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Introducción
El uso de la nostalgia como estrategia de marketing ha sido empleada en diferentes contextos, aprovechando las emociones favorables (Hartmann & Brunk, 2019) generadas por los recuerdos y experiencias del pasado evocados en el presente a favor de una marca o producto (Heinberg et al., 2020; Rana et al., 2020). El contexto actual de consumo de entretenimiento no es ajeno a esto (Natterer, 2014), especialmente en los Subscription Video on Demand (SVOD), entornos informáticos que utilizan sistemas compatibles entre sí y ofrecen contenido audiovisual mediante una conexión a internet para su visualización en línea o descarga en un dispositivo portátil, pudiéndose visualizar sin conexión (Pérez, 2021).
El acceso a contenidos a través de los SVOD está provocando un cambio significativo en las formas de creación, distribución y consumo de contenidos audiovisuales (Pérez, 2021), contando en la actualidad con más de 900 millones de usuarios a nivel mundial, lo que equivale al 25% del mercado televisivo, siendo Netflix y Amazon Prime Video los más populares (Asmar, 2021). Adicionalmente, la pandemia por COVID-19 ha sido un impulsor para el consumo de este medio (Arrieta et al., 2020), y las acciones de marketing orientadas a generar expectativas de contenido, junto con las motivaciones y la influencia social, inciden en su consumo (TM et al., 2021).
Los SVOD se adaptan a las necesidades del consumidor, como evitar la publicidad común en la televisión tradicional (Tefertiller, 2020), siendo el contenido específico un factor decisivo para la continuidad del servicio. Algunos estudios indican que la población joven adopta más fácilmente este medio (Torres, 2019; Oliveira et al., 2020) debido a su facilidad de uso. En Colombia, el consumo de estas plataformas es cada vez más común en los hogares. Según la Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC), el aumento de las suscripciones a aplicaciones de contenido audiovisual no ha afectado las suscripciones de televisión por cable. Cabe destacar que Colombia no es uno de los países donde los suscriptores gastan más en este aspecto en comparación con otros países de la región. Por ejemplo, los usuarios de Chile pagan en promedio US$8,62 al mes, mientras que en México (US$7,58), Perú (US$7,21) y en Colombia se destinan en promedio US$6,26 al mes (Lesmes, 2021).
La CRC aseguró que hay una sensible división entre los géneros de contenido consumidos a través de las aplicaciones audiovisuales en términos de películas y series en contraste con la televisión por suscripción (Lesmes, 2021). Las cifras demuestran que tanto la suscripción a la televisión de pago como las aplicaciones audiovisuales pueden coexistir en el mercado sin eclipsarse mutuamente, ya que muchos de los hábitos de consumo que se tienen frente a la televisión tradicional se trasladan a las plataformas de streaming (Sanson G Steirer, 2019). Estas no tienen un horario de programación fijo y prácticamente no contienen información política; sin embargo, la televisión no pierde su papel como medio de información (Leiner G Neuendorf, 2022).
En la actualidad, existe contenido de la televisión colombiana presente en plataformas como Netflix, Amazon Prime Video y HBO. Series como “Yo soy Betty, la fea” (1999) y “Pablo Escobar” (2017) tienen un alto volumen de visualizaciones en Netflix, y en Amazon Prime Video se encuentran en primer puesto de visualizaciones el reality “Masterchef” y la telenovela “Vecinos”. Esto permite evidenciar que el contenido tele- visivo producido por los canales privados tradicionales en el contexto colombiano tiene una fuerte presencia en este medio. En la tabla 1 se observa el contenido de televisión nacional presente en las plataformas de streaming.
Tabla 1 Análisis de plataformas de streaming con contenido nostálgico de canales de televisión nacionales
| Plataformas de Streaming | Canal RCN | Canal Caracol |
|---|---|---|
| Netflix | Amar y vivir (2020) | La ronca de oro (2014) |
| Sobreviviendo a escobar (2017) | Pablo escobar (2017) | |
| Yo soy Betty, la fea (1999) | Nuevo rico, Nuevo pobre (2007) | |
| Allá te espero (2013) | Café con aroma de mujer (2008) | |
| Pérdida (1999) | Sin senos no hay paraíso (2018) | |
| Diomedes, el cacique de la junta (2015) | Pedro el escamoso (2001) | |
| En los tacones de Eva (2006) | El cartel de los sapos (2008) | |
| Francisco el matemático (2017) | Pasión de gavilanes (2015) | |
| Hasta que la plata nos separe (2006) | Pecados capitales (2015) | |
| El ultimo matrimonio feliz (2008) | La niña (2016) | |
| Amazon Prime Video | Master chef (2019) | Los caballeros las prefieren |
| Vecinos (2018) | brutas (2010) | |
| El man es Germán (2018) | Pura sangre (2017) | |
| La ley del corazón (2013) | ||
| Hermanitas Calle (2016) | ||
| Garzón vive (2018) | ||
| Merlina Mujer Divina (2006) | ||
| A corazón abierto (2010) | ||
| HBO Max | Chica vampiro (2013) | Un bandido honrado (2019) |
| Te la dedico (2009) |
Nota: consulta hecha en junio de 2022
Fuente: Tabla elaborada por los autores
En el contexto de la pandemia por Covid-19, la televisión nacional, al no tener la posibilidad de continuar con la producción de series y telenovelas, tuvo la necesidad de reutilizar contenido exitoso del pasado con el fin de mantener la sintonía del público en general (Wayne, 2020). Este aspecto generó como efecto colateral que este contenido fuera al mismo tiempo reproducido por las plataformas de streaming, las cuales, con su capacidad de predecir los intereses de su audiencia basado en los hábitos de consumo, recomendó más contenido antiguo (Straubhaar, 2021).
Varias investigaciones abordan el consumo de nostalgia en las plataformas de streaming cuando permiten evocar recuerdos del lugar de origen (Vivar G Valenzuela, 2018), o experiencias y fantasías del pasado (Vásquez, 2017) y contextos culturales (Shaw, 2021). En la cultura pop, se utiliza la nostalgia a través del uso de referencias al pasado que emocionan, evocan ideologías, deseos colectivos, fantasías y reflexiones que evidencian de cierta manera la realidad de nuestra sociedad actual (TM et al., 2021). Todo esto, sumado a factores como el valor social, el valor emocional, la percepción del precio, la comodidad percibida y la percepción de la superioridad del medio frente a la televisión, influyen en la actitud del consumidor hacia las plataformas de streaming (Situmorang & Harmawan, 2022).
En ese sentido, esta investigación tiene como objetivo identificar si la actitud hacia los servicios de streaming y el contenido de nostalgia influyen en la intención de compra de estos servicios con contenido nostálgico. Dado que este tipo de estudios no se han desarrollado en el contexto latinoamericano, se convierte en un insumo relevante para su análisis y promueve la continua investigación de este fenómeno.
Esta investigación contiene una revisión frente a la actitud y el consumo de nostalgia en el entretenimiento; a continuación, se presenta la metodología empleada y se expone el modelo teórico y las hipótesis de la investigación. En el siguiente apartado se presentan los resultados donde se observa la validación de las hipótesis y su discusión, y finalmente las conclusiones.
Actitud en el consumidor
En el contexto del comportamiento del consumidor, se define la actitud como una predisposición aprendida que impulsa al individuo a comportarse de una manera consistentemente favorable o desfavorable en relación con un producto determinado (Arellano, 2010; Cristancho et al., 2022). Es decir, que son el resultado de la experiencia directa del individuo con el producto (Sandoval, 1994) o de la influencia de este por su grupo de influencia y la publicidad.
El comportamiento de los consumidores es una de las actitudes sociales que más interés suscita en las investigaciones sobre comunicación y marketing (Aragón et al., 2022). De acuerdo con Ajzen G Fishbein (1980), la relación entre la actitud y el comportamiento se examina a la luz de la correspondencia entre entidades actitudinales y conductuales. Tales entidades se definen por sus elementos de destino, acción, contexto y tiempo (Ajzen G Fishbein, 1980). La actitud de una persona tiene una relación consistentemente fuerte con su comportamiento cuando está dirigida al mismo objetivo y cuando involucra la misma acción, es decir, que la actitud es un juicio de valor que predispone a la intención (Ajzen, 1985), y generalmente son consistentes, a menos que alguna situación en favor de satisfacer una necesidad del consumidor requiera un cambio en su posición.
Algunos modelos teóricos han sido usados para explicar la influencia de la actitud en la intención, como lo es el modelo de teoría de la conducta planeada (TCP) propuesta por Ajzen (1985), el cual establece que la conducta es el resultado de la influencia de la actitud, las normas subjetivas entendidas como la presión social relacionada con este consumo y el comportamiento de control percibido como la percepción de llevar a cabo cierto comportamiento (Ajzen, 1991). Otros modelos de la actitud involucran la relación directa entre las experiencias de consumo con el estado emocional y el contexto ambiental donde se presenta la situación de consumo (Ajzen G Madden, 1986).
Actitud hacia las plataformas de servicios streaming
La actitud como efecto moderador para la intención hacia el consumo de servicios streaming es consistente cuando la plataforma provee al usuario contenido que él desea ver, sobre todo si este permite que lo vea las veces que quiera (Camilleri & Falzon, 2020). Por lo cual, la actitud se fundamenta en el grado de entretenimiento y la confiabilidad que la plataforma ofrece al usuario (Chen et al., 2018); por ende, la actitud ofrece las creencias asociadas al beneficio, ya sea utilitario o hedónico, frente al servicio streaming, y por ende incide en la intención de uso (Park & Lin, 2020).
Actitud hacia el contenido nostalgia
La actitud es uno de los aspectos más relevantes en el estudio del comportamiento del consumidor, ya que su alcance ha sido estudiado en diferentes contextos de consumo, como el relacionado con el entretenimiento (Kinnally & Bolduc, 2020; Leowarin & Thanasuta, 2021). Algunos de estos contextos involucran el análisis de la actitud frente al consumo de nostalgia en el contexto publicitario (Langaro et al., 2020). La actitud se fundamenta en el agrado de dicho contenido y los recuerdos o estados emocionales que este evoca en el usuario, convirtiéndose así en algo útil y ejerciendo su efecto mediador en la suscripción de servicios de streaming (Lestari G Soesanto, 2020).
Influencia del contenido nostalgia
El mensaje nostálgico es efectivo en la publicidad (Muehling et al., 2014) porque genera sentimientos de conexión social que favorecen el consumo de ciertos productos (Weingarten G Wei, 2023), especialmente aquellos relacionados con el entretenimiento. Esto se debe a que permite generar una emoción social a través del anhelo del pasado (Sedikides et al., 2015).
En este contexto, los mensajes publicitarios que evocan la nostalgia suelen tener una mayor aceptación hacia la marca, impactando positivamente en la actitud del consumidor e influyendo en su intención de compra (Zhao et al., 2014). La nostalgia basada en experiencias del pasado puede influir en la compra de medios de entretenimiento, como películas y videojuegos, mientras que la nostalgia histórica puede tener un efecto relevante en la preferencia por ciertos géneros musicales (Natterer, 2014).
En el ámbito de los medios de entretenimiento, como las plataformas de streaming, el efecto de la nostalgia en el contenido contribuye a mejorar la actitud hacia las marcas (Natterer, 2015). Este fenómeno se debe a que el contenido nostálgico es más apreciado por los consumidores en comparación con el contenido actual (Watts et al., 2020). Además, favorece la actitud hacia un contenido que ofrece nuevas creaciones manteniendo la esencia y remembranza del pasado (Wayne, 2018; Gómez G Muñoz, 2023).
Consumo de nostalgia en el entretenimiento
El marketing nostálgico es una herramienta fundamental para toda empresa que desee identificar necesidades y deseos, innovar, distribuir, fijar precios y promocionar bienes y servicios (Acle G Burguete, 2014). Gracias a la correcta administración de estas actividades, el consumidor se convencerá de comprarlos o adquirirlos. Por esta razón, utiliza las emociones (Vásquez, 2017) que se generan al evocar recuerdos del pasado para un consumo actual o futuro.
Adicionalmente, resalta la atemporalidad del consumidor, causada por la modernidad del consumo (Whitehouse, 2022). Dado que el sentimiento de melancolía o por una experiencia pasada genera una idealización del pasado, esta acción per- mite la conexión con una marca, trayendo ese sentimiento de regreso al consumirlo nuevamente (Li et al., 2019). La nostalgia recicla contextos del pasado y los trae de vuelta al presente, haciendo que el consumo de este contenido que se consideraba perdido ahora sea recuperable (Dion y Mazzalovo, 2016; Närvänen y Goulding, 2016; Davari et al., 2017).
El consumo nostálgico puede ser una expresión hedónica y no hedónica. Es hedónica cuando está representada en el entretenimiento y ocio, como la diversión que se vivió en el pasado y se desea volver a experimentar en el futuro. Mientras que es no hedónica cuando implica sentimientos profundos que llevan a la reflexión sobre la condición humana (Wulf et al., 2018). De esta manera, apela a la nostalgia personal basada en las historias y experiencias de vida del consumidor, así como a la nostalgia histórica basada en la percepción de que el tiempo pasado fue mejor que el actual (Natterer, 2014)
Metodología
A través de un estudio descriptivo, longitudinal, no experimental y con enfoque cuantitativo, se busca identificar si la actitud hacia los servicios de streaming y el contenido de nostalgia influyen en la intención de compra de estos servicios con contenido nostálgico. Los estudios descriptivos permiten especificar las propiedades, las características y los perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis (Hernández et al., 2014). Mientras tanto, el enfoque cuantitativo permite obtener datos y percepciones de la realidad en una expresión numérica (Hernández et al., 2014).
Como grupo objetivo, se tomó a hombres y mujeres mayores de 18 años que manifestaron tener al menos una suscripción en plataformas de streaming en la ciudad de Bogotá. El tipo de muestreo utilizado fue no probabilístico, por conveniencia, ya que no es posible cuantificar la población suscrita a plataformas de servicios de streaming, dado que una persona puede estar suscrita a varias plataformas al mismo tiempo y/o puede hacer uso de cuentas compartidas. Por este motivo, para estimar el tamaño de la muestra se tomó como referencia un nivel de confianza del 95% y un margen de error del 5%, estimando un tamaño de muestra de 384 participantes. En ese sentido, el muestreo por conveniencia se ajusta a la razón del criterio de selección de los participantes del estudio, en que tengan una cuenta activa en algún servicio de streaming (Baena Paz, 2017), obteniendo un total de 474 participantes.
Como instrumento de recolección de datos, se utilizó la encuesta en formato digital, ya que esta técnica permite recolectar información en tiempo real sobre algún fenómeno objeto de estudio (Hernández et al., 2014). La encuesta se compone de dos partes: la primera consta de 5 ítems con respuestas nominales con el fin de caracterizar la población, y 5 ítems para identificar las preferencias de consumo de las plataformas de TV por streaming; la segunda parte se compone de 23 ítems con respuestas tipo Likert de 5 puntos (5=totalmente de acuerdo, 1=totalmente en desacuerdo) con el fin de valorar la actitud hacia las plataformas de streaming, la influencia hacia el contenido nostálgico, la actitud a través de la nostalgia y la intención.
En cuanto al tratamiento de datos, se utilizó el software SPSS v26 para los estadísticos descriptivos, el análisis factorial exploratorio y el cálculo del coeficiente de Alpha de Cronbach con la intención de medir la dimensionalidad del instrumento aplicado. A través del software Amos v24 se desarrolló el modelo causal mediante la técnica de bootstrapping para la prueba de hipótesis, ya que esta permite el testeo de hipótesis a través del remuestreo de datos (Horowitz, 2019).
El modelo conceptual propuesto se puede observar en la gráfica 1, el cual busca explicar si el efecto del contenido televisivo de nostalgia incentiva a la suscripción y consumo en plataformas de streaming. Más específicamente, propone que la intención de un espectador hacia las plataformas de streaming está influenciada por dos constructos actitudinales (actitud hacia la plataforma y actitud hacia el contenido de nostalgia) y un constructo relacional (relación entre el contenido de nostalgia y la plataforma). Esto parte del análisis de las plataformas de streaming con contenido nostálgico de canales de televisión nacionales, que se encuentra en la Tabla 1, y se definen las variables por esta relación entre la actitud y el contenido nostálgico para determinar la intención del consumidor. Así se establecen 5 hipótesis que se describen a continuación:
H1: Existe una relación positiva entre la actitud hacia la plataforma de streaming y la influencia hacia el contenido nostalgia.
H2: Existe una relación positiva entre la actitud hacia el contenido nostálgico y la influencia hacia el contenido nostalgia.
H3: Existe una relación positiva entre la actitud hacia la plataforma de streaming y la intención de subscribirse a una plataforma de streaming que ofrezca este contenido.
H4: Existe una relación positiva entre la actitud hacia el contenido nostálgico y la intención de subscribirse a una plataforma de streaming que ofrezca este contenido.
H5: Existe una relación positiva entre la influencia hacia el contenido nostalgia y la intención de subscribirse a una plataforma de streaming que ofrezca este contenido
Resultados
Los participantes del estudio se caracterizan por tener edades de 18 a 25 años (n=133; 28%), 26 a 32 años (n=136; 29%), 33 a 40 años (n=110; 23%) y 41 a 55 años (n=95; 20%), con mayor participación del género femenino (n=261; 55%) que el masculino (n=213; 45%), con un nivel de formación académica básica y secundaria (n=113, 24%), Técnica y tecnológica (n=175, 37%), profesional (n=139, 29%) y posgrado (n=47, 10%), con ingresos menores a 1 salario mínimo mensual legal vigente (SMMLV) (n=78, 16%), 1 a 2 SMMLV (n=235, 50%), 2 a 3 (n=92, 19%), 3 a 4 (n=27, 6%) y más de 4 SMMLV (N=47, 10%), con ocupación principal como empleado (n=303, 64%), seguido de ser estudiante y al mismo tiempo empleado (n=123, 26%), solo estudiante (n=36, 8%) y no estudia ni trabaja (n=12, 3%).
En cuanto al canal de televisión por cable de mayor preferencia, los canales nacionales como Caracol (n=159, 34%), RCN (n=83, 18%) y City TV (n=61, 13%) son los de mayor acogida frente a Canal Uno (n=31, 7%) y Señal Colombia (n=26, 5%), y otros nacionales (n=7, 1.5%). Algunos participantes indicaron tener mayor preferencia por canales regionales (n=107, 23%). Por otra parte, el horario de mayor disponibilidad para ver televisión en servicios de streaming es en la noche (n=366, 77%), frente a la tarde (n=44, 9%), madrugada (n=43, 9%) y la mañana (n=21, 4%), en los fines de semana (n=307, 65%) que entre semana (n=167, 35%). El contenido de mayor preferencia son las series (n=166, 35%), las películas (n=166, 35%), las novelas (n=45, 9%), deportes (n=30, 6%) y otros como documentales y realitys (n=60, 13%).
En la Tabla 2 se observa la carga factorial frente a cada variable que compone las 4 dimensiones a investigar. El análisis factorial exploratorio se desarrolló mediante el método de extracción de componentes principales y como método de rotación la técnica varimax, agrupando las variables en 4 factores. La medida Kaiser-Meyer-Olkin (KMO=0,935) y la prueba de esfericidad de Bartlett (p<0,05) generaron resultados positivos, con una varianza explicada del 66,428%. Con estos resultados, se dispuso un análisis factorial confirmatorio, el cual evidenció que hubo 7 variables con cargas inferiores a 0,7 que se eliminaron del estudio (Henseler et al., 2009).
Tabla 2 Análisis factorial confirmatorio
| Dimensión | Variables de Análisis | Carga factorial | Alfa de Cronbach |
|---|---|---|---|
| Actitud hacia la plataforma (AP) | Divertidas | 0,865 | 0,918 |
| Confiables | 0,8 | ||
| Honestas | 0,72 | ||
| Fácil uso | 0,842 | ||
| Siempre funcionan | 0,773 | ||
| Tienen buen contenido | 0,871 | ||
| Influencia hacia el contenido nostalgia (ICN) | Está pendiente del nuevo contenido que hay en la plataforma | 0,736 | 0,883 |
| Siempre ve el nuevo contenido y actual (lo más nuevo) que se sube en la plataforma | 0,728 | ||
| Toma en cuenta las recomendaciones de usuarios en redes sociales para ver contenido en la plataforma | 0,781 | ||
| Toma en cuenta las recomendaciones de amigo y familiares para ver contenido en la plataforma | 0,839 | ||
| Actitud a través del contenido de nostalgia (ACN) | Ver contenido antiguo le trae buenos recuerdos de su vida | 0,934 | 0,87 |
| Ver este contenido antiguo le genera nostalgia de épocas pasadas | 0,815 | ||
| Le gusta volver a ver contenido antiguo o viejo (películas, series, noveles, etc.) | 0,82 | ||
| Intención de consumo hacia la plataforma con contenido nostalgia (I) | Comprar la suscripción en una plataforma de tv por streaming que tenga contenido de tv actual nacional | 0,786 | 0,85 |
| Comprar la suscripción en una plataforma de tv por streaming que tenga contenido de tv antigua nacional (series, novelas, películas, etc) | 0,861 | ||
| Comprar la suscripción en una plataforma actual de streaming (Netflix, Amazon, etc.) que adicionalmente contenga todo el contenido de TV nacional actual y antigua | 0,79 |
Fuente: elaborado por los autores
El análisis de consistencia interna se desarrolló mediante el estadístico Alpha de Cronbach y el índice de fiabilidad compuesta (CR), obteniendo resultados satisfactorios superiores a 0,85 de acuerdo con los criterios de Hu G Bentler (1999), y el índice MaxR(H) obtuvo valores cercanos a 1. La validez convergente se evaluó mediante la varianza promedio extraída (AVE), y dio resultados aceptables (AVE < 0,5). Por otra parte, la validez divergente se estimó tomando como referencia los criterios propuestos por Fornell & Larcker (1981). Se observa que la máxima varianza compartida (MSV) obtuvo valores inferiores a la AVE, al igual que la raíz cuadrada de AVE, que obtuvo resultados superiores a las correlaciones de los constructos. Estos resultados se pueden observar en la tabla 4.
Los índices de bondad de ajuste del modelo obtuvieron valores aceptables tanto para los criterios de discrepancia entre el chi cuadrado y los grados de libertad (CMIN/DF=2,746), el índice de ajuste comparativo (CFI=0,947), la raíz media al cuadrado residual estándar (SRMR=0,056) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA=0,061). Esto permite dar por aceptado el modelo.
Tabla 4 Validez convergente y discriminante
| CR | AVE | MSV | MaxR(H) | AP | ICN | ACN | MaxR(H) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AP | 0,917 | 0,558 | 0,446 | 0,936 | 0,747 | |||
| ICN | 0,874 | 0,539 | 0,446 | 0,885 | 0,667*** | 0,734 | ||
| ACN | 0,877 | 0,645 | 0,394 | 0,919 | 0,577*** | 0,590*** | 0,803 | |
| I | 0,855 | 0,599 | 0,437 | 0,873 | 0,492*** | 0,661*** | 0,628** | 0,774 |
Nota: ***=p<0.001
Fuente: elaborado por los autores
En la Tabla 6 se observan los resultados de frecuencia y porcentaje de “de acuerdo” para cada variable con respecto a las dimensiones de análisis. En ese sentido, frente a la dimensión actitud hacia la plataforma, se observa que los aspectos con los que se asocia el contexto positivo son el fácil uso (77,8%), la diversión (74,9%), el contenido (70,7%) y su confiabilidad (40,9%), mientras que los aspectos de menor puntaje son la percepción de honestidad (42,8%) y responsabilidad con el contenido (42,8%). En la dimensión Influencia hacia el contenido se evidencia que las recomendaciones por familiares y amigos (73,8%) son más tenidas en cuenta que las dadas por las redes sociales (58,5%) y las que la misma plataforma recomienda (58,7%). Sin embargo, cuando se hace referencia a la actitud frente al contenido nostalgia, el gusto por volver a ver contenido antiguo (66,3%) prima sobre situaciones o recuerdos que puede evocar dicho contenido. Mientras que la intención se centra en adquirir un paquete de TV streaming que contenga tanto programas actuales como antiguos (62,7%) de canales de programación nacional.
Tabla 6 Análisis descriptivo
| Dimensión | Variable | Frecuencia | % de acuerdo |
|---|---|---|---|
| Actitud hacia la plataforma | Confiables | 134 | 56,5 |
| Tienen buen contenido | 335 | 70,7 | |
| Honestas | 203 | 42,8 | |
| Divertidas | 355 | 74,9 | |
| Fácil uso | 369 | 77,8 | |
| Siempre funcionan | 284 | 59,9 | |
| Responsables con el contenido | 203 | 42,8 | |
| Generadoras de status | 147 | 31,1 | |
| Influencia hacia el contenido nostalgia | Está pendiente del nuevo contenido que hay en la plataforma | 259 | 54,6 |
| Siempre ve el nuevo contenido y actual (lo más nuevo) que se sube en la plataforma | 236 | 49,8 | |
| Toma en cuenta las recomendaciones de usuarios en redes sociales para ver contenido en la plataforma | 277 | 58,5 | |
| Toma en cuenta las recomendaciones de amigos y familiares para ver contenido en la plataforma | 364 | 76,8 | |
| Siempre toma en cuenta el contenido recomendado por la plataforma de acuerdo a sus intereses | 278 | 58,7 | |
| Siempre toma en cuenta las tendencias en Colombia para ver contenido | 205 | 43,2 | |
| Intención de consumo hacia la plataforma con contenido nostalgia | Comprar la suscripción en una plataforma de tv por streaming que tenga contenido de tv actual nacional | 191 | 40,3 |
| Comprar la suscripción en una plataforma de tv por streaming que tenga contenido de tv antigua nacional (series, novelas, películas, etc.) | 214 | 45,1 | |
| Comprar la suscripción en una plataforma actual de streaming (Netflix, Amazon, etc.) que adicionalmente contenga todo el contenido de TV nacional actual y antigua | 297 | 62,7 | |
| Le gusta ver contenido nacional (novelas y series) | 220 | 46,4 |
Fuente: elaborado por los autores
En referencia al modelo causal con el fin de probar las hipótesis propuestas, se tomó como referencia la técnica bootstraping con 2000 submuestras y un nivel de confianza del 90%, donde el valor de para el constructo influencia hacia el contenido obtuvo el valor de 0,375 y para el caso de la intención fue de 0,378. Los coeficientes path generaron resultados positivos y significativos menos en un caso, por tal razón la H3 es rechazada, por lo tanto, la actitud hacia la plataforma no incide en la intención de uso de una plataforma que contenga contenido nostalgia, estos resultados se pueden observar en la tabla 6.
Tabla 6 Comprobación de hipótesis
| Hipótesis | Coeficientes Path | P | Comentario | ||
|---|---|---|---|---|---|
| H1 | Actitud hacia la plataforma | Influencia hacia el contenido nostalgia | 0,431 | *** | Aceptado |
| H2 | Actitud a través del contenido de nostalgia | Influencia hacia el contenido nostalgia | 0,265 | *** | Aceptado |
| H3 | Actitud hacia la plataforma | Intención | 0,05 | 0,29 | Rechazado |
| H4 | Actitud a través del contenido de nostalgia | Intención | 0,316 | *** | Aceptado |
| H5 | Relación entre la plataforma y el contenido de nostalgia | Intención | 0,358 | *** | Aceptado |
Nota: ***=0,0001
Fuente: elaborado por los autores
Discusión y conclusiones
El objetivo de esta investigación es identificar si la actitud hacia la plataforma de streaming y el contenido de nostalgia influyen en la intención de consumo de televidentes de televisión nacional. Se ha observado que varios estudios que abordan este fenómeno se centran en acciones de marketing y su efecto en el consumidor (Cui, 2015; Hartmann G Brunk, 2019; Ju et al., 2016) y en la publicidad (Gilal et al., 2020). No obstante, el enfoque del efecto del contenido en plataformas de streaming en referencia a la nostalgia no ha sido desarrollado de manera amplia hasta la fecha.
Estudios como los propuestos por Freeman (2019), McClantoc (2019) y Sirianni (2019) hacen referencia al uso de la nostalgia como eje temático de las series desarrolladas en las plataformas de streaming. Sin embargo, el uso de series que tuvieron éxito en los años 90 en plataformas es una estrategia que evoca la nostalgia, apelando a los recuerdos y emociones que generan programas que para algunos pueden llegar a considerarse como de culto (Ewen, 2020; Jones, 2023).
En ese sentido, la actitud asume un papel importante para explicar este comportamiento. Uno de los aspectos que destacan las investigaciones desarrolladas por Wayne (2018) y Gómez & Muñoz (2023) es que la actitud hacia el medio es un factor relevan- te frente al contenido de nostalgia que contiene el medio. Por lo tanto, es coherente con los resultados obtenidos en la H1, así como también los resultados son consistentes con los propuestos por Natterer (2014, 2015) y Watts et al. (2020), donde la actitud hacia el contenido de nostalgia es un precursor directo hacia su consumo (H2). También es coincidente con el estudio propuesto por Zhao et al. (2014), donde aspectos asociados a la comunicación o publicidad del contenido de nostalgia influyen en su consumo (H4 y H5). Es decir, que el contenido de nostalgia se convierte en un influenciador y precursor hacia el consumo de la plataforma, por lo tanto, se convierte en una estrategia que seguirá tomando relevancia en esta categoría.
Sin embargo, esta investigación también arroja resultados diferentes, dado que la actitud hacia la plataforma no incide en la intención hacia el medio (H3), en contraste con lo propuesto por Wayne (2018) y Gómez G Muñoz (2023). Por lo tanto, estos resultados sugieren que es imperativo el desarrollo de investigaciones que aborden si la relación entre la actitud y la intención es consistente en esta categoría, sin tener en cuenta el contexto de la nostalgia.
En ese sentido, esta investigación se convierte en un insumo relevante para el estudio de este tipo de contenido en el contexto latinoamericano y abre la puerta a nuevas investigaciones con el fin de evidenciar si este efecto será consistente también en las generaciones más jóvenes. El consumo de contenido nostálgico atrae a los usuarios buenos recuerdos de su vida y les permite revivirlos cuantas veces quieran. Es una forma de consumo que lleva a un bienestar individual y social, además de ofrecer una perspectiva diferente sobre situaciones y emociones del pasado en el contexto presente.
Por otra parte, evoca la continuidad, ya que este fenómeno ha sido potencializado por las plataformas de streaming, reviviendo series y películas del pasado, trayéndolas de nuevo sin dejar de lado el paso del tiempo en sus personajes y sus historias. Esta situación hace que la intención de consumo hacia una plataforma de streaming que ofrezca este contenido sea una oferta de valor difícil de rechazar. Futuras investigaciones deben abordar si este efecto también aplica en el contexto de servicios de streaming en música, así como también si la actitud incide en la intención de consumo de servicios de streaming al abordar sagas del pasado, como series y películas que han sido actualizadas en el presente, dando continuidad a su historia, así como de contenido nuevo cuya temática se evoque en momentos o sucesos del pasado.
