Hacia una visión integral del bienestar digital de los seniors españoles

• 147 • Anduli Revista Andaluza de Ciencias Sociales ISSN: 1696-0270 • e-ISSN: 2340-4973 HACIA UNA VISIÓN INTEGRAL DEL BIENESTAR DIGITAL DE LOS SENIOR ESPAÑOLES. TOWARDS A COMPREHENSIVE VISION OF THE DIGITAL WELL-BEING OF SPANISH SENIORS Virginia Cabrera-Nocito Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España. v[email protected], https://orcid.org/0009-0002-9251-4932. Raquel Ibar-Alonso Universidad Rey Juan Carlos, Madrid, España [email protected], https://orcid.org/0000-0003-4146-6926. Julio Navío-Marco UNED; Madrid; España. [email protected] https://orcid.org/0000-0001-5163-9777. Resumen Este estudio despliega un marco para analizar la relación emocional de los mayores con la tecnología, buscando cómo mejorarla para favorecer el envejecimiento y bienestar. Se exploran motivaciones, barreras, impulsores y comportamientos de personas mayores de 55 años hacia la sociedad digital. El estudio utiliza métodos mixtos que combina: (1) análisis cualitativo de sentimientos subyacentes en narrativas orales mediante minería de textos (Text Mining), (2) perfiles cuantitativos vía encuestas, (3) evaluación de autonomía y satisfacción percibida con ella y (4) recopilación de comentarios espontáneos. Entre los resultados destaca que los mayores muestran sentimientos positivos con la sociedad digital y sólo informan de sentimientos de malestar solo cuando se comparan con los jóvenes. No se observan diferencias de género en el uso de la tecnología, aunque sí en la autoevaluación del nivel de autonomía y la satisfacción percibida con ella. Aunque la llegada de la inteligencia artificial les preocupa, por al desplazamiento que pudiera suponer de las personas y los posibles usos maliciosos, la ven como un avance emocionante. Palabras clave: Métodos mixtos; bienestar digital; adultos mayores; emociones online; sociedad digital; población española mayor de 55 años; análisis de sentimientos Abstract This study deploys a framework to analyze the emotional relationship of the elderly with technology, seeking how to improve it to favor aging and well-being. It explores motivations, barriers, drivers and behaviors of people over 55 towards the digital society. The study uses mixed methods combining: (1) qualitative analysis of underlying feelings in oral narratives through text mining, (2) quantitative profiling via surveys, (3) assessment of autonomy and perceived satisfaction with it, and (4) collection of spontaneous comments. Among the results, it is notable that older people show positive feelings about digital society and only report feelings of discomfort when compared to younger people. No gender differences were observed in the use of technology, although there were differences in selfassessment of the level of autonomy and perceived satisfaction with it. Although they are concerned about the advent of artificial intelligence, due to the displacement it could entail for people and possible malicious uses, they see it as an exciting development. Key words: Mixed methods, digital wellness, older adults, online emotions, digital society, Spaniards over 55 years of age; sentiment analysis Cómo citar este artículo/ citation: Cabrera-Nocito, Virginia; Ibar-Alonso, Raquel; Navío-Marco, Julio (2025). Visión integral del bienestar digital de los senior españoles. ANDULI 28 (2025) pp.147-175, https://doi.org//10.12795/anduli.2025.i28.06 Recibido: 12.02.2025 Revisado: 24.04.2025 Aceptado:22.05.2025 Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 148 • 1 INTRODUCCIÓN Durante la pandemia de COVID-19 la tecnología se erigió como una herramienta destacada para la conexión emocional en todos los grupos de edad (Sureims et al., 2021). Fueron los mayores de 55 años, los llamados “silver surfers” según una denominación recurrente en la investigación sobre el uso de internet y dispositivos digitales por parte de los mayores (Olsson & Viscovi, 2020), quienes experimentaron un mayor crecimiento en la adopción online de actividades como compras, atención médica, educación, entretenimiento o trabajo. Esta aceleración de la vida digital en las personas mayores ha puesto de manifiesto dos realidades diferentes. Por un lado, existe una visión más activa, saludable y participativa en la tecnología (McCreadie & Tinke, 2005; Sixsmith 2013; Woolrych et al, 2015; Lee et al., 2025) que habilita una perspectiva más integral del envejecimiento (prevención, participación y preparación) donde la tecnología juega un papel esencial. El Dictamen del Comité Económico y Social Europeo sobre la Estrategia para las personas mayores (2023) promueve el envejecimiento activo mediante la alfabetización digital. Fomenta el uso de la tecnología en salud, movilidad y participación social, además de incentivar proyectos de innovación e investigación con personas mayores. También apoya la inclusión laboral prolongada y el emprendimiento sénior mediante herramientas digitales, formación online y mentoring intergeneracional. Y por otro lado, la tecnología emerge como un elemento perturbador y condicionante para el desarrollo funcional de las personas mayores que experimentan dificultades en su acceso y uso (Liu et al., 2021; Robinson et al., 2022), hecho que incrementa la brecha digital generacional (Fang et al., 2019; Gibson et al., 2020), la desigualdad social (Wang et al., 2021; Vassilakopoulou & Hustad, 2021) y las diferencias en comparación con otros grupos de edad (Hernandis, 2022; Katey & Chivers, 2025). Algunas investigaciones sitúan la edad de un adulto mayor en 50 años, mientras que un análisis de artículos científicos sobre la economía orientada a bienes y servicios para personas mayores concluye que se define a partir de los 55 años (Briegas et al., 2021). Un criterio que también lo respalda el Libro Blanco de la Silver Economy en España (2024) y que es el elegido como marco de este estudio. 1.1 Tecnoestrés La incorporación de la tecnología a la vida de las personas conlleva ciertos desajustes entre lo que se les pide que hagan y lo que pueden hacer. A finales del siglo XX se escucha por primera vez el término tecnoestrés definido por Brod y referido a la “enfermedad moderna” de adaptación causada por la incapacidad de hacer frente a las nuevas tecnologías informáticas de una manera saludable. Un término que evolucionan Weil & Rosen hasta abarcar cualquier impacto negativo en actitudes, pensamientos, comportamientos o fisiología causado, directa o indirectamente, por la tecnología (Salanova et al., 2027). Salanova (2003) lo describe como un estado psicológico negativo relacionado con el uso de las tecnologías o la amenaza de su uso en el futuro, condicionado por la percepción de un desajuste entre las demandas y los recursos relacionados con el uso de la tecnología que conduce a un alto nivel de activación psicofisiológica desagradable y al desarrollo de actitudes negativas hacia ella. El tecnoestrés, que afecta tanto a la vida profesional como a la privada, se asocia a trastornos psicológicos y conductuales, por lo que se recomiendan esfuerzos para reconocer las situaciones con mayor riesgo de provocarlo. (La Torre et al., 2019). Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 149 • Las investigaciones dejan claro el potencial de la tecnología para perjudicar el bienestar de la sociedad, causando cargas importantes en los sistemas de salud (Hassard et al., 2018). Para mitigarlas, se recomienda legislar para que los creadores de tecnología incluyan elementos de diseño que minimicen o adviertan sobre sus peligros. Además, se sugiere que los sistemas sanitarios públicos y privados inviertan en recursos para combatir el tecnoestrés (Nastjuk et al., 2023). 1.2 Bienestar digital de los mayores de 55 años Aunque el objetivo principal de la tecnología sea mejorar la calidad de vida de las personas, no siempre sucede así, por lo que es importante conocer los sentimientos de ansiedad, incertidumbre, incapacidad o miedo que producen en las personas y que dan lugar a la brecha digital (Santoyo & Martínez, 2003). La investigación proporciona diferentes perspectivas y discursos relacionados con el uso de la tecnología digital, pudiendo encontrar tantos estudios focalizados en los beneficios que se obtienen como en los aspectos negativos derivados (Pas & van den Berkmortel, 2024). Este estudio se alinea con una comprensión dualista y constructivista entendiendo cómo la tecnología y la acción humana son co-constitutivas, siendo la acción humana la que acaba dando lugar a la forma en que la tecnología digital se utiliza. La necesidad de mejorar la competencia digital de este grupo de edad es esencial para favorecer la participación, la interacción y el compromiso social de las personas mayores como factor de envejecimiento exitoso y saludable (Martín-García et al., 2021). La formación en competencias digitales es una prioridad en las políticas sociales de los principales organismos internacionales, pero para garantizar el éxito de estos proyectos, se hace imprescindible analizar qué relación emocional tienen hoy los mayores con la tecnología. La investigación actual intenta responder a cuestiones sobre cómo se perciben y representan las tecnologías en la mente humana, qué papel juegan en sus vidas y qué barreras o factores se interponen entre las personas mayores y ellas (MurcianoHueso et al., 2022; Quan-Haase et al., 2018; Ragnedda, 2020). Aunque la mayoría de los estudios han sido abordados desde investigaciones cuantitativas (Guner & Acarturk, 2020; Murciano-Hueso et al., 2022), un enfoque cualitativo puede ofrecer una visión complementaria más profunda de este tipo de percepción, demostrando cómo las personas que han compartido sus historias ofrecen una visión que a menudo se pasa por alto (Elliott, 2005; Albers et al., 2022). Hoy, mediante las técnicas de Text Mining es posible analizar conversaciones y entrevistas para comprender qué emociones subyacen en ellas y cómo se pueden abordar con mayores garantías de éxito los cambios emocionales y de comportamiento (Chandrasekaran et al., 2024). El uso de la minería de textos permite desentrañar emociones y perspectivas incrustadas en las conversaciones naturales que no se observan fácilmente durante los procesos de encuesta. 1.3 Objetivos de la investigación En este estudio adoptamos un enfoque de tipo exploratorio con el objetivo de conformar una visión más completa y global de la relación de los mayores con la tecnología. Una visión que incluya componentes anímicos y afectivos y que permita entender motivaciones, barreras, impulsores y comportamientos sobre los que desarrollar recomendaciones de acción que garanticen a este colectivo un aprovechamiento Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 150 • óptimo y saludable de la sociedad digital. Evitando así ese “envejecimiento prematuro” de una parte de la sociedad a la que la tecnología está contribuyendo a expulsar. Se plantea como reto específico de esta investigación una mayor comprensión del bienestar digital en la población senior española en base a la combinación de cuatro elementos de información: El análisis de sentimientos en sus relatos orales de uso y adaptación mediante técnicas de Text Mining, el perfilado cuantitativo con datos recogidos vía encuestas, la valoración de autonomía en el uso y de la satisfacción percibida con dicha autonomía, y la compilación de comentarios espontáneos recogidos por el entrevistador experto y seleccionados en base a la consideración de aportación de valor diferencial, complementario o aclaratorio para el estudio. El beneficio potencial de este entendimiento más completo de la relación emocional y de comportamiento actual de los mayores con la tecnología permitirá establecer recomendaciones a administraciones y empresas para mejorar el bienestar digital de este colectivo. Y también a los propios mayores que deseen integrarse mejor en una sociedad digitalizada. 2 ESTADO DE LA CUESTIÓN 2.1 Relación entre emociones, tecnología y bienestar La emoción es el activador primario de nuestra conducta y de muchas de nuestras decisiones (Berrocal & Pacheco, 2009; Carasila, 2010 y Bello-Dávila et al., 2010). Con la tecnología cada vez más presente en la vida de las personas, crece la importancia de comprender cómo se cruzan emociones y digitalización. Se encuentran varios motivos para investigar esta relación, ya que mejor comprensión de las emociones generadas al participar de la sociedad digital permitirá: (1) Mejor comprensión del papel de la emoción en la relación hombre-máquina y en la relación entre personas cuando utilizan los canales digitales (Brave & Nass, 2007); (2) disponer de una mayor conciencia de las necesidades y preocupaciones emocionales de las personas, así como las barreras ocultas en la adopción tecnológica, pudiendo abordar de manera más certera los desafíos y oportunidades relacionados con la capacitación y el bienestar digital (Kupiek, 2021); y (3) ayudar a las organizaciones y empresas a apoyar a las personas en sus prácticas digitales, a mitigar los efectos emocionales adversos del uso de la tecnología, así como al diseño de políticas de capacitación digital más efectiva (Bettis et al., 2022). La tecnología modifica el mecanismo cognitivo y emocional del individuo de tal modo que cambia su percepción del entorno (Indick, 2015). La digitalización y la inteligencia artificial están ya tan presentes en todos los aspectos de la vida que lo espiritual empieza a fusionarse de manera casi indistinguible con la tecnología (Jackelén, 2021). Modifica la expresión más emocional y de trascendencia en el puesto de trabajo (Walter, 2024). Aspectos como la vulnerabilidad y la identidad se ven alterados por las redes sociales (Yust, 2014). La tecnología es ya una parte integral y enriquecedora de la naturaleza humana (More, 2013) por lo que ya se habla incluso de una “espiritualidad para humanos digitales” (Galvagni, 2022). Por otra parte, se ha descubierto cómo la hiperconexión que facilita la tecnología hace que las personas estemos cada vez más expuestas a la emoción de otras personas, con una marcada tendencia a homogeneizar expresiones emocionales, un proceso denominado “contagio digital de emociones” (Goldenberg & Gross, 2020). Numerosas investigaciones coinciden en demostrar cómo la participación en Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 151 • interacciones y relaciones sociales significativas e íntimas influyen positivamente en la salud y el bienestar de las personas (Berkman et al., 2000; Cohen, 2004; Helliwell & Putman, 2004; Holt-Lunstad et al., 2010, Kawachi & Berkman, 2001, Ryff & Singer, 2000). Y como en la sociedad digital se está cambiando el modelo mediante el cual el ser humano se relaciona con sus semejantes. (Amichai-Hamburger, 2013; Steinfield et al., 2013). Las investigaciones sobre el impacto del uso social de la tecnología en la salud y el bienestar de las personas arrojan luz sobre beneficios y también sobre efectos perjudiciales (Bessiere et al., 2010; Kang, 2007; Moody, 2001; Shaw & Gant, 2002; van den Eijnden et al., 2008). Y si la tecnología está modificando de manera importante las interacciones sociales humanas, se debe plantear cómo estas tecnologías están afectando a la experiencia de bienestar de las personas. Parece ser que las habilidades digitales configuran drásticamente nuestras interacciones y experiencias emocionales en línea (Sánchez-Caballé et al., 2020) por lo que no se podría experimentar plenamente las emociones en el mundo digital sin competencia digital. El interés por desarrollar competencias digitales en los estudiantes (Zhao et al., 2021), los trabajadores (Oberländer et al., 2020) y los ciudadanos (Vuorikari et al., 2022) es enorme. La importancia y el impacto positivo de la inteligencia emocional en el aprendizaje y la gestión de nuestras vidas desde su acuñación por Salovey y Mayer (1990), ha sido demostrada tanto en contextos académicos (Garner, 2010) como en estudios sobre satisfacción laboral (Miao et al., 2017a) y sobre la prevención del efecto adverso del agotamiento del trabajo o burnout (Szczygiel & Mikolajczak, 2018). Sin embargo, la comprensión actual de la inteligencia emocional no tiene en cuenta todo el contexto digital en el que estamos inmersos. Las personas están aplicando ya “regulación digital de las emociones”, al utilizar ya la tecnología de modo que la propia tecnología puede afectar a las mismas (Wadley et al., 2020). Los desafíos emocionales de las personas en relación con la sociedad digital son múltiples. A medida que se difumina la línea entre el espacio digital y el mundo real, se da una nueva forma al yo emocional y, por lo tanto, al racional. Las distintas velocidades y formas con la que las personas integran la tecnología son claves para entender la sociedad actual y la interacción de las personas con algoritmos y máquinas, así como los modelos de acceso a la información y relación a través del medio digital, pues cada grupo social se caracteriza por un tipo de uso y barrera, habilidades y nivel de dependencia y autoestima en relación con la tecnología (Sackmann & Winkler, 2013). Tanto es así, que algunos autores han utilizado el término “formas de vida tecnológicas” para describir un cierto tipo de relación con el mundo digital (Lash, 2001). Aunque el concepto de bienestar se haya podido centrar en la felicidad, definida como la presencia de afectos positivos y la ausencia de negativos (hedonismo), la investigación eudaimonia, donde el foco se coloca en vivir una vida plena y satisfactoria, agrega una perspectiva a la comprensión del bienestar (Deci & Ryan, 2008; Raibley, 2012). En términos de relación emocional y bienestar, los estudios muestran como el optimismo y el pesimismo son predictores importantes del afecto positivo futuro, la satisfacción con la vida y la felicidad subjetiva en los adultos, destacando que, solo la presencia de optimismo, y no la ausencia de pesimismo, emerge como un predictor consistente del bienestar futuro (Chang, 2024). La confianza emerge como otro elemento relevante en estudios que muestran como la relación entre confianza y bienestar es moderada de manera más fuerte por el bienestar social mientras que el moderador más débil es el bienestar físico (Zhao et al., 2024). Los análisis de evaluación cualitativa de la felicidad detectan una dimensión Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 152 • armonía/equilibrio referida a una actitud serena al tratar con los acontecimientos de la vida, ya sean agradables o desagradables, y logrando un equilibrio entre las diferentes necesidades, compromisos y aspiraciones (Delle Fave et al., 2011). Por último, cabe destacar la significativa relación entre el bienestar subjetivo y la productividad con investigaciones que evidencian cómo la satisfacción con la vida genera ganancias significativas de productividad y un mejor desempeño económico de los países, mientras que los aumentos de productividad y por lo tanto el crecimiento económico, no contribuyen de manera significativa al bienestar (Di Maria et al., 2020). 2.2 Impacto de la adopción tecnológica en el buen envejecimiento de los mayores Esta investigación se posiciona en el planteamiento teórico de que mejorar la relación de las personas mayores con la tecnología descubriendo el proceso emocional con que usan y se adaptan a dispositivos y aplicaciones digitales, así como los retos que presenta este colectivo, ayudaría a mejorar la calidad de su envejecimiento. Los resultados sugieren un modelo complejo de aceptabilidad, en el que la “necesidad sentida” de asistencia se combina con la utilidad y necesidad percibida en cada aplicación, dispositivo o producto (McCreadie & Tinker, 2005). Estas ideas llevan a considerar la necesidad de mejorar la competencia digital de este grupo de edad en un contexto de creciente presión tecnológica. La formación en competencias básicas digitales para la vida diaria, como el uso del móvil, así como su participación en la generación de contenidos digitales a través de webs o blogs, o en plataformas virtuales y redes sociales mejoran la calidad de vida de las personas (Sixsmith, 2013; World Health Organization, 2015; Suárez-Álvarez & Vicente, 2025). El objetivo deber ser el favorecimiento de la interacción, la participación y el compromiso social de las personas mayores con el uso de los recursos tecnológicos como factor de envejecimiento exitoso y saludable mediante la adquisición de competencias digitales que favorezcan su inclusión en la sociedad digital (Martín-García et al., 2021). Para garantizar la efectividad de estos proyectos, se debe entender bien la percepción que las personas mayores tienen de la tecnología, así como de los procesos mediante los cuales se relacionan con ella. La investigación actual busca las barreras que se interponen entre las personas mayores y las tecnologías digitales, identificando factores determinantes como la edad, el nivel económico, la educación y la experiencia de usuario o la fácil usabilidad (Murciano-Hueso et al., 2022; Ragnedda, 2020). Sin embargo, también se observan aspectos relacionados con la desconfianza en las tecnologías o con riesgos como la privacidad y la intimidad (Martín-García et al., 2021), además de motivos más psicológicos como ansiedad por el uso del ordenador o una baja auto-eficiencia percibida (Martín-García et al., 2021; Czaja et al., 2006), así como factores relacionados con los déficits perceptivo-sensoriales y/o motores (Leikas et al., 2013; Charness & Boot, 2009), por lo que la búsqueda del bienestar digital debería ir también encaminada a paliar todos los efectos negativos que el uso de la tecnología pudiera estar ocasionando en los individuos. La mayoría de los estudios han sido abordados desde la lógica de la investigación cuantitativa (Guner y Acarturk, 2020; Murciano-Hueso et al., 2022). Un enfoque cualitativo puede ofrecer una visión complementaria más profunda y directa de este tipo de percepción (Elliot, 2005; Albers et al., 2022). Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 153 • Desde que Brod (1994) hiciera la primera mención del tecnoestrés en la literatura científica como una “enfermedad moderna de adaptación causada por la incapacidad de hacer frente a las nuevas tecnologías informáticas de una manera saludable” el concepto ha ido evolucionando y, previsiblemente, lo seguirá haciendo según avance la digitalización de la sociedad. Sus consecuencias más comunes están bien documentadas, sobre todo en los ámbitos laboral y relacional (Llorens et al., 2017). El análisis de tecnoestrés entre mayores en activo se halla bastante estudiado, debido al enorme interés que tienen las corporaciones en mejorar el bienestar emocional de sus empleados y su lógica relación con su nivel de productividad y motivación. Adicionalmente, en el análisis de los subfactores que miden el tecnoestrés no se perciben diferencias significativas según la edad (Hauk et al., 2019; Cabrera-Nocito & Ibar-Alonso, 2023). Los mayores también se encuentran condicionados por la comunicación fuera del ámbito laboral (Lee et al., 2016). Las dificultades en las interacciones sociales y la vida personal afectan a su iteración con las empresas que ofertan empleo y contribuyen a incrementar el tecnoestrés que sufren. Además, este sentimiento se alimenta por la dependencia que sienten hacia la tecnología (Tarafdar, 2007). Sin embargo, los exámenes de las fuentes del significado personal en la edad adulta informaron como el crecimiento personal y la autorrealización emergieron entre las principales fuentes de significado (Delle Fave et al.,2016). En la investigación, se encuentran numerosos análisis cuantitativos sobre el envejecimiento poblacional y de su calidad de vida como indicador fundamental (De Paz Cobo et al., 2021; MadFinTech, 2023) pero escasa información acerca del impacto de la relación entre tecnología y bienestar. Se encuentra mayor vacío aún en la investigación cualitativa de este fenómeno, especialmente en los mayores de 55 que, voluntariamente o no, se encuentran fuera del mercado laboral y en los retirados de la vida activa. Asimismo, se observa amplia exploración del predominio de sentimientos negativos en los adultos mayores en relación con su alfabetización digital, demostrando que las dificultades a las que se enfrentan los adultos mayores (falta de familiaridad con la tecnología, deterioro cognitivo, barreras emocionales, acceso limitado a los recursos digitales, problemas físicos y de salud) pueden provocar frustración en el uso de dispositivos y aplicaciones digitales. (Xu et al., 2024). También se observa investigación reciente sobre el nivel de uso y desempeño tecnológico de los adultos mayores en la población española, sin encontrar un patrón de género claro con relación a la brecha digital, (Pasquín et al., 2023). Este estudio de investigación intuye el potencial beneficio del uso de métodos mixtos en la elaboración de mapas que contribuyan a una mejor compresión del grado de bienestar digital de la población española mayor de 55 años. Haciéndolo desde una perspectiva que incluya aspectos cuantitativos, cualitativos, valorativos y contextuales. Mediante entrevistas semiestructuradas que se completan con una encuesta orientadas al conocimiento del grado de bienestar del entrevistado y el papel potencial de la tecnología en el mismo. La intervención se completa con una valoración por parte del técnico entrevistador experto en digitalización y emociones y una recogida de comentarios cualitativos espontáneos destacados. Se considera relevante dirigir la investigación hacia aspectos concretos y, como consecuencia, se plantean las siguientes hipótesis en esta investigación: Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 154 • Hipótesis 1 (H1). Predominan los sentimientos negativos, de malestar e incapacidad en relación con la tecnología en particular y con una sociedad marcada por ella en general. Hipótesis 2 (H2). Existen diferencias en la auto calificación de nivel de desempeño percibida entre hombre y mujeres. Hipótesis 3 (H3). Se observan diferencias significativas e incluso aspectos contradictorios, entre los distintos mecanismos de recogida de información. 3 METODOLOGÍA Y DATOS 3.1 Diseño del estudio y estrategia de la investigación La metodología planteada en la investigación es la siguiente: (1) Definición de la guía de la historia de vida y las variables de perfilado vía encuesta y de caracterización del nivel de autonomía alcanzada en el uso y adaptación así como de la satisfacción percibida con dicho nivel de autonomía; (2) Desarrollo de un entorno tecnológico que permita la recogida de historias de vida con total respeto al tratamiento de datos personales, basado en la transcripción en tiempo real mediante la facilidad “transcribir” aplicación Microsoft Word de las conversaciones mantenidas de modo que en ningún momento se almacena la voz del participante ni se le identifica de modo alguno; (3) Desarrollo vía programación en R de un aplicativo de análisis cualitativo de las transcripciones y dimensionamiento para el análisis emocional; (4) Prueba piloto con 10 personas; revisión y ajuste del modelo; (5) Recogida de datos de 29 personas más representativas de la población objeto de estudio; (6) Identificación de qué variables y qué valores de dichas variables caracterizan el contexto analítico y emocional obtenido así como qué factores son relevantes. Este modelo servirá también como herramienta para clasificar nuevas observaciones a futuro; (7) Conclusiones y propuestas de acción. La estrategia seguida se muestra en la figura 1. Figura 1: Estrategia de la investigación Fuente: Elaboración propia. Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 155 • 3.2 Selección de la muestra y recogida de información El estudio se realiza sobre una muestra de personas de nacionalidad española mayores de 55 años de todos los niveles socioculturales y educativos, así como situación ocupacional. Tras una descripción detallada del estudio y sus objetivos, se pidió a los participantes que proporcionaran un consentimiento informado voluntario por escrito. La muestra seleccionada asegura la paridad de género, así como una distribución uniforme y acorde a la sociodemografía actual de la población española. Los datos se recogieron en el periodo comprendido entre septiembre de 2023 y mayo de 2024. Los participantes fueron seleccionados al azar entre quienes respondieron afirmativamente a las solicitudes de participación distribuidas a través de WhatsApp a personas residentes en todo el territorio peninsular y Canarias, asegurando una distribución en género, estado civil, situación laboral, nivel de estudios y grupos de edad acorde con la distribución poblacional española actual. El 47% de los participantes pertenecen al grupo de edad de menores de 60 años, el 37% están entre 60 y 74 años y el 16% restantes son mayores de 75 años. Las entrevistas semiestructuradas se realizaron mediante conversación telefónica transcrita a texto en tiempo real utilizando la función de transcripción de Microsoft Word y siguiendo una guía de entrevista preparada para conocer su realidad a través de sus propias experiencias personales, que permita incorporar sus propias temáticas y subjetividades (Kaihlanen et al. 2022; Davis et al., 1989). La recogida de información se realiza mediante cuatro procesos: (1) Historia de vida, basada en una conversación/entrevista con preguntas abiertas divididas en varios bloques: uso, nivel de adaptación, valoración de la sociedad digital y de la inteligencia artificial. Las preguntas realizadas es esta conversación abierta son: ¿Qué usos da a la tecnología en su día a día?, ¿Cómo valora su nivel de adaptación a una sociedad donde la tecnología es omnipresente y qué tipo de ayuda necesitaría para conseguir una mejor adaptación ?, ¿Qué valoración global hace de la sociedad digital? y ¿Qué le sugiere el término “inteligencia artificial”? El entrevistado responde de modo libre y oral, recogiéndose por parte del entrevistador una trascripción automática escrita de dicha conversación, utilizando software de conversión automática voz-texto de manera que no se guarda el fichero de voz; (2) Caracterización del perfil y autoevaluación por parte del entrevistado del grado de bienestar actual. Tras la conversación semiestructurada, se solicita a los participantes la respuesta a una pequeña encuesta sobre distintos aspectos relacionados con su bienestar en general y con la potencial influencia presente y futura de la tecnología en dicho bienestar. La encuesta realizada con posterioridad a la conversación libre incluye: Recogida de datos sociodemográficos (Edad, código postal, sexo, estado civil, nivel de estudios, número de hijos, situación laboral y dispositivos digitales que posee); Preguntas relativas a la situación emocional del entrevistado (si existen sentimientos de afrontación de retos en su vida diaria, sentimientos de ilusión/frustración con dichos retos y nivel de bienestar declarado, en una escala de 1 a 5, con determinados aspectos (salud, felicidad general, economía personal, relaciones, trabajo, aprendizaje, legado y sociedad digital); Valoración del aporte de la tecnología en su vida diaria, en una escala de 1 a 5, en distintas actividades (compartir experiencias, ampliar relaciones, aprender, entretenerse/divertirse, trabajar, estar sano y en forma, estar atendido o simplificar el día a día); Expectativas sobre el beneficio potencial para su bienestar de la popularización de ciertas tecnologías (uso vocal en interfaces, autenticación biométrica, dispositivos wearables, personalización de entornos digitales, asistentes inteligentes y aplicaciones basadas en inteligencia artificial). Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 162 • Figura 9: Análisis de ratio de autonomía vs satisfacción percibida con dicha autonomía, separado por géneros. Fuente: Elaboración propia. 4.4 Comentarios espontáneos destacados El análisis de los comentarios espontáneos destacados por el técnico entrevistador en relación con el uso revela que muy pocos entrevistados se niegan a él o muestran claramente su malestar por la “obligatoriedad” de adoptar soluciones tecnológicas. Coinciden en ciertas quejas en relación con el tiempo que necesitan invertir en el aprendizaje, el miedo al potencial dominio por parte de las máquinas o a la manipulación por parte de entes abstractos. Pero donde hay mayor coincidencia es en la certeza de que existe una brecha generacional difícil de salvar. La relación de principales comentarios se recoge en la tabla 1. Tabla 1. Relación de comentarios espontáneos más significativos Valoración Uso Adaptación “Creo que llega a mermar la creatividad de las personas” “Era más estresante en los 80 cuando no había tecnología” “Tengo con la tecnología una relación amor-odio” “No conocemos aun sus efectos secundarios” “Fui muy reacio, pero si lo hubiera sabido hubiera empezado antes” “Soy una analfabeta; esto es para gente más joven” “Me preocupa que las maquinas me acaben diciendo lo que me tiene que gustar” “Hay que aceptar el aprendizaje constante” “Paso más horas de las que debiera investigando “ “no entiendo que la gente comparta su vida en las redes” “Solo uso lo que necesito, de lo que no, paso. “ “las plataformas de la administración no pueden ser tan complicadas” “No me gusta que me desmenucen “ “Antes te hacían las cosas, ahora las tienes que hacer tú” “El móvil está a mi servicio, no yo al suyo.” “Si me quitas el móvil me harías un favor” “Los medios nos incitan a pensar que los mayores estamos fuera de onda” “La familia tiene que transmitir valores para que el uso de la tecnología sea bueno” Fuente: Elaboración propia. Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 163 • 5. CONCLUSIONES Este estudio de investigación revisa el potencial beneficio del uso de métodos mixtos en la elaboración de mapas emocionales que contribuyan a una mejor compresión del grado de bienestar digital de la población española mayor de 55 años. Haciéndolo desde una perspectiva que incluya aspectos cuantitativos, cualitativos, valorativos y contextuales para contribuir a un mejor entendimiento de los sentimientos predominantes en los adultos mayores en su relación con la tecnología. En las entrevistas orales se repiten, espontánea y frecuentemente, comentarios de comparación intergeneracional. Aunque los encuestados declaran frustración, miedo, ira e incluso tristeza en su relación con la tecnología, éstos se presentan mayoritariamente solo cuando autoevalúan su posición de integración tecnológica respecto a otros grupos edad (hijos y nietos o jóvenes en general) y no al evaluar su nivel de uso particular. Por tanto, la expectativa de predominio de sentimientos de malestar e incapacidad en relación con la tecnología y con una sociedad marcada por ella (H1) solo se revela cierta de manera parcial. No se perciben diferencias ni en uso ni en adaptación entre hombres y mujeres (H2). Con excepción de la auto calificación de nivel de desempeño y de la satisfacción percibida con dicho desempeño. Este hallazgo sugiere la importancia del ratio autonomía/satisfacción como clave de trabajo y parámetro de evolución de los programas de cambio conductual o emocional relativo a la digitalización de los adultos mayores. Un ratio autonomía/satisfacción menor que uno (personas muy satisfechas con la situación alcanzada) sugerirá acciones ancladas en la autoconfianza para seguir creciendo. Un ratio mayor que uno (personas que subestiman su nivel de adaptación y uso alcanzado) sugerirá acciones ancladas en la puesta en valor de lo alcanzado como motivación para el desarrollo. La obtención de diferencias significativas, e incluso aspectos contradictorios, entre los distintos mecanismos de recogida de información (H3) indica que la combinación de datos recogidos mediante encuestas junto con el análisis de sentimientos en conversaciones semiestructuradas es un mecanismo valioso para una comprensión más profunda de las emociones que rigen la relación de los adultos mayores con la tecnología y que muchas veces permanecen ocultas. Es significativo que casi todos los encuestados afirman durante su relato un uso principal de la tecnología para comunicarse y relacionarse, mientras que la influencia positiva de la tecnología en la mejora de las relaciones es calificada como baja o muy baja en las encuestas. O cómo pocos refieren un uso de la tecnología con fines de entretenimiento o diversión durante la conversación, cuando en la encuesta que se les hace a continuación declaran mayoritariamente que les aportaría mucho en esta faceta. Por lo tanto, el estudio realizado proporciona evidencias que permiten llamar a la conveniencia de considerar, en los procesos capacitación digital de los adultos mayores aspectos como: (1) La oportunidad para la mejora de la eficiencia que supone poner foco en los aspectos emocionales, utilizando métodos mixtos para observar el estado y la variación del mapa emocional de los participantes en distintas fases del mismo; (2) la conveniencia de incorporar medidas de refuerzo de la satisfacción con el nivel de autonomía alcanzado, especialmente en las participantes de género femenino; y (3) la consideración de incorporar actividades intergeneracionales que contribuyan al entendimiento mutuo y a la eliminación de barreras de comparación social que disminuyen la autoestima digital de los adultos mayores. Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 164 • A pesar de las fortalezas del estudio se observan algunas limitaciones que merece la pena destacar. El estudio se ha centrado en el grupo poblacional completo, sin hacer distinción entre los distintos subgrupos de edad, un aspecto en el que convendría indagar. Además, el hallazgo de ratios de autonomía versus satisfacción percibida con comportamiento diferenciado por géneros haría de interés el poder profundizar en los motivos de dicha diferenciación. La tecnología digital crea nuevos espacios para la interacción y el desarrollo. Sin embargo, el factor crucial es la calidad del capital humano, sus relaciones y cómo la tecnología contribuye al bienestar de personas y organizaciones. Centrarse en comprender a fondo ese bienestar es imprescindible para realizar una necesaria transición desde enfoques tecnocéntricos a otros antropocéntricos que consideren valores, emociones, sentimientos y pasiones. Porque, como han demostrado los investigadores en Economía de la Conducta, son las palancas que mueven a las personas. Contribuciones de los autores Concepto y diseño: Virginia Cabrera Nocito, Raquel Ibar Alonso y Julio Navío Marco; Metodología: Virginia Cabrera Nocito y Raquel Ibar Alonso; Análisis e interpretación: Virginia Cabrera Nocito y Raquel Ibar Alonso; Preparación del borrador original: Virginia Cabrera Nocito y Raquel Ibar Alonso; Escritura: revisión y edición: Virginia Cabrera Nocito, Raquel Ibar Alonso y Julio Navío Marco. Conflictos de intereses Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses. Agradecimientos Los autores agradecen su colaboración a todos los participantes en el estudio. Disponibilidad de datos depositados Los datos utilizados en este estudio consisten en transcripciones de las grabaciones de audio obtenidas durante entrevistas en profundidad con participantes mayores de 55 años. Debido a la naturaleza sensible de estos datos y a las estrictas normativas de protección de datos personales, no es posible depositar ni compartir públicamente los archivos originales, ya que contienen información que podría comprometer la privacidad y confidencialidad de los participantes. Por este motivo, no se ha realizado el depósito de los datos en ningún repositorio. Para garantizar la transparencia y la reproducibilidad de la investigación, se encuentra disponible, previa solicitud razonada al equipo investigador, una versión anonimizada y resumida de las transcripciones, en la que se han eliminado todos los datos identificativos y sensibles, conforme a la política de datos de la revista y la legislación vigente en materia de protección de datos. Declaración de uso de IA Los autores declaran que no se ha hecho uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) de manera significativa en ninguna fase del desarrollo de este trabajo. No se ha empleado software de IA para la sistematización de información, el desarrollo de algoritmos, el procesamiento de datos ni para la generación o reformulación autónoma de contenido en ninguna de las secciones del manuscrito. Cualquier revisión realizada se ha limitado a tareas convencionales de corrección tipográfica y mejora de la legibilidad, sin intervención de sistemas automatizados de IA. Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 165 • BIBLIOGRAFÍA Aggarwal, D., Bali, V., Agarwal, A., Poswal, K., Gupta, M., & Gupta, A. (2021). Sentiment Analysis of Tweets Using Supervised Machine Learning Techniques Based on Term Frequency. Journal of Information Technology Management, 13(1), 119-141. http:// dx.doi.org/10.22059/jitm.2021.80028 Alalwan, A. A., Rana, N. P., Dwivedi, Y. K., & Algharabat, R. (2017). Social media in marketing: A review and analysis of the existing literature doi:10.2196/31552. Telematics and informatics, 34(7), 1177-1190. https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.05.008 Albers, E.A.; Mikal, J.; Millenbah, A.; Finlay, J.; Jutkowitz, E.; Mitchell, L.; Gaugler, J.E. (2022). The Use of Technology Among Persons with Memory Concerns and Their Caregivers in the United States During the COVID-19 Pandemic: Qualitative Study. JMIR Aging 2022, 5, e3155. DOI: 10.2196/31552 Alslaity, A., & Orji, R. (2024). Machine learning techniques for emotion detection and sentiment analysis: current state, challenges, and future directions. Behaviour & Information Technology, 43(1), 139-164. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2156387 Altheide, D.L. & Johnson, J.M., (1994). Criteria for Assessing Interpretive Validity in Qualitative Research. Denzin, N.K. & Lincoln, Y.S., (eds.), Handbook of Qualitative Research, Sage, Thousand Oaks, California, 1994, pp. 485-499. Amichai-Hamburger, Y. (Ed.). (2013). The social net: Understanding our online behavior. OUP Oxford. Aswani, R., Kar, A. K., Ilavarasan, P. V., & Dwivedi, Y. K. (2018). Search engine marketing is not all gold: Insights from Twitter and SEO Clerks. International Journal of Information Management, 38(1), 107-116. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.07.005 Audrin, C., & Audrin, B. (2023). More than just emotional intelligence online: introducing “digital emotional intelligence”. Frontiers in Psychology, 14, 1154355. Bello-Dávila, Z., Rionda-Sánchez, H. D., & Rodríguez-Pérez, M. E. (2010). La inteligencia emocional y su educación. Varona, (51), 36-43. Bergh, B.L., (1989). Qualitative Research Methods for the Social Sciences, Allyn and Bacon, Needham Heights, Massachusetts. Berkman, L. F., Glass, T., Brissette, I., & Seeman, T. E. (2000). From social integration to health: Durkheim in the new millennium. Social science & medicine, 51(6), 843-857. Berrocal, P. F., & Pacheco, N. E. (2009). La inteligencia emocional y el estudio de la felicidad. RIFOP: Revista interuniversitaria de formación del profesorado: continuación de la antigua Revista de Escuelas Normales, (66), 85-108. Bessière, K., Pressman, S., Kiesler, S., & Kraut, R. (2010). Effects of internet use on health and depression: a longitudinal study. Journal of medical Internet research, 12(1), e6. Bettis, A. H., Burke, T. A., Nesi, J., & Liu, R. T. (2022). Digital technologies for emotionregulation assessment and intervention: A conceptual review. Clinical Psychological Science, 10(1), 3-26. https://doi.org/10.1177/21677026211011982 Blumer, H. (1982). El interaccionismo simbólico (p. 69). Barcelona: Hora. Blumer, H., (1969). Simbolic Interactionism, Perspective and Method, Prentice Hall, Engle wood. Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 166 • Brave, S., & Nass, C. (2007). Emotion in human-computer interaction. In The humancomputer interaction handbook (pp. 103-118). CRC Press. Bravo, P. (1998). Enfoque en la metodología cualitativa: sus prácticas, de investigación. Métodos de investigación en psicopedagogía. Briegas, J. J. M., Castro, F. V., Iglesias, A. I. S., Lucchese, F., & Ballester, F. S. G. (2021). Silver Economy, una oportunidad de desarrollo. Confinia Cephalalgica et Neurologica, 31(2). Cabrera-Nocito, V. & Ibar-Alonso, R. (2023). Tecnoestrés en mayores. Libro Blanco Silver Economy. Madrid FinTech Carasila, A. M. C. (2010). Neuromarketing: las emociones y el comportamiento de compra. Perspectivas, (25), 9-24. Chandrasekaran, R., Mehta, V., Valkunde, T., & Moustakas, E. (2020). Topics, trends, and sentiments of tweets about the COVID-19 pandemic: temporal infoveillance study. Journal of medical Internet research, 22(10), e22624. doi: 10.2196/22624 Chandrasekaran, R., Konaraddi, K., Sharma, S. S., & Moustakas, E. (2024). Text-Mining and video analytics of covid-19 narratives shared by patients on youtube. Journal of Medical Systems, 48(1), 21. https://doi.org/10.1007/s10916-024-02047-1 Chang, E. C. (2024). Beyond Dispositional Optimism and Pessimism: Does the Tripartite Model of Meaning in Life Matter in Predicting Future Well-Being in Adults?. Journal of Happiness Studies, 25(5), 57. https://doi.org/10.1007/s10902-024-00772-5 Charness, N., & Boot, W. R. (2009). Aging and information technology use: Potential and barriers. Current directions in psychological science, 18(5), 253-258. https://doi. org/10.1111/j.1467-8721.2009.01647.x Chárriez Cordero, M. (2012). Historias de vida: Una metodología de investigación cualitativa. Revista Griot, 5(1), 50–67. https://revistas.upr.edu/index.php/griot/article/ view/1775 Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online book reviews. Journal of marketing research, 43(3), 345-354. https://doi.org/10.1509/ jmkr.43.3.345 Cohen, S. (2004). Social relationships and health. American psychologist, 59(8), 676. Czaja, S. J., Charness, N., Fisk, A. D., Hertzog, C., Nair, S. N., Rogers, W. A., & Sharit, J. (2006). Factors predicting the use of technology: findings from the Center for Research and Education on Aging and Technology Enhancement (CREATE). Psychology and aging, 21(2), 333. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/0882-7974.21.2.333 Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology. MIS quarterly. https://doi.org/10.2307/249008 De Paz Cobo, S., Fernández, M. O., & Neyra, M. G. (2021). Análisis multifactorial de la calidad de vida de la población de mayor edad en Europa. Revista Prisma Social, (32), 93-127. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2008). Hedonia, eudaimonia, and well-being: An introduction. Journal of happiness studies, 9, 1-11. https://doi.org/10.1007/s10902-006-9018-1 Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 167 • Dellarocas, C. (2003). The digitization of word of mouth: Promise and challenges of online feedback mechanisms. Management science, 49(10), 1407-1424. https://doi. org/10.1287/mnsc.49.10.1407.17308 Delle Fave, A., Brdar, I., Freire, T., Vella-Brodrick, D., & Wissing, M. P. (2011). The eudaimonic and hedonic components of happiness: Qualitative and quantitative findings. Social indicators research,100, 185-207. DOI:10.1007/s11205-010-9632-5 Delle Fave, A., Brdar, I., Wissing, M. P., & Vella-Brodrick, D. A. (2016). Sources and motives for personal meaning in adulthood. In Positive psychology in search for meaning (pp. 61-73). Routledge. Dictamen del Comité Económico y Social Europeo sobre la Estrategia europea para las personas mayores (Dictamen exploratorio solicitado por la Presidencia española). (2023). Diario Oficial, C 349, 28-35. CELEX: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ EN/TXT/?uri=CELEX:52023AE0532[legislation] DiMaria, C. H., Peroni, C., & Sarracino, F. (2020). Happiness matters: Productivity gains from subjective well-being. Journal of Happiness Studies, 21(1), 139-160. https://doi. org/10.1007/s10902-019-00074-1 Duriau, V. J., Reger, R. K., & Pfarrer, M. D. (2007). A content analysis of the content analysis literature in organization studies: Research themes, data sources, and methodological refinements. Organizational research methods, 10(1), 5-34. https://doi. org/10.1177/1094428106289252 Elliott, J. (2005). Using narrative in social research: Qualitative and quantitative approaches. Sage: Newcastle. Ertiö, T., Eriksson, T., Rowan, W., & McCarthy, S. (2024). The role of digital leaders’ emotional intelligence in mitigating employee technostress. Business Horizons. https://doi. org/10.1016/j.bushor.2024.03.004 Fang, M. L., Canham, S. L., Battersby, L., Sixsmith, J., Wada, M., & Sixsmith, A. (2019). Exploring privilege in the digital divide: implications for theory, policy, and practice. The Gerontologist, 59(1), e1-e15. Filieri, R., Alguezaui, S., & McLeay, F. (2015). Why do travelers trust TripAdvisor? Antecedents of trust towards consumer-generated media and its influence on recommendation adoption and word of mouth. Tourism management, 51, 174-185. https:// doi.org/10.1016/j.tourman.2015.05.007 Galvagni, L. (2020). A digital spirituality for digital humans?. In Religion in the Age of Digitalization (pp. 144-154). Routledge. Garner, P. W. (2010). Emotional competence and its influences on teaching and learning. Educational Psychology Review, 22, 297-321. Gibson, A., Bardach, S. H., & Pope, N. D. (2020). COVID-19 and the digital divide: Will social workers help bridge the gap?. Journal of Gerontological Social Work, 63(6-7), 671-673. https://doi.org/10.1080/01634372.2020.1772438 Goldenberg, A., & Gross, J. J. (2020). Digital emotion contagion. Trends in cognitive sciences, 24(4), 316-328. https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.01.009 Goleman, D. (1996). Emotional intelligence. Why it can matter more than IQ. Learning, 24(6), 49-50. Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 168 • Grover, P., & Kar, A. K. (2017). Big data analytics: A review on theoretical contributions and tools used in literature. Global Journal of Flexible Systems Management, 18, 203-229. https://doi.org/10.1007/s40171-017-0159-3 Guner, H., & Acarturk, C. (2020). The use and acceptance of ICT by senior citizens: a comparison of technology acceptance model (TAM) for elderly and young adults. Universal Access in the Information Society, 19(2), 311-330. https://doi.org/10.1007/ s10209-018-0642-4 Hassard, J., Teoh, K. R., Visockaite, G., Dewe, P., & Cox, T. (2018). The cost of workrelated stress to society: A systematic review. Journal of occupational health psychology, 23(1), 1. Hauk, N., Göritz, A. S., & Krumm, S. (2019). The mediating role of coping behavior on the age-technostress relationship: A longitudinal multilevel mediation model. PloS one, 14(3), https://doi.org/10.1371/journal.pone.0213349 Helliwell, J. F. & Putman, R. D. (2004). The Social Context of Well-being. Philosophical transactionsroyal society of London series B biological sciences. Hernandis, S. P. (2022). Las personas mayores y la conexión digital con otras generaciones. In Educación, calidad de vida y redes sociales en las relaciones intergeneracionales: Manual de buenas prácticas (pp. 19-32). Thomson Reuters Aranzadi. https:// doi.org/10.1016/j.invent.2016.06.005 Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., & Layton, J. B. (2010). Social relationships and mortality risk: a meta-analytic review. PLoS medicine, 7(7), e1000316. Humphreys, A., & Wang, R. J. H. (2018). Automated text analysis for consumer research. Journal of Consumer Research, 44(6), 1274-1306. https://doi.org/10.1093/jcr/ucx104 Ibar-Alonso, R., Quiroga-García, R., & Arenas-Parra, M. (2022). Opinion mining of green energy sentiment: a Russia-Ukraine conflict analysis. Mathematics, 10(14), 2532. https://doi.org/10.3390/math10142532 Indick, W. (2015). The Digital God: How Technology Will Reshape Spirituality. McFarland. Jackelén, A. (2021). Technology, theology, and spirituality in the digital age. Zygon®,56(1), 6-18. https://doi.org/10.1111/zygo.12682 Jamiy, F. E., Daif, A., Azouazi, M., & Marzak, A. (2015). The potential and challenges of Big data-Recommendation systems next level application. arXiv preprint arXiv:1501.03424. https://doi.org/10.48550/arXiv.1501.03424 Janasik, N., Honkela, T., & Bruun, H. (2009). Text mining in qualitative research: Application of an unsupervised learning method. Organizational Research Methods, 12(3), 436460 https://doi.org/10.1177/1094428108317202 Jeong, B., Yoon, J., & Lee, J. M. (2019). Social media mining for product planning: A product opportunity mining approach based on topic modeling and sentiment analysis. International Journal of Information Management, 48, 280-290. https://doi. org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.09.009 Jones, G. (1983). Organizational socialization as information processing activity: A life history analysis. Human Organization, 42(4), 314-320. Kaihlanen, A. M., Virtanen, L., Buchert, U., Safarov, N., Valkonen, P., Hietapakka, L., ... & Heponiemi, T. (2022). Towards digital health equity-a qualitative study of the challenges experienced by vulnerable groups in using digital health services in the Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 169 • COVID-19 era. BMC health services research, 22(1), 188. https://doi.org/10.1186/ s12913-022-07584-4 Kang, S. (2007). Disembodiment in online social interaction: Impact of online chat on social support and psychosocial well-being. CyberPsychology & Behavior, 10(3), 475-477. Katey, D., & Chivers, S. (2025). Navigating the Digital Divide: Exploring the Drivers, Drawbacks, and Prospects of Social Interaction Technologies′ Adoption and Usage Among Older Adults During COVID‐19. Journal of Aging Research, 2025(1), 7625097. Kawachi, I., & Berkman, L. F. (2001). Social ties and mental health. Journal of Urban health, 78, 458-467. Kobayashi, V. B., Mol, S. T., Berkers, H. A., Kismihok, G., & Den Hartog, D. N. (2018). Text classification for organizational researchers: A tutorial. Organizational research methods, 21(3), 766-799. https://doi.org/10.1177/1094428117719322 Kumar, S., Kar, A. K., & Ilavarasan, P. V. (2021). Applications of text mining in services management: A systematic literature review. International Journal of Information Management Data Insights, 1(1), 100008. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2021.100008 Kupiek, M. (2021). Digital leadership, agile change and the emotional organization: Emotion as a success factor for digital transformation projects. Springer Nature. La Torre, G., Esposito, A., Sciarra, I., & Chiappetta, M. (2019). Definition, symptoms and risk of techno-stress: a systematic review. International archives of occupational and environmental health, 92, 13-35. https://doi.org/10.1007/s00420-018-1352-1 Lash, S. (2001). Technological forms of life. Theory, Culture & Society, 18(1), 105-120. https://doi.org/10.1177/02632760122051661 Leandro, J. O., & Fianty, M. I. (2025). Evaluation of Sentiment Analysis Methods for Social Media Applications: A Comparison of Support Vector Machines and Naïve Bayes. JOIV: International Journal on Informatics Visualization, 9(2), 796-807. Lee, S. B., Lee, S. C., & Suh, Y. H. (2016). Technostress from mobile communication and its impact on quality of life and productivity. Total Quality Management & Business Excellence, 27(7-8), 775-790.https://doi.org/10.1080/14783363.2016.1187998 Lee, V., Cheng, D. Y. Y., Lit, K. K. D., Buaton, H., & Lam, E. (2025). Active ageing in the digital era: the role of new technologies in promoting the wellbeing of older people in Hong Kong. Asia Pacific Journal of Social Work and Development, 1-20. Leikas, J., Saariluoma, P., Heinilä, J., & Ylikauppila, M. (2013). A methodological model for life-based design. International Review of Social Sciences and Humanities, 4(2), 118-136. Liu, L., Wu, F., Tong, H., Hao, C., & Xie, T. (2021). The digital divide and active aging in China. International journal of environmental research and public health, 18(23), 12675. https://doi.org/10.3390/ijerph182312675 Llorens, S., Cifre, E., & Nogareda, C. (2017). NTP 730: Tecnoestrés: concepto, medida e intervención psicosocial. Lomanowska, A. M., & Guitton, M. J. (2016). Online intimacy and well-being in the digital age. Internet interventions, 4, 138-144. https://doi.org/10.1016/j.invent.2016.06.005 Anduli • Revista Andaluza de Ciencias Sociales Nº 28 - 2025 • 170 • Lucibello, K. M., Vani, M. F., Koulanova, A., DeJonge, M. L., Ashdown-Franks, G., & Sabiston, C. M. (2021). # quarantine15: A content analysis of Instagram posts during COVID-19. Body Image, 38, 148-156. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2021.04.002 MadFinTech (2024). Libro Blanco de la Silver Economy en España 2024. Consultado el 8 de diciembre de 2024 en https://ecofin.es/wp-content/uploads/2023/11/ LibroBlancoSilverEconomy2024.pdf Magrassi, G., & Rocca, M. (1979). La historia de vida. (pp. 165-165). Centro Editor de América Latina. Martin-García, A., Muñoz Rodríguez, J. M, Serrate-González, S., & Murciano-Hueso, A. (2021). Intención de participación en programas universitarios de mayores en modalidad a distancia: Identificación de perfiles mediante análisis de segmentación. Pedagogía social: revista interuniversitaria, (39), 105-122. Mayring, P. (2015). Qualitative content analysis: Theoretical background and procedures. Approaches to qualitative research in mathematics education: Examples of methodology and methods, 365-380. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9181-6_13 McCreadie, C.; Tinker, A. (2005). The Acceptability of Assistive Technology to Older People. Ageing Soc. 2005, 25, 91–110. https://doi.org/10.1017/S0144686X0400248X Miao, C., Humphrey, R. H., & Qian, S. (2017). A meta‐analysis of emotional intelligence and work attitudes. Journal of occupational and organizational psychology, 90(2), 177202. https://doi.org/10.1111/joop.12167 Moody, E. J. (2001). Internet use and its relationship to loneliness. CyberPsychology & Behavior, 4(3), 393-401. More, M. (2013). The philosophy of transhumanism. The transhumanist reader: Classical and contemporary essays on the science, technology, and philosophy of the human future, 3-17. https://doi.org/10.1002/9781118555927.ch1 Muhandhis, I., & Ritonga, A. S. (2025). Public Sentiment Analysis on TikTok about Tapera Policy using Random Forest Classifier. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 14(1), 354-365. Muñoz-Céspedes, E., Ibar-Alonso, R., & de Lorenzo Ros, S. (2021). Financial literacy and sustainable consumer behavior. Sustainability, 13(16), 9145. https://doi.org/10.3390/ su13169145 Murciano-Hueso, A., Martín-García, A. V., & Cardoso, A. P. (2022). Technology and quality of life of older people in times of COVID: A qualitative study on their changed digital profile. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(16), 10459. https://doi.org/10.3390/ijerph191610459 Murciano Hueso A, Martín García AV, Torrijos Fincias P. (2022). Systematic review of digital technology acceptance in older adults. Perspective of TAM models. Revista Española de Geriatría y Gerontología. 57(2), 105-117. https://doi.org/10.1016/j. regg.2022.01.004 Murciano-Hueso, A., Martín-Lucas, J., Serrate González, S., & Torrijos Fincias, P. (2022). Use and perception of gerontechnology: differences in a group of Spanish older adults. Quality in Ageing and Older Adults, 23(3), 114-128. https://doi.org/10.1108/ QAOA-02-2022-0010 Artículos • Virginia Cabrera-Nocito, Raquel Ibar-Alonso, Julio Navío-Marco • 171 • Nastjuk, I., Trang, S., Grummeck-Braamt, J. V., Adam, M. T., & Tarafdar, M. (2023). Integrating and synthesising technostress research: a meta-analysis on technostress creators, outcomes, and IS usage contexts. European Journal of Information Systems, 1-22. https://doi.org/10.1080/0960085X.2022.2154712 Niknam, F., Samadbeik, M., Fatehi, F., Shirdel, M., Rezazadeh, M., & Bastani, P. (2021). COVID-19 on Instagram: A content analysis of selected accounts. Health policy and technology, 10(1), 165-173. https://doi.org/10.1016/j.hlpt.2020.10.016 Oberländer, M., Beinicke, A., and Bipp, T. (2020). Digital competencies: a review of the literature and applications in the workplace. Computers and Education, 146, 103752. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103752 Olsson, T., & Viscovi, D. (2020). Who Actually Becomes a Silver Surfer? Prerequisites for Digital Inclusion. Javnost - The Public, 27(3), 230–246. https://doi.org/10.1080/13183 222.2020.1794403 Oude Mulders, J., Henkens, K., & van Dalen, H. P. (2021). Employees’ emotional, cognitive, and behavioral responses to increasing statutory retirement ages. BioMed Research International, 2021, 6645271. https://doi.org/10.1155/2021/6645271 Pas, B., & van den Berkmortel, J. (2024). Lets get digital: understanding different discourses on digitalization. In Framing the Economy of the Future (pp. 42-69). Edward Elgar Publishing, Pasquín, M. R., Luque, O. G., & Martínez, M. A. L. (2023). Digitalization and skills in Spain: regional differences and gender gaps. Sociología y tecnociencia: Revista digital de sociología del sistema tecnocientífico, 13(2), 94-117. Peters, D., Calvo, R. A., & Ryan, R. M. (2018). Designing for motivation, engagement and wellbeing in digital experience. Frontiers in psychology, 9, 797. https://doi.org/10.3389/ fpsyg.2018.00797 Quan-Haase, A., Williams, C., Kicevski, M., Elueze, I., & Wellman, B. (2018). Dividing the grey divide: Deconstructing myths about older adults’ online activities, skills, and attitudes. American Behavioral Scientist, 62(9), 1207-1228. https://doi. org/10.1177/0002764218777572 Raamkumar, A. S., Tan, S. G., & Wee, H. L. (2020). Use of health belief model–based deep learning classifiers for covid-19 social media content to examine public perceptions of physical distancing: Model development and case study. JMIR public health and surveillance, 6(3), e20493. Ragnedda, M., & Ragnedda, M. (2020). New digital inequalities. algorithms divide. Enhancing Digital Equity: Connecting the Digital Underclass, 61-83. https://doi. org/10.1007/978-3-030-49079-9_4 Raibley, J. R. (2012). Happiness is not well-being. Journal of Happiness Studies, 13, 11051129. https://doi.org/10.1007/s10902-011-9309-z Robinson, E., Sutin, A. R., Daly, M., & Jones, A. (2022). A systematic review and metaanalysis of longitudinal cohort studies comparing mental health before versus during the COVID-19 pandemic in 2020. Journal of affective disorders, 296, 567-576. https:// doi.org/10.1016/j.jad.2021.09.098 Ryff, C. D., & Singer, B. (2014). Interpersonal flourishing: A positive health agenda for the new millennium. In Personality and Social Psychology at the Interface (pp. 30-44). Psychology Press.