Introducción

Los sistemas de votación en el mundo son considerados de vital importancia para la validez del acto democrático. La falta de motivación de los ciudadanos y las ciudadanas para asistir a las urnas representa un obstáculo para el desarrollo del proceso eleccionario. De acuerdo con datos entregados por el Servicio Electoral de Chile (SERVEL) el rango etario entre 18 a 39 años, en las últimas elecciones voluntarias, presentó un promedio de 36.7% de participación. Frente a esto creemos que la implementación del voto electrónico puede mejorar la calidad y cobertura al sistema electoral chileno, facilitando también que puedan sufragar las personas enfermas, aquellas que están a 200 kilómetros de su domicilio electoral y las que están en el extranjero.

En este trabajo se construyó un modelo de adopción, basado en la Teoría Unificada de la Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT), el cual permita determinar los factores que motivarían a una mayor intensión de adoptar el voto electrónico en la población de 18 a 39 años en las comunas de Concepción y Talcahuano, ubicadas en la Región del Bío-Bío, Chile, mediante la implementación de un modelo de ecuaciones estructurales con el método de mínimos cuadrados parciales (PLS).

En rápida revisión, a junio de 2024 al sistema WOS- Core Collection cuando consultamos por las palabras clave: Electronic vote y UTAUT, solo encontramos un artículo en la materia: ^{Mensah (2020}) quien analiza la implementación de un sistema de voto electrónico en Ghana. Cuando nuevamente revisamos la base de datos WOS- Core Collection por las palabras clave: Electronic vote y PLS detectamos cinco artículos de los cuales solo uno habla de voto electrónico desde una perspectiva ciudadana.

Al respecto ^{Bukari et al. (2023}) analizan la influencia que tienen las redes sociales en el votante de Ghana. En una tercera búsqueda cuando se pregunta a la base de datos WOS-Core Collection por las palabras Electronic vote, Young y Citizen Participation detectamos solo dos artículos. El primero estudia la factibilidad de adelantar la edad de votación de los jóvenes menores de 18 años (Johann et al., 2018). El segundo artículo analiza en qué medida los gobiernos locales han utilizados las TIC para estimular la participación de la población más joven, analizando el caso de EEUU (^{LeRoux et al., 2020}). Cuando revisamos por Electronic vote, Young y Latin America no se encuentran respuestas.

En esta línea destacamos los trabajos de ^{Yao & Murphy (2007}) y ^{Fuster & Grandón (2021}). El primero plantea la implementación de la votación electrónica en las fases tempranas del desarrollo tecnológico. El segundo presenta un modelo PLS para explicar los factores que determinan la adopción del voto electrónico en los jóvenes que están cursando la educación universitaria.

Creemos que este trabajo puede ser aporte debido a que estudia la adopción del voto electrónico; utiliza el modelo UTAUT ampliamente usado en los estudios de la adopción tecnológica; implementa una metodología conocida y pertinente de ecuaciones estructurales; analiza un caso latinoamericano con las especificidades culturales e institucionales; y finalmente amplia el rango a los 18 y 39 años, incorporando una mayor cantidad de ítems que fortalecen los constructos.

El presente trabajo parte revisando el voto electrónico en el contexto del sistema electoral. Luego, se presenta el modelo de adopción UTAUT poniendo especial énfasis en las investigaciones ya realizadas en la materia. En un tercer punto está la metodología, donde se presentan detalles del proceso de recolección de la información y algunos aspectos del análisis PLS. Posteriormente, se presentan y discuten los resultados del estudio de campo. Al final se desarrollan las conclusiones, formulando nuevas líneas de investigación.

Los resultados dan cuenta de la importancia de la Influencia social como un factor clave al momento de decidir usar el voto electrónico. Por otro lado, la población entre los 18 y 39 años ya tiene una base de conocimientos necesarios en digitalización, lo es consistente con la baja importancia que tiene los factores Ansiedad tecnológica e Incertidumbre tecnológica en la decisión de voto electrónico. En general el factor de Facilitación de la participación es decidor de usar el voto electrónico, debido a este grupo el uso de esta tecnología es consistente con una forma de participación ciudadana, más acorde a la sociedad que estamos viviendo hoy.

Marco teórico

La implementación de un sistema de voto electrónico, complementario al convencional, permite aumentar la oferta de medios para llegar mejor a segmentos de la población que no se sienten motivados o no pueden participar en el proceso electoral por diferentes motivos, entre los cuales se cuentan: enfermedad, distancia geográfica por sobre 200 kilómetros o estar en el extranjero al momento de la elección. La votación electrónica puede ser definida como un:

sistema mediante el cual el votante registra directamente su o sus preferencias usando un dispositivo electrónico, ya sea una máquina diseñada específicamente para ello, una computadora personal conectada a Internet, incluso un teléfono celular o teclado (^{Smith 2009}, p. 5; traducción propia).

En este sentido, el voto electrónico debe cumplir con un conjunto de condiciones para que pueda responder mejor a los requerimientos de la democracia: seguridad, protección, fiabilidad técnica, garantías de principios básicos de la democracia, eliminación y prevención del fraude, integración armónica en el régimen electoral, accesibilidad para el votante, disponibilidad, simplicidad, usabilidad, flexibilidad, consenso o aceptación por parte de los implicados, limitación de costes, auditabilidad, agilidad en la obtención de resultados y sencillez del conteo, exactitud y verificabilidad e imparcialidad (^{Places et al., 2017} y ^{Fandiño 2012}).

En varios países se ha implementado la modalidad de voto electrónico (véase tabla 1). En general estos han complementado los sistemas convencionales, debiendo cumplir con estándares mínimos junto con una constante observación por parte de los entes reguladores. En el contexto del estallido social chileno, de 2019, la Asociación Chilena de Municipalidades convocó a una consulta ciudadana on-line para conocer las demandas que tenía la ciudadanía en general, con el objetivo de entregar insumos para una futura nueva constitución. Las autoridades municipales tenían tres modalidades de votación: i) el voto presencial y manual; ii) el voto remoto a distancia por medio de una plataforma web; y iii) el voto presencial electrónico. Cada municipio eligió la modalidad que mejor se acomodaba a sus condiciones locales.

En este sentido ^{Pino (2020}) indica que el proceso no estuvo ajeno a críticas por fallas en la estabilidad de las plataformas, poco control en los mecanismos de seguridad y la sobrecarga del servidor. Pese a esto se valora positivamente la participación electoral, logrando 60% del padrón confeccionado:

La mayor digitalización de la sociedad, en el contexto de la llamada Cuarta Revolución industrial (^{Gatica & Ramos 2020}), puede facilitar la implementación masiva de un sistema de voto electrónico. La utilización cotidiana de las herramientas digitales aumentó con las restricciones sanitarias producto de la COVID, acelerando el acercamiento de la ciudadanía a los medios digitales para convivir. Vemos un “salto en el uso por parte de la población de redes de telecomunicaciones para resolver temas de aprovisionamiento de bienes, conectividad social y acceso a información” (^{Agudelo et al., 2020}, p. 5). La pandemia dejó en claro que nuestra institucionalidad necesita modernizarse, lo cual también involucra la necesidad de mejorar los mecanismos eleccionarios en el país.

Adaptación y Descripción del Modelo UTAUT e Instrumento de Recolección de Datos

Nuestro objetivo principal es identificar los factores que explican la intensión de uso del voto en la población de 18 a 39 años. Con este fin nuestro trabajo propone adaptar la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnologías, conocido como el modelo UTAUT, a este objeto de estudio. En la extensa bibliografía de la adopción de tecnológica existen diferentes modelos, donde destacan: la Teoría de la Acción Razonada (^{Fishbein & Ajzen, 1975}), el Modelo de Aceptación Tecnológica (^{Davis et al., 1989}), la Teoría del Comportamiento Planeado (^{Ajzen, 1991}, ^{Gentry & Calantone, 2002}), el Modelo Motivacional (^{Vásquez, 2019}).

Sin embargo, nuestro trabajo optó por el modelo UTAUT, debido a que integra los elementos de las teorías anteriores y permite entender de mejor forma la adopción de una tecnología compleja por parte de los usuarios finales (^{Venkatesh et al., 2003}, ²⁰¹²). Al respecto ^{Palos et al. (2018}) exponen que el modelo UTAUT tiene a cuatro factores fundamentales para explicar la adopción:

El modelo UTAUT puede incorporar variables moderadoras que permiten que el investigador pueda obtener mejores resultados. Las variables moderadoras o clasificadoras tradicionales son: edad, género y experiencia (^{Solano, 2016}). En este sentido, destacamos cuatro estudios donde se implementa el modelo UTAUT para conocer los factores de adopción del voto electrónico:

Aunque no aplica el modelo UTAUT, sino que utiliza el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), destacamos el trabajo de ^{Nemeslaki et al. (2016)} quienes mediante un modelo PLS determinan que los jóvenes húngaros tienen un alto nivel de predisposición a adoptar el voto en línea. De la revisión bibliográfica, basados en el UTAUT tradicional, se plantea un modelo de adopción que tiene los siguientes constructos:

La Figura 1 representa el modelo teórico UTAUT adaptado sobre adopción del voto electrónico para la población entre 18 a 39 años.

Las hipótesis relativas a las relaciones que existen entre los constructos son:

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Modelo de Investigación 

En la tabla 2 se pueden revisar las diferentes variables que permiten generar cada constructo para explicar el uso de la tecnología.

Metodología

La técnica de recolección de datos fue a través de una encuesta a personas de entre 18 a 39 años de las comunas de Concepción y Talcahuano, ubicado en la Región del Bío-Bío, Chile. El tamaño de muestra fue de 288, de un total de 135.329 ciudadanos en este rango etario (nivel de confianza 95%; margen de error 5.779%). Las encuestas se aplican durante el año 2022, y se logró encuestar el tamaño muestral necesario. Hay que consignar que los modelos de ecuaciones estructurales requieren de contar con un mínimo de 15 observaciones por cada constructo (^{Hair et al., 1999}), en nuestro caso se requiere un mínimo n=165 (15*11), criterio que también fue logrado exitosamente.

Se aplicó un cuestionario basado en un modelo UTAUT, y se utilizó la escala Likert que tiene la ventaja de ser comprensible por cada participante y puede ser esquematizada de manera sencilla por parte del investigador (^{Henseler et al., 2016}). La encuesta fue válida mediante un panel de expertos para corregir problemas en la formulación de las preguntas.

El análisis de los datos se hizo por medio del Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM) con el método de Mínimos Cuadrados Parciales -PLS- (Partial Least Saquare), el cual de acuerdo con ^{Cepeda & Roldan (2004}) combina aspectos de la regresión múltiple y del análisis factorial con el propósito de estimar relaciones de dependencia simultánea. Se utilizan tres fases descritas por ^{Barclay et al. (1995}) para la construcción del modelo:

En la tabla 3 se presenta la información demográfica de la muestra. No hubo encuestas incompletas.

Se evidencia que 57.3% son varones, que el segmento de 20-29 años y 30-39 años tienen 37.9% y 44.8% respectivamente. 66.6% vive en la ciudad de Concepción y 52.1% ha participado electoralmente. A nuestro juicio estas distribuciones no sesgan los resultados de nuestro análisis.

Resultados

Se presentan los resultados del modelo PLS. En principio se analizan la validez y fiabilidad del modelo, posteriormente se estudia la fiabilidad del constructo y la validez convergente. En un tercer punto se evalúa la calidad del ajuste del modelo, y finalmente se analizan los resultados.

Validez y fiabilidad del modelo de medida

Para verificar la validez interna se ha calculado el factor de inflación de varianza (VIF) para cada ítem (ver tabla 4), así como también para los constructos (ver tabla 5), con el propósito de descartar problemas de multicolinealidad. La totalidad de los VIF son menores a 10, e incluso están por debajo de 5, por tanto no hay problemas que puedan afectar la calidad del modelo.

Al respecto ^{Falk & Miller (1992}) plantean que aquellas cargas cruzadas donde λ ≥ 0.5 son válidamente aceptadas. Al revisar la tabla 4 se comprueba que todos los criterios están dentro del rango de validez anteriormente señalado.

En la fiabilidad del constructo se realizan los análisis por medio del coeficiente Alfa de Cronbach (CA) y de la fiabilidad compuesta del constructo (CR) señalados en la tabla 5. En todos los casos se supera el mínimo de 0.7, concluyéndose que existe una consistencia interna en cada uno de los constructos del estudio.

Se analiza la validez convergente a modo de identificar las consistencias internas del modelo propuesto, para ello se verificó la varianza extraída media (AVE), según ^{Fornell & Larcker (1981}) sugiere obtener un valor de 0.5 como límite inferior. Dado los valores de la Tabla 5, se acepta la validez convergente de todos nuestros constructos.

Para evaluar la validez discriminante se utiliza la raíz cuadrada de la varianza extraída media (√AVE), la cual debe ser mayor a las correlaciones al cuadrado. En la tabla 6 se comprueba que la diagonal presenta un valor superior al resto de las correlaciones, por tanto se cumple la norma propuesta por ^{Fornell & Larcker (1981}), existiendo validez discriminante entre los constructos del modelo.

Valoración del Modelo Estructural

La Figura 2 presenta el modelo propuesto. El coeficiente de determinación (R2) para el caso de la Intención de Uso (IU) fue de 0.316 y el R2 para el Uso del Voto Electrónico (UVE) es de 0.453, ambos valores son superiores a 0.1, demostrando que la varianza de las variables endógenas es explicada por los constructos que la predicen (^{Falk & Miller 1992}).

Fuente: elaboración propia.

Notas: ER= Expectativa de Rendimiento; EE= Expectativa de Esfuerzo; IS= Influencia Social; IU= Intención de Uso, UVE= Uso del Voto Electrónico; CF= Condiciones Facilitadoras; CT = Complejidad Tecnológica; FP= Facilitación de la Participación; AT= Ansiedad Tecnológica; IT= Incertidumbre Tecnológica; SE= Sistema Electoral.

Figura 2 Modelo Estructural (se presentan los Coeficientes Path) 

Para comprobar la confiabilidad y ajuste del modelo, de acuerdo con ^{Henseler et al. (2016}) se calculan el Índice de Ajuste Global (GoF), Raíz Cuadrada de la Media de residuos cuadrados (SRMR) y el Índice de Bentler y Bonett (NFI).

Tabla 7 Ajuste del Modelo 

Índice	Sigla	Valores del modelo estimado	Valores de referencia	Calidad del ajuste
Raíz cuadrada de la media de residuos cuadrados	SRMR	0.076	<0.08	Aceptable
Índice de Bentler y Bonett	NFI	0.8	>0.9	Moderadamente aceptable
Índice de ajuste global	GOF	0.55	>0.5	Aceptable

Fuente: elaboración propia.

En general los indicadores de ajuste de modelo son aceptables para el caso de SRMR y GOF. Sin embargo, el índice NFI lo podemos calificar como moderadamente aceptable. Para este caso, de acuerdo con ^{Byrne (1998}), el valor de NFI pierde precisión cuando se aplica a muestras pequeñas. Para que sea aceptable este dato debe tener valores entre 0 y 1, considerándose mayor o igual a 0.9 el umbral para que sea considerado un indicador de buen ajuste. El valor calculado es de 0.8, que es muy cercano al valor óptimo.

Los valores de los Coeficientes de Path representan los pesos de las regresiones estandarizados. Mediante el Bootstrapping se evaluó el nivel de significación (Tabla 8). Adicionalmente, se mide la valoración del tamaño de los efectos (f²), cuando estos valores son ≥ a 0.02 el efecto es "pequeño"; si es ≥ a 0.15 el efecto es "medio"; si el f² ≥ a 0.35 el efecto "grande". Vemos que la mayoría de las relaciones de los constructos el efecto es pequeño, siendo la Intención de uso -IU- la cual más se acerca a un valor medio; vale decir este constructo es el que tiene un mayor impacto en los constructos endógenos.

De acuerdo con ^{Hair et al. (2017}) el Q² debe ser mayor a cero para que se le otorgue validez predictiva al modelo estructural. El Q² de la Intención de Uso es 0.296 y del Uso del Voto Electrónico es 0.389, ambos cumplen lo propuesto por la literatura.

Tabla 8 Significancia Estadística de las Relaciones del Modelo 

Relaciones entre Constructos	Coef. Path	f2	Media de la muestra	Desviación estándar	Estadístico t	P Valores
Ansiedad Tecnológica (AT) → Uso Voto Electrónico (UVE)	0.068	0.005	0.055	0.074	0.921	0.358
Condiciones Facilitadoras (CF) → Uso Voto Electrónico (UVE)	0.039	0.002	0.046	0.065	0.599	0.549
Complejidad Tecnológica (CT) → Uso Voto Electrónico (UVE)	0.165	0.037	0.167	0.045	3.637	0.000***
Expectativa de Esfuerzo (EE) → Intención de Uso (IU)	0.210	0.043	0.214	0.067	3.111	0.002**
Expectativa de Rendimiento (ER) → Intención de Uso (IU)	0.168	0.026	0.169	0.069	2.429	0.015*
Facilitación de la Participación (FP) → Uso Voto Electrónico (UVE)	0.262	0.077	0.264	0.067	3.875	0.000***
Influencia Social (IS) → Intención de Uso (IU)	0.303	0.090	0.302	0.058	5.190	0.000***
Incertidumbre Tecnológica (IT) → Uso Voto Electrónico (UVE)	-0.220	0.053	-0.139	0.171	1.282	0.200
Intención de Uso (IU) → Uso Voto Electrónico (UVE)	0.362	0.142	0.351	0.065	5.583	0.000***
Sistema Electoral (SE) → Uso Voto Electrónico (UVE)	0.093	0.011	0.086	0.059	1.563	0.119

Fuente: elaboración propia.

Donde: *p<0,05; **p<0,01; y ***p<0,001

Discusión de los resultados

Nuestra investigación permitió tener un modelo explicativo de la predisposición del uso del voto electrónico en el segmento poblacional de 18 a 39 años del Gran Concepción. El modelo fue validado en la calidad de sus constructos como al nivel estructural. Pese a que se obtienen R2 por sobre 0.1 (R2 para Intensión de Uso -IU- de 0.316 y R2 Uso de Voto Electrónico -UVE- de 0.453) es pertinente generar, en futuras investigaciones, nuevos modelos de adopción más apropiados para entender la predisposición en el uso del voto electrónico.

Al analizar los principales resultados se constata que la Intención de Uso (IU) es aquella variable que presenta el impacto más alto por sobre los demás constructos. Dentro la Intensión de Uso (IU) tenemos que:

Llama la atención que las Condiciones Facilitadoras (CF), entendidas como las herramientas y recursos que promuevan el uso del voto electrónico y que favorecen dicha participación, no sean significativas. La población entre los 18 a 39 años no ve como determinantes los apoyos logísticos y humanos que pueda ofrecer el Estado para la implementación del voto electrónico. Lo anterior exigirá al Estado generar nuevas formas para apoyar a este importante segmento electoral.

La variable latente Facilitación de la Participación (FP) resulta ser explicativa de uso del voto electrónico. En general los ciudadanos entre los 18 a 39 años sienten que tienen los conocimientos suficientes, que podrían recibir ayuda solo en caso de ser muy necesario y que el uso del voto electrónico encaja muy bien con una forma de participar, más acorde a los nuevos tiempos, donde usan más intensivamente las plataformas tecnológicas en su cotidianidad (^{Agudelo et al., 2020}). Este resultado se refuerza con lo formulado por ^{Bayer & Rodríguez (2015}), quienes constatan una mayor predisposición de la participación electoral de este tramo de edad por la preferencia al uso de las herramientas tecnológicas.

Según nuestros resultados la variable Complejidad Tecnológica (CT) resultó ser significativa al momento de entender el voto electrónico. Al grupo analizado les motiva esta forma de votar, porque la ven más acorde con una manera de entender la participación, por su dominio tecnológico solo necesitan ayudas puntuales, pero valoran de manera importante el saber más del voto electrónico y el comprender con mayor profundidad la tecnología específica.

Nuestros hallazgos plantean que el Sistema Electoral (SE) no es una variable significativa. Esto difiere a lo constatado por ^{Mensah (2020}), donde la confianza de los ciudadanos en el sistema electoral es un factor explicativo de la adopción del voto electrónico en el caso de Ghana. En caso chileno la calidad del sistema electoral se da como un dato que no varía ante al uso de una determinada tecnología.

Un caso similar es el húngaro (^{Nemeslaki et al., 2016}), donde la confianza en el gobierno (administración) no resulta ser significativa para la intensión de uso de voto electrónico. En la misma línea en EEUU, según ^{Powell et al. (2012}), la confianza en el gobierno no es determinante al momento de decidir si adoptar o no el voto electrónico. Los dos últimos casos reafirman nuestros resultados.

En relación con la variable Ansiedad Tecnológica (AT) y la Incertidumbre Tecnológica (IT), según nuestros resultados, no son significativas estadísticamente, debido al alto nivel de alfabetización tecnológica por parte de la población entre los 18 a 39 años, de acuerdo con el instrumento de recolección de datos, estos no perciben mayormente inseguridad al momento de utilizar nuevas tecnologías ni tampoco evidencien grados de vulnerabilidad en los procesos.

Al contrastar estos resultados tenemos los casos húngaros (^{Nemeslaki et al., 2016}) y norteamericano (^{Powell et al., 2012}), donde resulta ser importante para este segmento poblacional la confianza en la Internet como un espacio seguro y confiable. Para un estudio futuro es pertinente profundizar en la variable ciberseguridad como un factor que va a adquirir mayor protagonismo al momento de adoptar el voto electrónico, así como al momento que se siga profundizando en el uso de las nuevas tecnologías digitales en sus diferentes ámbitos de aplicación.

Conclusión

Esta investigación buscó identificar aquellos factores que inciden en la adopción del voto electrónico mediante una adaptación de la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnologías conocida como UTAUT, a la cual se le agregaron constructos que buscaban complementar el modelo propuesto. A pesar de que el modelo cumplió con todas las exigencias estadísticas, tenemos hipótesis iniciales que no fueron validadas, lo cual debe profundizarse en futuras investigaciones.

Resulta interesante analizar la factibilidad de implementar el voto electrónico como una alternativa viable que realmente asegure la participación ciudadana, integrando no solo a los jóvenes, sino también a otros segmentos electorales, buscando mecanismos que permitan generar una propuesta sólida que consolide la democracia a futuro de manera transversal y transparente.

La tecnología hoy permite realizar cambios culturales no solo al nivel micro, sino también a gran escala. Las políticas públicas deben implementar proyectos que potencien el uso de aparatos electrónicos y plataformas digitales que den garantías y certeza a los ciudadanos para alcanzar a desarrollar diferentes procesos eleccionarios, en sus distintas escalas territoriales, ya sea local, regional y nacional.

A la luz de los resultados identificamos algunas limitaciones que constituyen futuras líneas de investigación:

Es necesario recalcar que son pocos los estudios que analizan la intención de uso de un sistema electrónico para elecciones, sin embargo dentro de las semejanzas existentes se coincide en los constructos propios del modelo UTAUT, la influencia social mantiene un nivel de impacto significativo por sobre otras variables latentes. Este resultado debe ser considerado por los “hacedores de política pública”, debiendo considerar el apoyo de los líderes de opinión y un importante despliegue en redes sociales para sensibilizar al potencial elector usuario de esta tecnología.

En este proceso de difusión resulta muy importante difundir el funcionamiento del mecanismo de voto electrónico, bajando las desconfianzas y aumentando la motivación de aumentar la participación ciudadana mediante esta modalidad. Finalmente, resulta fundamental que el proceso de implementación del voto electrónico sea gradual o escalonado de manera de ir ganando confianzas y aprendizajes en relación con las nuevas tecnologías.