Predecir las tasas de aceptación del Programa de Conectividad Asequible

El Programa de Conectividad Asequible (ACP, por sus siglas en inglés) es uno de los varios programas del gobierno federal y estatal de EE.UU. que pretenden salvar la llamada "brecha digital" mediante subvenciones específicas a los consumidores y apoyo al despliegue de infraestructuras.

Su predecesor, el Programa de Banda Ancha de Emergencia (EBB), se introdujo como parte de la Ley de Asignaciones Consolidadas de 2021. Cuando el EBB pasó al ACP en diciembre de 2021, las subvenciones por hogar se fijaron en 30 USD al mes (75 USD para los consumidores elegibles en tierras tribales) para banda ancha y una subvención única de 100 USD para un ordenador portátil, de sobremesa o tableta.

Aunque estos programas de subvención pretenden mejorar el acceso vital a la banda ancha y a las telecomunicaciones de los hogares con bajos ingresos, su aceptación ha variado en los distintos estados y condados de EE UU. Esto encaja con el patrón de bajos índices de participación en otros programas de subvención de la banda ancha condicionados a los recursos, como Lifeline y Linkup. Las causas son muchas: falta de concienciación, escasa integración con otros programas de asistencia social y documentación onerosa.

Aunque el ACP finalizó en junio de 2024 después de que el Congreso estadounidense no renovara su financiación, hay mucho que podemos aprender de sus éxitos y desafíos para mejorar los futuros programas de subsidios de banda ancha condicionados a los recursos en EE UU y otros países. Con este fin, el Grupo de Investigación sobre Políticas de la Información de la Universidad Estatal de Pensilvania está trabajando en la comprensión de los factores asociados a las tasas de adopción del ACP a nivel de condado.

A diferencia de los estudios anteriores, no nos centramos en las comparaciones transversales de la penetración del ACP. En su lugar, pretendemos explicar las tasas de adopción a nivel de condado, utilizando datos de panel sobre las altas mensuales de abonados al ACP en los cerca de 3.000 condados estadounidenses durante el tiempo en que se implantó el ACP.

Una selección de casos de condados en la figura 1 ilustra por qué nos centramos en la tasa de adopción. Las tasas de adopción variaron drásticamente de unos condados a otros: algunos lograron un rápido despegue inicial, otros tuvieron un crecimiento lento pero constante y otros nunca llegaron a despegar. Si se pueden identificar con antelación los condados en los que es probable que la tasa de adopción se retrase, se podrán concentrar allí los esfuerzos de marketing y promoción.

Nuestro modelo estadístico parte de la base de que las nuevas inscripciones mensuales al programa ACP serán proporcionales al número de hogares elegibles no abonados en el mercado. A medida que el programa siga dando de alta abonados, este grupo seguirá reduciéndose, dejando menos hogares elegibles "no convertidos" para darse de alta. Con el tiempo, las nuevas altas de abonados se nivelarán en algún nivel de penetración, como en el condado de Apache (Arizona).

Al considerar los factores económicos y demográficos, nuestros resultados mostraron que los condados con poblaciones de mayor edad tenían tasas de aceptación de ACP más bajas. Lo mismo ocurría con los condados rurales y los que tenían una mano de obra predominantemente agrícola o industrial, en comparación con los condados con economías orientadas a los servicios. También observamos que una vez que el programa calaba, tendía a mantenerse mes tras mes. Este fue el caso del condado de Clay, en Kentucky, y del condado de Marion, en Carolina del Sur.

Éste fue quizá el resultado más curioso, dado que el ACP se dirigía a los hogares con ingresos bajos. Sin embargo, la renta media del condado también predijo negativamente la tasa de aceptación del ACP. Los condados más ricos (medidos por la renta mediana) obtuvieron peores resultados que los condados menos ricos.

Resolvemos esta aparente contradicción argumentando que el éxito del ACP (o de cualquier programa de asistencia social sujeto a la comprobación de recursos) requiere recursos locales y una mayor atención política a la pobreza. Puede que los países más ricos dispongan de más recursos, pero puede que no atribuyan mucha importancia al alivio de la pobreza a menos que haya muchos hogares necesitados. En otras palabras, los barrios económicamente mixtos son los que mejor funcionan.

Para probar esta proposición, algunos de nuestros modelos incluyeron el coeficiente GINI (una métrica de la desigualdad de ingresos), un fuerte predictor positivo de la aceptación de los TCA.

La mayor conclusión de nuestro estudio hasta el momento es que se requiere una mayor atención en la aplicación de estos programas, concretamente en la concienciación, el marketing y la publicidad. Aprender de las estrategias de aplicación de los condados con mayores tasas de adopción permitirá ahorrar en marketing y promoción y mejorar las intervenciones en el futuro.

Este post se basa en un proyecto de investigación llevado a cabo por el Grupo de Investigación sobre Política de la Información de la Universidad Estatal de Pensilvania. Entre los miembros del proyecto se encuentran Dong Wook Jeong, estudiante de doctorado, Penn State; Ryan Wang, profesor adjunto, Louisiana State; Krishna Jayakar, profesor, Penn State; Christopher Ali, profesor y Cátedra Pioneer, Penn State; Sascha Meinrath, profesor y Cátedra Palmer, Penn State; y Sydney Forde, estudiante de doctorado, Penn State. Los resultados preliminares se presentaron en la Conferencia TPRC 52 de septiembre de 2024.

Krishna Jayakar es catedrático, jefe del Departamento de Telecomunicaciones y codirector del Instituto de Política de la Información de la Universidad Estatal de Pensilvania.

Las opiniones expresadas por los autores de este blog son suyas y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la Internet Society.

Foto de Tabitha Hawk VIA Wikimedia Commons