Del correo y las noticias a Facebook y Youtube: as¨ª se usa internet seg¨²n barrios ricos y pobres

El uso de internet tambi¨¦n es capaz de predecir el estatus socioecon¨®mico. Si en una zona se leen p¨¢ginas de medios, se escucha m¨²sica por streaming, se chatea por WhatsApp, se consulta Google o se mandan muchos correos, la probabilidad de que sea una zona rica y usuarios con estudios es muy alta. Si, al contrario, se entra mucho en Facebook, YouTube, Snapchat, se mira porno y se juega al Candy Crush, las opciones de que sea un barrio pobre crecen.

Un grupo de investigadores espa?oles y de centros espa?oles junto a un empleado de Orange Innovation, compa?¨ªa de telecomunicaciones ...

El uso de internet tambi¨¦n es capaz de predecir el estatus socioecon¨®mico. Si en una zona se leen p¨¢ginas de medios, se escucha m¨²sica por streaming, se chatea por WhatsApp, se consulta Google o se mandan muchos correos, la probabilidad de que sea una zona rica y usuarios con estudios es muy alta. Si, al contrario, se entra mucho en Facebook, YouTube, Snapchat, se mira porno y se juega al Candy Crush, las opciones de que sea un barrio pobre crecen.

Un grupo de investigadores espa?oles y de centros espa?oles junto a un empleado de Orange Innovation, compa?¨ªa de telecomunicaciones que ha proporcionado los datos, ha publicado este mi¨¦rcoles un nuevo art¨ªculo en The Journal of Royal Society Interface donde analizan 3.700 millones de se?ales de m¨®viles en Francia de 2017. Su objetivo es comprobar las diferencias de educaci¨®n, renta y desigualdad en barrios seg¨²n el uso de internet. Y les ha funcionado.

¡°Existe mucha evidencia basada en peque?os sondeos, entrevistas, experimentos con cientos de personas¡±, explica Esteban Moro, investigador en el Massachusetts Institute of Technology y de la Universidad Carlos III, y coautor del art¨ªculo. ¡°Lo que quisimos mostrar nosotros es que existe la posibilidad de estudiar la brecha de todo el uso digital nacional de manera r¨¢pida, barata y manteniendo la privacidad¡±, a?ade.

El resultado les ha sorprendido por la profundidad y constancia de esa brecha: ¡°Hemos encontrado que la brecha es enorme, mucho m¨¢s de lo que reportan estas peque?as encuestas. Nuestro estudio abre la puerta a crear indicadores m¨¢s sostenibles para estudiar esa brecha y su evoluci¨®n¡±, a?ade Moro.

No todas las plataformas o servicios de internet correlacionan igual con educaci¨®n, renta o desigualdad. Instagram y Twitter por ejemplo son menos predictores de estatus. ¡°Es correcto decir que Instagram ser¨ªa m¨¢s usado en barrios m¨¢s ricos y Twitter ser¨ªa m¨¢s usado en barrios m¨¢s pobres, pero lo que predicen estas dos categor¨ªas es poquito, as¨ª que realmente la brecha digital en estas dos aplicaciones entre ricos y pobres es significativa, pero no es muy grande¡±, explica I?aki ?car, investigador del Santander Big Data Institute de la Universidad Carlos III y otro de los coautores del art¨ªculo.

Hay, en cambio, otros servicios cuya capacidad de predicci¨®n es mucho m¨¢s clara. En barrios ricos, las noticias, servicios de streaming de audio como Spotify o WhatsApp y en barrios pobres m¨¢s Facebook, YouTube o Snapchat. ¡°Ah¨ª vemos que las diferencias para los diferentes ejes del estatus socioecon¨®mico son m¨¢s dram¨¢ticas¡±, explica ?car. ¡°Por tanto, podemos decir que mucho Facebook y Snapchat s¨ª ser¨ªa un buen indicador de un barrio humilde¡±. Los investigadores destacan la prudencia a la hora de dar el uso de un solo servicio como un predictor definitivo. La combinaci¨®n de varios es importante para predecir mejor: ¡°El alto ¨¦xito que obtenemos en la predicci¨®n se da midiendo la combinaci¨®n de todas las variables. Si tratamos de predecir ¨²nicamente con dos de ellas, es probable que se obtengan malos resultados en muchos casos¡±, a?ade ?car.

El nivel educativo es el factor que tiene mejor capacidad de predicci¨®n seg¨²n el uso relativo de los servicios. Por ejemplo, se ve claramente en el consumo de porno. ¡°A m¨¢s porno, menor nivel educativo¡±, dice ?car. ¡°Pero correlaciona muy poquito con renta y desigualdad, aunque sigue siendo significativo¡±, detalla. El consumo de porno nos dice poco sobre el nivel de renta o desigualdad.

Esta investigaci¨®n abre el camino a estudiar una nueva brecha de uso digital, que se suma a la ya conocida brecha de acceso a internet. ¡°Nosotros hemos investigado la brecha de uso digital¡±, dice Moro. ¡°De nada nos sirve reducir la brecha de acceso digital si la gente utiliza de manera tan diferente las herramientas digitales y esta brecha de uso es enorme¡±, a?ade.

Aunque los datos originales son de Francia, los autores creen que las conclusiones son exportables. Para comprobarlo ya est¨¢n intentando replicar el estudio: ¡°La brecha de uso digital que vemos es tan grande que creemos que nuestros resultados son transportables a otros pa¨ªses y a?os. Estamos ya embarcados en obtener m¨¢s datos de la operadora para ver el cambio en 2019 y 2020. Sobre todo este ¨²ltimo, ya que creemos que los cambios de comportamiento debidos a la pandemia de covid han modificado y quiz¨¢ incrementado la brecha de uso digital de los diferentes grupos socioecon¨®micos¡±, explica Moro.

La presencia de solo algunos videojuegos como Candy Crush o Clash of Clans proviene de los datos iniciales, proporcionados por Orange. ¡°La identificaci¨®n de ciertos videojuegos en particular viene dada por el proveedor de los datos y simplemente responde a que en su momento, cuando se realiz¨® esta campa?a de toma de datos, eran los juegos de moda y les interesaba medirlos¡±, dice ?car.

Las zonas geogr¨¢ficas que han usado los autores del trabajo son una partici¨®n submunicipal habitual en Francia que tiene al menos 1.000 habitantes y la mayor¨ªa oscila entre 1.800 y 5.000. Sus datos proceden de la compa?¨ªa Orange y de los paquetes de datos que los m¨®viles comparten con las antenas. Para poder vincular los m¨®viles con los lugares de residencia, y no por ejemplo con los de trabajo, los investigadores han analizado solo el horario nocturno de consumo, cuando la gente suele estar en su casa. ¡°En el art¨ªculo, hemos comprobado tambi¨¦n lo que ocurre fuera de ese horario nocturno¡±, dice Moro. ¡°Por ejemplo, hemos cogido el uso durante el fin de semana o por la tarde, y los resultados son cualitativamente los mismos. Tenemos, por tanto, seguridad de que nuestros resultados no son solo un reflejo de un diferente uso nocturno del m¨®vil¡±, a?ade.

Su m¨¦todo consiste en comparar el uso en esas divisiones geogr¨¢ficas respecto a la media nacional. Puede ser, por ello, que en barrios ricos se use mucho Facebook, pero que en barrios m¨¢s pobres se use mucho m¨¢s. De ah¨ª el problema para no aislar las aplicaciones ni aplicar estos resultados a usos individuales. ?No se leen noticias de p¨¢ginas de medios en zonas populares? Claro que s¨ª, pero menos que en zonas ricas. ?Hay individuos en barrios ricos que usan Facebook o YouTube compulsivamente? Tambi¨¦n.

A pesar de estas distinciones, los autores apuntan a que algunas de las consecuencias posibles del uso de algunas redes afecte m¨¢s a determinadas zonas: ¡°Dado que plataformas como YouTube o redes sociales como Facebook han sido utilizadas para propagar desinformaci¨®n y que el uso relativo de esas plataformas es mayor en sitios con menor educaci¨®n y menos ingresos, es probable que el efecto de esa desinformaci¨®n haya afectado m¨¢s a esas zonas¡±, explica Moro.

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