OBSERVACIÓN Y PARTICIPACIÓN ACTIVA EN COMUNIDADES ...118 REVISTA ESPAÑOLA DE INVESTIGACION DE MARKETING ESIC RevistaEspañoladeInvestigacióndeMarketingESIC Septiembre2011,Vol.15,n.º2(113-134)

RESUMEN

Los usuarios de comunidades virtuales pue-den adoptar diferentes niveles de participación,pudiendo ser meros observadores de los comen-tarios de otros usuarios o contribuir activamen-te generando contenidos para la comunidad.Centrándonos en el sector turístico, este traba-jo analiza las relaciones entre diferentes nivelesde participación en una comunidad virtual y laintención de uso de productos/servicios de laempresa que promueve dicha comunidad. Asi-mismo, se propone que la reciprocidad percibi-da en la comunidad modera la relación entrelos dos tipos de participación considerados. Enbase a los resultados obtenidos, se derivanrecomendaciones para las empresas que desa-rrollan este tipo de comunidades.

Palabras clave: Comunidades virtuales,niveles de participación, reciprocidad

ABSTRACT

Members of virtual communities may adoptdifferent levels of participation, from onlyreading the comments posted by others toactively contribute generating content in thecommunity. Focusing on the travel sector, thiswork analyzes the relationships between thedifferent levels of participation in a virtualcommunity and the intention to use the prod-ucts/services of the firm that hosts the com-munity. As well, perceived reciprocity in thevirtual community is proposed to moderate therelationship between the two levels of partici-pation considered. On the basis of the resultsobtained, some recommendations for the firmsthat host these virtual communities are dis-cussed.

Keywords: Virtual communities, participa-tion levels, reciprocity.

113

R E V I S T A E S P A Ñ O L A D E I N V E S T I G A C I O N D E M A R K E T I N G E S I C

Revista Española de Investigación de Marketing ESICSeptiembre 2011, Vol. 15, n.º 2 (113-134)

OBSERVACIÓN Y PARTICIPACIÓN ACTIVAEN COMUNIDADES VIRTUALES COMERCIALES:

EL CASO DEL SECTOR TURISMO

OBSERVATION AND ACTIVE PARTICIPATIONIN COMMERCIAL VIRTUAL COMMUNITIES:

THE CASE OF THE TRAVEL SECTORLuis V. Casaló Ariño1, Carlos Flavián Blanco* y Miguel Guinalíu Blasco2

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA

* Los autores agradecen el apoyo financiero recibido por parte de la Comisión Europea (FP7-ICT Challenge 1 Objective 1.4 TAS3) ydel Ministerio de Ciencia e Innovación ECO2009-10157.

1 Departamento de Dirección de Marketing e Investigación de Mercados, Universidad de Zaragoza. Escuela Universitaria de EstudiosEmpresariales, Plaza Constitución s/n, 22001, Huesca. [email protected]

2 Departamento de Dirección de Marketing e Investigación de Mercados, Universidad de Zaragoza. Facultad de Economía y Empresa,Gran Vía 2, 50005, Zaragoza. [email protected] / [email protected]

05 Casalo-Flavian-Guinaliu:Sánchez-Martín-Rondán 20/7/11 07:47 Página 113

1. INTRODUCCIÓN

Cada vez con mayor frecuencia, los consu-midores recurren a Internet con el fin de obte-ner información en la que basar sus decisionesde compra y elección de una marca o productoconcreto. Así, millones de consumidores hancomenzado a integrar alguna de las comunida-des virtuales que han surgido con el fin decompartir ideas sobre los distintos productos yservicios (HENNING-THURAU et al., 2004), ycontactar con otros consumidores que son vis-tos como una fuente de información más obje-tiva (KOZINETS, 2002). En este sentido, lascomunidades virtuales son un marco incompa-rable que facilita la interacción entre los indivi-duos y el intercambio de conocimiento y expe-riencias (WIERTZ Y DE RUYTER, 2007). De estaforma, el poder que tradicionalmente residía enlas marcas se está desplazando a gran veloci-dad hacia los consumidores, quienes medianteel intercambio de opiniones y recomendacionesen este tipo de comunidades son capaces decondicionar el comportamiento de otros consu-midores (KOZINETS, 2002).La importancia de las comunidades virtuales

queda especialmente reflejada en algunos sec-tores, en los que la interacción entre los consu-midores y la influencia entre ellos resulta pal-pable. Este es el caso del sector turístico. Eneste sector las comunidades virtuales suponenuna gran oportunidad para los viajeros, ya queen ellas es posible encontrar las opinionessobre destinos turísticos potenciales, los servi-cios que nos podemos encontrar allí (e.g., hote-les, restaurantes, etc.) y, sobre todo, recibir deprimera mano, sin intermediarios comerciales,información sobre las experiencias que hanvivido otras personas en el destino turístico alque el viajero está pensando acudir. En conse-cuencia, un gran número de consumidores acu-den cada año a este tipo de comunidades con elánimo de planificar sus viajes o elegir un desti-no turístico. Múltiples operadores y agenciasde viajes han comenzado a establecer sus pro-pias comunidades virtuales con el ánimo de

ofrecer un valor añadido a sus consumidores yatraerlos a sus páginas web. Minube.com (agre-gador de buscadores de vuelos y hoteles quepermite y anima a los viajeros a interactuar ycompartir experiencias) o GeoPlaneta (lacomunidad virtual del viajero desarrollada porLonelyPlanet) son claros ejemplos de esta ten-dencia.Debido a la creciente importancia que están

alcanzando estas comunidades desde la perspec-tiva de marketing, la mayoría de estudios hastala fecha se han centrado en analizar la influenciaque la participación activa tiene en la lealtad delconsumidor hacia la marca o empresa sobre laque se desarrolla la comunidad (e.g., ALGESHEI-MER et al., 2005; BAGOZZI Y DHOLAKIA, 2006;WIERTZ Y DE RUYTER, 2007). Sin embargo,diversos autores han propuesto la existencia dediferentes tipos de participación dentro de unacomunidad virtual (e.g., AKKINEN, 2005; KOZI-NETS, 1999) que implican la asunción de com-promisos claramente distintos con la comuni-dad. Teniendo en cuenta que en la actualidad lamayoría de los miembros de las comunidadessimplemente se dedican a leer los comentariosrealizados por otros individuos (PREECE et al.,2004), resulta necesario analizar la importanciareal que la observación en este tipo de comuni-dades tiene en el comportamiento del consumi-dor. En este sentido, el presente trabajo presentatres novedades fundamentales centrándonos enel análisis de comunidades virtuales desarrolla-das por empresas del sector turístico.En primer lugar, en este trabajo se analizan

dos niveles de participación en una comunidadvirtual: la mera observación y la intención departicipar activamente en la misma. De estaforma, se investiga si los distintos niveles departicipación en una comunidad virtual influ-yen en la intención de uso de los productos yservicios de la empresa sobre la que se desa-rrolla la comunidad, lo que ayudaría a revelar laimportancia real que estas comunidades tienenpara la gestión empresarial.En segundo lugar, se investiga la posible

relación existente entre los dos niveles de par-

114




ticipación considerados. De esta forma se tratade observar si el nivel de participación en unacomunidad virtual sigue una secuencia lógica,de forma que los miembros observadores desa-rrollan con el tiempo intenciones de participarde forma más activa en la misma.En tercer y último lugar, se investiga el papel

mediador de la reciprocidad en esta relación,dado que la reciprocidad hace que los miem-bros devuelvan a la comunidad (por ejemplo,creando contenido útil para el resto de miem-bros) los beneficios que obtienen de ella (porejemplo, obtención de información por parte delos observadores).Teniendo en cuenta todo lo anterior, el pre-

sente trabajo se estructura de la siguiente for-ma. En primer lugar se hace una revisión de laliteratura relativa a las variables bajo estudiopara, a continuación, formular las hipótesis detrabajo. Más adelante, se explican los procesosde recogida de datos y validación de las medi-das utilizadas, y se realizan los contrastes dehipótesis. Para terminar, se presentan las con-clusiones del estudio, así como las principalesimplicaciones para la gestión, limitaciones yfuturas líneas de investigación.

2. REVISIÓN DE LA LITERATURA

2.1. Participación en una comunidad virtual

La participación en las actividades llevadas acabo dentro de una comunidad virtual es unhecho esencial para la supervivencia de la mis-ma (KOH Y KIM, 2004). De hecho, gracias a laparticipación en las actividades desarrolladasen la comunidad virtual sus miembros puedencompartir información y experiencias, lo quesupone un aspecto clave a la hora de desarrollarla conciencia de clase y facilitar la cohesión delgrupo. Asimismo, tal y como indican ALGES-HEIMER et al. (2005), la participación de losmiembros de una comunidad virtual en las acti-vidades de interacción y cooperación desarro-lladas en ésta ayuda a que los miembros se

identifiquen con la comunidad y a que el valorde la misma se vea incrementado.No obstante, el nivel de participación de un

miembro en las actividades llevadas a cabo enuna comunidad virtual depende de las caracte-rísticas y motivaciones de cada individuo. Portanto, un miembro de una comunidad puedeelegir desde no participar en dichas actividadeshasta participar lo más activamente posible enlas mismas. De hecho, tradicionalmente se haconstatado que los miembros de comunidadesvirtuales difieren ampliamente en su frecuenciade interacción (e.g., BURNETT, 2000; HAM-MOND, 2000). Por ejemplo, HAMMOND (2000)concluye a través de un estudio cualitativo quehay dos tipos de miembros dentro de los gruposonline: (1) los miembros comunicativos, queson aquellos que interactúan frecuentemente,articulando nuevos temas de conversación yrespondiendo a otros mensajes, y (2) los miem-bros observadores, que son aquellos que bási-camente se dedican a leer mensajes, pero rara-mente envían algún post o responden a otroscomentarios. En esta línea, varios autores dis-tinguen diferentes tipos de miembros de unacomunidad virtual en función de su participa-ción en la misma. Así, a modo de ejemplo,RIDINGS et al. (2002) proponen dos tipos departicipación distinta en una comunidad vir-tual: la petición de información y la provisiónde información. De un modo más elaborado,AKKINEN (2005) llega a distinguir entre merosobservadores, usuarios estándar, usuarios acti-vos y usuarios líderes, siendo los observadoresaquellos individuos que frecuentan la comuni-dad de manera recurrente pero que rara vezcolaboran o realizan un comentario en la mis-ma, por lo que pasan prácticamente desaperci-bidos. En cambio, los otros tres tipos de indivi-duos son los que participan de manera frecuen-te en las actividades llevadas a cabo en lacomunidad virtual, siendo el usuario líder elque promueve el desarrollo de la red, el usuarioactivo el que siempre está dispuesto a contri-buir en la misma sobre cualquier tema de inte-rés y el usuario estándar aquel que aun contri-

115




116



buyendo, lo hace de forma más esporádica ynormalmente en temas específicos.En resumen, siguiendo los planteamientos

previos, es posible distinguir al menos dosgrandes tipos de participación dentro de lascomunidades virtuales:

1. La observación, que se realiza cuando unindividuo utiliza la comunidad virtualúnicamente con el fin de obtener benefi-cios propios (e.g., información acerca deun destino turístico) y simplemente sededica a preguntar a otros miembros yleer sus comentarios, sin contribuir en eldesarrollo de la comunidad virtual.

2. La participación activa, que viene deter-minada por la contribución frecuente delindividuo en la comunidad virtual y lacreación de valor dentro de la misma, loque ayuda al desarrollo y sostenibilidadde la comunidad en el largo plazo. Enconcreto, la participación activa englobaaspectos tales como el esfuerzo por esti-mular la comunidad virtual, el valor delas aportaciones realizadas con el fin deayudar a otros miembros de la comuni-dad, o la ilusión y motivación por interac-cionar con otros miembros de la comuni-dad (KOH Y KIM, 2004).

En este trabajo nos vamos a centrar en pri-mer lugar en la observación ya que la mayorparte de los miembros que participan en unacomunidad virtual son meros observadores querara vez se relacionan con otros miembros ocontribuyen a la comunidad con la creación decontenido (PREECE et al., 2004). Al mismotiempo, este trabajo también considera la inten-ción de participar de forma activa, ya que se vaa tratar de relacionar la observación con dichaintención futura de participar activamente enuna comunidad virtual. Este hecho es especial-mente relevante por dos motivos principales:

1. La participación activa es el tipo de parti-cipación que sirve para garantizar la

supervivencia de una comunidad en ellargo plazo (KOH Y KIM, 2004).

2. Desde una perspectiva empresarial, laimportancia de ser miembro activo resul-ta evidente pues tradicionalmente se hapropuesto que los miembros activos decomunidades virtuales comerciales sonlos consumidores que tienden a comprary utilizar en mayor medida los productosde la empresa sobre la que se desarrolla lacomunidad (AKKINEN, 2005).

2.2. Intención de uso

En este trabajo se centra la atención en laintención de uso de los productos y servicios dela empresa que gestiona la comunidad virtualya que esta intención puede suponer una señalde lealtad del individuo hacia la organización.En concreto, la lealtad del consumidor repre-senta la predisposición a comprar productos dela misma organización en el futuro (EDVARDS-SON et al., 2000) y, por tanto, es un determi-nante clave del éxito y sostenibilidad de lacompañía (FLAVIÁN et al., 2006). Asimismo, lalealtad induce comportamientos del consumi-dor que benefician a la organización tales comoel desarrollo de boca-oído positivo (HALLO-WELL, 1996) o una menor sensibilidad al precio(LYNCH Y ARIELY, 2000).Aunque la práctica más habitual sea medir la

lealtad del consumidor a través de su compor-tamiento (frecuencia de compra, etc.), la lealtadtambién se refiere a la actitud del consumidor ysus intenciones de recompra futura (EVANS-CHITZKY et al., 2006). De hecho, ante la difi-cultad de medir comportamientos reales, lasintenciones de comportamiento se han utiliza-do con gran frecuencia (e.g., KARAHANNA etal., 1999; VENKATESH, 1999). Cada intenciónde comportamiento constituye una intenciónsólida y específica de comportamiento (e.g.,MCKNIGHT Y CHERVANY, 2001-2002) y, en con-secuencia, comportamientos reales e intencio-nes de comportamiento se encuentran altamen-


te correlacionados (e.g., SHEPPARD et al., 1988;VENKATESH Y DAVIS, 2000). En otras palabras,la dimensión comportamental de la lealtad delconsumidor puede ser la simple manifestaciónde su estado actitudinal (ESHGHI et al., 2007).Por todo ello, en este trabajo se considera quela intención de uso de los productos y serviciosde la empresa que gestiona una comunidad vir-tual puede ser un buen indicador del nivel delealtad del consumidor hacia dicha organiza-ción.

2.3. Reciprocidad

La reciprocidad es una de las variables cla-ves en la formación de capital social en uncolectivo (MATHWICK et al., 2008), lo que ayu-da a comprender por qué los individuos contri-buyen de forma voluntaria con su tiempo,esfuerzo y conocimiento en la búsqueda delbeneficio del grupo, cuando podría ser muchomás fácil y sencillo aprovecharse de los esfuer-zos del resto (WASKO Y FARAJ, 2005).De forma concreta, la reciprocidad en la

comunicación hace referencia al hecho de quelos individuos dentro de una comunidad tratande compensar los beneficios que reciben porparte de otros miembros con el fin de asegurarel futuro de las relaciones dentro de la comuni-dad (SHUMAKER Y BROWNELL, 1984). Es decir,existe la confianza mutua de que la ayuda pres-tada será devuelta en el futuro (WIERTZ Y DERUYTER, 2007). Esto se debe a que un indivi-duo que participa en la comunidad virtual ypercibe que recibe un valor añadido a sus pre-guntas y comentarios, tratará de aportar valor aotros miembros de la red con el fin de seguirobteniendo ese beneficio mutuo en el futuro.En este sentido, diversos autores (e.g.,

WIERTZ Y DE RUYTER, 2007; WASKO Y FARAJ,2000) han propuesto la importancia de la reci-procidad a la hora de contribuir y compartirconocimientos en una comunidad online. Dehecho, se ha encontrado evidencia de reciproci-dad dentro de una red incluso cuando las rela-

ciones se establecían entre extraños (WELLMAN

Y GULIA, 1999).

3. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS

En este apartado se presenta el marco con-ceptual de la investigación. En primer lugar setrata de relacionar los dos tipos de participa-ción considerados: observación e intención departicipar activamente en la comunidad. Ensegundo lugar, se propone el efecto moderadorque la reciprocidad percibida puede tener enesta relación. Por último, se analiza la posibleinfluencia que los diferentes tipos de participa-ción en una comunidad virtual pueden tener enla intención de uso de los productos y serviciosde la organización sobre la que se desarrolla lared.

3.1. Influencia de la observación en laintención de participación activa

Si bien en la literatura previa no se ha pres-tado especial atención a la relación entre losdiferentes niveles de participación en unacomunidad virtual, es razonable pensar quedicho proceso de participación siga unasecuencia lógica, de forma que la participaciónactiva surja como un estado avanzado de nive-les de participación más iniciales como laobservación. En concreto, KOZINETS (1999)propone que los visitantes de una comunidadincrementarán su contribución a la misma amedida que ganen experiencia y descubransubgrupos en los que satisfacer sus necesida-des. Al mismo tiempo, de acuerdo con la inves-tigación en socialización, los miembros de uncolectivo (una comunidad virtual en este caso)tratan de reducir el riesgo percibido a la hora deestablecer relaciones con el resto de miembros(VAN MAANEN Y SCHEIN, 1979) con el ánimo decrear entornos de interacción confiables y pre-decibles (FALCIONE Y WILSON, 1988). Así, unaforma de reducir el riesgo percibido consiste en

117




118



la búsqueda de información (BAUER et al.,2007). En este sentido, una mayor observaciónen una comunidad virtual puede ayudar a com-prender como se comportan el resto de miem-bros y a reducir la incertidumbre de las relacio-nes dentro del colectivo. De esta forma, el indi-viduo podría verse motivado a participar deforma activa en la comunidad en el futuro.Teniendo en cuenta estos razonamientos, sepropone la siguiente hipótesis de trabajo:

H1: La observación en una comunidad virtualejerce una influencia positiva en la inten-ción de participar de forma activa endicha comunidad en el futuro.

3.2. Efecto moderador de la reciprocidad

La norma de reciprocidad implica que sedebe ayudar a aquellos que han ayudado pre-viamente con el fin de proporcionarles unosbeneficios equivalentes a los previamente obte-nidos por sus aportaciones. Los receptores delos beneficios sienten una responsabilidadmoral, lo que les provoca una motivación paraaliviar esa deuda a través de la reciprocidad.Por tanto, en comunidades con un fuerte senti-miento de reciprocidad, sus miembros confíanen que sus esfuerzos por ayudar al resto demiembros se verán recompensados cuandonecesiten ayuda o consejo en el futuro. Estehecho facilita la continua contribución de losmiembros en una comunidad virtual.De esta forma, aquellos individuos que visi-

tan una comunidad virtual como meros obser-vadores pero que perciben un fuerte sentimien-to de reciprocidad dentro de la comunidad severán más influenciados a contribuir de formaactiva dentro de dicha comunidad en el futurocon el ánimo de corresponder los beneficiosque obtiene de la misma. Por ello, se propone lasiguiente hipótesis de trabajo:

H2: Si la reciprocidad percibida en una comu-nidad virtual se incrementa, la relación

entre la observación en una comunidadvirtual y la intención de participar activa-mente en la misma se verá fortalecida.

3.3. Influencia de los diferentes tiposde participación en una comunidadvirtual en la intención de uso

Tradicionalmente, se ha propuesto que laparticipación activa en una comunidad virtualfavorece la identificación con la marca, empre-sa u organización sobre la que se desarrolla lamisma (ALGESHEIMER et al., 2005). De esta for-ma, una vez que un individuo ha decidido for-mar parte activa de una comunidad virtual, loslazos emocionales con la marca u organizaciónalrededor de la cual se desarrolla la red puedenincrementar (KOH Y KIM, 2004) dado que unagran parte de las conversaciones en la comuni-dad giran alrededor de dicha marca/organiza-ción y sus productos. Por ello, varios autoreshan considerado que la participación activa enuna comunidad virtual potencia la fidelidad delconsumidor con la empresa que la desarrolla.Así, ANDERSEN (2005) propone que, en merca-dos B2B, las relaciones formadas entre losmiembros de una comunidad favorecen laobtención de mayores niveles de lealtad haciala organización sobre la que se desarrolla lamisma. De forma similar, MCALEXANDER et al.(2002) constatan que la participación en even-tos de la comunidad Jeep favorece la unión delconsumidor con su vehículo y con la marcaJeep en general. En resumen, tal y como seña-lan ALGESHEIMER et al. (2005), la intención deformar parte activa de una comunidad virtualpuede afectar a la lealtad del consumidor haciala empresa sobre la que se desarrolla la red yaque uno de los aspectos clave de la participa-ción activa es el uso continuado de los produc-tos y servicios de dicha empresa. Por todo ello,se propone la siguiente hipótesis de trabajo:

H3: La intención de participar activamente enuna comunidad virtual ejerce una influen-


cia positiva en la intención de uso de losproductos y servicios de la empresa quegestiona dicha comunidad.

Asimismo, centrándonos en el sector turísti-co, es posible señalar que las comunidades vir-tuales también ofrecen un valor añadido a losindividuos, en términos de obtención de infor-mación acerca de posibles destinos turísticos oplanificación de una ruta de forma más efi-ciente. Esto es, a través de la observación de loscomentarios realizados por otros individuos enla comunidad, los individuos pueden resolversus dudas y satisfacer algunas de sus necesida-des por lo que el desarrollo de este tipo decomunidades por parte de una empresa del sec-tor puede ayudar a diferenciar a la misma desus competidores (FLAVIÁN Y GUINALÍU, 2005).De esta forma, si un individuo visita una comu-nidad virtual y observa que en ella es capaz desatisfacer alguna de sus necesidades, este indi-

viduo desarrollará sentimientos afectivos haciala empresa que le ofrece el servicio añadidoque podrían desembocar en el establecimientode un vínculo de lealtad y preferencia por dichaempresa.Por tanto, teniendo en cuenta estas conside-

raciones previas, resulta razonable pensar quela mera observación en una comunidad virtualtambién puede favorecer la intención de uso delos productos y servicios de la empresa quedesarrolla dicha comunidad. Así, se propone lasiguiente hipótesis de trabajo:

H4: La observación en una comunidad virtualejerce una influencia positiva en la inten-ción de uso de los productos y servicios dela empresa que gestiona dicha comuni-dad.

En resumen, el modelo de investigación que-da reflejado en la figura 1.

119



FIGURA 1Modelo de investigación

Intención de Participación

Activa

Observación

Intención de Uso

Niveles de participación en una comunidad virtual

Consecuencia de la participación

Reciprocidad

H3: +

H4: +

H2

H1: +


4. PROCESO DE RECOGIDA DE DATOS

La obtención de los datos necesarios pararealizar este estudio se realizó mediante unaencuesta a través de Internet hecha a visitantesde comunidades virtuales desarrolladas porempresas dentro del sector turístico. Con el finde obtener el mayor número de respuestasposible, se incluyó un banner en la páginaprincipal del sitio web en español de Lastmi-nute.com (www.es.lastminute.com), unaimportante agencia de viajes en Internet, y serealizaron anuncios en sitios web con elevadotráfico, listas de distribución y foros de discu-sión centrados en el mundo del viajero. Tantoen el banner como en los anuncios se incluyóun enlace a la página web específica de lainvestigación, donde el individuo podía relle-nar el cuestionario de manera online. Estemétodo de recogida de datos a través de indi-viduos voluntarios ha sido la práctica habitualen recientes investigaciones centradas en unentorno online (e.g., BAGOZZI Y DHOLAKIA

2006; STEENKAMP Y GEYSKENS 2006). Final-mente, gracias a este proceso se obtuvieron456 cuestionarios válidos tras eliminar las res-puestas repetidas y controlar los casos atípicosy cuestionarios incompletos.A la hora de rellenar el cuestionario se per-

mitió al sujeto elegir la comunidad virtual aanalizar, ya que el objetivo del presente traba-jo era entender las intenciones de comporta-miento de los individuos que visitan estascomunidades. Sin embargo, se requirió que elindividuo hubiese visitado alguna vez dicha

comunidad virtual (sin haber contribuido acti-vamente en la misma con anterioridad) y queésta fuese desarrollada por alguna empresa delsector. Así, el conjunto de comunidades selec-cionado estaba constituido por comunidadesvirtuales de reconocido prestigio entre los via-jeros de habla hispana (e.g., Lonelyplanet,Mynube.com, Trivago, etc.). En concreto, losindividuos tuvieron que responder varias cues-tiones sobre sus niveles de observación, inten-ción de participar activamente y reciprocidadpercibida en la comunidad virtual que habíanelegido, así como sobre su intención de uso delos productos y servicios de la empresa quedesarrolla y gestiona la comunidad virtualseleccionada. Todas las preguntas fueronmedidas mediante una escala tipo Likert de 7puntos.Finalmente, debido a que el método de reco-

gida de los datos fue de carácter no aleatorio(muestreo voluntario) no era posible valorarestadísticamente la existencia de posibles ses-gos. Por ello, en este tipo de situaciones serecomienda comparar el perfil medio de losencuestados con los perfiles obtenidos en estu-dios similares. En nuestro caso, dada la esca-sez de trabajos sobre comunidades virtuales dehabla hispana, comparamos las característicassociodemográficas obtenidas con las ofrecidaspor los más prestigiosos estudios sobre elinternauta de habla hispana disponibles(AIMC 2009; RED.ES, 2009). La tabla 1muestra como los resultados eran bastantesimilares en términos de edad, sexo y nivel deeducación.

120




121



5.1. Validez de contenido y validez aparente

El desarrollo de las escalas de medida sebasó en una amplia revisión de la literatura pre-

viamente realizada en el campo del marketingde relaciones y en el marketing en Internet (vertabla 2).

Gracias a esta profunda revisión fue posiblerealizar una primera propuesta de escalas. Noobstante, muchas de ellas debieron ser adapta-das al contexto de las relaciones efectuadas através de comunidades virtuales centradas en elsector turístico. El objetivo de esta adaptaciónera el de garantizar la validez aparente, que sedefine como el hecho por el cual la escala demedida refleja aquello que se pretende medir.

La validez aparente se confunde en multitud deocasiones con el concepto de validez de conte-nido. Sin embargo, la validez de contenido es elgrado en el que los ítems representan correcta-mente el contenido teórico del constructo y queestá garantizada gracias a la profunda revisiónbibliográfica efectuada. El nivel de validezaparente fue contrastado a partir de una varia-ción del modelo de ZAICHKOWSKY (1985) en el

TABLA 1Representatividad de los datos obtenidos

Presente Investigación AIMC (2009) RED.ES (2009)

Tamaño muestral 456 30.705 19.131

Edad < 24 21,7% 24,4% 20,3%

Edad (25 – 34) 42,7% 28,5% 30,4%

Edad (35 – 44) 21,9% 21,8% 24,7%

Edad > 44 13,7% 25,2% 24,5%

Sexo (masculino) 48,2% 54,6% 52,7%

Nivel de educación(estudios secundarios o superiores)

97,85% - 93,4%

TABLA 2Validez del contenido

Variable Adaptado de

Observación RIDINGS et al. (2002)

Intención de Participación Activa RIDINGS et al. (2002); ALGESHEIMER et al. (2005)

Intención de UsoMCKNIGHT et al. (2002); ALGESHEIMER et al. (2005); EVANSCHITZKY

et al. (2006)

Reciprocidad WIERTZ Y DE RUYTER (2007)


que cada ítem es calificado por un grupo deexpertos como “claramente representativo”,“algo representativo” o “no representativo”.Finalmente, de acuerdo con LICHTENSTEIN et al.(1990) cada ítem era retenido si existía un altogrado de consenso entre los expertos. En lasescalas los individuos eran preguntados acercade la intención de participar en la comunidad yde utilizar los productos y servicios ofrecidosen la misma. Asimismo se recogía el grado dereciprocidad y su comportamiento como obser-vador (recordar que no se medía la reciprocidadque realmente recibía el encuestado sino el gra-do de reciprocidad que éste percibía que se pro-duce normalmente en la web en la que partici-pa como observador, y que le puede motivar acambiar a un comportamiento más activo en elfuturo). Con respecto a la medición del com-portamiento como observador, debemos resal-tar que en este tipo de comportamientos no sólose incluye al “lector” de los contenidos genera-dos en la web, sino que también deben incluir-se a aquellos individuos que efectúan preguntasal resto de miembros. El mero hecho pues depreguntar no puede ser considerado como unaparticipación activa, ya que ésta incluye lageneración de contenido valioso en forma devídeos, imágenes, sugerencias, respuestas apreguntas, revisiones de destinos turísticos, etc.

5.2. Análisis confirmatoriosde dimensionalidad

El proceso de validación comenzó con laconfirmación de la estructura dimensional de

las escalas de medida a través de un AnálisisFactorial Confirmatorio. Para realizar los análi-sis se recurrió al software estadístico EQS 6.1,y como método de estimación se utilizó el deMáxima Verosimilitud Robusto debido a quepermite operar con mayor seguridad en mues-tras que pudieran presentar algún tipo de anor-malidad multivariante. Se diseñó un modelofactorial que incluía la totalidad de las variablesconsideradas y se siguieron los criterios pro-puestos por JÖRESKOG Y SÖRBOM (1993):

• El criterio de convergencia débil por el quese eliminan a los indicadores que no pre-senten coeficientes de regresión factorialsignificativos (t-student > 2,58; p = 0,01).

• El criterio de convergencia fuerte por elque se eliminan todos los indicadorescuyos coeficientes estandarizados seaninferiores a 0,53 (HILDEBRANDT, 1987).

Se eliminan aquellos indicadores que menosaporten a la explicación del modelo. En con-creto, se excluyen aquellos indicadores cuya R2

sea inferior a 0,3.Después de realizar este proceso, el tercer

ítem de la escala observación y el tercer ítemde la escala intención de participación activa4

tuvieron que ser eliminados para conseguirniveles adecuados de convergencia, R2 y ajus-te en el modelo factorial, por lo que ningúnotro ítem adicional tuvo que ser eliminado.En la tabla 3 se pueden observar se puedenobservar los niveles de convergencia y R2

para cada ítem en el último modelo factorialrealizado.

122



3 Aunque otros trabajos han utilizado criterios de convergencia fuerte más exigentes –por ejemplo, BAGOZZI y YI (1988) establecen quelos coeficientes estandarizados deben ser superiores a 0,60–, la depuración de las escalas de medida en nuestro trabajo no se vería altera-da. Tal y como se desprende de las cargas factoriales estandarizadas incluidas en la tabla 3, los ítems retenidos en el modelo también cum-plirían con el criterio propuesto por BAGOZZI y YI (1988).

4 Resulta curioso que el ítem eliminado en la escala intención de participación activa sea precisamente el ítem: tengo la intención departicipar activamente en esta comunidad virtual. Una posible explicación reside en el hecho de que los otros dos ítems que conforman laescala hacen referencia a realizar comportamientos activos específicos dentro de la comunidad (compartir experiencias de viaje y publicarinformación acerca de destinos turísticos), que son posiblemente los comportamientos más comunes que se llevan a cabo en una comuni-dad virtual de viajes (e.g. CASALÓ, 2008). Por el contrario, el ítem eliminado hace referencia a una participación activa general, que es posi-ble que generase dudas en el encuestado a la hora de contestar ya que no se proponía ningún comportamiento específico dentro de la comu-nidad y, como resultado, este ítem no convergió lo suficiente con los otros dos ítems de la escala propuesta.


5.3. Fiabilidad compuesta

Aunque el indicador generalmente aceptadopara valorar la fiabilidad de las escalas es elestadístico alpha de Cronbach, algunos autoresesgrimen que este indicador puede infravalorarla fiabilidad (e.g., SMITH, 1974). Por ello, el uso

de un estadístico adicional como la fiabilidadcompuesta es recomendado por diversos auto-res como JÖRESKOG (1971). Tomando comovalor mínimo 0,65 (STEENKAMP Y GEYSKENS,2006), los resultados son positivos tal y comose observa en la tabla 3.

5.4. Validez de Constructo

La validez de constructo se analizó utilizan-do dos criterios fundamentales de validez:

• Validez convergente: Indica si los ítemsque componen las escalas convergen haciaun único constructo. La validez conver-gente se constató al observar que la cargafactorial de cada indicador era superior a0,5 y significativa al nivel de 0,01 (STEEN-KAMP Y GEYSKENS, 2006). Además, se uti-

lizó el análisis de la varianza extraída pro-medio (AVE) siguiendo el criterio de FOR-NELL Y LARCKER (1981), que exponen quelas mediciones con un nivel adecuado devalidez convergente deberían contenermenos de un 50% de la varianza del error(lo que supone un valor del estadísticoAVE superior a 0,5). Los resultados obte-nidos fueron satisfactorios como se obser-va en la tabla 3.

• Validez discriminante: Verifica si el cons-tructo objeto de análisis esta significativa-

123



TABLA 3Análisis confirmatorio, fiabilidad compuesta y varianza extraída promedio

ITEM

Cargas

Factoriales

Estandarizadas

t-valorItem

R²CONSTRUCTO

Fiabilidad

Compuesta

Varianza

Extraída

Promedio

(AVE)

OBSERV1 0,917* 28,831 0,841Observación 0,93 0,86

OBSERV2 0,942* 30,903 0,888

PART_ACT1 0,969* 23,243 0,939 Intención deParticipación

Activa

0,83 0,71PART_ACT2 0,693* 15,168 0,480

I_USO1 0,901* 22,226 0,812Intención de Uso 0,93 0,87

I_USO2 0,968* 29,774 0,937

RECIP1 0,809* 18,933 0,654

Reciprocidad 0,90 0,75RECIP2 0,908* 22,834 0,825

RECIP3 0,882* 19,535 0,778

Nota: “*” coeficientes significativos al nivel 0,01


mente alejado de otros constructos con losque no se encuentra relacionado teórica-mente. Para valorar la validez discrimi-nante se comparó la raíz cuadrada delestadístico AVE (valores de la diagonal enla tabla 4) con las correlaciones entre losconstructos (valores de fuera de la diago-nal en la tabla 4). En este caso, para ase-gurar la validez discriminante, los valores

de la diagonal deben ser superiores (REALet al., 2006). Los resultados, tal y como seobserva en las tabla 4, son satisfactoriosya que todos los pares de constructoscumplen el criterio mencionado. Conse-cuentemente, es posible aceptar la validezdiscriminante de las escalas utilizadaspuesto que cada constructo está más rela-cionado consigo mismo que con el resto.

6. RESULTADOS

Con el fin de contrastar las hipótesis anterior-mente propuestas H1, H3 y H4 se desarrolló unmodelo de ecuaciones estructurales (ver figura2). De esta forma, se observó que estas tres hipó-tesis eran aceptadas a un nivel de 0,01. Asimis-mo, se observó que el ajuste del modelo presen-taba valores aceptables (Chi-square (χ2) =

14,056, 6 g.l., p = 0,02902; Satorra-Bentler Sca-led Chi-Square (S-Bχ2) = 8,2701, 6 g.l., p =0,21898; Bentler-Bonett Normed Fit Index(NFI) = 0,99; Bentler-Bonett Nonnormed FitIndex (NNFI) = 0,99; Comparative Fit Index(CFI) = 0,99; Bollen (IFI) Fit Index = 0,99; RootMean Sq. Error of App. (RMSEA) = 0,029; 90%Confidence Interval of RMSEA (0,000, 0,072);Chi normada (χ2/g.l.) = 2,34267).

124



TABLA 4Validez discriminante

CONSTRUCTO ObservaciónIntención de

Participación ActivaIntención de Uso Reciprocidad

Observación 0,927

Intención de Participación Activa 0,618* 0,843

Intención de Uso 0,500* 0,489* 0,933

Reciprocidad 0,425* 0,542* 0,548* 0,866

Nota: “*” correlaciones significativos al nivel 0,01; los valores en negrita (diagonal principal) se corresponden con la raízcuadrada del estadístico AVE; los valores por debajo de la diagonal principal son las correlaciones entre los diferentes pares deconstructos.


En primer lugar, de acuerdo con los coefi-cientes estandarizados, se ha observado que losdos niveles de participación en una comunidadvirtual considerados en este trabajo se encuen-tran relacionados. En concreto, la observaciónen una comunidad virtual influye positivamen-te en la intención de participar activamente enla misma en el futuro (β = 0,605, p< 0,01), dan-do apoyo a nuestra hipótesis H1. En segundolugar, se ha constatado que la intención de usode los productos y servicios de la empresa quegestiona una comunidad virtual se ve positiva-mente afectada tanto por la intención del con-sumidor de participar activamente en la comu-nidad (β = 0,271, p< 0,01) como por su obser-vación de los comentarios y contenidos creadospor otros miembros (β = 0,336, p< 0,01), lo queapoya nuestras hipótesis H3 y H4 respectiva-mente. Gracias a estas relaciones es posibleexplicar parcialmente las variables endógenas

del estudio: intención de uso de los productos yservicios de la empresa que gestiona una comu-nidad virtual (R2 = 0,297), e intención de parti-cipar activamente en dicha comunidad virtualen el futuro (R2 = 0,366).

6.1. Análisis multimuestra

Con la finalidad de contrastar el efectomoderador de la reciprocidad (hipótesis H2) sedesarrolló un análisis multimuestra utilizandoel software EQS versión 6.1. Para dicho análi-sis, la muestra total de individuos se dividió endos grupos. En concreto, se hizo uso de unaescala unidimensional que permitía valorar lareciprocidad percibida dentro de la comunidadvirtual. A continuación, siguiendo a GARCÍA etal. (2008), para crear los grupos se tomó lamedia de dicha escala y se eliminó alrededor de

125



Nota: “*” coefiencientes significativos al nivel 0,01

FIGURA 2Modelo de ecuaciones estructurales: Solución estandarizada

Intención de Participación

Activa

Observación

Intención de Uso

Niveles de participación en una comunidad virtual

Consecuencia de la participación

0, 271*

0, 336*

0,605*

R2 = 0,297

R2 = 0,366


este valor una serie de casos centrales (± ½ des-viación estándar). El primer grupo estaba com-puesto por 137 casos, representativos de losindividuos que percibían una menor reciproci-dad en la comunidad virtual seleccionada. Elsegundo grupo se componía de los 174 usua-rios que percibían una mayor reciprocidad den-tro de la red.Para proceder al estudio multimuestra se

procedió a constatar, en primer lugar, la inva-rianza de los instrumentos de medida. En con-creto, la invarianza en la medición hace refe-rencia a la situación en la que las variablesintegrantes del modelo de medida tienen elmismo significado y son utilizadas del mismomodo por los diferentes grupos de encuesta-dos (HAIR et al., 2006). De acuerdo con STE-ENKAMP Y BAUMGARTNER (1998), el estudio dela invarianza se realizó a través de diferentesanálisis factoriales confirmatorios multimues-tra. Siguiendo a estos autores, el análisis pro-gresivo de la invarianza comenzó con el mode-lo de invarianza configural (que comprueba silas variables latentes quedan especificadas porlos mismos indicadores en los grupos analiza-dos), continuó imponiendo las restricciones enlas cargas factoriales (invarianza métrica) y,por último, se establecieron las restriccionesrelativas a las varianzas de los factores. Paraevaluar el ajuste de los modelos anidados seutilizó el valor de la chi-cuadrado de Satorra-Bentler4 (S-Bχ2) de forma que la existencia dediferencias significativas en este valor entrelos modelos anidados indica que las restriccio-nes impuestas no pueden ser sostenidas (BUIL,2009). No obstante, teniendo en cuenta ladependencia de este estadístico del tamaño dela muestra, se utilizó también el índice de

ajuste comparativo (CFI). Así, una diferenciasuperior a 0,01 (CHEUNG Y RENSVOLD, 2002)en el valor de este índice –entre un modelomenos restringido y otro que presenta más res-tricciones– indicaría un empeoramiento delajuste y, por tanto, la falta de invarianza en losparámetros evaluados.En primer lugar, los resultados obtenidos dan

apoyo a la invarianza configural, ya que enambos grupos las variables latentes quedanespecificadas por los mismos indicadores. Ensegundo lugar, la invarianza métrica tambiénfue constatada ya que, si bien existe un incre-mento en el valor de la S-Bχ2 en relación conel modelo anterior (significativo a un nivel de0,05 pero no de 0,01), los índices NFI, NNFI yRMSEA siguen mostrando unos niveles deajuste aceptables y, además, el índice CFI nosufre un empeoramiento significativo respectoal modelo anterior siguiendo el criterio deCHEUNG Y RENSVOLD (2002). En definitiva,puede concluirse que las cargas factoriales sonequivalentes en las dos muestras y que, por tan-to, el criterio de invarianza métrica se cumple.De forma similar, la invarianza en las varianzasde los factores también se cumple. A pesar delincremento en el valor de la S-Bχ2 (de nuevosignificativo a un nivel de 0,05 pero no de0,01), el resto de índices considerados presen-tan valores aceptables y el índice CFI disminu-ye pero no lo suficiente como para indicar unempeoramiento del ajuste. De acuerdo conestos resultados (incluidos en la tabla 5), segarantiza que los resultados fruto de la compa-ración entre las dos muestras sean apropiados,de modo que las conclusiones no se vean afec-tadas por la falta de equivalencia en los instru-mentos de medida.

126



4 Dado que los análisis están basados en el método de estimación de máxima verosimilitud robusto, la diferencia del valor de la S-Bχ2requiere una transformación previa dado que dicha variación no se distribuye como una χ2 (ver BYRNE, 2006; BUIL, 2009 para más infor-mación sobre esta transformación).


Una vez divididos los grupos objeto de análisissegún la reciprocidad percibida en la comunidadvirtual seleccionada y garantizada la invarianzaen la medición, se desarrollaron sendos modelosestructurales para cada uno de los grupos. En estalínea, para el grupo caracterizado por su mayorreciprocidad percibida, la observación ejerce unefecto significativo sobre la intención de partici-pación activa, variable que queda parcialmenteexplicada gracias a esta relación (R² PART_ACT =0,426). Por su parte, en el segmento de usuarioscon menor reciprocidad percibida, el efecto de laobservación sobre la intención de participar acti-vamente en la comunidad también resulta ser sig-nificativo, aunque en este caso dicha intención departicipación queda explicada en menor medida(R² PART_ACT = 0,316).Posteriormente, se aplicó el análisis LMTest

para comprobar si existían diferencias entre losparámetros causales obtenidos en los dos gru-

pos y si éstas eran significativas. En concreto,se analizó la variación experimentada por elestadístico Chi-cuadrado al eliminar en elmodelo más restringido la restricción relativa aigualar un determinado parámetro en ambosgrupos. De esta forma, se debe comprobar quela eliminación de dicha restricción supone uncambio significativo en el estadístico Chi-cua-drado. Así, se rechazaría la restricción, ya quesu eliminación mejoraría notablemente el ajus-te del modelo. Una vez efectuados estos análi-sis de restricciones, se pudo constatar la exis-tencia de una diferencia significativa entre losdos grupos en la influencia de la variable obser-vación sobre la intención de participar activa-mente en la comunidad (ver tabla 6). En con-creto, la relación entre ambas variables es másfuerte cuando existe una mayor reciprocidadpercibida en la comunidad virtual, lo quecorrobora nuestra hipótesis H2.

127



TABLA 5Análisis de la invarianza en la medición: Medidas de ajuste

ETAPASS-Bχ2

(g.l.; p)CFI NFI NNFI IFI RMSEA

Δ S-Bχ2

(Δ g.l.; p)ΔCFI

InvarianzaConfigural

13,3058(12; 0,34721)

0,998 0,983 0,996 0,998 0,019 - -

InvarianzaMétrica

23,7822(15; 0,06889)

0,989 0,970 0,977 0,989 0,0448,9056

(3; 0,0306)-0,009

InvarianzaVarianzas

31,1064(18; 0,02789)

0,983 0,961 0,972 0,983 0,0498,7406

(3; 0,0329)-0,006

TABLA 6Análisis multimuestra

RESTRICCIONESREALIZADAS

Coeficientesestimados (Menor

reciprocidadpercibida)

Coeficientesestimados (Mayor

reciprocidadpercibida)

G.L.DIFERENCIA

χ²PROBABILIDAD

OBSERÞPART_ACT 0,287* 0,525* 1 4,433 0,035

Nota: “*” coeficientes significativos al nivel 0,01


7. CONCLUSIONES

La repercusión y variedad que están alcan-zando las comunidades virtuales es de tal mag-nitud que hoy en día resulta imposible calcularsu número. Así, un gran número de individuoscon intereses comunes han comenzado a utili-zar chats, foros, grupos de usuarios y otros for-matos online con el fin de relacionarse y com-partir experiencias. Al mismo tiempo, con elánimo de ofrecer un valor añadido, numerosasempresas proporcionan estas herramientas deinteracción a sus consumidores potenciales deforma que se generan comunidades virtuales deconsumidores. Si bien el consumidor puededecidir su nivel de participación en estas comu-nidades virtuales, hasta la fecha, las investiga-ciones se han centrado en analizar la participa-ción activa del consumidor en las mismas yaque para garantizar la supervivencia de lacomunidad es necesario que un número críticode miembros contribuyan a la misma. Dehecho, si todo el mundo se limitará a observarlos contenidos creados por el resto, la comuni-dad dejaría de existir (WASKO Y FARAJ, 2005).Sin embargo, con el ánimo de avanzar en elestudio de otros tipos de participación, este tra-bajo trata de evaluar la importancia de los com-portamientos de observación que el consumi-dor realiza en este tipo de comunidades. Así,los resultados de nuestros análisis nos permitenextraer interesantes conclusiones que contribu-yen al estado de la literatura especializada.En primer lugar, se ha constatado que la

observación favorece la intención de uso de losproductos y servicios de la empresa que gestio-na la comunidad. Esta predisposición favorabledel individuo es una respuesta al mayor valorpercibido que le proporciona la comunidad vir-tual (por ejemplo, a la hora de buscar informa-ción acerca de un posible destino turístico).Desde el punto de vista empresarial, este resul-tado es de especial importancia puesto quepone de manifiesto que no solo la participaciónactiva sirve para desarrollar lazos afectivosentre empresa y consumidor, sino que la simple

observación puede ayudar a conseguir unamayor predisposición a consumir los productosde la empresa. Asimismo, se ha comprobadoque la intención de participar activamente en lacomunidad virtual también favorece la inten-ción de uso de los productos y servicios de laempresa que desarrolla la comunidad, lo cualera de esperar de acuerdo con los resultadosprevios que se pueden encontrar en la literaturaespecializada (e.g., KOH Y KIM, 2004; ALGES-HEIMER et al., 2005; BAGOZZI Y DHOLAKIA,2006).En segundo lugar, se ha confirmado un efec-

to positivo de la participación en forma deobservación sobre la intención de participaractivamente en una comunidad virtual. Aunqueesta relación no se ha probado con anterioridaden la literatura, nuestros resultados sugierenque el proceso de socialización del individuoen una comunidad virtual sigue una secuencialógica, de forma que los individuos tratarán decontribuir de forma más activa en una comuni-dad virtual conforme aumente su experiencia yse encuentren familiarizados con dicha comu-nidad, lo que es posible conseguir a través de laobservación. Por último, es importante destacar que la

relación entre observación y participación acti-va se encuentra moderada por la reciprocidadpercibida en la comunidad virtual. La recipro-cidad, como elemento clave del capital social,fortalece el efecto de dicha relación ya que creaen el individuo una responsabilidad moral quele induce a contribuir activamente en la comu-nidad y devolver a la misma los beneficios quede ella obtiene a través de la observación. Esteresultado pone de manifiesto la importancia delcapital social en este tipo de entornos colabora-tivos, donde la supervivencia de la comunidaddepende de las contribuciones voluntarias desus miembros. Si bien el papel del capitalsocial como antecedente directo de la partici-pación activa en este tipo de grupos online seha investigado en diversos estudios (e.g., WAS-KO Y FARAJ, 2005; WIERTZ Y DE RUYTER,2007), el efecto moderador de la reciprocidad

128




129



en la relación entre los diferentes tipos de par-ticipación representa una novedad en la litera-tura. Así, aparte de ayudar a determinar la cali-dad y cantidad de contribuciones de un indivi-duo a una comunidad virtual, nuestrosresultados sugieren que el desarrollo de capitalsocial favorece que los miembros pasen deestadios iniciales de participación a niveles departicipación más activos.

7.1. Implicaciones para la gestión

Debido al alto coste que supone para unaempresa adquirir nuevos clientes, la fidelidadde los consumidores actuales se ha convertidoen un objetivo clave para las organizaciones.En este sentido, los resultados de trabajos pre-vios sugerían que el desarrollo de comunidadesvirtuales podía favorecer mayores niveles delealtad entre los consumidores que participasenactivamente en las mismas. Por ello, hasta lafecha la mayor parte de los trabajos se han cen-trado en explicar la participación activa delindividuo y proponer estrategias para incre-mentar dicha participación (e.g., ALGESHEIMERet al., 2005; ANDERSEN, 2005; WIERTZ Y DERUYTER, 2007). Sin embargo, numerosos autores han señala-

do que la mayor parte los consumidores quevisitan una comunidad virtual son observado-res que simplemente se dedican a leer loscomentarios realizados por otros individuos(PREECE et al., 2004). A modo de ejemplo,según las estadísticas de Wikipedia España,esta comunidad recibe un número de visitasdiarias superior a 20 millones, pero únicamen-te cuenta con aproximadamente 200 colabora-dores muy activos y unos 1000 esporádicos.Por ello, los resultados de este trabajo ofreceninteresantes implicaciones desde una perspecti-va empresarial.En primer lugar, se ha constatado que la

observación también genera en el consumidoruna intención de usar los productos y serviciosde la empresa que gestiona la comunidad. Por

ello, para desarrollar este sentimiento de prefe-rencia por la organización, las empresas debe-rían promocionar sus comunidades virtualesentre los consumidores potenciales (por ejem-plo, reservando en sus productos un espaciodonde se destaquen los beneficios que en ellapueden obtener o efectuando ofertas especialesa los individuos que visiten la comunidad) deforma que éstos se vean motivados a navegarpor la comunidad. En consecuencia, es posibleque gracias a estas visitas los consumidoresrefuercen sus lazos con la empresa que gestio-na la comunidad, aunque únicamente realicencomportamientos de observación y no contri-buyan activamente a la misma. En segundo lugar, la observación se ha

revelado como un factor determinante de laintención de contribuir activamente a la comu-nidad, sobre todo cuando se percibe una altareciprocidad dentro del colectivo. Por ello, esnecesario que las organizaciones, aparte depromocionar la visita a su comunidad, se cen-tren en realizar acciones que favorezcan lasolidaridad entre los miembros. A modo deejemplo, para ayudar a desarrollar la normasocial de reciprocidad entre los visitantes deuna comunidad virtual sería interesante pro-mover el sentimiento de grupo entre los mis-mos (e.g., a través de encuentros físicos quepotencien los vínculos virtuales), potenciar lacomunicación en la comunidad (e.g., propo-niendo temas de debate, recabando ideas ysugerencias sobre los productos y servicios dela organización, organizando juegos y concur-sos, etc.), o reconocer a aquellos individuosque más ayuden a desarrollar la comunidad ya solventar las dudas de otros miembros (e.g.,a través de rankings y sistemas de puntuacio-nes en las que los miembros de la comunidadpuedan evaluar las contribuciones de otros).De esta forma se ayudaría a garantizar lasupervivencia de la comunidad en el largo pla-zo y la empresa que la desarrolla seguiríaobteniendo los beneficios que se derivan de suexistencia.


130



7.2. Limitaciones y futuras líneas de investigación

A pesar de los interesantes resultados y con-clusiones obtenidos, este trabajo presenta unaserie de limitaciones que abren interesanteslíneas de investigación para el futuro. En pri-mer lugar, una de las principales limitacionesdel presente trabajo es el hecho de que los indi-viduos que han participado en el estudio son dehabla hispana. Por ello, sería conveniente vali-dar nuevamente el modelo propuesto con unamuestra de consumidores más amplia, espe-cialmente en términos culturales. Esto permiti-ría confirmar la adecuación de las relacionesplanteadas y su independencia en relación alcontexto cultural del que estemos hablando.En segundo lugar, en este trabajo se analizan

únicamente un tipo de comunidades virtuales,aquéllas centradas en el sector turístico. Porello, con el fin de generalizar los resultados,sería interesante replicar el presente estudioanalizando una mayor variedad de comunida-des virtuales. En tercer lugar, en este trabajo nos hemos

centrado en las consecuencias de los distintosniveles de participación en una comunidad vir-tual, por lo que en el futuro sería interesanteinvestigar las variables que pudieran ser relevan-tes a la hora de determinar el nivel de participa-ción de cada consumidor en este tipo de comu-nidades. Del mismo modo, es posible que eneste trabajo no se hayan considerado todos losniveles posibles de participación en una comu-nidad virtual, ni incluido otras posibles conse-cuencias asociadas a dichos niveles de participa-ción. A modo de ejemplo, es posible que la par-ticipación en una comunidad virtual influya deforma positiva en la confianza hacia la empresaque gestiona la red o en la promoción que elconsumidor realiza de dicha empresa.Por último, es importante notar que los datos

se han recogido a partir de una encuesta auto-administrada a través de Internet. Por ello, y apesar de que se han utilizado diversas precau-ciones durante el análisis como asegurar la

validez discriminante entre los constructos(ALGESHEIMER et al., 2005), recomendamoscierta cautela a la hora de interpretar los resul-tados.Sin embargo, a pesar de las limitaciones a las

que se enfrenta el presente trabajo, podemosconsiderar que sus resultados son relevantesdebido a la novedad de la temática y al conti-nuo desarrollo experimentado por estas comu-nidades virtuales. En todo caso, sería una bue-na idea replicar el estudio en un futuro, cuandoestas comunidades virtuales estén totalmentedesarrolladas, con el fin de observar si losresultados obtenidos siguen teniendo vigencia.

8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AIMC (2009), Audiencia en Internet según elEGM. Febrero/marzo de 2009, disponibleen: http://www.aimc.es/, 25/11/2010.

AKKINEN, M. (2005), “Conceptual founda-tions of online communities”, HelsinkiSchool of Economics, Working Papers w-387.

ALGESHEIMER, R., DHOLAKIA, U.M. YHERRMANN, A. (2005), “The Socialinfluence of Brand Communities: Evidencefrom European Car Clubs”, Journal of Mar-keting, 59(3), 19-34.

ANDERSEN, P.H. (2005), “Relationship mar-keting and brand involvement of professio-nals through web-enhanced brand communi-ties: The case of Coloplast”, Industrial Mar-keting Management, 34, 39-51.

BAGOZZI, R.P. Y DHOLAKIA, U.M. (2006),“Open Source Software User Communities:A Study of participation in Linux UserGroups”, Management Science, 52(7), 1099-1115.

BAGOZZI, R.P. Y YI, Y. (1988), “On the eva-luation of structural equations models”,Journal of the Academy of Marketing Scien-ce, 16, (1), 74-94.

BAUER, T.N., BODNER, T., ERDOGAN, B.,TRUXILLO, D.M. Y TUCKER, J.S. (2007),


131



“Newcomer Adjustment During Organiza-tional Socialization: A Meta-AnalyticReview of Antecedents, Outcomes, and Met-hods”, Journal of Applied Psychology,92(3), 707-721.

BUIL, I. (2009), El valor de marca como ele-mento de la estrategia de marketing: un estu-dio aplicado a los mercados inglés y espa-ñol. Tesis Doctoral no publicada, Universi-dad de Zaragoza (España).

BURNETT, G. (2000), “Information exchangein online communities: A typology”, Infor-mation Research, 5(4), disponible en:http://informationr.net/ir/5-4/paper82a.html(25/11/2010).

BYRNE, B. (2006), Structural equation mode-ling with EQS: Basic concepts, applicationsand programming, 2ª edición, Lawrence Erl-barum Associates: New Jersey.

CASALÓ, L.V. (2008), Antecedentes y conse-cuencias de la participación del consumidoren redes sociales virtuales: el caso del sectorturismo. Tesis Doctoral no publicada, Uni-versidad de Zaragoza (España).

CHEUNG, G.W. Y RENSVOLD, R.B. (2002),“Evaluating Goodnes of Fit Indixes for tes-ting measurement invariance”, StructuralEquation Modeling, 9(2), 233-255.

EDVARDSSON, B., JOHNSON, M.D., GUS-TAFSSON, A. Y STRANDVIK, T. (2000),“The Effects of Satisfaction and Loyalty onProfits and Growth: Products versus Servi-ces”, Total Quality Management, 11, 917-927.

ESHGHI, A., HAUGHTON, D. Y TOPI, H.(2007), “Determinants of Customer Loyaltyin the Wireless TelecommunicationsIndustry”, Telecommunications Policy,31(2), 93-106.

EVANSCHIZKY, H., GOPALKRISHNAN,R.I., PLASSMANN, H., NIESSING, J. YMEFFERT, H. (2006), “The relative strengthof affective commitment in securing loyaltyin service relationships”, Journal of BusinessResearch, 59, 1207-1213.

FALCIONE, R.L. Y WILSON, C.E. (1988),“Socialization processes in organizations”.

En Goldhaber, G.M. y Barnett, G.A., Hand-book of organizational communication,Ablex: Norwood, NJ. 151–169.

FLAVIÁN, C. Y GUINALÍU, M. (2005), “Theinfluence of virtual communities on distribu-tion strategies in the Internet”, InternationalJournal of Retail & Distribution Manage-ment, 33(6), 405-425.

FLAVIÁN, C., GUINALÍU, M. Y GURREA,R. (2006), “The role played by perceivedusability, satisfaction and consumer trust onwebsite loyalty”, Information & Manage-ment, 43(1), 1-14.

FORNELL, C. Y LARCKER, D. (1981),“Structural Equation Models With Unobser-ved Variables and Measurement Error”,Journal of Marketing Research, 18, 39-50.

GARCÍA, N., SANZO, M.J. Y TRESPALA-CIOS, J.A. (2008), “Can a good organizatio-nal climate compensate for a lack of topmanagement commitment to new productdevelopment?”, Journal of Business Rese-arch, 61, 118-131.

HAIR, J.F. JR., ANDERSON, R.E., TATHAM,R.L. Y BLACK, W.C. (2006), Multivariatedata analysis, 6ª edición, Prentice Hall:Upper Saddle River.

HALLOWELL, R. (1996), “The relationshipsof customer satisfaction, customer loyaltyand profitability: an empirical study”, Inter-national Journal of Service Industry Mana-gement, 7(4), 27-42.

HAMMOND, M. (2000), “Communicationwithin on-line forums: The opportunities,the constraints and the value of a communi-cative approach”, Computers & Education,35(4), 251–262.

HENNING-THURAU, T., GWINNER, K.P.,WALSH, G. Y GREMLER, D.D. (2004),“Electronic Word-of-Mouth via Consumer-Opinion Platforms: What Motivates Consu-mers to Articulate Themselves on the Inter-net?”, Journal of Interactive Marketing,18(1), 38-52.

HILDEBRANDT, L. (1987), “Costumer retailsatisfaction in rural areas. A re-analysis for


survey data”, Journal of Economic Psycho-logy, 8(1), 19-42.

JÖRESKOG, K. (1971), “Statistical analysis ofsets of congeneric tests”, Psychometrika,36(2), 109-133.

JÖRESKOG, K. Y SÖRBOM, D. (1993), LIS-REL 8 Structural Equation Modeling withthe SIMPLIS Command Language, Scienti-fic Software International: Chicago-Illinois.

KARAHANNA, E., STRAUB, D.W. Y CHER-VANY, N.L. (1999), “Information Techno-logy Adoption Across Time: A Cross-Sec-tional Comparison of Pre-Adoption andPost-Adoption Beliefs”, MIS Quarterly,23(2), 183-213.

KOH, J. Y KIM, D. (2004), “Knowledge sha-ring in virtual communities: an e-businessperspective”, Expert Systems with Applica-tions, 26, 155-166.

KOZINETS, R.V. (1999), “E-tribalized marke-ting?: the strategic implications of virtualcommunities of consumption”, EuropeanManagement Journal, 17(3), 252-264.

KOZINETS, R.V. (2002), “The Field Behind theScreen: Using Netnography for MarketingResearch in Online Communities”, Journal ofMarketing Research, 39(1), 61-72.

LICHTENSTEIN, D.R., NETEMEYER, R.G.,Y BURTON, S. (1990), “Distinguishing cou-pon proneness from value consciousness: anacquisition—transaction utility theory pers-pective”, Journal of Marketing, 54, 54–67.

LYNCH, J. Y ARIELY, D. (2000), “Wine onli-ne: Search costs affect competition on pricequality and distribution”, Marketing Science,19(1), 83–103.

MATHWICK, C., WIERTZ, C. Y DE RUY-TER, K. (2008), “Social Capital Productionin a Virtual P3 Community”, Journal ofConsumer Research, 34, 832-849.

MCALEXANDER, J.H., SCHOUTEN, J.W. YKOENING, H.F. (2002), “Building BrandCommunity”, Journal of Marketing, 66(1),38-54.

MCKNIGHT, D.H. Y CHERVANY, N.L.(2001–2002), “What trust means in e-com-

merce customer relationships: an interdisci-plinary conceptual typology”, InternationalJournal of Electronic Commerce, 6(2),35–59.

MCKNIGHT, D.H., CHOUDHURY, V. Y KAC-MAR, C. (2002), “The impact of initial con-sumer trust on intentions to transact with aweb site: a trust building model”, Journal ofStrategic Information Systems, 11, 297–323.

PREECE, J., NONNECKE, B. Y ANDREWS,D. (2004), “The top 5 reasons for lurking:improving experiences for everyone”, Com-puters in Human Behavior, 20(2), 201-223.

REAL, J.C., LEAL, A. Y ROLDÁN, J.L. (2006),“Information technology as a determinant oforganizational learning and technological dis-tinctive competencies”, Industrial MarketingManagement, 35(4), 505-521.

RED.ES (2009), Perfil sociodemográfico de losinternautas: Análisis de datos INE 2008.2008, disponible en: http://www.red.es/m e d i a / r e g i s t r a d o s / 2 0 0 9 -02/1233576588873.pdf?aceptacion=dbd4168b5595f6e11adf99e60819d1f6, 25/11/2010.

RIDINGS, C.M. Y GEFEN, D. (2004), “Virtualcommunity attraction: Why people hang outonline”, Journal of Computer MediatedCommunication, 10(1), disponible en: http://jcmc.indiana.edu/vol10/issue1/ridings_gefen.html, 25/11/2010.

SHEPPARD, B.H., HARTWICK, J. Y WARS-HAW, P.R. (1988), “The theory of reasonedaction: A meta analysis of past research withrecommendations for modifications in futu-re research”, Journal of Consumer Research,15(3), 325–343.

SHUMAKER, S. Y BROWNELL, A. (1984),“Toward a Theory of Social Support: Clo-sing Conceptual Gaps”, Journal of SocialIssues, 40(4), 11-36.

SMITH, KW. (1974), “On estimating the relia-bility of composite indexes through factoranalysis”, Sociological Methods & Research,2, 485–510.

STEENKAMP, J.B.E.M. Y BAUMGARTNER,H. (1998), “Assessing measurement inva-

132




riance in cross-national consumer research”,Journal of Consumer Research, 25, 78-90.

STEENKAMP, J.B.E.M. Y GEYSKENS, I.(2006), “How Country Characteristics affectthe perceived value of a website”, Journal ofMarketing, 70(3), 136-150.

VAN MAANEN, J. Y SCHEIN, E.H. (1979),“Toward a theory of organizational socializa-tion”, Research in Organizational Behavior,1, 209–264.

VENKATESH, V. (1999), “Creation of Favora-ble User Perceptions: Exploring the Role ofIntrinsic Motivation”, MIS Quarterly, 23(2),239-260.

VENKATESH, V. Y DAVIS, F.D. (2000), “A the-oretical extension of the technology acceptan-ce model: four longitudinal field studies”,Management Science, 46(2), 186–204.

WASKO, M. Y FARAJ, S. (2000), “It is whatone does: Why people participate and help

others in electronic communities of practi-ce”, Journal of Strategic Information Sys-tems, 9, 155–173.

WASKO, M. Y FARAJ, S. (2005), “Why shouldI share? Examining social capital and know-ledge contribution in electronic networks ofpractice”, MIS Quarterly, 29(1), 35-57.

WELLMAN, B. Y GULIA, M. (1999). “NetSurfers Don’t Ride Alone”. En Smith, P. yKollock, P., Communities in Cyberspace,Routledge: New York. 167-194.

WIERTZ, C. Y DE RUYTER, K. (2007),“Beyond the Call of Duty: Why ConsumersContribute to Firm-hosted Commercial Onli-ne Communities”, Organization Studies,28(3), 347-376.

ZAICHKOWSKY, J.L. (1985), “Measuring theInvolvement Construct”, Journal of Consu-mer Research, 12(4), 341-352.

133



Fecha recepción: 13/09/09Fecha aceptación: 22/11/10


A.1. APÉNDICE: ESCALAS DE MEDICIÓN PROPUESTAS

134



ESCALA OBSERVACIÓN (OBSERV)

OBSERV1En esta comunidad virtual leo comentarios realizados por otros miembros y realizo preguntas con el ánimo de obtener información con la que basar mis decisiones de viaje.

OBSERV2En esta comunidad virtual leo comentarios realizados por otros miembros y realizo preguntas con el ánimo de planificar mis viajes de forma más eficiente.

OBSERV3En esta comunidad virtual leo comentarios realizados por otros miembros y realizo preguntas con el ánimo de obtener consejo sobre viajes.

ESCALA INTENCIÓN DE PARTICIPACIÓN ACTIVA (PART_ACT)

PART_ACT1Tengo la intención de publicar en esta comunidad virtual información acerca de los destinos turísticos que conozco.

PART_ACT2Tengo la intención de compartir en esta comunidad virtual mis experiencias de viaje con el resto de miembros.

PART_ACT3 Tengo la intención de participar activamente en esta comunidad virtual.

ESCALA INTENCIÓN DE USO (I_USO)

I_USO1Tengo la intención de utilizar los productos y servicios de la empresa que desarrolla esta comunidad virtual en el futuro.

I_USO2Si los necesito, creo que elegiré los productos y servicios de la empresa que desarrolla esta comunidad virtual.

ESCALA RECIPROCIDAD (RECIP)

RECIP1 Los miembros de esta comunidad virtual suelen devolver favores cuando reciben ayuda.

RECIP2Cuando obtengo algún beneficio en esta comunidad virtual, siento que debería ayudar al resto de miembros.

RECIP3 La solidaridad entre los miembros es importante en esta comunidad virtual.

Nota: Los ítems eliminados durante el proceso de depuración se muestran en cursiva.


Documents

OBSERVACIÓN Y PARTICIPACIÓN ACTIVA EN COMUNIDADES ...118 REVISTA ESPAÑOLA DE INVESTIGACION DE MARKETING ESIC RevistaEspañoladeInvestigacióndeMarketingESIC Septiembre2011,Vol.15,n.º2(113-134)