Ainhoa Mayoral Jaramillo
4º de Psicología Clínica
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Necesidad de incrementar las cantidades de
tiempo conectado.
Irritabilidad cuando no se está conectado.
Malestar y deterioro de otras actividades de varios
contextos: trabajo, estudios, familia, amigos,
sueño, alimentación, salud, etc.
Abstinencia manifestada por:
◦ Ansiedad.
◦ Pensamientos recurrentes (obsesivos) sobre internet.
◦ Movimientos voluntarios o involuntarios similares a los
que se efectúan cuando se está conectado.

Vulnerabilidad psicológica

Cohesión familiar débil

Hay ciertas características de personalidad que aumentan
la vulnerabilidad psicológica (Echeburúa, 1999):
◦ Introversión, baja autoestima, nivel alto de búsqueda
de sensaciones, impulsividad, afrontamiento
inadecuado de los problemas, etc.
◦ Déficits en las relaciones interpersonales.
◦ Déficits cognitivos (Ej. problemas de atención o
memoria.)
◦ Alteraciones psicopatológicas como la depresión.


“El uso y abuso de las redes sociales están
relacionados con variables psicosociales, tales como la
vulnerabilidad psicológica, los factores estresantes y el
apoyo familiar y social” (Echeburúa y Paz de Corral,
2010).
“La adicción a Internet y a las redes sociales se vincula
a la depresión y a la baja autoestima . También se
relaciona con ciertas características de personalidad y
estados emocionales (impulsividad, disforia, etc.)
(Pachón Urego y Soto Niño, 2012).
“ Intensidad de los lazos emotivos que los
miembros de una familia desarrollan
entre sí”. Ej. Relaciones frecuentes y
estrechas, actitudes de apoyo mutuo,
realización de actividades y afecto
recíproco.” (Gonzalez Gaitano, 2005).
-
“El tiempo de uso de Internet está
negativamente relacionado con la dedicación
de tiempo a actividades familiares” (González
Gaitano, 2005).
-
“Los jóvenes con baja autoestima y falta de
apoyo paterno son más adictos a las redes
sociales” (González Gaitano, 2005).
Las personas que poseen más factores de
riesgo para ser adictos a las redes
sociales son aquellas personas jóvenes
con cierta vulnerabilidad psicológica y
con cohesión familiar débil (familias
desestructuradas).

Los datos utilizados pertenecen a la base de datos de
MyPersonality Project (Universidad de Cambridge)

Se trata de datos muy variados. Algunos de
personalidad (Big Five); Datos básicos sobre
Facebook: número de “likes” (“me gusta”), número
de etiquetas (“tags”), grupos, número de eventos,
etc; Datos demográficos (edad y sexo); Escala de
valores de Schwatrz (sentido de pertenencia,
amistad, etc.)
Modelo inicial
Adicción a las
redes sociales
Variables discretas
Variables continuas
Mediana
Media
Moda
varianza
Gráfico de barras
Asimetría
Apuntamiento
Histograma
* Para todas las variables se calculó también la Matriz de
correlaciones.




Eliminamos los 0 y -1  Datos missing.
Observamos las correlaciones y, al existir escalas
inversas, tuvimos que invertirlas para convertir las
negativas en positivas.
Transformación de algunas variables por medio del
Coeficiente lambda (transformación BoxCox) para
normalizar las variables.
Creación de las nuevas variables normalizadas.

Durante la construcción del modelo, nos encontramos con
desigualdad de varianzas entre algunas variables (unas eran
muy altas en comparación con otras), por ello, tuvimos que
transformarlas.

Para reducir las varianzas, los datos de esa variables se
dividieron entre su máximo y se multiplicó por 10.

Ej. Datos$Seguridad_familiar.2<-(Datos$Seguridad_familiar.n/104.63)

Y se creaba una nueva variable (“Seguridad_familiar.2”) con una
varianza más reducida.
Relacionado con la variable “adicción”, en nuestra base de
datos, no existía una variable que midiese la adicción. Por ello,
intentamos construir una basándonos en
los datos con los que contábamos. Así, la variable
adicción está formada por la suma de las
Adicción a las
redes sociales
puntuaciones típicas de: nº de eventos, nº de likes y nº de
actualizaciones de estado.

Componente de medida.
En cuanto a la relación entre cada variable latente con sus
variables podemos decir que es muy buena. Para comprobar si
había relación entre ellos se utilizó la función Lavaan.

Componente estructural.
Atendiendo a las relaciones entre los dos factores que
componían el modelo y la variable “Adicción a las redes
sociales”, se probaron 6 modelos estableciendo
relaciones diferentes entre sus componentes.
Adicción a las
redes sociales
Modelo 0
Adicción a las
redes sociales
χ²
25,32
AIC
1784
RMSEA
0.000
P (RMSEA)
0,763
Modelo 1
Adicción a las
redes sociales
χ²
25,31
AIC
1786
RMSEA
0.000
P (RMSEA)
0,71
ANOVA (m0-m1)
0.01, 1, 0.91
Modelo 2
Adicción a las
redes sociales
χ²
24,6
AIC
1785
RMSEA
0.000
P (RMSEA)
0,748
ANOVA (m0-m2)
0.71, 1, 0.39
Modelo 3
Adicción a las
redes sociales
χ²
24,1
AIC
1785
RMSEA
0.000
P (RMSEA)
0,768
ANOVA (m0-m3)
0.17, 1, 0.27
Modelo 4
Adicción a las
redes sociales
χ²
24,55
AIC
1787
RMSEA
0.000
P (RMSEA)
0,701
ANOVA (m0-m4)
0.76, 2, 0.68
Modelo 5
Adicción a las
redes sociales
χ²
23,34
AIC
1788
RMSEA
0.000
P (RMSEA)
0,707
ANOVA (m0-m5)
1.97, 3, 0.57
Modelo 0
Vulnerabilidad
psicológica
Cohesión
familiar débil
Adicción a las
redes sociales
Tabla de comparaciones de ANOVA:
Vemos cómo la introducción de más relaciones entre los
componentes, no mejora el modelo.
Todos los
coeficientes son
significativos???
Modelo final
0’531, (0’090), 0’833
0’012, (0’026), 0’027
2’209, (0’478), 0’674
0’533, (0’091), 0’668
0’158, (0’041), 0’156
1’250, (0’869), 0’292
0’236, (0’042), 0’383
3’009, (0’681), 0’649
2’749, (0’465), 1’000
1’069, (0’506), 1’000
0’265, (0’101), 1’000
Adicción a las
redes sociales


Contamos con un buen componente de
medida. Es decir, existen buenas relaciones
entre las variables latentes y las variables que
hemos seleccionado para medirlas.
Sin embargo, no existe componente
estructural, no hay relaciones entre los
factores del modelo.



Esto puede deberse a que durante la búsqueda de
información encontramos que la vulnerabilidad
psicológica y la cohesión familiar débil influían en la
adicción a las redes sociales, pero la variable “adicción a
las redes sociales” es más propenso a medir el grado de
actividad en las redes sociales que la propia adicción a las
mismas.
Pensamos que contábamos con unos datos que están
sesgados puesto que pasamos de una muestra de 50
millones de casos a 100 casos.
Teníamos que haber escogido unos datos que se
amoldasen a las ecuaciones estructurales, y no acomodar
las ecuaciones a los datos con los que contábamos.
ACTIVIDAD
Adicción a las
redes sociales

Como no se pueden establecer relaciones
estructurales, habría que reformular la
hipótesis o encontrar unas variables que
fuesen más adecuadas para medir el grado de
adicción a las redes sociales, en lugar del
grado de actividad en las mismas.
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ADICCIÓN A LAS REDES SOCIALES