Published May 9, 2016 | Version v1
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Motivaciones hedónicas vs utilitaristas en internet: segmentación latente de mayores.

Description

El presente trabajo analiza la heterogeneidad en el comportamiento online de los mayores. La literatura previa se ha centrado en la segmentación socio-demográfica de los mayores con relación al uso de Internet. La novedad que añade este estudio es tratar de determinar la segmentación mediante variables específicamente elegidas para el estudio de las personas mayores, y relacionadas con el valor utilitarista del mayor cuando utiliza banca electrónica, frente al carácter más hedónico que supone el uso de redes sociales online. Al tratar de analizar estos comportamientos en situaciones de uso de estas tecnologías entre mayores, hemos detectado la presencia de cinco grupos o segmentos con perfiles muy diferenciados con relación al uso que le dan a dichas aplicaciones en relación a las variables analizadas: audacia, ansiedad tecnológica y autoconfianza en el uso de las TIC. Utilizamos un modelo clúster de clases latentes adecuado en situaciones de segmentación a posteriori.

Abstract

The present work analyses heterogeneity in the online behavior of the elderly. The prior literature has centered on the socio-demographic segmentation of the elderly regarding their Internet use. However, the novelty that this study adds is to aim to determine the segmentation via variables which have been especially chosen for studies of the elderly and that are related to their utilitarian use of e-banking, compared to the more hedonic nature of using online social networks. In dealing with such behaviors in situations of the elderly using these technologies, we have detected the presence of five groups or segments with highly differentiated use-related profiles concerning the variables analyzed: venturesomeness, technological anxiety and self-confidence in ICT use. We use a latent class cluster model which is appropriate in situations of a posteriori segmentation.

Additional details

Created:
March 27, 2023
Modified:
November 27, 2023