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Vol. 7. Núm. 3.
Páginas 2832-2838 (diciembre 2017)
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Vol. 7. Núm. 3.
Páginas 2832-2838 (diciembre 2017)
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Conducta adictiva a las redes sociales y su relación con el uso problemático del móvil
Addictive behavior to social network sites and it's relationship with the problematic use of the mobile phone
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José Luis Jasso Medranoa,
Autor para correspondencia
lujasso@gmail.com

Autor para correspondencia. Facultad de Psicología, Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL). c/Dr. Carlos Canseco 110. Col. Mitras Centro. C.P. 64460. Monterrey, Nuevo León, México. Teléfono: (00 52 81) 8333 8233; Ext. 416.
, Fuensanta López Rosalesa, Rolando Díaz Lovingb
a Innovación y Evaluación en Psicología de la Salud, Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, México
b Unidad de Investigaciones Psico-sociales, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México
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Tablas (3)
Tabla 1. Estadísticos descriptivos, prueba de normalidad y consistencia interna
Tabla 2. Matriz de correlaciones bivariadas mediante el coeficiente Rho de Spearman
Tabla 3. Correlación de Pearson y modelo de regresión lineal simple como predictor de la adicción a redes sociales
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Resumen

Las tecnologías de la información y las comunicaciones han generado cambios e innovaciones que han influido significativamente en la vida de los jóvenes, ya que las han incorporado de manera habitual. Las redes sociales han traído beneficios a la población, mas a la par es uno de los problemas que más afectan a los jóvenes, la conducta adictiva. En una muestra de 374 universitarios se aplicó de forma electrónica una escala de adicción a redes sociales y de uso problemático al teléfono móvil (Mobile Phone Problem Use Scale [MMPUS]). El 58.6% fueron mujeres y el 41.4% hombres, con una edad promedio de 20.01 años (DE=1.84). Se realizó el análisis donde se encontró una relación entre la medición de la escala de adicción a redes sociales y MPPUS, escala de adicción a redes sociales con el uso del teléfono móvil y con el uso de la computadora, mientras que la medición del MPPUS solo se relacionó con el uso del teléfono móvil. El uso de computadora no se relacionó con el MPPUS y el uso del móvil. En conclusión, es importante el estudio del uso y adicción a los dispositivos móviles y redes sociales, ya que mientras la popularidad crece, aumentan de manera similar los factores de riesgo ante una conducta no saludable del uso de la tecnología.

Palabras clave:
Conducta adictiva
Redes sociales
Teléfono móvil
Uso problemático
Estudiantes universitarios
Abstract

Information technology and communications have generated changes and innovations, significantly influenced in the life of the young people, since they have incorporated them of habitual way in their lives. However, the use of these has not only implied benefits in the population, with addictive behavior being one of the problems that affect young people the most. A sample of 374 college students was applied a social network addiction scale and mobile phone problematic use scale (Mobile Phone Problem Use Scale). The sample consists of 58.6% women and 41.4% men, with a mean age of 20.01 years (SD=1.84). A relationship was found between social network addiction with problematic use of the mobile phone, computer use and mobile use. On the other hand, the problematic use of the mobile phone was only related with the use of the smartphone and not with the use of the computer. In conclusion, finding a very high relation between addictive behaviors, can give us a perspective of both being dependent. It is recommended to continue to deepen the study of the use and addiction to mobile devices and social networks, as the popularity is increasing, also increases the risk factors for unhealthy behavior of the use of technology.

Keywords:
Addictive behavior
Social network sites
Mobile phone
Problematic use
College students
Texto completo

Las tecnologías de la información y las comunicaciones han generado en las últimas décadas cambios e innovaciones en la sociedad gracias a su interactividad, entre las cuales encontramos el Internet (Berríos y Buxarrais, 2005; Cruzado, Matos y Kendall, 2006; Cho et al., 2014), mismas que han influido sobre todo en los jóvenes, ya que las han incorporado habitualmente para su formación, socialización y entretenimiento (Gómez, Roses y Farias, 2012; Kuss y Griffiths, 2011a,; Machargo, Luján, León y Martín, 2003; Young, 2008).

En los últimos años se ha investigado el uso del Internet, incluyendo cuestiones relacionadas con problemáticas sobre su uso, entre ellas la denominada adicción a Internet (Ahmadi, 2014; Cho et al., 2014; Carbonell, Fúster, Chamarro y Oberst, 2012; Kuss y Griffiths, 2011a, 2011b; Young, 1998). Se ha asociado con la pérdida de control, una reducción de actividad física, privación del sueño, mentir sobre su uso, focalización atencional, impedimento de diversificar tiempo, descuido y pérdida de interés, ansiedad e irritación por permanecer conectado y la producción de un flujo de transrealidad (Echeburúa y de Corral, 2010; Greenfield, 2009; Griffiths, 2005; Young, 1998). En el estudio de las adicciones se involucran factores biológicos, psicológicos y sociales, por lo que Griffiths (2005) propuso desde la perspectiva biopsicosocial un modelo de componentes de la adicción, donde incluye las características de prominencia, cambios de estado de ánimo, síntomas de abstinencia, conflictos y recaídas (Griffiths, Kuss y Demetrovics, 2014; Pezoa-Jares, Espinoza-Luna y Vasquez-Medina, 2012).

Así es como el modelo biopsicosocial de la adicción a Internet retoma la postura de distintas perspectivas como la cognitivoconductual, habilidades sociales y sociocognitivas para complementar la explicación de la adicción a Internet (Griffiths, 2013; Turel y Serenko, 2012). La postura cognitivoconductual explica la adicción como cogniciones desadaptativas, amplificada por factores ambientales, con tendencia a adicción en ciertos individuos con algunas disposiciones psicológicas y experiencias sociales (Davis, 2001; Se-Hoon, HyoungJee, Jung-Yong y Yoori, 2016; Turel y Serenko, 2012). La teoría sociocognitiva postula que a partir de la expectativa de resultados positivos, combinado con la autoeficacia del uso de Internet y una deficiente autorregulación del adecuado uso de Internet surge la adicción (LaRose, Lin y Eastin, 2003; Turel y Serenko, 2012). Desde la perspectiva biológica se encuentra la postura neurocientífica, que ha relacionado la adicción al Internet con cambios en la conectividad neuronal y en la estructura y funcionamiento del cerebro, como la disminución de actividad dopaminérgica, encontrando algunas similitudes con otros tipos de adicciones (He, Turel y Bechara, 2017; Kuss y Griffiths, 2012; Se-Hoon et al., 2016)

Se considera la conducta adictiva a redes sociales como un subtipo de adicción al Internet, compartiendo sus características enfocadas al uso de estas aplicaciones o sitios web (Błachnio, Przepiórka y Pantic, 2015). Actualmente las redes sociales son consideradas la principal actividad de Internet en México, utilizado por el 83% de internautas mexicanos, por lo que es importante distinguir su estudio (Asociación de Internet MX, 2017). Investigadores como Turel y Serenko (2012) explican la importancia de la adicción a redes sociales, desarrollando un modelo explicativo donde se toma en cuenta el tiempo dedicado, exhaustividad, placer y la edad como parte importante del hábito del uso de las redes sociales, las cuales podrían conducir desde un enganchamiento (uso no patológico) a una adicción (uso patológico).

Los dispositivos móviles son los medios de acceso a las redes sociales más populares en la actualidad. Los jóvenes los han adaptado como una parte integral y extensión, aumentando así la comunicación y las relaciones sociales virtuales (Roberts, Pullig y Manolis, 2015), pero también conduciendo al uso problemático, dependencia, hábitos no seguros de uso, falta de concentración e inclusive problemas de deudas relacionados con el uso de los dispositivos (Kwon et al., 2013; Hong, Chiu y Huang, 2012; Roberts et al., 2015). Se relaciona con la dificultad para separarse del móvil, estar alerta, uso en lugares no apropiados e inclusive frente a otras personas, descuido de actividades importantes, preferir comunicarse mediante este, tenerlo cerca del lugar de descanso para usarlo a cualquier hora, así como ignorar las advertencias de uso excesivo, minimizar las consecuencias y agresividad al sentirse vulnerable con respecto a su uso (Corral, 2014).

El uso del teléfono móvil y su enganchamiento representa a la persona cognitiva y conductualmente, con las características del constante pensamiento y uso, siendo similar a una adicción conductual pero sin consecuencias de patologización (Walsh, White, Cox y Young, 2011). El uso de dispositivos móviles es considerado como un posible predictor de la adicción a Internet, ya que la fácil conectividad a Internet se relaciona con el aumento del interés y uso excesivo, pudiendo generar una mayor dependencia que el uso de la computadora (Aragón, Mendoza y Márquez, 2016; Basteiro, Robles-Fernández, Juarros-Basterretxea y Pedrosa, 2013; Echeburúa y de Corral, 2010; García, 2013; Mendoza, Baena y Baena, 2015; Orsal, Orsal, Unsal y Ozalp, 2013; Se-Hoon et al., 2016.

Los dispositivos de acceso a Internet en México han ido cambiando de prioridad a lo largo de los años. En la actualidad, el 90% de los internautas mexicanos son usuarios de los móviles, siendo el dispositivo más popular. Los portátiles son utilizados por el 73% y las computadoras de escritorio por el 42%, mientras que las tabletas son utilizadas por un 52% de internautas mexicanos (Asociación de Internet MX, 2017). Los adolescentes y jóvenes son los usuarios que más utilizan Internet y redes sociales, siendo el 39% de los internautas mexicanos (Asociación de Internet MX, 2017).

La edad es un factor que se ha estudiado en la adicción a Internet y redes sociales, siendo los más jóvenes la población que se ha relacionado con esto, ya que son los que más uso le dan a Internet (Błachnio y Przepiorka, 2016). Los estudiantes universitarios son unas de las poblaciones donde el consumo de Internet lo han implementado en su rutina diaria, relacionándose con el estrés académico, pasatiempos limitados, mantenimiento de relaciones sociales en línea, entre otras, pudiendo ser susceptibles a efectos secundarios relacionados con la falta de control e impulsividad (Gómez et al., 2012; Lee, 2015). Por lo tanto, existe el riesgo de que puedan mostrar patrones problemáticos o adictivos (Lam, 2014, 2015; Lee, 2015; Yau et al., 2014).

Aunque aún no se reconoce como un desorden establecido en la revisión del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM), la adicción al Internet ha sido considerada como un problema de comportamiento particular entre los adolescentes y jóvenes durante las últimas décadas (Lam, 2014, 2015) y se ha asociado con trastornos de control de impulsos, teniendo características similares al juego patológico, además de incluir al «trastorno de juegos por Internet» en la revisión más reciente del DSM-V, el cual lo identifican bajo condiciones para mayor estudio (Tonioni et al., 2014). Young (2010) menciona que apenas se está empezando a comprender el impacto y alcance del problema. Aunque el fenómeno es un tema que ha llamado la atención de investigadores, aún falta mucho por desarrollar. Por ejemplo, una de las limitantes encontradas es que se considera Facebook como sinónimo de redes sociales, desarrollándose investigaciones enfocadas solo a esta red y no realmente a las redes sociales (Griffiths, 2013).

El presente estudio tiene como objetivo analizar la relación entre la conducta adictiva de las redes sociales y el uso problemático del teléfono móvil, además de la frecuencia de uso del móvil y computadora, con el fin de poder analizar en una muestra de estudiantes universitarios en México. Se espera que tengan relación con la conducta adictiva a las redes sociales y que puedan predecirla.

MétodoParticipantes

Se reclutó una muestra de 374 participantes. La consigna era que fueran estudiantes universitarios y que estuvieran en un rango de edad entre los 18 y 24 años. El 58.6% fueron mujeres y el 41.4% hombres. La media de la edad de los participantes fue de 20.01 años (DE=1.84). El 31.8% reportó estar trabajando mientras estudiaban su carrera y el 68.2% reportó solamente estudiar. El 39% de los jóvenes reportaron estar en una relación sentimental, mientras que el 61% de los estudiantes reportaron no tener pareja por el momento. El 96% reportó estar soltero, el 2.1% en unión libre y el 1.6% casados.

Respecto al uso de las redes sociales de la muestra, los participantes reportaron el WhatsApp como su red social más importante con un 54.5%, seguido de Facebook (38.2%), Youtube (2.9%), Twitter (2.7%) y otras redes (1.7%). Las horas diarias que dedican a las redes sociales es de 6.91 horas (DE=4.58). La media de la edad en que empezaron a utilizar las redes sociales fue de 13.32 años (DE=2.15). El 2.9% reportó nunca utilizar las redes sociales en la escuela, el 47.4% en algunas ocasiones y el 49.8% la mayoría del tiempo. Entre los principales usos que le dan a sus redes sociales se reportó para estar en contacto con amigos (35.6%), entretenimiento (17.6%), conversar con pareja (13.2%), mantener contacto con compañeros para asuntos académicos (10.7%) y contacto con la familia (7.4%).

Instrumentos

El cuestionario de Adicción a Redes Sociales (ARS) de Escurra y Salas (2014) es una escala que consta de 24 ítems tipo Likert con un rango de 5 puntos (de 0 «nunca» a 4 «siempre»). El instrumento está diseñado para evaluar la adicción a redes sociales en estudiantes universitarios. Según el estudio original, está conformado por 3 dimensiones: obsesión, falta de control personal y uso excesivo. Incluye ítems como «Siento gran necesidad de permanecer conectado(a) a las redes sociales» y «Me siento ansioso(a) cuando no puedo conectarme a las redes sociales». La consistencia interna total de la escala en el presente estudio es de α=.94, por lo que se considera confiable por tener una consistencia alta.

El Mobile Phone Problem Use Scale (MPPUS-10) originalmente de Bianchi y Phillips (2005) y adaptada a su versión corta por Foerster, Roser, Schoeni y Röösli (2015). La versión corta consta de 10 ítems escala Likert con un rango de 10 puntos, que van desde «No es del todo cierto» a «Extremadamente cierto». Los ítems están relacionados con la tolerancia del teléfono móvil, síndrome de abstinencia, evasión y consecuencias negativas en la vida. La escala fue adaptada al castellano por López-Fernández, Honrubia-Serrano y Freixa-Blanxart (2012). Debido a la adaptación en castellano, la redacción de los ítems fueron adaptados para una mejor comprensión en nuestra muestra (por ejemplo, celular en vez de móvil). Se incluyen ítems como «Me resulta difícil apagar mi celular» y «Mis amigos y familia se quejan porque uso mucho el celular». La consistencia interna del instrumento en el presente estudio fue de α=.89, por lo que se considera confiable por tener una consistencia alta.

Para medir el uso de la computadora y dispositivos móviles, se incluyeron 2 ítems con referencia a la frecuencia de uso de las redes sociales. Fueron medidos en escala Likert con un rango de 5 puntos, que van desde «nunca» a «siempre».

Procedimiento

Se invitó a estudiantes a participar en la encuesta con una previa autorización de algunas universidades públicas y privadas de Nuevo León. El cuestionario fue administrado a través de una plataforma en línea. Se explicaron los objetivos generales del estudio, se les mostró la plataforma y se dio instrucciones sobre cómo acceder y responder a la encuesta. La primera página obtuvo el consentimiento informado, permitiendo a los participantes aceptar y responder a la encuesta. Para finalizar se debían responder a todas las preguntas. La investigación fue aprobada por el comité de ética doctoral. El anonimato de sus respuestas estuvo garantizado.

Resultados

Con el fin de analizar la relación entre la conducta adictiva a redes sociales y el uso problemático del móvil, se analizaron algunas de las propiedades psicométricas de ambas escalas de medición. Los instrumentos reportaron consistencias internas altas: ARS con α=.94 y MPPUS con α=.89. Se realizaron los análisis descriptivos de las puntuaciones totales de las escalas, reportando una puntuación un poco por debajo de la puntuación intermedia, según sus respectivos rangos. Con respecto a la frecuencia del uso de los dispositivos, el uso de móvil promedió una puntuación alta, mientras que el de computadora reportó una puntuación intermedia. Se realizó la prueba de normalidad mediante el análisis de Kolmogorov-Smirnov. Al reportar significación en todas las variables a medir, se concluyó que las distribuciones no se ajustaron a una curva normal. Respecto a la asimetría de la distribución, el promedio del cuestionario ARS, MPPUS y la frecuencia del uso de computadora reportó una asimetría positiva mientras que la frecuencia del uso del teléfono móvil reportó una asimetría negativa (véase tabla 1).

Tabla 1.

Estadísticos descriptivos, prueba de normalidad y consistencia interna

  DE  ZK-S  Asimetría  α 
1. ARS  2.33  .72  .061**  .442  .94 
2. MPPUS  4.07  1.96  .086**  .547  .89 
3. Uso de computadora  3.06  .98  .227**  .331  NA 
4. Uso de móvil  4.42  .76  .313**  -1.64  NA 

Rango: ARS=1-5; MPPUS=1-10; UDC=1-5; UDM=1-5.

Nivel de significación

**

p<.01.

Se optó por analizar la relación de las variables mediante el análisis de correlación no paramétrica Rho de Spearman. Se encontró relación entre la medición del ARS y MPPUS. La medición del ARS se relacionó con el uso del teléfono móvil y con menor peso con el uso de la computadora, mientras que la medición del MPPUS solo se relacionó con el uso del teléfono móvil. El uso de computadora no se relacionó significativamente con el MPPUS y el uso del móvil (véase tabla 2).

Tabla 2.

Matriz de correlaciones bivariadas mediante el coeficiente Rho de Spearman

 
1. ARS     
2. MPPUS  0.75*     
3. Uso de computadora  0.13*  0.01   
4. Uso de móvil  0.33*  0.26*  0.04 

Nivel de significación:

*

p<.01.

Con el fin de ajustar el modelo de regresión lineal simple, se realizó el análisis de correlación de Pearson. Finalmente, se hizo un análisis de regresión lineal simple entre las variables de estudio donde la conducta adictiva a las redes sociales fue la variable dependiente. El modelo de predicción entre el uso problemático del teléfono móvil y conducta adictiva a redes sociales explicó el 58% de la varianza (R2=.58), el cual tras el ajuste se obtuvo a un 57.8%, y fue estadísticamente significativo (F=512.87; p<.01). El uso problemático del móvil aportó en la predicción de la conducta adictiva a las redes sociales un 76.1% (β=.76.1; p<.01). Finalmente, la predicción del uso del teléfono móvil y computadora, a pesar de tener valores estadísticamente significativos, fue menor frente a la conducta adictiva a las redes sociales, explicando la varianza del 8 y 1%, y aportando al modelo de predicción un 28 y 12% respectivamente (véase tabla 3).

Tabla 3.

Correlación de Pearson y modelo de regresión lineal simple como predictor de la adicción a redes sociales

  r2  β 
Uso problemático del teléfono móvil  .76**  .58  512.87**  .76  22.65** 
Frecuencia de uso del móvil  .28**  .08  31.74**  .28  5.63** 
Frecuencia de uso de computadora  .12**  .01  5.39*  .12  2.32* 

Variable dependiente: Adicción a redes sociales.

Nivel de significación:

*

p<.05;

**

p<.01.

Discusión

En primer lugar, ambas escalas mostraron una consistencia interna alta en sus propiedades psicométricas, por lo que los resultados encontrados demuestran tener una buena confiabilidad. Las medias y su respectiva distribución nos muestran interesantes perspectivas respecto al uso y la conducta adictiva. Ambas mediciones que miden la conducta adictiva reportan un promedio cercano de la puntuación intermedia, por lo que podrían existir algunas características de la conducta adictiva en la muestra. La frecuencia del uso de la computadora y el móvil reporta una diferencia; mientras que la computadora se mantiene en una puntuación intermedia dentro de la frecuencia de uso, el teléfono móvil va a una tendencia de puntuación alta. Esto también se ve reflejado en la distribución donde la frecuencia del uso de móvil fue la única con una asimetría negativa, reportando una tendencia de frecuencia de uso alta, relacionándose con la tendencia actual del uso de los dispositivos móviles (Asociación de Internet MX, 2017).

El uso de los teléfonos móviles, aunque aumenta la frecuencia de comunicación y amplía las relaciones sociales en línea, también puede producir problemas relacionados con su uso (Hong et al., 2012). Se encontró una relación importante entre la conducta adictiva a Internet y el uso problemático del teléfono móvil. Aunque se podría ver como parte del mismo problema, ya que comparten características al ser ambas consideradas como parte de una conducta adictiva, una podría depender de la otra. El uso de las redes sociales se ha popularizado principalmente por la facilidad de acceso gracias a los teléfonos inteligentes y su conectividad (Błachnio et al., 2015; Griffiths, 2013), por lo que se encuentra una relación fuerte entre ambas (Se-Hoon et al., 2016). La conducta adictiva a las redes sociales mostró una relación significativa entre el uso de la computadora y el uso del móvil. Aunque ambas fueron relaciones significativas, marcó una tendencia mayor el uso del móvil con la conducta adictiva. Por otra parte, el uso problemático del teléfono móvil solo se relacionó con el uso de estos dispositivos. Esto podría coincidir con otros estudios que a mayor uso del móvil, mayor vulnerabilidad ante un uso problemático a estas tecnologías (Roberts et al., 2015; Se-Hoon et al., 2016).

Finalmente, el uso problemático del móvil tuvo una relación alta con la adicción a redes sociales, además de que la frecuencia de uso del teléfono móvil se relacionó un poco más con la conducta adictiva a las redes sociales que con el uso problemático de este, coincidiendo con la postura de que el uso problemático del móvil podría ir más encaminado por la conducta adictiva a las redes sociales que por la dependencia del dispositivo en sí, siendo un medio de acceso. Esto también coincide con el aumento de la popularidad de los móviles en los últimos años a partir de la conexión a Internet y redes sociales, siendo un factor de riesgo ante posibles conductas adictivas por su constante conectividad (Kuss y Griffiths, 2011a, 2011b; Griffiths et al., 2014; Se-Hoon et al., 2016). Aunque hay posturas que niegan la adicción a las redes sociales, explicándolo más como un problema de conducta (Fernández, 2013), será importante diferenciar el uso excesivo y la adicción (Echeburúa, 2012; García, 2013; Griffiths, 2013; Griffiths et al., 2014). Esto lo soporta el análisis de regresión, encontrando una mayor predicción entre las conductas adictivas y no tanto con la frecuencia de uso, diferenciando la frecuencia de uso con el uso problemático. El uso frecuente del móvil no implicaría necesariamente una conducta adictiva, pero puede ser considerado un factor de riesgo (Basteiro et al., 2013; Echeburúa y de Corral, 2010; Se-Hoon et al., 2016). La diferenciación con el enganchamiento o uso no patológico (Turel y Serenko, 2012) podría ser una vía que ayude a explicar los cuestionamientos sobre la adicción a las redes sociales.

En conclusión, siguen existiendo debates respecto a si debe ser codificado como un trastorno no relacionado a la adicción a sustancias y, o, su significado psicopatológico (Tonioni et al., 2014; Lam, 2014), sin embargo es importante seguir investigando el uso de las redes sociales y la conducta adictiva. A la vez que la popularidad del uso va en aumento, también los focos de alerta para prevenir la conducta no saludable que perjudique a la población. Es importante señalar que una limitante del estudio fue que no hubo entrevistas abiertas o grupos focales, por lo que se recomienda para futuros estudios el enfoque a la par del cualitativo para una mayor comprensión del fenómeno. También se recomienda profundizar la investigación, enfocando a la creación de programas preventivos y de intervención para el uso saludable de Internet en los jóvenes.

Financiación

Programa de Apoyo a la Investigación Científica y Tecnológica (PAICYT-UANL).

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener conflicto de intereses.

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La revisión por pares es responsabilidad de la Universidad Nacional Autónoma de México.

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