Antonio-Manuel Rodríguez-García |
|
Marina García-Carmona |
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José-Antonio Marín-Marín[1] |
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Antonio-José Moreno-Guerrero |
Resumen
El uso continuo e inadecuado del smartphone puede
provocar problemas de adicción y dependencia que pueden desencadenar otras
dificultades como el miedo irracional a no tener el teléfono disponible, así
como las posibilidades que nos ofrece en cualquier momento. Este es el caso de
la nomofobia (no-mobile-phobia).
El objetivo de esta investigación es analizar la prevalencia de la nomofobia en
jóvenes de entre 12 y 20 años, así como determinar la relación entre todas las
variables que identifican los niveles de nomofobia, y corroborar la incidencia
del rendimiento académico en la mayor o menor prevalencia de este problema. Para
ello se lleva a cabo una investigación cuantitativa en la que se utiliza el
cuestionario estandarizado NMP-Q. La muestra está compuesta por un total de
1.630 estudiantes de distintas etapas educativas. Los resultados determinan que
la imposibilidad de contactar y ser contactado son las variables en las que se
ha observado una mayor prevalencia de esta fobia entre la población estudiada.
Además, los estudiantes que afirman que su rendimiento académico es menor
debido al uso excesivo de su teléfono inteligente muestran mayor ansiedad,
nerviosismo, malestar, miedo o molestias al no poder hacer uso inmediato de su
teléfono y de sus diferentes posibilidades.
Abstract
Continued improper and inadequate use of the smartphone can lead to
addiction and dependency problems that may trigger other difficulties such as
the irrational fear of not having the phone available, as well as the
possibilities it offers, at any time. This is the case with nomophobia
(no-mobile-phobia). The objective of this research is to analyze
the prevalence of nomophobia in students between 12 and 20 years old, as well
as to determine the relationship between all the variables that identify the
levels of nomophobia, and to corroborate the incidence of academic performance
in the higher or lower prevalence of this problem. For this purpose, quantitative research is
carried out using the standardized questionnaire NMP-Q. The sample is composed
of a total of 1,630 students of different educational stages. The results determine that the impossibility
of contacting and being contacted are the variables in which a greater
prevalence of this phobia has been observed among the population studied. In
addition, students who claim that their academic performance is lower due to
the excessive use of their smart phone show greater anxiety, nervousness,
discomfort, fear or inconvenience when not being able to make immediate use of
their phone and its different possibilities.
Palabras
clave / Keywords
Teléfono móvil, Adicción, Joven,
Adolescente, Cuestionario, Minoría cultural, Escuela secundaria, Rendimento académico.
Mobile pones, Addiction, Youth, Adolescence,
Questionnaires, Cultural minorities, Secondary schools, Academic achievement.
1.
Introducción
El uso
de dispositivos móviles y pantallas inteligentes es cada vez más común entre
toda la población. Más concretamente, el smartphone se ha transformado en el
dispositivo elegido tanto para el consumo como para la producción de
información y contenidos por parte de niños, jóvenes y adultos (Kneidinger-Mueller, 2019), así como para mantenerse en
contacto con amistades y la propia familia. Esto se debe principalmente a sus
características, entre las que destacan su portabilidad, manejabilidad,
conectividad, autonomía, ubicuidad, posibilidades de comunicación síncrona y
asíncrona, y acceso inmediato a un gran volumen de información, que permiten
estar permanentemente conectados a la red (Barnes, 2019, Cabero & Valencia,
2019, UNESCO, 2013).
Debido a este uso constante, se está produciendo un cambio en la conducta
y el comportamiento de los individuos (Bragazzi &
del Puente, 2013, Throuvala, 2019, Zwilling, 2022), en
los hábitos que adquieren, así como en el desarrollo de las acciones cotidianas
(King et al., 2013). Los ciudadanos de hoy en día ven su teléfono inteligente
como un compañero fiel para ir a cualquier lugar y en cualquier momento. Esto
significa que los usuarios dependen cada vez más de esta tecnología (Santana-Vega
et al., 2019, Karaoglan et al., 2022), llegando a
provocar problemas de adicción (Ahmed et al., 2019), miedo, nerviosismo o
ansiedad si el dispositivo móvil no puede ser utilizado inmediatamente (Rodríguez-García
et al., 2020). Este es el caso de la nomofobia (no-mobile-phobia), un concepto reciente que se ha acuñado para
referirse a un trastorno de ansiedad que presentan las personas que tienen un
miedo irracional a salir de casa, o a estar en cualquier lugar sin que su
teléfono móvil funcione adecuadamente. La nomofobia fue la palabra del año en
el Diccionario de Cambridge en 2018, según el cual puede definirse como el
miedo o la preocupación ante la idea de estar sin el teléfono móvil o de no
poder utilizarlo. Este problema de la era moderna se manifiesta principalmente
por cuatro causas principales relacionadas con el miedo a no poder comunicarse
con otros de forma instantánea, la pérdida de conexión, no poder acceder a la
información de forma inmediata, y desistir a la comodidad de tener el
dispositivo cerca (Ali et al., 2017).
Es preocupante que muchos de los estudios realizados hasta ahora
encuentren un nivel significativo de prevalencia de la nomofobia en estudiantes
de diferentes niveles y etapas educativas (Ahmed et al., 2019, Kumar & Latha, 2022, Moreno-Guerrero et al., 2020, Moreno-Guerrero
et al., 2021, Vagka et
al., 2023, Yildirim et al., 2016), así como en
adultos y profesionales de diferentes áreas, siendo especialmente problemática
en los jóvenes de 12 a 18 años de edad (Betoncu &
Ozdamli, 2019, Moreno-Guerrero et al., 2020, Ramos et
al., 2017). Esto puede deberse a que no son conocedores de los peligros que
entraña el uso excesivo y no crítico de estos dispositivos, así como de la
información que producen y comparten con otros (Correr & Bijos, 2017, Rodríguez-García et al., 2023), así como a una
baja o media competencia digital (Moreno-Guerrero et al., 2022,
Rodríguez-García et al., 2022). En este sentido, la investigación realizada por
Park y Kaye (2019) revela que los usuarios de
teléfonos inteligentes afirmaron que su teléfono se había convertido en una
parte indispensable de su ser y, por lo tanto, influyó en su identidad
personal.
Su impacto es tan grande que algunos consideran que la sociedad se
enfrenta a un problema de salud pública (Bragazzi
& del Puente, 2013, Rodríguez-García et al., 2020) típico de la era
digital, llegando a requerirse tratamiento con medicamentos y terapia
psicológica para resolverlo (King et al., 2013). Además de encontrar problemas
centrados en el comportamiento adictivo (Lee et al., 2017), también desencadena
problemas físicos como el síndrome del túnel carpiano (Lee et al., 2012,
Romero-Rodríguez et al., 2021), problemas psicológicos (Darvishi
et al., 2019, González-Cabrera et al., 2019, Zwilling, 2022) y
problemas fisiológicos (Gentina et al., 2018,
Rodríguez-García et al., 2021), debido a los trastornos que produce en las
horas de sueño y descanso (Moreno-Guerrero et al., 2020, Moreno-Guerrero et
al., 2021). A su vez, esto está generando alteraciones en el desarrollo social
(Santos et al., 2017) y afectivo de los niños y jóvenes, así como en la propia
autoestima y felicidad (Ozdemir et al., 2018, Rai et
al., 2019), además de en la propia estabilidad emocional (Argumosa et al., 2017),
y satisfacción con la vida (Samaha & Hawi, 2016). De hecho, un estudio publicado por Vagka et al. (2023) demuestra que los estudiantes con baja
autoestima tenían el doble de probabilidades de exhibir un mayor nivel de nomofobia
en comparación con aquellos con un nivel normal o alto.
De manera similar, Lee et al. (2017) y Samaha &
Hawi (2016) afirman que este problema afecta al
rendimiento académico de los discentes, así como a su atención y nivel de
aprendizaje (Mendoza et al., 2018). El rendimiento académico, entendido como la
suma de distintos elementos que actúan sobre el alumnado e influyen en su nivel
de conocimiento demostrado en las actividades académicas, visible a través de
las calificaciones alcanzadas y de la aprobación o no de las asignaturas
(Garbanzo, 2007), es un factor clave en su éxito académico. Según las
investigaciones de Amez & Baert (2020) así como Yildiz
(2019), la mayoría de los individuos están mucho tiempo con sus teléfonos
inteligentes y este uso intenso de los mismos provoca algunos síntomas físicos,
sentimientos positivos y negativos, adicción patológica, depresión, síntomas
como el miedo, la ansiedad, la baja productividad y el bajo rendimiento
académico. Además, las investigaciones llevadas a cabo por Şakiroğlu
et al. (2017) también mostraron que existe una correlación negativa crucial
entre la nomofobia y los niveles de ajuste académico en los discentes
universitarios y, lo que es más importante, la nomofobia predice
significativamente el nivel de ajuste académico de estos estudiantes. Kumar
& Latha (2022) encontraron una relación entre
presentar mayor nivel de nomofobia y menor rendimiento académico en estudiantes
universitarios de medicina. Sin embargo, en una investigación reciente
publicada por Aldhair et al. (2023) encontraron que ser
mujer, soltera, vivir fuera del hogar familiar y tener un mayor rendimiento
académico fueron factores de riesgo asociados a mayores niveles de nomofobia.Otra investigación llevada a cabo por Hilt (2019) subraya la existencia de una correlación
significativa entre la adicción al móvil y el rendimiento académico, y pone de
manifiesto la importancia de entender que el rendimiento académico asimismo
está influenciado por una multiplicidad de factores como la alimentación, el
contexto socioeconómico, el estado anímico y los hábitos de estudio, entre
otros. Por esta razón, es necesario investigar la incidencia que el uso
indebido de los teléfonos móviles tiene en el desempeño académico que los
estudiantes perciben como propio, dado que es un problema que requiere una
atención especial de las diferentes instituciones y agentes sociales y
educativos.
Una vez definidas las bases teóricas que
preceden a esta investigación, este estudio tiene como objetivo general
examinar la prevalencia de la nomofobia en estudiantes de diferentes etapas
educativas, así como determinar la relación existente entre todas las variables
que identifican los niveles de nomofobia. Asimismo, dado que hay
investigaciones que afirman que la nomofobia afecta a la excelencia académica,
este trabajo presenta las siguientes hipótesis:
H1: Los estudiantes que afirman que su rendimiento académico se ve
afectado por el uso de su teléfono móvil tienen una mayor prevalencia de la
nomofobia.
H2: Los estudiantes con un mayor número de materias suspensas tienen
mayores niveles de nomofobia.
2.
Metodología
El diseño metodológico que se ha seguido en
esta investigación es de carácter descriptivo, correlativo, transversal y
predictivo, englobado dentro de una metodología de tipo cuantitativo (Hernández
et al., 2014).
2.1. Muestra
La investigación se lleva a cabo con la
población de estudiantes de la Ciudad Autónoma de Ceuta (N=13721), España, de
las etapas educativas de Educación Secundaria Obligatoria, Bachillerato,
Formación Profesional y estudios universitarios en el Campus de la Universidad
de Granada en Ceuta. Participaron en el estudio todos los centros educativos de
Enseñanza Secundaria Obligatoria de la Ciudad Autónoma de Ceuta. Esta ciudad
tiene varias peculiaridades por su situación geográfica, ya que está alejada de
la Península Ibérica por el Estrecho de Gibraltar, y limita totalmente con
Marruecos, mediante una frontera físico-política (Molina, 2017), donde hay un
constante intercambio de personas a través del paso transfronterizo. Además,
existe una gran diversidad cultural, compuesta por cristianos y musulmanes en
porcentajes similares, así como por hindúes y hebreos, que son minorías.
El tamaño de la muestra (n=1630) se ha
seleccionado teniendo en cuenta un margen de error del 3%, un tamaño de muestra
estimado del 50% y un nivel de confianza del 99%, aplicando la técnica de
muestreo aleatorio simple.
El perfil sociodemográfico de la muestra
está compuesto por 931 mujeres (57,1%) y 699 hombres (42,9%), con edades
comprendidas entre 12 y 14 años (31,7%), 15 y 17 años (43,4%), 18 y 20 años (10,4
%) y mayores de 20 años (14,4%), de las etapas de Educación Secundaria
Obligatoria (50,9%), Formación Profesional (6,4%), Bachillerato (27%), Grado
(9,4%) y Estudios de Postgrado (6,4%).
2.2. Instrumento de investigación
Para la realización del estudio se usó el
cuestionario normalizado NMP-Q (Nomophobia-Questionnaire),
desarrollado y validado por Yildirim y Correia (2015)
y adaptado a la población española por Darvishi et
al. (2017). En el proceso de validación
del instrumento de estos autores, el estadístico de Kaiser-Meyer-Olkin dio un resultado de 0,90 y el test
de Bartlett un valor de χ2=1420,8259, p<,01, considerándose ambos
como significativos. En la prueba de fiabilidad, el valor total de Cronbach de
α fue de 0,928, mostrando una buena consistencia interna. Por lo tanto, este es
un cuestionario que presenta una sólida validez y fiabilidad.
El instrumento está compuesto por 20 ítems
(variables independientes) distribuidos en cuatro dimensiones. Es una escala
Likert de 7 puntos (1 "totalmente de acuerdo" y 7 "totalmente en
desacuerdo"). La suma de las puntuaciones obtenidas puede dar cifras que
van de 20 a 140 puntos. Las puntuaciones bajas y las cercanas a 20 determinan
niveles muy altos de nomofobia. Por el contrario, cifras cercanas a 140 puntos
muestran niveles bajos de nomofobia.
Además, el instrumento presenta una
dimensión socio-demográfica compuesta por variables
como edad, sexo, etapa educativa y número de materias suspensas en el año
anterior. Para el desarrollo de esta investigación se han considerado variables
dependientes: "número de materias suspensas en el año anterior" (SUS)
con cuatro opciones de respuesta (0-1, 2-3, 4-5, más de 5) y la propia
percepción del rendimiento académico: "Creo que el uso que hago de mi
smartphone afecta negativamente a mi rendimiento académico" (REAC), con
una respuesta dicotómica (Sí/No).
2.3. Procedimientos para la recopilación de
datos
Para iniciar la investigación, se estableció
contacto con el personal docente de los diferentes centros donde se imparte la
Enseñanza Secundaria Obligatoria, el Bachillerato, la Formación Profesional y
la Enseñanza Universitaria en la Ciudad Autónoma de Ceuta, para solicitar su
colaboración, así como para pedir permisos, tanto formales como informales.
Todas las personas que han colaborado en la recogida de datos lo han hecho de
forma voluntaria (consentimiento informado).
Posteriormente, el instrumento seleccionado
para la investigación se transcribió en el formulario de Google, para facilitar
la recopilación de datos entre todos los participantes en el estudio. Lo
completaron de forma voluntaria y anónima, asegurando una mayor sinceridad en
las respuestas dadas. Los miembros que participaron en la reunión de datos
ofrecieron ayuda y asesoramiento en todo momento a los estudiantes que tenían
dudas y dificultades para rellenar todos los campos del cuestionario.
El proceso de recopilación de información se
realizó mediante el procedimiento de solo ciego, sin que los propios
participantes del estudio conocieran el objeto de la investigación, tratando
así de reducir las expectativas, la reactividad y la conveniencia social en las
respuestas de los estudiantes. La recopilación de datos efectuó en la primera
semana de noviembre de 2022 en todos los centros colaboradores. El tiempo
asignado para completar el cuestionario fue de 10 a 15 minutos.
2.4. Procedimientos para la recopilación de
datos
Para el análisis estadístico, se aplicó el
programa IBM SPSS, v.28. En un primer momento, se han realizado las
suposiciones de linealidad, independencia, normalidad, homocedasticidad,
análisis de residuos y no colinealidad para asegurar el modelo estadístico
desarrollado en este estudio (De la Fuente et al., 2018).
Se cumplen todos los supuestos, excepto los
de homocedasticidad y normalidad del modelo lineal general para ciertas
variables. No obstante, en la comprobación visual del ajuste de los puntos al
eje de normalidad, de los indicadores de curtosis y asimetría, se observa que
la mayoría de las variables no superan el valor |1| e incluso las dimensiones
que lo superan, no implican una asimetría severa |2| o una curtosis severa |3|.
Por lo tanto, se decidió utilizar pruebas paramétricas, ya que son pruebas firmes
incluso cuando no hay un quebrantamiento grave de los supuestos (Montilla &
Kromrey, 2010).
Para el estudio estadístico, se realizó un
análisis descriptivo para determinar la distribución de las variables,
utilizando la media (M), el error estándar de la media (EEM), la desviación
típica (DT), la asimetría y la curtosis. A continuación, se hicieron las
correlaciones bivariadas de Pearson, comprobando si la
asociación lineal entre las diversas variables del cuestionario de nomofobia
era estadísticamente significativa, así como su fuerza y dirección. Por último,
se ha realizado una regresión lineal múltiple, por el método de pasos
sucesivos, que nos informa sobre la dependencia entre las variables, tratando
de saber en qué medida las variables de la nomofobia pueden explicarse por el
número de materias suspensas el año anterior.
3.
Resultados
El análisis descriptivo de las variables
independientes da valores moderados de asimetría y curtosis, ya que los datos
se sitúan entre -1,96 y +1,96, presentando una distribución normal de los datos
analizados (Jöreskog, 2001). Todos los valores de
curtosis son negativos, mostrando una distribución platicúrtica,
debido a la baja concentración de valores alrededor de su media, mientras que
en los datos de asimetría se encuentran tanto valores positivos como negativos,
así como valores muy cercanos a cero, lo que ofrece una variedad de valores en
cada una de las variables de estudio. La media se sitúa entre valores mayores
de 3 y menores de 5, lo que marca niveles medios de nomofobia en la población
analizada (tabla 1).
Tabla 1.
Estadísticos descriptivos
Variables |
M |
EEM |
DT |
Asimetría |
Curtosis |
NMF_1 |
3.21 |
.049 |
1.979 |
.447 |
-.996 |
NMF_2 |
3.07 |
.049 |
1.991 |
.582 |
-.903 |
NMF_3 |
4.19 |
.053 |
2.128 |
-.091 |
-1.319 |
NMF_4 |
3.33 |
.050 |
2.007 |
.440 |
-1.034 |
NMF_5 |
3.91 |
.050 |
2.026 |
.060 |
-1.212 |
NMF_6 |
3.70 |
.049 |
1.979 |
.201 |
-1.102 |
NMF_7 |
4.67 |
.051 |
2.064 |
-.406 |
-1.120 |
NMF_8 |
4.43 |
.052 |
2.109 |
-.252 |
-1.281 |
NMF_9 |
4.47 |
.051 |
2.049 |
-.257 |
-1.205 |
NMF_10 |
4.90 |
.052 |
2.111 |
-.605 |
-1.101 |
NMF_11 |
4.37 |
.052 |
2.116 |
-.205 |
-1.275 |
NMF_12 |
4.07 |
.049 |
1.979 |
.001 |
-1.160 |
NMF_13 |
3.69 |
.049 |
1.978 |
.228 |
-1.112 |
NMF_14 |
4.46 |
.051 |
2.047 |
-.239 |
-1.211 |
NMF_15 |
3.78 |
.050 |
2.025 |
.171 |
-1.201 |
NMF_16 |
4.77 |
.053 |
2.131 |
-.476 |
-1.157 |
NMF_17 |
4.92 |
.053 |
2.154 |
-.608 |
-1.054 |
NMF_18 |
3.94 |
.053 |
2.151 |
.004 |
-1.367 |
NMF_19 |
3.80 |
.054 |
2.173 |
.175 |
-1.362 |
NMF_20 |
4.06 |
.051 |
2.066 |
-.011 |
-1.253 |
Nota: M: Media, EEM: Error
estándar de la media, DT: Desviación típica.
Las correlaciones establecidas entre todas
las variables independientes, compuestas por todas las variables de la
nomofobia, ofrecen correlaciones significativas entre ellas, con una fuerza de
asociación media en la mayor parte de las relaciones, excepto en "me daría
algo si estuviera a punto de quedarme sin crédito o de alcanzar mi límite de
gastos mensuales" (NFM_6), "me preocuparía que mi familia y/o amigos
no pudieran contactarme" (NMF_11), "me sentiría incómodo por no poder
consultar las notificaciones sobre mis conexiones y redes virtuales"
(NMF_18) y "me sentiría mal por no poder estar al tanto de lo que ocurre
en los medios de comunicación y las redes sociales" (NMF_17), cuya fuerza
de asociación es elevada. En otras palabras, hay un impacto directo en las
variables marcadas, de modo que entre ellas promueven una influencia directa
(tabla 2).
Tabla 2.
Correlaciones de todas las variables
Variable |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
1 |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
.644** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
.403** |
.342** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
.616** |
.646** |
.494** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
.428** |
.391** |
.655** |
.510** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
.557** |
.488** |
.511** |
.618** |
.561** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
.249** |
.199** |
.535** |
.264** |
.476** |
.437** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
.272** |
.223** |
.465** |
.262** |
.445** |
.405** |
.642** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9 |
.273** |
.193** |
.529** |
.285** |
.489** |
.412** |
.670** |
.701** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
.120** |
.069** |
.404** |
.153** |
.361** |
.296** |
.526** |
.491** |
.538** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
.248** |
.149** |
.420** |
.288** |
.403** |
.366** |
.524** |
.503** |
.520** |
.423** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
.343** |
.248** |
.505** |
.336** |
.467** |
.410** |
.551** |
.563** |
.614** |
.441** |
.587** |
- |
|
|
|
|
|
|
|
13 |
.359** |
.302** |
.433** |
.375** |
.442** |
.439** |
.429** |
.496** |
.532** |
.309** |
.484** |
.697** |
- |
|
|
|
|
|
|
14 |
.210** |
.148** |
.384** |
.214** |
.360** |
.335** |
.451** |
.507** |
.494** |
.482** |
.432** |
.521** |
.502** |
- |
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15 |
.350** |
.265** |
.460** |
.364** |
.424** |
.375** |
.470** |
.493** |
.554** |
.330** |
.493** |
.615** |
.647** |
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- |
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16 |
.195** |
.101** |
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17 |
.151** |
.076** |
.377** |
.173** |
.313** |
.294** |
.531** |
.442** |
.503** |
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.436** |
.333** |
.436** |
.402** |
.623** |
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18 |
.352** |
.276** |
.441** |
.340** |
.416** |
.381** |
.490** |
.438** |
.498** |
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.433** |
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.350** |
.562** |
.497** |
.503** |
- |
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19 |
.354** |
.322** |
.324** |
.337** |
.315** |
.347** |
.294** |
.268** |
.290** |
.181** |
.307** |
.389** |
.355** |
.281** |
.345** |
.338** |
.258** |
.414** |
- |
20 |
.327** |
.265** |
.466** |
.358** |
.424** |
.362** |
.458** |
.463** |
.516** |
.310** |
.470** |
.516** |
.491** |
.362** |
.588** |
.450** |
.427** |
.568** |
.407** |
Nota: **: p <.01
La relación que se establece entre las
variables independientes con la variable dependiente "Creo que el uso de
mi teléfono inteligente afecta negativamente a mi rendimiento académico",
muestra que la conexión de significación varía según las variables, con una
relación significativa en "Me pondría nervioso por no poder recibir
mensajes de texto o llamadas" (NMF_12), "Me sentiría nervioso por
estar desconectado de mi identidad virtual" (NMF_16), "Me sentiría
mal por no poder estar al día de lo que ocurre en los medios de comunicación y
las redes sociales" (NMF_17), "Me sentiría incómodo por no poder
consultar las notificaciones sobre mis conexiones y redes virtuales"
(NMF_18), "Me sentiría extraño porque no sabría qué hacer" (NMF_20),
"Me sentiría mal si no pudiera acceder a la información a través de mi
smartphone en cualquier momento" (NMF_1), "Me molestaría no poder
consultar la información a través de mi smartphone cuando quisiera"
(NMF_2), "Me molestaría no poder usar mi smartphone y/o sus aplicaciones cuando
quisiera" (NMF_4), "Me molestaría que mi smartphone se quedara sin
batería" (NMF_5), "Recibiría algo si estuviera a punto de quedarme
sin crédito o alcanzar mi límite de gasto mensual" (NFM_6), "Si me
quedara sin señal de datos o no pudiera conectarme a una red Wi-Fi, estaría constantemente comprobando si he recuperado
la señal o he conseguido encontrar una red" (NMF_7), "Si no pudiera
comprobar mi smartphone durante un tiempo, me apetecería hacerlo" (NMF_9).
En todas ellas, la relación muestra que el nivel de nomofobia no afecta al
rendimiento académico, excepto en "Me pondría nervioso por desconectarme
de mi identidad virtual" (NMF_16), donde los valores de la media son
iguales, y en "Tendría miedo si mi smartphone se quedara sin batería"
(NMF_5) y "Conseguiría algo si estuviera a punto de quedarme sin créditos
o de alcanzar mi límite de gasto mensual" (NMF_6), donde los niveles de
nomofobia sí afectan al rendimiento académico. En otras palabras, la mayoría de
las variables de estudio no afectan, al menos no directamente, al rendimiento
académico de los estudiantes, algo que sucede con el hecho de que un estudiante
se queda sin batería, saldo o datos en su dispositivo (Tabla 3).
Tabla 3.
Resultados diferenciados según el rendimiento académico percibido por los
estudiantes
|
Rendimiento académico |
n |
M |
DT |
t |
p |
NMF_1 |
Sí |
717 |
3.21 |
1.965 |
0.062 |
.951 |
|
No |
913 |
3.21 |
1.990 |
|
|
NMF_2 |
Sí |
717 |
3.13 |
2.037 |
.961 |
.337 |
|
No |
913 |
3.03 |
1.954 |
|
|
NMF_3 |
Sí |
717 |
4.04 |
2.091 |
-2.614 |
.009 |
|
No |
913 |
4.31 |
2.150 |
|
|
NMF_4 |
Sí |
717 |
3.21 |
1.975 |
-2.218 |
.027 |
|
No |
913 |
3.43 |
2.028 |
|
|
NMF_5 |
Sí |
717 |
3.81 |
2.020 |
-1.682 |
.093 |
|
No |
913 |
3.98 |
2.029 |
|
|
NMF_6 |
Sí |
717 |
3.61 |
1.927 |
-1.606 |
.108 |
|
No |
913 |
3.77 |
2.017 |
|
|
NMF_7 |
Sí |
717 |
4.48 |
2.058 |
-3.193 |
.001 |
|
No |
913 |
4.81 |
2.058 |
|
|
NMF_8 |
Sí |
717 |
4.22 |
2.096 |
-3.618 |
.000 |
|
No |
913 |
4.60 |
2.106 |
|
|
NMF_9 |
Sí |
717 |
4.25 |
2.025 |
-3.804 |
.000 |
|
No |
913 |
4.64 |
2.052 |
|
|
NMF_10 |
Sí |
717 |
4.80 |
2.146 |
-1.688 |
.092 |
|
No |
913 |
4.98 |
2.080 |
|
|
NMF_11 |
Sí |
717 |
4.11 |
2.079 |
-4.326 |
.000 |
|
No |
913 |
4.57 |
2.124 |
|
|
NMF_12 |
Sí |
717 |
3.84 |
1.922 |
-4.178 |
.000 |
|
No |
913 |
4.25 |
2.005 |
|
|
NMF_13 |
Sí |
717 |
3.53 |
1.933 |
-2.966 |
.003 |
|
No |
913 |
3.82 |
2.005 |
|
|
NMF_14 |
Sí |
717 |
4.43 |
2.016 |
-.564 |
.573 |
|
No |
913 |
4.48 |
2.071 |
|
|
NMF_15 |
Sí |
717 |
3.58 |
1.971 |
-3.624 |
.000 |
|
No |
913 |
3.94 |
2.053 |
|
|
NMF_16 |
Sí |
717 |
4.51 |
2.185 |
-4.263 |
.000 |
|
No |
913 |
4.97 |
2.067 |
|
|
NMF_17 |
Sí |
717 |
4.69 |
2.163 |
-3.873 |
.000 |
|
No |
913 |
5.10 |
2.131 |
|
|
NMF_18 |
Sí |
717 |
3.68 |
2.096 |
-4.264 |
.000 |
|
No |
913 |
4.14 |
2.173 |
|
|
NMF_19 |
Sí |
717 |
3.73 |
2.106 |
-1.229 |
.219 |
|
No |
913 |
3.86 |
2.223 |
|
|
NMF_20 |
Sí |
717 |
3.68 |
1.972 |
-6.861 |
<.001 |
|
No |
913 |
4.37 |
2.088 |
|
|
Nota: n: muestra, M: Media, DT: Desviación típica, t: estadístico t,
p: p-valor.
El
modelo de regresión lineal múltiple trata de mostrar el efecto de la nomofobia
(variables independientes) en el número de materias suspensas en el año
académico (variable dependiente). El modelo seleccionado, dados los valores
mostrados, es el segundo, y teniendo en cuenta el valor de R2, el
número de asignaturas o módulos suspendidos podría explicarse por un 0.18% de
la varianza a través de las variables, "Me sentiría extraño porque no
sabría qué hacer" (NMF_20) y "Me sentiría abrumado porque no podría
comprobar si tengo nuevos correos electrónicos" (NMF_19). Sin embargo, en
el R2 corregido, es decir, según el número de variables y los
sujetos implicados, el estudio demostró que el 0.17% de la varianza puede ser
predicha por las variables indicadas anteriormente. Esto demuestra que la
incidencia es muy baja, aunque es relevante, ya que muestra que puede haber una
ligera influencia entre los sujetos fallidos y la nomofobia (tabla 4).
Tabla 4.
Modelo de regresión de pasos
múltiples
Estadística
de cambio |
||||||||
Model |
R |
R2 |
R2C |
EEE |
CR2 |
CF |
CFS |
DW |
1 |
.117 |
.014 |
.013 |
.838 |
.014 |
22.783 |
.000 |
1.669 |
2 |
.134 |
.018 |
.017 |
.836 |
.004 |
6.965 |
.008 |
Nota: R: Estadístico R, R2:
coeficiente de determinación, R2C: coeficiente de determinación
corregido, EEE: Error Estándar de Estimación, CR2: Cambio en R2,
CF: Cambios en F, CFS: CF simplificado, DW: Durbin Watson.
Por
tanto, las variables que explican el modelo de regresión lineal múltiple
seleccionado son dos, "Me sentiría raro porque no sabría qué hacer"
(NMF_20) y "Me sentiría abrumado porque no puedo comprobar si tengo nuevos
correos electrónicos" (NMF_19), mostrando valores de significación
inferiores a 0.05, y donde los valores t contrastan con la hipótesis
nula, por lo que se determina que estas variables facilitan la explicación de
la varianza de la variable dependiente, siendo las que ofrecen mayor capacidad
predictiva. La relación que se establece entre las variables independientes y
la variable dependiente es negativa, es decir, el número de sujetos fallidos es
directamente proporcional al nivel de nomofobia (tabla 5).
Tabla 5.
Coeficiente del modelo de
regresión lineal múltiple
|
B |
ET |
β |
t |
p |
2(Constante) |
1.702 |
.058 |
|
29.381 |
.000 |
NMF_11 |
-.035 |
.011 |
-.087 |
-3.216 |
.001 |
NMF_10 |
-.029 |
.011 |
-.072 |
-2.639 |
.008 |
Nota: B: Estadístico B, β= Beta corregido, ET:
Error típico, t: estadístico t, p: p-valor
4.
Discusión y conclusión
En el presente estudio se ha analizado la
prevalencia de la nomofobia entre los jóvenes de diferentes etapas educativas,
sobre la base de las siguientes hipótesis: a) cuanto menor sea el rendimiento
académico, mayor será la prevalencia de la nomofobia, y b) los indicadores de
nomofobia serán más elevados en la población con un mayor número de materias
suspensas en el año anterior. Los participantes están representados en su
mayoría por adolescentes de entre 12 y 17 años (75,1%) y con una presencia ligeramente
superior de mujeres (57,1%).
Los análisis realizados determinan que la
imposibilidad de contactar y ser contactado son las variables en las que se ha
observado una mayor prevalencia de esta fobia patológica entre la población
estudiada. En este sentido, la muestra encuestada entre 12 y 20 años manifestó
que se sentirían incómodos y preocupados si sus familiares o amigos no pudieran
llamarlos o escribirles un mensaje. Además, se sentirían nerviosos si no
pudieran saber si alguien ha tratado de contactarlos instantáneamente. Estos resultados
confirman las conclusiones de otros investigadores como Betoncu
y Ozdamli (2019), Braña & Moral (2023), Correr &
Bijos (2017) o Ramos et al. (2017). Estos datos
muestran la importancia de poder comunicarse con familiares o amigos, y la
necesidad de estar en contacto y comunicación permanente con otras personas, lo
cual ha sido posible gracias a la revolución tecnológica y, más especialmente,
a la llegada del teléfono inteligente (Barnes et al., 2019, López et al. 2023)
y de ciertas aplicaciones de comunicación libre y de redes sociales, que sirven
de facilitadores para que esta comunicación continua sea posible y se pueda
producir en diferentes lugares de manera inmediata.
De igual modo, los datos obtenidos en esta
investigación muestran que los jóvenes y adolescentes se molestarían si no
pudieran consultar la información a través de su teléfono inteligente cuando
quisieran, así como utilizar las aplicaciones y posibilidades que éste les
ofrece. También se ha observado un grado significativo de dependencia del
dispositivo, por lo que los jóvenes dirían que tienen miedo de perderse o
"quedar varados" en algún lugar si no tienen acceso a su móvil. Por
este motivo, junto a la necesidad de estar permanentemente comunicados, surgen
paralelamente otros problemas, como el miedo a perderse algo (Fear of Missing
Out -FoMO-) por no poder
mantenerse conectados o consultar las actualizaciones de las redes sociales o
de las personas que siguen los temas (Betoncu & Ozdamli, 2019, Braña & Moral, 2023, Santana-Vega et
al., 2019) lo que, a su vez, contribuye a aumentar los síntomas de ansiedad y
nomofobia, según investigaciones como la de Gezgin et
al. (2018) o la de Sosa & Pastor (2022). Estos aspectos deben ser tenidos
en cuenta para futuras intervenciones educativas que intenten paliar y
reflexionar sobre el impacto de estos comportaminetos
en el bienestar de las personas.
Por otra parte, los datos destacan que casi
la mitad de la muestra (44%) afirma tener un peor rendimiento académico debido
al uso excesivo de su teléfono móvil. Estos resultados están en consonancia con
otras investigaciones que afirman que la adicción a los teléfonos móviles, así
como la nomofobia, afectan negativamente a la excelencia académica (Fernández-Martín
et al., 2022, Gezgin et al., 2018, Morales-Endrino et
al., 2023, Şakiroğlu et al., 2017, Sola Reche et al., 2020, Sosa & Pastor, 2022, Tuco et al.
2023, Yildiz, 2019). Este hecho es especialmente relevante en el ámbito educativo,
ya que depende del éxito y progreso académico de los estudiantes en las
diferentes materias y puede condicionar su futuro laboral dando lugar a otras
problemáticas.
Además de un menor rendimiento académico,
este grupo se siente más adicto a las posibilidades que ofrece su teléfono
inteligente (Gezgin et al., 2018, Kumar
& Latha, 2022), mostrando sentimientos de nerviosismo, incomodidad, miedo a no poder
recibir o enviar mensajes y/o llamadas, cuando la batería se agota, o por no
poder mantenerse al día con las notificaciones de las diversas redes de uso.
Además, existe una relación predictiva entre los estudiantes que presentan más
asignaturas suspensas en el curso anterior con las variables que definen la
incomodidad sentida por no saber qué hacer cuando se quiere usar el teléfono
móvil y no se puede, así como la carga percibida por no poder revisar
instantáneamente el correo u otras aplicaciones de mensajería. Así, se puede
entender que, debido a que la atención del alumnado está más centrada en
responder instantáneamente a las notificaciones de su teléfono móvil, el
rendimiento académico, así como el éxito escolar, puede verse afectado debido a
la adicción del sujeto al dispositivo móvil, así como a la fobia que se siente
si se le priva de él (Mendoza et al., 2018, Sosa & Pastor, 2022). De esta manera, se confirman las dos
hipótesis iniciales planteadas en esta investigación, por lo que se puede
concluir que aquellos estudiantes que afirman que su rendimiento académico se
ve afectado por el uso del teléfono móvil muestran mayores índices de ansiedad
o nerviosismo en ciertos aspectos como los definidos anteriormente.
Para concluir, es un hecho que la población
utiliza con mayor frecuencia los dispositivos móviles y las pantallas
inteligentes, siendo el teléfono inteligente el preferido por la gran mayoría
para realizar diferentes acciones. Los ciudadanos de hoy, y especialmente la
población joven, los usan en entornos formales e informales, ya sea para
mantenerse en contacto con amigos y familiares, así como para consultar,
modificar o crear información, llevar a cabo actividades académicas, tomar
fotografías, jugar, poner una alarma o hacer una lista de compras, entre otras
acciones. Dado que los patrones de uso y consumo han aumentado exponencialmente
en los últimos años (Barnes et al., 2019), y la falta de autocontrol,
capacitación o conocimiento puede verse afectada, el mal uso de estos
dispositivos puede llevar a la población, cuando hablamos de nomofobia, a
presentar riesgos y problemas que afectan su capacidad mental, física, psíquica
o social (Salcedo & Lara, 2023), y que terminan generando cambios en el
comportamiento humano.
Por lo tanto, dado que la mayoría de las
personas tienden a pasar bastante tiempo usando el teléfono móvil (Barnes et
al., 2019, Marín-Marín et al., 2023), siendo esto más común entre la población
joven, y dado que el uso prolongado y dependiente del mismo puede causar
síntomas físicos, depresión, adicción patológica, miedo, ansiedad, baja
productividad o bajo rendimiento académico -entre muchos otros- (Rodríguez-García
et al., 2020) es necesario desarrollar actividades y programas de prevención
que contribuyan a promover el uso controlado, crítico, consciente y responsable
desde una edad temprana (Espigares-Pinazo et al., 2020). Las implicaciones
educativas de esta situación derivan principalmente en el uso crítico de las
tecnologías e Internet a través del uso del teléfono inteligente. Para ello es
fundamental promover el desarrollo del pensamiento crítico y reflexivo desde
los centros educativos (García-Vandewalle et al.,
2022b) con el fin de promover un uso responsable de la tecnología, poniendo de
relieve las dificultades que existen para la selección de la información útil
frente a la información inadecuada y analizando las diferentes problemáticas
que puedan aparecer en relación a un uso inadecuado de
las mismas. Asimismo es esencial contar con la
colaboración activa de las familias y la adecuada formación de los profesores (Fernández-de-Álava
et al., 2017, García-Vandewalle et al., 2021). En
este sentido, las familias como primer agente socializador del alumnado, debe
entender las características de los jóvenes y estar informadas de cómo actuar
ante un uso inapropiado de las tecnologías por sus hijos y hacer una
supervisión para ver si son utilizadas de manera responsable. Del mismo modo, es
imprescindible que el profesorado adquiera formación en
relación a cómo actuar en la prevención de esta problemática tan estendida entre los jóvenes y adoptar medidas en sus aulas
que ayuden a analizar críticamente el uso de los móviles en particular, y de
las TIC en general. Para conseguirlo, el profesorado debe focalizarse en los
contenidos más que en las propias TIC, centrarse en el problema y luego buscar
los medios adecuados, formarse en pedagogías y enfoques innovadores, y
adaptarse al contexto, teniendo en cuenta las características del alumnado
(García-Vandewalle et al. 2022a). Además, es
necesario trabajar en la capacidad de atención y organización de los alumnos
que permita, por ejemplo, reducir el tiempo dedicado a su uso, tratando en todo
momento de promover un uso adaptativo de estas nuevas tecnologías en la
población joven (De la Villa & Suárez, 2016), y así lograr una mejora en su
éxito académico. Por último deberían impartirse seminarios educativos en los
centros educativos donde intervengan todas las partes implicadas y se propongan
soluciones para
luchar de manera conjunta contra la prevalencia de la nomofobia, actualmente considerada
uno de los principales problemas tecnológicos de la nueva era (Devi & Dutta, 2022).
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