia ........................................................... 234 Figura 19. Modelo de dos constructos ......................................................................... 239 Figura 20. Modelo de mediación .................................................................................. 247 Figura 21. Modelo de moderación ............................................................................... 248 Figura 22. Modelo de mediación moderada ................................................................ 249 ÍNDICE 11 Figura 23. Modelo de moderación mediada ................................................................ 249 Figura 24. Representación gráfica PLS del modelo ...................................................... 265 RESUMEN 13 RESUMEN La consolidación de Internet como medio de comunicación y la rápida evolución que han experimentado las redes sociales en los últimos años ha intensificado el interés por estudiar el comportamiento del consumidor online. En esta investigación se presenta un estudio que analiza los factores que influyen en el proceso de comunicación eWOM del espectador de cine en las redes sociales. A través de un detalle pormenorizado de investigaciones académicas en el ámbito del sector cinematográfico, se observa que hasta la fecha no hay un análisis que incluya tres factores claves: cine, redes sociales y comunicación eWOM. Por tanto, conocer las peculiaridades de los medios sociales y los hábitos que tienen los espectadores para acceder a ellos ha resultado esencial para comprender qué factores influyen en la comunicación eWOM. Para ello, ha sido conveniente la clasificación de los temas de estudio del comportamiento del consumidor en los últimos años. De esta manera queda constatada que la investigación sobre marketing en Internet ha crecido en un sentido amplio e incluso se prevé un incremento en tres áreas concretas: Internet móvil, medios sociales y análisis en Internet (Pomirleanu et al., 2013). Asimismo, y de acuerdo con las tendencias observadas en el estudio del comportamiento del consumidor, esta investigación se podría incluir en una de las líneas propuestas por Pomirleanu et al. (2013): medios sociales. Y dado que el objetivo de esta investigación es analizar qué factores influyen en los espectadores de cine para generar eWOM en las redes sociales, se ha examinado en detalle la perspectiva de la teoría de los usos y gratificaciones (TUG) y teoría del capital social. RESUMEN 14 Por un lado, la TUG (Katz, Blumer y Gurevitch, 1974) ha sido utilizada para explicar las necesidades psicológicas de los consumidores en los procesos de selección de los medios de comunicación (Ko, Cho, y Roberts, 2005; Luo, 2002) y su aplicación se ha ampliado de los medios tradicionales (por ejemplo, radio y TV) a los medios no tradicionales, como Internet (Ko et al., 2005; Peter, Amato y Hollenbeck, 2007). Por ello, no resulta sorprendente que los investigadores se hayan preocupado por la aplicación de esta teoría a una amplia gama de nuevas tecnologías (Ruggiero, 2000) poniendo en relieve la importancia de un examen riguroso en el desarrollo de las nuevas tecnologías de la comunicación, su uso y efectos sociales (Flanagin y Metzger, 2001). En este sentido, se ha estudiado la escala propuesta por Lampe et al. (2010) formada a partir de los estudios de Rafaeli et al. (2009), Joinson (2008) y Dholakia et al. (2004): búsqueda de información, proporcionar información, mejorar socialmente, mantener relaciones interpersonales, entretenimiento y autoconocimiento. Por otro lado, la teoría del capital social (Hanifan, 1920) explica la importancia que posee el compromiso comunitario en la satisfacción de las necesidades sociales de los individuos. Asimismo, destaca que las redes sociales y las normas de reciprocidad podrían facilitar la cooperación en beneficio mutuo y se observó que los grandes problemas sociales, económicos y políticos de las comunidades podrían también, resolverse reforzando estas redes de solidaridad entre los ciudadanos. Del mismo modo, Internet se presenta en la actualidad como una innovación tecnológica que está revolucionando la forma en la que se construye y distribuye el capital social. Otros autores, como Huysmann (2004), Howard y Jones (2005), indican que Internet se presenta como una tecnología que permite nuevas formas de producción del capital social, ya que, en ella se presentan dinámicas de comunicación y colaboración nunca antes experimentadas por los usuarios de esta red, que incrementan su capital social y cultural. En la misma línea de pensamiento Katz y Rice (2005) plantean que Internet no elimina las formas tradicionales de construcción del capital social, sino que las potencializa, ya que promueve la comunicación, la colaboración y la participación que contribuyen a la aparición de nuevas formas de interacción social, como las que se generan en las redes sociales (López, 2014). RESUMEN 15 En consecuencia, se ha aplicado el modelo de comunicación eWOM de los autores Kucukemiroglu y Kara (2015) para determinar qué factores influyen en el comportamiento de la comunicación eWOM: confianza, carácter innovador, capital social, búsqueda de información y liderazgo de opinión. Este modelo se ha considerado idóneo para abordar esta investigación porque está construido por un conjunto de variables completo y adecuado para el objeto de estudio, que, desde nuestro punto de vista, es aplicable al proceso de comunicación eWOM de una película. ABSTRACT 17 ABSTRACT The rapid consolidation of Internet as a mean of comunication and the fast evolution of the de social network during recent years, has boosted the interest of studing online consumer habits. The following research consists of an analisys of the factors that influence the eWOM comunication process of tcinema viewers in social networks. Through thorough review of scholar research works in the cinema sector, it seems that, so far, there is not a study that combines three key factors such as films, social networks and eWOM communication processes. Therefore, knowing the particularities of cinema viewers and their habits and how they use and access social networks is essential to fully understand which factors take part in the eWOM communication. In order to do this, classifing different recent years subjects regarding consumer habits has been important. By doing this, it is clear that Marketing research over the Internet has grown widely, and it is expected a further growth in three areas of study: mobile Internet (Internet in mobile devices), social media/network and Internet analysis (Pomirleanu et al., 2013). As well, and according to the trends observed in the study of consumer habits, this same reserach could be included in one of the investigation lines proposed by Pomirleanu et al (2013): Social Media. Considering that the goal of this investigation is analysing what factors influence cinema consumers to generate eWOM in social networks, a thorough examination of the Use and Gratification Theory (TUG) and Social Capital Theory has been taken. On one hand, TUG (Katz, Blumer y Gurevitch, 1974) has been used to explain the psicological needs of consumer in choosing processes of comunication media (Ko, Cho, y Roberts, 2005; Luo, 2002). The application of TUG has expanded from traditional comunication media to non standard media such as Internet (Ko et al., 2005; Peter, Amato y Hollenbeck, 2007). Therefore, it is no surprising that researchers have worked ABSTRACT 18 in applying TUG to a whole new set of new technologies (Ruggiero, 2000), enphasizing the importance of a rigorous look at new communication technologies, their use and social impact. According to the latter, we have studied the scale proposed by Lampe et al. (2010) and formed from the researchs of Rafaeli et al. (2009), Joinson (2008) y Dholakia et al. (2004) and consisting of the variables: search of information, deliver information, improve social status, personal interaction, entertainment and self acknowledge. On the other hand, Social Capital Theory (Hanifan, 1920) explains the importance of commitment to the community to fullfill social needs of individuals. Additionally, the theory points out that social networks and reciprocity rules can benefit mutually as to observe that greater social, economic, and politic conflicts among communities could be solved by bolstering these networks. In the same way, Internet is presented nowadays as a technological innovation that is stiring up the way Social Equity is created and distributed. Other authors like Huysmann (2004), Howard y Jones (2005) state that Internet is presented as a new technology that allows new ways of creating Social Capital, because within it, new forms of communication and interaction never seen before take place. Following this same arguments Katz y Rice (2005), propose that Internet not only does not eliminate traditional ways of buiding Social Capital, but enhances them because promotes communication, cooperation and participation. This contribute to the rise of new forms of social interaction like the ones we see in social networks. Consecuently, the eWOM communication model of Kucukemiroglu y Kara (2015) has been applied to determine what factors have influence in the behavior of eWOM communication for a film: trust, innovative carácter, social capital, search of information and opinion leadership. This particular model has been considered optimal to address this research due to its complete set of suitable variables. In our opinion this model is perfectly appropriate to look at the eWOM communication process for a film. CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 21 CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 1.1 Introducción y justificación de la investigación Internet es una fuente dinámica de información y un canal que permite la difusión de comentarios de carácter personal que pueden llegar a un gran número de personas (Arias, 2015). Asimismo, los ciudadanos viven vinculados a terminales móviles con acceso a Internet, con una clara multiplicación de soportes cada vez más avanzados tecnológicamente y una actuación altamente interactiva en redes sociales (Sanjurjo, 2015). La consolidación de Internet como medio de comunicación es patente, y la rápida evolución que han experimentado las redes sociales en los últimos años ha intensificado el interés por estudiar el comportamiento del consumidor online. Independientemente del sector, su estudio implica examinar el conjunto de actividades que realizan las personas cuando seleccionan, compran, evalúan y utilizan bienes y servicios, con el objeto de satisfacer sus deseos y necesidades, actividades en las que están implicados procesos mentales y emocionales, así como acciones físicas (Wilkie, 1994). De hecho, han sido numerosos los estudios que han centrado su atención en el comportamiento del consumidor en general, y en particular, sobre el espectador de cine (tal como se expone en el capítulo II). Por otro lado, los consumidores cada vez toman más sus decisiones de compra en base a los comentarios, experiencias y opiniones que se publican a través de las redes sociales. Esto implica que el público ha dejado de ser un receptor pasivo de información para convertirse en cocreador de contenido relacionado con marcas, productos y empresas para manifestar su grado de acuerdo o desacuerdo con los mismos. Los consumidores son prosumidores, es decir, producen contenidos que comparten en Internet con otros y con las empresas en tiempo real, motivo por el que los negocios audiovisuales han pasado a dedicar parte de sus esfuerzos a participar en las redes sociales y a crear comunidades de usuarios, fieles seguidores de autores y empresas audiovisuales (Sanjurjo, 2015). CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 22 A ello se suma que un 82% de los internautas entre 18-55 años utilizan redes sociales, lo que representa más de 14 millones usuarios en nuestro país (IAB, 2016). Del mismo modo, según los datos de la Fundación Telefónica (2017) existen otros factores que han contribuido a su desarrollo:  El 91,7% de los internautas se conecta con el smartphone como dispositivo preferente para acceder a Internet.  Las principales actividades que se realizan: mensajería instantánea (92,4%), correo electrónico (82,9%), acceso a las redes sociales (66,7%), ofimática (51,6%), operaciones bancarias (51,4%), realizar compras (49,8%), operar con las administraciones (45,8%), cursos de formación (29,9%) y ver la televisión por Internet (26,9%). Además, las redes sociales generan un volumen de negocio de 160 millones de euros (ONSTI, 2015), el 91,7% de los usuarios de Internet lo hace a través de un dispositivo móvil (Fundación Telefónica, 2017) y se posiciona al mismo nivel que el ordenador como dispositivo de conexión a Internet (IAB, 2017). Por tanto, los cambios que se han producido como consecuencia de la digitalización de la sociedad abren así un campo de oportunidades y amenazas que deben ser afrontadas por los gestores de marketing. Para ello, el primer paso ineludible es comprender la tecnología que subyace en los medios sociales y las peculiaridades, fines y capacidades de cada plataforma social para, más adelante, poder establecer objetivos de comunicación y gestionar la comunicación en cada una de ellas (controlando la información que se distribuye y participando en las mismas) y, finalmente, evaluar los resultados en función de los objetivos perseguidos (Oviedo et al., 2015). Como testigo de este paradigma digital surge el interés por investigar la necesidad de uso de las redes sociales y en un sector concreto, el cinematográfico. La elección de esta industria no es fruto de la casualidad, sino consecuencia de nuestra experiencia profesional en el sector. Estuvimos tres años trabajando en una productora y exhibidora cinematográfica que nos permitió conocer los entresijos del sector durante los primeros años de la década del 2000. CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 23 Al mismo tiempo, esta investigación se justifica en base a los siguientes beneficios: Desde la perspectiva teórica En las tres últimas décadas se han desarrollado numerosas investigaciones por académicos e investigadores internacionales con diferentes enfoques: económico, psicológico e informático que nos han permitido justificar el interés por examinar el sector y desarrollar esta investigación. Y se ha constatado que esta tendencia se debe a varios motivos (Eliashberg, Elberse y Leenders, 2006): 1. La industria cinematográfica se caracteriza por ser un producto cultural y de consumo que contribuye a la economía global de un país. Su producto son las películas y su negocio se organiza alrededor de tres pilares: producción, distribución y exhibición. 2. Las disponibilidades de los datos hacen a la industria particularmente atractiva desde la perspectiva de la investigación. Por ejemplo, cada producto es único y se estrena en poco tiempo, de modo que, la oportunidad de disponer de datos desde el inicio hasta el final del ciclo de vida del producto, proporciona unas condiciones ideales para los investigadores de marketing. 3. Los profesionales de la industria confían en la tradición, intuición y reglas generales, que a menudo, no son examinadas. 4. Porque conviene ayudar a mejorar la comprensión de ciertas características de la industria cinematográfica entre las nuevas tecnologías y las experiencias en la Era Digital (Schmitt y Wolf, 1999). 5. Y, porque los expertos de la prensa comercial y de la industria acentúan la carencia de una metodología sistemática para predecir el funcionamiento de la taquilla (Variety 1994a, 1994b). En este sentido, según los documentos hallados hasta la fecha, se han abordado cuestiones relacionadas con el producto cinematográfico (Litman, 1983; Jones y Ritz, 1991; Sawhney y Eliashberg, 1996; Zufryden, 1996, 2000; Krider y Weinberg, 1998; Litman y Ahn, 1998; Ravid, 1999; Ruiz y Más 2001; Elberse and Eliashberg 2003; Ainslie et al.,2005); con la influencia de los críticos de cine (Eliashberg y Shugan, 1997; Basaury, Chatterjee y Ravid, 2003; Terry, Butler y De Arno 2013)¸ influencia de la comunicación CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 24 WOM en la adopción de una película (Eliashberg, Jonker, Sawhney y Wierenga 2000) y los efectos que tiene la comunicación eWOM en los ingresos de taquilla, cuyas investigaciones se analizan y se clasifican por décadas en el capítulo II. Por otro lado, se añade que en los últimos años han ido surgiendo diferentes tipos de comunicación como resultado de las innovaciones tecnológicas (Hennig-Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012), que se propaga a través de diferentes medios o vías para intercambiar información, que lleva implícito el anonimato y la confidencialidad, así como la inexistencia de limitaciones geográficas y permanencia de las conversaciones (Kiecker y Cowles, 2001; Geld y Sundaram, 2002; Goldsmith y Horowitz, 2006). Este intercambio de comunicación de nuestros sentimientos, experiencias y opiniones entre los consumidores, es una práctica comunicativa interpersonal, habitual y tradicional que se viene ejerciendo desde los orígenes de la civilización. Es lo que se denomina comunicación boca en boca según la Real Academia Española (RAE), concepto que proviene del término inglés Word Of Mouth (WOM), y que también se ha traducido como comunicación boca-oreja. Un tipo de comunicación cara a cara entre los consumidores sobre los productos y servicios, caracterizada por ser imparcial y personal (Arndt, 1967) y habitualmente, percibido como más creíble, confiable y accesible a través de redes sociales (Murray, 1981; Brown y Reingen, 1987; Banerjee, 1992; Liu, 2006). Y se ha constatado su importancia como fuente de información clave en la toma de decisiones de los consumidores (Arndt, 1967; Godes y Mayzlin, 2004; Hennig-Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012). Dado que esta investigación tiene como objeto analizar los factores que influyen en este tipo de comunicación, conviene señalar que se ha decidido utilizar el término abreviado WOM o eWOM a lo largo de la tesis para agilizar su lectura y comprensión. Un término empleado en las publicaciones consultadas y aceptado por académicos. Hecha esta salvedad, en el ámbito de desarrollo de nuevos productos, esta comunicación puede jugar un papel especialmente importante ya que se construye la toma de conciencia y los consumidores necesitan información para decidirse por un producto que no conocen bien (Mahajan, Muller y Kerin, 1984). De hecho, algunos éxitos CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 25 de taquilla de películas como El proyecto de la bruja Blair (The Blair Witch Project, 1999) de Eduardo Sánchez y Daniel Myrick; Mi gran boda griega (My big fat greek wedding, 2002) de Joel Zwick; o Star Wars: Episodio I La amenaza fantasma (Star Wars: Episode I The Phantom Menace, 1999) de George Lucas se ha atribuido al WOM que estas películas generaron (Liu, 2006). Por ello, no es de extrañar que un alto número de estudios aplicados al sector que nos ocupa, se hayan centrado en examinar la influencia de este tipo de comunicación con los ingresos de taquilla. En consecuencia, y dado el crecimiento de las redes sociales en Internet, la transmisión de este tipo de comunicación por la mayoría de los consumidores y a una velocidad sin precedentes (Hennig-Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012) condiciona la estrategia empresarial de las compañías. Por tanto, la combinación del tiempo real con la influencia personal de la comunicación genera riesgos e incertidumbre que se necesitan gestionar. Según un último estudio realizado por Nielsen (2015), entre más de mil espectadores de cine en EE.UU. con edades entre 13-54 años, afirma que el 87% de los encuestados decide ver una película bajo la influencia de algún tuit. Un 65% se declara ser seguidor de perfiles en redes sociales de estrenos de películas o exhibidores cinematográficos, el 39% han tuiteado sobre una película, el 32% ha retuiteado películas y un 26% ha respondido a algún tuit relacionado con ellas. Asimismo, un 63% considera que los medios sociales son el canal idóneo para escuchar lo que se dice de las películas. Precisamente, uno de cada cuatro espectadores consulta Twitter y presta atención al contenido publicado sobre una película un mes antes de su estreno –matiza el estudio. Del mismo modo, cuando se les preguntó por la información observada en Twitter, los encuestados señalaron que el mayor recuerdo es para los vídeos y trailers un 60%, seguido de las imágenes (52%), los hashtags1 (44%) y las tendencias (42%). 1 Hashtags: proviene del inglés hash (almohadilla) más tag (etiqueta). CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 26 En otro orden de ideas, Networked Insinghts (2015) estimó que un tuit inyecta una media de 560 dólares a la taquilla de una película, si bien la cantidad flutúa según el género (Neira, 2015). Desde la perspectiva práctica Las empresas, conocedoras de los nuevos hábitos de los consumidores y de la necesidad que tiene el ser humano de estar comunicado y conectado en tiempo real, no han dudado en contribuir al estudio de esta investigación. Nos han facilitado la distribución del cuestionario a través de su base de datos de espectadores de cine. Por tanto, su predisposición e interés por esta investigación ha intensificado nuestra decisión por abordarla. Además, no se ha encontrado ningún estudio que combine estos tres elementos: cine, comunicación eWOM y redes sociales, por lo que el atractivo en analizar los factores que influyen en los espectadores para buscar o compartir información en redes sociales sobre estrenos de cine resulta sugerente, novedosa e imprescindible porque contribuye a la gestión empresarial y favorece la toma de decisiones. Antes de que se haya lanzado una película, los consumidores ya tienen conciencia de que un producto nuevo va a salir al mercado e incluso la fecha aproximada de su estreno en salas de cine. Se tiene conocimiento de los papeles que van a interpretar los actores, la trama, lugar del rodaje e incluso, alguna escena podemos encontrar publicada en Internet. Si esta producción despierta interés en los consumidores, empezarán a generarse comentarios positivos o negativos durante un tiempo determinado a través de los distintos canales que nos brinda Internet: foros, wikis, chats, blogs o redes sociales; y volverá a generar más comentarios cuando se comercialice la película. En este contexto, las redes sociales se configuran como un nuevo sistema de entretenimiento y también de información, tomando elementos, recursos y características de los medios tradicionales, pero incorporando tanto un nuevo nivel de interacción como un nuevo modelo de negocio (Aguado y García, 2009). Y, aunque el modelo de fabricación de productos cinematográficos sigue el esquema tradicional de producción, distribución y exhibición, la industria audiovisual se encuentra inmersa en CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 27 una vorágine de cambios sociales y tecnológicos, donde Internet se ha consolidado como un medio de comunicación imprescindible para el desarrollo de las actividades diarias de los consumidores en general, y se ha convertido en la herramienta por excelencia para buscar información sobre los productos, comparar precios, así como intercambiar opiniones y experiencias con otros consumidores. 1.2 Objetivos de la investigación Teniendo en cuenta el rápido desarrollo que han experimentado las redes sociales en Internet y que el número de usuarios crece diariamente, resulta imprescindible conocer de manera exahustiva qué motiva a los espectadores de cine su uso. Por tanto, esta investigación pretende dar respuesta a la siguiente cuestión: ¿cuáles son los factores que influyen en los espectadores de cine para buscar y generar comunicación eWOM en las redes sociales de Internet? Para poder responder a esta pregunta se establecen los siguientes objetivos: Objetivo general: determinar qué factores influyen en los espectadores de cine para buscar, generar y compartir comunicación eWOM en las redes sociales sobre un estreno cinematográfico, mediante el planteamiento y validación del modelo de comunicación eWOM de los autores Kucukemiroglu y Kara (2015). En cuanto a los objetivos secundarios: 1. Realizar una exhaustiva revisión bibliográfica de las investigaciones académicas tanto nacionales como internacionales aplicadas al sector cinematográfico y al comportamiento del consumidor online. 2. Justificar las teorías clásicas en las que se apoya la investigación y su conveniencia para el estudio del comportamiento del consumidor online. 3. Revisar los modelos que se han aplicado al sector y justificar la elección del propuesto. 4. Crear un instrumento de medida válido y fiable que permita la recopilación de datos e información para la posterior validación del modelo propuesto y contraste de hipótesis. CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 28 5. Analizar los datos obtenidos mediante el uso de técnicas y herramientas estadísticas adecuadas a la investigación, que permitan contrastar las relaciones planteadas en el modelo. 6. Ofrecer información práctica y real sobre el sector cinematográfico y la incidencia de los nuevos medios de comunicación en el mismo. La consecución de estos objetivos proporcionará respuestas adecuadas a las preguntas de investigación, así como abordar la situación planteada. 1.3 Estructura del trabajo A continuación, se presenta la estructura de la presente investigación y una breve exposición de cada capítulo: CAPÍTULO I: Aspectos Preliminares En el primer capítulo se presenta una introducción con los motivos que justifican la realización de la investigación, de los cuales se derivan los objetivos perseguidos en la misma (tanto el objetivo principal como los objetivos secundarios planteados). CAPÍTULO II: Marco teórico y conceptual El segundo capítulo se compone de dos amplios epígrafes a través de los cuales se desarrolla el marco teórico y conceptual mediante un análisis exhaustivo de la literatura existente, que sirve como marco de referencia para el resto de la investigación. 1. En un primer bloque, se aborda el desarrollo de Internet y el fenómeno de la web 2.0, además de incidir en el crecimiento y consolidación de redes sociales como plataformas de comunicación. Del mismo modo, se hace una revisión de la literatura sobre el comportamiento del consumidor online y de las teorías aplicadas para el uso de las redes sociales que servirán de base para la justificación de la elección del modelo teórico de la investigación. 2. El segundo, se centra en las características del sector cinematográfico y su ideosincrasia, donde se profundiza acerca de los estudios aplicados al sector en las últimas décadas. De este modo, se justifica la necesidad de abordar la CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 29 presente investigación al no haberse encontrado ningún estudio con estas características. CAPÍTULO III: Modelo de investigación e hipótesis En el tercer capítulo se presenta el modelo de investigación utilizado en el presente trabajo, que sirve como base teórica para analizar los factores que inciden en la comunicación eWOM en las redes sociales. Dicho modelo contiene los constructos, las relaciones entre estos, así como las hipótesis formuladas en el estudio, las cuales se presentan al final del capítulo. CAPÍTULO IV: Metodología y diseño de la investigación En este capítulo se describe la metodología utilizada en el estudio empírico, tanto para la obtención de información como en el análisis estadístico, que permitirá validar el modelo de investigación y contrastar las hipótesis planteadas. En primer lugar, se explica el diseño del instrumento de medida utilizado, es decir, la creación del cuestionario a través de indicadores previamente validados en la literatura. A continuación, se define la población objeto de estudio, la selección de la muestra, así como el proceso de recogida de datos. En el segundo epígrafe del capítulo se detalla y justifica la metodología de análisis estadístico utilizada. El método elegido es la modelización a través de mínimos cuadrados parciales (PLS, Partial Least Square) mediante el software informático SmartPLS 3.2.6. Se describen las fases a seguir en el análisis de datos y modelado en PLS, así como la estimación e interpretación de los resultados, tanto del modelo de medida como del modelo estructural. CAPÍTULO V: Resultados de la investigación En este capítulo se presentan los resultados obtenidos del estudio empírico, tras la realización del análisis expuesto previamente. En primer lugar, se lleva a cabo el análisis previo de los datos, con el objetivo de detectar casos ausentes, posibles anomalías o casos atípicos y conocer la distribución de los datos muestrales. A continuación, se realiza un análisis descriptivo univariable, como paso previo a la validación del modelo y sus relaciones causales. Posteriormente, se detallan los resultados obtenidos en la CAPÍTULO I: ASPECTOS PRELIMINARES 30 evaluación del modelo de medida y del modelo estructural. Se finaliza mediante el contraste de las hipótesis planteadas. CAPÍTULO VI: Conclusiones de la investigación En el último capítulo se presentan las principales conclusiones del estudio, partiendo de las hipótesis planteadas y la corroboración de las mismas. Se destacan las contribuciones de los resultados obtenidos, tanto en la teoría como en la práctica empresarial. Asimismo, se establecen una serie de propuestas de actuación, se mencionan las principales limitaciones del estudio y se proponen futuras líneas de investigación para dar continuidad a la presente investigación. BIBLIOGRAFÍA Y ANEXOS Finalmente, se detalla la bibliografía consultada y citada que ha resultado esencial para el desarrollo de esta investigación, así como los anexos referenciados a lo largo del trabajo. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 33 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 2.1 Marketing en Internet En este capítulo se aborda el escenario en el que se desenvuelve el mundo del marketing en Internet y la evolución que ha llevado, sus características como medio de comunicación, crecimiento y penetración mundial, tanto en el ámbito europeo como nacional. Además, se examina la influencia de los social media2, que junto con las tecnologías de la comunicación e información han generado profundos cambios en la gestión de las empresas y en la conducta del consumidor. La evolución que ha experimentado como medio, se presenta mediante la exposición de los datos analizados en los últimos informes publicados por diferentes entidades públicas y privadas, que han permitido justificar la importancia que tiene Internet como medio de comunicación que contribuye a la creación de imagen de marca, incidiendo en la interactividad del medio, frecuencia de acceso y tipos de consumo. A continuación, se examina el comportamiento del consumidor online, diferenciando tres apartados: las características sociodemográficas de los usuarios de Internet, las teorías clásicas que explican las motivaciones que subyacen del uso de los medios de comunicación y la evolución que ha sufrido la comunicación eWOM en los medios sociales. Concretamente, dentro de las teorías clásicas se analizarán las teorías de los Usos y Gratificaciones y del Capital Social. 2.2 Internet como medio de comunicación Algunos autores manifiestan que Internet ha iniciado una tercera revolución industrial basada en avances tecnológicos de hardware, software y telecomunicaciones (Smith, 2 Los social media es un anglicismo que se utiliza para denominar a los medios sociales de Internet, cuya definición y características se exponen a lo largo del presente capítulo. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 34 2001) y que ha supuesto una gran revolución social comparable a otros fenómenos como el ferrocarril, el telégrafo, el automóvil o la radio (Stewart y Zhao, 2000). Incluso, ha modificado los procesos de negocio actuales, así como el nacimiento de otros (Terceiro y Matias, 2001) reconfigurando la manera en que se desempeñan actividades de diversa naturaleza: empresa y comercio, relaciones sociales, entretenimiento y ocio, información y documentación (Alonso, 2005) donde el usuario ejerce un papel más activo, se producen interacciones relacionales entre los individuos, y se generan procesos de búsqueda y creación de información. En este contexto, Internet se presenta como un medio masivo con múltiples facetas, es decir, que contiene configuraciones diferentes de comunicación que se pueden producir en distintos niveles (Morris y Ogan, 1996):  Comunicación asincrónica uno a uno (email).  Comunicación asincrónica de muchos a muchos (grupos de noticias, foros de debate o listas de distribución que requieren que el receptor se inscriba o inicie sesión).  Comunicación sincrónica de uno a uno, de unos a pocos o de uno a muchos (chats).  Comunicación asincrónica determinada por la necesidad de búsqueda de información y que puede implicar diversos tipos de relaciones (muchos a uno, uno a uno, o de uno a muchos). En palabras de Castells (2008), la difusión de Internet, la comunicación móvil, los medios digitales y una variedad de herramientas de software social han impulsado el desarrollo de redes horizontales de comunicación interactiva que conectan local y globalmente en un tiempo determinado. El sistema de comunicación de la sociedad industrial se centraba en los medios de comunicación de masas, caracterizados por la distribución masiva de un mensaje unidireccional de uno a muchos. La base de la comunicación de la sociedad red es la web global de redes de comunicación horizontal que incluyen el intercambio multimodal de mensajes interactivos de muchos a muchos, tanto sincrónicos como asincrónicos. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 35 La esencia de Internet como medio, es que posibilita la conservación de la información en espacio y tiempo distintos a los de su creación (Pérez, 2013) y a diferencia de los medios tradicionales es un medio complejo, pues tiene la particularidad de incluir dos funciones básicas: ser un canal de distribución para los medios tradicionales (generalistas) y proporcionar un espacio de expresión para emisores emergentes de diversa índole (temáticos o no) (Crovi, 2006). De ahí, que Internet sea el medio de comunicación mejor valorado por los consumidores cuando necesitan buscar información sobre una marca, producto o servicio. En los datos arrojados en el último estudio Medios de Comunicación Digitales de IAB Spain (2016), Internet es considerado el medio más creíble y fiable para conocer una marca nueva o a la hora de obtener información sobre una ya conocida (gráfico 1). Gráfico 1. Valoración de los medios Fuente IAB Spain (2016) Asimismo, el contenido de los medios de comunicación es la base de su negocio y que, en lugar de vender soportes, generan servicios multiplataforma a los que el usuario accede desde múltiples terminales en función de su situación y necesidades (Orihuela, 2002). El mundo de la tecnología y de la comunicación ha cambiado los hábitos de los consumidores, y como prueba de ello se refleja en los datos que publica la Asociación 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Internet Televisión Radio Periódico Revista 2015 2016 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 36 IAB Spain en su Estudio Anual sobre Mobile Marketing (2017) que muestra la sociedad actual en cuanto a los hábitos de acceso a Internet y su frecuencia de uso. En él se destaca que el dispositivo preferido para acceder a diario a Internet es el smartphone (81%), seguido de la tablet (44%). Tabla 1. Frecuencia de uso de dispositivos DISPOSITIVO 2016 2015 2014 2013 Smartphone 93,9% 85% 87% 86% Portátil 76,1% (incluye Notebook) 67% 85% - Ordenador de sobremesa 71,4% 66% 85% - Tablet 59,1% 45% 43% 45% TV con Internet 26,1% 35% 25% 27% Mini portátil/Notebook 26% - - Consola de sobremesa 14,1% 11% 10% 10% Consola portátil 4,1% 9% 10% 9% Reloj inteligente/ SmartWatch 3,4% - - - Otro equipo 3,8% - - - Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de IAB Spain (2015, 2014, 2013) y AIMC (2016) También cabe señalar, que la encuesta AIMC a usuarios de Internet que se ha publicado en el Estudio Navegantes en Red (2016), refleja que el 94% de los usuarios utiliza el teléfono móvil para conectarse a Internet. Por otro lado, el informe elaborado por la Sociedad de la Información en España (2015) que publica la Fundación Telefónica, aduce que los terminales que más se utilizarán para acceder a servicios y aplicaciones en los próximos cuatro años serán los smartphones3 (39%), la tablet (25%), el PC (11%), la TV conectada (8%) y la laptop tablet (5%). 3 Smartphone: teléfono inteligente con pantalla táctil, que permite al usuario conectarse a Internet, gestionar cuentas de correo electrónico e instalar otras aplicaciones y recursos a modo de pequeño computador. Tablet: computadora portátilde mayor tamaño que un teléfono inteligente, integrada en una pantalla táctil con la que se interactúa con los dedos sin necesidad de teclado o ratón. Laptop Tablet: combinación de tablet y computadora portátil. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 37 Gráfico 2. Terminales que más se usarán para acceder a servicios y aplicaciones en los próximos cuatro años Fuente: La Sociedad de la Información en España (Fundación Telefónica, 2015) Asimismo, para analizar el crecimiento y penetración de Internet, el estudio Internet World Stats (2015), estima que hay una población mundial de más de siete mil millones de individuos (7.259.902.243), de los cuales, un total de 3.366.261.156 son usuarios Internet. Estos datos nos indican que la tasa de penetración a nivel mundial es de 46,6%, siendo Internet el medio con mayor crecimiento a nivel mundial, un 832,5% en los últimos quince años. Tabla 2. Estadísticas mundiales de Internet (usuarios de Internet, población por países) ESTADÍSTICA MUNDIAL DE INTERNET Y DE LA POBLACIÓN Regiones Población estima (2015) %Población mundial Datos de Usuarios (30 Nov. 2015) Penetración (%Población) Crecimiento 2000-2015 %Uso Mundial África 1.158.355.663 16% 330.965.359 28.6% 7.231.3% 9.8% Asia 4.032.466.882 55.5% 1.622.084.293 40.2% 1319.1% 48.2% Europa 821.555.904 11.3% 604.147.280 73.5% 474.9% 18% Este Medio 236.137.235 3.3% 123.172.132 52.2% 3.649.8% 3.7% Norte América 357.178.284 4.9% 313.867.363 87.9% 190.4% 9.3% América Latina/Caribe 617.049.712 8.5% 344.824.199 55.9% 1.808.4% 10.2% Oceanía/Australia 37.158.563 0.5% 27.200.230 73.2% 256.9% 0.8% TOTAL MUNDO 7.259.902.243 100% 3.366.261.156 46.4% 832.5% 100% Fuente: InternetWorldStats (noviembre 2015) Si se tiene en cuenta los datos por regiones, Asia representa el mayor número de usuarios (48,2%) seguido de Europa (18%), América Latina (10,2%), África (9,8%), Smartphones 39% Tablet 25% PC 13% TV conectada (Net TV, Smart TV, Set Topbox 9% Laptop tablet 6% CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 38 América del Norte (9,3%), Este Medio (3,7%) y Oceanía (0,8%). Por otra parte, con respecto a la Unión Europea, este estudio muestra que el número de usuarios es 402.937.674, con una tasa de penetración del 79,3% con respecto al total de la población mundial (Tabla 3) y España con una tasa de penetración del 76.9%. Tabla 3. Usuarios de Internet en la Unión Europea 2015 USUARIOS DE INTERNET EN LA UNIÓN EUROPEA- 2015 Región Población (Estimada2015) %Población en el mundo Usuarios de Internet (30 Nov. 2015) Penetración (%Población) %Usuarios Internet Unión Europea 507.970.816 7% 402.937.647 79,3% 12% Resto del mundo 6.751.931.427 93% 2.963.323.482 43,9% 88% Total Mundo 7.259.902.243 100% 3.366.261.156 46,4% 100% USUARIOS DE INTERNET EN ESPAÑA (2015) Región Población (Estimada 2015) Usuarios de Internet (30 Nov. 2015) Penetración (% Población) % Usuarios en Europa España 46.439.864 37.705.960 76,9 % 5.9 % Unión Europea 507.970.816 402.937.647 79,3% 12% Fuente: InternetWorldStats (noviembre 2015) De acuerdo con los últimos datos publicados por ONTSI (2016), más de 22 millones de personas entre 16 y 74 años se conectan a Internet todos los días. Como resultado, en los últimos diez años se ha duplicado el porcentaje de internautas que acceden semanalmente a Internet, alcanzando el 74,7% en 2015. Y el rango de población (45-64 años) es el que ha experimentado un mayor crecimiento con respecto a años anteriores. Si se tiene en cuenta la frecuencia y acceso a Internet, el 81% lo ha usado en alguna ocasión y el 19% nunca, como se observa en el siguiente gráfico. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 39 Gráfico 3. Perfil sociodemográfico de los internautas Fuente: ONTSI (2016) Asimismo, en el uso de Internet por edades, destaca el intervalo de edad 16-24 años que representa el mayor porcentaje en cada una de las categorías analizadas: Figura 1. Porcentaje de internautas en cada categoría por edad Fuente: ONTSI (2016) 99,1 98,2 96,8 96,3 93,1 91,7 93,8 90,5 87,784,7 80,2 76 64,8 59,8 56,8 33,9 30,5 28 0 20 40 60 80 100 120 En alguna ocasión Acceso en el último mes Frecuencia semanal 16-24 años 25-34 años 35-44 años 45-54 años 55-64 años 65-74 años CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 40 En cuanto a los usos de los internautas en actividades relacionadas con la comunicación, el porcentaje más elevado corresponde al envío/recepción de correo electrónico (84%), lectura de noticias, periódicos y revistas online (80,6%), buscar información sobre bienes/servicios (71,5%), de salud (67,7%), consultar wikis (68,4%) y participar en redes sociales (66,8%), entre otras. Tabla 4. Usos de los internautas en actividades relacionadas con la comunicación Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de ONTSI (2016) Se puede señalar que, tras revisar las características de Internet como medio de comunicación, donde el intercambio de información entre los usuarios y las empresas a través de diferentes dispositivos es una realidad, resulta necesario e imprescindible tratar de entender “cómo” y “por qué” surgen las relaciones entre los usuarios y las empresas: ¿qué esperan los usuarios de las empresas?, ¿cómo detectan las empresas qué necesitan los usuarios?, ¿qué valoran estos de las empresas? Por tanto, conocer y examinar las posibilidades de comunicación que ofrece Internet se ha convertido en una prioridad para las empresas en general, y en particular para la industria cinematográfica. 84% 80,60% 71,50% 69,40% 67,70% 66,80% 66,50% 60,50% 42,80% 35,70% 29,70% 7,30% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Reciben o envían correo electrónico Leen noticias, periódicos, revistas on-line Buscan información sobre bienes/servicios Consultan wikis Buscan información sobre temas de salud Participan en redes sociales Buscan información sobre educación, formación/cursos Visualizan vídeos o películas por Internet Cuelgan contenidos para compartirlos Descargan software Telefonean a través de Internet Crean blogs o páginas Web CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 41 2.3 Evolución de la web Los términos web e Internet tienden a utilizarse como sinónimos, pero son diferentes. Internet se refiere a un conjunto descentralizado de redes de comunicación distribuidas que se interconectan entre sí empleando una familia de protocolos. Mientras que la web (del acrónimo World Wide Web) es una red de documentos que funciona en Internet, basada en un conjunto de protocolos (Romero y Alcaraz, 2011) Con la evolución de Internet y la creciente participación de los consumidores en las actividades online, la web ha pasado a formar parte de la vida de muchas personas en todo el mundo y, debido al crecimiento que ha tenido en los últimos veinte años y su uso generalizado por los consumidores, ha sufrido importantes cambios desde que su creador, Tim Berners-Lee (1989), combinara tecnología y protocolo. Como consecuencia de los cambios tecnológicos, el ciclo de vida de la web ha presentado varias fases de desarrollo: la de los documentos (1.0), de las personas (2.0) y de los datos (3.0) En este sentido Zhang et al. (2010) manifiestan que esta evolución ha modificado la forma en la que los consumidores perciben, evalúan, compran y consumen los productos. Siguiendo a estos autores, la primera Era web 1.0, corresponde al periodo comprendido entre 1991-2003 con 45 millones de usuarios en todo el mundo. La comunicación entre las empresas y los consumidores es unidireccional, es decir, de uno-a-muchos, donde el consumidor se limita a leer la información que publican las empresas sin que fluya entre la empresa y los consumidores. Durante este periodo, la mayoría de los sitios web de las empresas se centraban en la propia compañía y sus productos. Por otro lado, Patel (2013) expone que este periodo abarca de 1989-2004, que ofrecía poca interacción, los consumidores no podían interactuar con el sitio web y solo podían leer el contenido que publicaban porque las páginas eran estáticas. It is an information space in which the items of interest referred to as resources are identified by global identifier called as Uniform Resources Identifiers (URIs). (Berners-Lee, 1989) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 42 Para Zhang et al. (2010), la Era web 2.0 (2004-2009) estuvo caracterizada por la llegada de la banda ancha, del software y medios sociales (como Facebook) del intercambio de contenidos a través de diferentes plataformas peer-to-peer como YouTube o YouKu; de micro-blogging (Twitter); de blogging (Blogstop, WordPress), wikis; vídeo bajo demanda o Vodcast; la creciente adopción de teléfonos inteligentes y la comunicación bidireccional. Por su parte, Patel (2013) indica que la web 2.0 abarca de 2004 a 2016, está centrada en las personas, facilita la participación, colaboración y distribución de actividades diarias en la web; permite la creación de contenidos colaborativos en la web y el usuario tiene más interacciones con menos control. Web 2.0 is the business revolution in the computer industry caused by the move to the Internet as platform, and an attempt to understand the rules for success on that new platform. Chief among those rules is this: Build applications that harness network effects to get better the more people use them. (O`Reilly, 2006) En cuanto a la Era web 3.0, Zhang et al. (2010) indican que durará hasta el 2020, en este periodo se evoluciona hacia la web semántica, incluyendo aplicaciones móviles más desarrolladas, portales y motores de búsqueda personalizados (iGoogle), además de lugares virtuales en los que los consumidores pueden probar productos sin necesidad de desplazarse, como el caso de la comunidad virtual Second Life. Para Patel (2013) la 3.0 es capaz de mejorar la gestión de datos, la accesibilidad por medio de Internet móvil y fomentar la globalización. Desaparece el concepto sitio web o página web. El objetivo principal es permitir a los usuarios encontrar, compartir y elaborar información fácilmente. Al existir un volumen de datos cada vez mayor es necesario emplear, aparte de ordenadores, otras máquinas para su procesamiento. Por tanto, este “entendimiento” por parte de las máquinas requiere que las fuentes de información se estructuren semánticamente, de ahí su denominación “web semántica”. If HTML and the Web made all the online documents look like one huge book, RDF, schema, and inference CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 43 languages will make all the data in the world look like one huge database. (Berner-Lee, 1999) Asimismo, siguiendo a Patel (2013) el futuro es la 4.0 considerada como un “Agente Electrónico Ultra Inteligente”, la web simbiótica y web ubicua (Fowler y Rodd, 2013). Es global y representa una evolución de las anteriores gracias a un sistema operativo tan rápido como el cerebro humano, su objetivo principal será unir inteligencias que faciliten la toma de decisiones en cualquier momento y lugar (físico o virtual). Además, se está trabajando con técnicas de inteligencia artificial que están dando grandes resultados, aplicaciones que consiguen razonar basando sus respuestas en reglas que expresen relaciones lógicas entre conceptos y datos ubicados en Internet (Rodríguez, 2012). A continuación, se presentan dos cuadros con el ciclo de vida de la web por los autores anteriormente comentados. Tabla 5. Ciclo de vida de la web Dimensión Web 1.0 (1995-2003) Web 2.0 (2004-2009) Web 3.0 (2010-2020) Número de Usuarios 45 millones de usuarios en el mundo (1996) Más de 1.4 billones de usuarios en el mundo (2008) Posiblemente toda la población del planeta Enfoque de las relaciones De uno-a-muchos enfocándose a la empresa De muchos-a-muchos enfocándose en las comunidades de consumidores De muchos-a-muchos, un espacio centrado en consumidores individuales Contenido web y comunicación Contenido propio y comunicación unidireccional Contenido compartido y comunicación bidireccional Web semántica Acceso Ordenador de sobremesa Portátiles y dispositivos móviles Dispositivos móviles Datos Basado en textos y gráficos Hipermedia, datos audiovisuales Multimedia, datos audiovisuales Interfaz representativa Sitios web como Yahoo Facebook, YouTube, Blogspot, Flikr, Wikipedia, Linkedin iGoogle, SecondLife, RockMelt Rol del Consumidor Pasivo: receptor de mensaje. Clientes de e- commerce y e-catalogo pasivos Activo: creando y compartiendo mensajes. Evaluaciones de consumidores, comentarios, recomendaciones. Responsabilidad Social Activo: participando, conectando, creando, innovando, gestionando CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 44 Dimensión Web 1.0 (1995-2003) Web 2.0 (2004-2009) Web 3.0 (2010-2020) Enfoques de Marketing Marketing 2.0 (basado en el consumidor): centrado en el “envío de mensajes” los consumidores Transición del Marketing 2.0 hacia Marketing 3.0 (centrado en el individuo): enfocado en los impactos de marketing sobre las partes interesadas, cambio socio-culturas y sostenibilidad medioambiental Marketing 3.0 Fuente: Elaboración propia a partir de Zhang et al. (2010) Como se ha examinado, los autores coinciden en la distinción de las propiedades a lo largo de su ciclo de vida, pero no coinciden en la definición de los periodos. No obstante, la web es un espacio de información que ha tenido un gran progreso desde 1989 dada la madurez que ha adquirido Internet en la última década y el crecimiento de dispositivos móviles (Musser y O`Reilly, 2006) con el objetivo de acceder a los datos desde cualquier lugar y en cualquier momento. En consecuencia, se está evolucionando hacia el uso de técnicas de Inteligencia Artificial para convertirse en masiva con interacciones altamente inteligentes (Choudhury, 2014) para que la información sea procesada por los servidores, de modo que el contenido sea indexado, representado, encontrado y gestionado a través de procesos de inteligencia artificial (Rodríguez, 2012). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 45 Tabla 6. Ciclo de vida de la web a partir de los datos de Patel (2013) Dimensión Web 1.0 1996-2004 Web 2.0 2004-2016 Web 3.0 2016+ Web 4.0 Futuro Número de usuarios Millones de usurarios Billones de usuarios Trillones de usuarios --------- Definida por Tim Berners-Lee Tim O´Reilly, Dale Dougherty Tim Berners Lee ---------- Considerada Solo para leer Para leer y escribir en la web Web ejecutable Web global Comunicación Unidireccional Bidireccional Entorno virtual multi-usuarios Comunicación con asesores virtuales Finalidad Facilita información Interacción Inmersión Inteligencias Usos Ecosistema web Participativa Autocomprensión Integración en tiempo real Conexión Conecta información Conecta personas Conecta conocimiento Agentes en la web Sentimiento Cerebro y ojos (Información) Cerebro, Ojos, Orejas, Voz y Corazón (Pasión) Cerebro, Ojos, Orejas, Voz, Corazón, Brazos y Piernas (Libertad) ---------- Sistema operativo Hipertexto/CGI Web (básica) La Comunidad Web (para personas: aplicaciones/sitios web) La Web Semántica (para máquinas) Web Ubicua y Simbiótica Tecnología Tecnología Push, textos y gráficos basados en flash Dos tipos de páginas web, wikis, vídeos, podcasts, Two ways web pages, wikis, videos, pod cats, publicaciones personales, portales 2D Portales 3D, representado con ávatar, entorno virtual multiusuarios (MUVEs), juegos integrados, educación y negocios, todos los medios fluyen dentro de los mundos virtuales. Es la suma de la web Semántica+ 3D+IA+Voz como vehículo de intercomunicación. Publicaciones Las empresas publican contenido que la gente consume Las personas publican contenido que la gente puede consumir, las empresas construyen plataformas que permite que las personas publiquen contenido para otros (es decir, Flickr, La gente construye aplicaciones que permite interactuar con otros, las empresas construyen plataformas que permite a las personas publicar servicios por aprovechar las asociaciones entre las Unir inteligencias entre objetos y personas CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 46 Dimensión Web 1.0 1996-2004 Web 2.0 2004-2016 Web 3.0 2016+ Web 4.0 Futuro YouTube, Adsense, Wikipedia, Blogger, MySpace, RSS, Dig) personas o contenido especial (Facebook, Google Maps, My Yahoo) Motores de búsqueda Recuperan contenidos macro. La búsqueda es rápida, pero muchas veces no inexacta. Recuperan etiquetas con microcontenidos (incluso recupera etiquetas contenido macro). El proceso de etiquetado es manual, tedioso y cubre porcentajes insignificantes de la WWW. Se etiqueta todo: imágenes, links, eventos, audio y video entre otros. Incluso Google Base recupera microtextos. Recupera poderosamente microcontenidos que estén etiquetados automáticamente. Esto implica la traducción de billones de web 1.0 de contenido macro a micro. El resultado sería una búsqueda más precisa porque el etiquetado puede resolver parte de la ambigüedad que los sinónimos y homónimos introducen en el proceso de búsqueda. La Web total Contenido Contenido estático. No hay interacción real entre los lectores y los editores de cada web. Contenido dinámico. Es bidireccional a través de las redes sociales, blogging, wikis, etiquetas, contenido generado por el usuario y vídeo. Curiosamente no está definida. La Inteligencia Artificial (AI) o 3D y el aprendizaje web te aporta experiencia web personalizada. Interacciones inteligentes. Suma de las inteligencias. Desarrollo La web del inicio, cuando estaba en desarrollo la web 1.0 Los nuevos avances han permitido usos más sofisticados de interacción con las páginas Web: periodismo ciudadano, redes sociales y wikis son todos productos de la Web 2.0. Se cree que es futuro -donde la web será más interactiva con los usuarios- destacando el tipo de Inteligencia Artificial de la web 3.0. Evolución a web ubicua Interacciones Web Personal Blog y Perfiles Sociales Blogs semántico: SemiBlog, Haystack, Semblog, Blogging Estructurado. Más completa, ubicua y personalizada Gestión de la información Sistema de Gestión de Contenido Wikis, Wikipedia Wikis Semántica: WikiMedia Semántica, SemperWiki, Platypus, dbpedia, Rhizome ----------- Interfaz AltaVista, Google Google personalizado, DumpFind, Hakia Búsqueda Semántica: SWSE, Swoogle, Intellidimension ---------- Motores de búsqueda Citeseer, Project Gutenberg Google scholar, Book search Librerías Semánticas: JeromDl, BRICKS, Longwell Búsqueda inteligente y personalizada CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 47 Dimensión Web 1.0 1996-2004 Web 2.0 2004-2016 Web 3.0 2016+ Web 4.0 Futuro Participación Foros de discusión Comunidades online Foros Semánticos y portales comunitarios: SIOC, OpenLink, DataSpaces Personas y objetos se conectan en cualquier momento Contacto Lista de contactos, libreta de direcciones Redes Sociales online Información Social Semántica: FOAF, PeopleAggregator Geolocalización Ámbitos de información ----------- ------------- Ámbitos de Información Social Semántica: Nepomuk, Gnowsis ---------- Fuente: Elaboración propia a partir de Patel (2013) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 48 2.4 Los medios sociales (social media) Gracias a la evolución de 1.0 a la 2.0, surgen nuevas herramientas de comunicación que permiten a las personas publicar y tener acceso a contenidos a través de diferentes plataformas que integran la tecnología, las telecomunicaciones móviles y la interacción social. Ahora, los consumidores son productores de contenidos, de ahí el término prosumidores (Toffler, 1980) y, bajo la filosofía 2.0, cada uno de los usuarios crea, publica y comparte información con otros miembros de la red (Gosende y Martínez, 2013). De acuerdo con Kaplan y Haenlein (2010), los medios sociales se definen como un grupo de aplicaciones basadas en Internet que se construyen sobre fundamentos técnicos e ideológicos de la 2.0 y permiten la creación e intercambio de contenido generado por el usuario (UGC). En este sentido, O`Reilly (2004) indicó que la web 2.0 se divide en aplicaciones de comunicación (blogs y redes sociales), de colaboración (wikis, marcadores sociales, sitios de noticas, podcast y foros), multimedia (compartir fotos, vídeos, audio y música) y entretenimiento (mundos virtuales, compartir juegos y juegos en línea). Por su parte, AERCO4 (2016) consideran que la mejor forma de definir el concepto es analizarlo por partes: si media es un instrumento de comunicación, entonces social media es un instrumento social de comunicación, donde la información y, en general, los contenidos son creados por los propios usuarios mediante el uso de las nuevas tecnologías para ser, posteriormente, compartido con otros usuarios. Por tanto, se puede entender que son un grupo de medios de comunicación online que comparten las siguientes características:  Son participativos: estos medios favorecen las contribuciones y comentarios de todos los usuarios que estén interesados.  Son abiertos: la mayoría de ellos animan a votar, comentar y compartir información. 4 AERCO es la Asociación Española de Responsables de Comunidad y profesionales de social media. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 49  Permiten conversaciones: porque permiten una comunicación bidireccional entre la empresa y los consumidores.  Crean comunidad, es decir, una comunidad está formada por un grupo de individuos que interactúan entre ellos (de forma activa o pasiva), que se comunican y se asocian con un objetivo común.  Desarrollan conectividad: la mayoría de los medios sociales utilizan enlaces a otros sitios, recursos o personas. Siguiendo a Kaplan y Haenlein (2010), los medios sociales se clasifican en seis tipos que a su vez pueden producirse en un mismo entorno: proyectos colaborativos, blogs, comunidades de contenido, redes sociales, juegos virtuales y mundos sociales virtuales: Proyectos colaborativos: la idea principal subyace en que el esfuerzo conjunto de muchos actores conduce a un mejor resultado que el obtenido de forma individual. Probablemente se puede considerar la manifestación más democrática de contenido generado por el usuario (UGC), ya que permite la creación de contenidos por parte de muchos miembros. Los ejemplos más claros son las wikis, que permiten añadir, eliminar y cambiar contenido basado en texto, clasificación de enlaces y contenido multimedia. Un ejemplo de proyecto colaborativo es Wikipedia. Blogs: como si de un diario se tratase, los blogs incluyen contenidos de interés, actualizados con frecuencia y en orden cronológico. Admite comentarios de otros usuarios y suelen estar gestionados por una sola persona que posibilita la interacción con otros usuarios. Puede adoptar multitud de variaciones, como el blog personal, blogs corporativos y organizacionales, educativos, etc. Comunidades de contenido: consiste en el intercambio de contenido multimedia entre los usuarios. Existen una amplia variedad de comunidades de contenido, que incluyen texto (BookCrossing), fotos (Flickr), vídeos (YouTube) y presentaciones de Power Point (Slideshare). Los usuarios no están obligados a crear un perfil personal, solo contienen información básica sobre la fecha a la que se unieron a la comunidad y el número de comparticiones. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 50 Redes sociales: son aplicaciones que permiten a los usuarios conectarse entre sí mediante la creación de un perfil, invitar a amigos, conocidos, enviar mensajes instantáneos, compartir cualquier tipo de información, incluyendo fotos, vídeos y archivos de audio. Juegos virtuales: se trata de juegos vía Internet independientemente de la plataforma, pueden ser juegos multijugador que requieren que los usuarios se comporten conforme a unas normas estrictas, y permiten jugar simultáneamente entre usuarios de todo el mundo. Los más destacados son World of Warcraft y EverQuest de Sony. Mundos virtuales: permite a los usuarios elegir un comportamiento con mayor libertad y vivir una vida virtual similar a la real. No existen normas, a excepción de las leyes físicas como la gravedad. Los usuarios aparecen en forma de avatares personalizados e interactúan como en la vida real (hablar con otros avatares, dar un paseo, ir a un centro comercial) e incluso crear contenido (diseñar ropa virtual o muebles), por tanto, ofrecen una interesante oportunidad para que las empresas inviertan en estos mundos virtuales y se comercialice su marca o dar a conocer un nuevo producto. Un ejemplo de este mundo es Second Life. También, según el Libro blanco de la comunicación en medios sociales (IAB Spain, 2012), los medios sociales se definen como plataformas de comunicación que dan el poder al usuario para generar contenidos y compartir información a través de perfiles privados o públicos. En esta definición se incluyen: Blogs, Fotoblogs, Microblogs, Redes Sociales, Utilidades Gráficas, Redes Profesionales, Mundos Virtuales, Dating, Agregadores de Contenidos y, en general, cualquier soporte que ofrezca a sus usuarios la posibilidad de generar un contenido susceptible de ser compartido. 2.5 Las redes sociales en Internet Con los avances de las tecnologías y de la comunicación, las redes sociales se han convertido en un auténtico fenómeno de masas que ha contribuido a la proliferación de investigaciones por académicos y profesionales en este ámbito. Dada la magnitud de publicaciones existentes -y no siempre contrastadas- se analizan en este capítulo desde el punto de vista comunicativo, es decir, examinando cómo se crean los contenidos en CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 51 las redes en general y, en particular, cómo se comunican entre sí los integrantes de las redes sociales. El periódico New York Times se hacía eco de esta tendencia y celebraba las redes sociales como una de las nuevas ideas del 2003 (Gertner, 2003), pero lo relativamente nuevo es la forma de comunicar que emerge de estas redes sociales. Desde los orígenes de la humanidad, las redes sociales siempre han existido y existen. Ya decía el filósofo griego Aristóteles en su célebre frase el ser humano es un ser social por naturaleza, y el insocial por naturaleza y no por azar o es mal humano o más que humano... La sociedad es por naturaleza y anterior al individuo... el que no puede vivir en sociedad, o no necesita nada por su propia suficiencia, no es miembro de la sociedad, sino una bestia o un dios (Aronson, 2000). El estudio de las redes sociales humanas se ha abordado desde varias perspectivas teóricas como la antropología, sociología, psicología, matemáticas y ciencias computacionales con el propósito de comprender el origen de esta interacción, sus estructuras sociales y los vínculos que unen tanto a los miembros individuales como colectivos en la sociedad. Desde el punto de vista de la sociología y la antropología, las redes sociales se conciben como la forma en la que se componen las relaciones humanas y su evolución a partir de la interacción de unos individuos con otros (Kadushin, 2013). Del lado de la psicología social, esta viene producida por la teoría de la Gestalt, la teoría del Campo y la sociometría. Por su parte, en las matemáticas y en las ciencias computacionales, las redes sociales se pueden analizar a través de la teoría de grafos, donde los individuos son los nodos y las relaciones las aristas. De esta manera los métodos centrados en el análisis de redes sociales se pueden utilizar para encontrar o descubrir influencias en las redes sociales (Carrington et al., 2005; Kiss y Bichler, 2008; Gómez et al., 2012). Del mismo modo, se ha estudiado el compromiso cívico/social de en las redes sociales para entender si fomentan o no el bienestar entre sus usuarios (Deltell, 2014). Para Ponce (2012) una red social es una estructura social formada por personas o entidades conectadas y unidas entre sí por algún tipo de relación o interés común. Pero desde los últimos años, las redes sociales en Internet han cobrado un mayor protagonismo como plataformas de comunicación o espacios virtuales en los que CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 52 compradores y vendedores comparten e intercambian información acerca de productos y servicios. Esta nueva forma de relación humana mediante redes sociales en Internet se ha ido posicionando como uno de los medios de comunicación online más populares en la red (Lorenzo-Romero et al., 2011). Sin embargo, desde un punto de vista más crítico, el autor polaco Zygmunt Bauman (2016) afirma que las redes sociales no enseñan a dialogar porque es fácil evitar la controversia. Mucha gente usa las redes sociales no para unir, no para ampliar sus horizontes, sino al contrario, para encerrarse en lo que se denomina zona de confort, donde el único sonido que oyen es el eco de su voz, donde lo único que ven son los reflejos de su propia cara. En este sentido, las redes sociales en Internet tienen su origen en la teoría de los Seis Grados de Separación propuesta inicialmente por el escritor húngaro Kartinthy (1929), a través de un cuento llamado Chains, en el que planteó que cualquier persona en el mundo puede estar conectada a otra por cinco intermediarios. Es decir, se basaba en la idea de que el número de conocidos crece exponencialmente con el número de enlaces de la cadena, y solo es necesario un pequeño número de enlaces para que el conjunto de conocidos se convierta en una gran población. En 1951, Kochen y Pool, propusieron científicamente a través de un modelo matemático la idea de Kartinthy, concluyendo que no eran cinco los enlaces sino seis para conectar a dos personas. Posteriormente, el sociólogo Stanley Milgram (1967) demostró empíricamente la teoría por medio de sus experimentos del “mundo pequeño”; como una carta en cadena, pidió a la gente que llegara hasta una persona en concreto residente en otra ciudad a través de otra que muy probablemente conocía a la persona en cuestión. Esta teoría se retomó en el libro del sociólogo Ducan Watts (2003), Six Degress: The Science of a Connect Age, en la que se afirma que es posible acceder a cualquier persona del planeta en tan solo seis “saltos”. Según esta Teoría, cada persona conoce una media (entre amigos, familiares y compañeros de trabajo, etc.) a unas 100 personas. Si cada uno de ellos se relaciona con otras 100, cualquier individuo puede transmitir un mensaje a 10.000 personas más, estos estarían conectados en un segundo nivel. Si estos 10.000 conocen a su vez a otros 100, la red se ampliaría a 1.000.000 en un tercer nivel, a CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 53 100.000.000 en un cuarto nivel, a 10.000.000.000 en un quinto nivel y a 1.000.000.000.000 en un sexto nivel (García, 2012; Wikipedia, 2016). Por tanto, cuantos más pasos haya que dar, más lejana será la comunicación, pero gracias a las tecnologías disponibles e Internet, se han eliminado algunas de estas barreras. Por tanto, presentar cronológicamente la evolución de las redes sociales en Internet también es objeto de este estudio. Para Boyd y Ellison (2008) estas redes sociales son servicios basados en web que permiten a los individuos (1) construir un perfil público o semipúblico dentro de un sistema delimitado, (2) articular una lista de otros usuarios con los que comparten una conexión, y (3) ver y recorrer la relación de conexiones o uniones y las hechas por otros dentro del sistema. Por su parte, Kaplan y Haenlein, (2010), lo definen como un grupo de aplicaciones basadas en Internet que se construyen sobre fundamentos técnicos e ideológicos de la web 2.0, y que permiten la creación e intercambio de contenido generado por usuarios. Asimismo, para Franco (2008), las características de una red social son:  Concepto de comunidad, a través de la creación de redes de usuarios que interactúan, dialogan y aportan comunicación y conocimiento.  Tecnología flexible y ancho de banda necesario para el intercambio de información y estándares web de aplicación libre.  Y una arquitectura modular que favorece la creación de aplicaciones complejas de forma más rápida, a un menor coste. De cualquier manera, se trata de herramientas de comunicación capaces de generar comunidades virtuales que contribuyen y fomentan el diálogo entre las empresas y los consumidores; por tanto, estas resultan ser la clave del éxito o fracaso de una empresa. De hecho, las investigaciones se han enfocado desde la perspectiva de la empresa (Hippel 2001; Chan y Lee, 2004; Baldwin et al., 2006; Füller et al., 2006, Schreier et al., 2007, Goldenberg et al., 2009) y del usuario (Harhoff et al., 2003; Wang y Fesenmaier, 2004; Bagozzi y Dholakia, 2006; Jeppesen y Frederiksen, 2006; Hippel y Krogh 2006; Casaló et al., 2008; Foster et al., 2010; Madupu y Cooley, 2010; Janzik 2010; Jin et al., 2010; Nambisan y Baron, 2010; Sung et al., 2010). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 54 Cabe destacar que existen numerosos portales constituidos como redes sociales; incluso, se habla de cientos de redes sociales con distintas posibilidades tecnológicas (Lorenzo-Romero et al., 2011) por lo que a continuación se presenta una evolución cronológica a partir de la información analizada por Boyd y Ellison (2008), los datos registrados el sitio web Alexa (Abril 2016), que clasifica las webs a nivel mundial en función de las visitas que estas reciben mensualmente; datos de Wikipedia y de los propios portales web de algunas de ellas. También, se ha tenido en cuenta el último estudio de la Asociación IAB Spain (2016) que analiza el panorama actual de las Redes Sociales, donde se incluyen las aplicaciones de mensajería instantánea como WhatsApp, Telegram, Line, Vine o Snapchat, entre otras. Por tanto, estas aplicaciones móviles que nacieron para enviar mensajes, imágenes, vídeos o crear grupos con los contactos de la agenda telefónica están experimentando un crecimiento mayor, en cuanto a número de seguidores y usuarios que las redes sociales más generales, posibilidades de comunicación mediante de el intercambio de archivos, fotos o vídeos, y que podrían convertirse en una fuerza mucho más grande (BI Intelligence, 2014). En consecuencia, dado el gran potencial que ofrecen actualmente como herramientas de comunicación entre las empresas y los consumidores, se ha considerado necesario incluirlas en el siguiente cuadro. Asimismo, para la Comisión Redes Sociales IAB Spain (2016), una red social debe cumplir: (1) ser una red de contactos, (2) tener un perfil, (3) permitir interactuar y, (4) ofrecer funcionalidades sociales para interactuar con contenidos (crear, compartir y/o participar); por tanto, estas aplicaciones de mensajería cumplen con los requisitos de una red social, aunque no se ha encontrado hasta el momento, consenso al respecto. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 55 Tabla 7. Evolución de las Redes Sociales en Internet Red Social Inicio Creador Descripción Tipo Nº de usuarios Alexa Global (Abril 2016) Estado ClassMates 1995 Randy Conrads Encontrar y contactar con viejos compañeros de colegio. General 40.000 3.902 Activa Six Degress 1997 Andrew Weinreich Crear perfiles, hacerse amigos de otras cuentas, enviar mensajes privados, ver quién está conectado. Este formato era similar a las actuales MySpace, LinkedIn y Facebook. General 230 ----------- Cerrada (2000) LiveJournal.com 1999 Brad Fitzpatrick Permite mantener un periódico o diario online por los internautas. General 25 millones 238 Activa MSN Messenger 1999 Microsoft Programa de mensajería instantánea, posteriormente Windows Live Messenger. Mensajería -------- ------------- Activa BlackPlanet 1999 Wasow Red social para la comunidad afroamericana que proporciona foros con chats, fotos, juegos, email, etc. General 20.000 39.997 Activa AsianAvenue 1999 Benjamin Sun, Peter Chen, Grace Chang, Michael Montero y Calvin Wong Red Social para la comunidad asiática. General 1,4 millones No figura Activa MiGente 2000 Comunidad online para Hispanos. General --------- 155.469 Activa Cyworld 2001 KAIST Red Social surcoreana. Venta de bienes virtuales 7.000 25.418 Activa Ryze 2001 Red social de profesionales. Profesional 500.000 227.593 Activa Friendster 2002 MOL Global Relaciona a los usuarios según sus gustos. General 115 millones 116.681 Activa CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 56 Red Social Inicio Creador Descripción Tipo Nº de usuarios Alexa Global (Abril 2016) Estado Fotolog 2002 Scott Heiferman y Adam Seifer Publicación de fotografías. Se centra en blogs fotográficos. Imágenes -------- 7.913 Cerrada (2016) Skyblog 2002 Red de blogs de habla francesa. Blogs Linkedin 2003 Reid Hoffman, Allen Blue, Konstantin Guericke, Eric Ly y Jean-Luc Vaillant Red social profesional. Profesionales 400 millones 17 Activa Couchsurfing 2003 Intercambio de alojamiento. Intercambio 6 millones 3.254 Activa Last FM 2003 Richard “RJ” Jones Red social de música. Música 43 millones 1.540 Activa MySpace 2003 Specif Media LLC Red social de artistas para promocionar, comercializar y distribuir música. General -------- 2.033 Activa Netlog 2003 Lorenz Bogaert y Toon Coppens Crear espacio un espacio web personalizado con fotos, vídeos, blogs, comentarios, etc. General 87 millones 48.080 Inactivo (fusionado con Twoo en 2014) Hi5 2003 Ramu Yalamanchi Pasó de red social hacia un sitio centrado en juegos sociales. Venta y fusión con Tagged. General 46 millones 3.055 Activa Wikipedia 2003 Jimmy Wales y Larry Sanger Enciclopedia libre editada colaborativamente. Contenidos colaborativos 24 millones 7 Activa Msn Space 2003 Windows life Plataforma para blogs. Blogs 27 millones Inactiva Flickr 2004 Compañía Ludicorp Permite almacenar, ordenar, compartir y vender fotografías y vídeos. Imágenes y vídeos 90 millones 175 Activa CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 57 Red Social Inicio Creador Descripción Tipo Nº de usuarios Alexa Global (Abril 2016) Estado Facebook 2004 Mark Zuckerberg Inicialmente (2004) para conectar estudiantes. A partir de 2006 se extiende a nivel mundial. General 1.900 millones 3 Activa Orkut 2004 Google Crear comunidades, agrupar personas en función de los gustos e intereses. General -------- --------- Cerrada (2014) Vimeo 2004 InterActiveCorp Permite almacenar y compartir vídeos. Vídeos -------- 974 Activa YouTube 2005 Chad Hurley, Steve Chen y Jawed Karim Almacenar y compartir vídeos. Vídeos 1.000 millones .2 Activa Bebo 2005 Michael Birch y Xochi Birch Compartir fotos, enlaces, vídeos, aficiones, conectar con amigos, etc. General ----------- 163.410 Activa Ning 2005 Marc Andreessen y Gina Bianchini Crear redes con intereses específicos. General + de 90.000 clientes 2015 Activa Dailymotion 2005 Benjamin Bejbaum Cortometrajes de creación semiprofesionales. Segunda red social por detrás de YouTube. Vídeos 115 millones 105 Activa Reddit 2005 Steven Huffman y Alexis Ohanian Dispone de marcadores sociales y un agregador de noticas, donde los usuarios pueden dejar enlaces para que sean votados. Marcador social 70 millones 32 Activa Tuenti 2006 Zaryn Dentzel, Félix Ruiz, Joaquín Ayuso, Kenny Bentley y Adeyemi Ajao Crear perfil, subir fotos y vídeos, conectarse con amigos, etc. General 15 millones --------- Inactiva (febrero 2016) Slideshare 2006 Jonathan Boutelle, Amit Ranjan y Rashmi Sinha Alojamiento de presentaciones de diapositivas, infografías y documentos de texto en PowerPoint, OpenOffice, Word, PDF, etc. Presentaciones 50 millones 161 Activa Twitter 2006 Jack Dorsey Enviar mensajes de textos llamados tuits. Microblogging 500 millones 10 Activa Badoo 2006 Andreev Anfrey Contactar con amigos de la infancia. General 200 millones 369 Activa CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 58 Red Social Inicio Creador Descripción Tipo Nº de usuarios Alexa Global (Abril 2016) Estado Tumblr 2007 David Karp Red de microblogging que permite publicar textos, imágenes, vídeos. Microblogging 200 millones 45 Activa Spotify 2008 Daniel Ek y Martín Lorentzo Reproducción de música por búsqueda de artista, álbum y listas de reproducción. Música 75 millones 297 Activa Soundcloud 2007 Alex Ljung y Eric Wahlforss Permite a los músicos distribuir sus propias obras. Música 290 millones 156 Activa Foursquare 2009 Dennis Crowley y Naveen Selvadurai Servicios basados en localización web para las redes sociales a partir de la información que aportan los usuarios. Geolocalización 5 millones 1230 Activa WhatsApp 2009 Jan Koum Servicio de mensajería instantánea a través de los contactos de la agenda telefónica. Aplicación de mensajería 1.000 millones 92 Activa Pinterest 2010 Evan Sharp, Paul Sciarra y Ben Silbermann Guardar y clasificar imágenes por categorías Imágenes 11,7 millones 32 Activa Instagram 2010 Kevin Systrom y Mike Krieger Publicar fotografías con efectos. En 2012 fue adquirida por Facebook. Imágenes y vídeos 700 millones 23 Activa Snapchat 2010 Evan Spiegel Aplicación que permite crear fotos y vídeos (llamados snap) para enviar a una lista de contactos limitada durante un tiempo máximo de 10 segundos. Aplicación de fotografías y vídeos ------- 3.601 Activa Line 2011 NHN Envío de mensajes, compartir fotos, música, vídeos, crear grupos, agregar amigos, etc. Aplicación de mensajería + de 500 millones 836 Activa Google+ 2012 Google Integra servicios sociales además de todos los productos de Google. General 500 millones 1 Activa Branch Media 2012 Evan Williams y Biz Stone Generar conversaciones sobre noticias y artículos online. Blogs y microblogging -------- ------------ CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 59 Red Social Inicio Creador Descripción Tipo Nº de usuarios Alexa Global (Abril 2016) Estado Medium 2012 Evan Williams y Biz Stone Permite compartir imágenes y comentarios mediante un ranking de votaciones. Blogs ------- 384 Activa Vine 2012 Dom Hofmann, Yusupov Rus y Colin Krol Crear y publicar vídeos de 6 segundos en forma de loop (bucle) para compartir en otras redes como Twitter y Facebook. Admite menciones de personas y amigos que aparecen en el vídeo. Vídeo ------- 1.270 Activa Telegram 2013 Nikolai y Pavel Durov Servicio de mensajería instantánea. Aplicación de mensajería 619 Activa Fuente: Elaboración propia a partir de Boyd y Ellison (2008), Ranking Alexa (Abril 2016), datos de Wikipedia (2016) y portales de las redes (2016) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 60 2.6 Tipología de las redes sociales en Internet Como se ha expuesto en el apartado anterior, el crecimiento de las redes rociales está motivado por el intercambio de información e interacción entre las personas y empresas que comparten un interés común. Es de tal magnitud el éxito que han experimentado, que sus usos se han generalizado a todos los ámbitos de la vida, tanto personal como profesional. Otro aspecto a tener en cuenta es el acceso a Internet, que según los datos analizados en epígrafes anteriores y IAB Spain (2017), el 86% de los internautas acceden a Internet a través de su dispositivo smartphone; y las aplicaciones móviles han generado un volumen de negocio de 490 millones de euros en España en 2014 (ONTSI 2015). De acuerdo con el Estudio sobre el Conocimiento y Uso de las Redes Sociales en España publicado por ONTSI5 (2011), las redes sociales pueden ser directas o indirectas. Las redes sociales directas se caracterizan porque existe una colaboración entre grupos de personas que comparten intereses comunes, interactúan y controlan la información compartida. Se crean perfiles para gestionar la información, permiten la relación con otros usuarios y todos los miembros que pertenecen a un mismo grupo pueden verse entre sí. Algunas permiten alojar fotografías, vídeos, mensajería instantánea o el envío y recepción de mensajes privados. Y están segmentadas de acuerdo con los intereses de los usuarios: hacer amigos, buscar pareja, hacer negocios, compartir música, fotografías, vídeos, etc. Asimismo, se clasifican como se muestra a continuación:  Según su finalidad, es decir, el usuario emplea la red social con un objetivo determinado, pueden ser: o Redes sociales de ocio: el usuario busca entretenimiento, diversión e incluso afianzar sus relaciones personales a través de la interacción con otros usuarios (por ejemplo, Facebook, Hi5, Beboo, etc.) 5 No se ha vuelto a realizar un estudio de estas características, por tanto, se ha consultado el último publicado. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 61 o Redes sociales profesionales: los miembros buscan promocionarse a nivel profesional, actualizar sus conocimientos, incrementar sus contactos a nivel profesional, etc. (por ejemplo, LinkedIn, Monster, Xing, etc.)  Según el modo de funcionamiento, teniendo en cuenta el conjunto de procesos que estructuran las redes sociales y se orientan a actividades concretas. Existen los siguientes tipos: o Redes sociales de contenidos: el usuario crea contenidos en diferentes formatos que posteriormente distribuye y comparte a través de las redes sociales; por ejemplo, vídeos (YouTube, Vimeo, etc.), fotografías (Instagram, Pinterest, Flickr, etc.), documentos (Slideshare, etc.) o Redes sociales basadas en perfiles personales y profesionales: los miembros aportan información personal y profesional en su ficha junto con una foto. Es requisito imprescindible tener un perfil para poder emplear las funciones de la red social (por ejemplo, Facebook) o Redes sociales de microblogging: conocidas también como redes de nanoblogging, se caracterizan por compartir y crear contenidos en un número determinado de caracteres, por ejemplo, Twitter.  Según grado de apertura, se tiene en cuenta el nivel de restricción que se aplica a la red. o Redes sociales públicas: cualquier internauta puede acceder a la información. No existe la obligación de pertenecer a ningún grupo u organización, por ejemplo, MySpace. o Redes sociales privadas: solo se puede acceder a ellas si se pertenece a un grupo específico u organización (Zyncro, Yammer, etc.)  Según el nivel de integración, se atiende al nivel de afinidad, interés e involucración en actividades de tipo profesional, preferentemente. o Redes sociales de integración vertical, el grupo de usuarios tienen una misma formación, interés o pertenencia profesional. Suelen ser por invitación e incluso de pago (Asmallworld, Minube, eBuga, etc.) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 62 o Redes sociales de integración horizontal, su empleo no está acotado a un grupo de usuarios con intereses concretos (Facebook, Orkut, etc.) Tabla 8. Categorías de las redes sociales directas en función del enfoque Según su finalidad Según modo de funcionamiento Según grado de apertura Según nivel de integración De ocio De contenidos Públicas De integración vertical De uso profesional Basada en perfiles personales/profesionales Privadas De integración horizontal Microblogging Fuente: ONTSI (2011) Por otro lado, en las redes sociales indirectas hay un líder que propone un tema y los usuarios pueden comentar o participar dejando mensajes en relación al tema planteado por el líder. Pueden ser:  Blogs: cuentan con un elevado grado de actualización y recopilación de varios autores, además de enlaces que conducen a las fuentes de origen o que el autor considera relevantes y de interés.  Foros: llevan a cabo intercambio de información, opiniones dentro de un área de conocimiento específico. Existe un cierto grado de bidireccionalidad por medio de respuestas a preguntas o comentarios. 2.6.1 Consumo de redes sociales en Internet Para abordar esta sección se han tenido en cuenta los últimos estudios sobre consumo de redes sociales que se han publicado en España con el objetivo de analizar el perfil de los usuarios, frecuencia de uso, visitas y actividades realizadas en las redes, así como los dispositivos de acceso a las mismas. Algunas de las empresas que publican estos informes son, entre otras, la Asociación AIMC, la Asociación IAB Spain, ONTSI, The Cocktail Analysis, la Fundación Telefónica y la consultora We are social.  La Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación (AIMC) está compuesta por más de 160 empresas relacionadas con los medios de comunicación (anunciantes, agencias de publicidad, agencias de medios, CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 63 consultores y asesores, medios de comunicación y exclusivistas), cuyo objetivo es una medición fiable de la audiencia y una investigación rigurosa sobre la composición de esta.  Asociación IAB Spain representa al sector de la publicidad en los medios digitales en España. Es la principal asociación de marketing, publicidad y comunicación digital en el mundo y está compuesta por más de 200 empresas asociadas en España (agencias digitales, anunciantes, medidores, proveedores de tecnología, medios de comunicación y agencias de medios, entre otros). Su objetivo es impulsar la inversión y el negocio digital, además de estandarizar, regular y fomentar las prácticas en el sector.  La Fundación Telefónica a través de su informe La Sociedad de la Información en España, incluye las diferentes perspectivas de los agentes que forman parte del ecosistema digital. No solo incluye la situación actual del sector, sino que describe información acerca de lo que el futuro nos depara.  ONTSI, es el observatorio público sobre la Sociedad de Información líder en España, adscrito a la entidad pública empresarial Red.es. Su principal objetivo es el seguimiento y el análisis del sector de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información. Asimismo, elabora informes y estudios, recoge, sintetiza y sistematiza indicadores, ofrece servicios informativos; y se concibe como un punto de encuentro y de diálogo entre el sector de las Tecnologías de la Información, las Comunicaciones y Administraciones Públicas.  La consultora de investigación de mercados The Cocktail Analysis, está especializada en tendencias de consumo, comunicación y nuevas tecnologías. Fue fundada en 2006, ofrece servicios de consultoría estratégica, diseño, marketing y tendencias digitales.  La consultora We are Social elabora estudios sobre el consumo de Internet, de medios sociales, su crecimiento a nivel global y en particular por países, así como las tendencias del sector y estadísticas. De acuerdo con estos estudios, las redes sociales se han convertido en un espacio esencial de relación de unos con otros, en los que el usuario se expone ante la CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 64 comunidad, con el fin de ofrecer contenidos relevantes y en los que se espera obtener un feedback6 y el refuerzo de la misma (The Cocktail Analysis, 2015). Y se observa que hay un aumento de usuarios de redes sociales como consecuencia del crecimiento de la población internauta. Además, un 84% de usuarios de Smartphone accede a diario a las redes sociales desde el móvil e incluso, 2 de cada 10 usuarios acceden una vez al día desde tres dispositivos: PC, Tablet y Smartphone (22%), aunque lo más habitual es utilizar el PC o Smartphone (47%) Figura 2. Dispositivos de acceso a las redes sociales Fuente: The Cocktail Analysis (2015) El informe “Digital in 2016” de la consultora We are social, desvela que hay un incremento del 10% de usuarios activos de medios sociales desde enero de 2015, lo que representa un incremento de más de 219 millones en el mundo. En cuanto a los usuarios activos de medios sociales, Asia del Este representa el mayor número de individuos con 769 millones, seguido del Suroeste de Asia (234 millones) y América del Norte (213 millones) como se aprecia en el siguiente gráfico. Gráfico 4. Medios sociales por regiones en millones de individuos 6 Feedback: retroalimentación en la comunicación. Usa Tablet 1% 12% Usa Smartphone 13% Usa PC 47% 3% 2% 22% CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 65 Fuente: We are social (2016) En España, siguiendo con este mismo estudio, WhatsApp representa la aplicación de mensajería más demandada por los usuarios con un 45%, seguida de Facebook (44%) y su aplicación de mensajería Facebook Messenger (24%). Gráfico 5. Top de plataformas sociales en España Fuente: We Are Social (2016) En cuanto al conocimiento sugerido que se tiene sobre las redes sociales, IAB Spain (2016) en su último estudio ha incluido por primera vez las aplicaciones de mensajería móvil dado el crecimiento que han experimentado en los últimos años. Además, el uso de las redes sociales sigue siendo sobre todo social, es decir, que el envío de mensajes es la práctica más común entre los usuarios, debido a la gran irrupción de WhatsApp y Telegram. Con respecto a estudios anteriores, se afianza el conocimiento de Facebook 45% 44% 24% 24% 21% 15% 14% 13% 9% 8% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% WhatsApp Facebook FB Messenger Twitter Google+ Instagram LinkedIn Skype Pinterest Line 769 234 213 211 201 191 186 129 87 63 18 4 Asia del Este Asia Suroeste América del Norte América del Sur Europa Oeste Europa Este Asia Sur África América Central Medio Este Oceanía Asia Central CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 66 (100%), seguida de WhastApp (94%) y de Twitter (92%); además añaden que WhastApp (8,5) y YouTube (8,5) son las mejor valoradas, seguidas de Spotify (7,7), Instagram (7,6), Telegram (7,5) y Facebook (7,5), mientras que las peor valoradas corresponde a Google+ (6,1), Line (6,4) y LinkedIn (6,6). Gráfico 6. Conocimiento sugerido de las redes sociales Fuente: IAB Spain (2016) Coincidiendo con estos resultados, en el informe publicado por AIMC (2016) refleja que WhatsApp (91,6%) está por encima de Facebook (87,4%) y de Facebook Messenger (52,9%), al igual que en el informe de la consultora We Are Social. Por tanto, los datos aportados por ambas consultoras se pueden admitir como representativos de la sociedad actual. Por otro lado, en cuanto a la red social que más gusta, WhatsApp y Facebook concentran el mayor porcentaje, 38% respectivamente; seguidas de YouTube (8%), Twitter (6%) e Instagram (5%). En este sentido, la VII Oleada del Observatorio de las Redes Sociales (2015) de la consultora The Cocktail Analysis indica que WhatsApp es la herramienta preferida, por encima de las redes sociales “puras”; Facebook lidera la clasificación de las redes sociales “puras” y YouTube está por encima de Twitter, Instagram o LinkedIn. 100% 94% 92% 84% 83% 73% 69% 64% 60% 53% 50% 42% 29% 28% 23% 20% 6% 6% 6% 3% 1% 1% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Facebook WhatsApp Twitter YouTube Instagram Google+ LinkedIn Spotify Line Badoo Pinterest Telegram Snapchat Tumblr Vine Tinder YouTubeGaming Grindr Wtwitch Happn Swam Wouzee CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 67 Por lo que, de nuevo, los datos son similares entre ambas consultoras y resultan ser fiables y representativos. Gráfico 7. Redes Sociales que más gustan a los usuarios Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de IAB Spain (2016) y The Cocktail Analysis (2015) Asimismo, existe un promedio de horas semanales dedicado al uso de las redes sociales: 2 horas y 57 minutos. Y en esta sección, WhatsApp vuelve a liderar el ranking, con un uso semanal de 5 horas y 14 minutos, seguida de Spotify (4 horas y 24 minutos), Facebook (4 horas y 23 minutos) y YouTube (3 horas y 14 minutos). La frecuencia de visitas de las redes sociales está encabezada también WhatsApp (48%), seguida de Instagram (47%). En relación a estudios anteriores, Twitter y Google+ son las que más han disminuido, mientras que YouTube y Facebook son las más estables. Algo semejante refleja el informe de The Cocktail Analysis (2015), en el que se indica que solo se han producido un 2% de nuevos usuarios en Facebook en el último año, con un 83% de usuarios activos; por otra parte, Twitter ha tocado techo en términos de penetración, así como de evolución del uso y nuevos entrantes; en cambio, Instagram es la red con mejores indicadores, con mayor número de accesos diarios y presenta una dinámica más positiva con un crecimiento del 20% con respecto a 2014. De igual modo ocurre con 45% 38% 28% 38% 9% 8%7% 6% 4% 5% The Coctail Analysis IAB Spain WhatsApp Facebook YouTube Twitter Instagram CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 68 LinkedIn, con un incremento del 21% respecto a 2014 y más del 30% la emplean con más intensidad que antes. Gráfico 8. Frecuencia de uso y visitas de redes sociales Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de IAB Spain (2016) Algo semejante ocurre con las actividades realizadas en las redes sociales, si anteriormente se dijo que el uso de las mismas es principalmente social (enviar mensajes), y se destaca que las aplicaciones de mensajería lideran las secciones anteriores, es obvio que la actividad más frecuente sea chatear y enviar mensajes (79%), seguida de ver vídeos/música (57%), ver que hacen mis contactos (48%) o publicar y colgar contenidos (36%), tal como se describe el estudio de IAB Spain (2016) en la siguiente figura: 5:14 4:24 4:23 3:14 2:52 2:40 2:32 2:14 1:49 1:43 1:23 48% 36% 35% 33% 41% 47% 28% 14% 38% 21% 29% WhatsApp Spotify Facebook YouTube Telegram Instagram Twitter Line Pinterest Google+ LinkedIn Uso Visitas CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 69 Gráfico 9. Actividades realizadas en redes sociales Fuente: IAB Spain (2016) 2.6.2 Plan de social media La presencia de las empresas en los medios sociales es importante porque reporta visibilidad y posicionamiento a largo plazo. No se trata de una acción aislada en espacio y tiempo, sino que requiere de una planificación e implicación por parte de todos los departamentos de una organización. Como se ha expuesto en epígrafes anteriores, las personas utilizan los medios sociales para desarrollar actividades en función de sus necesidades (buscar/enviar información, mantenerse conectado, compartir imágenes, actualizar perfiles, etc.). Asimismo, los consumidores y el público en general han adoptado un papel mucho más activo gracias a la interactividad de la web 2.0 fomentando su participación a través del uso de estos medios sociales. Se trata de un espacio entre las empresas y los consumidores, donde se perciben y se intercambian percepciones e ideas (Drury, 2008). En el que existe un mayor acercamiento de productos y marcas a los consumidores, además de un conocimiento directo de las opiniones, recomendaciones, ilusiones y preocupaciones de estos. Es así como se han convertido en una poderosa herramienta para las empresas y en un canal de comunicación idóneo (aunque, no el único) para distribuir contenidos, 79% 57% 48% 36% 36% 31% 29% 26% 23% 23% 23% 19% 16% 14% 14% 12% Cahtear/enviar mensajes Ver vídeos, música Ver qué hacen mis contactos Publicar/colgar contenidos Seguir a influencers Para fines profesionales/estudio Comentar actualidad Jugar online Hacerme fan/seguir una marca Conocer gente/hacer nuevos amigos Participar en concursos Hablar de productos Comprar/vender contactos Interactual según mi ubicación Contactar al SAC Crear eventos CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 70 dar a conocer nuevos productos y servicios e interactuar con usuarios y clientes. Además, son considerados como una valiosa fuente de información que proporciona datos sobre clientes actuales y potenciales a un coste relativamente bajo, de modo que las empresas deben aprovechar el potencial que ofrecen los medios sociales para sacarles el máximo partido. En este entorno digital, el proceso de comunicación es bidireccional, la comunicación fluye de la empresa al consumidor y del consumidor a la empresa. No se trata de publicar contenido fuera del sitio corporativo de la empresa y en foros, blogs y redes sociales; se trata de compartir, crear valor para el usuario, comunicar, conversar con él y recoger su feedback (retroalimentación), porque compartir implica interactuar. De ahí, que la verdadera razón de los medios sociales sea la de compartir, no solo la de publicar (AERCO, 2016). Como apunta Castelló (2012), son varias las ventajas que subyacen de este proceso comunicativo:  Alta capacidad de afinidad y microsegmentación.  Amplia cobertura, por su elevada penetración en la población.  Interactividad, tanto con clientes actuales como potenciales.  Evaluación y optimización del retorno de la inversión (ROI) en tiempo real y exhaustiva medición poscampaña.  Acceso a un potencial consumidor muy cualificado, exigente y proactivo y, que practica el multitasking7.  Generación de notoriedad, recuerdo y branding8 a costes reducidos.  Canal de venta y fidelización.  Creación de comunidades en torno a la marca (engagement).  Complementariedad con otros medios.  Flexibilidad y amplia variedad de formatos, modelos de negocio, etc. 7 Multitasking (multitarea): Según el estudio “Los multitaskers europeos” de Microsoft Corporation, el 56% de los internautas navegan por Internet mientras ven la televisión. 8 Branding: anglicismo que hace referencia al proceso de construcción del valor de una marca. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 71 En este sentido, las organizaciones deben integrar en la estrategia de comunicación de la empresa un plan de medios sociales acorde con los objetivos generales de la compañía y coordinado con el resto de herramientas de comunicación (publicidad convencional, relaciones públicas o promoción de ventas, entre otras). No es el objetivo final de una organización, sino que supone un medio más al servicio de la empresa, en línea con los objetivos estratégicos de la compañía y entendido como un proyecto a largo plazo. Incluso, una vez que se ha decidido estar presente en los medios sociales, resulta imprescindible tener definidos cuáles son los objetivos que se quieren conseguir con la presencia de la marca en estos medios, qué se quiere transmitir, qué se pretende conseguir, qué contenidos publicar, cómo interaccionar con los clientes, etc. Según Marquina-Arenas (2014) propone las siguientes etapas a la hora de diseñar un plan de medios sociales: 1. Análisis de la situación de la organización tanto a nivel interno como externo en todo lo relacionado con la 2.0. Revisión de los competidores y de las tendencias del sector. 2. Definición de objetivos. Por qué se quiere estar en los medios sociales, qué se persigue. Resulta conveniente hacer extensivo a toda la organización los objetivos propuestos y ser partícipes en el proceso. 3. Conocer a la audiencia, es decir, quién es nuestro público, a quién nos dirigimos. 4. Elaborar un plan estratégico, que contenga: a. Un plan de actuación, con las fechas de cada objetivo (corto, medio y largo plazo) b. Plan editorial y de dinamización, cómo actuar en cada medio y qué contenidos se van a compartir. c. Plan de crisis online, que recogerá el procedimiento de actuación en caso de existir algún problema con la imagen de la empresa en los medios sociales. 5. Configurar las plataformas en las que se ha decidido activar para aplicar el plan estratégico. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 72 6. Monitorización y medición. Con los indicadores de evaluación KPI9, se mide el nivel de desempeño de un proceso centrándose en el cómo e indicando el rendimiento de los procesos, de forma que se pueda alcanzar el objetivo fijado. Por ejemplo: ¿qué páginas visitan?, ¿cuánto tiempo han estado?, ¿en qué vínculos pulsan? Es decir, cuantifican los objetivos que se incluyen en el plan estratégico y ayudan a definir líneas de acción futura. Asimismo, Kaplan y Haenlein (2010) proporcionan un conjunto de características a tener en cuenta a la hora de desarrollarlo:  Como medio de comunicación: 1. Una elección cuidadosa del medio requiere un conocimiento previo por parte de la empresa, del público objetivo al que esta se dirige y el mensaje que se quiere comunicar. Cada medio atrae a un público determinado y es necesario conocer las características específicas de cada uno de ellos. 2. Elección de la aplicación o creación de una propia. Antes de aventurarse la empresa a desarrollar una red social propia para crear una comunidad en torno a ella, es preferible que conozca las funciones de las ya existentes y explorar que exista la participación, el intercambio y la colaboración de los usurarios, más que la publicidad o las ventas. 3. Garantizar la vinculación de las actividades entre las diferentes plataformas que se vayan a emplear, es decir, que haya unos objetivos de comunicación unificados entre ellas. 4. Plan de medios integrado, formado por los diferentes medios sociales y convencionales. Para estos autores, la integración es la clave. 5. Accesible para todos los empleados, en este sentido, el éxito de cualquier plan social media depende del trabajo en equipo, integrado por profesionales de distintos departamentos, que logren trasladar al entorno social el modelo de negocio de la empresa.  Por su carácter social: 9 KPI (Key Performance Indicators) se traduce como: indicadores clave de desempeño. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 73 1. Ser activo, es decir, que la empresa tenga iniciativa, con contenidos actualizados, que fomenten el intercambio y la interacción con los usuarios. Además, los usuarios que participan en las redes sociales ya hemos comentado que son prosumidores. 2. Ser interesante, es decir, generar un contenido que despierte el interés de los consumidores. Para ello, en primer lugar, se debe escuchar a los clientes, averiguar qué es lo que les gustaría conocer, de lo que hablar, lo que podría resultar interesante, agradable o valioso. 3. Ser humilde, antes de empezar a participar en una red social, indagar y conocer qué es lo se debe publicar y cómo. No generar contenidos innecesarios porque terminan dañando la imagen de la empresa y los usuarios no interactúan. 4. Ser “poco” profesional, un contenido excesivamente profesional puede espantar a los usuarios. Es aconsejable combinar distintos tipos de mensajes e incluso, hasta cometer algún error y aceptar consejos de los usuarios. Ellos también son personas y aceptan que las cosas no siempre salen bien. Una conversación franca, de igual a igual con el usuario o potencial cliente permite desarrollar una sensación favorable sobre el producto (Glynn y Faulds, 2009). 5. Ser sincero y respetar las normas del juego de cada red social. En resumen, es preciso no solo que la empresa tenga una entidad y una actividad en los principales medios sociales, sino que además destaque por la calidad de sus contenidos (Sanjurjo, 2014). Y resulta necesario incorporar profesionales capaces de gestionar las conversaciones que giran en torno a la marca, servicio o producto. Que trabajen la confianza entre el usuario y marca, que ofrezcan contenidos de interés y que fomenten el diálogo en las redes. De ahí la importancia del community manager. 2.6.3 Community manager Según AERCO, el community manager es la persona encargada o responsable de sostener, acrecentar y, en cierta forma, defender las relaciones de la empresa con sus CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 74 clientes en el ámbito digital, gracias al conocimiento de las necesidades y los planteamientos estratégicos de la organización y los intereses de los clientes. De acuerdo con el informe publicado por Social Fresh (2012), el 67% de los community manager trabaja para marcas y el 33% restante para agencias; la edad media es de 30 años y un 65% son mujeres, el 33% invierte más de 30 horas a la semana en la gestión de su comunidad y el 26% más de 50 horas. La mayor parte del tiempo lo dedican a la producción de contenido y consideran (52%) que Facebook es la plataforma que mayor probabilidad de éxito ofrece a la marca. Sin embargo, siguen existiendo empresas que no admiten la importancia de la gestión de su red social (Rodríguez, 2012), no cuentan con un profesional cualificado o incluso, no tienen definido un modelo de comunicación adaptado al entorno digital. En este sentido, Sanjurjo (2014) indica que, para el desarrollo de una estrategia de comunicación en los principales medios sociales, con buenos contenidos multimedia para atraer la atención de nuevos usuarios, implica la necesidad de incorporar profesionales vinculados a Internet y redes sociales. En la década de los noventa surgió la figura del webmaster (arquitecto web o desarrollador web), cuyo perfil era eminentemente técnico y entre sus funciones destacaba la creación de páginas web o adquisición de dominios, apertura de cuentas de correo, instalación de widgets10 o para establecer el contacto entre los usuarios de la página web de la empresa. Posteriormente y en paralelo con el desarrollo de las redes sociales, surgió el community manager cuyas funciones están encaminadas a la comunicación, a dotar de contenido de calidad a la empresa, a incrementar el número de seguidores, favoreciendo con ello los resultados de la presencia de la empresa en Internet. Asimismo, García (2012) señala que el community manager y el social media manager son nuevas figuras profesionales surgidas dentro de las empresas que descubren que las conversaciones sociales en línea, resultan cada vez más relevantes y que necesitan un 10 Widgets: son pequeñas aplicaciones que permiten interactuar con servicios e información distribuida en Internet; pueden ser vistosos relojes en pantalla, notas, calculadoras, calendarios, agendas, juegos, ventanas con información del tiempo en su ciudad, incluso sistemas de tiendas de comercio, etc. (Wikipedia) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 75 profesional experto en comunicación, haciendo uso de los nuevos canales que se ofrecen a través de herramientas sociales. Es decir, los responsables y gestores de la presencia de la marca en las diferentes redes sociales con el objetivo de interactuar con el público. De igual modo, Rodríguez (2012) sugiere que el éxito de un plan de medios sociales depende del trabajo en equipo, integrado por profesionales de distintos departamentos que logren trasladar al entorno social el modelo de negocio por el que apuesta la empresa. Siendo las funciones y habilidades del community manager en base a tres perfiles básicos según AERCO (2016): Community Manager Junior Community Manager Senior Social Media Manager Representar la presencia online del productos, marca o empresa. Además de las del Community Manager Junior. Diseño de una estrategia de presencia online de la marca. Adquirir conocimiento sectorial dependiendo del producto, marca, empresa. Asistencia a eventos para conseguir conocimiento y actualización. Recibir informes de analistas y community managers y transmitir opiniones. Gestionar acciones de comunicación, promoción y marketing. Participar en el diseño del plan de crisis online. Planificar campañas de social media. Participar activamente en conversaciones online y debates. Aplicar el plan de crisis. Planificar objetivos medibles. Comunicar y atender a los usuarios de grupos, comunidades, foros, etc. Diseñar el plan de comunicación social media y plan de crisis. Ofrecer soporte a la comunicación externa. Gestionar proveedores externos de investigación, contenidos y métrica. Monitorizar conversaciones online. Diseñar el uso de los indicadores para social media. Establecer métricas y crear informes, incluyendo recomendaciones. Establecer los indicadores para cada plataforma social en uso. Identificar a líderes de opinión y establecer una relación constructiva con ellos. Establecer los parámetros a medir en los sitios corporativos conectados a los social media. Mantener contacto con el resto de profesionales del sector. Crear contenidos apropiados para las plataformas sociales. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 76 Comunicar de manera adecuada el uso del producto o servicio. En un sentido más amplio, se pueden definir las responsabilidades del community manager siguiendo el método POST (People, Objectives, Strategy y Technology) creado por la consultora Forrester Research (2007): Figura 3. Método POST Fuente: Elaboración propia a partir de Forrester Research (2007) People: conocer cuál es la comunidad (people) a la que se va a dirigir la campaña. Responde a preguntas como: ¿quiénes son?, ¿cuáles son sus intereses y características demográficas?, ¿qué medios sociales utiliza habitualmente?, ¿a qué personas quieres atraer con tu presencia en los medios sociales?, ¿a clientes actuales o potenciales o ambos?, ¿a empresas?, etc. Objetives: determinar los objetivos a lograr por medio de la comunicación que se quiere mantener entre la empresa y sus públicos. Por ejemplo: ¿qué deseas lograr?, ¿buscas fidelizar clientes?, ¿ser un canal de atención al cliente?, ¿que encuentren productos o servicios?, ¿atraer nuevos clientes?, ¿crear o recuperar confianza?, etc. Strategy: establecer la estrategia de comunicación digital. Es decir, definir todo tipo de comunicación que permite acercarse al público objetivo. Puede ser mediante promociones, descuentos, sorteos, juegos, concursos, regalos, etc. Technology: qué tecnología se va a usar para lograr los objetivos propuestos. Por ejemplo: ¿qué herramientas se necesitan para realizar la estrategia?, ¿cómo se People Objetives Strategy Technology CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 77 gestiona?, ¿se programa?, ¿qué canales de social media se utilizarán?, ¿necesita la empresa un blog?, ¿un foro?, ¿Facebook, Twitter, Linkedin, Instagram…? etc. En resumen, se podría enumerar como tareas más comunes de un community manager: escuchar, transmitir, conversar, colaborar, compartir, conectar y analizar (Rodríguez, 2012). Esto le permite conocer los intereses, preferencias, necesidades de su audiencia, relacionarse con comunidades de redes sociales y organizar y presentar la información interesante para los usuarios, creándose una imagen de marca personal mediante los contenidos de calidad que redacta para el medio, pero considerando sus destinatarios, con los que interactúa, en una relación comunicativa de la que se beneficia tanto el emisor como el receptor de la información (Sanjurjo, 2015). 2.7 Comportamiento del consumidor online En relación al crecimiento de Internet en general y, en particular, de los medios sociales, la investigación académica se ha centrado en el estudio de los factores que influyen en el comportamiento del consumidor online. En este sentido, los autores Pomirleanu et al. (2013) encontraron que el 26% de los artículos publicados sobre marketing en Internet desde 1993-2012 se centraban en la aplicación de la teoría y práctica del comportamiento del consumidor (Cummins et al., 2014). Desde el ámbito de la psicología y la teoría de las redes sociales, se presentan una serie de dimensiones que facilitan la comprensión de su estudio: 1) Internet es un medio a través del cual los consumidores interactúan, se comunican y responden (Cho y Khang, 2006). Por tanto, la psicología y la teoría de las redes sociales constituye un importante marco para vincular los procesos de toma de decisiones internas y sociales (Bagozzi y Dholakia, 2002). 2) Se trata de una plataforma multicanal, Internet es complejo y requiere una comprensión de las actitudes actuales de los consumidores, creencias e interacciones sociales manifestadas que luego se convierten en experiencias online (Badrinarayanan et al., 2012). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 78 3) Muchas experiencias de compra se basan en el afecto, por tanto, Internet representa una combinación de estímulos visuales, individuales e interpersonales (Im et al., 2010). 4) Por último, Internet es cada vez un medio más social mediante el cual los consumidores buscan y comparten información con otros (Schultz y Peltier, 2013). Comprender cómo afecta el eWOM y cómo está influido por tendencias cognitivas, actitudinales y comportamentales resulta fundamental para la formación y el cuidado de relaciones fuertes y duraderas con los clientes (El-Gohary, 2010; Kim y Song, 2010). Sin embargo, los estudios relacionados con el comportamiento del consumidor han sufrido cambios en los últimos veinte años. Los autores Cummins et al. (2014) examinaron un total de 942 artículos académicos desde 1993 hasta 2012 a partir del análisis de tendencias propuesto por Ngai (2003), Schibrowsky et al. (2007) y Pomirleanu et al. (2013) respectivamente. Para facilitar la comprensión de cómo ha evolucionado el estudio del comportamiento del consumidor, Cummins et al. (2014) crearon tres periodos basados en el número de artículos y temas tratados: Incubación (1993-2004), Exploración (2005-2008) y Explosión (2009-2012). De 1993-2004 se publicaron un total de 217 artículos, en los siguientes cuatro años, 291 y en el último periodo, 434. En relación a las publicaciones para cada periodo, destacaron que hubo cambios en el enfoque. Aunque el tema cognitivo ha sido el más estudiado en cada época, las publicaciones han disminuido progresivamente a lo largo de estos veinte años al igual que ha ocurrido con los usos online o las relaciones interculturales. Esto ha sido consecuencia del interés que han suscitado otros temas, como el contenido generado por el usuario (UGC), las comunidades online y las redes sociales. Asimismo, como se presenta en la siguiente tabla, del total de artículos analizados, el 27% se centran en el estudio de temas cognitivos, seguido del 15,1% sobre el contenido generado por el usuario (UGC), segmentación en Internet (12,9%), usos online (10,7%), relaciones interculturales (10%), comunidades y redes sociales (8,5%), usos estratégicos (8,2%) y búsquedas en Internet (7,6%). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 79 Tabla 9. Categorías y temas asociados al comportamiento del consumidor Categoría Temas asociados Nº total de artículos analizados 1993- 2004 2005- 2008 2009- 2012 Cuestiones cognitivas Procesamiento de la información 254 artículos (27%) 65 art. (30%) 86 art. (29,6%) 103 art. (23,7%) Actitud Modelos de toma de decisiones Contenido generado por el usuario (UGC) Generación de contenido online 142 artículos (15,1%) 6 art. (2,8%) 41 art. (14,1%) 95 art. (21,9%) Motores/líderes de recomendaciones Confianza en los procesos y contenido online Características demográficas y segmentación Demográfica 122 artículos (12,9%) 27 art. (12,4%) 44 art. (15,1%) 51 art. (11,8%) Segmentación Nuevas tecnologías y servicios online Antropología del consumo 101 artículos (10,7%) 37 art. (17,1%) 32 art. (11%) 32 art. (7,4%) Comportamiento del usuario a través de plataformas y categorías de productos Adopción del consumidor y perfil de usuario Perfiles de grupos de usuarios Intercultural Cultura colectivista vs. no colectivista 94 artículos (10%) 28 art. (12,9%) 29 art. (10%) 37 art. (8,5%) Redes sociales y comunidades online Relaciones de intercambio 80 artículos (8,5%) 17 art. (7,8%) 21 art. (7,2%) 42 art. (9,7%) Percepciones y respuestas Usos para la gestión Consecuencias para el marketing Usos y resultados estratégicos Uso estratégico de Internet 77 artículos (8,2%) 15 art. (6,9%) 27 art. (9,3%) 35 art. (8,1%) Uso estratégico de los medios sociales Resultados estratégicos Análisis de las búsquedas del consumidor en Internet Costes de búsqueda y navegación 72 artículos (7,6%) 22 art. (10,1%) 11 art. (3,8%) 39 art. (9%) Motores de búsqueda, palabras clave e intenciones de los compradores Modelos de búsqueda en Internet Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Cummins et al. (2014) 2.7.1 Temas asociados al estudio del comportamiento del consumidor A partir del estudio bibliométrico realizado por Cummins et al. (2014) sobre el comportamiento del consumidor, en los siguientes epígrafes se va a desarrollar cada una de las categorías que proponen los autores:  Cuestiones cognitivas  Contenido generado por el usuario (UGC) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 80  Características demográficas y segmentación  Nuevas tecnologías y servicios online  Intercultural  Redes sociales y comunidades online  Usos y resultados estratégicos  Análisis de las búsquedas del consumidor en Internet Cuestiones cognitivas Aunque es el enfoque que más atención a recibido durante estos veinte años según Cummins et al. (2014), presenta una disminución de porcentajes como consecuencia de las publicaciones en otras áreas de interés (30%, 29,6% y 23,7%, respectivamente). Asimismo, se incluyen las siguientes subcategorías: (1) procesamiento de la información, (2) la actitud y (3) los modelos de decisión.  El procesamiento de la información: el estudio sobre los temas cognitivos tiene sus raíces en los modelos psicológicos sobre el proceso de aprendizaje del consumidor, procesamiento de la información y la memoria. Principalmente, los investigadores han analizado cómo responden los consumidores a diferentes formatos publicitarios online. En este sentido, Mitchel y Valenzuela (2002) realizaron un experimento con alumnos universitarios con el objetivo de examinar los efectos hacia los banners11 publicitarios, he indicaron que se produce un efecto directo hacia la publicidad que muestra la marca y por tanto, aumenta la accesibilidad a la misma. Sin embargo, se produce un efecto indirecto cuando se trata de un banner de la competencia y el consumidor ya tiene una actitud formada hacia la marca. Para explicar la actitud hacia los e-cupones, Kang et al. (2006) desarrollaron un modelo basado en la teoría de la Acción Razonada (TRA) y la teoría del Comportamiento Planificado (TPB). Los resultados demuestran que la TPB explica mejor la intención de uso que la TRA, sin embargo, la TRA explica mejor 11 Banner: pieza publicitaria incluida en la página web, cuyo objetivo es atraer tráfico hacia el sitio web del anunciante. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 81 la intención de uso de los cupones tradicionales. De este modo, la actitud positiva de las búsquedas en Internet influye significativamente en las intenciones de utilizar estos e-cupones. Por su parte, Eckler et al. (2009), examinaron el efecto de la congruencia del patrocinador (alta/baja), el tipo de patrocinio (comercial/sin fines lucrativos) y la valencia de la noticia (positiva/negativa) sobre la actitud y la credibilidad de los consumidores hacia el patrocinador. Los autores señalaron que los patrocinios congruentes suscitan una mayor actitud, credibilidad e intención de comportamiento favorable hacia el patrocinador al igual que sucede con los patrocinios sin ánimo de lucro. Sin embargo, con respecto a la valencia de la noticia patrocinada, no hubo efectos significativos. Del mismo modo, se ha descrito la percepción cognitiva y psicológica en la navegación de las páginas web (Luna et al., 2002), estos autores se centraron en el efecto de la cultura hacia el sitio web, examinando las características específicas del contenido. Asimismo, López y Ruiz de Maya (2011) analizaron la influencia de las respuestas cognitivas y emocionales del consumidor sobre las dimensiones utilitaria y hedonista de la actitud y sobre la intención de compra. Existiendo entre ellas una correlación positiva, de manera que el contenido de carácter instrumental o práctico del mensaje que emite la empresa debe estar en consonancia con un contenido más emocional o sensorial. Por tanto, si el consumidor presta más atención a las emociones, las empresas deberían evocar a través de sus mensajes sentimientos positivos que se asocien con el sitio web y con el uso del producto, ya que tiene un mayor peso sobre la actitud y la intención de compra. Las imágenes y animaciones que se publican en las páginas web también han recibido su atención. Sundar y Kalyanaraman (2004) se centraron en los aspectos fisiológicos y psicológicos de la velocidad de las animaciones. Y demostraron que es una variable significativa desde el punto de vista psicológico, poniendo de manifiesto que cuanto mayor es el movimiento, mayor será el nivel de activación o arousal. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 82 En torno a las imágenes visuales, Li et al. (2002) exploraron cómo la publicidad 3D influye en el conocimiento del producto, la actitud hacia la marca y en la intención de compra. Así, por ejemplo, la publicidad 3D permite crear experiencias virtuales interesantes que aportan valor e información a los productos presentados. En cambio, Joy et al. (2009) utilizaron el método Zaltman12 y los principios de la retórica visual para mostrar cómo afectan los procesos de percepción en la elección de las imágenes y cómo estas elecciones contribuyen a la creatividad de discursos. No obstante, mediante la inclusión de vídeos, imágenes, colores, humor, sonido, música, animaciones y todos los demás aspectos hacen que el proceso de compra online sea más agradable (Childers et al., 2001). Además, la actitud de los usuarios, el grado de implicación y las características del sitio web son variables relacionadas con la interactividad (McMillan y Hwang, 2002), por tanto, analizar qué motiva a los consumidores a producir contenidos (Daugherty et al., 2008), utilizar Internet (Joines et al., 2003) o las diferentes motivaciones entre la navegación casual e intencionada (Ono et al., 2012; Vinitzky y Mazursky, 2011) resulta esencial. Así, las actitudes, expectativas y preferencias que tienen los consumidores durante el proceso de una compra pueden variar del entorno online al físico para un mismo producto (Childers et al., 2001).  La actitud: inicialmente los esfuerzos se centraban en evaluar las fortalezas y las debilidades del uso de Internet como medio de marketing directo y la actitud de los usuarios hacia la publicidad y a las acciones de marketing directo en dicho medio (Mehta y Sivadas, 1995). Por otro lado, Schlosser y Shavitt (1999) evaluaron la actitud hacia la publicidad online, donde encontraron que el disfrute por visualizar la publicidad en Internet, su contenido informativo y su utilidad para la toma de decisiones contribuye a las actitudes hacia la publicidad en 12 Zaltman Metaphor Elicitation Technique (ZMET): es una herramienta de investigación de mercados basada en imágenes visuales para evaluar pensamientos profundos y subconscientes del consumidor sobre productos, servicios y estrategias de marketing (Lazar, 2005) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 83 Internet. Incluso, Cheng et al. (2009) compararon las diferentes actitudes que adoptan los consumidores hacia la publicidad (informativa, entretenida y molesta) en base a cuatro subtipos: publicidad en Internet, email marketing y en el teléfono móvil (SMS y MMS)13. También se ha examinado la actitud como variable que mide el rendimiento de la publicidad online en el proceso de decisión de compra prestando especial atención al impacto de los sentimientos, creencias y semántica de la publicidad (Wu, 2006). Siguiendo con la incidencia de esta variable en proceso de decisión de compra, Ruiz y Reynolds (2006) tuvieron en cuenta cómo la actitud hacia la página web y hacia marca influye en dicho proceso, además de analizar las características individuales del consumidor. Sin embargo, no tuvieron en cuenta factores relacionados con el producto (por ejemplo, el grado de implicación con el mismo y conocimiento de la marca) o situacionales (compras personales o laborales). Asimismo, el interés por examinar la actitud hacia los diferentes formatos publicitarios ha seguido cobrando especial interés a medida que estos han ido acaparando la atención de los consumidores. Huang et al. (2013) examinaron la interacción entre la intención de compartir un video publicitario viral y la marca anunciada en el vídeo, donde ambos factores pueden ejercer una influencia positiva en la intención de compra y en la de compartir información con otros usuarios. Incluso, dado el crecimiento de los medios sociales, el estudio de la actitud hacia la publicidad se ha extendido a los medios sociales en general (Akar y Topçu, 2011) y las FanPage de Facebook (Hsu et al., 2015) en particular.  Los modelos de toma de decisiones: la investigación ha utilizado una amplia gama de modelos de comportamiento del consumidor para comprender los procesos cognitivos tanto a nivel individual como social. Con respecto a la parcela individual, las cogniciones estudiadas incluyen el compromiso de los usuarios con el producto mientras se navega por el sitio web (Tung et al., 2006) 13 SMS: mensajes cortos y MSM: mensajes multimedia que se envían a través del teléfono móvil. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 84 o las diferencias individuales tales como el locus de control14 (Hoffman et al., 2003) que puede explicar e influir en el uso personal de un sitio web (por ejemplo, políticas sobre control de contenidos). En este sentido, Punj (2011) examinó cómo los valores y las creencias más comunes que tienen los consumidores en la intención de compra online (como, por ejemplo, ahorrar tiempo, dinero y encontrar productos que satisfagan sus necesidades) ayudan a diseñar las estrategias de comunicación en función de características demográficas (nivel de ingresos, la edad y la educación) y los hábitos de consumo, centrándose en la búsqueda de alternativas o el disfrute de las compras. Sin embargo, existen otros factores que influyen en el comportamiento del consumidor y que han sido estudiados en el entorno online: la distancia psicológica (Edwars et al., 2006), la autoeficacia (Dash y Saji, 2007) y la experiencia del consumidor (Soopramanien, 2011). Como se ha demostrado, las investigaciones han examinado la influencia del sito web y características individuales de los consumidores como factores influyentes en el comportamiento online. Siguiendo en este orden de factores, desde un prisma social se ha examinado la identidad del consumidor, la socialización (Johnson, 2007) y la integración social (Wang et al., 2012). Además, se han tenido en cuenta las relaciones cognitivas positivas y negativas con la actividad online, incluyendo la confianza y la soledad (Limbu et al., 2012), la indecisión (Mzoughi et al., 2007), la impulsividad (Zhang et al., 2007), compulsividad (Kukar-Kinnet et al., 2009) y el comportamiento grupal (Hanson y Putler, 1996). A continuación, se presenta una tabla resumen con las características analizadas sobre las cuestiones cognitivas del comportamiento del consumidor online: 14 Locus de control: es un término que se utiliza en psicología para definir la forma en que las personas interpretan porqué suceden las cosas. Los individuos con un locus de control interno se atribuyen a sí mismos más responsabilidades por los resultados buenos o malos, así que pueden culparse o considerarse descuidados si el producto falla. Los individuos controlados de modo externo, atribuyen las responsabilidades a otras personas, acontecimientos, lugares y no a sí mismos. Por tanto, pueden imputar el fallo del producto a la mala fabricación o empaque (Hoyer, 2011) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 85 Tabla 10. Características analizadas sobre las cuestiones cognitivas en el comportamiento del consumidor online Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Cuestiones cognitivas Procesamiento de la información Influencia de los formatos publicitarios online sobre percepción del consumidor. Childers et al. (2001), Luna et al. (2002) Mitchell y Valenzuela, (2002), McMillan y Hwang, (2002), Li et al. (2002), Joines et al. (2003), Sundar y Kalyanaraman, (2004), Kang et al. (2006), Daugherty et al. (2008), Eckler et al. (2009), Joy et al. (2009), López y Ruiz de Maya (2011), Ono et al. (2012); Vinitzky y Mazursky, (2011). La actitud Análisis de la actitud del consumidor ante la publicidad digital. Mehta y Sivadas (1995), Schlosser y Shavitt (1999), Wu (2006), Ruiz y Reynolds (2006); Stephen y Galak (2012), Sundar y Kim (2011), Friedman y Gould (2007), Liu et al. (2012), Cheng et al. (2009), Akar y Topçu (2011), Huang et al. (2013), Hsu et al. (2015) Los modelos de toma de decisiones Análisis de los procesos cognitivos a nivel individual y social. Tung et al. (2006), Hoffman et al. (2003), Punj (2011), Dash y Saji, 2007, Edwars et al. (2006), Soopramanien (2011), Johnson (2007), Wang et al. (2012), Limbu et al. (2012), Mzoughi et al. (2007), Zhang et al. (2007), Kukar-kinnet et al. (2009), Hanson y Putler, (1996). Fuente: Elaboración propia Contenido generado por el usuario (UGC) De acuerdo con la Interactive Advertising Bureau (2008), los días en que el contenido estaba en manos de unos pocos creadores y distribuidores ya no existe, las empresas ya no controlan la comunicación, estamos ante un modelo colaborativo, colectivo, personalizado y compartido. En consecuencia, uno de los mayores cambios suscitados en el consumidor con el uso de Internet ha sido la de convertirse en proveedores de contenidos en forma de evaluaciones, recomendaciones, opiniones, instrucciones de uso, datos y experiencias (Cummins et al., 2014). Por tanto, esta categoría incluye estudios relacionados con: (1) contenido generado por el usuario (UGC), (2) motores/líderes de recomendaciones y (3) confianza en los procesos y contenido online.  La generación de contenido online: aunque este apartado se va analizar en profundidad en el epígrafe 2.9, se ha incluido una breve descripción de los focos de estudio que han recibido mayor atención en los últimos años. Como señalan Christodoulides y Michaelidou (2010), el eWOM ha experimentado un crecimiento significativo debido a la proliferación de contenidos generados por CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 86 los usuarios (UGC) y porque las personas pueden distribuirlos de forma fácil y rápida, sobre todo a través de Internet. Además, de acuerdo con los datos arrojados en el último informe de Nielsen (2015) “Así confiamos en la publicidad”, el 55% se fía de los comentarios que otros consumidores vuelcan en Internet y tres de cada cuatro confieren mayor credibilidad a la experiencia de las personas de su entorno. Por tanto, las investigaciones incluidas en esta categoría han tenido por objeto describir el proceso de generación de contenido por el usuario (UGC), analizar las motivaciones para proporcionar contenido, su impacto sobre los consumidores y en la intención de compra. En este sentido, se han examinado las razones y motivos que tienen los consumidores para contribuir en un blog (Seppa et al., 2011), publicar comentarios (Chen et al., 2011) y transmitir mensajes (Harvey et al., 2011). En concreto, Chen et al. (2011) encontraron que a medida que madura el uso de Internet en los usuarios, expresar las satisfacciones e insatisfacciones se ha convertido en una motivación fundamental para publicar contenidos. Por tanto, es una vía para demostrar la experiencia con el medio (individual) y su condición social. Sin embargo, Harvey et al. (2011) para el caso particular de YouTube manifestaron que, entre los factores que impulsan a los consumidores a transmitir vídeos, depende del nivel de participación que genera el vídeo, de los lazos que unen a los individuos y la cantidad de eWOM entre los consumidores. En relación a la búsqueda de UGC, Goldsmith y Horrowitz (2006) encontraron ocho motivos por los que los consumidores buscan opiniones de otros usuarios: (1) reducir el riesgo, (2) porque los demás lo hacen, (3) para garantizar precios más bajos, (4) obtener información con mayor facilidad, (5) por casualidad, (6) porque es cool, (7) porque están estimulados por otros medios (por ejemplo, la televisión) y (8) para obtener información previa a la compra. Por otro lado, Bronner y De Hoog (2010) evaluaron el impacto del UGC en la toma de decisiones de los consumidores, comparando el contenido comercial generado por las empresas y el basado en la experiencia de los usuarios, siendo ambos tipos CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 87 complementarios entre sí. Asimismo, Kim y Gupta (2012) investigaron cómo los consumidores interpretan los comentarios de los usuarios y el consiguiente impacto en las evaluaciones de los productos. De modo que cuando convergen opiniones positivas o negativas sobre productos, estas sirven como información adicional de los productos. Incluso pueden contribuir a predecir las ventas futuras de los productos en función de la cantidad de mensajes (volumen) que se publican, de la marca, características propias del producto (Dhar y Chang, 2009) y del consumidor (Zhu y Zhang, 2010). De igual modo, se ha estudiado el valor y calidad percibida teniendo en cuenta las características emocionales y sociales de la información (Värlander, 2007), así como la utilidad de los comentarios positivos o negativos (Racherla y Friske, 2012; Eckler y Bolls, 2011), las motivaciones para publicar quejas (Sparks y Browing, 2010) y la disponibilidad del contenido (Pana y Zhang, 2011). También se ha investigado la credibilidad de los blogs (Mack et al., 2008), de los comentarios online (Lee y Ma, 2012) y de las recomendaciones (Simonsohn, 2011). Aunque en mayor medida, la atención se ha centrado en el eWOM (ver epígrafe 2.9)  Motores/líderes de recomendaciones: según los autores Cummins et al. (2014), esta sección es la que menos atención ha recibido dentro de la clasificación del UGC. Cuando se trata de tomar decisiones en la compra de un producto, es frecuente que las páginas web produzcan listas de recomendaciones basándose en el historial de las búsquedas que se han realizado sobre un objeto o indicando que otros individuos también compraron un determinado producto. De esta forma, los clientes pueden iniciar un nuevo proceso de compra y permanecer más tiempo conectados en las páginas web. Sin embargo, aunque los motores de recomendación son un elemento común en la mayoría de las páginas web, los estudios se han centrado en su efectividad (Punj y Moore, 2007), cómo generar más tráfico a una página web (Moran y Hunt, 2015) o la optimización en motores de búsqueda (Berman y Katona, 2013). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 88  La confianza en los procesos y en el contenido online: aunque la confianza de los consumidores en el entorno web ha mejorado, el impacto de la confianza en el comportamiento del consumidor sigue siendo un tema de estudio central. Las investigaciones en esta área se han abordado desde varios prismas. Por un lado, en la formación de la confianza y compromiso de los consumidores en el proceso de compra de productos (Mukherjee y Nath, 2007) para lograr relaciones de éxito a largo plazo y en el papel que juega la confianza en el uso del comercio electrónico (Morrison y Firmstone, 2000). Y, por otro, en el impacto de la confianza de los proveedores online (Chau et al., 2007), en la lealtad hacia el sitio web (Gupta y Kabadayi, 2010), en la intención de compra (Zhu et al., 2011) y en la confianza de los consumidores hacia el marketing viral (Aghdaie et al., 2012). Concretamente, Chau et al. (2007) investigaron la relación de confianza en el proceso de compra y cómo varía en cada una de las etapas del proceso. Así, por ejemplo, los clientes dependen en general de antecedentes subjetivos relacionados con los rasgos personales o con la facilidad de uso de una página web para evaluar la fiabilidad de un proveedor en las primeras etapas del proceso de compra. Por su parte, Zhu et al. (2011) indicaron que hay cuatro factores que impactan significativamente en las intenciones de compra de los consumidores: (1) la facilidad de uso, (2) la utilidad percibida, (3) la confianza y (4) el riesgo percibido. Incluso, de forma más específica, Gupta y Kabadayi (2010) examinaron cómo los motivos de consumo (dirigido a objetivos: búsqueda de información o experiencial: navegación por diversión) influyen en la relación de confianza creencia-lealtad hacia el sitio web. De modo que, cuando el motivo de consumo es experiencial las creencias relacionadas con la integridad y la benevolencia son los principales impulsores de la lealtad, mientras que las creencias relacionadas con la habilidad no conducen a la lealtad. Por el contrario, cuando se trata de un motivo dirigido a conseguir un objetivo, las creencias relacionadas con la integridad y la habilidad sí conducen a la lealtad, mientras que las creencias relacionadas con la benevolencia no influyen. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 89 A continuación, se presenta una tabla resumen con las características analizadas sobre el contenido generado por el usuario: Tabla 11. Características analizadas sobre el contenido generado por el usuario (UGC) Categoría Subcategoría Breve resumen Autores UGC Generación de contenido online Análisis de las motivaciones para generar contenido y su impacto en el proceso de compra online. Seppa et al. (2011), Chen et al. (2011); Harvey et al. (2011); Goldsmith y Horrowitz (2006); Bronner y De Hoog (2010); Kim y Gupta (2012); Dhar y Chang (2009); Zhu y Zhang (2010); Värlander (2007); Racherla y Friske (2012); Eckler y Bolls (2011); Sparks y Browing (2010); Pana y Zhang (2010); Mack et al. (2008); Lee y Ma (2012); Simonsohn (2011) Motores/líderes de recomendación Recomendaciones sugeridas a partir del historial de búsqueda. Punj y Moore (2007), Berman y Katona (2013), Moran y Hunt (2015). Confianza en los procesos y contenido online Análisis de la confianza del consumidor en el proceso de compra online. Mukherjee y Nath (2007), Morrison y Firmstone (2000), Chau et al. (2007), Gupta y Kabadayi (2010), Zhu et al. (2011), Aghdaie et al. (2012). Fuente: Elaboración propia Segmentación y características demográficas Dentro de esta sección Cummnins et al. (2014) indican que inicialmente los estudios se centraban en los usuarios de Internet en general, y posteriormente, en las características demográficas de estos en las redes sociales. Por tanto, los autores han incluido dos focos de estudios:  Las características demográficas: la mayoría de los trabajos se segmentan demográficamente en torno al género, etapa de la vida, ubicación geográfica e ingresos de los consumidores. En un primer intento por analizar los estereotipos en la compra online en función del género de los consumidores, Dholakia y Chiang (2003) indicaron que el prototipo de comprador mundial es la mujer, pero este se invierte en cuanto el producto es costoso o de carácter técnico. Sin embargo, Smith y Whitlark (2001) encontraron un total de diez segmentos específicos en relación con el género, teniendo en cuenta también las CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 90 necesidades y motivaciones para navegar por Internet. Además, con el aumento de la penetración de Internet en los hogares a través de múltiples dispositivos (como ya se ha explicado en el apartado 2.2), la investigación también ha incidido sobre las características específicas de los segmentos de población. Varios estudios han establecido claramente algún efecto de carácter generacional en el comportamiento del consumidor online Horrigan (2008), sin embargo, se observan resultados diversos. Van Deurse y Van Dijk (2009) afirman que las personas más jóvenes desarrollan mejores habilidades en Internet que las personas de mayor edad, mientras que Jones y Fox (2009) describen la generación del milenio (millennials15) con un comportamiento más maduro que la generación X (Gauzante y Roy, 2012). En este sentido, La Ferle et al. (2009) examinaron la relación de los adolescentes con los medios de comunicación y el tiempo que invierten conectados a ellos. Por otro lado, Eastman y Iyer (2004) centraron su interés en analizar las razones principales por las que las personas mayores utilizan Internet: (1) mantenerse en contacto con amigos, (2) interés por las noticias y eventos, (3) entretenimiento y (4) búsqueda de información médica, entre otras.  La segmentación: los autores sugieren múltiples enfoques y métodos para segmentar el mercado online (Cummins et al., 2014). Por un lado, se están utilizando los blogs corporativos como herramienta de segmentación (Ahuja y Medury, 2011), es decir, a través de los comentarios publicados por los consumidores en el blog se extrae información relacionada con el consumo, de manera que se puede medir la confianza del consumidor individual y, en consecuencia, definir su perfil. Asimismo, Xevelonakis y Som (2012) proponen una segmentación basada en redes sociales para identificar aquellos clientes que están fuertemente conectados y que tienen una alta influencia en su red social. De manera similar, Oyedele y Minor (2011) revelaron la presencia de tres tipos 15 Milennials: personas nacidas entre 1980-1996 (Viacom, 2015) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 91 de clientes en el mundo virtual Second Life en función del estado de flujo individual y de la actitud hacia el mundo virtual. A continuación, se presenta una tabla resumen con las características analizadas sobre la segmentación y las características demográficas del consumidor online: Tabla 12. Características analizadas sobre variables demográficas y segmentación Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Características demográficas y segmentación Características demográficas Análisis del consumidor online en función de variables demográficas. Dholakia y Chiang (2003), Smith y Whitlark (2001), Horrigan (2008), Van Deurse y Van Dijk (2009), Jones y Fox (2009), Gauzante y Roy (2012), La Ferle et al. (2009), Eastman y Iyer (2004). Segmentación Métodos para segmentar el mercado online. Ahuja y Medury (2011), Oyedele y Minor (2011), Xevelonakis y Som (2012). Fuente: Elaboración propia Nuevas tecnologías y usos online En esta categoría se engloban los estudios que analizan los usos y la participación de los consumidores online, incluyendo: (1) la antropología del consumo, (2) comportamiento del usuario a través de plataformas y categorías de productos, (3) adopción del consumidor y perfil de usuario y (4) perfiles de grupos de usuarios.  Antropología del consumo: al igual que en el análisis de la actitud de los consumidores, estos estudios se centraron en las motivos hedónicos y utilitarios como las razones por las que se usa un sitio web (Ricci y Cotte, 2001) y las preferencias de uso de Internet en los diferentes segmentos de consumo teniendo en cuenta las variables demográficas y psicográficas (Sultan, 2002).  El comportamiento del usuario a través de plataformas y categorías de productos: los estudios han analizado los usos de Internet en función del grado de actividad y la frecuencia de uso (Emmanouilides y Hammond, 2000) para comparar el uso actual (activo) con el uso pasado (inactivo) y la frecuencia de uso entre los usuarios actuales. Asimismo, existen diversas influencias en el proceso de compra online que contribuyen a tomar una decisión. En este CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 92 sentido, Kuhlmeier y Knight (2005) indican que la experiencia, la proclividad y el riesgo percibido en el uso de Internet influyen en la decisión de compra, además de los factores situacionales sobre la decisión de hacer las compras online o físicas (Gehrt y Yan, 2004).  Adopción del consumidor y perfil de usuario: los consumidores se han mostrado más reacios a utilizar ciertos servicios por Internet debido a problemas de seguridad y privacidad (Lee y Turban, 2001). Por tanto, estos problemas pueden reducir la satisfacción del cliente, mientras que el éxito de cualquier nuevo producto depende estrechamente de la aceptación y satisfacción del cliente (Huang et al. 2004). Akinci et al. (2004) analizaron qué factores favorecen o dificultan la adopción de los diferentes servicios que ofrece la banca online, así como la percepción, sugerencias y problemas acerca de la misma. En otro sentido, Ching y Ellis (2004) examinaron los factores que afectan la adopción del comercio electrónico en las pequeñas y medianas empresas (PYMES) y clasificaron a los adoptantes como innovadores, mixtos o tradicionales (White el al., 1998). Pero los efectos de la tecnología no son universalmente positivos, por ejemplo, Internet expone a las personas mayores y otros consumidores a nuevas formas de comunicación (Moschis et al., 2011). Por ejemplo, Gilly et al. (2012) encontraron que los consumidores motivados buscan ayuda para adoptar y utilizar las nuevas tecnologías, incluso cuando las barreras de adopción son superadas, Internet resulta de gran ayuda para los consumidores mayores de 65 años que quieren permanecer independientes e involucrados con ellas.  Perfiles de grupos de usuarios: la distribución demográfica y psicográfica de los consumidores se ha tenido en cuenta para abordar las características de los usuarios en el consumo de actividades online. En este sentido, se ha analizado el uso de revistas en Internet por los adolescentes (Moskovitz et al., 2003), el comportamiento de compra de los universitarios en diferentes categorías de productos (Lester et al., 2005) y la participación de la tercera edad en actividades online (Hough y Kobylanski, 2009). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 93 A continuación, se presenta una tabla resumen con los principales autores que han estudiado los motivos que conducen al consumidor al empleo de nuevas tecnologías y usos online: Tabla 13. Características en relación a las nuevas tecnologías y usos online Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Nuevas tecnologías y servicios online Antropología del consumo Motivos por los que se utiliza los servicios online. Ricci y Cotte (2001), Sultan (2002). Comportamiento del usuario través de plataformas y categorías de productos Análisis de la frecuencia de uso de Internet. Emmanouilides y Hammond, (2000), Kuhlmeier y Knight (2005), Gehrt y Yan, (2004). Adopción del consumidor y perfil de usuario Análisis de los factores que influyen para adoptar una nueva tecnología. Lee y Turban (2001), Huang et al. (2004), Akinci et al. (2004), Ching y Ellis (2004) Moschis et al. (2011), Gilly et al. (2012). Perfiles de grupos de usuarios Análisis de las características demográficas en el uso de nuevas tecnologías. Moskovitz et al. (2003), Hough y Kobylanski, (2009), Lester et al. (2005). Fuente: Elaboración propia Cultura A medida que Internet se ha ido convirtiendo en un fenómeno global, los estudios han tenido en cuenta cómo influyen las diferentes actitudes en el proceso de compra, la publicidad, las creencias y la socialización de los consumidores (Brettel y Spilker-Attig, 2010). También se encuentran investigaciones en diferentes contextos, que detallan el uso online, las redes sociales y el UGC (Tsai y Men, 2012). Así como, la decisión de adaptar y modificar el contenido de los sitios web (Möller y Eisend, 2010) o las estrategias a nivel mundial (Chang, 2009).  Cultura colectivista vs. cultura no colectivista: el factor más influyente del marketing internacional en Internet es la cultura Samiee (2001), afecta a las motivaciones, actitudes, intenciones y compras a nivel global (Jarvenpaa y Tractinsky, 1999) y por tanto, la comparación entre culturas puede ofrecer ideas CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 94 valiosas (Cummins et al., 2014). Con una muestra de 50 países, Lim et al. (2004) identificaron dos dimensiones de la cultura, individualismo-colectivismo y el control de la incertidumbre, y cómo su interacción influye en las compras por Internet. Además, sus resultados revelaron que la confianza juega un papel mediador importante en la relación cultura-compras online. No obstante, encontraron algunas limitaciones en aquellos países menos desarrollados. También se han comparado las motivaciones para el uso de Internet entre los países, por ejemplo entre Corea del Sur y EE.UU (Ko et al., 2006), las intenciones de compra de los consumidores (Reino Unido vs. China) tras la exposición a la comunicación eWOM (Christodoulides et al. (2010) o la adaptación cultural de un sitio web, ya que los sitios web específicos de cada país reflejan los valores culturales nacionales (Singh y Matsuo, 2004) así como, las naturaleza de las comunicaciones generadas por los consumidores en las páginas web de Corea del Sur y EE.UU. (Yun et al., 2008). También se han realizado estudios comparativos para analizar las prácticas del marketing turístico online en diferentes regiones (Parker et al., 2012), actitudes culturales de las mujeres en la compra de ropa online (Jacobs y De Klerk, 2010), su actitud hacia la publicidad (Davis et al., 2011) y el análisis de los factores que influyen en la aceptación del comercio electrónico en Nigeria (Ayo et al., 2011). A continuación, se presenta una tabla resumen con los principales autores que han estudiado el factor cultural como variable influyente en el comportamiento del consumidor online: Tabla 14. Características en relación al contexto cultural de los países Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Intercultural Cultura colectivista vs. cultura no colectivista Análisis de la cultura y su influencia entre los países. Brettel y Spilker-Attig (2010), Tsai y Men (2012), Möller y Eisend (2010), Chang (2009), Samiee (2001), Jarvenpaa y Tractinsky (1999), Lim et al. (2004), Ko et al. (2006), Christodoulides et al. (2010); Singh y Matsuo (2004), Yun et al. (2008) Parker et al. (2012), Jacobs y De Klerk, (2010), Davis et al. (2011), Ayo et al. (2011). Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 95 Comunidades virtuales y redes sociales Si bien, esta categoría se va a abordar en mayor profundidad en el epígrafe 2.9, cabe mencionar que el interés por las relaciones de intercambio de información de los consumidores, las respuestas a la publicidad interactiva, el éxito de las campañas virales en los medios sociales, así como el comportamiento de los consumidores en las comunidades online, ha crecido en los últimos diez años. En este sentido, los autores establecen las siguientes subcategorías:  Las relaciones de intercambio: inicialmente, los primeros estudios se centraban en el análisis y la descripción de los grupos de Usenet16 y las comunidades online (Okieshen y Grossbart, 1998). Posteriormente, la influencia del eWOM fue reconocido como un factor más persuasivo que la propia actividad promocional de las empresas (Mayzlin, 2006) y el creciente interés por comprender las relaciones de intercambio en las redes sociales, han contribuido a que estas no solo influyan en las intenciones de los consumidores, sino también en la formación de expectativas (Anderson y Salisbury, 2003).  Las percepciones y respuestas: analizar las reacciones de los consumidores a la publicidad en los medios sociales es un tema que cada vez cobra más importancia. Diseñar campañas eficaces es el objetivo de cualquier empresa, pero, ¿cuáles son los factores que influyen en las respuestas positivas o negativas de los consumidores? En este sentido, Van Noort el al. (2012) mostraron la importancia de la conexión entre el emisor y el receptor, además de que la capacidad persuasiva de la publicidad viral contribuye a crear un poder más intenso del eWOM (Yang et al., 2012).  Usos para la gestión: en esta área de estudio, los investigadores se han centrado en analizar si las comunidades online son herramientas eficaces que influyen en las ventas de los productos. En consecuencia, Adjei et al. (2010) demostraron que las comunidades son eficaces para la retención de clientes experimentados 16 Usenet: es el acrónimo de Users Network (Red de usuarios) que permite a un usuario intercambiar opiniones y experiencias con otras personas interesadas en un mismo tema. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 96 o nuevos, que mejoran la comercialización de productos (Flavián y Guinalíu, 2005), proporcionan información oportuna, más relevante y generan mayor confianza y seguridad (Adjei et al., 2012). Además, en las comunidades existen lazos que unen a los miembros y, por tanto, el compromiso hacia la marca puede aumentar (Park y Cho, 2012).  Consecuencias para el marketing: el interés por conocer las consecuencias positivas o negativas de las redes sociales ha crecido exponencialmente en los últimos años. Por ejemplo, Kim y Ko (2012) encontraron una relación positiva entre la intención de compra y las actividades del consumidor en los medios sociales. En general, los consumidores que participan en las comunidades de marca tienden a ser más fieles, estar más satisfechos y demostrar una mayor confianza hacia la marca (Brodie et al., 2013). Sin embargo, los consumidores más jóvenes buscan gratificaciones y objetivos personales, como la creación e identidad personal (Dunne et al., 2010). A continuación, se presenta una tabla resumen con los principales autores que han estudiado el comportamiento del consumidor en las redes sociales y comunidades virtuales: Tabla 15. Características asociadas con las redes sociales y comunidades virtuales Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Redes sociales y comunidades virtuales Relaciones de intercambio Interés por examinar los tipos de relaciones entre los consumidores. Okieshen y Grossbart (1998), Mayzlin, (2006), Anderson y Salisbury (2003). Percepciones y respuestas Cómo responden los consumidores ante la publicidad online. Yang et al. (2012), Van Noort el al. (2012). Usos para la gestión Influencia de los comunidades y redes sociales en las ventas de productos. Park y Cho, (2012), Adjei et al. (2012), Flavián y Guinalíu, (2005), Adjei et al. (2010). Consecuencias para el marketing Consecuencias positivas/negativas de la participación en comunidades y redes sociales. Dunne et al. (2010), Brodie et al. (2013), Kim y Ko (2012). Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 97 Uso estratégico y resultados Esta sección abarca aquellos artículos que examinan cómo las empresas intentan mejorar sus estrategias online una vez que ya tienen presencia en Internet, y qué acciones pueden llevar a cabo para mejorarlas. Asimismo, se establecen las siguientes subcategorías:  El uso estratégico de Internet: en una primera etapa, los académicos han examinado las fuentes de información que proporcionan datos sobre los consumidores, a través de las cuentas de correo electrónico, visitas en la web o por medio del análisis de bases de datos (Sen et al., 1998; Walk y Kooge, 2001). También, se han analizado las estrategias para mejorar la percepción de la calidad del sitio web (Wolfinbarger y Gilly, 2003) y la efectividad en la comercialización de una página web porque hay factores que juegan un papel importante en la mejora de la eficacia de la web (Lynn et al., 2002) y en la expansión de las operaciones de marketing (Gautam, 2012).  Uso estratégico de los medios sociales: desarrollar e implementar estrategias de marketing con éxito es el objetivo de cualquier empresa. Si a ello se añade que las nuevas tecnologías contribuyen a generar nuevas formas de hacer negocios (Olivia, 2002) y estas cada vez son más sofisticadas, es obvio que los gerentes necesiten tener la capacidad de utilizar las nuevas tecnologías en la implementación de las estrategias de marketing (Ranchhod, 2004). Por tanto, la empresa podría desempeñar cuatro funciones principales: (1) observar, (2) moderar, (3) mediar y (4) participar (Godes et al., 2005) para así gestionar las interacciones sociales entre la empresa y el consumidor. Asimismo, se han explorado las estrategias asociadas con la entrega de servicios electrónicos (Chen, 2012; Johnson et al, 2008; Salmen y Muir, 2003), la relación entre la satisfacción y la fidelidad de los clientes a través del compromiso, la confianza, la implicación y el valor percibido en el contexto de los servicios electrónicos (Chen, 2012), la gestión de reclamaciones a través de los foros (Lee y Lee, 2006) o de comentarios negativos sobre la marca (Van Noort y Willemsen, 2012). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 98  Resultados estratégicos: la mayoría de las investigaciones sobre la lealtad del cliente hacen hincapié sobre los efectos de la satisfacción y la confianza online. Para Sánchez-Franco (2009) la satisfacción del cliente está directamente relacionada con el compromiso que tiene el consumidor en la compra de un determinado producto, y es significativamente más alta cuanto más fuerte es ese compromiso. De manera análoga, Horppu et al. (2008) sugieren que la satisfacción y la confianza del sitio web son determinantes de la lealtad hacia esa web. Asimismo, el valor percibido puede afectar a la compra del consumidor online (Ha y Janda, 2008) y su compromiso hacia el sitio web (Jaiswal et al., 2010); sin embargo, los resultados de Chang y Wang (2008) indicaron que la calidad del servicio no afecta directamente a la fidelidad de los clientes en sus compras online, sino indirectamente a través de la mediación entre el valor percibido y la satisfacción del cliente. Con respecto a la intención de recompra, Abdul-Muhnim (2010) manifiesta que la satisfacción viene determinada por el precio y la calidad de los productos, el servicio de atención al cliente, métodos de pago, garantías y plazos de entrega. A continuación, se presenta una tabla resumen con los principales autores que han estudiado los usos y resultados estratégicos en el comportamiento del consumidor online: Tabla 16. Características de los usos y resultados estratégicos Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Usos y resultados estratégicos Uso estratégico de Internet Análisis de las fuentes de información que proporcionan datos de consumidores. Sen et al. (1998), Walk y Kooge (2001), Wolfinbarger y Gilly (2003), Lynn et al. (2002), Gautam (2012). Uso estratégico de los medios sociales Las nuevas tecnologías en la estrategia de marketing. Olivia (2002), Ranchhod (2004), Godes et al. (2005), Chen (2012), Johnson et al, (2008), Salmen y Muir (2003), Lee y Lee (2006), Van Noort y Willemsen (2012). Resultados estratégicos Estudio de la lealtad, compromiso y satisfacción de los clientes. Sánchez-Franco (2009), Horppu et al. (2008), Ha y Janda (2008), Jaiswal et al. (2010), Chang y Wang (2008), Abdul-Muhnim (2010). Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 99 Análisis de las búsquedas del consumidor en Internet La búsqueda de información en un entorno offline ha sido un pilar fundamental en el estudio del comportamiento del consumidor (Moorthy et al., 1997). Del mismo modo, sucede en el entorno online, cuyo interés ha crecido en los últimos años y sobre todo a partir de la tercera etapa (2009-2012). Dentro de esta categoría, los temas de estudio se han clasificado según: (1) costes de búsqueda y navegación, (2) motores de búsqueda, palabras clave e intenciones de los compradores y (3) modelos de búsqueda online.  Los costes de búsqueda y navegación están relacionados con la inversión que realiza el usuario en tiempo y dinero para localizar el mejor producto al mejor precio (Kwak, 2001). Inicialmente la investigación se centraba en cómo la búsqueda de información difería de los medios tradicionales a lo medios online. Así, Worthy et al., 2004, encontraron que las variables demográficas están relacionadas directamente con el uso y la actitud hacia la tecnología. También, Park et al. (2009) observaron diferencias en la búsqueda de información en relación al género y categoría de productos. Siendo las mujeres quienes realizan un proceso más completo de búsqueda teniendo en cuenta los comentarios de otros clientes cuando se trata de productos de experiencia. Además, Moe y Yang (2009) evaluaron cómo la entrada de un nuevo competidor puede cambiar los comportamientos y preferencias de búsqueda en un sitio web.  Motores de búsqueda, palabras clave e intenciones de los compradores: en general, los motores de búsqueda influyen en la navegación -incluida la barra de favoritos (Thakor et al., 2004)- y en el comportamiento durante las búsquedas dirigidas o compras no planificadas (Papatla y Liu, 2009). Thakor et al. (2004) indicaron que el número de sitios almacenados en la lista de favoritos está afectado por la experiencia y uso de la web, por tanto, los usuarios que almacenan en listas de favoritos tienen menos intención de utilizar motores de búsqueda. Del mismo modo, la vinculación de la publicidad en las búsquedas puede mejorarse mediante la coordinación de estrategias de diseño web (Richardson, 2008), de la combinación de publicidad pagada y no pagada (orgánica) para mejorar los porcentajes de los clics en los anuncios, los tipos de CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 100 conversiones y las ventas (Yang y Ghose, 2010), así como la imagen de marca en los distintos motores de búsqueda (Jansen et al., 2012).  Modelos de búsqueda online: la investigación realizada por Montgomery et al. (2004) señaló la importancia de utilizar los datos de navegación para modelizar el comportamiento de búsqueda de información. Por su parte, Bucklin y Sismeiro (2003) modelizaron el comportamiento de navegación en el sitio web destacando la decisión de continuar o no la navegación. Siguiendo esta línea de estudio, los mismos autores en 2004 examinaron que la experiencia en la navegación es útil para predecir la finalización de una tarea. Asimismo, Richard y Chandra (2005) encontraron apoyo en un modelo de navegación que incluye como antecedentes: aspectos cognitivos y conativos del comportamiento de consumidor, habilidades de búsqueda, interactividad, actitud hacia el sitio web, el comportamiento exploratorio y la participación. Por su parte, Rutz et al. (2011) mostraron que los términos de búsqueda de una marca están vinculados a las visitas del sitio y Banerjee y Dholakia (2012) observaron que las diferencias de género en cuanto a la publicidad en los dispositivos móviles sí influye, pues los hombres son más receptivos a la publicidad geolocalizada. A continuación, se presenta una tabla resumen con los principales autores que analizan las búsquedas del consumidor en Internet: Tabla 17. Características de las búsquedas del consumidor en Internet Categoría Subcategoría Breve resumen Autores Análisis de las búsquedas del consumidor en Internet Costes de búsqueda y navegación Inversión de tiempo y dinero en búsquedas online. Kwak (2001), Worthy et al. (2004), Park et al. (2009), Moe y Yang (2009). Motores de búsqueda, palabras clave e intenciones de los compradores Influencia de los motores de búsqueda, palabras clave en las búsquedas. Thakor et al. (2004), Papatla y Liu (2009), Richardson (2008), Yang y Ghose (2010), Jansen et al. (2012). Modelos de búsqueda en Internet Modelización de la búsqueda de información. Banerjee y Dholakia (2012), Rutz et al. (2011), Richard y Chandra (2005), Bucklin y Sismeiro (2003), Montgomery et al. (2004). Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 101 A través de la clasificación de los temas de estudio del comportamiento del consumidor, resulta interesante observar la evolución que ha experimentado en los últimos veinte años. De esta manera queda constatada que la investigación sobre marketing en Internet ha crecido en un sentido amplio e incluso se prevé un incremento en tres áreas concretas: Internet móvil, medios sociales y análisis en Internet (Pomirleanu et al., 2013). Asimismo, y de acuerdo con las tendencias observadas en el estudio del comportamiento del consumidor, esta investigación se puede incluir en una de las líneas de investigación que proponen Pomirleanu et al. (2013): medios sociales. Y dado que el objetivo de esta investigación es analizar qué factores influyen en los espectadores para generar eWOM en las redes sociales, será preciso examinar en detalle: 1. Las teorías clásicas basadas en motivaciones y actitudes. 2. Y, el eWOM en las redes sociales, su capacidad de influencia en las actitudes y en el comportamiento del consumidor. 2.8 Teorías clásicas basadas en motivaciones y actitudes Entre la comunidad académica ha despertado gran interés conocer los motivos que conducen al consumidor a utilizar los medios sociales en Internet. Y,¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento. en consecuencia, se están utilizando teorías clásicas sobre el comportamiento del consumidor y la comunicación para dar respuesta a esta incertidumbre. Examinar estas teorías y modelos puede arrojar luz ante determinados comportamientos y proporcionar una base teórica y empírica que permita explicar qué factores afectan a la conducta de los consumidores. Por tanto, a continuación, se presentan las teorías que se han utilizado para explicar el comportamiento del consumidor en Internet en general, y medios sociales en particular. 2.8.1 Teoría de los Usos y Gratificaciones (TUG) En los albores del empleo masivo por el público de los medios de comunicación, especialmente la radio y televisión (década de los 40), muchos investigadores se CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 102 dedicaron a estudiar los efectos de los medios en la audiencia. Según Katz, Blumer y Gurevitch (1974) “tales estudios estuvieron bien representados por las colecciones de Lazarsfeld/Staton (1942, 1944, 1949) (relativas, según Moragas (1993) a los resultados y la eficacia de las campañas electorales); por Herzog (1942) sobre los programas de preguntas y respuestas y las gratificaciones derivadas de escuchar seriales radiofónicos; por Schuman (1942), sobre los motivos que suscitan interés por los programas de radio basados en música clásica; por Wolfe y Fiske (1949), sobre el desarrollo del interés de los niños por los comics; por Berelson (1949), sobre las funciones de la lectura de periódicos, etc.” De acuerdo con Katz, Blumler y Gurevitch (1974), el interés por las gratificaciones que los medios aportan a su público se remonta a dichas investigaciones empíricas sobre las comunicaciones de masas. Estos mismos autores añaden que “la sugerencia de que los temas explorados por tales estudios pudieran ser examinados desde otros ángulos fue aportada por estudios derivados de otras tradiciones (sobre funciones psicológicas de los dibujos animados del gato y ratón, funciones a nivel social de los seriales radiofónicos, investigación de la motivación, etc. […] después reinó la tranquilidad en este frente al tomar la delantera los estudios sobre la persuasión y otros: votaciones de Columbia y Michigan, contenidos de los medios, etc. […] Sin embargo, durante este periodo se forjaron nuevos eslabones en la cadena de la investigación sobre las gratificaciones: Riley (1951) demostró que los niños bien integrados utilizaban los relatos de aventuras de forma distinta que los niños socialmente aislados; Freidson (1953) y Johnstone (1961) sugirieron que la fuerza relativa de la vinculación con sus padres y con sus semejantes podía llevar a esquemas diferenciales en las preferencias de medios y, MacCoby (1954), Schramm, Lule y Parker (1961), Nimmelweit, Oppenheim y Vince (1958) determinaron si la aceptación que un niño encuentra en la familia y en la escuela produce diferentes esquemas de exposición a los medios, y por tanto diferentes usos. Aunque estos estudios no iban dirigidos exclusivamente al estudio de las gratificaciones, consiguieron destacar la importancia de la relación entre el uso de los medios, por un CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 103 lado, y de la disposición psicológica y la ubicación social por el otro (Katz, Blumler y Gurevitch, 1974) Asimismo, este presupuesto ha sido tenido en cuenta en los análisis realizados por muchos estudiosos como Horton y Wohl (1956), quienes exploraron las funciones parasociales de los medios para personas aisladas; Katz y Lazarsfeld (1955), sobre la atención de los líderes de opinión a los medios; Lowenthal (1944) y Alberoni (1972), estudios psicológicos sobre los héroes y las estrellas; Wright (1961) y Klapper (1963) analizaron la conducta sobre los medios masivos; y, Stephenson (1967) sobre la conducta en las comunicaciones, proponiendo que buena parte del uso de los medios se centra en el concepto de “juego”. Todo ello dio lugar a que el enfoque de usos y gratificaciones tomara como punto de partida al consumidor de los medios más que los mensajes de estos, y explorara la conducta comunicativa en función de su experiencia directa con los medios. Además, la teoría de los usos y gratificaciones (TUG) contempla a los miembros del público como usuarios activos del contenido de los medios, más que como pasivamente influidos por ellos. Por tanto, no presume una relación directa entre los mensajes y efectos, sino que postula que los miembros del público hacen uso de los mensajes y que esta utilización actúa como variable que interviene en el proceso del efecto (Katz, Blumler y Gurevitch, 1974). De este modo, tal como afirma Sahuquillo (2007), el paradigma de usos y gratificaciones, propiamente dicho, nace a partir de los trabajos de Katz, Blumler y Gurevitch (1974) publicados bajo el título The uses of mass communication. Los cuales enumeran las principales conclusiones: 1. Se concibe al público como activo. Para Bogart (1965) “la mayor parte de las experiencias con medios masivos representan un pasatiempo y no una actividad con un propósito”, deducción corroborada por otros autores como Lundberg y Hulten (1968), Elelstein (1973), Katz, Gurevitch y Hass (1973), McQuail, Blumler y Brown (1972) y Rosengren (1974). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 104 2. Según Katz, Gurevitch y Hass (1973) “la gente acomoda los medios a sus necesidades más de cuanto puedan los medios supeditar a la gente”. Esta deducción, también fue corroborada por Schramm, Lyle y Parker (1961) donde señalan que son los niños quienes usan la televisión y no la televisión a ellos. 3. Los medios compiten con otras fuentes de satisfacción de necesidades, como la conversación personal (Furu, 1971) y fuentes ajenas a los medios (fiestas religiosas, el trabajo, etc.). En este sentido, Rosengren (1974) toma como punto de partida las necesidades de los individuos haciendo referencia a la jerarquía de las necesidades de Maslow (1954). Pero tales necesidades se perciben como un problema para lograr una solución, es decir, que la percepción de problemas o soluciones condiciona los motivos para el uso de los medios u otro tipo de conductas. 4. Los usuarios de los medios pueden aportar datos sobre usos y gratificaciones de los medios en las encuestas (McQuail, Blumler y Brown, 1972). Por tanto, la teoría de usos y gratificaciones asume que las personas son conscientes de sus propias necesidades y que son capaces de exteriorizarlas. De modo que, la técnica de investigación asume que las contestaciones de la gente son indicadores válidos de sus motivaciones (Dominick, 2001). Por todo lo expuesto, a partir de los años setenta se produjo un giro en la investigación sobre el estudio de las motivaciones de la audiencia y los estudiosos empezaron a elaborar diferentes tipologías en relación con el uso de los medios para gratificar las necesidades (tanto psicológicas como sociales) de las personas expuestas a ellos. En concreto, McQuail, Blumler y Brown (1972) detectaron cuatro motivaciones principales: (1) diversión (asociada a la necesidad de escapismo, liberación emocional), (2) relaciones personales (interacción con los demás), (3) identidad personal (reforzamiento de valor) y (4) seguimiento (asociada a las diferentes maneras de búsqueda de información). Katz, Gurevitch y Hass (1973) encontraron un total de treinta y cinco necesidades agrupadas en cinco categorías: (1) cognitiva (asociada con la necesidad de información, conocimiento y comprensión), (2) afectiva (emociones, sentimiento y placer), (3) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 105 integración personal (refuerzo de confianza, credibilidad y la estabilidad individual), (4) integración social (contactar con lo demás) y (5) relajación (como vía de escape y ocio). Por su parte, Palmgreen y Rayburn (1979) observaron los usos y gratificaciones durante la exposición a la televisión, siendo estos: (1) la interacción social, (2) pasar el tiempo, (3) el entretenimiento, (4) la relajación, (5) la utilidad comunicativa y (6) de conveniencia. Asimismo, estos autores en 1982 desarrollaron un modelo que combinaba la teoría de los usos y gratificaciones con la de la esperanza-valor donde se distinguen dos tipos de gratificaciones: las buscadas por los usuarios (GS) y las que realmente obtienen de la utilización de los medios de comunicación (GO). Incluso, se ha evidenciado desde esta perspectiva que algunos sujetos llegan a ver programas que de verdad les disgustan sobremanera simplemente para tener algún tema de conversación y sentirse menos solos (Palmgreen, 1984). También cabe destacar las aportaciones que Winick (1988) realizó a la teoría de los usos y gratificaciones. A través de dos estudios, pagaron a familias para que no vieran la televisión y, de este modo, observar la conducta de los individuos con respecto al uso de otros medios de comunicación. Los resultados mostraron que se compró más el periódico, recurrieron a la radio para entretenerse y realizaron más actividades sociales, como pasear o visitar amistades. Del mismo modo y por orden de importancia, Winick (1988) enumeró las siguientes funciones de la televisión: 1) la información; 2) el relax y entretenimiento, 3) la conversación, 4) los motivos sociales, 5) estar al día y 6) la compañía. Durante esta década, los investigadores reevaluaron la noción largamente sostenida de una audiencia activa (Ruggiero, 2000). Y reiteraron que, aunque tanto los usos como los efectos buscados trataron de explicar los resultados y las consecuencias de la comunicación de masas, lo hicieron al reconocer la capacidad de iniciativa y de actividad del público (Rubin, 1994). A continuación, se presenta un cuadro resumen que incluye las principales líneas de investigación de esta teoría, en el cual se puede observar cronológicamente las CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 106 motivaciones para cada medio analizado por los diferentes autores y que se explican con mayor detalle en los siguientes epígrafes: Tabla 18. Usos y gratificaciones de los medios de comunicación Autores Medio de comunicación Motivaciones de uso McQuail, Blumler y Brown (1972) Televisión Diversión, relaciones personales, identidad personal y seguimiento. Katz, Gurevitch y Hass (1973) Lectura de libros, periódicos, cine, radio y televisión Cognitiva (información, el conocimiento y la comprensión); afectivo (emociones, placer y sentimientos); integración personal que combina las necesidades afectivas y cognitivas (refuerzo de confianza, credibilidad y la estabilidad individual); de integración social (en contacto con otros), y liberación de tensión (escapismo y ocio). Palmgreen y Rayburn (1979) Televisión Interacción social, búsqueda de información, pasar el tiempo, entretenimiento, relajación, utilidad comunicativa y de conveniencia. Winick (1988) Televisión Información, relax y entretenimiento, conversación, motivos sociales, estar al día, compañía. Lin (1993) Reproductores de vídeo Entretenimiento, desplazamiento (escapismo) y utilidad social. Kaye (1998) World Wide Web Entretenimiento, interacción social, pasar el tiempo, escapismo, información y preferencia del sitio web. Mukherji, Mukherji y Nicovich (1998) Internet Entretenimiento, identidad personal, interacción social y seguimiento. Kargaonkar, y Wolin (1999) Internet Control de la información, control interactivo, escapismo social, gratificación social y gratificación de información. Svennevig (2000) Internet Diversión, relaciones personales, relaciones sociales, identidad personal, seguimiento, imaginación, estimulación, cambio de estado de ánimo. Papacharissi y Rubin (2000) Internet Utilidad interpersonal, ocio, búsqueda de información, comodidad y entretenimiento. Flanagin y Metzger (2001) Internet y medios tradicionales Integración social, identidad personal, entretenimiento, información. Kaye y Johnson (2002) Recursos de Internet con información política Búsqueda de información, entretenimiento y utilidad social. Stafford, Stafford y Schakade (2004) Internet Gratificaciones de proceso, gratificaciones de contenido y gratificaciones sociales. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 107 Stafford y Gonier (2004) Internet Búsquedas por Internet, adquisición de información, comunicación interpersonal y socialización. Song et al. (2004) Internet Comunidad virtual, búsqueda de información, experiencia artística, compensación económica, diversión, situación personal y mantener relaciones. Dholakia et al. (2004) Comunidades online Propósito de valor, auto-descubrimiento, mantenimiento de la conectividad interpersonal, mejora social y entretenimiento. Ray (2007) Usos multifuncionales de las redes sociales Entretenimiento, información, seguimiento, diversión y utilidad social. Bumgarner (2007) Facebook Utilidad social, directorio, seguimiento, instinto de grupo, reunir y conectar con amigos, expresión personal e iniciar relaciones. Starkman, 2007 Internet Relajación, diversión, estímulo y estabilidad individual. Raacke y Bonds-Raacke (2010) Facebook y MySpace Mantener el contacto con nuevos y viejos amigos, hacer nuevos amigos y publicar imágenes. Rafaeli et al. (2009) Wikipedia Obtención de información, intercambio de información y entretenimiento. Fullwood, Sheehan y Nicholls (2009) Blog de MySpace Expresión personal, trabajo en red y gestión de la identidad. Park, Kee y Valenzuela (2009) Unirse a grupos de Facebook Socialización, entretenimiento, búsqueda de la identidad personal e información. Urista, Dong y Day (2009) MySpace y Facebook Comunicación eficaz, comunicación conveniente, curiosidad hacia los demás, popularidad, formar y reforzar relaciones. Dunne et al. (2009) Bebo Comunicación, hacerse amigos, interacción con los chicos, entretenimiento, escapismo/aliviar el aburrimiento y búsqueda de información. Lampe et al. (2010) Everything2.com Búsqueda de información, proporcionar información, mejorar socialmente, mantener relaciones interpersonales, entretenimiento y autoconocimiento. Papacharissi y Mendelson (2011) Facebook Pasar el tiempo, entretenimiento, compartir información, escapismo, cool y nueva tendencia, compañerismo, promoción profesional, interacción social y conocer a gente nueva. Zhang et al. (2011) Facebook Seguimiento social, reconocimiento, apoyo emocional, entretenimiento, extensión y mantenimiento de la red. Smock, Ellison, Lampe y Wohn (2011) Facebook Pasar el tiempo, entretenimiento, compartir información, escapismo, cool y nueva tendencia, compañerismo, promoción profesional, interacción social y conocer a gente nueva. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 108 Fuente: Elaboración propia 2.8.1.1 Usos y gratificaciones en Internet La teoría de los usos y gratificaciones ha sido utilizada para explicar las necesidades psicológicas de los consumidores en los procesos de selección de los medios de comunicación (Ko, Cho, y Roberts, 2005; Luo, 2002), su aplicación se ha ampliado de los medios tradicionales (por ejemplo, radio y TV) a los medios no tradicionales, como Internet (Ko et al., 2005; Peter, Amato y Hollenbeck, 2007) y al análisis de las percepciones de los consumidores de mensajes publicitarios (Peters et al., 2007). De este modo, a medida que las nuevas tecnologías se presentan con más opciones y medios de comunicación, la motivación y la satisfacción se convierten en componentes cruciales en el análisis de audiencias. Por ello, no resulta sorprendente que los investigadores se hayan preocupado por la aplicación de esta teoría a una amplia gama de nuevas tecnologías (Ruggiero, 2000) poniendo en relieve la importancia de un Zhou, Jin, Vogel, Fang y Chen (2011) Mundo virtual Second Life Aprendizaje, operaciones comerciales, crear valor, generar dinero, explorar, entretenimiento, jugar, experiencias indirectas y socialización. Eisenbeiss, Blechschmidt, Backhaus y Freund (2011) Mundo virtual Second Life Interacción social, creatividad, entretenimiento y escapismo. Alhabash et al. (2012) Facebook Conexión social, compartir identidad, fotografías y contenido, investigación social, navegar por la red social y actualizar el estado. Hunt et al. (2012) Facebook Entretenimiento, pasar el tiempo, expresión personal, comunicación interpersonal y búsqueda de información. Whiting y Williams (2013) Redes sociales Interacción social, búsqueda de información, pasar el tiempo, entretenimiento, relajación, utilidad comunicativa y de conveniencia, intercambio y seguimiento de información. Serra y Soto- Sanfiel (2014) Facebook Diversión, relaciones personales, identidad personal y seguimiento. Cognitiva, afectiva, integración personal, integración social y relajación. Florenthal (2014) Linkedin Comunicación interpersonal, identidad online, búsqueda/lectura de información y desarrollo profesional. Al-Meyanes (2015) Redes sociales Entretenimiento, utilidad personal, buscar información, conveniencia y altruismo. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 109 examen riguroso en el desarrollo de las nuevas tecnologías de la comunicación, su uso y efectos sociales (Flanagin y Metzger, 2001). En consecuencia, el creciente interés que los estudiosos de la comunicación han demostrado por las audiencias online puede ser particularmente intenso debido a la composición de las nuevas formas de comunicación (Singer 1998). Y tal vez, una de las razones de su continua popularidad sea su compatibilidad con nuevos aspectos de los medios de comunicación que permiten una mayor flexibilidad en la realización de las interacciones entre los usuarios (Rafaeli et al. 2009). De acuerdo con Flanagin y Metzger (2001) la naturaleza de las necesidades de las personas, cumplidas a través del uso de los distintos medios de comunicación, puede evolucionar como consecuencia del cambio en las funciones de los medios y a su vez, variar en la medida en que estos se utilizan para satisfacer las necesidades de los individuos. Por tanto, la teoría de los usos y gratificaciones resulta crucial si se quiere obtener una mejor comprensión de los usos que la gente obtiene (…) de los nuevos sistemas de comunicación (Palmgreen, 1984) y en cómo actúan en función de sus necesidades, motivaciones e intereses, pues el uso de los medios les aporta unas gratificaciones (Cuesta, 2000). Aunque se han examinado una larga variedad de necesidades, parece ser que las personas utilizan los diferentes medios de comunicación para tales motivaciones fundamentales, como la obtención de información, el entretenimiento, interacción social y la identidad personal (Ang, 1995). Al mismo tiempo, esta teoría analiza cómo se utilizan los medios de comunicación para satisfacer necesidades cognitivas y afectivas que implican necesidades personales y necesidades de entretenimiento (Rubin, 2002). A medida que los medios utilizados para hacer frente a las necesidades individuales cambian, también lo hacen las percepciones de la gente a esas necesidades (Flanagin y Metzger, 2001). Sin embargo, estos autores encontraron en su estudio sobre los usos de Internet, que las necesidades de comunicación no cambiaron significativamente y que uno de los objetivos primarios de la comunicación, independientemente del medio utilizado, es obtener información. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 110 De acuerdo con otros estudiosos, como Stafford et al. (2004) y Dholakia et al. (2004), las motivaciones sobre el uso de Internet se han clasificado en tres tipos generales: funcional, experiencial y social. En primer lugar, el valor funcional se refiere al propósito e intención relacionada con las distintas funciones derivadas de la realización de una tarea predeterminada, como la compra de un producto, solución de un problema o la obtención/entrega de información a través de Internet (Babin, Darden, y Griffin, 1994; Dholakia et al., 2004). Funcionalmente los usuarios motivados, por lo general, tienen propósitos especiales antes de usar Internet, y lo utilizan para lograr estos objetivos (Zhou et al., 2011). En segundo lugar, el valor experiencial se genera a partir de la experiencia con el uso de Internet. Por ejemplo, muchos usuarios utilizan Internet para el disfrute y la relajación a través de la búsqueda y navegación aleatoria (Ko, Cho, y Roberts, 2005; Kohut, 1995; Sheehan, 2002; Stafford et al., 2004). En comparación con los valores funcionales, los experienciales se satisfacen por el hecho de usar el medio o tecnología en sí, independientemente de si han completado o no una tarea predeterminada (Zhou et al., 2011). En tercer lugar, cada vez se utiliza más Internet como función social, es decir, los beneficios sociales derivados de establecer y mantener la interacción con otros usuarios (Dholakia et al., 2004). Algunas investigaciones han demostrado que muchos usuarios utilizan Internet, principalmente para conocer gente e interactuar con individuos con ideas afines, para buscar apoyo social y compañía (Korgaonkar y Wolin, 1999; Stafford et al., 2004). Asimismo, conforme a los resultados de las investigaciones sobre el uso de Internet, los estudiosos han demostrado que cumple las funciones de interacción social (Kaye, 1998; Mukherji et al., 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Svenning, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Stafford et al., 2004; Song et al., 2004; Stevens y Morris, 2009), de entretenimiento (Kaye, 1998; Mukherji et al., 1998; Svennevig, 2000; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Song et al., 2002, Ray, 2007; Starkman, 2007), de información (Kaye, 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Song et al., 2004; Stafford y Gonier, 2004; Song et al., 2004), escapismo (Kaye, 1998; CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 111 Kargaonkar y Wolin, 1999, Svennevig, 2000), seguimiento (Mukherji et al., 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Svenning, 2000; Ray, 2007) e identidad personal (Mukherji et al., 1998; Svennevig, 2000; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Song et al., 2004). A continuación, se presenta un cuadro con el significado de cada una de estas funciones en el uso de Internet con sus correspondientes investigadores: Funciones Definición Autores Interacción social Establecer y mantener el contacto con los demás, el conocer a otros, tener algo que ver con los demás, mantenerse en contacto, sentirse menos solitario, en la construcción de relaciones, mantenimiento y reconocimiento social (Flanagin y Metzger, 2001). Kaye, 1998; Mukherji et al., 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Svenning, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Stafford et al., 2004; Song et al., 2004; Stevens y Morris, 2009. Entretenimiento Entretenerse, jugar, relajarse, para pasar el tiempo cuando uno se aburre, etc. (Flanagin y Metzger, 2001). Kaye, 1998; Mukherji et al., 1998; Svennevig, 2000; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Song et al., 2002; Ray, 2007; Starkman, 2007. Información Obtener información, aprender a cómo se hacen las cosas, proporcionar a otros individuos información, contribuir con mis conocimientos, etc. (Flanagin y Metzger, 2001). Kaye, 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Song et al., 2004; Stafford y Gonier, 2004; Song et al., 2004. Escapismo Actividad divertida y agradable que te permite escapar de la realidad (Kargaonkar y Wolin, 1999). Kaye, 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999, Svennevig, 2000. Seguimiento Asociado al deseo de adquirir noticias e información (Mukherji et al., 1998). Mukherji et al., 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Svenning, 2000; Ray, 2007. Identidad personal Asociado con el autoconocimiento, es decir, aprender sobre mí mismo, sobre los demás, comprenderme a mí mismo, etc. (Flanagin y Metzger, 2001). Mukherji et al., 1998; Svennevig, 2000; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Song et al., 2004. Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 112 2.8.1.2 Usos y gratificaciones en las redes sociales Al igual que en el apartado anterior se han analizado las motivaciones de uso de Internet desde la perspectiva de usos y gratificaciones, en esta sección se analiza su aplicación en las redes sociales con el fin de entender el grado en que los usuarios esperan que sus necesidades y deseos sean cumplidos con el uso de las mismas. Tal como señalan Urista et al. (2009) las redes sociales han atraído a millones de miembros que se socializan con otras personas en Internet (…) y, por tanto, se han convertido en un medio fácil y conveniente para la comunicación con amigos, familiares y otros (…) los miembros ahora son capaces de satisfacer sus necesidades en el contexto de una gran red compuesta de individuos. Ray (2007) exploró los usos multifuncionales de las redes sociales que, al mismo tiempo, satisfacen las necesidades de entretenimiento, información, seguimiento, diversión y utilidad social. Esto, a su vez, contribuye a que aumente: (1) la conectividad interpersonal, (2) la participación de los miembros en estos sitios (Wellman et al., 2001) y (3) el capital social, al aumentar su red de conocidos a través de la unión y de la vinculación de los miembros (Ellison et al., 2007). En este sentido, la comunicación con amigos es el uso principal de las redes sociales, así como mantener las relaciones existentes (Dunne et al., 2009), hacer nuevos amigos y encontrar antiguos (Raacke y Bonds-Raacke, 2008), estar en contacto con familiares, buscar información, pasar el tiempo, entretenerse, relajarse, expresar opiniones, tener tema de conversación, porque son de fácil acceso, permiten intercambiar información y hacer un seguimiento informativo (Whiting y Williams, 2013), por conveniencia y altruismo (Al-Meyanes, 2015) y creación de una identidad profesional (Florenthal, 2014), entre otras. Cabe señalar que Urista et al. (2009) encontraron que los jóvenes utilizan las redes sociales para conectar y socializarse con antiguos compañeros, de modo que muchos de ellos crean una identidad virtual que se asemeja a un ser idealizado que impulsará su estatus y autoestima, tanto en el contexto online como offline. Así, por ejemplo, estas redes sociales proporcionan a los individuos la oportunidad de presentarse a sí mismos CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 113 y conectar con nuevas redes sociales existentes y nuevas (Papacharissi y Mendelson, 2011). En relación a los usos y gratificaciones de la red social Facebook, para Bumgarner (2007) la motivación más frecuente para su uso fue la actividad social (relacionarse con amigos, ver fotos de la gente, leer perfiles, etc.). Del mismo modo, Park et al. (2009) indicaron que las actividades de los grupos de Facebook proporcionan un canal para participar en eventos políticos y sociales, de manera que los usuarios que buscan información son más propensos a participar en este tipo de actividades. Sin embargo, cuando el motivo de uso es el entretenimiento, no resulta un factor significativo y tal vez no fomente la participación de los usuarios en los acontecimientos políticos, como señalan estos autores. Desde otro punto de vista, mediante el empleo de un modelo que combinó la perspectiva de usos y gratificaciones con la teoría de las redes sociales (concretamente centrada en el concepto de capital social, que se verá en mayor detalle en el siguiente epígrafe), Papacharissi y Mendelson (2011) hallaron algunos de los motivos tradicionales del uso de la televisión en Facebook. Los más significativos fueron: pasar el tiempo, el entretenimiento, el escapismo y la compañía. Por esta razón, sugieren que Facebook tiene la capacidad de converger necesidades tradicionales y nuevos medios de comunicación. En el caso de Zhang et al. (2011) se analizaron cómo las gratificaciones y los rasgos psicológicos impactan en el uso de Facebook, resultando ser la autoestima colectiva, la sinceridad emocional y algunos rasgos, como la aprehensión a la comunicación, factores predictivos de la mayoría de las gratificaciones de Facebook. En este sentido, Hunt et al. (2012) mostraron que la aprehensión a la comunicación en este contexto estaba inversamente relacionada con los motivos de pasar el tiempo en Facebook: (1) la comunicación interpersonal, (2) expresión personal y (3) el entretenimiento. Avanzando en la investigación, Smock et al. (2011) examinaron las funciones específicas de cada servicio que ofrece Facebook, es decir, los usuarios acceden a la red social bien sea por chatear, por publicar en el muro, crear grupos, conectar con desconocidos o solo con amigos, etc. Por tanto, estos autores sugieren que, si las motivaciones pueden CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 114 predecir el uso de Facebook en general, también lo pueden hacer de su uso específico. De hecho, sus resultados indicaron que solo hay tres motivaciones que pronostican el uso general de esta red social: entretenimiento apacible, intercambio de información e interacción personal. Pero hay seis motivaciones que predicen el uso concreto de las funciones, por tanto, estos autores muestran que la medición del uso de Facebook por el tiempo total que los usuarios pasan conectados en la red social dice poco sobre los procesos psicológicos que motivan la elección de medios y su uso. Asimismo, Alhabash et al. (2011) encontraron que la motivación para publicar y ver actualizaciones de estado fue el predictor más fuerte de uso de Facebook, mientras que la motivación para ver y compartir fotografías fue el más fuerte para la generación de contenidos por el usuario. Similarmente, se han estudiado las motivaciones de participación en comunidades virtuales. Dholakia et al. (2004) observaron las motivaciones para contribuir en las comunidades online y las razones para participar, así como la fuerza de su impacto sobre las normas del grupo y la identidad social. Entre sus conclusiones se derivaron cinco factores de motivación: intención, autoconocimiento, mantenimiento de la conectividad interpersonal, mejora social y entretenimiento. En relación a las motivaciones, los autores exponen que varían dependiendo del tipo de comunidad, es decir, si esta se centra en lazos fuertes de un pequeño grupo o lazos ligeramente asociados a una gran red que comparte un determinado interés. En este sentido, los estudios han demostrado que muchos participantes se unen a comunidades virtuales principalmente para responder a las preguntas de los demás y proporcionar información, para el reconocimiento de sus semejantes (Hars y Ou, 2002). Lampe et al. (2010) separaron la intención de participar en las comunidades virtuales en dos dimensiones: ofrecer y proporcionar información. Esta distinción permitió a los autores encontrar que hay una diferencia entre el usuario anónimo y registrado en su interés por proporcionar información y la falta de interés en la obtención de la información, ya que los usuarios registrados están motivados por un sentimiento de pertenencia y de identidad hacia la organización. Por tanto, las motivaciones que contribuyen a generar contenido en una comunidad online estaban asociadas a la intención de contribuir en el sitio. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 115 En el caso de Wikipedia, las aportaciones de Rafaeli et al. (2009) desde esta perspectiva de usos y gratificaciones indican que las motivaciones principales de uso son cognitiva, afectiva e integradora. La cognitiva se refiere al deseo de adquirir y comprender conocimiento, la afectiva está relacionada con las experiencias emocionales, artísticas, de diversión y la integradora, se deriva del deseo que tiene el individuo de ser percibido como seguro y tener alta la autoestima. En el mismo orden de cosas, los mundos virtuales también han recibido la atención de los estudiosos. Eisenbeiss et al. (2011) revelaron que la participación en los mundos virtuales se debe a tres motivaciones individuales: interacción social, creatividad y escapismo. Las motivaciones sociales se refieren a establecer y mantener relaciones con otros miembros del mundo virtual, mientras que la creatividad alude a los beneficios técnicos derivados de las posibilidades para crear objetos virtuales en el mundo, y el escapismo surge como una alternativa a la vida real. Por otro lado, Zhou et al. (2011) argumentan que las personas utilizan estos mundos por tres tipos de motivaciones: funcional, experiencial y valores sociales. Entre los valores funcionales se encuentran el aprendizaje “en el mundo” e ir de compras, obtener y proporcionar información. En cuanto a los valores experienciales, explorar el propio medio y el mundo virtual son la clave del valor experiencial. Mientras, la socialización entendida como el conocer e interactuar con otros similares es el valor social predominante que los usuarios buscan en estos mundos. Del mismo modo, Malik et al. (2015) hallaron seis gratificaciones por compartir fotos en Facebook: el afecto, llamar la atención, revelación, hábito, intercambio de información e influencia social. Mostar afecto a través de las redes sociales ha sido considerada una gratificación más por otros autores, como Cheng et al. (2014); Leung, (2013) y Quan - Haase y Young, (2010); sin embargo, en el caso particular de Facebook los autores observaron que los usuarios buscan el afecto por medio de la publicación de sus fotos porque esperan que otras personas le den al botón me gusta o compartan sus comentarios. Este afecto está asociado a la necesidad de llamar la atención de los usuarios en la red social (Park et al., 2009; Urista et al., 2009), así es como se gana popularidad y presencia en la red, además de contribuir a generar capital social (Urista CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 116 et al., 2009). Incluso, dependiendo de la frecuencia de uso, se pueden derivar diferentes niveles de capital social. En este sentido, Phua et al. (2017) analizaron la frecuencia de uso de Facebook, Instagram, Twitter y Snapchat para determinar la relación entre el uso de las redes sociales y el capital social. Siendo Twitter la que genera un mayor nivel de capital social, seguida de Instagram, Facebook y Snapchat. Recientemente también se han detectado nuevas gratificaciones a través de las posibilidades tecnológicas que oferecen los medios. Lin et al. (2017) exploraron las motivaciones de los consumidores para realizar comunicación eWOM en las redes sociales, demostrando que no solo son los beneficios sociales, la mejora social, los incentivos económicos o los mensajes asombrosos los factores que impulsan a los cosumidores a compartir comunicaciones en las redes sociales; sino que la inmediatez de obtener información y de compartirla resultan ser factores novedosos en la literatura del eWOM. Conforme a la exploración de los usos y gratificaciones en las redes sociales, se muestra un cuadro resumen con las principales redes sociales analizadas y sus investigadores: Tabla 19. Medios sociales analizados desde la perspectiva de los usos y gratificaciones Medios sociales Autores Redes sociales Ray (2007), Fullwood et al. (2009), Whiting y Williams (2013), Al- Meyanes (2015), Lin et al. (2017) Facebook Bumgarner (2007), Park et al. (2009), Papacharissi y Mendelson (2011), Zhang et al. (2011), Smock et al. (2011), Alhabah et al., 2012), Hunt et al. (2012), Serra y Soto-Sanfiel (2014); Malik et al. (2015) Comunidades virtuales Dholakia et al. (2004), Lampe et al. (2010). Wikipedia Rafaeli et al. (2009) Mundos virtuales Zhou et al. (2011), Eisenbeins et al. (2011). Facebook y MySpace Urista et al. (2009), Raacke y Bonds-Raacke (2010). Bebo Dunne et al. (2009) Linkedin Florenthal (2014) Facebook, Twitter, Instagram y Snapchat Phua et al. (2017) Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 117 2.8.2 Teoría del capital social Durante las dos últimas décadas, el concepto de capital social ha despertado un gran interés en diversas disciplinas de las ciencias sociales como la sociología, la economía, ciencias políticas, la comunicación y la antropología para tratar de explicar aspectos sociales y económicos desde esta perspectiva. De acuerdo con la OCDE17, el término de capital social ha estado en uso desde hace más de un siglo. Las primeras ideas sobre el capital social, se remontan a finales del siglo XVIII, donde algunos pensadores como Montesquieu (Fukuyama, 2001), Ricard (Hirschman, 1982) y Adam Smith (Griswold, 1999) exponen argumentos que se basan más en la moral que en la propia economía (López et al., 2007); de ahí que, se estudie, conjuntamente el comportamiento social y económico (Castaño, 2005). No obstante, Wallis et al. (2004) afirman que esta expresión se utilizó por primera vez a principios del siglo XX por Lydia Judson Hanifan. De igual modo, López et al. (2007) indican que el concepto fue acuñado por Hanifan en 1916 para explicar la importancia que posee el compromiso comunitario en la satisfacción de las necesidades sociales de los individuos. Destacaba que las redes sociales y las normas de reciprocidad podían facilitar la cooperación en beneficio mutuo y observó que los grandes problemas sociales, económicos y políticos de las comunidades podían también, resolverse reforzando estas redes de solidaridad entre los ciudadanos (Hanifan, 1920). … esos elementos intangibles [que] cuentan sumamente en la vida diaria de las personas, a saber, la buena voluntad, la camaradería, la comprensión y el trato social entre individuos y familias, características constitutivas de la unidad social […] 17 En 1948 se creó la Organización para la Cooperación Económica Europea (OCEE) con el propósito de dirigir el Plan Marshall financiado por Estados Unidos para reconstruir un continente devastado por la guerra. Al hacer que los gobiernos reconocieran la interdependencia de sus economías, se preparó el terreno para una nueva era de cooperación que habría de cambiar la faz de Europa. Alentados por su éxito y por la perspectiva de trasladar su trabajo a un escenario mundial, Canadá y Estados Unidos se unieron a los miembros de la OCEE al suscribir la nueva Convención de la OCDE el 14 de diciembre de 1960. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) nació oficialmente el 30 de septiembre de 1961, cuando la Convención entró en vigor. (Fuente: www.oecd.org) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 118 Abandonado a sí mismo, el individuo es socialmente un ser indefenso […]. Pero si entra en contacto con sus vecinos, y éstos con nuevos vecinos, se producirá una acumulación de capital social que podrá satisfacer de inmediato sus necesidades sociales y producir unas posibilidades sociales suficientes para mejorar de formas sustancial las condiciones de vida de toda la comunidad (Hanifan, 1916) Sin embargo, no despertó interés académico hasta que algunos autores como Seeley et al. (1956), Homans (1961), Jacobs (1961), Light (1972) y Loury (1977) emplearon el término para referirse a las redes sociales que existían en determinados barrios urbanos y que favorecían con su existencia a la seguridad pública, o para analizar el desarrollo económico de las zonas urbanas, identificando las relaciones que establecen los individuos entre sí como fuentes de apoyo (López, et al., 2007). En el trabajo de Granovetter (1973) sobre “la fuerza de los vínculos débiles” se argumentó que lo realmente importante son los vínculos débiles que establecemos, no los más fuertes que también son más escasos. La idea de que la proximidad con completos desconocidos sea más importante que las amistades de toda la vida, puede parecer extraña hasta que se reflexiona acerca del funcionamiento de las redes sociales. Lo extraordinario de los vínculos débiles es que nos aportan información nueva, pues lo más habitual es que uno se mueva en los mismos círculos que sus amistades, se conozca a las mismas personas, se frecuenten los mismos lugares y se encuentren las mismas oportunidades. Los vínculos débiles son más numerosos y no requieren tanto esfuerzo de mantenimiento, pues introducen en la ecuación un elemento caótico que, casi siempre, es la clave que permite identificar oportunidades e ideas nuevas. Posteriormente, en la década de los ochenta surge el interés en definir y conceptualizar el término de una forma más detallada. En concreto, Pierre Bordieu (1986) entiende por capital social “…la suma de recursos reales o potenciales que se vinculan a la posesión de una red duradera de relaciones de conocimiento y reconocimiento mutuo –afiliación al grupo- más o menos institucionalizadas que le brinda a cada uno de los miembros el respaldo del capital socialmente adquirido…”, es decir, el capital social está representado por las relaciones sociales de los individuos que forman parte de una misma estructura o red. De modo que, para este autor, el capital social está formado CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 119 por: (1) la relación social que permite a los individuos estar conectados mutuamente y (2) las ventajas (cantidad y calidad de recursos) que se acrecientan en los individuos gracias a esa construcción deliberada de sociabilidad. Por su parte, para James Coleman (1988, 1990) el capital social no radica en las relaciones sociales, pero sí en la estructura de la red en la que están insertos: “… es el valor que tienen para los actores aquellos aspectos de la estructura social, como los recursos que pueden utilizar para perseguir sus intereses” (Coleman, 1990), “los individuos no actúan independientemente, los objetivos no son alcanzados independientemente, y los intereses no son completamente egoístas” (Coleman, 1990). Por tanto, para este autor, el capital social estaría caracterizado por: (1) crearse una estructura social, (2) facilitar acciones tanto personales como colectivas para los individuos que están situados dentro de esa estructura, (3) la existencia de una perspectiva de reciprocidad por parte de quien hizo el favor y el establecimiento de una obligación de no quebrantar la confianza por parte de quien lo ha recibido, y (4) el establecimiento de una serie de normas y sanciones que regulan esas conductas (López et al., 2007). Para Robert Putnam (1993) el capital social se refiere a “aspectos de la organización social, tales como la confianza, las normas y las redes, que pueden mejorar la eficiencia de una sociedad al facilitar la acción coordinada y la cooperación para el beneficio mutuo” (Putnam 1993). Se incide en que la implicación de los ciudadanos en los asuntos que conciernen a sus grupos o comunidades influye en gran medida, en el logro de ciertos objetivos de interés nacional, fundamentalmente, gracias al grado de confianza y reciprocidad que existe entre los actores sociales, a las normas de comportamiento cívico practicadas y al nivel de asociatividad que caracteriza a la sociedad (López et al., 2007). Para Putnam (1995), el capital social está implícito en la estructura de las redes sociales y en las relaciones entre las personas. Es decir, (1) se crea en las redes o contactos, que se forman entre las personas o entre los grupos de personas y sin las cuales las sociedades no podrían organizarse ni funcionar; (2) surge gracias a cuatro elementos fundamentales: compromiso cívico, reciprocidad, confianza y asociatividad; y (3) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 120 produce beneficios tanto para quien forma parte de la red, como para los individuos o grupos que sin estar en la red guardan cierta relación con la misma (López et al., 2007). Posteriormente, Putnam (2000) definió dos formas básicas para el capital social: el capital vínculo y el capital puente. El capital social vínculo describe los beneficios de las relaciones personales, que pueden incluir apoyo emocional, auxilio físico u otros grandes beneficios. Por otra parte, el capital social puente abarca los beneficios derivados de las relaciones y vínculos esporádicos que pueden conducir a la obtención de información novedosa. De igual manera, Adler y Kwon (2002) separan el capital social basado en las relaciones internas y externas, que explican las relaciones internas como el capital social de vínculo y las relaciones externas como el capital social puente. Considerando que el capital social es un importante recurso para el sistema social y en las investigaciones analizadas desde esta perspectiva se han tenido en cuenta las aportaciones definidas por Bordieu, Coleman y Putnam; se ha demostrado que el capital social está directamente relacionado con la transferencia de conocimiento, tanto en un entorno tradicional como virtual (Zhao et al., 2012). En un contexto tradicional, Yli- Renko, Autio y Sapienza (2001) encontraron que empresas con base tecnológica podían aprovechar el capital social implícito en las relaciones entre las empresas y sus clientes clave, para adquirir y aprovechar el conocimiento externo y, mejorar aún más el valor de los conocimientos para reducir costes. En cuanto al contexto virtual se analizan a continuación. 2.8.2.1 Capital social y nuevas tecnologías Con respecto a las relaciones entre el capital social y las nuevas tecnologías, se presentan diferentes aportaciones que los autores han desarrollado bajo esta perspectiva. En este sentido, Lin (1999, 2001) establece que Internet se presenta en la actualidad como una innovación tecnológica que está revolucionando la forma en la que se construye y distribuye el capital social. Otros autores, como Huysmann (2004), Howard y Jones (2005) indican que Internet se presenta como una tecnología que permite nuevas formas de producción del capital social, ya que, en ella se presentan dinámicas de comunicación y colaboración nunca antes experimentadas por los usuarios CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 121 de esta red, que incrementan su capital social y cultural. En la misma línea de pensamiento Katz y Rice (2005) plantean que Internet no elimina las formas tradicionales de construcción del capital social, sino que las potencializa, ya que promueve la comunicación, la colaboración y la participación que contribuyen a la aparición de nuevas formas de interacción social, como las que se generan en las redes sociales (López, 2014). Asimismo, Nahapiet y Ghoshal (1998) proponen que el capital social comprende tres dimensiones: estructural, relacional y cognitiva. La dimensión estructural incluye las relaciones entre los individuos dentro de un sistema social, donde la red de vínculos proporciona acceso a los diferentes recursos. Esta dimensión es fundamental para el capital social, ya que, sin los vínculos de la red, los individuos no tendrían acceso a los recursos disponibles y las relaciones no podrían formarse. La dimensión relacional se refiere a las relaciones personales que los individuos desarrollan con otros a través de la repetición de interacciones. Es decir, en esta dimensión del capital social se encuentran los valores creados e impulsados a través de las relaciones (por ejemplo, la confianza y el reconocimiento). La dimensión cognitiva hace referencia a los recursos compartidos entre las partes, ejemplo de ello son los objetivos comunes que comparten los miembros de una red. Por tanto, estas dimensiones de análisis de las redes sociales en Internet, proporcionan parámetros que permiten comprender adecuadamente su funcionamiento (López, 2014). Best y Krueger (2006) tuvieron en cuenta el capital social como marco de referencia para examinar las motivaciones de uso de los medios sociales, distinguiendo entre los lazos nuevos y existentes. Entre sus resultados encontraron que las interacciones online entre los individuos desarrollan la confianza, por tanto, la motivación de uso puede analizarse desde dos perspectivas: en primer lugar, sobre la mejora de las relaciones sociales existentes; y, en segundo lugar, sobre la ampliación de lazos en una nueva y gran comunidad. En este sentido, Song y Walden (2007) hallaron que cuanto más amplia es la red, el atractivo para participar es mayor debido a la percepción de que habrá más información disponible para compartir. Por otro lado, Bagozzi y Dholakia (2002) observaron que la participación en los chats estaba motivada por la interacción social CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 122 con un pequeño círculo de amigos, lo que le lleva al individuo a identificarse con el grupo y el desarrollo de normas. Asimismo, Donath y Boyd (2004) señalan que los sitios de redes sociales tienen la capacidad de aumentar en gran medida los vínculos débiles dentro de una comunidad ya que la tecnología favorece el mantenimiento de tales lazos de forma económica y sencilla. En cuanto a la motivación para compartir conocimiento en las comunidades virtuales, Ridings, Gefen y Arinze (2002) encontraron que la confianza es un predictor significativo del deseo de intercambiar información y participar en comunidades virtuales. En este sentido, se han encontrado estudios que analizan las razones para el intercambio de información en las redes sociales (Ellison et al, 2007; Ji et al, 2010; Steinfield et al., 2008; Valenzuela et al., 2009). Por su parte, Bagozzi et al. (2004) señalaron que las comunidades virtuales pueden convertirse con el tiempo en comunidades virtuales basadas en pequeños grupos, ya que las interacciones frecuentes entre los mismos individuos generan un mayor conocimiento y construcción de relaciones interpersonales. Chiu, Hsu y Wang (2006) indicaron que las relaciones entre los individuos, la reciprocidad y la identificación con el grupo a través de un lenguaje común, aumenta la cantidad de intercambio de conocimiento. Asimismo, Ardichvili (2008) examinó los factores motivacionales para participar en una comunidad virtual. Entre los que se incluyen, los beneficios personales (profesionales y emocionales), beneficios de la comunidad (fortalecimiento de vínculos) y consideraciones normativas (reciprocidad y valores compartidos). En cuanto a las barreras, estas pueden ser interpersonales (temor a las críticas), tecnológicas (falta de aptitud) y cultural (guardar las apariencias). En el caso de la red social Facebook, Acquisti y Gross (2006) observaron que la actitud hacia la privacidad de la información no jugaba un papel significativo entre los estudiantes en el momento de proporcionar información personal. Asimismo, a la hora de adoptar la tecnología entre iguales, esta estaba influenciada por el interés en la vida social y los beneficios económicos de los miembros que se adhieren (Song y Walden, 2007). Sin embargo, también se ha encontrado que la relación entre el uso de Facebook y el capital social no fue grande, es decir, Valenzuela et al. (2009) demostraron que la CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 123 satisfacción de los individuos con la vida, la confianza y la participación en actividades colectivas están influenciadas por su personalidad, experiencias de la vida, socialización en la edad adulta y el uso de los medios de comunicación, entre otros factores. Por tanto, la intensidad de uso de Facebook parece estar relacionada con la satisfacción personal, una mayor confianza, y la participación en actividades cívicas y políticas entre los estudiantes universitarios. Asimismo, también se han hallado diferencias culturales entre los usuarios de las redes sociales de distintos países (Ji et al., 2010) en las motivaciones de uso y la formación del capital social (identidad, búsqueda de conocimiento, conexión, comunicación e intercambio de contenidos). Por otro lado, Ellison, Steinfield y Lampe (2007) evaluaron si los usuarios de Facebook utilizaban diferentes estrategias de conexión, entendidas estas como el conjunto de actividades de comunicación que emplean para relacionarse en la red social. Los autores exploraron la relación entre estas estrategias de conexión y el capital social, siendo únicamente la búsqueda de información el factor que contribuye a crear capital social, mientras que las estrategias de conexión que se centran en las relaciones con extraños o conocidos cercanos no lo crean. Como Ellison et al. (2007) especularon la inclusión en Facebook de una amplia gama de datos identificativos, incluyendo amigos comunes e intereses compartidos, esto pudo animar a los usuarios a activar lazos latentes transformándolos en vínculos débiles o puente asociados a los resultados positivos del capital social puente de Facebook. Es por esto que aumenta el capital social para las personas, ya que aumenta su red de conocidos a través del capital social vínculo y puente (Ellison et al., 2007). Además, que la intensidad de uso de Facebook es un predictor significativo para la creación de capital vínculo y puente (Su y Chan, 2017). Siguiendo esta misma línea de investigación, en 2008, los autores exploraron la relación entre la intensidad de uso de Facebook, las medidas sobre el bienestar psicológico y el capital social puente. Sus resultados indicaron que la autoestima y la satisfacción se asociaron fuertemente con los resultados del capital social. La autoestima sirvió para moderar la relación entre la intensidad de uso de Facebook y el capital social puente, de modo que los que tenían baja la autoestima ganaron más en el uso de Facebook en términos de capital social que los que tenía la autoestima alta. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 124 Asimismo, también se ha demostrado que el capital social y la confianza son dos factores clave que influyen positivamente en los comportamientos para ofrecer/buscar información y en la comunicación eWOM (Kucukemiroglu y Kara, 2015). Es decir, el impacto del capital social y la confianza en el eWOM se incrementa al ofrecer y buscar opinión. El modelo propuesto por estos autores ha sido el analizado en la presente investigación porque incluye los constructos sugeridos en la literatura para evaluar las relaciones hipotéticas con respecto al comportamiento de la comunicación eWOM: Fuente: Kucukemiroglu y Kara (2015) En este proceso, la confianza juega un papel fundamental y se ha demostrado que facilita el intercambio de información entre amigos debido a que su contribución hacia la credibilidad percibida en la información o fuente de información, es confiable en una relación social (Robert et al., 2008). Además, los usuarios que buscan opiniones y que tienen amigos de confianza en la red social Facebook serán más propensos a participar activamente con recomendaciones. Incluso, el capital social junto con el liderazgo de opinión también influirá positivamente en el comportamiento del eWOM (Kucukemiroglu y Kara, 2015). Del mismo modo, para Nor et al. (2018) además de la confianza, el carácter innovador y el liderazgo de opinión estuvieron relacionados positiva y significativamente con la comunicación eWOM. Sin embargo, Wang et al. (2016) examinaron el efecto directo de los factores del capital social (confianza, fuerza de los vínculos y el lenguaje común) sobre los factores individuales de la comunicación eWOM (innovación y autorrevelación) en el contexto Figura 4. Modelo de comunicación eWOM CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 125 de las redes sociales. De las tres dimensiones del capital social, la fuerza de los vínculos es la única que tuvo una influencia significativa en la intención de los consumidores para realizar comunicación eWOM, mientras que la confianza y el lenguaje común no afectaron. A continuación, se presenta un cuadro resumen con las principales investigaciones sobre el capital social: Tabla 20. Relación de investigaciones sobre capital social Autores Medio social Enfoque de la investigación Hanifan (1920) Satisfacción de las necesidades sociales entre los individuos Seeley et al. (1956), Homans (1961), Jacobs (1961), Light (1972) y Loury (1977) Relaciones entre los individuos como fuentes de apoyo. Granovetter (1973) La fuerza de los vínculos débiles Borideu (1986) El capital social está representado por las relaciones sociales de los individuos que forman parte de una misma estructura o red. Coleman (1988, 1990) El capital social no radica en las relaciones sociales, pero sí en la estructura de la red en la que están insertos. Putnam (1993, 1995) El capital social está implícito en la estructura de las redes sociales y en las relaciones entre las personas. Nahapiet y Ghoshal (1998) El capital social comprende tres dimensiones: estructural, relacional y cognitiva. Putnam (2000) El capital social vínculo y puente. Yli-Renko, Autio y Sapienza (2001) El capital social está implícito entre las empresas y sus clientes. Bagozzi y Dholakia (2002) Chats Interacción social con un pequeño grupo. Ridings, Gefen y Arinze (2002) Comunidades virtuales La confianza como factor predictivo para intercambiar información. Lin (1999, 2001) Internet La innovación tecnológica revoluciona la forma en la que se construye y distribuye el capital social. Bagozzi et al. (2004) Comunidades virtuales Las interacciones entre los mismos miembros fomentan la construcción de relaciones interpersonales. Donath y Boyd (2004) Redes sociales La tecnología favorece el mantenimiento de los vínculos débiles. Huysmann (2004), Howard y Jones (2005) Internet Nuevas dinámicas de comunicación y colaboración que incrementan el capital social. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 126 Wasko y Faraj (2005) Redes sociales Contribución del capital social estructural, cognitivo y relacional en la red social. Katz y Rice (2005) Internet Se potencia la construcción de capital social con la participación, colaboración y comunicación. Best y Krueger (2006) Internet Motivaciones de uso de los medios sociales. Distinguen entre lazos nuevos y existentes. Chiu, Hsu y Wang (2006) Comunidades virtuales En las comunidades virtuales se interactúa para compartir información y conocimiento y compromiso en la interacción social. Acquisti y Gross (2006) Facebook El papel de la privacidad de información para intercambiar información. Song y Walden (2007) Internet Influencia de la amplitud de la red. Ellison, Steinfield y Lampe (2007) Facebook Relación entre las estrategias de conexión y capital social. Ellison, Steinfield y Lampe (2008) Facebook Relación entre la intensidad de usos, el bienestar psicológico y el capital social puente. Ardichvili (2008) Comunidad virtual Participación en las comunidades, basado en factores motivacionales y barreras. Valenzuela et al. (2009) Facebook Influencia de la satisfacción personal y capital social. Ji et al. (2010) Facebook Motivaciones de uso y capital social de distintos países. López (2014) Facebook Interacción social y construcción de capital social. Kucukemiroglu y Kara (2015) Facebook Capital social, confianza y carácter innovador como factores clave para ofrecer y buscar información y en la comunicación eWOM. Wang et al. (2016) Redes Sociales Efecto directo de los factores del capital social (confianza, fuerza de los vínculos y el lenguaje común) sobre los factores individuales de la comunicación eWOM (innovación y autorrevelación) en el contexto de las redes sociales Su y Chan (2017) Facebook Efectos del capital social sobre las diferentes funciones comunicativas de Facebook. Nor et al. (2018) Twitter, Facebook y MySpace Capital social, confianza y carácter innovador como factores determinantes de la comunicación boca a boca e intención de compra de la Generación Y18. Fuente: Elaboración propia 18 Generación Y: son las personas nacidas entre 1980-1999. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 127 2.9 Evolución conceptual del WOM De acuerdo con los autores Goldsmith y Horowitz (2006), Lazarsfeld y Katz fueron pioneros en el estudio de la influencia interpersonal, que describe el flujo de información y la influencia de persona a persona en los sistemas sociales (Katz y Lazarsfeld 1955; Lazarsfeld, Berelson y Gaudet, 1944). Asimismo, las fuentes de información interpersonales, que utilizan los consumidores, influyen tanto en la búsqueda externa como en el proceso de toma de decisiones (Katz y Lazarsfeld, 1955; Arndt, 1967; Olshavsky y Granbois, 1979; Price y Feick, 1979; Rosen y Olshavsky, 1987; Still, Barnes y Kooyman, 1984; Bannan, 2000). En los primeros trabajos de Katz y Lazarsfeld (1955), observaron que el WOM resultó dos veces más efectivo que la publicidad por radio, cuatro veces más efectivo que la venta personal y hasta siete veces más efectivo que la publicidad impresa (Ruiz y Palací, 2012). A partir de estos estudios, un gran número de investigaciones se han elaborado con el objeto de describir los aspectos de este fenómeno (Keller y Berry 2003; Weimann 1994) y cómo influye en el consumo de un producto (Arndt 1967; Dichter 1966; Haywood 1989; Whyte 1954). El WOM se define como una comunicación oral persona a persona, entre un emisor que no se encuentra vinculado con la comercialización de un producto, servicio o marca y un receptor al que le interesa saber sobre dicho producto, servicio o marca (Arndt, 1967). Habitualmente, es percibido como más creíble, confiable y accesible a través de redes sociales (Katz y Lazarsfeld, 1955; Newman y Staelin, 1972; Murray, 1981; Brown y Reingen, 1987; Banerjee, 1992; Lau y Ng, 2001; Liu, 2006; de Matos y Rossi, 2008). Además, se ha constatado la importancia que tiene este tipo de comunicación como fuente de información clave en la toma de decisiones de los consumidores (Arndt, 1967; Godes y Mayzlin, 2004; Hennig-Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012). Es comunicación informal dirigida a otros consumidores relacionada con el uso y características de productos y servicios particulares y/o sus vendedores (Westbrook, 1987). Esto incluye la comunicación entre productores y consumidores como entre los propios consumidores y se diferencia de la comunicación a través de los medios de comunicación de masas (Goldsmith, 2006). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 128 Otras definiciones de este tipo de comunicación se presentan en el siguiente cuadro: Tabla 21. Definiciones del WOM Autor y Referencia Definición Arndt (1967) “comunicación oral entre dos o más personas, donde el receptor no percibe como publicidad de una marca, producto o servicio el mensaje”. Richins (1983) “acto de contar al menos a un amigo o conocido la insatisfacción de un producto o servicio”. Higie et al. (1987) “conversaciones motivadas por la experiencia de cada consumidor, además de ser una importante fuente de difusión de información”. Westbrook (1987) “opinión que los consumidores comunican a otros de manera no oficial sobre el uso de productos y servicios”. Bone (1992) “intercambio de comentarios, pensamientos e ideas entre dos o más individuos en los que ninguna de las partes representa a una empresa”. Stem (1994) “intercambio de mensajes orales o hablados entre una fuente y su receptor en la vida cotidiana”. Sundaram et al. (1998) “forma de comunicación interpersonal entre los consumidores sobre sus experiencias personales en relación con una marca o un producto y puede ser positiva o negativa” Anderson (1998) “comunicación informal entre dos particulares en la que uno o varios productos o servicios son evaluados”. Harrison-Walker (2001) “es informal, persona a persona, es la comunicación entre un emisor que no pertenece a la empresa y terceras personas que transmiten su percepción después de su experiencia” Godes at al. (2005) “intercambio de información cara a cara sobre un producto o servicio” Fuente: Sarmiento (2015) Del mismo modo, numerosos estudios han ahondado en el concepto del WOM, no solo en relación a la transmisión de la información sino también en la transmisión de su influencia (Lin, 1971; Weimann, 1983; De Bruyn y Lilien, 2008), en la formación de actitudes, comportamientos y toma de decisiones (Katz y Lazarsfeld, 1955; Arndt, 1967; Engel et al., 1969; Richins, 1983; Richins, y Root-Shaffer, 1988; Brown y Reinigen, 1987 y Huang et al., 2008), en la formación de expectativas (Anderson y Salisbury,2003), en las actitudes previas al uso (Herr et al., 1991) e incluso en las percepciones posteriores al uso de un producto o servicio (Bone, 1995). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 129 Asimismo, en el ámbito de desarrollo de nuevos productos, este tipo de comunicación puede jugar un papel especialmente importante en la construcción de la conciencia porque los consumidores necesitan información para decidirse por un producto que no conocen (Mahajan, Muller y Kerin, 1984). De hecho, ha sido defendida como una aproximación a la lealtad del consumidor (Butcher, Sparks y O´Callagham 2001) y también como una consecuencia de la satisfacción (Oliver, 1996). Por ello, algunos investigadores han identificado y modelizado los antecedentes que generan este tipo de comunicación, incluyendo la satisfacción, la calidad de servicio y el valor percibido (Anderson, 1998; Hartline y Jones, 1996). Otros han tratado de conocer las motivaciones psicológicas para transmitir WOM, incluyendo la implicación con el producto, preocupación por los demás, la disminución del estrés y la venganza (Hennig- Thurau et al., 2004; Sundaram et al., 1998; Mazzarol et al., 2007). Sin embargo, también se han identificado otros factores que influyen en el impacto de del WOM como son los personales, que abarcan la familiaridad con la marca (Sundaram y Webster, 1999), la relación entre el emisor y el receptor (Bansal y Voyer, 2000) y el énfasis que pone el emisor en este tipo comunicación (Dichter, 1966; Gremler, 1994; Mazzarol et al., 2007). En otras palabras, resulta esencial identificar los factores que contribuyen al éxito del WOM (Sweeney, Soutar y Mazzarol, 2014), dado que este tipo de mensajes están directamente relacionados con la satisfacción e insatisfacción de los consumidores (Anderson, 1998; de Matos y Rossi, 2008). De Matos y Rossi (2008) demostraron que el compromiso, el valor percibido, la calidad, la confianza, la satisfacción y la lealtad tenían relaciones positivas con dos variables del WOM, la actividad y la valencia. Siendo esta última un concepto adoptado desde la investigación emocional, que describe el tono positivo o negativo de los mensajes de los consumidores (Brosch y Moors, 2009). Sin embargo, Mazzarol et al., 2007 encontraron que el valor del contenido del mensaje era concebido como una experiencia placentera y social, tanto para el emisor como receptor. Mientras que la promoción y la publicidad reflejaban la intención de la recomendación, que podría llegar a ser favorable si las experiencias con la empresa eran positivas. Lo que sugiere que la promoción puede influir en la gente para que busque comunicación WOM (Bayus, 1985). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 130 A su vez, desde la óptica del comportamiento del consumidor, la influencia de este tipo de comunicación puede describirse por las dimensiones de valencia y modalidad. Por un lado, si la información sobre algo es buena (valencia positiva) o mala (valencia negativa) influirá en la toma de decisiones de los consumidores. Se ha demostrado que el WOM negativo, tiene más influencia que las recomendaciones positivas (Arndt, 1967; Herr et al., 1991; Mizerski, 1982; Richins, 1983). Esta distinción sobre la información positiva o negativa es importante, pues los investigadores han encontrado que la información positiva y negativa afecta al comportamiento del consumidor de diferentes maneras (Arndt, 1967). Además, la mayor parte de la información que se escucha acerca de las ofertas es positiva, así que la información negativa puede recibir más atención debido a que es sorprendente, inusual y diferente (Basuroy et al., 2003). Más de la mitad de los consumidores insatisfechos habla acerca de sus malas experiencias, pero triplican su frecuencia (Marsha, 1983). Así, las experiencias de consumo negativas pueden reducir la probabilidad de compradores de repetición, pero también pueden impulsar a los consumidores a decir cosas poco favorables de forma que, los consumidores poco satisfechos, procuran compartir sus experiencias negativas incluso con desconocidos (Ruiz y Palací, 2012). Por otro lado, la dimensión de la modalidad hace alusión al canal por el que se transmite la comunicación, es decir, si es verbal o no verbal (Hoyer y Macinnis, 2010). Siguiendo a Vázquez-Casielles et al. (2013), la literatura del WOM tiene tres líneas de investigación:  Una perspectiva que analiza las razones por las que se realizan recomendaciones positivas o negativas sobre la base de sus experiencias con un producto. Estos estudios concluyen que existen factores “no interpersonales” que dan lugar a estas recomendaciones: satisfacción o insatisfacción (Anderson, 1998; Bowman y Narayandas, 2001; Brown, Barry, Dacin, y Gunst, 2005; Heitmann, Lehmann y Hermann, 2007; Maxham y Netemeyer, 2002), lealtad (Gounaris y Stathakopoulus, 2004), compromiso con la marca (Brown et al., 2005; Dick y Basu, 1994; Hennig-Thurau, Gwinter, Walsh, y Gremler, 2002; Lacey, Suh y Morgan, 2007), confianza (Ranaweera y Prabhu, 2003; Sichtmann, 2007), calidad CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 131 en el servicio (Harrison-Walker, 2001), duración de la relación con la empresa (Wangenheim y Bayon, 2004a, 2004b) y valor percibido (Matos y Vargas, 2008).  Este segundo foco ayuda a comprender los comportamientos de búsqueda de los consumidores, bajo qué factores recurren a este tipo de comunicación antes de tomar una decisión. En este sentido, se ha revelado que los consumidores son más propensos a buscar otras opiniones cuando tienen menos experiencia y una mayor implicación en la compra (Gilly, Graham, Wolfinbarger y Yale, 1998) o cuando se percibe un mayor riesgo en la toma de decisiones (Bansal y Voyer, 2000).  Desde esta misma persepectiva del receptor, se examina por qué algunas fuentes de información personales (comunicación positiva o negativa) ejercen una influencia más fuerte. Algunos de estos factores interpersonales son: la experiencia de la comunicación del emisor y la fortaleza de su mensaje (Bansal y Voyer, 2000; Gilly et al., 1998), la fuerza de los lazos entre la comunicación del emisor y receptor (Frenzen y Nakamoto, 1993), la similitud demográfica (Brown y Reingen, 1987) y la afinidad percibida (Gilly et al., 1998). De igual modo, en la literatura del marketing se pueden encontrar varios tipos de consumidores que tienen más probabilidades de difundir información: líderes de opinión, primeros usuarios y expertos en el mercado (Feick y Price, 1987). Estos autores, definen cada una de las figuras del siguiente modo:  El líder de opinión es alguien que actúa como intermediario informativo entre los medios de comunicación masiva y las opiniones y conductas de un individuo o grupo.  Los primeros compradores pueden ejercer cualquier tipo de influencia positiva o negativa en los compradores más tardíos.  Y, los expertos en el mercado, que se refiere a cualquier individuo que tiene información sobre las características de muchos productos, tiendas y otros aspectos del mercado, que inician conversaciones con los consumidores y les responden con información sobre el mercado. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 132 En este sentido, Chen y Xie (2005) hallaron que las opiniones de los expertos afectaban a la fijación del precio en los productos y a las estrategias publicitarias de las empresas. Por otro lado, los líderes de opinión tienen influencia, puesto que, por lo general no tienen un interés personal en que sus opiniones sean consideradas, así que estas se perciben como más creíbles e imparciales (Hoyer y Macinnis, 2010). Del mismo modo, en el contexto del eWOM, se han definido tres tipos de consumidores: (1) los que se quejan, (2) los que responden a los mensajes de las quejas y (3) los observadores que se limitan a leer las quejas y las respuestas (Lee y Song, 2010). De hecho, también se ha manifestado que la comprensión de los distintos estilos de consumo ayuda a las empresas a mejorar la eficacia con la que se pueden manejar las quejas que se publican (Dart y Freeman, 1994; Singh, 1990). Asimismo, Pintado y Sánchez (2011) señalan que existen otras clasificaciones del WOM. Entre ellas, la Asociación WOMMA19 establece que este tipo de comunicación puede surgir de dos maneras: orgánica y amplificada. 1. WOM orgánico: sucede de forma natural cuando la gente se convierte en defensora de una marca porque está contenta con el producto y tiene el deseo natural de compartir este apoyo y entusiasmo con el resto de la gente. 2. WOM amplificado: se produce cuando la empresa realiza una campaña concreta con el objetivo de provocar este tipo de comunicación. Por tanto, a través de estas definiciones se observa que el WOM orgánico corresponde a una acción espontánea de comunicación entre los consumidores, mientras que el amplificado es una acción de marketing iniciada por la empresa para que se hable del producto con una influencia positiva. Del mismo modo, Kozinets et al. (2010) se refieren a tres modelos para este tipo comunicación: (1) modelo orgánico, (2) lineal y (3) de redes. El modelo orgánico surge con las comunicaciones entre los consumidores relacionados con la marca o productos. Se trata de un tipo de comunicación motivada por el deseo de ayudar a los demás, para advertir a otros acerca de un mal servicio o comunicar el estado (Arndt 1967; Engel, Kegerreis y Blackwell 1969; Gatignon y 19 WOMMA: Word of Mouth Marketing Association. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 133 Robertson, 1986). En el modelo lineal, destaca la importancia de los consumidores influyentes en el proceso de comunicación. Ya se ha comentado que Feick y Price (1987) diferenciaron tres tipos de consumidores, por tanto, de acuerdo con esta tipología algunos consumidores fueron vistos como potenciales líderes de opinión. Sin embargo, el modelo de redes coincide con el desarrollo de Internet porque ofrece otros niveles de desarrollo, difusión y conocimiento del WOM. Los consumidores son considerados como coproductores activos de valor e intención en la difusión de sus mensajes y, a diferencia de los modelos anteriores cumple con una característica basada en el reconocimiento de que los mensajes no fluyen unidireccionalmente, sino que se intercambian entre los miembros de la red del consumidor. 2.9.1 La comunicación eWOM A finales de los años noventa, como resultado de las innovaciones tecnológicas (Hennig- Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012) y, ante la vorágine de las nuevas tecnologías de la información y comunicación, surge un nuevo concepto de WOM que se define como los comentarios online de los consumidores, en su mayoría anónimos, que son visibles por millones de consumidores y están disponibles por un periodo de tiempo indefinido (Hennig-Thurau et al., 2004). Un tipo de comunicación que se propaga a través de diferentes medios o vías para intercambiar información, que lleva implícito el anonimato y la confidencialidad, así como la inexistencia de limitaciones geográficas y la permanencia de las conversaciones (Kiecker y Cowles, 2001; Geld y Sundaram, 2002; Goldsmith y Horowitz, 2006). Algunos de los autores que han investigado este fenómeno (Bickart y Schindler, 2001; Stewart y Pavlov, 2002; Duan, et al., 2008; Gruen et al., 2006) lo han definido como un comentario positivo o negativo, hecho por individuos ajenos a la empresa sobre una marca, producto, servicio u organización, que puede estar disponible para una multitud de personas e instituciones a través de Internet (Aguilar et al., 2012). Una de las diferencias principales entre el WOM y el eWOM se encuentra en que el primero se construye con frecuencia a través de conversaciones de persona a persona, mientras que el eWOM está disponible para una gran cantidad de consumidores y CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 134 empresas, que conversan a un mismo nivel (Hennig-Thurau, 2004). Es así como el eWOM se ha consolidado como una potente herramienta de marketing que los profesionales no deben descuidar. No solo afecta a las decisiones de compra del consumidor, sino que también genera un efecto dominó, un fenómeno que difunde amplitud de mensajes de marketing debido a la decisión de los receptores para difundir los mensajes a través de sus redes sociales (Cheema y Kaikati, 2010; Huang, Cai, Tsang, y Zhou, 2011). El cambio en la forma de la comunicación oral del WOM tradicional hacia la comunicación online ha cambiado de “uno a uno” a de “muchos a muchos” (Huang et al., 2011), eliminándose también la restricción de tiempo, geografía y espacio (Cheung, Luo, Sia, y Chen, 2009), lo cual hace que aumente aún más el alcance del efecto dominó. Tabla 22. Diferencias entre el WOM y el eWOM WOM eWOM Encuentro Cara a cara Electrónico Momento del encuentro Encuentro simultáneo Encuentro no simultáneo Número de participantes Pocos Muchos Restricciones Geográficas Uso de Internet Dirección de la información Bidireccional Unidireccional/Bidireccional Relación emisor-receptor Estrecha Ninguna Volumen de información Pequeño Grande Relación con la empresa Ninguna Incierta Fuente: López y Sicilia (2013) Asimismo, se ha detectado un tercer tipo de WOM: el Microblogging Word of Mouth (MWOM) que combina el tiempo real y la influencia personal del WOM con la capacidad que tiene eWOM de llegar a grandes audiencias. Esta combinación única de características (figura 4), implica que MWOM puede llegar a la mayoría de los consumidores a una velocidad sin precedentes (Hennig-Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 135 Figura 5. Microblogging Word of Mouth En consecuencia, con Internet se abre una nueva Era para el WOM (Yeh y Choi, 2011) y han sido numerosos los estudios que han examinado la capacidad de persuasión de este tipo de comunicación en entornos digitales. La mayoría de las investigaciones antes de 2008 se centraban en analizar la calidad, cantidad y valencia (mensajes positivos, negativos y neutros), lo que se asocia con el impacto de los contenidos del eWOM. También se ha encontrado que una cantidad excesiva de comunicación puede conducir a la sobrecarga de información, disminuyendo así su capacidad de persuasión (Lee et al., 2008; Park et al., 2007; Park y Kim, 2008) o llegando a convertirse en una amenaza antes de ser consumido un producto (Mazzarol et al., 2007). Entre 2009 y 2011, los investigadores empezaron a explorar si el tipo de producto tenía alguna influencia sobre la capacidad de persuasión de este tipo de comunicación. Pero la mayoría de estos estudios abordaron el tema desde la perspectiva de la valencia (positiva y negativa) del eWOM (Xia y Bechwati, 2008; Park y Lee, 2009; Hao et al., 2010; Lim y Chung, 2011). Debido a la importancia que ha adquirido el empleo del eWOM, los Fuente: Hennig-Thurau, Wiertz y Feldhaus (2012) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 136 profesionales están interesados en entender la manera de promoverlo, gestionar su impacto y sacar provecho de su influencia (Castronovo y Huang, 2012). En los últimos años, la atención se ha desplazado en determinar los medios por los cuales mejorar la capacidad de credibilidad de este tipo de comunicación y la intención de compra mejorando la calidad del eWOM (Zhao et al., 2012; Jensen et al., 2013; Jiménez y Mendoza, 2013; Chang y Wu, 2014; See-To y Ho, 2014; Saleem y Ellahi, 2017; Nor et al., 2018), motivaciones de participación, uso e impacto del eWOM (Dellarocas, 2003; Hennig et al., 2004; Hennig y Walsh, 2004; Goldsmith y Horowitz, 2006), analizar cómo está formada la red social (Phelps et al., 2004) y, determinar qué factores y motivaciones llevan a los usuarios a participar en las redes sociales (Bumgarner, 2007; Foregger, 2008; Papacharissi y Mendelson, 2011; Raacke y Bonds-Raacke, 2008; Lampe et al. (2010); Smock, Ellison, Lampe y Wohn, 2011; Zhou et al., 2011; Whiting y Williams, 2013; Do Santo y Soto, 2014; Lin et al., 2016) entre otros, y ya comentados en los epígrafes anteriores. Por tanto, Internet se ha convertido en un poderoso canal de comunicación donde los consumidores, además de hacer sus compras, pueden ponerse en contacto unos con otros y compartir sus experiencias de consumo (…) una importancia cada vez mayor de este tipo de comunicaciones dado el desarrollo y popularidad que herramientas como los blogs, chats y redes sociales están teniendo en los últimos años y que suponen una plataforma ideal para el eWOM (…) el consumidor puede hacer llegar su experiencia a cualquier persona del mundo, en cualquier lugar y de forma inmediata; puede también compartir su experiencia con varias personas a la vez; (…) puede acceder a un mayor número de contactos a los que transmitir dicha experiencia de compra (Ruiz y Palací, 2012). En este contexto, las redes sociales se configuran como un nuevo sistema de entretenimiento y también de información, tomando elementos, recursos y características de los medios tradicionales, pero incorporando tanto un nuevo nivel de interacción como un nuevo modelo de negocio (Aguado y García, 2009). Que permiten a los usuarios comunicarse con miles de millones de personas de todo el mundo (Williams et al., 2012) con intereses, valores y objetivos comunes. Los usuarios CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 137 comparten recursos e información con los miembros de la comunidad (Ridings, Gefen, y Arinze, 2002; Wang, Yu, y Fesenmaier, 2002) y el 50% conecta con las marcas (Van Belleghem, Eenhuizen, y Veris, 2011). En este sentido, Muniz y O´Guinn (2001) demostraron que los consumidores forman comunidades tanto en entornos online como offline, porque además del desarrollo de relaciones con la marca también se crean lazos interpersonales con otros miembros de la comunidad compartiendo conocimientos, opiniones y experiencias relacionadas con la marca. Por tanto, las redes sociales se han convertido en un importante canal de comunicación para que las empresas publiciten sus productos y servicios, así como una plataforma a través de la cual comunicarse con los clientes (Chu y Kim, 2011; Williamson, 2006). Los seguidores de las redes sociales son más propensos a proporcionar eWOM (de Vries, Gensler y Leeflang, 2012) y su difusión a través de los medios sociales es mucho más amplia que en los medios tradicionales. Por tanto, el rápido crecimiento que han experimentado estos medios y la necesidad de comprender cómo se genera esta comunicación a partir de las noticias publicadas por las empresas, resulta imprescindible para los profesionales de marketing (Hsu et al., 2015). Conceptualmente, el eWOM en las redes sociales se ha examinado en base a tres aspectos: buscar, ofrecer y transmitir información. Y gracias a la interactividad de las redes sociales, una persona puede ejercer estas tres funciones. De acuerdo con los autores Chu y Kim (2011), Yeh y Choi (2011), el eWOM que se difunde a través de Internet tiene este carácter multidimensional: la dimensión “ofrecer información” se refiere a la voluntad de los individuos para ofrecer sus conocimientos acerca de algunos asuntos a otros usuarios de la página corporativa. La dimensión “transmitir información” se refiere al propósito de los individuos para transmitir información realizada en la página corporativa a otros que no lo utilizan (Yeh y Choi, 2011). Y la dimensión “buscar información” hace alusión a las intenciones de los individuos para buscar información en la página corporativa (Ridings et al., 2002). Por ello, la fase de búsqueda de información se puede dividir en información interna (por ejemplo, anterior experiencia de compra) y la información externa (como WOM o consejos de expertos - Engel, Kollat y Blackwell, 1984-). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 138 Del mismo modo, a partir de Kiecker y Cowles (2002), los autores Tsao et al. (2015) clasificaron la comunicación eWOM como:  Espontánea: Iniciada y realizada por consumidores individuales utilizando sus propios medios (por ejemplo, una cuenta email personal).  Casi-espontánea: iniciada y realizada por consumidores individuales en entornos creados por profesionales (por ejemplo, en la web de la empresa o web oficial de un producto o marca).  Independiente: iniciada y realizada por consumidores en entornos creados por grupos de interés especial, asociaciones profesionales, y/o organizaciones con otros fines distintos a ventas de productos (por ejemplo, foros, comunidades en Internet).  Corporativa: iniciada por profesionales, pero realizada por consumidores individuales pagados y/o de lo contrario motivados a difundir su opinión sobre un producto o empresa con el propósito de promover la venta de productos o promocionar la empresa. 2.9.2 Intenciones de los consumidores para generar eWOM En términos generales, los consumidores que solicitan las opiniones de otros en Internet son más propensos a actuar sobre la información que reciben y, por tanto, presentan una mayor conformidad que las personas que no piden las opiniones de los demás. Cuando las opiniones son de mayor calidad, estas proporcionan a los consumidores consejos para la solución de problemas (Tsao et al., 2015). Asimismo, los consumidores que realizan búsquedas online de eWOM tienden a mostrar un alto grado de conformidad y son más propensos a formar las percepciones del producto y de su actitud basada en la información externa, que a su vez influye en la valoración del producto y en su posterior intención de compra (Banerjee, 1992; Tsao, 2014; Tsao et al., 2015). De este modo, cuando los consumidores consideran que un comentario es más creíble y además es positivo, tienden a desarrollar una actitud favorable hacia el producto que CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 139 se trate y contribuye en su intención de compra (Bickart y Schindler, 2001; Huang, Hsiao y Chen, 2012; Jensen, Averbeck, Zhang y Wright, 2013). Conforme a la literatura revisada, se han localizado varias corrientes de investigación que tratan de explicar las intenciones de los consumidores para realizar eWOM (tabla 23): Tabla 23. Antecedentes que influyen en las intenciones de los consumidores para generar eWOM Autores Antecedentes de las intenciones Doh y Hwang (2009) La relación de mensajes positivos y negativos influyen en la capacidad persuasiva del eWOM. Lee y Youn (2009) Los juicios de los consumidores en las plataformas (blogs, foros, webs comerciales) influyen sobre los productos y las intenciones de publicar eWOM. Prendergast, Ko, y Yuen (2010) La similitud entre el tema del foro, el interés y la actitud hacia el foro. Chu y Kim, (2011); Yeh y Choi, (2011) Intenciones de ofrecer, transmitir y buscar información en comunidades virtuales. Martin y Lueg (2013) La confiabilidad de la fuente, las experiencias, el conocimiento y los testimonios. Chih, Wang, Hsu y Huang (2013) La credibilidad de opinión. Serra y Santo-Sanfiel (2014) Conectar con las páginas, publicar en ellas y compartir contenido sobre las marcas. Estas intenciones están directamente asociadas a las motivaciones y gratificaciones obtenidas. Tsao et al. (2015) Influencia de la calidad, credibilidad e intención de compra del eWOM en plataformas corporativas e independientes. Kucukemiroglu y Kara (2015) Factores que influyen sobre la comunicación eWOM: capital social, confianza, carácter innovador, búsqueda de información y liderazgo de opinión. Chih, Wang, Hsu y Huang (2015) Las características de las noticias publicadas en las FanPage determinan las intenciones de los seguidores para buscar, ofrecer o transmitir eWOM. Saleem y Ellahi (2017) Influencia del eWOM en la intención de compra de los usuarios de Facebook. Nor et al. (2018) Factores que influyen en el eWOM e intención de compra de la Generación Y. Fuente: Elaboración propia A partir de una muestra de mensajes recopilados de diferentes páginas web y clasificados como positivos y negativos, Doh y Hwang (2009) encontraron que un 97% de los participantes otorgaron credibilidad a los mensajes con opiniones que publicaron CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 140 los consumidores. Como variables influyentes, tuvieron en cuenta la actitud hacia el producto, hacia el sitio web, la intención de compra y la credibilidad del eWOM. La actitud hacia el producto fue la variable que presentó una mayor correlación con el número de mensajes positivos. Sin embargo, sus resultados también indicaron que los mensajes negativos pueden mejorar el rendimiento de una página web porque un conjunto perfecto de mensajes eWOM positivos puede generar desconfianza y, por tanto, influir en la actitud hacia el sitio web y en la credibilidad del eWOM. Por su parte, Lee y Youn (2009), examinaron si los comentarios publicados en las distintas plataformas (sitios web de empresas, blogs personales o webs de opinión) afectaban a los juicios que tienen los consumidores sobre los productos. Sus hallazgos demostraron que los participantes que estuvieron expuestos a comentarios publicados en sitios web de la marca y en webs independientes sobre el producto, no fue diferente con respecto a las atribuciones causales acerca de las intenciones de las críticas y juicios de los productos. Sin embargo, los participantes que leían comentarios publicados en los blogs personales fueron más propensos a sospechar que ciertas circunstancias (por ejemplo, intereses particulares) estaban detrás de la opinión de quienes fueron expuestos para el control de una página web independiente o de la empresa. En esta misma línea de investigación, Tsao et al. (2015) adoptaron dos tipos de plataformas (corporativas e independientes). En las plataformas corporativas los comentarios de los consumidores se publican en los foros de webs corporativas, mientras que en las plataformas independientes la opinión de los consumidores se publica en foros que contienen una comunidad de expertos. Sus resultados reflejaron que los comentarios positivos de los productos (servicios) de mayor calidad pueden aumentar la credibilidad del eWOM y la intención de compra; sin embargo, con el tipo de plataforma no obtuvieron el impacto esperado en la capacidad persuasiva del eWOM. Por consiguiente, la autenticidad y motivos de publicar eWOM se pueden poner en duda (Tsao et al., 2015) y las circunstancias asociadas con estos comentarios pueden encontrarse a menudo en blogs personales, sitios de comentarios independientes al producto y sitios web de la marca corporativa (Lee y Youn, 2009). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 141 Prendergast, Ko, y Yuen (2010); Saleem y Ellahi (2017); Nor et al. (2018) han incidido en cómo la comunicación eWOM puede influir en las intenciones de compra. Prendergast, Ko, y Yuen (2010) tuvieron en cuenta la similitud entre el tema de un foro y los intereses del usuario, así como la actitud positiva hacia el foro, su influencia sobre la capacidad persuasiva del foro y, esta a su vez, en la intención de compra. En este contexto, la similitud entre los temas del foro y los intereses del receptor tuvieron una relación directa con la intención de compra, así como una relación indirecta con la capacidad persuasiva del foro. Por su parte, Saleem y Ellahi (2017) identificaron la homofilía, la confianza, la influencia informativa y la experiencia como factores que influyen en el eWOM y en la intención de compra de moda en Facebook. Mientras que Nor et al. (2018) señalan como factores: la confianza, el carácter innovador y el liderazgo de opinión como factores influyentes de esta comunicación y posterior intención de compra para los consumidores pertenecientes a la Generación Y. Con referencia a los foros de discusión, Chih, Wang, Hsu, y Huang (2013) hallaron que la reputación del sitio web, la credibilidad de la fuente, la obtención de información relacionada con la compra y la orientación social a través de la información influyen positivamente en la credibilidad del eWOM. A su vez, la credibilidad percibida del eWOM positiva influye directamente en las intenciones de compra e indirectamente en las intenciones de compra a través de las actitudes del producto y del sitio Web. En relación con las comunidades de marca online, Yeh y Choi (2011) identificaron las variables que influyen en la actividad del eWOM, no solo la intención de los miembros de la comunidad para intercambiar información con otros miembros, sino también las intenciones de transmitir a ajenos. Sus resultados sugieren que las intenciones de los miembros fluyen en dos líneas. Por un lado, la identificación de un miembro de la comunidad con la marca conduce a una mayor fidelidad a la marca, y a su vez aumenta las intenciones de participación en la comunicación eWOM a favor de esa marca. Por otro, la identificación de los miembros de la comunidad con la marca influye positivamente en un sentido de pertenencia a la comunidad y mejora la confianza entre los miembros. Por tanto, esta mejora de la confianza conduce positivamente a las intenciones del eWOM entre los miembros, poniendo en relieve no solo la estrecha CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 142 relación entre las marcas y los consumidores, sino también una fuerte afiliación con la comunidad de marca (Yeh y Choi, 2011). Chu y Kim, (2011) identificaron los factores sociales que influyen en el compromiso de los consumidores para ofrecer, transmitir y buscar información en las redes sociales. Sus resultados demostraron que la confianza, las influencias sociales e informativas constituyen los principales antecedentes del comportamiento del eWOM en las redes sociales. Asimismo, la fuerza de los vínculos tuvo un fuerte impacto sobre buscar y transmitir información de un producto, sin embargo, la relación entre la homofilia y el eWOM fue negativa. En relación con la confianza, estos autores afirman que cuanto mayor es el nivel de confianza entre los contactos que tienen los usuarios en sus redes sociales, mayor es la probabilidad de participar en ofrecer, transmitir y buscar información. De este modo, la confianza se concibe como un medio importante para evaluar el origen y el valor de la información y por tanto, tiene una gran influencia en la transmisión de eWOM por las redes sociales (Chu y Kim, 2011). Esta interacción en el comportamiento del eWOM en los medios sociales está causada por un fuerte vínculo, confianza, influencia normativa e informativa (Chu y Kim, 2011). En cuanto al peso del eWOM en nuevos productos, los autores Martin y Lueg (2013) afirman que la fiabilidad de la fuente tiene una fuerte influencia en los procesos de adopción y difusión de nuevos productos porque los futuros consumidores tienen poco conocimiento sobre el producto. Por tanto, los consumidores que -contentos con sus experiencias sobre una marca, suelen utilizar las redes sociales, y recomiendan la marca a otros potenciales consumidores-, pueden afectar a las actitudes de otros potenciales clientes creando, modificando o desarrollando vínculos afectivos hacia esa marca (Aguado y García, 2009). Sin embargo, los comentarios relacionados con los bienes de confianza20 tienden a ser más convincentes que los relacionadas con bienes de búsqueda (Tsao et al., 2015). Por su parte, Park y Lee (2009) obtuvieron hallazgos similares, excepto que encontraron los comentarios de bienes de experiencia más 20 Los productos se pueden clasificar en tren categorías en base a sus atributos: búsqueda, experiencia y confianza (Alba et al., 1997). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 143 convincentes que los de los bienes de búsqueda. Por tanto, la calidad del eWOM ejerce igualmente una influencia positiva sobre la capacidad de persuasión del eWOM tanto para los bienes de confianza como bienes de búsqueda. En el mismo orden de ideas, para la red social Facebook, los autores Chih et al. (2015) explicaron las intenciones de los consumidores para difundir comunicación eWOM a partir de las noticas publicadas en los perfiles corporativos de las empresas. En este sentido, los autores consideraron el concepto noticia a cualquier información publicada por la empresa en la FanPage: noticias, actualizaciones, concursos, promociones o nuevos productos (Hsu et al., 2015). En su modelo, los autores integran la teoría de los Usos y Gratificaciones (TUG) con las Hipótesis de Mediación Dual (MacKenzie, Lutz, y Belch, 1986) para demostrar el proceso de generación del eWOM. Por un lado, la TUG se puede utilizar con el fin de proporcionar los principales antecedentes de las intenciones del eWOM. En concreto, muestran que el entretenimiento y la capacidad informativa de las noticias percibidas influyen en el grado de interés de la actitud hacia la noticia que, a su vez, está representada por el interés personal de los individuos hacia las noticias y que intercede entre la capacidad informativa y de entretenimiento de las noticias en las dimensiones hedónica y utilitaria de la actitud hacia la FanPage (figura 5). Fuente: Hsu et al. (2015) Figura 6. Modelo que integra la teoría de los Usos y Gratificaciones con las Hipótesis de Mediación Dual CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 144 Además, la dimensión hedónica hace referencia a una evaluación sobre el nivel de agrado hacia la noticia y la dimensión utilitaria, evalúa en qué medida es útil la noticia para la toma de decisiones. Desde una perspectiva psicológica, se han identificado como necesidades principales de consumo de los medios de comunicación: el entretenimiento y la información (Frotar, 1994), que también se corresponde con las dimensiones hedónica y utilitaria en el comportamiento de la navegación web (Chen & Wells, 1999; Eighmey, 1997; Eighmey y McCord, 1998; Korgaonkar et al., 1999; Rubin, 1994). El entretenimiento se define como el disfrute y diversión que perciben los usuarios con el consumo de los medios de comunicación que, en el entorno web, se refiere a la capacidad de los anuncios para cumplir con las necesidades de escapismo, placer hedonista, disfrute estético o liberación emocional de los usuarios (Luo, 2002) y está considerado como uno de los principales antecedentes de la visualización de anuncios web (Kim et., al 2010). Y el nivel informativo se refiere a la capacidad de los anuncios para proporcionar información apropiada con el fin de convencer a los consumidores a aceptar el mensaje del anuncio (Rotzoll, Haefner y Sandage, 1989). Asimismo, los autores sostienen que la noticia publicada en una FanPage es una comunicación de marketing y de publicidad para promover los productos, servicios y actividades de la empresa (Foreseeing Innovative New Digiservices, 2012). Las dimensiones hedónica y utilitaria se han tenido en cuenta en la investigación de marketing (Holbrook y Hirschman, 1982; Batra y Ahtola, 1990; Voss, Spangenberg y Grohmann, 2003; López y Ruiz, 2011) pero no tuvieron en cuenta la dimensión grado de interés (Olney, Holbrook, y Batra, 1991; Voss et al., 2003). 2.9.2.1 Motivaciones para generar eWOM Hay una serie de motivaciones potenciales que estimulan a los consumidores a transmitir información, estas se clasifican en intrínsecas y extrínsecas. En la literatura del marketing, se identifican varios perfiles de consumidores que son más propensos a difundir información: líderes de opinión, primeros adoptantes y expertos del mercado (Price, 1987), sin embargo, se desconoce qué motiva a un líder de opinión (Godes et al., CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 145 2004). Con respecto a los expertos del mercado (Feick y Price, 1987), algunos autores sugieren que un experto puede utilizar su conocimiento para mejorar su poder en la sociedad (Godes et al., 2004). Incluso, en los entornos digitales se menciona la figura de expertos virales que comparten correos electrónicos con otros (Phelps y Mobilio, 2004) o los e-influenciadores, para describir a aquellas personas que difunden mensajes por Internet (Burson-Marsteller y Roper Starch Worldwide, 1999). No obstante, el interés por explorar qué motiva a los consumidores a hablar de sus experiencias positivas o negativas se remonta a la década de los sesenta del siglo pasado. Ditcher (1966) identificó cuatro posibles categorías que motivan el WOM positivo: (1) nivel de compromiso con el producto, (2) auto-implicación, (3) otros compromisos y (4) compromiso con el mensaje. A esta clasificación, Engel, Blackwell y Miniard (1993) añadieron la reducción de la disonancia cognitiva (Festinger, 1957), la cual establece que un sujeto puede atravesar por un malestar psicológico si sus pensamientos o ideas no son iguales a sus acciones (Rosero, 2015). Es decir, los consumidores pueden experimentar incongruencia cognitiva relacionada con la información sobre las alternativas que ha rechazado, o estar causada por la información que reciban de otras fuentes. Por consiguiente, esta incongruencia puede ser reducida a través de información neutral o imparcial que confirme con solidez la elección del consumidor (Hennig-Thurau, 2004). Schiffman y Kanuk (1987) designaron otro grupo de motivos, incluyendo la reducción de riesgos con respecto a las decisiones de compra y la reducción del tiempo de búsqueda de información como motivaciones de auto-implicación. De igual manera, Wiedmann, Walsh y Mitchell (2001) apoyaron la relevancia de ambos motivos, argumentando que con la saturación de información y de productos, cada vez es más difícil que los consumidores conozcan y procesen todas las alternativas […] en tales circunstancias, asesores competentes […] pueden ayudar a los consumidores a informarse sin necesidad de participar en actividades de búsqueda cognitivamente exigentes y largas (Wiedmann et al., 2001). Otra de las motivaciones resulta ser de la participación en el producto, es decir, el conocimiento de nuevos productos en el mercado y su consumo. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 146 Es así como las plataformas de opinión permiten realizar una búsqueda individualizada a los consumidores y sobre cómo utilizar un producto (Granitz y Ward, 2001). En relación a las otras motivaciones de participación, estas se derivan de la función social del consumo, entendida como la información relacionada con el producto en las plataformas de opinión y su posición social. Sundaram, Mitra y Webster (1998) identificaron los motivos aludiendo al WOM positivo o negativo. Los motivos para un WOM positivo fueron el altruismo positivo, implicación con el producto, mejora personal y el apoyo a la empresa; en cambio, para expresar las experiencias negativas los motivos fueron el altruismo negativo, reducir la ansiedad, la venganza y búsqueda de consejos. Con la llegada de Internet, Balasubramaniun y Mahajan (2001) sostuvieron que los principales motivos están basados en la utilidad de la comunicación en las plataformas virtuales, diferenciando entre la utilidad de consumo y la utilidad de aprobación. Por tanto, gracias a las nuevas tecnologías, la capacidad de influir a múltiples individuos al mismo tiempo (Subramani Y Rajagopalan, 2003; Thurau, Gwinner, Walsh y Gremler, 2004) permite a los influenciadores nuevos medios de forma constante (Wellman et al., 1996). Hennig-Thurau et al. (2004) identificaron las motivaciones por las que los usuarios realizan eWOM en las páginas de opinión de Internet: (1) Obtener información relacionada con la compra, que incluye reducción del riesgo y del tiempo de búsqueda; (2) la orientación social, hace referencia a la reducción de la disonancia cognitiva y a definir la posición social el individuo; (3) pertenencia a la comunidad, porque los consumidores pueden recurrir a Internet para interactuar con otros e intercambiar sus experiencias; (4) incentivo económico, es decir, recompensas que pueden recibir los consumidores directa o indirectamente por compartir sus experiencias y (5) aprender a consumir el producto. Walsh et al. (2004) desarrollaron tres motivos por los cuales, expertos en el mercado transmiten información a otros consumidores: (1) obligación de compartir, (2) placer de compartir y (3) deseo de ayudar a los demás. Por tanto, también pueden influir en las CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 147 decisiones de compra y en el comportamiento de los usuarios. Estos autores, sostienen que algunos consumidores trasmiten información porque resulta intrínsecamente satisfactorio (Bloch, 1986). Al mismo tiempo, Phelps, Lewis, Mobilio, Perry y Raman (2004) examinaron las motivaciones para transmitir mensajes por correo electrónico. Detectaron emociones positivas cuando se envían estos mensajes (se sentían útiles, emocionados, satisfechos y felices); además del buen humor, el sentido del deber, la calidad o relevancia de los mensajes, también fueron motivaciones clave en la participación de los expertos. Siguiendo la línea de investigación de Hennig-Thurau (2004), Roy (2011) investigó las motivaciones en el intercambio de información a través de las redes sociales. Para ello tuvo en cuanta que en la muestra había dos tipos de población, por un lado, los que objetivamente hablan de un producto en concreto y segundo, los que hablan de productos/servicios en general. Tanto para una población como otra, Roy (2011) destacó como principales motivaciones (1) la distribución de júbilo, (2) resentimiento, (3) defensa, (4) narcisismo e (5) incentivo económico. Sin embargo, para la muestra de población de productos específicos existía la necesidad de venganza, sociabilidad, de reconocimiento, de pasar el tiempo y tendencia popular. De mismo modo, se han identificado las motivaciones para los usos del eWOM en Facebook. Serra y Santo-Sanfiel (2014) hallaron que la motivación principal de un consumidor para darle a “me gusta” en una página comercial es la de demostrar sus gustos y preferencias, es decir, el usuario emplea las marcas como iconos culturales cuyos significados añaden valor a la imagen que desean proyectar socialmente. Asimismo, a través del intercambio de contenidos en las marcas, los consumidores negocian su identidad social con sus grupos (por ejemplo, la familia, los amigos de la infancia, compañeros de trabajo, vecinos locales, etc.). Estos autores, sugieren que se producen tres tipos de eWOM en Facebook: (1) conectar con las páginas comerciales (FanPage), (2) publicar y (3) compartir contenido, cuyos motivos principales se relejan en la tabla siguiente: CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 148 Tabla 24. Principales motivaciones para producir eWOM Conectar con las páginas Publicar contenido en las páginas Compartir contenido sobre las marcas Principales motivaciones Necesidad de expresión personal Necesidad de expresión personal Interacción social (mercado de expertos) con lazos ya existentes Formación de la identidad social, fortalecimiento de las relaciones sociales Formación de identidad social, interacción social con nuevos vínculos. Necesidad de expresarse Creación de nuevos vínculos sociales, sentido de pertenencia, reforzamiento de valores y ocio Formación de identidad social, reforzamiento de valores, de ego, liderazgo. Búsqueda de información Ocio Fuente: Serra y Santo-Sanfiel (2014) Desde una perspectiva tecnológica, también se han sugerido las motivaciones que inducen a realizar eWOM (como ya se ha comentado en el epígrafe 2.8.1.2). Lin et al. (2017) demostraron que no solo son los beneficios sociales, la mejora social, los incentivos económicos o los mensajes asombrosos los factores que impulsan a los cosumidores a compartir comunicaciones en las redes sociales; sino que la inmediatez de la obtener información y de compartirla resultan ser factores novedosos en la literatura del eWOM. En resumen, se puede observar que la mayoría de las motivaciones detectadas en las investigaciones coinciden que varían en función de las necesidades comunicativas que tienen los individuos. Por tanto, analizar cómo influyen en su decisión expresar sus experiencias, resulta evidente para las empresas y que sean estas, las que fomenten su participación a través de las redes sociales. A modo de síntesis, se ha elaborado un cuadro con las principales líneas de investigación y motivaciones para generar comunicación WOM y eWOM: Tabla 25. Motivaciones para generar WOM y eWOM Autor Motivaciones Ditcher (1966) (1) Nivel de compromiso con el producto, (2) auto-implicación, (3) otros compromisos y (4) compromiso con el mensaje. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 149 Fuente: Elaboración propia 2.10 Estructura de la industria cinematográfica Dado que en esta investigación se analizan los factores que motivan a los espectadores para utilizar las redes sociales en la búsqueda de información sobre películas de cine y sus intenciones para transmitir y compartir eWOM a través de ellas; en este epígrafe, conviene dedicar unas líneas al funcionamiento del negocio cinematográfico, así como los factores que influyen en su decisión para ir a ver una película. De acuerdo con la US Census Bureau (2000) se define como el conjunto de empresas que participan en la producción, distribución y exhibición de largometrajes de ficción, conformado por productoras de cine, distribuidoras de cine y salas de exhibición cinematográfica. De esta definición se deduce que intervienen tres funciones de negocio bien diferenciadas: producción, distribución y exhibición de las películas. Schiffman y Kanuk (1987) (1) Reducción de riesgos con respecto a las decisiones de compra y (2) la reducción del tiempo de búsqueda de información. Engel, Blackwell y Miniard (1993) (1) Nivel de compromiso con el producto, (2) auto-implicación, (3) otros compromisos, (4) compromiso con el mensaje y (5) reducción de la disonancia cognitiva. Sundaram, Mitra y Webster (1998) WOM positivo: altruismo positivo, implicación con el producto, mejora personal y apoyar a la empresa. WOM negativo: altruismo negativo, reducir la ansiedad, por venganza y búsqueda de consejos. Wiedmann, Walsh y Mitchell (2001) (1) Reducción de riesgos con respecto a las decisiones de compra y (2) la reducción del tiempo de búsqueda de información. Balasubramaniun y Mahajan (2001) (1) Utilidad de consumo y (2) la utilidad aprobación. Hennig-Thurau et al. (2004) (1) Obtener información relacionada con la compra, (2) la orientación social, (3) pertenencia a la comunidad, (4) incentivo económico y (5) aprender a consumir el producto. Walsh et al. (2004) (1) Obligación de compartir, (2) placer de compartir y (3) deseo de ayudar a los demás. Phelps, Lewis, Mobilio, Perry y Raman (2004) Emociones positivas: sentirse útil, emocionado, satisfecho y feliz. Roy (2011) (1) La distribución de júbilo, (2) resentimiento, (3) defensa, (4) narcisismo e (5) incentivo económico Serra y Santo-Sanfiel (2014) (1) Necesidad de expresión personal, (2) identidad social, (3) fortalecimiento de relaciones, (4) creación de nuevos vínculos, (5) búsqueda de información, (6) interacción social y (7) ocio. Lin et al. (2016) (1) Beneficios sociales, (2) mejora social, (3) incentivos económicos y (4) los mensajes asombrosos. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 150 Fuente: Elaboración propia Al mismo tiempo, la industria cinematográfica está compuesta por un amplio entramado de empresas, que ofrecen bienes y servicios especializados: además las actividades de estas compañías se extienden a otros medios, como la televisión, y a diferentes sectores de la comunicación. Por otra parte, desde una perspectiva sociológica, el cine es un poderoso medio de difusión, que ha contribuido a mundializar ideas y costumbres, sin distinguir fronteras políticas ni barreras culturales (Redondo, 2000). En esta definición además de incluir el factor sociocultural de la industria, la distribución del producto abarca un ciclo más complejo que requiere de técnicas y métodos para su comercialización en diferentes soportes, que abarcan desde las salas de cine hasta las plataformas online. De ahí que las relaciones entre los negocios audiovisuales y los consumidores hayan cambiado radicalmente, ni los medios son los tradicionales, ni los consumidores lo son (Sanjurjo, 2015). Fuente: Fernández y Barco (2009) Como en todos los sectores, son varias las amenazas que han surgido de este entorno: PRODUCCIÓN DISTRIBUCIÓN EXHIBICIÓN Figura 7. Funciones de negocio en la industria cinematográfica CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 151  Caída demográfica: que afecta sobre todo a la generación que está accediendo al intervalo de edad donde se encuentra la mayor parte de los espectadores.  Mejoras técnicas de las tecnologías en las casas.  La revolución de las televisiones de pago y de contenidos online.  La variedad de ocio y espectáculo que ofrecen hoy en día las ciudades.  Y un gran enemigo, la “piratería”, que según los datos publicados en por el Observatorio de la piratería y hábitos de consumo de contenidos digitales 2017, el volumen de películas al que se accedió ilegalmente durante 2016 fue de 789 millones, cuyo valor en el mercado es de 6.935 millones de euros frente a los 6.907 de 2015. Del mismo modo, el 33 % de los accesos se produjo cuando la película aún se estaba proyectando en salas de cine, frente al 36 % de 2015. 2.11 Producción Las empresas introducen nuevos productos en el mercado una vez que han llevado a cabo una estimación favorable de sus ventas y ganancias futuras. Esta estimación incluye diferentes factores, desde la magnitud del mercado potencial, la competencia, recursos de la compañía, personal de la organización… hasta el plan de marketing que se elaborará para su lanzamiento futuro. Tradicionalmente, los responsables de marketing han clasificado sus productos sobre la base de sus distintas características: durabilidad, tangibilidad y tipo de uso (de consumo e industrial). Encontrándose siempre una estrategia de marketing mix apropiada para cada tipo:  Bienes de consumo no duraderos: son aquéllos que, siendo tangibles, suelen consumirse rápidamente. Debido a que su consumo e intención de compra son frecuentes, la estrategia apropiada es hacerlos disponibles en muchos lugares, aplicar un pequeño margen y anunciarlos con intensidad con objeto de inducir a su prueba y a la preferencia por ellos. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 152  Bienes de consumo duradero: son tangibles y por lo general suelen usarse muchas veces. Necesitan mayor personal de ventas y de servicio, exige un mayor margen y precisa una mayor garantía por parte del vendedor.  Servicios: Son intangibles, inseparables, variables y perecederos. Suelen exigir un mayor control de calidad, credibilidad por parte del proveedor y adaptación a las preferencias de los consumidores.  Bienes industriales: se refiere a aquellos bienes adquiridos por el fabricante para producir otros nuevos (materias primas, productos manufacturados, y conjuntos incorporales). Por su parte, Booz, Allen y Hamilton (1982) establecen la siguiente clasificación:  Producto nuevo para el mercado y la empresa.  Producto nuevo que inició una nueva línea de productos para la empresa, pero no para el mercado.  Producto nuevo que supuso una extensión de línea ya existente en la empresa.  Producto nuevo que sustituyó a otro(s) de la empresa, añadiendo modificaciones que constituyan ventajas significativas. O bien, otra de las clasificaciones es la propuesta por Lilien y Kotler, (1992):  Innovación del producto nuevo, se trata de productos nuevos para el mercado y para la compañía, es decir, se establecen productos nuevos para competir contra las otras clases de productos.  La marca nueva, que contiene productos que son nuevos para la compañía, pero no para el mercado.  El modelo nuevo, estilo o tamaño del paquete, es decir, que el producto es “superficialmente nuevo”, el mercado lo reconoce inmediatamente y se entiende como una extensión de la línea de productos de la compañía. En este caso, al tratarse de un producto cinematográfico, encajaría en la definición de “producto nuevo para el mercado y para la empresa” (Booz, Allen y Hamilton, 1982); en el sentido de que se trata de una historia y producción nueva, dirigida a un público en concreto (en cuanto a gustos, hábitos y preferencias). Además, cada película tiene un CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 153 traje diferente con unas características específicas en cuanto a las variables que intervienen en su desarrollo y proceso de comercialización, de modo que no se puede tratar a todas por igual, sino que cada una tiene su propio posicionamiento, público objetivo y estrategia de comunicación. Y su objetivo es llegar al consumidor final para satisfacer unas necesidades. Por ello, se requiere de técnicas específicas, profesionales y herramientas de marketing básicas para poder tener éxito, como por ejemplo la investigación de mercados, que permite tomar decisiones más adecuadas, llevar a cabo acciones más eficientes y tener una mayor rentabilidad. Se estudia detenidamente la fecha de estreno más apropiada, evitando títulos que puedan restar protagonismo al propio, con el objetivo deatraer el máximo número de espectadores en los primeros días de exhibición, preferentemente durante el fin de semana de apertura (Herbera, 2015). El producto cinematográfico tiene sus peculiaridades, y como tal, tiene su propio ciclo de vida, que abarca desde el concepto o idea hasta su lanzamiento, que corresponde con la fecha del estreno de la película. En consecuencia, tiene que pasar por una serie de etapas hasta que se obtiene el producto final, es decir, la película propiamente dicha. Particularmente, comienza por el guión, generalmente basado en una historia original, real u obra literaria comercialmente viable (Vogel, 2001; Squire, 2004). Se suele acompañar de una sinopsis y un resumen de los principales personajes. Desde ese momento se desarrolla y evoluciona hasta que se convierte en película, de hecho, se ha estimado que cada año se presentan 15.000 guiones, de los cuales, solo 700 se convierten en películas en EE.UU. (Eliashberg, Hui y Zhang, 2007). En la siguiente figura, se representa la cadena de valor de la película (Batlle, 2013). En ella se recogen las fases de desarrollo del producto cinematográfico hasta su comercializacion en las distintas ventanas de exhibición. No obstante, este trabajo de investigación se centrará en la primera ventana, las salas de cine. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 154 Si la idea consigue despertar el interés de un productor potencial o de alguien capaz de ejercer alguna influencia sobre un producto, se firma una opción de compra, y a partir de este punto se inicia la búsqueda de la financiación. De hecho, se han llevado a cabo numerosos estudios para predecir el éxito de una película antes de su producción y las razones que han motivado este interés son dos (Eliashberg, Hui y Zhang, 2007): 1. Por los costes de producción que conlleva producir una película. 2. Y como consecuencia de la primera, antes de producir una película, lo importante es decidir la inversión en base al guión, ya que una vez producida la película se obtiene más información sobre el reparto, presupuesto de marketing, etc. Se han dado casos, en los que al principio ha habido problemas en la búsqueda de financiación de una película y luego ha resultado ser un éxito en taquilla. Muchas veces nos equivocamos al tachar un guión de fracaso, porque de estos errores, por los que al final en muchos casos se apuesta, salen cosas maravillosas (Bosch, 2004) o, incluso, no han tenido una distribuidora que se haya querido encargar de la comercialización y por tanto no se ha llegado a estrenar (Esteban y López, 1998). La mecánica que se sigue para obtener fondos, es definir en líneas generales la historia, quién será el director y productor de la película, localizaciones, reparto y una estimación Salas de cine DVD/BD TV pago TV abierto PPV VOD Internet Otros canales Creación Producción Distribución Ventanas de Exhibición Fuente: Batle (2013) Figura 8. Proceso de producción dentro de la cadena de valor CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 155 del presupuesto. Una vez que existe financiación se comienza a producir y desarrollar la película, donde entran en juego las productoras cinematográficas, es decir, empresas que realizan como actividad económica largometrajes de ficción, para ser estrenados, en primera instancia, en las salas de exhibición cinematográfica (Buquet, 2005). Después de su estreno en sala podrá explotarse en otros soportes como vídeo, DVD, televisión privada, en abierto, pay per view, video on demand, etc. Lo cual implica la vinculación de la productora con empresas de otros sectores de la industria audiovisual. Desai et al. (2002) describen tres riesgos en la producción de películas: riesgo al finalizarse, en el estreno y riesgo financiero: 1. Riesgo al finalizarse: debido al alto nivel de inversión requerida y cambios en las motivaciones y relaciones entre los productores, actores y los financieros. 2. Riesgo en el estreno: porque hace frente a factores como la incertidumbre en la aparición de estrellas, las reacciones de la audiencia y de los críticos, que hace difícil el predecir los resultados. 3. Riesgo financiero: ya que la equidad de los inversores hace frente al riesgo financiero. Según fuentes del ICAA21, en la siguiente tabla se muestra la evolución del número de productoras entre 2005 y 201622, con participación en una sola película, entre 2 y 4 películas, y en más de 4 películas, incluyendo los porcentajes respecto al total del número de productoras (tabla 26). Asimismo, durante el año 2016 se han producido 254 largometrajes, de los que 40 han sido en coproducción con otros países. Además, durante el año se ha iniciado el rodaje de 176 largometrajes, y se han estrenado, en salas cinematográficas comerciales 223. 21 ICAA es el Instituto de la Cinematografía y de las Artes audiovisuales perteneciente al Ministerio de Educacion, Cultura y Deporte. 22 La última vez que se ha consultado la información ha sido en enero de 2018 y no figuran los datos de 2017. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 156 Tabla 26. Evolución del número de productoras españolas que han participado en la realización de largometrajes Año Nº productoras Nº productoras que han participado en una sola película % Nº productoras que han participado en 2, 3 o 4 películas % Nº productoras que han participado en más 4 películas % 2005 160 130 81.25 27 16.87 3 1.88 2006 183 138 75.41 41 22.4 4 2.19 2007 213 167 78.40 37 17.37 9 4.23 2008 217 179 82.49 34 15.67 4 1.84 2009 234 191 81.62 36 15.38 7 2.99 2010 249 198 79.52 44 17.67 7 2.81 2011 259 218 84.17 37 14.29 4 1.54 2012 246 212 86.18 32 13.01 2 0.81 2013 267 226 84.64 37 13.86 4 1.50 2014 276 242 87.68 31 11.23 3 1.09 2015 343 298 86.88 40 11.66 5 1.46 2016 354 299 84.46 51 14.41 4 1.13 Las diferencias entre la escasa competitividad de la industria cinematográfica europea y la estadounidense o entre las audiencias conseguidas por ambas, pueden analizarse sobre datos empíricos que muestran la enorme diferencia de recursos que invierten unos y otros en la producción de las obras, pero también sus muy diversas estrategias de explotación (Buquet, 2005). De acuerdo con los datos publicados por el ICAA (2016), durante 2016 se ha continuado dando impulso a la creatividad, con películas de ficción, documentales y de animación. Se han realizado 254 largometrajes, cantidad muy similar a 2015, año en el que se produjeron 255. De ellos, 40 se han realizado en régimen de coproducción con otros países. Este sistema de producción se afianza como medio básico para la salida de nuestro cine al mercado exterior, y para rentabilizar las grandes inversiones iniciales que Fuente: ICAA (2016) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 157 se necesitan para producir un largometraje. Argentina, Francia y USA han sido los países con los que más se ha coproducido. De los 254 largometrajes producidos en el año, 130 son películas de ficción, 120 son documentales, y 4 de animación. El número de cortometrajes producidos en el año ha sido 272, cifra superior a la de 2015, que fueron 233. Según el ICAA, en el año 2016, se ha observado un ligero ascenso de los costes de las películas. Dependiendo del tipo de película, el coste medio de las españolas oscila alrededor de los 2,97 millones de euros, cifra que puede considerarse competitiva si va acompañada de un coste en promoción y marketing proporcional. En las películas españolas siguen siendo las partidas de personal las de mayor incidencia en el coste y, sin embargo, continúa siendo muy escaso el volumen de dinero reservado por los productores a trabajos de promoción, lo que provoca que las películas españolas salgan al mercado en unas condiciones de inferioridad evidentes, si se compara con la labor de promoción y publicidad de películas de otras nacionalidades; que po lo general este gasto se comparte con el que realizan las empresas de distribución. Por tanto, la capacidad financiera de las empresas sigue siendo deficitaria, y resulta necesario acudir a la financiación externa, tanto privada, como pública, para poder asumir la totalidad del coste de las películas. Figura 9. Largometrajes exhibidos según nacionalidad (2015) Fuente: SGAE (2016) 32% 26% 4% 7% 12% 3% 7% 1% 3% 6% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 158 En el sector de la producción en EE.UU., existe un elevado número de empresas similares y sin sustanciales barreras de entrada. Existen cientos de pequeñas empresas con pocos, pero especializados empleados que, incluso, muchas veces surgen exclusivamente para un proyecto cinematográfico concreto, pero que resulta imprescindible para su éxito un acuerdo de distribución con una de las majors (Litman, 1998). Aún así las majors23 son las que ejercen el poder sobre la producción, y es imprescindible para el éxito de una película, que se llegue a un acuerdo con una de las empresas distribuidoras. Hasta que no se consigue el apoyo de las majors, no comienza el rodaje, ya que su amparo puede ser una garantía para un préstamo bancario o financiación directa, a cambio de la participación en parte de los beneficios de la película. Se pueden establecer dos tipos de acuerdos entre las productoras independientes y las majors: • Coproducción, donde el riesgo económico y las ganancias de la película se comparten entre la productora y la major. Es decir, que la distribuidora colabore en la parte económica de la producción justifica para esta el uso de cierta capacidad de influencia, de manera oculta o indirecta, sobre el contenido de las películas y de su package (Chión, 1992). • Acuerdo de distribución, entre la productora independiente y una major (pick up deal). Aunque en este último caso la empresa independiente no pierde la posibilidad de financiación. La mayor parte de las grandes producciones son realizadas por las majors, que cuentan con abundantes recursos para financiar, desarrollar y distribuir sus propias películas. Al controlar todo el proceso cuentan con numerosas ventajas, como aprovechar los márgenes de cada etapa y recibir información directa sobre la demanda. A la vez coexisten empresas no ligadas a las majors, conocidas como las independents, que habitualmente tienen que financiarse vendiendo por anticipado los derechos de exhibición dentro y fuera de los EE.UU. (Redondo, 2000). 23 Majors: anglicismo con el que se conoce a un número reducido de estudios cinematográficos que dominan la industria del cine desde Hollywood. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 159 Es difícil encontrar inversores privados, ya que es un riesgo e incertidumbre la “recuperación” o “no recuperación” en taquilla. Por lo general, la labor de marketing recae casi por completo sobre las distribuidoras, un sector dominado a escala global por una cuantas multinacionales estadounidenses, conocidas como majors (Prado, 1997). Tabla 27. Productoras con mayor recaudación Orden Nombre Recaudación (€) Espectadores Películas 1 TELEFÓNICA STUCIOS S.L.U. 39.083.004 6.560.196 11 2 LAZONA FILMS S.L. 31.634.101 5.094.212 3 3 WEATHER FILMS S.L. 31.486.086 5.069.757 1 4 ATRESMEDIA CINE S.L.U. 24.564.325 3.987.838 15 5 ZETA CINEMA S.L. 11.382.053 1.889.463 5 6 TELECINCO CINEMA S.A.U. 10.966.760 1.939.437 5 7 LIGHTBOX ANIMATION STUDIOS S.L. 10.960.904 1.937.002 2 8 IKIRU FILMS S.L. 10.960.904 1.937.002 2 9 LOS ROCKETS LA PELÍCULA AIE 10.960.610 1.936.424 1 10 4 CATS PICTURES S.L. 10.960.610 1.936.424 1 11 APARTE FILMS S.L. 10.450.303 1.657.197 2 12 MOD ENTERTAINMENT S.L. 8.925.196 1.437.174 2 13 MOD PRODUCCIONES S.L. 8.925.159 1.437.167 2 14 REGRESSION A.I.E. 8.925.096 1.437.155 1 15 HIMENOPTERO S.L. 8.925.096 1.437.155 1 16 AHORA O NUNCA 2015 A.I.E. 8.274.059 1.398.013 1 17 NOSTROMO PICTURES S.L. 5.926.620 962.253 3 18 VACA FILMS STUDIO S.L. 5.024.813 833.063 3 19 PALMERAS EN LA NIEVE A.I.E. 4.620.648 731.386 1 20 TRUMANFILM A.I.E. 2.826.991 500.487 1 21 IMPOSIBLE FILMS S.L. 2.826.991 500.487 1 22 AGENTE SECRETO 2015 A.I.E. 2.659.785 415.716 1 23 MEDIAPRODUCCIÓN S.L.U. 2.467.550 395.814 5 24 ENRIQUE CEREZO PRODUCCIONES CINEMATOGRÁFICAS S.A. 2.452.329 476.165 3 25 MORENA FILMS S.L. 2.098.108 357.886 7 Fuente: MECD (2016) Aun así, el mercado europeo se encuentra dominado por la maquinaria de la industria norteamericana, desplazando a las películas domésticas y de otros países de la UE que luchan por hacerse un hueco en la gran pantalla. Esto permite que los distribuidores de cine norteamericano puedan invertir en copias y en publicidad cifras muy superiores a las de sus homólogos europeos. De modo que, con estas ventajas, consiguen mejores fechas de estreno para las películas norteamericanas. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 160 Y el cine europeo en vez de planificar sus estrenos en el resto de los mercados europeos, comienza a dispersarse, a diseminar entre un entramado de centenares de pequeñas y medianas empresas. 2.12 Distribución Desarrollado el producto cinematográfico, es necesario que este llegue a su público por medio de las empresas distribuidoras cuya función es que la película sea proyectada en las salas de exhibición. En este sentido, las exhibidoras cinematográficas hacen posible la proyección al público de la película, este es, el acto final del proceso económico, el del consumo por el espectador, del producto película (Cuevas, 1976). Legalmente, el distribuidor es la persona a quien el productor cede, en condiciones temporales y limitadas, los derechos ligados a la difusión. Los contratos de distribución se refieren a territorios y periodos determinados; cuando se trata de una película importada del extranjero, se suele hablar de cesión y venta global de los derechos de explotación” (Chión, 1992). Por tanto, hablar de distribución cinematográfica, es hablar entre otras de las majors. Es decir, Walt Disney Company, Hispano Fox Film, Universal, Warner Bros Entertainment, Sony Pictures y Paramount. Son las empresas que realmente controlan el mercado de la distribución cinematográfica y las que crean barreras de entrada a nuevos competidores. Son las que deciden cuál es el producto a distribuir. Aun así, también resulta interesante analizar el tamaño de las distribuidoras independientes, ya que estas buscan sobrevivir compitiendo con los grandes estudios. Tabla 28. Distribuidoras con mayor recaudación Orden Distribuidora Espectadores Películas Recaudación (€) 1 THE WALT DISNEY COMPANY IBERIA, S.L. 19.110.751,00 33 110.564.606,57 2 UNIVERSAL PICTURES INTERNATIONAL SPAIN S.L. 18.725.399,00 83 108.586.102,09 3 HISPANO FOXFILM, S.A. 15.733.430,00 57 93.853.329,49 4 WARNER BROS ENTERTAINMENT ESPAÑA S.L. 14.944.243,00 82 93.401.721,79 5 SONY PICTURES RELEASING DE ESPAÑA, S.A. 8.985.119,00 56 52.419.279,38 6 AURUM PRODUCCIONES, S.A. 6.602.650,00 51 39.236.121,83 7 PARAMOUNT SPAIN, S.L. 3.196.532,00 21 19.621.941,38 8 DEA PLANETA, S.L. 2.286.434,00 26 12.716.851,78 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 161 9 NOSTROMO PICTURES, S.L. 1.973.340,00 1 12.471.763,65 10 VÉRTIGO FILMS, S.L 2.107.588,00 48 12.231.390,58 11 A CONTRACORRIENTE FILMS, S.L. 1.218.191,00 77 7.393.283,91 12 TRIPICTURES, S.L. 1.220.261,00 11 7.177.032,49 13 CASTELAO PICTURES, S.L. 764.469,00 18 4.401.397,35 14 GOLEM DISTRIBUCIÓN S.L. 720.125,00 88 4.061.590,48 15 CARAMEL FILMS, S.L. 508.260,00 21 2.992.781,01 16 AVALON DISTRIBUCIÓN AUDIOVISUAL, S.L 382.418,00 33 2.261.290,41 17 VÉRTICE CINE, S.L. 369.067,00 10 2.137.916,64 18 SURTSEY FILMS, S.L. 315.834,00 29 1.845.837,40 19 DIAMOND FILMS ESPAÑA DISTRIBUCIÓN Y PRODUCCIÓN AUDIOVISUAL, S.L. 250.803,00 2 1.423.062,08 20 BETTA PICTURES, S.L. 258.872,00 13 1.416.172,77 21 WANDA VISIÓN, S.A. 240.601,00 32 1.349.462,15 22 FESTIVAL FILMS, S.L. 172.388,00 15 950.412,47 23 KARMA FILMS, S.L. 156.733,00 29 887.091,92 24 LA AVENTURA AUDIOVISUAL, S.L. 133.295,00 43 767.077,21 25 VERCINE 2007, S.L. 126.811,00 9 752.775,88 Fuente: SGAE (2017) Las majors tienen tres actividades: distribución, selección y producción, pero la más importante de todas ellas es la distribución, que hoy en día está totalmente industrializada y es comparable con la de cualquier otro sector de servicios (Dale, 1994). De hecho, siguen copando la distribución cinematografía, tanto en el número de lanzamientos anuales como en recaudación, pues con sus productos acaparan las pantallas españolas y se aseguran las mejores condiciones de exhibición -salas, fechas de estreno, etc.- (Prieto y Fernández, 2002). Se encargan de la comercialización de los largometrajes en las salas de exhibición cinematográfica. Además, pueden tener también la distribución de películas en otras ventanas de explotación. Las películas no mueren en las salas de exhibición cinematográfica, sino que su comercialización se extiende a otros soportes del sector audiovisual. En palabras de Blume (2006) la industria del cine ha creado estas ventanas y retrasos para maximizar los ingresos con un mínimo de canibalización de un mercado al siguiente (Batle, 2013). En la siguiente figura, se reflejan las diferentes ventanas de explotación, además suelen variar entre 3 y 4 meses de duración en cada una de ellas. En este sentido, Batle (2013), señala que, en España los plazos de tiempo establecidos entre las diferentes ventanas de explotación, se han adoptado como medida para proteger el mercado de la exhibición. Y que actualmente solo existe una ventana CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 162 establecida por ley que fija en tres meses para las películas españolas que reciben subvención. Para el resto, la ventana está fijada entre tres y cuatro meses, es una praxis comercial. Asimismo, cada país tiene su propio tiempo de explotación en cada ventana de comercialización. Figura 10. Diferentes ventanas de distribución Antes de lanzarse un producto se lleva a cabo un test de mercado, que se conoce como un pase privado o preview. Los espectadores a cambio de ver gratis la película, tienen que rellenar un cuestionario acerca del visionado para descubrir cuáles son las preferencias del público antes del estreno e intentar detectar y corregir los posibles errores, ya que una vez esté la película en taquilla es imposible. Hay cuatro pilares fundamentales que influyen en el lanzamiento de una película: el cliente, la comunicación, el coste y el canal (Goldstein, 2001). El cliente es un factor básico para planificar y diseñar la campaña. Es el bien más preciado de una empresa, ya que determina ante todo el lenguaje y el tono que se debe utilizar en los eslóganes y en las diferentes comunicaciones. Es importante conocer al público objetivo en cuanto a su comportamiento ante los medios y sus hábitos de consumo. Cada producto requiere una estrategia diferenciada, no se pueden tratar todas las películas por igual. Fuente: Batle (2013) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 163 En cuanto a la comunicación y el coste hay que incidir en varios aspectos, como son el posicionamiento, la creatividad, un buen plan de comunicación, promociones, plan de medios y el control de las películas. Antes de ponerlo en marcha se debaten varios aspectos entre el director de la película, algunos intérpretes y responsables de comunicación: 1. La fecha de estreno, es uy importante que no coincida con ningún otro evento cultural y sobre todo, conocer dos variables básicas: saber qué va a lanzar la competencia en ese día para que no le quite protagonismo y, la estacionalidad (desde semanas previas a la Navidad y Enero: es buen momento para estrenar películas familiares; a principios de verano se estrenan películas de acción o aventuras con grandes efectos especiales e infantiles; y entre octubre y diciembre: se estrenan películas candidatas a los Oscars que se pueden mantener en cartel hasta marzo y si obtienen estatuillas prolongar su estancia). 2. El título, ya que en algunas ocasiones se opta por mantener el original. 3. Definir el presupuesto, que suele ser un 30% del total de la producción de la película. 4. Búsqueda de sinergias y asociaciones con marcas afines que aportan un valor añadido al producto, por ejemplo, llevar a cabo acciones de entertaiment marketing. 5. Y la producción del material de comunicación: pósters de anuncio de la película, web, banners, dossieres de prensa, mailing, visionados, trailer, redes sociales… Una vez definidos todos estos aspectos, se llevarán a cabo las acciones de comunicación: promociones, publicity, presencia en el punto de venta, la campaña de medios, etc. En los últimos datos publicados por el ICAA (2016), se refleja un incremento de largometrajes españoles con respecto al periodo anterior. Sin embargo, hay un ligero descenso de largometrajes extranjeros. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 164 Tabla 29. Distribución de largometrajes en salas de cine Distribución de largometrajes en salas 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Españoles 352 372 386 394 365 367 351 322 384 401 391 451 Extranjeros 1.378 1.376 1.390 1.258 1.116 1.188 1.155 1.160 1.245 1.189 1.359 1.227 Totales 1.730 1.748 1.776 1.652 1.481 1.555 1.506 1.482 1.629 1.590 1.750 1.678 Fuente: ICAA (2016) El cine, además de medio de comunicación también se concibe como un acto social que anualmente llega a millones de espectadores, su impacto es evidente y puede ser considerado como la forma de espectáculo más frecuentada. Al ser la primera ventana de explotación de las películas, la incidencia de su mayor o menor éxito en este ámbito es determinante para las sucesivas fases de explotación en su recorrido comercial (ICAA, 2016). En cuanto a las películas con mayor recaudación en el 2016 se presentan en la siguiente tabla, siendo la primera de ellas de producción española, con 4,6 millones de espectadores figura la primera película del ranking: Tabla 30. Películas con más recaudación de taquilla Título Recaudación (€) Espectadores 1 Un mostruo viene a verme (2016) de Juan Antonio Bayona. 26.231.577 4.602.351 2 Mascotas (The Secret Life of Pets, 2016) de Chris Renaud y Yarrow Cheney. 21.313.796 3.855.295 3 Buscando a dory (Finding Dory, 2016) de Andrew Stanton y Angus MacLane. 17.517.208 3.198.303 4 El libro de la selva (The Jungle Book, 2016) de Jon Favreau. 16.959.936 3.038.352 5 El renacido (The Revenant, 2015) de Alejandro González Iñárritu. 14.519.069 2.268.380 6 Zootrópolis (Zootopia, 2016) de Byron Howard, Rich Moore y Jared Bush. 13.600.619 2.359.921 7 Animales fantásticos y dónde encontrarlos (Fantastic Beasts and Where to Find Them, 2016) de David Yates. 12.973.138 2.006.859 8 Palmeras en la nieve (2016) de Fernando González Molina. 12.563.190 1.982.945 9 Rogue one (Rogue One: Una historia de Star Wars, 2016) de Gareth Edwards. 11.370.472 1.806.118 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 165 10 Escuadrón suicida (Suicide Squad, 2016) de David Ayer. 11.336.138 1.823.516 11 Star Wars: el despertar de la fuerza (Star Wars. Episode VII: The Force Awakens, 2016) de J.J. Abrams. 11.012.824 1.626.216 12 Deadpool (Deadpool, 2016) de Tim Miller. 10.277.310 1.644.091 13 Capitán América: civil war (Captain America: Civil War, 2016) Anthony Russo y Joe Russo. 9.931.313 1.767.145 14 Batman v. Supermán: el amanecer de la justicia (Batman v. Superman: Dawn of Justice, 2016) de Zack Snyder. 9.703.151 1.456.660 15 Trolls (Trolls, 2016) de Mike Mitchell. 9.172.566 1.572.511 16 Villaviciosa de al lado (2016) de Nacho G. Velilla. 8.247.854 1.275.025 17 Vaiana (Moana, 2016) de John Musker, Ron Clements, Don Hall y Chris Williams. 8.125.529 1.410.081 18 Canta (Sing, 2016) de Garth Jennings, Christophe Lourdelet. 7.080.783 1.261.939 19 Cien años de perdón (2016) de Daniel Calparsoro 6.728.121 1.091.815 20 La leyenda de tarzán (The Legend of Tarzan, 2016) de David Yates 6.684.894 1.098.194 21 Cuerpo de élite (2016) de Joaquín Mazón 6.451.969 1.094.565 22 Cigüeñas (Storks, 2016) de Nicholas Stoller y Doug Sweetland. 6.413.796 1.067.504 23 El hogar de miss peregrine para niños peculiares (Miss Peregrine's Home for Peculiar Children, 2016) de Tim Burton. 6.410.083 1.119.945 24 Kiki, el amor se hace (2016) de Paco León 6.378.702 1.108.266 25 Doctor extraño (Doctor Strange, 2016) de Scott Derrickson. 6.333.051 1.005.536 26 Expediente warren: el caso Enfield (The Conjuring 2: The Enfield Poltergeist, 2016) de James Wan. 6.307.423 1.022.739 Fuente: SGAE (2017) Tabla 31. Películas españolas con mayor recaudación Orden Título Recaudación (€) Espectadores 1 Un mostruo viene a verme (2016) de Juan Antonio Bayona. 26.231.577 4.602.351 2 Palmeras en la nieve (2016) de Fernando González Molina. 12.563.190 1.982.945 3 Villaviciosa de al lado (2016) de Nacho G. Velilla. 8.247.854 1.275.025 4 Cien años de perdón (2016) de Daniel Calparsoro 6.728.121 1.091.815 5 Cuerpo de élite (2016) de Joaquín Mazón 6.451.969 1.094.565 Fuente: SGAE (2017) 2.13 Exhibición La sala de exhibición cinematográfica puede considerarse el primer punto de venta de una película, y por lo tanto el lugar donde empieza su circuito comercial, trayectoria que CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 166 posiblemente, finalizará en una televisión gratuita habiendo pasado previamente por otras ventas de explotación como se ha comentado en el epígrafe anterior. Las salas de exhibición cinematográfica, son los cines propiamente dicho, cuya misión principal es la proyección de las películas. Es la primera ventana de explotación, aunque no tenga porqué ser la ventana en la que se recupere más dinero por parte del productor. Sin embargo, esta ventana condicionará el éxito o fracaso en posteriores fases de la comercialización de una película (Cañizares, 2004). Por lo general, en el primer fin de semana del lanzamiento de la película normalmente representa el 25% del total bruto de taquilla nacional (Simonoff y Sparrow, 2000). El estreno en las salas tiene una importancia estratégica, ya que sirve de rampa de lanzamiento y de escaparate frente a los medios de comunicación para una película que se venderá a continuación para consumo individual en la pequeña pantalla (Chión, 1992). A partir de los años noventa surgió un nuevo concepto de sala de cine, denominado multisala, multiplex o megaplex, es decir, la presencia de varias salas en un mismo emplazamiento. La diferencia en la denominación radica en una serie de variables cualitativas como el tamaño de las pantallas, disposición escalonada de las butacas, distancia entre butacas, vestíbulos espaciosos, aire acondicionado, calidad del sonido, etc. y sobre todo, por el número de salas:  Multisala: hasta 8 salas de cine.  Multiplex: a partir de 8 salas de cine.  Megaplex: a partir de 16 salas de cine. Dichas salas son mucho más modernas y amplias, además de dar un valor y servicio añadido a la vez que personalizado, con tarjetas de fidelización, taquillas automáticas, guarderías, aparcamiento, prensa cinematográfica, etc., de modo que la película no empieza en la sala, sino en el hall de los cines, ofreciendo a los consumidores acciones promocionales, merchandising y una amplia oferta en restauración y hostelería. En 2016 se ha incrementado el número de complejos multisalas, a diferencia de años atrás, en que venía descendiendo esta infraestructura para la exhibición CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 167 cinematográfica, pasando de 143 complejos en 2015 a 146 en este último año. Este incremento se produce por la incorporación de un complejo nuevo en Ocine, otro en Kinépolis y otro más en Megarama Iberia (SGAE 2017). En cuanto a las salas, tuvieron actividad 3.545 pantallas, donde se proyectaron 1.797 largometrajes en 3.908.228 sesiones que concentraron a 102.452.569 personas. Las CC.AA. que concentraron mayor número de espectadores en 2016 fueron: Madrid, con 20.037.565 (el 19,6% del total); Cataluña, con 18.899.298 (el 18,4% del total), y Andalucía, con 15.680.603 (el 15,3% del total). Los grupos de exhibición con mayor número de salas en España son Cinesa, Yelmo Cineplex, MK2-Cinesur, Ocine y Kinepolis, sumando entre los cinco 105 complejos y 1.270 salas. Cinesa tiene los mismos complejos que en el año 2015, pero ha suprimido 19 salas en 2016. Yelmo Cineplex también sigue con el mismo número de complejos que en el año anterior, sin embargo, el número de salas ha disminuido, contando con quince salas menos que en 2015. Ocine se incrementa en un complejo, contando con 11 en la actualidad. Por su parte MK-2-Cinesur cuenta con 9 complejos y 110 salas, mientras que Kinepolis tiene 99 salas repartidas en 6 complejos. Tabla 32. Circuitos de exhibición cinematográfica COMPLEJOS 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 NÚMERO DE SALAS CINESA 379 379 400 525 493 524 542 546 527 YELMO CINEPLEX 370 370 360 417 408 391 424 418 403 MK2-CINESUR 0 0 0 0 0 0 126 110 110 OCINE 69 69 122 121 105 107 105 105 KINEPOLIS 64 64 64 50 64 64 91 91 99 ODEÓN/ATLÁNTICO 56 69 69 CARCESERNA 43 43 69 69 58 56 56 56 EXCIN 50 50 49 55 59 51 51 51 GOLEM 19 19 19 19 19 17 42 42 RENOIR 88 88 88 81 44 44 41 41 41 MEGARAMA IBERIA 34 34 40 ZARAFILMS 27 27 28 28 28 28 28 28 CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 168 OTROS 2.477 2.196 2.183 2.126 2.210 2.202 2.028 1.996 1.974 CINEBOX/ÁBACO 392 392 370 301 248 176 81 0 0 CINESUR 168 168 168 153 153 136 0 0 0 UGC ESPAÑA 108 108 108 0 0 UNIÓN CINES CENTRO 20 20 20 14 20 0 0 0 LAUREN 104 104 104 68 64 53 54 0 0 TOTAL 4.169 4.097 4.073 4.028 3.990 3.877 3.719 3.587 3.545 Fuente: SGAE (2017) En cuanto a los complejos cinematográficos con mayor recaudación en el año 2016, se encuentran en Kinépolis (Madrid y Valencia), Cinemes FullHD (Barcelona), seguido de Dreams Cinema Palacio de Hielo (Madrid) y Cinesa Nassica (Madrid). Tabla 33. Los 25 complejos cinematográficos con más espectadores Orden Nombre Provincia Sala Recaudación (€) Espectadores 1 KINÉPOLIS Madrid 25 10.697.243 1.494.538 2 CINEMES FULLHD Barcelona 28 8.844.394 1.376.823 3 KINÉPOLIS PATERNA Valencia 24 7.544.361 1.125.952 4 CINESA NASSICA Madrid 20 6.934.314 1.063.315 5 DREAMS CINEMA PALACIO DE HIELO Madrid 15 6.458.367 931.955 6 NERVIÓN Sevilla 20 6.125.517 1.057.813 7 CINESA H. CITY LAS ROZAS Madrid 24 5.952.259 864.291 8 CINESA FESTIVAL PARK Illes Balears 20 5.722.237 959.138 9 CINESA LA MAQUINISTA Barcelona 12 5.656.843 791.064 10 CINESA PARC VALLÈS Barcelona 24 5.474.091 874.232 11 YELMO CINES PLAZA MAYOR Málaga 20 5.145.923 819.580 12 CINESA DIAGONAL Barcelona 11 5.002.222 729.200 13 CINESA MÉNDEZ ÁLVARO Madrid 16 4.963.217 755.680 14 CINESA DIAGONAL MAR Barcelona 18 4.887.299 712.126 15 CINESA MANOTERAS Madrid 20 4.826.308 719.383 16 CINESA PARQUESUR Madrid 12 4.704.622 683.285 17 YELMO CINES TRES AGUAS Madrid 15 4.602.705 736.108 18 YELMO CINES PLAZA NORTE 2 Madrid 14 4.564.743 726.794 19 KINÉPOLIS Granada 15 4.472.448 748.177 20 LYS Valencia Valencia 14 4.453.123 706.567 21 CINESA PRÍNCIPE PÍO Madrid 9 4.298.579 619.581 22 YELMO CINES ISLAZUL Madrid 13 4.168.258 665.417 23 CINESA MATARÓ PARC Barcelona 12 4.162.937 635.537 24 OCINE LES GAVARRES Tarragona 16 4.050.053 686.211 25 YELMO CINES PLENILUNIO Madrid 13 3.947.256 601.194 Fuente: SGAE (2017) En cuanto, a las pantallas con más espectadores: CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 169 Tabla 34. Pantallas con más espectadores Orden Nombre Provincia Sala Recaudación (€) Espectadores 1 L’HEMISFÈRIC VALENCIA 1.554.486 295.958 2 KINÉPOLIS Madrid 25 1.113.603 169.343 3 CINEMES FULLHD Barcelona 28 944.297 146.665 4 CINE PALAFOX Zaragoza 4 719.071 131.989 5 CINE NERVIÓN Sevilla 1 702.428 123.836 6 CINEMES FULLHD Barcelona 12 769.507 123.114 7 IDEAL Madrid 9 817.692 120.138 8 CINESA LA MAQUINISTA Barcelona 10 822.289 120.094 9 OCIMAX PALMA Illes Balears 7 648.637 118.856 10 CINESA FESTIVAL PARK Illes Balears 10 659.472 115.505 11 CINES MONUMENTAL Almería 4 662.707 114.892 12 CINEMES FULLHD Barcelona 14 726.192 114.064 13 DREAMS CINEMA PALACIO DE HIELO Madrid 10 773.574 113.203 14 CINESA DIAGONAL Barcelona 2 774.857 112.897 15 CINE NERVIÓN Sevilla 15 642.270 112.708 16 CINEMES FULLHD Barcelona 9 711.611 111.522 17 CINESA PROYECCIONES Madrid 3 768.902 110.400 18 YELMO CINEPLEX LA SALLE Tenerife 8 604.480 103.782 19 YELMO VIALIA ALBACETE Albacete 7 533.962 103.510 20 UGC CINECITÉ GETAFE Madrid 5 655.668 103.158 21 CINESA MATARÓ PARC Barcelona 4 674.224 102.945 22 CINESA PRÍNCIPE PÍO Madrid 2 810.577 101.687 23 VAGUADA Madrid 4 687.230 101.634 24 DREAMS CINEMA PALACIO DE HIELO Madrid 9 699.114 101.192 25 CINESA BAHÍA Santander 8 592.328 100.651 Fuente: SGAE (2017) 2.14 Comportamiento del consumidor cinematográfico Conocer quiénes integran el público en España: qué tipo de películas y géneros prefieren, qué factores sociales, económicos o técnicos estimulan (o reducen) su asistencia al cine, permite reducir la incertidumbre. De este modo, redundaría en una mejora de la salud financiera de la industria cinematográfica. Poseer dicha información ayudará a decidir qué tipo de película producir, distribuir o exhibir, facilitará el diseño de políticas de promoción más ajustadas al perfil de los seguidores de cada película e incluso puede ayudar en el diseño de subvenciones, tanto si se orientan hacia el CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 170 mercado como al estímulo de la innovación o los nuevos valores (Prieto y Fernández, 2002). Desde esta perspectiva, debe existir un subconjunto de las características generales de un producto que son más importantes al influir en la decisión de un consumidor. Y esta depende, especialmente, de tres a cinco de las dimensiones más importantes del producto (Linton y Petrovich, 1988). En este sentido, Gil (2015) señala que los factores que mayor demanda generan por parte del consumidor se agrupan en aquellos que proceden de la propia película (Cepeda, 2008), los que proceden de agentes externos (Hennig-Thurau, 2007) y un tercer grupo de factores experienciales (Eliashberg et al., 2000) o aquellos que solo pueden descubrirse una vez vista la película (Hennig-Thurau, 2011). En relación a los factores intrínsecos, inherentes a la película, el género es una de las variables sobre la que los autores consensuan su valor como factor de influencia en la decisión del consumidor (Gil, 2015). Siendo preferente el género de aventura, seguido del suspense y de las comedias. El factor historia, asociado a la producción de secuelas, adaptaciones e historias basadas en hecho reales, se consolida como otro de los factores decisivos para ver una película. Y el factor actor, destaca como uno de los factores intrínsecos mejor posicionados tras la historia. Por otro lado, en cuanto a los factores extrínsecos que influyen en la decisión del consumidor por ir al cine, la campaña publicitaria se posiciona como fuente de información determinante o muy influyente para decidir si ver o no una película., seguida del trailer y del precio. Este último factor resulta decisivo, más de la mitad de los encuestados declara que la experiencia no supera el precio que paga (Gil, 2015). Y el tercero de los grupos, se corresponde con los factores experienciales, denominados también “factores no del estudio (non studio factors)” (Hennig-Thurau et al., 2006). El poder de estos elementos subjetivos para influir en los consumidores hace que los factores experienciales sean de cierta relevancia especialmente en estos momentos de desarrollo tecnológico en los que la información se transmite tan fácil y rápidamente (Gil, 2015). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 171 En relación a las críticas profesionales, el consumidor busca la opinión de especialistas para reforzar su toma de decisión; seguido de los comentarios procedentes de familiares/amigos y los premios cinematográficos. De este último factor, los resultados revelan que el premio más significativo son los Oscar. De acuerdo con los datos publicados por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte A través de la Encuesta de Hábitos y Prácticas Culturales en España 2014-201524, se obtiene un acercamiento al perfil del espectador en cuanto a variables demográficas se refiere. De este informe se extrae que un 54,4% son mujeres y un 53,6% hombres, cuya frecuencia anual de asistencia se recoge en los siguientes gráficos: Fuente: MECD (2016) Para tener una radiografía más precisa del perfil de los espectadores de cine en España, en la siguiente figura se presenta el conjunto de datos analizados por el MECD (2016), comparando dos periodos (2010-2011 vs. 2014-2015). En él se puede observar que el espectador más asiduo es el estudiante con una edad entre los 15 y 24 años. 24 La última consulta se ha realizado en enero de 2018 y no se ha publicado ningún informe más reciente a esta fecha. 37,80% 15,80% 26,70% 19,70% Asistencia al cine (mujeres) Últimos 3 meses Entres 3 meses y 1 año Hace más de 1 año Nunca o casi nunca 38,80% 15,50% 26,20% 19,40% Asistencia al cine (hombres) Últimos 3 meses Entre 3 meses y 1 año Hace más de 1 año Nunca o casi nunca Figura 11. Asistencia al cine por género CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 172 Fuente: SGAE (2016) 2.15 La promoción cinematográfica Durie (1993) indica que en la comercialización de una película pueden establecerse tres mercados: 1. Primer mercado: para despertar el interés y crear expectación sobre el proyecto se presentan varios materiales: a. Guión de la película b. Sinopsis: resumen de 100 o 150 palabras, más otro extenso de una o dos páginas. c. Filmografías y fotos. d. Comunicados de prensa a los distintos medios para aparecer de forma gratuita. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EDAD De 15 a 19 De 20 a 24 De 25 a 34 De 35 a 44 De 45 a 54 De 55 a 64 De 65 a 74 Más de 75 NIVEL DE ESTUDIOS Sin completar educación básica o sin título Escolarización básica con título Bachillerato Formación profesional grado medio Formación profesional grado superior Enseñanza universitaria SITUACIÓN LABORAL Trabajando Parado Jubilado o retirado del trabajo Estudiante Labores del hogar Otros 2014-2015 2010-2011 Figura 12. Radiografía del espectador de cine CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 173 e. Conferencia de prensa, así se da la oportunidad de que los medios puedan entrevistar al director, actores… y que aparezca de forma gratuita en los medios. f. Anuncios convencionales insertados de las revistas del sector cinematográfico. g. Inscribirse en listas especializadas donde se recogen las películas ofertadas y los agentes que las comercializan. 2. Segundo mercado: una vez iniciado el rodaje es el momento de preparar nuevas acciones: a. Programa del rodaje: calendario para filmar y montar escenas. b. Posters, afiches y guías, son ilustrativos, de diversos tamaños y permiten utilizarse como soporte interior y exterior. c. Fotografías. d. Documental, cuya duración suele oscilar entre cinco minutos y un cuarto de hora. e. Trailer, con una duración entre 30 segundos y tres minutos. 3. Tercer mercado: se acerca la fecha del estreno y es el momento de llevar a cabo acciones comerciales tales como: a. Publicidad convencional y no convencional. b. Proyecciones antes de la fecha oficial del estreno de la película. c. Dossieres de prensa, que incluyan la sinopsis, ficha artística de los actores, fotografías, escenas del rodaje… Además de estas formas de comunicación, hoy en día resulta indispensable diseñar otras que complementen las anteriores (Herbera, 2015): 1. Elaboración de una página web como espacio oficial de la película con toda la información disponible. 2. Generación y mantenimiento de una comunidad fiel mediante redes sociales, blogs y mailings. Conforme se ha explicado en el epígrafe 2.3, la interactividad que ofrece la web 2.0 ha generado la aparición de nuevos formatos publicitarios y de comunicación que CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 174 complementan a los medios tradicionales. Así, la nueva publicidad digital debe ser capaz de proporcionar servicios al usuario que permitan la creación de experiencias interactivas para este (Carrillo y Castillo, 2005). El conocimiento de las técnicas de comunicación para promocionar una película resulta esencial. Del mismo modo, la elección del medio más idóneo dependerá también de la fase en la que se encuentre la película y del público objetivo al que esta se dirija. La misma incertidumbre que existía con los medios tradicionales también está presente en las redes sociales, en consecuencia, nadie garantiza que por publicitarse en ellas el éxito esté asegurado. Sin embargo, la notable penetración de las redes sociales en el día a día de la población (…) proporciona una información que antes los responsables de marketing no disponían, como la expectación que genera una película, (…) En definitiva, tenemos en nuestras manos el termómetro de una película a lo largo de todo su ciclo vital, desde que un proyecto nace hasta su estreno (Neira, 2013). Del mismo modo, cada película debe disponer de su plan de marketing que contenga una estrategia de comunicación que combine publicidad convencional con las redes sociales. En este sentido, Baraybar y Linares (2014) proponen unae estrategia de comunicación dividida en dos fases: (1) fase de preparación, que se corresponde con el proceso de preproducción y rodaje de la película, cuyas actividades de marketing están orientadas al sector profesional (búsqueda de socios, inversores, coproductores…). A su vez, gracias a las redes sociales, en esta fase la comunicación también se dirige a generar una comunidad de fieles o fans que ayuden a hacer ruido social. En la (2) fase de lanzamiento los esfuerzos de marketing van dirigidos al mercado secundario para atraer a los clientes a las salas de cine. Asimismo, esta 2ª fase se divide en tres actos: (1) notoriedad, (2) atracción y (3) recuerdo. Donde el objetivo principal de la primera subfase, notoriedad, es atraer la atención sobre la existencia de la película, lograr que el público comience a saber de ella y genere expectativas (Linares, 2015). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 175 Fuente: Linares (2015) Según un estudio realizado por Google y Millward Brown Digital (2014) el trailer o avance –denominación sugerida por la RAE- influye en la decisión de ver una película hasta tres veces más que otra herramienta de comunicación. En este sentido, Bonet et al. (2011) distinguen diferentes tipos de trailers: Tabla 35. Tipología de los trailers Tipo de trailer Definición Clásico Una minihistoria sin conclusión Teaser Avances con formato reducido que suscitan la emoción Spoiler Desvela el argumento de la película. Trampa Muestran imágenes y crean unas pretensiones que luego no se ven en la película. De personajes Se destaca principalmente a los personajes más importantes de la película y su relación, pero sin importar la trama de la misma película. De emociones Despierta emociones con el propio contenido del avance, pero sin saber si será así. De espectacularidad Muy común en películas de acción. Se ven escenas impactantes que seducen sin contar la historia. Otros elementos que destacan en el trailer La voz y voz en off, los diálogos y la música (banda sonora) Fuente: Elaboración propia a partir de Bonet et al. (2011) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 176 En la siguiente subfase, atracción, se produce el mayor esfuerzo económico y todas las acciones van encaminadas para conseguir que el público vaya en el fin de semana del estreno a las salas de cine. Las estrategias de comunicación resultan ser las más sorprendentes y algunas acciones (como el preestreno) se convierten en imprescindibles para darse a conocer en los medios. Por tanto, una estrategia de marketing debe combinar los medios convenionales con los nuevos medios. En España, siempre se ha esgrimido que la caída libre en los índices de asistencia al cine tiene su origen en un problema muy arraigado, la piratería […] Existen otros factores, como la crisis, el IVA cultural, el volumen de estrenos semanales, escasa vida de los títulos, insuficiencia de campañas de publicidad convencional […] saturación publicitaria de las campañas de las majors […] (Neira, 2015). En el año 1998, la película El proyecto de la Bruja Blair revolucionó Internet con una campaña viral en la que utilizó un falso documental para crear una leyenda urbana en torno a la película. Desde entonces, otras películas han creado expectación en la red, sin embargo, algunas han fracasado en su intento o lo que parecía ser un éxito en las redes sociales se tradujo en un fracaso de taquilla. Algunos ejemplos de campañas virales en redes sociales se presentan en la siguiente tabla: Tabla 36. Películas virales Año Distribuidora Título Acción Recaudación España 1999 Lauren Film El proyecto de la Bruja Blair (The Blair Witch Project, 1999) de Daniel Myrick y Eduardo Sánchez. Falso documental rodado con cámara en mano con un bajo presupuesto de marketing y una recaudación de 250 millones. 5.945.886,46 € 2004 Sony Pictures Resident Evil: Apocalipsis (Resident Evil: Apocalypse, 2004) de Alexander Witt. Se lanzó un trailer que comenzaba fingiendo ser un spot publicitario real de un producto de belleza fabricado por Umbrella. 3.866.478,44 € 2007 Hispano FoxFilms Los Simpson. La película (The Simpsons Movie, Los 7-Eleven se transforaron en Kwik-E- Marts, concursos, crea un ávatar, etc. 18.551.207,31 € CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 177 2007) de David Silverman. 2009 Paramount Pictures Paranormal Activity (Paranormal Activity, 2007) de Oren Peli. A través una página web se invitaba al público a solicitar la presencia de la película en su ciudad. 1.930.174,71 € 2009 Sony Pictures Distrito 9 (District 9, 2009) de Neill Blomkamp. Pósters con el dibujo de figuras extraterrestres dentro de una señal de prohibición, al estilo “cazafantasmas” 4.860.862,82 € 2010 Warner Bros Origen (Inception, 2010) de Christopher Nolan. Entrevistas con verdaderos científicos del sueño, códigos QR y promociones digitales. Y en la web 16.966.579,29 € 2011 Sony Pictures Los pitufos (The Smurfs, 2011) de Raja Gosnell. Se convirtió a un pequeño pueblo del Valle del Genal en la Serranía de Ronda, provincia de Málaga en el pueblo pitufo. En la actualidad, sigue siendo un pueblo pitufo de interés turístico internacional. 13.610.100,05 € 2012 Warner Bros Los juegos del hambre (The Hunger Games, 2012) de Gary Ross. Crearon un mundo virtual secreto para los de fans del libro. 8.621.385,05 € 2012 Hispano Foxfilm Prometheus (Prometheus, 2012) de Ridley Scott. La campaña comienza con un video que finge ser un discurso dado por el fundador y presidente de Industrias Weyland. 10.123.838,20 € 2013 Paramount Pictures Guerra Mundial Z (World War Z, 2013) de Marc Forster. Videos que describen una serie de extrañas ocurrencias alrededor del mundo que parecen estar conectadas. 12.090.078,11 € 2013 Warner Bross Gran Gatsby (The Great Gatsby, 2013) de Baz Luhrmann. En la estación de metro de Callao (Madrid) decoraron el andén de la estación al más puro estilo neoyorkino años 20, con actores incluidos que saludaban y bailaban con los usuarios del transporte público. 4.555.722,75 € CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 178 2016 Paramount Films Calle Cloverfield 10 (10 Cloverfield Lane, 2016) de Dan Trachtenberg. Los fans sorprendidos por el anuncio inminente de la secuela. 1.075.327,30 € 2016 Hispano Foxfilm Deadpool (Deadpool, 2016) Mensajes divertidos y atractivos en medios convencionales y redes sociales, rompiendo los esquemas de las películas de superhérores. 10.203.895,29 € 2016 Sony Pictures Cazafantasmas (Ghostbusters, 2016) de Paul Feig. Promocionó la secuela de la película ochentera asustando a los usuarios del metro de Madrid con un tren fantastama en la estación de Alonso Martínez (Madrid). 3.128.362,23 € 2017 Marvel Studios Guardianes de la Galaxia Vol. 2 (Guardians of the Galaxy Vol. 2, 2017) de James Gunn. Transformación de las marquesinas de Madrid en walkman gigantes. 9.236.353,78 € Fuente: Elaboración propia. Datos de recaudación del MECD (2017). Por último, en la tercera subfase, recuerdo, consiste en recordar al espectador que la película sigue en cartelera. Por tanto, la opinión de los espectadores que hayan visto la película influirá en la decisión de invertir más en acciones de marketing. Es en esta fase donde el eWOM seguirá alentando y mantenido vivo el interés por la película o terminará por sentenciar su permanencia en sala en función de la representatividad25 de la película (Linares, 2015). Asimismo, estos autores proponen en su modelo de comunicación en el que convivan los medios tradicionales con los medios sociales. Haciendo distinción entre los medios propios (controlados por la distribuidora/productora), pagados y ganados (conversaciones en torno a la película). Del mismo modo, el modelo POEM (Paid, Owned 25 Representividad de una película es el modo en que satisface al público interesado en verla (Poder, 2006). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 179 y Earned Media26) usado ampliamente en las estrategias de marketing digital, ha servido de base para otros más complejos (Altimer, 2012). Esta estrategia incluye: Tabla 37. Estrategias de medios POEM Definición Ejemplos ROL Beneficios Dificultades Medios propios Propios de la marca. Web, blogs, redes sociales, aplicaciones Generar relaciones a largo plazo con clientes potenciales. Control, eficacia de costes, versatilidad y nichos. Sin garantías, resultados a largo plazo. Medios pagados La marca paga para hacer publicidad. Displays, SEO, SEM, anuncios, patrocinios. Generar presencia en medios y ventas para obtener más medios ganados. Bajo demanda, escalable, inmediatez, control. Poca credibilidad, baja respuesta, unidireccional. Medios ganados Los clientes se convierten en canal. eWOM, ruido social, viralidad. Maximizar el alcance de los medios propios y pagados. Gran credibilidad, clave para generar ventas, transparencia, interacción entre marcas y clientes, engagement.27 Sin control, difícil de medir, puede ser negativo. Fuente: Citado en Linares (2015). Forrester Research Inc. (2009) Del mismo modo, combinados entre sí, existen múltiples herramientas de comunicación para la promoción cinematográfica, entre las que se destacan: Tabla 38. Principales herramientas de marketing Herramienta Concepto Medios propios Medios pagados Medios ganados H er ra m ie nt as di re ct as Trailer Avance de una película X X X Créditos Información del equipo técnico X X GIF/Memes Vídeos e imágenes que se viralizan en Internet X Anuncio Spot publicitario X X X 26 Modelo POEM: medios pagados, propios y ganados. Este modelo ha sido propuesto por la agencia Forrester en 2009 para planificar las estrategias de medios. 27 Engagement: anglicismo que hace referencia a la voluntad de conectar, generar compromiso y compartir experiencias desde las marcas hacia sus consumidores. (Fuente: www.marketingdirecto.com) CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 180 Making of Documentales relativos a la película que combinan entrevistas y escenas de la película. X X X Cartelería En los propios cines y publicidad exterior (marquesinas, vallas, autobuses, metro, etc.) X X X Banda sonora original De la película. X X Juegos Con personajes de las películas o películas a partir de juegos. X X Cookies Trasmiten información sobre el comportamiento del internauta. X Newsletters Envío de información programada a una lista de contactos. X Banners Formatos publicitarios que se integran con los contenidos de la web. X SEO/SEM Posicionamiento en buscadores. X Web oficial De la película, de la productora o de la distribuidora. X Blogs Incluyen información sobre la película antes, durante y después de producción para generar visibilidad, conocimiento, compartición de contenidos, etc. X X Redes sociales Perfiles en las redes sociales para generar ruido. X X Transmedia Diseminar información en diferentes medios para que el usuario interactúe con ella. X X Acciones promocionales Concursos, actividades experienciales, promoción a través de terceros y campañas de crowdfunding y crowdsourcing. X X CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 181 H er ra m ie nt as in di re ct as Pressbook Dossier con información relativa al estreno, que incluye: sinopsis, casting, equipo técnico, productora, enlaces a redes sociales, web oficial, datos de contacto, idiomas, etc. X X EPK (electronic press kit) Información almacenada en la nube: trailer, pressbook, cartelería, clip de audio, etc. X X Preestreno Pases gratuitos y exclusivos para visionar la película (suele ser una semana antes del estreno). X X Pases de prensa Proyección de la película a los medios de comunicación. X X Premier Presentación oficial de la película al público la noche anterior al estreno. X X Press junket Eventos de carácter promocional realizados por la productora. X X Publicity Todo tipo de publicidad no pagada. X X Fuente: Elaboración propia a partir de Linares (2015) 2.16 El eWOM en el cine A lo largo de este epígrafe se presentan las investigaciones sobre el sector cinematográfico que se han analizado para justificar la necesidad de examinar los factores que motivan a los espectadores en el uso de las redes sociales y la difusión del eWOM a través de las mismas. Así, por ejemplo, los comentarios de una película probablemente juegan un doble papel, tanto predictor como factor de influencia (Terry, Butler y De Arno, 2013) Igualmente, se ha divido el epígrafe en tres periodos bien diferenciados (primeras investigaciones hasta el año 2000, del año 2000 al 2010, y del 2010 hasta nuestros días). De este modo, se hace un recorrido a través de la literatura revisada, haciendo especial hincapié en los factores específicos de la industria que influyen en el espectador para CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 182 ver una película; la repercusión del eWOM en su proceso de decisión y las nuevas formas de comunicación como consecuencia del surgimiento de los medios sociales. Durante la revisión de la literatura se ha observado que existe una variada gama de modelos que, en cada momento han contribuido a examinar el éxito del lanzamiento de películas de cine, así como su contribución para determinar qué variables o factores influyen en su lanzamiento. Por tanto, en este análisis se parte de la base de que el producto cinematográfico permite aplicar modelos de difusión de influencia mixta - interna y externa- en la medida en que cualquier individuo queda afectado tanto por los comentarios de las personas más allegadas (amigos, familiares o compañeros de trabajo) sobre las distintas películas en cartelera –influencia interna-, como por la constante promoción que sobre ellas realizan las productoras en los distintos medios de comunicación – influencia externa.” (Más y Ruiz, 2001). No obstante, aunque el eWOM es analizado como una variable influyente en la toma de decisión de los espectadores, no se ha encontrado literatura académica relacionada con los factores que inciden en el consumidor para generar eWOM en el sector cinematógrafico. Por tanto, esta investigación pretende cubrir el vacío existente en este sector. 2.16.1 Primeras investigaciones (desde los inicios hasta el año 1999) Los primeros intentos por examinar el éxito profesional de una película se remontan a los años sesenta del siglo pasado y desde entonces, han ido surgiendo diferentes enfoques que han analizado los factores que influyen en el éxito de una película. Algunos de los autores destacados como Musson (1969), Mayer (1973), Litman, (1979) y Taylor (1974, 1976) demostraron que el rendimiento de la taquilla es un factor relevante para determinar la calidad de una película, así como los efectos que el WOM puede tener en la difusión de películas (Amdt, 1967; Bayus et al., 1986). Litman (1983) a través de un modelo estadístico de regresión múltiple, demostró qué factores comúnmente influenciables en el éxito de una película tienen repercusión en los resultados de taquilla y cuáles no. Se probó que las calificaciones de la MPAA y el tema de la película son variables irrelevantes como predictores del éxito de una taquilla. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 183 Sin embargo, el presupuesto de producción y las calificaciones de los críticos sí fueron importantes, al igual que la distribución. En concreto, con respecto a la distribución, influía si se comercializaba a través de una major o no, además de tenerse en cuenta también la fecha de estreno. Siguiendo esta corriente de investigación, Terry, Butler y De Arno (2013) indicaron que lo factores más influyentes fueron: los comentarios de los críticos, las nominaciones a los premios, la calificación de la MPAA, el presupuesto de producción y la fecha de estreno. Asimismo, Jones y Ritz (1990) consideraron que hay dos procesos de comercialización paralelos, entre lo intermediarios (productores-intermediarios) y los consumidores (productores-consumidores). Esta línea de investigación fue desarrollada posteriormente por Ruiz y Más (2001) para examinar el efecto “país” en los estrenos de cine, detectando diferencias significativas en las preferencias de los consumidores de España y Francia e Italia y Francia, pero no entre España e Italia. Del mismo modo, Zufryden (1996) además de la intensidad de la distribución tuvo en consideración los gastos publicitarios a lo largo del ciclo de vida del producto cinematográfico para determinar los ingresos de taquilla. Y se encontró que el gasto publicitario tiene un impacto estadísticamente significativo en el rendimiento de la taquilla y a lo largo del ciclo de vida de la película. De hecho, se examinaron los efectos del WOM como un comportamiento de predicción de ingresos. Siguiendo esta misma corriente de investigación, Sawhney y Eliashberg (1996) diseñaron un modelo denominado BOXMOD-1 en el que se asume que un individuo toma decisiones para ver o no una película en dos pasos: en primer lugar, el individuo se expone a la información de la película que recibe de diferentes fuentes; y en segundo lugar, se tiene en cuenta el tiempo que invierte el individuo en decidir si consumir o no, un título en concreto. En consecuencia, el tiempo que el individuo requiere para ver una película es la suma del tiempo de elección (primer paso) y el tiempo de actuación (segundo paso). Por otro lado, Eliashberg y Shugan (1997) demostraron empíricamente que los críticos de cine son un factor que sí influye en la recaudación de taquilla. Estos autores CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 184 examinaron que las críticas se correlacionan significativamente con los ingresos finales de taquilla, es decir, en su análisis se sugiere que los críticos podrían convertirse en una herramienta útil de predicción para estimar los ingresos finales de una película. De este modo, estos profesionales son predictores más que influyentes. Asimismo, los autores matizan que pueden ser líderes de opinión que influyen en su audiencia y, en consecuencia, en la recaudación de taquilla; de hecho, los críticos podrían ser predictores de sus respectivas audiencias. Por ello, las críticas podrían predecir si a sus lectores o espectadores les gustaría la película. Sin embargo, Cooper-Martin (1992) sugieren que los críticos no desempeñan un papel significativo en el cine, mientras que Litman y Kohn (1989) sugieren que las calificaciones de los críticos son predictores del éxito de la película (Zufryden, 2000). Siguiendo con la recaudación de una película como variable dependiente, Ravid (1999) examinó la correlación entre las estrellas cinematográficas (número de premios ganados al mejor actor/actriz en años anteriores) y los ingresos que genera una película. De este modo, cuantas más opiniones recibe una película, mayor es su rendimiento en taquilla. Igualmente, Krider y Weinberg (1998) consideraron que la fecha de estreno fue un factor clave en la demanda. Neelamegham y Chintagunta (1999), desarrollaron un enfoque estadístico acerca de cómo actuarían las películas en la primera semana de estreno en mercados nacionales e internacionales: EE.UU., Australia, Brasil, Canadá, Francia, Alemania, Italia, Japón, México, Países Bajos, España, Sudáfrica, Suecia, y Reino Unido. Estos autores tuvieron en cuenta que las películas se estrenan antes en EE.UU. y Canadá, de modo que la información sobre la recaudación y número de espectadores en estos países se puede utilizar para hacer predicciones en mercados extranjeros. Relacionaron el número de espectadores por semana usando un modelo de la regresión de Poisson (King, 1988) en función del número de pantallas (Jones y Ritz, 1991), número de espectadores anteriores que influyen con el WOM (Mahajan et al., 1984), variable tiempo (Squire, 1992), cualidades de la película tales como género y presencia/ausencia de estrellas (Sawhney y Eliashberg, 1996), y la estrategia de distribución. Entre los principales resultados, se concluyó: CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 185 1. Cada película es única, al igual que los resultados de cada país y el número de espectadores que es fruto de la interacción entre el mercado y el producto. 2. Un factor clave en el éxito de una película dependerá del número de cines que exhiban la película. 3. Las estrellas tienen un impacto positivo, sobre todo en EE.UU., Japón y Sudáfrica. 4. Los distribuidores nacionales necesitan más atención y apoyo para asegurar una mayor distribución internacional. 5. En cuanto a las preferencias por géneros: Reino Unido, Canadá, Australia, e Italia se inclinan por las películas de acción; Japón y Corea por las películas policíacas; y el público de los Estados Unidos, Suecia, Alemania, y Sudáfrica tienen debilidad por las románticas. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 186 Tabla 39. Variables analizadas desde los inicios hasta 1999 Autores Variables Musson (1969), Mayer (1973), Litman (1979) y Taylor (1974, 1976) Arndt (1967, Bayus et al., (1986) Litman (1983) Litman y Kohn (1989) Jones y Ritz (1991) Cooper y Martin (1992) Sawhney y Eliashberg (1996) Zufryden (1996) Eliashberg y Shugan (1997) Krider y Weinberg (1998) Litman y Ahn (1998) Ravid (1999) Neelamegham y Chintagunta (1999) PRESUPUESTO PRODUCCIÓN X X X Nº PANTALLAS X X X X Nª DE SEMANAS ESTACIONALID FECHA X X X ESTRELLAS X X X PAÍS DIRECTOR CALIFICACIÓN X X COMODIDAD ACCESIBILIDAD CRÍTICAS X X X X X GÉNERO X X X CALIDAD PREMIOS X X SECUELA/ HISTORIA X X X INVERSIÓN PUBLICITARIA X X WOM X X X X COMPETENCIA INTENCIÓN DE COMPRA X TIEMPO DE DECISIÓN X DISTRIBUCIÓN X X X X VARIABLES DEMOGRÁFICA S INGRESOS TAQUILLA X X X X MEDIOS SOCIALES Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 187 2.16.2 Investigaciones en la primera década del 2000 Durante esta década, el interés por analizar la rentabilidad de la industria cinematográfica se incrementa. Se han encontrado numerosas investigaciones que han tenido en cuenta las variables propias de la industria (poder de las estrellas, presupuesto de producción, directores, críticas, calificaciones, distribución, etc.) y su relación con los medios sociales (webs, redes sociales, blogs, etc.). El énfasis por la promoción en las páginas webs de los estrenos puede promover y mantener la información sobre una película, así como influir en los navegantes del sitio web. Por lo tanto, un buen diseño de la web puede suponer un componente importante en la estrategia comercial de una nueva película (Zufryden, 2000). De igual modo, tuvo en cuenta en su modelo otras variables como: la estacionalidad, el presupuesto de producción como factor determinante de las características de una película, la clasificación, el género, las estrellas y las críticas. Sus resultados revelan que la actividad del sitio web es, de hecho, una variable significativa en relación con el rendimiento de una película; por tanto, resulta fundamental monitorizar la actividad del sitio como medida para evaluar y predecir el rendimiento de taquilla. Aunque en el modelo de Zufryden (2000) no se tuvo en cuenta el WOM, el autor aconseja se evalúe en futuras investigaciones para contrastar la actividad del sitio web y la intención de ver una película. En este sentido, Dellarocas, Awad y Zhang (2004) analizaron cómo influyen las calificaciones de los usuarios en los bienes de consumo experienciales, como el cine. Entre los resultados, destacaron que las calificaciones de los consumidores son más influyentes que las de los críticos, por lo que se convierten en un complemento importante de las críticas de los profesionales. Es así como, las calificaciones de los portales de Internet resultan ser una fuente de información útil y decisiva para el consumidor. No obstante, aunque fuera del entorno online, Eliashberg, Jonker, Sawhney y Wierenga (2000) incidieron en la influencia del WOM en el proceso de adopción de una película. A través del modelo MOVIEMOD, representaron el comportamiento del consumidor y CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 188 las interacciones del WOM, pues estas resultan difíciles de medir y de predecir antes de que se haya lanzado la película. Por tanto, MOVIEMOD está pensado para que las distribuidoras de cine optimicen el funcionamiento de sus películas en cartelera que, por lo general, confían en la experiencia e intuición para la toma de decisiones. Con su aplicación, se predicen los ingresos que va a generar una película, además de proporcionar apoyo en la toma de decisiones para su comercialización. La figura siguiente representa el modelo MOVIEMOD, en el que se observa que los consumidores, por defecto, son “indecisos” hasta que se exponen a la información de la película (tema y estrategia de promoción); una vez recibida la información acerca del argumento, género, reparto de actores y el impacto publicitario, el consumidor pasa a una siguiente etapa “consideradores”, que se divide a su vez en aquéllos que considerarán verla y los que no. Si la rechazan, finaliza ahí el modelo. Pero para los que van a visionarla, tendrán en cuenta la distribución, es decir, la fecha de estreno y número de salas. Una vez vista la película, habrá espectadores con una opinión favorable y otros desfavorable, que trasladarán a sus allegados opiniones positivas o negativas, respectivamente. Figura 13. MOVIEMOD: Modelo de lanzamiento de películas Fuente: Eliashberg, Jonker, Sawhney y Wierenga (2000) Consumidores que difunden positivamente la película Tema de la película Estrategia de promoción Estrategia de distribución Calidad de la película Concepto aceptado Probabilidad de exposicióna la publicidad Distribución Impacto publicitario Olvido Probabilidad de satisfacción Impacto insuficiente Exposición a la información Consumidores que estiman visionar la película (consideradores) Visionado de la película +ive +ive -ive -ive Consumidores que difunden negativamente la película Probabilidad de exponerse al WOM positivo. Impacto positivo del WOM. Inactivos Consumidores que rechazan visionar la película (rechazantes) Consumidores indecisos CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 189 En ámbito nacional, Fernández y Prieto (2002) demostraron que los factores cualitativos que más estimulan la asistencia al cine son: el idioma español, ciertos aspectos artísticos como el tema y el reparto de la película y sobre todo, el WOM. Esto es debido a que los españoles declaran tener más en cuenta las opiniones de su círculo de allegados que las críticas de la prensa, los premios e incluso la publicidad –matizan los autores-. Sin embargo, encontraron diferencias en cuanto al sexo y edad. Las películas de acción, aventuras o humor, tenían un público muy heterogéneo, mientras que en los dramas el seguidor tipo tiene entre 30 y 40 años, un nivel de estudios superior y un consumo de televisión inferior a la media. En cuanto a la relación entre el género y las preferencias de los cinéfilos fueron:  Las mujeres prefieren las películas románticas, dramas y las que transmiten un mensaje. Los hombres valoran más las de acción y las de adultos.  Los jóvenes prefieren películas de acción y misterio.  El nivel de estudios solo diferencia a aquéllos que eligen películas de misterio, psicológicas o que transmitan un mensaje.  Las familias con hijos menores de 14 años prefieren películas de acción.  En el consumo de vídeo prevalecen las de acción, misterio, aventuras y adultos. El interés por esclarecer el comportamiento de los cinéfilos entre países (Neelamegham y Chintagunta, 1999) dada su naturaleza experiencial y un ciclo de vida relativamente corto, se observa también en Elberse y Eliashberg (2003). Los autores analizaron las variables específicas de la industria como factores predictivos del éxito de una película. Hallaron que el número de pantallas, el poder de las estrellas, los gastos de publicidad y la competencia resultan predictores clave de los ingresos de taquilla en la primera semana de estreno. Además, el WOM se contempla como predictor del número de pantallas. En EE.UU. y el resto de países analizados (España, Francia, Reino Unido y Alemania) el número de pantallas y los ingresos (esperados) están altamente relacionados entre sí; el número de pantallas es una variable clave de los ingresos, y los ingresos esperados a su vez, son el factor determinante de las pantallas. De igual manera, el apoyo publicitario resulta clave en la semana de apertura en relación con los CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 190 ingresos; mientras que el WOM es un predictor importante de los ingresos y del número de pantallas en semanas posteriores. Sin embargo, comparando entre países: el presupuesto es significativo en tres mercados (España, Francia y Alemania); el poder de las estrellas en Francia y España; y la publicidad en Reino Unido. Incluso, el WOM está negativamente relacionado con el número de pantallas en Reino Unido. Por otro lado, la competencia y el género no resultaron ser predictores significativos en este país. También, Basuroy, Chatterjee y Ravid (2003) examinaron cómo afectan las opiniones de los críticos en los resultados de taquilla, además de considerar otras variables como el presupuesto publicitario y el poder de las entrellas. Estos autores admiten que las opiniones de los críticos pueden ser más prominentes en la industria del cine, (Eliashberg y Shugan, 1997; Holbrook, 1999; West y Broniarczyk, 1998) dado que, más de un tercio de la población estadounidense busca reseñas críticas antes de ir a ver una película. Asimismo, los críticos pueden cumplir una doble función: influenciadores (si influyen activamente en las decisiones de los consumidores durante las primeras semanas) y predictores (si simplemente predicen las decisiones de los consumidores). Sus resultados demostraron que tanto las opiniones positivas como negativas están significativamente correlacionadas con los ingresos de taquilla en las primeras semanas. Algunos investigadores muestran que las críticas online son más influyentes que predictoras en los ingresos de taquilla (Reinstein y Snyder, 2005; Boatwright el al., 2007) pero otros estudios explican que el WOM es un importante predictor de ingresos y pantallas en semanas posteriores (Elberse y Eliashberg 2003). Por su parte, Ainslie, Drèze y Zufryden (2005) demostraron que los actores tienen un efecto directo sobre la elección de los consumidores para visionar una película, mientras que los directores tienen un efecto indirecto. En torno a la cadena de valor de la industria cinematográfica, Eliashberg, Elberse, Leenders (2006) examinaron las cuestiones críticas de gestión que inciden en cada una de ellas: producción, distribución y exhibición. Formado por compañías integradas verticalmente, tales como los grandes estudios, compañías independientes de CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 191 producción, distribuidores independientes, grandes cadenas de exhibición, así como otras más pequeñas y especializadas (ver figura 8 “cadena de valor de la industria”). La calidad de una película resulta difícil de evaluar antes de su lanzamiento debido a su naturaleza intangible y experiencial (Hennig-Thurau, Houston y Sridhar, 2006). Nadie sabe que le gusta una película hasta lo ven (De Vany y Walls, 1999). Sin embargo, sus resultados indican que la calidad es el conductor principal del éxito de una película y se debe analizar también en otras fases de explotación (Hennig-Thurau, Houston y Sridhar, 2006), o entenderse como un factor definido en la película (Einav, 2007). Liu (2006) examinó el papel que desempeña el eWOM en las decisiones de los consumidores ante la compra de un producto (Mahajan, Muller y Kerin, 1984) y cómo influye en la selección de una película. Hizo especial hicanpié en analizar la información que se comparte a través de los medios sociales, en concreto, en http://movies.yahoo.com. Para ello, se codificó cada mensaje publicado en base a dos medidas del eWOM: el volumen (cantidad de mensajes) y la valencia (positivos, negativos, mixtos, neutros e irrelevantes), además de los factores propios de la industria: género, clasificaciones, estrellas, críticas y las medidas del eWOM de la semana anterior. Este último factor, relacionado con la semana previa es consecuencia del interés de Liu por incluir el eWOM en los modelos de difusión. El autor considera que es importante medir periódicamente este tipo de comunicación, porque si este factor es capaz de influir en las decisiones de consumo, la incorporación de esta variable en modelos ya existentes que incluyen el número de pantallas y las críticas como variables explicativas (Basuroy, Chatterjee y Ravid, 2003; Eliashberg y Shugan, 1997) aumentará el poder explicativo de los modelos con respecto a los ingresos semanales (Liu, 2006). Asimismo, algunos autores sostienen que esta comunicación puede ser vista como una consecuencia de las redes sociales (Banerjee, 1992; Brown y Reingen, 1987; Murray, 1991). Desde el punto de vista del comportamiento, el WOM ayuda a promover el conocimiento e interés de las películas, por lo tanto, más gente irá a ver una película (Liu, 2006). Las razones pueden ser debidas a que cuanto mayor sea este tipo de comunicación, más tiempo se mantiene en la memoria, aumentando así la probabilidad CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 192 de que una persona hable de la película después de verla (Brown y Reingen, 1987). Por estas razones, Liu (2006) revela que el volumen de comentarios de los usuarios tiene un impacto positivo sobre los ingresos de taquilla, conclusión que comparten de igual modo Mishne y Glance (2006); Dellarocas, Awad y Zhang (2007); Duan, Gu y Whinston (2008). Sin embargo, Chintagunta, Gopinath y Venkataraman (2010) encontraron que el principal impulsor de los ingresos de taquilla era la valencia y no el volumen. El interés por analizar el volumen y la valencia de la comunicación boca a boca en los medios sociales, es consecuencia de varios aspectos (Granovetter 1973):  La teoría subyancente relacionada con el volumen de los mensajes publicados por los consumidores, que representa la probabilidad de que otros consumidores se den cuenta de ello.  La teoría sobre la medición de valencia, o la actitud de los consumidores, dado que las opiniones positivas alientan a otros consumidores a adoptar un producto, mientras que las opiniones negativas los disuadirán.  Y la teoría de la dispersión o propagación de la comunicación en las comunidades, que sostiene que las opiniones se extenderán rápidamente dentro de las comunidades. En este sentido, Dellarocas, Awad y Zhang (2007) sostienen que los comentarios publicados son, en principio, aportados por las personas que ya han visto la película. Por tanto, el volumen tendrá una fuerte correlación con los ingresos de taquilla. De acuerdo con los autores, esto sugiere que el volumen de los mensajes podría representar la recaudación de una película. Aunque también este tipo de comunicación puede estar influenciada por las ventas: cuanto mayor sea el número de consumidores que han experimentado una película, se generará más eWOM; pero también es preciso puntualizar que no todos los consumidores que han experimentado una película tienen el mismo interés de generar esta comunicación (Duan, Gu y Whinston, 2008). Algunas cualidades de este factor son la durabilidad y el tiempo de permanencia, que decae después del lanzamiento (Liu 2006; Duan et al., 2008) y tiene un impacto positivo en los primeros ingresos (Elberse y Eliashberg, 2003; Dellarocas et al., 2007). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 193 Karniouchina (2008) tomó como punto de vista la influencia de las opiniones de las estrellas protagonistas de una película como antecedentes del eWOM, como una medida del poder de las estrellas y de la capacidad de búsqueda de información sobre ellas en Internet. Esto se debe a dos razones principalmente: (1) es difícil hablar de una película sin sacar el tema de las estrellas que participan en el proyecto, y en segundo lugar, las películas promovidas por las celebrities podrían tener un mayor peso debido a la participación de estas. De hecho, las estrellas a menudo están contractualmente obligadas a promover sus proyectos (Liu, 2006). No obstante, al igual que los autores anteriores: Liu, 2006; Mishne y Glance (2006); Dellarocas, Awad y Zhang (2007); Duan, Gu y Whinston (2008) indican que la relación entre el volumen de los mensajes y los ingresos de taquilla resulta ser un indicativo del número de personas que vieron la película. Chintagunta, Gopinath y Venkataraman (2010), evaluaron el volumen de los comentarios (Liu, 2006; Duan et al., 2008), la valencia (Liu, 2006; Duan et al., 2008, Chevalier y Mayzlin, 2006) y la varianza de opiniones (Godes y Mayzlin, 2004). Otro aspecto esencial de su investigación, fue el lanzamiento secuencial de películas en mercados geográficos. Este último factor resulta especialmente importante, porque cuando una película se estrena en un mercado posterior, la revisión de la información solo puede provenir de mercados en los que se haya estrenado la película. En particular, hallaron un significante impacto positivo de la valencia de los comentarios de los usuarios sobre el rendimiento de taquilla, al igual que en Dellarocas et al. (2007). Incluso, los autores manifiestan que los usuarios pueden estar influidos por otras fuentes tales como blogs y foros. En este sentido, Gopinath et al. (2010) midieron los efectos publicitarios y el impacto de los blogs sobre los resultados de taquilla en el día de estreno de las películas, siendo significativo en mercados con una mayor proporción de jóvenes. En resumen, los investigadores explican que el volumen del eWOM tiene efectos positivos para los ingresos (Liu 2006, Duan et al., 2008; Zhu y Zhan, 2010) y el volumen y la valencia son significativos para los ingresos al mismo tiempo (Chevalier y Mayzlin, 2006; Dellarocas et al., 2007). CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 194 Tabla 40. Investigaciones analizadas del 2000 al 2006 Autores Variables Eliashberg et al., (2000) Zufryden (2000) Ruiz y Más (2001) Prieto y Fernández (2002) Elberse y Eliashberg (2003) Basuroy, Chatterjee y Ravid (2003) Dellarocas, Awad y Zhang (2004) Ainslie, Drèze y Zufryden (2005) Eliashberg, Elberse, Leenders (2006) Hennig-Thurau et al., (2006) PRESUPUESTO PRODUCCIÓN X X X Nº PANTALLAS X X X X X X Nª DE SEMANAS X X X ESTACIONALID AD X X FECHA ESTRENO X X ESTRELLAS X X X X X PAÍS X X DIRECTOR CALIFICACIÓN X X X COMODIDAD ACCESIBILIDAD CRÍTICAS X X X X X X GÉNERO X X X CALIDAD X X X PREMIOS SECUELA/ HISTORIA X X X X INVERSIÓN PUBLICITARIA X X X X X X X WOM/eWOM X X X X COMPETENCIA X X INTENCIÓN DE COMPRA TIEMPO DE DECISIÓN DISTRIBUCIÓN X VARIABLES DEMOGRÁFICA S X INGRESOS TAQUILLA X X X MEDIOS SOCIALES WEB Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 195 Tabla 41. Investigaciones analizadas desde el 2006 hasta el 2010 Autores Variables Liu (2006) Mishne y Glance (2006) Einav (2007) Dellarocas, Awad y Zhang (2007) Duan, Gu y Whinston (2008) Karniouchina (2008) ZHANG, W. y SKIENA, S. (2009) Godes y Mayzl in (2009) Chintagunta, Gopinath y Venkataraman (2010) Gopinath, Chintagunta y Venkataraman (2010) Asur y Huberman (2010) PRESUPUESTO PRODUCCIÓN Nº PANTALLAS X X X X X X X Nª DE SEMANAS X X X X ESTACIONALID AD X X FECHA ESTRENO X X X ESTRELLAS X X X X X X X X PAÍS X DIRECTOR CALIFICACIÓN X X X X X X COMODIDAD ACCESIBILIDAD X CRÍTICAS X X X X X X X GÉNERO X X X X X CALIDAD PREMIOS SECUELA/ HISTORIA INVERSIÓN PUBLICITARIA X X X X eWOM X X X X X X X X X COMPETENCIA X X X X X INTENCIÓN DE COMPRA TIEMPO DE DECISIÓN DISTRIBUCIÓN X X VARIABLES DEMOGRÁFICA S X X X INGRESOS TAQUILLA X X X X X X MEDIOS SOCIALES X X X X Yahoo Movie Blogs Twitter Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 196 2.16.3 Investigaciones a partir del 2010 hasta la actualidad Si en el epígrafe anterior, ya se observa el interés por examinar la comunicación que se comparte a través de los medios sociales (concretamente en foros, blogs y webs), en esta sección continua el interés predictivo de los mensajes que fluyen por ellos. Así, por ejemplo, Quin (2011) apoya que un mayor volumen de mensajes conduce a un mejor conocimiento de la película y, por tanto, a más ingresos. De hecho, cuanto mayor es la experiencia, mayores son las publicaciones en los blogs y, por tanto, más ingresos. Otra cuestión importante es si los contenidos generados por los usuarios en los blogs ayudan o perjudican al contenido de los medios tradicionales. La investigación realizada por Onishi y Manchanda (2012) sugiere que la interacción entre los blogs y la publicidad en TV tiene un efecto positivo en los resultados del mercado; es decir, los medios de comunicación tradicionales y los medios sociales resultan ser sinérgicos. En particular, la naturaleza de esta relación se vuelve más débil después de su lanzamiento. La explicación a este cambio puede ser debida a que los consumidores pueden confiar menos en los medios de comunicación tradicionales y más en los atributos reales del producto después de ponerlo en marcha, por lo tanto, resulta evidente que surja una relación mucho más débil entre los medios nuevos y tradicionales. En otras palabras, las campañas publicitarias estimulan la actividad de los blogs, pero se vuelve menos eficaz en la actividad de blogging tras el estreno. A partir del artículo de Asur y Huberman (2010) el interés por predecir los ingresos de taquilla a través de las publicaciones difundidas en los medios sociales se acentúa sobremanera. En su investigación, los autores demuestran cómo se pueden predecir los ingresos de taquilla examinando el volumen de mensajes difundidos en un medio social como Twitter; es decir, a través de los tuits que publican productores, distribuidoras cinematográficas y medios de comunicación orientados a promover “ruido” en los medios sociales. En este orden de ideas, los usuarios de Twitter retuitean las campañas promocionales, noticias, blogs y fotos que generan las distintas fuentes. Por tanto, a partir de esta conducta, los autores señalan que se pueden construir modelos para agrupar las opiniones de la población en general y obtener información útil sobre su CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 197 comportamiento mientras se predicen tendencias futuras. Asimismo, también se pueden reunir datos sobre cómo las personas conversan en relación a los productos, por lo que puede llegar a ser de utilidad para diseñar campañas de publicidad (Leskovec, Adamic y Huberman, 2006; Jansen, Zhang, Sobel y Chowdury, 2009). Asimismo, se ha aplicado a otros medios sociales como Wikipedia. Mestyán, Yassery y Kertesz (2013) predijeron los ingresos de taquilla en función del número de visitas recibidas en Wikipedia un mes antes de la fecha de estreno. Asimismo, los autores indicaron que su modelo era más preciso cuanto más popular fuera la película y el volumen de datos relacionados fuera mayor. Sin embargo, este mismo modelo aplicado a mercados extranjeros no resultó predictivo (De Silva y Compton, 2014). Del mismo modo, Henning-Thurau, Wiertz y Feldhaus (2012) observaron cómo el “efecto Twitter” (Corliss, 2009) tiene fuertes implicaciones en la intención de compra. En concreto, en la industria cinematográfica, se han atribuido este efecto a fracasos de proyectos multimillonarios como Bruno (Brüno, 2009) de Larry Charles, Gi Joe (G.I. Joe: The Rise of Cobra, 2009) de Stephen Sommers o éxitos inesperados como Transformers (Transformers, 2009) de Michael Bay o Karate Kid (The Karate Kid, 2010) de Harald Zwart, a pesar de las críticas negativas de los profesionales (Corliss, 2009; Lang, 2010). Sin embargo, otros autores cuestionan la existencia de este efecto (Goldstein y Rainey, 2009). El “efecto Twitter” tiene especial relevancia en industrias caracterizadas por los ciclos de vida cortos de los productos. Un ejemplo de este tipo de producto son los experienciales como el cine, que dependen en gran de media de una adopción temprana (Henning-Thurau, Wiertz y Feldhaus, 2012), la cual representa aproximadamente el 46% de las ventas de entradas totales de cine (Hayes 2002). En consecuencia, Henning- Thurau et al. (2012) examinaron la valencia de los mensajes publicados en Twitter por los espectadores que sí vieron la película en las 24 horas siguientes al lanzamiento de la película. A través de un modelo conceptual, los autores sostienen que hay dos condiciones que moderan la fuerza del efecto: el volumen de los mensajes y los segmentos de los consumidores. Por tanto, la combinación única de características CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 198 propias de este tipo del MWOM28 hace que se acelere la propagación de mensajes de evaluación de los consumidores que han experimentado el nuevo producto, a una extensa red de seguidores inmediatamente después o incluso mientras se consume. Del mismo modo, la valencia de los mensajes influye en las decisiones de adopción y en el éxito del producto. Comparando Twitter con un portal de Internet, como Naver29, el efecto de esta comunicación resulta diferente en función de la popularidad de las películas. Lee, Son y Lee (2011) encontraron que el eWOM produce un “efecto llamada” en Twitter antes del estreno de una película, sin embargo, tras el lanzamiento aparece de igual modo tanto en Twitter como en Naver. Esto infiere que los consumidores intercambian información y opiniones de manera más conveniente, accesible y rápida en los medios sociales (Howard, 2008). Hecha esta salvedad, al tratarse de un bien experiencial, resulta evidente que los consumidores se interesen de manera directa o indirecta por la opinión de otras personas que ya han visto la película. Asimismo, el “efecto llamada” de esta comunicación sobre películas populares dura más que en las menos populares. Sin embargo, en las menos populares contribuye a un incremento repentino del ritmo de mensajes que rápidamente desciende de su punto álgido. Por lo tanto, este resultado implica que los medios sociales son un canal para difundir este tipo de comunicación, y su efecto es más fuerte en productos menos populares que tienen consumidores altamente interesados. Del mismo modo ocurre con los perfiles de Twitter que tienen un mayor número de seguidores. Los resultados empíricos de Rui, Liu y Whinston (2012) reflejan que el efecto de esta comunicación en los usuarios de Twitter con más seguidores es significativamente mayor que el de los usuarios de Twitter con menos seguidores. 28 Microblogging Word of Mouth (ver figura 4 en epígrafe 2.9.1.) 29 Naver Movie es el principal portal de cine de Internet en Corea del Sur. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 199 De manera análoga, Ming, Sen y Chiang (2012) compararon los comentarios publicados en Twitter con los publicados en dos portales de cine (IMDb y Rotten Tomatoes30). Entres sus conclusiones encontraron que los usuarios de Twitter son más positivos en sus opiniones en comparación con las analizadas en los otros portales; sin embargo, en las nominaciones a los Oscar fueron menos positivos en las nominadas y más positivos en las no lo estuvieron. Teniendo en cuenta la frecuencia de asistencia al cine, Chakravarty, Liu y Mazundar (2011) hallaron que los espectadores poco asiduos están más influenciados por el eWOM que por las críticas de los profesionales. Sin embargo, los asiduos están más influenciados por las críticas que por el eWOM. Así, los autores señalan que este hecho proviene no solo de las características individuales de los proveedores de los mensajes, sino también de los contenidos de estos. Ishii et al. (2012) se apoyan en que el éxito de una película se extiende a través del eWOM. Partiendo los autores de esta idea, sugieren distinguir entre la comunicación directa (familiares y amigos) de la indirecta (rumores o conversaciones de terceros). Este matiz resulta significativo porque permite analizar la interacción de estos tipos de comunicación con la intención de compra. Del mismo modo, las publicaciones diarias en los blogs y los rumores que se generan a partir de ellas, proporcionan información sobre el éxito de una película y por tanto, pueden ser utilizados como un factor predictivo de los ingresos de taquilla. Incluso, si se correlacionan los “me gusta” de los trailers de YouTube con los mensajes publicados en Twitter, se puede pronosticar las calificaciones de las películas (Oghina, Breuss, Tsagkias y De Rijke, 2012). Sin embargo, Lipizzi et al. (2016) hallaron que los tuits enviados en las primeras 72 horas del estreno de la película no predijeron los resultados de taquilla. Pero es recomendable que se promocionen en todas las redes sociales y tener una presencia activa en ellas, porque no funcionan como canales asilados, sino como una estrategia global (Oh et al., 2017). 30 IMDb (Internet Movie Database) es una base de datos cinematográfica, que incluye información relacionada con películas, actores, producción, dirección, etc. Rotten Tomatoes: portal de Internet que incluye información, noticias y críticas de películas. CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 200 Por otro lado, Arai, Kajiyama y Ouchi (2013) desarrollaron un modelo de comportamiento del consumidor asignando una partida presupuestaria de publicidad semanal. En su modelo, se detallan tres factores: la preferencia individual (cada individuo decide si ver o no una película), los efectos de la publicidad y el eWOM (que proviene de tres fuentes: allegados, sitios de Internet y redes sociales). Asimismo, clasificaron a los consumidores en innovadores, adoptadores tempranos, mayoría temprana, mayoría tardía y rezagados. Entre sus resultados, hallaron que la inversión publicitaria semanal genera un mayor número de adoptantes y de comentarios en redes sociales. Por tanto, entender el comportamiento del consumidor es esencial para los profesionales cuando existe un presupuesto limitado de publicidad. A continuación, ser presenta un cuadro resumen con las investigaciones comentadas: CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL 201 Tabla 42. Investigaciones analizadas desde el año 2010 hasta nuestros días Autores Variables Asur y Huberman (2010) Chakravarty, Liu y Mazundar (2011) Lee, Son, Lee (2011) Quin (2011) Onishi y Manchanda (2012) Rui, Liu y Whinston (2012) Ming, Sen y Chiang (2012) Ishii et al., (2012) Henning- Thurau, Wiertz Y Feldhaus (2012) Oghina, Breuss, Tsagkias y De Rijke (2012) Terry, Butler y De Arno (2013) Mestyán., Yassery y Kertesz (2013) Arai, Kajiyama y Ouchi (2013) De Silva y Compton (2014) Lipizzi et al ., (2016) Oh et al., (2017) PRESUPUESTO PRODUCCIÓN X X X Nº PANTALLAS X X X X X Nª DE SEMANAS X ESTACIONALIDAD FECHA ESTRENO X X X X X X X X X ESTRELLAS X X X PAÍS DIRECTOR X X CALIFICACIÓN X X X X X X X COMODIDAD ACCESIBILIDAD CRÍTICAS X X X X GÉNERO X X X CALIDAD X X PREMIOS X X X SECUELA/ HISTORIA X X X INVERSIÓN PUBLICITARIA X X X X X X X eWOM X X X X X X X X X X X X X COMPETENCIA X INTENCIÓN DE COMPRA X X TIEMPO DE DECISIÓN DISTRIBUCIÓN VARIABLES DEMOGRÁFICAS X X X INGRESOS TAQUILLA X X X X X X X X X X X X MEDIOS SOCIALES Twitter Foros Twitter y Naver Movie Blogs Blogs Twitter Twitter, IMDb y Rotten Tomatoes Blogs Twitter Twitter y YouTube Wikipedia Sitios de internet y redes sociales Wikipedia Twitter Facebook, YouTube y Twitter Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 205 CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 3.1 Objetivos de la investigación empírica En el primer capítulo se ha explicado que el objetivo de esta investigación radica en la necesidad de conocer qué factores motivan a los espectadores de cine a difundir eWOM a través de las redes sociales. Para ello, ha sido preciso realizar una revisión de la literatura académica sobre el comportamiento del consumidor online, además de analizar las teorías clásicas que describen la conducta de los consumidores ante los medios de comunicación. Además, ha sido conveniente revisar las investigaciones académicas publicadas en los últimos treinta años para constatar que no se ha abordado esta temática en el sector cinematográfico. Por tanto, el objetivo principal de esta investigación es la aplicación de un modelo de comunicación eWOM desarrollado por Kucukemiroglu y Kara (2015) aplicado al sector cinematográfico. En consecuencia, se ha estructurado el presente capítulo de la siguiente manera:  Justificación del modelo de investigación teórico de Kucukemiroglu y Kara (2015).  Procedimiento seguido en el diseño del instrumento de medida utilizado para la recopilación de datos que permitirá profundizar en el problema de investigación objeto de estudio.  Análisis de los datos obtenidos, donde se valida el modelo de Kucukemiroglu y Kara (2015) y se contrastan las hipótesis a través de técnicas de análisis multivariante.  Contribución de los resultados obtenidos tanto para la teoría como en la práctica de la gestión empresarial. CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 206 3.2 Planteamiento del modelo de investigación Dada la importancia que ha adquirido la comunicación eWOM en los últimos años como consecuencia de la proliferación de los medios sociales, el uso de plataformas por parte de los consumidores se está volviendo muy diversa: de opinión, foros de discusión, grupos de noticias (Henning-Thurau et al., 2004; Phelps et al., 2004), email, chats, foros de discusión, grupos de usuarios, boletines de noticias (Goldsmith y Horowitz, 2006). Blogs personales y corporativos (Hung y Li, 2010), redes especializadas en viajes o turismo (Sun et al., 2006), sobre temáticas como la música (Sharma y Pandey, 2011), en redes sociales de microblogging (Jansen et al., 2009; Zhang et al., 2011), en Facebook (Leivadiotou y Markopoulos, 2010; Luarn et al., 2015; Kucukemiroglu y Kara, 2015; Wang et al., 2016), FanPage (Serra y Santo-Sanfiel, 2014; Chih et al., 2015), en redes sociales independientes o corporativas (Tsao et al., 2015), en el sector bancario (Vahdati y Nejad, 2016), en Facebook (Lin et al., 2016), Twitter, Facebook y Myspace (Nor et al., 2018), entre otros. Para las empresas y profesionales que gestionan las comunidades online supone un reto conocer las preferencias de los consumidores a la hora de participar en una plataforma, interactuar con una marca o con otros individuos, por lo que la capacidad de persuasión del eWOM puede variar de una plataforma a otra (Cheung et al., 2009). En este sentido, los usuarios son capaces de seleccionar libremente su exposición a ciertos temas y participar en comunidades virtuales, por lo tanto, pueden dirigir sus interacciones sociales hacia otros similares a ellos (Best y Krueger, 2006). Además, la mayoría de los consumidores creen que la información que se encuentra en plataformas de terceros es más objetiva, fiable y creíble que la encontrada en las plataformas corporativas (Kiecker y Cowles, 2002). Como se ha descrito en el marco teórico, en los últimos años, numerosos estudios han examinado la capacidad de persuasión de la comunicación eWOM desde diferentes perspectivas y se ha identificado que existen diversos factores que influyen en los consumidores para realizar eWOM en las redes sociales. CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 207 El modelo que se ha aplicado en la presente investigación pertenece a los autores Kucukemiroglu y Kara (2015). Ellos examinaron qué factores influyen en la comunicación eWOM de los estudiantes universitarios en la red social Facebook. Y hemos considerado su idoneidad para aplicarlo al sector cinematográfico porque está formado por un conjunto de variables completo y adecuado para el objeto de este estudio, y que, desde nuestro punto de vista, es aplicable perfectamente a la comunicación eWOM de una película. Los constructos que componen el modelo de Kucukemiroglu y Kara (2015) ya han sido validados en su investigación, por lo que se explicarán a continuación pormenorizadamente cada uno de ellos. Figura 14. Modelo de investigación Fuente: Kucukemiroglu y Kara (2015) 3.3 Formulación de hipótesis A continuación, se presentan las hipótesis que surgen del modelo de Kucukemiroglu y Kara (2015) con el objeto de examinar qué factores influyen en los espectadores de cine para realizar comunicación eWOM en las redes sociales. Confianza Aunque la confianza de los consumidores en el entorno web ha mejorado, su impacto en el comportamiento del consumidor sigue siendo un tema de estudio central (Cummins et al., 2014) y resulta esencial para impulsar el valor de los clientes hacia las comunidades online (Porter y Kramer, 2011). En consecuencia, los consumidores son CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 208 más propensos a confiar en los amigos de sus redes sociales que en las opiniones de expertos publicadas en blogs o páginas con opiniones (Chu y Kim, 2011). Para ello, las investigaciones académicas han abordado la confianza desde varios prismas: Por un lado, se ha diferenciado entre la confianza interpersonal (confianza entre personas), confianza organizacional (confianza entre organizaciones) y la confianza intraorganizacional (confianza entre individuos y organizaciones) (Gremler et al., 2001). Por otro, en la formación de la confianza y compromiso de los consumidores en el proceso de decisión de compra (Mukherjee y Nath, 2007; Porter y Kramer, 2011; Harris y Dennis, 2011; Ahmad et al., 2017; Hajli et al., 2017), en la intención de compra (Zhu et al., 2011; Zhao et al., 2012; Jensen et al., 2013; Jiménez y Mendoza, 2013; Chang y Wu, 2014; See-To y Hu, 2014; Saleem y Ellahi, 2017; Nor et al., 2018) y el papel que desempeña para lograr relaciones de éxito a largo plazo y en el uso del comercio electrónico (Morrison y Firmstone, 2000). Del mismo modo, se ha examinado el impacto de la confianza de los proveedores online (Chau et al., 2007), en la lealtad hacia el sitio web (Gupta y Kabadayi, 2010), en la confianza de los consumidores hacia el marketing viral (Aghdaie et al., 2012) o hacia las plataformas de valoración de empresas (Sander et al., 2017). Concretamente, Chau et al. (2007) investigaron la relación de confianza en el proceso de compra y cómo varía en cada una de las etapas. Así, por ejemplo, los clientes dependen en general de antecedentes subjetivos relacionados con los rasgos personales o con la facilidad de uso de una página web para evaluar la fiabilidad de un proveedor en las primeras etapas del proceso de compra. Por su parte, Zhu et al. (2011) indicaron que hay cuatro factores que impactan significativamente en las intenciones de compra de los consumidores: (1) la facilidad de uso, (2) la utilidad percibida, (3) la confianza y (4) el riesgo percibido. Incluso, de forma más específica, Gupta y Kabadayi (2010) examinaron cómo los motivos de consumo (dirigido a objetivos: búsqueda de información o experiencial: navegación por diversión) influyen en la relación de confianza creencia-lealtad hacia el sitio web. CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 209 También, se ha estudiado su influencia en los blogs corporativos como herramienta de segmentación (Ahuja y Medury, 2011). Es decir, a través de los comentarios publicados por los consumidores en el blog se extrae información relacionada con el consumo, de manera que se puede medir la confianza del consumidor individual y, en consecuencia, definir su perfil. Igualmente, los consumidores que participan en las comunidades de marca tienden a ser más fieles, estar más satisfechos y demostrar una mayor confianza hacia la marca (Brodie et al., 2013). Por lo tanto, la confianza es un predictor significativo del deseo de intercambiar información (Ridings, Gefen y Arinze, 2002); Ellison et al., 2007; Ji et al., 2010; Steinfield et al., 2008; Valenzuela et al., 2009) y los receptores que reciben recomendaciones a través de la comunicación eWOM dependen de la confianza que les confiere el emisor (Lis, 2013). De hecho, cuanto mayor es el nivel de confianza entre los contactos que tienen los usuarios en sus redes sociales, mayor es la probabilidad de ofrecer, transmitir y buscar información (Chu y Kim, 2011). Y al mismo tiempo, el efecto de la confianza en la intención de compra está parcialmente mediado por la búsqueda de información, lo que indica que la confianza aumenta el uso de redes sociales para obtener información útil antes de realizar una compra (Hajli et al., 2016). Por todo lo expuesto, se considera la necesidad de analizarse como uno de los factores que influyen en la búsqueda de información del espectador de cine. Hipótesis 1: La confianza percibida en las redes sociales influye positivamente en la búsqueda de información del espectador. Capital Social Katz y Ronald Rice (2005) plantean que Internet no elimina las formas tradicionales de construcción del capital social, sino que las potencializa, ya que promueve la comunicación, la colaboración y la participación que contribuyen a la aparición de nuevas formas de interacción social, como las que se generan en las redes sociales (López, 2014). Asimismo, los usos multifuncionales de las redes sociales satisfacen CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 210 necesidades de entretenimiento, información, seguimiento, diversión y utilidad social (Ray, 2007) que a su vez contribuyen a que aumente su capital social (Ellison et al., 2007). Igualmente, las redes sociales tienen la capacidad de converger necesidades tradicionales y nuevos medios de comunicación (Papacharissi y Mendelson, 2011), los individuos pueden obtener recursos de otros miembros de las redes a las que pertenecen y en consecuencia, aumentar el capital social al incrementarse su red de conocidos por medio de la unión y vinculación de los miembros (Ellison et al., 2007). Por otro lado, Huysmann (2004), Howard y Jones (2005), indicaron que Internet se presenta como una tecnología que permite nuevas formas de producción del capital social, esto es debido a que presenta dinámicas de comunicación y colaboración nunca antes experimentadas por los usuarios de esta red, que incrementan su capital social y cultural. Además, se considera una innovación tecnológica que ha revolucionado la forma en la que se constituye y distribuye el capital social (Lin, 2001) y está directamente relacionada con la transferencia de conocimiento, tanto en un entorno tradicional como virtual (Zhao et al., 2012). Así, los líderes de opinión utilizan Internet para compartir información (Kucukemiroglu y Kara, 2015), sus opiniones influyen en la intención de compra (Nor et al., 2018), ejercen una mayor influencia en sus redes porque sus opiniones se perciben como más creíbles e imparciales (Hoyer y Macinnis, 2010), sus mensajes tienen un fuerte impacto en las decisiones de compra y se difunden de forma colectiva entre los miembros de las comunidades (King et al., 2014). Por lo tanto, sus mensajes contribuyen a las ventas de los productos y favorecen la toma decisiones de los consumidores (Bao y Chang, 2016). Hipótesis 2: El capital social influye positivamente en el liderazgo de opinión. Carácter innovador Estudios previos han encontrado que las personas con altos niveles de innovación es más probable que busquen información sobre nuevos productos y compartan sus hallazgos con otros consumidores (Wang, 2016). Del mismo modo, también se ha hallado que existen relaciones positivas entre la capacidad de innovación y el liderazgo de opinión (Flynn et al., 1996; Sun et al., 2006) y entre la capacidad de innovación y la CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 211 búsqueda de información (Rogers, 1995). De este modo, los usuarios más innovadores tienen más probabilidades de ser líderes de opinión (Tsang y Zhou, 2005) y sus opiniones se perciben como más creíbles y tienen más probabilidades de ser buscadas por quienes les conocen (Thakur et al., 2015). Por tanto, los estudios han demostrado que el carácter innovador de un individuo está positivamente relacionado con el liderazgo de opinión (Thakur et al., 2015). Desde la perspectiva de la TUG (teoría de los usos y gratificaciones), la necesidad de información se concibe como el deseo de obtener y buscar información, aprender a cómo se hacen las cosas, proporcionar a otros individuos información, contribuir con mis conocimientos, etc. (Flanagin y Metzger, 2001). Incluso, se ha revelado que los consumidores son más propensos a buscar otras opiniones cuando tienen menos experiencia y una mayor implicación en la compra (Gilly et al., 1998) o cuando se percibe un mayor riesgo en la toma de decisiones (Bansal y Voyer, 2000). De hecho, numerosos estudios coinciden que la búsqueda de información es uno de los principales motivos del uso de Internet (Kaye, 1998; Kargaonkar y Wolin, 1999; Papacharissi y Rubin, 2000; Flanagin y Metzger, 2001; Kaye y Johnson, 2002; Song et al., 2004; Stafford y Gonier, 2004; Song et al., 2004; Karniouchina, 2008) y de las redes sociales (Raacke y Bonds-Raacke, 2008; Rafaeli et al., 2009; Lampe et al., 2010; Zhou et al., 2011; Chu y Kim, 2011; Whiting y Williams, 2013; Serra y Santo-Sanfiel, 2014; Lien y Cao, 2014; Kucukemiroglu y Kara, 2015; Malik et al., 2015; Hajli et al., 2016; Lin et al., 2017; Salem y Ellahi, 2017; Ahmad et al., 2017), además de ser un factor que contribuye crear capital social (Ellison, Steinfield y Lampe, 2007). Hipótesis 3: El carácter innovador influye positivamente en la búsqueda de información. Comunicación eWOM Conceptualmente, la comunicación eWOM en las redes sociales se ha examinado en base a tres aspectos: buscar, ofrecer y transmitir información. Y gracias a la interactividad de las redes sociales, una persona puede ejercer estas tres funciones (Chu y Kim, 2011; Yeh y Choi 2011). Asimismo, los consumidores que realizan búsquedas de información tienden a mostrar un alto grado de conformidad. A su vez, son más CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 212 propensos a formarse una percepción sobre los productos y de su actitud basada en la información externa, que también influye en la valoración del producto y en su posterior intención de compra (Tsao et al., 2015). Del mismo modo, los usuarios que buscan información y que tienen una red de contactos de confianza, serán más propensos a participar de forma activa en las recomendaciones de sus contactos (Kucukemiroglu y Kara, 2015). Por este motivo, la fuente de información resulta esencial para aquellos individuos que buscan información en las redes sociales (Saleem y Ellahi, 2017). Además de ser más confiable, resulta más útil y por tanto genera una intención de compra positiva (Hennig-Thurau y Walsh, 2003). Sin embargo, los individuos se involucran en la comunicación eWOM solo cuando encuentran la fuente confiable y tienen una intención de compra que depende de esa información (Fan et., 2013). Además, el capital social está implícito en la estructura de las redes sociales y en las relaciones de las personas. Promueve la comunicación, colaboración y participación dando lugar a interacciones sociales entre los individuos que generan un mayor conocimiento y construcción de relaciones interpersonales (Bagozzi et al., 2004). Del mismo modo que las relaciones entre los individuos, la reciprocidad y la identificación con el grupo a través de un lenguaje común, aumenta la cantidad de intercambio de conocimiento (Chiu, Hsu y Wang, 2006). Por otro lado, la comunicación eWOM que difunden los líderes de opinión impulsa las ventas (Bao y Chang, 2016) e influye sobre los miembros de su red social mediante la difusión de información (Kucukemiroglu y Kara, 2015). De hecho, los usuarios de las redes sociales tienden a buscar consejos en personas con vínculos más cercanos, como amigos y miembros de la familia y están más dispuestos a compartir información con amigos cercanos que con conocidos (Chen et al., 2016). Además, la inmediatez de obtener información y de compartirla resultan ser factores novedosos en la literatura de la comunicación eWOM (Lin et al., 2017). En consecuencia, se proponen las siguientes hipótesis: CAPÍTULO III: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS 213 Hipótesis 4: La búsqueda de información influye positivamente en el comportamiento de la comunicación eWOM. Hipótesis 5: El liderazgo de opinión influye positivamente en el comportamiento de la comunicación eWOM. Fuente: Elaboración propia Una vez planteadas las hipótesis de análisis, se procede a exponer la metodología utilizada en la parte empírica y se analizarán los resultados de la investigación. Figura 15. Modelo de investigación e hipótesis CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 217 CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 4.1 Metodología de recogida de información 4.1.1 Instrumento de recogida de información: diseño del cuestionario Para validar el modelo de Kucukemiroglu y Kara (2015) y contrastar las hipótesis, se han recopilado los datos mediante la técnica de cuestionario. Este se basa en interrogar a la muestra de la población objetivo para obtener información específica de los participantes (respecto a su comportamiento, intenciones, actitudes, conocimiento, motivaciones, así como características demográficas o de su estilo de vida). Estas preguntas se pueden hacer verbalmente, por escrito o de forma online, y las respuestas se pueden obtener en cualquiera de estas formas (Malhotra, 2008). No cabe duda que la encuesta es una de las técnicas más usuales en la investigación cuantitativa para la recogida de datos (Castañeda y Luque, 2004), herramienta que ha presentado una evolución muy notable desde hace un tiempo (Lorca et al., 2016). Así, la encuesta tradicional y presencial, en sus diferentes concreciones (cara a cara, auto- cumplimentadas en papel, telefónicas), predominante desde sus primeras aplicaciones hasta los años ochenta del siglo XX, ha sufrido un descenso notable en los últimos años como consecuencia de la emergencia de nuevas modalidades de recogida de la información (De Leeuw, Hox y Dillman, 2008; Díaz, 2011; Dillman, Smyth y Christian, 2009; Stoop, Billiet, Koch y Fitzgerald, 2010). Además, este tipo de herramientas digitales proporcionan información sobre cómo ha sido respondido el cuestionario: navegador utilizado, tiempo empleado en su respuesta, interrupciones e inicios posteriores, así como la modificación de respuestas dadas (Domínguez Álvarez, 2008). CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 218 En este sentido, Fricker y Schonlau (2002) señalan que las encuestas a través de Internet presentan una serie de ventajas: 1. Derivadas de su relación con los informantes:  Permiten llegar a una población más amplia (habitualmente de difícil acceso).  Ofrecen un efecto de mayor anonimato porque no está delante el entrevistador y su ausencia, ayuda a eludir contestar determinadas preguntas. 2. Derivadas del formato de la encuesta online:  Coste reducido.  El cuestionario está disponible las 24 horas, los siete días de la semana.  Permite introducir elementos multimedia (fotos, vídeos, etc.).  Son accesibles desde cualquier navegador de Internet. 3. Derivadas de la gestión de datos:  Los cuestionarios online graban automáticamente la información que introducen los encuestados.  Permiten una mejor gestión, gracias a los sistemas CAWI. Igualmente, Castañeda y Luque (2004) agrupan las ventajas en términos de eficacia y eficiencia: EFICACIA EFICIENCIA Las encuestas online permiten prácticamente todo tipo de materiales de apoyo. Resulta más económico. Disponen de las ventajas de los cuestionarios auto-administrados. Permiten alcanzar a personas muy distantes geográficamente, con un coste mínimo. Menor intrusión en la intimidad. Alta velocidad en la recogida de datos. Disponibilidad de un público ya segmentado en Internet y en mayor grado seleccionando el lugar de colocación de la encuesta. Rapidez en la obtención de resultados, los cuestionarios se codifican automáticamente. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 219 Filtros y saltos de aplicación automática en el cuestionario. Al decidir el encuestado el momento de responder las respuestas suelen ser de mayor calidad. En Internet se puede desarrollar experimentación en un entorno natural con un nivel de control aproximado al que ofrece una práctica de laboratorio. Además de estas ventajas, también se añade que, con las nuevas tecnologías móviles se incrementa la disponibilidad y accesibilidad a la encuesta por medio de teléfonos inteligentes, tablets, portátiles, etc. Por tanto, es un factor a tenerse en cuenta en el diseño de este tipo de cuestionarios (Lorca et al., 2016). Diseño del cuestionario: Según Santesmases (2009) un diseño apropiado del cuestionario debe cumplir tres requisitos: definir correctamente el problema a investigar, formular de forma precisa las hipótesis y especificar adecuadamente las variables y escalas de medida. Es decir, se trata de diseñar una herramienta, sobre la base de los objetivos definidos, que permita al investigador recoger de forma normalizada y adecuada datos primarios. Aunque no existe una metodología explícitamente definida para elaborar cuestionarios, Sarabia-Sánchez (2013) ofrece algunas cuestiones básicas a tener en cuenta: Cuestiones fundamentales Cuestiones a plantear Definir qué incluir en el cuestionario Definición de los temas a incluir. Naturaleza de las informaciones: escalas a utilizar. Plantear cómo se va a administrar Selección de la forma de recoger información. Quién decide cómo se hacen las preguntas. Quién o qué recoge las respuestas. Diseñar el formato general Extensión (duración, número de páginas y preguntas) Secuencia y organización interna. Diseño visual del cuestionario. Construir las cuestiones individuales Tipos de preguntas. Redacción de las preguntas. Sesgos internos de las preguntas. Pretest del cuestionario Pruebas del instrumento (interna y sondeo piloto). Pruebas de seguridad. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 220 Asimismo, antes de diseñar el cuestionario, el investigador debe tener una lista detallada de las necesidades de información, así como una definición clara del grupo de encuestados. El cuestionario es el enlace entre la información que se necesita y los datos que van a recolectarse (Kinnear y Taylor, 2000): Figura 16. Necesidades de información-enlace de datos Fuente: Kinnear y Taylor (2000) Para el diseño del cuestionario de la presente investigación, se han tenido en cuenta las recomendaciones ofrecidas por Sarabia-Sánchez (2013), y que a continuación se detallan y analizan: 1. Definir qué incluir en el cuestionario (ver Anexo) El cuestionario pretende analizar qué motiva a los espectadores a utilizar las redes sociales para buscar, ofrecer y transmitir información sobre una película; además de analizar qué factores influyen en las intenciones de estos para generar eWOM en las redes sociales. Dicho cuestionario engloba los ítems que aportarán información acerca de las variables objeto de estudio, conducentes a contrastar las hipótesis de la investigación. Los constructos que forman el modelo de investigación están representados en el cuestionario por un total de 56 ítems. A excepción de las preguntas de clasificación, el resto de preguntas del cuestionario utilizan un formato de escala tipo Likert de 7 puntos, que pretenden evaluar las percepciones y actitudes de los espectadores respecto a los diferentes constructos del modelo. La escala va desde “totalmente en desacuerdo” (1) a “totalmente de acuerdo” (7). Proyecto de investigación •Necesidades de información Cuestionario •Preguntas formuladas Grupo de encuestados •Datos CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 221 2. Plantear cómo se va a administrar La encuesta se ha creado por medio de los formularios de Google que permite distribuirse por email, redes sociales, alojar en una página web, etc. Además de ser accesible a través de cualquier dispositivo tecnológico porque permite obtener las respuestas de los cuestionarios en tiempo real, de forma rápida y sencilla. En este caso se ha distribuido por email a través de una amplia base de datos de espectadores de cine de ámbito nacional gracias a la colaboración de una empresa cinematográfica. A esto se añade que los datos se vuelcan automáticamente en una hoja de cálculo, por tanto, agiliza el trabajo del investigador y facilita el análisis de los mismos. 3. Diseñar el formato general El cuestionario contiene las siguientes secciones:  Una breve introducción explicando el objetivo del cuestionario y la población a la que va dirigida.  Una breve explicación del procedimiento a seguir e información sobre el anonimato y la confidencialidad.  Información sobre el sorteo por participar en el cuestionario.  La primera sección contiene preguntas sobre la frecuencia de uso de las redes sociales.  La segunda sección contiene preguntas sobre los factores que influyen en la comunicación boca a boca en las redes sociales.  La tercera sección contiene preguntas sobre datos demográficos, información profesional, así como la experiencia con las tecnologías móviles y el uso de las mismas.  Igualmente, se han incluido preguntas relacionadas sobre la tarjeta de fidelización de la empresa que ha colaborado en la distribución del cuestionario. 4. Construir las cuestiones individuales CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 222 Para ello se han formulado un total de 20 preguntas relacionadas con los temas de análisis de esta investigación, además de incluirse factores sociodemográficos. Una vez definidas las variables, se han concretado las escalas que se van a utilizar con sus correspondientes ítems, las cuales están basadas en redacciones previas que ya han sido validadas por otros autores. Y que, en cierto modo, avala la validez del cuestionario para los objetivos que persigue la investigación. El tiempo de respuesta del cuestionario ha sido de 20 días, del 22 de noviembre al 11 de diciembre de 2016. Pretest del cuestionario Dado que resulta difícil controlar todos los sesgos, un pretest puede ayudar a detectar la mayoría o aquellos que suelen tener más influencia en la respuesta a las preguntas planteadas. Algunas cuestiones pueden ser: ¿están todas las variables de interés?, ¿se navega adecuadamente por el cuestionario?, ¿hay problemas en la redacción?, ¿es oportuno cambiar las preguntas?, etc. A continuación, se describen los ítems del cuestionario que han sido usados y validados en el estudio de Kucukemiroglu y Kara (2015): CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 223 Tabla 43. Ítems para medir los constructos del modelo de investigación Constructo Ítem Descripción Autores CONFIANZA TRUST1 En términos generales, puedo confiar en la mayoría de los contactos de mi lista de "amigos" en las redes sociales. Kucukemiroglu y Kara (2015) TRUST2 Me siento cómodo manteniendo debates con los contactos de mi lista de "amigos" en las redes sociales. TRUST3 Los contactos de mi lista de "amigos" de las redes sociales harían todo lo que estuviera en sus manos para ayudar a los demás. TRUST4 Confío en la mayoría de los contactos de mi lista de "amigos" en las redes sociales. TRUST5 Tengo confianza en los contactos de mi lista de amigos en las redes sociales. TRUST6 Los contactos de mi lista de "amigos" en las redes sociales publican opiniones sinceras. TRUST7 Puedo creer las afirmaciones/opiniones de los contactos de mi lista de "amigos" en las redes sociales. BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN OS1 Cuando pienso en ir a ver una nueva película, pido consejo a mis contactos de las redes sociales. Kucukemiroglu y Kara (2015) OS2 No necesito hablar con mis contactos de las redes sociales antes de ir a ver una película. OS3 Me gusta recabar opiniones de mis contactos en las redes sociales antes de escoger una película. OS4 Rara vez pregunto a mis contactos de las redes sociales qué películas ir a ver al cine. OS5 Me siento más cómodo eligiendo películas que ver cuando he recabado opiniones de mis contactos en las redes sociales. OS6 A la hora de elegir una película, las opiniones de mis contactos en las redes sociales no son importantes para mí. CAPITAL SOCIAL SC1 Al interactuar con gente en las redes sociales hace que me sienta interesado/a por lo que pasa fuera de mi localidad. Kucukemiroglu y Kara (2015) SC2 Al interactuar con gente en las redes sociales hace que quiera probar cosas nuevas. SC3 Al interactuar con gente en las redes sociales hace que me sienta interesado/a por lo que piensa la gente con opiniones diferentes a las mías. SC4 Hablar con gente en las redes sociales hace que sienta curiosidad por otros lugares del mundo. SC5 Al interactuar con gente en las redes sociales hace que me sienta parte de una gran comunidad. SC6 Al interactuar con gente en las redes sociales me ayuda a tener una perspectiva más global SC7 Al interactuar con gente en las redes sociales hace que sepa que todo el mundo está conectado. SC8 Estoy dispuesto/a a dedicar tiempo a apoyar actividades de la comunidad a la que pertenezco en las redes sociales. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 224 Constructo Ítem Descripción Autores SC9 Al interactuar con gente en las redes sociales me da la posibilidad de conocer a más personas con quienes hablar. SC10 Entro en contacto con nuevas personas en las redes sociales todo el tiempo. eWOM WOM1 Suelo usar la función de "compartir” un sitio web para recomendar una película que considero interesante. Kucukemiroglu y Kara (2015) WOM2 Me gusta reenviar correos electrónicos a mis amigos que contienen información u opiniones acerca de las películas que me gustan. WOM3 Me gusta reenviar correos electrónicos que considero interesantes acerca de estrenos de cine, de un grupo de amigos a otro. WOM4 Suelo reenviar a mis amigos críticas positivas de las películas que he visto. WOM5 Suelo reenviar a mis amigos críticas negativas de las películas que he visto. WOM6 Me gusta compartir con los demás, información de películas que he visto y considero interesantes. WOM7 Me gusta compartir información con los demás de mis películas favoritas. WOM8 La gente suele preguntarme mis opiniones sobre películas. WOM9 Suelo persuadir a otros para que vean las películas que me gustan CARÁCTER INNOVADOR INN1 Soy uno de los primeros de mi círculo de amigos que va a ver una película al cine el día de su estreno. Kucukemiroglu y Kara (2015) INN2 Si me entero que alguna película se va a estrenar, estoy interesado/a en ir a verla. INN3 En comparación con mis amigos, veo muchas películas en el cine. INN4 Soy el primero de mi círculo de amigos que conoce los títulos de las últimas películas estrenadas. INN5 Me gusta ver estrenos de cine antes de que lo hagan los demás. INN6* Rara vez voy al cine a ver un estreno hasta asegurarme de que mis amigos lo aprueban/Rara vez voy al cine a ver un estreno si la valoración de mis amigos es negativa. INN7 Para mí es importante que a otros les gusten las películas que yo veo en el cine. INN8 Cuando voy al cine a ver una película, por lo general, veo aquellas que gustan a la mayoría. LIDERAZGO DE OPINIÓN OL1 A menudo, convenzo a mis contactos en las redes sociales para que vayan al cine a ver las películas que me gustan a mí. Kucukemiroglu y Kara (2015) OL2 Mis contactos de las redes sociales raramente me piden consejo sobre las películas que eligen ver. OL3 Mis contactos de las redes sociales eligen ver las películas según lo que yo les haya dicho. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 225 Constructo Ítem Descripción Autores OL4 Mi opinión sobre las películas parece que no se tiene en cuenta por mis contactos en las redes sociales. OL5 En las redes sociales, a menudo influyo en las opiniones que tienen mis contactos acerca de las películas. OL6 Cuando mis contactos eligen ir al cine a ver una película, no recurren a mí para pedirme consejo. *Nota: ítem eliminado durante la estimación del modelo de medida. Con INN6 el AVE da 0.447 Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 226 Figura 17. Modelo de investigación (Constructos e Ítems) Fuente: Elaboración propia a partir de SmartPLS 3.2.6 CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 227 4.1.2 Definición de la muestra y ficha técnica Muestrear es diseñar, implantar y aplicar un procedimiento técnico para seleccionar un conjunto reducido de individuos sobre los que extraer conclusiones que, por principio, deben ser generalizables a toda la población (Cañadas-Osinski y Sarabia-Sánchez, 2013). El muestreo debe entenderse como un conjunto de herramientas a aplicar según un procedimiento determinado y bajo unas pautas de uso concretas (Manzano, 1998). Existen diferentes tipos de muestreo: probabilístico o cuantitativo, no probabilístico o cualitativo y mixto. El primero de ellos, el muestreo probabilístico o cuantitativo, denominado también aleatorio se basa en que todos los individuos de la población pueden formar parte de la muestra. En el segundo caso, no se persigue la representatividad, sino que la selección de individuos se realiza siguiendo reglas diferentes a las que marca la estadística; y el tercero, combina los dos anteriores. Por tanto, el procedimiento de muestreo que se va a utilizar en esta investigación es el probabilístico aleatorio. En este proceso de muestreo se contemplan las siguientes etapas: 1. Definir la población objetivo. Universo de la investigación Como se desprende del último informe publicado en mayo de 2016 por el EGM, el 52,9% de la población indica ir nunca o casi nunca al cine, mientras que un 47,1% sí lo hace alguna vez: 1,2% una o más veces/semana, 4,1% dos o tres veces/mes, 10,2% una vez al mes, 12,9% 5-6 veces al año y un 18,6% menos de cinco veces al año. Asimismo, el 54% de la población ha ido al cine al menos solo una vez en el último año, tal como arroja la Encuesta de Hábitos y Prácticas Culturales en España 2014-201531 del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. 31 La encuesta, perteneciente al Plan Estadístico Nacional 2013-2016, ha sido realizada por el Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, y ha contado con la inestimable colaboración del Instituto Nacional de Estadística. Hasta enero de 2018 no se ha publicado ningún estudio posterior a la fecha. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 228 Si se tiene en cuenta que esta investigación analiza el comportamiento del espectador cinematográfico en las redes sociales, se considerará esa mitad de población que ha ido al cine en el último año. Y de la que nos interesa conocer qué le motiva a utilizar las redes sociales, cuáles, frecuencia de uso, etc. Por otro lado, de acuerdo con los datos del EGM, que el 47,1% vaya alguna vez al cine implica que hay 18.706.236 de personas mayores de catorce años que lo hacen. De modo que esta cifra representa el universo de la presente investigación. Asimismo, a continuación, se presenta el perfil del espectador de cine según la Encuesta de Hábitos y Prácticas Culturales en España 2014-2015: Tabla 44. Encuesta de Hábitos y Prácticas Culturales en España 2014-2015 Total Total han ido en el último año En los últimos 3 meses Entre 3 meses y 1 año Hace más de un año Nunca o casi nunca Total (miles) 38.956 21.031 14.920 6.111 10.312 7.614 % 100 54,0 38,3 15,7 26,5 19,5 GÉNERO HOMBRES 19.005 54,4 38,8 15,5 26,2 19,4 MUJERES 19.951 53,6 37,8 15,8 26,7 19,7 EDAD De 15 a 19 años 2.145 86,3 67,9 18,5 10,6 3,0 De 20 a 24 años 2.321 83,1 67,6 15,5 12,7 4,2 De 25 a 34 años 5.968 69,6 51,0 18,6 21,7 8,7 De 35 a 44 años 7.818 65,8 45,4 20,4 24,9 9,4 De 45 a 54 años 7.047 56,8 38,8 18,0 28,1 15,1 De 55 a 64 años 5.425 42,0 27,7 14,3 32,8 25,2 De 65 a 74 años 4.213 30,5 20,1 10,4 32,8 36,7 De 75 años y más 4.020 9,6 5,5 4,1 35,1 55,3 SITUACIÓN PERSONAL Soltero en casa de sus padres 7.433 78,4 61,8 16,6 15,0 6,6 Soltero independiente, divorciado separado o viudo (con o sin hijos) 6.440 47,0 33,4 13,6 28,8 24,1 Casado o en pareja Sin hijos Con hijos > de 18 4.155 9.739 5.195 4.688 52,0 60,9 43,5 30,2 36,0 41,3 27,1 20,1 16,0 19,5 16,4 10,2 24,6 27,1 30,1 36,1 23,4 12,0 26,3 33,6 CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 229 Con hijos < 18 años Viviendo solos (por hijos mayores) Otros 1.306 31,4 23,3 8,1 31,6 37,0 NIVEL DE ESTUDIOS Sin completar educación básica o sin título 7.409 22,6 14,4 8,3 33,3 44,1 Escolarización básica con título 13.007 46,3 31,1 15,2 31,1 22,5 Bachillerato 5.371 69,0 50,5 18,5 23,0 8,1 Formación profesional grado medio 2.495 64,8 43,4 21,4 25,8 9,4 Formación profesional grado superior 3.202 71,9 50,8 21,1 21,1 7,1 Enseñanza universitaria 7.473 76,4 58,7 17,7 16,6 7,0 COMUNIDAD AUTÓNOMA Andalucía 6.959 50,4 34,8 15,6 26,7 23,0 Aragón 1.116 51,2 34,8 16,4 26,3 22,5 Asturias (Principado de) 926 48,1 34,3 13,8 30,8 21,1 Balears (Illes) 945 57,6 38,8 18,8 26,6 15,7 Canarias 1.806 48,4 37,4 11,1 23,9 27,7 Cantabria 500 49,9 37,2 12,7 20,2 29,9 Castilla y León 2.128 49,8 32,8 17,0 30,2 20,0 Castilla-La Mancha 1.717 44,9 31,1 13,8 38,9 16,2 Cataluña 6.139 57,3 40,5 16,8 22,9 19,8 Comunitat Valenciana 4.167 52,1 36,8 15,3 31,4 16,4 Extremadura 925 43,4 31,2 12,2 33,3 23,2 Galicia 2.388 40,5 27,1 13,4 24,6 34,9 Madrid (Comunidad de) 5.289 70,1 53,7 16,4 20,0 9,9 Murcia (Región de) 1.199 51,7 37,0 14,7 27,0 21,3 Navarra (Comunidad Foral de) 528 64,2 41,6 22,6 22,9 12,9 País Vasco 1.833 59,5 39,8 19,7 30,5 10,1 Rioja (La) 263 51,1 37,6 13,5 29,9 19,0 Ceuta y Melilla 128 48,0 33,6 14,4 25,7 26,3 TAMAÑO DE MUNICIPIO Capitales de provincia 12.494 60,5 44,3 16,3 24,1 15,4 Más de 100.000 habitantes 3.916 57,0 38,7 18,3 22,6 20,5 De 50.001 a 100.000 habitantes 4.390 56,7 42,2 14,5 28,5 14,8 De 10.001 a 50.000 habitantes 10.384 54,0 38,0 16,0 26,9 19,1 CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 230 De menos de 10.001 habitantes 7.773 40,5 26,8 13,7 30,6 29,0 Fuente: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte 2016 Por otro lado, los autores Deltell, Mediavilla y Fernández (2016) encontraron que buena parte del consumo de cine español se realiza fuera de circuitos propiamente cinematográficos como son la televisión e Internet. En su investigación examinaron la percepción del cine español en los consumidores para lo que se distinguió entre el consumo en el hogar (incluye los sistemas y dispositivos que permiten el visionado fuera las salas) y en el cine. Los datos reflejaron que es radicalmente importante tener en cuenta el consumo en casa (o en otras pantallas) para valorar la percepción del cine español, ya que hoy el consumo es multipantalla -pues “hay toda una generación de Internet bastante exigente, que está creándose su propia cultura mediática. Gran parte del consumo mediático está pasando de ser un acto colectivo a ser un acto individual” (Gubbins, 2011)- y la proyección en salas se encuentra claramente en su ocaso (Deltell y García, 2013). Tabla 45. Consumo de cine (sala de cine/hogar) HOGAR y otros Sala de CINE Una vez a la semana (o más) 82 82 8 8 2 ó 3 veces al mes 8 13 9 31 Ve más en hogar 86 1 vez al mes 4 16 Hogar=Cine 12 1 vez cada dos meses 1 6 Más en cine 2 1 vez cada tres meses 0 5 6 61 1 vez cada seis meses 1 11 Con menos frecuencia o nunca 4 41 Fuente: Deltell, Mediavilla y Fernández (2016) 2. Marco muestral CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 231 Se ha comentado con anterioridad que el cuestionario se ha enviado a espectadores de cine de un importante circuito cinematográfico. Esta empresa tiene una tarjeta de fidelización que permite identificar las características de la muestra para que sea proporcional de la población objeto de estudio. Es decir, mayores de catorce años y que hayan ido al cine al menos en el último año. Por tanto, el marco muestral será el número de clientes con tarjeta de fidelización del circuito de exhibición mayores de 14 años que hayan ido al cine al menos en el último año. Para incentivar la respuesta, la empresa sorteó cinco entradas dobles para los participantes. Tabla 46. Ficha técnica FICHA TÉCNICA Universo (N) Personas que han ido al cine al menos una vez en el último año. Ámbito geográfico Nacional (España) Diseño de la muestra Probabilístico o aleatorio Procedimiento Aleatorio simple Tipo de encuesta Cuestionario online compuesto de 20 preguntas cerradas en escala Likert 7 puntos. Marco Muestral Nº de clientes del circuito de cine mayores de 14 años que hayan ido al cine al menos en el último año. Tamaño de la muestra 1.142 Error muestral +/- 2,95% Nivel de confianza 95,5% P/Q P=Q=50 Periodo temporal Del 22 de noviembre al 11 de diciembre de 2016 (N)=18.706.236 >14 años (EGM) Fuente: Elaboración propia Asimismo, para confirmar que el tamaño de la muestra ha sido apropiado, se ha realizado el análisis de potencia G*Power3 (Faul et al., 2007; 2009) que ofrece una desviación R2 desde el 0 al 96%, y los niveles han estado por encima del mínimo recomendado del 80% (Cohen (1988). Por lo que podemos afirmar la adecuación muestral para la aplicación del modelo propuesto. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 232 4.2 Metodología de análisis estadístico 4.2.1 Análisis multivariante Las técnicas de análisis pueden utilizar diferentes tipos de variables: cuantitativas, cualitativas o una combinación de ambas. Asimismo, pueden tratar con variables independientes y/o dependientes, que pueden estar relacionadas entre sí en diferente grado y ser observadas o latentes (Ximénez y San Martín, 2013). La elección de la técnica más adecuada dependerá de los objetivos de la investigación, del tipo de datos y de la relación entre variables. Antes de plantearnos la elección de una técnica u otra, es necesario responder a las siguientes preguntas básicas (Dillon y Goldstein, 1984):  ¿Nuestra investigación responde a un problema de dependencia entre variables o de interdependencia entre las mismas?  ¿Cómo están medidas las variables implicadas, en escalas métricas o no métricas?  Si estamos ante un problema de dependencia, ¿cuántas relaciones se plantean entre las variables dependientes e independientes? ¿cuántas variables dependientes existen? En consecuencia, se puede definir el análisis multivariante como el conjunto de técnicas estadísticas que analizan simultáneamente más de dos variables en un complejo de observaciones, o también, el conjunto de técnicas estadísticas referentes a múltiples mediciones analíticas efectuadas en un determinado grupo de individuos. De hecho, cualquier análisis simultáneo de más de dos variables forma parte del análisis multivariante (Kendall, 1975). De forma más general, se trata de saber o explicar, por qué una variable varía o, dicho de otro modo, por qué no permanece constante su valor, y dicha explicación consistirá en el hallazgo de un determinante o fuente al que se pueda atribuir variación (García, 1985). CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 233 Asimismo, Kendall (1975) subdivide el análisis multivariante en dos grandes ramas, distinguiendo entre las técnicas que tienen en cuenta relaciones de interdependencia entre las variables y aquellas otras que se basan en relaciones de dependencia:  Las técnicas basadas en relaciones de dependencia establecen una distinción entre las variables a explicar (denominadas dependientes, endógenas o criterios) y las variables explicativas u observadas (dependientes, exógenas o predictivas). Y tienen por objeto establecer la relación entre las variables como base para realizar una predicción.  Las técnicas basadas en relaciones de interdependencia no establecen, a priori, ninguna diferenciación entre las variables, recibiendo todas ellas el mismo tratamiento. Su objetivo es organizar los datos para que sean más manejables para el investigador. Por tanto, será necesario aplicar una técnica de análisis de dependencias, que busque la existencia o ausencia de relaciones entre las variables. Previamente, se clasfican las variables en dependientes e independientes para establecer si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de dependientes de manera conjunta o individual (Uriel y Aldás, 2005). Existen diferentes técnicas de análisis de dependencias, como puede observarse en la siguiente figura 18. Dado que esta investigación propone un modelo de análisis en el que se establecen las relaciones de dependencia entre las variables, la técnica a emplear es de ecuaciones estructurales, cuya elección se justifica a continuación. CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 234 Fuente: Adaptado de Dillon y Goldstein (1984) 4.2.2 Tratamiento y análisis de los datos mediante ecuaciones estructurales (SEM-PLS) La investigación académica, y más concretamente en las ciencias sociales, ha empleado diferentes herramientas metodológicas para diseñar y testar modelos que contribuyen a explicar actitudes, comportamientos, precepciones, etc. de los individuos. Hasta los años ochenta del siglo pasado predominaba el uso de métodos estadísticos de primera generación basados en el análisis factorial y de regresión. Pero a partir de la siguiente década, los métodos de segunda generación se han extendido rápidamente y al menos, la mitad de las disciplinas aplica las herramientas estadísticas a la investigación empírica (Hair et al., 2017). Por ello, la aplicación de ecuaciones estructurales ha experimentado un crecimiento y desarrollo importante en la investigación académica, porque permiten analizar redes complejas de constructos y examinar simultáneamente una serie de relaciones de dependencia e interdependencia dentro del mismo modelo; que combinan aspectos de la regresión múltiple y análisis factorial para estimar una Figura 18. Técnicas de análisis de dependencia CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 235 serie de relaciones de dependencia, pero a la vez interdependientes ya que las variables que son dependientes en una relación pueden ser independientes en otra relación dentro del mismo modelo (Hair et al., 1999). En consecuencia, se manejan dos técnicas estadísticas: (1) modelos de ecuaciones estructurales (Structural Equation Model—SEM, por sus siglas en inglés—) con matriz de covarianzas y (2) la técnica de mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares — PLS, por sus siglas en inglés—), que determina, como técnica multivariante, la relación entre variables observables y latentes, con la finalidad de comprobar una serie de asociaciones planteadas y poder ser más adecuada para fines predictivos (Chin et al., 2003). Las diferencias entre ambas técnicas se recogen el siguiente cuadro: Tabla 47. Diferencias principales entre SEM y PLS Criterio SEM (Karl Jöreskog) SEM-PLS (Herman Wold) Objetivo Orientado a la causalidad Orientado a la predicción Enfoque Basado en Covarianzas Basado en Componentes Tamaño de la muestra Muestra grande 100-200 sujetos Muestra pequeña menos de 100 sujetos Software Software más difundido Software menos difundido Algoritmo Algoritmo con propiedades bien conocidas Algoritmo heurístico mayor simplicidad Restricciones Posibilidad de imponer restricciones de valores No existe Número de variables Número reducido de variables Gran conjunto de variables Fundamentación Con fundamentación teórica Sin fundamentación teórica Consistencia Consistencia asegurada si se cumplen las hipótesis Consistencia asegurada si el tamaño muestral es grande Implicaciones Confirmar una teoría basada en la realidad Explorar la realidad por un desconocimiento previo Indicadores Indicadores reflectivos (por ejemplo, actitudes) Indicadores reflectivos y formativos (por ejemplo, nivel de ingresos) Relaciones Relaciones recursivas y no recursivas bidireccionales Relaciones recursivas unidireccionales Tipo de variables Variables cuantitativas Variables medidas por cualquier nivel de medición Fuente: Salgado y Espejel (2016) CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 236 Siguiendo a Anderson y Gerbin (1988), la diferencia filosófica entre los dos enfoques mencionados recae sobre la disyuntiva de emplear SEM, bien para llevar a cabo el desarrollo y evaluación de una sólida teoría o bien para la realización de aplicaciones predictivas. 4.2.2.1 Justificación de la elección de PLS La metodología PLS resulta la más adecuada para fines predictivos (Chin et al., 2003). Fue diseñada para reflejar las condiciones teóricas y empíricas de las ciencias sociales y del comportamiento, donde son habituales las situaciones con teorías no suficientemente asentadas y escasa información disponible (Wold, 1979). Debido a las múltiples ventajas que presenta frente a otros métodos basados en la covarianza, la técnica PLS combina aspectos de la regresión múltiple y el análisis factorial, por lo que se convierte en una herramienta muy útil para la identificación de las relaciones de las variables, particularmente en lo que se refiere a las exigencias de la distribución de las variables de la muestra, el tipo de variables y el tamaño de la propia muestra (Cepeda y Roldán, 2004). PLS-SEM se ha desarrollado como una técnica estadística de modelización (Chin, 1998; Chin, 2010; Haenlein y Kaplan, 2014; Hair, Ringle y Sarstedt, 2011; Henseler, Ringle y Sarstedt, 2012; Henseler, Ringle y Sinkovics, 2009; Mateos-Aparicio, 2011; Rigdon, 2013; Roldán y Sánchez-Franco, 2012; Tenenhaus et al., 2005; Wold, 1985) y se aplica a diferentes disciplinas (do Valle y Assaker, en prensa; Hair, Sarstedt, Pieper y Ringle, 2012; Hair, Sarstedt y Straub, 2012; Sarstedt, Ringle, Smith, Reams y Hair, 2014). Por su parte, Wold (1979) afirma que PLS se orienta principalmente para el análisis causal predictivo en situaciones de alta complejidad, pero con un conocimiento teórico poco desarrollado. Mientras que Barclay et al. (1995) concluyen que PLS se recomienda generalmente en modelos de investigación predictivos donde el énfasis se coloca en el desarrollo de una teoría naciente. Por ello, la técnica PLS puede llegar a ser un potente método de análisis (Chin et al., 2003) debido a sus mínimos requerimientos relativos a escalas de medidas de las CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 237 variables32, tamaño muestral y distribuciones residuales. Además, en relación a las técnicas basadas en ajustes de covarianzas, PLS evita dos serios problemas que estas pueden ocasionar: soluciones impropias o inadmisibles e indeterminación de factores33 (Fornell y Bookstein, 1982) y permite examinar simultáneamente una serie de relaciones de dependencia (Bollen, 1989). Su sistema de análisis matemático y estadístico de datos resulta idóneo para las ciencias sociales, dado que se trata de una modelización flexible (Wold, 1980). Es decir, las relaciones predictivas entre las variables son óptimas, se abandona la idea de causalidad y se reemplaza por la predictibilidad. En un sentido de mínimos cuadrados, esto significa que, dados los datos y el modelo, las variables independientes se vuelven las mejores variables predictoras posibles, y las variables dependientes se vuelven las mejores variables criterio o predecidas (Falk y Miller, 1992). Estos mismos autores sostienen que la modelización flexible puede ser usada cuando concurren una o más de las siguientes circunstancias: Condiciones teóricas - Las hipótesis se derivan de una teoría de nivel macro en la que no se conocen todas las variables relevantes o destacadas. - Las relaciones entre constructos teóricos y sus manifestaciones son vagas. - Las relaciones entre constructos son conjeturales. Condiciones de medida - Alguna o todas de las variables manifiestas son categóricas o presentan diferentes niveles de medida. - Las variables manifiestas tienen cierto grado de no fiabilidad. - Los residuos de las variables latentes y manifiestas se encuentran correlacionados (heterocedasticidad). Condiciones de distribución - Los datos provienen de distribuciones desconocidas o no normales. 32 Las variables pueden ser medidas por cualquier nivel de medición (Wold, 1985; Fornell y Bookstein, 1982). 33 PLS evita la indeterminación de factores definiendo explícitamente las variables no observables (Fornell y Bookstein, 1982). CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 238 Condiciones prácticas - Se emplean diseños de investigación no experimentales (por ejemplo: encuestas, datos secundarios, diseños de investigación cuasi experimentales, etc.). - Se modelan un gran número de variables latentes y manifiestas. - Se disponen, bien de demasiados casos, bien de un número escaso. Fuente: Falk y Miller (1992) Igualmente, otra característica importante de estos modelos es la presencia gráfica de todas las relaciones causales entre variables latentes y manifiestas, que son expresadas por medio de diagramas de rutas, en los cuales las flechas indican la dirección de la influencia de una variable sobre otra (Caballero, 2006). Donde las variables son representadas con diferentes símbolos: latentes (círculo o elipse) y manifiestas (cuadrado o rectángulo). En resumen, como apuntan Barclay et al. (1995) el primer paso que ha de dar el investigador en un estudio con PLS es especificar explícitamente tanto el modelo estructural (modelo interno) como las relaciones existentes entre los indicadores y los constructos en el modelo de medida (modelo externo). 4.2.2.2 Modelado en PLS El núcleo conceptual de PLS es una combinación iterativa de análisis de componentes principales que vincula medidas con constructos y de análisis path que permite la construcción de un sistema de constructos. Las relaciones hipotetizadas entre medidas (indicadores) y constructos, y entre constructos y otros constructos son guiadas por la teoría. La estimación de los parámetros, que representan a las medidas y a las relaciones path, son llevadas a cabo empleando técnicas de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS). Por ello, la técnica PLS puede ser entendida con una sólida comprensión de análisis de componentes principales, análisis path y regresión OLS (Barclay et al., 1995). Y aunque una de las ventajas principales que permite PLS es trabajar con tamaños muestrales pequeños (Vidal, 2017), también se ha aplicado para muestras superiores a la nuestra 13.074 (ver Bravo et al., 2013) o 1.732 (ver Amaro y Duarte, 2014). CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 239 La descripción gráfica de las relaciones existentes entre las variables a través de la técnica PLS se muestra en la siguiente figura: Fuente: Basado en Barclay et al. (19951), Chin (1998) y Fornell y Bookstein (1982) ξ: constructo exógeno; η: constructo endógeno; xt, t = 1,... p: variables x (formativas), medidas o indicadores; yi, i = 1,..., q: variables y (reflectivas), medidas o indicadores; πj, j = 1,..., p :pesos de regresión; δl, l = 1,..., p: residuos provenientes de las regresiones; λm, m = 1,..., q: cargas; εn, n = 1,..., q: términos de error (1- λm2); ζ: residuo en el modelo estructural; b: coeficiente de regresión simple entre ξ y η. Asimismo, de acuerdo con los autores Falk y Miller (1992), Wold (1985) y Barclay et al. (1995), los términos básicos que se emplean en la técnica PLS son los siguientes:  Constructo teórico, variable latente o no observable. Gráficamente se representa por un círculo. Pueden ser: Constructos exógenos (ξ) Variable independiente. Actúan como variables predictoras o “causales” de constructos endógenos. Constructos endógenos (η) Variable dependiente.  Indicadores, medidas, variables manifiestas u observables. Se simbolizan gráficamente por medio de cuadrados. Se pueden distinguir dos tipos básicos de indicadores: Indicadores reflectivos Dependen de la variable latente y deben ser altamente correlacionadas en forma positiva. Indicadores formativos Causan la variable latente, pueden ser positivas, negativas o no correlacionadas. Figura 19. Modelo de dos constructos CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 240  Relaciones asimétricas. Relaciones unidireccionales entre variables representadas con flechas que pueden ser interpretadas como relaciones causales o predictivas. A través de ellas se especifican las relaciones internas entre constructos (modelo interno o estructural) y las relaciones externas entre cada variable latente y sus indicadores (modelo externo o de medida).  Bloque. Se refiere al conjunto de flechas entre un constructo (círculo) y sus indicadores (cuadrados asociados). Estos pueden ser: Dirigidos internamente Desde los cuadrados hacia el círculo (ξ en la figura anterior) Dirigidos externamente Desde el círculo hacia los cuadrados (η en la figura anterior) Una vez especificados los parámetros estructurales y de medida de un modelo causal, estos son estimados de forma iterativa usando Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS) simples y regresiones múltiples. Por tanto, Cepeda y Roldán (2015) indican que el proceso a seguir es el siguiente: 1. En la primera iteración de PLS, un valor inicial para η es obtenido sumando simplemente los valores y1..., yq (es decir, las cargas λ1..., λq son fijadas en 1). 2. Para estimar los pesos de regresión π1..., πp, se lleva a cabo una regresión con η como variable dependiente y x1..., xp como variables independientes. 3. Estas estimaciones son entonces usadas como pesos o ponderaciones en una combinación lineal de x1..., xp dando lugar a un valor inicial para ξ. 4. Las cargas λ1..., λq son estimadas entonces por una serie de regresiones simples de y1..., yq sobre ξ. 5. El paso siguiente emplea las cargas estimadas, transformadas en pesos o ponderaciones, para establecer una combinación lineal de y1..., yq como nueva estimación del valor de η. Y así sucesivamente hasta que la diferencia entre iteraciones consecutivas sea extremadamente pequeña, de acuerdo con el criterio seleccionado por el investigador. Incluso, el procedimiento podría concluir cuando la diferencia de las R2 de todos los CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 241 constructos de una iteración a la siguiente es insignificante (por ejemplo, 0,001), siendo este criterio fijado por el usuario en el sistema PLS. Para finalizar, se calcula el coeficiente de regresión simple b entre las puntuaciones de los componentes de ξ y η. Barclay et al. (1995) establecen un proceso en dos etapas para analizar e interpretar un modelo PLS:  Valoración de la validez y fiabilidad del modelo de medida. El modelo de medida trata de analizar si los conceptos teóricos están medidos correctamente a través de las variables observadas. Este análisis se realiza respecto a los atributos validez (mide realmente lo que se desea medir) y fiabilidad (lo hace de una forma estable y consistente).  Valoración del modelo estructural. El modelo estructural evalúa el peso y la magnitud de las relaciones entre las distintas variables. Esta secuencia asegura medidas válidas y fiables antes de extraer conclusiones referentes a las relaciones existentes entre los constructos, y el algoritmo PLS minimiza las varianzas residuales de las variables dependientes. Abandonamos el concepto de causalidad para emplear el de predictibilidad (Roldán y Sánchez-Franco, 2012). 4.2.2.2.1 Evaluación del modelo de medida En un modelo PLS esta fase implica el análisis de: (1) la fiabilidad individual del ítem, (2) fiabilidad del constructo, (3) la validez convergente y (4) la validez discriminante. La fiabilidad individual del ítem: examina las cargas (λ) o correlaciones simples, de las medidas o indicadores con su respectivo constructo. En este sentido, Carmines y Zeller (1979), señalan que para aceptar un indicador como integrante de un constructo ha de poseer una carga igual o superior a 0,707, lo que implica que la varianza compartida entre el constructo y sus indicadores es mayor que la varianza del error. De este modo, aquellos indicadores que no satisfagan el criterio expuesto pueden ser eliminados en la “depuración de ítems”. Mediante la valoración de la fiabilidad de un constructo se comprueba la consistencia interna de todos los indicadores. Así se evalúa la rigurosidad con la que se miden las CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 242 variables manifiestas la misma variable latente. Los indicadores son el coeficiente alfa de Cronbach y la fiabilidad compuesta (CR) del constructo (Werts et al., 1974). Esta última medida es similar al alfa de Cronbach, pero con la diferencia de que utiliza las cargas de los ítems tal como existen en el modelo causal (Fornell y Larcker, 1981) y no se ve influenciada por el número de ítems existentes en una escala (Cepeda y Roldán, 2004). En este sentido, Nunnally (1978) sugiere 0,7 como un nivel para una fiabilidad “modesta” en etapas tempranas de investigación, y un más estricto 0,8 para investigación básica. La validez convergente: se utiliza la medida Average Variance Extracted (AVE) desarrollada por Fornell y Larcker (1981) que proporciona la cantidad de varianza que un constructo obtiene de sus indicadores con relación a la cantidad de varianza debida al error de medida. Estos autores recomiendan que la AVE sea superior a 0,5. Validez discriminante: indica en qué medida un constructo es diferente a los demás. Para que haya una adecuada validez discriminante, un constructo debería compartir más varianza con sus medidas o indicadores que con otros constructos en un modelo determinado (Barclay et al., 1995). Para su valoración, Fornell y Larcker (1981) indican que la AVE debería ser mayor que la varianza compartida entre el constructo con los otros constructos del modelo (la correlación al cuadrado entre dos constructos). Existen varios métodos:  Verificar que los valores de la raíz cuadrada del AVE de cada constructo sean mayores que las correlaciones bivariadas entre ese constructo y todos los demás (Fornell y Larcker, 1981). Es decir, un constructo debe debe compartir más varianza con sus indicadores que con otros constructos del modelo.  Las cargas de cada indicador con su constructo deben ser más altas que las cargas cruzadas (cross-loadings) con otros constructos porque deben medir el constructo al que pertenecen. Si esta condición no se da, implica que el indicador es incapaz de discriminar si pertenece al constructo al que intenta medir o a otro (Hair et al., 2011).  El ratio Heterotrait-Monotrait (HTMT), que mide las relaciones entre los indicadores del mismo constructo (MT). Si estas son mayores que las relaciones CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 243 entre los indicadores que miden constructos diferentes (HT) habrá validez discriminante (Henseler, Ringle y Sarstedt, 2015). Los niveles recomendados para garantizar la validez discriminante son (HT/MT) < 0,85 (Clark y Watson, 1995; Kline, 2011) o (HT/MT) < 0,90 (Gold, Malhotra y Segars, 2001; Teo, Srivastava y Jiang, 2008). Si estos se acercan a 1 significa falta de validez discriminante. Además de analizar el ratio HTMT, hay que examinar si sus valores son significativamente diferentes de 1 (Hair et al., 2017). Para ello se debe llevar a cabo la técnica de bootstrapping. 4.2.2.2.2 Evaluación del modelo estructural Una vez que la evaluación del modelo de medida resulta conveniente, el siguiente paso es la evaluación del modelo estructural. En esta etapa se debe responder a dos cuestiones básicas, tal como apuntan (Falk y Miller, 1992): 1. ¿Qué cantidad de la varianza de las variables endógenas es explicada por los constructos que las predicen? 2. ¿En qué medida las variables predictoras contribuyen a la varianza explicada de las variables endógenas? Para ello, se utilizan dos índices: R2 y los coeficientes path estandarizados β.  Colinealidad de los indicadores formativos que componen un constructo: se analiza el factor de inflación de la varianza (FIV) (Diamantopoulos y Winklhofer, 2001; Mathieson, Peacock y Chin, 2001). Un FIV<5 indicaría que no existe una alta multicolinealidad entre los indicadores formativos y se depuran todos los indicadores que no cumplen ese requisito, puesto que un FIV de aproximadamente 5 es potencialmente problemático y sobre 10 es un problema (Kleinbaum, Kupper y Muller, 1988)  Varianza explicada (R2): es una medida de poder predictivo para variables latentes que indica la cantidad de varianza del constructo que es explicada por el modelo, debiendo alcanzar valores superiores a 0,1 (Falk y Miller, 1992). Si es inferior a 0,1 no aportan suficiente información y las relaciones que se formulan tienen bajo nivel predictivo. Del mismo modo, se pueden determinar los cambios CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 244 en R2 por medio del tamaño del efecto (f2) para ver en qué medida la variable omitida contribuye a explicar las variables latentes endógenas (Chin, 1998). En este sentido, Cohen (1998) señala que los niveles f2 de 0,02, 0,15 y 0,35 indican un efecto pequeño, medio y amplio, respectivamente de la variable predictora en el modelo estructural.  Coeficiente β: representa los coeficientes path o pesos de regresión estandarizados por medio de flechas que vinculan a los constructos en el modelo interno. Estos representan en qué medida cada variable predictora o exógena contribuye a la varianza explicada de las variables endógenas. Chin (1998a) propone que, para ser considerados significativos, los coeficientes path estandarizados deberían alcanzar al menos un valor de 0,2 e idealmente situarse por encima de 0,3. Asimismo, se pueden aplicar técnicas no paramétricas de remuestreo para examinar la estabilidad de las estimaciones ofrecidas por PLS como la técnica bootstrapping, donde el conjunto de datos de la investigación es tratado como si fuera una población. Se crean n conjuntos de muestras con el fin de obtener n estimaciones de cada parámetro en el modelo PLS. Cada muestra es obtenida por muestreo con reemplazo del conjunto de datos original, normalmente hasta que el número de casos sea idéntico al conjunto muestral original (Chin, 1998). Bootstrapp ofrece los valores “t” de Student y valores “p” de todos los coeficientes path estructurales, que permiten evaluar la significatividad de las relaciones del modelo y posibilitar la verificación de las hipótesis (Hair et al., 2011). Cuando un valor ‘t’ es superior al valor crítico, se puede concluir que el coeficiente es estadísticamente significativo a una determinada probabilidad de error (nivel de significatividad) (Hair et al., 2017). Bootstrap también ofrece el cálculo del error estándar de los parámetros, así como los valores “t” de Student. En este sentido, se considerarán significativos los indicadores en aquellos casos en que “t” sea mayor que 1,96. El test de Stone-Geisser Q2 sirve como criterio para analizar la relevancia predictiva de los constructos endógenos (Geisser, 1975; Stone, 1974). Es una técnia de re-uso de la muestra que omite los puntos de los datos DTH en los indicadores de los constructos CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 245 endógenos y estima los parámetros del modelo utilizando utilizando los puntos de datos restantes (Chin, 1998; Henseler et al., 2009; Tenenhaus et al., 2005). Los puntos de datos omitidos son considerados valores faltantes y son tratados como tal cuando se ejecuta el algoritmo SEM-PLS. Las estimaciones resultantes se utilizan para predecir los puntos de datos omitidos. La diferencia entre los verdaderos puntos de datos y los estimados son utilizados para calcular la medida Q2 (Hair et al., 2017). Si Q2 es mayor a 0 indica relevancia del modelo y si es menor, este es irrelevante. En resumen, los parámetros a estimar en el modelo serán los siguientes: Evaluación del modelo de medida Análisis Parámetro Valores Justificación Fiabilidad individual Examina las cargas (λ) > 0,707 Carmines y Zeler (1979) Fiabilidad compuesta Alfa de Cronbach > 0.7 Nunnally y Bernstein (1994) Fiabilidad compuesta (CR) 0,7 ó 0,8 Bagozzi y Yi (1998); Nunnally y Bernstein (1994) Validez convergente AVE > 0.5 Fornell y Lacker (1981) Validez discriminante Raíz cuadrada del AVE mayor que las correlaciones bivariadas entre cualquier par de constructos latentes. Fornell y Lacker (1981) Cargas cruzadas Hair et al. (2011) Ratio HT/MT < 0,85 Clark, Watson y Kline (2011) Evaluación del modelo estructural Colinealidad FIV < 5 Kleinbaum, Kupper y Muller (1998) Varianza explicada Tamaño del efecto R2 > 0.1 Falk y Miller (1992) f2 = 0,02 efecto pequeño = 0,15 efecto medio = 0,35 efecto amplio Cohen (1998) Coeficiente β β > 0,2 ó 0,3 Chin (1998) Bootstrapping t-Student > 1,96 Hair et al. (2017) CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 246 Relevancia predictiva (Q2-blindfolding) Q2 > 0 Hair et al. (2017) Fuente: Elaboración propia 4.2.2.3 Terceras variables Kenny (1979) representó varias situaciones en las que se incorpora una tercera variable, algunas de las cuales han despertado gran interés (mediación y moderación). Dada una aparente relación causa-efecto entre una variable independiente (X) y una variable de respuesta (Y), muchos investigadores se interesan en determinar el papel que juegan otras variables intervinientes (terceras variables o variables Z) en tal relación, y particularmente el papel de variables mediadoras y moderadoras (Ato y Vallejo, 2011). En muchos casos, los investigadores examinan las relaciones lineales dependientes/independientes entre dos o más constructos en el modelo. Sin embargo, la teoría sugiere que las relaciones del modelo son más complejas e implica relaciones de moderación y mediación (Hair et al., 2017). 4.2.2.3.1 Variables mediadoras Baron y Kenny (1986) definen a los mediadores como variables intervinientes que dan cuenta de la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Es decir, la función mediadora de una variable “[...] representa el mecanismo generativo a través del cual la variable independiente focal es capaz de influir sobre la variable dependiente de interés” (Baron y Kenny, 1986). Hair et al. (2017) señalan que el efecto mediador se produce cuando una tercera variable o constructo interviene entre dos constructos relacionados. Para comprender este efecto mediador, el modelo se considera en términos de efectos directo o indirecto:  Efecto directo: relaciones que enlanzan dos contructos con una flecha única. Si no se introduce ninguna tercera variable en la relación X-> Y, su efecto causal se obtiene estimando el coeficiente c de un modelo de regresión simple, como se muestra en el siguiente diagrama path: X Y c CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 247  Efecto indirecto: implica una secuencia de relaciones con al menos una de las variables involucradas. Por tanto, el efecto indirecto es la secuencia de dos o más efectos directos y se representa gráficamente por múltiples flechas. El efecto causal de X sobre Y puede ser mediado por alguna variable (o proceso) Z si esta se inserta entre X e Y originando la cadena causal X-> Z-> Y. La variable Z juega el papel de variable moderadora y los efectos causales X->Z y Z->Y son respectivamente los coeficientes a y b, dando lugar a un modelo de mediación simple. De este modo, el investigador debe observar la relación entre dos constructos, pero no estar seguro de “por qué” la relación existe o si la relación observada es la única relación entre los dos constructos (Hair et al., 2017). 4.2.2.3.2 Variables moderadoras Baron y Kenny (1986), definen a los moderadores como variables intervinientes que afectan la dirección y/o la fuerza de la relación entre una variable independiente y una variable dependiente (reduciéndola, incrementándola, anulándola o invirtiéndola). En palabras de estos autores, un moderador “[...] divide a una variable focal independiente en subgrupos que establecen sus dominios de máxima efectividad con respecto a una variable dependiente dada [...] implica que la relación causal entre dos variables cambia como una función de la variable moderadora” (Baron y Kenny, 1986) Una variable moderadora altera la magnitud y/o la dirección de la relación existente entre X e Y pudiendo amplificar o invertir el efecto causal entre ambas variables. Los Fuente: Ato y Vallejo (2011) Figura 20. Modelo de mediación CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 248 efectos de moderación se consideran también efectos de interacción, pero a diferencia de aquéllos, que suelen utilizarse indistintamente en investigación experimental y observacional, los efectos de moderación se emplean con la intención de probar hipótesis causales (Wu y Zumbo, 2008). La estimación del efecto de una variable moderadora Z sobre la relación X->Y implica una ecuación de regresión múltiple que, además de los predictores X y Z, incluye también la interacción X*Z, cuya representación gráfica es la siguiente: También, puede darse el caso de que una cuarta variable actúe como moderadora en un modelo de mediación o como mediadora en un modelo de moderación (Fairchild y MacKinnon, 2009, Müller, Judd e Yzerbyt, 2005). En un modelo de mediación moderada, el proceso de mediación X->Z->Y depende del valor de la variable moderadora (W). La siguiente figura representa dos modelos de mediación simple, donde se ha insertado una variable W que en el modelo (A) modera la relación entre X y Z mientras que en el modelo (B) modera la relación entre Z e Y. En ambos, Z es una tercera variable primaria, y por lo tanto se trata básicamente de un modelo de mediación, mientras que W es una tercera variable secundaria, y por esta razón cada uno ellos representan un modelo de mediación moderado (Rose, Holmbeck, Coakley y Franks, 2004). Fuente: Ato y Vallejo (2011) Figura 21. Modelo de moderación CAPÍTULO IV: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 249 Tras lo expuesto, se observa que tanto las variables mediadoras como moderadoras afectan a la relación entre dos variables. En el caso de las mediadoras, dos variables -la variable independiente y la variable potencialmente mediadora- influyen sobre la variable dependiente; sin embargo, en la moderación, una tercera variable afecta la relación entre las otras dos variables. Así, mientras que variables moderadoras especifican cuándo tendrán lugar ciertos efectos, los mediadores dicen cómo y por qué dichos efectos ocurren (Baron y Kenny, 1986). Figura 22. Modelo de mediación moderada Figura 23. Modelo de moderación mediada Fuente: Ato y Vallejo (2011) CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 253 CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 5.1 Análisis previo de los datos El examen previo de los datos es un paso necesario que permite detectar fallos en el diseño y recogida de los mismos, tratamiento y evaluación de datos ausentes (missing), identificación de casos atípicos (outliers) y comprobación de los supuestos subyacentes en la mayor parte de las técnicas multivariantes (Salvador y Gargallo, 2003). 5.1.1 Revisión de casos ausentes (missing) Es habitual que se produzcan datos ausentes en el análisis multivariante, por tanto, una tarea primordial de cualquier investigador está en determinar si se han producido pérdidas en la muestra analizada. En la presente investigación no se han producido datos ausentes, dada la metodología y el procedimiento riguroso que se ha llevado a cabo. Concretamente, se ha comprobado que todos los cuestionarios están contestados por completo, es decir, no se han dejado preguntas sin responder. Este motivo puede ser debido al carácter obligatorio de las preguntas, porque para poder avanzar en el cuestionario era imprescindible haber respondido a la pregunta anterior. A ello se añade que el formato del cuestionario ha sido online, se ha empleado Google Formularios lo que ha facilitado el tratamiento de los datos al volcarse automáticamente en una hoja de cálculo, evitando así la pérdida de los mismos. 5.1.2 Revisión de casos atípicos (outliers) Los casos atípicos son aquellos casos para los que una, dos o múltiples variables toman valores extremos que los hace diferir del comportamiento del resto de la muestra y permite al investigador sospechar que han sido generados por mecanismos distintos al CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 254 resto (Hawkins, 1980), es decir, muestran un comportamiento diferente del resto de la muestra. Según Rasmussen, 1988; Schwager y Margolin, 1982 y Zimmerman, 1994 la importancia de detectar estos casos es debido las consecuencias que puede implicar para la investigación: 1. Distorsionan los resultados al oscurecer el patrón de comportamiento del resto de casos y obtenerse conclusiones que, sin ellos, serían completamente distintas. 2. Pueden afectar gravemente a una de las condiciones de aplicabilidad más habituales de la mayor parte de técnicas multivariante, la normalidad. Asimismo, las causas por las que pueden existir estos casos atípicos son diversas. Anscombe (1960) indica las siguientes:  Errores en los datos: tanto en su recogida como en la introducción de los mismos en la base de datos.  Errores intencionados en la contestación del cuestionario por parte del entrevistado.  Errores en el muestro, que se concretan en introducir en la muestra a individuos pertenecientes a una población distinta al objetivo.  Outliers legítimos, es decir, casos pertenecientes a la población objetivo que se quería muestrear pero que la variabilidad inherente a las propias difiere del resto en opiniones, actitudes o comportamientos. El procedimiento para su identificación puede ser univariante, bivariante y multivariante. En el último caso, consiste en calcular la distancia de cada caso al centro del conjunto de datos. Cuanto más lejos esté un caso de la media de los casos, más probable es que sea un caso atípico. La distancia habitualmente empleada en la detección de casos atípicos es la distancia de Mahalanobis (D) (Uriel y Aldás, 2005). En las preguntas del cuestionario se ha empleado una escala Likert de 7 puntos, por tanto, la codificación ha sido directa. A esto se añade que los datos se han volcado automáticamente en una hoja de cálculo de Excel desde la herramienta Formularios de CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 255 Google. Esto ha facilitado el uso del programa estadístico SPSS versión 21 para detectar la existencia de posibles casos atípicos que hubieran podido modificar los resultados a través de la observación de los descriptivos univariados, el análisis de valores extremos y los diagramas de caja. Mediante estos análisis, se ha comprobado que no era significativa la eliminación de ninguno de los casos tras observar que su supresión no denotaba diferencias sustanciales en los resultados finales. 5.1.3 Distribución de los datos: normalidad La normalidad multivariante (la combinación de dos o más variables) implica que las variables individuales son normales en un sentido univariante y que sus combinaciones también sean normales. Por tanto, si una variable es una normal multivariante, es también normal univariante. Sin embargo, a la inversa no es necesariamente cierto:  Los contrastes multivariantes son más complejos y didácticamente se entienden mejor viendo primero los univariantes (Sharma, 1996).  Aunque es teóricamente posible que siendo todas las variables univariantemente normales, no lo sean multivariantemente, es bastante improbable, por lo que es difícil que la no normalidad multivariante no sea detectada a través de la no normalidad univariante (Gnandesikan, 1977).  Si la distribución no es multivariantemente normal, entonces hay que indagar qué variables están causando este problema y para ello es necesario conocer los contrates univariantes (Uriel y Aldás, 2005). Los dos test más comunes son el test Shapiro-Wilks y el test de Kolmogorov-Smirnov. En este caso, mediante el test de Kolmogorov-Smirnov se ha comprobado que la distribución de los datos no tiene normalidad. Aunque la mayoría de las técnicas multivariables exigen que las variables tengan individualmente una distribución normal y que además sean multivariablemente normales, una de las principales ventajas que ofrece PLS es que no exige ninguna asunción previa respecto a la distribución de los datos, por lo tanto no es necesario asumir distribuciones normales ni conocidas a la para realizar el análisis (Falk y Miller, 1992; Hair et al., 2017) y podemos seguir avanzado en el mismo (ver anexo “normalidad”). CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 256 5.2 Análisis descriptivo univariable A continuación, se presentan los datos de la tabla muestral extraídos de la e-encuesta difundida entre espectadores de cine de un importante circuito cinematográfico nacional. El e-cuestionario estuvo compuesto de veinte preguntas que fueron respondidas por 1.142 espectadores del 22 de noviembre al 11 de diciembre de 2016. La primera pregunta se formuló para conocer el tiempo que dedican a la semana a realizar diversas actividades online: Pregunta 1. Aproximadamente, cuánto tiempo dedica a la semana a realizar las siguientes actividades online (marque todas las que realice): “comunicarme en tiempo real (a través de servicios de mensajería instantánea)”, “navegar por las redes sociales”, “publicar comentarios en las redes sociales de cine”, “mantener/actualizar el perfil de las redes sociales”, “leer foros, grupos de discusión o blogs de cine” y “leer valoraciones de clientes sobre películas de cine”. Los resultados reflejan que las actividades que más realizan durante la semana son, entre otras, utilizar los servicios de mensajería instantánea (32,6%) y navegar por las 37,2% 25,7% 37,1% “navegar por las redes sociales” 11,5% 3,3% 85,2% “publicar comentarios en las redes sociales de cine” 15,9% 6,0% 78,0% “mantener/actualizar el perfil de las redes sociales” 27,6% 5,8%66,6% “Leer foros, grupos de discusión o blogs de cine” 35,7% 32,6% 31,7% “comunicarme en tiempo real (a través de servicios de mensajería instantánea)” 24,8% 5,3% 69,9% “leer valoraciones de clientes sobre películas de cine” Gráfico 10. Aproximadamente tiempo que dedica a realizar actividades online Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 257 Fuente: Elaboración propia redes sociales (25,7%), con una dedicación de más de dos horas al día. Entre una y dos horas al día, las actividades que más practican siguen siendo navegar por las redes sociales (37,2%), comunicarse en tiempo real (35,7%), leer foros/grupos de discusión/blogs de cine (27,6%), leer valoraciones de clientes sobre películas de cine (24,8%), mantener/actualizar el perfil en las redes sociales (15,9%) y publicar comentarios en las redes sociales de cine (11,5%). Sin embargo, dedican menos de una hora al día a publicar comentarios en las redes sociales de cine (85,2%), leer foros/grupos de discusión o blogs de cine (66,6%) y leer valoraciones de clientes sobre películas de cine (69,9%). De este modo, se refleja que, aunque no sea la actividad principal, sí que interactúan con las redes sociales para obtener o publicar información relacionada con el sector cinematográfico. En la siguiente pregunta, se presentan las principales redes sociales según el último estudio consultado de frecuencia de uso de IAB Spain (2016) para conocer cuáles son las redes utilizadas por los espectadores. Pregunta 2. Por favor, de las siguientes redes sociales ¿cuáles utiliza? (marque todas las que utilice) Gráfico 11. Uso de las redes sociales Una vez más, WhatsApp vuelve a liderar la frecuencia de uso con un (98,2%) seguida de YouTube (87,4%), Facebook (84,5%), Instagram (51,5%), Twitter (50%), Linkedin (41,7%) CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 258 y Snapchat (16,5%). Estos datos se asemejan a los arrojados en el informe de IAB Spain, en el cual se presenta a WhatsApp como la red social más utilizada. Un dato curioso es el caso de Twitter, que presenta el mismo porcentaje de usuarios que utilizan la red como que no. Del mismo modo, se les preguntó por otras redes sociales que utilizan aparte de las enumeradas, afirmando un 20% que sí lo hacen. Entre las redes sociales utilizadas algunos de los encuestados señalan: Pinterest, Telegram, Spotify, Tumblr y Google+. No obstante, se ha observado que parte de los encuestados vuelven a repetir las que mencionaron en la pregunta anterior, por tanto, hay respuestas que no pueden ser válidas y, en consecuencia, esta pregunta no es codificable. Pregunta 3. Por favor, de las siguientes redes sociales indique si accede a ellas a través del ordenador, teléfono móvil, tablet o todas (marque todas las que utilice). Cuando se les preguntó por el soporte tecnológico que utilizan para acceder a las redes sociales, los resultados fueron los siguientes: Gráfico 12. Medio de acceso a las redes sociales Fuente: Elaboración propia 1,4% 1,4% 0,2% 89,1% 8,0% 10,5% 24,9% 3,7% 35,4% 25,6% 7,1% 31,0% 6,8% 28,4% 26,7% 35,5% 6,5% 4,3% 46,8% 7,0% 35,8% 13,1% 5,0% 34,9% 11,1% 42,4% 30,3% 6,1% 13,1% 8,1% 63,7% 6,4% 5,3% 23,6% 1,1% Ninguna Ordenador Tablet Teléfono móvil Todas WhatsApp Facebook YouTube Instagram Twitter Linkedin Snapchat CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 259 En el gráfico se observa que el medio por excelencia para acceder a las redes sociales es el teléfono móvil, concretamente, destaca el acceso a WhatsApp (89,1%), seguido de Instagram (46,8%), Facebook (35,4%), Twitter (34,9%), YouTube (28,4%), Snapchat (23,6%) y Linkedin (13,1%). El resto de medios se emplean en función de la red social a la que se acceda, por ejemplo, para conectarse a Facebook (25,6%) y a YouTube (26,7%) los espectadores indican que utilizan todos los soportes, mientras que el nivel de uso de la tablet resulta minoritario, siendo YouTube (6,8%) la red social de mayor acceso por este medio. Sin embargo, el ordenador se mantiene para YouTube (31%), Linkedin (30,3%) y Facebook (24,9%). Con respecto a Linkedin, al tener un uso meramente profesional puede ser el factor inicial por el que se accede desde este medio. Pregunta 4. ¿Cuánto tiempo pasa cada día conectado a las redes sociales? Los datos reflejan que los encuestados pasan más de dos horas conectados a las redes sociales (27,4%), seguido de 30-60 minutos (26%), de una a dos horas (26%), de 10-30 minutos (16,3%) y menos de 10 minutos (6%). Fuente: Elaboración propia 6% 16% 26% 25% 27% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Menos de 10 minutos 10-30 minutos 30-60 minutos 1-2 horas Más de 2 horas Gráfico 13. Tiempo diario conectado a las redes sociales CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 260 Pregunta 5. Por favor, indique la principal o principales razones por las que usa las redes sociales donde 1= totalmente en desacuerdo y 7= totalmente de acuerdo: Gráfico 14. Razones por las que usan las redes sociales Fuente: Elaboración propia Los encuestados debían responder a cada motivación de uso de las redes sociales, pues se entiende que en función de las necesidades individuales su uso puede variar en cada momento. Unas veces se usan por entretenimiento (71%), otras veces porque se necesita buscar información (65%), para mantener relaciones interpersonales (49%), autoconocimiento (39%), proporcionar información (36%) y mejorar socialmente (24%). Con respecto a los datos demográficos de la muestra, los resultados fueron los siguientes: Por favor, indique Género La distribución de la muestra por sexo se refleja en el siguiente gráfico, donde se observa que el porcentaje de mujeres (61,7%) es mayor que la participación de hombres (38,3%). Ante estos datos, se preguntó al circuito de exhibición si hay mayor procentaje de mujeres que hombres con tarjeta de fidelización y nos comentaron que no es el caso, 24% 50% 60% 37% 20% 46% 11% 14% 16% 14% 8% 15% 65% 36% 24% 49% 71% 39% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% Desacuerdo Neutro De acuerdo Búsqueda información Proporcionar información Mejorar socialmente Mantener relaciones interpersonales Entretenimiento Autoconocimiento CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 261 que la diferencia es mínima. Por tanto, el interés por contestar prevalece en la mujer en este caso. Fuente: Elaboración propia Por favor, indique Edad La asistencia por edad corresponde, en un mayor porcentaje, a los individuos con edades entre los 25 y 34 años (29,7%), seguido de los correspondientes entre 35 y 44 años (26,7%), 45 a 55 años (17,7%) y de 20 a 24 (15,2%), respectivamente. Si se comparamos estos datos con los publicados en la Encuesta de Hábitos y Prácticas Culturales en España 2014-2015 del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, la franja de edad entre los 25 y 34 corresponde al mayor porcentaje de asistencia al cine de los últimos tres meses (51%). Fuente: Elaboración propia Por favor, indique Nivel de Ingresos Mensuales en su Hogar Gráfico 15. Distribución de la muestra por género Gráfico 16. Distribución de la muestra por edad CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 262 En relación al nivel de ingresos mensual en el hogar, el 27% ganan entre 1.801- 3.000€/mes, un 25,9% entre 1.201-1.800€/mes y un 25,8% entre 601-1.200€/mes. Por favor, indique Nivel de Estudios En referencia a la distribución de los trabajadores según el nivel de estudios, el 59,9% tienen enseñanza universitaria, seguida de la formación profesional con un 15,1% y un 11,9% con bachillerato. Fuente: Elaboración propia Por favor, indique su situación laboral El 67% de los espectadores se encuentran trabajando, un 16,1% son estudiantes y en el paro se encuentran el 10,3% de los encuestados, tal como se observa en el gráfico. Gráfico 17. Distribución por ingresos mensuales Gráfico 18. Distribución según el nivel de estudios 7,7% 4,3% CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 263 Por favor, indique la Comunidad Autónoma La e-encuesta se ha distribuido en una base de datos de ámbito nacional, si bien, se observa una amplia representación de la Comunidad de Madrid con un 79,2%, seguido de Andalucía con un 3,9%, Cataluña 3,1%, Comunitat Valenciana 3,1% y Canarias 2,2%. El resto de comunidades es inferior al 1%. Fuente: Elaboración propia 3,1% Gráfico 19. Distribución según la situación laboral Gráfico 20. Distribución por Comunidades Autónomas Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 264 Preguntas relacionadas con la tarjeta de fidelización de la empresa Además de los datos demográficos, también se les preguntó acerca de la tarjeta de fidelización del circuito. El 94,6% de los espectadores afirmó disponer de la tarjeta, que se usa siempre 52,9% y entre las ventajas que les aportan son: el precio especial de la entrada con un 38% y todos los beneficios que aporta con un 34,9%. 5.3 Validación del modelo y sus relaciones causales En la figura 16 del capítulo V se ha especificado el modelo de Kucukemiroglu y Kara (2015) para la presente investigación que está compuesto de 6 constructos y 45 variables. Del mismo modo, se ha explicado que una vez se propone el modelo el siguiente paso es la evaluación del mismo en dos fases: 1. Valoración de la validez y fiabilidad del modelo de medida, es decir, la valoración del modelo externo o outer model. 2. Valoración del modelo estructural, es decir, la valoración del modelo interno o inner model. Posteriormente, se realiza el análisis bootstrapping para conocer la significatividad de los constructos y finalmente, se contrastan las hipótesis que surgen del modelo de ¿Qué es lo más valioso de ¿Tiene la tarjeta de fidelización? ¿Utiliza a menudo su tarjeta de fidelización? Gráfico 21. Distribución según la tarjeta de fidelización Fuente: Elaboración propia CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 265 Kucukemiroglu y Kara (2015). Como el método es en dos pasos, en una primera etapa se diseña el modelo completo, incluyendo los factores con sus indicadores respectivos. Figura 24. Representación gráfica PLS del modelo Fuente: Elaboración propia a partir de SmartPLS 3.2.6 5.3.1 Evaluación del modelo de medida La fiabilidad es una medida de la consistencia interna de los indicadores del constructo que representa el grado en que estos miden lo mismo, es decir, el constructo común latente (Hair et al., 1999). Este análisis viene determinado por: 1. La fiabilidad individual del ítem calcula las cargas (λ) o correlaciones simples, de las medidas o indicadores con su respectivo constructo. Se recuerda que para aceptar un indicador como integrante de un constructo debe tener una carga igual o superior a 0,7 (Carmines y Zeller, 1979). De los 45 ítems, solo están por debajo de este valor tres de ellos: SC10 (carga=0.693), INN7 (carga=0.575) e INN8 (carga=0.482). Sin embargo, se ha decidido conservarlos porque los índices de la consistencia interna llegaban a los índices recomendados propuestos por Nunnally (1978), mayores de 0,7. Esto significa que la CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 266 fiabilidad individual presupone que cada indicador contribuye de la misma forma al constructo. Del mismo modo, la fiabilidad compuesta que comprueba la consistencia interna supera también el valor 0,7 que sugiere Nunnally (1978). 2. Por otro lado, la validez convergente que se mide a través de la medida Average Variance Extracted (AVE) también presenta valores por encima de 0,5 (Fornell y Larcker, 1981), confirmándose así lo estipulado. Tabla 48. Fiabilidad y validez convergente del modelo de medida Factor Indicador Carga t-valor (bootstrap) CA rho_A FC AVE OS1 0.874 97.892 0.848 0.856 0.908 0.767 OS3 0.909 162.048 OS5 0.844 60.170 SC1 0.844 81.811 0.948 0.949 0.956 0.685 SC10 0.693 44.205 SC2 0.865 98.198 SC3 0.839 74.522 SC4 0.831 77.289 SC5 0.852 90.869 SC6 0.878 100.939 SC7 0.811 62.313 SC8 0.828 72.641 SC9 0.824 68.876 TRUST1 0.845 73.988 0.945 0.948 0.955 0.754 TRUST2 0.770 52.579 TRUST3 0.868 103.875 TRUST4 0.905 131.994 TRUST5 0.914 134.535 TRUST6 0.880 103.540 TRUST7 0.888 109.676 INN1 0.774 45.158 0.926 0.928 0.938 0.629 INN2 0.758 41.365 INN3 0.765 39.634 INN4 0.791 45.347 INN5 0.783 58.976 INN7 0.575 22.591 INN8 0.482 14.784 WOM1 0.734 40.844 0.833 0.828 0.876 0.509 WOM2 0.787 58.707 WOM3 0.781 53.895 WOM4 0.846 90.012 WOM5 0.785 58.154 WOM6 0.834 80.404 WOM7 0.812 70.317 WOM8 0.788 59.519 WOM9 0.763 50.958 OL1 0.881 112.858 0.878 0.878 0.925 0.804 OL3 0.909 142.232 OL5 0.900 112.410 CA = alfa de Cronbach; FC = fiabilidad compuesta; AVE = promedio de la varianza extraída. BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN CAPITAL SOCIAL CONFIANZA EWOM LIDERAZGO DE OPINIÓN INNOVACIÓNCARÁCTER INNOVADOR CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 267 4. La validez discriminante puede medirse a través de diferentes métodos para conocer en qué medida los constructos son diferentes entre sí:  Criterio de Fornell-Larcker: se observa que los valores de la raíz cuadrada del AVE son superiores a las correlaciones entre constructos. Por tanto, sobre la base de este criterio puede afirmarse que las variables se diferencian claramente, asegurando así la validez discriminante. Tabla 49. Criterio Fornell Lacker en el modelo FORNELL LACKER CRITERION BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN CAPITAL SOCIAL CONFIANZA EWOM CARÁCTER INNOVADOR LIDERAZGO DE OPINIÓN BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN 0.876 CAPITAL SOCIAL 0.552 0.828 CONFIANZA 0.352 0.539 0.868 EWOM 0.545 0.581 0.410 0.793 CARÁCTER INNOVADOR 0.433 0.530 0.396 0.588 0.713 LIDERAZGO DE OPINIÓN 0.600 0.623 0.422 0.708 0.604 0.897 Fuente: Elaboración propia  El ratio Heterotrait-Monotrait (HT/MT) debe ser menor a 0,85 (Clark y Watson, 1995; Kline, 2011), de forma que las correlaciones de las variables que pertenecen a un factor sean mayores a las correlaciones entre variables que miden factores diferentes. Asimismo, ninguno de los intervalos de confianza incluye el valor 1, por tanto, los resultados de confianza de bootstrap para el criterio HTMT corroboran la validez discriminante de los constructos. Tabla 50. Ratio HT/MT HTMT BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN CAPITAL SOCIAL CONFIANZA EWOM CARÁCTER INNOVADOR LIDERAZGO DE OPINIÓN BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN CAPITAL SOCIAL 0.610 CONFIANZA 0.389 0.562 CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 268 EWOM 0.611 0.618 0.433 CARÁCTER INNOVADOR 0.482 0.587 0.440 0.657 LIDERAZGO DE OPINIÓN 0.694 0.678 0.457 0.779 0.691 Fuente: Elaboración propia Los resultados obtenidos en la estimación del modelo de medida indican una garantía de fiabilidad y cumplen con los criterios de validez convergente y discriminante. Por tanto, se analiza a continuación el modelo estructural. 5.3.2 Evaluación del modelo estructural Como ya se ha explicado en el capítulo anterior, para interpretar el modelo interno en el ámbito de la modelización PLS, se debe evaluar el peso y la magnitud de las relaciones entre los diferentes constructos. Se recomienda analizar los problemas de colinealidad, los índices básicos R2 y los coeficientes path estandarizados (β), para posteriormente llevar a cabo el método de remuestreo bootstrapping. 1. Los problemas de colienalidad se miden a través del factor de la inflación de la varianza (VIF) cuyos valores deben estar por debajo del umbral de 5 (Kleinbaum, Kupper y Muller, 1988). Los resultados indican que los constructos predictores no resultan ser un problema en el modelo estructural, de forma que podemos continuar analizando el resto de resultados. 2. El coeficiente de determinación R2 indica la cantidad de varianza de las variables latentes explicada por el modelo. Siguiendo a Falk y Miller (1992), la varianza explicada de las variables endógenas (R2) debería ser mayor o igual a 0,1. Como se puede observar, los resultados R2 del modelo cumplen los niveles recomendados superiores a 0,1 (Falk y Miller, 1992), ya que se encuentran entre 0,334 y 0,523 (tabla 49), por lo que serían entre débiles y moderados. Destaca especialmente la R2 de la variable “eWOM”, porque estos resultados reflejan que es explicada en gran medida por sus constructos precedentes. CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 269 Tabla 51. Coeficiente de determinación R2 Constructo R2 BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN 0.334 EWOM 0.523 LIDERAZGO DE OPINIÓN 0.495 Fuente: Elaboración propia 3. Los coeficientes path (β) representan en qué medida cada variable predictora o exógena contribuye a la varianza explicada de las variables endógenas. Se recuerda que Chin (1998a) propone que, para ser considerados significativos, deberían alcanzar al menos un valor de 0,2 e idealmente situarse por encima de 0,3. Para determinar si los coeficientes del modelo obtenidos en PLS son significativos se aplica el procedimiento bootstrap con un mínimo de 5.000 submuestras y un número de casos igual al de observaciones de la muestra original (Hair et al., 2014; Hair et al., 2011). En la siguiente tabla puede observarse que la mayoría de los coeficientes de las relaciones son estadísticamente significativos al 95% de confianza (t > 1,64), al 99% de confianza (t > 2,33) y al 99,9% de confianza (t > 3,10) para una t-Student de una cola (dado que las hipótesis especifican la dirección de la relación). De este modo, se alcanzan niveles de significación del 5%, 1% y 0,1% para casi todos los caminos estructurales. Cabe destacar que las siguientes relaciones entre los constructos, son especialmente significativas: “liderazgo de opinión y eWOM”, “innovación y liderazgo de opinión”, “capital social y búsqueda de información” y “capital social y liderazgo de opinión” (destacados en negrita en la tabla). Sin embargo, la relación entre los constructos “confianza y búsqueda de información” se encuentra por debajo de los índices recomendados para la ‘t’ de Student >1.96 (destacado en rojo en la tabla). Los resultados del análisis bootstrap también pueden apreciarse en la tabla. Tabla 52. Resultados del análisis bootstrap Coeficientes Path Media de la muestra Desviación estándar Valores t P valores BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN - > EWOM 0.188 0.188 0.029 6.465 0.000 CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 270 CAPITAL SOCIAL -> BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN 0.426 0.426 0.032 13.451 0.000 CAPITAL SOCIAL -> LIDERAZGO DE OPINIÓN 0.391 0.391 0.032 12.245 0.000 CONFIANZA -> BÚSQUEDA DE INFORMACIÓN 0.049 0.049 0.031 1.574 0.115 CONFIANZA -> LIDERAZGO DE OPINIÓN 0.064 0.065 0.028 2.320 0.020 CARÁCTER INNOVADOR-> BÚSQUEDA DE iNFORMACIÓN 0.188 0.188 0.029 6.459 0.000 CARÁCTER INNOVADOR -> LIDERAZGO DE OPINIÓN 0.371 0.372 0.027 13.670 0.000 LIDERAZGO DE OPINIÓN -> EWOM 0.595 0.595 0.026 22.737 0.000 Fuente: Elaboración propia 5.4 Contraste de hipótesis A través del análisis bootstrapping se comprueba qué hipótesis son estadísticamente significativas, a través los valores de la ‘t’ de Student. De las hipótesis planteadas, tan solo hay una hipótesis (H1) que ha presentado valores ‘t’ de Student por debajo del umbral recomendado, y por tanto no ha podido ser contrastada. El resto de hipótesis planteadas han sido contrastadas porque sus niveles de significación son estadísticamente correctos. En la siguiente tabla se muestra un resumen de las hipótesis de la investigación que han sido contrastadas y aquellas que han sido rechazadas tras el análisis empírico realizado. Hipótesis planteadas Contraste de hipótesis Hipótesis 1: La confianza percibida en las redes sociales influye positivamente en la búsqueda de información. No se contrasta Hipótesis 2: El capital social influye positivamente en el liderazgo de opinión. Contrastada Hipótesis 3: El carácter innovador influye positivamente en la búsqueda de información. Contrastada CAPÍTULO V: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN 271 Hipótesis 4: La búsqueda de información influye positivamente en el comportamiento de la comunicación eWOM. Contrastada Hipótesis 5: El liderazgo de opinión influye positivamente en el comportamiento de la comunicación eWOM. Contrastada CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 275 CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 6.1 Principales conclusiones y discusión de resultados En relación a los objetivos planteados en la investigación, podemos considerar que se han cumplido satisfactoriamente, tanto el objetivo principal como el secundario. El principal objetivo era determinar qué factores influyen en los espectadores de cine para buscar, generar y compartir eWOM en las redes sociales sobre un estreno cinematográfico, mediante el planteamiento y validación del modelo de comunicación eWOM de los autores Kucukemiroglu y Kara (2015). Para ello, ha sido preciso realizar una extensa revisión bibliográfica acerca del sector cinematográfico que nos ha permitido confirmar que hasta la fecha no exisitiera ninguna investigación similar. Posteriormente, mediante la técnica de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) se ha validado el modelo de comunicación eWOM obteniendo resultados satisfactorios, y cumpliendo así con el objetivo principal planteado. Además, esta técnica queda justificada en estudios exploratorios al resultar idónea para la construcción de teoría al tener fines predictivos (Chin et al., 2003; Henseler et al., 2009; Wold, 1982). El modelo de Kucukemiroglu y Kara (2015) ha sido validado en varias fases: evaluación del modelo de medida y evaluación del modelo estructural. Del mismo modo, se han logrado los objetivos secundarios:  Se ha realizado una exhaustiva revisión bibliográfica de las investigaciones académicas tanto nacionales como internacionales aplicadas al sector cinematográfico y al comportamiento del consumidor online.  Se han estudiado las teorías clásicas –Usos y Gratificaciones y Capital Social- que nos han permitido determinar el modelo que mejor de adapta al objeto de la investigación. CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 276  Se ha elaborado un instrumento de medida válido y fiable que nos ha permitido validar el modelo propuesto y contrastar las hipótesis planteadas.  Posteriormente, se han analizado los datos obtenidos y contrastado las hipótesis por medio de la técnica PLS.  Y, finalmente, se presenta en este capítulo la contribución de los resultados tanto a la teoría como a la práctica de la gestión empresarial. Por tanto, se puede concluir que con la investigación realizada se han cumplido satisfactoriamente los objetivos propuestos y nos ha permitido conocer qué factores influyen en los espectadores de cine para buscar, generar y compartir comunicación eWOM en las redes sociales sobre un estreno cinematográfico, mediante el modelo de comunicación eWOM de Kucukemiroglu y Kara (2015). 6.2 Contribución a la teoría Desde el punto de vista teórico, la principal aportación de esta investigación es la aplicación de un modelo de comunicación eWOM al sector cinematográfico, que hasta la fecha no se ha encontrado ninguna investigación similar. Por tanto, sus resultados contribuyen a la literatura del sector y proporciona conocimiento sobre el comportamiento de los espectadores de cine. Asimismo, los datos demográficos presentan información interesante sobre el uso que hacen los espectadores de las redes sociales. Al igual que los datos reflejados en el estudio de IAB Spain (2016), en nuestra investigación WhatsApp (98,2%) se posiciona también como la red social más utilizada por los espectadores. Sin embargo, en comparación con otras redes sociales publicadas en dicho estudio, los espectadores utilizan más Youtube (87,4%) que Facebook (84,5%). Este dato podría ser consecuencia de la importancia que se le otorga al trailer como herramienta promocional de la película, que según datos de Google y Millward Brown (2014) el trailer influye en la decisión de ver una película hasta tres veces más que otra herramienta. De hecho, que WhatsApp se posicione como la red social más utilizada por los espectadores, va en consonancia con la actividad más practicada durante la semana “utilizar los servicios de mensajería instantánea” (32,6%), además de usarse el móvil CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 277 como medio preferente para acceder a las redes sociales WhatsApp (89,1%), seguido de Instagram (46,8%), Facebook (35,4%), Twitter (34,9%), YouTube (28,4%), Snapchat (23,6%) y Linkedin (13,1%) y de mantenerse conectado a las redes sociales durante más de dos horas (27,4%). Del mismo modo, resulta interesante haber obtenido en esta investigación los principales motivos de los espectadores en el uso de las redes sociales. Desde la perspectiva de la teoría de los usos y gratificaciones, han sido numerosos los estudios que han examinado el uso de los medios de comunicación desde la década de los años cuarenta del siglo pasado. Desde entonces, esta teoría se ha aplicado a una amplia gama de nuevas tecnologías (Ruggiero, 2000) poniendo en relieve la importancia de un examen riguroso en el desarrollo de las nuevas tecnologías de la comunicación, su uso y efectos sociales (Flanagin y Metzger, 2001). En este sentido, un mayor porcentaje de los espectadores utilizan las redes sociales por entretenimiento (71%), entendida esta motivación como pasar el tiempo cuando uno se aburre (Flanagin y Metzger, 2001). En investigaciones anteriores, muchos usuarios utilizaban Internet para el disfrute y la relajación a través de la búsqueda y navegación aleatoria (Ko, Cho, y Roberts, 2005; Kohut, 1995; Sheehan, 2002; Stafford et al., 2004); en el uso de Facebook (Papacharissi y Mendelson, 2011); o la participación en comunidades virtuales (Dholakia et al., 2004). Del mismo modo, en otras investigaciones también se ha encontrado que el entretenimiento cumple con las necesidades de escapismo, placer hedonista, disfrute estético o liberación emocional de los usuarios (Luo, 2002) y está considerado como uno de los principales antecedentes de la visualización de anuncios web (Kim et., al 2010). Incluso, el entretenimiento y la capacidad informativa de las noticias de una FanPage influyen en el grado de interés de la actitud hacia la noticia (Hsu et al., 2015). Algunos autores, como Lampe et al. (2010) han separado las dimensiones de la información para distinguir entre los usuarios que participan en las comunidades virtuales, siendo los usuarios registrado quienes proporcionan más información para sentirse aceptados en la comunidad. La búsqueda de información (65%) con el CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 278 propósito de ofrecer información, es uno de los objetivos primarios de la comunicación independientemente del medio (Flanagin y Metzger, 2001), mientras que la necesidad de porporcionar información (36%) busca el reconocimiento de sus emejantes (Hars y Ou, 2002). Por su parte, Whiting y Williams (2013) sugieren que el intercambio de información difiere de la búsqueda de información porque al tratarse de medios digitales la comunicación es bidireccional y, por consiguiente, se puede compartir con otros usuarios. En el caso de Chu y Kim (2011), Yeh y Choi (2011) la comunicación tiene un carácter multidimensional: ofrecer, transmitir y buscar información, por tanto, las intenciones de uso de las redes sociales pueden variar en función de las necesidades de cada individuo. En cuanto, a mantener relaciones interpersonales (49%), esta motivación está directamente relacionada con el capital social porque contribuye a aumentar la red de conocidos a través de la unión y la vinculación de los miembros (Ellison et al., 2007). Del mismo modo, para Dunne et al. (2009) la comunicación con los amigos era el uso principal de las redes sociales; hacer nuevos y encontrar antiguos (Raacke y Bonds- Raacke, 2008; Urista et al., 2009); conectar con redes sociales nuevas y existentes (Papacharissi y Mendelson, 2011) y establecer y mantener relaciones con otros miembros del mundo virtual (Eisenbeiss et al., 2011). Por otro lado, el autoconocimiento (39%) entendido como la capacidad de introspección de un individuo, es decir, aprender sobre mí mismo, sobre los demás, comprenderme a mí mismo, etc. (Flanagin y Metzger, 2001), tiene un porcentaje signiticativamente inferior, 13%. Esta puede venir definida como una necesidad individual y no como una interacción social, que contribuye a la creación de la identidad personal (Ang, 1995). Del mismo modo, la motivación mejorar socialmente (24%) puede estar asociada a una necesidad individual. Es decir, como un sentimiento de pertenencia, identidad o afiliación a una organización que va ligado al status del usuario en una comunidad. Por tanto, parece que no desempeña un papel importante en el uso de las redes sociales. Se trata de un resultado similar al hallado en la investigación de Lampe et al. (2010). CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 279 Mediante el contraste de las hipótesis, se ha comprobado la relación entre las variables que componen el modelo y tan solo, ha habido una hipótesis que no ha sido contrastada mediante el análisis bootstrapping porque su “t” de Student está por debajo de los valores recomendados. Por tanto, de las cinco hipótesis planteadas, solo hay una por debajo de los umbrales permitidos. En consecuencia, los resultados hallados resultan interesantes y significativos, proporcionando las siguientes contribuciones: Las cuatro hipótesis que han sido contrastadas permiten confirmar relaciones de influencia directa y positiva entre los constructos del modelo:  Capital social y liderazgo de opinión (hipótesis 2)  Carácter innovador y búsqueda de información (hipótesis 3)  Búsqueda de información y comunicación eWOM (hipótesis 4)  Liderazgo de opinión y comunicación eWOM (hipótesis 5) A continuación, se analiza en profundidad cada una de estas relaciones: En primer lugar, la hipótesis 1 no se ha contrastado. Aunque en investigaciones anteriores se ha encontrado que los consumidores son más propensos a confiar en los amigos de sus redes sociales que en las opiniones de expertos publicadas en blogs o páginas con opiniones (Chu y Kim, 2011), en esta investigación la confianza no tiene un papel determinante en la comunicación eWOM. Este hallazgo podría estar asociado a la disposición de los individuos para compartir sus experiencias e información con los que están cerca independientemente del grado de confianza que exista entre ellos. Y al tratarse de un producto experiencial, con poco riesgo económico, la confianza no resulta ser un factor que influya en la búsqueda de información. Este resultado es similar al obtenido en las investigaciones de Wang et al. (2016) y Chiu et al. (2006), donde la confianza no tuvo un impacto significativo en el interambio de información y, en consecuencia, no identificaron una influencia significativa en la confianza del eWOM. CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 280 Una posible explicación a estos resultados puede ser debida a la disposición de los individuos por compartir información dada la frecuencia de interacción entre los miembros, la imparcialidad de la información y a los fuertes sentimientos de pertenencia a una comunidad virtual, sin necesidad de confiar en los miembros que la integran (Chiu et al., 2006). También puede deberse a que la confianza no es crucial en las relaciones de intercambio de información. En este sentido, Coleman (1990) argumentó que solo es necesaria en situaciones de riesgo o cuando la toma de decisiones conlleva un riesgo asociado (Bansal y Voyer, 2000). Además, la información relacionada con el producto puede ser percibida como menos arriesgada, lo que hace que la confianza no sea un factor crucial (Wang et al., 2016). Por tanto, según nuestra investigación, se puede afirmar que la confianza percibida en las redes sociales no influye en la búsqueda de información sobre un estreno de cine por parte de los espectadores. La hipótesis 2, refleja el efecto positivo entre el “capital social” y el “liderazgo de opinión”. En investigaciones previas se ha demostrado que Internet no elimina las formas tradicionales de construcción del capital social, sino que las potencializa, ya que promueve la comunicación, la colaboración y la participación que, estas a su vez, contribuyen a la aparición de nuevas formas de interacción social, como las que se generan en las redes sociales (López, 2014). Del mismo modo, Internet se presenta en la actualidad como una innovación tecnológica que está revolucionando la forma en la que se construye y distribuye el capital social (Lin 1999, 2001). De hecho, las interacciones entre los individuos, la reciprocidad y la identificación con el grupo a través de un lenguaje común, aumenta el intercambio de conocimiento (Chiu, Hsu y Wang, 2006). Sin embargo, Valenzuela et al. (2009) no encontraron relación entre el uso de Facebook y el “capital social”, sus resultados reflejaron que las actividades colectivas en la red social estaban más influenciadas por su personalidad, experiencias de la vida, socialización en la edad adulta y el uso de los medios de comunicación, entre otros CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 281 factores. Por otro lado, Ellison, Steinfield y Lampe (2007) encontraron que la “búsqueda de información” contribuye a crear “capital social”. En consecuencia, las redes sociales en Internet ayudan a promover y a generar capital social y, dado que los líderes de opinión utilizan Internet para compartir información (Kucukemiroglu y Kara, 2015) y sus opiniones influyen en la decisión de compra (Nor et al., 2018), podemos corroborar esta hipótesis. Además, los líderes de opinión ejercen una mayor influencia en sus redes, puesto que, por lo general no tienen un interés personal en que sus opiniones sean consideradas, así que estas se perciben como más creíbles e imparciales (Hoyer y Macinnis, 2010). De hecho, investigaciones del sector cinematográfico han incidido en la necesidad de considerar las calificaciones de los críticos de cine y de las estrellas que participan en las películas como factores de influencia en los resultados de taquilla y, por tanto, en la asistencia al cine (Zufryden, 2000; Prieto y Fernández, 2002; Elberse y Eliashberg 2003; Basuroy, Chatterjee y Ravid, 2003; Dellarocas, Awad y Zhang, 2004, 2007; Henning – Thurau et al., 2006, 2012; Liu, 2006; Einav, 2007; Duan, Gu y Whinston, 2008; Zhang y Skiena, 2009; Chintagunta et al., 2009; Chakravarty et al., 2011; Ming et al., 2012; Lipizzi, 2016). En la hipótesis 3 se manifiesta el “carácter innovador” de los individuos y cómo este influye positivamente en la “búsqueda de información”. Este último constructo se ha analizado desde la perspectiva de los Usos y Gratificaciones, siendo esta motivación la segunda más utilizada por los espectadores (65%). Por otro lado, los usuarios más innovadores tienden a ser líderes de opinión (Hirschman y William, 1978; Tsang y Zhou, 2005) y, por tanto, puede existir una relación directa entre la innovación, el liderazgo de opinión (Flynn et al., 1996; Robertson y Myers, 1969; Summers, 1970; Zaltman et al., 1973) y la búsqueda de información (Rogers, 1995). Las personas con altos niveles de innovación es más probable que busquen información sobre nuevos productos y compartan sus hallazgos con otros consumidores (Wang, 2016). Además, los líderes de opinión ejercen una mayor influencia en sus redes porque sus opiniones se perciben como más creíbles e imparciales (Hoyer y Macinnis, 2010), sus CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 282 mensajes tienen un fuerte impacto en las decisiones de compra y se difunden de forma colectiva entre los miembros de las comunidades (King et al., 2014). De este modo, sus mensajes contribuyen a las ventas de los productos y favorecen la toma decisiones de los consumidores (Bao y Chang, 2016). Según los resultados obtenidos en esta investigación, el “capital social” y “carácter innovador” resultan ser los principales factores que influyen en la “comunicación eWOM”. Estos a su vez están mediados por la “búsqueda de información” y el “liderazgo de opinión”, siendo este último el que presenta una influencia mucho mayor sobre la “comunicación eWOM”. Los hallazgos aquí presentados difieren en cierta medida con los autores del modelo de comunicación -Kucukemiroglu y Kara (2015)-, cuyos principales factores fueron el “capital social” y la “confianza”; al igual que los resultados de Nor et al. (2018) cuyos factores han sido la confianza, el capital social y el carácter innovador. La hipótesis 4 apoya la relación entre la “búsqueda de información” y la “comunicación eWOM”. En este sentido, se ha revelado que los consumidores son más propensos a buscar otras opiniones cuando tienen menos experiencia y una mayor implicación en la compra (Gilly, Graham, Wolfinbarger y Yale, 1998) o cuando se percibe un mayor riesgo en la toma de decisiones (Bansal y Voyer, 2000). Internet se ha consolidado como un poderoso canal de comunicación en el que los consumidores comparten sus experiencias a través de las redes sociales y pueden acceder a un mayor número de contactos, por tanto, la “búsqueda de información” se puede clasificar a su vez en interna o externa (Engel, Kollat y Blackwell, 1984); espontánea, casi-espontánea, independiente y corporativa (Kiecker y Cowles, 2002; Tsao et al., 2015). Del mismo modo, los consumidores que realizan búsquedas online de eWOM tienden a mostrar un alto grado de conformidad y son más propensos a formar las percepciones del producto y de su actitud basada en la información externa, que a su vez influye en la valoración del producto y en su posterior intención de compra (Zhu et al., 2011; Zhao et al., 2012; Jensen et al., 2013; Jiménez y Mendoza, 2013; Chang y Wu, 2014; See-To y Hu, 2014; Saleem y Ellahi, 2017; Nor et al., 2018) y tienden a desarrollar una actitud CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 283 favorable hacia el producto (Bickart y Schindler, 2001; Huang, Hsiao y Chen, 2012; Jensen, Averbeck, Zhang y Wright, 2013). Por otro lado, también se ha encontrado que los comentarios relacionados con los bienes de confianza tienden a ser más convincentes que los relacionados con bienes de búsqueda (Tsao et al., 2015). Sin embargo, Park y Lee (2009) encontraron que los comentarios de bienes de experiencia fueron más convincentes que los de los bienes de búsqueda. Y el cine, al tratarse de un producto experiencial los usuarios buscan información en sus redes sociales para conocer las opiniones de aquellos usuarios que hayan disfrutado de la experiencia; por tanto, la búsqueda de información influye positivamente en el comportamiento de la comunicación eWOM. Asimismo, la búsqueda de información desde la perspectiva de la teoría de los Usos y Gratificaciones (TUG) también puede estar asociada a la necesidad de mantener relaciones interpersonales, para conocer gente e interactuar con individuos con ideas afines, para buscar apoyo social o compañía (Korgaonkar y Wolin, 1999; Stafford et al., 2004); navegar por las redes sociales por diversión (Gupta y Kabadayi (2010) y disfrute (Hsu et al., 2015; Ko, Cho, y Roberts, 2005; Kohut, 1995; Sheehan, 2002; Stafford et al., 2004) La hipótesis 5 corrobora que el “liderazgo de opinión” influye en la “comunicación eWOM”. Esta relación está basada en la influencia que ejercen los líderes de opinión en sus redes sociales, como ya se ha comentado en la hipótesis 2. La diferencia entre un líder de opinión y un buscador de información radica en que el primero influye sobre los miembros de su red social mediante la difusión de información, mientras que el segundo tiende a investigar y seguir lo que otras personas dicen sobre los productos. Investigaciones previas han incidido en las motivaciones intrínsecas y extrínsecas que motivan a los líderes de opinión para difundir comunicación eWOM: mejorar su poder en la sociedad (Godes et al., 2004), compartir correos electrónicos con otros (Phelps y Mobilio, 2004) o difundir mensajes por Internet (Burson-Marsteller y Roper Starch Worldwide, 1999) porque sus opiniones impulsan las ventas (Bao y Chang, 2016). De hecho, los usuarios de las redes sociales tienden a buscar consejos en personas con CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 284 vínculos más cercanos, como amigos y miembros de la familia y están más dispuestos a compartir información con amigos cercanos que con conocidos (Chen et al., 2016). Asimismo, las críticas de los líderes de opinión influyen en la audiencia y, en consecuencia, en la recaudación de taquilla (Eliashberg y Shugan, 1997; Basaury, Chatterjee y Ravid, 2003; Terry, Butler y De Arno 2013). Por todo lo expuesto, podemos señalar que estos resultados validan la conveniencia del modelo de comunicación eWOM de Kucukemiroglu y Kara (2015) aplicado al sector cinematográfico. 6.3 Contribución a la práctica de la gestión empresarial Esta investigación cumple con una de las misiones de la universidad, es decir, la transferencia de conocimiento, ya que los resultados son relevantes desde el punto de vista de la gestión empresarial. Además, es una investigación novedosa que no se ha realizado con anterioridad conjugando estos tres factores: redes sociales, eWOM y cine. Por tanto, su contribución al sector cinematográfico resulta extremadamente interesante. Dado que los consumidores cada vez toman más sus decisiones de compra en base a los comentarios, experiencias y opiniones que se publican a través de las redes sociales, conviene que las empresas dispongan de profesionales capaces de monitorizar y dinamizar sus plataformas sociales. El consumidor ha dejado de ser un receptor pasivo de información para convertirse en cocreador de contenido relacionado con marcas, productos y empresas para manifestar su grado de acuerdo o desacuerdo con los mismos y, en esta investigación, se ha demostrado que los espectadores de cine utilizan las redes sociales para buscar y compartir información sobre los estrenos de cine. En este apartado, no se pretende dar solución a la incertidumbre que existe en torno a las redes sociales y a los consumidores, pero sí se pueden plantear algunas recomendaciones derivadas de los resultados obtenidos en relación a los factores analizados: CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 285  La confianza hacia los miembros de la red social no impide la participación de los espectadores para buscar o difundir información sobre un estreno, de manera que conocer las plataformas que se utilizan para ello mejorará la gestión de la comunicación eWOM.  La fuerza del vínculo, el sentirse identificado con otros miembros de la comunidad, contribuirá a generar más comentarios, incrementará su red de contactos y su vinculación con los miembros. Desde las empresas, fomentar ese vínculo con el diseño de una estrategia de comunicación que combine medios tradicionales con medios sociales, puede favorecer la participación de los usuarios y producir mayor engagement entre la empresa y los espectadores.  Identificar a los líderes de opinión en cada campaña de marketing para que estos ejerzan influencia sobre los consumidores y puedan generar una amplia gama de opiniones en relación a un estreno.  Dado el potencial que ofrecen las redes sociales, planificar acciones y actividades en relación con cada película. Incluso, podría ser conveniente segmentar según el target, frecuencia de uso y dispositivo empleado para ello.  Si el entretenimiento es el principal factor de uso de las redes sociales, los gestores de marketing deberían incrementar sus acciones para generar más disfrute y diversión en sus redes sociales mediante el uso de técnicas de comunicación.  Diseñar campañas de marketing segmentadas por edad y uso de redes sociales puede alcanzar un mayor público. Las empresas deberían centrarse más en su buyer persona34 atendiendo a datos demográficos, trabajo, necesidades, motivaciones, etc. para orientar el contenido de la campaña a los diferentes públicos. 34 Representación semificticia del consumidor final (o potencial) construida a partir su información demográfica, comportamiento, necesidades y motivaciones. Fuente: www.marketingdirecto.com CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 286 6.4 Limitaciones de la investigación En este apartado es importante dejar constancia que todo trabajo de investigación tiene unas determinadas limitaciones que surgen a medida que se avanza en su estudio.  El acceso a la información del sector cinematográfico. Aparte de las publicaciones académicas a las que sí se han tenido acceso, ha sido complicado recopilar información sobre los datos de audiencia, recaudación de taquilla, asistencia, etc. de las películas. Aún sabiendo que se trataba de una tesis doctoral, las empresas exigían la contratación de sus servicios y ha sido preciso esperarse a las publicaciones anuales. Conseguir el interés de las empresas para la difusión del cuestionario. Aunque les resultó muy interesante y atractivo el proyecto, no todas han estado dispuestas a participar. Si bien, la empresa que nos ha cedido su base datos nos exige confidencialidad absoluta y no mencionar su nombre. 6.5 Futuras líneas de investigación  Esta investigación se puede hacer extensiva a otros sectores, como la música, los libros o el teatro. De este modo, se puede aplicar el modelo de comunicación eWOM para comparar los resultados. Si bien es cierto, resultaría interesante conocer si la confianza es un factor que influye o no en el proceso de comunicación eWOM en otros sectores. Coleman (1990) argumentó que solo es necesaria en situaciones de riesgo o cuando la toma de decisiones conlleva un riesgo asociado (Bansal y Voyer, 2000); por tanto, se podrían analizar otros sectores para conocer la influencia de este factor con otras variables asociadas al producto. En este sentido, como la hipótesis 1 o se ha contrastado, se sugiere analizar el grado de confianza que los espectadores tienen hacia la marca, valorando también las variables propias de la industria como el género, las estrellas, premios obtenidos, calificaciones, fecha de estreno y eWOM. De este modo, se puede analizar la actitud de los espectadores de cine a las webs corporativas, CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 287 perfiles de las redes sociales de las distribuidoras o productoras de cine. Con esta investigación se podría conocer la influencia de la marca o del producto en el proceso de comunicación eWOM.  Analizar la actitud de los espectadores hacia las noticias publicadas en las redes sociales, sobre todo, haciendo alusión a la dimensión informativa y de entretenimiento de las mismas. Replicar la investigación de los autores Hsu et al. (2015) pero aplicada al sector cinematográfico para explicar las intenciones de los consumidores por difundir comunicación eWOM a partir de las noticas publicadas en los perfiles corporativos de las empresas. Los autores integraron la teoría de los Usos y Gratificaciones (TUG) con las Hipótesis de Mediación Dual (MacKenzie, Lutz, y Belch, 1986) para demostrar el proceso de generación de la comunicación eWOM. Entre sus resultados, encontraron que el entretenimiento y la capacidad informativa de las noticias percibidas influyen en el grado de interés de la actitud hacia la noticia. Y, dado que el entretenimiento es el principal motivo de uso de las redes sociales en la presente investigación, permitiría representar el interés personal de los espectadores por el uso de las redes sociales corporativas.  En base a las funciones/características específicas de cada red social, investigar qué Usos y Gratificaciones obtienen los espectadores en la utilización de los perfiles corporativos de las distribuidoras ante un estreno cinematográfico. Seleccionar tres redes sociales, por ejemplo, Facebook, Twitter e Instagram, determinar sus funciones (actualizaciones de estado, publicar en el muro, darle a me gusta/encanta/divierte/asombra/entristece/enfada, compartir información/fotos/vídeos, enviar mensajes privados, crear chats, participar en grupos, utilizar aplicaciones o participar en juegos. En Twitter: seguir a un usuario, enviar mensajes privados, responder, tuitear, retuitear, marcar me gusta, compartir por mensaje directo, copiar enlaces de tuits, bloquear, reportar anuncio o buscar en Twitter. Y en Instagram: conectar con personas, retocar imágenes, vídeos, compartir información y darle a me gusta. CAPÍTULO VI: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN 288  Diferenciar qué Usos y Gratificaciones se obtienen en el prelanzamiento y poslanzamiento de un estreno cinematográfico, además que comprobar en qué fase se genera más comunicación eWOM. BIBLIOGRAFÍA BIBLIOGRAFÍA 291 BIBLIOGRAFÍA ADJEI, M., NOBLE, C. y NOBLE, S. (2010). “The influence of C2C communications in online brand communities on customer purchase behavior”. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 38 Nº 5, pp. 634-653. ADJEI, M., NOBLE, C. y NOBLE, S. (2012). “Enhancing relationships with customers through online brand communities”. MIT Sloan Management Review, Vol. 53 Nº 4, pp. 22-24. AGUADO, G. y GARCÍA, A. (2009). “Del Word of Mouth al marketing viral: aspectos claves de la comunicación a través de las redes sociales”. Revista Comunicación y hombre Nº 5. AGUILAR, V., SAN MARTÍN, S., y PAYO, R. (2012). “La aplicación empresarial del marketing viral y el efecto boca-oreja electrónico. Opiniones de las empresas”. Cuadernos de Gestión Vol. 14 - Nº 1 (2014), pp. 15-31. AHMAD Z., NOOR A.N.M., FUAD N., KAMARUDDIN N.A.B. (2017). “Determinants of Generation Y Engagement in Electronic Word of Mouth”. In: Noordin F., Othman A., Kassim E. (eds) Proceedings of the 2nd Advances in Business Research International Conference. Springer, Singapore. Chapter 23. AHUJA, V. y MEDURY, Y. (2011). “Corporate blogs as tools for consumer segmentation- using cluster analysis for consumer profiling”. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing. Vol. 19 Nº 3/4. AIMC (2016). “18º Navegantes en red”. Asociación para la investigación de medios de comunicación. AINSLIE, A.; DREZE, X. ZUFRYDEN, F. (2005). “Modeling Movie Life Cycles and Market Share”. Marshall School of Business, University of California. Marketing Science Informs. BIBLIOGRAFÍA 292 AKINCI, S., AKSOY, S. y ATILGAN, E. (2004). “Adoption of internet banking among sophisticated consumer segments in an advanced developing country”. International Journal of Bank Marketing, Vol. 22 Nº 3, pp. 212-232. ALHABASH, S., PARK, H., KONONOVA, A., CHIANG, Y. y WISE, K. (2012). “Exploring the motivations of Facebook use in Taiwan”. CyberPsychology, Behavior and Social Networking, Vol. 15 Nº 6, pp. 304-311. AL-MEYANES, J. (2015). “Motivations for Using Social Media: An Exploratory Factor Analysis”. International Journal of Psychological Studies; Vol. 7, No. 1, pp. 43-50 ÁLVAREZ, J.M. (1993). “La industria cinematográfica en España (1980-1991)”. Madrid, Ministerio de Cultura. Fundesco. AMARO, S., y DUARTE, P. (2015). “An integrative model of consumers' intentions to purchase travel online”. Tourism management, 46, 64-79. ANABEL, M. (2003). “IV Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. ANDERSON, E. W. y SALISBURY, L. C. (2003). “The formation of market-level expectations and its covariates”. Journal of Consumer Research, 30 (junio), 115 – 124. ARAI, Y., KAJIYAMA, T. y OUCHI, N. (2013). “A Multi-Agent Model of Consumer Behavior Considering Social Networks: Simulations for an Effective Movie Advertising Strategy”. Springer Link. ISSN/ISBN: 978-981-4451-97-0. Páginas: 165-172. ARIAS, M. (2015). “Los consumidores en el comercio electrónico”. 2ª Edición. IT Campus Academy. BIBLIOGRAFÍA 293 ARDICHVILI, A. (2008). “Learning and knowledge sharing in virtual communities of practice: Motivators, barriers and enablers”. Advances in Developing Human Resources, 10 (4), 541-554. ARDNT, J. (1967). “Role of product-Related conversations in the diffusion of a new product”. Journal of Marketing Research, August 1967, pp. 291-295. ARMAS, B. (2000). “II Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. ARONSON, E., y ESCOHOTADO, A. (2000). “El Animal Social” (Vol. 41). St. Martin's Press ASUR, S. y HABERMAN, B.A. (2010). “Predicting the Future with Social Media”. http://arxiv.org/pdf/1003.5699v1.pdf ATO, M. y VALLEJO, G. (2011). “Los efectos de terceras variables en la investigación psicológica”. Anales de Psicología, vol. 27, núm. 2, mayo, 2011, pp. 550-561. Universidad de Murcia. AYO, C.K., ADEWOYE J.O. y ONI A.A. (2011). “Business-to-consumer e-commerce in Nigeria: prospects and challenges”. African Journal of Business Management, 07/2011, Vol. 5, Nº 13. BABUTSIDZE, Z. (2011). “Advertising and Word-of-Mouth in Motion Picture Industry” OFCE Sciences Po&SKEMA Business School. BADRINARAYANAN, V., BECERRA, E.P., HYUN, K.C. y SREEDHAR, M. (2012). “Transference and congruence effects on purchase intentions in online stores of multi- channel retailers: initial evidence from the US and South Korea”. Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 40 Nº 4, pp. 539-557. BAGELLA, M., y BECCHETTI, L. (1999). “The Determinants of Motion Picture Box Office Performance: Evidence from Movies Produced in Italy”, Journal of Cultural, 23, pp. 237- 256. BIBLIOGRAFÍA 294 BAGOZZI, R.P. y DHOLAKIA, U.M. (2002). “Intentional social action in virtual communities”. Journal of Interactive Marketing, Vol. 16 Nº 2, pp. 2-21. BANERJEE, A. V. (1992). “A simple model of herd behavior”. Quarterly Journal of Economics, 107(3), 797–817. BANERJEE, S. y DHOLAKIA, R.R. (2012). “Location-based mobile advertisements and gender targeting”. Journal of Research in Interactive Marketing, Vol. 6 Nº 3, pp. 198- 214. BARAIBAR, A. y LINARES, R. (2007). “La difícil relación del espectador español con su cine”. Investigación y Marketing Nº 94. BASUROY, S., CHATTERJEE, S. y RAVID, A. (2003). “How critical are critical reviews? The box office effects of film critics, star power and budgets”. Journal of marketing, Octuber 2003, pp. 103-107. BATLLE, M. (2014). “Análisis y perspectivas de la evolución del negocio cinematográfico desde la óptica de la distribución y exhibición”. Tesis Doctoral Universitat Politècnica de Catalunya BAUMAN Z. (2016). “Las redes sociales son una trampa”. El País. BERMAN, R. y KATONA, Z. (2013). “The Role of Search Engine Optimization in Search Marketing”. Marketing Science, vol. 32, Nº4, pp 644-651. BEST, S. J. y KRUEGER, B. S. (2006). “Online interactions and social capital: Distinguishing between new and existing ties”. Social Science Computer Review, 24(4), 395-410. BICKART, B., y SCHINDLER, R. (2001). “Internet forums as influential sources of consumer information”. Advances in Consumer Research, 15 (3), 31–40. BIGNÉ E., KÜSTER, I y HERNÁNDEZ, A. (2013). “Las redes sociales virtuales y las marcas: influencia del intercambio de experiencias ec2c sobre la actitud de los usuarios hacia la BIBLIOGRAFÍA 295 marca”. Revista Española de Investigación de Marketing ESIC. Septiembre 2013, Vol. 17, nº 2 (7-27) BONDS-RAACKE, J. y RAACKE, J. (2010). “MySpace and Facebook: Identifying Dimensions of Uses and Gratifications for Friend Networking Sites”. Individual Differences Research 2010, Vol. 8, No. 1, pp. 27-33. BONET, M., FORCADELL, M., MARTINEZ, D., y NAVARRO, L. (2011). “Uso de los tráileres cinematográficos en el cine actual”. Forum de recerca nº 16. Repositori Universitat Jaume I. BOSCH, J. (2004). “V Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. BOOZ, ALLEN y HAMILTON (1982). “New Product Management for the 1980s”, New York; Booz, Allen & Hamilton Inc.Bowersox. BRAVO, C. P., CORDTS, A., SCHULZE, B., y SPILLER, A. (2013). “Assessing determinants of organic food consumption using data from the German National Nutrition Survey II”. Food quality and Preference, 28(1), 60-70. BRODIE, R., ILIC, A., JURIC, B. y HOLLEBEEK, L. (2013). “Consumer engagement in a virtual brand community: an exploratory analysis”. Journal of Business Research, Vol. 66. BRONNER, F.A. y DE HOOG, R. (2010). “Consumer-generated versus marketer-generated websites in consumer decision making”. International Journal of Market Research, Vol. 52 Nº 2, pp. 231-248. BUCKLIN, R.E. y SISMEIRO, C. (2003). “A model of web site browsing behavior estimated on clickstream data”. Journal of Marketing Research, Vol. 40, Nº 3, pp. 249-267. BUQUET, G. (2005). “El poder de Hollywood”. Fundación Autor. BIBLIOGRAFÍA 296 BUQUET, G. (2005). “El poder de las Majors en el mercado internacional de programas. La desigual competencia entre Europa y EE.UU.” Telos. Cuadernos de comunicación, tecnología y sociedad. Nº62, Enero-Marzo. BUMGARNER, B. A. (2007). “You have been poked: Exploring the uses and gratifications of Facebook among emerging adults. First Monday, 12 (11). Retrieved from . BURNETT, R. (1999). “The Global Jukebox”. The International Music Industry, Routledge, Londres. BUSTAMANTE, E. (1999). “La televisión económica. Financiación, estrategias y mercados”, Gedisa, Barcelona. CABALLERO, A. J. (2006). “SEM vs. PLS: un enfoque basado en la práctica”. In Trabajo presentado en el IV Congreso de Metodologías de Encuestas. Madrid, España. CAÑIZARES, A. (2004). “V Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia- coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. CASAL, P. (2003). “IV Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. CASTAÑEDA, J.A. y LUQUE, T. (2004). “Diseños de investigación comercial en internet: oportunidades y limitaciones”. Investigación y Marketing, 84, 20-28. CASTELLS, M. “Comunicación, poder y contrapoder en la sociedad red (I)”. Los medios y la política. Telos: Cuadernos de comunicación e innovación. 2008:13-24. CARRINGTON, P.J., SCOTT, J. y WASSERMAN, S. (2005). ”Models and Methods in Social Network Analysis”. Cambridge University Press, UK. BIBLIOGRAFÍA 297 CENSUS, BUREAU (1997a). US Departament of Commerce. Economics and Statistics Administration. CEPEDA, A. G. (2005). “El comportamiento del consumidor de cine: una revisión preliminar de la literatura”. Revista Colombiana de Psicología, 14(1), 89-99. CEPEDA y ROLDÁN, (2004). “Aplicando en la práctica la técnica PLS en la administración de empresas”. Revista Conocimiento y Competitividad. XIV Congreso Nacional ACEDE. Murcia CHAKRAVARTY, A., LIU, Y., y MAZUNDAR, T. (2010). “The differential effects of online Word of mouth and critics reviews on pre-release movie evaluation”. Journal of Interactive Marketing 24 (2010) 185-197. CHAU, P.Y.K., HU, P., LEE, B.L.P. y AU, A.K.K. (2007). “Examining customers’ trust in online vendors and their dropout decisions: an empirical study”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 6 Nº 2, pp. 171-182. CHEN, S. (2012). “The customer satisfaction-loyalty relation in an interactive e-service setting: the mediators”. Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 19 Nº 2, pp. 202-210. CHEN, Y., FAY, S. y WANG, Q. (2011). “The role of marketing in social media: how online consumer reviews evolve”, Journal of Interactive Marketing, Vol. 25 Nº 2, pp. 85-94. CHENG, J.M.S., BLANKSON, C., WANG, E.S.T. y CHEN, L.S.L. (2009). “Consumer attitudes and interactive digital advertising”, International Journal of Advertising, Vol. 28 Nº 3, p. 501. CHIH, W. H., WANG, K. Y., HSU, L. C., y HUANG, S. C. (2013). “Investigating eWOM effects on online discussion forums: The role of perceived positive eWOM review credibility”. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 16(9), 658–668. BIBLIOGRAFÍA 298 CHILDERS, T.L., CARR, C.L., PECK, J. y CARSON, S. (2001). “Hedonic and utilitarian motivations for online retail shopping behavior”, Journal of Retailing, Vol. 77 Nº 4, pp. 421-423. CHING, H. y ELLIS, P. (2004). “Marketing in cyberspace: what factors drive e-commerce adoption?”. Journal of Marketing Management. Vol. 20 Nº 3/4, pp. 409-429. CHINTAGUNTA, P. K., GOPINATH, S., Y VENKATARAMAN, S. (2010). “The effects of online user reviews on movie box office performance: Accounting for sequential rollout and aggregation across local markets”. Marketing Science, 29(5), 944-957. CHIÓN, M. (1992). “El cine y sus oficios”. Cátedra. Madrid. CHO, C.H. y KHANG, H. (2006). “The state of internet-related research in communications, marketing, and advertising: 1994-2003”. Journal of Advertising, vol. 35 Nº 3, pp. 115-141. CHRISTODOULIDES, G. y MICHAELIDOU, N. (2010). “Cross-national differences in e-wom influence”. European Journal of Marketing. Vol. 46 Nº 11/12, 2012, pp. 1689-1707. CHIU, C., HSU, M. y WANG, E. T. G. (2006). “Understanding knowledge sharing in virtual communities: An integration of social capital and social cognitive theories”. Decision Support Systems, 42, 1872-1888. CHU, S. C., y KIM, Y. (2011). Determinants of consumer engagement in electronic word- of-mouth (eWOM) in social networking sites. International Journal of Advertising, 30(1), 47–75. CHUNG A., NAMB K. y KOO, CH. (2015). “Examining information sharing in social networking communities: applying theories of social capital and attachment”. Telematics and Informatics 33 (2016) 77–91. BIBLIOGRAFÍA 299 CLAES, F. y DELTELL, L. (2014). “Museos sociales. Perfiles museísticos en Twitter y Facebook 2012-2013”. El profesional de la información, 23(6) Vol. 23, nº 6, 2014 (ejemplar dedicado a: big data y analítica digital), págs. 594-602. CLAES, F. y DELTELL, L. (2015). “Audiencia social en Twitter: hacia un nuevo modelo de consumo televisivo”. Trípodos. Facultat de Comunicació i Relacions Internacionals Blanquerna. (36) págs. 109-132 CONGOSTO, M.L., DELTELL, L.; CLAES, F. y OSTESO, J.M. (2013). Análisis de la audiencia social por medio de Twitter. Caso de estudio: los premios Goya 2013, Icono 14, volumen 11 (2), pp. 53-82. doi: 10.7195/ri14.v11i2.577. COOPER, R.G. y KLEINSCHMINDT, E.J. (1986). “An Investigation into the New Product Process: Steps, Deficiencies and Impact”. Journal of Product Innovation Management, 3.pp. 71-85. COLEMAN, J.S. (1990). “Foundation of Social Theory”. Harvard University Press, Cambridge. CONGOSTO, M. L., DELTELL, L., CLAES, F., y OSTESO, J. M. (2013). “Análisis de la audiencia social por medio de Twitter”. Caso de estudio: los premios Goya 2013. Vol. 11, Nº 2. CUEVAS, A. (1976). “Economía cinematográfica. La producción y el comercio de películas” EGEDA. Madrid. CUENDE, D. (2010). “Visión global del mercado de la investigación”. ESOMAR 2009. Investigación y Marketing, 106, 52-53 CUMMINS, S., PELTIER J., SCHIBROWSKY, J.A. y NILL, A. (2014). “Consumer behavior in the online context”. Journal of Research in Interactive Marketing, Vol. 8 Nº 3, pp. 169- 202. BIBLIOGRAFÍA 300 DAVIS, K.C., UHRIG, J., BANN, C., RUPERT, D. y FRAZE, J. (2011). “Exploring African American women’s perceptions of a social marketing campaign to promote HIV testing”. Social Marketing Quarterly, Vol. 17 Nº 3, pp. 39-60. DAUGHERTY, T. y BIOCCA, F. (2002). “Impact of 3-D advertising on product knowledge, brand attitude, and purchase intention: the mediating role of presence”. Journal of Advertising, Vol. 31 Nº 3, pp. 43-58. DHAR, V. y CHANG, E.A. (2009). “Does chatter matter? The impact of user-generated content on music sales”. Journal of Interactive Marketing, Vol. 23 Nº 4, pp. 300-307. DALE, M. (1994). “Esperando el Ave Fénix. El reto de la industria cinematográfica europea”. Revista de Coyuntura Económica Nº3, pp 5-6. DE MATOS, C. A., & ROSSI, C. A. V. (2008). “Word-of-mouth communications in marketing: a meta-analytic review of the antecedents and moderators. Journal of the Academy of Marketing Science, 36(4), 578–596. DE MORAGAS, M. (1993). “sociología de la comunicación de masas. Estructura, funciones y efectos”. Ed. Gustavo Gili S.A. de C.V., México, 1993, pp 127-172 DELTELL, L.; CLAES, F. y OSTESO, J.M. (2013). “Twitter en las campañas comunicativas de películas cinematográficas”. El profesional de la información, 2013, marzo-abril, v. 22, n. 2. ISSN: 1386-6710. DELTEL, L. y GARCÍA E. C. (2013). “Historia y comunicación social”. Vol. 18, Nº Extra 2 (noviembre), págs. 203-217. DELTELL, L., OSTESO, J. M., y CLAES, F. (2013). “Twitter en las campañas comunicativas de películas cinematográficas”. El profesional de la información, 22(2), 128-134. DELTELL, L. (2013). “Audiencias televisivas y líderes de opinión en Twitter. Caso de estudio: El Barco”. Estudios sobre el mensaje periodístico, 19(1), 347-364. BIBLIOGRAFÍA 301 DELTELL, L. (2014). “Audiencia social versus audiencia creativa: caso de estudio Twitter”. Estudios sobre el mensaje periodístico, Nº 20, 1, 2014, págs. 33-47. DELTELL, L. (2014). “Felicidad y narcisismo en Facebook”. In Comunicación actual: redes sociales y lo 2.0 y 3.0 (pp. 201-210). McGraw-Hill Interamericana de España. DELTELL, L. (2016). “Cambio de rumbo. Percepción del cine español en la temporada 2014”. Pensar la Publicidad, Vol. 10, 77-89. DELLAROCAS, C., ZHANG, X. M., & AWAD, N. F. (2007). “Exploring the value of online product reviews in forecasting sales: The case of motion pictures”. Journal of Interactive marketing, 21(4), 23-45. DESAI, M. A., LOEB G.J. y VEBLEN M. F. (2002). “The strategy and sources of motion picture finance”. Harvard Business School Note 9-203-007. Harvard Business School, Cambridge, MA. DE VANY, A., y WALLS, W. D. (1999). “Uncertainty in the Movie Industry: Does Star Power Reduce the Terror of the Box Office”, Journal of Cultural Economics, 23, pp. 285-318. DHOLAKIA, R.R. y CHIANG, K.P. (2003). “Shoppers in cyberspace: are they from Venus or Mars and does it matter?”. Journal of Consumer Psychology, Vol. 13, Nº 1/2, pp. 171- 176. DHOLAKIA, U., BAGOZZIA R. y KLEIN L. (2004). “A social influence model of consumer participation in network- and small-group-based virtual communities”. Intern. J. of Research in Marketing 21 (2004) 241–263. DING, C., CHENG, H. K., DUAN, Y., y JIN, Y. (2017). “The power of the “like” button: The impact of social media on box office”. Decision Support Systems, 94, 77-84. DODSON, J. A. Jr. y MULLER, E. (1978). “Models of new product diffusion through advertising and word-of-mouth”. Management Science 24 (15) (November) 1568-1578. BIBLIOGRAFÍA 302 DOMINICK, J. (2001). “La dinámica de la comunicación masiva”. McGrawHill 2001 DUAN, W., GU, B., y WHINSTON, A. B. (2008). “The dynamics of online word-of-mouth and product sales. An empirical investigation of the movie industry”. Journal of retailing, 84(2), 233-242. DURIE, J. (1993). “The film marketing handbook: A practical guide to marketing strategies for independet films”. Londres: Media Bussines School DRURY, G. (2008). “Social media: Should marketers engage and how can it be done effectively?”. Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice, 9(3), 274-277. DUNNE, Á, LAWLOR, M. y ROWLEY, J. (2010). “Young people’s use of online social networking sites: a uses and gratifications perspective”. Journal of Research in Interactive Marketing, Vol. 4, Nº 1, pp. 46-58. EASTMAN, J.K. y IYER, R. (2004). “The elderly’s uses and attitudes towards the internet”. Journal of Consumer Marketing, Vol. 21 Nº 3, pp. 208-220. ECKLER, P., HEIM, K. y RODGERS, S. (2009). “Effects of congruity, psychological processing of e-sponsors”. Proceedings of the American Academy of Advertising, Cincinnati, Ohio, p. 12. ECKLER, P. y BOLLS, P. (2011). “Spreading the virus: emotional tone of viral advertising and its effect on forwarding intentions and attitudes”, Journal of Interactive Advertising, Vol. 11. Nº 2, pp. 1-11. EIGHMEY, J. y MCCORD, L. (1998). “Adding value in the information age: uses and gratifications of sites on the World Wide Web”, Journal of Business Research, vol. 41, nº 3, pp.187-194. EISENBEISS M., BLECHSCHMIDT B., BACKHAUS K. y FREUND, P. (2011). “The (Real) World Is Not Enough:” Motivational Drivers and User Behavior in Virtual Worlds”. Journal of Interactive Marketing 26 (2012) 4–20. BIBLIOGRAFÍA 303 EMMANOUILIDES, C. y HAMMOND, K. (2000). “Internet usage: predictors of active users and frequency of use”. Journal of Interactive Marketing, Vol. 14 Nº 2, pp. 17-32. EL-GOHARY, H. (2010). “E-Marketing: a literature review from a small businesses perspective”. International Journal of Business and Social Science, Vol. 1 Nº 1, pp. 214- 244. ELIASHBERG, J. y SHUGAN, S. (1997). “Film Critics: Influence or Predictors?”. Journal of Marketing, 61, pp. 68-78. ELIASHBERG, J., JONKER, J., SAWHNEY M. y WIERENGA B. (2000). “MOVIEMOD: An implementable decision-support system for prerelease market evaluation of motion pictures”. Marketing Science. Vol. 19, Iss 3; pag. 226. ELIASHBERG, J., ELBERSE A. y LEENDERS, M. (2006). “The Motion Picture Industry: Critical Issues in Practice, Current Research and New Research Directions”. Vol. 25, Nº6, November-December 2006, pp.638-661. ELIASHBERG, J., HUI, S. y ZHANG Z. (2007). “From Story Line to Box Office: A New Approach for Green-Lighting Movie Scripts”. Vol. 53, nº6, June 2007, pp 881-893. ELIASHBERG, J., WEINBERG, CH. y HUI, S. (2008). Handbook of Marketing Decision Models, DOI: 10.1007/978-0-387-78213-3_13, Springer Science Business Media, LLC 2008. ELLISON, N., STEINFIELD CH. y LAMPE, C. (2007). “Connection strategies: Social capital implications of Facebook-enabled communication practices”. New Media & Society 13(6) 873–892. ELLISON, N., STEINFIELD, CH. y LAMPE, C. (2008). “Social capital, self-esteem, and use of online social network sites: A longitudinal analysis”. Volume 29, Issue 6, November– December 2008, Pages 434–445. BIBLIOGRAFÍA 304 ENGEL, J. F., KOLLAT, D. J., y BLACKWELL, R. D. (1984). “Consumer behavior”. Chicago: The Dryden Press. ESTEBAN, J.A. y LÓPEZ, C. (1998). “El trabajo del año”. Revista Academia. Nº21. FALK, R. F. y MILLER, N. B. (1992). A primer for soft modeling. Akron, Ohio: University of Akron Press. FAP (2007). “Todo el sector audiovisual se une frente a un enemigo común: la piratería”. 1ª Mesa de Cine. FAP (2014). “Observatorio de piratería y hábitos de consumo de contenidos digitales 2014”. http://fap.org.es/es/wp-content/uploads/2016/06/Observatorio-pirateria- 2014.pdf FECE (2016). “Las salas de cine. Datos y Cifras”. Federación de Cines de España (FECE) FÉLEZ, J.A. (2005). “VI Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. FERNÁNDEZ, V. (2005). “Un público para todos los cines”. Revista Academia Nº35. FLANAGIN, A. y METZGER, M. (2001). “Internet Use in the Contemporary Media Environment”. Human Communication Research, Vol. 27 No. 1, January 2001 153–181. FLAVIÁN, C. y GUINALÍU, M. (2005). “The influence of virtual communities on distribution strategies in the internet”. International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 33 Nº 6, pp. 405-425. FLORENTHAL, B. (2014). “Applying uses and gratifications theory to students’ LinkedIn usage”. Young Consumers. Emerald Group Publishing Limited. Vol. 16 Nº 1, pp. 17-35. FOSTER, M. K., FRANCESCUCCI, A., y WEST, B. C. (2010). “Why users participate in online social networks”. International Journal of e-Business Management, 4(1), 3. BIBLIOGRAFÍA 305 FRICKER, R. y SCHONLAU, M. (2002). “Advantages and disadvantages of internet research surveys: evidence tom the literature”. Field Methods, 14 (4), 347-367. FULLWOOD, C., SHEEHAN, N. y NICHOLLS, W. (2009). “Blog function revisited: A content analysis of MySpace”. Blogs CyberPhicrear hipepsychology & Behavior, December, vol. 12, nº 6, 2009, pp. 685-689. FUNDACIÓN TELEFÓNICA (2017). “La sociedad de la información en España 2016”. Fundación Telefónica. GARCÍA, E. C. (2015). “Marca e identidad del cine español: proyección nacional e internacional entre 1980 y 2014”. Editorial Fragua, 2015. GAUTAM, R.K. (2012). “Internet marketing usage by small Indian entrepreneurs: an exploratory study of Punjab”. International Review of Management and Marketing, Vol. 2 Nº 1, pp. 43-51. GÁMIR, A. (2001). “Del cine unipantalla al Megaplex. Transformaciones recientes en la industria de la exhibición cinematográfica en España”. Anales de Geografía de la Universidad Complutense 2001, 21: 223-253. GARCÍA, M. (1985). “Socioestadística. Introducción a la estadística en sociología”. Alianza. Madrid. GARCÍA, N. (2012). “Redes sociales en Internet. Implicaciones y consecuencias de las plataformas 2.0 en la sociedad”. Ed. Universitas SA. GARCÍA, A., LÓPEZ DE AYALA, M.C. y GAONA, C. (2012). “A vision of uses and gratifications applied to the study of Internet use by adolescents”. Comunicación y Sociedad. Vol. XXV, Nº2, 231-254. GAUZENTE, C. y ROY, Y. (2012). “Message content in keyword campaigns, click behavior, and price-consciousness: a study of millennial consumers”. Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 19, Nº 1, pp. 78-87. BIBLIOGRAFÍA 306 GINSBURGH, V., y WEYERS, S. (1999). “On the perceived Quality of Movies”. Journal of cultural Economics, 23, pp. 269-283. GIL, J. (1997). “Marketing para el nuevo milenio. Nuevas técnicas para la gestión comercial en la incertidumbre”. Ed. Pirámide. GIL, M. (2015). “Comportamiento del consumidor de cine en salas: factores motivacionales y tipología del consumidor”. Tesis Doctoral. Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados. UCM GILLY, M., CELSI, M. y SCHAU, H. (2012). “It don’t come easy: overcoming obstacles to technology use within a resistant consumer group”. Journal of Consumer Affairs, Vol. 46 Nº 1, pp. 62-89. GLYNN, W. y FAULDS, D. (2009). “Social media: The new hybrid element of the promotion mix”. Business Horizons (2009) 52, 357-365. GODES, D. y MAYZLIN, D. (2009). “Firm-Created Word-of-Mouth Communication: Evidence from a Field Test. Marketing Science. Vol. 28, Nº 4, July–August 2009, pp. 721– 739. GODES, D. y MAYZLIN, D. (2004). “Using Online Conversations to Study Word-of-Mouth Communication”. Marketing Science. Vol. 23, Nº 4, Fall 2004, pp. 545–560. GODES, D., MAYZLIN, D., CHEN, Y., DAS, S., DELLAROCAS, C., PFEIFFER, B., LIBAI, B., SEN, S., SHI, M. y VERLEGH, P. (2005). “The firm’s management of social interactions”. Marketing Letters, Vol. 16, Nº3/4, pp. 415-428. GOLDSMITH, R.E. (2006). “Electronic Word-of-Mouth”. Encyclopedia of E-Commerce, E- Government and Mobile Commerce, Hershey, PA: Idea Group Publishing, 408-412. GOLDSMITH, R. y HOROWITZ, D. (2006). “Measuring motivations for online opinion seeking”. Journal of Interactive Advertising, Vol 6, Nº 2 (Spring 2006), pp. 3-14. BIBLIOGRAFÍA 307 GOLDSTEIN, R. (2001). “II Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia- coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. GÓMEZ, D., FIGUEIRA, J.R. y EUSEBIO, A. (2012). “Modeling centrality measures in social network analysis using bi-criteria network flow optimization problems, Eur. J. Oper. Res. 226 354–365. GONZÁLEZ, M. (2003). “IV Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia- coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. GOOGLE (2013). “Quantifying Movie Magic with Google Search”. Google Whitepaper. Industry Perspectives+User Insights GOPINATH, S., CHINTAGUNTA, P. K., y VENKATARAMAN, S. (2010). “Measuring local market level differences in the effects of pre-release blogs on a movie’s opening box- office performance”. Working paper. GOSENDE, J. y MARTÍNEZ, L. (2013). “Internet para todos”. Editorial Anaya. GRANITZ, N.A., y WARD, J.C. (1996). “Virtual community: A sociocognitive analysis”. Advances in Consumer Research, 23 (1996), 161–166. GUPTA, R. y KABADAYI, S. (2010). “The relationship between trusting beliefs and web site loyalty: the moderating role of consumer motives and flow”. Psychology and Marketing, Vol. 27. Nº 2, pp. 166-185. HAIR, J. F., ANDERSON, R. E., TATHAM, R. L. Y BLACK, W. C. (1999). Análisis Multivariante (5 ed.). Madrid: Prentice Hall. HAIR, J. F., RINGLE, C. M. y SARSTEDT, M. (2011). “PLS-SEM: Indeed, a silver bullet”. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-151. HAIR, J. F., BUSH, R. P. y ORTINAU, D. J. (2010). “Investigación de mercados. En un ambiente de información digital” (4ª Ed). Mexico: McGraw-Hill Interamericana. BIBLIOGRAFÍA 308 HAIR JR, J. F., HULT, G. T. M., RINGLE, C., y SARSTEDT, M. (2017). “A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM)”. Second Edition. Sage Publications. HAJLI, N., SIMS, J., ZADEH, A. H., y RICHARD, M. O. (2017). “A social commerce investigation of the role of trust in a social networking site on purchase intentions”. Journal of Business Research, 71, 133-141. HARVEY, C.G., STEWART, D.B. y EWING, M.T. (2011). “Forward or delete: what drives peer-to-peer message propagation across social networks?”. Journal of Consumer Behaviour, Vol. 10 Nº 6, pp. 365-372. HAUSER, J. y KENNETH, W. (1982). “Dynamic analysis of consumer response to marketing strategies”. Management Science 28(5) 455-486. HENNIG-THURAU, T., WALSH, G., y WALSH, G. (2003). “Electronic word-of-mouth: motives for and consequences of reading customer articulations on the internet”. International Journal of Electronic Commerce, 8(2), 51-74. HENNIG-THURAU, T., HOUSTON M.B, y WALSH, G (2006). “The differing roles of success drivers across sequential channels: an application to the motion picture industry”. Journal of The Academy of Marketing Science. Ed. Sage. HENNIG-THURAU, T., WIERTZ, C., y FELDHAUS, F. (2012). “Exploring the “Twitter Effect:” An Investigation of the Impact of Microblogging Word of Mouth on Consumers’ Early Adoption of New Products”. Working Paper, March 5, 2012. HORRIGAN, J.B. (2008). “Online shopping. Internet users like the convenience but worry about the security of their financial information”. Pew Internet & American Life, Washington, DC (2008) p. 32. HOYER, W. y MACINNIS, D. (2010). “Comportamiento del consumidor”. Ed. CENGAGE learning, 5ª Ed. BIBLIOGRAFÍA 309 HSU, L. C., CHIH, W. H., WANG, K. Y., y HUANG, S. C. (2015). “Investigating the ripple effect in virtual communities: An example of Facebook Fan Pages”. Computers in Human Behavior 51 (2015) 483–494. HUNT, D., ATKIN, D. y KRISHNAN, A. (2012). “The influence of computer-mediated communication apprehension on motives for Facebook use”. Journal of Broadcasting & Electronic Media, vol. 56 Nº 2, PP. 187-202. HUANG, J., HSIAO, T., y CHEN, Y. (2012). “The effects of electronic word of mouth on product judgment and choice: the moderating role of the sense of virtual community”. Journal of applied social psychology, 42(9), 2326–2347. IAB (2016). “Estudio anual redes sociales”. IAB Spain. IAB (2016), (2017). “Estudio anual medios de comunicación online”. IAB Spain. IAB (2017). “Estudio anual mobile marketing 2017”. IAB Spain. IAB (2016). “Medios de Comunicación Digitales”. IAB Spain. ICAA (2016). “Anuario de cine 2016”. Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. IM, H., LENNON, S.J. y STOEL, L. (2010). “The perceptual fluency effect on pleasurable online shopping experience”. Journal of Research in Interactive Marketing, vol. 4 Nº 4, pp. 280-295. ISHII, A., ARAKAKI, H; MATSUDA, N; UMEMURA, S; URUSHIDANI, T; YAMAGATA, N. y YOSHIDA, N. (2012). “The ‘hit’ phenomenon: a mathematical model of human dynamics interactions as a stochastic process”. New journal of physics, 14(6), 063018. JACKSON, J. D., MUN, Y. Y., y PARK, J. S. (2013). “An empirical test of three mediation models for the relationship between personal innovativeness and user acceptance of technology”. Information & Management, 50(4), 154-161. BIBLIOGRAFÍA 310 JACOBS, B. y De KLERK, H.M. (2010). “Online apparel shopping behaviour of South African professional women: the role of consumers’ apparel shopping scripts”. International Journal of Consumer Studies, Vol. 34 Nº 3, pp. 255-264. JEDIDI, C.; KRIDER, R. y WEINBERG, C. (1998). “Clustering at the movies”. Marketing Letters. Vol. 9, nº 4. The Netherlands: Kluwer Academic Publishers. JANSEN, B., ZHANG, L. y MATTILA, A. (2012). “User reactions to search engines logos: investigating brand knowledge of web search engines”. Electronic Commerce Research, Vol. 12, No. 4, pp. 429-454. JENSEN, M. L., AVERBECK, J. M., ZHANG, Z., y WRIGHT, K. B. (2013). “Credibility of anonymous online product reviews: A language expectancy perspective”. Journal of Management Information Systems, 30(1), 293–324. JI, Y.G., HWANGBO, H., YI, J.S., RAU, P.L.P., FANG, X. y LING, C. (2010). “The influence of cultural differences on the use of social network services and the formation of social capital”. Int. J. Hum. Comput. Interact. 26 (11–12), 1100–1121. JONES, M. J. y C. J. RITZ. (1990). “Incorporating distribution into new product diffusion models”. International Journal. Res. Marketing 8 91-112. JOHNSON, D.S., BARDHI, F. y DUNN, D.T. (2008). “Understanding how technology paradoxes affect customer satisfaction with self-service technology: the role of performance ambiguity and trust in technology”. Psychology y Marketing, vol. 25, nº 5, pp. 416-443. JOY, A., SHERRY, J., VENKATESH, A. y DESCHENES, J. (2009). “Perceiving images and telling tales: a visual and verbal analysis of the meaning of the internet”. Journal of Consumer Psychology, vol. 19 Nº 3, pp. 556-566. KADUSHIN, C. (2013). “Comprender las redes sociales. Teorías, conceptos y hallazgos”. CIS Centro de Investigaciones Sociológicas. BIBLIOGRAFÍA 311 KANG, H., HAHN, M., FORTIN, D.R., HYUN, y EOM, Y. (2006). “Effects of perceived behavioral control on the consumer usage intention of e-coupons”, Psychology and Marketing, Vol. 23 Nº 10, pp. 841-864. KAPLAN, A. y HAENLEIN, M. (2010). “Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons 53, 59-68. KARGAONKAR, P. K. y WOLIN, L. D. (1999). “A multivariate analysis of Web usage”. Journal of Advertising Research, vol. 39, nº 2, 1999, pp. 53-68. KARINTHY, F. (1929). Chain-links. Everything is different. KARNIOUCHINA, E. V. (2011). “Impact of star and movie buzz on motion picture distribution and box office revenue”. International Journal of Research in Marketing, 28(1), 62-74. KAYE, B.K. y JOHSON, T. J. (2002). “Online and in the know: Uses and Gratifications of the Web for political Information”, Journal of Broadcasting & Electronic Media, vol. 46, nº 1, 2002 KIM, H.K. y SONG, J. (2010). “The quality of word-of-mouth in the online shopping mall”, Journal of Research in Interactive Marketing, Vol. 4 Nº 4, pp. 376-390. KIM, J. y GUPTA, P. (2012). “Emotional expressions in online user reviews: how they influence consumers’ product evaluations”, Journal of Business Research, Vol. 65 Nº 7, pp. 985-992. KIM, A. y KO, E. (2012). “Do social media marketing activities enhance customer equity? An empirical study of luxury fashion brand”, Journal of Business Research, Vol. 65 Nº 10, pp. 1480-1486. KING, G. (1988). “Statistical models for political science event counts: bias in conventional procedures and evidence for the exponential Poisson regression model”. American Journal Political Science, 32 839-863. BIBLIOGRAFÍA 312 KINNEAR, T. y TAYLOR, J. (2000). “Investigación de mercados. Un enfoque aplicado”. McGrawHill. 5ª edición KISS, C. y BICHLER, M. (2008). “Identification of influencers-measuring influence in customer networks”. Decision Support System, vol. 46, nº1, pag. 233–253. KUHLMEIER, D. y KNIGHT, G. (2005). “Antecedents to internet-based purchasing: a multinational study”, International Marketing Review, Vol. 22 Nº 4, pp. 460-473. KUCUKEMIROGLU, S. y KARA, A. (2015). “Online word-of-mouth communication on social networking sites. An empirical study of Facebook users”. International Journal of Commerce and Management Vol. 25 No. 1, pp. 2-20 KWAK, M. (2001). “Searching for search costs”. MIT Sloan Management Review, Vol. 42 Nº 3, pp. 8-9. LA FERLE, C., EDWARDS, S.M. y LEE, W.-N. (2000). “Teens’ use of traditional media and the internet”. Journal of Advertising Research, Vol. 40 Nº 3, pp. 55-65. LAMPE, C., WASH, R., VELASQUEZ, A. y OZKAYA, E. (2010). “Motivations to Participate in Online Communities”. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems (pp. 1927-1936). ACM. LANGE, A. (2001). “Un univers très fragmenté: Pour una description systèmatique des entreprises de distribution”, Cinecitta, anno 2, n3/4, gennaio – giugno, Roma. LARA, F. (2003). “IV Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. LAZAR, L. (2005). “Comportamiento del consumidor”. Ed. Pearson Education. LEE, J., SON, I. y LEE, D. (2011). ”The Online Viral Effects on the Sales in the Movie Industry: Analyzing the Roles of Twitter and Internet Portal in Provoking WOM Effect. Korea University Business School. BIBLIOGRAFÍA 313 LEE, S.J. y LEE, Z. (2006). “An experimental study of online complaint management in the online feedback forum”. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, Vol. 16, Nº 1, pp. 65-85. LEE, M., y YOUN, S. (2009). Electronic word of mouth (eWOM). How eWOM platforms influence consumer product judgment. International Journal of Advertising, 28(3), 473– 499.LI, LIEN, C. H., y CAO, Y. (2014). “Examining WeChat users’ motivations, trust, attitudes, and positive word-of-mouth: Evidence from China”. Computers in Human Behavior, 41, 104- 111. LILIEN G.L. y KOTLER, P. (1992). “Toma de Decisiones en Mercadotecnia. Un enfoque aplicado a la construcción de modelos”. CECSA. México. LIM, K.H., LEUNG, K., SIA, C.L. y LEE, M. (2004). “Is eCommerce boundary-less? Effects of individualism-collectivism and uncertainty avoidance on Internet shopping”. Journal of International Business Studies, Vol. 35 Nº 6, pp. 545-559. LIN, C. A. (1993). “Exploring the role of the VCR use in the emerging home entertainment culture”. Journalism Quarterly, 70, 833–842. LIN, Y. H., HSU, C. L., CHEN, M. F., y FANG, C. H. (2017). “New gratifications for social word-of-mouth spread via mobile SNSs: Uses and gratifications approach with a perspective of media technology”. Telematics and Informatics, 34(4), 382-397. LINARES, R. y FERNÁNDEZ, P. (2007). “Internet como nueva herramienta de promoción cinematográfica. Su aplicación en películas internacionales y de producción nacional”. El productor y la producción en la industria cinematográfica. Ed. UCM. LINARES, R. (2008). “El uso del marketing cinematográfico en la industria del cine español”. Tesis Doctoral. Universidad Rey Juan Carlos. BIBLIOGRAFÍA 314 LIPIZZI, C., IANDOLI, L., y MARQUEZ, J. E. R. (2016). “Combining structure, content and meaning in online social networks: The analysis of public's early reaction in social media to newly launched movies”. Technological Forecasting and Social Change, 109, 35-49. LIS, B. (2013). “In eWOM we trust. A Framework of Factors that determine the eWOM Credibility”. Business & Information Systems Engineering, 3(5), 129-140. LIPIZZI, C., IANDOLI, L., y MARQUEZ, J. E. R. (2016). “Combining structure, content and meaning in online social networks: The analysis of public's early reaction in social media to newly launched movies”. Technological Forecasting and Social Change, 109, 35-49 LITMAN, B. (1983). “Predicting Success of Theatrical Movies: An Empirical Study”. Journal of Popular Culture, 16 (spring), 159-175. LITMAN, B. (1998). “The Motion Picture Mega Industry”, Michigan State University, Needham Heights: Allyn and Bacon. LÓPEZ, R.A. (2014). “La construcción del capital social en las redes sociales en internet: discutamos México en Facebook”. Communication, technologie et développement. Nº 1, septiembre 2014, pp. 109-113. LÓPEZ M., MARTÍN F. y ROMERO P.M. (2007). “Una revisión del concepto y evolución del capital social”. Conocimiento, innovación y emprendedores: camino al futuro / coord. Juan Carlos Ayala Calvo. Páginas 1060-1073. LÓPEZ, M., y SICILIA, M. (2013). “Boca a boca tradicional vs. electrónico. La participación como factor explicativo de la influencia del boca a boca electrónico.” Revista Española de Investigación en Marketing ESIC, 17(1), 7-38. LORCA, S., CARRERA, X. y CASANOVAS, M. (2016). “Análisis de herramientas gratuitas para el diseño de cuestionarios on-line”. Revista de Medios y Educación. Nº 49 Julio2016. ISSN: 1133-8482. http://dx.doi.org/10.12795/pixelbit.2016.i49.06 BIBLIOGRAFÍA 315 LOZANO, J. y HERMIDA, A. (2010). “La metamorfosis publicitaria digital: nuevas estrategias de promoción en la industria del cine y la televisión a través de Internet”. Comunicación y desarrollo en la era digital. Congreso AE-IC 3, 4 y 5 de febrero de 2010. LUNA, D., PERACCHIO, L.A. y DE JUAN, M.D. (2002). “Cross-cultural and cognitive aspects of web site navigation”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 30 Nº 4, pp. 397-411. LYNN, G.S., LIPP, S.M., AKGÜN, A.E. y CORTEZ, A. Jr. (2002). “Factors impacting the adoption and effectiveness of the world-wide web in marketing”. Industrial Marketing Management, Vol. 31 No. 1, pp. 35-49. MAHAJAN, V. y MULLER, E. (1979). “Innovation Difusión and New Product Growth Models in Marketing”. Journal of Marketing, 43, 55-68. MAHAJAN, V., MULLER E. y KERIN R. (1984). “Introduction strategy for new products with positive and negative word of mouth”. Management Science. 30 1389-1404. MALIK, A., DHIR, A., Y NIEMINEN, M. (2016). “Uses and gratifications of digital photo sharing on Facebook”. Telematics and Informatics, 33 (1), 129-138. MAYZLIN, D. (2006). “Promotional chat on the internet”. Marketing Science, Vol. 25 Nº 2, pp. 155-163. MALHOTRA, N. (1997). “Investigación de mercados. Un enfoque práctico”. 2ª edic. Prentice Hall Hispanoamerica. México MARQUINA-ARENAS, J. (2014). “Plan Social Media y Community Manager”. Ed. UOC. MARSHA, I. (1983). “Negative Word of Mouth by dissatisfied consumers: a pilot study”. Journal of Marketing January 1983, pp. 68-78. BIBLIOGRAFÍA 316 MÁS, F.J. y RUIZ, E. (2001). “La distribución en la difusión de innovaciones: Comparación de patrones entre países europeos”. Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas (IVIE). MAZZAROL, T., SWEENEY, J. C., y SOUTAR, G. N. (2007). Conceptualizing word-of-mouth activity, triggers and conditions: An exploratory study. European Journal of Marketing, 41(11), 1475-1494. MCMILLAN, S.J. y HWANG, J.S. (2002). “Measures of perceived interactivity: an exploration of the role of direction of communication, user control, and time in shaping perceptions of interactivity”, Journal of Advertising, Vol. 31 Nº 3, pp. 41-54. MEHTA, R. y SIVADAS, E. (1995). “Direct marketing on the internet: an empirical assessment of consumer attitudes”. Journal of Direct Marketing, Vol. 9 Nº 3, pp. 21-34. MEHTA, S. N. (2006). “Money men”. Fortune (May 23). MEJOVA, Y. y SRINIVASAN P. (2012). “Crossing Media Streams with Sentiment: Domain Adaptation in Blogs, Reviews and Twitter”. Proceedings of the Sixth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. MEJOVA, Y. y SRINIVASAN P. (2012). “Political Speech in Social Media Streams: YouTube Comments and Twitter Posts”. WebSci 2012, June 22–24, 2012, Evanston, Illinois, USA. MERLO, R., CONTRERAS, D. y PUENTE, C. (2010). “Análisis de opiniones en Internet a partir de la red social Twitter”. Anales de mecánica y electricidad. Noviembre-Diciembre 2010. MESTYÁN, M., YASSERY, T. y KERTESZ, J. (2013). “Early Prediction of Movie Box Success based on Wikipedia Activity Big Data” arXiv:1211.0970v3 [physics.soc-ph] 26 Jun 2013. MING, F., SEN, S. y CHIANG, M. (2012). “Why Watching Movie Tweets Won’t Tell the Whole Story? WOSN'12 Proceedings of the 2012 ACM workshop on Workshop on online social networks Pages 61-66. BIBLIOGRAFÍA 317 MISHNE, G. y GLANCE, N. (2006). “Predicting movie sales from blogger sentiments”. AAAI Spring Symposium: Computational Approaches to Analyzing Weblogs, 155-158 MOE, W.W. y YANG, S. (2009). “Inertial disruption: the impact of a new competitive entrant on online”. Journal of Marketing, Vol. 73, Nº 1, pp. 109-121. MONTGOMERY, A.L., SHIBO, L., SRINIVASAN, K. y LIECHTY, J.C. (2004). “Modeling online browsing and path analysis using clickstream data”. Marketing Science, Vol. 23 Nº 4, pp. 579-595. MONTOYA-WEIS, M. M. y CALANTONE R. (1994). “Determinants of New Product Performance: A Review and Meta-Analysis” Journal of Product Innovation Management, volumen 11. MOHR, I. (2007). “Buzz Marketing for movies”. Business Horizons 50, 395-403. MORAN, M. y HUNT, B. (2015). “Search engine marketing: driving search traffic to your company's website”. IBM Press/Pearson. 3ª edition. Electronic Book. MORRISON, D.E. y FIRMSTONE, J. (2000). “The social function of trust and implications for e-commerce”, International Journal of Advertising, Vol. 19 Nº 5, pp. 599-623. MOSCHIS, G. P., JILL M., y CHOONG K. (2011). “Research Frontiers on Older Consumers’ Vulnerability”. Journal of Consumer Affairs, 45 (Fall). 467–491. MUKHERJI, J., MUKHERJI, A, y NICOVICH, S. (1998). “Understanding dependency and use of the Internet: A Uses and Gratifications Perspective”. Paper presented to the American Marketing Association, Boston, August, 1998. MUKHERJEE, A. y NATH, P. (2007). “Role of electronic trust in online retailing”, European Journal of Marketing, Vol. 41. Nº 9/10, pp. 1173-1202. MUNIZ, A.M., Jr. y T.C. O’GUINN. 2001. “Brand community”. Journal of Consumer Research 27, March: 412–32. BIBLIOGRAFÍA 318 NEELAMEGHAM R. y CHINTAGUNTA, P. (1999). “A bayesian model to forecast new product performance in domestic and international markets” Marketing Science 18, 2. NEIRA, E. (2012). “La ilusión de las redes sociales”. Revista Fotogramas. http://www.fotogramas.es/Reportajes/La-ilusion-de-las-Redes-Sociales NEIRA, E. (2013). “El espectador social: las redes sociales en la promoción cinematográfica”. Editorial UOC. NGAI, E.W.T. (2003). “Internet marketing research (1987-2000). a literature review and classification”. European Journal of Marketing, Vol. 37, Nº 1/2, pp. 24-49. NIELSEN (2015). “New research: four ways to build summer movie buzz on twitter”. Nielsen. https://blog.twitter.com/marketing/en_us/a/2015/new-research-four-ways- to-build-summer-movie-buzz-on-twitter.html NOR, M. N. M., AHMAD, Z., NOOR, A. N. M., FUAD, N., y KAMARUDDIN, N. A. B. (2018). “Determinants of generation y engagement in electronic word of mouth. in proceedings of the 2nd advances in business research international conference” (pp. 243-252). Springer, Singapore. OGHINA, A., BREUSS, M., TSAGKIAS, M. y DE RIJKE, M. (2012). “Predicting IMDB Movie Ratings Using Social Media”. Proceeding ECIR'12 Proceedings of the 34th European conference on Advances in Information Retrieval, Pages 503-507. OH, C., ROUMANI, Y., NWANKPA, J. K., y HU, H. F. (2017). “Beyond likes and tweets: Consumer engagement behavior and movie box office in social media”. Information & Management, 54(1), 25-37. OKIESHEN, C. y GROSSBART, S. (1998). “Usenet groups, virtual community and consumer behaviors”, Advances in Consumer Research, Vol. 25 Nº 1, pp. 276-282. ONISHI, H. y MANCHANDA, P. (2012). “Marketing activity, blogging and sales”. Intern. Journal of Research in Marketing 29, (2012) 221–234 BIBLIOGRAFÍA 319 OVIEDO-GARCÍA, M. Á., CASTELLANOS-VERDUGO, M., RIQUELME-MIRANDA, A., y DEL JUNCO, J. G. (2014). “La relación entre aprendizaje organizacional y los resultados en la Administración Pública”. Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, 23(1), 1-10. OWEN, B. M. y WILDMAN, S. (1992). Video Economics, Harvard University Press, Cambridge. OYEDELE, A. y MINOR, M.S. (2011). “Customer typology: 3D virtual world”. Journal of Research in Interactive Marketing. Vol. 5 Nº 1, pp. 29-49. PAPACHARISSI, Z. y RUBIN, A.M. (2000). “Predictors of Internet use”. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 44 (2) 175-196. PAPACHARISSI, Z., y MENDELSON, A. (2011). “Toward a new(er) sociability: Uses, gratifications and social capital on Facebook”. In S. Papathanassopoulos (Ed.), Media perspectives for the 21st century (pp. 212–230). New York: Routledge. PAPATLA, P. y LIU, F. (2009). “Google or BizRate? How search engines and comparison sites affect unplanned choices of online retailers”. Journal of Business Research, Vol. 62, Nº 11, pp. 1039-1045. PARK, H. y CHO, H. (2012). “Social network online communities: information sources for apparel shopping”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 29, Nº 6, pp. 400-411. PARK, N., KEE K.F. y VALENZUELA, S. (2009). “Being immersed in social networking environment: Facebook groups, uses and gratifications, and social outcomes”. CyberPsychology & Behavior, vol. 12, nº 6, pp. 729-733. PARK, J., YOON, Y. y LEE, B. (2009). “The effect of gender and product categories on consumer online information search”. Advances in Consumer Research, Vol. 36, pp. 262- 366. BIBLIOGRAFÍA 320 PARKER, R.D., SEARS, D. y SMITH, R. (2012). “International design concepts in Internet tourism marketing: comparing web-design practices in Atlantic Canada and New England”. Academy of Marketing Studies Journal, Vol. 16 Nº 2, pp. 65-78. PHUA, J., JIN, S. V., & KIM, J. J. (2017). “Gratifications of using Facebook, Twitter, Instagram, or Snapchat to follow brands: The moderating effect of social comparison, trust, tie strength, and network homophily on brand identification, brand engagement, brand commitment, and membership intention”. Telematics and Informatics, 34(1), 412-424. PRENDERGAST, G., KO, D., y SIU YIN, V. Y. (2010). “Online word of mouth and consumer purchase intentions”. International Journal of Advertising, 29(5), 687. PINTO, V. (2007). “Cine Europa. Balance de producción 2006”. POKORNY, M., y SEDWICK, J. (2001). “Stardom and the Profitability of Film Making: Warner Bros. in the 1930s”, Journal of Cultural Economics, 25, pp. 157-184. PONCE, I. (2012). “Monográfico: redes sociales”. Gobierno de España. Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Observatorio tecnológico. http://recursostic.educacion.es/observatorio/web/es/component/content/article/104 3-redes- [Acceso 24 de abril de 2016] POMIRLEANU, N., SCHIBROWSKY, J.A., PELTIER, J. y NILL, A. (2013). “A review of internet marketing research over the past 20 years and future research direction”. Journal of Research in Interactive Marketing. Vol. 7 Nº 3, pp. 166-181. PRADO, J.C (1997). “Un Marketing de película” Revista IPMark nº496. PRIETO, J. y FERNÁNDEZ V. (2002). “Building stronger national movie industries: The Case of Spain”. Papeles de trabajo del Instituto de Estudios Fiscales. Serie economía, Nº 29, pags. 1-52 BIBLIOGRAFÍA 321 PUNJ, G. y MOORE, R. (2007). “Smart versus knowledgeable online recommendation agents”, Journal of Interactive Marketing, Vol. 21 Nº 4, pp. 46-60. QUIN, L. (2011). “Word of blog for movies: a predictor and an outcome of box office revenue”. Journal of Electronic Commerce Research, VOL 12, Nº 3, 2011 RAACKE, J., y BONDS-RAACKE, J. (2008). “MySpace and Facebook: Applying the uses and gratifications theory to exploring friend-networking sites. CyberPsychology & Behavior, 11(2), 169–174. RACHERLA, P. y FRISKE, W. (2012). “Perceived ‘usefulness’ of online consumer reviews: an exploratory investigation across three services categories”, Electronic Commerce Research and Applications, Vol. 11 Nº 6, pp. 548-559. RAFAELI, S., RAVID, G. y SOROKA, V. (2004). “De-lurking in virtual communities: A social communication network approach to measuring the effects of social and cultural capital”. Proceedings of the 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. RAFAELI, S., HAYAT, T. y ARIEL, Y. (2009). “Knowledge Building and Motivations in Wikipedia: Participation as "Ba"”. In Ricardo, F.J. ed. Cyberculture and New Media, Rodopi, New York, pp. 52-69. RANCHHOD, A. (2004). “The changing nature of cyber-marketing strategies”. Business Process Management Journal, Vol. 10 Nº 3, pp. 262-277. RAVID, A. (1999). “Information, Blockbusters, and Stars: A Study of the Film Industry”. The Journal of Business, Vol. 72, No. 4 (October 1999), pp. 463-492. REDONDO, I. (2000). “Marketing en el cine”. Ediciones Pirámide. RICCI, L. y COTTE, J. (2001). “Toward understanding individual differences in web usage: the case for timestyle”. Advances in Consumer Research, Vol. 28 Nº 1, pp. 41-41. BIBLIOGRAFÍA 322 RICHARD, M. y CHANDRA, R. (2005). “A model of consumer web navigational behavior: conceptual development and application”. Journal of Business Research, Vol. 58 Nº 8, pp. 1019-1029. RICHARDSON, P.S. (2006). “The impact of organic versus non-organic headlines on response rates to search ads”. Journal of Website Promotion, Vol. 2 Nº 3/4, pp. 43-62. RIDINGS, C. M., GEFEN, D. y ARINZE, B. (2002). “Some antecedents and effects of trust in virtual communities”. Journal of Strategic Information Systems, 11, 271-295. RODRÍGUEZ, E. M. R. (2017). “Lineamientos teóricos y metodológicos de la investigación cuantitativa en ciencias sociales”. In Crescendo, 8(1), 121-127. RODRÍGUEZ, O. (2012). “Curso de Community Manager”. Ed. Anaya. ROGERS, E. M. (1983). “Difussion of Innovations”. The Free Press. New York. ROMERO FRÍAS, E., y ALCARAZ QUILES, F. J. (2010). “Nuevas perspectivas para la investigación en Internet: la Web 2.0 y la Empresa 2.0”. Young Management "Journal of the Young Iberomerican Group of Accounting and Business Administration". (6). ROSERO, C. X. (2016). “Disonancia cognitiva en el proceso de compra: caso Smartphone”. Retos, (10). ROY, S. (2011). “Exploring the propensity to share product information on social networks”. A Thesis Submitted To The Faculty Of The School Of Journalism & Mass Communication Of The University Of Minnesota. RUIZ A. (2002). “III Jornadas de Marketing Cinematográfico”. Conferencia-coloquio. Club Dirigentes de Marketing. Madrid. RUIZ, S.M. y REYNOLDS, N. (2006). “Attitude formation online: how the consumer’s need for cognition affects the relationship between attitude towards the Website and BIBLIOGRAFÍA 323 attitude towards the brand”, International Journal of Market Research, Vol. 48 Nº 2, pp. 139-154. RUI, H., LIU, Y. y WHINSTON A. (2012). “Whose and What Chatter Matters? The Effect of Tweets on Movie Sales”. University of Connecticut. Department of Agricultural and Resource Economics. RUGGIERO, T. (2000). “Uses and Gratifications Theory in the 21st Century”. Mass Communication y Society, 2000, 3(1), 3–37. RUTZ, O.J., TRUSOV, M. y BUCKLIN, R. (2011), “Modeling indirect effects of paid search advertising: which keywords lead to more future visits”. Marketing Science, Vol. 30 Nº 4, pp. 646-665. SAHUQUILLO, P. (2007). “Algunas aportaciones teóricas a la influencia de la televisión en el proceso de socialización de la infancia”. Teor. Educ. 19, pp. 191-224. SALEEM, A., y ELLAHI, A. (2017). “Influence of Electronic Word of Mouth on Purchase Intention of Fashion Products on Social Networking Websites”. Pakistan Journal of Commerce & Social Sciences, 11(2). SALMEN, S.M. y MUIR, A. (2003). “Electronic customer care: the innovative path to e- loyalty”. Journal of Financial Services Marketing. Vol. 8 Nº 2, pp. 133-145. SALVADOR, A. (2013). “Cine y medios sociales: reinventando el marketing promocional”. Cuadernos de documentación multimedia. Vol. 24 Año 2013. ISSN: 1575-9733 SANDER, T., SLOKA, B., y KALKIS, H. (2017). “The Trust of the Information from Employer Rating Platforms”. In International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (pp. 216-228). Springer, Cham SANJURJO, B. (2014). “Manual de Internet y redes sociales”. Una mirada legal al nuevo panorama de las comunicaciones en la red, con especial referencia al periodismo digital, BIBLIOGRAFÍA 324 propiedad intelectual, protección de datos, negocios audiovisuales, ecommerce, consumidores, marketing online y publicidad digital. Ed. Dykinson SL. SARABIA-SÁNCHEZ, F. (2013). “Métodos de investigación social y de la empresa”. Ed. Pirámide. SARMIENTO, J.R. (2015). “Marketing de relaciones. Aproximación a las redes virtuales”. Ed. Dykinson SAWHNEY, M. S. y ELIASHBERG, J. (1996). “A parsimonious model for forecasting gross box office revenues of motion pictures”. Marketing Science. 15 (2) 113-131. SCHIBROWSKY, J.A., PELTIER, J.W. y NILL, A. (2007). “The state of internet marketing research: a review of the literature and future research directions”. European Journal of Marketing, Vol. 41, Nº 7, pp. 722-733. SCHLOSSER, A.E. y SHAVITT, S. (1999). “Survey of internet users’ attitude toward Internet advertising”. Journal of Interactive Marketing, Vol. 13 Nº 3, pp. 34-55. SCHULTZ, D.E. y PELTIER, J.W. (2013). “Social media’s slippery slope: challenges, opportunities and research directions”, Journal of Research in Interactive Marketing, Vol. 7 Nº 2, pp. 86-99. SGAE (2017). “Anuario de las Artes Escénicas, Musicales y Audiovisuales”. Fundación SGAE. SEE-TO, E. W., y HO, K. K. (2014). “Value co-creation and purchase intention in social network sites: The role of electronic Word-of-Mouth and trust–A theoretical analysis”. Computers in Human Behavior, 31, 182-189. SEN, S., PADMANABHAN, B., TUZHILIN, A., WHITE, N. H. y STEIN, R. (1998). “The identification and satisfaction of consumer analysis-driven information needs of marketers on the WWW”. European Journal of Marketing, Vol. 32 Nos 7/8, pp. 688-702. BIBLIOGRAFÍA 325 SEPPA, M., LILJANDER, V. y GUMMERUS, J. (2011). “Private bloggers’ motivations to produce content: a gratifications theory perspective”. Journal of Marketing Management, Vol. 27. Nº 13/14, pp. 1479-1503. SERRA, D. y SOTO-SANFIEL, M.T. (2014). “When the user becomes a publicist: motivations for e-wom on Facebook”. Brazilian Journal of Marketing – BJM Revista Brasileira de Marketing – ReMark Vol. 13, N. 1. Jan./Mar. 2014 SCHIFFMAN, L.G., y KANUK, L.L. (1987). Consumer Behavior, 3d ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. SINGH, N. y MATSUO, H. (2004). “Measuring cultural adaptation on the web: a content analytic study of US and Japanese Web sites”. Journal of Business Research, Vol. 57 Nº 8, pp. 864-872. SMITH, S.M. y WHITLARK, D.B. (2001). “Men and women online: what makes them click?” Marketing Research, Vol. 13 Nº 2, pp. 20-25. SMOCK A., ELLISON B., LAMPE C. y WOHN D. (2011). “Facebook as a toolkit: A uses and gratification approach to unbundling feature use”. Computers in Human Behavior 27 (2011) 2322–2329. SONG, J. y WALDEN, E. (2007). “How consumer perceptions of network size and social interactions influence the intention to adopt peer-to-peer technologies”. International Journal of e-Business Research, 3(4), 49-66. SPARKS, B. y BROWNING, V. (2010). “Complaining in cyberspace: the motives and forms of hotel guests’ complaints online”, Journal of Hospitality Marketing and Management, Vol. 19. Nº 7, pp. 797-818. SQUIRE, J. E. (2004). “The Movie Business Book”, 3rd ed. Fireside, Simon & Schuster, New York. BIBLIOGRAFÍA 326 STAFFORD, T. F. et al. (2004). “Determining Uses and Gratifications for the Internet”. Decision Sciences, 35(2), 2004, pp. 259-288. STEPHEN, A.T. y GALAK, J. (2012). “The Effects of Traditional and Social Earned Media on Sales: A Study of a Microlending Marketplace” Journal of Marketing Research, 49(5), 624-639. SONG, I. et al. (2004). “Internet gratifications and Internet addiction: on the uses and abuses of new media”. Cyberpsychology & Behavior, vol. 7, nº 4, 2004, pp. 384-394. SU, C. C., y CHAN, N. K. (2017). “Predicting social capital on Facebook: The implications of use intensity, perceived content desirability, and Facebook-enabled communication practices”. Computers in Human Behavior, 72, 259-268. SUNDAR, S.S. y KALYANARAMAN, S. (2004). “Arousal, memory, and impression- formation effects of animation speed in web advertising”, Journal of Advertising, Vol. 33 Nº 1, pp. 7-18. SWEENEY, J., SOUTAR, G. y MAZZAROL, T. (2014). “Factors enhancing word-of-mouth influence: positive and negative service-related messages”. European Journal of Marketing, Vol. 48 Nº 1/2, pp. 336-359. THAKUR, R., ANGRIAWAN, A., y SUMMEY, J. H. (2016). “Technological opinion leadership: The role of personal innovativeness, gadget love, and technological innovativeness”. Journal of Business Research, 69(8), 2764-2773. THE COCKTAIL ANALYSIS (2015). “VIII Observatorio de Redes Sociales” TERRY, N., BUTLER, M. y DE ARNO D. (2013). “The Determinants of Domestic Box Office Performance in the Motion Picture Industry”. S.A. fr. J. Bus. Manage. 2013, 44(3) THAKOR, M.V., BORSUK, W. y KALAMAS, M. (2004). “Hotlists and web browsing behavior-an empirical investigation”. Journal of Business Research, Vol. 57, Nº 7, pp. 776-786. BIBLIOGRAFÍA 327 TSAO, W. C. (2014). “Which type of online review is more persuasive? The influence of consumer reviews and critic ratings on moviegoers”. Electronic Commerce Research, 14(4), 559–583. TSAO, W. C., HSIEH, M. T., SHIH, L. W., y LIN, TOM M. Y. (2015). “Compliance with eWOM: The influence of hotel reviews on booking intention from the perspective of consumer conformity”. International Journal of Hospitality Management, 46, 99–111. TSAO, W., y HSIEH, M. (2015). “eWOM persuasiveness: Do eWOM platforms and product type matter?” Electronic Commerce Research, 15(4), 509-541. TUNG, W., MOORE, R. y ENGELLAND, B. (2006). “Exploring attitudes and purchase intentions in a brand-oriented, highly interactive web site setting”. Marketing Management Journal. Vol. 16 Nº 2, pp. 94-106. UGALDE, N., y BALBASTRE-BENAVENT, F. (2013). “Investigación cuantitativa e investigación cualitativa: buscando las ventajas de las diferentes metodologías de investigación”. Revista de Ciencias económicas, 31. URBAN, G.L. (1970). "SPRINTER MOD III: A Model for the Analysis of New Frequently Purchased Consumer Products". Oper. Res. 18 (September-October) 805-853. URIEL E., Y ALDÁS, J. (2005). “Análisis multivariante aplicado”. Aplicaciones al Marketing, investigación de Mercados, Economía, Dirección de Empresas y Turismo. Thomson. VALENZUELA, S., PARK, N. y KEE, K.F. (2009). “Is there social capital in a social network site? Facebook use and college students’ life satisfaction, trust, and participation”. J. Comput. Mediat. Commun. 14 (4), 875–901. VAN DEURSEN y VAN DIJK (2009). “Using the internet: skill related problems in users' online behavior”. Interacting with Computers, 21 (5–6), pp. 393–402. BIBLIOGRAFÍA 328 VAN NOORT, G., ANTHEUNIS, M. y VAN REIJMERSDAL, E. (2012). “Social connections and the persuasiveness of viral campaigns in social network sites: persuasive intent as the underlying mechanism”. Journal of Marketing Communications, Vol. 18 Nº 1, pp. 39-53. VAN NOORT, G. y WILLEMSEN, L.M. (2012). “Online damage control: the effects of proactive versus reactive webcare interventions in consumer-generated and brand- generated platforms”. Journal of Interactive Marketing, Vol. 26 Nº 3, pp. 131-140. VARIETY (1994a). “Exceptions are the rule in foreign B.O.” May 16-22. VARIETY (1994b). “Star Power still fuels Hollywood hits”, Gallup sez. July 25-31. VÄRLANDER, S. (2007). “Online information quality in experiential consumption: an exploratory study”, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 14 Nº 5, pp. 328- 338. VÁZQUEZ- CASIELLES, R., SUÁREZ-ÁLVAREZ, L. y DEL RÍO-LANZA, B. (2013). “The Word of Mouth Dynamic: How Positive (and Negative) WOM Drives Purchase Probability. An Analysis of Interpersonal and Non-Interpersonal Factors”. Journal of Advertising Research. March 2013, pp. 43-60. VOGEL, H. L. (2001). Entertainment Industry Economics. Cambridge University Press, Cambridge, New York. WALK, N.E. y KOOGE, E. (2001). “Real-time database analysis: customer knowledge as a value-determining factor in e-commerce”. Journal of Database Marketing, Vol. 8 Nº 2, pp. 143-149. WALSH, G., GWINNER, K.P. y SWANSON, S. R. (2004). “What makes mavens tick? Exploring the motives of market mavens’ initiation of information diffusion”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 21 No. 2, 109-122. BIBLIOGRAFÍA 329 WIEDMANN, K.-P., WALSH, G., y MITCHELL, V.-W. (2001). “The German Mannmaven: An agent for diffusing market information”. Journal of Marketing Communications, 7, 4 (2001), 195–212. WANG, T., YEH, R. K. J., CHEN, C., y TSYDYPOV, Z. (2016). “What drives electronic word- of-mouth on social networking sites? Perspectives of social capital and self- determination”. Telematics and Informatics, 33(4), 1034-1047. WHITING, A. y WILLIAMS, D. (2013). “Why people use social media: a uses and gratifications approach”. Qualitative Market Research: An International Journal Vol. 16 No. 4, 2013 pp. 362-369. WORTHY, S., HYLLEGARD, K., DAMHORST, M.L., LYONS, N., LAKNER, H., BASTOW- SHOOP, H. y MANIKOWSKE, L. (2004). “Rural consumers’ attitudes toward television and Internet for information search and product purchase”. Family and Consumer Sciences Research Journal. Vol. 33, pp.517-535. WU, S I. (2006). “The impact of feeling, judgment and attitude on purchase intention as online advertising performance measure”. Journal of International Marketing and Marketing Research, Vol. 31 Nº 2, pp. 89-108. XEVELONAKIS, E. y SOM, P. (2012). “The impact of social network-based segmentation on customer loyalty in the telecommunication industry”, Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management, Vol. 19 Nº 2, pp. 98-106. XIMÉNEZ, M. C., Y SAN MARTÍN, R. (2013). “Fundamentos de las técnicas multivariantes”. Madrid: UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia. YANG, J., MAI, E. y BEN-UR, J. (2012). “Did you tell me the truth? The influence of online community on eWOM”. International Journal of Market Research, Vol. 54, Nº 3, pp. 369- 389. BIBLIOGRAFÍA 330 YANG, S. y GHOSE, A. (2010). “Analyzing the relationship between organic and sponsored search advertising: positive, negative, or zero interdependence?”. Marketing Science, Vol. 29 Nº 4, pp. 602-623. YEH, Y. H., y CHOI, S. M. (2011). “MINI-lovers, maxi-mouths: An investigation of antecedents to eWOM intention among brand community members”. Journal of Marketing Communications, 17(3), 145–162. YUN, G.W., PARK, S-Y. y HA, L. (2008). “Influence of cultural dimensions on online interactive review feature implementations: a comparison of Korean and US retail web sites”. Journal of Interactive Marketing, Vol. 22, Nº 3, pp. 40-50. ZHANG, Y., TANG, L.S. y LEUNG, L. (2011). “Gratifications, collective self-esteem, online emotional openness, and traitlike communication apprehension as predictors of Facebook uses”. CyberPsychology, Behavior, and Social Networking, Vol. 14 No. 12, pp. 733-739. ZHANG, W. y SKIENA, S. (2009). “Improving Movie Gross Prediction Through News Analysis”. Proceeding WI-IAT '09 Proceedings of the 2009 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Volume 01 Pages 301-304. ZHOU, Z., JIN X., VOGEL D., FANG Y., y CHEN, X. (2011). “Individual motivations and demographic differences in social virtual world uses: An exploratory investigation in Second Life”. International Journal of Information Management 31 (2011) 261–271. ZHU, D.S., LEE, Z.C. y O’NEAL, G. (2011). “Mr. Risk! Please trust me: trust antecedents that increase online consumer purchase intention”, Journal of Internet Banking and Commerce, Vol. 16 Nº 3, pp. 1-23. ZHU, F. y ZHANG, X. (2010). “Impact of online consumer reviews on sales: the moderating role of product and consumer characteristics”, Journal of Marketing, Vol. 74 Nº 2, pp. 133-148. BIBLIOGRAFÍA 331 ZUFRYDEN, F. (1996). “Linking Advertising to Box Office Performance of New Film Releases: A Marketing Planning Model”. Journal of Advertising Research Julio/Agosto (1996), pp 29-41. ANEXOS 335 336 337 338 339 340 341 342 343 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 Tesis Beatriz Parra Llorente PORTADA AGRADECIMIENTOS ÍNDICE RESUMEN ABSTRACT CAPÍTULO 1: ASPECTOS PRELIMINARES CAPÍTULO 2: MARCO TEÓRICO Y CONCEPTUAL CAPÍTULO 3: MODELO DE INVESTIGACIÓN E HIPÓTESIS CAPÍTULO 4: METODOLOGÍA Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN CAPÍTULO 5: RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN CAPÍTULO 6: CONCLUSIONES DE LA INVESTIGACIÓN BIBLIOGRAFÍA ANEXOS