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Caballero de Luis, S. (2016) Internet, family and elderly women in Uruguay. Universitat
Oberta de Catalunya. Manuscript submitted for publication.
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Versión no publicada, por favor citar de la siguiente forma:
Caballero de Luis, S. (2016) Internet, familia y hogares entre las mujeres mayores en
Uruguay. Universitat Oberta de Catalunya. Manuscrito no publicado.
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Internet, familia y hogares entre las mujeres mayores en Uruguay
En este trabajo se analiza el uso de Internet a través de características de la vida cotidiana en
Uruguay, como el tipo de hogar y de vínculos familiares con los que conviven las mujeres
mayores. Se propone un modelo logístico que contempla estos aspectos para explicar el
acceso a Internet entre las mujeres de 65 años o más en Uruguay. El análisis se enmarca en el
contexto de la brecha gris.
Soledad Caballero de Luis (soledad.caballero@gmail.com)
Candidata a doctora por la Universitat Oberta de Catalunya
Miembro pre-doc de la red ACT http://actproject.ca/
Agradezco la lectura, comentarios y sugerencias de mi Directora de Tesis, Dra. Mireia
Fernández-Ardèvol
Introducción
Nacemos insertos en una estructura de desigualdades sociales y económicas en la que
transcurren nuestras vidas. Y, en todo momento, a lo largo del curso de la vida, las prácticas a
las que accedemos y que realizamos reflejan los lugares que ocupamos en dicha estructura.
Por ejemplo, los primeros usuarios de Internet se han caracterizado por tener un nivel
económico y educativo alto. Y se verifica que a mayor nivel económico y a mayor nivel
educativo, mayor uso de Internet. Un incremento que se debe en parte, a la posibilidad
económica de acceso y a la mayor capacidad de aprovechamiento de la herramienta gracias al
alto nivel educativo. Es decir, la tecnología digital1 se insertó en una sociedad desigual y por
tanto las prácticas de acceso y uso reflejan estas desigualdades (DiMaggio & Hargittai, 2001;
Hargittai, 2001; Hargittai & Hinnant, 2008). Fue una desigual distribución de la
2
infraestructura de acceso a Internet que se agregó a las inequidades socioeconómicas
preexistentes la que conformó la primera brecha digital. Pero a medida que la penetración de
Internet aumentaba, se comenzó a observar que el uso de Internet mermaba en ciertos grupos
y que había grupos que quedaban rezagados en el acceso a Internet. Por ejemplo, las mujeres
y las personas mayores; a estas divisorias se las denominó brechas digitales de segundo
orden. En particular, se utilizó la expresión “brecha gris” para aludir a la poca presencia de
personas mayores que se registraba en Internet, al mismo tiempo que el uso de Internet crecía
entre los adultos y las sociedades envejecían (Millward, 2003; Morris, Goodman, & Brading,
2007; Friemel, 2016). Los mayores conforman un grupo social que ha quedado en gran
proporción fuera de Internet incluso en sociedades donde la penetración de Internet es muy
alta. Luego se agregaron a la investigación relacionada con las inequidades digitales otro tipo
de divisorias referidas a los tipos de uso y a las habilidades (van Deursen & van Dijk, 2015;
Pearce and Rice, 2013; Van Deursen and Van Dijk, 2011).
El estudio que sigue se realizó en el contexto de la brecha gris en Uruguay: una sociedad
envejecida donde el 18,7% de la población tiene 60 años o más (Calvo, 2014) y las personas
de 65 años o más representan el 5% de los usuarios de Internet (INE, 2013a). Los siguientes
datos ilustran la brecha gris y la divisoria digital en el grupo de mujeres de 65 años o más: el
ratio de uso de Internet es de 15 usuarias cada 100 no usuarias y cada 48 mujeres de 65 años
o más que viven en un hogar con acceso a Internet, hay 100 que viven en un hogar sin acceso
a Internet (Elaboración propia en base a INE, 2013a).
El objetivo de este estudio fue analizar la relación entre la red familiar, el tipo de hogar y la
composición del hogar con el uso de Internet entre las mujeres de 65 años o más en el
contexto de la brecha gris en Uruguay. Las relaciones analizadas refieren a la posible
vinculación del uso de Internet con la red familiar y con los cambios relacionados al ciclo de
vida de las familias. La vejez coincide con la etapa de descomposición del hogar ―luego de
la emancipación de los hijos— en la cual, en general, los mayores conviven con su pareja
hasta la muerte del cónyuge. Luego del fallecimiento, o la separación, forman hogares
unipersonales, se incorporan a otro núcleo familiar o a un hogar colectivo (Pearl, 1994).
MARCO REFERENCIAL
Una de las razones que declaran los mayores para explicar por qué no usan Internet es la falta
de interés (Millward, 2003; E. Helsper, 2009). Pero la no adopción de tecnologías entre los
3
adultos mayores contempla también otros aspectos. Inciden las actitudes frente a la
tecnología y la percepción frente a su propia capacidad para aprender a usarla. Por ejemplo,
creer que no les va a ser útil o sentirse ansiosos frente al uso de la tecnología. Además, hay
barreras relacionadas con el declive cognitivo y con limitaciones funcionales (déficit visual,
barreras ergonómicas) que también pueden interferir con el uso (Choi & DiNitto, 2013).
El aprendizaje de tecnologías entre los adultos mayores presenta varios desafíos
porque en general tienen menor memoria, un menor desempeño y precisan más tiempo para
adquirir y aprender cosas nuevas (Czaja&Sharit, 2012; Haederle, 2011; WHO, 2002).
Mientras al envejecer, frecuentemente, la velocidad de aprendizaje y la memoria decrecen,
aprender a usar tecnologías implica incorporar múltiples habilidades al mismo tiempo
(Merriam, Caffarella & Baumgartner, 2012). Se ha observado que los adultos mayores
precisan estar motivados para aprender a usar tecnologías y tienen que encontrar un vínculo
claro entre la tecnología que están aprendiendo a usar con las aplicaciones prácticas de su
vida cotidiana (Merriam, Caffarella & Baumgartner, 2012; Chaffin & Harlow, 2005). En
general, la repetición es una parte importante de todo aprendizaje, pero aun más entre los
adultos mayores quienes requieren más tiempo para aprender (Chaffin & Harlow, 2005). A
pesar de todos los desafíos que enfrentan para aprender a usar una nueva tecnología, no existe
un menor deseo de aprender entre las personas mayores (Broady, Chan & Caputi, 2010).
Los factores de aceptación de tecnologías de la información que se destacan en los
estudios referidos a adultos mayores son: el beneficio percibido, la influencia de la familia y
la influencia social; el control de conducta percibido; la usabilidad percibida, además de los
mediadores sociodemográficos como género, edad, educación, ingresos, estado civil, salud y
experiencia (Ma, Chen, Shou Chan, & Teh, 2015). En relación a la edad, se alerta sobre su
frecuente uso como última variable explicativa en estudios sociales y en particular, en los
estudios relacionados con personas mayores (Loos, 2012:8). Se ha señalado, que la forma en
que una persona se aproxima a la comunicación mediada por tecnologías no la determina su
edad sino una variedad de factores socioeconómicos (Loos, 2012; Bennet, 2011).
La teoría STAM (Senior Technology Acceptance & Adoption Model Renaud & Van
Biljon, 2008) señala como uno de los factores que facilitan el aprendizaje y uso de
tecnologías entre las personas mayores al soporte social disponible que les ayude a aceptar la
tecnología (Tsai 2015; Barnard, Bradley, Hodgson, & Lloyd, 2013). El soporte social refiere
al intercambio de diferentes tipos de recursos a través de las relaciones sociales (Phillips,
Ajrouch, & Hillcoat-Nallétamby, 2010) y entre los adultos mayores en Uruguay esto remite a
la familia. Además, las tecnologías en sí mismas se consideran un tipo de recurso (Silva,
4
2010:3). El soporte social interesa no solo por su rol en la adopción de tecnologías entre los
mayores, sino también porque es amplia la evidencia de su vinculación con distintos aspectos
del bienestar de las personas (por ejemplo, la salud). También para la teoría cognitiva social
el apoyo del entorno entendido como la familia, los amigos, las personas importantes para la
persona mayor, resulta clave en el proceso de aprendizaje (Bandura, 1977, 1994).
En relación al uso de Internet, sabemos que está estratificado entre los adultos mayores por
sexo, edad, nivel educativo y estado civil (Selwyn, Gorard, Furlong, & Madden, 2003).
Sabemos que el principal lugar de acceso a Internet entre los adultos mayores es el hogar y
que hasta el momento, el dispositivo más usado para el acceso es la computadora (EUTIC,
INE, 2013b). Se define hogar como al grupo de personas que comparte el lugar de residencia
y los gastos de alimentación. En los datos se observa que en Uruguay, las personas mayores
tienden a vivir solas –en especial si son mujeres de edad avanzada- o en grupos familiares
reducidos. Además, se verifica un alto porcentaje de personas mayores que son jefes de
familia (Nuñez, 2008). En relación al tipo de hogar, se ha señalado que el ciclo de vida
familiar en los hogares —así como los ingresos— incide en la adopción de tecnologías. Por
ejemplo, que la adopción de una computadora en el hogar se asocia con características clave
del ciclo de vida del hogar, como la presencia de niños en la casa o la vida en pareja (Brown,
Venkatesh, & Bala, 2006:205).
En referencia a la red de vínculos familiares sabemos que los adultos mayores casados
tienden a utilizar más Internet que los solteros, viudos o los que viven solos; lo cual señala a
la presencia de pareja como un incentivo para el uso de tecnologías digitales (Cutler,
Hendricks, & Guyer, 2003; Selwyn et al., 2003). Los hijos también se relacionan con el uso
de Internet de los mayores; en general, como estímulo y fuente de enseñanza y, en especial,
cuanto más avanzada es la edad y menor es el nivel educativo y económico de los padres
(Chang, McAllister, & McCaslin, 2015). Las mujeres mayores, en concreto, reciben más
ayuda de sus hijos para usar Internet que los hombres (Correa, Straubhaar, Chen, & Spence,
2013). En Uruguay, el uso de Internet entre las personas de 65 años o más se asocia con la
vida en pareja, con la cantidad de personas que vive en el hogar y, en el caso de las mujeres,
también se relaciona con la presencia de hijos en el exterior. La asociación es positiva con la
vida en pareja y los hijos en el exterior; y negativa con la cantidad de personas en el hogar
(Caballero de Luis, 2014).
5
METODOLOGÍA
En este trabajo se eligió el criterio de edad cronológica para definir persona mayor, si bien el
constructo adulto mayor determinado por la edad no reúne a un grupo homogéneo
(Dannefer,1987). Como primer paso en el reconocimiento de esta heterogeneidad nos
concentramos en analizar al grupo de mujeres de 65 años o más. Por un lado, porque la
población envejecida en Uruguay es predominantemente femenina (60%) y la predominancia
femenina se acentúa entre los más viejos dado que siete de cada diez personas mayores de 85
años en Uruguay son mujeres (Mides, 2015). Pero también porque adoptamos la perspectiva
del curso de la vida, lo cual implica que las relaciones que establecemos desde los roles que
asumimos y las experiencias que acumulamos durante el curso de la vida, difieren de acuerdo
a nuestro género. Mirar el género desde una perspectiva del curso de la vida implica
considerar que en la vida cotidiana se adoptan roles que nos modifican y que por lo tanto no
será lo mismo envejecer mujer que envejecer hombre (Dannefer & Settersten, 2010; E. J.
Helsper, 2010). Y, por lo tanto, se entiende que estas diferencias también se observarán en
relación al acceso y uso de tecnologías (Hilbert, 2011).
Otro motivo por el cual se acota el estudio a las mujeres mayores es que las redes de
soporte social son diferentes entre hombres y mujeres. La red de soporte social alude a las
personas o instituciones de las cuales un individuo puede esperar recibir ―y recibe— ayuda
cuando lo necesita. Esto refiere a las características estructurales de la red y al tipo de
relación (hijos, pareja, etc.) que impacta de manera diferente en el soporte social de una
persona. Las mujeres cuentan con redes sociales más amplias y tienden a recibir más soporte
social a lo largo de la vida que los hombres. La estructura de sus redes sociales se incrementa
cuando viven situaciones en las que requieren mayor soporte social como al quedar viudas.
Los hombres tienden a tener relaciones cercanas con pocas personas, principalmente sus
esposas (Arber, Davidson, & Ginn, 2003). Por otro lado, en el envejecimiento femenino se
verifica una mayor frecuencia de la pérdida del cónyuge y por tanto hay un mayor número de
viudas que de viudos. En Uruguay, en concreto, la esperanza de vida es de 76 años; 73 para
los hombres y 80 para las mujeres (Ministerio de Desarrollo Social, 2012 :38).
Se trabajó con datos secundarios de la Encuesta Continua de Hogares del Instituto Nacional
de Estadística (2013), la cual se lleva a cabo entre la población residente en hogares
particulares de Uruguay excluyendo residencias u otros hogares colectivos. Se depuró la base
filtrando los casos de mujeres de 65 años o más y se trabajó con los casos válidos en todas las
variables consideradas en el modelo. Los datos que se comentan a continuación refieren a la
6
muestra resultante de la depuración (N=11.621) salvo indicación contraria. Se utilizó el
software SPSS 17 y el software RStudio versión 0.99.902.
Habitualmente se usa la denominación hogar nuclear para referir a los hogares conformados
por el núcleo familiar (cónyuges, hijos, padres); hogar extendido para referir a los hogares
que incorporan otros parientes diferentes de padres e hijos; y hogares compuestos para referir
a los hogares que incluyen la convivencia con no parientes. También se usa la denominación
hogar completo para referir a los hogares donde vive una pareja (Paredes, 2003). En este
trabajo se propone una tipología del hogar construida en base al criterio de “partir de la
circulación de los objetos y de la identidad de las prácticas, y no de las clases o los grupos”
(Cavallo & Chartier, 1998:15). Es decir, se tuvo en cuenta la evidencia de la asociación entre
la cantidad de personas en el hogar y el uso de Internet entre las personas (Caballero de Luis,
2014) y se propuso una tipología del hogar que tiene en cuenta la cantidad de personas en el
hogar. Dado que los mayores en Uruguay conviven en grupos reducidos, se propuso una
tipología que contempla al hogar unipersonal, al hogar conformado por dos personas
(bipersonal) y al hogar compuesto por tres o más personas (multipersonal). De acuerdo a esta
tipología, 35% vive en hogares unipersonales, 40% vive en hogares compuestos por dos
personas; 25% en hogares conformados por tres o más personas. Treinta y seis por ciento de
todos los hogares tiene computadora y 32% tiene acceso a Internet.
La composición de los hogares donde viven las mujeres mayores de 65 años o más en
Uruguay, remite directamente a la familia y al hogar unipersonal. Si se observa la relación
con el jefe de hogar, las mujeres de 65 años o más son mayoritariamente jefas de hogar
(58%). En menor proporción son pareja (28%) madres (7%) o tienen otro parentesco con el
jefe de hogar (6%). Uno por ciento vive en hogares donde la relación no es de parentesco. Si
consideramos estos datos y retomamos los categorías habituales que se utilizan para describir
los tipos de hogar, podemos interpretar que los hogares multipersonales de la tipología
construida representan hogares extendidos (incluyen convivencia con otros parientes
diferentes de padres e hijos) o compuestos (incluyen convivencia con no parientes).
En cuanto a la red familiar, 13% tiene al menos un hijo que vive en el exterior. La
misma proporción no ha tenido descendencia. La amplia mayoría (76%) cuenta con hijos que
viven en otros hogares del país y 30% convive con hijos en el hogar. Treinta y cuatro por
ciento vive en pareja; 47% es viuda; 13% está divorciada o separada y 6% es soltera
(Elaboración propia a partir de INE, 2013a).
7
Tabla 1
Características de las variables incluidas en el modelo logístico (N=11.621)
Edad
Uso de
Internet
Computadora
en el hogar
Conexión
a Internet
en el
hogar
Tipología
del hogar
Nivel de
medición
Cuantitativa
Dummy
Dummy
Dummy
Nominal
Categorías
Continua
Usa(1)/No
usa(0)
Tiene(1)/no
tiene(0)
Tiene(1)/no
tiene(0)
1.Unipersonal
2.Bipersonal
3.Multipersonal
Media
75,37
0,13
0,36
0,32
1,90
Mediana
74
0
0
0
2
Moda
65
0
0
0
2
DS
7,47
0,34
0,48
0,47
0,77
Valor
mínimo
65
0
0
0
1
Valor
máximo
98
1
1
1
4
Pareja
en el
hogar
Ingresos
per cápita
Nivel Educativo
Hijos
en el
hogar
Hijos
en el
extranjero
Nivel de
medición
Dummy
Cuantitativa
Ordinal
Dummy
Dummy
Categorías
Tiene(1)/no
tiene(0)
Continua
1= Nivel Educativo
1 (Sin estudios
formales o primera
incompleta)
2= Nivel Educativo
2 (Primaria
completa)
3=Nivel Educativo
3 Completó
estudios liceales o
superiores)
Tiene(1)/no
tiene(0)
Tiene(1)/no
tiene(0)
Media
0,34
18.178,26
1,93
0,31
0,13
Mediana
0
13.934,00
2
0
0
Moda
0
10.000,00
2
0
0
DS
0,48
17.188,04
0,70
0,46
0,34
Valor
mínimo
0
583,20
1
0
0
Valor
máximo
1
990.833,33
3
1
1
Fuente: Elaboración propia en base a ECH 2013
8
La mitad de las mujeres de 65 años o más en Uruguay (50%) tiene la escuela primaria como
estudio más alto finalizado; 22% culminó el liceo o estudios superiores y 28% no asistió o no
terminó la escuela (Tabla 1). En cuanto a la condición de actividad, 8% realiza los quehaceres
del hogar; 57% está jubilada; 23% es pensionista; 10% trabaja y 1% es rentista; y el restante
1% tiene otra condición de actividad económica (INE, 2013a).
Para responder a la pregunta de investigación se ajustó un modelo de regresión logística que
predice la probabilidad de usar Internet entre las mujeres de 65 años o más y utiliza como
predictores aspectos demográficos (edad), socioeconómicos (nivel educativo, ingresos per
cápita2), algunas características de la estructura de la red de soporte familiar (hijos en el
exterior, hijos en el hogar, pareja en el hogar) el tipo de hogar (hogar unipersonal, hogar de
dos personas, hogar de tres o más personas con menores de 14 años y hogar con tres o más
personas sin menores de 14 años). Se trabajó con la variable ingresos per cápita, construida a
partir de la variable ingresos del hogar considerando la cantidad de personas y la presencia de
menores en el hogar. Se valoró la presencia de un menor como 0.5. Se corrió un test VIF
(Variance Inflation Factor) y se verificó que no existían problemas importantes de
multicolinealidad. El máximo valor VIF constatado fue 3,213, menor que el valor límite
aceptado (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010).
Luego, se predijo la probabilidad de uso de Internet en diferentes escenarios para
observar la variación de probabilidad de uso de Internet entre las mujeres de 65 años o más
en Uruguay de acuerdo a su red familiar, el tipo de hogar en el que viven y la presencia o no
de cónyuge en el hogar. Se dejaron constantes las variables relacionadas a los ingresos, la
edad, la divisoria digital de acceso y el nivel educativo, en el entendido de que hay
conocimiento y evidencias suficientes de la relación de estas variables con el uso de Internet.
Los escenarios se simularon para el caso de mujeres que tienen computadora y conexión a
Internet en el hogar.
Por último, para verificar si las diferencias de probabilidad de acuerdo a la
composición y tipología del hogar resultaban significativas se compararon las esperanzas de
distintos grupos de mujeres. Los grupos a comparar se eligieron con el criterio de visualizar
el efecto que se analiza, aislado de los demás en estudio.
HALLAZGOS
Se corrió el modelo logit en SPSS con 11621 observaciones y se trabajó con la variable de
ingresos per cápita en base logarítmica (base 10). Todos los pasos resultaron significativos.
9
El logaritmo de verosimilitud decreció en cada paso hasta el valor final (3712,34) por lo que
el modelo presentado tiene el mejor ajuste predictivo obtenido. En el último paso el modelo
convergió en ocho iteraciones y resultó significativo (Chi cuadrado 5265,29). El modelo tiene
un alto porcentaje de acierto global (94%) y alto porcentaje de acierto para clasificar los
casos de uso (71%) y no uso de Internet (97%) entre las mujeres de 65 años o más. El test de
Hosmer y Lemeshow resultó no significativo en un valor de 0,57. Las variables resultaron
significativas para un 95% de confianza. Todas las variables del modelo son significativas al
nivel 0,000. Las variables incluidas en el modelo explican un 36% de la varianza (R de Cox
& Snell=0,36). La constante también resultó significativa (Tabla 2).
De acuerdo al modelo propuesto, se obtiene un incremento en los odds ratio cuando la mujer
de 65 años o más vive en un hogar con computadora y acceso a Internet. También se verifica
un aumento a mayores ingresos per cápita y mayor nivel educativo. También aumentan
cuando vive con pareja en el hogar y tiene hijos en el exterior. También se incrementan en el
caso de las mujeres que viven en hogares unipersonales, bipersonales con respecto a la
categoría de referencia (multipersonales). Por otro lado, los odds ratio decrecen a medida que
la mujer se hace mayor (edad) y cuando convive con hijos en el hogar (Tabla 2).
Tabla 2
Regresión Logística (N=11621)
Probabilidad de uso de Internet entre mujeres de 65 años o más en Uruguay
Número de iteraciones: 8
Variable dependiente: Uso de Internet
Variables
B
DS
Wald
Sig.
EXP(B)
B/4
%
Computadora en el hogar
2,35
0,20
132,55
,000
10,43
0,59
59%
Internet en el hogar
2,64
0,19
192,29
,000
14,05
0,66
66%
Ingresos per cápita (log)
1,53
0,19
68,29
,000
4,71
0,38
38%
Hijos en el exterior
0,84
0.11
56,43
,000
2,31
0,21
21%
Pareja en el hogar
0,56
0,11
24,76
,000
1,75
0,14
14%
Hijos en el hogar
-0,82
0,13
41,81
,000
0,44
0,21
-21%
Hogar unipersonal (*)
2,00
0,19
102,03
,000
7,34
0,50
50%
Hogar bipersonal (*)
0,65
0,12
28,50
,000
1,91
0,16
16%
Primaria completa (**)
1,08
0,18
34,40
,000
2,93
0,27
27%
Liceo o estudios superiores
completos (**)
2,05
0,19
116,93
,000
7,74
0,51
51%
Edad
-0,13
0,01
278,44
,000
0,88
0,03
-3%
Constante
-4,81
,000
0,01
(*) Categoría de referencia: hogar multipersonal con menores
(**) Categoría de referencia: no tiene estudios o tiene primaria incompleta
10
Siguiendo a Bogliaccini & Rodríguez (2015), al analizar el impacto de las variables
independientes sobre la variable dependiente en el centro de los datos, cuando la curva
logística alcanza su pendiente máxima (beta/4, tabla 2) observamos que el impacto negativo
máximo que tiene la variable edad sobre el uso de Internet es de apenas 3%; y el de la
presencia de hijos en el hogar es de 21%. Las dos variables reducen la probabilidad de uso
de Internet entre las mujeres de 65 años o más en Uruguay.
Entre las variables que aumentan la probabilidad de uso de Internet, las que tienen
mayor impacto son las relativas a las desigualdades de acceso digital: la tenencia de
computadora y de acceso a Internet en el hogar. La primera aumenta la probabilidad de uso
en 59% con respecto a quienes no tienen computadora en el hogar; y la tenencia de acceso a
Internet en el hogar la aumenta en 66% con respecto a quienes no lo tienen.
Luego de las divisorias de acceso digital, la tipología del hogar es el predictor que se
presenta con mayor impacto en este modelo. Si observamos los tipos de hogar, quienes viven
en hogares unipersonales tienen 50% más probabilidad de usar Internet que las mujeres que
viven en hogares multipersonales. Las mujeres que viven en hogares bipersonales tienen 16%
más probabilidad que la categoría de referencia mencionada (Tabla 2).
A continuación, es la educación la variable con mayor impacto sobre el uso de Internet. Las
mujeres que han terminado liceo o estudios superiores tienen 51% más probabilidad de usar
Internet que las que no han terminado primaria o no tienen estudios. Quienes hayan
culminado la escuela primaria tienen 27% más probabilidad de usar Internet que quienes no
la terminaron. Y a continuación, son las diferencias de ingresos per cápita las que aumentan
en hasta 38% la probabilidad de uso de Internet.
Pero después de los predictores asociados a la brecha de acceso digital (computadora
e Internet en el hogar), al tipo de hogar, la educación y a los ingresos, es la red familiar la
que tiene mayor impacto sobre la probabilidad de uso de Internet entre las mujeres de 65 años
o más en Uruguay. Mientras la presencia de hijos en el exterior aumenta hasta 21% la
probabilidad de uso de Internet entre estas mujeres, la presencia de hijos en el hogar
disminuye la probabilidad en el mismo valor (21%). Además, la presencia de pareja en el
hogar tiene un impacto positivo sobre el uso de Internet que llega al 14% con respecto a las
mujeres que viven sin pareja.
Por otro lado, se puso el modelo en funcionamiento con la librería Zelig del software R para
crear escenarios simulados. Se analizó la incidencia de las redes familiares, el tipo de hogar y
la presencia o no de pareja en un contexto sin desigualdades de acceso digital para un perfil
11
que refiere a los valores promedio en términos de ingresos y edad, y al nivel educativo que
tiene la mayoría de las mujeres (Tabla 1 y 3).
Tabla 3
Escenarios simulados para perfil promedio en un contexto sin desigualdades digitales*
Unipersonal
Bipersonal
Multipersonal
Hijos en el
exterior
Hijos en el
exterior
Hijos en el
exterior
Sí
No
Sí
No
Sí
No
1. Sin pareja y sin hijos en el
hogar
43%
25%
39%
22%
41%
27%
2. Con pareja y sin hijos en el
hogar
----------------
55%
33%
51%
34%
3. Sin pareja con hijos en el hogar
----------------
20%
11%
21%
11%
4. Con pareja y con hijos en el
hogar
-----------------
---------------
37%
19%
* Perfil promedio: ingresos per cápita promedio nivel educativo primaria finalizada; edad promedio (75 años)
Se compararon cuatro escenarios de acuerdo a la composición del hogar: en el primero la
mujer vive sin pareja y sin hijos en el hogar (1); en el segundo escenario convive con pareja
pero sin hijos en el hogar (2); en el tercer escenario vive sin pareja pero con hijos en el hogar
(3); y en el cuarto escenario vive en un hogar con pareja e hijos en el hogar (4). En los cuatro
escenarios se hizo variar la variar la tipología de hogar y la presencia de hijos en el exterior
(Tabla 3).
Para analizar la significación estadística de las diferencias entre las probabilidades asociadas
a la presencia de pareja en el hogar, se comparó al grupo de mujeres que vive en hogares
bipersonales (solo con una persona más) cuando la persona con la que vive es y cuando no es
una pareja. De igual forma, para analizar la significación estadística de la diferente
probabilidad de uso asociada a la presencia de hijos en el hogar, se comparó al grupo de
mujeres que vive en hogares bipersonales cuando la persona con la que vive es y no es un
hijo. Para analizar la significación estadística de la diferencia asociada a la presencia de hijos
en el exterior, se eligió comparar al grupo de mujeres que vive en hogares unipersonales que
tiene hijos en el exterior con el que vive en el mismo tipo de hogar y no tiene hijos en el
exterior. Por último, para verificar la significación estadística de las diferencias vinculadas al
12
tipo de hogar, se eligieron los casos de mujeres que no tienen hijos en el exterior, hijos ni
pareja en el hogar (Tabla 4).
Los gráficos muestran si las poblaciones comparadas no se tocan en los desvíos estándar y
por lo tanto las diferencias en la probabilidad de usar Internet entre ambos grupos de mujeres
son significativas; o, en caso contrario, se tocan y no son significativas. Los resultados se
resumen en la tabla 4 y los gráficos se presentan a continuación (Figura 1).
Tabla 4
Comparación de esperanzas
Grupos de mujeres comparados
Diferencias
estadísticamente
significativas
1. Pareja en
el hogar
Con pareja
(Bipersonales sin hijos en
el exterior)
Sin pareja
(Bipersonales sin hijos
en el exterior)
Sí
2. Hijos en
el hogar
Con hijos en el hogar
(Bipersonales sin hijos en
el exterior)
Sin hijos en el hogar
(Bipersonales sin hijos
en el exterior)
No
3. Hijos en
el
exterior
Con hijos en el exterior
(Unipersonales)
Sin hijos en el exterior
(Unipersonales)
Sí
4. Hogares
multipersonales
y unipersonales
Multipersonales
(Sin pareja y sin hijos en
el hogar y sin hijos en el
exterior)
Unipersonales
(Sin pareja y sin hijos
en el hogar y sin hijos
en el exterior)
Sí
5. Hogares
multipersonales
y bipersonales
Multipersonales
(Sin pareja y sin hijos en
el hogar y sin hijos en el
exterior)
Bipersonales
(Sin pareja y sin hijos
en el hogar y sin hijos
en el exterior)
No
6. Hogares
bipersonales y
unipersonales
Unipersonales
(Sin hijos en el exterior)
Bipersonales
(Sin pareja y sin hijos
en el hogar y sin hijos
en el exterior)
Sí
Elaboración propia
13
Figura 1
Gráficos desvíos estándar de las poblaciones comparadas
Grupo mujeres que vive con pareja en el hogar y grupo que vive sin pareja en el hogar
Grupo mujeres que vive con hijos en el hogar y grupo que vive sin hijos en el hogar
Grupo de mujeres que tiene hijos en el exterior ygrupo que no tiene hijos en el exterior
Grupo de mujeres que vive en hogares multipersonales y grupo que vive en unipersonales
Grupo de mujeres que vive en hogares multipersonales y grupo que vive en bipersonales
Grupo de mujeres que vive en hogares unipersonales y grupo que vive en bipersonales
14
De acuerdo a estas comparaciones son significativas las diferencias en la probabilidad de usar
Internet entre los grupos de mujeres que viven en pareja y que no viven en pareja; entre los
grupos de mujeres que tienen hijos en el exterior y las que no tienen hijos en el exterior; entre
las que viven en hogares unipersonales y las que viven en hogares multipersonales y también
son significativas las diferencias en la probabilidad de usar Internet entre las que viven en
hogares unipersonales y las que viven en hogares bipersonales.
No son significativas las diferencias relacionadas con la presencia de hijos en el hogar
ni entre el grupo de mujeres que vive en hogares multipersonales y bipersonales. Es la
categoría hogar unipersonal la que se despega en probabilidad de uso de Internet con respecto
a las otras categorías de la tipología del hogar propuesta.
DISCUSIÓN
Las desigualdades digitales siguen siendo en Uruguay la principal limitante para que las
mujeres de 65 años o más usen Internet. Pero una vez traspasada la divisoria de acceso digital
(computadora e Internet en el hogar) el predictor que mayor impacto tiene sobre la
probabilidad de uso de Internet es el tipo de hogar: quienes viven en hogares unipersonales
tienen mayor probabilidad de usar Internet que quienes viven en otro tipo de hogar.
A continuación, son las conocidas variables de nivel educativo e ingresos las que más
inciden sobre la probabilidad de uso de Internet; el impacto en ambos casos es positivo.
Luego, es la red familiar (presencia de hijos en el exterior) y la composición del hogar
(presencia de pareja en el hogar). La edad es el predictor que incide en menor magnitud de
todos los incluidos en el modelo; y su impacto es negativo. Esto nos habla de uno de los
aciertos del modelo, al incluir predictores que explican el uso de Internet entre las mujeres
mayores sin reducir la explicación a la edad cronológica (Loos, 2012; Bennet, 2011).
Importa destacar que entre los factores socioeconómicos que incluye este modelo se
comprueba la relevancia de un nuevo factor: el tipo de hogar. Este se agrega a los predictores
tradicionales del uso de Internet (como ingresos y educación) y a predictores específicos del
uso de Internet entre las mujeres mayores previamente verificados: pareja en el hogar y
presencia de hijos en el exterior. Así es que se muestra que el ciclo de vida del hogar de las
mujeres mayores se relaciona con el uso de Internet cuando comienzan a vivir solas en
hogares unipersonales, lo que a menudo sucede luego de la pérdida del cónyuge.
Entre los hallazgos, resulta particularmente interesante verificar que el tipo de hogar,
la composición del hogar y la presencia de hijos en el exterior resultan en un estímulo
15
diferencial para el uso de Internet entre las mujeres de 65 años o más en Uruguay aun cuando
se ha superado la divisoria digital (las mujeres tienen computadora y acceso a Internet en el
hogar) y a la vez controlamos el nivel ingresos, el nivel educativo y la edad (permanecen
constantes en una situación teórica). Es decir, más allá del nivel de ingresos, el nivel
educativo, la tenencia de un dispositivo de acceso y de una conexión y la edad, entre los
factores que inciden y predicen el uso de Internet se encuentran algunas relaciones familiares,
la composición del hogar y, en particular, una nueva etapa en el ciclo de la vida del hogar:
cuando la mujer mayor comienza a vivir sola. Las mujeres que viven en pareja tienen mayor
probabilidad de usar Internet que las que no viven en pareja; las que tienen hijos en el
exterior tienen mayor probabilidad de usar Internet que las que no tienen hijos en el exterior;
y las mujeres que viven en hogares unipersonales tienen mayor probabilidad de usar Internet
que las mujeres que viven en otro tipo de hogares. Estas características nos permiten
visualizar seis tipos de redes familiares en las que las mujeres de 65 años o más tienen
diferentes probabilidades de uso de Internet (tabla 5).
Tabla 5
Tipología de redes familiares con diferente probabilidad de uso de Internet entre mujeres
mayores
Hogar
unipersonal
Hogar no
unipersonal
Hijos en el
exterior
Hijos en el exterior
Sí
No
Sí
No
Sin pareja en el hogar
1
2
3
4
Con pareja en el hogar
----------------
5
6
La mujer que comienza a vivir sola probablemente es ahora la responsable de decidir si
quiere una computadora y una conexión a Internet en el hogar. Esta autonomía hace la
diferencia en relación a la probabilidad de uso de Internet con respecto a las que viven en otro
tipo de hogar, y también habla de una mujer mayor que acompaña y se adapta al lenguaje de
la sociedad en la que envejece.
Por otro lado, la presencia de pareja en el hogar se insinúa como soporte para alentar
el uso de Internet entre las mujeres mayores en concordancia con la literatura previa, y la
presencia de hijos en el exterior como una motivación suficiente que atraviesa todos los tipos
de hogar, edad y nivel socioeconómico.
16
Aunque estamos hablando de factores que favorecen el uso de Internet, es necesario resaltar
que la probabilidad de que las mujeres mayores usen Internet es baja en el escenario simulado
sin divisoria digital, con un perfil de mujer mayor con ingresos y edad promedio, y con nivel
educativo en el valor de la mediana, (tabla 3): solo en dos casilleros la probabilidad de uso
supera en pocos dígitos el 50%. Entonces, si nos trasladamos a la realidad con sus
desigualdades digitales, educativas y de ingresos (en Uruguay la mayoría de las mujeres de
65 años o más tiene ingresos menores que el promedio) la probabilidad de uso de Internet
entre las mujeres mayores en Uruguay es muy baja. Es preciso matizar esta afirmación ya que
el porcentaje de acierto del modelo para los casos de uso de Internet es del 71% frente al 97%
de acierto en los casos de no uso de Internet. Esto sugiere que hay otros factores que explican
el uso de Internet entre las mujeres de 65 años o más en Uruguay, no contemplados en este
modelo.
CONCLUSIONES
En este trabajo se propuso un modelo que explica el uso de Internet entre las mujeres de 65
años o más en Uruguay, dando sentido a la edad cronológica a través de otros factores
socioeconómicos vinculados al ciclo de vida de los hogares, la red familiar y la composición
del hogar. Los resultados demostraron que la edad es el predictor que menos incide sobre el
uso de Internet entre todos los que se consideraron en el modelo.
Algunos de los predictores incluidos son viejos conocidos en su relación con el uso de
Internet, como es la divisoria digital, el nivel educativo y económico. La divisoria digital
(entendida como tenencia de computadora y de acceso a Internet en el hogar) resultó el
predictor con mayor impacto sobre la probabilidad de uso de Internet. Pero incluso antes de la
influencia de los predictores más clásicos (nivel educativo y económico) se demostró que el
tipo de hogar incide más que los ingresos y que el nivel educativo sobre la probabilidad de
uso de Internet. Y esta demostración de la diferencia que genera vivir en un hogar
unipersonal sobre la probabilidad de uso de Internet es uno de los aportes de este trabajo. Las
mujeres que viven solas tienen mayor probabilidad de usar Internet que las mujeres que viven
en otro tipo de hogar. La formación del hogar unipersonal entre las mujeres mayores
representa, en su mayoría, un cambio vinculado al ciclo de la vida de los hogares y al curso
de la vida de las mujeres, quienes comienzan a vivir solas a menudo a partir de la pérdida del
cónyuge. La autonomía que ganan y tienen las mujeres mayores que pueden vivir solas se
manifiesta en la decisión de estar conectadas y de acompañar los cambios tecnológicos de la
17
sociedad en la que les ha tocado envejecer.
Al mismo tiempo, se verificó el impacto que representa la presencia de pareja en el
hogar ―ya reconocido en la literatura previa como un elemento de apoyo social— así como
la presencia de hijos en el exterior, variables que aluden a la composición del hogar ( los
llamados hogares completos) y a la red familiar.
Estos resultados resultan particularmente relevantes para las políticas públicas que lleva
adelante Uruguay con el plan Ibirapitá (ibirapita.org.uy) pues se describe un escenario previo
a la incorporación de dicho plan que propone entregar tabletas a los jubilados que reciban
menos de $U 26.720 en el país. Por un lado, se puede pensar que con la sola entrega del
dispositivo de acceso es probable que en ciertos casos no alcance para convertir a estas
jubiladas4 en usuarias de Internet. Por otro lado, será interesante observar el impacto que
tiene sobre el uso de Internet entre las mujeres mayores el hecho de disponer del dispositivo
de acceso, no ya como un elemento del hogar sino como un dispositivo de uso personal
(tableta). Recordemos que el modelo propuesto en este trabajo considera solo como
dispositivo de acceso a la computadora en el hogar y esta es una de las limitaciones de este
trabajo realizado con datos secundarios.
En cuanto a las líneas de trabajo futuras, queda pendiente incorporar predictores que permitan
mejorar el porcentaje de acierto (71%) de los casos de uso de Internet entre las mujeres de 65
años o más en Uruguay. También es preciso incorporar otros dispositivos de acceso a Internet
difundidos en el país para medir la divisoria digital, como los teléfonos inteligentes y tabletas.
También se requiere un trabajo cualitativo para dar respuesta a alguna de las
interrogantes que abre este estudio, como explicar cuál es el rol que cumple la pareja en su
probada relación con el uso de Internet y explicar por qué la probabilidad de uso de Internet
de las mujeres que envejecen en hogares unipersonales se distancia tanto con respecto a las
mujeres que viven en otro tipo de hogar. Postulamos que la autonomía previa acerca a las
mujeres que viven en hogares unipersonales al uso de Internet. ¿Representa la falta de
autonomía en las mujeres mayores una barrera para el uso de Internet?
Mientras algunas preguntas permanecen abiertas, podemos afirmar que la motivación que
representa superar la distancia para comunicarse con un hijo que no está, alcanza para
aumentar la probabilidad de uso entre estas mujeres a través de todos los niveles
socioeconómicos.
18
Bibliografía
Arber, S., Davidson, K., & Ginn, J. (2003). Gender and ageing. Maidenhead (England);
Philadelphia: Open University Press.
Bandura, A. (1977). Social learning theory. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall.
Bandura, A. (1994). Social cognitive theory of mass communication. In J. Bryant, & D.
Zillman (Eds.), Media effects: Advances in theory and research (pp.61–89). Hillsdale, NJ:
Lawrence Erlbaum.
Barnard, Y., Bradley, M. D., Hodgson, F., & Lloyd, A. D. (2013). Learning to use new
technologies by older adults: Perceived difficulties, experimentation behaviour and
usability. Computers in Human Behavior, 29(4), 1715–1724. Disponible en:
<https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.02.006>
Bennett, J. Online communities and the activation, motivation and integration of persons
aged 60 and older. A literature review. Version 1.1. (2011)
Bogliaccini, J. A., & Rodríguez, F. (2015). Regulación del sistema educativo y desigualdades
de aprendizaje en el Uruguay. Revista CEPAL, 116, 87–101. Disponible en:
<http://repositorio.cepal.org/handle/11362/38798>
Bogliaccini, J. A (2016) Curso modelos Logit y Probit. Escuela de Invierno en Métodos y
Análisis de Datos. Universidad Católica del Uruguay. 14 al 19 de julio de 2016.
Broady, T., Chan, A., & Caputi, P. (2010). Comparison of older and younger adults' attitudes
towards and abilities with computers: Implications for training and learning. British
Journal of Educational Technology, 41(3), 473–485.
Brown, S. A., Venkatesh, V., & Bala, H. (2006). Household Technology Use: Integrating
Household Life Cycle and the Model of Adoption of Technology in Households. The
Information Society, 22(4), 205–218. Disponible en:
<https://doi.org/10.1080/01972240600791333>
Caballero de Luis, S. (2014). Internet, vejez y redes sociales en Uruguay: ¿Se relacionan el
soporte social e Internet? Revista de Ciencias Sociales, DS-FCS, 27(35), 137–160.
Calvo, J. J. (Ed.). (2014). Atlas sociodemográfico y de la desigualdad del Uruguay. INE
Uruguay.
Cavallo, G., & Chartier. (1998). Historia de la lectura en el mundo Occidental (2nd ed.).
Madrid: Madrid, Santillana-Taurus.
19
Chaffin, A. J., & Harlow, S. D. (2005). COGNITIVE LEARNING APPLIED TO OLDER
ADULT LEARNERS AND TECHNOLOGY. Educational Gerontology, 31(4), 301–
329. Disponible en: <https://doi.org/10.1080/03601270590916803>
Chang, J., McAllister, C., & McCaslin, R. (2015). Correlates of, and Barriers to, Internet Use
Among Older Adults. Journal of Gerontological Social Work, 58(1), 66–85.
Disponible en: <https://doi.org/10.1080/01634372.2014.913754>
Choi, N. G., & DiNitto, D. M. (2013). The Digital Divide Among Low-Income Homebound
Older Adults: Internet Use Patterns, eHealth Literacy, and Attitudes Toward
Computer/Internet Use. Journal of Medical Internet Research, 15(5), e93. Disponible
en: <https://doi.org/10.2196/jmir.2645>
Choirat C, Honaker J, Imai K, King G and Lau O (2016). Zelig: Everyone's Statistical
Software. Version 5.0-12, <http://zeligproject.org/>.
Correa, T., Straubhaar, J. D., Chen, W., & Spence, J. (2013). Brokering new technologies:
The role of children in their parents’ usage of the internet. New Media & Society.
Cutler, S., Hendricks, J., & Guyer, A. (2003). Age differences in home computer availability
and use. J Gerontol Soc Sci, 58(B), S271–S280.
Czaja, S. J., & Sharit, J. (2012). Designing Training and Instructional Programs for Older
Adults. Boca Raton: CRC Press.
Dannefer, D. (1987). Aging as intracohort differentiation: Accentuation, the Matthew effect,
and the life course. In Sociological Forum (Vol. 2, pp. 211–236). Springer.
Disponible en: <http://link.springer.com/article/10.1007/BF01124164>
Dannefer, D., & Settersten, R. A. (2010). The Study of the Life Course: Implications for
Social Gerontology. In The SAGE Handbook of Social Gerontology (pp. 4–20). SAGE
Disponible en:
<http://knowledge.sagepub.com/view/hdbk_socialgerontology/n1.xml>
DiMaggio, P., & Hargittai, E. (2001). From the “digital divide”to “digital inequality”:
Studying Internet use as penetration increases. Princeton: Center for Arts and
Cultural Policy Studies, Woodrow Wilson School, Princeton University. Retrieved
from <http://www.maximise-ict.co.uk/WP15_DiMaggioHargittai.pdf>
Friemel, T. N. (2016). The digital divide has grown old: Determinants of a digital divide
among seniors. New Media & Society, 18(2), 313–331.
Haederle (2011). Technology Fear Stops Older Adults From Logging On: But scientists are
20
breaking the computer block. AARP Bulletin. Disponible en:
<http://www.aarp.org/technology/innovations/info-08-2011/elderly-fear-of-
technology.3.html>
Hair, J., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis
(7th ed.).
Hargittai, E. (2001). Second-Level Digital Divide: Mapping Differences in People’s Online
Skills. Disponible en: <http://arxiv.org/abs/cs/0109068>
Hargittai, E., & Hinnant, A. (2008). Digital inequality: Differences in young adults’ use of
the internet. Communication Research, 35(5), 602–621. Disponible en:
<https://doi.org/10.1177/0093650208321782>
Helsper, E. (2009). The ageing internet: digital choice and exclusion among the elderly.
Working with Older People, 13(4), 28–33.
Helsper, E. J. (2010). Gendered Internet Use Across Generations and Life Stages.
Communication Research, 37(3), 352–374. Disponible en:
<https://doi.org/10.1177/0093650209356439>
Hilbert, M. (2011). Digital gender divide or technologically empowered women in
developing countries? A typical case of lies, damned lies, and statistics. Women’s
Studies International Forum, 34(6), 479–489. Disponible en:
<https://doi.org/10.1016/j.wsif.2011.07.001>
Instituto Nacional de Estadística (2013a). Encuesta Continua de Hogares 2013. Uruguay
[online]. Disponible en:
<http://www.ine.gub.uy/microdatos/microdatosnew2008.asp#ech>.
Instituto Nacional de Estadística (2013b). Encuesta EUTIC 2013. Encuesta de Usos de las
Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones Uruguay [online]. Disponible
en: < http://www.ine.gub.uy/encuesta-de-usos-de-las-tecnologias-de-la-informacion-
y-de-las-comunicaciones-eutic-2013->.
Loos, E. (2012). Senior citizens: Digital immigrants in their own country? Observatorio
(OBS*), 6(1). Disponible en:
<http://www.obs.obercom.pt/index.php/obs/article/view/513>
Ma, Q., Chen, K., Shou Chan, A. H., & Teh, P.-L. (2015). Acceptance of ICTs by Older
Adults: A Review of Recent Studies. In J. Zhou & G. Salvendy (Eds.), Human
Aspects of IT for the Aged Population. Design for Aging (Vol. 9193, p. 239). Springer
International Publishing.
21
Merriam, S. B., Caffarella, R. S., & Baumgartner, L. M. (2012). Learning in adulthood: A
comprehensive guide. John Wiley & Sons.
Millward, P. (2003). The “grey digital divide”: Perception, exclusion and barriers of access to
the Internet for older people | Millward | First Monday. First Monday, 8(7).
Disponible en: <https://doi.org/http://dx.doi.org/10.5210/fm.v8i7.1066>
Ministerio de Desarrollo Social. (2015). Las personas mayores en Uruguay: un desafío
impostergable para la producción de conocimiento y las políticas públicas. Sistema
de Información sobre Vejez y Envejecimiento. Montevideo.
Morris, A., Goodman, J., & Brading, H. (2007). Internet use and non-use: views of older
users. Universal Access in the Information Society, 6(1), 43–57.
Nuñez, I. (2008). Algunos indicadores sobre arreglos familiares en adultos (Comentarios de
Seguridad Social No. No 20). Uruguay: Banco de Previsión Social. Asesoría General
en Seguridad Social.
Paredes, M. (2003). Los cambios en la familia en Uruguay: ¿Hacia una segunda transición
demográfica? In Nuevas formas de familia. Perspectivas nacionales e
internacionales. Unicef - Udelar.
Pearce, K., & Rice, E. (2013). Digital divides from access to activities: comparing mobile and
personal computer Internet users. Journal of Communication, 63(4), 721–744.
Pearl Hada, A. Las unidades familiares de residencia en Montevideo. Una aproximación bajo
sospecha. Unidad Multidisciplinaria, Facultad de Ciencias Sociales, Udelar (1994)
Phillips, J., Ajrouch, K., & Hillcoat-Nallétamby, S. (2010). Social Support. In Key Concepts
in Social Gerontology. SAGE Publications Ltd. Disponible en:
<http://knowledge.sagepub.com/view/key-concepts-in-social-
gerontology/SAGE.xml>
Ministerio de Desarrollo Social (2012). Plan Nacional de Envejecimiento y vejez 2013 -
2015. Disponible en:
<http://inmayores.mides.gub.uy/innovaportal/file/21341/1/plannacionaldeenvejecimie
ntoyvejez__digital.pdf>
Renaud, K., & Van Biljon, J. (2008). Predicting technology acceptance and adoption by the
elderly: a qualitative study. Proceedings of the 2008 Annual Research Conference of
the South African Institute of Computer Scientists and Information Technologists on
IT Research in Developing Countries: Riding the Wave of Technology, 210–219.
22
Rodrígez, F., & Rossel, C. (Eds.). (2009). Vejez y familia: transiciones y transformaciones.
Capítulo 2. In Panorama de la vejez en Uruguay (pp. 37–49). Universidad Católica
del Uruguay, IPES - UNFPA.
Selwyn, N., Gorard, S., Furlong, J., & Madden, L. (2003). Older adults’ use of information
and communications technology in everyday life. Ageing and Society, 23(5), 561–
582. [online] Disponible en: <https://doi.org/10.1017/S0144686X03001302>
Silva, E. B. (2010). Technology, Culture, Family. Influences on Home Life. Palgrave
Macmillan.
Tsai, H. S., Shillair, R., & Cotten, S. R. (2015). Social Support and “Playing Around” An
Examination of How Older Adults Acquire Digital Literacy With Tablet Computers. Journal
of Applied Gerontology.
van Deursen, A., & van Dijk, J. (2011). Internet skills and the digital divide. New Media &
Society, 13(6), 893–911. Disponible en: <https://doi.org/10.1177/1461444810386774>
van Deursen, A. J. A. M., & van Dijk, J. A. G. M. (2015). Internet skill levels increase, but
gaps widen: a longitudinal cross-sectional analysis (2010–2013) among the Dutch population.
Information, Communication & Society, 18(7), 782–797. Disponible en:
<https://doi.org/10.1080/1369118X.2014.994544>
World Health Organisation (WHO). (2002). Active ageing: A policy framework.
1 De aquí en adelante en el texto se utilizará la palabra tecnología para referir a las tecnologías digitales
2 Se consideraron los ingresos totales del hogar por persona teniendo en cuenta la presencia de menores en el
hogar (0.5)
23
3 Factor de inflación de varianza (VIF): Computadora en el hogar: 2.33; Internet en el hogar: 2,28; Hijos en el
exterior:1,02; Pareja en el hogar: 1,74; Hijos en el hogar: 2,07; Ingresos per cápita:1,33; Nivel educativo:1,16;
Edad:1,16; Tipo del hogar: 3,21.
4 Es importante diferenciar a jubiladas de mujeres mayores, ya que no son sinónimos: el 57% de las mujeres de
65 años o más en Uruguay está jubilada.
