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Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías (UPNT)

Authors:

Abstract

The objective of this paper is to develop and validate an instrument to assess the problematic use of new technologies (NT) in youth and adolescents. After the pilot study, an initial questionnaire of 35 items was developed. The questionnaire was applied to a sample of 2747 students from 5th grade to 5th university degree. Results from the analysis of reliability (Cronbach Alpha) point in all cases (full scale and subscales) values higher than .70. The appropriate analyses were conducted to establish convergent, clinical and construct validity. The final results point to the convenience to reducing the questionnaire to 26 items. The factorial structure point to seven factors, one for each considered NT (Internet, video games, mobile and television), plus other three, which grouped similar behaviour in the various NT. The suitability of the questionnaire is discusses.
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre), 836-847
http://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.3.159291
© Copyright 2013: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia. Murcia (España)
ISSN edición impresa: 0212-9728. ISSN edición web (http://revistas.um.es/analesps): 1695-2294
- 836 -
Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de
nuevas tecnologías (UPNT)
Francisco J. Labrador
1*
, Silvia M. Villadangos
1
, María Crespo
1
y Elisardo Becoña
2
1
Universidad Complutense de Madrid
2
Universidad de Santiago de Compostela
Resumen: El objetivo del presente trabajo es desarrollar y validar un ins-
trumento para evaluar el uso problemático de Nuevas Tecnologías (NT) en
jóvenes y adolescentes. Tras el estudio piloto se desarrolló un cuestionario
inicial de 35 items. Se aplicó a una muestra de 2747 estudiantes, desde 5º de
primaria a 5º de licenciatura. Los resultados obtenidos en los análisis de fia-
bilidad (alfa de Cronbach) señalan en todos los casos (escala total y subesca-
las) valores superiores a .70. Se realizaron los análisis pertinentes para esta-
blecer la validez convergente, clínica y de constructo. Los resultados finales
señalan la conveniencia de reducir el cuestionario a 26 ítems. La estructura
factorial apunta 7 factores, uno por cada NT considerada (Internet, Video-
juegos, Móvil y Televisión), más otros tres que agrupan conductas similares
en las distintas NT. Se discute la idoneidad del instrumento para la identifi-
cación de conductas problemáticas en el uso de NT.
Palabras clave: Nuevas tecnologías; uso problemático; adicción; cuestio-
nario.
Title: Design and validation of the new technologies problematic use ques-
tionnaire.
Abstract: The objective of this paper is to develop and validate an instru-
ment to assess the problematic use of new technologies (NT) in youth and
adolescents. After the pilot study, an initial questionnaire of 35 items was
developed. The questionnaire was applied to a sample of 2747 students
from 5th grade to 5th university degree. Results from the analysis of reli-
ability (Cronbach Alpha) point in all cases (full scale and subscales) values
higher than .70. The appropriate analyses were conducted to establish con-
vergent, clinical and construct validity. The final results point to the con-
venience to reducing the questionnaire to 26 items. The factorial structure
point to seven factors, one for each considered NT (Internet, video games,
mobile and television), plus other three, which grouped similar behaviour
in the various NT. The suitability of the questionnaire is discusses.
Key words: New technologies; problematic use; addiction; questionnaire.
Introducción
La llegada de las NT, en especial Internet, Videojuegos,
Teléfono móvil y Televisión, ha supuesto un cambio impor-
tante en la vida de las personas, en especial jóvenes y adoles-
centes. En la actualidad más del 25% del tiempo de actividad
diario se dedica a ellas, casi el 40% si se restan 8 horas de
sueño. (Labrador y Villadangos, 2009), incrementándose sig-
nificativamente en fines de semana. Este tiempo se ha de-
traído de realizar actividades más tradicionales (pasear, estu-
diar, jugar con amigos, conversar, descansar más tiempo,
etc.), que se consideran importantes. Los jóvenes y adoles-
centes ya no dedican su tiempo a lo que lo dedicaban sus
padres, o a lo que éstos esperan a partir de su propia expe-
riencia. Por otro lado, algunas de las características del uso
de las NT, como exigir atención y dedicación casi exclusiva,
poder realizarse en todo tiempo y lugar, facilitar formas al-
ternativas y solitarias de entretenimiento y disfrute del ocio,
etc., llaman la atención y causan cierto temor o alarma social,
en especial al constatarse estos efectos entre jóvenes y ado-
lescentes. Pero, ¿esta alarma es real?
Curiosamente por un lado se alienta a los adolescentes a
utilizar las NT, por otro surge la alarma de que su uso esté
causando problemas. Es más, la alarma se centra en la fre-
cuencia de uso de las NT, sin apenas referencias o referen-
cias tangenciales al contenido, función u objetivos de este
uso, etiquetándola con frecuencia como “adicción”. Pero in-
cluso desde este punto de vista tan reducido, frecuencia de
uso de las NT, no hay criterios de referencia sobre cuál es la
“frecuencia de uso” de las NT que debe ser considerada
* Dirección para correspondencia [Correspondence address]: Fran-
cisco J. Labrador. Departamento de Psicología Clínica, Facultad de Psi-
cología. Universidad Complutense de Madrid. 28223 Madrid (España).
E-mail: labrador@correo.cop.es
como problemática o “excesiva”, o que la frecuencia sea un
criterio de referencia suficiente para identificar un problema
de uso (Carbonell, Chamarro, Griffiths, Oberst, Cladellas y
Talarn, 2012).
Parece sensato, en primer lugar, centrar la atención en
saber qué es lo que se hace (descripción objetiva de las con-
ductas de uso de NT) y después establecer cuáles de estas
conductas deben considerarse adecuadas y cuáles no. Algu-
nos trabajos han aportado datos al respecto, como el de La-
brador y Villadangos (2009), dónde se señala que jóvenes y
adolescentes dedican un promedio de 6.51 horas al día al uso
de NT, el 5.09% perciben que “siempre tienen problema
con el uso de Internet y el 10% con el uso de la TV. Alter-
nativamente, por referirnos sólo a España, Estévez, Bayón,
Cruz y Fernández-Liria (2009) señalan que el 20% de los
jóvenes evaluados mediante el Test de Adicción a Internet
de McOrman, tienen puntuaciones que permiten considerar-
los como usuarios de riesgo, y un 3,7% como sujetos con
uso problemático. Oliva et al. (2012) señalan que el 21,88%
de su muestra presentaban problemas de adicción moderada
a Internet y el 0.76% adicción grave. Pedrero, Rodríguez y
nchez (2012), en su revisión encuentran que la prevalencia
estimada de adicción al móvil oscila entre 0-38%.
¿Dedicar más de 6 horas al día a navegar por Internet,
usar el móvil, ver la TV o jugar a videojuegos es un proble-
ma? No está claro, pero no es lo que los adolescentes y
jóvenes han hecho habitualmente, ni lo que se espera de
ellos. Al ser conductas y actividades nuevas, y no haber crite-
rios de referencia, provocan alarma. Eso sin entrar a conte-
nidos, es decir, qué ven en la TV o qué hacen cuando están
en Internet. Alternativamente, ¿Cómo se establece que un
determinado porcentaje de adolescentes presente “adicción”
o “uso problemático” de una NT, si no están definidos los
criterios al respecto?. Por otro lado los jóvenes y adolescen-
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tes “deben” utilizar estas NT, no sólo para ocio y diversión,
sino como recursos de trabajo y formación (escolar y perso-
nal). ¿Cómo saber si lo están haciendo o no de forma ade-
cuada?.
Es cierto que algunas conductas características del uso de
NT causan alarma, como su uso en todo momento, la alta
implicación atencional o la dificultad de cesar en su uso para
atender a otras actividades (estudios, contactos familiares y
sociales…). También que los propios adolescentes recono-
cen con frecuencia tener problemas con el uso de NT. El
parecido de esas conductas y de las quejas de los propios
adolescentes y sus tutores ha llevado a hablar de “adicción a
NT”, en un intento de caracterizar un uso, supuestamente
inadecuado (aunque no se define con claridad por qué es in-
adecuado), considerando que puede llevar a problemas simi-
lares a los de una adicción. Al no identificarse una sustancia
adictiva, lo lógico ha sido asimilarla a las adicciones sin sus-
tancia, en especial al juego patológico. (Chóliz y Marco,
2012) .
Pero no hay establecidos criterios técnicos para identifi-
car una “adicción a NT”. Aunque se han hecho algunos in-
tentos individuales en esa dirección (Echeburúa, Corral y
Amor, 2005; Goldberg, 1996; Ko et al., 2005; Muñoz,
Fernández-Rivas y Agustín, 2005). Incluso se ha intentado
establecer el perfil del supuesto adicto a NT, (Becoña, 2006;
Fitzpatrick, 2008; Sánchez-Carbonell, Castellana y Beranuy,
2007), eso sí con resultados dispares. Esto es labor de las so-
ciedades científico-profesionales (OMS, APA, COP…) y
ninguna lo ha hecho todavía, si bien en el reciente DSM-5 la
Sociedad Americana de Psiquiatría ha considerado la inclu-
sión de la adicción a Internet en la nueva categoría de Adic-
ciones relacionadas con la conducta, aunque por el momen-
to ha quedado incluida en el apéndice del manual. Por tanto,
parece poco adecuado hablar de “adicción a NT”. Sin em-
bargo es labor de los grupos de investigación detectar y
señalar la presencia de conductas o hábitos problemáticos,
bien en sí, bien porque se asemejan a las conductas presentes
en trastornos psicopatológicos ya establecidos, entre los
usuarios de NT. Esto permite algo más interesante que col-
gar una etiqueta a la persona (“adicto a NT”), identificar
conductas concretas indicativas de posibles problemas aso-
ciados al uso de NT. Así se constata que, en el uso de NT,
pueden o suelen aparecer conductas que se asemejan a las
conductas características de adicciones sin sustancia. Incluso
los propios usuarios, jóvenes y adolescentes, perciben la pre-
sencia o riesgo de problema con determinadas forma de uso
de las NT.
Dada esta situación parece conveniente el estudio de es-
tas conductas a fin de poder establecer criterios de referencia
que permitan señalar cuáles puedan constituir un “uso Pro-
blemático” de las NT, bien porque son conductas que los
propios usuarios, o personas próximas, consideran pro-
blemáticas, bien porque se asemejan a las que aparecen en
otras adicciones. Este paso en parte está desarrollado (Eche-
burúa, Labrador, Becoña, 2009; Chóliz y Marco, 2012; Ro-
mo, Bioulac, Kern y Michel, 2012, Oliva et al., 2012). Ahora
sería útil el poder detectar la presencia de estas conductas en
el uso de las NT de los adolescentes y poder comparar estos
valores con criterios de referencia que permitan establecer lo
“problemático” o no de las conductas identificadas. Es de-
cir desarrollar un instrumento de evaluación, para uso a mo-
do de “cribado” (“screning”), que además ayude a establecer
criterios de referencia.
Sólo en fechas recientes se han comenzado a desarrollar
este tipo de instrumentos, aunque la falta de acuerdo en lo
que debe considerarse “uso problemático” o “adicción” a
NT, así como la amplia gama de conductas que puede in-
cluir, ha facilitado el desarrollo de instrumentos dispares,
con escasa difusión y no siempre validados en nuestro país.
Lo más frecuente ha sido el desarrollo de instrumentos diri-
gidos a evaluar un solo tipo de problema (Billieux, Van der
Linden y Rochat, 2008; Young, 2000; Chóliz y Marco, 2012;
Berauny, Chamarro, Graner y Carbonell, 2009), pero no hay
un instrumento general que permita identificar las conducta
de “uso problemático” en las distintas NT (Carbonell, Gra-
ner, Berauny y Chamarro, 2009) y adaptado a España. Este
es el objetivo del presente trabajo: desarrollar y validar un
instrumento para detectar el uso problemático de NT en
jóvenes y adolescentes adaptado a nuestro país.
Método
Participantes
La muestra consta de 2747 participantes, 54.1% varones
y 45.9% mujeres, que estaban cursando entre de Primaria
y de licenciatura en centros de la Comunidad de Madrid
durante los cursos 2007-08 a 2009-10. Sus edades oscilaban
entre 9 y 33 años, con una media de 14.04 (DT=3.5). La dis-
tribución por grupos de edad y niveles educativos fue la si-
guiente: 10-12 años (Primaria, y 6º): 36.4%; 13-15 años
(Secundaria, 1º-4º ESO): 43.36%; 16-18 años (1º y Bachi-
llerato): 8.34% y Mayores de 18 años (Universidad): 11.9%.
Instrumento
Se aplicó el Cuestionario de Uso Problemático de Nuevas Tecno-
logías (UPNT). Consta de 41 ítems, los dos primeros sobre
frecuencia y problemas en el uso de las diferentes NT , más
10 ítems referidos al uso de Internet, Video-juegos y Móvil ,
y 9 sobre uso de TV. (Ver Anexo 1).
Procedimiento
Desarrollo del UPNT
A partir de los trabajos de investigación realizados sobre
uso de NT y a los criterios propuestos por distintos investi-
gadores, se elaboró un conjunto de 70 ítems relacionados
con el uso de NT y posibles conductas problemas asociadas.
Los ítems, redactados con un lenguaje sencillo y adaptado a
las características de la muestra, jóvenes y adolescentes, evi-
838 Francisco J. Labrador et al..
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
taban el uso de términos técnicos y de dobles negaciones.
Esta primera redacción del cuestionario fue evaluada por 6
jueces, profesionales expertos de reconocida solvencia, con
respecto a su idoneidad por medio de una escala cuantitativa
de 1-4.
A partir de estas opiniones se depuraron y redefinieron
los ítems del cuestionario, estableciéndose el Cuestionario
DANE (Labrador, Becoña y Villadangos, 2008), compuesto
por 50 ítems. Con este cuestionario se realizó una prueba pi-
loto con una muestra de 140 jóvenes/adolescentes, aproxi-
madamente 25 de cada uno de los cuatro cursos de la ESO y
de los dos de bachillerato. Analizadas las respuestas se cons-
tató que los participantes comprendían el contenido de todas
las preguntas y sabían responder a ellas, por lo que se consi-
deró adecuado mantenerlas. Sí se detectaron dudas acerca de
la forma correcta de responder a ellas, y para evitarlas se ela-
boraron las pautas que se incluyen en la primera página del
cuestionario (ver Anexo I).
Tras analizar los datos de su aplicación a una muestra de
1710 menores de la CA de Madrid, y constatar el escaso va-
lor discriminativo de algunos ítems, se retiraron estos que-
dando reducido el cuestionario final (UPUNT) a 41 ítems
(ver anexo I).
El UPUNT es un cuestionario autoadministrado, dirigi-
do a identificar el riesgo de conductas problemáticas en el
uso de Internet, videojuegos, teléfono móvil y televisión.
Consta de 2 preguntas sobre frecuencia uso y problemas
en el uso de las NT consideradas, seguidas de 10 ítems para
identificar posibles conductas problemas en el uso de Inter-
net, videojuegos y teléfono móvil y 9 para televisión. Todas
las preguntas son cerradas, proporcionando el cuestionario
las opciones de respuesta.
Además, incluye preguntas para evaluar la frecuencia de
uso, presencia de problemas, y características de su utiliza-
ción, como lugar y horas dedicadas a su uso.
Aplicación del UPUNT en los centros escolares
El estudio se llevó a cabo con una muestra de conve-
niencia, compuesta por Colegios Públicos (201 alumnos),
Concertados (874) y Privados (535), seleccionados de entre
los que solicitaron a la CAM un programa de ayuda para el
uso de NT. Tres psicólogos expertos acudieron a estos cen-
tros para aplicar el cuestionario. Reunidos los alumnos en su
aula, se les presentó el cuestionario como una toma de in-
formación sobre su uso de NT, procediendo a continuación
los alumnos a rellenar el cuestionario de forma individual. El
resto de la muestra está constituido por estudiantes universi-
tarios de distintas facultades, con un reparto similar entre los
distintos cursos. La aplicación fue similar a la de los colegios,
si bien en algunos casos los cuestionarios se aplicaron de
forma individual.
Análisis de datos
Para las características sociodemográficas de la muestra y las ca-
racterísticas de utilización de las diferentes NT, se calcularon es-
tadísticos descriptivos: medias y desviaciones típicas para las
variables cuantitativas y porcentajes para las variables nomi-
nales.
Para determinar las propiedades psicométricas del ins-
trumento se realizaron los análisis pertinentes para el estudio
de su fiabilidad y validez.
Para el estudio de la fiabilidad se calculó la consistencia
interna mediante el alfa de Cronbach (1951), para la escala total
y para las subescalas correspondientes a cada una de las cua-
tro NT consideradas. Se consideran aceptables valores supe-
riores a .70, según indicaciones de Robinson, Shaver, y
Wrihtsman (1991). Así mismo se estableció la fiabilidad de
dos mitades mediante la fórmula de Spearman Brown.
Para precisar la contribución de cada ítem a la fiabilidad
de la escala total y las subescalas, se calculó el índice de fiabi-
lidad de cada ítem y su contribución al alfa total de la escala,
considerando el alfa corregido de la escala o las subescalas
sin la inclusión del ítem.
La validez convergente se estudió por medio del coeficiente
de correlación de Pearson de cada ítem con la subescala a la
que pertenece y con las puntuaciones totales, para compro-
bar si estas correlaciones superaban el valor .40 (Hays,
Hayashi y Carson, 1988). También se estudió el número de
errores en las correlaciones entre cada ítem y las demás sub-
escalas. Además se analizaron las correlaciones entre cada
subescala y de éstas con las puntuaciones totales de la escala.
La validez clínica se calculó utilizando como referencia la
pregunta “Indica si alguna de las siguientes actividades te
causan problemas porque le dedicas exceso de tiempo, tienes
discusiones debido a ellas con tus padres, gastas demasiado
dinero en ella o te encuentras en parte enganchado a ella”.
Se establecieron dos grupos en función del grado de con-
ciencia de problema con el uso de cada uno de los instru-
mentos evaluados (i.e., Internet, videojuegos, teléfono móvil
y TV): sin problemas: personas que respondieron a la pre-
gunta con “nunca” o “a veces”; con posibles problemas:
personas que respondieron a la pregunta con “con frecuen-
cia” o “siempre”.
Establecidos los grupos se analizaron las diferencias en-
tre éstos para cada uno de los ítems de la subescala mediante
ANOVAs de medidas independientes.
El análisis de la validez de constructo se llevó a cabo median-
te análisis factorial, con extracción inicial de factores según
el método de componentes principales y rotación ortogonal
(Varimax) como procedimientos más utilizados en los análi-
sis factoriales exploratorios de elaboración de cuestionarios.
Para la inclusión de los ítems en los factores, se consideraron
los pesos factoriales superiores a .400. Para la valoración de
la adecuación del modelo factorial a los datos se calculó el
índice de Kaiser Meyer Olkin y la prueba de esfericidad
de Bartlett.
Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías (UPNT) 839
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
Resultados
Características del uso de nuevas tecnologías en los
participantes
Como puede observarse en la Tabla 1 la utilización de In-
ternet entre los participantes fue frecuente (en más de un
82% utilización al menos semanal, llegando a un 40% los ca-
sos de utilización diaria), predominantemente en casa y con
una dedicación que, en la mayoría de los casos (casi el 85%),
no superaba las 5 horas semanales, aunque hay gran variabi-
lidad, pues casi la mitad de la muestra (más del 47%) no la
utilizan, frente a un 9% con 3 o más horas de uso diario. La
mayoría de los participantes (casi un 85%) consideran que el
uso de Internet no les genera problemas nunca o sólo oca-
sionalmente.
Reconocen un uso de videojuegos menos frecuente (55% de
utilización al menos semanal, pero solo un 11% con utiliza-
ción diaria). El lugar de utilización preferente fue el propio
hogar. La mayoría de los participantes (88%) reconocían un
uso semanal inferior a las 5 horas, aunque el 11.5% reconoc-
ían dedicar a los videojuegos 3 o más horas diarias. La per-
cepción de problemas es baja: casi un 89% consideran que el
uso de los videojuegos no les genera problemas o solo algu-
nas veces.
Un 49.5% de los participantes usan a diario el teléfono
móvil, fundamentalmente en su casa y especialmente en su
propia habitación. Suelen ser los padres (casi un 70%) los
que pagan los gastos del móvil, aunque hay un 23% que lo
pagan ellos mismos. El tiempo medio de uso diario supera
una hora, pero hay gran variabilidad: un 16% dicen no llegar
a la hora diaria, mientras que casi un 18% dedican al móvil 3
o más horas. La percepción de problemas respecto a su uso
es baja, pues más del 84% de los participantes señalan que
no les causa problemas nunca o sólo a veces.
La mayoría de los participantes dicen ver la televisión to-
dos los días (77%), fundamentalmente en el salón de su casa
(77%) y durante un promedio de 1.8 horas (el 68%, la ven
entre 1 y 2 horas diarias), aunque algo más del 11% ven la te-
levisión 4 o más horas diarias. En general los sujetos no per-
ciben problemas con relación al tiempo que dedican a la te-
levisión (75% dicen que no les causa problemas nunca o
lo a veces), si bien el porcentaje de los que consideran que
este dispositivo les causa problemas es mayor que en el resto
de NT evaluadas.
Tabla 1. Características de la utilización de las nuevas tecnologías en los participantes (n =2747).
Internet
Videojuegos
Televisión
Frecuencia de utilización (%)
Nunca
Alguna vez al mes
Alguna vez a la semana
Todos los días
4.8
12.6
42.2
40.3
16.3
29
43.8
10.8
.7
2.7
20.1
76.6
Frecuencia con que causa problemas (%)
Nunca
A veces
Con frecuencia
Siempre
43.6
41.1
11
4.2
54.5
34.1
9.1
2.3
38.2
37
14.5
10.2
Lugar de utilización (%)
Casa: 90.9
Ciber: 3.6
Otros: 5.6
Casa: 86.1
Ciber: .3
Otros: 13.6
Habitación: 19.9
Salón: 77.4
Otros: 2.7
Horas dedicadas a la semana (%)
Menos de una hora
1-2 horas
2-5 horas
5-10 horas
Más de 10 horas
22.2
38
24.4
14.6
.8
18.7
46.2
22.7
8.8
3.7
3.4
21.9
32.9
25.6
16.1
Horas dedicadas al día M (DT) (rango 0-7)
.70 (.85)
1.08 (.94)
1.79 (1.24)
Horas dedicadas al día (%)
0 horas
1 hora
2 horas
47.1
32.3
11
18.1
57.9
12.5
7.4
38.3
30.1
Persona que paga el móvil (%)
Padres
El/ella mismo/a
Otros
----
---
69.5
22.7
7.8
840 Francisco J. Labrador et al..
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
Fiabilidad
La fiabilidad de la prueba se estableció mediante el coefi-
ciente alfa de Cronbach calculado para la puntuación total de
los 35 ítems y para las escalas correspondientes a cada una
de las NT evaluadas. Los valores obtenidos (véase Tabla 2)
son satisfactorios, ya que en todos los casos son superiores a
.70.
Tabla 2. Consistencia interna de la escala y subescalas (n = 2747).
α Cronbach
Nº ítems
Escala inicial
.876
35
Subescala Internet
.732
9
Subescala Videojuegos
.783
9
Subescala Teléfono Móvil
.801
8
Subescala Televisión
.713
9
Escala final
.870
26
Subescala Internet
.722
7
Subescala Videojuegos
.772
7
Subescala Teléfono Móvil
.810
6
Subescala Televisión
.741
6
Para analizar la contribución de cada ítem a la fiabilidad
de la escala total se realizó un análisis para cada uno de los
ítems. En la Tabla 3, se resumen los valores del alfa de la es-
cala total eliminando cada uno de los ítems. Este análisis in-
dicó que sólo hubo un ítem cuya eliminación no cambiaba la
fiabilidad de la escala (el ítem “¿Consultas el móvil aunque
no haya sonado por si te ha llamado o escrito alguien?”) y
uno que la mejoraba (“¿Sólo ves en la televisión aquellos
programas que te resultan interesantes?”), aunque las dife-
rencias son mínimas.
Este mismo análisis se realizó para cada una de las sub-
escalas (véase Tabla 3). Los resultados para cada una de las
subescalas indican lo siguiente:
- Subescala Internet: la eliminación del ítem “¿Tienes discu-
siones con tus amigos por la utilización de Internet?” no
modifica la fiabilidad de la subescala.
- Subescala Videojuegos: todos los ítems parecen contribuir
a la fiabilidad de la subescala (la eliminación de cualquiera
de ellos hace que disminuya la fiabilidad de ésta)
- Subescala Móvil: la eliminación del ítem “¿Consultas el
móvil aunque no haya sonado por si te ha llamado o escri-
to alguien?” incrementa la fiabilidad de la subescala.
- Subescala Televisión: la eliminación del ítem “¿Sólo ves en
la televisión aquellos programas que te resultan interesan-
tes?” incrementa la fiabilidad de la subescala.
Validez convergente
Se estudió a través del coeficiente de correlación de Pe-
arson de cada ítem con la subescala a la que pertenece y con
las puntuaciones totales. También se estudió el número de
errores encontrados en las correlaciones entre cada ítem y
las demás subescalas. Esto es, aquellos casos en los que el
valor obtenido entre el ítem y una subescala es mayor que el
obtenido con la subescala a la que pertenece. Los datos (véa-
se Tabla 4) muestra que todas las correlaciones de los ítems
con su subescala fueron superiores a .40, excepto el ítem
“¿Tienes discusiones con tus amigos por la utilización de In-
ternet?”. Además en todos los casos la correlación del ítem
con su subescala fue superior a las correlaciones con el resto
de subescalas, produciéndose, por tanto, 0 errores de 140
posibilidades.
Tabla 3. Fiabilidad de la escala y subescalas sin cada ítem (n = 2747).
α de la escala
total sin el ítem
α de la subescala
correspondiente
sin el ítem
I: Dedicas más tiempo
.875
.710
I: Te encuentras mal
.871
.686
I: Estás pensando
.870
.680
I: Tienes discusiones
.875
.732
I: Mientes
.874
.719
I: Has dejado de hacer
.874
.719
I: Has intentado
desconectarte
.874
.723
I: Te relaja navegar
.871
.700
I: Te sientes nervioso
.872
.689
V: Dedicas mas tiempo
.875
.754
V: Te encuentras mal
.873
.746
V: Estás pensando
.873
.740
V: Tienes discusiones
.875
.779
V: Mientes
.873
.771
V: Has dejado de hacer
.874
.774
V: Has intentado dejar
de jugar
.873
.766
V: Te relaja jugar
.873
.778
V: Te sientes nervioso
.872
.750
M: Te encuentras mal
.870
.752
M: Estás pensando
.871
.769
M: Tienes discusiones
.873
.799
M: Mientes
.872
.785
M: Has intentado dejar
.872
.786
M: Te relaja
.869
.765
M: Te sientes nervioso
.870
.761
M: Consultas el móvil
.876
.813
T: Te encuentras mal
.870
.654
T: Estás pensando
.870
.656
T: Tienes discusiones
.874
.703
T: Mientes
.872
.688
T: Has dejado de hacer
.874
.693
T: Has intentado dejar
.872
.679
T: Te relaja
.871
.685
T: Te sientes nervioso
.870
.669
T: Solo ves programas
.881
.763
Sin embargo, como se observa en la tabla, hubo 10 ítems
para los que la correlación con la puntuación total de la esca-
la no superó el .40, a saber:
- Cuatro ítems de la subescala Internet:
- ¿Dedicas más tiempo del que crees necesario a Internet?
- ¿Tienes discusiones con tus amigos por la utilización de
Internet?
- ¿Has dejado de hacer alguna actividad por estar conecta-
do a Internet?
Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías (UPNT) 841
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
- ¿Alguna vez has intentado desconectarte de Internet y no
lo has conseguido?
- Tres ítems de la subescala Videojuegos:
- ¿Dedicas más tiempo del necesario a los videojuegos?
- ¿Tienes discusiones con tus amigos por el tiempo que
dedicas a los videojuegos?
- ¿Has dejado de hacer alguna actividad por estar jugando
a los videojuegos?
- Tres ítems de la subescala TV:
- ¿Tienes discusiones con tus amigos por el tiempo que
dedicas a la televisión?
- ¿Has dejado de hacer alguna actividad por estar viendo la
tele?
- ¿Solo ves en la televisión aquellos programas que te resul-
tan interesantes?
Tabla 4. Correlaciones de cada ítem con la subescala a la que pertenece y con la puntuación total (n = 2747).
Item
Internet
Videoj.
T. móvil
TV
TOTAL
I: Dedicas más tiempo
.590*
.096*
.265*
.140*
.358*
I: Te encuentras mal
.694*
.171*
.419*
.302*
.522*
I: Estás pensando
.696*
.258*
.387*
.318*
.543*
I: Tienes discusiones
.322*
.171*
.191*
.134*
.273*
I: Mientes
.467*
.242*
.291*
.238*
.408*
I: Has dejado de hacer
.467*
.210*
.226*
.219*
.365*
I: Has intentado desconectarte
.458*
.221*
.192*
.200*
.350*
I: Te relaja navegar
.657*
.264*
.380*
.297*
.530*
I: Te sientes nervioso
.652*
.234*
.397*
.295*
.516*
V: Dedicas mas tiempo
.151*
.671*
.007
.226*
.348*
V: Te encuentras mal
.213*
.694*
.059*
.319*
.422*
V: Estás pensando
.212*
.731*
.069*
.328*
.448*
V: Tienes discusiones
.173*
.431*
.133*
.183*
.307*
V: Mientes
.283*
.530*
.211*
.256*
.427*
V: Has dejado de hacer
.198*
.492*
.13*
.230*
.342*
V: Has intentado dejar de jugar
.203*
.581*
.148*
.315*
.418*
V: Te relaja jugar
.262*
.683*
.177*
.346*
.488*
V: Te sientes nervioso
.290*
.671*
.183*
.330*
.486*
M: Te encuentras mal
.435*
.035
.780*
.316*
.532*
M: Estás pensando
.413*
.179*
.702*
.342*
.556*
M: Tienes discusiones
.297*
.211*
.475*
.325*
.443*
M: Mientes
.351*
.139*
.602*
.322*
.482*
M: Has intentado dejar
.309*
.153*
.579*
.295*
.454*
M: Te relaja
.433*
.226*
.735*
.367*
.596*
M: Te sientes nervioso
.406*
.169*
.739*
.363*
.563*
M: Consultas el móvil
.320*
.033
.678*
.261*
.438*
T: Te encuentras mal
.320*
.315*
.324*
.693*
.554*
T: Estás pensando
.313*
.339*
.329*
.685*
.562*
T: Tienes discusiones
.18*
.240*
.274*
.428*
.383*
T: Mientes
.287*
.276*
.359*
.534*
.491*
T: Has dejado de hacer
.210*
.187*
.200*
.500*
.374*
T: Has intentado dejar
.232*
.300*
.247*
.586*
.458*
T: Te relaja
.300*
.325*
.326*
.645*
.535*
T: Te sientes nervioso
.320*
.320*
.361*
.632*
.548*
T: Solo ves programas
.077*
.130*
.111*
.451*
.260*
*p<.01
Las correlaciones entre cada subescala y de éstas con las
puntuaciones totales de la escala aparecen en la Tabla 5.
Como puede verse las correlaciones de las distintas subesca-
las con la escala total fueron altas (todas ellas superiores a
.66) y altamente significativas (p< .001). En cuanto a las co-
rrelaciones entre subescalas, todas alcanzaron valores medios
(entre .35 y .55), salvo la correlación entre las subescalas de
Videojuegos y T. Móvil que fue baja (.18). No obstante to-
das ellas fueron significativas (p<.001).
Tabla 5. Correlación entre subescalas y con el total (n = 2747).
Internet
Videojuegos
T. Móvil
Televisión
Internet
Videojuegos
.351*
T. Móvil
.551*
.188*
Televisión
.421*
.462*
.469*
TOTAL
.763*
.664*
.748*
.791*
* p<.001
842 Francisco J. Labrador et al..
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
Validez clínica
Utilizando como referencia la pregunta “Indica si alguna
de las siguientes actividades te causan problemas porque le
dedicas exceso de tiempo, tienes discusiones debido a ellas
con tus padres, gastas demasiado dinero en ella o te encuen-
tras en parte enganchado a ella” se establecieron grupos en
función del grado de conciencia de problema con el uso de
cada uno de los instrumentos evaluados (i.e. Internet, video-
juegos, teléfono móvil y TV). Una vez establecidos los gru-
pos se calcularon las diferencias entre ambos grupos para
cada uno de los ítems de la subescala correspondiente (e.g.
para los 9 ítems de la subescala de Internet entre los partici-
pantes sin problemas con Internet y aquellos con posibles
problemas con Internet). Todas las comparaciones arrojaron
diferencias significativas intergrupos (p<.001), señalando una
buena capacidad discriminativa de los ítems. La única excep-
ción fue el ítem “¿Sólo ves en la televisión aquellos progra-
mas que te resultan interesantes?”, en el que no hubo dife-
rencias significativas entre ambos grupos.
Selección de ítems
Los datos encontrados hasta este momento indican la
conveniencia de eliminar los ítems:
- “¿Consultas el móvil aunque no haya sonado por si te ha
llamado o escrito alguien?”
- “¿Sólo ves en la televisión aquellos programas que te resul-
tan interesantes?”
Una vez eliminados estos ítems la fiabilidad de la escala
total (alfa de Cronbach) y de las correspondientes subescalas
fue la siguiente:
- Escala total (35 ítems): 876; 33 ítems: .882.
- Subescala Móvil (8 ítems): .801; 7 ítems: .813.
- Subescala TV (9 ítems): .713; 8 ítems: .763.
Así mismo, y de modo tentativo se decidió ver cuáles
eran los resultados una vez eliminados también los ítems re-
ferentes a “Tienes discusiones…” (4 ítems) y “Has dejado
de hacer…” (3 ítems), por estar sus correlaciones con la es-
cala total por debajo de .40. De este modo se tendría una es-
cala de 26 ítems con los siguientes valores de fiabilidad (alfa
de Cronbach) para la escala total y las subescalas:
- Escala total (35 ítems): .876; 26 ítems: .870.
- Subescala Internet (9 ítems): .732, 7 ítems: .722.
- Subescala Videojuegos (9 ítems): .783, 7 ítems: .772.
- Subescala Móvil (8 ítems): .801; 6 ítems: .810.
- Subescala TV (9 ítems): .713; 6 ítems: .741.
Dado que la eliminación de estos ítems mejoraba la fiabi-
lidad de las subescalas Móvil y Televisión, suponiendo tan
sólo un pequeño descenso en la de la escala total y las subes-
calas Internet y Videojuegos, se decidió eliminar estos ítems.
Todos los valores de fiabilidad encontrados pueden conside-
rarse adecuados (>.70).
De este modo la escala final (véase Anexo I) estaba
compuesta por 26 ítems distribuidos del siguiente modo:
- Subescala Internet: 7 ítems.
- Subescala Videojuegos: 7 ítems.
- Subescala Móvil: 6 ítems.
- Subescala TV: 6 ítems.
Validez de constructo
La validez de constructo de la escala final se evaluó me-
diante análisis factorial aplicado a los 26 ítems seleccionados.
Tanto la medida de adecuación muestral obtenida mediante
el índice de Kaiser Meyer Olkin (igual a .885), como la
prueba de esfericidad de Bartlett (B=18401.54, p<.0001)
mostraron la adecuación del modelo factorial para el análisis
de datos.
La extracción inicial de factores se basó en el método de
componentes principales, seleccionando aquellos factores
con valores propios superiores a la unidad, y en rotación or-
togonal (Varimax). Así se obtuvieron 7 factores, que expli-
caban un 61.48% de la varianza total (véase Tabla 6). Para la
inclusión de los ítems en los factores, se consideraron los
pesos factoriales superiores a .400. Cuando un ítem satu
por encima de .40 en más de un factor, se asignó al factor en
que tenía un peso más alto. La composición de estos facto-
res se presenta en la Tabla 7, mostrando los ítems por orden
decreciente de saturación en el factor. Como puede obser-
varse, los cuatro primeros factores hacen referencia al uso de
cada una de las NT evaluadas (móvil, videojuegos, televisión
e Internet, respectivamente), mientras que los tres restantes
se centran en conductas características de una utilización
problemática de las mismas, en concreto mentir sobre su
uso, relajarse con el mismo e intentar fallidamente dejar de
utilizarla. Es de destacar, no obstante, que en el caso del
teléfono móvil todos los ítems se agrupan en el primer fac-
tor, incluso los relativos a estos tres aspectos.
Tabla 6. Varianza total explicada por los factores (n = 2747).
Factor
Autovalor
% varianza
explicado
% varianza
acumulado
1
3.07
11.81
11.81
2
2.88
11.08
22.89
3
2.42
9.32
32.20
4
2.31
8.89
41.09
5
1.88
7.22
48.32
6
1.86
7.13
55.45
7
1.57
6.03
61.48
Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías (UPNT) 843
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
Tabla 7. Estructura factorial de los 26 ítems (n = 2747).
Nombre del factor e ítem
Pesos
1. Uso del teléfono móvil
¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde que utilizaste el móvil?
.776
¿Te encuentras mal cuando no puedes usar el móvil?
.721
¿Estás pensando desde horas antes en usar el móvil?
.700
¿Alguna vez has intentado dejar de usar el móvil y no lo has conseguido?
.615
¿Te relaja usar el móvil?
.593
¿Mientes sobre las horas que dedicas al móvil?
.556
2.Uso de videojuegos
¿Te encuentras mal cuando no puedes jugar a videojuegos?
.758
¿Estás pensando desde horas antes en jugar a los videojuegos?
.748
¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde que jugaste a videojuegos?
.700
¿Dedicas más tiempo del necesario a los videojuegos?
.647
3. Uso de televisión
¿Te encuentras mal cuando no puedes ver la televisión?
.732
¿Estás pensando desde horas antes en ver la televisión?
.710
¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde que viste la televisión?
.651
¿Alguna vez has intentado dejar de ver la televisión y no lo has conseguido?
.568
4. Uso de Internet
¿Te encuentras mal cuando no puedes utilizar Internet?
.712
¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde que usaste Internet?
.639
¿Estás pensando desde horas antes en usar Internet?
.630
¿Dedicas más tiempo del necesario a Internet?
.606
5. Mentir sobre el uso
¿Mientes sobre las horas que dedicas a Internet?
.746
¿Mientes sobre las horas que dedicas a los videojuegos?
1
.621
¿Mientes sobre las horas que dedicas a ver la televisión?
2
.595
6. Relajarse con el uso
¿Te relaja ver la televisión?
.739
¿Te relaja jugar a videojuegos?
3
.697
¿Te relaja navegar por Internet?
4
.649
7. Intentos fallidos de dejar el uso
¿Alguna vez has intentando desconectarte de Internet y no lo has conseguido?
.787
¿Alguna vez has intentado dejar de jugar a videojuegos y no lo has conseguido?
5
.635
1
También satura en el factor 2 (.434)
2
También satura en el factor 3 (.460)
3
También satura en el factor 2 (.462)
4
También satura en el factor 3 (.446)
5
También satura en el factor 2 (.428)
Discusión
El primer dato a destacar es el del promedio diario de utili-
zación de NT en los sujetos de la muestra. Sumando el
tiempo dedicado a las cuatro tecnologías evaluadas se obtie-
ne un total de 4.83 horas diarias, cifra claramente inferior a
las 6.5 horas halladas por Labrador y Villadangos (2009).
Una posible explicación a esta discrepancia de casi dos horas
entre ambos datos puede ser el hecho de que la presente
muestra incluye personas de más edad, lo que a su vez podr-
ía relacionarse con el hecho de salir más de casa (que es
donde se usan), con llevar a cabo otras conductas de interac-
ción social, o simplemente con una llegada más tardía al
mundo digital.
La NT más utilizada la TV, casi dos horas al día (1.79),
es también la que los participantes consideran que le produ-
ce más problemas (siempre 10.2%; con frecuencia 14.5%).
Así mismo es de destacar que el uso de todas estas tec-
nologías se hace casi exclusivamente en casa (más del 90%),
lo que, lógicamente, condiciona y reduce los contactos socia-
les.
Por lo que respecta a las características del cuestionario
propuesto los datos de fiabilidad muestran, en general, un alfa
de Cronbach adecuado, en especial la escala total (.876). La
fiabilidad más baja corresponde a la subescala de TV, pro-
bablemente por el valor negativo del ítem “Sólo ves los pro-
gramas que te interesan”, cuya eliminación supone un in-
cremento considerable de la fiabilidad. No obstante, en to-
dos los casos se supera el criterio establecido (.70).
En cuanto a la validez convergente, aunque las puntuaciones
dentro de cada ítem con sus respectivas escalas son acepta-
bles (superiores en todos los casos a .40), no sucede lo mis-
mo con las correlaciones con la escala total, a excepción de
los ítems de la escala de teléfono móvil. Un total de 10 ítems
puntúan por debajo de .40, lo que cuestiona que estén mi-
diendo en la misma dirección. En todos los casos se repiten
dos de los ítems: “Has dejado de hacer…” y “Tienes discu-
siones con tus amigos por…” En dos casos aparece el de
844 Francisco J. Labrador et al..
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
“Dedicas más tiempo…” Además el ítem ya identificado en
TV “¿Sólo ves en la televisión aquellos programas que te re-
sultan interesantes?” En resumen, a tenor se estos resultados
se puede considerar la eliminación de estos ítems a fin de
mejorar la validez convergente, con lo que la escala pasa de
35 a 26 ítems, sin que apenas se hayan alterados los valores
de fiabilidad, incluso algunos han mejorado, y desde luego
ha mejorado la validez convergente. Por ello se considera
más adecuada la propuesta de 26 ítems.
Por otra parte los resultados indican que la prueba posee
una adecuada validez clínica. Al separar a los participantes en
dos grupos, en función de si consideran que tienen proble-
mas o no, se obtienen diferencias significativas en las distin-
tas subescalas e ítems, con niveles de significación en todos
la casos superiores a .001
Finalmente, y por lo que respecta a la validez de constructo,
los resultados del análisis factorial señalan como solución
más adecuada 7 factores que explican el 61.5% de la varian-
za. Los factores se agrupan, los cuatro primeros alrededor
del uso de cada una de las NT, lo que señala una cierta inde-
pendencia entre el uso de cada una de las NT. Los últimos
tres alrededor de conductas típicas de problemas adictivos,
con independencia del cual es la NT ante la que se presenta,
a excepción del teléfono móvil, que parece que todos los
ítems se agrupan en el factor 1. La capacidad explicativa de
cada uno de ellos, sin ser muy elevada, es importante, y tam-
bién la capacidad explicativa total. Los pesos de los ítems
son asimismo elevados en general, y sólo 5 de ellos puntúan
de forma significativa en otro factor.
Es de destacar el comportamiento de los ítems referidos
al uso del teléfono móvil, que se agrupan todos en un mismo
factor, mientras que en las otras NT, unos ítems se agrupan
alrededor de la NT y otros, alrededor del tipo de conducta
con independencia del tipo de NT: mentir sobre su uso, rela-
jarse con su uso e intentos fallidos.
Se puede destacar, en suma, que los resultados obtenidos
son satisfactorios, mostrando una buena capacidad de dis-
criminación para identificar problemas, y que, además, pue-
den lograrse con un cuestionario realmente breve (26 ítems).
Por otro lado, la muestra de más 2.700 personas puede ser-
vir como criterio de referencia para comparar las conductas
de los jóvenes y adolescentes. Sería conveniente presentar
los valores promedio por edades y sexo, probablemente haya
diferencias importantes, pero los límites de este trabajo
aconsejan no sobrecargar los datos ya de por sí abundantes.
Este estudio tiene algunas limitaciones. Una es que los
resultados se han obtenido de una muestra incidental y no
pueden extrapolarse al total de los jóvenes españoles de esa
edad, aunque el elevado tamaño muestral ha permitido ob-
tener información importante sobre el uso problemático de
las nuevas tecnologías en los jóvenes. Otra limitación es que
sería deseable, para la validación, poder utilizar también
otros cuestionarios que evaluasen estas adicciones, aunque la
realidad es que existen pocos y no adaptados en España. Fi-
nalmente, lo ideal sería disponer de información sobre las
características psicológicas de estas personas para relacionar-
las con las variables estudiadas, aunque éste no era el objeti-
vo del presente estudio.
Nota.- Este estudio se realizó con ayuda del proyecto PSI2009-
13100 del Ministerio de Educación y Ciencia.
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(Artículo recibido: 20-7-2011; revisado: 9-6-2013; aceptado: 21-6-2013)
Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías (UPNT) 845
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
Anexo I. Cuestionario de Uso Problemático de Nuevas Tecnologías (UPNT)
PAUTAS PARA RELLENAR EL CUESTIONARIO
1. Leer atentamente cada las preguntas y responder a cada una de ellas marcando con una cruz la casilla que
mejor identifica mi comportamiento.
2. El cuestionario es anónimo. Como datos personales, solo hay que poner la edad y el sexo (v: varón y m:
mujer)
3. En las preguntas 1 y 2 es imprescindible responder a cada uno de los apartados.
4. Las preguntas 3, 4, 5 y 6 solo se responden si corresponde, es decir, si la tecnología a la que aluden si utili-
za. (Por ejemplo, si una persona no juega nunca a los videojuegos, todas los apartados de la pregunta 4 que-
darían en blanco)
5. En el aparatado 1 de las preguntas 3, 4, 5 y 6, que hace referencia al lugar en el que se emplean los apara-
tos, hay que responder solo a una opción: el lugar donde es mas frecuente su uso. (Por ejemplo: si una per-
sona ve la televisión en distintas partes de la casa, debe de señalar aquel lugar donde pasa mas tiempo vién-
dola)
6. En los apartados 3 de las preguntas 3, 4, 5 y 6, que hacen referencia al tiempo de uso, hay que tener en
cuenta que el 1 abarca el período de tiempo entre nada y 1 y así sucesivamente.
7. En las preguntas referentes al tiempo, hay que señalar el tiempo que suele ser habitual, sin tener en cuenta
excepciones de situaciones o de días determinados.
8. El tiempo de uso del móvil, no solo hace referencia al tiempo en el que se está hablando, sino también al
tiempo en el que se usa para mandar mensajes, o se está atento de recibir respuesta a ellos y también al
tiempo que se emplea para jugar a sus juegos o conectarse a Internet.
9. En el tiempo de uso hay que señalar el tiempo total, incluso aquel que ocurre mientras se está utilizando el
aparato y haciendo otra actividad. (por ejemplo: si mientras se cena se está viendo la televisión, el tiempo de
la cena hay que incluirlo en las horas dedicadas a ver este aparato).
10. En la pregunta 5.2. que hace referencia la persona que se hace cargo del gasto del teléfono móvil, hay
que señalar aquella que lo hace normalmente, sin tener en cuenta recargas excepcionales, y que paga una
mayor cantidad de dinero.
846 Francisco J. Labrador et al..
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
Sexo: V…… M:…… Edad: ……
1. Indica la frecuencia con la que realizas las siguientes actividades:
Nunca
Alguna vez al mes
Alguna vez a la semana
Todos los días
Utilización de Internet…
Jugar con videojuegos…
Ir al ciber…
Teléfono móvil…
Televisión…
2. Indica si alguna de de las siguientes actividades te causa problemas porque le dedicas exceso de tiempo, tienes discusiones
debido a ellas con tus padres, gastas demasiado dinero en ella o te encuentras en parte enganchado a ella:
Nunca
A veces
Con frecuencia
Siempre
Utilización de Internet…
Jugar con videojuegos…
Ir al ciber…
Teléfono móvil…
Televisión…
3. USO DE INTERNET
3.1. ¿Dónde utilizas Internet? Casa…… Ciber…… Otros……
3.2. ¿Cuántas horas dedicas a Internet a la semana? Entre 1-2…… Entre 2-5…… Entre 5-10…… Mas de 10……
3.3. ¿Cuántas horas dedicas a Internet al día? 1…… 2…… 3……4...... 5…… 6……7 o más
Nunca
A veces
Con frecuencia
Siempre
3.4. ¿Dedicas más tiempo del que crees necesario a Internet?
3.5. ¿Te encuentras mal cuando por algún motivo no puedes
utilizar Internet queriendo hacerlo?
3.6. ¿Estás pensando desde horas antes de conectarte a Internet
en ello?
3.7. ¿Mientes a tu familia o amigos sobre las horas que dedicas a
utilizar Internet?
3.8. ¿Alguna vez has intentado desconectarte de Internet y no lo
has conseguido?
3.9. ¿Te relaja navegar por Internet?
3.10. ¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde la última
vez que estuviste conectado a Internet?
4. USO DE VIDEOJUEGOS
4.1. ¿Dónde juegas con videojuegos? Casa…… Ciber…… Otros……
4.2. ¿Cuántas horas dedicas a los videojuegos a la semana? Entre 1-2… Entre 2-5… Entre 5-10… Mas de 10…
4.3. ¿Cuántas horas dedicas a los videojuegos al día? 1…… 2……3…… 4......5…… 6……7 o más
Nunca
A veces
Con frecuencia
Siempre
4.4. ¿Dedicas más tiempo del que crees necesario a los videojue-
gos?
4.5. ¿Te encuentras mal cuando por algún motivo no puedes ju-
gar a los videojuegos?
4.6. ¿Estás pensando desde horas antes de jugar con los video-
juegos?
4.7. ¿Mientes a tu familia o amigos sobre las horas que dedicas a
jugar a los videojuegos?
4.8. ¿Alguna vez has intentado dejar de jugar y no lo has conse-
guido?
4.9. ¿Te relaja jugar a los videojuegos?
4.10. ¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde la última
vez que jugaste?
Desarrollo y validación del cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías (UPNT) 847
anales de psicología, 2013, vol. 29, nº 3 (octubre)
5. USO DE TELÉFONO MÓVIL
5.1. ¿Dónde? En mi habitación…… En el colegio…… En el salón de casa……
5.2. ¿Quién lo paga? Mis padres…… Yo, con mi dinero…… Otros……
5.3. ¿Cuántas horas dedicas al móvil a la semana? Entre 1-2…Entre 2-5… Entre 5-10… Mas de 10…
5.4. ¿Cuántas horas dedicas al móvil al día? 1…… 2……3…… 4......5…… 6……7 o más
Nunca
A veces
Con fre-
cuencia
Siempre
5.5.¿Te encuentras mal cuando por algún motivo no puedes
usar el teléfono móvil?
5.6. ¿Estás pensando desde horas antes de usar el móvil?
5.7. ¿Mientes a tu familia o amigos sobre las horas que dedicas
al móvil?
5.8. ¿Alguna vez has intentado dejar de usar el móvil y no lo has
conseguido?
5.9. ¿Te relaja usar el móvil?
5.10. ¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde la última
vez que usaste el móvil?
6. USO DE TELEVISIÓN
6.1. ¿Dónde sueles ver la televisión? En mi habitación…… En el salón de casa…… Otros……
6.2.¿Cuántas horas dedicas a la televisión a la semana? Entre 1-2… Entre 2-5…Entre 5 -10… Mas de 10…
6.3. ¿Cuántas horas dedicas a la televisión al día? 1…… 2……3…… 4...... 5…… 6……7 o más
Nunca
A veces
Con fre-
cuencia
Siempre
6.4. ¿Te encuentras mal cuando por algún motivo no puedes ver
la televisión?
6.5. ¿Estás pensando desde horas antes de ver le televisión?
6.6.¿Mientes a tu familia o amigos sobre las horas que dedicas a
ver la televisión?
6.7. ¿Alguna vez has intentado dejar de ver la televisión y no lo
has conseguido?
6.8. ¿Te relaja ver la televisión?
6.9. ¿Te sientes nervioso si pasa mucho tiempo desde la última
vez que viste la televisión?
... On the other hand, to measure exposure to technological devices, the Spanish validated version of the "Cuestionario de Uso Problemático de las Nuevas Tecnologías (UPNT)" (Problematic Use of New Technologies Questionnaire) was administered (Labrador et al., 2013). The UPNT is a self-administered questionnaire that serves to identify the risk of problematic behaviors in the use of the Internet, video games, cell phone and television. ...
... The UPNT is a self-administered questionnaire that serves to identify the risk of problematic behaviors in the use of the Internet, video games, cell phone and television. This contains 49 items, the first two relating to the frequency and problematic use of new technologies, followed by 10 items to identify possible problems in the use of the Internet, video games and cell phones, and 9 to identify inappropriate use of television (Labrador et al., 2013). All questions are closed-ended and the questionnaire offers a Likert scale with response options (from 1 to 4). ...
... All questions are closed-ended and the questionnaire offers a Likert scale with response options (from 1 to 4). In addition, it includes questions to assess the frequency of use, the presence of problems and the characteristics of use, as well as the place and amount of time these technologies are used (Labrador et al., 2013). ...
Article
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In a society where, sedentary lifestyles and the use of technological screens are on the rise, students' lifestyle is being significantly affected. In fact, nowadays many students experience various sleep problems, and two of its main factors may be physical activity and the use of technological screens. In this sense, this research aimed to analyze the influence of students' physical activity and the screen time on sleep quality of students. The participants were 28 students in 5th and 6th grade of primary school. They wore ActiGraph WGT3X-BT accelerometers for one week to collect data related to physical activity and sleep patterns. Additionally, a survey was conducted to assess their use of technological screens. The collected data were analyzed, with a focus on differences by sex. Correlations between these parameters were also analyzed. The analysis revealed no significant correlation between physical activity and sleep quality. However, a significant correlation was observed between screen time and sleep quality. This finding highlights the importance of continued research in these areas to enhance the wellbeing and sleep quality of students.
... The first two are related to the frequency of use and potential problems when using different new technologies. Additionally, it incorporates 10 other items concerning the use of the internet, videogames, and mobile phones, and 9 extra items associated with TV use [32]. All questions are closed-ended with a range of possible answers. ...
Article
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Background: Adolescence is a critical biopsychosocial adjustment period, with increased susceptibility to problematic media use (PMU) and associated risk-taking behaviors. The aim of the present study consisted of identifying the relationship between PMU (i.e., videogames, mobile phones, internet, and television) and anxiety in adolescents, considering the moderating effect of gender and age. Methods: A descriptive study using a national survey was conducted on a sample of 4034 participants. Results: Significant gender mean differences were found in PMU and anxiety, with large and moderate effect sizes for PMU (videogames) in males (d = 0.86) and anxiety in females (d = 0.67). Additionally, a direct positive relationship between age and anxiety was observed. Furthermore, PMU significantly predicted anxiety after controlling for age and gender in all cases. Gender had a significant and stronger moderating effect on PMU television and anxiety for the male subgroup. The moderating effect of age on PMU and anxiety was statistically significant and more pronounced at younger ages. Conclusions: This research demonstrates the association between PMU and anxiety in adolescents, highlighting the need to further explore other moderating factors influencing mental health symptoms beyond age and gender. It is important to emphasize that mental health is a shared responsibility and not solely the domain of mental health professionals. Therefore, initiatives should be promoted to engage educators, parents, and policymakers in addressing this collective challenge.
... Con mismo valor de aportación el ítem "Estoy satisfecho(a) con las oportunidades que tengo para aplicar mis habilidades y experiencia", Hackman & Oldham (1980), generan profundidad a través de su modelo de características del trabajo enfatiza la importancia de permitir a los empleados utilizar sus habilidades y conocimientos, lo que se traduce en mayor satisfacción y sentido de logro; y, Labrador, Villadangos, Crespo, & Becoña (2013), argumentan que la aplicación de habilidades es esencial para el engagement, ya que permite a los empleados experimentar un mayor sentido de competencia y control en su trabajo. Sobre la cuestión "Me siento totalmente comprometido(a) con mi trabajo", los exponentes Mowday, Steers & Porter (1979), definen el compromiso organizacional como la identificación del empleado con la organización y su deseo de permanecer en ella, lo cual se refleja en su nivel de compromiso con el trabajo. ...
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El objetivo de la investigación es proponer una metodología para evaluar la eficiencia en la Gestión del Talento Humano (GTH) a través de la identificación de competencias laborales (ICC) en una empresa importadora. Aborda un enfoque teórico cuantitativo y metodológicamente a través de un instrumento validado por expertos que correlacionan la GTH como variable dependiente y la ICC como variable independiente. La originalidad radica en el desarrollo de un instrumento adaptable para evaluar estas variables. Los resultados muestran que el departamento al que pertenece un empleado tiene un impacto significativo en su desempeño, adicionalmente que algunas dimensiones de las variables predictoras tienen un impacto inverso, como lo es las competencias distintivas, que tienden a reducir los resultados en las estrategias y acciones para la GTH y la promoción de una interacción efectiva en los RRHH, mientras que las competencias funcionales las incrementa. Así mismo el nivel de responsabilidad muestra relación inversa con las competencias genéricas. El modelo muestra un ajuste adecuado, aunque hay margen para la inclusión de otras variables que puedan mejorar la capacidad predictiva y explicativa. El análisis estadístico sugiere que la estructura departamental y las competencias funcionales son determinantes en el rendimiento empresarial, mientras que las competencias distintivas y la responsabilidad juegan un rol, pero de manera inversa en algunos casos. En conclusión, la metodología propuesta se muestra prometedora al amparo de la aportación de conocimiento basado en análisis métrico, proporcionando una base sólida para futuras investigaciones en el ámbito académico y posibles intervenciones para el sector empresarial.
... Cuestionario de Uso Problemático de Nuevas Tecnologías (UPNT; Labrador et al., 2013). Este instrumento consta de 41 ítems por medio de los cuales los padres informaron acerca de cambios emocionales y comportamentales asociados al uso de pantallas (conflictos en casa, mentir sobre el tiempo de exposición, inquietud motora y bajo control de uso), así como la frecuencia de uso en una escala de 4 puntos (0 = nunca, 1 = alguna vez al mes, 2 = alguna vez a la semana, 3 = todos los días). ...
Article
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El uso excesivo de pantallas favorece la aparición y mantenimiento de problemas exteriorizados en la infancia. Este estudio busca identificar la contribución del uso frecuente de pantallas y la parentalidad positiva y negativa en problemas exteriorizados en 84 niños colombianos de 7 a 9 años. Los padres completaron la Lista de Chequeo de Comportamiento Infantil para identificar síntomas exteriorizados e interiorizados, el Cuestionario de Uso Problemático de Tecnologías para identificar la frecuencia y problemas asociados al uso de pantallas y el Cuestionario de Parentalidad de Alabama para la parentalidad positiva y negativa. Los modelos de regresión múltiple mostraron una relación entre el uso frecuente de pantallas y la disciplina inconsistente pero únicamente para los problemas exteriorizados. El sexo masculino y el estrato socioeconómico medio-alto también se relacionaron con problemas de conducta. Los resultados enfatizan la relevancia de que los padres utilicen la disciplina consistente y regulen el uso de pantallas para así prevenir tempranamente los problemas exteriorizados.
... El instrumento utilizado para la recolección de datos fue el Cuestionario de Uso Problemático de Nuevas Tecnologías (UPNT), desarrollado y validado por Labrador et al. (2013). El cuestionario se compone de 41 ítems, los dos primeros sobre frecuencia y problemas en el uso de las diferentes NT, y cuatro subescalas: uso de Internet, Videojuegos, Teléfono Celular (10 ítems cada uno), y sobre uso de TV (9 items). ...
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The objective of the study is to determine the use and characteristics of the problematic behaviors of new technologies in university students in the city of H. Matamoros, Tamaulipas. Methodology: The population was 1,125 students and a sample of 350, in apublic university, the instrument used was the "Questionnaire on the Problematic Use of New Technologies" (UPNT) with a Cronbach's Alpha of 0.757, the study design was descriptive, transversal. Results: it was found that the use of the internet and mobilephones were the ones that showed a greater presence of problematic use behaviors, while video games and television presented less problems derived from their use. It is concluded that university students present a more problematic use of the internet and cell phone, than the use of video games and television
... Finally, to establish the type of user, the items of the IREQ and the "Internet Addiction Test" (14 in total) were combined and, based on the criteria of the authors of the latter, the values were adapted as follows: from 0 to 4 affirmative responses indicated users without problems, from 5 to 10 affirmative responses indicated users at risk, and from 11 to 14 affirmative responses indicated users with problems. In this study, the internal consistency (Cronbach's alpha) index of this questionnaire was .70. e) Questionnaire on Problematic use of New Technologies ("Cuestionario de uso problemático de nuevas tecnologías", UPNT; Labrador et al., 2013). This questionnaire measures the frequency of Internet, cell phone, video game, and television use, and the perception of possible problems triggered by their use. ...
Article
The aim of this work is 1) to create a valid, reliable instrument with which to evaluate the risk perception of children and adolescents regarding their use of technology (cell phones, Internet, and video games); and 2) to analyze the frequency with which some risk behaviors occur in relation to perception, technology use and age. 807 children and adolescents from the province of Cordoba (Spain) answered an ad hoc questionnaire with several instruments: sociodemographic data; problematic use of cell phones, Internet, and video games; and risk perception with the Scale on Risk Perception of Technology Use for children and adolescents (EPRUT). The results obtained from the factor analysis reveal that the RPSTU has three dimensions, related to cell phones, Internet, and video games, respectively. Differences were observed in the relationship between age and risk perception, with older people having the highest risk perception. Assessing risk perception will favor the detection and development of prevention programs for the use of technology in children and adolescents.
Article
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The lack of adequate educommunicative training often results in the problematic use of ICT by adolescents, leading to various issues such as anxiety, depression, isolation, and the deterioration of intra- and interpersonal relationships, language impoverishment, and even aggression. In relation to the latter, the significant increase in child-to-parent violence in recent years is noteworthy, emerging as a concerning problem in multiple countries. Therefore, this study conducts a systematic review based on the PRISMA method to identify the most suitable instruments for assessing potential inappropriate use of ICT in adolescents and the child-to-parent violence stemming from it. The databases employed include Web of Science, Scopus, ProQuest, Worldcat, PubMed, PubPsych, and Dialnet, yielding a total of 224 instruments. Of these, fifteen scales were analyzed based on their characteristics and psychometric properties. After applying exclusion criteria, the ERA-RSI scale, the UPNT Questionnaire, and the CPV-Q-P were chosen. The complementarity of these three instruments allows for an exploration of the issue's current state and provides a holistic perspective that facilitates the design of appropriate educommunicative training benefiting all stakeholders and establishes measures to prevent both the inappropriate use of ICT and manifestations of child-to-parent violence arising from it. La ausencia de una formación educomunicativa adecuada deriva a menudo en un uso problemático de las TIC por parte de los adolescentes, ocasionando diversos problemas como la ansiedad, la depresión, el aislamiento, el empobrecimiento de las relaciones intra e interpersonales, el empobrecimiento del lenguaje, e incluso la agresividad. Con relación a esta última, cabe destacar el notable incremento que ha sufrido la violencia filio-parental en los últimos años, convirtiéndose en un problema preocupante en múltiples países. Por ello, este trabajo realiza una revisión sistemática basada en el método PRISMA para identificar los instrumentos más apropiados para valorar un posible uso inadecuado de las TIC en adolescentes y la violencia filio-parental derivada de este. Las bases de datos empleadas fueron Web of Science, Scopus, ProQuest, Worldcat, PubMed, PubPsych y Dialnet, obteniéndose un total de 224 instrumentos. De ellos, se analizaron 15 escalas en función de sus características y propiedades psicométricas. Una vez aplicados los criterios de exclusión, se seleccionaron la escala ERA-RSI, el Cuestionario UPNT y el CPV-Q-P. La complementariedad de estos tres instrumentos permite explorar el estado de la problemática y obtener una perspectiva holística que facilite el diseño de una formación educomunicativa apropiada que beneficie a todos los agentes involucrados y establezca las medidas oportunas para prevenir tanto el uso inadecuado de las TIC como las manifestaciones de violencia filio-parental derivadas de este.
Article
The relationship between the Mediterranean diet, the consumption of fermented beverages (beer and wine), and subjective well-being in Spain was investigated. Using a cross-sectional study with 2,752 participants, dietary patterns and emotional well-being were evaluated in contexts such as work, the gym, and bars/restaurants. The results showed that context significantly impacts dietary habits and well-being. Participants at the gym adhered more to the Mediterranean diet and reported fewer negative emotions compared to other contexts. Correlation maps indicated that beer consumption was associated with a higher intake of red meat, while wine was related to a higher consumption of fish and seafood. Additionally, the study found that participants following the Mediterranean diet experienced higher levels of emotional well-being, with less frequent negative emotions such as anxiety and anger, and higher levels of life satisfaction, especially in contexts like the gym. These findings suggest that public health interventions should consider contextual factors to promote healthy eating habits and improve emotional well-being, highlighting the importance of the Mediterranean diet in health and the prevention of psychological problems.
Article
Los objetivos de esta investigación son: 1) crear un instrumento válido y fiable que permita evaluar la percepción del riesgo que tienen del uso de la tecnología (móvil, Internet y videojuegos) niños y adolescentes; y 2) analizar la frecuencia con la que se dan algunas conductas de riesgo en función de la percepción, el uso de la tecnología y la edad. 807 niños y adolescentes de la provincia de Córdoba (España) respondieron una batería ad hoc que recoge información sobre datos sociodemográficos; uso problemático del móvil, internet y videojuegos; y percepción de riesgo con la “Escala de percepción del riesgo del uso de la tecnología para niños y adolescentes” (EPRUT). Los resultados indican que a partir del análisis factorial, la EPRUT cuenta con tres dimensiones que hacen referencia al móvil, Internet y videojuegos. Se han observado diferencias en función de la edad y la percepción de riesgo. Evaluar la percepción del riesgo favorecerá la detección y el desarrollo de programas de prevención de uso de la tecnología en niños y adolescentes.
Article
Background: the Mediterranean diet has been associated with a lower prevalence of obesity and metabolic syndrome, and with healthier lifestyles in adults and children, but data is scarce in younger ages. The Mediterranean-type ecosystem of the central region of Chile as well as its traditional gastronomy would facilitate the adoption of this dietary pattern. Objectives: to assess the adherence to Mediterranean diet in preschoolers and their parents, and to evaluate the impact of a nutrition education intervention and diet implementation. Methods: prospective cohort study. The KidMed index was applied to children older than 18 months, and the Mediterranean Dietary Index in Chile (Chilean-MDI) to their parents, before and after a remote educational intervention. Results: one hundred and thirty-nine families participated, with 95 preschoolers; 56 % were girls, aged 26.2 ± 8.7 months. The basal mean KidMed score was 7.4 ± 1.9 and increased to 7.9 ± 1.9 after the intervention (p = 0.1). The Chilean-MDI score was 6.9 ± 1.8 and 7.1 ± 1.7, respectively (p = 0.09). When separated by categories, there was improvement from low and moderate adherence to optimal adherence in both children and their parents (Chi2, p = 0.009 y p = 0.04). In 58 dyads, there was a positive correlation between the KidMed and the Chilean-MDI index, pre- and post-intervention (Pearson R = 0.3 y 0.34; p = 0.004 y 0.003, respectively). Conclusions: most of these sample of preschoolers and their parents had a moderate adherence to Mediterranean diet, with an improvement after an educational intervention.
Article
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The mobile phone is a relatively new technological tool, versatile and accessible, and very attractive, especially for young people, but whose use involves a risk of abuse and addictive behavior. In recent years there has been increasing interest in this problem, especially in view of the fact that it involves an increasingly younger population. The aim of this paper is to review the current state of scientific knowledge about cell phone addiction/abuse. To this end, a search was carried out in international databases, using the descriptors “mobile phone”, “cellular telephones”, “addiction” and “abuse”, and focusing on prevalence studies, diagnostic tests, associations with psychological variables and gender differences. There is a conceptual vagueness about the concepts of abuse and addiction in relation to mobile phones, and wide disparity in the adoption of diagnostic criteria; moreover, there are numerous instruments for the assessment of these concepts. As a result, the estimated prevalence ranges from 0-38%, depending on the scale used and the characteristics of the population studied. Surprisingly, self-attribution of cell phone addiction exceeds the prevalence estimated in the studies themselves. The personality trait most consistently associated with addiction is low self-esteem, though extraversion is associated with more intense use. Women with low self-esteem are the most vulnerable group, and the most commonly associated psychopathological symptom was depression. In short, while the evidence suggests a problem in relation to mobile phone use, the vagueness of the cell phone addiction concept and the poor quality of the studies make it difficult to generalize the results. It is necessary to define and unify criteria with a view to carrying out quality studies that permit appropriate comparisons.
Article
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Se construyeron dos cuestionarios para evaluar el uso adictivo de Internet y del móvil que se aplicaron a una muestra de 1.879 estudiantes. Los resultados apoyan un modelo de dos factores, con una aceptable consistencia interna e indicios de validez convergente y discriminante. El Cuestionario de Experiencias Relacionadas con Internet evaluó conflictos intra e interpersonales relacionados con el uso de Internet. El Cuestionario de Experiencias Relacionadas con Móvil evaluó dos factores: primero, conflictos relacionados con el abuso del móvil, y segundo, problemas debido al uso emocional y comunicacional. Nuestros resultados indican que el móvil no produce el mismo grado de adicción; más bien se puede hablar de uso problemático. Los hombres presentaron un uso más adictivo de Internet, mientras las mujeres se caracterizaron por usar el móvil como medio para expresar y comunicar las emociones. Parece que el uso de ambas tecnologías es más problemático en la adolescencia y se normaliza con la edad, hacia un uso más profesional, menos lúdico y con menos consecuencias negativas.
Data
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Addiction to the Information and Communication Technologies (ICT) has become an important research topic. The aims of the present study were to determine the problematic uses of Internet and cell phones in Spanish teenagers and young students and analyze the predictive capacity of these problematic uses to explain scores on the CERI (Cuestionario de Experiencias Relacionadas con Internet) and CERM (Cuestionario de Ex-periencias Relacionadas con el Móvil). Three questionnaires were applied to 1,879 students: a general questionnaire for Internet and cell phone use, one scale for problematic use of Internet (CERI) and one for cell phone (CERM). Cluster analysis yielded a solution involving three groups for both CERI and for CERM: no problems, occasional problems and frequent problems. There were no differences between males and females in Inter-net but there were more females showing frequent problematic use of cell phone. A comparison with nine previous Spanish studies suggests that: a) the amount of time spent connected is not a good indicator of problems deriving from its use; b) the factor that could explain problematic use is al-tered identity communication (AIC), which occurs when users hide or alter their true identity; and c) population survey data alone do not allow to con-firm the existence of a persistent addictive disorder related to ICT.
Article
Several authors have investigated the risks arising from the growth in mobile phone use (e.g. debts incurred by young people). The aims of the present study are (1) to validate a new questionnaire assessing problematic mobile phone use: the Problematic Mobile Phone Use Questionnaire (PMPUQ), and (2) to investigate the relationships between the PMPUQ and the multi-faceted construct of impulsivity. With these aims, 339 subjects were screened using the PMPUQ and the UPPS Impulsive Behaviour Scale (UPPS) which assesses four distinct components associated with impulsive behaviours (urgency, lack of premeditation, lack of perseverance and sensation seeking). The results showed that the PMPUQ has an acceptable fit and assesses four different dimensions of problematic mobile phone use (prohibited use, dangerous use, dependence, financial problems). While each facet of impulsivity played a specific role in mobile phones use, urgency appeared to be the strongest predictor of problematic use. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
Article
A general formula (α) of which a special case is the Kuder-Richardson coefficient of equivalence is shown to be the mean of all split-half coefficients resulting from different splittings of a test. α is therefore an estimate of the correlation between two random samples of items from a universe of items like those in the test. α is found to be an appropriate index of equivalence and, except for very short tests, of the first-factor concentration in the test. Tests divisible into distinct subtests should be so divided before using the formula. The index [`(r)]ij\bar r_{ij} , derived from α, is shown to be an index of inter-item homogeneity. Comparison is made to the Guttman and Loevinger approaches. Parallel split coefficients are shown to be unnecessary for tests of common types. In designing tests, maximum interpretability of scores is obtained by increasing the first-factor concentration in any separately-scored subtest and avoiding substantial group-factor clusters within a subtest. Scalability is not a requisite.