Adictos al scroll: entre likes y desvelos, el impacto del uso de redes sociales en la era contemporanea
2025-05-16
1.1 INTRODUCCIÓN
En la era digital contemporánea, el uso de teléfonos inteligentes y aplicaciones móviles ha redefinido los hábitos diarios de millones de personas, especialmente de los jóvenes. Entre las múltiples funciones que ofrecen estos dispositivos, las redes sociales y plataformas de entretenimiento como TikTok, Facebook e Instagram ocupan una parte significativa del tiempo de pantalla. Este fenómeno ha generado un creciente interés académico por analizar cómo este uso intensivo puede afectar aspectos clave del bienestar, como la calidad del sueño, la productividad y el equilibrio emocional.
El presente estudio analiza la posible adicción a las aplicaciones de entretenimiento, centrándose particularmente en la variación del tiempo de uso según el género. Se busca identificar patrones de comportamiento diferenciados entre hombres, mujeres y otros, y comprender cómo el tiempo dedicado a redes sociales influye en variables como la percepción de aislamiento, el descanso nocturno y el tiempo destinado a la actividad física o educativa. Investigaciones recientes respaldan la importancia de este análisis. Por ejemplo, Bhagyasri [1] examinó cómo los estudiantes de educación superior distribuyen su tiempo de uso del teléfono móvil entre fines educativos y de entretenimiento, encontrando que el género influye significativamente en esta distribución. Además, Chen et al. [2] identificaron que la adicción al smartphone es común entre estudiantes universitarios y que los factores asociados difieren por género: en hombres se relaciona principalmente con el uso de videojuegos, ansiedad y mala calidad del sueño, mientras que en mujeres se asocia con el uso de redes sociales, multimedia, depresión, ansiedad y también mala calidad del sueño. Asimismo, Khan et al. [3] demostraron, a partir de una muestra multinacional de más de 200,000 adolescentes, que el uso problemático e intenso de redes sociales está significativamente asociado con dificultades para iniciar el sueño, siendo este efecto más pronunciado en mujeres. Por otro lado, Zhao y Kou [4] hallaron que la adicción a videos cortos como TikTok tiene un efecto directo sobre la disminución de la calidad del sueño en estudiantes universitarios, mediado por una menor actividad física y un aumento en la procrastinación.
Este trabajo pretende aportar evidencia adicional desde un enfoque cuantitativo, abordando la relación entre el uso de redes sociales y distintas dimensiones del bienestar digital, con especial énfasis en las diferencias de género.
1.2 OBJETIVO
Analizar el uso de redes sociales según el género, identificando patrones de tiempo de uso, preferencias de plataforma y su impacto en el bienestar digital.
1.2.1 Objetivos específicos
Analizar el tiempo diario que hombres y mujeres dedican a las redes sociales, identificando patrones de uso mediante estadísticas descriptivas como media, mediana y distribución del tiempo de uso.
Analizar la relación entre el género y la plataforma de redes sociales más utilizada, determinando preferencias mediante análisis de frecuencia y pruebas de independencia.
Evaluar el impacto del tiempo de uso de redes sociales en la calidad del sueño y la fatiga social, comparando diferencias por género mediante análisis estadísticos.
2. Variables de interés
3. Análisis descriptivo
| Gender | Media | Mediana | Desviación_Estándar | Mínimo | Máximo |
|---|---|---|---|---|---|
| Female | 3.830117 | 3.85 | 1.119569 | 0 | 8.07 |
| Male | 3.333149 | 3.35 | 1.080097 | 0 | 6.73 |
| Other | 3.524493 | 3.53 | 1.099460 | 0 | 6.83 |
| Plataforma | Media | Mediana | Desviación estándar | Mínimo | Máximo |
|---|---|---|---|---|---|
| 3.54 | 3.58 | 1.16 | 0 | 7.30 | |
| 3.58 | 3.59 | 1.13 | 0 | 7.26 | |
| TikTok | 3.58 | 3.59 | 1.12 | 0 | 8.07 |
| 3.59 | 3.59 | 1.12 | 0 | 7.35 | |
| YouTube | 3.58 | 3.59 | 1.13 | 0 | 7.42 |
Figura 1. Distribución del tiempo diario en redes sociales por género
Figura 2. Densidad del tiempo diario en redes sociales por género
| Plataforma | Frecuencia |
|---|---|
| 15090 | |
| 75300 | |
| TikTok | 135071 |
| 29680 | |
| YouTube | 44859 |
Figura 3. Frecuencia de uso de plataformas de redes sociales según género
| Gender | Media_Sueño | Mediana_Sueño | Desviación |
|---|---|---|---|
| Female | 5.453350 | 6 | 1.200472 |
| Male | 5.899279 | 6 | 1.121746 |
| Other | 5.727100 | 6 | 1.143718 |
Figura 4. Relación entre uso de redes sociales y calidad del sueño (Hombres)
Figura 5. Relación entre uso de redes sociales y calidad del sueño (Mujeres)
Figura 6. Relación entre uso de redes sociales y calidad del sueño (Otro)
Figura 7. Distribución del tiempo promedio diario por tipo de actividad y género
4. Resultados
La base de datos utilizada en este estudio contiene información de 300,000 personas provenientes de distintos países. La distribución por género está conformada por un 49.93% de mujeres, 49.77% de hombres y 0.3% de personas que se identifican como “Otro”. El análisis se centró en seis variables principales: tiempo diario en redes sociales, uso de plataformas educativas, actividad física, horas de sueño, calidad del sueño y sensación de aislamiento social.
4.1 Tiempo dedicado a actividades diarias
De acuerdo con la Tabla 2, las mujeres registran un tiempo promedio diario de 3.83 horas en redes sociales, seguidas por personas del grupo “Otro” con 3.52 horas, y los hombres con 3.33 horas. En cuanto al uso de plataformas educativas, los hombres reportan un promedio diario de 1.33 horas, ligeramente superior al de mujeres (1.21 h) y “Otro” (1.27 h). Respecto a la actividad física, los hombres dedican más tiempo en promedio (0.55 h), seguidos por el grupo ‘Otro’ (0.53 h) y las mujeres (0.51 h).
En lo referente a la calidad del sueño (escala de 1 a 10), las mujeres presentan un promedio de 5.45, los hombres 5.89 y el grupo “Otro” 5.72. Las horas de sueño también son similares entre los géneros, oscilando entre 6.58 y 6.81 horas. Finalmente, la percepción de aislamiento social muestra un promedio de 3.56, sin grandes diferencias entre grupos.
4.4 Distribución del tiempo total
La Figura 8 muestra cómo se distribuye el tiempo total promedio diario dedicado a redes sociales, plataformas educativas y actividad física, diferenciando por género. Las mujeres dedican en promedio 5.55 horas diarias a estas tres actividades combinadas, seguidas por el grupo “Otro” con 5.33 horas y los hombres con 5.21 horas.
El desglose de estas horas indica que, en el caso de las mujeres, el 68.63% del tiempo se destina a redes sociales, el 21.25% a plataformas educativas y el 10.12% a actividad física. En los hombres, las proporciones respectivas son 63.22%, 25.1% y 11.69%. El grupo ‘Otro’ presenta una distribución similar, con un 65.58% del tiempo dedicado a redes sociales, 23.43% a plataformas educativas y 10.99% a actividad física.
4.5 Intervalos de confianza e hipótesis para variables cuantitativas
4.5.2 Intervalo de confianza del 95% para el tiempo promedio de sueño
Datos:
- \(\bar{x}\): Media muestral =
6.7
- \(s\): Desviación estándar muestral = 0.5748
- \(n\): Tamaño de la muestra =
300,000
- \(z\): Valor crítico para el 95% de confianza = 1.96
Cálculo del error estándar:
\[ EE = \frac{0.5748}{\sqrt{300000}} \approx 0.001049 \]
Cálculo del margen de error:
\[ ME = 1.96 \cdot 0.001049 = 0.002056 \]
Intervalo de confianza:
\[ IC = 6.7 \pm 0.002056 = [6.697944;\ 6.702056] \]
Interpretación:
Con un 95% de confianza, el tiempo promedio de sueño diario se ubica
entre 6.697944 y 6.702056 horas (aproximadamente entre 6 horas y 41
minutos, y 6 horas con 42 minutos).
4.5.3 Intervalo de confianza para una proporción
Para esta estimación se definió como “de acuerdo” a toda persona que puntuó 6 o más en la escala de 0 a 10 sobre la variable Social_Isolation_Feeling, que mide la percepción de aislamiento social.
Datos:
- Proporción muestral (\(\hat{p}\)) =
0.0964
- Tamaño de la muestra (\(n\)) =
300,000
- Nivel de confianza = 95%
- Valor crítico \(z = 1.96\)
Cálculo del intervalo de confianza:
\[ IC = \hat{p} \pm z \cdot \sqrt{\frac{\hat{p}(1 - \hat{p})}{n}} = 0.0964 \pm 0.00106 = [0.0954;\ 0.0975] \]
Interpretación:
Con un 95% de confianza, se estima que entre 9.54% y
9.75% de la población percibe niveles significativos de
aislamiento social. Esta proporción, aunque minoritaria, representa una
fracción considerable de individuos con posibles riesgos de afectación
emocional vinculados al entorno digital.
4.5.4 Prueba de hipótesis para el tiempo promedio de sueño
Planteamiento:
Se desea verificar si el tiempo promedio de sueño difiere significativamente de las 7 horas recomendadas.
- Hipótesis nula: \(H_0: \mu = 7\)
- Hipótesis alternativa: \(H_1: \mu \neq
7\)
(Tipo de prueba: bilateral)
Datos:
- \(\bar{x} = 6.7\)
- \(\mu_0 = 7\)
- \(s = 0.5748\)
- \(n = 300000\)
- \(\alpha = 0.05\), \(z_{crítico} = \pm1.96\)
Estadístico de prueba:
\[ t = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} = \frac{6.6962 - 7}{1.3116 / \sqrt{300000}} \approx -285.86772 \]
Decisión:
Dado que \(t = -285.86772 < -1.96\), se rechaza la hipótesis nula. El valor p asociado es prácticamente 0, lo que refuerza esta conclusión.
Interpretación:
Los resultados muestran que, con un nivel de confianza del 95%, el
promedio de sueño diario de la población es significativamente inferior
a las 7 horas recomendadas.
5. Limitaciones
Este estudio se basa en datos sintéticos generados artificialmente, lo cual permite simular un conjunto de condiciones realistas sin comprometer la privacidad de personas reales. No obstante, existen algunas limitaciones importantes que deben tenerse en cuenta al interpretar los resultados: -Ausencia de validación empírica: Aunque la evidencia empírica existente muestra conclusiones similares respecto al impacto del uso excesivo de redes sociales sobre la calidad del sueño, en este caso no se contrastaron los resultados con estudios de campo o encuestas reales. Por tanto, no es posible determinar en qué medida las correlaciones observadas reflejan fenómenos del mundo real.
-Representación desigual de subgrupos: A pesar del tamaño amplio de la muestra, el grupo “Otro” presenta una proporción reducida, lo que limita la generalización y robustez de los resultados para esta categoría.
-Limitaciones del modelo lineal: Dado que los datos son sintéticos, las relaciones entre variables como el tiempo en redes sociales, la edad o la calidad del sueño no siguen necesariamente patrones lineales reales. Por ello, los modelos de regresión lineal ajustados no logran representar de manera fiel la dinámica entre las variables , lo que impide una interpretación causal robusta o su representación mediante líneas rectas claras en gráficos de dispersión.
6. Conclusiones
Los resultados de este estudio permiten identificar patrones relevantes en torno al uso de redes sociales y su relación con el bienestar digital, diferenciando por género. En general, se observó que las mujeres dedican más tiempo diario a redes sociales en comparación con los hombres y el grupo “Otro”. TikTok se destaca como la plataforma más utilizada de forma transversal entre los géneros, no solo en términos de preferencia, sino también en cuanto al tiempo promedio invertido.
El análisis evidenció una correlación negativa moderada entre el tiempo en redes sociales y la calidad del sueño percibida. A mayor uso, menor es la valoración del descanso nocturno, un patrón que se mantuvo constante en todos los grupos de género. Además, se observó que la mayor parte del tiempo destinado a actividades digitales se concentra en el uso recreativo, superando ampliamente al dedicado a la actividad física o a plataformas educativas.
Si bien los datos utilizados fueron generados de manera sintética, los hallazgos resultan coherentes con investigaciones previas, lo que refuerza su valor como base exploratoria. No obstante, se recomienda validar estos resultados mediante estudios empíricos que permitan profundizar en la comprensión del vínculo entre tecnología y bienestar, especialmente en poblaciones jóvenes.
Referencias:
[1] K. Bhagyasri, “Education vs Entertainment on the Mobile screen time spent per day by Students in Higher Education in Tami Nadu,” Salud, Ciencia y Tecnología – Serie de Conferencias, vol. 3, p. 714, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.56294/sctconf2024714
[2] B. Chen, F. Liu, S. Ding, X. Ying, L. Wang, and Y. Wen, “Gender differences in factors associated with smartphone addiction: a cross-sectional study among medical college students,” BMC Psychiatry, vol. 17, no. 341, pp. 1–9, 2017. [Online]. Available: https://doi.org/10.1186/s12888-017-1503-z
[3] M. S. Khan, G. Thomas, S. Karatela, A. Morawska, and A. Werner‐Seidler, “Intense and problematic social media use and sleep difficulties of adolescents in 40 countries,” Journal of Adolescence, vol. 96, pp. 1116–1125, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.1002/jad.12321
[4] Z. Zhao and Y. Kou, “Effect of short video addiction on the sleep quality of college students: chain intermediary effects of physical activity and procrastination behavior,” Frontiers in Psychology, vol. 14, Article 1287735, 2024. [Online]. Available: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1287735