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Revista científica de comunicación aplicada

nº 15(1) 2025 | Páginas 125-151

e-ISSN: 2174-1859 | ISSN: 2444-3239

 

Pasar o pagar: ¿Prefieren los jóvenes un Instagram sin anuncios?

Swipe or subscribe: Do young people really prefer
an ad-free Instagram?

 

Recibido el 13/09/2024 | Aceptado el 20/11/2024 | Publicado el 15/01/2025

https://doi.org/10.62008/ixc/15/01Pasaro

Carolina Sáez-Linero | Universidad Pompeu Fabra

carolina.saez@upf.edu | https://orcid.org/0000-0002-5116-3606

Isabel Rodríguez-de-Dios | Universidad de Salamanca

isabelrd@usal.es | https://orcid.org/0000-0003-2460-7889

Mònika Jiménez-Morales | Universidad Pompeu Fabra

monika.jimenez@upf.edu| https://orcid.org/0000-0002-4977-0722

 

Resumen: En 2023, los usuarios europeos de Instagram tuvieron que decidir entre suscribirse para evitar anuncios o permitir el uso de sus datos para recibir publicidad. Este estudio examina cómo la Generación Z se enfrenta a la publicidad personalizada y cuales son sus preocupaciones respecto a la privacidad de sus datos en el contexto del nuevo modelo de suscripción de Instagram. Para ello se llevó a cabo una encuesta en línea a 479 jóvenes de 14 a 24 años que reveló que solo el 12,5% estaría dispuesto a pagar una suscripción. A pesar de considerar que la publicidad es abrumadora, que les distrae y que el uso de redes sociales conlleva un riesgo considerable para la protección de datos, ni la saturación publicitaria ni las preocupaciones de privacidad parecen influir en su disposición a pagar. Estos hallazgos refuerzan la teoría de la paradoja de la privacidad y destacan la necesidad de nuevos enfoques para abordar las inquietudes sobre privacidad de los más jóvenes.

Palabras clave: Jóvenes; publicidad; personalización; privacidad; Instagram.

Abstract: In 2023, European Instagram users faced a choice: pay a subscription fee to avoid advertisements or consent to the use of their data for targeted advertising. This study examines how Generation Z engages with personalised advertising and privacy concerns, focusing on Instagram's new subscription model. An online survey of 479 young people aged 14 to 24 revealed that only 12.5% would be willing to pay for a subscription. Although many of the participants find advertising overwhelming and distracting and express significant concerns about data protection in social media use, neither advertising saturation nor privacy concerns appear to influence their willingness to subscribe. These findings support the theory of the privacy paradox and underscore the need for new strategies to address data privacy concerns among younger users.

Keywords: Youth; Advertising; Personalisation; Privacy; Instagram.

 

CC BY-NC 4.0

Para citar este trabajo: Sáez-Linero, C., Rodríguez-de-Dios, I. y Jiménez-Morales, M. (2025). Pasar o pagar: ¿Prefieren los jóvenes un Instagram sin anuncios?. index.comunicación, 15(1), 125-151. https://doi.org/10.62008/ixc/15/01Pasaro

 

                                                         

1.   Introducción

La Generación Z es la primera generación que ha vivido toda su vida con la tecnología digital. Las personas nacidas entre 1995 y 2010 son consideradas nativas digitales y consumen más contenido en sus dispositivos móviles que cualquier otro grupo social, lo que los convierte en un segmento clave para los especialistas en marketing. Mientras que los miembros mayores de esta generación poseen un poder adquisitivo sustancial, los más jóvenes ejercen una influencia significativa sobre el gasto y el consumo familiar (Van den Bergh et al., 2024).

Las redes sociales constituyen el canal ideal para que las marcas conecten con el público joven, de modo que la publicidad desempeña un papel central en el tipo de contenido digital que consume la Generación Z (Djafarova y Bowes, 2021). Según el informe Global Advertising Trends de WARC Media, las redes sociales se han consolidado como el «canal de medios más grande del mundo por inversión publicitaria». En 2024, de los 686.500 millones de euros previstos en el mercado de la publicidad digital, se estima que más del 40 % se destinará a redes sociales (WARC, 2023).

El atractivo de las redes sociales como medio publicitario radica, en gran medida, en su interactividad y en la capacidad de segmentar audiencias con precisión (WARC, 2023). Esto permite la personalización de la publicidad, mediante la cual el contenido se adapta a las preferencias y características individuales de los consumidores (Strycharz et al., 2019). Este proceso se basa en amplias prácticas de recopilación de datos que rastrean el comportamiento, las preferencias y las interacciones en línea de los usuarios (Zuboff, 2019).

Gracias al uso de algoritmos avanzados y al acceso a grandes volúmenes de datos, las plataformas de redes sociales no solo pueden ofrecer anuncios altamente personalizados, sino también proporcionar métricas detalladas que permiten ajustar las estrategias publicitarias en tiempo real. En el entorno actual de la publicidad digital, la personalización no solo es posible, sino esencial (Chandra et al., 2022). Al adaptarse a las preferencias de los usuarios, la publicidad personalizada reduce la carga cognitiva, lo que fomenta respuestas más positivas, mayor atención, compromiso y actitudes favorables hacia los mensajes publicitarios (De Keyzer et al., 2022; Li et al., 2014; Maslowska et al., 2016; Walrave et al., 2018).

No obstante, el efecto positivo de la publicidad personalizada suele ver-se disminuido por las preocupaciones sobre la privacidad relacionadas con la gran cantidad de datos necesarios para llevarla a cabo (Gironda y Korgaonkar, 2018), lo que hace que los consumidores sean cada vez más cautelosos respecto al uso y posible mal uso de sus datos (Kim y Jeong, 2023; Segijn et al., 2021).

Esta dualidad es el origen de la paradoja de privacidad (Chan, 2024; Zhu y Chang, 2016), que refleja la discrepancia entre las preocupaciones expresadas por los consumidores sobre cómo se recopilan y utilizan sus datos, y su continuo compromiso con contenido personalizado que, precisamente, depende de una recopilación extensiva de datos (Barnes, 2006; Norberg et al., 2007).

Aunque las preocupaciones sobre la privacidad han recibido considerable atención académica, la publicidad personalizada plantea otros desafíos relevantes. Entre ellos destacan el riesgo de orientar anuncios de manera perjudicial hacia consumidores vulnerables, su potencial para manipular el comportamiento, la perpetuación de estereotipos y problemas relacionados con la discriminación y los sesgos (Bol et al., 2020; Chua et al., 2020; Dalenberg, 2018; Esteves y Resende, 2016; Fourberg et al., 2021; Sweeney, 2013).

Estos riesgos son particularmente preocupantes cuando los anuncios se dirigen a audiencias jóvenes. La investigación sobre la exposición infantil a la publicidad en teléfonos móviles muestra que estos anuncios están fuertemente influenciados por factores como la edad, el género y el nivel socioeconómico, lo que no solo puede exacerbar las desigualdades sociales, sino también contribuir a disparidades en la salud (Radesky et al., 2020; Feijóo y Sádaba, 2022).

En este contexto, los adolescentes y adultos jóvenes se han convertido en un objetivo prioritario para los anunciantes (Waggoner et al., 2019). Sin embargo, esta exposición no está exenta de riesgos, ya que se ha vinculado con mayores niveles de consumo de sustancias y otros comportamientos no saludables (Jackson et al., 2018; Radesky et al., 2020). A pesar de ello, el modo en que la juventud actual interactúa con la publicidad difiere significativamente del de generaciones anteriores, mostrando patrones de consumo y actitudes que requieren un análisis más profundo.

Lejos de rechazar las marcas de manera tajante, los jóvenes prefieren contenido que se alinee con sus intereses (Feijóo et al., 2020). En un entorno mediático bajo demanda, también muestran una inclinación hacia formatos publicitarios inmersivos que se integran de manera fluida en sus experiencias digitales. Estos formatos, al difuminar las fronteras entre marketing, el entretenimiento y la información, resultan menos intrusivos (Feijóo y Fernández, 2024). No obstante, esta integración plantea retos importantes para la evaluación crítica, ya que estos límites borrosos pueden ocultar la intención persuasiva de los mensajes, disminuyendo la probabilidad de un procesamiento cognitivo más reflexivo (van Reijmersdal y Rozendaal, 2020; Schwemmer y Ziewiecki, 2018).

Aunque estos formatos integrados dificultan el reconocimiento de la publicidad, esta generación ha desarrollado una postura más crítica y escéptica frente a los mensajes persuasivos en general (Roth-Cohen et al., 2022). Sin embargo, sus capacidades de razonamiento crítico aún no están completamente desarrolladas, lo que los hace especialmente vulnerables al impacto de la publicidad (Packer et al., 2022). Además, su escepticismo hacia estos mensajes persuasivos puede disminuir cuando perciben que el contenido les aporta valor (Martínez, 2019) o cuando sienten que tienen control sobre cómo se integra en sus rutinas (Feijóo y Sádaba, 2022).

Los adolescentes también muestran un conocimiento limitado sobre cómo se recopilan sus datos con fines comerciales. Sus percepciones suelen basarse en teorías populares, que representan de manera parcial o inexacta la realidad sobre cómo y por qué se recopila su información personal (Holvoet et al., 2022). Este entendimiento mejora gradualmente a medida que crecen, aunque no alcanza niveles propios de los adultos hasta más o menos los 20 años (Zarouali et al., 2020). En consecuencia, los adolescentes no se protegen demasiado ante la publicidad digital (Zarouali et al., 2020), y sus estrategias para hacerlo en ocasiones son ineficaces, ya que están influenciadas por estas teorías populares erróneas (Holvoet et al., 2022).

1.1.   La publicidad personalizada y los esfuerzos legislativos en la Unión Europea

Los desafíos que enfrentan los jóvenes para evaluar críticamente e interactuar con la publicidad personalizada han generado importantes preocupaciones regulatorias, especialmente en lo relativo a la protección de datos. Su limitado conocimiento sobre los derechos de privacidad y las estrategias ineficaces que emplean para gestionar sus datos personales resaltan la necesidad de medidas regulatorias que aborden estas vulnerabilidades. Un ejemplo destacado de estos esfuerzos es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, diseñado para otorgar a las personas un mayor control sobre sus datos personales y fijar normas más rigurosas sobre cómo las empresas deben gestionar dichos datos.

Una de las aplicaciones más destacadas del RGPD tuvo lugar en noviembre de 2023, cuando la Comisión de Protección de Datos de Irlanda (DPC, por sus siglas en inglés) determinó que Meta, el conglomerado tecnológico con sede europea en Dublín, había empleado prácticas de recopilación y uso de datos personales para mostrar anuncios personalizados que infringían el RGPD.

Esta decisión tuvo un impacto significativo en Meta, cuya actividad principal se basa en la publicidad dirigida. El fallo obligó a la empresa a dejar de utilizar datos personales con estos fines sin el consentimiento explícito de los usuarios, aunque le permitió ofrecer un modelo de suscripción de pago de manera que la versión gratuita funcionase como forma de consentimiento.

La medida europea está diseñada para otorgar a los usuarios mayor control sobre el manejo de sus datos. Sin embargo, no existe evidencia clara de si los usuarios perciben esta alternativa como una forma de proteger su información personal o simplemente como un medio para evitar la publicidad. Esto es especialmente relevante entre los usuarios más jóvenes, cuyo conocimiento sobre la protección de datos y los derechos de privacidad podría estar menos desarrollado, lo que limitaría potencialmente la efectividad de estos esfuerzos regulatorios (Stoilova et al., 2019).

Esta investigación analiza cómo los jóvenes usuarios de Instagram interactúan con la publicidad personalizada y la privacidad. En concreto, explora sus reacciones al nuevo modelo de suscripción de Instagram, que permite evitar anuncios al impedir el perfilado de datos. Este objetivo general se desglosa en los siguientes objetivos específicos:

–       O1. Examinar las percepciones de los jóvenes sobre la prevalencia, adecuación e impacto de la publicidad personalizada en las redes sociales.

–       O2. Identificar las estrategias que los jóvenes emplean para evitar la publicidad.

–       O3. Evaluar las preocupaciones generales de los jóvenes en torno a la privacidad en línea.

–       O4. Comprender las estrategias que los jóvenes utilizan para afrontar sus preocupaciones sobre la privacidad.

–       O5. Analizar la recepción del nuevo modelo de suscripción de Instagram para evitar la publicidad y prevenir el perfilado de datos, así como identificar las dimensiones que predicen la intención de suscribirse.

2.   Metodología

El estudio contó con 479 participantes que respondieron a una encuesta auto administrada en línea durante la segunda quincena de noviembre de 2023, coincidiendo con la iniciativa de Instagram de requerir a los usuarios decidir si cambiar a un modelo de suscripción de pago. La encuesta estuvo dirigida a jóvenes en España y empleó un método de muestreo aleatorio.

El tamaño de la muestra fue seleccionado para garantizar una precisión suficiente al estimar parámetros poblacionales. La población total es de aproximadamente 5,4 millones de personas (INE, 2022). Se aplicó un nivel de confianza del 95 % con un margen de error correspondiente de ±4,48 %. Este margen se calculó utilizando la estimación más conservadora (p = 0,5) para proporcionar un rango robusto para todas las proporciones reportadas. Un margen de error de hasta ±5 % está ampliamente reconocido como aceptable en la literatura (Phillips et al., 2013), lo que valida aún más la idoneidad de este margen para los fines del estudio. Además, el tamaño de la muestra permite realizar análisis confiables por subgrupos y sustenta las pruebas estadísticas empleadas en esta investigación.

La encuesta se llevó a cabo a través de un panel en línea, y los participantes fueron compensados por su tiempo. Antes de su implementación, el cuestionario recibió la aprobación del Comité de Ética de la Universidad Pompeu Fabra y fue probado con voluntarios para garantizar la claridad y comprensión de las preguntas. Los detalles del cuestionario se presentan en el Anexo I.

Los encuestados pertenecían a la Generación Z. La mayoría de los participantes tenían entre 18 y 24 años, representando el 90,63 % de la muestra. Los 44 encuestados restantes, que representan el 9,17 %, eran menores de entre 14 y 17 años. En cuanto a la distribución por género, 160 participantes (33,40 %) se identificaron como hombres, 307 (64,09 %) como mujeres, y nueve (1,88 %) como no binarios. Además, tres participantes (0,63 %) prefirieron no revelar su género o no respondieron.

Aunque la muestra no fue diseñada para ser representativa de toda la población, la proporción de mujeres (60 %) y hombres (40 %) en el estudio no difiere significativamente de la distribución demográfica de usuarios de Instagram en el grupo de edad de 18 a 24 años, donde las mujeres representan el 53,1 % y los hombres el 46,9 % (Statista, 2024a). Aunque no hay datos específicos sobre menores debido a las regulaciones de privacidad, investigaciones previas destacan que las adolescentes tienen más probabilidades que los adolescentes de usar Instagram. Según el Pew Research Center (2023), el 66 % de las adolescentes reportan usar la plataforma, en comparación con el 53 % de los adolescentes.

2.1    Medidas

A los participantes se les pidió que informaran sobre su uso semanal de Instagram, en un rango de 0 a 10 horas, con el objetivo de evaluar si un uso más intensivo podría justificar potencialmente la inversión en el modelo de suscripción. También calificaron su percepción sobre el volumen de anuncios que les aparecen en Instagram, proporcionando así una impresión inicial antes de profundizar en sus percepciones sobre la publicidad en esta plataforma.

Además, se preguntó a los participantes si preferían pagar 12,99 € al mes por una versión de Instagram sin publicidad o continuar utilizando la versión gratuita con anuncios basados en el perfilado de sus datos. La pregunta se formuló utilizando el texto exacto empleado por la plataforma para presentar a los usuarios la elección entre ambos modelos (ver Figura 1).

Figure 1. Captura de pantalla de la presentación de la opción de suscripción

Fuente: Instagram

También adaptamos las escalas propuestas por Stubenvoll et al. (2024) para medir la personalización percibida, la saturación por publicidad personalizada y las preocupaciones sobre la privacidad en las redes sociales. Más concretamente, para evaluar la personalización percibida (rho ^[1]= .55, M = 3,53, DE = 0,85), los participantes calificaron dos ítems: «Los anuncios en mis redes sociales parecen estar personalizados para mí» y «Los anuncios en mis redes sociales están dirigidos directamente a personas como yo». En cuanto a la sensación de saturación por publicidad personalizada (rho = .29, M = 3,56, DE = 0,87), se utilizaron los ítems: «A menudo siento que hay demasiados anuncios en mis redes sociales» y «A menudo me distrae el exceso de anuncios que veo en mis redes sociales». Para medir las preocupaciones sobre la privacidad relacionadas con la publicidad personalizada (α de Cronbach = .60, M = 3,76, DE = 0,76), se emplearon los siguientes ítems: «El uso de las redes sociales conlleva un considerable riesgo para la protección de datos», «Me preocupa mi privacidad cuando uso redes sociales» y «Me inquieta que se recopilen datos en las redes sociales». Todos los ítems se calificaron en una escala Likert de 5 puntos, donde 1 indicaba el nivel más bajo de acuerdo y 5 el más alto. Las puntuaciones se promediaron para cada escala.

Derivamos las estrategias que los jóvenes emplean para afrontar las preocupaciones sobre la privacidad en tres categorías: comportamiento de evitación cognitiva, comportamiento de protección de la privacidad y comportamiento de bloqueo. Estas categorías capturan las diferentes formas en que los jóvenes responden a la publicidad personalizada y a las preocupaciones sobre la privacidad (Stubenvoll et al., 2024). Todos los ítems se calificaron en una escala Likert de 5 puntos, de 1 (nunca) a 5 (muy a menudo), y luego se promediaron para calcular un valor único para cada medida.

Para medir el comportamiento de evitación cognitiva (rho = .65, M = 4,03, DE = 0,91), adaptamos las escalas de Dodoo y Wen (2019) y Stubenvoll et al. (2024) a dos ítems: «Ignoro los anuncios en mis redes sociales» y «Hago scroll cuando veo anuncios en mis redes sociales para evitarlos». Para evaluar el comportamiento de protección de la privacidad (α = .61, M = 2,64, DE = 0,90), derivamos una escala de tres ítems a partir de Boerman et al. (2021): «Elimino el historial de mi navegador»; «Proporciono información falsa sobre mí (por ejemplo, un nombre ficticio o una fecha de nacimiento incorrecta) cuando me la solicitan»; y «Utilizo el modo privado en mi navegador». Por último, basamos el comportamiento de bloqueo en las escalas de Dodoo y Wen (2019) y Stubenvoll et al. (2024), empleando los ítems: «He hecho clic en “ocultar” un anuncio» y «Suelo eliminar las cookies de mi navegador» (rho = .30, M = 2,82, DE = 1,02).

Finalmente, para medir las actitudes hacia la publicidad dirigida, utilizamos cuatro ítems adaptados de la escala de Smit et al. (2014) para reflejar nuevas opciones de publicidad en redes sociales: «Elijo que los anuncios se personalicen para mí»; «He reportado un anuncio como inapropiado»; «He buscado información sobre por qué aparece un anuncio»; y «Utilizo un bloqueador de anuncios». Los ítems se calificaron en una escala de 5 puntos, de 1 (nunca) a 5 (muy a menudo). Tras recodificar, se promediaron para representar la actitud hacia los anuncios dirigidos, donde puntuaciones más altas reflejan una actitud más positiva (α = .69, M = 3,46, DE = 0,72).

3.   Resultados

La mayoría de los participantes reportaron usar Instagram un promedio de entre 1 y 3 horas al día, con un 20,46 % usándolo durante 1 hora, un 22,55 % durante 2 horas y un 18,56 % durante 3 horas. El uso más allá de este rango disminuye considerablemente, con solo un 5,01 % de los participantes usándolo durante 10 horas al día (ver Figura 2).

Figure 2. Horas diarias dedicadas a Instagram

Fuente: Elaboración propia

Para examinar las percepciones de los jóvenes sobre la prevalencia, adecuación e impacto de la publicidad personalizada en las redes sociales, exploramos varias dimensiones. La mayoría de los encuestados (57,20 %) considera que aparecen bastantes anuncios en Instagram, mientras que un 26,72 % opina que hay pocos, un 15,03 % percibe muchos anuncios y solo un 1,04 % cree que no hay anuncios en absoluto.

Como se muestra en la Figura 3, el 41,34 % de los participantes está de acuerdo y el 28,60 % muy de acuerdo en que experimentan una sobrecarga de anuncios. Por otro lado, el 30,27 % está de acuerdo y el 15,87 % muy de acuerdo en que el exceso de anuncios resulta distractor. En cuanto a la personalización, una proporción significativa de los encuestados está de acuerdo (42,59 %) o muy de acuerdo (13,15 %) en que encuentran anuncios específicamente personalizados para ellos en las redes sociales. De manera similar, el 46,97 % está de acuerdo y el 12,94 % muy de acuerdo en que los anuncios están dirigidos a personas como ellos.

Figura 3: Percepción de la personalización y la sobrecarga de anuncios

Fuente: Elaboración propia

Los resultados revelan actitudes diversas hacia la publicidad personalizada entre los jóvenes. Acciones como reportar anuncios inapropiados o buscar información sobre las razones por las que aparece un anuncio son relativamente poco frecuentes. En concreto, el 32,2 % de los encuestados nunca reporta anuncios como inapropiados, el 38,4 % nunca busca información sobre los motivos detrás de un anuncio, y el 23,0 % nunca ajusta la configuración de personalización de anuncios. Además, los participantes no parecen especialmente inclinados a usar bloqueadores de anuncios, ya que el 47,2 % nunca utiliza uno y el 19,0 % lo hace rara vez (ver Figura 4).

Figura 4: Actitudes hacia la publicidad personalizada

Fuente: Elaboración propia

En cuanto a cómo los jóvenes encuestados gestionan los anuncios, los resultados muestran que con mucha frecuencia los ignoran (35,9 %) o pasan de ellos deslizándolos (46,6 %). Ocultar anuncios es otra táctica común, utilizada frecuentemente por el 21,5 % y muy frecuentemente por el 19,4 % (ver Figura 5).

 

Figura 5: Estrategias para gestionar los anuncios personalizados y la privacidad

Fuente: Elaboración propia

En cuanto a las preocupaciones generales de los jóvenes sobre la privacidad en línea, la mayoría de los encuestados expresa una preocupación significativa por la privacidad y la protección de datos. El 38,4 % está de acuerdo y el 28,4 % muy de acuerdo en que el uso de las redes sociales representa un riesgo en este aspecto. Las preocupaciones sobre la privacidad y la recopilación de datos también son altas: el 38,6 % está de acuerdo y el 23,8 % muy de acuerdo en que la privacidad les preocupa, mientras que el 39,2 % está de acuerdo y el 26,5 % muy de acuerdo en que les inquieta que las redes sociales recopilen sus datos (ver Figura 6).

Figura 6: Preocupaciones sobre privacidad

Fuente: Elaboración propia

Finalmente, en cuanto a las estrategias para afrontar las preocupaciones sobre la privacidad (ver Figura 5), los resultados indican que las intervenciones más activas son poco frecuentes. El 16,1 % de los encuestados nunca elimina su historial de navegación y el 28,2 % lo hace rara vez. Por otro lado, el 26,5 % nunca proporciona información personal falsa y el 34,9 % lo hace rara vez. El 28,0 % de los participantes señala que navega en modo incógnito. Sin embargo, mientras que el 32,8 % nunca elimina las cookies, otros realizan esta actividad con distintas frecuencias.

2.2    Factores que influyen en la intención a suscribirse

Se realizó una regresión logística binomial para evaluar la recepción del nuevo modelo de suscripción de Instagram, que ofrece una experiencia sin anuncios y protección contra el perfilado de datos. En primer lugar, se calcularon los valores medios para cada dimensión incluida en el análisis. El modelo de regresión logística fue estadísticamente significativo, χ² (12, N = 479) = 33,534, p < .001, explicando el 13 % de la varianza en la probabilidad de pago y clasificando correctamente el 87,5 % de los casos.

Se identificaron tres factores como predictores de esta variable (ver Figura 7). El único factor que predice positivamente la disposición a suscribirse es el tiempo dedicado a Instagram, b = 0,13, Wald χ² (1) = 5,49, p = 0,019. Un mayor tiempo se asocia con un aumento del 14 % en la probabilidad de pagar por una suscripción (OR = 1,143, IC95% [1,02, 1,28]). Por otro lado, los comportamientos de evitación cognitiva hacia los anuncios (ignorar y deslizar) predicen negativamente la disposición a pagar, b = -0,37, Wald χ² (1) = 5,24, p = 0,022. Cada incremento de una unidad en este comportamiento se asocia con una disminución del 30,9 % en las probabilidades de pagar por una suscripción (OR = 0,691, IC95% [0,503, 0,948]). De manera similar, una actitud positiva hacia la publicidad dirigida predice negativamente la disposición a pagar, b = -0,50, Wald χ² (1) = 4,275, p = 0,039. Cada incremento de una unidad en una actitud positiva hacia la publicidad dirigida se asocia con una disminución del 39,1 % en las probabilidades de pagar por una suscripción a una versión de Instagram sin anuncios.

Figura 7: Modelo predictivo para determinar la intención a suscribirse

Fuente: Elaboración propia

El análisis también indicó que el género es un predictor de la disposición a suscribirse. Un análisis de varianza (ANOVA) de una vía mostró que los hombres están significativamente más dispuestos a pagar por una experiencia sin anuncios en Instagram, F (3, 475) = 3,564, p = 0,014. Específicamente, el 19,4 % de los hombres mostró disposición a pagar la cuota, en comparación con el 9,1 % de las mujeres y el 11,1 % de los participantes no binarios.

4.   Discusión y conclusiones

Este estudio ha explorado cómo la Generación Z afronta la publicidad personalizada y las preocupaciones sobre la privacidad en las redes sociales, centrándose específicamente en las reacciones de participantes españoles de entre 14 y 24 años ante el nuevo modelo de suscripción sin anuncios de Instagram.

Los resultados sugieren que la mayoría de los jóvenes presta poca atención a la publicidad en las redes sociales, lo que coincide con investigaciones previas, como el estudio de Feijóo et al. (2024) con niños de entre 10 y 14 años también realizado en España. Dicho estudio encontró que el 52,8 % del grupo más joven ignora los anuncios en teléfonos móviles, y este porcentaje aumenta con la edad. De manera similar, en nuestro estudio aproximadamente el 70 % de los adolescentes mayores y adultos jóvenes reporta ignorar con frecuencia los anuncios en redes sociales, mientras que el 76 % tiende a deslizar para pasarlos, y solo un 8 % les presta atención.

Sus estrategias para gestionar la publicidad parecen consistentes con este bajo interés: el 59 % rara vez o nunca ha reportado un anuncio como inapropiado, el 63 % rara vez o nunca ha buscado información sobre por qué apareció un anuncio, y el 66 % rara vez o nunca ha utilizado un bloqueador de anuncios. Sin embargo, ocultar anuncios es una práctica relativamente común: el 41 % lo hace con frecuencia o muy frecuentemente, y el 31 % lo hace ocasionalmente. En consecuencia, solo el 27 % opta con frecuencia o muy frecuentemente por permitir que los anuncios se le personalicen.

Curiosamente, a pesar de esta aparente indiferencia hacia la publicidad, la Generación Z generalmente se siente abrumada por la cantidad de anuncios que encuentra en sus cuentas de redes sociales. El 70 % opina que hay demasiados anuncios y el 46 % los considera frecuentemente una fuente de distracción. En el caso específico de Instagram, los jóvenes son especialmente conscientes de la presencia de anuncios en la plataforma. El 57 % cree que se encuentra con una cantidad significativa, el 15 % percibe un volumen elevado, y solo el 1 % afirma no ver ninguno, lo que sugiere que o bien no los detectan, o ya han pagado por una cuenta sin anuncios.

Los jóvenes, en general, son bastante conscientes de que los anuncios están personalizados para ellos. El 56% afirma que los anuncios están hechos a medida para ellos y el 60% que se dirigen a personas similares a ellos, lo que sugiere que comprenden cómo las redes sociales utilizan prácticas de publicidad dirigida y, por tanto, son conscientes de que sus datos están siendo recopilados y procesados.

Esta conciencia también se extiende a las preocupaciones sobre la privacidad. El 67 % considera que las redes sociales representan un riesgo considerable en términos de protección de datos, el 62 % se muestra preocupado por su privacidad al utilizar redes sociales, y el 66 % se siente incómodo con la recopilación de sus datos por parte de las plataformas, lo que coincide con hallazgos previos (ver Maier et al., 2023).

Paradójicamente, a pesar de sus preocupaciones, los jóvenes rara vez utilizan estrategias de protección de la privacidad para contrarrestar la publicidad dirigida, lo que también coincide con investigaciones previas (ver Hargittai y Marwick, 2016; Zarouali et al., 2020). En concreto, el 44 % rara vez o nunca elimina el historial de su navegador, el 26 % solo lo hace ocasionalmente, y el 59 % rara vez o nunca elimina las cookies. Además, el 61 % rara vez o nunca proporciona información falsa, el 48 % rara vez o nunca navega en modo privado, y el 28 % solo lo hace ocasionalmente.

En línea con este comportamiento paradójico, a pesar de sus preocupaciones y de sentirse abrumados por los anuncios, la mayoría de los jóvenes no están dispuestos a pagar por una suscripción que evite el perfilado de datos para fines comerciales. Solo el 12,5 % afirmó que optaría por un servicio de este tipo.

En nuestro análisis, el modelo propuesto no arrojó los resultados esperados. Solo tres de las siete variables influyeron significativamente en la intención de pagar una suscripción. El bajo porcentaje de participantes dispuestos a pagar por una suscripción, y, por ende, la escasa variabilidad en la variable dependiente, podrían haber reducido la potencia estadística del modelo, dificultando la detección de relaciones significativas.

El único factor que predijo positivamente la disposición a suscribirse fue la cantidad de tiempo que los usuarios pasan en Instagram. Parece que cuanto más utilizan los jóvenes la plataforma, más atractiva les resulta la idea de pagar por una experiencia sin anuncios. Aunque esto es comprensible desde la perspectiva de evitar la publicidad, es menos coherente en términos de privacidad, ya que los usuarios que utilizan Instagram con menor frecuencia no se libran del perfilado.

El estudio también reveló que los comportamientos de evitación cognitiva hacia los anuncios, como ignorarlos o deslizarlos, predijeron negativamente la disposición a pagar por una suscripción. Esto sugiere que los usuarios que han desarrollado estrategias para evitar los anuncios pueden estar menos inclinados a percibir el valor de pagar para eliminarlos por completo. Además, una actitud positiva hacia la publicidad dirigida también influyó negativamente en la intención de suscribirse. Como era de esperar, los usuarios que valoran los anuncios personalizados no tienen intención de prescindir de ellos. Nuevamente, estos hallazgos son coherentes desde la perspectiva de evitar la publicidad, pero tienen mucho menos sentido desde un enfoque de protección de datos.

También es interesante destacar que ni las preocupaciones por la privacidad ni los comportamientos de protección de la privacidad se correlacionan significativamente con la disposición a suscribirse, lo que sugiere que los jóvenes podrían no comprender con exactitud qué implica el modelo de pago.

La forma en que Meta presenta la opción de suscripción a los usuarios podría estar influyendo en cómo los jóvenes entienden la suscripción, ya que el redactado sugiere que la decisión gira en torno a una experiencia con o sin anuncios, mencionando «tu información» únicamente para aludir al procesamiento de datos personales necesario para la opción gratuita (ver Figura 1).

Sin embargo, el modelo de suscripción de Instagram difiere considerablemente de las versiones sin anuncios ofrecidas por otras aplicaciones, las cuales han demostrado recopilar los mismos datos de los usuarios que sus equivalentes gratuitos con anuncios (Tran et al., 2021). La medida que llevó a Meta a ofrecer una versión de pago busca garantizar que los usuarios puedan decidir si sus datos se utilizan con fines comerciales, y está poco relacionada con la preferencia por una versión sin anuncios. Este no es un tema menor, ya que Meta recopila el 79,49 % de todos los datos de usuarios permitidos legalmente e Instagram recopila el 69,23 % (Clario, 2022).

En nuestro estudio, también se observaron diferencias significativas según el género, con los hombres mostrando una disposición sustancialmente mayor a pagar en comparación con las mujeres y los participantes no binarios. Investigaciones previas sugieren que, en general, las mujeres muestran mayores preocupaciones por la privacidad y adoptan más comportamientos protectores que los hombres (Mutambik et al., 2022; Tifferet, 2019), lo que no coincide con nuestros hallazgos. Esta discrepancia sugiere nuevamente que la decisión de suscribirse puede no estar motivada principalmente por preocupaciones de privacidad.

Otra posible explicación de los resultados es la paradoja de la privacidad. Esta teoría plantea que las personas pueden sentirse fatigadas y cínicas debido a la necesidad constante de gestionar su privacidad en línea (Smith et al., 1996). Esta fatiga puede generar sentimientos de impotencia y falta de control sobre las decisiones relacionadas con la privacidad, lo que, en última instancia, influye en el comportamiento de privacidad en línea. De hecho, la fatiga por la privacidad puede tener un impacto más significativo en el comportamiento en línea que las preocupaciones por la privacidad (Choi et al., 2018).

También es importante considerar los factores económicos. En el momento de esta investigación, las versiones de pago de Meta tenían un precio inicial de 9,99 € para una cuenta en la versión web y 12,99 € para la aplicación móvil (Instagram Help Centre, s.f.). Según Statista (2024b), los dispositivos móviles son la opción preferida por la Generación Z para realizar actividades digitales, por lo que es probable que los jóvenes opten por la alternativa más costosa. Además, muchos jóvenes usuarios tienen múltiples cuentas (Sokowati y Manda, 2022), lo que podría incrementar significativamente sus costes mensuales.

Investigaciones previas muestran que los jóvenes, en general, son reacios a pagar por contenido en línea, principalmente debido a la percepción de los elevados costes (Groot Kormelink, 2023) y a una «mentalidad de gratuidad» fomentada por el uso del internet (O'Brien, 2022). Dado que están acostumbrados a ignorar o deslizar anuncios, esta evitación probablemente no sea un motivo suficientemente para suscribirse.

Además, la versión gratuita restringe la capacidad de promocionarse o monetizar contenido (Instagram Help Centre, s.f.), lo que podría influir en las decisiones de los numerosos usuarios que aspiran a convertirse en influencers promoviendo su contenido (Moubarac, 2023), una opción disponible únicamente para los usuarios de la versión gratuita.

En conclusión, este estudio resalta el comportamiento paradójico de la Generación Z respecto a la publicidad personalizada y la privacidad en las redes sociales. Aunque son conscientes del gran volumen de anuncios y de la recopilación de datos que esto implica, la mayoría opta por estrategias pasivas, como ignorar los anuncios, en lugar de tomar medidas activas para proteger su privacidad o pagar una versión sin perfilado de datos y, en consecuencia, sin anuncios. El tiempo dedicado a Instagram resultó ser el predictor más sólido de la intención de suscribirse, lo que sugiere que la motivación para hacerlo está más relacionada con una experiencia más fluida en la plataforma que con preocupaciones sobre la privacidad.

Este estudio plantea preguntas importantes sobre si ofrecer un modelo de suscripción de pago como alternativa a la versión gratuita cumple con los requisitos de «consentimiento informado». Al destacar la baja disposición de los jóvenes a pagar por modelos sin anuncios y su comprensión limitada de las implicaciones de ambas opciones, esta investigación subraya la necesidad de contar con pautas regulatorias más claras. Las plataformas deberían estar obligadas a presentar ambas opciones, gratuita y de pago, de manera inequívoca, asegurando que los usuarios comprendan plenamente que la versión gratuita no solo implica exposición a anuncios, sino también perfilado de datos.

Los hallazgos también resaltan la importancia de que los profesionales del marketing aborden las preocupaciones de los jóvenes sobre la privacidad. Es necesario realizar mayores esfuerzos para explicar de manera clara qué datos se recopilan y cómo se utilizan para personalización. Además, dado que muchos jóvenes se sienten abrumados por el volumen excesivo de anuncios, los especialistas en marketing deberían explorar alternativas menos intrusivas para interactuar con su audiencia. Reducir la sobrecarga publicitaria y fomentar una mayor transparencia les puede ayudar a construir una confianza más sólida y conexiones más significativas con la Generación Z.

5.   Limitaciones y líneas futuras de investigación

Esta investigación contribuye al conocimiento existente sobre cómo la Generación Z interactúa con la publicidad personalizada y gestiona sus preocupaciones sobre la privacidad. Además, hasta donde sabemos, este es el primer estudio que examina la probabilidad de que los jóvenes paguen por una versión de Instagram libre de perfilado y sin anuncios. No obstante, nuestros hallazgos deben interpretarse considerando varias limitaciones.

En primer lugar, la limitada variación en la variable dependiente podría haber restringido la capacidad del modelo para identificar predictores significativos entre las siete variables analizadas. Futuros estudios deberían considerar metodologías alternativas que permitan capturar y comprender mejor los factores que influyen en las intenciones de suscripción. Por ejemplo, investigaciones cualitativas podrían ofrecer una visión más profunda de las barreras y motivaciones para suscribirse, así como del grado de comprensión de los jóvenes sobre las implicaciones de este tipo de modelos gratuitos.

Además, la encuesta se realizó poco después de que se introdujera el modelo de suscripción, por lo que es probable que los usuarios todavía estuvieran evaluando las opciones. Investigaciones futuras deberían preguntar directamente a los usuarios si actualmente pagan por la suscripción, en lugar de plantear preguntas hipotéticas sobre sus intenciones. Repetir el estudio ahora que ha pasado más tiempo podría aportar información valiosa sobre el comportamiento y las decisiones reales de los usuarios.

La composición de la muestra también conlleva ciertas limitaciones. Como estudio exploratorio, ofrece información valiosa, pero su tamaño de muestra relativamente reducido (N = 479) y su enfoque en un único país, España, limitan la generalización de los hallazgos a otros contextos. Aunque este enfoque concentrado permite una comprensión detallada de un grupo demográfico específico, futuros estudios podrían incluir muestras más grandes y diversas que abarquen múltiples países y grupos de edad.

Además, la sobrerrepresentación de mujeres en la muestra (60 %) refleja tendencias generales en el uso de Instagram, pero podría haber influido en los resultados. Una distribución de género más equilibrada en futuras investigaciones permitiría captar una gama más diversa de perspectivas.

También pueden existir otros factores no explorados que influyen en la decisión de suscribirse. Por ejemplo, este estudio no midió directamente el coste de la suscripción, a pesar de ser un determinante altamente probable a la hora de tomar una decisión. Otras posibles variables moderadoras, como el nivel de familiaridad con las políticas de privacidad o la exposición a campañas educativas sobre privacidad y derechos digitales, podrían también ofrecer información valiosa. Las investigaciones futuras deberían abordar estos factores para proporcionar una comprensión más integral de las dinámicas detrás de las decisiones de suscripción.

Por último, estudios longitudinales o experimentales podrían examinar cómo evolucionan las preocupaciones sobre la privacidad y la disposición a pagar a lo largo del tiempo, especialmente en respuesta a campañas de sensibilización sobre la privacidad de los datos y el perfilado. Entrevistas con psicólogos y expertos en comportamiento digital podrían aportar una comprensión más profunda de las barreras psicológicas y motivaciones que influyen en las decisiones de los jóvenes respecto a la privacidad de los datos. Este tipo de investigaciones serían valiosas para evaluar si la transparencia, la educación y las intervenciones personalizadas pueden mitigar efectivamente la paradoja de la privacidad observada entre los usuarios más jóvenes.

Dadas las implicaciones legales de presentar las suscripciones de pago como una interpretación del consentimiento informado, y la posible adopción de enfoques similares por parte de otras plataformas de redes sociales, resulta fundamental profundizar en su aceptación y comprensión. A medida que los marcos regulatorios buscan empoderar cada vez más a los usuarios y garantizar la transparencia en el uso de los datos, se vuelve crucial evaluar si estos modelos cumplen realmente con los estándares legales o si, por el contrario, simplemente sirven como mecanismos para eludir medidas más estrictas de protección de datos.

Se requieren más investigaciones para orientar a los responsables políticos en la mejora de la legislación, garantizando que los modelos de suscripción, como el de Instagram, cumplan con principios éticos y legales. Asimismo, podrían apoyar a las plataformas en el desarrollo de enfoques más centrados en el usuario, que promuevan la confianza y el compromiso mientras respetan los derechos de privacidad en un panorama digital en constante evolución.

Ética y transparencia

Agradecimientos

Las autoras desean agradecer a los revisores que proporcionaron valiosos comentarios sobre los borradores previos de este manuscrito. También expresan su gratitud a Michael Roberts por su minuciosa revisión de la versión en inglés.

Conflicto de intereses

Las autoras declaran que no existen conflictos de interés.

Financiación

Esta investigación contó con la ayuda del Plan de Medidas de Apoyo a la Investigación de la Universidad Pompeu Fabra (UPF). Rodríguez-de-Dios tiene una ayuda para contratos Ramón y Cajal (RYC2021-033612-I) financiada por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/PRTR.

Contribuciones de los autores

Disponibilidad de los datos

Los datos se pueden solicitar directamente a las autoras.

Referencias bibliográficas

Barnes, S. B. (2006). A privacy paradox: Social networking in the United States. First Monday. https://doi.org/10.5210/fm.v11i9.1394

Boerman, S. C., Kruikemeier, S., y Borgesius, F. J. Z. (2021). Exploring Motivations for Online privacy Protection Behavior: Insights from panel data. Communication Research, 48(7), 953–977. https://doi.org/10.1177/0093650218800915

Bol, N., Strycharz, J., Helberger, N., Van De Velde, B., y De Vreese, C. H. (2020). Vulnerability in a tracked society: Combining tracking and survey data to understand who gets targeted with what content. New Media y Society, 22(11), 1996–2017. https://doi.org/10.1177/1461444820924631

Chan, S. (2024). Data colonialism on Facebook for personalised advertising: The discrepancy of privacy concerns and the privacy paradox. Journal of Data Protection y Privacy, 6 (3), 266–282. https://doi.org/10.69554/nfsx3577

Chandra, S., Verma, S., Lim, W. M., Kumar, S., y Donthu, N. (2022). Personalization in personalised marketing: Trends and ways forward. Psychology and Marketing, 39(8), 1529–1562. https://doi.org/10.1002/mar.21670

Choi, H., Park, J., y Jung, Y. (2018). The role of privacy fatigue in online privacy behavior. Computers in Human Behavior, 81, 42–51. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.12.001

Chua, M. Y., Yee, G. O. M., Gu, Y. X., y Lung, C. (2020). Threats to online advertising and countermeasures. Digital Threats Research and Practice, 1(2), 1–27. https://doi.org/10.1145/3374136

Clario: Big Brother Brands Report: Which companies access our personal data the most? (2023). https://clario.co/blog/which-company-uses-most-data/

Dalenberg, D. J. (2018). Preventing discrimination in the automated targeting of job advertisements. Computer Law y Security Review, 34(3), 615–627. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2017.11.009

De Keyzer, F., Dens, N., y De Pelsmacker, P. (2022). Let’s get personal: Which elements elicit perceived personalization in social media advertising? Electronic Commerce Research and Applications, 55, 101183. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2022.101183

Djafarova, E., y Bowes, T. (2021). ‘Instagram made Me buy it’: Generation Z impulse purchases in fashion industry. Journal of Retailing and Consumer Services, 59, 102345. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102345

Dodoo, N. A., y Wen, J. (2019). A path to mitigating SNS ad avoidance: tailoring messages to individual personality traits. Journal of Interactive Advertising, 19(2), 116–132. https://doi.org/10.1080/15252019.2019.1573159

Esteves, R., y Resende, J. (2016). Competitive Targeted Advertising with Price Discrimination. Marketing Science, 35(4), 576–587. https://doi.org/10.1287/mksc.2015.0967

Feijóo, B., y Fernández-Gómez, E. (Eds.). (2024). Advertising Literacy for Young Audiences in the Digital Age : A Critical Attitude to Embedded Formats (1st ed. 2024.). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-55736-1

Feijóo, B., Sádaba, C., y Bugueño, S. (2020). Anuncios entre vídeos, juegos y fotos. Impacto publicitario que recibe el menor a través del teléfono móvil. Profesional de la Información, 29, e290630. https://doi.org/10.3145/epi.2020.nov.30

Feijóo, B., y Sádaba, C. (2022). Publicidad a medida. Impacto de las variables sociodemográficas en los contenidos comerciales que los menores reciben en el móvil. index.comunicación, 12(2), 227–250. https://doi.org/10.33732/ixc/12/02public

Fourberg, N., Serpil, T., Wiewiorra, L., Goldovitch, I., De Streel, A., Jacquemin, H., Hill, J., Nunu, M., Bourguignon, C., Jacques, F., Ledger, M., y Lognoul, M. (2021). Online advertising: the impact of targeted advertising on advertisers, market access and consumer choice. https://researchportal.unamur.be/fr/publications/online-advertising-the-impact-of-targeted-advertising-on-advertis

Gironda, J. T., y Korgaonkar, P. K. (2018). iSpy? Tailored versus Invasive Ads and Consumers’ Perceptions of Personalised Advertising. Electronic Commerce Research and Applications, 29, 64–77. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2018.03.007

Groot Kormelink, T. (2023). Why people don’t pay for news: A qualitative study. Journalism, 24(10), 2213–2231. https://doi.org/10.1177/14648849221099325

Holvoet, S., De Jans, S., De Wolf, R., Hudders, L., y Herrewijn, L. (2022). Exploring teenagers’ folk theories and coping strategies regarding commercial data collection and personalized advertising. Media and Communication (Lisboa), 10(1S2), 317–328. https://doi.org/10.17645/mac.v10i1.4704

Hargittai, E., y Marwick, A. (2016). «What can I really do?» Explaining the privacy paradox with online apathy. International Journal of Communication, 10, 21. https://doi.org/10.5167/uzh-148157

INE. (2022). Población por edad (año a año), sexo y año (1998-2022). Instituto Nacional de Estadística. https://www.ine.es/jaxi/Tabla.htm?path=/t20/e245/p08/l0/yfile=02003.pxyL=0

Instagram Help Centre: Subscription for no ads. (s.f.). https://help.instagram.com/923021729404927

Jackson, K. M., Janssen, T., y Gabrielli, J. (2018). Media/Marketing influences on adolescent and young adult substance abuse. Current Addiction Reports, 5(2), 146–157. https://doi.org/10.1007/s40429-018-0199-6

Kim, J., y Jeong, H. J. (2023). ‘It’s my virtual space’: the effect of personalised advertising within social media. International Journal of Advertising, 42(8), 1267–1294. https://doi.org/10.1080/02650487.2023.2274243

Li, Y., Lin, L., y Chiu, S. (2014). Enhancing targeted advertising with social context endorsement. International Journal of Electronic Commerce, 19(1), 99–128. https://doi.org/10.2753/jec1086-4415190103

Maier, E., Doerk, M., Reimer, U., y Baldauf, M. (2023). Digital natives aren’t concerned much about privacy, or are they? I-com, 22(1), 83–98. https://doi.org/10.1515/icom-2022-0041

Martínez, C. (2019). The struggles of everyday life: How children view and engage with advertising in mobile games. Convergence The International Journal Of Research Into New Media Technologies, 25(5-6), 848-867. https://doi.org/10.1177/1354856517743665

Maslowska, E., Smit, E. G., y Van Den Putte, B. (2016). It is all in the name: A study of consumers’ responses to personalised communication. Journal of Interactive Advertising, 16(1), 74–85. https://doi.org/10.1080/15252019.2016.1161568

Moubarac, J.-C. (2023). The social and cultural factors associated to ultra-processed dietary patterns. Annals of Nutrition and Metabolism, 79, 160-. https://doi.org/10.1159/000530786

Mutambik, I., Lee, J., Almuqrin, A., Halboob, W., Omar, T., y Floos, A. (2022). User concerns regarding information sharing on social networking sites: The user’s perspective in the context of national culture. PloS One, 17(1), e0263157–e0263157. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263157

Norberg, P. A., Horne, D. R., y Horne, D. A. (2007). The Privacy Paradox: Personal Information Disclosure Intentions versus Behaviors. Journal of Consumer Affairs, 41(1), 100–126. https://doi.org/10.1111/j.1745-6606.2006.00070.x

O’Brien, D. (2022). Free lunch for all? – A path analysis on free mentality, paying intent and media budget for digital journalism. Journal of Media Economics, 34(1), 29–61. https://doi.org/10.1080/08997764.2022.2060241

Packer, J., Croker, H., Goddings, A., Boyland, E. J., Stansfield, C., Russell, S. J., y Viner, R. M. (2022). Advertising and Young People’s Critical Reasoning Abilities: Systematic review and Meta-analysis. Pediatrics, 150(6). https://doi.org/10.1542/peds.2022-057780

Pew Research Center. (2023). Teens, Social Media and Technology. https://www.pewresearch.org/internet/2023/12/11/teens-social-media-and-technology-2023/

Phillips, P. P., Phillips, J. J., y Aaron, B. (2013). Survey Basics. ASTD Press.

Radesky, J., Chassiakos, Y. R., Ameenuddin, N., y Navsaria, D. (2020). Digital advertising to children. Pediatrics, 146(1), e20201681. https://doi.org/10.1542/peds.2020-1681

Roth-Cohen, O., Rosenberg, H., y Lissitsa, S. (2022). Are you talking to me? Generation X, Y, Z responses to mobile advertising. Convergence The International Journal Of Research Into New Media Technologies, 28(3), 761-780. https://doi.org/10.1177/13548565211047342

Schwemmer, C., y Ziewiecki, S. (2018). Social Media Sellout: The Increasing Role of Product Promotion on YouTube. Social Media + Society, 4(3). https://doi.org/10.1177/2056305118786720

Segijn, C., Strycharz, J., Riegelman, A., y Hennesy, C. (2021). A literature review of personalization transparency and control: Introducing the Transparency-Awareness-Control Framework. Media and Communication, 9(4). https://doi.org/10.17645/mac.v9i4.4054

Smit, E. G., Van Noort, G., y Voorveld, H. A. (2014). Understanding online behavioural advertising: User knowledge, privacy concerns and online coping behaviour in Europe. Computers in Human Behavior, 32, 15–22. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.11.008

Smith, H. J., Milberg, S. J., y Burke, S. J. (1996). Information Privacy: Measuring Individuals’ Concerns about Organizational Practices. Management Information Systems Quarterly, 20(2), 167. https://doi.org/10.2307/249477

Sokowati, M. E., & Manda, S. (2022). Multiple Instagram accounts and the illusion of freedom. Komunikator, 14(2), 127-136. https://doi.org/10.18196/jkm.15914

Statista. (2024a). Spain Instagram users 2024, by age and gender. https://www.statista.com/statistics/1403003/instagram-users-spain-age-gender/

Statista. (2024b). Global Gen Z online activity reach 2018, by device. https://www.statista.com/statistics/321511/gen-z-online-activity-reach-by-device/

Stoilova, M., Nandagiri, R., y Livingstone, S. (2019). Children’s understanding of personal data and privacy online – a systematic evidence mapping. Information Communication y Society, 24(4), 557–575. https://doi.org/10.1080/1369118x.2019.1657164

Strycharz, J., Van Noort, G., Smit, E., y Helberger, N. (2019). Protective behavior against personalised ads: Motivation to turn personalization off. Cyberpsychology Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 13(2). https://doi.org/10.5817/cp2019-2-1

Stubenvoll, M., Binder, A., Noetzel, S., Hirsch, M., y Matthes, J. (2024). Living is Easy With Eyes Closed: Avoidance of Targeted Political Advertising in Response to Privacy Concerns, Perceived Personalization, and Overload. Communication Research, 51(2), 203–227. https://doi.org/10.1177/00936502221130840

Sweeney, L. (2013). Discrimination in online ad delivery. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.2208240

Tifferet, S. (2019). Gender differences in privacy tendencies on social network sites: a meta-analysis. Computers in Human Behavior, 93, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.11.046

Tran, K., Tapiador, J., y Sanchez-Rola, I. (2021). Are paid apps really better for your privacy? An analysis of free vs. paid apps in Android. IMDEA Networks Institute Repository. https://dspace.networks.imdea.org/handle/20.500.12761/691

Van Den Bergh, J., De Pelsmacker, P., y Worsley, B. (2024). Beyond labels: segmenting the Gen Z market for more effective marketing. Young Consumers, 25(2), 188–210. https://doi.org/10.1108/yc-03-2023-1707

Van Reijmersdal, E. A., y Rozendaal, E. (2020). Transparency of digital native and embedded advertising: Opportunities and challenges for regulation and education. Communications, 45(3), 378-388. https://doi.org/10.1515/commun-2019-0120

Wagoner, K. G., Berman, M., Rose, S. W., Song, E., Ross, J. C., Klein, E. G., Kelley, D. E., King, J. L., Wolfson, M., y Sutfin, E. L. (2019). Health claims made in vape shops: an observational study and content analysis. Tobacco Control, 28(e2), e119–e125. https://doi.org/10.1136/tobaccocontrol-2018-054537

Walrave, M., Poels, K., Antheunis, M. L., Van Den Broeck, E., y Van Noort, G. (2018). Like or dislike? Adolescents’ responses to personalised social network site advertising. Journal of Marketing Communications, 24(6), 599–616. https://doi.org/10.1080/13527266.2016.1182938

WARC. (2023). Global Ad Trends: Social media reaches new peaks https://www.warc.com/content/paywall/article/warc-data/global-ad-trends-social-media-reaches-new-peaks/en-gb/155614

Zarouali, B., Verdoodt, V., Walrave, M., Poels, K., Ponnet, K., y Lievens, E. (2020). Adolescents’ advertising literacy and privacy protection strategies in the context of targeted advertising on social networking sites: implications for regulation. Young Consumers Insight and Ideas for Responsible Marketers, 21(3), 351–367. https://doi.org/10.1108/yc-04-2020-1122

Zhu, Y., y Chang, J. (2016). The key role of relevance in personalised advertisement: Examining its impact on perceptions of privacy invasion, self-awareness, and continuous use intentions. Computers in Human Behavior, 65, 442–447. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.08.048

Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. https://cds.cern.ch/record/2655106