Redes sociales y consumo de noticias en México: estados

La Encuesta Nacional de Consumo de Contenidos Audiovisuales de 2018 (ENCCA) indica que los medios “tradicionales” como radio, televisión y medios impresos mantienen una alta penetración en la población que consume noticias, pero los usuarios de Internet muestran más diversidad de fuentes, incluyendo a las redes sociales.

La encuesta es realizada por el IFT y la última edición estima que el 56% de la población se entera de noticias a través de los medios tradicionales, 21% por Internet en general y 18% por redes sociales (RRSS). Estos porcentajes no son acumulativos (no suman 100%), ya que los usuarios pueden recurrir a diferentes fuentes.

Las RRSS forman un nuevo espacio en la comunicación política. De acuerdo con los autores del estudio “The MAD Model of Moral Contagion: The role of motivation, attention and design in the spread of moralized content online”, son escenarios para discursos políticos y morales que además pueden influir políticamente. Esto es visible en elecciones con la difusión de propaganda y “fake news” (EUA en 2016, México en 2018) o en la organización de revoluciones políticas (Primavera Árabe).

El estudio de las RRSS es importante no solo por sus implicaciones políticas, sino por lo que puede mostrar sobre difusión de información en contextos en donde los medios “tradicionales” no siempre son los intermediarios informativos. Como argumentan los autores del estudio mencionado, la difusión de información en RRSS depende de interacciones en las que influyen aspectos psicológicos como la necesidad de identificación, pertenencia a grupos y reacciones a cómo se presenta la información.

En México, un 64% de la población es usuaria de Internet y el 83.5% de ese grupo utiliza redes sociales (59.2 millones). La ENCCA estima que la mitad de la población usa hasta 2 RRSS y el 90% hasta 5 como máximo. Los usuarios que utilizan de 6 RRSS en adelante representan el 5% más “extremo” de la población.

Debe resaltarse que en la ENCCA 2018 las aplicaciones de mensajería como WhatsApp se categorizan como RRSS, que son otro espacio en el que se conoce que se llegan a difundir campañas desinformativas y/o propagandísticas.

Al comparar la proporción de usuarios de redes sociales en cada estado (como parte de su población) con la proporción de usuarios que consume noticias en esas plataformas no se visualiza una relación clara. Alta penetración de usuarios de RRSS no garantiza un alto consumo noticioso por esos medios, según lo que se observa en la encuesta.

Por ejemplo, los estados de Sonora, Nuevo León y Baja California tienen más de 60 usuarios de RSS por cada 100 habitantes, pero hay más proporción de usuarios de RRSS que consumen noticias por ese medio en Sonora que en los otros dos estados.

Aunque no hay una tendencia clara, los estados pueden clasificarse en función de la proporción de usuarios de RRSS, su consumo noticioso y participación en la población nacional de usuarios. De esta manera, se clasificaron en cuatro grupos (tabla) que ponderan estas variables en donde la calificación más alta (más usuarios de RRSS que consumen noticias ponderado en un estado ponderando su aporte a la población), en el que 100 es el puntaje más alto (ver mapa).

El Grupo 1 incluye a la Ciudad de México y una combinación de estados del norte y centro del país. Estos son los estados con el puntaje más alto de la clasificación y demuestran una cantidad de usuarios de redes sociales en la población estatal muy por encima del promedio nacional y un consumo de noticias por estos usuarios superior a la media.

El grupo 2 incluye al Estado de México y una mezcla de estados principalmente del centro y norte del país. La penetración de usuarios de redes sociales en la población es apenas superior al promedio nacional, pero inferior al grupo 1. Entre el grupo 1 y 2 se tiene una proporción de consumo de noticias por RRSS similar.

El grupo 3 lo forman estados principalmente del centro en el que la penetración de usuarios de redes sociales en el estado es muy cercana al promedio nacional, pero con menor consumo noticioso por RRSS con respecto a la media nacional.

El grupo 4 agrupa estados del sur principalmente y aunque tiene un consumo noticioso por RRSS cercano al promedio nacional, la proporción de usuarios de RRSS en la población estatal es baja comparada con los demás grupos y la media nacional.

La exploración de la base de datos de la ENCCA sugiere que este consumo podría estar afectado por variables que no son necesariamente las “usual suspects”, como el nivel socioeconómico o la edad. De hecho, la edad es uno de los factores que no arrojó una relación clara: un año más de edad en los usuarios no amplía o reduce significativamente la propensión a consultar noticias en RRSS entre la población usuaria.

El nivel socioeconómico (NSE) combinado con la cantidad de redes sociales por persona fue un mejor predictor, pero muy poco confiable (explican muy poca variación entre quienes consumen noticias en RRSS). Una persona que pertenece a un NSE alto y que utiliza más de 2 redes sociales no es un consumidor de noticias por RRSS garantizado.

Lo que sí permiten ver esas categorías es que hay algunas diferencias, sobre todo en los extremos. Por ejemplo, en el NSE se encontró que los usuarios de RRSS de los niveles A/B hasta el D+ tenían casi el doble de posibilidad de ser consumidores noticias que un usuario del nivel E. También hay más posibilidades de que un usuario con más redes sociales consuma noticias (¿exposición?) y generalmente el aumento en el uso de una red social amplía en un 20% la posibilidad de que se vean noticias por RRSS.*

Pero como se mencionó: al meter a la “licuadora” estas con otras variables de la ENCCA como ingresos por hogar, escolaridad de jefes de hogar o estrato urbano no se observó una relación muy fuerte que los coloque como buenos predictores. Es preciso un análisis más granular de la misma ENCCA en temas como razones y temática del consumo de noticias o medir en otros ejercicios actitudes como preferencias y participación política.

*Apunte metodológico: se probó una regresión logística para predecir consumo de noticias en usuarios de RRSS sobre esas plataformas. Las variables mencionadas se incluyeron en un modelo que explicaba muy poco de la variación observada entre consumidores y no consumidores (R2 inferior al .07).