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DOI

10.22550/REP81-2-2023-06

Resumen

Las conductas adictivas hacia las redes so­ciales en jóvenes han sido ampliamente estu­diadas y relacionadas con múltiples factores. Entre las escalas diseñadas para su medición, la versión de 24 ítems del cuestionario de adicción a redes sociales (ARS) es una de las más utilizadas. En este estudio, se analizaron las propiedades psicométricas de la versión española adaptada al alumnado universita­rio. Se exploró la validez del contenido y del constructo de la escala a través del modelo de Rasch y un análisis factorial confirmatorio. Se analizó específicamente la estructura de categorización de datos, la dimensionalidad del constructo, el ajuste del modelo, la fiabi­lidad de los sujetos e ítems, la estructura del Mapa de Wright y el funcionamiento diferen­cial del ítem. Participaron 1809 estudiantes de 24 universidades españolas. Los resultados indican que la ARS presenta buena fiabilidad, dimensionalidad y un buen ajuste del modelo, sin embargo, se aprecian elementos de mejora principalmente en la escala Likert propuesta, en la elaboración de nuevos ítems que midan los extremos de la adicción a las redes sociales y en la redacción de un ítem. Con respecto al análisis factorial confirmatorio, se obtuvieron tres factores que coinciden con el constructo original. Con las mejoras que se han observado a través de la validación se podría utilizar el cuestionario con garantías de medición del constructo en estudiantado universitario. El instrumento cubre un vacío importante en la identificación de conductas adictivas en el uso de las redes sociales, que podría propiciar una posterior intervención con el alumnado uni­versitario.

Cómo citar este artículo: Suárez-Perdomo, A., Garcés-Delgado, Y., García-Álvarez, E. y Ruiz-Alfonso, Z. (2023). Propiedades psicométricas del cuestionario de adicción a las redes sociales (ARS) a población universitaria | Psychometric properties of the Social Network Addiction Questionnaire (SNAQ) for undergraduates. Revista Española de Pedagogía, 81 (285), 361-379. 10.22550/REP81-2-2023-06

Referencias | References

American Psychiatric Association (2008). DSm-iv-tr -Bre­viario: criterios diagnósticos. Elsevier España. https://books.google.es/books/about/DSM_IV_TR.html?hl=es&id=vA3NmKjhFAsC&redir_esc=y

Andreassen, C. S. (2015). Online social network site addiction: A comprehensive review [Adicción a sitios de redes sociales en línea: una revisión ex­haustiva]. Current Addiction Reports, 2 (2), 175- 184. 10.1007/s40429-015-0056-9

Andreassen, C. S., Torsheim, T. y Pallesen, S. (2014). Predictors of use of social network sites at work-a specific type of cyberloafing [Predictores del uso de sitios de redes sociales en el trabajo: un tipo específico de ciberhacinamiento]. Jour­nal of Computer-Mediated Communication, 19 (4), 906-921. 10.1111/jcc4.12085

Andrich, D. (1988). Rasch models for measurement: SAGE publications [Modelos Rasch para la me­dición: publicaciones SAGE]. Sage Publications.

Arquero, J. L. y Romero-Frías, E. (2013). Using social network sites in higher education: An experience in business studies [Uso de las redes sociales en la enseñanza superior: una experiencia en estudios empresariales]. Innovations in Education and Teaching International, 50 (3), 238-249. 10.1080/14703297.2012.760772

Austin-McCain, M. (2017). An examination of the association of social media use with the satis­faction with daily routines and healthy lifes­tyle habits for undergraduate and graduate students [Un examen de la asociación del uso de los medios sociales con la satisfacción con las rutinas diarias y los hábitos de vida saludables para estudiantes universitarios y de posgrado]. The Open Journal of Occupational Therapy, 5 (4), 6. 10.15453/2168-6408.1327

Azizi, S. M., Soroush, A. y Khatony, A. (2019). The relationship between social networking ad­diction and academic performance in Iranian students of medical sciences: a cross-sectional study [La relación entre la adicción a las redes sociales y el rendimiento académico en estu­diantes iraníes de ciencias médicas: un estudio transversal]. BMC psychology, 7 (1), 1-8. ht­tps://doi.org/10.1186/s40359-019-0305-0

Azpilicueta, A. E., Cupani, M., Ghío, B., Morán, V.E. y Garrido, S. J. (2019). Adaptación mediante el modelo de Rasch de tres medidas para estimar la decisión e indecisión de carrera y la ansiedad de­cisional. Perspectivas en Psicología, 16 (1), 26-37. http://rpsico.mdp.edu.ar/handle/123456789/1108

Baker, D. A. y Algorta, G. P. (2016). The relations­hip between online social networking and de­pression: A systematic review of quantitative studies [La relación entre las redes sociales en línea y la depresión: una revisión sistemática de estudios cuantitativos]. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (11), 638- 648. 10.1089/cyber.2016.0206

Balakrishnan, V. y Shamim, A. (2013). Malaysian Facebookers: Motives and addictive behaviours unraveled [Facebookeros malayos: motivos y conductas adictivas al descubierto]. Computers in Human Behavior, 29 (4), 1342-1349. 10.1016/j.chb.2013.01.010

Banjanin, N., Banjanin, N., Dimitrijevic, I. y Pantic, I. (2015). Relationship between internet use and de­pression: Focus on physiological mood oscillations, social networking and online addictive behavior [Relación entre el uso de Internet y la depresión: enfoque en las oscilaciones fisiológicas del estado de ánimo, las redes sociales y el comportamiento adic­tivo en línea]. Computers in Human Behavior, 43, 308-312. 10.1016/j.chb.2014.11.013

Bond, T. G. y Fox, C. M. (2012). Why measurement is fundamental. Applying the Rasch Model: Fun­damental Measurement in the Human Sciences [Por qué la medición es fundamental. Aplicación del modelo de Rasch: la medición fundamental en las ciencias humanas]. Routledge.

Buglass, S. L., Binder, J. F., Betts, L. R. y Underwood, J. D. (2017). Motivators of online vulnerability: The impact of social network site use and FOMO [Motivadores de la vulnerabilidad en línea: el im­pacto del uso de sitios de redes sociales y FOMO]. Computers in Human Behavior, 66, 248-255. ht­tps://doi.org/10.1016/j.chb.2016.09.055

Busalim, A. H., Masrom, M. y Zakaria, W. N. B. W. (2019). The impact of Facebook addiction and self-esteem on students’ academic performance: A multi-group analysis [El impacto de la adic­ción a Facebook y la autoestima en el rendimien­to académico de los estudiantes: un análisis mul­tigrupo]. Computers & Education, 142, 103651. 10.1016/j.compedu.2019.103651

Çam, E. y Isbulan, O. (2012). A new addiction for teacher candidates: Social networks [Una nue­va adicción para los candidatos a profesores: las redes sociales]. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 11 (3), 14-19. https://www.learntechlib.org/p/55773/

Cao, X., Masood, A., Luqman, A. y Ali, A. (2018). Ex­cessive use of mobile social networking sites and poor academic performance: Antecedents and consequences from stressor-strain-outcome pers­pective [Uso excesivo de redes sociales móviles y bajo rendimiento académico: antecedentes y con­secuencias desde la perspectiva estresor-estrés-re­sultado]. Computers in Human Behavior, 85, 163- 174. 10.1016/j.chb.2018.03.023

Charlton, J. P. y Danforth, I. D. (2007). Distingui­shing addiction and high engagement in the context of online game playing [Distinción en­tre adicción y alto compromiso en el contexto de los juegos en línea]. Computers in human behavior, 23 (3), 1531-1548. https://doi.or­g/10.1016/j.chb.2005.07.002

Escurra, M. y Salas, E. (2014). Construcción y vali­dación del cuestionario de adicción a redes so­ciales (ARS). Liberabit. Revista de Psicología, 20 (1), 73-91. http://www.scielo.org.pe/pdf/liber/v20n1/a07v20n1.pdf

Fioravanti, G., Dèttore, D. y Casale, S. (2012). Ado­lescent Internet addiction: Testing the asso­ciation between self-esteem, the perception of Internet attributes, and preference for online social interactions [Adicción de los adolescen­tes a Internet: comprobación de la asociación entre la autoestima, la percepción de los atribu­tos de Internet y la preferencia por las interac­ciones sociales en línea]. Cyberpsychology, Be­havior, and Social Networking, 15 (6), 318-323. 10.1089/cyber.2011.0358

Fossum, I. N., Nordnes, L. T., Storemark, S. S., Bjor­vatn, B. y Pallesen, S. (2014). The association be­tween use of electronic media in bed before going to sleep and insomnia symptoms, daytime sleepi­ness, morningness, and chronotype [La asociación entre el uso de medios electrónicos en la cama antes de ir a dormir y los síntomas de insomnio, somnolencia diurna, matutinidad y cronotipo]. Be­havioral Sleep Medicine, 12 (5), 343-357. 10.1080/15402002.2013.819468

García-Álvarez, E. (2015). Relaciones y capacidades interorganizativas: un enfoque de Supply Chain Management (SCM) en red [Tesis doctoral, Uni­versidad de La Laguna]. RIULL Repositorio Insti­tucional. http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/2398

Gómez, M., Roses, S. y Farias, P. (2012). El uso académico de las redes sociales en universita­rios. Comunicar, 38 (19), 131-138. 10.3916/C38-2012-03-04

Jacobsen, W. C. y Forste, R. (2011). The wired ge­neration: Academic and social outcomes of elec­tronic media use among university students [La generación conectada: resultados académicos y sociales del uso de medios electrónicos entre es­tudiantes universitarios]. Cyberpsychology, Be­havior, and Social Networking, 14 (5), 275-280. 10.1089/cyber.2010.0135

Kong, Q., Lai-Ku, K. Y., Deng, L. y Yan-Au, A. C. (2021). Motivación y percepción de los univer­sitarios de Hong Kong sobre noticias en las redes sociales. Comunicar, 29 (67). 10.3916/C67-2021-03

Kuss, D. J. y Griffiths, M. D. (2017). Social networ­king sites and addiction: Ten lessons learned [Redes sociales y adicción: diez lecciones apren­didas]. International journal of environmental research and public health, 14 (3), 311. 10.3390/ijerph14030311

Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protec­ción de Datos Personales y garantía de los dere­chos digitales. Boletín Oficial del Estado, 294. https://www.boe.es/eli/es/lo/2018/12/05/3/con

Linacre, J. M. (2002). Optimizing rating scale cate­gory effectiveness [Optimizar la eficacia de la categoría de la escala de valoración]. Journal of Applied Measurement, 3 (1), 85-106.

Linacre, J. M. (2009). A user’s guide to Wins­teps-ministep: Rasch-model computer pro­grams. Program manual 3.68. 0. IL [Guía del usuario de Winsteps-ministep: Programas in­formáticos del modelo Rasch. Manual del pro­grama 3.68. 0. IL]. https://ia800607.us.archive. org/23/items/B-001-003-730/winsteps.pdf Linacre, J. M. (2015). A user’s guide to winsteps ministep: Rasch-model computer programs. https://www.researchgate.net/publication/238169941_A_User''s_Guide_to_Winsteps_ Rasch-Model_Computer_Program

Linacre, J. M. (2018). A user’s guide to Winsteps 3.70. 0: Rasch-model computer programs. Winsteps. https://www.winsteps.com/manuals.htm

Liu, C. y Ma, J. (2020). Social media addiction and burnout: The mediating roles of envy and social media use anxiety [Adicción a las redes sociales y burnout: los papeles mediadores de la envidia y la ansiedad por el uso de los medios sociales]. Current Psychology, 39 (6), 1883-1891. 10.1007/s12144-018-9998-0

Mushtaq, A. J. y Benraghda, A. (2018). The effects of social media on the undergraduate students’ academic performances [Efectos de las redes sociales en el rendimiento académico de los es­tudiantes universitarios]. Library Philosophy and Practice, 4 (1). https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/1779/

O’Keeffe, G. S. y Clarke-Pearson, K. (2011). The im­pact of social media on children, adolescents, and families [El impacto de las redes sociales en ni­ños, adolescentes y familias]. Pediatrics, 127 (4), 800-804. 10.1542/peds.2011-0054

Oreja-Rodríguez, J. R. (2015). Mediciones, posicio­namientos y diagnósticos competitivos. Funda­ción FYDE-CajaCanarias.

Pertegal-Vega, M. Á., Oliva-Delgado, A. y Rodrí­guez-Meirinhos, A. (2019). Revisión sistemática del panorama de la investigación sobre redes sociales: taxonomía sobre experiencias de uso. Comunicar, 27 (60), 81-91. 10.3916/C60-2019-08

Rasch, G. (1980). Probabilistic models for intelli­gence and attainment tests (expanded edition). University of Chicago Press.

Seabrook, E. M., Kern, M. L. y Rickard, N. S. (2016). Social networking sites, depression, and anxiety: A systematic review [Redes socia­les, depresión y ansiedad: una revisión sistemá­tica]. JMIR mental health, 3 (4), e5842. 10.2196/mental.5842

Sekaran, U. (2000). Research methods for business: A skill-building approach [Métodos de investi­gación para la empresa: un enfoque de desarro­llo de habilidades]. John Wiley & Sons.

Suárez-Perdomo, A., Ruiz-Alfonso, Z. y Garcés-Delga­do, Y. (2022). Profiles of undergraduates’ networ­ks addiction: Difference in academic procrastina­tion and performance [Perfiles de adicción a las redes de los estudiantes universitarios: diferen­cias en la procrastinación y el rendimiento aca­démicos]. Computers & Education, 181, 104459. 10.1016/j.compedu.2022.104459

Turel, O. y Serenko, A. (2012). The benefits and dan­gers of enjoyment with social networking websites [Beneficios y peligros de disfrutar con las redes so­ciales]. European Journal of Information Systems, 21 (5), 512-528. 10.1057/ejis.2012.1

Wilson, K., Fornasier, S. y White, K. M. (2010). Psychological predictors of young adults’ use of social networking sites [Predictores psicológi­cos del uso de las redes sociales por parte de los adultos jóvenes]. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13 (2), 173-177. https:// doi.org/10.1089/cyber.2009.0094

Winsteps (s. f.). Winsteps. https://www.winsteps. com/winsteps.htm

Wolniczak, I., Cáceres-DelAguila, J. A., Palma-Ardiles, G., Arroyo, K. J., Solís-Visscher, R., Paredes-Yauri, S., Mego-Aquije, K. y Bernabe-Ortiz, A. (2013). As­sociation between Facebook dependence and poor sleep quality: a study in a sample of undergradua­te students in Peru [Asociación entre la dependen­cia de Facebook y la mala calidad del sueño: un estudio en una muestra de estudiantes universita­rios en Perú]. PloS One, 8 (3), e59087. https://doi. org/10.1371/journal.pone.0059087

Wright, B. D. (2002). Number of person or item strata: (4*Separation + 1)/3 [Número de es­tratos de personas o artículos: (4*Separación + 1)/3]. Rasch Measurement Transactions, 16, 888. https://www.rasch.org/rmt/rmt163f.htm

Wright, B. D. y Stone, M. H. (2003). Five steps to science: Observing, scoring, measuring, analyzing, and applying [Cinco pasos hacia la ciencia: observar, puntuar, medir, analizar y apli­car]. Rasch Measurement Transactions, 17 (1), 912-913. https://www.rasch.org/rmt/rmt171j.htm

Xanidis, N. y Brignell, C. M. (2016). The association between the use of social network sites, sleep quality and cognitive function during the day [La asociación entre el uso de sitios de redes sociales, la calidad del sueño y la función cognitiva durante el día]. Computers in Human Behavior, 55, 121- 126. 10.1016/j.chb.2015.09.004

Zamora Araya, J. A., Smith Castro, V., Montero Rojas, E. y Moreira Mora, T. E. (2018). Advantages of the Rasch Model for analysis and interpretation of at­titudes : The case of the benevolent sexism subsca­ le [Ventajas del modelo Rasch para el análisis y la interpretación de actitudes: el caso de la subescala de sexismo benévolo]. Revista Evaluar, 18 (3). ht­tps://doi.org/10.35670/1667-4545.v18.n3.22201

Biografía de Autor

Arminda Suárez-Perdomo es Doc­tora en Psicología Evolutiva y Profesora del Departamento de Didáctica e Inves­tigación Educativa de la Universidad de La Laguna. Sus líneas de investigación se centran en la evaluación de programas de fomento de la parentalidad positiva en en­tornos virtuales de aprendizaje experien­cial, el análisis de la competencia digital parental, así como el uso inadecuado de Internet en alumnado universitario y su posible influencia de las conductas de pro­crastinación y las metas educativas.

https://orcid.org/0000-0002-6755-5284

Yaritza Garcés-Delgado es Doctora en Educación con Mención Internacional del título y Profesora del Área de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educa­ción del Departamento de Didáctica e In­vestigación Educativa de la Universidad de La Laguna (España). Es miembro in­vestigador del Grupo Universitario de For­mación y Orientación Integrada (GUFOI) y del grupo de investigación e innovación EDULLAB (Laboratorio de Educación y Nuevas Tecnologías), ambos pertenecien­tes al catálogo de grupos de investigación consolidados de la Universidad de La La­guna. Es miembro y delegada territorial de la Asociación Interuniversitaria de In­vestigación Pedagógica (AIDIPE) en Ca­narias. Sus líneas de investigación se cen­tran en el desarrollo de métodos y líneas de investigación aplicadas a la educación, la orientación académica y laboral del es­tudiantado y las tecnologías aplicadas a la educación.

https://orcid.org/0000-0003-3471-1014

Edgar García-Álvarez es Doctor en Organización de Empresas. Está espe­cializado en gestión universitaria, trans­ferencia de conocimiento e innovación empresarial. Las áreas de conocimiento académico son (1) organización y admi­nistración de empresas, (2) metodología estadística basada en la Teoría del Modelo de Rasch (TMR) y (3) sector agroalimen­tario. Actualmente es Administrador de la Escuela Politécnica Superior de Ingeniería (EPSI) de la Universidad de La Laguna y profesor-tutor en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED).

https://orcid.org/0000-0003-3008-9571

Zuleica Ruiz-Alfonso es Doctora por la Facultad de Ciencias de la Educa­ción de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Actualmente trabaja como investigadora postdoctoral Juan de la Cierva-Incorporación en el Departamento de Didáctica e Investigación Educativa de la Universidad de La Laguna, financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España. Su principal línea de investiga­ción se centra en analizar cómo mejorar la implicación y el rendimiento del alumnado a través de variables susceptibles de modi­ficación, como la efectividad docente y la pasión hacia el aprendizaje.

https://orcid.org/0000-0001-7090-0096

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Palabras clave | Keywords

adicción, alumnado universitario, España, modelo Rasch, redes sociales