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La encuesta a la población sobre pago por contenidos se sustenta en que la ciudadanía actúa como un cúmulo de receptores activos que no evalúan la importancia de la información que reciben según criterios objetivos como el estilo, la estructura narrativa, la ortografía o el uso de fuentes anónimas. Las reacciones de la población son producto de procesos de percepción o atribución cognitiva que están en continuo cambio y, al leer la presente tesis, el lector ha de tener en cuenta que las encuestas miden conceptos complejos que abren la puerta a variaciones en la misma realidad que reflejan, pues las respuestas de los encuestados están determinadas, entre otros factores que ahora se mencionan, por la subjetividad inherente al ser humano.

Es obligado en todo proceso de investigación –especialmente en el ámbito de las Ciencias Sociales– concienciarse de la dificultad que supone establecer cuantificaciones objetivas que funcionen de manera axiomática o universal, más si cabe cuando se investiga en campos susceptibles de imantar la apreciación subjetiva de los investigadores, como pueda ser el caso de nuestro objeto de estudio: la calidad de la información.

Es por ello que el diseño de la metodología que se ha utilizado en el presente estudio ha incluido esta sección de errores y presunciones, con la que se pretende mostrar las posibles deficiencias que pudiera acarrear de partida este trabajo y servir así de base para la mejora de futuros proyectos de investigación que versen sobre el terreno que ahora nos ocupa. Tiempo

Como señala Zaller (1992), el proceso de elaboración en las encuestas de opinión pública impone un retardo de tiempo debido a su propia naturaleza, por lo que los resultados proporcionados pueden reflejar un panorama que, sin ser lejano temporalmente, no es del todo actual. Para este caso, la muestra podría resultar voluble ya que el periodo de

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referencia para los tres tipos de encuesta se extendió durante cuatro meses, de abril a julio de 2014.

Espacio

Además, es posible que los cambios en las reacciones de los individuos encuestados no sólo se produzcan en función de prolongados períodos de tiempo, también en función del contexto temporal y espacial en el que los individuos reciben o están expuestos al mensaje. En este sentido, realizar una encuesta sobre la predisposición al pago por contenidos informativos en medio de una crisis económica tan acuciante, no puede pasarse por alto –especialmente, si la presentación de la investigación se alarga en el tiempo por razones ajenas a los propios investigadores–.

Estratos

A pesar de que los 361 encuestados desplieguen una opinión grupal que pueda resultarnos orientativa respecto a la población del municipio de Madrid, no podemos considerarla como representativa del universo objeto, por una causa que resultó constituirse como un inconveniente inevitable: la elaboración no probabilística de la muestra. La selección no aleatoria impide que las fórmulas de error no puedan aplicarse con confianza estadística a los resultados del muestreo por cuotas.

Como hemos visto en el capítulo anterior, ejemplos de esta posible carencia de representatividad son los porcentajes de la variable “Estudios finalizados”. Por ejemplo, es muy notable la diferencia que hemos encontrado respecto a los “Estudios finalizados” entre nuestra muestra y las muestras recogidas en el Informe Anual de la Prensa de Madrid (Farias, 2011: 144) y en el barómetro del Centro de Investigaciones Sociales para julio de 2014 (CIS, 2014: 27). Muestra (abril-julio de 2014) – Estudios finalizados CIS (julio 2014) – Estudios finalizados APM (enero 2011) – Estudios finalizados Universitarios 10 % 18 % 14,6 ESO 34 % 27 % 31,4 %

Sin embargo, a pesar de que el estudio de la APM se centra en los consumidores de medios periodísticos –un perfil de alto interés para nuestro estudio–, la asociación implementó su muestra con los datos del Estudio General de Medios de la AIMC12 _{para el año 2010, y}

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además, tanto la muestra de la APM como la del CIS trataron de representar a toda la población española, por lo que resulta más fiable de cara a la selección de nuestra muestra referirnos al Padrón Municipal de Habitantes del municipio de Madrid (2014 a), en el que el porcentaje más elevado en la variable “Nivel de Estudios” se encuentra entre los universitarios, con un 28%, mientras que los estudiantes de la ESO alcanzan una tasa menor, el 23%.

La alta participación de universitarios puede acarrear algún tipo de sesgo respecto al consumo de medios y, por tanto, a la disposición por el pago de contenidos informativos, ya que se ha demostrado en numerosas ocasiones que a mayor nivel educativo, mayor propensión al consumo de medios (FGEE, 2013: 22), especialmente a la lectura de periódicos y libros. Es por ello que las tablas relacionales que contienen la variable “Estudios finalizados” como factor a priori independiente, serán interpretadas con mayor cuidado atendiendo al posible sesgo de prestigio.

Siguiendo la guía que ofrece el Padrón Municipal (2014 b), también hemos encontrado diferencias mínimas en cuanto a los grupos de edad. Ha de señalarse que los intervalos que se han utilizado para diseñar el Padrón y los intervalos diseñados para este estudio son diferentes. En el Padrón los años se agrupan de la siguiente forma:

15 - 19 20 - 24 25 - 29 30 - 34 35 - 39 40 - 44 … 90 - 94 95 - 99 100 y más

Mientras que en nuestra muestra se agrupan de esta otra:

18-25 26-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 60 o más

De forma que al hacer el conteo en el Padrón de los más jóvenes, no se han tenido en cuenta a las personas incluidas en el intervalo de los 15 a los 19 años, ya que nuestra variable Edad comienza a partir de los 18 (18-25).

Chi-cuadrado

Respecto a la significación en las relaciones bivariables, el p-valor de la prueba Chi-cuadrado dio resultados en numerosas ocasiones demasiado altos, incluso cercanos al uno, aunque en muchos de esos casos este resultado esté dentro de la lógica de contraste y la aceptación de la hipótesis nula de independencia resulte una decisión acertada estadísticamente hablando.

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Habiendo asumido este planteamiento, es sabido que en Estadística un coeficiente de correlación no significativo no implica siempre una relación de causa efecto entre las variables. Si no están relacionadas es evidente que una no es causa de la otra, pero pudiera ocurrir que sí existiera relación y no se detectara en el estudio por falta de información, como pudiera ser un bajo tamaño muestral o el hecho de que muchos de los valores incluidos en la tablas que se utilizaron para el cálculo de esta prueba no superaban el número cinco.

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