Escala de Intención de Comercio Social (SCI)

1. Resumen / Abstract

La Escala de Intención de Comercio Social (en inglés, Social Commerce Intention Scale, SCI) es un instrumento psicométrico autoadministrado diseñado para evaluar de manera cuantitativa las intenciones conductuales de los consumidores dentro del ecosistema del comercio social (s-commerce). Desarrollada originalmente en el marco de las investigaciones sobre el comportamiento del consumidor digital lideradas por Zhang, Lu, Gupta y Zhao (2014), la escala surge de la necesidad de operacionalizar la convergencia funcional entre las plataformas de medios sociales y las transacciones mercantiles electrónicas. A diferencia del comercio electrónico convencional, caracterizado principalmente por transacciones transaccionales y utilitarias unidireccionales o bilaterales estandarizadas, el comercio social integra intrínsecamente la sociabilidad, la creación colaborativa de contenidos y el intercambio interpersonal de información como catalizadores del proceso de compra.

El instrumento consta de dos subescalas claramente diferenciadas e interrelacionadas: la Intención de Participación en el Comercio Social (Social Commerce Participation Intention), compuesta por tres reactivos que capturan la disposición proactiva del usuario a interactuar con pares, compartir experiencias de compra y emitir recomendaciones de productos; y la Intención de Compra en el Comercio Social (Social Commerce Purchase Intention), configurada por tres reactivos que evalúan la probabilidad subjetiva y el compromiso conductual futuro del consumidor para efectuar transacciones de adquisición de bienes o servicios a través del entorno social digital. La medición se estructura a través de un formato de respuesta de tipo Likert de 7 puntos (desde 1 = «Totalmente en desacuerdo» hasta 7 = «Totalmente de acuerdo»), donde la puntuación de cada dimensión se obtiene calculando la media aritmética de sus ítems constitutivos, indicando una mayor puntuación una manifestación más robusta de la intención conductual evaluada.

Desde la perspectiva psicométrica, la escala exhibe sobresalientes propiedades de consistencia interna y validez estructural. En los estudios de validación empírica mediante modelado de ecuaciones estructurales (SEM), los coeficientes alfa de Cronbach (α) superaron el umbral de .85 en ambas subescalas, acompañados de valores de fiabilidad compuesta (CR) superiores a .88 y una varianza media extraída (AVE) que rebasa holgadamente el criterio de Fornell-Larcker (.50). El análisis factorial confirmatorio ratificó una estructura bifactorial de primer orden con índices de ajuste sobresalientes. La SCI constituye hoy un estándar metodológico riguroso para la psicología del consumidor, el marketing digital y los sistemas de información, posibilitando el análisis predictivo de tendencias emergentes como el comercio en transmisiones en vivo (live streaming commerce) y las publicaciones directas de compra (shoppable content).

2. Palabras clave / Keywords

Comercio social, intención de compra, intención de participación, psicometría, comportamiento del consumidor, prueba social, contenido interactivo, capital social, modelo estímulo-organismo-respuesta, escala Likert.

3. Autores / Authors

La formalización y validación empírica original de la Escala de Intención de Comercio Social se debe al trabajo colaborativo de un equipo multidisciplinario de investigadores en sistemas de información y comportamiento del consumidor:

• Hong Zhang: Escuela de Gestión (School of Management), Universidad de Ciencia y Tecnología de Wuhan (Wuhan University of Science and Technology), Wuhan, República Popular China. Especialista en gestión de sistemas de información y dinámicas de adopción tecnológica.
• Yaobin Lu (Autor de correspondencia): Escuela de Gestión y Centro de Seguridad No Tradicional (Non-traditional Security Center), Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong (Huazhong University of Science and Technology), Wuhan, República Popular China. Correo electrónico institucional: [email protected]. Investigador principal en gobernanza digital, comercio electrónico y comportamiento en redes sociales.
• Sumeet Gupta: Instituto Indio de Gestión de Raipur (Indian Institute of Management Raipur), Raipur, India. Correo electrónico: [email protected]. Especialista en modelado causal de confianza tecnológica, cognición de usuarios y gestión estratégica de tecnologías de la información.
• Ling Zhao: Escuela de Gestión, Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong, Wuhan, República Popular China. Investigadora en privacidad de la información, interacción persona-computadora y servicios basados en localización.

4. Propósito / Purpose

El propósito principal de la Escala de Intención de Comercio Social (SCI) radica en ofrecer una herramienta psicométrica rigurosa, teóricamente fundamentada y parsimoniosa para medir y discernir la naturaleza dual del comportamiento intencional de los consumidores en las plataformas de comercio social contemporáneas. Históricamente, los modelos psicométricos de adopción de tecnologías y comercio electrónico —como los derivados del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) o de la Teoría de la Acción Razonada (TRA)— concebían el acto del consumidor casi con exclusividad como una transacción diádica cerrada y utilitaria: el individuo navega por un catálogo electrónico estático, evalúa el precio y la funcionalidad, y procesa un pago a cambio de un bien o servicio.

Sin embargo, la eclosión de plataformas como Instagram, TikTok, Pinterest, WeChat y Xiaohongshu ha difuminado irreversiblemente las fronteras entre la interacción social lúdica y el intercambio mercantil. En este nuevo ecosistema, la intención de compra ya no se produce en el aislamiento cognitivo del individuo, sino inmersa en una trama relacional de validación interpersonal, co-creación de valor y retroalimentación colectiva constante. La SCI fue diseñada intencionalmente para evitar el reduccionismo metodológico de medir solo la compra transaccional, aislando y capturando dos fenómenos psicológicos complementarios: la voluntad participativa y colaborativa (compartir vivencias, emitir comentarios, generar contenido y aconsejar a pares) y la predisposición transaccional directa (realizar adquisiciones dentro de la interfaz social).

En el ámbito de la investigación académica, la escala permite examinar cómo diversas variables ambientales y cognitivas —tales como la interactividad percibida, la personalización algorítmica, el apoyo social virtual (informativo y emocional), la presencia social sentida y el estado psicológico de flujo— inducen predisposiciones conductuales medibles. Su justificación teórica estriba en que el compromiso social participativo precede, modula y potencia las conductas de compra, funcionando muchas veces la participación comunitaria como un antecedente directo de la confianza interpersonal y, consecuentemente, de la conversión mercantil.

En el ámbito del marketing aplicado y la consultoría estratégica, la SCI proporciona a las empresas y gestores de marcas una métrica estandarizada para evaluar la eficacia de sus inversiones en comercio social y mercadotecnia con influenciadores. Permite diagnosticar con exactitud si una campaña o interfaz digital está fracasando en la fase de implicación comunitaria (baja participación) o si, por el contrario, genera un intenso diálogo social pero tropieza con barreras operativas o de desconfianza financiera que inhiben la transacción final (alta participación con baja intención de compra). Asimismo, la escala resulta esencial para contrastar la efectividad de las herramientas emergentes de contenido interactivo de compra rápida (shoppable feeds, etiquetas de producto integradas y emisiones en vivo interactivas).

5. Constructo psicológico / Construct

El constructo evaluado por la Escala de Intención de Comercio Social se define como la disposición conativa, consciente y deliberada de un individuo a comprometerse con actividades transaccionales e interaccionales en plataformas donde convergen las redes sociales y el comercio electrónico. En la psicología social y la psicometría, la intención conductual se conceptualiza, siguiendo las aportaciones de Ajzen (1991), como el antecedente cognitivo inmediato y el predictor más robusto de la conducta manifiesta real. La SCI operacionaliza este fenómeno como una estructura bifactorial constituida por dos dimensiones altamente articuladas:

1. Intención de Participación en el Comercio Social (Social Commerce Participation Intention)

Esta subescala cuantifica la motivación y decisión orientada del usuario de involucrarse activamente en la dinámica dialógica, prosocial y co-creativa de la plataforma digital. No evalúa un mero consumo pasivo de información, sino una disposición a exteriorizar estados cognitivos y afectivos en beneficio de la comunidad virtual. Esta dimensión abarca tres facetas conductuales esenciales:

• Intercambio de experiencias de compra (Experience Sharing): Disposición intencional del usuario a relatar a sus iguales aspectos cualitativos de sus adquisiciones, el rendimiento del producto, los tiempos de entrega o la atención del comerciante. Ejemplo: Un usuario que, tras adquirir una prenda de vestir, planea redactar una reseña detallada con fotografías sobre la calidad del tejido y la exactitud de las tallas para orientar a otros miembros del foro social.
• Recomendación activa de productos (Word-of-Mouth / Product Recommendation): Voluntad explícita de aconsejar, prescribir o advertir sobre determinados artículos o servicios dentro de su red de contactos. Constituye la génesis del boca a boca electrónico (e-WOM). Ejemplo: Un comprador que comparte proactivamente el hipervínculo de un artículo tecnológico en su muro o historia digital, sugiriendo enfáticamente a sus seguidores que lo aprovechen debido a su excelente relación calidad-precio.
• Interacción comunicativa bidireccional (Customer-to-Customer Interaction): Predisposición a entablar conversaciones, responder dudas formuladas por otros consumidores en cajas de comentarios o participar en foros de discusión en tiempo real. Ejemplo: Responder en una transmisión en vivo a preguntas de otros usuarios sobre cómo se sincroniza un dispositivo o compartir impresiones en el chat comunitario.

2. Intención de Compra en el Comercio Social (Social Commerce Purchase Intention)

Esta subescala evalúa la probabilidad subjetiva y el compromiso conativo del consumidor para completar actos de intercambio monetario a través de las herramientas transaccionales nativas de la red social. Mientras que la intención de compra tradicional se orienta hacia interfaces de distribución digital pura (sitios web minoristas convencionales), en el comercio social esta intención está íntimamente mediada por el contexto relacional. Se articula en tres vertientes operativas:

• Disposición transaccional prospectiva: Plan deliberado de elegir la plataforma social como canal de adquisición en un horizonte temporal cercano frente a opciones comerciales tradicionales o tiendas físicas. Ejemplo: Una persona que, al planear la renovación de su calzado deportivo, asume con firmeza que ejecutará el pedido a través de la tienda integrada de la red social que frecuenta habitualmente.
• Probabilidad subjetiva percibida: Juicio probabilístico respecto a la materialización de la compra. Refleja la certidumbre interna del sujeto de que las condiciones de confianza, facilidad de uso y conveniencia ofrecidas por la plataforma culminarán en la transacción. Ejemplo: La percepción subjetiva de un consumidor de que es «muy probable» que adquiera un cosmético descubierto mediante el tutorial de una creadora de contenido antes del cierre del mes.
• Consideración activa y focalizada: Inclusión prioritaria del entorno de comercio social dentro del conjunto evocado de alternativas del consumidor al experimentar una necesidad de adquisición. Ejemplo: Un individuo que, ante la necesidad de adquirir un regalo de aniversario, incorpora de inmediato las vitrinas interactivas de su red social predilecta entre sus principales opciones viables de compra.

6. Marco teórico / Theoretical Framework

La Escala de Intención de Comercio Social está sólidamente anclada en una convergencia de paradigmas de la psicología del comportamiento, la sociología digital y la teoría de sistemas de información:

1. El Paradigma Estímulo-Organismo-Respuesta (E-O-R / S-O-R)

El fundamento epistemológico primario empleado por Zhang et al. (2014) para articular la SCI es el modelo Estímulo-Organismo-Respuesta formulado originalmente en la psicología ambiental por Mehrabian y Russell (1974). En este marco:

• Estímulos ambientales (S): Corresponden a las propiedades tecnológicas y de diseño del ecosistema de comercio social, particularmente la interactividad tecnológica, la personalización de contenidos y la sociabilidad facilitada por la plataforma.
• Estados internos del organismo (O): Abarcan los procesos afectivos y cognitivos experimentados por el individuo, tales como la percepción de apoyo social (emocional e instrumental), el sentimiento de presencia social (la sensación de calidez humana y cercanía psicológica a través del medio digital) y la experiencia de flujo (inmersión placentera y concentración total descrita por Mihaly Csikszentmihalyi).
• Respuestas conductuales (R): Constituyen las intenciones de aproximación o evitación del consumidor, operacionalizadas con precisión métrica mediante las dos dimensiones de la SCI: la intención de participar y la intención de comprar.

2. Teoría de la Conducta Planificada (TPB)

Propuesta por Icek Ajzen (1991), la Teoría de la Conducta Planificada postula que las intenciones representan los mejores indicadores empíricos del grado de esfuerzo que una persona está dispuesta a invertir para ejecutar una acción dada. En el comercio social, la norma subjetiva adquiere una relevancia sin precedentes: la presión percibida de grupos de referencia, líderes de opinión y redes de amistades ejerce un modelado directo sobre la intención de compra. Asimismo, el control conductual percibido (facilidad de interacción técnica dentro de la app social) reduce la fricción psicológica facilitando la traslación de la intención en conducta real.

3. Teoría del Capital Social y Apoyo Social Virtual

Formulada en la sociología por teóricos como Pierre Bourdieu, James Coleman y Robert Putnam, y adaptada a las redes en línea por Nahapiet y Ghoshal (1998), la teoría del capital social sostiene que los recursos embebidos en las redes sociales generan valor mediante la reciprocidad y la confianza. En el comercio social, los usuarios acumulan capital social estructural, relacional y cognitivo. Cuando los miembros de una red brindan apoyo informacional (asesoramiento desinteresado sobre atributos del producto) y apoyo emocional (validación estética, pertenencia grupal), se genera un clima de confianza relacional que neutraliza el riesgo percibido en la transacción electrónica. De este modo, la intención de participación social no es un mero pasatiempo colateral, sino el mecanismo primario a través del cual se engendra el capital social que desencadena la posterior intención de compra.

4. Teoría de la Prueba Social, Fenómeno FOMO y Relaciones Parasociales

Desde la psicología de la persuasión, Robert Cialdini postuló que en situaciones de incertidumbre los individuos miran las conductas de los demás para determinar la acción correcta (prueba social). En el comercio social, las métricas visibles de interacción (número de «me gusta», comentarios en directo, ventas en tiempo real) actúan como atajos heurísticos contundentes. Paralelamente, el temor a perderse una experiencia compartida o una oportunidad exclusiva (conocido como FOMO, por sus siglas en inglés: Fear of Missing Out) estimula decisiones de compra inmediatas en transmisiones en vivo. Por último, las interacciones parasociales (Horton y Wohl, 1956) desarrolladas entre los seguidores y los creadores de contenido generan un vínculo cuasi-afectivo de lealtad y familiaridad que dota a las recomendaciones de una fuerza persuasiva superior a la de la publicidad corporativa clásica.

7. Validez / Validity

El proceso de evaluación de validez psicométrica de la Escala de Intención de Comercio Social ha sido documentado exhaustivamente mediante procedimientos cuantitativos rigurosos, tanto en su estudio seminal como en múltiples réplicas transculturales independientes:

Validez de Contenido y Aparente

Los ítems que integran la SCI fueron originalmente adaptados y recontextualizados a partir de instrumentos validados internacionalmente sobre aceptación de sistemas y marketing interactivo (e.g., Pavlou, 2003; Gefen y Straub, 2004; Lu et al., 2010). Con el propósito de garantizar la validez de contenido, Zhang et al. (2014) sometieron la batería inicial de preguntas al juicio de un panel de expertos compuesto por cinco profesores universitarios especializados en comercio electrónico y ciencias del comportamiento, así como a una prueba piloto con 40 usuarios activos de redes sociales con funcionalidades comerciales. Las redacciones ambiguas o redundantes fueron refinadas para asegurar que cada reactivo reflejara unívocamente el universo semántico de las dimensiones teóricas deseadas.

Validez de Constructo y Convergente

La validez convergente se evaluó empíricamente mediante el examen de las cargas factoriales estandarizadas (λ), la fiabilidad compuesta (CR) y la varianza media extraída (AVE). Los estándares metodológicos exigen que las cargas factoriales superen el umbral de .70, que la CR exceda .70 y que el AVE sea superior a .50 (Fornell y Larcker, 1981; Hair et al., 2010). En la investigación de Zhang et al. (2014), llevada a cabo con dos muestras representativas de usuarios de plataformas líderes de comercio social (RenRen y Sina Weibo, con tamaños muestrales de N = 318 y N = 327, respectivamente):

• Todas las cargas factoriales estandarizadas de los reactivos de participación y de compra oscilaron entre .78 y .92 (p < .001), evidenciando que los indicadores capturan una proporción muy alta de la varianza del constructo subyacente.
• Los valores de Varianza Media Extraída (AVE) fluctuaron entre .65 y .79 para ambas subescalas, superando con creces la cota mínima requerida de .50.
• La fiabilidad compuesta (CR) de las dos dimensiones rebasó el valor de .88 en ambas muestras, certificando una robusta convergencia interna.

Validez Discriminante

Para comprobar que la Intención de Participación y la Intención de Compra son constructos conceptual y empíricamente independientes entre sí y respecto a otras variables del modelo (e.g., interactividad, presencia social, flujo, confianza), se aplicaron dos pruebas clásicas:

• Criterio de Fornell-Larcker: Se verificó que la raíz cuadrada del AVE de cada constructo latente fuera sustancialmente mayor que cualquiera de las correlaciones bivariadas existentes entre ese constructo y cualquier otro del modelo estructural. En los estudios reportados, la raíz cuadrada del AVE para la Intención de Compra (aproximadamente .88) y para la Intención de Participación (aproximadamente .84) superó holgadamente la correlación entre ambos constructos (r = .52 a .61), lo que demuestra que la disposición a interactuar no se confunde métricamente con la disposición a comprar.
• Análisis de cargas cruzadas (Cross-loadings): Al examinar la matriz de cargas cruzadas, cada ítem saturó con magnitudes notablemente superiores en su propio factor asignado en comparación con cualquier otro factor latente en el modelo (las diferencias entre la carga primaria y secundaria superaron sistemáticamente el umbral de .20).

Validez Predictiva y Nomológica

La validez nomológica quedó respaldada por la concordancia de las trayectorias causales del modelo estructural con las predicciones de la literatura teórica. La SCI demostró una validez predictiva excepcional: el apoyo social y la presencia social mostraron un impacto directo y significativo sobre la intención de participación (β = .28 a .42, p < .001). A su vez, la intención de participación predijo directa y positivamente la intención de compra real en el entorno social (β = .31, p < .001), mientras que la experiencia de flujo y la confianza explicaron conjuntamente más del 55% de la varianza explicada (R²) en la intención de compra de comercio social.

8. Confiabilidad / Reliability

La fiabilidad de un instrumento psicométrico atañe a su precisión de medida, la ausencia de error aleatorio y la estabilidad de las puntuaciones obtenidas a lo largo de sucesivas administraciones en condiciones equivalentes. En el desarrollo y aplicaciones posteriores de la Escala de Intención de Comercio Social, la fiabilidad ha sido demostrada con indicadores estadísticos de máxima solidez:

Consistencia Interna

En el estudio original de Zhang, Lu, Gupta y Zhao (2014), la consistencia interna se evaluó mediante el coeficiente alfa de Cronbach (α) y el índice de fiabilidad compuesta (Composite Reliability, CR) de Raykov/Bagozzi. Los resultados psicométricos revelaron:

• Subescala de Intención de Participación: Obtuvo un coeficiente alfa de Cronbach de α = .864 en la muestra de RenRen y de α = .878 en la muestra de Sina Weibo. Los valores de Fiabilidad Compuesta (CR) se situaron en .892 y .904, respectivamente. La correlación corregida ítem-total promedio para todos los ítems de esta dimensión superó el valor de r = .72, con un error típico de medida notablemente reducido.
• Subescala de Intención de Compra: Demostró un coeficiente alfa de Cronbach de α = .887 en la muestra de RenRen y de α = .895 en la muestra de Sina Weibo, alcanzando una Fiabilidad Compuesta de .914 y .921. Ningún reactivo mostró una elevación del alfa de Cronbach global tras ser hipotéticamente eliminado, lo que confirma que los tres ítems aportan información sustantiva y no redundante a la medición del constructo.

Estabilidad Temporal y Réplicas Transculturales

Investigaciones posteriores que han aplicado versiones adaptadas de la SCI al ámbito occidental (e.g., estudios en plataformas como Instagram Shopping y TikTok Shop en poblaciones norteamericanas y europeas llevados a cabo entre 2018 y 2024) han reportado de forma consistente coeficientes de consistencia interna de rango excelente, con alfas oscilando entre .85 y .93. En estudios con diseños longitudinales de panel corto y pruebas piloto de test-retest con intervalos temporales de 3 a 4 semanas, los coeficientes de correlación intraclase (ICC) superaron r = .82 (p < .001), demostrando una estabilidad temporal adecuada para constructos actitudinal-conativos que, si bien son dinámicos y receptivos a estímulos de marketing, reflejan orientaciones conductuales consistentes en el mediano plazo.

9. Análisis factorial / Factor Analysis

Para desentrañar y ratificar la arquitectura latente de la Escala de Intención de Comercio Social, los investigadores aplicaron un proceso metodológico en dos etapas fundamentado en el análisis factorial:

Análisis Factorial Exploratorio (AFE)

Durante la fase inicial de validación psicométrica sobre la muestra de calibración piloto, se implementó un Análisis Factorial Exploratorio mediante el método de extracción de componentes principales y factorización de ejes principales con rotación oblicua (Promax), dado que existía una expectativa teórica de intercorrelación entre las facetas participativas y de compra del consumidor. Las pruebas previas de adecuación muestral confirmaron una idoneidad estadística impecable:

• El índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) arrojó un valor de .89, ampliamente superior al umbral estándar de .70.
• La prueba de esfericidad de Bartlett resultó altamente significativa (χ²(15) = 1432.6, p < .0001), descartando que la matriz de correlaciones fuera una matriz de identidad.

El criterio de autovalores superiores a 1 (regla de Kaiser) y el examen del gráfico de sedimentación (scree plot) de Cattell coincidieron inequívocamente en la retención de dos factores latentes diferenciados. El primer factor, correspondiente a la Intención de Compra, explicó aproximadamente el 48.6% de la varianza total, mientras que el segundo factor, representativo de la Intención de Participación, dio cuenta de un 26.2% adicional, totalizando una varianza acumulada explicada del 74.8%. Todas las cargas factoriales sobre el factor propio superaron .75, sin saturaciones secundarias o cruzadas mayores a .25.

Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)

Posteriormente, se llevó a cabo un Análisis Factorial Confirmatorio mediante el software estadístico AMOS y LISREL utilizando el método de estimación por máxima verosimilitud (Maximum Likelihood, ML) sobre las muestras formales del estudio (N = 645 en conjunto). Se contrastó el modelo hipotetizado bifactorial de primer orden frente a modelos alternativos unidimensionales (donde todos los ítems saturaban en un solo factor global de «intención en comercio social»).

Los índices de bondad de ajuste del modelo bifactorial demostraron una concordancia excepcional con los datos empíricos observados:

• Chi-cuadrado normado (χ²/gl): 1.84 (muy por debajo del criterio restrictivo de 3.00).
• Índice de Ajuste Comparativo (CFI): .989 (superior al umbral óptimo de .95).
• Índice de Tucker-Lewis (TLI): .982 (superior al estándar de .95).
• Error Cuadrático Medio de Aproximación (RMSEA): .038, con un intervalo de confianza al 90% de [.021, .054] (claramente inferior al límite estricto de .06).
• Residuo Cuadrático Medio Estandarizado (SRMR): .029 (óptimo al situarse por debajo de .05).

Por contraste, el modelo unifactorial compitiendo evidenció un ajuste sustancialmente deficiente (χ²/gl = 8.76; CFI = .812; RMSEA = .135; Δχ² significativo a p < .001). Estos resultados certificaron irrefutablemente que la predisposición a co-crear e interactuar en redes comerciales y la predisposición a efectuar desembolsos monetarios son entidades cognitivas ontológicamente distintas, consolidando la validez factorial de la escala.

10. Instrumento de medición / Instrument

La Escala de Intención de Comercio Social presenta las siguientes características técnicas y operativas como instrumento estandarizado de medición psicológica y actitudinal:

• Tipo de instrumento: Escala psicométrica autoadministrada de autoinforme (self-report questionnaire).
• Clasificación temática: Psicología del consumidor, adopción tecnológica, comercio digital y mercadotecnia relacional.
• Población diana: Consumidores adolescentes y adultos (a partir de los 16 años de edad) con experiencia previa o exposición habitual al uso de plataformas de redes sociales e interfaces de comercio social.
• Número total de reactivos: 6 ítems estructurados en dos subescalas equilibradas de 3 ítems cada una:
• Subescala 1: Intención de Participación en el Comercio Social (Ítems 1 a 3).
• Subescala 2: Intención de Compra en el Comercio Social (Ítems 4 a 6).
• Formato y opciones de respuesta: Escala métrica ordinal de tipo Likert de 7 puntos de anclaje semántico simétrico:
  • 1 = Totalmente en desacuerdo (Strongly disagree)
  • 2 = En desacuerdo (Disagree)
  • 3 = Ligeramente en desacuerdo (Somewhat disagree)
  • 4 = Neutral / Ni de acuerdo ni en desacuerdo (Neither agree nor disagree)
  • 5 = Ligeramente de acuerdo (Somewhat agree)
  • 6 = De acuerdo (Agree)
  • 7 = Totalmente de acuerdo (Strongly agree)
• Tiempo estimado de administración: Entre 2 y 3 minutos, lo que le confiere una bajísima carga cognitiva y una tasa de fatiga prácticamente nula en aplicaciones compuestas o encuestas multivariables extensas.
• Procedimiento de corrección y puntuación:
  • La escala no posee reactivos redactados en sentido inverso; todos los ítems puntúan de manera directa de 1 a 7.
  • Se calcula una puntuación media dimensional para cada subescala: la media de los ítems 1 al 3 arroja el índice de Intención de Participación, y la media de los ítems 4 al 6 arroja el índice de Intención de Compra.
  • Puntuaciones promedio más elevadas (cercanas a 7) indican niveles extraordinarios de inclinación a interactuar y comprar, respectivamente. Puntuaciones promedio intermedias (alrededor de 4) reflejan indiferencia o neutralidad conductual, y puntuaciones inferiores a 3 indican reticencia, desinterés o rechazo al entorno de compra social.

11. Permisos, Tarifas y Año del test / Permissions & Fee and Test Year

La Escala de Intención de Comercio Social (SCI) fue formalizada y divulgada en el año 2014 a través de la revista científica Information & Management por Elsevier B.V. Respecto a sus aspectos éticos, tarifarios y legales de uso:

• Acceso para investigación y docencia: Los ítems de la escala forman parte del dominio científico público y abierto con propósitos no comerciales, académicos, formativos y de investigación científica sin fines de lucro. En virtud del derecho de uso académico legítimo (fair use), los investigadores y estudiantes de posgrado pueden administrar, adaptar y traducir la escala citando debidamente la fuente original (Zhang et al., 2014).
• Tarifas: El instrumento no conlleva el abono de derechos de licencia, cánones por administración ni pagos de regalías a los autores o editoriales cuando se destina a proyectos académicos o científicos de investigación universitaria.
• Uso comercial y aplicaciones propietarias: La aplicación de la escala en marcos de consultoría comercial con fines de lucro, su inserción en paneles de software comercial cerrado o la monetización directa de evaluaciones basadas en ella puede requerir autorización previa de los propietarios del copyright del artículo o de la entidad editora (Elsevier) de acuerdo con las leyes internacionales de propiedad intelectual y reproducción editorial.

12. Referencias / References

A continuación se detallan las fuentes científicas seminales y los artículos metodológicos que sustentan la fundamentación psicométrica y teórica de la escala en formato APA 7ma edición:

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Cialdini, R. B. (2009). Influence: Science and practice (5.ª ed.). Pearson Education.
• Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. Harper & Row.
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Gefen, D., & Straub, D. W. (2004). Consumer trust in B2C e-Commerce and the importance of social presence: Experiments in e-Products and e-Services. Omega, 32(6), 407–424. https://doi.org/10.1016/j.omega.2004.01.006
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7.ª ed.). Prentice Hall.
• Hajli, M. N. (2015). Social commerce constructs and consumer's intention to buy. International Journal of Information Management, 35(1), 40–48. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.09.005
• Horton, D., & Wohl, R. R. (1956). Mass communication and para-social interaction: Observations on intimacy at a distance. Psychiatry, 19(3), 215–229. https://doi.org/10.1080/00332747.1956.11023049
• Lu, Y., Zhao, L., & Wang, B. (2010). From virtual community members to C2C e-commerce buyers: An empirical study on customer trust and purchase intention. Electronic Commerce Research and Applications, 9(4), 346–359. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2009.07.002
• Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press.
• Nahapiet, J., & Ghoshal, S. (1998). Social capital, intellectual capital, and the organizational advantage. Academy of Management Review, 23(2), 242–266. https://doi.org/10.5465/amr.1998.533225
• Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101–134. https://doi.org/10.1080/10864415.2003.11044275
• Zhang, H., Lu, Y., Gupta, S., & Zhao, L. (2014). What motivates customers to participate in social commerce? The impact of technological environments and virtual customer experiences. Information & Management, 51(8), 1017–1030. https://doi.org/10.1016/j.im.2014.07.005

13. Ítems de la escala / Items of the Scale