Cyfryzacja emerytów w Polsce w okresie pandemii COVID-19

• Autorzy: Alicja Jajko-Siwek

Warianty tytułu

Digitisation Among Pensioners in Poland During the COVID-19 Pandemic

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Rozwój technologii informacyjno-komunikacyjnych (ang. information and communication technologies - ICT), stanowiących kluczowy element społeczeństwa informacyjnego, przebiega w Polsce intensywnie, ale dostęp do ICT w poszczególnych grupach społecznych jest nierównomierny. Grupą szczególnie narażoną na wykluczenie cyfrowe są emeryci. Celem artykułu jest przedstawienie zmiany poziomu cyfryzacji emerytów w Polsce w okresie pandemii COVID-19 i wskazanie czynników wpływających na cyfryzację tej grupy społecznej. Wykorzystano dane dotyczące 704 respondentów badania panelowego SHARE Corona Survey 2, przeprowadzonego w 2021 r. przez European Research Infrastructure Consortium. Analizy dokonano przy użyciu metody drzew klasyfikacyjnych skonstruowanych według algorytmu CART. Uzyskane wyniki wskazują, że w okresie pandemii COVID-19 - czyli w sytuacji wystąpienia bezpośredniego (osobistego) zapotrzebowania na usługi i produkty, do których dostęp drogą tradycyjną jest ograniczony, a możliwy i łatwy drogą elektroniczną - intensywność korzystania z internetu przez emerytów się zwiększyła. Czynnikiem decydującym o przezwyciężeniu bariery motywacyjnej w korzystaniu z ICT była obawa przed zarażeniem się koronawirusem, wiążąca się z zagrożeniem zdrowia i życia. Duże znaczenie miała również chęć niesienia pomocy innym. (abstrakt oryginalny)

EN

Information and communication technologies (ICT), which are a key element of an information society, are developing rapidly in Poland, although the access to ICT is uneven among different social groups. Pensioners tend to be particularly susceptible to digital exclusion. The aim of the article is to illustrate how the level of digitisation among pensioners changed during the COVID-19 pandemic and to indicate what factors influenced the digitisation of this social group. The study is based on data obtained from 704 respondents from the SHARE Corona Survey 2 panel study conducted by the European Research Infrastructure Consortium (ERIC) in 2021. The analysis involved the use of the classification tree method constructed on the basis of the CART algorithm. The obtained results indicate that during the COVID-19 pandemic, when there was a direct (personal) demand for products and services to which access by traditional means was limited but possible and easy through electronic means, the intensity of retired people's use of the internet increased. The key factor in overcoming the motivational barrier to using ICT was the risk to contract the coronavirus, which was a health and life threatening situation. Another motivating factor was the willingness to help other people. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Cyfryzacja; Emeryci; COVID-19; Drzewa klasyfikacyjne

EN

Digitization; Pensioners; COVID-19; Classification trees

• Czasopismo: Wiadomości Statystyczne
• Rocznik: 2023
• Numer: nr 7
• Strony: 25--52

Twórcy

autor

Alicja Jajko-Siwek

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Aasa Polska. (2018). Raport Aasa. Aktywność starszych pokoleń w Internecie oczami młodych 2018. Pobrane 10 sierpnia 2022 r. z https://aasynetu.pl/storage/download/Raport%20Aasa%20-%20aktywnosc%20starszych%20pokolen%20oczami%20mlodych%202018.pdf.
• Almuallim, H., Kaneda, S., Akiba, Y. (2002). Development and applications of decision trees. W: Cornelius T. Leondes (red.), Expert Systems. The Technology of Knowledge Management and Decision Making for the 21st Century (vol. 1, s. 53-77). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-012443880-4/50047-8.
• Batorski, D. (2009). Wykluczenie cyfrowe w Polsce. Studia Biura Analiz Sejmowych, (3), 223-249. https://orka.sejm.gov.pl/WydBAS.nsf/0/EF6792CAECA980CCC1257A30003CF2F6/$file/9_19.pdf.
• Batorski, D. (2011). Korzystanie z Technologii Informacyjno-komunikacyjnych. Contemporary Economics, 5(3), 299-327. http://doi.org/10.5709/ceparp.18979254.59.
• Batorski, D. (2013). Polacy wobec technologii cyfrowych - uwarunkowania dostępności i sposobów korzystania. Contemporary Economics, 7(special issue), 317-341. https://doi.org/10.5709/ce.1897-9254.114.
• Batorski, D. (2015). Technologie i media w domach i w życiu Polaków. Contemporary Economics, 9(4), 373-395. http://dx.doi.org/10.5709/ce.1897-9254.192.
• Błędowski, P., Grodzicki, T., Mossakowska, M., Zdrojewski, T. (red.). (2021). Badanie poszczególnych obszarów stanu zdrowia osób starszych, w tym jakości życia związanej ze zdrowiem. Gdański Uniwersytet Medyczny. https://polsenior2.gumed.edu.pl/attachment/attachment/82370/Polsenior_2.pdf.
• Börsch-Supan, A. (2022). Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) Wave 9. COVID-19 Survey 2. Interview Date. Release version: 8.0.0. SHARE-ERIC. Data set. https://doi.org/10.6103/SHARE.w9caintd.800.
• Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., Stone, C. J. (red.). (1984). Classification and Regression Trees. (Wadsworth statistics/ probability series). Wadsworth International Group.
• Centrum Badania Opinii Społecznej. (2020). Korzystanie z Internetu. Komunikat z badań Nr 85/2020. http://www.cbos.plhttps://www.cbos.pl/SPISKOM.POL/2020/K_085_20.PDF.
• Centrum Badania Opinii Społecznej. (2021). Korzystanie z Internetu. Komunikat z badań Nr 83/2021. http://www.cbos.plhttps://www.cbos.pl/SPISKOM.POL/2021/K_083_21.PDF.
• Centrum Badania Opinii Społecznej. (2022). Korzystanie z Internetu w 2022 roku. Komunikat z badań Nr 77/2022. https://www.cbos.pl/SPISKOM.POL/2022/K_077_22.PDF.
• Coria, S. R., Mondragón-Becerra, R., Pérez-Meza, M., Ramírez-Vásquez, S. K., Martínez-Peláez, R., Barragán-López, D., Ávila-Barrón, O. R. (2013). CT4RDD: Classification trees for research on digital divide. Expert Systems with Applications, 40(14), 5779-5786. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.04.002.
• Czekanowski, P. (2012). Społeczne aspekty starzenia się ludności w Polsce. Perspektywa socjologii starości. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
• Dąbrowska, A., Janoś-Kresło, M., Lubowiecki-Vikuk, A. (2019). Potrzeby usługowe osób starszych w warunkach przemian demograficznych w Polsce. Oficyna Wydawnicza SGH.
• European Commission. (2021). Report on the Consultation on the 2030 Digital Compass: The European way for the Digital Decade. https://ec.europa.eu/https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/targeted-consultation-2030-digital-compass-european-way-digital-decade.
• European Commission. (2022). Digital Economy and Society Index 2022: overall progress but digital skills, SMEs and 5G networks lag behind. https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_4560.
• Gatnar, E. (2001). Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji. Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Gatnar, E., Walesiak, M. (red.). (2004). Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. O. Langego we Wrocławiu.
• Główny Urząd Statystyczny. (2020). Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2020 r. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/nauka-i-technika-spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne-w-polsce-w-2020-roku,2,10.html.
• Główny Urząd Statystyczny. (2021). Społeczeństwo informacyjne w Polsce w 2021 r. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/nauka-i-technika-spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne-w-polsce-w-2021-roku,2,11.html.
• Główny Urząd Statystyczny. (2022). Wskaźniki społeczeństwa informacyjnego. Badania wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/nauka-i-technika-spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne/zeszyt-metodologiczny-wskazniki-spoleczenstwa-informacyjnego-badania-wykorzystania-technologii-informacyjno-komunikacyjnych,8,2.html.
• Kancelaria Senatu. (2015). Wykluczenie cyfrowe w Polsce. Opracowania tematyczne OT-637. https://www.senat.gov.pl/gfx/senat/pl/senatopracowania/133/plik/ot-637_internet.pdf.
• Kurek, S. (2008). Typologia starzenia się ludności Polski w ujęciu przestrzennym. Wydawnictwo Naukowe AP. https://rep.up.krakow.pl/xmlui/handle/11716/3070.
• Loh, W. Y., Shih, Y. S. (1997). Split selection methods for classification trees. Statistica Sinica, 7(4), 815-840.
• Luterek, M. (2005). Mierzalność społeczeństwa informacyjnego za pomocą wskaźników prostych. W: B. Sosińska-Kalata, M. Przastek-Samokowa (red.), Od informacji naukowej do technologii społeczeństwa informacyjnego (s. 115-123). Wydawnictwo Stowarzyszenia Bibliotekarzy Polskich.
• Parlament Europejski. (2020). Sprawozdanie w sprawie zniwelowania przepaści cyfrowej między kobietami a mężczyznami: kobiety w sektorze cyfrowym. https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-9-2020-0232_PL.html.
• Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości. (2020). COVID-19 Business Pulse Survey - Polska. https://www.parp.gov.pl/storage/publications/pdf/08-COV-BPS-Survey_Poland_results_FINAL_PL_plus_author_info.pdf.
• Rokach, L., Maimon, O. (2008). Data mining with decision trees. Theory and Applications. World Scientific Publishing.
• Rozkrut, D. (2017). Zjawiska i procesy kształtujące rozwój społeczeństwa informacyjnego i gospodarki cyfrowej w Polsce. W: G. Bar (red.), E-obywatel, e-sprawiedliwość, e-usługi (s. 3-14). Wydawnictwo C.H. Beck.
• Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe. (2021). Kwestionariusz sharew9_corona _main_test_pl. Pobrane 10 sierpnia 2022 r. z https://share-eric.eu/fileadmin/user_upload/Questionnaires/Corona_Questionnaire_2/corona2_pl_cati.pdf.
• Szatur-Jaworska, B., Błędowski, P., Dzięgielewska, M. (2006). Podstawy gerontologii społecznej. Oficyna Wydawnicza Aspra-Jr.
• Szukalski, P. (2008). Ageizm - dyskryminacja ze względu na wiek. W: Kowaleski, J. T., Szukalski, P. (red.), Starzenie się ludności Polski - między demografią a gerontologią społeczną (s. 153-184). Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
• Śmiałowski, T. (2020). Demograficzne i terytorialne uwarunkowania zróżnicowania wykluczenia cyfrowego. Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician, 65(1), 34-45. https://doi.org/10.5604/01.3001.0013.9027.
• Tomaszewska, A. W. (2013). Społeczeństwo informacyjne - pojęcie, pomiar i stopień rozwoju w Polsce. W: P. Urbanek (red.), Ekonomia i zarządzanie w teorii i praktyce (t. 6). Determinanty konkurencyjności przedsiębiorstw, regionów, gospodarek (s. 300-316). Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.

Identyfikatory

DOI

10.59139/ws.2023.07.2