Por zonas: cómo el uso de Internet puede definir el perfil de los barrios ricos y pobres
Un nuevo artículo científico con varios autores españoles cuantifica una nueva brecha digital: las páginas que más se visitan sirven para predecir la educación, renta y desigualdad de una zona
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El PaísJordi Pérez Colomé
El uso de Internet también es capaz de predecir el estatus socioeconómico. Si en una zona se leen páginas de medios, se escucha música por streaming, se chatea por WhatsApp, se consulta Google o se mandan muchos correos, la probabilidad de que sea una zona rica y usuarios con estudios es muy alta. Si, al contrario, se entra mucho en Facebook, YouTube, Snapchat, se mira porno y se juega al Candy Crush, las opciones de que sea un barrio pobre crecen.
Un grupo de investigadores españoles y de centros españoles junto a un empleado de Orange Innovation, compañía de telecomunicaciones que ha proporcionado los datos, ha publicado este miércoles un nuevo artículo en The Journal of Royal Society Interface donde analizan 3.700 millones de señales de móviles en Francia de 2017. Su objetivo es comprobar las diferencias de educación, renta y desigualdad en barrios según el uso de Internet. Y les ha funcionado.
“Existe mucha evidencia basada en pequeños sondeos, entrevistas, experimentos con cientos de personas”, explica Esteban Moro, investigador en el Massachusetts Institute of Technology y de la Universidad Carlos III, y coautor del artículo. “Lo que quisimos mostrar nosotros es que existe la posibilidad de estudiar la brecha de todo el uso digital nacional de manera rápida, barata y manteniendo la privacidad”, añade.
El resultado les ha sorprendido por la profundidad y constancia de esa brecha: “Hemos encontrado que la brecha es enorme, mucho más de lo que reportan estas pequeñas encuestas. Nuestro estudio abre la puerta a crear indicadores más sostenibles para estudiar esa brecha y su evolución”, añade Moro.
No todas las plataformas o servicios de Internet correlacionan igual con educación, renta o desigualdad. Instagram y Twitter por ejemplo son menos predictores de estatus. “Es correcto decir que Instagram sería más usado en barrios más ricos y Twitter sería más usado en barrios más pobres, pero lo que predicen estas dos categorías es poquito, así que realmente la brecha digital en estas dos aplicaciones entre ricos y pobres es significativa, pero no es muy grande”, explica Iñaki Úcar, investigador del Santander Big Data Institute de la Universidad Carlos III y otro de los coautores del artículo.
Hay, en cambio, otros servicios cuya capacidad de predicción es mucho más clara. En barrios ricos, las noticias, servicios de streaming de audio como Spotify o WhatsApp y en barrios pobres más Facebook, YouTube o Snapchat. “Ahí vemos que las diferencias para los diferentes ejes del estatus socioeconómico son más dramáticas”, explica Úcar. “Por tanto, podemos decir que mucho Facebook y Snapchat sí sería un buen indicador de un barrio humilde”. Los investigadores destacan la prudencia a la hora de dar el uso de un solo servicio como un predictor definitivo. La combinación de varios es importante para predecir mejor: “El alto éxito que obtenemos en la predicción se da midiendo la combinación de todas las variables. Si tratamos de predecir únicamente con dos de ellas, es probable que se obtengan malos resultados en muchos casos”, añade Úcar.
El nivel educativo es el factor que tiene mejor capacidad de predicción según el uso relativo de los servicios. Por ejemplo, se ve claramente en el consumo de porno. “A más porno, menor nivel educativo”, dice Úcar. “Pero correlaciona muy poquito con renta y desigualdad, aunque sigue siendo significativo”, detalla. El consumo de porno nos dice poco sobre el nivel de renta o desigualdad.
Esta investigación abre el camino a estudiar una nueva brecha de uso digital, que se suma a la ya conocida brecha de acceso a Internet. “Nosotros hemos investigado la brecha de uso digital”, dice Moro. “De nada nos sirve reducir la brecha de acceso digital si la gente utiliza de manera tan diferente las herramientas digitales y esta brecha de uso es enorme”, añade.
Aunque los datos originales son de Francia, los autores creen que las conclusiones son exportables. Para comprobarlo ya están intentando replicar el estudio: “La brecha de uso digital que vemos es tan grande que creemos que nuestros resultados son transportables a otros países y años. Estamos ya embarcados en obtener más datos de la operadora para ver el cambio en 2019 y 2020. Sobre todo este último, ya que creemos que los cambios de comportamiento debidos a la pandemia de covid han modificado y quizá incrementado la brecha de uso digital de los diferentes grupos socioeconómicos”, explica Moro.
La presencia de solo algunos videojuegos como Candy Crush o Clash of Clans proviene de los datos iniciales, proporcionados por Orange. “La identificación de ciertos videojuegos en particular viene dada por el proveedor de los datos y simplemente responde a que en su momento, cuando se realizó esta campaña de toma de datos, eran los juegos de moda y les interesaba medirlos”, dice Úcar.
Las zonas geográficas que han usado los autores del trabajo son una partición submunicipal habitual en Francia que tiene al menos 1.000 habitantes y la mayoría oscila entre 1.800 y 5.000. Sus datos proceden de la compañía Orange y de los paquetes de datos que los móviles comparten con las antenas. Para poder vincular los móviles con los lugares de residencia, y no por ejemplo con los de trabajo, los investigadores han analizado solo el horario nocturno de consumo, cuando la gente suele estar en su casa. “En el artículo, hemos comprobado también lo que ocurre fuera de ese horario nocturno”, dice Moro. “Por ejemplo, hemos cogido el uso durante el fin de semana o por la tarde, y los resultados son cualitativamente los mismos. Tenemos, por tanto, seguridad de que nuestros resultados no son solo un reflejo de un diferente uso nocturno del móvil”, añade.
Su método consiste en comparar el uso en esas divisiones geográficas respecto a la media nacional. Puede ser, por ello, que en barrios ricos se use mucho Facebook, pero que en barrios más pobres se use mucho más. De ahí el problema para no aislar las aplicaciones ni aplicar estos resultados a usos individuales. ¿No se leen noticias de páginas de medios en zonas populares? Claro que sí, pero menos que en zonas ricas. ¿Hay individuos en barrios ricos que usan Facebook o YouTube compulsivamente? También.
A pesar de estas distinciones, los autores apuntan a que algunas de las consecuencias posibles del uso de algunas redes afecte más a determinadas zonas: “Dado que plataformas como YouTube o redes sociales como Facebook han sido utilizadas para propagar desinformación y que el uso relativo de esas plataformas es mayor en sitios con menor educación y menos ingresos, es probable que el efecto de esa desinformación haya afectado más a esas zonas”, explica Moro.
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