Please ensure Javascript is enabled for purposes of website accessibility
Vol. 38 Núm. 1 (2023): 112, enero-abril
Artículos

¿Quiénes tuitean? Perfil sociodemográfico de los usuarios de Twitter en México y en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México, 2018

Alejandro Sánchez-Zárate
ONU-Hábitat México
Biografía

Publicado 2023-02-16

Palabras clave

  • desigualdad digital,
  • Twitter,
  • brecha digital,
  • redes sociales,
  • Twitter y ciudad

Cómo citar

Sánchez-Zárate, A. (2023). ¿Quiénes tuitean? Perfil sociodemográfico de los usuarios de Twitter en México y en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México, 2018. Estudios Demográficos Y Urbanos, 38(1), 55–95. https://doi.org/10.24201/edu.v38i1.2104
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    737
  • PDF
    723
  • En línea
    149
  • EPUB
    21
  • Kindle
    43
  • Audio
    7

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métrica

Resumen

Twitter ha cobrado relevancia recientemente por su papel de fuente de información para la vida pública, académica y social en general; sin embargo, poco se sabe sobre el perfil de sus usuarios. Por lo anterior, este trabajo tiene como objetivo identificar el perfil sociodemográfico de usuarios de Twitter en dos escalas geográficas: nacional y Zona Metropolitana de la Ciudad de México. Para ello, se utiliza la ENDUTIH 2018, de donde se obtiene las características sociodemográficas, y se modela por medio de un método binomial de efectos mixtos. Como principales resultados se identifican congruencias con lo reportado en la literatura especializada, así como algunas particularidades. Por un lado, la sobrerrepresentación de determinados grupos poblacionales, tales como personas jóvenes, con escolaridad media superior o superior, y el efecto positivo de contar con mayor cantidad de dispositivos para ser usuario de Twitter. Por otro lado, en entornos urbanos se identifica que disminuyen los efectos negativos sobre la probabilidad de ser usuario de Twitter en determinados grupos poblacionales, por ejemplo, en la gente mayor. Adicionalmente, se encuentran características con efecto ubicuo en los entornos analizados para ser usuario de esa plataforma.

Referencias

  1. Agresti, A. (2002). Categorical data analysis. Nueva Jersey: Wiley. DOI: https://doi.org/10.1002/0471249688
  2. Alsayyad, N. y Guvenc, M. (2015). Virtual uprisings: On the interaction of new social media, traditional media coverage and urban space during the Arab Spring. Urban Studies, 52(11), 2018-2034. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0042098013505881 DOI: https://doi.org/10.1177/0042098013505881
  3. Alva de la Selva, A. R. (2015). Los nuevos rostros de la desigualdad en el siglo XXI: la brecha digital. Revista Mexicana de Ciencias Políticas y Sociales, 60(223), 265-285. http://www.revistas.unam.mx/index.php/rmcpys/article/view/45387 DOI: https://doi.org/10.1016/S0185-1918(15)72138-0
  4. Barrantes, R. (2009). Análisis de la demanda de TIC. ¿Qué es y cómo medir la pobreza digital? En H. Galperin y J. Mariscal (eds.), Pobreza digital. Perspectivas de América Latina y el Caribe (pp. 47-84). Ciudad de México: CIDE.
  5. Barreiro-Gen, M. y Novo-Corti, I. (2015). Collaborative learning in environments with restricted access to the Internet: Policies to bridge the digital divide and exclusion in prisons through the development of the skills of inmates. Computers in Human Behavior, 51, 1172-1176. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563215001053?via%3Dihub DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.01.076
  6. Beaunoyer, E., Dupéré, S. y Guitton, M. J. (2020). COVID-19 and digital inequalities: Reciprocal impacts and mitigation strategies. Computers in Human Behavior, 111. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563220301771?via%3Dihub DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106424
  7. Bennett, S., Maton, K. y Kervin, L. (2008). The digital natives debate: A critical review of the evidence. British Journal of Educational Technology, 39(5), 775-786. https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1467-8535.2007.00793.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2007.00793.x
  8. Blank, G. (2016). The digital divide among Twitter users and its implications for social research. Social Science Computer Review, 35(6), 679-697. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0894439316671698 DOI: https://doi.org/10.1177/0894439316671698
  9. Castaño, J., Duart, J. M. y Sancho, T. (2012). A second digital divide among university students. Culture and Education, 24(3), 363-377. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1174/113564012802845695 DOI: https://doi.org/10.1174/113564012802845695
  10. Castaño, C., Martín, J. y Vázquez, S. (2008). La brecha digital de género: acceso, uso y habilidades. En C. Castaño Collado (coord.), La segunda brecha digital (pp. 55-132). España: Cátedra.
  11. Castells, M. (2012). Redes de indignación y esperanza. Madrid: Alianza.
  12. Crampton, J. W., Graham, M., Poorthuis, A., Shelton, T., Stephens, M., Wilson, M. W. y Zook, M. (2013). Beyond the geotag: Situating big data and leveraging the potential of the geoweb. Cartography and Geographic Information Science, 40(2), 130-139. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15230406.2013.777137 DOI: https://doi.org/10.1080/15230406.2013.777137
  13. Cresci, M. K., Yarandi, H. y Morrell, R. (2010). The digital divide and urban older adults. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 28(2), 88-94. https://journals.lww.com/cinjournal/Fulltext/2010/03000/The_Digital_Divide_and_Urban_Older_Adults.7.aspx DOI: https://doi.org/10.1097/NCN.0b013e3181cd8184
  14. DiMaggio, P. y Hargittai, E. (2001). From the “digital divide” to “digital inequality”: Studying Internet use as penetration increases (Documento de Investigación núm. 15). Princeton: Princeton University. https://digitalinclusion.typepad.com/digital_inclusion/documentos/digitalinequality.pdf
  15. Echarri Cánovas, C. (2008a). Construcción del estrato socioeconómico en la ENDIREH 2006. En R. Castro y I. Casique (coords.), Violencia de género en las parejas mexicanas. Análisis de resultados de la Encuesta Nacional sobre la Dinámica de las Relaciones en los Hogares 2006. Componente para mujeres unidas o casadas de 15 años y más (pp. 170-175). Ciudad de México: Inmujeres / CRIM-UNAM.
  16. Echarri Cánovas, C. (2008b). Desigualdad socioeconómica y salud reproductiva: una propuesta de estratificación social aplicable a encuestas. En S. Lerner y I. Szasz (coords.), Salud reproductiva y condiciones de vida en México (pp. 59-113). Ciudad de México: El Colegio de México, A.C.
  17. Epstein, D., Nisbet, E. C. y Gillespie, T. (2011). Who’s responsible for the digital divide? Public perceptions and policy implications. The Information Society, 27(2), 92-104. https://doi.org/10.1080/01972243.2011.548695 DOI: https://doi.org/10.1080/01972243.2011.548695
  18. Fletcher, A., Fitzgerald-Yau, N., Jones, R., Allen, E., Viner, R. M. y Bonell, C. (2014). Brief report: Cyberbullying perpetration and its associations with socio-demographics, aggressive behaviour at school, and mental health outcomes. Journal of Adolescence, 37(8), 1393-1398. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0140197114001766?via%3Dihub DOI: https://doi.org/10.1016/j.adolescence.2014.10.005
  19. Friemel, T. N. (2014). The digital divide has grown old: Determinants of a digital divide among seniors. New Media and Society, 18(2), 313-331. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1461444814538648 DOI: https://doi.org/10.1177/1461444814538648
  20. Gilbert, M. R. y Masucci, M. (2020). Defining the geographic and policy dynamics of the digital divide. En S. D. Brunn y R. Kehrein (coords.), Handbook of the changing world language map (pp. 3653-3671). Springer International Publishing. https://link.springer.com/referencework/10.1007/978-3-030-02438-3?page=11#editorsandaffiliations DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-02438-3_39
  21. Graham, M. (2014). Internet geographies: Data shadows and digital divisions of labor. En M. Graham y W. Dutton (coords.), Society and the Internet. How networks of information and communication are changing our lives (pp. 99-116). Oxford: Oxford University Press. DOI: https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199661992.003.0007
  22. Graham, S. y Marvin, S. (2001). Splintering urbanism. Networked infraestructures, technological mobilities, and the urban condition. Londres: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203452202
  23. Graham, M., Stephens, M. y Hale, S. (2013). Featured graphic. Mapping the geoweb: A geography of Twitter. Environment and Planning A: Economy and Space, 45(1), 100-102. https://journals.sagepub.com/doi/10.1068/a45349 DOI: https://doi.org/10.1068/a45349
  24. Hargittai, E. (2010). Digital na(t)ives? Variation in Internet skills and uses among members of the “net generation”. Sociological Inquiry, 80(1), 92-113. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1475-682X.2009.00317.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1475-682X.2009.00317.x
  25. Hargittai, E. y Litt, E. (2011). The tweet smell of celebrity success: Explaining variation in Twitter adoption among a diverse group of young adults. New Media and Society, 13(5), 824-842. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1461444811405805 DOI: https://doi.org/10.1177/1461444811405805
  26. Hargittai, E. y Litt, E. (2012). Becoming a tweep. How prior online experiences influence Twitter use. Information, Communication and Society, 15(5), 680-702. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1369118X.2012.666256 DOI: https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.666256
  27. Hilbert, M. (2010). When is cheap, cheap enough to bridge the digital divide? Modeling income related structural challenges of technology diffusion in Latin America. World Development, 38(5), 756-770. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0305750X09002174?via%3Dihub DOI: https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2009.11.019
  28. Hindman, D. B. (2000). The rural-urban digital divide. Journalism and Mass Communication Quarterly, 77(3), 549-560. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/107769900007700306 DOI: https://doi.org/10.1177/107769900007700306
  29. INEGI. (2018). Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de las Tecnologías de la Información en los Hogares 2018. Diseño de muestra. Aguascalientes, México: Insituto Nacional de Estadística y Geografía.
  30. ITU. (2018). Percentage of individuals using the Internet, 2018. Unión Internacional de Telecomunicaciones. https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/stat/default.aspx
  31. Jones, C., Ramanau, R., Cross, S. y Healing, G. (2010). Net generation or digital natives: Is there a distinct new generation entering university? Computers and Education, 54(3), 722-732. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360131509002620 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.09.022
  32. Kitchin, R. y Perng, S. (2016). Code and the city. En R. Kitchin y S. Perng (coords.), Code and the city (pp. 1-12). Londres: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315685991
  33. Kuttan, A. y Peters, L. (2003). From digital divide to digital opportunity. Lanham, Maryland: R and L Education.
  34. Lee, O. y Kim, D. (2018). Bridging the digital divide for older adults via intergenerational mentor-up. Research on Social Work Practice, 29(7), 786-795. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1049731518810798 DOI: https://doi.org/10.1177/1049731518810798
  35. Liu, Z. y Weber, I. (2014). Is Twitter a public sphere for online conflicts? A cross-ideological and cross-hierarchical look. En L. M. Aiello y D. McFarland (eds.), Social Informatics: 6th International Conference, SocInfo 2014, Barcelona, Spain, November 11-13, 2014. Proceedings (pp. 336-347). Springer International Publishing. https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-13734-6_25
  36. Lorenzo-Romero, C., Alarcón-del-Amo, M. C. y Constantinides, E. (2012). Segmentation of users of social networking websites. Social Behavior and Personality: An International Journal, 40(23), 401-414. https://www.sbp-journal.com/index.php/sbp/article/view/2501 DOI: https://doi.org/10.2224/sbp.2012.40.3.401
  37. Lumley, T. (2019). Survey: Analysis of complex survey samples. R package 3.35-1.
  38. Luque-Ayala, A. (2019). Urban. En J. Ash, R. Kitchin y A. Leszczynski (coords.), Digital geographies (pp. 24-35). Londres: Sage. DOI: https://doi.org/10.4135/9781529793536.n3
  39. Mancera, A. y Pano, A. (2013). El discurso político en Twitter. Análisis de mensajes que trinan. Barcelona: Anthropos.
  40. Mariscal, J. (2005). Digital divide in a developing country. Telecommunications Policy, 29(5/6), 409-428. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0308596105000352 DOI: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2005.03.004
  41. Mariscal, J., Bonina, C. y Luna, J. (2009). Los nuevos escenarios de mercado en América Latina. En H. Galperin y J. Mariscal (coords.), Pobreza digital. Perspectivas de América Latina y el Caribe (pp. 85-116). Ciudad de México: Centro de Investigación y Docencia Económicas.
  42. Murthy, D. (2018). Twitter: Social communication in the Twitter age. Cambridge: Polity Press.
  43. Nishida, T., Pick, J. B. y Sarkar, A. (2014). Japan’s prefectural digital divide: A multivariate and spatial analysis. Telecommunications Policy, 38(11), 992-1010. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0308596114000937?via%3Dihub DOI: https://doi.org/10.1016/j.telpol.2014.05.004
  44. Omnicore. (2020). Twitter by the numbers: Stats, demographics and fun facts. https://www.omnicoreagency.com/twitter-statistics/
  45. Pérez-Zúñiga, R., Camacho-Castillo, O. y Arroyo-Cervantes, G. (2014). Las redes sociales y el activismo. Paakat: Revista de Tecnología y Sociedad, 4(7), 1-10. http://www.udgvirtual.udg.mx/paakat/index.php/paakat/article/viewFile/226/338
  46. Pick, J. y Sarkar, A. (2016). Theories of the digital divide: Critical comparison. En Proccedings of the 49th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 3888-3897). Los Alamitos, California: IEEE Computer Society. DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.2016.484
  47. Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants. On the Horizon, 9(5), 1-6. https://www.marcprensky.com/writing/Prensky%20-%20Digital%20Natives,%20Digital%20Immigrants%20-%20Part1.pdf DOI: https://doi.org/10.1108/10748120110424816
  48. Ramsetty, A. y Adams, C. (2020). Impact of the digital divide in the age of COVID-19. Journal of the American Medical Informatics Association, 27(7), 1147-1148. https://academic.oup.com/jamia/article/27/7/1147/5826352 DOI: https://doi.org/10.1093/jamia/ocaa078
  49. Sánchez-Zarate, A. y Angoa, I. (2019). Brecha digital en dos ciudades medias en México en 2016. El caso de Hermosillo y Cancún. En E. V. Moreira Santos, G. B. Rodrigues, L. B. Santos, S. C. da Silva y T. Tramontani Ramos (coords.), Território, economia urbana e conflitos territoriais (pp. 355-384). Brasil: Letra Capital.
  50. Serrano-Cinca, C., Muñoz-Soro, J. F. y Brusca, I. (2018). A multivariate study of Internet use and the digital divide. Social Science Quarterly, 99(4), 1409-1425. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/ssqu.12504 DOI: https://doi.org/10.1111/ssqu.12504
  51. Sloan, L. y Morgan, J. (2015). Who tweets with their location? Understanding the relationship between demographic characteristics and the use of geoservices and geotagging on Twitter. PloS One, 10(11). https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0142209 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0142209
  52. Sloan, L., Morgan, J., Burnap, P. y Williams, M. (2015). Who tweets? Deriving the demographic characteristics of age, occupation and social class from Twitter user Meta-Data. PLoS One, 10(3), 1-20. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0115545 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0115545
  53. Takhteyev, Y., Gruzd, A. y Wellman, B. (2012). Geography of Twitter networks. Social Networks, 34(1), 73-81. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378873311000359?via%3Dihub DOI: https://doi.org/10.1016/j.socnet.2011.05.006
  54. Team, R. C. (2020). R: A language and environment for statistical computing (3.6.3). R Foundation for Statistical Computing. https://www.r-project.org/
  55. Toudert, D. (2015). Brecha digital y marginación socioterritorial: el caso de México. En C. Garrocho-Rangel y G. Buzai (coords.), Geografía aplicada en Iberoamérica. Avances, retos y perspectivas (pp. 343-370). Toluca: El Colegio Mexiquense.
  56. Toudert, D. (2016). Teoría del recurso y la apropiación: un acercamiento empírico a partir de las etapas del modelo de acceso digital en México. Acta Universitaria. Multidisciplinary Scientific Journal, 26(4), 79-90. http://www.scielo.org.mx/pdf/au/v26n4/2007-9621-au-26-04-00079.pdf DOI: https://doi.org/10.15174/au.2016.875
  57. Toudert, D. (2019). Brecha digital, uso frecuente y aprovechamiento de Internet en México. Convergencia. Revista de Ciencias Sociales, 79, 1-27. https://convergencia.uaemex.mx/article/view/10332 DOI: https://doi.org/10.29101/crcs.v0i79.10332
  58. Ugwu, C. L. J. y Zewotir, T. T. (2018). Using mixed effects logistic regression models for complex survey data on malaria rapid diagnostic test results. Malaria Journal, 17(1). https://malariajournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12936-018-2604-y DOI: https://doi.org/10.1186/s12936-018-2604-y
  59. van Dijk, J. (2005). The deepening digital divide. Inequality in the information society. Estados Unidos: Sage. DOI: https://doi.org/10.4135/9781452229812
  60. van Dijk, J. (2012). The evolution of the digital divide. The digital divide turns to inequality of skills and usage. En J. Bus, M. Crompton, M. Hildebrandt y G. Metakides (eds.), Digital enlightenment yearbook 2010 (pp. 57-75). Washington, D.C: IOS. DOI: https://doi.org/10.4324/9780203069769-12
  61. van Dijk, J. y van Deursen , A. (2014). Digital skills. Unlocking the infomation society. Nueva York: Palgrave Mcmillan. DOI: https://doi.org/10.1057/9781137437037
  62. Winocur-Iparraguirre, R. y Sánchez-Martínez, J. A. (2015). Introducción. En R. Winocur-Iparraguirre y J. A. Sánchez-Martínez (coords.), Redes sociodigitales en México (pp. 9-16). Ciudad de México: Fondo de Cultura Económica / Consejo Nacional para la Cultura.
  63. Wojcik, S. y Hughes, A. (2019). Sizing up Twitter users. U.S. adult Twitter are younger and more likely to be democrats than general public. Most users rarely tweet, but the most prolific 10% create 80% of tweets from adults U.S. users. https://www.pewresearch.org/internet/2019/04/24/sizing-up-twitter-users/
  64. Yang, S., Quan-Haase, A. y Rannenberg, K. (2016). The changing public sphere on Twitter: Network structure, elites and topics of the #righttobeforgotten. New Media and Society, 19(12), 1983-2002. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1461444816651409 DOI: https://doi.org/10.1177/1461444816651409