Contraste de un Modelo de Red Intencional Descargar este archivo (4 - Contraste de un modelo de red intencional.pdf)

Javier Carreón Guillén, Jorge Hernández Valdés, María Beatriz Castillo Escamilla, Cruz García Lirios1

Universidad Nacional Autónoma de México

Resumen

Si consideramos a Internet como una red intencional de búsqueda de información destacaría una brecha digital entre quienes usan las redes sociales para entretenimiento y diversión frente a quienes buscan información en páginas de revistas. En este sentido, se llevó a cabo un estudio transversal de corte cuantitativo con una selección no probabilística de 253 estudiantes del Estado de México para contrastar el supuesto de ocho dimensiones de la intención de buscar información para fines académicos. Se construyó una escala para medir la variable psicosocial y poder establecer su distribución normal, confiabilidad y validez. A partir de un modelo estructural [X2 = 24,36 (16gl) p = 0,000; GFI = 1,000M RMR = 0,000], la ansiedad fue el factor reflejante del constructo “Red Intencional” (β = 0,53) en referencia a las otras siete dimensiones especificadas el aporte de la presente investigación fue discutido.

Palabras claves: Información, red, intención, ansiedad, desempeño.

Abstract

If we consider the Internet as a network of intentional search for information would highlight a digital divide between those who use social networks for entertainment and fun against those seeking information on magazine pages. In this sense, we conducted a cross-sectional quantitative study with a nonrandom selection of 253 students of the State of Mexico to test the assumption of eight dimensions of the intention of seeking information for academic purposes. A scale was constructed to measure the psychosocial variable and to establish normal distribution, reliability and validity. From a structural model [X2 = 24.36 (16gl) p = 0.000; GFI = 1.000; RMR = 0.000 ], anxiety factor was reflective of the construct "Red Intentional" (β = 0.53) in reference to the other seven specified dimensions, the findings of the state of knowledge and the conceptual framework, the contribution of this research was discussed.

Keywords: Information Network, Intention, Anxiety, Performance

Introducción

La psicología social, a través de los modelos de acción razonada y conducta planifcada, han influido en la construcción de una psicología de la información. En esencia, ambos modelos parten del supuesto según el cual el comportamiento es determinado por la relación entre creencias, actitudes, percepciones e intenciones. Se trata de un proceso que, en el marco de la información que se genera en Internet, explica decisiones de consumo a partir del procesamiento racional, deliberado, planificado y sistemático.

Sin embargo, los modelos psicosociales han sido modificados para ajustar sus relaciones al procesamiento de información en Internet. Son los casos del Modelo de Aceptación de la Tecnología, el Modelo de Adopción del Comercio y el Modelo del Consumo Electrónico. Estos modelos han incorporado las variables psicosociales de creencias, actitudes, percepciones e intenciones que fueron propuestas para explicar un comportamiento eficiente, eficaz y efectivo.

La psicología de la información ha fusionado las variables psicosociales con otros constructos organizacionales tales como: clima laboral, capacitación y adiestramiento. Aunque la psicología educativa, con la propuesta de la auto-eficacia computacional y la psicología clínica con la inclusión de la ansiedad y adicción son participes activas de la construcción de modelos psicológicos informacionales. 

Sin embargo, en un contexto en el que las capacidades son indicadores de Desarrollo Humano Sustentable, las habilidades, conocimientos y motivaciones son fundamentales para explicar la emergencia del emprendimiento y la felicidad como principales propuestas, la psicología en general y la psicología positiva en lo particular, ante las problemáticas relativas a la escasez de recursos y su impacto en los servicios públicos que hacen más vulnerable a los sectores marginados y excluidos.

En este escenario la psicología de la información ha estrechado más sus lazos teóricos y conceptuales con la psicología social ya que las creencias siguen siendo una propuesta sustancial para entender el impacto de las problemáticas ambientales sobre el comportamiento humano a través de los medios de comunicación, principalmente tratándose de la información que se genera en Internet.

Teoría de la Red Intencional

La relevancia de las creencias, entendidas como categorías generales de información, se extiende a la formación de actitudes definidas como categorizaciones específicas de información, las percepciones de riesgo de catástrofes o las percepciones de utilidad de información, asumidas como expectativas que permiten anticipar escenarios de incertidumbre, así como las intenciones de uso de Internet para procesar la información que se genere (véase Figura 1). Son estas relaciones entre las variables psicosociales las que hacen relevante su inclusión en los modelos psicológicos informacionales ya que explican el procesamiento de información de eventos lejanos o cercanos a la vida cotidiana de usuarios de Internet. De este modo, la recepción de información en tiempo real es un factor preponderante en la planificación de estrategias o estilos de vida que aminoren el impacto de las catástrofes.

Sin embargo, la tendencia de los estudios psicológicos informacionales es especificar las variables psicosociales ya que las creencias son categorizaciones muy generales y no podrían anticipar comportamientos específicos, pues aunque las actitudes son categorizaciones más delimitadas, requieren de información percibida para activar decisiones de acción inmediata.

Figura 1. Teoría de la Red Intencional

Precisamente, al ser las intenciones probabilidades decisivas de llevar a cabo una acción racional, deliberada, planificada y sistemática, predicen la emergencia de un comportamiento, empero la información que se genera en Internet propicia un proceso más emocional que racional.

Es por ello que el estudio de las intenciones con dimensiones emocionales y racionales parece ser más pertinente en un escenario impredecible e inconmensurable como lo serían las catástrofes ambientales.

Los estudios psicológicos de la información han establecido ocho dimensiones relacionadas con las intenciones de uso de información que se genera en Internet (véase Figura 2).

La primera dimensión corresponde a la selectividad informacional como una decisión de llevar a cabo una búsqueda de información delimitada (Fuente, Herrero y Gracia, 2010); la segunda dimensión refiere a las similitudes y diferencias de la información buscada en referencia a los estilos de vida y consumo de información de los cibernautas (Hee y Mc Daniel, 2011); mientras que la tercera dimensión obedece a la probabilidad de codificar información y su resguardo en cualquier dispositivo electrónico (Shrrof, Denenn y Ng, 2011). La cuarta dimensión alude a la decisión de buscar información libre de filtros (López y López, 2011); la quinta sugiere que los internautas toman decisiones de búsqueda de información considerando las versiones de diferentes fuentes ante el mismo fenómeno (García, 2011); la sexta supone que la información puede ser reproducida, pero sobre todo producida desde y por el usuario de la red a fin de que se construya una versión grupal de los hechos (Orantes, 2011). Por último se encuentran las dimensiones psicológicas informacionales de la intención de procesar información: la ansiedad (séptima) y la adicción (octava), como dos patologías a las que los internautas están expuestos (Simsek, 2011; Ballesteros, Gil, Gómez y Gil, 2010).

Figura 2. Estado del conocimiento

En síntesis, la intención de procesar información que se genera en Internet tendría ocho dimensiones (véase Figura 3). Tomar la decisión de procesar información muy probablemente iniciaría con la búsqueda selectiva de información (hipótesis 1). Después seguiría con el uso de dispositivos electrónicos diversos que permitan una búsqueda eficiente (hipótesis 2). Posteriormente, la información sería posiblemente resguardada en un código que permitiese procesarse en cualquier dispositivo electrónico (hipótesis 3).

Empero, la búsqueda de información complementaría tendría que realizarse desde dispositivos electrónicos que permitieran un acceso a diversas fuentes de información y a diversos usuarios en la red (hipótesis 4), aunque ello reduciría la difusión de información seleccionada por los internautas (hipótesis 5), pero incrementaría la discusión y el debate ya que los cibernautas de las redes sociales se concentrarían en unos cuantos temas de discusión (hipótesis 6).

No obstante que la búsqueda de información supone una intencionalidad racional, deliberada, planificada y sistemática, la ansiedad por encontrar fuentes de información confiables o compatibles (hipótesis 7) podría desencadenar una patología adictiva que muy probablemente inhibiría y sobre todo limitaría la búsqueda de información en la red (hipótesis 8).

En suma, la intención de procesar información a partir de una búsqueda selectiva, compatible, computable, accesible, extensiva y acumulable puede derivar en una patología de ansiedad y adicción que inhibiría la eficiencia, eficacia y efectividad informativa.

Figura 3. Especificación de relaciones

¿Cuál de las ocho dimensiones esgrimidas refleja la intención de uso de Internet para procesar información mediante la búsqueda selectiva, compatible, computable, accesible, extensiva y acumulable que puede derivar o no en ansiedad y adicción a la información?

Hipótesis nula: La relación especificada entre las ocho dimensiones y el factor intencional se ajustará a los datos observados en el estudio estableciendo a la selectividad como la dimensión preponderante de la intención informacional.

Método

Diseño

Se llevó a cabo un estudio transversal de corte cuantitativo.

Muestra

Se realizó una selección no probabilística de 253 estudiantes de una universidad pública del Estado de México. El criterio de inclusión-exclusión fue haber estado inscrito en el laboratorio de cómputo, pertenecer a una red social y buscar información para la elaboración de tareas, trabajos, prácticas, exposiciones, dinámicas, tesis o reportes de investigación. 120 fueron mujeres (M = 19,5 años de edad y DE = 3,15 años) y 133 hombres (M = 22,5 años de edad y DE = 4,26 años).

Dispositivos:230 mostraron un dispositivo electrónico (M = 3,45 horas de uso al día y DE = 0,46 horas de uso diarias); 240 mostraron su teléfono móvil (0,57 horas en Internet al día y DE 0,25 horas al día en la red), 45 mostraron una laptop (1,35 horas diarias y DE = 0,16 horas al día) y 15 mostraron una tablet (M = 1,46 horas al día y DE = 0,57 horas al día).

Instrumento

Se construyó una Escala de Red Intencional, la cual incluyó 32 reactivos en torno a la selectividad, compatibilidad, computabilidad, accesibilidad, extensionalidad, acumulatividad, ansiedad y adicción (véase Tabla 1).

Tabla 1. Operacionalización de variables

Dimensión

Definición

Ítems

Medición

Selectividad

Nivel de selección en la búsqueda de información para realizar trabajos, tareas, exposiciones, tesis o prácticas.

r1, r2, r3, r4

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Compatibilidad

Grado de relación entre la búsqueda de información y los estilos de vida cotidianos y las actividades académicas

r5, r6, r7, r8

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Computabilidad

Cantidad de almacenamiento de información buscada para llevar a cabo trabajos académicos.

r9, r10, r11, r12

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Accesibilidad

Grado de intercambio de información a partir de la búsqueda de información para la elaboración de tareas, trabajos, exposiciones  o tesis.

r13, r14, r15, r16

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Extensionalidad

Nivel de influencia de los trabajos, tareas o tesis subidos a una página electrónica por parte de buscadores de información.

r17, r18, r19, r20

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Acumulatividad

Número de veces en que la información buscada para realizar tareas, trabajos, exposiciones o tesis es nuevamente utilizada para compartirla con otros usuarios o en otras actividades académicas.

r21, r22, r23, r24

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Ansiedad

Grado de reconocimiento de ansiedad al momento de buscar información, almacenar archivos o revisar documentos con la finalidad de realizar tareas, trabajos o tesis.

r25, r26, r27, r28

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Adicción

Grado de percepción en torno a la cantidad de tiempo que se utiliza para buscar información que sirva en la elaboración de tareas, trabajos, exposiciones o tesis en referencia a otros usuarios

r29, r30, r31, r32

0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Procedimiento

Se solicitó el permiso correspondiente para la aplicación del instrumento en el aula de clases. Una vez que se les explicó a los estudiantes que el estudio no afectaría ni positiva ni negativamente sus calificaciones parciales o finales, se procedió a entregarles la encuesta advirtiéndoles que tenían un máximo de 20 minutos para responder a las mismas. Los casos en los que había una ausencia de respuesta, o bien, una respuesta repetida, fueron eliminados de los análisis estadísticos. Los datos fueron capturados en el Paquete Estadístico para Ciencias Sociales (spss por sus siglas en inglés) y el software Análisis de Momentos Estructuras (amos por sus siglas en inglés) en sus versiones 10 y 6.0 respectivamente.

Análisis

Los análisis multivariables fueron realizados previos requerimientos de distribución normal, confiabilidad y validez para lo cual se utilizaron los parámetros de curtosis, alfa y peso factorial. Una vez establecidas las propiedades psicométricas, se procedió a estimar las correlaciones entre cada uno de los ocho factores con respecto a ellos mismos mediante el estadístico “phi”. Las relaciones de dependencia se calcularon con el parámetro “beta” entre el factor y los indicadores así como el empleo del estadístico “épsilon” para las relaciones entre errores de estimación las variables manifiestas. Por último, el contraste del modelo estructural se realizó con los parámetros chi cuadrada, bondad de ajuste y residual.

Normalidad. Los valores de curtosis cercanos a la unidad fueron asumidos como evidencias de distribución normal. En contraste, aquellos valores superiores a las dos unidades fueron considerados como evidencias para descartar a los ítems de posteriores análisis.

Confiabilidad. Los valores alfa superiores a 0,60 e inferiores a 0,90 fueron considerados como evidencias de consistencia interna entre la escala y los ítems, así como entre las subescalas y los reactivos que la conforman. Por el contrario, los valores inferiores a 0,60 y superiores a 0,90 propiciaron la eliminación de los ítems para análisis subsecuentes.

Validez. Los pesos factoriales, establecidos por las pruebas KMO y Barttlet, así como los análisis factoriales exploratorios de componentes principales con rotación varimax y máxima verosimilitud,  superiores a 0,300 e inferiores a 0,900 fueron aceptados como indicadores de los factores correspondientes, pero aquellos valores inferiores a 0,300 y superiores  0,900 fueron descartados de los análisis siguientes.

Covarianzas. Los valores superiores a 0,30 e inferiores a 0,90 indicaron relaciones de dependencia mientras que los valores inferiores al rango establecido fueron asumidos como relaciones espurias y aquellos valores superiores al rango fueron considerados como relaciones multicolineales.

Estructura. Los valores “beta” inferiores a 0,30 y superiores a 0,90 fueron descartados de una nueva especificación de relaciones mientras que los valores ubicados en el rango establecido fueron considerados como evidencia de relaciones reflejantes del factor en cuestión. En el caso de los valores entre los errores de medición y los factores siguieron la misma lógica que los valores correspondientes a las relaciones entre el factor de segundo orden y las variables latentes de primer orden.

Contraste. Los valores chi cuadrada cercanos a la unidad y significativos fueron asumidos como evidencia de rechazo de la hipótesis nula, pero los valores próximos a la unidad para la bondad de ajuste y los valores cercanos a cero para el residual fueron considerados como preponderantes en la decisión de aceptar la hipótesis nula dada la sensibilidad de la chi cuadrada por el tamaño de la muestra.

Resultados

Selectividad. Lostemas y/o motivos de búsqueda de información son: tareas (M = 1,46 horas al día  y DE = 0,25 horas diarias), exposiciones (M = 0,37 horas diarias y DE = 0,09 horas al día) y trabajos (M = 0,68 horas al día y DE = 0,15 horas diarias).

Compatibilidad. 157 aseguraron que la información buscada está relacionada con sus estilos de vida (M = 2,46 horas diarias y DE = 0,25 horas al día). Empero, 81 señalaron que buscan información desvinculada de su vida privada, pero indispensable para su desarrollo académico (M = 1,47 horas diarias y DE = 0,62 horas al día).

Computabilidad. 45 usuarios declararon que guardan su información en USB (M = 1,29 horas diarias y DE = 0,59 horas diarias), 22 en disco compacto (M = 2,47 horas diarias y DE = 0,70 horas al día), 170 guardan información en su teléfono móvil (M = 2,05 horas al día y DE = 0,93 horas diarias) y 16 guardan información en su correo electrónico (M = 1,46 horas diarias y DE = 0,68 horas al día).

Accesibilidad. 201 usuarios están dispuestos a subir sus trabajos a la red (M = 2,35 horas al día y DE = 0,48 horas diarias) y 45 advirtieron que no subirían sus trabajos para evitar el plagio (M = 1,35 horas al día y DE = 0,12 horas diarias).

Extensionalidad. 140 aceptarían compartir sus trabajos con otros estudiantes de su universidad (M = 1,36 horas diarias y DE = 0,25 horas al día), 62 compartirían información con estudiantes de otras universidades (M = 1,25 horas al día y DE = 0,46 horas diarias), 33 no compartirían información con otros estudiantes (M = 0,47 horas diarias y DE = 0,12 horas al día).

Acumulatividad. 67 señalaron que utilizarán para otros trabajos la información que buscaron (M = 1,46 horas al día y DE = 0,47 horas diarias), mientras que 159 declararon que desecharían la información una vez que entregarán sus trabajos (M = 0,38 horas diarias y DE = 0,10 horas al día).

Ansiedad. 167 reconocieron ansiedad cuando la red es lenta (M = 1,49 horas diarias y DE = 0,39 horas al día), 57 aceptaron ponerse ansiosos cuando no encuentran la información que buscan (M = 1,46 horas diarias y DE = 0,26 horas al día) y 22 se sintieron ansiosos cuando la información que encontraron está incompleta (M = 1,35 horas diarias y DE = 0,25 horas al día).

Adicción. 170 advirtieron que pasan muchas horas en la red (M = 2,35 horas diarias y DE = 0,65 horas al día) mientras que 66 señalaron que deben dedicar más tiempo a buscar información para sus actividades académicas (M = 1,38 horas diarias y DE = 0,26 horas al día). Por último, 17 consideraron que utilizan un tiempo de búsqueda similar al que utilizan sus compañeros (M 1,30 horas diarias y DE = 0,28 horas al día).

Los valores de curtosis cercanos a la unidad muestran una tendencia de distribución normal, aunque los promedios de las respuestas a los ítems señalan que la muestra sólo considera muy probable la relación entre la búsqueda de información y sus vidas cotidianas y actividades académicas (véase Tabla 2).

Tabla 2. Propiedades psicométricas del instrumento

 

Ítems

M

DE

C

F1

F2

F3

F4

F5

F6

F7

F8

 

Subescala de selectividad (alfa = 0,69)

                     

R1

Elegiría información de revistas para elaborar mi exposición

1,03

0,49

2,03

0,381

             

R2

Cualquier información me serviría para elaborar mi tesis

1,06

0,39

2,06

0,382

             

R3

Encontraría información actualizada para realizar tareas

1,07

0,29

2,15

0,392

             

R4

Buscaría cualquier información para hacer mis trabajos

1,19

0,31

2,16

0,391

             
 

Subescala de compatibilidad (alfa = 0,70)

                     

R5

Adaptaría mis actividades a la búsqueda de información en la red

3,10

0,52

2,46

 

0,390

           

R6

Ajustaría mis prioridades a la búsqueda de información en la red

3,04

0,39

2,37

 

0,491

           

R7

Asimilaría cualquier información para aplicarla en mi vida

3,17

0,69

2,33

 

0,330

           

R8

Buscaría información en la red que pueda llevar a la práctica

3,47

0,25

2,01

 

0,410

           
 

Subescala de computabilidad (alfa 0,72)

                     

R9

Respaldaría la información de mi PC para facilitar el plagio

1,06

0,51

2,83

   

0,482

         

R10

Vacunaría mis dispositivos para evitar virus espías

1,01

0,83

2,04

   

0,482

         

R11

Utilizaría cualquier dispositivo para difundir el plagio

1,83

0,93

2,81

   

0,410

         

R12

Almacenaría información en el correo para evitar spam

1,27

0,62

2,93

   

0,441

         
 

Subescala de accesibilidad (0,64)

                     

R13

Difundiría mis trabajos para que los demás me citen

1,20

0,63

2,32

     

0,518

       

R14

Realizaría exposiciones con otros usuarios para ahorrar tiempo

1,17

0,84

2,04

     

0,529

       

R15

Usaría una tecnología que me permitiera trabajar en red

1,28

0,85

2,83

     

0,502

       

R16

Intercambiaría mis tareas con otros usuarios para ahorrar tiempo

1,62

0,19

2,01

     

0,481

       
 

Subescala de extensionalidad (alfa 0 0,78)

                     

R17

Difundiría mi tesis para que otros la criticarán

1,69

0,29

2,46

       

0,518

     

R18

Publicaría mis trabajos para que los demás me reconocieran

1,30

0,38

2,32

       

0,382

     

R19

Vendería mis exposiciones para que mi capacidad sea premiada

1,64

0,41

2,37

       

0,493

     

R20

Subiría mis tareas pata que otros las utilizaran

1,02

0,62

2,83

       

0,513

     
 

Subescala de acumulatividad (alfa = 0,75)

                     

R21

Usaría mis trabajos para elaborar mi tesis

1,29

0,47

2,06

         

0,391

   

R22

Modificaría mis exposiciones para convertirlas en trabajos

1,63

0,35

2,83

         

0,495

   

R23

Buscaría información complementaría a la que tengo

1,03

0,25

2,49

         

0,405

   

R24

Volvería a utilizar mis tareas para realizar trabajos

1,83

0,38

2,04

         

0,506

   
 

Subescala de ansiedad (alfa = 0,68)

                     

R25

Aceptaría mi ansiedad si Twitter me lo señalara

0,38

0,05

2,17

           

0,381

 

R26

Rechazaría cualquier advertencia de restricción a las red

0,49

0,07

2,16

           

0,406

 

R27

Acataría las restricciones de Google* por mi búsqueda excesiva

0,16

0,08

2,71

           

0,591

 

R28

Reconocería mi ansiedad si Facebook me lo advirtiera

0,39

0,04

2,10

           

0,471

 
 

Subescala de adicción (alfa = 0,79)

                     

R29

Utilizaría el tiempo de búsqueda que tardan otros usuarios

0,82

0,04

2,03

             

0,595

R30

Ajustaría mi búsqueda a los criterios de otros usuarios

0,95

0,05

2,07

             

0,405

R31

Navegaría menos tiempo que el promedio de los demás

0,71

0,08

2,05

             

0,591

R32

Buscaría más información si los demás lo hicieran

0,39

0,05

2,06

             

0,606

Curtosis general = 2,47; Boostrap = 0,000; KMO = 0,601; X2 = 12,35 (24gl) p = 0,000; F1 = Selectividad (21% de la varianza explicada), F2 = Compatibilidad (18% de la varianza explicada), F3 = Computabilidad (15% de la varianza explicada), F4 = Accesibilidad (13% de la varianza explicada), F5 = Extensionalidad (11% de la varianza explicada), F6 = Acumulatividad (9% de la varianza explicada), F7 = Ansiedad (7% de la varianza explicada) y F8 = Adicción (6% de la varianza explicada). Todos los ítems tienes como opciones de respuesta: 0 = nada probable, 1 = muy poco probable, 2 = poco probable, 3 = probable, 4 = muy probable

Respecto a la validez de constructos, los pesos factoriales de los ítems en cada uno de los ocho factores especificados indican que existen correlaciones suficientes para sustentar los ocho supuestos multidimensionales de la red intencional de búsqueda de información (véase Figura 4).

Figura 4. Relaciones reflejantes

De este modo, la ansiedad respecto a la rapidez de búsqueda de información, el resguardo de archivos o la completud de los mismos fue el factor reflejante de la intención de uso de Internet para fines académicos (β = 0,53).

Los parámetros de ajuste y residual [X2 = 24,36 (16gl) p = 0,000; GFI = 1,000M RMR = 0,000] sugirieron la aceptación de la hipótesis nula, aún y cuando la chi cuadrada fue significativa y supondría el rechazo de la hipótesis en cuestión.

No obstante, los valores de bondad de ajuste y residual son preponderantes en estos casos y por ello se discuten a continuación las implicaciones de la aceptación del supuesto según el cual los buscadores de información se caracterizan por un proceso psicológico que hemos denominado red intencional.

Se trata de un proceso psicológico que explica las decisiones racionales, deliberadas, planificadas y sistemáticas en torno a la elaboración de trabajos, tareas, exposiciones o tesis a partir de la selección, compatibilidad, computación, acceso, extensión, acumulación, ansiedad y adicción a la información que tienen disponible desde sus dispositivos electrónicos.

Discusión

El presente estudio ha especificado ocho dimensiones de la intención buscar información a través de dispositivos electrónicos con la finalidad de elaborar procesos académicos. Los resultados sugieren la aceptación de la especificidad del modelo reflejante, pero es necesario advertir que el estado del conocimiento ha establecido cada una de estas dimensiones asumiendo que la intencionalidad de usar Internet es una posibilidad latente y poco relevante para el avance de la psicología informacional.

La investigación de Núñez, Ochoa, Vales, Fernández y Paz (2013) en donde encontraron una relación entre actitudes y hábitos en el uso de Tecnologías de Información y Comunicación respecto a entretenimiento más que al desarrollo de competencias investigativas, comparte con el presente trabajo la ansiedad que supone la búsqueda de información para elaborar trabajos, tareas, exposiciones o tesis. También se infiere que, en ambos estudios, el uso de Internet para entretenimiento o diversión genera una adicción que no estaría vinculada con el desempeño académico.

En el trabajo de Balllesteros et al., (2010) la compulsividad fue un factor preponderante en la adicción al uso de redes sociales complementado el hallazgo del presente estudio ya que las patologías en Internet son producto de distorsiones perceptuales acerca de los acontecimientos virtuales con respecto a los compromisos académicos. Es decir, en torno a la fantasía del cibersexo los estudiantes se decantan por una probable compulsión a buscar relaciones virtuales sexuales, mientras que si invertimos el objetivo por el de buscar información para realizar una tesis, los encuestados manifiestan un alto grado de ansiedad ya que no estarían dispuestos a dedicar el tiempo suficiente a la elaboración de un proyecto de investigación.

Por último, en el trabajo de Simsek (2011) la auto-eficacia computacional, indicador de un alto desempeño académico, al correlacionar negativamente con la ansiedad, complementa el hallazgo de la presente investigación, ya que la ansiedad reflejó la intención de uso de Internet para buscar información con fines académicos e investigativos.

No obstante, es menester advertir que la variable psicosocial de intención de uso, en este caso de dispositivos electrónicos para buscar información en la red, es predictora del comportamiento gracias a que transfiere la influencia de las actitudes y las creencias de la información que se genera en Internet. Por ello, es fundamental especificar y contrastar un modelo en el que los cuatro factores de segundo orden expliquen el proceso racional, deliberado, planificado y sistemático de búsqueda de información como síntoma del desarrollo de competencias formativas.

Conclusión

El aporte del presente trabajo al estudio de Internet como un escenario de disponibilidad de información para fines académicos e investigativos es haber establecido ocho dimensiones de la intención de búsqueda de información a través de dispositivos electrónicos.

Sin embargo, es menester profundizar en el análisis de otros factores implicados en la red intencional, tales como creencias, actitudes y comportamientos, para avanzar hacia una teoría que permita explicar la brecha entre quienes usan las redes sociales para su entretenimiento y diversión y quienes usan la red para buscar información que les permita coadyuvar a su formación profesional.

Referencias

Ballesteros, R., Gil, M., Gómez, S. y Gil, B. (2010). Propiedades psicométricas de un instrumento de evaluación de la adicción al cibersexo. Psicothema, 22, 1048-1063

Chuo, Y., Tsai, C., Lan, Y. y Tsai, C. (2011). The effect of organizational support, self efficacy and computer anxiety on the usage intention of e–learning system in hospital. African Journal of Business Management, 5, 5518-5523

Fuente, A., Herrero, J. y Gracia, E.  (2010). Internet y apoyo social: sociabilidad online y ajuste psicosocial en la sociedad de la información. Acción Psicológica, 7, 9-15

García, C. (2011). Estructura de las actitudes hacia el comercio electrónico. Contribuciones a la Economía, 14, 1-10

García, C. (2012). Estructura híbrida de los determinantes sociodemográficos del consumo electrónico. Gepu, 3, 43-53

García, C. (2013). Actitud hacia la utilidad y el riesgo en las redes sociales. Folios, 29, 91-103

Hee, D. y Mc Daniel, S. (2011). Using an extended Technology Acceptance Model in exploring antecedents to adopting fantasy sports league websites. International Journal of Sport Marketing & Sponsorships, 17, 240-253

López, L. y López, J. (2011). Los modelos de adopción de tecnologías de información desde el paradigma actitudinal. Cuadernos Ebape, 9, 176-196

Núñez, D., Ochoa, E., Vales, J., Fernández, M. y Paz, G. (2013). Actitudes y hábitos asociados al uso de las TIC’s en alumnos de psicología. Psicología para América Latina, 25, 91-114

Orantes, S. (2011). Viabilidad del Modelo de la Aceptación de la Tecnología en las empresas mexicanas. Una aproximación a las actitudes y percepciones de los usuarios de las tecnologías de la información. Revista Digital Universitaria, 12, 1-15

Sandoval, R. y Saucedo, N. (2010). Grupos de interés en las redes sociales: el caso de Hi5 y Facebook en México. Educación y Humanidades, 4, 132-142

Shrrof, R., Denenn, C. y Ng, E. (2011). Analysis of the Technology Acceptance Model in examining student’s behavioral intention to use an e-portfolio system. Australasian Journal of Educational Technology, 27, 600-618

Simsek, A. (2011). The relationships between computer anxiety and computer self efficacy. Contemporary Educational Technology, 2, 177-187

Teh, P., Chong, C., Yong, C. y Yew, S. (2010). Internet self–efficacy, computer self–efficacy, and cultural factor on knowledge sharing behavior. African Journal of Business Management, 4, 4086-4095

Notas

1. Escuela Nacional de Trabajo Social. Circuito Interior s/n Ciudad Universitaria, Coyoacán, México, Distrito Federal. CP: 04510. Teléfono: 5622 6666 ext. 47385 javierg@unam.mx