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Explaining the use of instagram in Chile: An application of the decision tree
technique
Article in RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao · January 2019
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5 authors, including:
Giselle Painén-Aravena
Patricio E Ramírez-Correa
Universidad Católica del Norte (Chile)
Universidad Católica del Norte (Chile)
15 PUBLICATIONS 27 CITATIONS
175 PUBLICATIONS 1,320 CITATIONS
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Jorge Alfaro-Pérez
Ari Melo Mariano
Universidad Católica del Norte (Chile)
University of Brasília
62 PUBLICATIONS 225 CITATIONS
273 PUBLICATIONS 345 CITATIONS
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Teoria do Enfoque Metaanalítico Consolidado View project
Proposal of a Knowledge Management model applied to the processes of the People's System of the Brazilian Army (MAP Project) View project
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Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
Iberian Journal of Information Systems and Technologies
Recebido/Submission: 0x1x//0x9x/2018
6
Aceitação/Acceptance: x10
x/x1x1/2018
6
Explicando el uso de Instagram en Chile: Una
aplicación de la técnica de árboles de decisión
Giselle Painén-Aravena1, Patricio Ramírez-Correa1, Jorge Alfaro-Peréz1, Ari Melo
Mariano2, Felipe Machorro-Ramos3
giselle.painen@alumnos.ucn.cl, patricio.ramirez@ucn.cl, jalfaro@ucn.cl, arimariano@unb.
br, felipe.machorro@udlap.mx
1
Universidad Católica del Norte, Larrondo 1281, 1781421, Coquimbo, Chile.
2
Universidad de Brasilia, Campus Darcy Ribeiro, 70904970, Brasilia, Brasil.
3
Universidad de las Américas Puebla, Ex Hacienda Sta. Catarina Mártir S/N, 72810, San Andrés Cholula, México.
Pages: 626–635
Resumen: La red social Instagram es un fenómeno de interés en la adopción
de tecnologías de información. El objetivo de este trabajo es explicar el uso de
Instagram en Chile. A partir de datos recopilados en 3.600 hogares sobre usuarios
de Internet, se utiliza la técnica de árboles de decisión para predecir la adopción
de esta red social. Los resultados informan que la edad del usuario y la adopción
de otras aplicaciones predicen el uso de Instagram con una precisión del 86,48%.
La principal conclusión del estudio señala que Instagram se posiciona como la red
social de gente joven en Chile.
Palabras-clave: Redes sociales; Aceptación de tecnología; Árboles de decisiones;
Instagram; Chile.
Explaining the use of Instagram in Chile: An application of the decision
tree technique
Abstract: The social network Instagram is a phenomenon of interest in the adoption
of information technologies. The objective of this work is to explain the use of
Instagram in Chile. Based on data collected in 3,600 households on Internet users,
decision tree technique is used to predict the adoption of this social network. The
results inform that the age of the user, and the adoption of other applications predict
the use of Instagram with an accuracy of 86.48%. The main conclusion of the study
indicates that Instagram is positioned as the social network of young people in Chile.
Keywords: Social networks; Technology acceptance; Decision trees; Instagram;
Chile.
1. Introducción
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Desde su aparición los servicios de redes sociales (SRS) se han expandido a una velocidad
impresionante (Meng, Martinez, Holmstrom, Chung, & Cox, 2017), estableciéndose
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como un fenómeno extendido y permanente en nuestra sociedad (Waxer, Ninan, Ma, &
Dominguez, 2013). Si bien inicialmente los SRS afectaron ámbitos de la vida personal
de sus usuarios (Ellison, Steinfield, & Lampe, 2007), la actual influencia de estos
sistemas en el ámbito global se ejemplifica tanto en procesos de comunicación política
(Kreiss & Mcgregor, 2018) como en la distribución de información financiera de grandes
corporaciones (Siikanen et al., 2018). Desde una mirada clásica, Boyd y Ellison (2007)
identifican los SRS como servicios de Internet que permiten a los individuos crear un
perfil público o semi-público dentro de un sistema cerrado, con el propósito de gestionar
una lista de usuarios con los que comparten una conexión a través de crear y consumir
contenido. Con una mirada más global, el concepto de SRS se asocia a servicios web en
los que los usuarios establecen algún tipo de relación social a través de Internet, lo cual
permite la emergencia de cierto tipo de estructura social (Martínez & de Frutos, 2018).
De hecho, una característica propia de los SRS es que la decisión de usarlos depende
de las interacciones entre los usuarios, es decir, solo tiene sentido cuando un grupo de
individuos está dispuesto a utilizar esta tecnología en conjunto (Cheung & Lee, 2010).
Desde la perspectiva de la investigación en aceptación de tecnologías de información,
el hecho que los SRS estén basados en tecnología (Qin, Kim, Hsu, & Tan, 2011), su alta
popularidad (Choi & Chung, 2013) y sus características únicas (Qin, Kim, & Tan, 2018),
han impulsado que su estudio sea considera como un tópico de interés dentro del área. Y
si bien diversas investigaciones han tratado frecuentemente a los distintos SRS como un
único fenómeno, se ha propuesto el estudio de las distintas plataformas de SRS en forma
separada, pues los usuarios de ellas varían tanto en sus características demográficas como
sus prácticas de intercambio de información (Choi & Chung, 2013; Meng et al., 2017).
Dentro de los SRS se destaca Instagram (IG), tanto por su rápido crecimiento global
(Sheldon & Bryant, 2016) como por sus propiedades estructurales diferenciadas en
relación a otros SRS (Manikonda, Hu, & Kambhampati, 2014). IG se lanzó al mercado en el
2010 y tiene por propósito habilitar la comunicación de sus usuarios a través de contenido
visual. En el 2018, un total de 1.000 millones de cuentas de IG estaban activas1. Desde una
mirada académica, la adopción de IG se asocia principalmente al entretenimiento de sus
participantes (Alhabash & Ma, 2017), y por tanto, su uso es un fin en sí mismo. Pero más
allá de este uso por motivos hedónicos, en el ámbito empresarial IG es considerado un
importante factor en el futuro del comercio social, pues a través de este SRS las empresas
pueden adquirir nuevos clientes, entregar publicidad e informar de sus promociones
(Turban et al., 2017). De hecho, una explicación del éxito de IG señala la unión virtuosa
entre la cultura y el comercio (Alang, 2018). No obstante a lo anterior, existe carencia en el
estudio académico sobre quiénes son los usuarios de IG (Sheldon & Bryant, 2016).
En este contexto, este trabajo desea aportar con una mirada general de las características
de los individuos que optan por incorporarse a este SRS. En específico, este estudio tiene
por objetivo explicar el uso de IG en Chile. Para este propósito se utiliza la clasificación
basada en árboles de decisiones, una técnica de minería de datos. La importancia
científica de este estudio se relaciona con entregar nueva información sobre los usuarios
de un SRS de contenido visual, una particularidad distinta a los SRS estudiados con
mayor frecuencia en la literatura. Es viable que este tipo de SRS permita la emergencia
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de un tipo de estructura social distinta, y creemos que las características de sus usuarios
permiten escrutar inicialmente esta estructura.
El restante texto se ha organizado de la siguiente forma. Primero realiza una revisión de la
literatura sobre IG, y luego se expone la metodología de análisis. Seguido, son presentados
los resultados con una breve discusión, y por último se entregan las conclusiones.
2. Revisión de la Literatura sobre IG
Si consideramos que la función básica de IG es el entretenimiento (Alhabash & Ma,
2017), este SRS es un tipo de sistema de información hedónico, es decir, un sistema
que tiene como propósito entregar un valor auto realizable a sus usuarios (RamírezCorrea, Mello, & Mariano, 2018)”type”:”article-journal”,”volume”:”14”},”uris”:[“http://
www.mendeley.com/documents/?uuid=96e1d3d5-03f4-4428-89fd-7fbf0d392f58”]}
],”mendeley”:{“formattedCitation”:”(Ramírez-Correa, Mello, & Mariano, 2018. Se ha
establecido que la intención de utilizar los sistemas hedónicos está determinada por
tres antecedentes: la búsqueda de disfrute, la utilidad percibida y la facilidad de uso,
siendo también este último antecedente una explicación de los dos anteriores (Van
der Heijden, 2004). Por tanto, la diferencia entre la adopción de IG y la adopción de
tecnología de funciones utilitaristas está en su antecedente hedónico. En ese sentido,
la teoría de uso y gratificación (Katz, Blumler, & Gurevitch, 1974), que señala que las
diferencias individuales influyen en las motivaciones para interactuar con los medios y
los estilos de vida son más informativos que los datos demográficos para explicar estos
deseos, es útil para entender los antecedentes hedónicos del uso de los SRS (ArenasGaitán, Rondan-Cataluña, & Ramírez-Correa, 2018)based on social identification
theory and uses and gratification theory. This general objective can be divided into two
sub-objectives. First, to measure the relationship between social identity, altruism and
perceived encouragement as antecedents of WOM in SNS. Second, to study the existence
of SNS-user segments which have differentiated behaviors according to the proposed
model. Design/methodology/approach – Partial least squares (PLS, y en particular, del
uso de IG (Hu, Manikonda, & Kambhampati, 2014).
IG es una plataforma de conciencia social asimétrica, es decir, es muy bajo el valor
de reciprocidad entre los usuarios, pues hay muchos seguidores y pocos seguidos
(Manikonda et al., 2014). Considerando lo anterior, es muy posible que los motivadores
hedónicos del uso de IG sean distintos según se crea contenido, por un usuario seguido,
o se consume contenido, por los usuarios seguidores. Asociado a lo anterior, se ha
detectado entre los usuarios de IG que, por una parte, una mayor insatisfacción con
la vida aumenta el consumo de contenido, y por otra, un mayor nivel de narcisismo
aumenta la creación de contenido (Sheldon & Bryant, 2016).
Adicionalmente, los motivadores hedónicos de IG pueden variar según la cultura y género
de los individuos. En relación a la variación cultural, existen reportes que muestran es
hecho: en estudiantes estadounidenses, un alto nivel de actividad social disminuye el uso
de IG (Sheldon & Bryant, 2016), y en cambio, en estudiantes croatas, un objetivo del uso
de IG es la interacción social (Sheldon, Rauschnabel, Antony, & Car, 2017)scholars are
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yet to examine cultural differences among users’ behavior. The current study compares
motives for Instagram use between participants from two countries: Croatia, a highly
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collectivistic culture, and the United States, a typically individualist culture. Specifically,
it examines the relationship between motives and behavioral outcomes of use (time spent
on Instagram, the frequency of hashtagging, and the number of Instagram followers. Por
otra parte, las diferencias de género han sido ampliamente estudiadas en adopción de
tecnologías de información (Ramirez-Correa, Arenas-Gaitan, & Rondan-Cataluna, 2015),
y en particular, se ha propuesto esta diferenciación en el caso de los sistemas hedónicos
(Wang & Wang, 2008)understanding users’ intention to play online games has become
a new issue for academics and practitioners. Prior studies have investigated the factors
affecting behavioural intention to play online games. However, little research has been
conducted to investigate the gender differences in the acceptance of online games. Thus,
this study is to investigate the effects of perceived playfulness and its potential antecedents
(ie, computer self-efficacy, computer anxiety, challenge, speed and feedback. En el
contexto de SRS, se ha demostrado que el género es un moderador de los motivadores
psicológicos del uso (Mouakket, 2018), y que en comparación a los hombres, las mujeres
crean más contenido con fotos de sí mismas (Dhir, Pallesen, Torsheim, & Andreassen,
2016). En el caso de IG, estudios en Estados Unidos señalan, por una parte, una mayor
proporción de mujeres con perfiles activos (Pew Research Center, 2018), y por otra, que
ser mujer disminuye la probabilidad de no usar IG (Sheldon & Bryant, 2016).
3. Metodología
Para realizar este estudio se obtuvieron datos desde la IX Encuesta de Acceso y Usos de
Internet de Chile (SUBTEL, 2017). Estos datos corresponden a información del año 2017
de 3.600 hogares distribuidos en todo de Chile. En específico, la encuesta fue aplicada
con un diseño muestral probabilístico, estratificado por región y zona, y con selección
polietápica.
Los datos de la encuesta fueron procesados para obtener a los usuarios de IG y las
posibles variables motivadoras de este uso. Además se utilizó la clasificación basada
en árboles de decisión (CBAD) con el propósito de explicar el uso de IG. CBAD es una
técnica no paramétrica para segmentar un conjunto de datos a partir de los valores de
sus atributos, posteriormente esta segmentación es aplicada para predecir una variable
específica. El algoritmo de CBAD divide los datos en diferentes segmentos en forma
iterativa, considerando que cada uno de los segmentos debe representar lo mejor posible
una de las posibles clases de la clasificación analizada, y luego de concluir la creación del
modelo de clasificación, cada nuevo caso es evaluado utilizando esta base para predecir
una variable objetivo. Dado que gestiona a conjuntos de datos complejos en forma
eficiente y genera resultados de apreciación intuitiva, CBAD es utilizado frecuentemente
en minería de datos (Ramírez & Grandón, 2018). En concreto, se utilizó SPSS 20.0
para el análisis exploratorio de datos y RapidMiner Studio 9.0 para el análisis de CBAD,
RapidMiner utiliza el algoritmo C4.5 para aprendizaje automático en CBAD.
4. Resultados
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Se realizó un análisis de las correlaciones de Spearman entre los datos de la encuesta y
el uso de IG, con el propósito de seleccionar los atributos para el análisis de la CBAD.
A partir de este análisis se eliminaron aquellos atributos con correlación menor a 0,2.
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Los atributos seleccionados tienen relación con 1) antecedentes demográficos, 2) uso
de Internet y 3) propósitos del uso de Internet. Las Tablas 1 y 2 describen los atributos
utilizados para el análisis.
Atributo
Tipo
Media
Edad de Acceso
Numérico
44,7
Desv. Est.
16,5
Edad de Uso
Numérico
43,0
16,8
Ultima vez que uso el internet
Nominal
N
%
Hace 3 meses o menos
3.012
83,7
Entre 3 meses y un año
38
1,1
Hace más de un año
54
1,5
496
13,8
Nunca he utilizado internet
Compras por internet de últimos 12 meses
Nominal
Al menos una vez al día
N
%
385
10,7
Al menos una vez a la semana
85
2,4
Al menos una vez al mes
273
7,6
Menos de una vez al mes
542
15,1
Género
Nominal
Femenino
N
%
1.830
50,8
Masculino
1.770
49,2
Total
3.600
100,0
Tabla 1 – Atributos no dicotómicos para el análisis de la CBAD
Para determinar los parámetros asociados a los criterios a usar en la CBAD se ejecutó un
proceso de optimización en RapidMiner. La Tabla 3 muestra los resultados de este
proceso para cada parámetro analizado.
Atributos
Conoce Cdf Estadio; Conoce Claro Video; Conoce Google; Conoce Juegos o aplicaciones de smartphone;
Conoce Linked-In; Conoce Netflix; Conoce Pinterest; Conoce Skype; Conoce Snapchat; Conoce Spotify;
Conoce Twitter; Conoce Vevo; Conoce Youtube; En los últimos 12 meses ha utilizado internet en el hogar
de otra persona (amigos, conocidos o parientes); En los últimos 12 meses ha utilizado Internet en el lugar
de educación/capacitación; En los últimos 3 meses ha cambiado los ajustes de privacidad en una red social
(ejemplo, facebook, twitter, instagram, linkedin, etc); En los últimos 3 meses ha realizado en términos de
seguridad algún tipo de herramienta de protección o software (antivirus, anti spam, firewall, etc.) para
proteger su computador; En los últimos 3 meses ha usado internet para adquirir información para realizar
tareas/información de algún curso, materia o capacitación; En los últimos 3 meses ha usado internet para
chatear por whatsapp; En los últimos 3 meses ha usado internet para compartir contenidos (noticias,
memes, links) a través de las redes sociales pensando en su uso personal; En los últimos 3 meses ha usado
internet para compartir estados de ánimo y reflexiones a través de las redes sociales ; En los últimos 3 meses
ha usado internet para crear y subir contenidos propios en redes sociales como facebook, twitter, youtube
(fotos, información, videos) pensando en su uso personal; En los últimos 3 meses ha usado internet para
crear y subir contenidos a la web; En los últimos 3 meses ha usado internet para descargar, o escuchar en
línea: música, películas, cortometrajes o imágenes, estaciones de radio, canales de televisión.; En los últimos
3 meses ha usado internet para enviar y/o recibir correos electrónicos; En los últimos 3 meses ha usado
internetpara realizar llamadas telefónicas/videoconferencia por internet; En los últimos 3 meses ha usado
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internet para utilizar redes sociales (facebook, twitter, linkedin etc.); Paga un monto extra por el uso de Netflix;
Usa el computador para realizar tareas como encontrar e instalar programas (software) desde internet; Usa
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el computador para realizar tareas como postear/ publicar mensajes en plataformas especializadas (foros
online, newsgroups, etc.); Usa el computador para realizar tareas como transferir archivos entre artículos
electrónicos (cámaras digitales, celulares, reproductores de música); Usa el computador para realizar tareas
como el uso avanzado de planillas de cálculo: funciones de filtrado de datos, organización de datos, análisis
estadísticos, gráficos; Usa el computador para realizar tareas como el uso de procesador de texto; Usa el
computador para realizar tareas como el uso de software de presentación; Usa el computador para realizar
tareas como fórmulas aritméticas sencillas en planillas de cálculo ; Usa el computador para realizar tareas
como modificar configuración es de seguridad de navegadores de Internet (Chrome, Explorer, Firefox, etc.);
Usa el computador para realizar tareas como modificar o verificar configuración de programas y aplicaciones;
Usa Facebook habitualmente; Usa google cuando quiere buscar información de productos o servicios; Usa
google cuando quiere buscar información para tareas, actividades, trabajos; Usa Google habitualmente;
Usa habitualmente juegos o aplicaciones de smartphone; Usa Netflix habitualmente; Usa Pinterest
habitualmente; Usa Snapchat habitualmente; Usa Spotify habitualmente; Usa Twitter habitualmente; Usa
twitter para entretenerse; Usa whatsapp habitualmente; Usa Youtube habitualmente.
Tabla 2 – Atributos dicotómicos para el análisis de la CBAD
Parámetro
Valor
Relación de separación
Criterio para seleccionar atributos para dividir
Máxima profundidad del árbol
0,85
Índice Gini
5
Se aplica poda
Falso
Se aplica pre poda
Falso
Tabla 3 – Valor de parámetros de CBAD
Considerando los parámetros determinados previamente se ejecutó el algoritmo de la
CBAD. La Figura 1 muestra el resultado.
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Figura 1 – Modelo de predicción del uso de IG
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Finalmente, para realizar el análisis predictivo se dividieron los datos en dos grupos,
el primero con 85% de los datos y el segundo con el 15% restante. El primer grupo de
datos se utilizó para generar el modelo, y el segundo grupo para evaluar su capacidad
predictiva. La Tabla 4 presenta la matriz de confusión para la predicción de uso de IG, a
partir de su análisis se determinó que el modelo de predicción tiene un ratio de precisión
del 86,48% (56/110*110/540+411/430*430/540).
Predicción de Uso de IG
Sí
Uso Real de IG
No
Total
Sí
No
Total
56
19
75
54
411
465
110
430
540
Tabla 4 – Matriz de confusión para la predicción de uso de IG
En resumen, la aplicación de la CBAD muestra que se puede explicar el uso de IG en base
a la edad del usuario, el uso de otros SRS y de otros sistemas hedónicos.
4. Discusión
A partir de los resultados podemos discutir algunos elementos relevantes. Primero, y
asociado a la teoría de uso y gratificación, encontramos en el conocimiento y uso de
Snapchat son claves del estilo de vida de los usuarios de IG. Snapchat es un SRS que
apunta la mensajería efímera, videos cortísimos e imágenes que duran solo horas en la
web. Los usuarios prefieren este SRS para compartir experiencias espontáneas con los
más cercanos (Bayer, Ellison, Schoenebeck, & Falk, 2016), y lo usan más para fortalecer
capital social que para incrementarlo con nuevas relaciones (Piwek & Joinson, 2016),
es decir, en Snapchat no se buscan extraños (Vaterlaus, Barnett, Roche, & Young,
2016). Esto puede relevar un aspecto importante de los usuarios chilenos de IG, pues
probablemente busquen en IG los mismos resultados que en Snapchat, fortalecer una la
estructura social existente fuera de Internet.
Segundo, el género de los usuarios chilenos no aparece como un antecedente de utilizar
IG, si bien este hallazgo es contradictorio con estudios anteriores, se puede entender si
consideramos que en un contexto de búsqueda de gratificaciones de auto mejoramiento,
los hombres realizan un comportamiento más de consumo de contenido, y las mujeres
más de generación de contenido (Krasnova, Veltri, Eling, & Buxmann, 2017). Esto último
puede explicar la mayor implicación de mujeres en IG reportada en trabajos previos. Es
decir, el género no sería un predictor si consideramos solo el uso de IG, pero esto podría
variar si separamos el uso en consumo y generación de contenido.
Finalmente, se debe destacar que el análisis indica que ser joven determina en forma
importante el uso de IG. Si bien este resultado es predecible, dado la orientación de IG,
sus implicaciones son interesantes. La mayoría de los usuarios de IG en Chile son también
consumidores iniciales, dado que aún están en la etapa de formación académica o iniciando
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su vida laboral, y en medida que aumente su edad promedio, su nivel de consumo aumentará,
y por tanto, la importancia de IG para las empresas como medio para llegar a este mercado.
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5. Conclusiones
Este trabajo empleó información secundaria para explicar la utilización de IG en Chile.
A partir de estos datos fue posible determinar un modelo de CBAD con una precisión
en la predicción superior al 86%. Dado este análisis es posible predecir el uso de IG
a partir variables demográficas y comportamentales. En específico, la juventud de los
usuarios como el uso de las aplicaciones Snapchat, Whatsapp, Twitter y Netflix son
fuertes antecedentes de aceptar IG. La principal conclusión del estudio es que IG se
posiciona como el SRS de los jóvenes en Chile.
Una de las principales limitaciones de este estudio es la carencia de datos sobre el
propósito del uso de IG. Y dada la evidencia en la literatura, creemos que esto podría ser
un factor que modere los resultados, y por tanto, en futuros estudios se debería examinar
si el uso de IG es para la creación o el consumo de contenido.
Referencias
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October 25, 2018, from https://theweek.com/articles/781459/why-instagramconquered-social-media
Alhabash, S., & Ma, M. (2017). A Tale of Four Platforms: Motivations and Uses of
Facebook, Twitter, Instagram, and Snapchat Among College Students? Social Media
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com/doi/10.1177/2056305117691544
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Ibérica
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