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				<journal-title>Revista Internacional de Sociolog&#xed;a</journal-title>
				<abbrev-journal-title abbrev-type="publisher">Rev. int. sociol.</abbrev-journal-title>
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			<issn publication-format="print">0034-9712</issn>
			<issn publication-format="electronic">1988-429X</issn>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#xed;ficas</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="publisher-id">ris.2022.80.4.M22-002</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.3989/ris.2022.80.4.M22-002</article-id>
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				<subj-group subj-group-type="heading">
					<subject>Art&#xed;culos</subject>
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				<article-title>&#xbf;Se acumula capital social en Asia Oriental con el uso de las redes sociales? Inferencia causal estad&#xed;stica con datos del <italic>Asian Barometer Survey</italic>
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					<trans-title>Does social media use accumulate social capital in East Asia? Statistical causal inference using the Asian Barometer Survey</trans-title>
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				<contrib contrib-type="author" corresp="yes">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-0162-538X</contrib-id>
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						<surname>Kobayashi</surname>
						<given-names>Tetsuro</given-names>
					</name>
					<email xlink:href="tkobayas@cityu.edu.hk">tkobayas@cityu.edu.hk</email>
					<aff id="aff1"><institution>City University of Hong Kong</institution></aff>
					<bio>
						<p>
							<bold>Tetsuro Kobayashi</bold> es Profesor en el Departamento de Comunicaci&#xf3;n de la City University of Hong Kong. Sus intereses en la investigaci&#xf3;n incluyen la opini&#xf3;n p&#xfa;blica, la psicolog&#xed;a pol&#xed;tica y la comunicaci&#xf3;n pol&#xed;tica. Ha publicado art<bold>&#xed;</bold>culos en revistas como <italic>Communication Research</italic>, <italic>Political Communication</italic>, <italic>Journal of Computer-Mediated Communication</italic> y <italic>New Media &amp; Society</italic>.</p>
					</bio>
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				<contrib contrib-type="author">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-1522-5857</contrib-id>
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						<surname>Madrid-Morales</surname>
						<given-names>Dani</given-names>
					</name>
					<email xlink:href="d.madrid-morales@sheffield.ac.uk">d.madrid-morales@sheffield.ac.uk</email>
					<aff id="aff2"><institution>Universidad de Sheffield</institution></aff>
					<bio>
						<p>
							<bold>Dani Madrid-Morales</bold> es profesor contratado doctor en el Departamento de Periodismo de la Universidad de Sheffield. Su investigaci&#xf3;n se centra en la comunicaci&#xf3;n pol&#xed;tica global y opini&#xf3;n p&#xfa;blica con un &#xe9;nfasis en Asia oriental y &#xc1;frica subsahariana. Sus trabajos han aparecido en revistas como <italic>Information, Communication and Society</italic>, <italic>International Journal of Communication</italic> y <italic>Journalism Studies</italic>.</p>
					</bio>
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			<issue>04</issue>
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				<copyright-statement>&#xa9; 2022 CSIC</copyright-statement>
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					<license-p>Este es un art&#xed;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#xe9;rminos de la licencia de uso y distribuci&#xf3;n Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).</license-p>
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			<abstract>
				<title>Resumen</title>
				<p>Los primeros estudios experimentales sobre el uso de Internet revelaron un efecto negativo de este sobre la acumulaci&#xf3;n de capital social. Desde entonces, muchos estudios han identificado efectos positivos. Estos resultados poco concluyentes se deben a la diversidad de usos de Internet, la ambig&#xfc;edad conceptual del t&#xe9;rmino &#x2018;capital social&#x2019;, la falta de estudios sobre diferentes culturas, y las limitaciones metodol&#xf3;gicas de la inferencia causal. En este estudio, aplicamos inferencia causal estad&#xed;stica a datos del <italic>Asian Barometer Survey</italic> para estudiar si el uso de las redes sociales para conectar con otras personas incrementa el capital social en cuatro pa&#xed;ses y territorios de Asia Oriental. Hallamos resultados dispares, sin efectos claramente positivos en el impacto del uso de las redes sociales sobre la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza en general. En cambio, vemos que el uso de las redes sociales incrementa el tama&#xf1;o de la red interpersonal de forma bastante consistente. Tambi&#xe9;n analizamos las repercusiones de estos resultados.</p>
			</abstract>
			<trans-abstract xml:lang="en">
				<title>Abstract</title>
				<p>Early experimental studies showed negative results regarding the potential of Internet use to enhance social capital. Since then, a significant number of studies have reported positive effects. However, the findings are still inconclusive due to the diversity of Internet use, conceptual ambiguity of social capital, lack of cross-cultural studies, and methodological limitations regarding causal inference. In this paper, we use data from the Asian Barometer Survey and statistical causal inference to examine whether using social media to connect with other people increases social capital in four East Asian countries and territories. The effects of social media use on participation in voluntary associations and general trust were mixed at best, with no clear and consistent positive effects. In contrast, social media use fairly consistently increased network size in our data. The implications of these findings are discussed. </p>
			</trans-abstract>
			<kwd-group>
				<kwd>Asociaciones</kwd>
				<kwd>Confianza en General</kwd>
				<kwd>Emparejamiento (<italic>matching</italic>)</kwd>
				<kwd>Tama&#xf1;o de la Red Interpersonal</kwd>
				<kwd>Uso de Internet</kwd>
			</kwd-group>
			<kwd-group xml:lang="en">
				<kwd>General Trust</kwd>
				<kwd>Internet use</kwd>
				<kwd>Nearest Neighbor Matching</kwd>
				<kwd>Network Size</kwd>
				<kwd>Voluntary Associations</kwd>
			</kwd-group>
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	<body>
		<sec id="sec1" sec-type="intro">
			<title>Introducci&#xf3;n</title>
			<p>Debido a que Internet suprime las limitaciones geogr&#xe1;ficas y temporales en la comunicaci&#xf3;n, tiene el potencial de cambiar significativamente la forma en que las personas se conectan entre s&#xed;. Adem&#xe1;s, por extensi&#xf3;n, puede tener repercusiones importantes para el capital social, como el que genera la membres&#xed;a en asociaciones, la confianza interpersonal y las reglas de reciprocidad (<xref ref-type="bibr" rid="B32">Putnam 2000</xref>). Mientras que los primeros estudios experimentales en este campo sugirieron un efecto negativo del uso de Internet sobre el capital social (<xref ref-type="bibr" rid="B21">Kraut <italic>et al</italic>. 1998</xref>), desde la d&#xe9;cada del 2000, las investigaciones se han centrado en el auge de las comunidades en l&#xed;nea (<xref ref-type="bibr" rid="B44">Wellman y Haythornthwaite 2002</xref>), indicando que el uso colectivo y comunicativo de Internet puede, de hecho, fomentar el capital social. Adem&#xe1;s, la r&#xe1;pida expansi&#xf3;n del uso de Internet a trav&#xe9;s del m&#xf3;vil y la proliferaci&#xf3;n de las redes sociales han hecho crecer el n&#xfa;mero de estudios centrados en c&#xf3;mo la comunicaci&#xf3;n en l&#xed;nea puede resultar end&#xf3;gena y homog&#xe9;nea, lo que tambi&#xe9;n es relevante para el capital social (<xref ref-type="bibr" rid="B4">Bakshy, Messing y Adami 2015</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B18">Kobayashi y Boase 2014</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B42">Valenzuela, Correa y Gil de Z&#xfa;&#xf1;iga 2018</xref>).</p>
			<p>A pesar del aumento de estudios en este campo, todav&#xed;a no tenemos un conocimiento pleno acerca del impacto del uso de Internet sobre el capital social porque la investigaci&#xf3;n emp&#xed;rica ha producido resultados dispares (v&#xe9;ase, por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B7">Boulianne 2015</xref>). Hay varias razones que pueden explicarlo: (1) la naturaleza cambiante de la variable independiente, es decir, el uso de Internet; (2) la dificultad para cuantificar la variable dependiente, es decir, el capital social, debido a su vaguedad conceptual; (3) la existencia de diferencias de contexto en entornos culturales diversos, y (4) la dificultad para establecer una relaci&#xf3;n causal entre el uso de Internet y el capital social a trav&#xe9;s de los an&#xe1;lisis de regresi&#xf3;n com&#xfa;nmente utilizados. A continuaci&#xf3;n, explicamos cada una de estas limitaciones con m&#xe1;s detalle.</p>
			<p>En primer lugar, el uso de Internet ha cambiado r&#xe1;pidamente, y eso hace dif&#xed;cil comparar los efectos de esta variable independiente en estudios realizados en diferentes momentos. Muchos de esos estudios iniciales usaron la posibilidad de acceder a Internet o el tiempo dedicado a Internet como variables independientes. Sin embargo, ahora que la brecha de acceso a Internet se ha reducido y los tipos de uso de Internet se han diversificado, estas formas &#x201c;tradicionales&#x201d; de medir el uso de Internet ya no pueden considerarse para estimar con precisi&#xf3;n su impacto sobre el capital social.</p>
			<p>En segundo lugar, la ambig&#xfc;edad del t&#xe9;rmino &#x2018;capital social&#x2019;, la variable dependiente, hace dif&#xed;cil comparar resultados entre diferentes estudios. Muchos acad&#xe9;micos han destacado la ambig&#xfc;edad del concepto (por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B11">Fischer 2005</xref>), y es probable que algunos de los resultados contradictorios se puedan atribuir a que los estudios hayan medido capital social de forma distinta. Adem&#xe1;s, los trabajos pioneros se basaron mayoritariamente en datos obtenidos en EE. UU. Y en Europa, pero no se pueden ignorar las diferencias culturales a la hora de estudiar el capital social. Por ejemplo, Putnam argument&#xf3; que las asociaciones extienden las redes sociales horizontales, pero en Jap&#xf3;n se ha demostrado que las redes verticales en asociaciones promueven la participaci&#xf3;n pol&#xed;tica a trav&#xe9;s de la movilizaci&#xf3;n (<xref ref-type="bibr" rid="B15">Ikeda y Richey 2005</xref>). Tambi&#xe9;n se ha constatado de forma sistem&#xe1;tica que en Jap&#xf3;n la confianza generalizada es menor que en Am&#xe9;rica del Norte (<xref ref-type="bibr" rid="B46">Yamagishi 2011</xref>). </p>
			<p>Esto puede deberse a que en Jap&#xf3;n las relaciones de compromiso se basan en una baja movilidad relacional, entendida como &#x201c;el grado de libertad y el n&#xfa;mero de oportunidades que una sociedad otorga a los individuos para seleccionar y reemplazar las relaciones interpersonales en funci&#xf3;n de su preferencia personal&#x201d; (<xref ref-type="bibr" rid="B47">Yuki y Schug 2020: 129</xref>), lo que garantiza la confianza de las personas; mientras que, en Norteam&#xe9;rica, donde la movilidad relacional es mayor, es m&#xe1;s com&#xfa;n establecer nuevas relaciones cooperativas basadas en niveles elevados de confianza en general. Estudios acerca del <italic>guanxi</italic>, un concepto que se refiere a redes sociales y que es caracter&#xed;stico de China (<xref ref-type="bibr" rid="B5">Bian 2019</xref>), han revelado diferencias culturales tanto en la estructura como en las funciones de las redes sociales. Por lo tanto, cuando se ignoran estas discrepancias culturales con relaci&#xf3;n al concepto de capital social, no deber&#xed;a sorprender que los resultados descritos en contextos occidentales no se reproduzcan en todo el mundo.</p>
			<p>Finalmente, la mayor&#xed;a de los estudios previos sobre los efectos del uso de Internet en el capital social se han basado en an&#xe1;lisis de regresi&#xf3;n de datos de encuestas, a excepci&#xf3;n de los primeros estudios experimentales y algunos experimentos naturales. Aunque se est&#xe1;n publicando estudios que utilizan datos de panel, la dependencia del modelo en los an&#xe1;lisis de regresi&#xf3;n que usan datos de observaci&#xf3;n hace dif&#xed;cil la estimaci&#xf3;n de efectos causales. Es decir, dado que la variable independiente, el uso de Internet, est&#xe1; correlacionada con otras variables de control, el efecto estimado cambiar&#xe1; dependiendo de qu&#xe9; variables se incluyan como variables de control. Tal dependencia del tipo de modelo abre las posibilidades a que se pueda caer en <italic>p</italic>-<italic>hacking</italic> (la manipulaci&#xf3;n estad&#xed;stica), y es tambi&#xe9;n una de las razones por las que se han hallado resultados contradictorios con respecto a los efectos del uso de Internet sobre el capital social.</p>
			<p>Teniendo todo esto en cuenta, en este estudio realizamos tres contribuciones para superar las limitaciones metodol&#xf3;gicas de algunas investigaciones existentes sobre Internet y capital social, particularmente en Asia Oriental. Primero, limitamos expl&#xed;citamente la variable independiente, el uso de Internet, al uso de las redes sociales para conectarse con otras personas. Esto evita medidas vagas como &#x2018;uso de Internet&#x2019; o &#x2018;tiempo dedicado a las redes sociales&#x2019; y aumenta la especificidad de los resultados. En los pa&#xed;ses de Asia Oriental objeto de este estudio, la brecha en el acceso a Internet entre diferentes grupos sociales (es decir, la brecha digital) se ha reducido considerablemente. Actualmente, el principal problema es la brecha que surge de las diversas formas en que diferentes grupos de personas usan Internet. En particular, las redes sociales se utilizan principalmente para mantener y expandir las conexiones con otras personas y, por lo tanto, son especialmente relevantes para el capital social. Por ello, nuestro an&#xe1;lisis se centra en la variable de &#x2018;uso de Internet&#x2019; que creemos que tiene el impacto m&#xe1;s significativo sobre el capital social en el contexto medi&#xe1;tico actual.</p>
			<p>En segundo lugar, nuestro an&#xe1;lisis se focaliza en Asia oriental. Para comprobar la validez externa de los estudios previos, es necesario investigar diferentes contextos culturales (<xref ref-type="bibr" rid="B28">McDermott 2011</xref>). A pesar de que existe esta necesidad, la investigaci&#xf3;n en comunicaci&#xf3;n todav&#xed;a est&#xe1; dominada por los estudios en Am&#xe9;rica del Norte y Europa Occidental, y faltan investigaciones sobre otras regiones. Puesto que los estudios sobre un solo pa&#xed;s no pueden confirmar la validez externa de los resultados, es necesario realizar estudios transversales que incluyan varios pa&#xed;ses para contextualizar los hallazgos. Afortunadamente, existen fuera de Occidente datos representativos a nivel nacional, como los del <italic>Asian Barometer Survey</italic> que usamos en este estudio. Mediante el uso de estos datos, podemos tratar de verificar si los resultados en EE. UU. y en Europa son generalizables. </p>
			<p>Por supuesto, al centrarnos en Asia Oriental no podemos decir nada acerca del resto del mundo. Sin embargo, el uso de Internet en Asia Oriental tiene una serie de caracter&#xed;sticas importantes y &#xfa;nicas que son relevantes para el capital social y adecuadas para confirmar la validez externa de los hallazgos centrados en Occidente. Por ejemplo, Jap&#xf3;n fue uno de los primeros pa&#xed;ses en utilizar Internet m&#xf3;vil a principios de la d&#xe9;cada del 2000. Adem&#xe1;s, las plataformas de redes sociales locales y los servicios de mensajer&#xed;a instant&#xe1;nea como LINE en Jap&#xf3;n y Taiw&#xe1;n, Kakao Talk en Corea del Sur y Weibo y WeChat en China, son usados con mucha frecuencia en Asia Oriental, y coexisten con plataformas globales como Facebook y Twitter en la mayor&#xed;a de los pa&#xed;ses y territorios. Si examinamos los efectos del uso de las redes sociales sobre el capital social, en comparaci&#xf3;n con estudios similares hechos en Am&#xe9;rica del Norte y Europa Occidental, podemos verificar la validez externa de nuestros resultados.</p>
			<p>En tercer lugar, este estudio emplea la inferencia causal estad&#xed;stica con el objetivo de superar, al menos de forma parcial, los an&#xe1;lisis con base en datos observacionales transversales. En un an&#xe1;lisis transversal t&#xed;pico que utiliza datos de encuestas, el efecto del uso de las redes sociales se estima mediante modelos de regresi&#xf3;n. Sin embargo, debido a que el uso de las redes sociales no es una variable manipulada ex&#xf3;genamente, se correlaciona con otras variables. Para hacer frente a posibles relaciones espurias, los an&#xe1;lisis convencionales han utilizado m&#xfa;ltiples variables de control. Sin embargo, este enfoque no permite estimar el efecto causal del uso de las redes sociales porque no se pueden medir todas las relaciones espurias, ni se puede descartar la posibilidad de una causalidad inversa. Adem&#xe1;s, la suposici&#xf3;n en estos an&#xe1;lisis de que las variables de control est&#xe1;n linealmente relacionadas con la variable dependiente puede o no ser v&#xe1;lida. Afortunadamente, a partir la d&#xe9;cada del 2000 se desarrolla la inferencia causal estad&#xed;stica y se empieza a utilizar en las ciencias sociales para hacer frente a estas limitaciones. Adem&#xe1;s, este enfoque es especialmente &#xfa;til para verificar los efectos a largo plazo del uso de las redes sociales que son dif&#xed;ciles de evaluar con experimentos. En este estudio, para estimar el efecto causal del uso de las redes sociales en el capital social utilizamos la t&#xe9;cnica del emparejamiento (o <italic>matching</italic>, en ingl&#xe9;s), que es uno de los m&#xe9;todos de inferencia causal estad&#xed;stica m&#xe1;s utilizados.</p>
		</sec>
		<sec id="sec2">
			<title>Uso de internet y capital social</title>
			<p>Entre las diversas definiciones de capital social, mientras que algunas se enfocan en la estructura de las redes sociales (<xref ref-type="bibr" rid="B25">Lin 2001</xref>), otras ponen el &#xe9;nfasis en la participaci&#xf3;n en asociaciones (<xref ref-type="bibr" rid="B32">Putnam 2000</xref>). No obstante, todas estas definiciones tienen elementos en com&#xfa;n. El capital social se diferencia del capital financiero y del capital humano en que est&#xe1; integrado por las conexiones entre personas. Por lo tanto, las redes sociales son un elemento central del concepto. La forma en que las personas se conectan entre s&#xed; puede ser horizontal o vertical, homog&#xe9;nea o heterog&#xe9;nea. Se esperan diferentes efectos sobre el capital social dependiendo de la forma en que las personas se conectan entre s&#xed;, pero los resultados que son importantes para los sistemas sociopol&#xed;ticos democr&#xe1;ticos incluyen la participaci&#xf3;n pol&#xed;tica activa, la confianza generalizada y las normas de reciprocidad. Por ejemplo, Putnam define el capital social como &#x201c;las conexiones entre los individuos: las redes sociales y las normas de reciprocidad y de confianza que surgen de ellas&#x201d; (<xref ref-type="bibr" rid="B32">Putnam 2000: 19</xref>). </p>
			<p>Los estudiosos del capital social que se centran en la estructura de las redes sociales, como <xref ref-type="bibr" rid="B25">Lin (2001)</xref>, tienden a poner la atenci&#xf3;n en el flujo de informaci&#xf3;n y el efecto del capital social en los beneficios personales, como la promoci&#xf3;n y el acceso a la ayuda social. Otra definici&#xf3;n de capital social proporcionada por Bourdieu es &#x201c;el conjunto de los recursos reales o potenciales que est&#xe1;n vinculados a la posesi&#xf3;n de una red duradera de relaciones m&#xe1;s o menos institucionalizadas de conocimiento y reconocimiento mutuo&#x201d; (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Bourdieu 1986: 248</xref>). Bourdieu conceptualiz&#xf3; el capital social no como un bien p&#xfa;blico que fortalece la democracia, sino como un capital que puede utilizarse para adquirir otros capitales (por ejemplo, cultural, econ&#xf3;mico&#x2026;), reproduciendo as&#xed; las jerarqu&#xed;as sociales. </p>
			<p>Siguiendo la mayor&#xed;a de los trabajos que examinan la relaci&#xf3;n entre el uso de las redes sociales y el capital social, en este art&#xed;culo adoptamos la definici&#xf3;n de Putnam, dado que nuestro objetivo es examinar el impacto del uso de Internet en la participaci&#xf3;n en asociaciones, la confianza generalizada y el tama&#xf1;o de la red social.</p>
			<p>Los primeros estudios acerca del capital social sugirieron que el uso de Internet puede tener impactos negativos sobre el mismo. <xref ref-type="bibr" rid="B21">Kraut <italic>et al</italic>. (1998)</xref> ofrecieron, de forma gratuita, ordenadores con acceso a Internet a 169 personas en 73 hogares en los EE. UU. y les siguieron durante dos a&#xf1;os. Su estudio mostr&#xf3; que pasar m&#xe1;s tiempo en Internet se asocia con menos comunicaci&#xf3;n dentro del hogar y con redes sociales m&#xe1;s peque&#xf1;as en la comunidad local, lo que provoca una mayor soledad y tendencias depresivas. Sin embargo, algunos autores han se&#xf1;alado que hay problemas con los m&#xe9;todos experimentales de ese estudio, as&#xed; como con la interpretaci&#xf3;n de los resultados (por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B36">Rierdan 1999</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B40">Shapiro 1999</xref>). Adem&#xe1;s, los participantes en ese estudio no ten&#xed;an experiencia en el uso de ordenadores personales en el &#xe1;mbito dom&#xe9;stico y, por lo tanto, debemos considerar con cuidado la validez de los resultados. Un tiempo despu&#xe9;s, <xref ref-type="bibr" rid="B20">Kraut <italic>et al</italic>. (2002)</xref> publicaron una versi&#xf3;n revisada del estudio que muestra que ciertos individuos, como pueden ser los extrovertidos, pueden reducir sus sentimientos de soledad y depresi&#xf3;n a trav&#xe9;s del uso de Internet.</p>
			<p>En otro estudio, <xref ref-type="bibr" rid="B30">Nie, Hillygus y Erbring (2002)</xref> distribuyeron WebTV a 4113 personas en 2689 hogares estadounidenses para permitirles navegar por sitios web y usar el correo electr&#xf3;nico. Los resultados indicaron que las personas que usaban Internet durante per&#xed;odos m&#xe1;s largos participaban con menos frecuencia en eventos sociales fuera del hogar y pasaban menos tiempo con amigos y familiares y hablando por tel&#xe9;fono. Adem&#xe1;s, los mismos autores realizaron un estudio a gran escala usando anotaciones diarias de los participantes (<xref ref-type="bibr" rid="B30">Nie, Hillygus y Erbring 2002</xref>), y observaron que el uso de Internet redujo el contacto cara a cara con amigos y familiares y la comunicaci&#xf3;n cara a cara con compa&#xf1;eros de trabajo. En conjunto, estos primeros estudios sugirieron que Internet ten&#xed;a efectos negativos sobre el capital social. Sin embargo, los resultados del estudio que us&#xf3; WebTV mostraron que la cantidad de contacto social no cambi&#xf3; para la mayor&#xed;a de los participantes, e incluso aument&#xf3; para algunos de ellos (<xref ref-type="bibr" rid="B45">Hampton y Wellman 2003</xref>). Otros estudios que utilizan anotaciones diarias de los participantes han descrito efectos negativos limitados e incluso efectos positivos del uso de Internet en el contacto con amigos y familiares (<xref ref-type="bibr" rid="B37">Robinson <italic>et al</italic>. 2002</xref>). Los resultados de esos estudios no proporcionan una imagen clara de la relaci&#xf3;n entre el uso de Internet y el capital social, y se necesita cierta cautela a la hora de evaluar la validez de los hallazgos.</p>
			<p>En la d&#xe9;cada del 2000, nuevos estudios describieron una relaci&#xf3;n positiva entre el uso de Internet y el capital social (<xref ref-type="bibr" rid="B6">Boulianne 2009</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B29">Miyata y Kobayashi 2008</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B35">Quan-Haase <italic>et al</italic>. 2002</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B34">Quan-Haase y Wellman 2004</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B39">Shah, Kwak y Holbert 2001</xref>). Algunas de las razones por las que probablemente aparecieron resultados positivos en este per&#xed;odo incluyen: tarifas de acceso a Internet m&#xe1;s bajas, velocidad de transmisi&#xf3;n de datos m&#xe1;s elevada y generalizaci&#xf3;n en el uso de dispositivos m&#xf3;viles con capacidad de acceso a Internet, como son los tel&#xe9;fonos m&#xf3;viles. Todo ello condujo a un uso m&#xe1;s generalizado de Internet, aumentando su valor como medio de comunicaci&#xf3;n interpersonal. Por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B13">Hampton y Wellman (2003)</xref> realizaron un experimento natural para estudiar los efectos del uso de Internet en una comunidad local. Los resultados mostraron que las personas que ten&#xed;an acceso a Internet conoc&#xed;an a m&#xe1;s personas de su comunidad, ten&#xed;an conocidos m&#xe1;s geogr&#xe1;ficamente dispersos y hablaban con m&#xe1;s personas regularmente en persona o por tel&#xe9;fono. Es decir, el uso de Internet tuvo un efecto positivo en el capital social dentro de la comunidad local (<xref ref-type="bibr" rid="B45">Wellman <italic>et al</italic>. 2003</xref>).</p>
			<p>El uso generalizado de Internet tambi&#xe9;n ha llevado a la formaci&#xf3;n de varias comunidades en l&#xed;nea, generando inter&#xe9;s entre los acad&#xe9;micos acerca de si estas nuevas comunidades tambi&#xe9;n generan capital social. Por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B19">Kobayashi, Ikeda y Miyata (2006)</xref> utilizaron datos de encuestas para mostrar que la comunicaci&#xf3;n colectiva en l&#xed;nea fomenta la confianza y la reciprocidad, lo que a su vez se extiende a las comunidades <italic>offline</italic>, aumentando la participaci&#xf3;n en asociaciones fuera de la red y el inter&#xe9;s en torno a ciertos temas (<italic>issue involvement</italic>, en ingl&#xe9;s). En otro estudio, <xref ref-type="bibr" rid="B17">Kobayashi (2010)</xref> se fij&#xf3; en la posibilidad de que las comunidades de videojuegos en l&#xed;nea sirvan de puente entre personas de diversos or&#xed;genes, y demostr&#xf3; que la comunicaci&#xf3;n colectiva y a largo plazo a trav&#xe9;s de los videojuegos puede fomentar la tolerancia social. Estos estudios indican que se puede acumular capital social cuando las personas se liberan de las limitaciones geogr&#xe1;ficas y temporales propias de las formas tradicionales de comunicaci&#xf3;n y participan en diversas comunidades en l&#xed;nea en funci&#xf3;n de sus intereses personales.</p>
			<p>En la d&#xe9;cada de 2010, en el contexto de la r&#xe1;pida expansi&#xf3;n de las redes sociales como Facebook y Twitter, surgi&#xf3; una nueva pregunta: &#xbf;qu&#xe9; impacto tiene el uso de las redes sociales en el capital social? Despu&#xe9;s de realizar un metaan&#xe1;lisis de m&#xe1;s de 50 estudios acad&#xe9;micos con m&#xe1;s de 20 000 participantes, <xref ref-type="bibr" rid="B26">Liu, Ainsworth y Baumeister (2016)</xref> concluyeron que el uso de las redes sociales aumentaba el capital social puente (conexiones entre individuos diferentes) y el capital social v&#xed;nculo (lazos con individuos similares). En ambos casos, el tama&#xf1;o del efecto fue moderado (<italic>r</italic> = 0,32 y <italic>r</italic> = 0,26, respectivamente). Los estudios que han explorado la relaci&#xf3;n entre el uso de las redes sociales y el capital social han medido el uso de las redes sociales de muchas formas diferentes. Por ejemplo, <xref ref-type="bibr" rid="B12">Gil de Z&#xfa;&#xf1;iga, Jung y Valenzuela (2012)</xref> se centraron en la b&#xfa;squeda de informaci&#xf3;n a trav&#xe9;s de las redes sociales. En un estudio de usuarios de redes sociales en Taiw&#xe1;n, <xref ref-type="bibr" rid="B24">Lin (2019)</xref> midi&#xf3; c&#xf3;mo la gente se presenta a s&#xed; misma (<italic>personal grooming</italic>) en las redes sociales. Por su parte, <xref ref-type="bibr" rid="B9">Chen y Li (2017)</xref> separaron el uso de las redes sociales a trav&#xe9;s de tel&#xe9;fonos m&#xf3;viles en tres componentes: el uso comunicativo, la expresi&#xf3;n de uno mismo (<italic>self-disclosure</italic>, en ingl&#xe9;s) en las redes sociales y entablar amistad. Aunque los dos primeros usos se asociaron positivamente tanto con el capital social puente como con el de v&#xed;nculo, entablar amistad se asoci&#xf3; solo con el capital social puente.</p>
			<p>Otros autores han se&#xf1;alado que la relaci&#xf3;n entre el uso de las redes sociales y el capital social no es universal. El metaan&#xe1;lisis de <xref ref-type="bibr" rid="B26">Liu, Ainsworth y Baumeister (2016)</xref> les llev&#xf3; a concluir que la relaci&#xf3;n era m&#xe1;s fuerte en los pa&#xed;ses occidentales e individualistas que en los pa&#xed;ses orientales y colectivistas. Aunque los estudios entre estudiantes universitarios en los EE. UU. han demostrado de manera relativamente consistente que el uso de las redes sociales puede estar directa o indirectamente relacionado con el capital social (<xref ref-type="bibr" rid="B16">Kim y Kim 2017</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B10">Ellison, Steinfield y Lampe 2007</xref>), aquellos que se enfocan en los ciudadanos de Asia Oriental han sido menos concluyentes. <xref ref-type="bibr" rid="B23">Li y Chen (2014)</xref> compararon el impacto del uso frecuente de dos redes sociales, Facebook (una red social estadounidense) y RenRen (una red social china) por parte de estudiantes chinos en los EE. UU. Llegaron a la conclusi&#xf3;n de que el uso de Facebook tiene una relaci&#xf3;n mucho m&#xe1;s fuerte con el capital social puente que el uso de RenRen, sugiriendo la posibilidad de que las personas utilicen diferentes redes sociales para distintos prop&#xf3;sitos. Esto significar&#xed;a que los investigadores no solo deben definir claramente sus variables independientes y dependientes al realizar investigaciones sobre el uso de las redes sociales, sino que tambi&#xe9;n deben considerar las diferencias de uso en entornos culturales dispares.</p>
			<p>En este contexto de expansi&#xf3;n de la investigaci&#xf3;n sobre los efectos del uso de las redes sociales, a partir de 2010 emerge un &#xe1;rea de conocimiento particularmente prolija, centrada en los efectos de las redes sociales en la participaci&#xf3;n c&#xed;vica y pol&#xed;tica, como expresi&#xf3;n concreta del capital social. Los resultados en este &#xe1;mbito son algo inconsistentes. <xref ref-type="bibr" rid="B7">Boulianne (2015)</xref> realiz&#xf3; un metaan&#xe1;lisis de tres docenas de estudios y concluy&#xf3; que existe una relaci&#xf3;n positiva entre el uso de las redes sociales y la participaci&#xf3;n en la vida c&#xed;vica y pol&#xed;tica, pero la conexi&#xf3;n causal entre ambos no est&#xe1; clara. Boulianne descubri&#xf3; que es menos probable que se hallen resultados significativos en aquellos estudios que usan datos longitudinales, como datos de panel, que en aquellos estudios que usan datos transversales.</p>
			<p>En resumen, aunque algunos de los primeros estudios hallaron efectos negativos del uso de Internet sobre el capital social, los estudios realizados a partir de la d&#xe9;cada del 2000 han tendido a se&#xf1;alar que hay una relaci&#xf3;n positiva entre ambos. No obstante, por lo general, la forma de medir las dos variables ha sido inconsistente: se han realizado pocas pruebas de validez externa usando dise&#xf1;os de investigaci&#xf3;n transculturales y, metodol&#xf3;gicamente, no siempre se han estimado los efectos causales. Teniendo en cuenta todo esto, en este estudio proponemos las siguientes hip&#xf3;tesis:</p>
			<list list-type="simple">
				<list-item>
					<p>H1: El uso de las redes sociales para conectarse con otras personas tiene un efecto positivo sobre la participaci&#xf3;n en asociaciones.</p>
				</list-item>
				<list-item>
					<p>H2: El uso de las redes sociales para conectarse con otras personas tiene un efecto positivo sobre la confianza generalizada.</p>
				</list-item>
				<list-item>
					<p>H3: El uso de las redes sociales para conectarse con otras personas tiene un efecto positivo sobre el tama&#xf1;o de la red personal.</p>
				</list-item>
			</list>
		</sec>
		<sec id="sec3">
			<title>M&#xe9;todo</title>
			<p>En este estudio usamos datos de la quinta ola del <italic>Asian Barometer Survey</italic> de cuatro pa&#xed;ses y territorios: Jap&#xf3;n, Corea del Sur, China y Taiw&#xe1;n. Aunque en la quinta ola existen datos de 14 pa&#xed;ses, nos enfocamos en estos cuatro pa&#xed;ses y territorios de Asia Oriental para minimizar el impacto que las diferencias culturales y de desarrollo econ&#xf3;mico entre diferentes regiones pudieran tener sobre la generaci&#xf3;n de relaciones espurias en los modelos. A la hora de realizar este estudio, no estaban disponibles los datos de Hong Kong, otro territorio en Asia oriental. Los datos del proyecto <italic>Asian Barometer</italic> se obtuvieron a trav&#xe9;s de encuestas representativas a nivel nacional realizadas en 2018 en Taiw&#xe1;n, y en 2019 en los otros tres pa&#xed;ses.</p>
		</sec>
		<sec id="sec4">
			<title>Medidas</title>
			<sec id="sec4.1">
				<title>Participaci&#xf3;n en asociaciones</title>
				<p>Se midi&#xf3; la participaci&#xf3;n en asociaciones pidiendo a los encuestados que seleccionaran hasta tres de las organizaciones o grupos m&#xe1;s importantes a los que pertenec&#xed;an entre 19 tipos de asociaciones, incluyendo partidos pol&#xed;ticos, asociaciones residenciales y comunitarias y grupos religiosos. Creamos una variable binaria, codificando como 1 a los encuestados que participaban en al menos una asociaci&#xf3;n y 0 si no participaban en ninguna.</p>
			</sec>
			<sec id="sec4.2">
				<title>Confianza generalizada</title>
				<p>Se midi&#xf3; la confianza generalizada con la pregunta: &#x201c;en general, &#xbf;dir&#xed;a que &#x2018;se puede confiar en la mayor&#xed;a de las personas&#x2019; o &#x2018;se debe tener mucho cuidado al tratar con otras personas&#x2019;?&#x201d;. Se codific&#xf3; como 1 la respuesta &#x201c;se puede confiar en la mayor&#xed;a de las personas&#x201d; y se codific&#xf3; como 0 la respuesta &#x201c;se debe tener mucho cuidado al tratar con otras personas&#x201d;.</p>
			</sec>
			<sec id="sec4.3">
				<title>Tama&#xf1;o de la red personal</title>
				<p>Se midi&#xf3; el tama&#xf1;o de la red personal con la pregunta: &#x201c;de promedio, &#xbf;con cu&#xe1;ntas personas tiene contacto en un d&#xed;a normal entre semana? Nos interesa saber con cu&#xe1;nta gente tiene usted contacto de forma individual, incluidas todas las personas con las que chatea, habla o trata. Estos contactos pueden ser cara a cara, por tel&#xe9;fono, por correo o en Internet. Incluya solo a las personas que conoce&#x201d;. Las opciones eran: &#x201c;de 0 a 4 personas&#x201d;, &#x201c;de 5 a 9 personas&#x201d;, &#x201c;de 10 a 19 personas&#x201d;, &#x201c;de 20 a 49 personas&#x201d; y &#x201c;50 personas o m&#xe1;s&#x201d;, que se recodific&#xf3; de 0 a 1.</p>
			</sec>
			<sec id="sec4.4">
				<title>Uso de las redes sociales para conectar con otras personas</title>
				<p>Se midi&#xf3; el c&#xf3;mo los encuestados usan las redes sociales para conectarse con otras personas con la pregunta: &#x201c;&#xbf;Utiliza las redes sociales principalmente para conectarse con otras personas?&#x201d;. Se codific&#xf3; &#x201c;s&#xed;&#x201d; como 1 y &#x201c;no&#x201d; como 0.</p>
			</sec>
			<sec id="sec4.5">
				<title>Variables de control</title>
				<p>Las variables de control incluidas son: sexo (mujer), edad, edad al cuadrado, nivel educativo (0: hasta estudios primarios completados, 1: hasta estudios secundarios, 2: hasta estudios terciarios), clase social subjetiva (medici&#xf3;n de 10 puntos re-escalada a un rango de 0 a 1) e inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica (medida en la encuesta en una escala de 4 puntos, y convertida para el an&#xe1;lisis a un rango de 0-1). Incluimos la edad al cuadrado porque la mayor parte de la participaci&#xf3;n social y pol&#xed;tica sigue una curva en forma de U invertida, que aumenta desde la juventud hasta la mediana edad y disminuye en la vejez.</p>
			</sec>
		</sec>
		<sec id="sec5">
			<title>An&#xe1;lisis</title>
			<p>Como se mencion&#xf3; anteriormente, una posible explicaci&#xf3;n para los resultados contradictorios sobre el efecto del uso de las redes sociales en el capital social es su dependencia del modelo de an&#xe1;lisis. En cualquier estudio que incluya muchas variables de control y use an&#xe1;lisis de regresi&#xf3;n m&#xfa;ltiple, el efecto estimado del uso de las redes sociales variar&#xe1; seg&#xfa;n la lista de variables de control y sus correlaciones individuales con el uso de las redes sociales. Para poder realizar inferencias causales m&#xe1;s s&#xf3;lidas, debemos eliminar estad&#xed;sticamente las correlaciones entre el uso de las redes sociales y dichas variables de control, y luego debemos examinar los efectos del uso de las redes sociales sobre el capital social.</p>
			<p>Para ello, usamos la t&#xe9;cnica del emparejamiento (<italic>matching</italic>) de Mahalanobis junto al algoritmo del vecino m&#xe1;s cercano (<italic>nearest neighbor</italic>). En vez de reducir la informaci&#xf3;n sobre las variables de control a un &#xfa;nico valor de propensi&#xf3;n unidimensional (<italic>one-dimensional propensity score</italic>), lo que hacen las t&#xe9;cnicas de emparejamiento de distancia multivariante (<italic>multivariate distance matching</italic>), como ser&#xed;a el caso del emparejamiento de Mahalanobis, es emparejar las observaciones en funci&#xf3;n de una m&#xe9;trica de distancia que tiene en cuenta la proximidad entre las observaciones en el espacio multivariante de variables de control. Para cada observaci&#xf3;n en el grupo de tratamiento, el algoritmo del vecino m&#xe1;s cercano encuentra las observaciones <italic>k</italic> m&#xe1;s pr&#xf3;ximas en el grupo de control para formar parejas. Un &#xfa;nico caso en el grupo de control se puede emparejar m&#xfa;ltiples veces con casos en el grupo de tratamiento al establecer <italic>k</italic> = 1. El emparejamiento de Mahalanobis crea parejas de encuestados con informaci&#xf3;n de variables de control similares, de tal forma que, en cada pareja, uno de los miembros usa las redes sociales para conectarse con otros, mientras que el otro miembro no. Los efectos causales del tratamiento se estiman examinando la diferencia en las medias de la variable dependiente entre los dos grupos.</p>
			<p>En esencia, el emparejamiento sirve para crear una situaci&#xf3;n cuasi experimental en la que solo uno de los dos grupos homog&#xe9;neos creados por el emparejamiento recibe el tratamiento (es decir, el uso de las redes sociales para conectarse con la gente). Por lo tanto, una vez que tengamos dos grupos con variables de control homog&#xe9;neas que difieren solo en t&#xe9;rminos del uso de las redes sociales, el valor esperado del efecto estimado del uso de las redes sociales sobre el capital social no cambiar&#xe1;, independientemente de qu&#xe9; variables de control se incluyan en el modelo. Esto nos permite evitar el problema de la dependencia del modelo en los an&#xe1;lisis de regresi&#xf3;n m&#xfa;ltiple. Como referencia, incluimos en el <xref ref-type="app" rid="app1">ap&#xe9;ndice A1</xref> la estimaci&#xf3;n de nuestro modelo usando el m&#xe9;todo convencional de m&#xed;nimos cuadrados ordinarios (MCO).</p>
			<p>Es importante tener en cuenta que solo las variables de control observadas y no observadas que est&#xe1;n correlacionadas con las variables de control se pueden equilibrar mediante el emparejamiento. Por ejemplo, se sabe que el nivel educativo y el inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica est&#xe1;n correlacionados con la eficacia pol&#xed;tica de tal forma que, si se equilibraran las variables de nivel educativo e inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica, se reducir&#xed;a tambi&#xe9;n el desequilibrio en la variable &#x2018;eficacia pol&#xed;tica&#x2019;, incluso si uno no mide esta variable. Por lo tanto, es posible que siga habiendo errores en la estimaci&#xf3;n cuando otras variables de control no observadas afecten tanto el tratamiento (el uso de las redes sociales) como el resultado (el capital social). Es por eso que la t&#xe9;cnica del emparejamiento no proporciona una inferencia causal tan s&#xf3;lida como la que otorgan los experimentos que usan una asignaci&#xf3;n aleatoria. Adem&#xe1;s, no se puede evitar el error si el emparejamiento no resuelve suficientemente el desequilibrio de variables de control entre los grupos de tratamiento y control.</p>
			<p>A la hora de emparejar observaciones, incluimos como variables de control continuas: edad y edad al cuadrado, nivel educativo, clase social subjetiva, inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica y tama&#xf1;o de la red personal. Para hacer frente al sesgo que aparece cuando se usan dos o m&#xe1;s variables continuas como variables de control, utilizamos el m&#xe9;todo de correcci&#xf3;n de sesgo propuesto por <xref ref-type="bibr" rid="B1">Abadie e Imbens (2006</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B2">2011)</xref>. Por otro lado, tratamos el sexo, la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza generalizada como variables de control categ&#xf3;ricas binarias, para lo cual usamos coincidencia exacta para asegurar que los valores coincidan perfectamente entre los pares de grupos de tratamiento y control. Debido a que muchas personas mayores no usan las redes sociales, estimamos el efecto promedio del tratamiento en los encuestados tratados (ATT). Es decir, cada encuestado que usa las redes sociales para conectarse con otra gente es emparejado con el &#x201c;no usuario&#x201d; cuyas variables de control son m&#xe1;s parecidas (es decir, tiene la menor distancia de Mahalanobis). Es por eso que algunos &#x201c;no usuarios&#x201d; forman parte de m&#xe1;s de una pareja de encuestados.</p>
			<p>Cabe se&#xf1;alar que existen varios m&#xe9;todos de emparejamiento distintos al utilizado en este estudio. Para verificar la robustez de nuestro m&#xe9;todo, tambi&#xe9;n estimamos los efectos del tratamiento con otras dos t&#xe9;cnicas: el emparejamiento <italic>kernel</italic> (<italic>kernel matching</italic>) y el emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n (<italic>propensity score matching</italic>). Ambos m&#xe9;todos de emparejamiento produjeron resultados casi id&#xe9;nticos a los del emparejamiento de Mahalanobis usando el algoritmo del vecino m&#xe1;s cercano, lo que indica la solidez de nuestros hallazgos. Se pueden ver los resultados de estas otras dos t&#xe9;cnicas en los <xref ref-type="app" rid="app1">ap&#xe9;ndices A1</xref> y <xref ref-type="app" rid="app2">A2</xref>.</p>
		</sec>
		<sec id="sec6" sec-type="results">
			<title>Resultados</title>
			<sec id="sec6.1">
				<title>Participaci&#xf3;n en asociaciones</title>
				<p>Primero, analizamos la participaci&#xf3;n en asociaciones como variable dependiente. Adem&#xe1;s de las variables de control mencionadas anteriormente, incluimos los otros dos indicadores de capital social, es decir, la confianza generalizada y el tama&#xf1;o de la red como variables de control. Dado que los tres indicadores de capital social est&#xe1;n interrelacionados, anticipamos que habr&#xe1; confusi&#xf3;n (<italic>confounding</italic>) en el an&#xe1;lisis en funci&#xf3;n de la medida en que la confianza generalizada y el tama&#xf1;o de la red afecten el uso de las redes sociales para conectarse con otros. En la <xref ref-type="table" rid="t1">tabla 1</xref> mostramos la reducci&#xf3;n del desequilibrio usando el emparejamiento por vecinos m&#xe1;s cercanos (o NNM, del ingl&#xe9;s <italic>nearest neighbor matching</italic>). Se puede ver que se han reducido los desequilibrios al reducirse las diferencias estandarizadas. En todos los pa&#xed;ses, se pudo hacer un emparejamiento perfecto con base en el sexo y la confianza generalizada: las diferencias estandarizadas se redujeron a cero. Las diferencias estandarizadas deben ser inferiores a 0,1 para cumplir con un criterio de correspondencia estricto (<xref ref-type="bibr" rid="B3">Austin 2011</xref>) y menores de 0,25 para satisfacer un criterio relajado (<xref ref-type="bibr" rid="B41">Stuart 2010</xref>). Aunque algunas variables ten&#xed;an diferencias estandarizadas de 0,1 o m&#xe1;s despu&#xe9;s del emparejamiento, los valores se limitaron a 0,25 o menos para todas las variables de control en todos los pa&#xed;ses. Por ejemplo, las personas con niveles educativos m&#xe1;s elevados suelen usar, por lo general, las redes sociales para conectarse con otras personas con m&#xe1;s frecuencia que las personas con menor nivel educativo. Por ello, los datos sin procesar mostraron grandes diferencias estandarizadas en el nivel educativo. Sin embargo, despu&#xe9;s del emparejamiento el valor absoluto de las diferencias estandarizadas disminuy&#xf3; a menos de 0,1 en todos los pa&#xed;ses.</p>
				<table-wrap id="t1">
					<label>Tabla 1</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis de la participaci&#xf3;n en asociaciones </title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
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							<col/>
							<col/>
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							<col/>
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							<col/>
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							<col/>							
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="3"> </th>
								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n </th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur </th>
								<th align="center" colspan="4">China </th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,000</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,129</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">1,105</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,129</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">1,097</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">-0,174</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">0,953</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,174</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">1,087</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,114</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">1,058</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,109</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">1,041</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">-0,171</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">0,931</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">-0,162</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">1,058</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">-0,033</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">1,045</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">0,014</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,952</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">0,068</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">1,054</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">0,079</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">0,920</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">-0,031</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">1,492</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">0,009</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">1,255</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">-0,008</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">1,255</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">0,008</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">1,303</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">0,041</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">1,170</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">0,038</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,252</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,017</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">1,148</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">0,035</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">1,304</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Confianza en general</td>
								<td align="center">-0,013</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,994</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">-0,064</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,942</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,002</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,369</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">1,180</td>
								<td align="center">1,000</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,447</td>
								<td align="center">0,107</td>
								<td align="center">1,344</td>
								<td align="center">1,212</td>
								<td align="center">0,376</td>
								<td align="center">0,189</td>
								<td align="center">1,306</td>
								<td align="center">1,306</td>
								<td align="center">0,343</td>
								<td align="center">0,077</td>
								<td align="center">1,214</td>
								<td align="center">1,154</td>
								<td align="center">0,461</td>
								<td align="center">0,189</td>
								<td align="center">1,140</td>
								<td align="center">1,212</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401 </td>
								<td align="center" colspan="4">704 </td>
								<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
								<td align="center" colspan="4">838 </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401</td>
								<td align="center" colspan="4">704 </td>
								<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
								<td align="center" colspan="4">838</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<p>El <xref ref-type="fig" rid="f1">gr&#xe1;fico 1</xref> muestra el ATT estimado por pa&#xed;s con base en una muestra emparejada. Detectamos un efecto positivo significativo al nivel del 5 % en Jap&#xf3;n (<italic>p</italic> = 0,001), pero no hallamos ning&#xfa;n efecto en Corea del Sur. El efecto fue significativo en China al nivel del 10 % (<italic>p</italic> = 0,07), mientras que, en Taiw&#xe1;n, estimamos un efecto negativo que no fue significativo. En general, en los pa&#xed;ses de Asia Oriental no hallamos un efecto claro del uso de las redes sociales para conectarse con otras personas en la participaci&#xf3;n en asociaciones.</p>
				<fig id="f1">
					<label>Gr&#xe1;fico 1</label>
					<caption>
						<title>ATT en la participaci&#xf3;n en asociaciones</title>
					</caption>
					<graphic id="gra-1" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf1.png"/>
				</fig>
			</sec>
		</sec>
		<sec id="sec7">
			<title>Confianza generalizada</title>
			<p>A continuaci&#xf3;n, analizamos el efecto del uso de las redes sociales para conectarse con otras personas sobre la confianza generalizada. Usamos el mismo marco anal&#xed;tico que en el an&#xe1;lisis de la participaci&#xf3;n en asociaciones, pero con la participaci&#xf3;n en asociaciones y el tama&#xf1;o de la red como variables de control adicionales. Los resultados del emparejamiento NNM se muestran en la <xref ref-type="table" rid="t2">tabla 2</xref>. Aunque hubo algunas variables con diferencias estandarizadas superiores a 0,25 en Taiw&#xe1;n, el desequilibrio entre los grupos, en general, mejor&#xf3; al aplicar un criterio m&#xe1;s flexible (<xref ref-type="bibr" rid="B41">Stuart 2010</xref>).</p>
			<table-wrap id="t2">
				<label>Tabla 2</label>
				<caption>
					<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis de la confianza generalizada</title>
				</caption>
				<table>
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					<thead>
						<tr>
							<th align="left" rowspan="3"> </th>
							<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n </th>
							<th align="center" colspan="4">Corea del Sur </th>
							<th align="center" colspan="4">China </th>
							<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n </th>
						</tr>
						<tr>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
						</tr>
						<tr>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
						</tr>
					</thead>
					<tbody>
						<tr>
							<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
							<td align="center">0,297</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,936</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">-0,067</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,003</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,005</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,999</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">-0,056</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,003</td>
							<td align="center">1,000</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Edad</td>
							<td align="center">-0,900</td>
							<td align="center">-0,114</td>
							<td align="center">0,832</td>
							<td align="center">1,115</td>
							<td align="center">-1,190</td>
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							<td align="center">1,027</td>
							<td align="center">1,091</td>
							<td align="center">-1,512</td>
							<td align="center">-0,145</td>
							<td align="center">1,067</td>
							<td align="center">0,954</td>
							<td align="center">-1,226</td>
							<td align="center">-0,251</td>
							<td align="center">1,086</td>
							<td align="center">1,096</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
							<td align="center">-0,941</td>
							<td align="center">-0,097</td>
							<td align="center">0,592</td>
							<td align="center">1,073</td>
							<td align="center">-1,190</td>
							<td align="center">-0,133</td>
							<td align="center">0,649</td>
							<td align="center">1,050</td>
							<td align="center">-1,493</td>
							<td align="center">-0,143</td>
							<td align="center">0,626</td>
							<td align="center">0,940</td>
							<td align="center">-1,247</td>
							<td align="center">-0,238</td>
							<td align="center">0,682</td>
							<td align="center">1,029</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Nivel educativo</td>
							<td align="center">0,295</td>
							<td align="center">-0,010</td>
							<td align="center">0,775</td>
							<td align="center">1,053</td>
							<td align="center">0,909</td>
							<td align="center">0,017</td>
							<td align="center">0,756</td>
							<td align="center">0,983</td>
							<td align="center">1,101</td>
							<td align="center">0,047</td>
							<td align="center">1,033</td>
							<td align="center">1,032</td>
							<td align="center">1,155</td>
							<td align="center">0,141</td>
							<td align="center">0,634</td>
							<td align="center">0,879</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Clase social subjetiva</td>
							<td align="center">0,140</td>
							<td align="center">-0,006</td>
							<td align="center">0,768</td>
							<td align="center">1,657</td>
							<td align="center">0,344</td>
							<td align="center">0,035</td>
							<td align="center">0,742</td>
							<td align="center">1,308</td>
							<td align="center">0,183</td>
							<td align="center">-0,001</td>
							<td align="center">0,919</td>
							<td align="center">1,247</td>
							<td align="center">0,221</td>
							<td align="center">0,035</td>
							<td align="center">0,618</td>
							<td align="center">1,294</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
							<td align="center">-0,084</td>
							<td align="center">-0,007</td>
							<td align="center">0,937</td>
							<td align="center">1,280</td>
							<td align="center">-0,015</td>
							<td align="center">0,020</td>
							<td align="center">1,073</td>
							<td align="center">1,250</td>
							<td align="center">0,250</td>
							<td align="center">0,007</td>
							<td align="center">0,736</td>
							<td align="center">1,133</td>
							<td align="center">0,380</td>
							<td align="center">0,030</td>
							<td align="center">0,995</td>
							<td align="center">1,222</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Participaci&#xf3;n en asociaciones</td>
							<td align="center">0,132</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,905</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,059</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,045</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,099</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,962</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,245</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,928</td>
							<td align="center">1,000</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
							<td align="center">0,447</td>
							<td align="center">0,094</td>
							<td align="center">1,344</td>
							<td align="center">1,202</td>
							<td align="center">0,376</td>
							<td align="center">0,152</td>
							<td align="center">1,306</td>
							<td align="center">1,183</td>
							<td align="center">0,343</td>
							<td align="center">0,069</td>
							<td align="center">1,214</td>
							<td align="center">1,103</td>
							<td align="center">0,461</td>
							<td align="center">0,211</td>
							<td align="center">1,140</td>
							<td align="center">1,253</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Observaciones tratadas</td>
							<td align="center" colspan="4">401 </td>
							<td align="center" colspan="4">704 </td>
							<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
							<td align="center" colspan="4">838 </td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
							<td align="center" colspan="4">401 </td>
							<td align="center" colspan="4">704 </td>
							<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
							<td align="center" colspan="4">838</td>
						</tr>
					</tbody>
				</table>
			</table-wrap>
			<p>El <xref ref-type="fig" rid="f2">gr&#xe1;fico 2</xref> muestra las estimaciones ATT para cada pa&#xed;s con base en la muestra emparejada. No hubo un efecto significativo en Jap&#xf3;n o China. S&#xed; que hubo un efecto positivo significativo en Taiw&#xe1;n al nivel del 10 %, (<italic>p</italic> = 0,076), y en Corea del Sur hubo un efecto negativo al nivel del 10 % (<italic>p</italic> = 0,066). En general, podemos concluir que el uso de las redes sociales para conectarse con otras personas no aument&#xf3; de forma consistente la confianza generalizada en los pa&#xed;ses de Asia Oriental.</p>
			<fig id="f2">
				<label>Gr&#xe1;fico 2</label>
				<caption>
					<title>ATT en la confianza generalizada</title>
				</caption>
				<graphic id="gra-2" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf2.png"/>
			</fig>
		</sec>
		<sec id="sec8">
			<title>Tama&#xf1;o de la red</title>
			<p>Finalmente, examinamos el efecto del uso de las redes sociales para conectarse con otras personas sobre el tama&#xf1;o de las redes personales. El marco anal&#xed;tico b&#xe1;sico es el mismo que para los an&#xe1;lisis de participaci&#xf3;n en asociaciones y confianza generalizada, pero agregamos participaci&#xf3;n en asociaciones y confianza generalizada como variables de control. Los resultados del emparejamiento a trav&#xe9;s de la t&#xe9;cnica del vecino m&#xe1;s cercano (NNM) se muestran en la <xref ref-type="table" rid="t3">tabla 3</xref>. Al igual que en el an&#xe1;lisis de la confianza generalizada, hubo un desequilibrio relativamente grande para la variable &#x2018;edad&#x2019; en los datos de Taiw&#xe1;n, pero el equilibrio de las variables de control se redujo, en general, a un nivel aceptable tras el emparejamiento.</p>
			<table-wrap id="t3">
				<label>Tabla 3</label>
				<caption>
					<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis del tama&#xf1;o de la red</title>
				</caption>
				<table>
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					</colgroup>
					<thead>
						<tr>
							<th align="left" rowspan="3"> </th>
							<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n </th>
							<th align="center" colspan="4">Corea del Sur </th>
							<th align="center" colspan="4">China </th>
							<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n </th>
						</tr>
						<tr>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
							<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
							<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
						</tr>
						<tr>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
							<th align="left">Sin Emparejar</th>
							<th align="left">Tras Emparejar</th>
						</tr>
					</thead>
					<tbody>
						<tr>
							<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
							<td align="center">0,297</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,936</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">-0,067</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,003</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,005</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,999</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">-0,056</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,003</td>
							<td align="center">1,000</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Edad</td>
							<td align="center">-0,900</td>
							<td align="center">-0,097</td>
							<td align="center">0,832</td>
							<td align="center">1,106</td>
							<td align="center">-1,190</td>
							<td align="center">-0,155</td>
							<td align="center">1,027</td>
							<td align="center">1,119</td>
							<td align="center">-1,512</td>
							<td align="center">-0,116</td>
							<td align="center">1,067</td>
							<td align="center">0,964</td>
							<td align="center">-1,226</td>
							<td align="center">-0,220</td>
							<td align="center">1,086</td>
							<td align="center">1,197</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
							<td align="center">-0,941</td>
							<td align="center">-0,082</td>
							<td align="center">0,592</td>
							<td align="center">1,054</td>
							<td align="center">-1,190</td>
							<td align="center">-0,132</td>
							<td align="center">0,649</td>
							<td align="center">1,059</td>
							<td align="center">-1,493</td>
							<td align="center">-0,114</td>
							<td align="center">0,626</td>
							<td align="center">0,950</td>
							<td align="center">-1,247</td>
							<td align="center">-0,193</td>
							<td align="center">0,682</td>
							<td align="center">1,106</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Nivel educativo</td>
							<td align="center">0,295</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,775</td>
							<td align="center">1,056</td>
							<td align="center">0,909</td>
							<td align="center">0,011</td>
							<td align="center">0,756</td>
							<td align="center">0,974</td>
							<td align="center">1,101</td>
							<td align="center">0,041</td>
							<td align="center">1,033</td>
							<td align="center">1,043</td>
							<td align="center">1,155</td>
							<td align="center">0,066</td>
							<td align="center">0,634</td>
							<td align="center">0,931</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Clase social subjetiva</td>
							<td align="center">0,140</td>
							<td align="center">0,011</td>
							<td align="center">0,768</td>
							<td align="center">1,553</td>
							<td align="center">0,344</td>
							<td align="center">-0,006</td>
							<td align="center">0,742</td>
							<td align="center">1,251</td>
							<td align="center">0,183</td>
							<td align="center">-0,004</td>
							<td align="center">0,919</td>
							<td align="center">1,197</td>
							<td align="center">0,221</td>
							<td align="center">0,043</td>
							<td align="center">0,618</td>
							<td align="center">1,394</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
							<td align="center">-0,084</td>
							<td align="center">0,014</td>
							<td align="center">0,937</td>
							<td align="center">1,217</td>
							<td align="center">-0,015</td>
							<td align="center">-0,014</td>
							<td align="center">1,073</td>
							<td align="center">1,291</td>
							<td align="center">0,250</td>
							<td align="center">0,008</td>
							<td align="center">0,736</td>
							<td align="center">1,122</td>
							<td align="center">0,380</td>
							<td align="center">0,020</td>
							<td align="center">0,995</td>
							<td align="center">1,289</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Participaci&#xf3;n en asociaciones</td>
							<td align="center">0,132</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,905</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,059</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,045</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,099</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,962</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,245</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,928</td>
							<td align="center">1,000</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Confianza en general</td>
							<td align="center">-0,013</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,994</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">-0,064</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,942</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,002</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">0,999</td>
							<td align="center">1,000</td>
							<td align="center">0,369</td>
							<td align="center">0,000</td>
							<td align="center">1,180</td>
							<td align="center">1,000</td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Observaciones tratadas</td>
							<td align="center" colspan="4">401 </td>
							<td align="center" colspan="4">704 </td>
							<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
							<td align="center" colspan="4">838 </td>
						</tr>
						<tr>
							<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
							<td align="center" colspan="4">401 </td>
							<td align="center" colspan="4">704 </td>
							<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
							<td align="center" colspan="4">838</td>
						</tr>
					</tbody>
				</table>
			</table-wrap>
			<p>El <xref ref-type="fig" rid="f3">gr&#xe1;fico 3</xref> muestra las estimaciones espec&#xed;ficas de ATT basadas en la muestra emparejada para cada pa&#xed;s. Los resultados para el tama&#xf1;o de la red difieren de los de la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza generalizada en que el ATT result&#xf3; en estimaciones positivas para los cuatro pa&#xed;ses y territorios. Para China y Taiw&#xe1;n, el efecto fue significativo al nivel del 5 % (<italic>p</italic> = 0,022 para China y <italic>p</italic> &lt; 0,001 para Taiw&#xe1;n). En Corea del Sur, el efecto no alcanz&#xf3; significaci&#xf3;n estad&#xed;stica, pero en Jap&#xf3;n se estim&#xf3; que el efecto es significativo al nivel del 10 % (<italic>p</italic> = 0,064). En general, los resultados muestran que el uso de las redes sociales para conectarse con otras personas en los cuatro pa&#xed;ses de Asia Oriental aumenta el tama&#xf1;o de las redes personales.</p>
			<fig id="f3">
				<label>Gr&#xe1;fico 3</label>
				<caption>
					<title>ATT en el tama&#xf1;o de la red personal </title>
				</caption>
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			</fig>
		</sec>
		<sec id="sec9" sec-type="conclusions|discussion">
			<title>Discusi&#xf3;n y conclusiones</title>
			<p>En este estudio, usamos datos de la quinta ola del <italic>Asian Barometer Survey</italic> y t&#xe9;cnicas de inferencia causal estad&#xed;stica para examinar si el uso de las redes sociales para conectarse con otras personas aumenta el capital social en cuatro pa&#xed;ses y territorios de Asia Oriental. Los efectos del uso de las redes sociales sobre la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza generalizada fueron mixtos en el mejor de los casos, sin efectos positivos claros y consistentes. Por el contrario, seg&#xfa;n nuestro an&#xe1;lisis, el uso de las redes sociales aument&#xf3; de manera bastante consistente el tama&#xf1;o de la red personal.</p>
			<p>Si bien el uso de Internet y las redes sociales tiene el potencial de aumentar el capital social al fortalecer y expandir las conexiones, no se han observado tales efectos en todas las variables de capital social aparte del tama&#xf1;o de la red. Los efectos que describimos aqu&#xed;, que van de d&#xe9;biles a nulos, contradicen los efectos positivos del uso de Internet sobre el capital social que se describen en estudios anteriores. En la d&#xe9;cada del 2000, cuando las diferencias socioecon&#xf3;micas a&#xfa;n influ&#xed;an tanto en el uso de Internet como en el capital social, es posible que hubiera relaciones espurias que no se controlaron adecuadamente en los an&#xe1;lisis de regresi&#xf3;n de los datos de encuestas. Por ejemplo, como qued&#xf3; demostrado en los primeros estudios sobre la brecha digital, las personas con un nivel socioecon&#xf3;mico m&#xe1;s elevado, con un nivel educativo superior y que viv&#xed;an en &#xe1;reas urbanas usaban Internet de manera m&#xe1;s activa para mantener y expandir sus conexiones con otros de manera m&#xe1;s eficiente (<xref ref-type="bibr" rid="B31">Norris 2001</xref>). Si las variables de control utilizadas en dichos estudios no pudieron controlar por completo las relaciones espurias de las caracter&#xed;sticas demogr&#xe1;ficas, entonces los efectos de confusi&#xf3;n restantes y la dependencia del modelo pueden haber creado una relaci&#xf3;n positiva entre el uso de Internet y el capital social que no exist&#xed;a o no era tan fuerte como parec&#xed;a ser. Es decir, los estudios previos que mostraron un efecto positivo del uso de Internet sobre el capital social pudieron haber descrito falsos positivos porque se basaron en inferencias causales d&#xe9;biles. En este estudio, utilizamos la inferencia causal estad&#xed;stica y t&#xe9;cnicas de emparejamiento para hacer frente a este posible problema, al menos parcialmente.</p>
			<p>Por otra parte, el efecto del uso de Internet sobre el capital social puede haber variado desde principios de la d&#xe9;cada del 2000 como consecuencia de los cambios en la forma de usar Internet. Han pasado m&#xe1;s de diez a&#xf1;os desde el surgimiento generalizado de las redes sociales globales como Facebook y Twitter. Aunque en este tiempo ha existido, sobre todo en Facebook, una eliminaci&#xf3;n de amigos (<italic>unfriending</italic>, en ingl&#xe9;s), las redes de &#x201c;amigos&#x201d; de los usuarios han podido seguir creciendo de forma casi mon&#xf3;tona, siempre que no se hayan eliminado las cuentas de usuario. No obstante, resulta dif&#xed;cil publicar contenido en las redes sociales de forma regular, por el fen&#xf3;meno del agregado de contextos sociales o <italic>context collapse</italic> (<xref ref-type="bibr" rid="B27">Marwick y Boyd 2011</xref>), que se produce cuando se juntan en una misma red social los miembros de la familia y los amigos reales, as&#xed; como compa&#xf1;eros de trabajo y personas menos conocidas. Cuando esto ocurre, muchos lazos en Facebook se vuelven inactivos o latentes (<xref ref-type="bibr" rid="B14">Haythornthwaite 2002</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B22">Levin, Walter y Murnighan 2011</xref>). Por lo tanto, aunque el tama&#xf1;o de la red nominal puede haber aumentado, la comunicaci&#xf3;n activa, que es clave para el capital social, puede no haber crecido de manera proporcional.</p>
			<p>Por otro lado, la comunicaci&#xf3;n activa en l&#xed;nea se ha ido desplazando hacia las aplicaciones de mensajer&#xed;a instant&#xe1;nea m&#xe1;s populares (<xref ref-type="bibr" rid="B33">Quan-Haase 2007</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B43">Valeriani y Vaccari 2017</xref>) porque es m&#xe1;s f&#xe1;cil formar grupos cerrados y, dentro de estos grupos, tener interacciones &#xed;ntimas y homog&#xe9;neas. Esta tendencia es particularmente notable en Asia Oriental. Adem&#xe1;s, los j&#xf3;venes tienden a ser los principales usuarios de las redes sociales y prefieren emplear aplicaciones basadas en im&#xe1;genes, como Instagram y TikTok, en las que es menos probable que ocurran intercambios de opiniones y discusiones a trav&#xe9;s de texto. Estos contextos medi&#xe1;ticos pueden hacer que aquellas expectativas que se ten&#xed;an de Internet al principio sean hoy menos probables. Esto incluir&#xed;a la supresi&#xf3;n de restricciones geogr&#xe1;ficas y temporales, y el aumento de las interacciones con otras personas diferentes a uno mismo con las que no interactuar&#xed;a normalmente. Tambi&#xe9;n es posible que el uso de Internet con el fin de tomar parte en procesos comunicativos colectivos con gente diversa, as&#xed; como la formaci&#xf3;n de relaciones basadas en la confianza generalizada en una esfera p&#xfa;blica <italic>online</italic>, fueran procesos exclusivos de los primeros usuarios de Internet. A medida que Internet se ha vuelto m&#xe1;s popular, su valor como medio para acumular capital social y como infraestructura de la esfera p&#xfa;blica pueden haberse diluido.</p>
			<p>Otra contribuci&#xf3;n de este estudio es su enfoque centrado en los pa&#xed;ses de Asia Oriental. Debido a que la mayor&#xed;a de los estudios previos sobre los efectos del uso de Internet en el capital social se realizaron en EE. UU. y en Europa, cabe la posibilidad de que los efectos d&#xe9;biles o nulos que hemos encontrado en este estudio se expliquen por las diferencias culturales. Por ejemplo, se sabe que en Asia Oriental hay menos movilidad en las relaciones personales que en Am&#xe9;rica del Norte (<xref ref-type="bibr" rid="B38">Schug <italic>et al</italic>., 2009</xref>). En Asia Oriental es menos probable que haya cambios en las relaciones personales por cambios de domicilio o de trabajo. As&#xed; mismo, en Asia Oriental tambi&#xe9;n predominan m&#xe1;s las relaciones de compromiso de larga duraci&#xf3;n. En este contexto social, es posible que las oportunidades para que Internet promueva la participaci&#xf3;n en asociaciones o aumente la confianza generalizada sean menores. Tambi&#xe9;n nos parece interesante apuntar que las estimaciones puntuales del efecto promedio del tratamiento en los encuestados tratados (ATT) fueran negativas para algunas de las medidas (v&#xe9;anse los gr&#xe1;ficos 1 y 2). <xref ref-type="bibr" rid="B46">Yamagishi (2011)</xref> propone que cuando las personas est&#xe1;n acostumbradas a un entorno en el que la confianza est&#xe1; asegurada por relaciones de compromiso de larga duraci&#xf3;n, como en Asia Oriental, puede que sean menos propensas a tener relaciones de cooperaci&#xf3;n con extra&#xf1;os, lo que conduce a un nivel bajo de confianza generalizada. Siguiendo este razonamiento, si las personas en Asia Oriental usan las redes sociales para fortalecer y consolidar relaciones de compromiso, y no las usan para crear nuevos v&#xed;nculos con gente diferente, entonces es posible que indicadores de capital social como la confianza generalizada disminuyan a medida que aumenta el uso de las redes sociales.</p>
			<p>En conclusi&#xf3;n, en este estudio hemos usado la inferencia causal estad&#xed;stica para examinar la relaci&#xf3;n entre las redes sociales y el capital social en Asia Oriental. Los resultados muestran que el efecto del uso de las redes sociales sobre la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza generalizada fue mixto y no concluyente, mientras que el efecto sobre el tama&#xf1;o de la red fue, en general, positivo. En el futuro, los estudios en este &#xe1;mbito deber&#xed;an explorar las diferencias entre las redes sociales semip&#xfa;blicas y las plataformas de mensajer&#xed;a instant&#xe1;nea, las diferencias entre el capital social v&#xed;nculo y puente y la posibilidad de generalizar los resultados en diferentes contextos culturales.</p>
		</sec>
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	<back>
		<ack>
			<title>Agradecimientos</title>
			<p>Nos gustar&#xed;a expresar nuestro m&#xe1;s profundo agradecimiento a todos los miembros del proyecto <italic>Asian Barometer Survey</italic> por poner sus datos a nuestra disposici&#xf3;n.</p>
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							<given-names>K.</given-names>
						</string-name>
					</person-group>
					<year>2003</year>
					<article-title>The social affordances of the internet for networked individualism</article-title>
					<source>Journal of Computer-Mediated Communication</source>
					<volume>8</volume>
					<issue>3</issue>
					<pub-id pub-id-type="doi">10.1111/j.1083-6101.2003.tb00216.x</pub-id>
				</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B46">
				<mixed-citation publication-type="book">
					<person-group person-group-type="author">
						<string-name>
							<surname>Yamagishi</surname>
							<given-names>T.</given-names>
						</string-name>
					</person-group>
					<year>2011</year>
					<source>Trust: The Evolutionary Game of Mind and Society</source>
					<publisher-loc>New York</publisher-loc>
					<publisher-name>Springer</publisher-name>
				</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B47">
				<mixed-citation publication-type="journal">
					<person-group person-group-type="author">
						<string-name>
							<surname>Yuki</surname>
							<given-names>M.</given-names>
						</string-name>
						<string-name>
							<surname>Schug</surname>
							<given-names>J.</given-names>
						</string-name>
					</person-group>
					<year>2020</year>
					<article-title>Psychological consequences of relational mobility</article-title>
					<source>Current Opinion in Psychology</source>
					<volume>32</volume>
					<fpage>129</fpage>
					<lpage>132</lpage>
					<pub-id pub-id-type="doi">10.1016/j.copsyc.2019.07.029</pub-id>
				</mixed-citation>
			</ref>
		</ref-list>
		<app-group>
			<label>Ap&#xe9;ndices</label>
			<app id="app1">
				<label>A1.</label>
				<title>Estimaciones MCO</title>
				<table-wrap id="t4">
					<label>Tabla A1</label>
					<caption>
						<title>Estimaci&#xf3;n MCO sobre participaci&#xf3;n en asociaciones </title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="2">VD: Participaci&#xf3;n en asociaciones </th>
								<th align="center">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center">Corea del Sur</th>
								<th align="center">China</th>
								<th align="center">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="4">Coef. (B) </th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Uso de las redes sociales para conectarse con otras personas</td>
								<td align="center">0,105**</td>
								<td align="center">0,049</td>
								<td align="center">0,013*</td>
								<td align="center">0,059</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,037)</td>
								<td align="center">(0,031)</td>
								<td align="center">(0,006)</td>
								<td align="center">(0,039)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,083*</td>
								<td align="center">-0,048+</td>
								<td align="center">0,002</td>
								<td align="center">-0,019</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,034)</td>
								<td align="center">(0,026)</td>
								<td align="center">(0,005)</td>
								<td align="center">(0,030)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Edad</td>
								<td align="center">0,025**</td>
								<td align="center">0,027**</td>
								<td align="center">-0,000</td>
								<td align="center">0,007</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,006)</td>
								<td align="center">(0,005)</td>
								<td align="center">(0,001)</td>
								<td align="center">(0,005)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Edad al cuadrado</td>
								<td align="center">-0,000**</td>
								<td align="center">-0,000**</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">-0,000</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,013</td>
								<td align="center">0,053+</td>
								<td align="center">0,011**</td>
								<td align="center">0,042</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,030)</td>
								<td align="center">(0,032)</td>
								<td align="center">(0,004)</td>
								<td align="center">(0,026)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,103</td>
								<td align="center">0,290**</td>
								<td align="center">0,012</td>
								<td align="center">0,252**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,109)</td>
								<td align="center">(0,082)</td>
								<td align="center">(0,013)</td>
								<td align="center">(0,084)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">0,202**</td>
								<td align="center">-0,016</td>
								<td align="center">0,027**</td>
								<td align="center">0,213**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,068)</td>
								<td align="center">(0,058)</td>
								<td align="center">(0,008)</td>
								<td align="center">(0,055)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Confianza en general</td>
								<td align="center">0,069*</td>
								<td align="center">0,151**</td>
								<td align="center">-0,001</td>
								<td align="center">0,001</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,034)</td>
								<td align="center">(0,029)</td>
								<td align="center">(0,005)</td>
								<td align="center">(0,030)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,161*</td>
								<td align="center">0,391**</td>
								<td align="center">0,006</td>
								<td align="center">0,094+</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,067)</td>
								<td align="center">(0,066)</td>
								<td align="center">(0,011)</td>
								<td align="center">(0,051)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Constante</td>
								<td align="center">-0,478**</td>
								<td align="center">-0,735**</td>
								<td align="center">-0,019</td>
								<td align="center">0,059</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,166)</td>
								<td align="center">(0,119)</td>
								<td align="center">(0,023)</td>
								<td align="center">(0,138)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones</td>
								<td align="center">944</td>
								<td align="center">1.246</td>
								<td align="center">4.172</td>
								<td align="center">1.175</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">R <sup>2</sup>
								</td>
								<td align="center">0.107</td>
								<td align="center">0.109</td>
								<td align="center">0.009</td>
								<td align="center">0.050</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN1">
							<p>Errores est&#xe1;ndares entre par&#xe9;ntesis</p>
						</fn>
						<fn id="TFN2">
							<p>** p &lt; 0,01, * p &lt; 0,05, + p &lt; 0,1</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t5">
					<label>Tabla A2</label>
					<caption>
						<title>Estimaci&#xf3;n MCO sobre confianza generalizada</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="2">VD: Confianza generalizada</th>
								<th align="center">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center">Corea del Sur</th>
								<th align="center">China</th>
								<th align="center">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="4">Coef. (B) </th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Uso de las redes sociales para conectarse con otras personas</td>
								<td align="center">0,026</td>
								<td align="center">-0,048</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,049</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,037)</td>
								<td align="center">(0,030)</td>
								<td align="center">(0,021)</td>
								<td align="center">(0,039)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,015</td>
								<td align="center">0,024</td>
								<td align="center">0,010</td>
								<td align="center">-0,060*</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,035)</td>
								<td align="center">(0,027)</td>
								<td align="center">(0,016)</td>
								<td align="center">(0,030)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Edad</td>
								<td align="center">0,006</td>
								<td align="center">-0,009+</td>
								<td align="center">0,004</td>
								<td align="center">0,002</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,006)</td>
								<td align="center">(0,005)</td>
								<td align="center">(0,003)</td>
								<td align="center">(0,005)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Edad al cuadrado</td>
								<td align="center">-0,000</td>
								<td align="center">0,000+</td>
								<td align="center">-0,000</td>
								<td align="center">-0,000</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,016</td>
								<td align="center">0,011</td>
								<td align="center">0,070**</td>
								<td align="center">0,112**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,031)</td>
								<td align="center">(0,031)</td>
								<td align="center">(0,014)</td>
								<td align="center">(0,027)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,171</td>
								<td align="center">0,031</td>
								<td align="center">0,255**</td>
								<td align="center">0,316**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,105)</td>
								<td align="center">(0,085)</td>
								<td align="center">(0,044)</td>
								<td align="center">(0,079)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">0,168*</td>
								<td align="center">0,126*</td>
								<td align="center">0,094**</td>
								<td align="center">0,060</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,067)</td>
								<td align="center">(0,057)</td>
								<td align="center">(0,032)</td>
								<td align="center">(0,055)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Participaci&#xf3;n en asociaciones </td>
								<td align="center">0,074*</td>
								<td align="center">0,153**</td>
								<td align="center">-0,010</td>
								<td align="center">0,001</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,036)</td>
								<td align="center">(0,029)</td>
								<td align="center">(0,050)</td>
								<td align="center">(0,030)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,155*</td>
								<td align="center">0,073</td>
								<td align="center">0,061+</td>
								<td align="center">0,072</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,067)</td>
								<td align="center">(0,068)</td>
								<td align="center">(0,032)</td>
								<td align="center">(0,051)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Constante</td>
								<td align="center">-0,215</td>
								<td align="center">0,356**</td>
								<td align="center">0,150*</td>
								<td align="center">0,048</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,163)</td>
								<td align="center">(0,132)</td>
								<td align="center">(0,070)</td>
								<td align="center">(0,138)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones</td>
								<td align="center">944</td>
								<td align="center">1,246</td>
								<td align="center">4,172</td>
								<td align="center">1,175</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">R2</td>
								<td align="center">0.050</td>
								<td align="center">0.035</td>
								<td align="center">0.030</td>
								<td align="center">0.074</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN3">
							<p>Errores est&#xe1;ndares entre par&#xe9;ntesis</p>
						</fn>
						<fn id="TFN4">
							<p>** p &lt; 0,01, * p &lt; 0,05, + p &lt; 0,1</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t6">
					<label>Tabla A3</label>
					<caption>
						<title>Estimaci&#xf3;n MCO sobre el tama&#xf1;o de la red personal</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
							<col/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="2">VD: Tama&#xf1;o de la red personal</th>
								<th align="center">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center">Corea del Sur</th>
								<th align="center">China</th>
								<th align="center">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="4">Coef. (B) </th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Uso de las redes sociales para conectarse con otras personas</td>
								<td align="center">0,030</td>
								<td align="center">0,049**</td>
								<td align="center">0,043**</td>
								<td align="center">0,107**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,023)</td>
								<td align="center">(0,014)</td>
								<td align="center">(0,011)</td>
								<td align="center">(0,024)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">-0,011</td>
								<td align="center">-0,033**</td>
								<td align="center">-0,048**</td>
								<td align="center">-0,034+</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,021)</td>
								<td align="center">(0,012)</td>
								<td align="center">(0,008)</td>
								<td align="center">(0,018)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Edad</td>
								<td align="center">0,006</td>
								<td align="center">-0,002</td>
								<td align="center">0,005**</td>
								<td align="center">0,011**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,004)</td>
								<td align="center">(0,002)</td>
								<td align="center">(0,001)</td>
								<td align="center">(0,003)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Edad al cuadrado</td>
								<td align="center">-0,000**</td>
								<td align="center">-0,000</td>
								<td align="center">-0,000**</td>
								<td align="center">-0,000**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
								<td align="center">(0,000)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,025</td>
								<td align="center">-0,030*</td>
								<td align="center">0,007</td>
								<td align="center">-0,013</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,018)</td>
								<td align="center">(0,014)</td>
								<td align="center">(0,007)</td>
								<td align="center">(0,016)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,046</td>
								<td align="center">0,044</td>
								<td align="center">0,100**</td>
								<td align="center">0,166**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,066)</td>
								<td align="center">(0,036)</td>
								<td align="center">(0,023)</td>
								<td align="center">(0,047)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Inter&#xe9;s en la pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,030</td>
								<td align="center">0,084**</td>
								<td align="center">0,019</td>
								<td align="center">-0,015</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,042)</td>
								<td align="center">(0,026)</td>
								<td align="center">(0,017)</td>
								<td align="center">(0,033)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Participaci&#xf3;n en asociaciones </td>
								<td align="center">0,055*</td>
								<td align="center">0,076**</td>
								<td align="center">0,016</td>
								<td align="center">0,033+</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,023)</td>
								<td align="center">(0,013)</td>
								<td align="center">(0,030)</td>
								<td align="center">(0,018)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Confianza en general</td>
								<td align="center">0,050*</td>
								<td align="center">0,014</td>
								<td align="center">0,015+</td>
								<td align="center">0,025</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,022)</td>
								<td align="center">(0,013)</td>
								<td align="center">(0,008)</td>
								<td align="center">(0,018)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left" rowspan="2">Constante</td>
								<td align="center">0,217*</td>
								<td align="center">0,253**</td>
								<td align="center">0,102**</td>
								<td align="center">0,031</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="center">(0,101)</td>
								<td align="center">(0,060)</td>
								<td align="center">(0,037)</td>
								<td align="center">(0,077)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones</td>
								<td align="center">944</td>
								<td align="center">1.246</td>
								<td align="center">4.172</td>
								<td align="center">1.175</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">R2</td>
								<td align="center">0.146</td>
								<td align="center">0.094</td>
								<td align="center">0.052</td>
								<td align="center">0.067</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN5">
							<p>Errores est&#xe1;ndares entre par&#xe9;ntesis</p>
						</fn>
						<fn id="TFN6">
							<p>** p &lt; 0,01, * p &lt; 0,05, + p &lt; 0,1</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
			</app>
			<app id="app2">
				<label>A2.</label>
				<title>Emparejamiento usando puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n (<italic>propensity score matching</italic>)</title>				
				<p>Como verificaci&#xf3;n de robustez, estimamos los efectos del tratamiento mediante el emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n. Esta se calcula usando una regresi&#xf3;n log&#xed;stica con el tratamiento (es decir, el uso de las redes sociales para conectarse con personas) como variable dependiente y las variables de control como variables independientes. Cuando se estima el efecto del tratamiento sobre la participaci&#xf3;n en asociaciones, los otros dos &#xed;ndices de capital social (es decir, la confianza generalizada y el tama&#xf1;o de la red personal) se incluyen como variables de control, lo que hace esta t&#xe9;cnica consistente con la estrategia anal&#xed;tica del emparejamiento de Mahalanobis que se usa en el art&#xed;culo. De manera similar, la participaci&#xf3;n en asociaciones y el tama&#xf1;o de la red personal se incluyen como variables de control cuando se estima el efecto del tratamiento sobre la confianza generalizada, mientras que la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza generalizada se incluyen como variables de control cuando se estima el efecto del tratamiento sobre el tama&#xf1;o de la red personal. Por cada encuestado que usa las redes sociales para conectarse con las personas, creamos una pareja con un no usuario usando la puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n m&#xe1;s similar y, as&#xed;, estimamos el efecto promedio del tratamiento en los encuestados tratados (ATT). De esta forma, algunos no usuarios se utilizaron en m&#xe1;s de una pareja. Los efectos estimados del tratamiento se presentan en los gr&#xe1;ficos <xref ref-type="fig" rid="f4">A2.1</xref>, <xref ref-type="fig" rid="f5">A2.2</xref> y <xref ref-type="fig" rid="f6">A2.3</xref>, que son razonablemente similares a los <xref ref-type="fig" rid="f1">gr&#xe1;ficos 1</xref>, <xref ref-type="fig" rid="f2">2</xref> y <xref ref-type="fig" rid="f3">3</xref> del art&#xed;culo principal. La reducci&#xf3;n del desequilibrio de las variables de control se muestra en las <xref ref-type="table" rid="t7">tablas A2.1</xref>, <xref ref-type="table" rid="t8">A2.2</xref> y <xref ref-type="table" rid="t9">A2.3</xref>.</p>
				<fig id="f4">
					<label>Gr&#xe1;fico A2.1</label>
					<caption>
						<title>ATT en la participaci&#xf3;n en asociaciones</title>
						<p>(emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n)</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-4" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf4.png"/>
				</fig>
				<fig id="f5">
					<label>Gr&#xe1;fico A2.2</label>
					<caption>
						<title>ATT en la confianza generalizada</title>
						<p>(emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n)</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-5" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf5.png"/>
				</fig>
				<fig id="f6">
					<label>Gr&#xe1;fico A2.3</label>
					<caption>
						<title>ATT en el tama&#xf1;o de la red personal</title>
						<p>(emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n)</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-6" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf6.png"/>
				</fig>
				<table-wrap id="t7">
					<label>Tabla A2.1</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis de la participaci&#xf3;n en asociaciones (emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n)</title>
					</caption>
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							<tr>
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								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n </th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur </th>
								<th align="center" colspan="4">China </th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">0,021</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">0,990</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,154</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,028</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">-0,062</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,009</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,112</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,010</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,051</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">1,272</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,025</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">1,178</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">-0,027</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">1,054</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,028</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">1,035</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,017</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">1,190</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">1,131</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">-0,016</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">1,085</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">-0,022</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">1,023</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">-0,232</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">0,959</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">-0,011</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,982</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">-0,039</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">-0,083</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">0,991</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">-0,032</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">0,985</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">-0,156</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">0,836</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">-0,048</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">0,899</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">-0,027</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">0,891</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">0,097</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">0,939</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">-0,125</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,009</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,059</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">0,964</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">-0,065</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">1,036</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Confianza en general</td>
								<td align="center">-0,013</td>
								<td align="center">0,073</td>
								<td align="center">0,994</td>
								<td align="center">1,048</td>
								<td align="center">-0,064</td>
								<td align="center">0,026</td>
								<td align="center">0,942</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">0,002</td>
								<td align="center">0,003</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">0,369</td>
								<td align="center">0,050</td>
								<td align="center">1,180</td>
								<td align="center">1,007</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,447</td>
								<td align="center">0,080</td>
								<td align="center">1,344</td>
								<td align="center">1,050</td>
								<td align="center">0,376</td>
								<td align="center">0,136</td>
								<td align="center">1,306</td>
								<td align="center">1,327</td>
								<td align="center">0,343</td>
								<td align="center">0,023</td>
								<td align="center">1,214</td>
								<td align="center">0,886</td>
								<td align="center">0,461</td>
								<td align="center">0,076</td>
								<td align="center">1,140</td>
								<td align="center">0,985</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas </td>
								<td align="center" colspan="4">401 </td>
								<td align="center" colspan="4">704 </td>
								<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
								<td align="center" colspan="4">838 </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401 </td>
								<td align="center" colspan="4">704 </td>
								<td align="center" colspan="4">2.521</td>
								<td align="center" colspan="4">838</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t8">
					<label>Tabla A2.2</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis de la confianza generalizada (emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n)</title>
					</caption>
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							<tr>
								<th align="left" rowspan="3"> </th>
								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n </th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur </th>
								<th align="center" colspan="4">China </th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n </th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza </th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas </th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">0,072</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">0,968</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,105</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,014</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">-0,026</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">-0,019</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,001</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,019</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">1,093</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,061</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">1,135</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">-0,018</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,014</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">1,121</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,006</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">1,047</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,039</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">1,071</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">-0,016</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">1,020</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">0,003</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">1,088</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">-0,168</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">1,083</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">0,031</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,917</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">-0,047</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">0,960</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">-0,083</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">1,018</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">-0,173</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">0,818</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">-0,187</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">0,793</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">-0,055</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">0,955</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">-0,038</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">1,143</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">-0,072</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">1,173</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">-0,119</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,132</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,024</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">0,979</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">-0,019</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">0,983</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Participaci&#xf3;n en asociaciones</td>
								<td align="center">0,132</td>
								<td align="center">0,043</td>
								<td align="center">0,905</td>
								<td align="center">0,963</td>
								<td align="center">0,059</td>
								<td align="center">-0,092</td>
								<td align="center">1,045</td>
								<td align="center">0,948</td>
								<td align="center">0,099</td>
								<td align="center">0,074</td>
								<td align="center">1,962</td>
								<td align="center">1,604</td>
								<td align="center">0,245</td>
								<td align="center">-0,116</td>
								<td align="center">0,928</td>
								<td align="center">1,082</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,447</td>
								<td align="center">0,065</td>
								<td align="center">1,344</td>
								<td align="center">1,152</td>
								<td align="center">0,376</td>
								<td align="center">0,004</td>
								<td align="center">1,306</td>
								<td align="center">1,271</td>
								<td align="center">0,343</td>
								<td align="center">0,067</td>
								<td align="center">1,214</td>
								<td align="center">0,933</td>
								<td align="center">0,461</td>
								<td align="center">0,208</td>
								<td align="center">1,140</td>
								<td align="center">1,010</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401 </td>
								<td align="center" colspan="4">704 </td>
								<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
								<td align="center" colspan="4">838 </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401 </td>
								<td align="center" colspan="4">704 </td>
								<td align="center" colspan="4">2.521 </td>
								<td align="center" colspan="4">838</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t9">
					<label>Tabla A2.3</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis del tama&#xf1;o de la red (emparejamiento por puntuaci&#xf3;n de propensi&#xf3;n)</title>
					</caption>
					<table>
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							<tr>
								<th align="left" rowspan="3"> </th>
								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur</th>
								<th align="center" colspan="4">China</th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">-0,026</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">1,015</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,108</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,014</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">-0,133</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,029</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,069</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,003</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,082</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">1,157</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,025</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">1,106</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">0,007</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">1,051</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,085</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">1,220</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,060</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">1,129</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,009</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">1,115</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">0,015</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">1,070</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">1,206</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">-0,090</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">1,031</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">-0,011</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,960</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">-0,026</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">0,956</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">-0,039</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">1,062</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">-0,049</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">0,712</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">-0,043</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">0,890</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">0,020</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">0,922</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">0,085</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">1,256</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">-0,039</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">0,997</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">-0,020</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,089</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,104</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">0,971</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">-0,061</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">1,058</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Participaci&#xf3;n en asociaciones</td>
								<td align="center">0,132</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,905</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,059</td>
								<td align="center">-0,003</td>
								<td align="center">1,045</td>
								<td align="center">0,998</td>
								<td align="center">0,099</td>
								<td align="center">0,074</td>
								<td align="center">1,962</td>
								<td align="center">1,604</td>
								<td align="center">0,245</td>
								<td align="center">-0,098</td>
								<td align="center">0,928</td>
								<td align="center">1,067</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Confianza en general</td>
								<td align="center">-0,013</td>
								<td align="center">-0,051</td>
								<td align="center">0,994</td>
								<td align="center">0,974</td>
								<td align="center">-0,064</td>
								<td align="center">0,088</td>
								<td align="center">0,942</td>
								<td align="center">1,102</td>
								<td align="center">0,002</td>
								<td align="center">0,063</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">0,988</td>
								<td align="center">0,369</td>
								<td align="center">0,072</td>
								<td align="center">1,180</td>
								<td align="center">1,011</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401</td>
								<td align="center" colspan="4">704</td>
								<td align="center" colspan="4">2.521</td>
								<td align="center" colspan="4">838</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">401</td>
								<td align="center" colspan="4">704</td>
								<td align="center" colspan="4">2.521</td>
								<td align="center" colspan="4">838</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
			</app>
			<app id="app3">
				<label>A3.</label>
				<title>Emparejamiento <italic>kernel</italic></title>				
				<p>Estimamos los efectos del tratamiento usando el algoritmo de emparejamiento <italic>kernel</italic> para una verificaci&#xf3;n de robustez. Usamos la misma m&#xe9;trica de Mahalanobis para crear pares, con el objetivo de ser consistentes con los an&#xe1;lisis presentados en el art&#xed;culo principal. El algoritmo de emparejamiento <italic>kernel</italic> da mayor peso a los casos de control con menores distancias de Mahalanobis. Seleccionamos el ancho de banda utilizando la funci&#xf3;n <italic>kernel</italic> de Epanechnikov. Cuando se estima el efecto del tratamiento sobre la participaci&#xf3;n en asociaciones, los otros dos &#xed;ndices de capital social (es decir, la confianza generalizada y el tama&#xf1;o de la red personal) se incluyen como variables de control, lo que hace este an&#xe1;lisis consistente con la estrategia anal&#xed;tica del emparejamiento de Mahalanobis que presentamos en el art&#xed;culo. Del mismo modo, la participaci&#xf3;n en asociaciones y el tama&#xf1;o de la red personal se incluyen como variables de control cuando se estima el efecto del tratamiento sobre la confianza generalizada, mientras que la participaci&#xf3;n en asociaciones y la confianza generalizada se incluyen como variables de control cuando se estima el efecto del tratamiento sobre el tama&#xf1;o de la red personal. Los efectos de tratamiento estimados (ATT) se presentan en los <xref ref-type="fig" rid="f8">gr&#xe1;ficos A3.1</xref>, <xref ref-type="fig" rid="f9">A3.2</xref> y <xref ref-type="fig" rid="f10">A3.3</xref>, que son bastante consistentes con los <xref ref-type="fig" rid="f1">gr&#xe1;ficos 1</xref>, <xref ref-type="fig" rid="f2">2</xref> y <xref ref-type="fig" rid="f3">3</xref> en el art&#xed;culo. La reducci&#xf3;n del desequilibrio en las variables de control se muestra en las <xref ref-type="table" rid="t10">tablas A3.1</xref>, <xref ref-type="table" rid="t11">A3.2</xref> y <xref ref-type="table" rid="t12">A3.3</xref>.</p>
				<fig id="f8">
					<label>Gr&#xe1;fico A3.1</label>
					<caption>
						<title>ATT en la participaci&#xf3;n en asociaciones</title>
						<p>(emparejamiento <italic>kernel</italic>)</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-7" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf8.png"/>
				</fig>
				<fig id="f9">
					<label>Gr&#xe1;fico A3.2</label>
					<caption>
						<title>ATT en la confianza generalizada</title>
						<p>(emparejamiento kernel)</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-8" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf9.png"/>
				</fig>
				<fig id="f10">
					<label>Gr&#xe1;fico A3.3</label>
					<caption>
						<title>ATT sobre el tama&#xf1;o de la red personal</title>
						<p>(emparejamiento kernel)</p>
					</caption>
					<graphic id="gra-9" xlink:href="RIS-80-04-e215-gf10.png"/>
				</fig>
				<table-wrap id="t10">
					<label>Tabla A3.1</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis de la participaci&#xf3;n en asociaciones (emparejamiento <italic>kernel</italic>)</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
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						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="3"> </th>
								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur</th>
								<th align="center" colspan="4">China</th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">0,067</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">0,970</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,004</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">-0,004</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,050</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">0,999</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,281</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">0,930</td>
								<td align="center">-1,190</td>
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								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">0,952</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">-0,553</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">0,835</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,426</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">0,999</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,272</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">0,848</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,422</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">0,847</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">-0,506</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">0,772</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">-0,392</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">0,924</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">0,042</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">1,074</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">0,309</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,924</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">0,507</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">0,972</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">0,404</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">0,787</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">0,052</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">1,270</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">0,105</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">1,051</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">0,090</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">1,298</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">0,112</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">1,322</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">-0,034</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">1,236</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">0,008</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,229</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,181</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">1,131</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">0,127</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">1,362</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Confianza en general</td>
								<td align="center">-0,013</td>
								<td align="center">0,030</td>
								<td align="center">0,994</td>
								<td align="center">1,019</td>
								<td align="center">-0,064</td>
								<td align="center">0,040</td>
								<td align="center">0,942</td>
								<td align="center">1,044</td>
								<td align="center">0,002</td>
								<td align="center">0,001</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,369</td>
								<td align="center">0,172</td>
								<td align="center">1,180</td>
								<td align="center">1,041</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,447</td>
								<td align="center">0,207</td>
								<td align="center">1,344</td>
								<td align="center">1,260</td>
								<td align="center">0,376</td>
								<td align="center">0,247</td>
								<td align="center">1,306</td>
								<td align="center">1,352</td>
								<td align="center">0,343</td>
								<td align="center">0,208</td>
								<td align="center">1,214</td>
								<td align="center">1,187</td>
								<td align="center">0,461</td>
								<td align="center">0,289</td>
								<td align="center">1,140</td>
								<td align="center">1,292</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas</td>
								<td align="center" colspan="4">399</td>
								<td align="center" colspan="4">701</td>
								<td align="center" colspan="4">2.508</td>
								<td align="center" colspan="4">836</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">531</td>
								<td align="center" colspan="4">532</td>
								<td align="center" colspan="4">1.630</td>
								<td align="center" colspan="4">334</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Ancho de banda (<italic>bandwidth</italic>)</td>
								<td align="center" colspan="4">2,789</td>
								<td align="center" colspan="4">2,972</td>
								<td align="center" colspan="4">2,580</td>
								<td align="center" colspan="4">3,037</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t11">
					<label>Tabla A3.2</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis de la confianza generalizada (emparejamiento <italic>kernel</italic>)</title>
					</caption>
					<table>
						<colgroup>
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						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="3"> </th>
								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur</th>
								<th align="center" colspan="4">China</th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">0,080</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">0,965</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,001</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,044</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">0,999</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,314</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">0,910</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,439</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">0,940</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">-0,467</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">0,830</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,452</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">1,013</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,307</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">0,823</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,404</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">0,848</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">-0,427</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">0,784</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">-0,415</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">0,919</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">0,061</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">1,081</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">0,302</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,931</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">0,440</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">0,984</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">0,418</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">0,777</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">0,044</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">1,279</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">0,105</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">1,105</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">0,085</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">1,315</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">0,109</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">1,317</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">-0,054</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">1,221</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">0,015</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,207</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,157</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">1,148</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">0,133</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">1,362</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Participaci&#xf3;n en asociaciones</td>
								<td align="center">0,132</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">0,905</td>
								<td align="center">0,996</td>
								<td align="center">0,059</td>
								<td align="center">0,063</td>
								<td align="center">1,045</td>
								<td align="center">1,048</td>
								<td align="center">0,099</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">1,962</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,245</td>
								<td align="center">-0,020</td>
								<td align="center">0,928</td>
								<td align="center">1,010</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Tama&#xf1;o de la red personal</td>
								<td align="center">0,447</td>
								<td align="center">0,210</td>
								<td align="center">1,344</td>
								<td align="center">1,264</td>
								<td align="center">0,376</td>
								<td align="center">0,238</td>
								<td align="center">1,306</td>
								<td align="center">1,324</td>
								<td align="center">0,343</td>
								<td align="center">0,186</td>
								<td align="center">1,214</td>
								<td align="center">1,135</td>
								<td align="center">0,461</td>
								<td align="center">0,292</td>
								<td align="center">1,140</td>
								<td align="center">1,285</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas</td>
								<td align="center" colspan="4">396</td>
								<td align="center" colspan="4">701</td>
								<td align="center" colspan="4">2.484</td>
								<td align="center" colspan="4">836</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">531</td>
								<td align="center" colspan="4">528</td>
								<td align="center" colspan="4">1.623</td>
								<td align="center" colspan="4">334</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Ancho de banda (<italic>bandwidth</italic>)</td>
								<td align="center" colspan="4">2,862</td>
								<td align="center" colspan="4">2,954</td>
								<td align="center" colspan="4">2,340</td>
								<td align="center" colspan="4">3,136</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
				</table-wrap>
				<table-wrap id="t12">
					<label>Tabla A3.3</label>
					<caption>
						<title>Comparativa de variables de control para el an&#xe1;lisis del tama&#xf1;o de la red (emparejamiento <italic>kernel</italic>)</title>
					</caption>
					<table>
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						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="left" rowspan="3"> </th>
								<th align="center" colspan="4">Jap&#xf3;n</th>
								<th align="center" colspan="4">Corea del Sur</th>
								<th align="center" colspan="4">China</th>
								<th align="center" colspan="4">Taiw&#xe1;n</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
								<th align="center" colspan="2">Diferencias estandarizadas</th>
								<th align="center" colspan="2">Ratio de varianza</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
								<th align="left">Sin Emparejar</th>
								<th align="left">Tras Emparejar</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Sexo (Mujer)</td>
								<td align="center">0,297</td>
								<td align="center">0,070</td>
								<td align="center">0,936</td>
								<td align="center">0,968</td>
								<td align="center">-0,067</td>
								<td align="center">0,007</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,005</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">-0,056</td>
								<td align="center">0,042</td>
								<td align="center">1,003</td>
								<td align="center">0,999</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad</td>
								<td align="center">-0,900</td>
								<td align="center">-0,296</td>
								<td align="center">0,832</td>
								<td align="center">0,915</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,394</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">0,938</td>
								<td align="center">-1,512</td>
								<td align="center">-0,439</td>
								<td align="center">1,067</td>
								<td align="center">0,834</td>
								<td align="center">-1,226</td>
								<td align="center">-0,397</td>
								<td align="center">1,086</td>
								<td align="center">1,012</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Edad (al cuadrado)</td>
								<td align="center">-0,941</td>
								<td align="center">-0,289</td>
								<td align="center">0,592</td>
								<td align="center">0,828</td>
								<td align="center">-1,190</td>
								<td align="center">-0,362</td>
								<td align="center">0,649</td>
								<td align="center">0,856</td>
								<td align="center">-1,493</td>
								<td align="center">-0,400</td>
								<td align="center">0,626</td>
								<td align="center">0,791</td>
								<td align="center">-1,247</td>
								<td align="center">-0,362</td>
								<td align="center">0,682</td>
								<td align="center">0,933</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Nivel educativo</td>
								<td align="center">0,295</td>
								<td align="center">0,043</td>
								<td align="center">0,775</td>
								<td align="center">1,070</td>
								<td align="center">0,909</td>
								<td align="center">0,269</td>
								<td align="center">0,756</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">1,101</td>
								<td align="center">0,409</td>
								<td align="center">1,033</td>
								<td align="center">0,977</td>
								<td align="center">1,155</td>
								<td align="center">0,364</td>
								<td align="center">0,634</td>
								<td align="center">0,783</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Clase social subjetiva</td>
								<td align="center">0,140</td>
								<td align="center">0,041</td>
								<td align="center">0,768</td>
								<td align="center">1,301</td>
								<td align="center">0,344</td>
								<td align="center">0,110</td>
								<td align="center">0,742</td>
								<td align="center">1,091</td>
								<td align="center">0,183</td>
								<td align="center">0,071</td>
								<td align="center">0,919</td>
								<td align="center">1,273</td>
								<td align="center">0,221</td>
								<td align="center">0,102</td>
								<td align="center">0,618</td>
								<td align="center">1,358</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Inter&#xe9;s en pol&#xed;tica</td>
								<td align="center">-0,084</td>
								<td align="center">-0,053</td>
								<td align="center">0,937</td>
								<td align="center">1,227</td>
								<td align="center">-0,015</td>
								<td align="center">0,014</td>
								<td align="center">1,073</td>
								<td align="center">1,227</td>
								<td align="center">0,250</td>
								<td align="center">0,148</td>
								<td align="center">0,736</td>
								<td align="center">1,145</td>
								<td align="center">0,380</td>
								<td align="center">0,118</td>
								<td align="center">0,995</td>
								<td align="center">1,360</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Participaci&#xf3;n en asociaciones</td>
								<td align="center">0,132</td>
								<td align="center">0,008</td>
								<td align="center">0,905</td>
								<td align="center">0,994</td>
								<td align="center">0,059</td>
								<td align="center">0,038</td>
								<td align="center">1,045</td>
								<td align="center">1,027</td>
								<td align="center">0,099</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">1,962</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,245</td>
								<td align="center">-0,017</td>
								<td align="center">0,928</td>
								<td align="center">1,008</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Confianza en general</td>
								<td align="center">-0,013</td>
								<td align="center">0,033</td>
								<td align="center">0,994</td>
								<td align="center">1,021</td>
								<td align="center">-0,064</td>
								<td align="center">0,034</td>
								<td align="center">0,942</td>
								<td align="center">1,037</td>
								<td align="center">0,002</td>
								<td align="center">0,000</td>
								<td align="center">0,999</td>
								<td align="center">1,000</td>
								<td align="center">0,369</td>
								<td align="center">0,134</td>
								<td align="center">1,180</td>
								<td align="center">1,026</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones tratadas</td>
								<td align="center" colspan="4">398</td>
								<td align="center" colspan="4">698</td>
								<td align="center" colspan="4">2.485</td>
								<td align="center" colspan="4">836</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones de control emparejadas</td>
								<td align="center" colspan="4">531</td>
								<td align="center" colspan="4">522</td>
								<td align="center" colspan="4">1.616</td>
								<td align="center" colspan="4">329</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Ancho de banda (<italic>bandwidth</italic>)</td>
								<td align="center" colspan="4">2,810</td>
								<td align="center" colspan="4">2,703</td>
								<td align="center" colspan="4">2,191</td>
								<td align="center" colspan="4">2,941</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
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