El teléfono móvil e Internet, cada vez más fusionados desde la popularización de los teléfonos inteligentes (smartphones), se han convertido en medios esenciales para la socialización de los adolescentes. En la actualidad, el uso de ambos medios entre los jóvenes españoles es prácticamente universal. El 90,3% de los chicos y chicas de 15 años en España disponen de teléfono móvil y el 94,1% ha usado Internet en los últimos 3 meses (Instituto Nacional de Estadística, 2013). El 85,1% de los estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) está registrado en al menos una red social, siendo este el principal motivo de uso de Internet entre los jóvenes (Rial, Gómez, Braña y Varela, 2014).

Tanto el teléfono móvil como Internet son herramientas muy útiles para establecer y mantener relaciones de amistad. Sin embargo, no siempre se hace un uso adecuado de ellas, dando lugar a ciertos riesgos potenciales. Uno de ellos es el empleo de estos medios para molestar, ofender o perjudicar de manera deliberada —es decir, para agredir— a otras personas. En este texto se utilizará el término cibervictimización para hacer referencia al padecimiento de cualquier agresión a través del teléfono móvil o Internet, independientemente de su continuidad en el tiempo o tipo de relación entre agresor y agredido.

La cibervictimización es un problema que merece ser estudiado, por diversos motivos. En primer lugar, se trata de un fenómeno cambiante, que evoluciona con el desarrollo social y tecnológico, y que por lo tanto requiere un seguimiento continuado. En segundo lugar, su prevalencia, si bien es baja (Álvarez-García, Dobarro, Álvarez, Núñez y Rodríguez, 2014; Díaz-Aguado, Martínez y Martín, 2013), ha aumentado en los últimos años, de acuerdo con el uso más frecuente de estos medios a edades cada vez más tempranas. En tercer lugar, se trata de un tipo de violencia potencialmente más dañina que la violencia tradicional: la agresión puede ocurrir en cualquier momento y puede ser difundida instantáneamente a un gran número de personas; el agresor habitualmente actúa desde el anonimato y lejos de la presencia de la víctima, lo que favorece la desinhibición del agresor, deja en indefensión a la víctima y dificulta que el agresor pueda ver las consecuencias de su acción sobre la víctima. En cuarto lugar, ser víctima de agresiones a través del teléfono móvil o Internet se ha asociado a un incremento de dificultades académicas, sociales e internalizadas en la víctima, sobre todo en casos de cibervictimización severa. En lo académico, se ha asociado con un incremento en los problemas de concentración, bajo rendimiento y absentismo escolar (Beran y Li, 2007). En lo social, se ha relacionado con una baja autoestima (Chang et al., 2013) y un aumento de la ansiedad social (Juvonen y Gross, 2008). En cuanto a los síntomas internalizados, se ha asociado con sintomatología depresiva e ideación suicida (Bonanno y Hymel, 2013).

Algunos investigadores se han centrado en el estudio de variables concomitantes o predictoras de cibervictimización en la adolescencia. Entre ellas, se ha destacado su correlación positiva con la victimización escolar tradicional (Álvarez-García, Núñez, Álvarez, Dobarro, Rodríguez y González-Castro, 2011; Del Rey, Elipe y Ortega, 2012; Félix-Mateo, Soriano-Ferrer, Godoy-Mesas y Sancho-Vicente, 2010), el desarrollo de conductas de riesgo en el uso de Internet (Mishna, Khoury-Kassabri, Gadalla y Daciuk, 2012; Navarro y Yubero, 2012; Walrave y Heirman, 2011; Zhou, Tang, Tian, Wei, Zhang y Morrison, 2013) y la timidez y ansiedad social (Juvonen y Gross, 2008; Kowalski, Giumetti, Schroeder y Lattanner, 2014; Navarro, Yubero, Larrañaga y Martínez, 2012), así como su correlación negativa con la autoestima (Yang et al., 2013; Patchin y Hinduja, 2010), la formación (Del Rey, Casas y Ortega, 2012; Garaigordobil y Martínez-Valderrey, 2014), el apoyo social (Kowalski et al., 2014) y el control parental (Mesch, 2009).

Resulta importante, por tanto, contar con herramientas que permitan comprender el fenómeno, detectar posibles casos y contrastar la eficacia de las intervenciones que se puedan poner en marcha. Los cuestionarios ofrecen algunas ventajas con respecto a otras técnicas de evaluación. En primer lugar, permiten evaluar a una gran cantidad de personas en un plazo corto de tiempo, lo que es muy importante sobre todo en estudios epidemiológicos o como medida de screening. En segundo lugar, una vez obtenidos los datos, su análisis es mucho más sencillo que otras técnicas como la entrevista, la observación directa, el análisis de documentos o los grupos de discusión, en los que los resultados deben ser codificados antes de ser analizados. Por último y no menos importante, el uso de cuestionarios resulta más económico en términos de tiempo, formación o recursos materiales, que otras técnicas.

Los cuestionarios desarrollados hasta el momento para medir cibervictimización son relativamente recientes, en consonancia con la propia novedad del fenómeno, y en su mayoría se encuentran en fases iniciales de validación y desarrollo. Generalmente se trata de autoinformes, que adoptan la forma de escalas tipo Likert con 4 o 5 alternativas de respuesta, referidas a la frecuencia con la que el evaluado dice padecer diferentes tipos de cibervictimización. Algunos de estos cuestionarios se centran específicamente en la cibervictimización, mientras que otros son más generales y abarcan también otros constructos.

Los autoinformes, de hecho, son una importante fuente de información para delimitar de manera empírica los indicadores que constituyen el constructo cibervictimización y analizar la posible existencia de tipos diferenciados. Mediante análisis factoriales, se puede analizar el patrón de respuesta de los evaluados y determinar la variable o conjunto de variables latentes que explican la variabilidad en las puntuaciones de los diferentes indicadores observables, así como la relación entre ellas. Por lo general, cuando los autoinformes no son específicos de cibervictimización, su validación arroja un modelo multifactorial, en el que la cibervictimización constituye un único factor. En cambio, cuando se han validado autoinformes diseñados específicamente para medir cibervictimización, se han hallado soluciones factoriales dispares: en algunos casos se han hallado soluciones unifactoriales y en otros, multifactoriales.

Entre los cuestionarios no específicos de cibervictimización, algunos han sido diseñados para evaluar con qué frecuencia el informante es agresor o víctima de violencia a través del teléfono móvil o Internet. La mayoría de ellos suelen concluir que el modelo que mejor ajusta los datos es el constituido por dos factores: ciberagresión y cibervictimización. Este es el caso del European cyberbullying intervention project questionnaire (ECIPQ) de Brighi et al. (2012), el Cyberbullying questionnaire (CBQ) de Gámez-Guadix, Villa-George y Calvete (2014) y la Cyberbullying scale (CS) de Menesini, Nocentini y Calussi (2011). Otros han sido diseñados para evaluar con qué frecuencia el informante es agresor, víctima u observador de violencia a través del teléfono móvil e Internet. Tal es el caso del test Cyberbullying (Garaigordobil, 2013), que consta de tres factores («victimización», «agresión» y «observación») o de la Subescala de agresión virtual en escolares de Jiménez, Castillo y Cisternas (2012), que consta de dos factores («agresiones virtuales realizadas u observadas» y «victimización en la agresión virtual»). Otros autoinformes se han centrado en evaluar en qué medida el informante ha sido víctima de bullying. Tal es el caso del Personal experiences checklist (PECK), de Hunt, Peters y Rapee (2012), en el que el cyberbullying es uno de los cuatro factores resultantes del análisis factorial. Cuestionarios que evalúan el grado de violencia escolar observada por el alumnado en Educación Secundaria, como el CUVE3-ESO (Álvarez-García, Núñez y Dobarro, 2012), también diferencian un factor específico de violencia a través de dispositivos electrónicos.

En cuanto a los cuestionarios específicamente dirigidos a medir cibervictimización, algunos de ellos como la E-victimisation scale (E-VS) de Lam y Li (2013), la Cyberbullying scale (CBS) de Stewart, Drescher, Maack, Ebesutani y Young (2014) o la escala de cibervictimización del Revised cyber bullying inventory (RCBI) de Topcu y Erdur-Bakera (2010) presentan modelos unifactoriales. En cambio, otros presentan modelos multifactoriales. Tal es el caso de la Escala de victimización entre adolescentes a través del teléfono móvil y de Internet (CYBVIC) de Buelga, Cava y Musitu (2012), compuesta por dos factores (victimización a través del teléfono móvil y victimización a través de Internet); la escala de cibervictimización de la Cyber victim and bullying scale (CVBS), de Çetin, Yaman y Peker (2011), compuesta por tres factores (cyberbullying verbal, ocultación de identidad y ciberfalsificación); o la Online victimization scale (OVS) de Tynes Rose, y Williams (2010), compuesta por cuatro factores (victimización general, acoso sexual, discriminación racial individual y discriminación racial vicaria —en los cuatro casos, online—).

Los resultados de la validación de los autoinformes revisados sugieren, por lo tanto, que la cibervictimización en la adolescencia es un constructo asociado a la ciberagresión y a la victimización escolar tradicional (off-line), pero distinto de ellas. La cibervictimización se considera hoy en día una extensión, una forma específica, de la victimización off-line, con sus particularidades diferenciales (Buelga, Cava, y Musitu, 2010). En cambio, parece haber menos consenso en torno a si la cibervictimización es un constructo unidimensional o si por el contrario se compone de diferentes dimensiones o tipos relacionados significativamente entre sí (y cuáles son). Entre las clasificaciones de tipos de cibervictimización que se han propuesto, destacan dos criterios fundamentales de clasificación: el medio utilizado y el tipo de manifestación. Actualmente se tiende a considerar obsoleta la distinción en función del medio utilizado, dado que hoy en día se puede enviar o recibir llamadas o mensajes de texto, utilizar redes sociales, jugar online o navegar por Internet a través de diferentes dispositivos electrónicos. Entre las propuestas de clasificación basadas en el tipo de manifestación, en el presente trabajo se destaca y se pondrá a prueba la expuesta por Nocentini et al. (2010). Estos autores analizan la opinión de una muestra de adolescentes en tres países europeos, entre ellos España, mediante grupos de discusión, acerca de cuáles consideran que son las diferentes manifestaciones que definen el constructo cyberbullying. A partir de los resultados obtenidos, distinguen cuatro tipos de cyberbullying: verbal-escrito (agresiones a través de la palabra), visual (agresiones por medio de imágenes), exclusión (rechazo, aislamiento) y suplantación (hacerse pasar por otra persona).

El presente trabajo tiene por objeto contrastar la validez (factorial y de criterio) y fiabilidad (en términos de consistencia interna) del Cuestionario de cibervictimización (CBV), un autoinforme basado en el modelo de Nocentini et al. (2010) y diseñado para medir en adolescentes en qué medida el informante es víctima de agresiones a través del teléfono móvil o Internet.

El objetivo de este trabajo ha sido contrastar la validez (factorial y de criterio) y fiabilidad (en términos de consistencia interna) del CBV, un autoinforme diseñado para medir la exposición a agresiones a través del teléfono móvil e Internet en adolescentes, basado en el modelo propuesto por Nocentini et al. (2010). Los resultados obtenidos muestran que el CBV ofrece una garantías estadísticas adecuadas para su uso con tal fin.

En cuanto a la validez factorial del cuestionario, los análisis factoriales confirmatorios realizados sugieren que los tres modelos inicialmente puestos a prueba (M1F, M4F y M4F-1) representan moderadamente bien la estructura interna del CBV. Aunque los tres ajustan de manera muy similar a los datos, se prefiere no obstante el M1F por ser el más parsimonioso de los tres. Este resultado tiene diversas implicaciones. En primer lugar, el modelo teórico de partida (M4F) ha resultado válido para la muestra de estudiantes evaluada en este estudio. En segundo lugar, los resultados obtenidos no permiten apoyar con firmeza ninguna de las posturas acerca de la dimensionalidad del constructo cibervictimización. Tanto el modelo unifactorial como el modelo de cuatro factores basado en la propuesta de Nocentini et al. (2010) —ya sea simple o jerárquico—, muestran un ajuste muy similar. En tercer lugar, la complejidad del constructo exige considerar dentro del modelo la posible existencia de variables exógenas que expliquen las principales correlaciones entre errores de medida, para lograr un ajuste óptimo. Futuras versiones de la prueba tal vez debieran dar mayor importancia a la cibervictimización de tipo relacional-sexual.

Respecto a la validez de criterio, se ha tratado de analizar si el CBV mide aquello para lo que ha sido diseñado, examinando la correlación entre la puntuación total de los alumnos en el test y seis variables externas con las que la evidencia previa indica que correlaciona la cibervictimización. Atendiendo a lo esperado, la puntuación en el test correlaciona de manera estadísticamente significativa con la puntuación en los seis criterios externos utilizados. Tal como han hallado estudios previos, correlaciona positivamente con la victimización escolar off-line (Álvarez-García et al., 2011; Del Rey, Casas y Ortega, 2012), las conductas de riesgo en Internet (Mishna et al., 2012; Navarro y Yubero, 2012; Walrave y Heirman, 2011; Zhou et al., 2013) y la timidez y ansiedad social (Juvonen y Gross, 2008; Kowalski et al., 2014; Navarro et al., 2012); y negativamente con la autoestima (Yang et al., 2013; Patchin y Hinduja, 2010), la formación (Del Rey et al., 2012a, b; Garaigordobil y Martínez-Valderrey, 2014) y el apoyo en el centro educativo (Kowalski et al., 2014) y el control parental (Mesch, 2009). Los dos criterios con los que más correlaciona, de entre los analizados, son la victimización escolar off-line y las conductas de riesgo en Internet, lo que coincide con la evidencia previa (Kowalski et al., 2014).

La fiabilidad de la escala, evaluada en términos de consistencia interna, es moderadamente alta. No obstante, no llega a 0,90, límite comúnmente aceptado para poder considerarla muy alta. Esto se puede deber principalmente a dos motivos. En primer lugar, se puede deber a la homogeneidad de las puntuaciones. A pesar de haber eliminado de los análisis al alumnado que informó no haber padecido en los últimos 3 meses ningún tipo de ciberagresión, la distribución de las puntuaciones sigue alejándose acusadamente de la normalidad multivariada. En segundo lugar, se puede deber a la heterogeneidad del contenido de los ítems. Efectivamente, se ha tratado de incluir una variada gama de hechos constitutivos de cibervictimización, representativos del constructo, evitando ítems redundantes. Por lo tanto, la consistencia interna moderadamente alta de la escala se puede considerar razonable, de acuerdo con las características tanto de la muestra como del propio constructo medido.

Este estudio ofrece diversas implicaciones prácticas. Se pone a disposición de investigadores, educadores y clínicos un instrumento para medir el padecimiento de agresiones a través del teléfono móvil e Internet en adolescentes. Se trata de un cuestionario breve, sencillo de aplicar, codificar y analizar, económico en términos de tiempo y coste respecto a otros métodos de evaluación. Permite obtener datos sobre la prevalencia de la cibervictimización en un centro educativo o región. Se puede utilizar con fines de investigación, analizando la asociación de la cibervictimización con otras variables potencialmente relevantes, como causa o efecto de este fenómeno. Se espera que sirva de apoyo para la identificación de casos de cibervictimización severa y la orientación para su tratamiento. Por último, comparando la puntuación en el test antes y después de una intervención, se puede disponer de una medida de la evolución del individuo o grupo en esta variable.

El presente estudio supone, por tanto, una aportación teórica y práctica al estudio y tratamiento de la cibervictimización. No obstante, presenta algunas limitaciones que cabe reconocer. En primer lugar, el CBV es un autoinforme, por lo que los resultados pueden estar afectados por sesgos de respuesta como el falseamiento o la deseabilidad social (Torregrosa, Inglés, Estévez, Musitu y García, 2011). En segundo lugar, la muestra ha sido seleccionada aleatoriamente, pero desde una población acotada a unas edades y región concretas. Cualquier generalización de las conclusiones de este estudio a otras edades o regiones se debería hacer con precaución. Por último, el M1F-R incluye un considerable número de correlaciones entre errores de medida. Sería oportuno replicar el modelo reespecificado a otras muestras, para comprobar si efectivamente forman parte del modelo de medida.

Este trabajo ha sido posible gracias a la financiación de la Universidad de Oviedo del proyecto «Factores de riesgo asociados a victimización en situaciones de cyberbullying en la adolescencia» (Ref. UNOV-13-EMERG-09).

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.