Existe una narrativa actual ampliamente consensuada que resalta el peso significativo de las tecnologías de información y comunicación (tic) en el desarrollo humano, constatable en su participación transversal y estratégica para el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, así como en el campo de los estudios de las TIC para el desarrollo -ICT 4D, por su sigla en inglés- (Chipidza & Leidner, 2019; Hasan et al., 2021; Qureshi, 2019; Singh et al., 2018; Walsham, 2017).
Si las TIC pueden ser medios para el desarrollo, nos interesa comprender ¿cómo inciden en la calidad de vida de jóvenes universitarios? -entendiendo esta como una medida del desarrollo humano (Arias, 2013; OECD, 2017)-.
La cuestión es relevante porque estos jóvenes constituyen el relevo generacional de élite -apenas un 18,7 % del grupo de 15 a 24 años entra a la universidad en México (IMCO, 2022)- y, al estar incorporados en el sistema educativo, se asume que se preparan para la vida profesional, que dominan las tic y que son potenciales agentes de cambio social; no obstante, una tercera parte de ellos está desempleada al egresar de las universidades (IMCO, 2022), son víctimas de la violencia estructural (Díaz-Pérez et al., 2016) y, en su mayoría, no tienen participación social significativa (González et al., 2020; Padilla, 2014; Zermeño-Flores et al., 2022).
Con la intención de entender la interrelación entre las TIC y el desarrollo de las personas, Haenssgen y Ariana (2018) afirman que existe un creciente interés por comprender este vínculo desde el enfoque de capacidades, el cual se distingue por observar cómo les va a las personas en la búsqueda de su bienestar y en la vida que valoran para sí.
Pese a los avances que estas discusiones han aportado a la relación tic-desarrollo, quedan aún espacios nebulosos.
En este estudio, presentamos un modelo que examina la incidencia de las TIC en la calidad de vida de jóvenes universitarios. Validamos este modelo mediante análisis estadísticos y lo referiremos en adelante como ‘el modelo’. Para esto, diseñamos un modelo teórico con variables que permiten analizar los datos derivados de una encuesta aplicada a más de 3000 jóvenes universitarios en México. Esto constituye una innovación porque los estudios más significativos en este campo han abordado un limitado número de variables, centrándose en la relación entre capacidades y funcionalidades (Al-Janabi, 2018; Robeyns, 2005; Walker, 2008); además, los resultados son potencialmente valiosos para políticas públicas sobre jóvenes y educación superior; y porque el modelo puede adecuarse a otras poblaciones.
Teoría, modelo e hipótesis
Enfoque de TIC para el desarrollo humano
La relación entre TIC y calidad de vida conviene acotarla. Primero, reconociendo que las tecnologías no son neutrales; que su comprensión depende de la situación o prácticas de uso; que son dinámicas y evolucionan continua y velozmente; y que no solo modifican los entornos sociales, sino que estas son modificadas en las prácticas sociales y económicas en curso (Orlikowski & Iacono, 2001).
Adicionalmente, estas tecnologías no operan de manera independiente, sino que están integradas en entornos tecnodigitales más amplios, en los que convergen la microelectrónica, la informática, las telecomunicaciones y múltiples aplicaciones que favorecen los procesos de información, comunicación e interacción social. En este escenario, desde finales del siglo pasado, las TIC más populares -por sus potencialidades para la comunicación, la gestión y producción de información en los diferentes ámbitos de la vida cotidiana y que sustentan la sociedad red- son la computadora personal, internet y el celular (Castells, 2000). En este estudio nos enfocamos en tales tecnologías.
Finalmente, respecto al vínculo entre TIC y calidad de vida, coincidimos con la mirada de Zheng (2009), quien exhorta a los estudiosos en ICT4D a cuestionarse sobre ¿qué tipo de ‘desarrollo’ se supone promueven las TIC? Y ¿cómo estas ayudan a las personas para que logren los fines que consideran valiosos? Desde esta perspectiva, pensamos a las TIC no como fines en sí mismas, sino como medios para que estos jóvenes alcancen otros fines de vida, lo cual descentra a las tecnologías y posiciona en su lugar al ser humano como actor de los procesos sociales.
Enfoque de capacidades
Este enfoque no es una teoría en sí misma, sino más bien un marco de pensamiento y una herramienta normativa para valorar el bienestar y la calidad de vida de las personas. Amartya Sen (2003, 2004, 2021) ha sido uno de los principales exponentes de este enfoque, y ha profundizado en él a lo largo de sus publicaciones.
El enfoque de capacidades se distingue por su aproximación multidisciplinaria, ya que abarca diversos campos del conocimiento, y reconoce la importancia de considerar múltiples dimensiones en el desarrollo y el bienestar de las personas. En lugar de centrarse únicamente en indicadores económicos como el PIB, este enfoque amplía la perspectiva para tener en cuenta aspectos como la educación, la salud, la participación política, la libertad y otros elementos relevantes para una vida plena y satisfactoria.
Una de las características clave del enfoque de capacidades es su enfoque en la escala humana. Esto significa que pone a las personas en el centro de la evaluación del bienestar, considerando cómo les está yendo en términos de lograr una buena vida de acuerdo con sus propios estándares y aspiraciones. En lugar de imponer una visión predefinida de lo que es el bienestar, el enfoque de capacidades permite que las personas mismas definan qué es lo valioso para ellas y cómo desean vivir sus vidas.
Para entender este enfoque, Robeyns (2005) destaca la necesidad de distinguir entre medios y fines, pues, dependiendo de cada sujeto, pueden jugar roles intercambiables; por ejemplo, mientras para una persona tener educación superior es un fin en sí mismo porque valora altamente el conocimiento, para otra resulta un medio para obtener el trabajo con el que aspira realizarse. Los medios tienen un valor instrumental para alcanzar los fines de vida valorados, son bienes y servicios (commodities) con los que se cuenta, pero no son necesariamente recursos económicos (Robeyns, 2005); y, por otro lado, los fines tienen una importancia intrínseca porque constituyen aquello que se valora. Además, advierte esta autora, conviene tener cautela porque algunos fines, para algunas personas, en ciertas circunstancias, pueden ser medios para alcanzar otros fines.
La segunda distinción se establece entre capacidades y funcionamientos. Las capacidades se refieren a las libertades sustantivas y a las oportunidades reales que una persona posee para ser y hacer. En este contexto, para alcanzar una vida satisfactoria según sus propios estándares, resulta crucial contar con las capacidades humanas para la acción, lo cual implica no solo tener la libertad de elección, sino también disponer de opciones valiosas entre las cuales elegir, así como acceso a estas opciones y oportunidades concretas para disfrutarlas, tal como Sen (2003) lo sostiene.
La diferencia esencial entre estos conceptos radica en que los funcionamientos pertenecen a la esfera de lo concretamente realizado, mientras que las capacidades se ubican en la dimensión de las posibilidades efectivas (Al-Janabi, 2018). Ejemplos de funcionamientos engloban tener una vida saludable, participar en el trabajo, descansar, adquirir conocimientos, disfrutar momentos de diversión, interactuar en comunidad y recibir respeto y reconocimiento.
Por lo tanto, para ser la persona que anhelo ser, es imperativo que disponga de autonomía para tomar decisiones, capacidad para llevar a cabo acciones y oportunidades para involucrarme activamente en mi entorno, todo ello en línea con los acuerdos sociales actuales que se basan en los principios de derechos humanos y justicia social. Al-Janabi (2018) ofrece una operacionalización útil para distinguir entre capacidades y funcionamientos en varios dominios de la vida. Específicamente, esta distinción se basa en lo que pueden hacer y ser en su vida (capacidades) y lo que realmente hacen y son (funcionamientos).
En este enfoque, la diversidad humana adquiere una importancia crucial (Sen, 2021). Se le considera una fuerza impulsora que explica los resultados diferenciados en contextos de igualdad en el acceso a los mismos recursos (Zheng, 2009). Por ejemplo, un título universitario es un recurso que puede convertirse en la llave para obtener un trabajo bien remunerado, así como autorrealización y gratificación por hacer actividades que coinciden con la vocación y que, además, posibilita la obtención de prestigio; sin embargo, se tendrán diferentes logros si se es mujer, si se es indígena, si se posee riqueza, si se tiene alguna discapacidad física y si se vive en un territorio marginado y sin opciones de trabajo; esto aun cuando se haya obtenido el título con honores. Esta dimensión cobra especial relevancia al observar que los jóvenes universitarios son diversos, valoran otros estilos de vida y ejecutan otras prácticas (Acebedo & Da-Porta, 2022), por lo cual demandan y adquieren capacidades particulares.
La consideración a la diversidad humana, en este enfoque, se da al admitir la pluralidad de capacidades y funcionamientos, al igual que su variación en función de lo que cada grupo social considera relevante o no, por lo cual podemos decir que se trata de una diversidad situada e interseccional. Está presente en lo que Sen (2021) identifica como factores de conversión, los cuales posibilitan la transformación de medios y recursos en funcionamientos, en capacidades o en otras capacidades más complejas (León-Tamayo, 2018).
Robeyns (2005) diferencia tres tipos de factores de conversión: los personales, como el metabolismo, condición física, sexo, habilidades de lectura, inteligencia; los de conversión social, por ejemplo, políticas públicas, normas sociales, prácticas discriminatorias, roles de género, jerarquías sociales y relaciones de poder; y, finalmente, los ambientales, como pueden ser el clima y la ubicación geográfica. Esto nos lleva a comprender de forma más integral a estos jóvenes, por quiénes son y cuáles son sus circunstancias de vida.
Así mismo, la diversidad humana se reconoce en este enfoque a través de la agencia de las personas y los fines de vida subjetivos; aquí caben cuestionamientos como: qué libertad efectiva se tiene cuando no se está informado o se está doblegado ante alguna autoridad, o no se puede obtener empleo para satisfacer las necesidades de bienestar; o también qué tan libre se es para imaginar futuros dignos sin estar constreñido a modelos de vida precarios, injustos o alienados; aquí se sitúa la pluralidad en función del libre albedrío de ser y hacer lo que se considera valioso.
Modelo teórico
En función de los anteriores razonamientos, y en particular del esquema de representación estilizada, no dinámica, del conjunto de capacidades de una persona y su contexto social y personal planteado por Robeyns (2005), construimos el modelo teórico que proponemos probar estadísticamente (ver figura 1). La diferencia entre nuestro modelo y el de esta autora es que el de ella no establece propiamente variables, ni incluye en su esquema los fines de vida ni la satisfacción con la vida; tampoco sugiere correlaciones, ni causalidades, ni lo valida estadísticamente, como lo hacemos en el nuestro.
Figura 1
Modelo teórico de la incidencia de las TIC en el desarrollo de capacidades de jóvenes universitarios para su calidad de vida
Fuente: elaboración de la autora.
Antes de describir las variables y sus relaciones (figura 1), puntualizamos que la observación de las variables está en función de once dimensiones que derivaron de una lista de capacidades específica para jóvenes universitarios mexicanos, propuesta por Zermeño (2023), la cual se obtuvo de la comparación con otras listas reconocidas (Max-Neef et al., 1986; Nussbaum, 2003; OECD, 2017; Robeyns, 2003), de la validación de expertos y de un estudio empírico de amplio alcance realizado con jóvenes universitarios.
Las dimensiones de la lista de Zermeño (que para nuestro artículo identificamos como C.JU.Mx, por las siglas de capacidades y jóvenes universitarios mexicanos) son: 1) educación y capacidades; 2) autonomía y agencia; 3) identidad, autoconocimiento y autoestima; 4) contactos sociales y afectivos; 5) balance de vida-trabajo; 6) participación social; 7) salud; 8) entorno y seguridad personal; 9) empleo e ingresos; 10) vivienda; y 11) calidad ambiental.
La relación entre variables se sustenta en estudios como los efectuados por Hasan et al. (2021), quienes exploraron la conexión entre el uso de las TIC y los factores de libertad con el objetivo de medir la calidad de vida; por Al-Janabi (2018), quien midió las diferencias entre capacidades y funcionalidades; por Zwierzchowski y Panek (2020), quienes relacionaron funcionamientos observables (indicadores de bienestar subjetivo) con caracterís- ticas sociodemográficas (factores de conversión) vinculados a capacidades latentes; así como por Steckermeier (2021), quien midió la relación entre satisfacción con la vida, autonomía percibida y funcionamientos básicos, controlando factores de conversión sociodemográficos.
Hipótesis del modelo teórico
H1: El mejoramiento de los medios-TIC contribuye a la expansión de las capacidades de jóvenes universitarios.
H2: Los factores de conversión de jóvenes universitarios moderan el impacto de las relaciones funcionales1 entre medios-TIC y capacidades.
H3: La relación entre funcionamientos y fines de vida crean la variable latente: logros y fines.
H4: El incremento de las capacidades influye positivamente en los logros y fines de jóvenes universitarios. H5: Los logros y fines impactan positivamente en la satisfacción con la vida de jóvenes universitarios.
Metodología
El componente empírico del estudio fueron los resultados de una encuesta, que diseñamos a partir de los datos derivados de un estudio cualitativo exploratorio (grupos de discusión audiovisuales en línea), y de la validación con expertos. Para establecer el tamaño de muestra, llevamos a cabo un piloto con 72 cuestionarios entre el 9 y 13 de agosto de 2021. Esta prueba también fue de utilidad para evaluar la consistencia del instrumento. En la muestra del piloto y de la encuesta, participaron seis universidades con las que se cubrieron las cinco regiones del país y se reflejó una amplia diversidad cultural (ver tabla 1).
Tabla 1
Universidades públicas participantes por región del país
Dadas las difíciles condiciones para el levantamiento de la información por la pandemia de Covid-19, decidimos emplear una muestra no estadística, sino por cuotas para cada universidad participante y cada grupo de carreras (ver tabla 2). En cada universidad contamos con el apoyo de autoridades y contactos personales para alcanzar las cuotas. El levantamiento fue entre el 17 de septiembre y el 25 de noviembre de 2021. Como se observa, las cuotas fueron rebasadas al considerar el total por universidades, y para 9 de los 10 agrupamientos de carreras definidas por la Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES). Aclaramos que 53 cuestionarios fueron eliminados por inconsistencias en el llenado.
Tabla 2
Tamaño de muestra útil por universidad estatal y grupo de carreras
El cuestionario integró tres apartados: 1) sociodemográfico, económico y educativo; 2) entornos tecnológicos (accesos, prácticas y valoraciones con TIC); y 3) preguntas de percepción. Este último apartado se integró con los agrupamientos y variables definidas en la tabla 3.
Tabla 3
Variables y sus relaciones
[i]Nota: VO = variables observables. C.JU.Mx = lista de capacidades de jóvenes universitarios mexicanos (Zermeño, 2023).
Respecto a los métodos estadísticos, empleamos un modelo estructural de ecuaciones simultáneas y modelos de medida. Las variables independientes, intermedias y dependientes se derivaron de un análisis factorial. También empleamos un análisis de clúster y comparación de promedio con métodos no paramétricos. Estos temas son tratados con más detalle.
La eficiencia del modelo estructural usó diversos estadísticos, en particular la significancia de los coeficientes de regresión y los de ajuste del modelo. El método de estimación es máxima verosimilitud para el modelo completo, aunque también probamos otros métodos de estimación, como mínimos cuadrados generalizados y de distribución libre asintótica, disponibles en el programa Amos versión 22. El modelo estructural nos permitió aceptar o rechazar las hipótesis, por lo cual también lo usamos para parametrizar el carácter moderador de la variable factores de conversión, dado que estos factores solo moderan el valor y signo del coeficiente, pero no actúan como variables causales (Collier, 2020).
El análisis factorial lo sustentamos en componentes principales y con el empleo de matrices de correlaciones policóricas. Este método lo elegimos debido a que es más robusto para tratar variables observables discretas y no continuas (Freiberg Hoffmann et al., 2013). Así mismo, empíricamente observamos que este método es más estricto, en el sentido de que discrimina variables observables con menor correlación o que aportan menos información al modelo; igualmente, retiene menos factores que otros métodos de factorización. La aplicación del análisis factorial siguió la propuesta de Rivera-Rojo (2021) para los agrupamientos individuales definidos en la tabla 1. El programa que empleamos fue Factor®.
El análisis de conglomerados (clúster) que utilizamos es bietápico, pues incluye variables continuas y categóricas. Con este método consideramos básicamente las variables sociodemográficas y económicas definidas en la tabla 2. Estas variables tienen la característica de ser categóricas. Finalmente, hicimos pruebas no paramétricas (en particular el estadístico de Kruskal-Wallis), para saber si alguna mediana es diferente a las otras de entre distintas muestras. Las variables de respuesta para este método son las puntuaciones factoriales derivadas del análisis factorial y los tratamientos son las tipologías de estudiantes derivadas del análisis de clúster. El programa que empleamos es el SPSS versión 22.
Análisis de resultados
La tabla 4 presenta los estadísticos de robustez para el análisis factorial. De 6 agrupamientos de variables observables, el procedimiento arrojó 8 variables latentes. El agrupamiento medios-TIC, con 23 variables observables, generó dos factores o variables intrínsecas denominadas prácticas-TIC y valoraciones-TIC, con una varianza retenida del 55 %. El procedimiento eliminó la variable observable uso mi celular para tomar las clases mientras trabajo o realizo otras actividades.
Los estadísticos del modelo lo colocan como bueno. Cinco variables observables de este grupo inicial están asociadas a los entornos-TIC (acceso a computadora y celular, calidad de conexión a internet), y el procedimiento eliminó la variable observable tengo internet en casa. El alfa de Cronbach no pudimos estimarlo por variaciones en la escala. Presenta una pobre robustez, como lo indica su estadístico KMO.
El agrupamiento inicial funcionamientos, con 10 variables observables, generó dos factores intrínsecos, que fueron renombrados funcionamientos y funcionamientos asociados al trabajo (reducido a funcionamientos-trabajo), los cuales retienen el 68 % de la varianza. El análisis factorial eliminó la variable observable actualmente participo en alguna organización social o política (p. ej., ONG, asociaciones, voluntariado, iglesia, partidos políticos o con el gobierno). Sus estadísticos indican un muy buen modelo factorial.
El grupo inicial fines de vida, con 20 variables observables, pierde tres de ellas: tener una pareja sentimental, formar una familia propia y participar con el gobierno o partidos políticos (p. ej., conocer sus políticas, participar en consultas ciudadanas, realizar sugerencias o propuestas, plantear quejas o reclamaciones). Como resultado, presenta estadísticos que hacen a este modelo factorial muy eficiente.
El agrupamiento inicial satisfacción con la vida, de 12 variables observables, pierde solo una variable: me siento satisfecho/a con mi participación social (ONG, asociaciones, voluntariado, iglesia), con lo que se mejora el modelo, como lo evidencian los estadísticos. Finalmente, el agrupamiento inicial capacidades no pierde variables observables y presenta estadísticos que hacen que su variable latente sea muy robusta.
Tabla 4
Resultados del análisis factorial por agrupaciones individuales
El agrupamiento capacidades mantiene a sus siete variables observables y presenta estadísticos que hacen a este modelo factorial muy robusto; además, la variable latente (del mismo nombre) mantiene el 60,7 % de la varianza.
Las variables latentes derivadas del análisis factorial las aprovechamos para estimar un modelo estructural de ecuaciones simultáneas y para comparar muestras. Por lo tanto, consideramos necesario estimar los estadísticos básicos de las variables latentes y así conocer su comportamiento. Como se observa en la tabla 5, estas nuevas variables presentan una alta asimetría y curtosis. Por ende, no extraña que no se comporten como variables normales (tipo gaussiana).
Tabla 5
Estadística básica de variables latentes1
Para evaluar el modelo estructural contamos con diversos estadísticos, en particular la significancia de los coeficientes de regresión y los de ajuste del modelo. En este sentido, la tabla 6 integra diferentes indicadores de ajuste del modelo, los cuales demuestran que el modelo estructural es sólido y, por lo tanto, puede analizarse en sus relaciones funcionales y evaluar el criterio de aceptación o rechazo de las hipótesis.
Respecto a la H1: el mejoramiento de los medios-TIC contribuyen a la expansión de las capacidades de jóvenes universitarios, esta se sostiene. Como se observa en la figura 2, las tres variables que conforman los medios-TIC (valoraciones, prácticas y entornos) influyen positiva y significativamente en las capacidades. Ciertamente, son las prácticas y las valoraciones las que de manera más preponderante impactan en el desarrollo de las capacidades. Ello implica que la posesión de celular o PC, o la calidad del internet, tiene menos importancia en la formación de capacidades que el valor percibido que estos jóvenes les den a las TIC o a las actividades que realicen con ellas.
La H2 se abordará más adelante.
La H3, que indica: la relación entre funcionamientos y fines de vida crean la variable latente: logros y fines, se acepta. Las dos variables intrínsecas funcionamientos y funcionamientos-trabajo son las que más contribuyen a la variable latente logros y fines; en cambio, la contribución de la variable intrínseca fines de vida es menor (ver figura 2). No obstante, estas tres variables efectivamente construyen o se reflejan en la variable latente logros y fines.
La H4, que postula: el incremento de las capacidades influye positivamente en los logros y fines de jóvenes universitarios, se acepta. El coeficiente es uno con el mayor peso relativo de todo el modelo. La confirmación de la hipótesis implica que las capacidades de estos jóvenes relativas al empleo, entorno y seguridad personal, social y afectiva, educativa, etc. (potenciadas por los entornos TIC) aumentan considerablemente la percepción de sus logros y fines de vida.
Por su parte, la H5, que establece: los logros y fines impactan positivamente en la satisfacción con la vida de jóvenes universitarios, se acepta por completo. Al estar este coeficiente de regresión entre los más altos del modelo, se infiere que una más alta percepción de los logros y fines (potenciados por las capacidades) implica una muy alta percepción de la satisfacción con la vida.
Figura 2
Resultados del modelo estructural
Fuente: elaboración de los autores con 3629 cuestionarios.
Tabla 6
Estadísticos de ajuste del modelo estructural
La caracterización de grupos de estudiantes, basada en el análisis de clúster bietápico, brinda como resultado tres tipos de jóvenes universitarios. En la estimación del mejor modelo de clúster se involucró un número mayor de variables sociodemográficas, las que están definidas en la hilera de factores de conversión de la tabla 2. Sin embargo, el modelo final incluyó 10, de las cuales las que presentaron un mayor peso fueron: nivel de estudios y tipo de empleo de los padres y las madres, así como el grado de marginación municipal y universidad de procedencia.
En otras palabras, el modelo de agrupamiento final incluye variables socioeconómicas, de condición de marginación y geográficas (por el municipio donde viven). Otras variables como la ocupación del/la estudiante, sexo, limitación de dinero para llevar a cabo sus propósitos o nivel de abandono de padre o madre, aunque incluidas en el modelo de clúster final, no aportaron capacidad predictiva a dicho modelo. Por lo tanto, estas últimas variables no se analizan en la caracterización de los grupos que se presentan en la tabla 7.
Tabla 7
Tipología por nivel de capacidades de jóvenes universitarios
Los resultados de la estratificación de jóvenes lo usamos con dos fines. El primero, para evaluar la capacidad moderadora de los factores de conversión en el modelo estructural; el segundo, para determinar si existen diferencias significativas en las percepciones de estos universitarios.
La H2, que sostiene: los factores de conversión de jóvenes universitarios moderan el impacto de las relaciones funcionales entre medios-TIC y capacidades, se rechaza en términos generales, ya que solo es cierta para 1 de 3 relaciones funcionales establecidas.
Como se observa en la tabla 7, no se detectaron diferencias significativas en los coeficientes estimados de las tres relaciones funcionales para las tipologías alta, media y baja, excepto en la relación funcional. Los entornos-TIC influyen en las capacidades. En particular, el tipo baja muestra el coeficiente más bajo en la relación funcional. Aunque este coeficiente es negativo, su valor de significancia estadística indica que es igual a cero.
Los estadísticos de prueba para las diferencias de coeficientes se encuentran en el pie de tabla. Esto sugiere que, en este grupo de estudiantes, la posesión de computadora, celular o calidad de internet no tiene un impacto en el desarrollo de capacidades, lo que contrasta con los coeficientes observados de los otros tipos de la tabla 8 y en el modelo completo de la figura 2.
Tabla 8
Impacto de variables moderadoras en el modelo
Nota: las letras iguales indican que no hay diferencia significativa en los coeficientes al 95 % de confianza. La significancia estadística (***) = 99 %, (**) = 95 %. El paréntesis señala el tamaño del estrato.
La tabla 9 presenta los resultados de aplicar métodos no paramétricos para detectar diferencias significativas en la mediana por estrato. Como se observa, existen diferencias para 6 de las 8 variables promedio estandarizadas de las percepciones de los participantes en el estudio. Se detecta una clara tendencia de que los estudiantes del tipo baja tienen los más bajos niveles de percepciones sobre fines de vida, capacidades y prácticas-TIC; así mismo, tienen los niveles más altos en funcionamiento asociado a las valoraciones-TIC.
El patrón contrario se observa en el tipo alta, pues estos estudiantes tienen la percepción más alta en las variables latentes fines de vida, capacidades, prácticas-TIC, y, además, mejores equipos y calidad de internet (entornos-TIC) que los otros grupos. Por otra parte, su percepción respecto a los funcionamientos-trabajo es la más baja.
La tipología media evidencia también una alta percepción respecto de los funcionamiento-trabajo y el nivel más bajo en su percepción sobre las valoraciones-TIC.
Tabla 9
Diferencias significativas en variables según tipología
Discusiones
Ante la pregunta central del estudio: ¿cómo inciden las TIC en la calidad de vida de jóvenes universitarios?, los hallazgos confirman que el modelo es estructuralmente sólido y, por lo tanto, pueden establecerse relaciones de causalidad entre las variables, con lo cual comprobamos 4 de las 5 hipótesis originalmente formuladas. Con este ejercicio, confirmamos la solidez del modelo teórico, construido a partir del enfoque de las capacidades, que supone que el fortalecimiento de estas incide en el desarrollo humano de las personas.
Hemos observado que las TIC efectivamente contribuyen al desarrollo de capacidades y funcionamientos en la vida de estos jóvenes. Esto concuerda con la relación establecida por Hasan et al. (2021) entre factores de libertad y calidad de vida. Adicionalmente, hemos respaldado de manera empírica la noción de que las TIC operan como medios para el logro, como sugiere Robeyns (2003).
Cabe mencionar que, al abordar este grupo social en particular, nuestras expectativas previas ya contemplaban un impacto significativo de las TIC. Este impacto es resultado tanto de consideraciones generacionales (Feixa, 2014) como de su rol como estudiantes, pues las TIC se han consolidado cada vez más en herramientas educativas (Acuña, 2022). En este contexto, las universidades actúan como entornos de acceso, capacitación y creación para estos jóvenes.
Entre los resultados inesperados se destaca el hecho de que, a pesar de que teóricamente los factores de conversión tienen la potencialidad de dinamizar las capacidades de las personas y, por lo mismo, diferenciar sus logros en circunstancias similares (Sen, 2021), su impacto en este estudio no fue relevante. Cabe recordar que factores personales como la ocupación de los jóvenes, el sexo, la limitación de dinero para realizar sus propósitos o el nivel de abandono del padre o la madre no tuvieron relevancia. Una explicación plausible puede encontrarse en las condiciones particulares de este grupo social.
Si bien reconocemos que existe diversidad entre estos jóvenes y que esta diversidad aumenta a medida que el acceso a la educación superior se amplía para incluir sectores de la población tradicionalmente marginados (Parra-Sandoval, 2021), también es evidente que existe cierta homogeneidad en este grupo, lo que limita la variabilidad de los resultados. En este sentido, el estudio de González et al. (2020) encontró pruebas que respaldan “una fuerte tendencia a la homogeneización en las respuestas del estudiantado perteneciente a tres universidades alejadas geográficamente” (p. 84).
Suponemos que esta homogeneidad podría estar relacionada con el acceso a la educación superior en México, ya que los jóvenes que ingresan a la universidad pública tienden a compartir ciertos perfiles, diferenciándose de aquellos que no se incorporan. Es decir, aun cuando hay diferencias que constatamos con la tipología de capacidades de jóvenes universitarios (tabla 7), hay un sesgo de ingreso a la universidad, que implica ciertas coincidencias en expectativas y en recursos que acoplan las visiones de mundo de estos jóvenes.
Además, se identificó que los fines de vida de estos jóvenes se distancian de los convencionales que suelen alinearse a una vida institucionalizada. Se detecta una pérdida de sentido respecto a las aspiraciones como establecer una pareja sentimental, formar una familia o participar en la política gubernamental o partidista. En términos de su participación social, se percibe un distanciamiento de sus logros, fines de vida y satisfacción general. Estos hallazgos coinciden con varios estudios que señalan que un porcentaje bajo de jóvenes universitarios llevan a cabo acciones de participación directa en asuntos sociales, ya sea de manera presencial o a través de redes sociodigitales con propósitos colectivos o comunitarios (Cruz García, 2020; González et al., 2020; Padilla, 2014; Zermeño-Flores et al., 2022). No obstante, es importante resaltar que esta conclusión no ignora la existencia de movimientos civiles encabezados por jóvenes que demuestran un fuerte compromiso social. Como afirman Modonesi y Pineda (2022), es esencial considerar los movimientos #YoSoy132 y por los 43 de Ayotzinapa para comprender el contexto del siglo XXI en México; estos movimientos, mayormente liderados por jóvenes estudiantes, ilustran un alto nivel de compromiso.
Lo que sí confirman los datos es que si la participación social no es una parte integral de su realidad offline, tampoco lo es en el ámbito online. Esta perspectiva coincide con la idea que vincula la inclusión digital con la social (Cruz García, 2020; Helsper, 2012, 2017; Zermeño-Flores et al., 2022).
Entre las fortalezas de este estudio está la validación del modelo teórico a partir de un cuerpo robusto de datos, lo cual contrasta con otros trabajos que no suelen tener muestras tan amplias, sesgando el resultado. Además, a diferencia de otros modelos o esquemas de capacidades, este prueba una cadena de relación de variables vinculadas a diferentes dimensiones del enfoque de capacidades y a la incidencia de las TIC. Es decir, brinda una visión integral y funcional de medios, factores de conversión, capacidades, funcionamientos, fines de vida y satisfacción con la vida de jóvenes universitarios en la que intervienen las TIC.
A diferencia de otros estudios (Casillas Alvarado et al., 2016; Herrera-Batista, 2009; Winocur, 2007) que típicamente se enfocan en aspectos específicos del impacto de la tecnología en los universitarios, nuestro enfoque ofrece una perspectiva integral. Colocamos al joven universitario en el centro de la discusión al evaluar tanto el contexto que le predispone a aprovechar estas TIC como las expectativas que tiene en cuanto a su uso.
Otros futuros estudios que surgieron en el proceso incluyen la aplicación del modelo en poblaciones similares y su extensión a universitarios de otros países. Esto permitirá identificar qué aspectos son comunes entre generaciones y situaciones, y cuáles son específicos de la cultura local. Es decir, se trata de poner a prueba la diversidad humana de manera específica. Además, sería beneficioso explorar formas de profundizar en el estudio de las cualidades de las capacidades para distinguir aquellas que son estratégicas para el cambio social.
Esto implica que no es suficiente ser inteligente, proactivo e incluso autónomo en una determinada dimensión de la vida social, a menos que se logre contribuir a la justicia colectiva. En este contexto, la presente investigación esclarece cómo la expansión de estas capacidades podría resultar en un uso más efectivo de las TIC en todos los aspectos de la vida, incluyendo el ámbito social.
Conclusiones
La validación del modelo nos permite concluir que estas tecnologías son medios que facilitan a los jóvenes universitarios alcanzar los fines de vida que consideran valiosos, ya que fortalecen sus capacidades estratégicas. Estas capacidades les permiten desenvolverse de modo efectivo en su día a día, lo que tiene un impacto positivo en su calidad y satisfacción con la vida.
También podemos afirmar que la influencia de las TIC es más significativa cuando se traduce en prácticas con- cretas de uso. No basta con poseer dispositivos de alta calidad o tener acceso a internet confiable, ni tampoco con tener opiniones críticas sobre los beneficios o riesgos de las TIC. Para evaluar el impacto de las TIC en la calidad de vida de estos jóvenes, es fundamental considerar cómo se utilizan en diferentes ámbitos de la vida, como la salud, el empleo, las relaciones personales, la educación, la participación social, la autonomía y la calidad del entorno.
Es relevante destacar que la importancia de la dimensión práctica también opera en la satisfacción con la vida, en la que la ejecución de acciones concretas tiende a tener un mayor impacto que las metas o expectativas planificadas. En otras palabras, la importancia de la acción se hace evidente en la consecución de una buena vida. En el modelo, es evidente que las capacidades actúan como catalizadoras de la energía de los jóvenes, ya que involucran su autonomía y agencia, permitiéndoles aprovechar las oportunidades reales para ejercer sus libertades en su entorno. Además, existe un ciclo beneficioso: a medida que los jóvenes desarrollan capacidades más sólidas, también se vuelven más capaces de aprovechar las TIC para su propio crecimiento y desarrollo.
Los hallazgos indican que las TIC fortalecen en los jóvenes las capacidades relacionadas con el entorno académico y profesional de manera más efectiva que aquellas relacionadas con la participación social. Esto plantea un desafío para las universidades públicas, pues deben reconsiderar sus enfoques pedagógicos y desarrollar estrategias de formación que no solo preparen a los estudiantes para sus futuras carreras, sino también para su participación ciudadana.
Dicho camino exige a las instituciones de educación superior, así como a los profesores e investigadores, que reconozcan que no es suficiente la expansión de la capacidad crítica en los estudiantes, también es esencial promover una educación emancipatoria y un compromiso social para el desarrollo humano sustentable.
Finalmente, los resultados muestran que si bien las TIC desempeñan un papel importante en la calidad de vida de los jóvenes universitarios, no son el factor central. Son las capacidades, que abarcan libertades y autonomía, así como las oportunidades proporcionadas por el entorno, las que pueden impulsar a los jóvenes a usar, aprovechar y regular las TIC.
Esto no significa negar las brechas sociales que amplían las TIC ni la expansión de la racionalidad productivista y eficientista de la tecnología. Sin embargo, este estudio enfatiza la necesidad imperativa de políticas públicas que fomenten relaciones con las TIC que sean más seguras, estimulantes, incluyentes y justas.
Promover el florecimiento humano solo puede lograrse a través de la expansión de capacidades que aumenten la autonomía y sabiduría. Esto permite que los propios jóvenes universitarios identifiquen, usen, creen y apliquen herramientas y medios, incluyendo las TIC, desde sus respectivos campos de acción, de acuerdo con lo que consideran una vida valiosa tanto para sí mismos como para los demás.