Muestra y características de las apps analizadas

Se seleccionaron apps para menores de ocho años (clasificadas como PEGI 3 y PEGI 7 y/o como +4 en el Apple Store), para subsanar la escasez de estudios enfocados a la primera infancia y atender a la necesidad de tener en cuenta la incesante evolución del desarrollo infantil durante los primeros años de vida. El muestreo de apps se llevó a cabo utilizando un buscador (Google Search), dos bases de datos (Apple Store y Google Play Store) y empleando dos criterios de inclusión: 1) Que la app se dirigiera a niños de 0 hasta los siete años de edad, según la explícita indicación del desarrollador o, a falta de esta información, de los distribuidores; 2) Que la productora de la app tuviera una sede en Cataluña y/o que el idioma empleado en al menos una versión de la app fuera el catalán (ver apoyos). Se excluyeron las apps de una misma productora que presentaran el mismo motor de programación y visual, aunque contenidos diferentes (por ejemplo, colorear princesas, colorear coches, colorear animales). Ateniéndose a estos criterios, la muestra final incluyó 200 apps en catalán o desarrolladas en Cataluña destinadas a niños menores de ocho años. Todas las apps analizadas se lanzaron al mercado entre 2011 y 2017 por iniciativa de 87 desarrolladores diferentes. Debido al contexto en el que se centra la investigación, el 80% de la muestra ha sido desarrollada en España (149 en Cataluña y 11 en el resto del país). El 47% funciona en más de un sistema operativo y el 34,5% (n=69) son gratuitas. Entre las de pago, 36 cuestan menos de 3€, 15 entre 3€ y 10€ y 3 entre 10€ y 30€.

Enfoque analítico

La metodología empleada en la investigación es el análisis de contenido mediante observación estructurada. Esta metodología se enmarca en un paradigma de investigación post-positivista (Creswell, 2008) y suele emplearse en el estudio de las aplicaciones digitales e interactivas para niños (Amy, Alisa, & Andrea, 2002; Bruckman & Bandlow, 2002). La ficha de observación empleada para realizar el análisis de contenido estaba compuesta por un total de veinte variables, entre las que seis eran descriptivas dicotómicas y destinadas a identificar algunas características básicas de las apps, como por ejemplo: a) Si se dirigen a un colectivo con necesidades educativas especiales; b) Si adaptan sus respuestas al usuario; c) Si incluyen la posibilidad de seleccionar diferentes niveles de dificultad; d) Si es posible utilizarlas offline; e) Entre más jugadores; y, por último, f) Si emplean sistemas de geo-localización. En la Tabla 1 se muestran las demás variables, también dicotómicas (presencia=1/ausencia=0), utilizadas para la operacionalización del constructo «protección del menor», considerando el uso seguro del contenido digital y su accesibilidad.

La conceptualización de las variables en la tabla anterior es generalmente auto-explicativa (presencia o ausencia de determinadas características técnicas o de diseño). Por otra parte, se definieron los estereotipos étnicos como el conjunto de las cualidades o conductas que se atribuyen de forma generalizada a una cultura o a un individuo en función de su procedencia. Según la definición de Cusack (2013: 17), un estereotipo de género es la «práctica de atribuir a una mujer o un hombre atributos, características o roles específicos sobre la única base de su pertenencia al grupo social de mujeres u hombres».

En relación con el procedimiento, se realizó la observación de las 200 apps que componen la muestra durante el último trimestre del 2017, empleando un iPad o una tableta Samsung Galaxy. El protocolo de observación de cada app implicaba una interacción inicial de 10 minutos con el juego y, a continuación, se iniciaba la codificación de la información mediante una ficha de observación en Excel. Durante el proceso de codificación, se podía volver a la app en cualquier momento sin límites de tiempo hasta completar la ficha de análisis.

Nueve expertos, seis mujeres y tres hombres, validaron la ficha de observación (validez de contenido por juicios de expertos): cinco profesores universitarios doctores (tres del área de tecnología de la educación y dos de educación especial e inclusiva); una profesora universitaria titular en educación y madre de dos niños menores de ocho años, uno de ellos con síndrome de Down; un desarrollador de apps infantiles; un profesional de la comunicación y padre de tres niños menores de ocho años; y una profesora de infantil con una vasta experiencia en escuelas inclusivas y niños en edad preescolar con diversidad funcional.

A continuación, se realizó una prueba piloto de forma independiente observando las mismas tres apps, que no se incluyeron en la muestra final. En la Tabla 2 se presentan los resultados de la medida de fiabilidad entre evaluadores para las tres apps, que muestran un grado elevado de acuerdo (Landis & Koch, 1977).

Se optó por un análisis de las frecuencias observadas y, sucesivamente, se ejecutó el análisis de componentes principales (de aquí en adelante ACP) para observar los autovalores ('eigenvalues') de cada componente. El desarrollo del análisis de componentes principales se realizó aplicando el método de rotación ortogonal Varimax. El análisis estadístico descriptivo e inferencial se realizó utilizando el software IBM SPSS Statistics.

Descripción de la muestra de 200 apps

En cuanto a la edad de los destinatarios es destacable que, en 126 casos, el desarrollador no indica la edad del público al que se destina la app, y en otros 9 se indica que es para todas las edades. En otras palabras, en el 67,5% de los casos no existen indicaciones precisas por parte de los desarrolladores respecto a la edad del «target».

Se observaron 163 apps que se pueden usar offline (81,5%), 27 que se pueden usar offline sin tener acceso a todo el contenido (13,5%) y 10 que se pueden utilizar solo conectados a Internet (5%). Relacionado con la privacidad, se ha considerado la presencia y uso de sistemas de geolocalización, que sin embargo se registró en tan solo dos apps. Para estimular el juego colaborativo e inclusivo entre pares, las apps deberían permitir el juego entre más de un usuario. No obstante, 177 (88,5%) están pensadas para un único usuario.

Tan solo se dan 13 casos en los que las apps se orientan a algún colectivo en particular de forma explícita (niños con trastorno del espectro autista TEA, síndrome de Down, TDH, TDAH u otros trastornos del aprendizaje). En 9 casos (3 de ellos en apps para niños con TEA) las apps eran adaptativas (4,5%), es decir, la respuesta del usuario determina la dificultad del juego. Por otro lado, en 73 existe la posibilidad de escoger diferentes niveles de dificultad (36,5%).

Adecuación con los supuestos de protección y seguridad para menores de ocho años

Se realizó un análisis descriptivo de las características de las apps siguiendo una definición de protección que abarca tanto la idea de seguridad stricto sensu, como los elementos relacionados con el acceso al diseño y contenido de las apps infantiles. El 35% de la muestra proporciona información para los educadores en la misma app y otro 1,5% la ofrece a través de enlace a web externa, frente al 63,5% que no brinda ningún tipo de información para los adultos de referencia.

Existen barreras para bloquear el acceso de los menores a enlaces externos o compras durante el juego en 57 apps (28,5%). Considerando que en otras 49 no son necesarias (24,5%), el 47% de la muestra no cumple con el requisito de impedir el acceso (involuntario o consciente) a enlaces externos o compras por parte de los niños/as. Asimismo, solo el 40,5% de la muestra está libre de contenido invasivo (interferencias externas), mientras que la mayoría presenta al menos uno de los siguientes elementos:

• Anuncios o mensajes invasivos que interrumpen la interacción (n=7; 3,5% de la muestra).

• Anuncios o mensajes invasivos que, si bien no interrumpan la interacción, no pueden eliminarse (n=25; 12,5%).

• Anuncios o mensajes invasivos que no interrumpen la interacción, y pueden eliminarse, por ejemplo, haciendo clic en el icono «x» para cerrar pantalla (n=41; 20,5%).

• Anuncios o mensajes no invasivos que no aparecen durante el juego (n=58; 29%).

Como se preveía, no se observó ningún contenido contemplado en PEGI, aunque sí se muestran estereotipos de género en 39 casos (19,5%) y estereotipos étnicos en 11 (5,5%).

En cuanto a los aspectos relativos a la accesibilidad, se consideraron tres dimensiones distintas: la oferta de estrategias o mecanismos de adaptación visual, sonora y motora. La presencia de herramientas de adaptación visual se encuentra en tan solo 13 apps (6,5%). Entre ellas, tres permiten identificar, invertir o adaptar colores, siete cambiar de tamaño los textos, seis cambiar el tamaño de pantallas o elementos y dos tienen «voice-over». Datos similares se registraron con referencia a las herramientas de adaptación visual (solo 13 de los casos analizados disponen de ellas) y sonora (19). Por último, la presencia de herramientas de adaptación para habilidades físicas o motoras reducidas se da en 28 casos (14%).

Por tanto, la muestra presenta graves déficits en cuanto a accesibilidad, sobre todo si se considera que ninguna app analizada permite adaptar el teclado ni utilizar dispositivos externos para movilidad reducida. Tan solo dos reconocen el trazo en pantalla y otras dos permiten utilizar gestos diversos como alternativa para interactuar con la pantalla y lograr el objetivo del juego (ej.: tocar en lugar de arrastrar). Aproximadamente la mitad de la muestra (109 apps, 54,5%) no incluye mensajes verbales. En 40 apps (20%) los mensajes verbales son necesarios para jugar, lo que supone un problema a nivel de adaptación tanto cognitiva como comunicativa para algunos colectivos con necesidades educativas especiales. Por otro lado, en la pantalla de juego los «feedback» son verbales en el 25,5% de los casos.

En relación con la adecuación al público, se ha identificado que el texto es necesario para jugar en 99 apps (49,5%). Si se estiman exclusivamente las 70 apps dirigidas explícitamente a niños de 6 años o más pequeños (en edad preescolar no suelen haber desarrollado habilidades de lectoescritura), en más de la mitad (n=37; 53%) el texto es necesario para jugar. Considerando que el estudio se centra en apps para niños de 0 a 8 años, este es un indicio del escaso conocimiento del «target» por parte de los desarrolladores. Aunque con menos frecuencia, se observó también la presencia de escenarios y elementos que pueden ser reconocidos por niños solamente a partir de 12 años (10,5%).

Reducción de dimensiones

El ACP incluyó las variables asociadas al concepto de protección (Tabla 3), a excepción de una variable que presentaba un número de casos muy escaso («Anuncios o mensajes invasivos que interrumpen la interacción», n=7). No se consideraron las variables descriptivas porque en sí mismas no constituye un problema para la accesibilidad o seguridad del menor. Como se ha indicado, todas las variables utilizadas en el ACP son dicotómicas, registrando su presencia (1) o ausencia (0) durante la observación. El ACP permitió extraer cinco componentes con valores propios por encima del valor 1 fijado por el criterio de Kaiser. Los cinco componentes en su conjunto explican el 60,4% de la varianza total. La medida de la adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es de 0.663, superior al valor comúnmente recomendado de 0.6 (Kaiser & Rice, 1974), y la prueba de esfericidad de Bartlett es significativa, x2 (91)=488.758, p<.001, lo que indica que las correlaciones entre las variables son lo suficientemente altas como para justificar el ACP.

La fiabilidad de los constructos se midió con el índice de fiabilidad compuesta (CR) (Bagozzi & Yi, 1988) y con el índice promedio de varianza extraída (AVE) (Fornell & Larcker, 1981), cuyos valores por cada uno de los componentes extraídos se resumen en las últimas dos filas de la Tabla 3. Ambos índices están por encima o aproximan sus respectivos valores de corte (CR>.60 y AVE>.50) para cada uno de los cinco componentes.

Se estableció un valor de corte de λ=0.5 para tomar una decisión respecto al número de variables a retener por cada componente. Todas las variables que integran los cinco componentes mostraron coeficientes factoriales positivos (es decir, las variables comparten una correlación positiva con el respectivo componente latente).

El primer componente, denominado «Desprotección», explica el 20,8% de la varianza total y reúne los ítems asociados con una insuficiente previsión de mecanismos de protección y la existencia de interferencias externas. La ausencia de barreras para bloquear enlaces externos o de compras es el aspecto que más aporta en términos de carga factorial al primer componente (λ=0.781), seguido por la presencia de anuncios o mensajes invasivos que, si bien no interrumpen la acción, pueden representar una injerencia negativa, especialmente considerando la edad del usuario. Estos anuncios y/o mensajes invasivos tienen características distintas: en ocasiones se pueden eliminar por parte del usuario (λ=0.755), mientras que en otras no aparecen durante el juego (λ=0.665) o no pueden eliminarse (λ=0.656). Por último, este componente engloba un aspecto relacionado con la ausencia de información para educadores (λ=0.592).

El segundo componente explica el 12,3% de la varianza total. Denominado «Herramientas de adaptación», identifica las variables asociadas a la presencia (o la falta) de estrategias y mecanismos que favorecen un uso inclusivo. En concreto, el segundo componente establece una conexión entre tres aspectos: la ausencia de herramientas de adaptación sonora (λ=0.807), visual (λ=0.776) y para habilidades físicas o motoras reducidas (λ=0.758).

El tercer componente («Exposición a estereotipos») explica el 10,2% de la varianza total. En este caso, se hace referencia a la presencia de estereotipos étnicos (λ=0.847) o de género (λ=0.818).

El cuarto y quinto componentes explican el 8,9% y el 8,2% de la varianza total. Denominados «Conocimientos previos» y «Componente verbal» respectivamente, ambos identifican problemas de adecuación. En el primer caso se hace especial referencia a barreras de carácter textual –el texto es necesario para jugar (λ=0.647)– que están asociadas con las potencialidades del usuario de poder reconocer el escenario y los elementos solo a partir de los 12 años (λ=0.802). Por su parte, en el componente cinco se identifican barreras verbales: en la pantalla de juego los «feedback» son verbales (λ=0.812) o los mensajes verbales son necesarios para jugar (λ=0.556). En conclusión, a raíz de los «outputs» de la ACP se puede afirmar que, en el caso en cuestión de apps en catalán o desarrolladas en Cataluña, la definición clásica de protección (sintetizada por el primer componente) contribuye al 34,4% de la varianza total explicada (20,8/60,4*100). Al mismo tiempo, aproximadamente dos tercios de la varianza explicada (el restante 65,6%) dependen de una idea de tutela del menor que abarca aspectos relacionados con la acessibilidad (herramientas de adaptación, conocimientos previos y capacidades auditivas de los usuarios) y la inclusividad (ausencia de estereotipos).