"Influencia de los Estresores Digitales en el Bienestar Psicológico: El Rol Mediador de la Fatiga por Redes Sociales". Investigadores: Francisco Cerda González - Ámbar Cavieres Vásquez y Samuel Mollo Barrios. Facultad: Facultad de Ciencias Sociales y Comunicaciones, Universidad Santo Tomás Profesor: Victor Hugo Jimenez, MSc. Justificación del estudio Aspecto contextual abordado Descripción argumentativa El uso intensivo de redes sociales ha transformado las dinámicas comunicacionales y Contexto general: relacionales contemporáneas, generando nuevas formas de interacción pero también nuevas fuentes de estrés psicosocial. Diversos estudios han documentado que la exposición constante a contenidos digitales, Problema emergente: combinada con el uso compulsivo y la ansiedad por exclusión (FoMO), puede afectar negativamente la salud mental de los jóvenes adultos. Justificación del estudio Aspecto contextual abordado Relevancia científica Relevancia social Descripción argumentativa Aporta justificación disciplinar: el estudio amplía el modelo SSO y aborda combinaciones de variables poco estudiadas (FoMO, sobrecarga, fatiga). Fundamenta la importancia social: se enfoca en una población vulnerable (jóvenes hiperconectados) en un contexto local (Arica). Relevancia profesional Justifica su aporte a la praxis psicológica: posibilita intervenciones basadas en evidencia frente al malestar pscológico. Planteamiento del problema ¿Cómo afectan los estresores digitales uso compulsivo de redes sociales, sobrecarga informativa y FoMO al bienestar psicológico de los jóvenes adultos? ¿Qué rol cumple la fatiga por redes sociales como mediador en esta relación? ¿Existen diferencias en función del sexo y la edad? Marco teórico Elemento del marco teórico Descripción teórica aplicada Modelo Estrés–Tensión–Resultado (SSO). Propuesto por Koeske & Koeske (1993), adaptado al contexto digital por Dhir et al. (2018), Modelo conceptual utilizado: este modelo permite entender cómo los estresores tecnológicos generan tensión (fatiga) que desemboca en consecuencias psicológicas negativas. Estresores: Uso compulsivo, FoMO, sobrecarga informativa. Variables clave: Tensión: Fatiga por redes sociales Resultado: Bienestar Psicológico (modelo BIEPS-A) Objetivos de la investigación Tipo de objetivo Redacción formal del objetivo Analizar la asociación entre los estresores digitales uso compulsivo de redes Objetivo general: sociales, sobrecarga informativa y FoMO y el bienestar psicológico en jóvenes adultos de Arica, considerando el rol mediador de la fatiga por redes sociales. Examinar las asociaciones directas entre los estresores digitales y el bienestar psicológico. Objetivos específicos: Evaluar el rol mediador de la fatiga por redes sociales en dichas asociaciones. Analizar posibles diferencias en función del sexo y la edad mediante modelos multigrupo. Hipótesis H1: La sobrecarga informativa percibida se asociará inversamente con el bienestar psicológico, y esta relación será mediada por el incremento de la fatiga por redes sociales. H2: El uso compulsivo de redes sociales se asociará inversamente con el bienestar psicológico, a través del incremento de la fatiga por redes sociales. H3: El FoMO (miedo a perderse experiencias sociales) se asociará inversamente con el bienestar psicológico, mediado por mayores niveles de fatiga por redes sociales. Hipótesis Hipótesis 4a. Se anticipa que la fuerza de las asociaciones entre los estresores digitales (sobrecarga informativa, FoMO, uso compulsivo de redes sociales), la fatiga por redes sociales y el bienestar psicológico variará según el sexo, siendo más pronunciadas en mujeres que en hombres, dentro del marco de un modelo de mediación moderada. Hipótesis 4b. Se anticipa que la fuerza de las asociaciones entre los estresores digitales, la fatiga por redes sociales y el bienestar psicológico variará según la edad, siendo más pronunciadas en jóvenes de entre 18 y 21 años quienes presentarán niveles significativamente más altos de sobrecarga informativa y FoMO, y niveles más bajos de bienestar psicológico en comparación con los participantes de entre 22 y 39 años Metodología Aspecto metodológico Diseño metodológico: Participantes: Criterios de inclusión: Descripción del procedimiento Estudio cuantitativo, no experimental, transversal y correlacional, basado en el modelo estrés–tensión–resultado (SSO). 141 jóvenes adultos entre 18 y 39 años, residentes en la ciudad de Arica. Se empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia. Residir en Arica, tener entre 18 y 39 años y declarar uso frecuente de redes sociales. Ética Fuente normativa de referencia Normativas internacionales Aplicación o respaldo ético específico ▪ Declaración de Helsinki (2013) ▪ Código de Ética de la APA (2017) ▪ Resolución SEREMI Salud Nº231366443/2023 Normativas nacionales ▪ Ley 20.120: Protección de la dignidad humana ▪ Ley 20.584: Derechos de pacientes en investigación ▪ Ley 19.628: Protección de datos personales Revisión ética institucional Aprobación otorgada por el Comité de Ética Científica de la Universidad Santo Tomás. Ética Aspecto ético abordado Contenido del documento Participación voluntaria Riesgos clínicos Aplicación en el estudio Incluye objetivos del estudio, procedimientos, posibles riesgos y beneficios. Los participantes pueden retirarse en cualquier momento, sin repercusiones ni consecuencias. No se contemplan riesgos clínicos directos para los participantes. • Almacenamiento encriptado y acceso restringido. Confidencialidad y seguridad • Anonimización de los datos para proteger la identidad de los participantes (García, 2022). Principios éticos fundamentales Justicia, Beneficencia, No maleficencia Instrumentos Variable Instrumento Fuente / Autor Consistencia interna en la muestra (ω) Evidencia de validez Uso compulsivo de RRSS Cuestionario ARS 24 ítems. Escurra & Salas (2014) .844 Validez factorial y consistencia interna alta FoMO Escala FoMO de 10 ítems. Correa et al. (2020) .926 Subescala de Sobrecarga Sobrecarga informativa de Información. (versión Cao & Sun (2017) reducida) 13 ítems. .951 Basada en Przybylski et al. (2013) y adaptada culturalmente. Validez de constructo y convergente. (Adaptada) Fatiga por redes sociales SMFS – Social Media Fatigue Scale. 15 ítems. Zhang et al. (2021) .954 Estructura validada (Adaptada) Bienestar psicológico BIEPS-A (versión adolescentes-adultos jóvenes) 13 ítems. Casullo (2002) .848 Medición eudaimónica con respaldo regional Adaptación y validación local de instrumentos utilizados (Complemento metodológico) Variable Sobrecarga informativa Fatiga por redes sociales Instrumento Fuente / Autor α original ω local Evidencia de validez Subescala de Sobrecarga Cao & Sun Validez de constructo y de Información.13 ítems. (2017) SMFS – Social Media Fatigue Scale (versión reducida) 15 ítems. Zhang et al. (2021) .82–.88 .88 .951 .954 convergente. (Adaptada) Validez cultural y semántica (Adaptada). Procedimiento La recolección de datos se realizó mediante un formulario Google Forms, distribuido entre 13 al 25 de junio de 2025 por medios digitales. La aplicación fue completamente anónima y autoadministrada, con una duración promedio de 10 a 12 minutos. El análisis estadístico se llevó a cabo en el software Rstudio (R Core Team, 2024) incluyendo: Estadísticos descriptivos (media, desviación estándar) Correlaciones bivariadas de Pearson Modelos de mediación (path analysis) Análisis multigrupo (sexo y edad), con estimación robusta por máxima verosimilitud (MLR) Resultados principales Estadísticos descriptivos: Media (M) y desviación estándar (DE) por variable Variable Media (M) DE Interpretación Bienestar psicológico 2.57 0.36 Dispersión moderada: respuestas homogéneas Fatiga por redes sociales 3.53 1.56 Alta dispersión: gran variabilidad percibida Alta dispersión: diferencias marcadas en la Sobrecarga informativa 3.47 1.56 Uso compulsivo 2.90 0.71 Variabilidad moderada FoMO 2.57 1.13 Dispersión moderada-alta percepción Resultados principales Análisis realizado Hallazgos principales Todas las escalas presentaron alta consistencia interna (ω = .84 a .95), lo que consistencia interna de las escalas: respalda la precisión de las estimaciones, incluso con una muestra de tamaño reducido. FoMO y fatiga de redes sociales (r = .58) Correlaciones significativas (p < .01): Uso compulsivo y fatiga de redes sociales (r = .52) Sobrecarga informativa y fatiga de redes sociales (r = .49) Fatiga redes de sociales y bienestar psicológico (r = –.44) Ajuste adecuado: χ²(5) = 7.81, p = .167; RMSEA = .064; CFI = .99. Sobrecarga Modelo de mediación (MLR): informativa y FoMO se asociaron significativamente con mayor fatiga. FoMO y uso compulsivo se asociaron negativamente con el bienestar. No se observaron efectos mediadores significativos. Modelo estructural final con coeficientes estandarizados (β) Resultados multigrupo Tipo de análisis multigrupo Resultados e interpretación Ajuste excelente: χ²(7) = 4.59; p = .710; RMSEA = .000; CFI = Modelo moderado por sexo (Hipótesis 4a): 1.000 No se observaron diferencias significativas entre hombres y mujeres en los caminos estructurales del modelo. Ajuste adecuado: χ²(7) = 7.29; p = .400; RMSEA = .024; CFI = .998 Modelo moderado por edad Se encontraron diferencias significativas: el efecto de FoMO sobre Hipótesis 4b): fatiga fue más fuerte en el grupo de 18–21 años. Discusión Aspecto Interpretación El uso compulsivo se asoció directamente con el bienestar psicológico, sin mediar por la fatiga, lo que contradice parcialmente el modelo SSO. En cambio, FoMO y Efectos directos de estresores la sobrecarga informativa solo mostraron efectos indirectos a través de la fatiga, lo que sí respalda la secuencia estrés → tensión → resultado propuesta por el modelo (Koeske & Koeske, 1993; Dhir et al., 2018). La fatiga por redes sociales no se asoció significativamente con el bienestar psicológico y no cumplió un rol mediador en las relaciones entre los estresores Rol limitado de la fatiga digitales y el bienestar. Estos resultados contrastan con estudios previos y plantean límites empíricos al modelo SSO en este contexto (Dhir et al., 2018; Zhang et al., 2016). Discusión Aspecto Interpretación Aunque no hubo diferencias estructurales globales por sexo, se Diferencias sociodemográficas observaron trayectorias específicas distintas. Por edad, el efecto de FoMO sobre la fatiga fue más intenso en jóvenes de 18–21 años (Jabeen et al., 2023; Zheng & Ling, 2021). Se sugiere reformular parcialmente el modelo SSO para entornos Ajuste del modelo SSO hipermediatizados, reconociendo que ciertos estresores pueden generar efectos directos e independientes sobre el bienestar, especialmente en jóvenes adultos. (Tandon et al., 2021; Ou et al., 2023) Discusión Aspecto Interpretación Aunque no se observaron diferencias estructurales globales, en mujeres se Diferencias por sexo. observó un efecto significativo del uso compulsivo sobre la fatiga (β = .29) y de la fatiga sobre el bienestar (β = –.39). En hombres, solo fue significativa la trayectoria de FoMO hacia fatiga (β = .33). En el grupo de 18–21 años se observaron efectos significativos de FoMO (β = Diferencias por edad. .41) y uso compulsivo (β = .26) sobre la fatiga, y de la fatiga sobre el bienestar (β = –.26). En el grupo de 22–39 años, estas trayectorias no alcanzaron significación estadística. Conclusiones Conclusión Descripción e interpretación Los resultados cuestionaron parcialmente el modelo SSO, al evidenciar que ciertos Tensión entre teoría y estresores digitales (FoMO, uso compulsivo) afectan directamente el bienestar evidencia psicológico, sin requerir una mediación por fatiga. Esto sugiere la necesidad de revisar y contextualizar modelos teóricos clásicos en función de nuevas realidades digitales. El estudio aportó evidencia desde una población poco representada en la literatura: Aporte local y diferencial jóvenes adultos hiperconectados de Arica, relevando el valor de estudios situados para comprender fenómenos globales con impacto regional. Aunque no se hallaron diferencias estructurales significativas, el análisis multigrupo Análisis multigrupo permitió identificar variaciones relevantes por sexo (mayor impacto del uso compulsivo en mujeres) y edad (mayor efecto de FoMO en jóvenes de 18–21 años). Conclusiones Conclusión Descripción e interpretación Condicionamientos metodológicos La aplicación en línea y el tiempo limitado de recolección redujeron la representatividad y el tamaño muestral, afectando la potencia para detectar efectos indirectos. Proyecciones investigativas El estudio evidenció vacíos en la comprensión de los factores que afectan el bienestar psicológico en adultos jóvenes en contexto digital. Esto evidencia de necesidad de desarrollo de modelos que integren dimensiones culturales y contextuales. Aporte metodológico Se contribuyó con la validación preliminar de dos escalas internacionales (Fatiga de redes sociales y Sobrecarga Informativa), adaptadas a la realidad idiomática y cultural chilena, fortaleciendo el repertorio de instrumentos disponibles en psicología digital. Referencias Ato, M., López, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038–1059. https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511 Bright, L. F., Kleiser, S. B., & Grau, S. L. (2015). Too much Facebook? An exploratory examination of social media fatigue. Computers in Human Behavior, 44, 148–155. https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.11.048 Cao, X., & Sun, J. (2017). Exploring the effect of overload on the discontinuous intention of social media users: An SOR perspective. Computers in Human Behavior, 81, 10–18. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.11.034 Dhir, A., Yossatorn, Y., Kaur, P., & Chen, S. (2018). Online social media fatigue and psychological wellbeing: A study of compulsive use, fear of missing out, fatigue, anxiety and depression. International Journal of Information Management, 40, 141–152. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.01.012 Escurra, M., & Salas, E. (2014). Construcción y validación del Cuestionario de Adicción a Redes Sociales (ARS). Liberabit, 20(1), 73–91. Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill. Referencias Jabeen, F., et al. (2023). Social media-induced fear of missing out (FoMO) and social media fatigue: A meta-analytic approach. Technology in Society, 74, 102325. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2023.102325 Koeske, G. F., & Koeske, R. D. (1993). A preliminary test of a stress-strain-outcome (SSO) model for explaining burnout in public agency supervisors. Social Work Research and Abstracts, 29(4), 4–9. https://doi.org/10.1093/swr/29.4.4 Li, K., Jiang, S., Yan, X., & Li, J. (2024). Mechanism study of social media overload on health self-efficacy and anxiety: A moderated mediation model. Heliyon, 10, e23326. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e23326 Ou, M., Zheng, H., Kim, H. K., & Chen, X. (2023). A meta-analysis of social media fatigue: Drivers and a major consequence. Computers in Human Behavior, 140, 107597. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107597 Pang, H. (2021). How compulsive WeChat use and information overload affect social media fatigue and well-being during the COVID-19 pandemic. Telematics and Informatics, 64, 101691. https://doi.org/10.1016/j.tele.2021.101691 Referencias Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J. Y., & Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879– 903. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.5.879 Tandon, A., Dhir, A., Talwar, S., Kaur, P., & Mäntymäki, M. (2021). Dark consequences of social media-induced fear of missing out (FoMO): Social media stalking, comparisons, and fatigue. Technological Forecasting and Social Change, 171, 120931. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120931 WHO. https://www.who.int/publications/i/item/9241591595 Zheng, X., & Ling, Y. (2021). Drivers of social media fatigue: A systematic review and framework. Telematics and Informatics, 61, 101612. https://doi.org/10.1016/j.tele.2021.101612 Gracias por su atención. ¿Preguntas o comentarios?
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