Elena Sánchez Vega1, Raquel Cantero Téllez2, María del Carmen Rodríguez-Martínez3
1 Universidad de Málaga, España (puntoentui@hotmail.com)
2 Departamento de Psiquiatría y Fisioterapia, Universidad de Málaga, España (cantero@uma.es)
3 Departamento de Psiquiatría y Fisioterapia, Universidad de Málaga, España (marrodmar@uma.es)
Recibido el 30 de noviembre de 2015; revisado el 8 de mayo de 2016; aceptado el 8 de mayo de 2016; publicado el 1 de junio de 2016
RESUMEN
Objetivos. Diversos estudios muestran el alto consumo de Internet en cualquier edad, generalizándose su uso en todo tipo de ubicaciones debido a la disposición de dispositivos cada vez más móviles, con más prestaciones y conectados a Internet. El objetivo del presente estudio fue analizar la adicción a Internet de los estudiantes de la facultad de Ciencias de la educación de la Universidad de Málaga.
Método. Se utilizó un estudio descriptivo y transversal usando como instrumento de recogida de datos un cuestionario online autocontestado, anónimo y voluntario. Respondieron 809 estudiantes (el 18,16% del alumnado).
Resultados. Los resultados muestran que el uso de Internet por parte del alumnado universitario es generalizado, fundamentalmente desde ordenadores portátiles y teléfonos móviles, estando en casa y en la universidad, sin diferencias significativas en lo que respecta al género aunque sí con respecto a la edad, siendo los más jóvenes los que presentan más problemas de adicción a Internet.
Conclusión. La adicción a Internet no es un fenómeno alarmante en la muestra estudiada, pero sí un hecho al que hay que prestar atención.
ABSTRACT
Objectives. Some studies show a high consumption of Internet at any age. Internet use has spread to all places because mobile devices has more performance and conectivividad. The aim of this study was to analyze the degree of Internet addiction students of the Faculty of Education Sciences at the University of Málaga.
Method. We used a cross-sectional study to describe the case. The data collection instrument is a autocompletable online questionnaire. Anonymous and voluntary. 809 students responded (18.16% of total).
Results. The results show that Internet use by college students is widespread, especially through laptops and mobile phones, used at home and at the university. No significant differences with regard to gender, but there are differences with respect to age: younger students have higher levels of Internet addiction.
Conclusion. Internet addiction is not an alarming phenomenon in the sample, but a fact to which we must pay attention.
KEYWORDS: INTERNET ADDICTION, IMPULSIVE BEHAVIOR, LATENT CLASS ANALYSIS.
Internet actualmente es una herramienta fundamental para nuestra sociedad. A diario utilizamos la red para buscar información, relacionarnos, trabajar, divertirnos, etc. sobre todo desde que disponemos de mayor variedad de dispositivos, cada vez más móviles, para poder hacerlo: portátiles, tabletas, teléfonos inteligentes (en inglés smartphone), etc.
Los índices de penetración de la red demuestran un ascenso continuo. El porcentaje de personas que hace uso de la misma es del 87,7 % en América del Norte, del 56,8% en Sudamérica o del 70,5 % en Europa. Incluso el 26,5% de implantación de Internet en África puede considerarse una cifra considerable teniendo en cuenta las circunstancias del continente (Internet World Stats, 2014).
En España, según datos del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información (ONTSI, 2014) referidos a 2013, el 71,6% de las personas de 16 a 74 años se ha conectado a Internet en los últimos 3 meses; de ellos, el 92% lo hacen con frecuencia diaria o semanal y el 71,6% ha accedido a Internet fuera de su domicilio o lugar de trabajo utilizando algún dispositivo móvil.
Con respecto a la edad, el 46,6% de los navegantes tiene entre 25 a 44 años y, en lo que respecta al lugar de conexión, el 96,4 % lo hace desde casa y el 44,8 % en la calle o usando medios de transporte públicos (AIMC, 2014).
Sin lugar a dudas, el uso de Internet trae consigo beneficios, pero un uso inadecuado conlleva la aparición de efectos no deseados: desarrollar una preferencia por la interacción social en línea frente al contacto personal directo (Chung, 2013), un mayor deseo de estar conectado, mentir a familiares sobre el tiempo de conexión, cambios en los hábitos de salud, descenso de la productividad en el ámbito laboral o académico (Gracia, Vigo, Fernández, y Marcó, 2002; Muñoz-Rivas, Fernández, y Gámez-Guadix, 2010; Young, 1998), disminución de la autoestima (Wang et al., 2013), etc. Y también implica peligros como el ciberacoso, sexting, grooming, sustracción de datos, suplantación de identidad, acceso a contenidos inapropiados, pérdida de intimidad, etc. con efectos especialmente perjudiciales para niños y adolescentes (Bravo y Paúl, 2014; Fernández, Peñalva, y Irazabal, 2015; Rodas, Vázquez, y Zhiminaycela, 2014).
Desde 1996, en que apareció el término “adicción a Internet” (Young, 1998) y posteriormente otros similares como problematic Internet use (Moreno, Jelenchick, y Christakis, 2013), compulsive Internet use (Meerkerk, Van Den Eijnden, Vermulst, y Garretsen, 2009), Internet addiction, pathological Internet use, Internet addiction disorder, Internet dependence (Widyanto y Griffiths, 2006), iDisorder (Rosen, 2012), etc. surge un uso inadecuado de Internet que todavía no está recogido oficialmente en algunos diccionarios oficiales (por ejemplo para la Real Academia Española 'adicción' es el “hábito de quien se deja dominar por el uso de alguna o algunas drogas tóxicas, o por la afición desmedida a ciertos juegos”) ni ha sido incluido en el Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM; la quinta edición es del 18 de mayo de 2013) de la American Psychiatric Association. La argumentación empleada es que aunque pueda existir un uso excesivo no se considera adicción, y sus causas no se deben a Internet en sí sino a causas externas que llevan al usuario a buscar en Internet una vía de escape.
No obstante, sí que es evidente que existen hoy en día aficiones desmedidas y/o dependencias aparte de sustancias tóxicas o videojuegos, como son el sexo, la pornografía, el trabajo, las compras, las nuevas tecnologías, etc. De hecho hay clínicas especializadas en el tratamiento de la adicción a Internet en general y a las redes sociales en particular, hoteles en los que se oferta como ventaja la ausencia de cobertura móvil o vagones de tren en los que no se permite mantener conversaciones por teléfono móvil y se deben silenciar dispositivos.
La adicción a Internet se ha estudiado en muchos países, como Alemania, Malasia, Francia, Líbano, etc. y en rangos de grupos de edad (Barke, Nyenhuis, y Kröner-Herwig, 2012; Guan, Isa, Hashim, Pillai, y Singh, 2015; Hawi, 2012; Khazaal et al., 2008). Este estudio pretende profundizar sobre esta línea, poniendo el foco de atención en estudiantes universitarios, en concreto los de la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Málaga (España), teniendo en cuenta que van a ser futuros educadores y modelo de sus alumnos.
Para conseguir el objetivo propuesto se llevó a cabo un estudio de diseño transversal descriptivo, mediante una encuesta, entre los 4455 estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Málaga (incluyendo alumnos de grado y del Máster de profesorado). Para determinar el tamaño de la muestra, se partió de un nivel de confianza del 95% y un intervalo de confianza del 5%, con lo que la muestra debería ser como mínimo de 354 sujetos. Se recogieron, de forma desinteresada y voluntaria, 809 encuestas desde enero a marzo de 2015, lo que representa el 18,16% del alumnado. De ellos 194 son hombres (24%) y 615 mujeres (76%). Casi la mitad de los encuestados tiene entre 21 a 25 años; si le sumamos los menores de 21 resulta un porcentaje de 77,2% (tabla 1).
Tabla 1: estudiantes por género y edad
Tramos de edad |
Total |
Hombres |
Mujeres |
N=809 |
194 (24%) |
615 (76%) |
|
|
|
|
|
20 años o menos |
256 (31,6%) |
55 |
201 |
De 21 a 25 años |
369 (45,6%) |
83 |
286 |
De 26 a 30 años |
83 (19,3%) |
18 |
65 |
De 31 a 35 años |
45 (5,6%) |
21 |
24 |
De 36 a 40 años |
26 (3,2%) |
10 |
16 |
41 o más años |
30 (3,7%) |
7 |
23 |
Para la recogida de datos se ha utilizado un cuestionario online, anónimo, voluntario y autoadministrado, utilizando la aplicación LimeSurvey. Se envió un enlace con el cuestionario al correo electrónico facilitado por cada participante. Los datos fueron recogidos a lo largo de dos meses.
Los estudiantes han completado dos secciones del cuestionario:
Datos sociodemográficos (edad, género, tiempo de conexión a Internet, entre otras).
Una segunda sección con el Internet Addiction Test -IAT- (Young, 1998), que es un instrumento para la evaluación de los síntomas de adicción a Internet conformado por 20 ítems (ver apéndice) a los que hay que responder con una escala Likert de 5 puntos (1 - nunca, 2 - rara vez, 3 - a veces, 4 - frecuentemente y 5 – siempre).
El Internet Addiction Test -IAT- de Kimberly Young fue el primer instrumento para evaluar la adicción a Internet. Ha sido validado en estudios realizados en diversos idiomas y países (Barke et al., 2012; Ferraro, Caci, amico, y Blasi, 2006; Hawi, 2013; Khazaal et al., 2008; Panayides y Walker, 2012). El nivel de adicción se obtiene sumando la puntuación de los 20 ítems de los que está compuesto. A mayor puntuación, mayor nivel de adicción y problemas relacionados con el uso de Internet.
El tratamiento estadístico se realizó utilizando el programa SPSS versión 21.
Se ha realizado un análisis bivariado de la asociación uso de Internet y las variables sociodemográficas, mediante la prueba de χ2.
Una gran parte del alumnado está bastante tiempo conectado a Internet: algo más de un 50% más de 3 horas al día (n=415), un 20,52% (n=166) más de 5 horas (tabla 2).
Tabla 2: ¿Cuánto tiempo dedica a estar conectado a Internet al día?
|
Género |
Total |
Porcentaje |
|
Masculino |
Femenino |
|||
Menos de 1 hora |
10 |
20 |
30 |
3,71 |
De 1 a 2 horas |
41 |
119 |
160 |
19,78 |
De 2 a 3 horas |
56 |
148 |
204 |
25,22 |
De 3 a 4 horas |
34 |
115 |
149 |
18,42 |
De 4 a 5 horas |
21 |
79 |
100 |
12,36 |
Más de 5 horas |
32 |
134 |
166 |
20,52 |
No se aprecian diferencias significativas con respecto al género y tiempo de conexión.
Con respecto al dispositivo desde el que se conectan a Internet (tabla 3), el preferido es el teléfono móvil (90,73%, n=734) seguido de los ordenadores portátiles (82,45%, n=667).
Tabla 3: ¿A través de qué dispositivo se conecta a Internet?
|
N |
Masculino |
Femenino |
Porcentaje |
Ordenador portátil / netbook |
667 |
495 |
172 |
82,45 |
Tableta |
161 |
46 |
115 |
19,9 |
Teléfono móvil / smartphone |
734 |
560 |
174 |
90,73 |
Consolas / ordenador sobremesa |
24 |
19 |
5 |
2,97 |
Tampoco se aprecian diferencias entre género y conexión a Internet a través de dispositivos como ordenadores portátiles, tabletas o teléfonos; sí que existen con otros dispositivos como ordenadores de sobremesa o consolas siendo significativamente mayor el porcentaje de hombres que de mujeres que se conectan a través de estos dispositivos (aunque es minoritario su uso para conectarse a la Red).
Una gran parte del alumnado (tabla 4) está a diario conectado a Internet desde casa principalmente (87,88% - M=4,83. DT=,55) (escala Likert: desde 1 nunca hasta 5 a diario) y en la Universidad (45,24% - M=3,93. DT=1,24).
Tabla 4: ¿Dónde y con qué frecuencia te conectas a Internet?
|
Nunca |
Algunos días al mes |
Algunos días a la semana |
Casi todos los días |
A diario |
En casa |
4 |
10 |
11 |
73 |
711 |
En la Universidad |
59 |
55 |
132 |
197 |
366 |
Mientras me desplazo (coche, autobús, metro...) |
155 |
99 |
111 |
158 |
286 |
En la calle |
65 |
101 |
135 |
209 |
299 |
En lugares de ocio y diversión |
162 |
188 |
150 |
143 |
166 |
No hay diferencias significativas entre género y lugar de conexión a excepción de Mientras me desplazo (χ2=16,326; p<.005) siendo más mujeres que hombres las que se conectan mientras se desplazan.
Para medir la fiabilidad de los 20 ítems del IAT se les aplicó Alfa de Cronbach, arrojando un valor de ,883, lo que indica un alto grado de fiabilidad. Para evaluar dimensiones subyacentes se realizó un análisis factorial, en concreto la técnica de rotación debido a que se supone que están correlacionados unos con otros, que no son independientes.
Mediante el contraste de esfericidad de Bartlett (χ2=4666,345; p<.001) se puede afirmar que se correlacionan en los sujetos estudiados, por lo que la matriz de correlación es adecuada para la factorización. Por su parte, la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO=,926) también indicó que la matriz de correlación era adecuada para el análisis.
Cuatro factores fueron extraídos del análisis factorial (método de extracción: análisis de componentes principales; método de rotación Promax con Kaiser con un valor para kappa de 4, que permite que los factores estén correlacionados), que explicaban el 49,70% de la varianza.
El primero explicaba el 32,87% de la varianza y se componía de los ítems 5, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18 y 20 del cuestionario final. Teniendo en cuenta su contenido este primer factor fue etiquetado como Uso desmedido e inadecuado, ya que se refieren, por una parte, a un uso de Internet para compensar pensamientos desagradables, estar preocupado o deprimido cuando no se está conectado, sentimientos de culpa por estarlo o enfados si se le interrumpe y, por otra, estar conectado más tiempo de lo deseado y perder horas de descanso.
El segundo factor, compuesto por 2 ítems (6 y 8), explicaba el 6,42% de la varianza. Se etiquetó como Reducción al agrupar ítems en los que se manifestaba una reducción de productividad en el trabajo o en el rendimiento académico.
El tercer factor explicaba el 5,31% de la varianza y estaba compuesto por los ítems 1, 2, 4 y 7, que se refieren a la dificultad de poner freno al uso de Internet o descuidar otras tareas. Este factor fue etiquetado como Falta de control.
Finalmente, el cuarto factor explicaba el 5,1% de la varianza y estaba compuesto por los ítems 3, 9 y 19 y debido a que hacen referencia a Relaciones con otras personas fue etiquetado el factor con dicha etiqueta.
La tabla 5 muestra la correlación entre los cuatro factores extraídos.
Tabla 5: Matriz de correlación de los componentes
Componente |
1 Uso desmedido o inadecuado |
2 Reducción |
3 Falta de control |
4 Relaciones |
1: Uso desmedido o inadecuado |
1,000 |
|
|
|
2: Reducción |
,494 |
1,000 |
|
|
3: Falta de control |
,396 |
,317 |
1,000 |
|
4: Relaciones |
,379 |
,154 |
,093 |
1,000 |
Con respecto al género, no se aprecian (ver tabla 6: análisis de varianza Anova de un solo factor) diferencias significativas de los factores extraídos.
|
Género |
Media |
Desv. Típica |
F |
p |
1: Uso desmedido o inadecuado |
Masculino |
,01 |
,93 |
,073 |
,787 |
Femenino |
-,005 |
1,02 |
|||
2: Reducción |
Masculino |
,04 |
1,05 |
,593 |
,442 |
Femenino |
-,01 |
,98 |
|||
3: Falta de control |
Masculino |
-,10 |
1,00 |
2,582 |
,108 |
Femenino |
,03 |
,99 |
|||
4: Relaciones |
Masculino |
,10 |
1,03 |
2,703 |
,101 |
Femenino |
-,03 |
,98 |
Tabla 7: Diferencias según edad
|
Edad |
Media |
Desv. Típica |
F |
p |
1: Uso desmedido o inadecuado |
20 años o menos |
,30 |
1,02 |
12,956 |
,000 |
De 21 a 25 años |
-,02 |
,97 |
|||
De 26 a 30 años |
-,23 |
,98 |
|||
De 31 a 35 años |
-,21 |
,93 |
|||
De 36 a 40 años |
-,59 |
,65 |
|||
41 o más años |
-,84 |
,52 |
|||
2: Reducción |
20 años o menos |
,16 |
1,05 |
4,984 |
,000 |
De 21 a 25 años |
-,01 |
,99 |
|||
De 26 a 30 años |
-,15 |
,88 |
|||
De 31 a 35 años |
,09 |
,92 |
|||
De 36 a 40 años |
-,47 |
,92 |
|||
41 o más años |
-,56 |
,80 |
|||
3: Falta de control |
20 años o menos |
,11 |
,97 |
5,320 |
,000 |
De 21 a 25 años |
,06 |
1,02 |
|||
De 26 a 30 años |
-,19 |
,89 |
|||
De 31 a 35 años |
-,24 |
,96 |
|||
De 36 a 40 años |
-,06 |
1,03 |
|||
41 o más años |
-,72 |
,99 |
|||
4: Relaciones |
20 años o menos |
,06 |
1,05 |
,761 |
,578 |
De 21 a 25 años |
-,06 |
1,00 |
|||
De 26 a 30 años |
,01 |
,98 |
|||
De 31 a 35 años |
,19 |
,95 |
|||
De 36 a 40 años |
-,01 |
,75 |
|||
41 o más años |
-,08 |
,94 |
También existen diferencias (tabla 8) con respecto al tiempo de conexión y los tres primeros factores, siendo los que pasan mayor tiempo conectados los que presentan más problemas de adicción a Internet.
Tabla 8: Diferencias según tiempo de conexión
|
Horas |
Media |
Desv. Típica |
F |
p |
1: Uso desmedido o inadecuado |
Menos de 1 hora |
-1,09 |
,39 |
33,527 |
,000 |
De 1 a 2 horas |
-,44 |
,75 |
|||
De 2 a 3 horas |
-,21 |
,86 |
|||
De 3 a 4 horas |
,07 |
,98 |
|||
De 4 a 5 horas |
,35 |
,99 |
|||
Más de 5 horas |
,58 |
1,05 |
|||
2: Reducción |
Menos de 1 hora |
-,76 |
,54 |
8,625 |
,000 |
De 1 a 2 horas |
-,16 |
,94 |
|||
De 2 a 3 horas |
-,16 |
,89 |
|||
De 3 a 4 horas |
,11 |
1,01 |
|||
De 4 a 5 horas |
,29 |
1,00 |
|||
Más de 5 horas |
,21 |
1,11 |
|||
3: Falta de control |
Menos de 1 hora |
-,96 |
,92 |
19,238 |
,000 |
De 1 a 2 horas |
-,36 |
,95 |
|||
De 2 a 3 horas |
-,14 |
,91 |
|||
De 3 a 4 horas |
,09 |
,92 |
|||
De 4 a 5 horas |
,32 |
,91 |
|||
Más de 5 horas |
,40 |
1,04 |
|||
4: Relaciones |
Menos de 1 hora |
-,45 |
,61 |
2,026 |
,073 |
De 1 a 2 horas |
-,09 |
,89 |
|||
De 2 a 3 horas |
-,01 |
1,00 |
|||
De 3 a 4 horas |
-,01 |
1,05 |
|||
De 4 a 5 horas |
,05 |
1,03 |
|||
Más de 5 horas |
,14 |
1,06 |
Los 20 ítems del IAT pueden presentar un puntaje entre un mínimo de 20 y un máximo de 100. Los puntajes de 20 a 49 corresponden a control en el uso de Internet, de 50 a 79 a problemas ocasionales o frecuentes por el uso de Internet y un puntaje superior a 80 se refiere a problemas significativos, de dependencia, en la vida debido al uso de Internet.
Atendiendo a estos criterios (tabla 9) es significativo que ningún estudiante tiene un gran problema de adicción, mientras que un 14,83% presenta problemas importantes; por tanto, la gran mayoría (85,17%) tiene control sobre el uso de Internet. No existen diferencias significativas por cuestiones de género.
Tabla 9: Suma de los 20 ítems del IAT
Puntos |
Frecuencia |
||
|
Masculino |
Femenino |
Total |
<=49 |
162 |
527 |
689 (85,17%) |
50 - 79 |
31 |
89 |
120 (14,83%) |
>=80 |
0 |
0 |
0 |
Total |
193 |
616 |
809 (100%) |
El número de usuarios de Internet en España por sexo está equilibrado (Espinar y González, 2009; Muñoz-Rivas et al., 2010; Urueña, Ferrari, Blanco, y Valdecasa, 2011). En nuestro estudio los usos que hacen de la red no presentan diferencias significativas con relación al género, como apuntan otros estudios, en lo que respecta a tiempo y lugar de conexión, acceso a Internet a través de diversos dispositivos o problemas de adicción (Carbonell, Fúster, Chamarro, y Oberst, 2012; Odaci, 2011). Sin embargo, sí que existen diferencias con respecto a la edad, siendo los más jóvenes (especialmente los menores de 20 años) los que presentan más problemas de adicción a Internet.
Sobre el tiempo de conexión gran parte del alumnado está bastante tiempo conectado a Internet (un 20,52% más de 5 horas). Este hecho cobra relevancia al ponerlo en relación con los tres primeros factores extraídos del IAT, ya que son los alumnos que pasan mayor tiempo conectados los que presentan más problemas de adicción a Internet.
Con respecto al dispositivo desde el que se conectan a Internet el preferido es el teléfono móvil (90,73%, n=734) seguido de los ordenadores portátiles (82,45%, n=667). Al igual que otros estudios, se confirma que los estudiantes acceden a Internet fundamentalmente desde casa y la universidad (Carbonell et al., 2012; Puerta-Cortés, Carbonell, y Chamarro, 2012).
Los resultados de uso controlado de Internet (85,17%) y uso problemático (14,83%) están en consonancia con otros estudios similares (Pramanik, Sherpa, y Shrestha, 2012; Puerta-Cortés et al., 2012); por tanto, la gran mayoría tiene control sobre el uso de Internet.
En definitiva, a la luz de los resultados, el uso de Internet por parte del alumnado universitario es generalizado. La conexión se realiza desde ordenadores portátiles y, cada vez más, desde teléfonos móviles, hecho que va a seguir incrementándose en los próximos años a raíz de las tendencias observadas. Debido a la accesibilidad, portabilidad y potencia de dichos dispositivos es necesario en los próximos años observar las conductas de sus usuarios y un posible incremento de la dependencia de Internet.
Podemos concluir que la adicción a Internet no es un fenómeno alarmante en la muestra estudiada, pero sí una realidad a la que hay que prestar atención debido a que un 9,64% (n=78) prefiere estar conectado frecuentemente o siempre a una relación directa con su pareja o amigos, que un 12,48% (n=101) pierda horas de sueño o descanso, o que a un 13,47% (n=109) la conexión a Internet influya en sus calificaciones o actividades académicas.
La presente investigación ha sido financiada a través del Grupo de Investigación en Innovación y Tecnología Educativa -INNOEDUCA- de la Universidad de Málaga (Grupo consolidado de la Junta de Andalucía SEJ-533).
AIMC. (2014). Audiencia de Internet en el EGM. Recuperado 19 de enero de 2015, a partir de http://www.aimc.es/-Audiencia-de-Internet-en-el-EGM-.html
Barke, A., Nyenhuis, N., y Kröner-Herwig, B. (2012). The German version of the internet addiction test: a validation study. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(10), 534-542.
Bravo, A., y Paúl, C. (2014). Ciberbullying en estudiantes de bachillerato. Recuperado a partir de http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/20900
Caplan, S. E. (2003). Preference for Online Social Interaction A Theory of Problematic Internet Use and Psychosocial Well-Being. Communication Research, 30(6), 625-648.
Carbonell, X., Fúster, H., Chamarro, A., y Oberst, U. (2012). Adicción a Internet y móvil: una revisión de estudios empíricos españoles. Papeles del Psicólogo, 33(2), 82-89.
Chung, J. E. (2013). Social interaction in online support groups: Preference for online social interaction over offline social interaction. Computers in Human Behavior, 29(4), 1408-1414. http://doi.org/10.1016/j.chb.2013.01.019
Espinar, E., y González, M. J. (2009). Jóvenes en las redes sociales virtuales: un análisis exploratorio de las diferencias de género. Feminismo/s, 14, 87-105.
Fernández, J., Peñalva, A., y Irazabal, I. (2015). Hábitos de uso y conductas de riesgo en Internet en la preadolescencia. Comunicar: Revista científica iberoamericana de comunicación y educación, (44), 113-120.
Ferraro, G., Caci, B., amico, A. D’, y Blasi, M. D. (2006). Internet addiction disorder: an Italian study. CyberPsychology y Behavior, 10(2), 170-175.
Gracia, M. de, Vigo, M., Fernández, M. J., y Marcó, M. (2002). Problemas conductuales relacionados con el uso de Internet: Un estudio exploratorio. Anales de Psicología, 18(2), 273-292.
Guan, N. C., Isa, S. M., Hashim, A. H., Pillai, S. K., y Singh, M. K. H. (2015). Validity of the Malay Version of the Internet Addiction Test A Study on a Group of Medical Students in Malaysia. Asia-Pacific Journal of Public Health, 27(2), NP2210-NP2219.
Hawi, N. S. (2012). Internet addiction among adolescents in Lebanon. Computers in Human Behavior, 28(3), 1044-1053. http://doi.org/10.1016/j.chb.2012.01.007
Hawi, N. S. (2013). Arabic validation of the Internet addiction test. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16(3), 200-204.
Internet World Stats. (2014). Internet Users in the World. Distribution by World Regions. Recuperado 19 de enero de 2015, a partir de http://www.internetworldstats.com/stats.htm
Khazaal, Y., Billieux, J., Thorens, G., Khan, R., Louati, Y., Scarlatti, E., … Zullino, D. (2008). French validation of the internet addiction test. Cyberpsychology y behavior, 11(6), 703-706.
Meerkerk, G.-J., Van Den Eijnden, R. J. J. M., Vermulst, A. A., y Garretsen, H. F. L. (2009). The Compulsive Internet Use Scale (CIUS): Some Psychometric Properties. CyberPsychology y Behavior, 12(1), 1-6. http://doi.org/10.1089/cpb.2008.0181
Moreno, M. A., Jelenchick, L. A., y Christakis, D. A. (2013). Problematic internet use among older adolescents: A conceptual framework. Computers in Human Behavior, 29(4), 1879-1887. http://doi.org/10.1016/j.chb.2013.01.053
Muñoz-Rivas, M. J., Fernández, L., y Gámez-Guadix, M. (2010). Analysis of the Indicators of Pathological Internet Use in Spanish University Students. Spanish Journal of Psychology, 13(2), 697-707.
Odaci, H. (2011). Academic self-efficacy and academic procrastination as predictors of problematic internet use in university students. Computers y Education, 57(1), 1109-1113. http://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.01.005
ONTSI. (2014). Perfil sociodemográfico de los internautas (datos INE 2013). Recuperado 19 de enero de 2015, a partir de http://www.ontsi.red.es/ontsi/es/estudios-informes/perfil-sociodemogr%C3%A1fico-de-los-internautas-datos-ine-2013
Panayides, P., y Walker, M. J. (2012). Evaluation of the psychometric properties of the Internet Addiction Test (IAT) in a sample of Cypriot high school students: The Rasch measurement perspective. Europe’s Journal of Psychology, 8(3), 327-351.
Pramanik, T., Sherpa, M. T., y Shrestha, R. (2012). Internet addiction in a group of medical students: a cross sectional study. Nepal Medical College Journal : NMCJ, 14(1), 46-48.
Puerta-Cortés, D. X., Carbonell, X., y Chamarro, A. (2012). Análisis de las propiedades psicométricas de la versión en español del Internet Addiction Test. Trastornos Adictivos, 14(4), 99-104. http://doi.org/10.1016/S1575-0973(12)70052-1
Rodas, J. E., Vázquez, G. A., y Zhiminaycela, M. O. (2014). «Características del ciberbullying en los estudiantes de la Unidad Educativa César Dávila Andrade. Cuenca. Ecuador. 2013». Recuperado a partir de http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/5490
Rosen, L. D. (2012). iDisorder: understanding our obession with technology and overcoming its hold on us. New York: Palgrave Macmillan.
Urueña, A., Ferrari, A., Blanco, D., y Valdecasa, E. (2011). Las Redes Sociales en Internet. MIET. Recuperado a partir de http://www.ontsi.red.es/ontsi/sites/default/files/redes_sociales-documento_0.pdf
Wang, L., Luo, J., Bai, Y., Kong, J., Luo, J., Gao, W., y Sun, X. (2013). Internet addiction of adolescents in China: Prevalence, predictors, and association with well-being. Addiction Research y Theory, 21(1), 62-69. http://doi.org/10.3109/16066359.2012.690053
Widyanto, L., y Griffiths, M. (2006). ‘Internet addiction’: a critical review. International Journal of Mental Health and Addiction, 4(1), 31-51.
Young, K. S. (1998). Internet Addiction: The Emergence of a New Clinical Disorder. CyberPsychology y Behavior, 1(3), 237-244. http://doi.org/10.1089/cpb.1998.1.237
Ítem a los que se aplica escala Likerk: 1 - Nunca; 2 -Rara vez; 3 - A veces; 4 – Frecuentemente; 5 – Siempre
1. ¿Con qué frecuencia se conecta a Internet más de lo previsto?
2. ¿Con qué frecuencia descuida las tareas del hogar para pasar más tiempo conectado?
3. ¿Con qué frecuencia prefiere más la emoción que le produce estar conectado a la intimidad con su pareja o la relación directa con sus amigos?
4. ¿Con qué frecuencia forma nuevas relaciones con otros usuarios de Internet?
5. ¿Con qué frecuencia las personas cercanas a usted se quejan por la cantidad de tiempo que permanece conectado?
6. ¿Con qué frecuencia sus calificaciones o actividades académicas sufren por la cantidad de tiempo que permanece en Internet?
7. ¿Con qué frecuencia revisa su correo electrónico antes de realizar otra tarea que necesita hacer?
8. ¿Con qué frecuencia el tiempo que pasa en Internet afecta negativamente su desempeño o productividad en el trabajo?
9. ¿Con qué frecuencia está a la defensiva o se muestra reservado cuando alguien le pregunta qué hace en Internet?
10. ¿Con qué frecuencia bloquea los pensamientos desagradables de su vida con pensamientos agradables relacionados con Internet?
11. ¿Con qué frecuencia anticipa cuándo estará conectado de nuevo?
12. ¿Con qué frecuencia teme que la vida sin Internet sería aburrida, vacía o triste?
13. ¿Con qué frecuencia grita o se molestas si alguien le interrumpe mientras está conectado?
14. ¿Con qué frecuencia pierde horas de sueño y descanso debido a que se queda hasta tarde conectado?
15. ¿Con qué frecuencia se siente preocupado por no estar conectado o imagina estarlo?
16. ¿Con qué frecuencia dice: “unos minutos más”, cuando está conectado?
17. ¿Con qué frecuencia trata de disminuir el tiempo que pasa en Internet y no lo logra?
18. ¿Con qué frecuencia intenta ocultar el tiempo que permanece conectado?
19. ¿Con qué frecuencia prefiere pasar más tiempo en Internet que salir con otras personas?
20. ¿Con qué frecuencia se siente deprimido, malhumorado o nervioso cuando no está conectado, pero se siente mejor cuando se conecta de nuevo?