Planteamiento del problema

Los primeros periódicos digitales aparecen en el mundo durante la década de 1990 gracias al crecimiento y a la explosión de Internet. De acuerdo con ^{Salaverría (2019)}, fue durante 1995 y 1996 que específicamente en México se vislumbraron los primeros esbozos de sitios web de noticias, por lo que los avances tecnológicos obligaron a los medios de información a replantearse sustancialmente su modelo de negocio (^{Ramos, 2015}). Sin embargo, el impacto más fuerte en los medios tradicionales impresos con motivo del avance en la tecnología comenzó a presentarse hasta 2008, cuando las ventas de periódico comenzaron a disminuir de manera importante. Años más adelante, entre 2011 y 2012, al caer el número de lectores de periódicos impresos, la inversión publicitaria también sufrió una disminución importante (^{Segura-Anaya, Marta-Lazo, Martínez, 2014}).

Dekavalla (2019) y Nelson (2019) citados por ^{Nelson y Kim (2020)}, señalan que, ante la problemática anterior, profesionales relacionados a los medios de información y personas interesadas en el periodismo en todo el mundo han invertido millones de dólares “para hacer que las noticias sean más atractivas y transparentes con la esperanza de que al hacerlo se genere más confianza pública y, en consecuencia, más lealtad de la audiencia” (p.2). Otros autores como ^{Hacek (2017)}, consideran que los medios de información han tenido que concentrarse en crear estrategias para aumentar el número de sus lectores, pero a la vez incentivando su lealtad.

A través de su encuesta nacional sobre disponibilidad y uso de tecnologías de la información en los hogares (2019), el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), informa que en México el número de usuarios de Internet asciende a 80.6 millones de personas, en donde 90.7% de ellas lo requieren para obtener información y concretamente, 47.3% lo requieren para la lectura de periódicos, libros y revistas. Esta información permite concluir que el futuro cercano de los medios informativos se desarrollará invariablemente en un entorno digital.

Hipótesis general de investigación

La reputación del medio informativo, la facilidad de uso del sitio web, la satisfacción del lector y la familiaridad del usuario con el sitio web son factores que influyen de manera positiva en la lealtad de los lectores de los sitios web de noticias en México.

Justificación

La problemática por la que atraviesan los medios de información en todo el mundo es un tema de actualidad y poco estudiado en México, por lo que el presente estudio pretende ser útil para la industria del periodismo del país, aportando conocimiento desde su propia perspectiva y sumarse a los esfuerzos que buscan ayudar a los medios a superar la crisis de negocio que enfrentan. Además, la presente investigación propone elaborar una serie de análisis estadísticos con base a grupos estratificados para conocer las diferencias en las variables resultantes de cada grupo y sus factores de impacto.

Delimitaciones del estudio

El estudio contempla usuarios de noticias mayores de edad, habitantes de tres de las principales ciudades del país (Ciudad de México, Monterrey y Guadalajara) sin distinción de género o escolaridad. Estas ciudades corresponden a las zonas metropolitanas de mayor importancia poblacional y económica en el país, en donde existen medios populares de noticias. Las pruebas de campo se llevaron a cabo entre diciembre 2020 y marzo 2021.

Variable dependiente: lealtad (de los lectores de los sitios web de noticias)

La lealtad de los lectores a los sitios web de noticias se relaciona de manera importante con la teoría de usos y gratificaciones elaborada por Blumler y Katz, teóricos de la comunicación, y que se remonta a mediados del siglo XX. Esta teoría establece que las necesidades de la audiencia relacionadas con la interacción social son satisfechas por los medios de comunicación (^{Martínez, 2010}). ^{Dunne, Lawlor y Rowley (2010)} citan a O´Donohoe (1994) y Cantril (1942), y puntualizan que la teoría de usos y gratificaciones ha sido aplicada en diferentes épocas a una variedad de medios masivos que en su momento fueron dominantes o emergentes, tal es el caso de la radio, televisión, revistas y periódicos, por lo que recientemente investigadores consideran apropiado que esta teoría sea aplicada a los nuevos medios que han surgido con motivo de Internet.

La teoría de usos y gratificaciones representa un antecedente de la importancia que tiene para los medios de información contar con la preferencia permanente de los lectores de noticias en el entorno digital actual. Esta preferencia permanente obtenida a través del uso de las plataformas de información de noticias por parte del lector, les brinda la gratificación que esperan como resultado de su lectura. Bajo este contexto, esta investigación se enfoca en el análisis de la lealtad de los usuarios de los sitios web de noticias con respecto a factores que puedan impactarla en mayor o menor medida.

Estudios que abordan la lectura de noticias en medios digitales, presentan distintas definiciones del concepto de lealtad, como ^{Flavián, Guinalíu y Gurrea (2006)} quienes citando a Jones y Sasser (1995), señalan por una parte que “la lealtad del consumidor es el sentimiento de apego o unión con las personas, productos o servicios de una empresa” (p.364), y por otra parte que “estos sentimientos se reflejan positivamente en el comportamiento de los consumidores hacia una organización” (p.364). De igual forma, ^{Hacek (2017)} cita a Srinivasant et al (2002) y a Toufaily (2013) y define a la lealtad como “la probabilidad de que el mismo usuario vuelva a visitar un sitio web determinado” (p.58).

Autores más recientes como ^{Vargas, De Esteban y Moura (2020)}, consideran que la lealtad “se asume como un esfuerzo de la empresa por mantener la conexión con el cliente, por lo que su creación y mantenimiento diario es de vital importancia, debido a la fuerte competencia del contexto actual” (p.136). Para ^{Martínez-González y Álvarez-Albelo (2021)} la lealtad o fidelidad en línea “se refiere a la intención de los consumidores de repetir la compra en línea del mismo producto, servicio o marca, o recomendar a través de la web, el móvil o las redes sociales” (p.2). Estos autores establecen sus definiciones de lealtad bajo el entendido de que existe un intercambio comercial o compra entre el consumidor y el proveedor del servicio. En el caso del presente estudio, la lealtad se analiza desde la perspectiva del acceso gratuito para el usuario de la información al sitio web de noticias y se empleará la definición realizada por ^{Hacek (2017)}, pero especificando que va dirigida a los sitios web de noticias.

Por otra parte, estudios empíricos encontrados en la revisión de literatura determinan relaciones directas y positivas entre la lealtad y la familiaridad, la satisfacción, la reputación y la facilidad de uso. Ejemplo de lo anterior son ^{Antepara-Basurto, Braganza y López (2019)}, ^{Hacek (2017)}, ^{Casaló, Flavián y Guinalíu (2008)}, ^{Flavián y Gurrea (2007)} y ^{Flavián, et al. (2006)}. De igual manera, otros estudios como el realizado por ^{Martínez-González y Álvarez-Albelo (2021)} centran su investigación en sitios web de turismo. Aunque no corresponden a sitios web de noticias, sí involucran variables como la personalización del sitio y la primera impresión con respecto a la lealtad de los consumidores, lo que demuestra que la propia lealtad es un tema que se viene estudiando recientemente desde la perspectiva de diferentes sitios web de comercio.

Variable independiente: reputación (del medio informativo)

El valor de los productos de las organizaciones que poseen una marca reconocida se encuentra por encima de su valor utilitario, ya que las empresas con una imagen de reputación y prestigio tienen una mayor capacidad para diferenciarse de sus competidores (^{Jere y Borain, 2018}). Así mismo, ^{Goyanes y Vara-Miguel (2017)} señalan que una peculiaridad del perfil de noticias a través de sitios web es el que éste “perciba un sistema de medios independiente de las influencias políticas y económicas” (p.489). Por su parte, ^{Hacek (2017)} establece que la reputación “promueve el buen nombre del sitio web de noticias dado” (p.59). Lai, Griffin y Babin (2009) citados por ^{Jere y Borain (2018)}, precisan que “la imagen corporativa o de marca es un factor importante en el juicio general de un proveedor de servicios, que refleja la reputación y el prestigio de una empresa o marca” (p.99).

También, ^{Goyanes, Artero y Zapata (2018)} citando a Pennycook y Rand (2018), plantean el concepto de marca de medios y lo asocian con la identidad, puntualizando “que las marcas de medios están fuertemente vinculadas a valores periodísticos profesionales” y adicionan que “el valor de marca en el periodismo está relacionado a factores como la singularidad, la relevancia y la preferencia de los lectores” (p.5).

Para ^{Perona-Páez y Hernández-Ruiz (2020)}, “la reputación corporativa está determinada por la notoriedad de una organización, la experiencia y la relación que se ha tenido, lo que se espera en el futuro de dicha organización y las percepciones sobre el atractivo general de la misma organización” (p. .3) En otra perspectiva, ^{Caviggioli, Lamberti, Landoni y Meola (2020)} establecen que “esencialmente, la reputación corporativa puede definirse como la admiración y el respeto que una persona siente por una organización en un momento determinado” (p.878).

En el caso del presente estudio, se considera importante relacionar a las definiciones anteriores la idea de la independencia del medio, argumentando que este elemento es de suma importancia en el posicionamiento de la marca y reputación en un medio de comunicación. Por tanto, para la definición de reputación del medio informativo se propone una definición integral. Así, la reputación del medio se identifica como la imagen corporativa que refleja el prestigio general de una empresa periodística, la cual incluye la percepción de independencia que tienen los lectores de ella, así como los valores periodísticos profesionales con los que se identifican los lectores.

Con respecto a los estudios empíricos que demuestran una relación positiva de la variable reputación con la lealtad de los usuarios de los sitios web de noticias, se encuentran ^{Antepara-Basurto et. al (2019)} quienes utilizaron la satisfacción como una variable mediadora y que termina relacionándose de manera positiva con la intención de revisita y con la intención de recomendar, ambos elementos claramente asociados a la lealtad. Otros ejemplos de autores cuyos estudios arrojaron una relación directa entre lealtad y reputación corresponden a ^{Hacek (2017)} y ^{Casaló et al. (2008)}.

Por otra parte, existen estudios que abordan el tema de la reputación desde diferentes perspectivas que demuestran la importancia de esta variable, como el de ^{Barbeito-Veloso, Perona-Páez, Rodríguez-Prieto y Hernández-Ruiz (2020)}, quienes realizaron un estudio de caso analizando el tratamiento de los contenidos periodísticos y su influencia en la reputación de la prensa española.

Variable independiente: facilidad de uso (del sitio web)

De acuerdo con ^{Flavián y Gurrea (2007)}, existe una línea de investigación que se ha orientado a los establecimientos virtuales y en cómo son percibidas por los consumidores. En este sentido, se vuelve importante poner atención en la cuestión del diseño de los sitios web y de su facilidad de uso, ya que esto impacta de manera significativa en la estrategia de marketing. En los nuevos mercados digitales, incluyendo los sitios web de noticias, la facilidad de uso es un elemento que puede motivar a los usuarios en su elección de qué sitio acceder. ^{Hacek (2017)} señala que “el concepto de facilidad de uso se refiere a los beneficios que experimentan los consumidores cuando es fácil navegar por el contenido de un sitio web” (p.58). Él mismo, citando a Horvath (2016), define la facilidad de uso de un sitio web como “un atributo de calidad en términos de la facilidad con los que los usuarios pueden acceder a las características estándar del sitio web” (p.58).

De acuerdo con ^{Flavián et. al (2006)} los elementos que deben considerarse para comprender el concepto de facilidad de uso de un sitio web son a) Facilidad de entender la estructura, funciones, interfaz y contenidos; b) Simplicidad de uso desde la primera vez; c) Velocidad para encontrar lo que se está buscando; d) Facilidad de navegación y, e) Capacidad de control respecto a lo que se hace en todo momento. El mismo ^{Flavián et al. (2006)} citando a Davis (1989), “define la facilidad de uso como el grado de esfuerzo que, según el usuario, es requerido por el sistema utilizado” (p.365). También cita a Nielsen (1994) e indica que la facilidad de uso “se refiere a lo fácil que es aprender a usar el sistema, la efectividad del diseño del sitio web, la facilidad para recordar cómo usarlo, la reducción de errores y la satisfacción general de él” (p.365).

Otros autores como ^{Medina-Quintero, Ábrego-Almazán y Echeverría-Ríos (2020)}, definen la facilidad de uso como “el grado en que utilizar una innovación se realiza sin esfuerzo” (p.27). Asimismo, ^{Kous, Pusnik, Hericko y Polancic (2020)}, citan a Roy, Pattnaik y Mall (2014) y refieren que “en general, la usabilidad de un sitio web se puede definir como una característica de calidad que describe la facilidad con la que un usuario puede navegar por un sitio web” (p.76).

Para efecto de la presente investigación, Facilidad de uso se define de manera integral. Por tanto, se refiere a los beneficios que experimentan los usuarios cuando es fácil navegar por el contenido de un sitio web de noticias. Es el atributo de calidad en términos de la facilidad con los que los usuarios pueden acceder a las características estándar del sitio. Esto incluye la cuestión de cuan fácil es comprender la estructura del sistema, sus funciones, la interfaz y el contenido disponible para los usuarios.

Por otro lado, las relaciones directas y positivas de esta variable con la lealtad, los reportan en sus estudios ^{Antepara-Basurto et al. (2019)}, ^{Hacek (2017)}, ^{Flavián y Gurrea (2007)} y ^{Flavián et al. (2006)}. Así mismo, existen diversas investigaciones distintas al tema de los sitios web de noticias que consideran la facilidad de uso como una variable importante, como es la realizada por ^{Medina-Quintero et. al (2020)}, quienes estudiaron esta variable con relación a la confianza del ciudadano en el gobierno electrónico.

Variable independiente: satisfacción (del lector)

Para ^{Hacek (2017)} quien cita a Casaló et al. (2007) y a Toufaily et al. (2013), el concepto satisfacción “incluye factores psicológicos como el cumplimiento de promesas mutuas o el funcionamiento sin problemas de las relaciones relevantes” (p59), y define particularmente la satisfacción del lector de sitios web de noticias señalando que corresponde al “estado emocional que resulta de una evaluación general de todos los factores importantes que contribuyen a la relación del consumidor con el sitio”. De la misma manera complementa diciendo que “la satisfacción se puede vincular a la actitud subjetiva de un consumidor o usuario hacia un sitio web de noticias”, finalizando con la idea de que “es una predisposición emocional permanente basada en los beneficios obtenidos” (p.59).

Por otro lado, según ^{Yuda-Bakti, Rakhmawati, Sumaedi, Widianti, Yarmen y Astrini (2020)}, muchos autores han utilizado la estructura de la teoría del servicio de calidad percibida-satisfacción-lealtad. Según estos autores, la calidad percibida del servicio y la satisfacción son dos constructos ampliamente discutidos en la literatura de servicios y marketing. En el caso de esta investigación, la variable de estudio e interés corresponde a la satisfacción del lector, lo que bien podría aplicarse a definiciones de satisfacción del cliente o usuario. Otras definiciones de satisfacción se pueden encontrar en estudios como ^{Islam, Islam, Pitafi, Xiaobei, Rehmani, Irfan, Mubarak (2020)}, quienes dicen que “la satisfacción del cliente es una evaluación basada en la comparación entre experiencias reales y percibidas” (p.125). Ellos mismos citan a Herrmann, Monroe y Huber (2007) y complementan la definición argumentando que “la satisfacción del cliente es un reflejo de sentimientos positivos” (p.125).

Asimismo, según ^{Choi y Lee (2020)}, “la satisfacción es subjetiva porque cada persona la percibe de manera diferente en la medida en que el individuo se siente útil” (p28). Agregan que “la satisfacción está determinada por los resultados de juicios subjetivos sobre expectativas y experiencias previas, que pueden evaluarse a partir de juicios a través de sentimientos personales que pueden ser determinados por factores psicológicos” (p.28).

Para efecto del presente estudio, la satisfacción del lector se define con base a las ideas establecidas por ^{Hacek (2017)}, refiriéndola como el estado emocional permanente basado en los beneficios obtenidos y que resulta de una evaluación general de todos los factores importantes que contribuyen a la relación del usuario o lector con el sitio web de noticias.

Por otro lado, ^{Antepara-Basurto et al. (2019)}, ^{Hacek (2017)} y Casaló et al. (2007), muestran en sus investigaciones relaciones positivas entre satisfacción y lealtad. También, autores como ^{Mahdani, Syahputra, Adam y Ikramuddin (2020)} estudian la satisfacción y la lealtad del cliente en pequeñas y medianas empresas, desde le punto de vista de las plataformas de marketing digital, lo que indica la relevancia del estudio de la variable satisfacción al ser abordada desde diferentes enfoques.

Variable independiente: familiaridad (del lector con el sitio web)

^{Flavián et al. (2006)} y ^{Flavián y Gurrea (2006)} citados por Hacek (2017), indican que para los usuarios de Internet la familiaridad es un factor clave que les permite decidir si acceden o no a un sitio web. En la medida que mayor familiaridad perciban los lectores de su sitio de noticias, más fácil le resultará decidir qué portales digitales visitar. Por otro lado, ^{Flavián y Gurrea (2007)} señalan que existe cierta lógica en pensar que los usuarios que se sientan familiarizados con un sitio de noticias estarán más predispuestos a leerlos. ^{Hacek (2017)}, citando a ^{Flavián et al. (2006)}, define la familiaridad como “la impresión que las personas tienen de un determinado producto o servicio en función de su contacto previo con él” (p.58). El mismo ^{Hacek (2017)} citando a ^{Casaló et al. (2008)}, identifica a la familiaridad, “como el medio por el cual se supera la incertidumbre inicial de un usuario sobre un sitio web de noticias” (p.58).

Por otro lado, ^{Gunness y Oppewal (2020)} citando a Gafen (2000), definen la familiaridad con un sitio web como “el conocimiento basado en actividades específicas y en experiencias previas o en el aprendizaje de cómo usar una interfaz particular” (p.331). Ellos mismos citan a Kim, Ferrin y Rao (2008) y dicen que la familiaridad “puede referirse al conocimiento del proveedor, la comprensión del contenido y los procedimientos del sitio web para buscar y realizar pedidos y sus tecnologías relevantes” (p.331).

En el presente estudio, se define Familiaridad con el sitio web utilizando y complementando la descripción de ^{Hacek (2017)}, quedando de la siguiente manera: la familiaridad se refiere a la impresión que las personas tienen de un determinado sitio web de noticias en función de su contacto previo con él, en función de los hábitos de lectura y de la costumbre de visita. Se considera importante agregar a la definición los elementos de hábito y costumbre para enfatizar los antecedentes de la familiaridad del usuario con los portales digitales de noticias.

Esta variable también presenta relaciones directas y positivas con la Lealtad a los sitios web. Tal es el caso de ^{Flavián y Gurrea (2007)}, ^{Hacek (2017)} y ^{Antepara-Basurto et al. (2019)}.

Por otra parte, respecto a las investigaciones que abordan la variable familiaridad desde distinto enfoque a la lealtad a los sitios web de noticias, se encuentra la realizada por ^{Chun, Lee y Park (2020)}, quienes, entre otras variables, estudiaron la familiaridad con la marca y la intención de compra en las empresas de franquicias.

Hipótesis

Con base en la literatura expuesta en el presente estudio, se presentan las siguientes hipótesis que plantean cuatro causales de la lealtad:

Elaboración del instrumento de medición

Con base en los cuestionarios propuestos en los estudios empíricos mencionados en el apartado de marco teórico y a ítems desarrollados por los autores de la presente investigación, se construyó un instrumento de medición al que se aplicó la prueba de validez de contenido. En esta prueba participaron siete expertos, dos académicos y cinco relacionados directamente con labores periodísticas. El instrumento consistió en una primera sección donde se plasmó la información a detalle de las diferentes variables, redactándose entre 4 y 6 preguntas por cada una de ellas y teniendo como opción de respuesta 7 puntos en la escala de Likert. La segunda sección consistió en obtener información del perfil del participante, como género, edad, escolaridad y lugar de residencia.

Para elaborar el cuestionario se utilizó la herramienta de formularios de Google y a través de Internet se distribuyó en redes sociales, solicitando se compartiera con más usuarios para crear un efecto de bola de nieve. Los criterios de participación se enfocaron en ser lectores de sitios web de noticias, mayores de edad y residentes de las ciudades consideradas en el estudio.

Población y muestra

En la Encuesta nacional sobre disponibilidad y uso de tecnologías de la información en los hogares (2019), el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) reportó que existen en México 80.6 millones de usuarios de Internet, de los cuales 38.1 millones lo utilizan esta para leer periódicos, revistas o libros. Estos últimos usuarios representan los sujetos de estudio de la presente investigación, ya que el uso de Internet es una condición para la lectura de los sitios web de noticias. En cuanto a la población, este estudio se concentró en los usuarios de la Ciudad de México y de las ciudades de Monterrey y Guadalajara, obteniendo un total de 486 respuestas.

Estadística descriptiva

El perfil de los participantes considerando las 486 encuestas de la muestra resultó como sigue: en cuanto a género, 53% de las personas son mujeres y 47% hombres. Con respecto a las edades, los rangos dominantes fueron 40 a 49 años con 30% de participación, 18 a 29 años con 24% y de 30 a 39 años también con 24%. El nivel de estudios predominante fue licenciatura, siendo 55% con este nivel escolar. Por último, la integración por lugar de residencia fue 44% Ciudad de México, 30% Monterrey y 26% Guadalajara.

Análisis de fiabilidad

Se realizó un análisis de consistencia interna al instrumento de medición, a través de la prueba de Alfas de Cronbach a cada una de las variables, cuyo resultado se presenta en la Tabla 1.

De acuerdo con ^{Hair, Risher, Sarstedt y Ringle (2019)}, en una prueba de consistencia interna los valores recomendables para los Alfas de Cronbach se encuentran entre de 0.700 y 0.900, por lo que los indicadores que se muestran en la Tabla 1 cumplen con este parámetro.

Análisis estadístico: regresión lineal múltiple

Se realizó un análisis de regresión lineal múltiple en su versión de pasos sucesivos con apoyo del programa IBM SPSS, con el propósito de establecer qué tanto el modelo propuesto del presente estudio se ajusta a la realidad de los datos obtenidos. Este método estadístico se refiere a “un modelo explicativo en que una variable dependiente se estudia en función de una serie de variables explicativas o independientes” (^{Treviño, 2014, p. 297}). En la Tabla 2 se presenta el resumen de los resultados.

El análisis dio como resultado un resumen con cuatro modelos, en donde la R cuadrado obtuvo valores que van desde 0.431 a 0.495. El indicador Durbin-Watson fue de 1.6 cumpliendo con el rango aceptable de entre 1.5 y 2.5. Por lo que respecta al análisis de la varianza, el valor de F estadístico fue superior a 3.45 en todos los modelos, por lo que existe una adecuada dispersión de los datos respecto al valor de la media. En el caso del análisis de coeficientes tipificados Beta, para todas las variables los p-valores resultaron inferiores a 0.05, cumpliendo así con el criterio de significancia. Sin embargo, en el modelo 4 resalta la variable “facilidad de uso” cuyo coeficiente tipificado resultó negativo. Es importante considerar que el impacto de este coeficiente es imperceptible al no alcanzar el valor de +-0.100 (^{Rositas, 2005}).

Por su parte el diagnóstico de colinealidad arrojó índices de condición superiores al umbral de 15 a partir del tercer modelo. Como se puede observar, cada uno de los modelos al adicionar una variable explicativa impacta en el índice de multicolinealidad. Sin embargo, estos cambios en el índice solamente provocan cambios marginales en los coeficientes Beta de los primeros tres modelos. Con respecto a la parte teórica del umbral recomendable para los índices de condición, Bresley (1991) señala que los índices de condición entre 20 y 30 sugieren problemas graves de multicolinealidad, mientras que para los modelos con indicadores arriba de 30, la problemática se entiende como manifiestamente grave.

Modelos alternativos intro

Para efecto de comparar los modelos resultantes de la opción pasos sucesivos, se decidió realizar un análisis alternativo utilizando diferentes combinaciones de variables a través de la opción intro. El resumen del análisis se puede ver en la Tabla 3.

De las posibles combinaciones de variables utilizando la opción intro, solamente tres modelos resultaron con significancia. El aporte de este ejercicio consiste en que propone dos escenarios donde las variables seleccionadas son distintas a las arrojadas por el modelo de pasos sucesivos, reflejando menor índice de condición. Sin embargo, estos modelos a diferencia de los de pasos sucesivos presentan una variable ausente, al proponer solo dos variables explicativas.

Por tanto, tomando como base los resultados provenientes del análisis de varianza, de los coeficientes tipificados Beta y del diagnóstico de colinealidad, se decidió elegir el modelo 3 de la versión pasos sucesivos como el resultado de la propuesta de la presente investigación, que sustenta las hipótesis H1 (Reputación), H3 (Satisfacción) y H4 (Familiaridad), con sus respectivos factores de impacto. Este modelo, aunque aumenta ligeramente la sospecha de multicolinealidad al incrementar el índice de condición, aumenta también la varianza explicada y recupera una variable predictora adicional que los otros modelos no tienen.

Por lo que respecta al modelo 4, éste fue rechazado en virtud de que la variable explicativa “facilidad de uso”, aunque imperceptible, resultó con un coeficiente de impacto negativo, aumentó la multicolinealidad y el valor de los demás coeficientes de impacto se volatilizaron, es decir, aumentaron en lugar de verse disminuidos.

Por tanto, se puede concluir que las variables “Familiaridad” del lector con el sitio web, “Reputación” del medio informativo y “Satisfacción” del lector se relacionan, en este orden, directa y positivamente con la “Lealtad” de los lectores de los sitios web de noticias. Con estas variables se alcanza 49.1% de la varianza explicada. Estos resultados coinciden de manera general con investigaciones como las de ^{Antepara-Basurto et al. (2019)}, Casaló et al. (2007) y ^{Flavián y Gurrea (2007)} quienes consideran estas variables.

Comparativo de resultados de la regresión lineal por estratificación

Tomando como referencia la muestra que se utilizó para determinar los resultados de la regresión lineal de los modelos expuestos en la sección anterior, se procedió a hacer un análisis de regresión por estratificación con los siguientes resultados (véase Tabla 4):

De los 8 grupos de análisis, en dos de ellos (Mujeres y Licenciatura) las variables significativas resultaron las mismas que en el modelo global propuesto: “Familiaridad”, “Reputación” y “Satisfacción”. Sin embargo, en los restantes 6 modelos no coincidieron en el número de variables, por lo que se puede concluir que el análisis por estratificación aporta información adicional y relevante. Así, las empresas periodísticas pueden utilizar dicha información dependiendo del tipo de lectores que integran mayormente su mercado o, en su caso, del tipo de lectores a quienes pretendan dirigirse.

En el caso de la estratificación por zona geográfica se observa que, en el caso de los usuarios de la Ciudad de México, los factores de impacto presentaron valores equilibrados en las variables “Familiaridad” y “Satisfacción”, mientras que, en Monterrey, las variables resultantes fueron Familiaridad y Reputación, teniendo notorio mayor énfasis en esta última variable. Por lo que respecta a Guadalajara, las variables significativas fueron las mismas que Monterrey, sin embargo, el mayor factor de impacto le correspondió a Familiaridad.

Estos resultados pueden deberse a las diferentes expectativas que cada uno de los grupos tienen de la fuente de noticias. Así, por ejemplo, mientras que en la Ciudad de México los lectores de sitios web de noticias le otorgan importancia al hábito que tienen de informarse en un mismo sitio web y que al mismo tiempo les provee un estado de mayor bienestar al saberse informados, en Monterrey se inclinan por identificarse con un medio que consideran crítico, veraz e independiente.

Por otra parte, en la estratificación por género, en el grupo de hombres el resultado con mayor impacto fue la variable “Familiaridad” lo que muestra que otorgan mayor importancia al hábito y a la costumbre que tienen de informarse en un mismo portal, mientras que en el grupo de mujeres se repartieron los factores de impacto en las tres variables significativas, igual que en el modelo global.

Diferencias en las variables significativas y su nivel de impacto como las descritas anteriormente, también se presentaron en los resultados de estratificación por escolaridad, lo que indica que algunos grupos tienen mayor disposición a sentirse identificados con el medio al que acceden, otros al bienestar inmediato y otros más a percibirse informados con veracidad e independencia.

Cabe destacar que de los tres factores que resultaron con relación directa, positiva y significativa a la Lealtad, el factor “Reputación” es el más difícil de construir para un medio periodístico, ya que se requiere de esfuerzo de años de constancia acompañados de calidad en el producto final. Una forma de apuntalar este esfuerzo es allegarse de colaboradores con reputación previamente ganada, a manera de enviar un mensaje a los lectores de la importancia de este elemento para el medio informativo. En contraste, una posible desventaja de construir reputación es el hecho de que para ello se requiere mantenerse distante de intereses políticos y económicos, lo que muchas veces restringe posibles contratos de publicidad que ayudarían a los propios medios a solventar sus proyectos y su costo de producción de noticias.

Adicionalmente se puede señalar que podría ser menos complejo implementar las variables de “Familiaridad” y “Satisfacción”. En el caso de “Familiaridad los medios informativos tendrían que concentrarse en hacer de su producto un portal de noticias que esté en contacto frecuente con los usuarios, de manera que su lectura forme parte de su quehacer cotidiano. Esto puede logarse con campañas de publicidad y de penetración de mercado o con promociones especiales para los lectores. En el caso del factor “Satisfacción” habría que entender al lector de manera global, sobre todo considerando el tipo de información que busca y que es de su agrado.

Comparativo de resultados de la regresión lineal por similitud

Con la intención de encontrar similitudes entre el modelo global y los modelos estratificados ya presentados, se calculó la distancia euclidiana. Este cálculo permitió determinar un índice de similitud entre cada modelo, en donde a menor índice mayor similitud. El resultado se presenta en la Tabla 5.

En la última columna de la Tabla 5 se puede observar que los modelos de los grupos de “Licenciatura” y “Mujeres” presentan mayor similitud con el modelo global propuesto, al obtener índices por debajo de 0.2. Por el contrario, el grupo menos similar corresponde a “Monterrey” con un indicador cercano a 0.4. Tales resultados podrían relacionarse con el número de elementos de la muestra de cada grupo, ya que los grupos más similares tienen una muestra mayor y viceversa. Sin embargo, también se acompaña la posibilidad de que el orden de las similitudes presentadas en estos grupos se relacione con la importancia que cada uno de ellos les asignó a las variables de estudio.

Para complementar la información anterior se elaboró una gráfica tridimensional considerando los coeficientes de impacto de las tres variables que resultaron significativas en cada grupo. Lo anterior ubica a cada grupo con respecto al modelo global y al resto de los grupos, como se puede apreciar en la Figura 1.

Fuente: Ejercicio realizado en https://www.Math3d.org

Figura 1 Imagen tridimensional con base en los coeficientes de impacto de los diferentes grupos analizados.