1 Introducción

Desde la irrupción de los smartphones en la vida diaria se han convertido en una herramienta casi imprescindible tanto a nivel laboral como personal. Aplicaciones de vídeo, aplicaciones de mensajería instantánea, aplicaciones de redes sociales, etc. se han convertido parte esencial del paisaje de los teléfonos móviles. Según los datos del Panel de Hogares de la Comisión Nacional de los Mercados y la competencia del segundo semestre de 2023 (CMNC, 2023), un 90.2% de los españoles tienen un teléfono inteligente. La frecuencia de uso se ha visto incrementada notablemente en los últimos años, incrementándose el uso diario de mensajería un 8%, el de RRSS un 50.7%, el de correo electrónico un 80.7%, el de juegos 33.9% y el de visionado de vídeos un 144.3% desde el 2015. El uso de servicios de mensajería online sigue siendo el más extendido en todos los usuarios, pero destaca el incremento notable del uso para visionado de vídeos, seguramente debido a la irrupción de servicios de streaming y de incremento de variedad y calidad en los vídeos de YouTube.

Su extendido uso, además, conlleva un profundo cambio en la manera de relacionarnos y comportarnos, surgiendo nuevas complicaciones y nuevas conductas que son difíciles de evaluar en una escala de normalidad-patología. Este problema se une a la falta de bienestar emocional que se experimenta con la “hiperconectividad” laboral (Monforte & Álvarez, 2020) pudiendo tener graves consecuencias en la salud mental de los trabajadores. Esta imagen del variopinto uso del móvil, así como la falta de normas sociales claras respecto a su uso (debido a su rápida popularización), nos deja como sociedad ante un elefante en la habitación: ¿cuál es el uso adecuado del móvil y cuándo surge el problemático? Mientras que en población adolescente se ha intentado desde el principio evaluar este tipo de usos, no está tan extendido en la población adulta, en la que principalmente se ha medido el uso en muestras en las que ya había surgido un problema.

Los instrumentos más típicos sobre el uso de las TIC han medido frecuencia y actitudes hacia las mismas, dado que existe un vacío de definición psicopatológico en los manuales de referencia sobre el uso problemático de las TIC. Se han investigado diferentes conductas asociadas al abuso y adicción de la tecnología, siendo las más habituales: pérdida de habilidades sociales (Echeburúa y De Corral, 2010), aislamiento social (Torres y Hermosilla, 2012) y dependencia psicológica (Echeburúa, 1999). Esta última, característica de las adicciones comportamentales, la define Echeburúa como preocupación si no se está conectado, reducción de relaciones sociales, limitación de la actividad física y cambios significativos del estado de ánimo. Estos constructos se han definido indistintamente en la adicción a videojuegos, a redes sociales y a internet, entre otros, con lo que se puede suponer que están presentes en el uso problemático del teléfono móvil, instrumento que amalgama todos estos usos.

Pese a que la mayoría de los instrumentos psicológicos se han desarrollado para evaluar el uso en adolescentes y jóvenes adultos, en este trabajo se partió de la suposición que en adultos y mayores las características principales pueden adaptarse. Por ejemplo, Sánchez-Martínez y Otero (2009) desarrollaron un cuestionario para evaluar variables asociadas al uso del teléfono como rendimiento académico, relaciones familiares, relaciones de amistad, actividades de ocio, consumo de drogas y síntomas depresivos. Ciertos constructos, como rendimiento académico, no tenían total sentido en población adulta, por lo que fue más pertinente asociarlo al rendimiento laboral (sin olvidar que muchos adultos en España siguen estudiando). Otros, como relaciones familiares y de amistad, debieron ser adaptados a la población en cuestión. Por último, dadas las investigaciones actuales sobre FOMO (Fear Of Missing Out), se consideró conveniente añadirlo a cualquier escala que trate de valorar la tendencia emocional en el uso del teléfono móvil. Este constructo fue adaptado para recoger las características de la población adulta, conscientes de que, mientras en la adolescencia y juventud puede dirigirse hacia el grupo de amistades y realidad social cercana, en adultos puede dirigirse hacia actualidad nacional o noticias en general, por ejemplo.

Jiménez, Alvarado y Llopis (2017) desarrollaron un cuestionario para medir frecuencia y uso de las TIC, separando el uso en ordenador y móvil, en cuanto a utilidad educativa y conducta-emoción generada. Las dimensiones incluían videojuegos, redes sociales y mensajería instantánea. Se tomó la idea de dividir el ámbito de uso, pero adaptándolo a las características de la población adulta.

2 Objetivo

La construcción de este cuestionario se enfocó en la evaluación rápida del uso problemático del móvil en la población adulta española, midiendo las variables relacionadas con un mayor riesgo de uso problemático: tiempo de uso y frecuencia de consulta en diferentes ámbitos (laboral/académico, ocio, familiar) y dependencia emocional del mismo. La finalidad de este cuestionario se fijó en cuanto a evaluar tanto individual como colectivamente a adultos españoles para identificar un posible problema y poder llevar a cabo actividades preventivas, siguiendo para ello el perfil del resultado del test. Estas áreas han sido típicamente usadas para medir y predecir el uso problemático del móvil en todo tipo de poblaciones, especialmente adolescentes, quizás porque hasta hace pocos años eran los más expuestos.

Para el propósito de medición que se planteó en este trabajo se tomaron en consideración los cuestionarios ya mencionados, a los que cabe añadir el Smartphone Addiction Scale-Short Version (Kwon et al., 2013), dirigido a población adulta en el que se evalúa el impacto negativo en por áreas de la vida debido al uso del móvil, especialmente en el trabajo.

3 Especificaciones

3.1 Contenido

Las principales dimensiones que se decidieron abordar con este cuestionario fueron: tiempo de uso y cantidad de usos en general; área laboral; área de ocio; área relacional (familia y amistades); y área conductual-emocional.

  • Para el uso general del móvil, se optó por medir el tiempo de uso y la cantidad de aplicaciones usadas, dado que son dos factores que en la literatura se han relacionado con la aparición de problemas

  • Para el área laboral, se incluyeron el impacto en el rendimiento, la comprobación de notificaciones y el tiempo de uso

  • Para el área de ocio,se eligieron la modificación de la calidad del ocio, el tiempo de uso y la frecuencia de consulta

  • Para el área relacional, la variación de las relaciones familiares y de amistad, el tiempo de uso y la percepción de la familia y amigos respecto al uso propio del móvil

  • Para el área conductual-emocional, la que más relación ha establecido con el surgimiento de problemas debido a dependencia emocional, se decidió evaluar el “miedo a quedar fuera” (FOMO, en inglés), el aislamiento social y la dependencia emocional del móvil, propiamente dicha. Para esta serie de constructos más subjetivos, se eligió adoptar un enfoque basado en la frecuencia de aparición de diferentes componentes de los mismos

Debido a la orientación rápida de este cuestionario, se pensó en un formato que no superase las 30 preguntas ni los 15 minutos de aplicación. Esta fijación a priori como guía, llevó a diferenciar dos mitades del test: por un lado el aspecto conductual-emocional, en general más relevante a la hora de medir el bienestar o malestar con una situación y un indicio más claro de la aparición o tipo de problemas (10-15 preguntas en total); y por el otro las áreas general, laboral, de ocio y relacional, donde se intentaría medir de manera indirecta el impacto del uso del móvil (3-5 preguntas por área).

También, como dato demográfico, se incluiría la edad para control del cumplimiento de requisitos de la muestra, como ítem 0 y sin valoración para la fiabilidad.

3.2 Formato de los ítems

Un problema general de la aplicación de estos instrumentos es la subjetividad de las percepciones de las personas (pese a lo objetivo que se plantee una cuestión, lo que cuenta es la interpretación, la memoria y el significado que le otorgan las personas), por lo que las preguntas del cuestionario se plantearon en términos de frecuencia y uso subjetivo como ítems de respuesta cerrada en escalas de valoración. Dependiendo de cada pregunta, la escala de valoración difería ligeramente, pero siempre de la misma manera: de poco uso o frecuencia a mucho uso o frecuencia. Sin embargo, en algunas preguntas se optó por un planteamiento diferente:

  • En la parte general de uso del móvil, se eligió presentar en una lista 14 tipos de aplicaciones de móvil mayoritariamente usadas en España según los datos de la CNMC, y el tiempo de uso se presentaría como una pregunta de opciones con horquillas temporales. De esta manera, se pretendía obtener una medida más realista de la cantidad de usos del móvil y su tiempo de utilización

  • En la evaluación de las áreas laboral, de ocio y relacional una de las preguntas se diseñó para evaluar la “valencia” del impacto, siendo la escala de valoración de Mejoría-Empeoramiento

De cara a la valoración de las puntuaciones, a todas las escalas se les asignaron valores entre 1 y 5. En las preguntas que fuera necesario, se aplicarían las transformaciones lineales oportunas.

3.3 Longitud y dificultad

Para cumplir con el objetivo de ser una prueba “rápida”, de entrada se planteó el límite de 30 preguntas y 15 minutos de aplicación. La longitud habitual de los test estudiados se situaba entre las 30 y las 40 preguntas, por lo que estaría en sintonía. De todos modos, no se enfocó como prueba diagnóstica ni dirigida a tomar decisiones de fuerte impacto, sino a evaluar rápidamente el potencial uso problemático de cara a actividades preventivas, no se creyó conveniente hacer un cuestionario más largo para evitar fatiga.

La dificultad, siendo una prueba no cognitiva y dirigida a adultos, se redujo a la exposición más clara y directa de los enunciados y a que las opciones de respuesta fueran explícitas para no dar lugar a la confusión.

4 Confección del test

La confección del test estuvo fuertemente marcada por el tipo de muestreo elegido (bola de nieve), por lo que para la aplicación del test se eligió Google Forms debido a la facilidad de reenvío a través de formatos de mensajería instantánea, su compatibilidad plena con dispositivos Android y a la familiaridad del público general con las aplicaciones de Google.

Para crear una sensación de agilidad al completar el test, cada área se presentó en un nuevo bloque y se redactaron como preguntas de opción múltiple de Forms, para que a la hora de descargar el formato fuera fácilmente codificable y su legibilidad fuese alta. Se intentó ordenar el cuestionario de manera que al principio se incluyese lo general y tras ello las áreas laboral, de ocio, relacional y conductual-emocional. Se prendía con ello crear cierta facilitación de cara a la contestación del último bloque, más personal. Además, con la presentación de la lista de aplicaciones del dispositivo también se buscó el facilitar la situación mental de los participantes para tener en cuenta los diferentes usos que le diesen. Todo ello quedó explicado en las instrucciones, a las que se añadió, además, que no era necesario contestar todo, para evitar respuestas sesgadas por fatiga, desconocimiento o inaplicabilidad al participante. El cuestionario se presenta en el Anexo I, constó de 26 ítems (más el ítem 0 referente a la edad) y el tiempo de aplicación estimado rondaba los 10-15 minutos.

En la Tabla 1 aparecen los ítems para facilitar la comprensión del estudio de la calidad métrica.

Tabla 1. Ítems del Cuestionario sobre el uso del móvil

Ítem 0 ¿En qué año naciste?
Ítem 1 De las siguientes aplicaciones, ¿cuáles usas en el teléfono móvil?
Ítem 2 ¿Cuánto tiempo usas el móvil al día?
Ítem 3 El uso del móvil ha cambiado mi rendimiento laboral/académico
Ítem 4 En el trabajo/estudio, compruebo si he recibido notificaciones
Ítem 5 En el trabajo/estudio, el tiempo que paso usando el móvil es
Ítem 6 En el trabajo/estudio, me han llamado la atención por el uso indebido del móvil
Ítem 7 El uso del móvil ha cambiado mi tiempo de ocio
Ítem 8 En mi tiempo libre, compruebo si he recibido notificaciones
Ítem 9 En mi tiempo libre, el tiempo que paso usando el móvil es
Ítem 10 Mi uso del móvil ha cambiado mis relaciones familiares o con mi pareja
Ítem 11 Mi uso del móvil ha cambiado mis relaciones de amistad
Ítem 12 Cuando estoy con mi pareja, con amigos o con familiares, el tiempo que paso usando el móvil es
Ítem 13 Mi pareja, familia o amigos me han dicho que paso mucho tiempo con el móvil
Ítem 14 He discutido con mi pareja o con mi familia por el tiempo que paso con el móvil
Ítem 15 Me siento nervioso si no puedo contestar rápido a una notificación del móvil
Ítem 16 Me siento ansioso/agobiado cuando no tengo acceso al móvil
Ítem 17 Siento que me puedo perder algo si no estoy pendiente del móvil
Ítem 18 Dejo de hacer alguna actividad de ocio por estar con el móvil
Ítem 19 Si tengo que hablar con alguien, prefiero hacerlo a través del móvil
Ítem 20 Prefiero hacer actividades con el móvil antes que con otras personas
Ítem 21 Paso más tiempo con el móvil del que me gustaría
Ítem 22 Cuando quiero dejar el móvil, lo consigo sin esfuerzo (Ítem inverso)
Ítem 23 Oculto a mi pareja o familia el tiempo que paso con el móvil
Ítem 24 De pronto me doy cuenta que llevo más tiempo con el móvil del que quería
Ítem 25 Uso el móvil para relajarme
Ítem 26 Uso el móvil en situaciones en las que no debería

5 Calidad métrica del test

Tras la recogida de datos entre los días 17 y 20 de Noviembre de 2023 mediante muestreo “bola de nieve”, se obtuvieron 73 respuestas al cuestionario. De las 73 respuestas, 2 participantes no dieron el consentimiento para el tratamiento de datos, por lo que se eliminó su registro de la base de respuestas, quedando 71 respuestas para el análisis. Se usó el programa PsychometricToolBox (Ferrando et al., 2017) para llevar a cabo las mediciones de fiabilidad, excluyendo el ítem de edad, dado que sólo era demográfico para valorar la muestra (\(rango = [19, 68], mediana = 31\)).

Los ítems se codificaron con valores entre 1 y 5, en orden de aparición de las respuestas, y siendo 1 la indicación de un uso menos problemático y 5 la de un uso más problemático, con dos excepciones:

  • El ítem 22, que era inverso

  • El ítem 1, sobre los usos del móvil, que era una lista. Se hizo una transformación lineal a valores entre 1 y 5 para evaluarlo en conjunto con el resto de los ítems

Tras la primera evaluación de la fiabilidad, aplicando el relleno de los ítems perdidos según la moda (n perdidos = 9), se obtuvo la Tabla 2.

Tabla 2. Análisis de fiabilidad de los ítems

\(\alpha\) Cronbach p Ítems n \(\alpha\) estándar Límite inferior Límite superior
.875 .05 26 71 .873 .830 .909

Pese a que estos resultados al menos indicaban cierta fiabilidad del cuestionario, atendiendo a la aportación de cada ítem se encontró que algunos presentaban ciertos problemas, como se ve en la Tabla 3.

Tabla 3. Ítems problemáticos

Ítem Correlación total corregida del ítem \(\alpha\) si se elimina
3 .018 .882
7 .035 .881
11 -.048 .880
19 -.126 .888

Estos cuatro ítems no aportaban nada al cuestionario, teniendo incluso dos de ellos correlación negativa. En el Anexo 1 puede verse que los 3 primeros ítems corresponden a los que se construyeron para medir la “valencia” del impacto del uso del móvil en las áreas laboral, de ocio y familiar, y seguramente a la mala formulación o a ser una escala un tanto diferente pese a puntuar igual no tuvieron relevancia para el constructo. El cuarto ítem, sin duda el más negativamente correlacionado, era “Si tengo que hablar con alguien, prefiero hacerlo a través del móvil”, que pretendía ser una medida indirecta del aislamiento social; sin embargo, viendo su calidad métrica, en este cuestionario no tenía sintonía con el resto. Seguramente no pertenezca, en el contexto del cuestionario, a dicho constructo, por lo que no aportaba nada. Al ver estos resultados, se decidió proceder al análisis eliminándolos del test.

Tabla 4. Análisis de fiabilidad de los ítems

\(\alpha\) Cronbach p Ítems n \(\alpha\) estándar Límite inferior Límite superior
.907 .05 22 71 .904 .872 .932

Con esa modificación, la fiabilidad aumentaba sensiblemente. Tras ello se volvió a comprobar el análisis de los ítems, como se presenta en la Tabla 5.

Tabla 5. Análisis de los ítems restantes

Item Correlación total corregida del ítem \(\alpha\) Cronbach sin el ítem
1 0.248 0.908
2 0.608 0.901
4 0.641 0.900
5 0.560 0.902
6 0.340 0.907
8 0.598 0.901
9 0.646 0.900
10 0.288 0.907
12 0.475 0.904
13 0.679 0.899
14 0.575 0.902
15 0.607 0.901
16 0.694 0.898
17 0.638 0.900
18 0.434 0.905
20 0.315 0.907
21 0.486 0.904
22 0.616 0.900
23 0.463 0.904
24 0.557 0.902
25 0.498 0.903
26 0.542 0.902

Con la modificación de los ítems, todos tenían correlación en el análisis de fiabilidad. No obstante, todavía quedaban dos ítems, los de menor correlación, cuya eliminación podría seguir mejorando la fiabilidad del test. En el Anexo I se puede ver que el Ítem 1 era el recodificado sobre los usos del móvil, el ítem de tipo lista, y el Ítem 10 seguía la misma estructura que los ítems eliminados en el primer paso. Debido al tamaño de la muestra y al tipo de aplicación, no se pueden descartar sesgos de todo tipo. Sin embargo, por lo que respecta al ítem 10 según el sentido común, sin aportar nada al cuestionario y teniendo la estructura problemática de los primeros ítems eliminados, también fue excluido para, al menos, obtener un cuestionario funcionalmente coherente para el usuario. El primer ítem, con un formato tipo lista, diferente al resto, quizás también podía aportar más como indicador del tipo de uso que en el contexto del constructo principal del cuestionario, siendo además problemático el tener que hacer una transformación lineal para hallar la cantidad de usos en una escala 1 a 5. Haciendo el análisis sin los 6 ítems mencionados, se obtuvieron los resultados de la Tabla 6.

Tabla 6. Versión final del cuestionario, fiabilidad

\(\alpha\) Cronbach p Ítems n \(\alpha\) estándar Límite inferior Límite superior
.909 .05 20 71 .908 .875 .934

Tras la eliminación de los 6 ítems por los motivos comentados, el α de Cronbach alcanzó el límite superior posible, la modificación de ítems ya no podía aportar nada a la fiabilidad. Además, el cuestionario era más coherente y más corto, lo cual, dado el objetivo de prueba rápida, significaba una mejoría de calidad. En este estado final de cuestionario, y con el procedimiento de relleno según moda de las cuestiones no respondidas (perdidos = 7), se obtuvo el análisis de ítems de la Tabla 7.

Tabla 7. Versión final del cuestionario, ítems

Ítem Correlación total corregida del ítem \(R^2\) ítem \(\alpha\) Cronbach sin el ítem
2 0.588 0.547 0.903
4 0.628 0.714 0.902
5 0.552 0.689 0.904
6 0.350 0.350 0.909
8 0.593 0.615 0.903
9 0.648 0.733 0.902
12 0.449 0.468 0.907
13 0.672 0.687 0.901
14 0.568 0.741 0.904
15 0.607 0.714 0.903
16 0.704 0.728 0.900
17 0.651 0.703 0.902
18 0.447 0.458 0.907
20 0.331 0.396 0.909
21 0.496 0.725 0.906
22 0.628 0.547 0.902
25 0.452 0.494 0.907
24 0.564 0.753 0.904
25 0.493 0.366 0.906
26 0.558 0.512 0.904

La versión final del cuestionario se muestra en el Anexo I, en la segunda parte del documento (por claridad, no cambió la numeración de los ítems).

Teniendo presentes las limitaciones metodológicas en cuanto a muestreo, sesgos y tamaño de la muestra, se procedió a investigar más a fondo el constructo del cuestionario. Se realizó un Análisis Factorial Exploratorio con objeto de hallar la adecuación del modelo explicativo del constructo en que se basó el cuestionario. Primero, se llevaron a cabo el test de Bartlett (\(\chi^2 = 752.78\), \(𝑑𝑓 = 190\), \(𝑝 < .001\)) y la Medida de Adecuación de Muestreo de Kaiser-Meyer-Olkin (\(𝑀𝑆𝐴 = 0.83\), \(𝐾𝑀𝑂 > 0.5\ 𝑝𝑎𝑟𝑎\ 𝑡𝑜𝑑𝑜𝑠\ 𝑙𝑜𝑠\ í𝑡𝑒𝑚𝑠\)), concluyendo que se podía llevar a cabo un Análisis Factorial Exploratorio. Para los análisis posteriores se usaron tanto la herramienta PsychometricToolBox ya mencionada como el programa RStudio (Posit team; R Core Team, 2023), especialmente el paquete psych (William Revelle, 2023).

Gráfico 1. Gráfico de sedimentación para el cuestionario final

Con la gráfica de sedimentación se estimó el número de factores pertinentes, siendo 3 factores los apropiados. Tras ello, se procedió a calcular las variables del modelo para hallar su adecuación a la realidad del cuestionario, usando el método de residuos mínimos y rotación varimax, intentando reducir las cargas pequeñas debido al tamaño de la muestra. Se clasificaron los ítems en función de los factores del análisis y se hallaron los estadísticos necesarios para cuantificar las relaciones.

Gráfico 2. Diagrama de los factores identificados

Para aclarar el modelo, se procedió a identificar las preguntas concretas con su factor correspondiente.

Tabla 8. Ítems correspondientes a cada factor

Factor 1
14. He discutido con mi pareja o con mi familia por el tiempo que paso con el móvil
15. Me siento nervioso si no puedo contestar rápido a una notificación del móvil
16. Me siento ansioso/agobiado cuando no tengo acceso al móvil
17. Siento que me puedo perder algo si no estoy pendiente del móvil
18. Dejo de hacer alguna actividad de ocio por estar con el móvil
20. Prefiero hacer actividades con el móvil antes que con otras personas
23. Oculto a mi pareja o familia el tiempo que paso con el móvil
Factor 2
2. ¿Cuánto tiempo usas el móvil al día?
4. En el trabajo/estudio, compruebo si he recibido notificaciones
5. En el trabajo/estudio, el tiempo que paso usando el móvil es
6. En el trabajo/estudio, me han llamado la atención por el uso indebido del móvil
12. Cuando estoy con mi pareja, con amigos o familiares, el tiempo que paso usando el móvil es
13. Mi pareja, familia o amigos me han dicho que paso mucho tiempo con el móvil
25. Uso el móvil para relajarme
26. Uso el móvil en situaciones en las que no debería
Factor 3
8. En mi tiempo libre, compruebo si he recibido notificaciones
9. En mi tiempo libre, el tiempo que paso usando el móvil es
21. Paso más tiempo con el móvil del que me gustaría
22. Cuando quiero dejar el móvil lo consigo sin esfuerzo
24. De pronto me doy cuenta de que llevo más tiempo con el móvil del que quería

De esta manera se obtuvo una clasificación factorial alternativa a la planteada originalmente en el cuestionario de las áreas general, laboral, de ocio, relacional y conductual-emocional. Sin embargo, pese a que se redujeron, no es menos importante señalar que tras la eliminación de los 6 ítems que aportaban poco o eran contraproducentes, todas las áreas excepto la emocional-conductual pasaron a tener 2-4 ítems, insuficiente para tenerlos en cuenta como dimensiones propias. Con la clasificación derivada del análisis factorial pudo verse cómo todos los factores tenían un componente emocional relacionado con una de las áreas más generales. De esta forma, el “Factor 1” aglutinaba el componente relacional con su contraparte emocional, el FOMO; el “Factor 2” agrupaba un componente conductual en torno a las áreas laboral y relacional, reflejando problemas más objetivos del uso del móvil; y el “Factor 3”, el de tamaño más pequeño, el componente de uso del móvil en situaciones de ocio.

Esta división, pese a poder ser fruto de algún sesgo de la muestra (el muestreo bola de nieve tiende a agrupar a participantes similares en algunos atributos), estaba en sintonía con las investigaciones previas en este campo en cuanto a problemas del uso del móvil. Al haber utilizado una rotación ortogonal, los factores no mostraron relación entre ellos, cosa no muy realista pero elegida para aumentar las cargas factoriales sobre las dimensiones elegidas. Desde luego, siendo un modelo surgido del análisis exploratorio y sin reserva de datos para ponerlo a prueba, no deja de ser un análisis superficial que pudiera orientar otros desarrollos de instrumentos en el área.

Tabla 9. Fiabilidad de cada factor

Factor 1 Factor 2 Factor 3
\(\alpha\) .84 .85 .82

La fiabilidad de cada factor era aceptable, observando una ligera diferencia seguramente influida por la diferencia de longitud de cada factor al contar con pocos ítems cada una (coincide el orden de fiabilidad con el de longitud de cada factor).

En cuanto a las puntuaciones del test, tras haber analizado su fiabilidad, y dado el objetivo del test de medir las áreas más problemáticas de cara a actividades de prevención, se necesitaría cuantificar el criterio de “normalidad” respecto a la población, dada la dificultad de hallar una conducta clave del uso problemático. Con el problema de diseño principal de esta primera aplicación del instrumento, solo se pudieron reportar los estadísticos de la muestra.

Gráfico 3. Gráfico de caja y patillas para cada ítem de la versión final

Todos los ítems presentaron una distribución bastante asimétrica, siendo especialmente reseñables los ítems 6 (En el trabajo/estudio, me han llamado la atención por el uso indebido del móvil) y 23 (Oculto a mi pareja o familia el tiempo que paso con el móvil), que a excepción de los valores atípicos, todas las puntuaciones se concentraban en 1. Se podría evaluar si en otra muestra presenta la misma fiabilidad con el resto del test, pero en esta aplicación estuvieron en sintonía con el resto de los ítems, quizás debido a la similitud sociodemográfica de la muestra (estos dos ítems referían problemas que interfieren de manera distintiva en la vida de un adulto). Además, los ítems 12, 15, 18, 20 y 25 no presentaron puntuaciones en todo el rango de valores, pero no se pudo hallar un factor que lo explicase satisfactoriamente excepto cierta homogeneidad de las características de la muestra. En cuanto a la distribución de la puntuación total de cada participante, se obtuvieron los estadísticos de la Tabla 10.

Tabla 10. Puntuaciones totales, tendencia central y variabilidad

Media Mediana Moda Desviación típica Máximo Mínimo Rango intercuartílico
46.85 44 43 (1ª moda) 11.04 75 26 16

La distribución no mostró curtosis, sin embargo sí presentó una ligera asimetría positiva, pero se podía asumir la normalidad de la distribución (\(Kolomogorov-Smirnov = 0.15\), \(valor\ p = 0.09\)). El error máximo de las puntuaciones totales, calculado según la fórmula clásica \(𝐸_{𝑚𝑎𝑥} = (\sigma x \sqrt{1 − \rho x𝑥′})(𝑍_𝑐)\), fue \(𝐸_{𝑚𝑎𝑥} = 6.53\).

Se tuvo presente que el diseño no permitía hacer inferencias sólidas, por lo que se siguió un análisis más descriptivo de las dimensiones.

Gráfico 5. Gráfico de caja y patillas según factores

Con este tipo de agrupación sí podría tener sentido la identificación de las áreas más problemáticas para los usuarios del cuestionario. Al ser factores resultado de un análisis factorial exploratorio óptimo, fueron ortogonales y las puntuaciones entre factores no correlacionaba, dando como resultado áreas en las que sí se podrían identificar fortalezas y debilidades, uno de los objetivos del test. Por supuesto, todo este resultado dependió del artefacto estadístico y, aunque coherente con los modelos teóricos más aceptados, no deja de ser una evidencia, en el mejor de los casos, anecdótica.

6 Conclusiones y discusión

La fiabilidad del Cuestionario sobre el uso del móvil, tras la eliminación de los ítems problemáticos, alcanzó un \(\alpha\) Cronbach de \(0.909\), lo cual se considera generalmente una buena fiabilidad para un instrumento psicológico. Además, cumple con los requisitos fijados de ser de aplicación rápida, por lo que puede verse como potencialmente útil en este campo. En este punto hay que tener en cuenta las grandes limitaciones en cuanto a tamaño de la muestra y variabilidad necesaria por el tipo de muestreo realizado. Se debe señalar que la muestra, aunque no totalmente conocida por el autor, sí ha podido sobrerrepresentar a un estrato socioeconómico concreto: adultos con estudios superiores y trabajo estable. Estas condiciones se han presentado según algunos investigadores (Echeburúa, 2012) como factores de protección frente a las adicciones a la tecnología y, por tanto, frente al mal uso del móvil.

El constructo evaluado, uso problemático del móvil, se construyó conforme a la literatura señalada. Por ser un campo relativamente reciente y tan cambiante (los primeros instrumentos desarrollados hace 15 años se centraban en cuanto a móviles en SMS y llamadas, poco que ver con los smartphones actuales), es necesario actualizar constantemente las herramientas de medición y los constructos. Como ejemplo, hace 10 años no se podía usar el móvil para realizar apuestas, con lo que ese factor de uso problemático no tenía sentido; sin embargo, cada vez se ve más la comorbilidad del uso problemático del móvil con otras patologías como las adicciones con o sin sustancia, aumentando el riesgo de un desajuste importante en las personas. El análisis factorial, francamente difícil de generalizar por razones de diseño, aporta una prueba de que al menos en este caso la dimensionalidad elegida para medir el constructo ha tenido cierto sentido, teniendo en cuenta la reducción de ítems en las áreas originales.

El sistema de puntuación, tan dependiente del diseño de esta aplicación, no se ha podido considerar más que anecdótico. Sería necesario hallar las puntuaciones normales respecto a la población adulta española para saber qué constituye un uso habitual del móvil, e incluso si este uso habitual pudiera ser problemático, dado que puede ser usual un uso problemático en un área concreta, por lo que el criterio de normalidad estadística siempre habría que ponerlo en consideración al constructo psicopatológico. En función de ello se podría modificar el peso de cada pregunta para dar relevancia a preguntas claves. Sí se puede tomar en consideración como punto de partida la división en factores llevada a cabo en este trabajo, dada la coherencia con otras investigaciones, aunque pueda resultar modificada tras una aplicación bien sistematizada del mismo.

Para seguir investigando sobre la aplicación de este instrumento, sería necesario llevar a cabo una sistematización del muestreo, la creación de nuevos ítems relacionados con las dimensiones finales y el análisis pormenorizado del sistema de respuestas, que aunque con cierto sentido vistos los resultados, podría conllevar problemas en una aplicación más generalizada del cuestionario. Por último, habría que llevar a cabo una evaluación de las puntuaciones según los factores elegidos para que el instrumento tenga sentido en el marco preventivo.

7 Referencias

Aust, F., & Barth, M. (2023). papaja: Prepare reproducible APA journal articles with R Markdown. https://github.com/crsh/papaja
Echeburúa, E. (1999). ¿Adicciones sin drogas? Las nuevas adicciones. Bilbao: Desclée de Brouwer.
Echeburúa, E. (2012). Factores de riesgo y factores de protección en la adicción a las nuevas tecnologı́as y redes sociales en jóvenes y adolescentes. Revista Española de Drogodependencias, 4, 435–448.
Echeburúa, E., & De Corral, P. (2010). Adicción a las nuevas tecnologı́as ya las redes sociales en jóvenes: Un nuevo reto. Adicciones, 22(2), 91–95.
Escurra Mayaute, M., & Salas Blas, E. (2014). Construcción y validación del cuestionario de adicción a redes sociales (ARS). Liberabit, 20(1), 73–91.
Ferrando, P. J., Masip-Cabrera, A., Navarro-González, D., & Lorenzo-Seva, U. (2017). The psychometric toolbox: An excel package for use in measurement and psychometrics courses. Psicológica, 38(2), 395–398.
Jiménez Rodrı́guez, V., Alvarado Izquierdo, J. M., & Llopis Pablos, C. (2017a). Validación de un cuestionario diseñado para medir frecuencia y amplitud de uso de las TIC. EDUTEC, Revista Electrónica de Tecnologı́a Educativa, 61, a368–a368.
Jiménez Rodrı́guez, V., Alvarado Izquierdo, J., & Llopis Pablos, C. (2017b). Validation of a questionnaire designed to measure frequency and extent of use of ICT. Edutec Rev. Electrónica Tecnol. Educ, 61, 1–14.
Kwon, M., Lee, J.-Y., Won, W.-Y., Park, J.-W., Min, J.-A., Hahn, C., Gu, X., Choi, J.-H., & Kim, D.-J. (2013). Development and validation of a smartphone addiction scale (SAS). PloS One, 8(2), e56936. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0056936
Labrador, F. J., Villadangos, S. M., Crespo, M., & Becoña, E. (2013). Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologı́as (UPNT). Anales de Psicologı́a, 29(3), 836–847.
Monforte, J. D., & Álvarez, N. S. (2020). Hiperconectividad digital y salud laboral. Diario La Ley, 9638, 2.
R Core Team. (2024). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
Sánchez-Martı́nez, M., & Otero, A. (2009). Factors associated with cell phone use in adolescents in the community of madrid (spain). CyberPsychology & Behavior, 12(2), 131–137.
Team, P. (2023). RStudio: Integrated development environment for r. Posit software, PBC.
Torres Barzabal, L., & Hermosilla Rodrı́guez, J. M. (2012). El papel de la educación en el tratamiento de la adicción a la tecnologı́a. Hekademos: Revista Educativa Digital, 12, 73–82.
Wickham, H., Averick, M., Bryan, J., Chang, W., McGowan, L. D., François, R., Grolemund, G., Hayes, A., Henry, L., Hester, J., Kuhn, M., Pedersen, T. L., Miller, E., Bache, S. M., Müller, K., Ooms, J., Robinson, D., Seidel, D. P., Spinu, V., … Yutani, H. (2019). Welcome to the tidyverse. Journal of Open Source Software, 4(43), 1686. https://doi.org/10.21105/joss.01686
William Revelle. (2024). Psych: Procedures for psychological, psychometric, and personality research. Northwestern University. https://CRAN.R-project.org/package=psych

8 Anexo I