Estudios relacionados

Partiendo de estas cinco dimensiones señaladas, se realizó la búsqueda de estudios similares a fin identificar las tendencias al respecto. En una primera búsqueda se encontraron 94 estudios relacionados. Tras la revisión a fondo, en apego a los criterios de congruencia y utilidad para el diseño de la escala, se trabajó con 48 estudios. Destaca que se encontraron 14 estudios de la dimensión de privacidad y seguridad en Internet, seguida de reputación digital con 12, visibilidad con nueve, efectos de la identidad personal en el ámbito personal con siete y, finalmente, seis de la dimensión de creación de la identidad digital.

Cabe precisar que algunos estudios hacen referencia a más de una dimensión (^{Ainsa, 2016}; ^{Kim y Choi, 2018}; ^{Mannerström, Hietajärvi, Muotka y Salmela, 2018};). Por ejemplo, ^{Pérez (2012)} y ^{Giones y Serrat (2010)} coinciden en abordar las dimensiones de visibilidad, privacidad y seguridad en Internet y reputación digital, mientras que el estudio de ^{Castañeda y Camacho (2012)} se enfoca en la creación de la identidad digital y la reputación digital. Estos estudios tienen en común el enfoque cuantitativo y que fueron realizados a través de la aplicación de escalas de percepción o encuestas.

La creación de la identidad digital implica un proceso cuyo punto de partida es la identidad personal (^{Mannerström et al., 2018}; ^{Ainsa, 2016}; ^{Bjerede, 2015}). Es decir, se conjuga lo que las personas son desde un punto de vista biológico, social y psicológico con la forma en que se identifican como usuarios de Internet: puede existir correspondencia directa o dar lugar a diferencias entre uno y otro polo (^{Kim y Choi, 2018}; ^{Wise y O’Byrne, 2015}). Asimismo, no hay que perder de vista un punto arriba ya mencionado: los usuarios pueden generar más de una identidad en un mismo servicio de Internet, vinculado a varios perfiles digitales (^{Castañeda y Camacho, 2012}; ^{Mannerström et al., 2018}; ^{Wise y O’Byrne, 2015}).

En relación con la visibilidad, para ^{Van y Steinfield (2018)}, así como para ^{Pérez (2012)}, el proceso de interacción tecnológica entre el usuario y la información (interacción tecnológica) y el intercambio de contenido con otros usuarios (interacción social) es lo que genera la huella digital asociada a cada perfil de usuario (^{Beck, 2015};^{Galera, Hurtado y Fernández, 2014}; ^{Mannerström et al., 2018}). Por supuesto, los usuarios buscan incrementar su nivel de visibilidad, que se encuentra relacionado con el alcance que logran sus publicaciones. Como es sabido, todo este contenido publicado se asocia con la ciudadanía digital (^{Kim y Choi, 2018}; ^{So, Wu, Xiong y King, 2018}), de modo que las personas que utilizan redes sociales y demás servicios de Internet deben de cuidar la información que comparten (^{Fernández, 2014}; ^{Giones y Serrat, 2010}; ^{Kim y Choi, 2018}; ^{Pérez, 2012}).

El binomio privacidad y seguridad en el mundo del Internet refiere, por un lado, a implementar acciones en los dispositivos para proteger la información que se considera valiosa (^{Castillejos, Torres y Lagunes, 2016}; ^{Giones y Serrat, 2010}; ^{Pérez, 2012}; ^{Rodríguez y Magdalena, 2016}). Y por el otro, implica también cuidarse de los distintos riesgos existentes al utilizar Internet (^{García, del Olmo y del Hoyo, 2017}; ^{Ortega, del Rey y Casas, 2016}; ^{de Frutos y Vázquez, 2014}). Entre estos riesgos se ubican el ciberbullying o acoso en medios virtuales (^{Herrera, Casas, Romera, Ortega y del Rey, 2017}; ^{Sabater y López, 2015}; ^{D’Antona, Kevorkian y Russom, 2010}), pishing o robo de datos con fines comerciales (^{Castillejos et al., 2016}; ^{Meraz, 2018}), sexting o intercambio de mensajes con contenido erótico (^{Herrera et al., 2017}) y el grooming, cuando los menores de edad están expuestos a tener contacto con personas desconocidas que pretendan hacerle algún daño (^{D’Antona et al., 2010}). Parte de la seguridad también es el cuidado de la salud visual y postura al utilizar dispositivos por tiempo prolongado (^{Saiz, Ronco y Echegaray, 2017}).

Hay estudios que analizan la percepción de estos riesgos por parte de los jóvenes. Algunos de estos participantes jóvenes no se visualizan vulnerables ante estas situaciones, y reconocen además tener ciertos cuidados al navegar por Internet (^{Herrera et al., 2017}; ^{Moreno, Gajardo y Parra, 2016}; ^{Ramos, López y Torrecillas, 2018}); otros, sin embargo, confiesan que han sufrido alguno de los actos arriba mencionados, lo que los ha llevado a fortalecer las medidas de seguridad y privacidad de sus perfiles digitales (^{de Frutos y Vázquez, 2014}; ^{Rodríguez y Magdalena, 2016}; ^{Sabater y López, 2015}).

Como ya se ha mencionado, la reputación digital se construye a partir del contenido que cada usuario genera y comparte en Internet, así como lo que otros usuarios opinan de la persona o institución (^{Giones y Serrat, 2010}; ^{Harrell y Lim, 2017}; ^{Pérez, 2012}), por lo que se han implementado instrumentos para valorar este indicador (^{Dutot y Castellano, 2015}; ^{Nicholas, 2017}; ^{Núñez y Manolakis, 2016}; ^{Seker y Eryarsoy, 2015}), al igual que estudios para conocer las prácticas que implementan los usuarios para generar su reputación digital y el proceso para el cuidado de esta (^{Baladán y Hernández, 2016}; ^{Castañeda y Camacho, 2012}; ^{Kelly, Christen y Snyder, 2013}; ^{Telci y Kantur, 2014}).

En cuanto a los efectos de la identidad digital en el ámbito personal, se ubicaron estudios que plantean dos direcciones. Por un lado, los que analizan el impacto que tiene la interacción y el contenido que han publicado en Internet en lo personal, social o laboral y que de alguna u otra manera puede ayudarles o perjudicarles en cierto momento (^{Ahlquist, 2016}; ^{Ainsa, 2016}; ^{Baladán y Hernández, 2016}; ^{Davis, 2013}); aquí también se inspecciona la influencia que cierta información vista en la Red puede ejercer sobre el aspecto ideológico y de conducta (^{Dalton y Crosby, 2013}; ^{Davis, 2013}). Por el otro lado, están los que analizan la causa e influencia que tienen las interacciones que realiza el usuario con otras personas en un ámbito sociopersonal y la manera en que estas son expresadas en el ámbito virtual (^{de Frutos y Valle, 2014}; ^{Vargas, 2016}).

Participantes

Se eligieron de forma no probabilística a estudiantes de la licenciatura en Pedagogía de la Universidad Veracruzana, del estado de Veracruz, México. El criterio inicial de inclusión fue que estuvieran inscritos en dicho programa académico, sin distinción de edad o ciclo escolar, y que contaran con disponibilidad para participar en el estudio. Posteriormente, mediante un muestreo probabilístico simple sin reemplazo (p = 0.5, q = 95 %, error = 5 %), se seleccionó a 319 estudiantes, de los cuales 88 % eran mujeres y 22 % hombres.

Instrumento

Con base en la revisión de la literatura (^{Bozkurt y Tu, 2016}; ^{Castañeda y Camacho, 2012}; ^{Kim y Choi, 2018}; ^{Mannerström et al., 2018}; ^{Pérez, 2012}; Tusa, 2017; Valderrama, 2018), se desarrolló una escala de percepción denominada IDentifica2.0 para medir la gestión de la identidad digital, entendida como el manejo consciente del entorno web, las oportunidades y peligros de la Red a la hora de publicar la propia información personal en la sociedad del conocimiento (^{Giones y Serrat, 2010}). Este instrumento se empleó en la tesis doctoral de Sistemas y Ambientes Educativos de la Universidad Veracruzana, México. La versión piloteada está integrada por cinco subescalas, con 13 ítems cada una, para un total de 65 ítems, agrupados en cinco dimensiones y 15 indicadores.

Las cinco dimensiones e indicadores son:

Algunos ítems de ejemplo por cada dimensión son los siguientes: a) Construcción de la identidad digital (13 ítems, p. ej.: “Internet me brinda un espacio para expresarme tal y como soy”), b) Visibilidad (13 ítems, p. ej.: “Interactúo con miembros de mi familia por Internet”), c) Privacidad y seguridad en Internet (13 ítems, p. ej.: “Utilizo solamente software original en mis dispositivos”), d) Reputación digital (13 ítems, p. ej.: “Considero que utilizo Internet respetando a los demás usuarios de la Red”), y e) Efectos de la identidad digital en la identidad personal (13 ítems, p. ej.: “Lo que leo y comparto en Internet ha modificado mis creencias, ideas y valores”).

El instrumento se compone de tres partes. En la primera, de datos generales, se solicita información sociodemográfica y académica como edad, sexo, nombre de la escuela y ciclo escolar que cursa; en la segunda parte se presentan tres preguntas, en las que los participantes pueden marcar más de una opción, sobre los servicios de Internet que usan (correo electrónico, apps para celular, música, videos, videojuegos online, trámites de gobierno, trámites escolares y compra/venta), redes sociales utilizadas (Facebook, Whatsapp, Instagram, YouTube, Snapchap y otra app, opción en la que deben especificar), y los dispositivos que emplean para conectarse a Internet (teléfono celular, computadora de escritorio, computadora portátil, tablet, televisión/smart TV y consola de videojuegos), y en la tercera parte se incluyen los ítems con sus opciones de respuesta, cuyo formato utilizado fue de respuesta tipo Likert: Totalmente de acuerdo (TA), De acuerdo (DA), Neutral (N), En desacuerdo (ED) y Totalmente en desacuerdo (TD). Las respuestas fueron valoradas con puntajes de cuatro a uno, respectivamente.

Procedimiento

Retomando la información teórica, se elaboró una primera versión del instrumento que constó de 15 ítems (cinco por cada mecanismo). Esta primera versión se sometió a pruebas de validez de contenido (teórico, cultural y lingüístico) por medio de un juicio de expertos (tres investigadores en la temática y dos docentes universitarios del área de tecnologías de la información y la comunicación [TIC] y educación). Tras sus observaciones, se consideró mantener únicamente los 65 ítems que obtuvieron un índice Kappa de concordancia entre jueces ≥ 0.80; cuatro de ellos redundan en sus opiniones a favor respecto del contenido y coherencia interna del instrumento, mientras que el otro lector señaló algunas observaciones que ayudaron a mejorar su estructura y redacción.

Para poder llevar a cabo el pilotaje del cuestionario previo al análisis de las propiedades psicométricas, se presentó el proyecto de investigación a la dirección y secretaría académica de la Facultad de Pedagogía de la Universidad Veracruzana. Después de ello, se invitó a participar a los estudiantes, haciendo de su conocimiento los objetivos del estudio y solicitando su participación voluntaria. La duración de la aplicación fue, en promedio, de 20 minutos.

Al analizar las propiedades psicométricas del instrumento se establecieron evidencias de confiabilidad, determinada a partir de la consistencia interna de los puntajes obtenidos por el alfa de Cronbach, y validez de constructo, establecida mediante los análisis factoriales exploratorio y confirmatorio.

Análisis de datos

En primer lugar, se calcularon las medias, desviaciones estándar, asimetría y curtosis de los ítems como indicadores de normalidad univariada, así como también se efectuó un análisis de consistencia interna de cada escala mediante el alfa de Cronbach. Posteriormente, se realizó el AFE deductivo, a partir de un método de extracción por componentes principales y rotación varimax, empleando el software estadístico SPSS en su versión 23. Finalmente, se llevó a cabo el AFC con el software AMOS versión 23, utilizando el método de estimación de máxima verosimilitud (ML).

Análisis descriptivos

Se realizaron análisis descriptivos como evidencia de la normalidad univariada en la distribución de los puntajes de los ítems. En la Tabla 2 se muestran los valores de medias (M), desviaciones estándar (DE), asimetría y curtosis de todos los ítems que componen el cuestionario IDentifica2.0. Los valores de asimetría y curtosis sugieren la existencia de normalidad univariada en la distribución de los puntajes de los ítems, debido a que los valores de asimetría y curtosis se consideran aceptables, al encontrarse en los rangos de -3 a +3 y de -10 a +10, respectivamente (^{Griffin y Steinbrecher, 2013}; ^{Kline, 2016}).

Por consiguiente, todos los ítems muestran normalidad univariada en sus puntajes, con excepción de los ítems VIS14, VIS20, PYS36, PYS37 Y PYS38, los cuales presentan valores de curtosis por encima de +3. Sin embargo, en pruebas de modelaje de ecuaciones estructurales como el AFC se admiten valores curtosis de hasta +10 debido a la robustez de la prueba (^{Griffin y Steinbrecher, 2013}; ^{Kline, 2016}).

Por otro lado, el ítem VIS14 fue el que presentó menor variabilidad en sus opciones de respuesta (alrededor de las opciones tres y cuatro), al tener la menor desviación estándar (0.69), con media de 3.63. Por su parte, el ítem CID9 fue el de mayor variabilidad (alrededor de las opciones uno y dos), al obtener la desviación estándar más alta (1.34), alrededor de la media de 1.94.

Análisis de fiabilidad

Se determinó la confiabilidad de los ítems mediante el estadístico alfa de Cronbach. El criterio de inclusión establecido fue considerando aquellos ítems con correlaciones superiores a 0.30 respecto al total de la escala (^{DeVellis, 2012}). Como resultado del análisis de consistencia interna, se decidió eliminar 18 ítems del cuestionario que no cumplieron con el criterio de inclusión. Como se aprecia en la Tabla 3, siete ítems corresponden a la escala de Construcción de la identidad digital (CID1, CID2, CID3, CID8, CID9, CID10 Y CID11), dos a la escala de Visibilidad (VIS14 Y VIS25), dos a Privacidad y seguridad en Internet (PYS28 Y PYS39), cinco de Reputación digital (RED40, RED41, RED42, RED48 Y RED49) y dos de Efectos de la identidad digital (EID62 Y EID65).

Análisis factorial exploratorio (AFE)

Se realizó un AFE deductivo, con un método de extracción de componentes principales con rotación Varimax. El criterio de exclusión fue que aquellos ítems con cargas factoriales menores a 0.30 y aquellos que presentaban cargas mayores a este valor en dos factores (^{DeVellis, 2012}). Para el caso de la subescala de Construcción de la identidad digital (CID), el índice Kaiser, Meyer y Olkin (KMO) fue mediocre, de 0.67, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 288.4, p < 0.000). Se obtuvo una solución de dos factores que explicó 77.4 % de la varianza total de los puntajes.

El KMO de la subescala de Visibilidad (VIS) fue normal al alcanzar un valor de 0.73, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 586.93, p < 0.000). Se obtuvo una solución con dos factores que explican 61.9 % de la varianza total de los puntajes. Para la subescala de Privacidad y seguridad en Internet (PYS) el KMO fue normal de 0.78, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 622.42, p < 0.000). Se obtuvo una solución con tres factores que resulta 63.3 % de la varianza total de los puntajes. En el caso de la subescala de Reputación digital (RED) el KMO fue mediocre, al alcanzar apenas el valor de 0.65, y la prueba de esfericidad de Bartlett resultó significativa (X² = 331.60, p < 0.000). Arrojó una solución con dos factores que refiere 68.6 % de la varianza total de los puntajes.

Para la escala de Efectos de la identidad digital en el ámbito digital (EDID) se calculó nuevamente el KMO, que resultó notable al llegar a 0.805, y la prueba de esfericidad de Bartlett una vez más resultó significativa (X² = 881.00, p < 0.000). La reducción de términos se obtuvo con dos factores que logran explicar 50.8 % de la varianza total de los puntajes. Sobre esta última escala, los ítems cargaron hacia dos o más factores con cargas superiores a 0.30, por lo que no se consiguió una extracción adecuada de factores que tuviera congruencia con la teoría del diseño de la escala y pudiera explicar 60 % de la varianza total. De esta forma, se buscó una adecuación del modelo mediante un AFC.

Con base en el criterio de exclusión establecido por ^{DeVellis (2012)}, se decidió eliminar nueve ítems del cuestionario: uno de la escala de Construcción de la identidad digital (CID7), cuatro de la escala de Visibilidad (VIS21, VIS22, VIS23 Y VIS26), ninguno de Privacidad y seguridad en Internet, tres de Reputación digital (RED43, RED45 y RED46) y uno de Efectos de la identidad digital en el ámbito personal (EID56). En total, los ítems finales fueron 38 repartidos en 11 factores, tal como se muestra en la Tabla 4.

Análisis factorial confirmatorio (AFC)

A fin de corroborar la asociación de factores obtenida en el AFE, se llevó a cabo el AFC tomando como criterio base la teoría del instrumento y los análisis factoriales congruentes con el diseño de las subescalas. Además, se consideró el mínimo de tres ítems por factor. Para tal fin, se empleó el método de estimación de máxima verosimilitud para determinar la bondad de ajuste empírica del modelo.

Como resultado del AFC, se eliminaron los ítems que no se asociaron con los factores del modelo (^{Byrne, 2010}; ^{Cea, 2004}). De esta forma, se obtuvieron los modelos de medida por cada escala que cumplieron con los índices de bondad de ajuste, a fin de confirmar la sustentabilidad empírica del modelo. Los índices considerados fueron: el índice ji al cuadrado sobre grados de libertad o relativa (X²/gl), la raíz cuadrada de residual estandarizada (SRMR), el índice de bondad de ajuste ajustado (AGFI), el índice de ajuste comparativo (CFI) y, finalmente, el error de la raíz cuadrada de la media de aproximación (RMSEA). Estos índices se consideran aceptables si sus valores superan los criterios de ajuste establecidos, que son (²/gl > 1; CFI y AGFI > 0.95; SRMR < 0.08 y RMSEA < 0.06 (^{Brown, 2015}; ^{Hooper, Coughlan y Mullen, 2008}; ^{Hu y Bentler, 1999};). A continuación, se presentan los resultados obtenidos en los índices de bondad de ajuste para cada una de las subescalas (ver Tabla 5).

Igualmente como resultado del AFC, se obtiene que las subescalas PYS y EID son las únicas validadas por la totalidad de sus índices de bondad de ajuste. Mientras tanto, en las escalas CID y VIS no se satisfacen los criterios de ajuste en uno de sus índices, el (² relativa y el RMSEA, respectivamente, lo cual se desestima, ya que se pueden considerar validadas por sus cuatros índices restantes. No obstante, en la escala RED no se satisfacen dos (RMSEA y AGFI) de sus cinco índices. Sin embargo, uno de ellos (AGFI) no satisface el criterio por estar apenas una milésima debajo del valor mínimo de ajuste (0.949 < 0.95), lo cual puede despreciarse y, al igual que las dos subescalas anteriores, se considera validado medianamente por cuatro de sus cinco índices de bondad de ajuste.

Una vez validadas las escalas, se presentan sus respectivos modelos de medida, de los cuales solo el correspondiente a la subescala EDID contempla un modelo unidimensional, el resto de ellos resultaron modelos de dos factores, con tres variables observables por componente. Cabe mencionar que para este modelo (EDID), que generó tantos problemas al hacer el AFE, se llegó a una solución unifactorial que ajusta con la teoría, a pesar de que no se haga diferencia entre los efectos de lo real en lo virtual y de lo virtual en lo real. Por lo tanto, se llegó a un modelo de ocho ítems (EID54, EID55, EID56, EID57, EID58, EID59, EID60 y EID61) (ver Figura 1).

Fuente: Elaboración propia

Figura 1 Modelos de medida de la escala IDentifica2.0 (subescalas CID, VIS, PYS, RED y EDID) 

Futuras líneas de investigación

A partir de los resultados aquí descritos, pueden generarse futuras líneas de investigación como el diseño de instrumentos cuantitativos que evalúen conocimientos o habilidades sobre la gestión de la identidad digital, así como estudios con grupos poblacionales distintos como estudiantes de bachillerato o posgrado. Se identifica como área de oportunidad la medición en profesores de diversos niveles educativos, al igual que otras profesiones, lo que permitirá valorar estos constructos presentados.