Un enfoque psicométrico para las evaluaciones del uso problemático de la pornografía en línea y los sitios de redes sociales basados ​​en las conceptualizaciones del trastorno de los juegos de Internet (2020)

Antecedentes

El uso problemático de juegos en línea, sitios de redes sociales (SNS) y pornografía en línea (OP) es un problema en evolución. Contrariamente al uso problemático de SNS y OP, el trastorno de los juegos de Internet (IGD) se incluyó en la nueva edición del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5) como condición para ulteriores estudios. El presente estudio adaptó los criterios para IGD al uso problemático de SNS y OP mediante la modificación de un cuestionario validado para IGD (Internet Gaming Disorder Questionnaire: IGDQ) e investigando las propiedades psicométricas de las versiones modificadas, SNSDQ y OPDQ.

Métodos

Dos muestras en línea (SNS: n = 700, 25.6 ± 8.4 años, 76.4% mujeres; OP: n = 700, 32.9 ± 12.6 años, 76.7% hombres) completaron el SNSDQ / OPDQ, el Inventario Breve de Síntomas (BSI) y la Prueba corta de Adicción a Internet (sIAT) y proporcionaron información sobre su uso de SNS / OP. Se calcularon análisis estándar de ítems y confiabilidad, análisis factoriales exploratorios y confirmatorios y correlaciones con el sIAT. Se compararon usuarios problemáticos y no problemáticos.

Resultados

Las consistencias internas fueron ω_ordinal = 0.89 (SNS) y ω_ordinal = 0.88 (OP). Los análisis factoriales exploratorios extrajeron un factor para ambos cuestionarios. Los análisis factoriales confirmatorios confirmaron los resultados. Las puntuaciones de SNSDQ / OPDQ se correlacionaron en gran medida con las puntuaciones de sIAT y moderadamente con el tiempo de uso de SNS / OP. De los usuarios, el 3.4% (SNS) y el 7.1% (OP) se encuentran por encima del límite de uso problemático. Los usuarios problemáticos tenían puntuaciones sIAT más altas, utilizaron las aplicaciones durante más tiempo y experimentaron más angustia psicológica.

Conclusión

En general, los resultados del estudio indican que la adaptación de los criterios IGD es un enfoque prometedor para medir el uso problemático de SNS / OP.

En 2017, 3.5 millones de personas utilizaron Internet [1]. De las muchas formas de usarlo, los juegos en línea, los sitios de redes sociales (SNS) y la pornografía en línea (OP) son especialmente populares. Todas estas aplicaciones están bajo investigación, ya que su uso problemático parece estar relacionado con el malestar psicológico y problemas con el trabajo, el rendimiento académico y las relaciones interpersonales [2,3,4,5,6,7]. Con su inclusión en el apéndice de la quinta edición del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5), Trastorno de juego en internet (IGD) fue reconocido como un trastorno que justifica una mayor investigación [8]. Este fue el primer paso hacia la definición de criterios estandarizados para ello. Los 9 criterios se basan en los de los trastornos por uso de sustancias y el trastorno por juego y deben cumplirse durante los últimos 12 meses: (1) preocupación por los juegos, (2) abstinencia cuando no se puede jugar, (3) tolerancia, (4) fracaso detener / reducir la cantidad de juegos, (5) renunciar a otras actividades a favor de los juegos, (6) continuar jugando a pesar de los problemas, (7) engañar a otros sobre su cantidad, (8) jugar para escapar de estados de ánimo adversos y (9) ) poner en peligro una relación importante, la ocupación o la educación propias debido a los juegos.

Si bien IGD se incluyó en el DSM-5 como condición para un estudio adicional, el uso problemático de los SNS y OP no lo fue. Petry y O'Brien (2013) [9] argumentan que hay una falta de evidencia empírica y una inconsistencia en los estudios que investigan estos temas (SNS y OP). No obstante, existe un debate en curso sobre la existencia, clasificación y diagnóstico del uso problemático de aplicaciones específicas de Internet como los SNS o los OP [10] y un número creciente de estudios indican la relevancia del uso problemático de SNS y OP [3, 5, 11, 12], sobre todo debido a su asociación con un aumento de los niveles de angustia psicológica. Esto incluso puede incluir síntomas de trastornos psiquiátricos como depresión, trastornos de ansiedad, trastorno por déficit de atención e hiperactividad o trastorno obsesivo-compulsivo [2, 11, 13,14,15].

Evaluación del uso problemático de SNS y OP

Hay varios instrumentos de diagnóstico diferentes para evaluar un uso problemático de SNS y OP. La mayoría de ellos se basan en los criterios de diagnóstico para las adicciones conductuales (SNS: por ejemplo, Bergen Social Media Addiction Scale [16] | OP: por ejemplo, escala de consumo de pornografía problemática [17]) o la prueba de adicción a Internet [18] (SNS: por ejemplo, las tendencias adictivas hacia la escala de los SNS [19] | OP: sIAT-sexo [20]). Tenga en cuenta que esto no es de ninguna manera una enumeración exhaustiva de todos los instrumentos de diagnóstico. Para obtener una descripción detallada, consulte Andreassen (2015) [2] para SNS y Wéry & Billieux (2017) [21] para OP. No hay escasez de instrumentos bien validados, pero aún persisten los siguientes problemas: (i) diferentes conceptualizaciones teóricas del uso problemático de SNS y OP con la consecuencia (ii) de que no se dispone de criterios unificados y estandarizados para evaluar el uso problemático de los tres aplicaciones en línea específicas más importantes (Gaming, SNS, OP) de manera comparativa.

El modelo teórico más reciente para trastornos específicos del uso de Internet es el modelo I-PACE [22]. Se basa en hallazgos empíricos e integra consideraciones teóricas previas de otros modelos en el campo de las adicciones conductuales, como el Modelo de Síndrome [23] o el Modelo de Componentes de Adicción [24]. El modelo I-PACE plantea la hipótesis de que la etiología del uso problemático es similar para diferentes aplicaciones de Internet. Por tanto, sugiere la aplicación de criterios de diagnóstico uniformes a todas las aplicaciones, estandarizando así los criterios de diagnóstico y permitiendo comparaciones de sus tasas de prevalencia. Dado que la Asociación Estadounidense de Psiquiatría ya propuso criterios estandarizados para IGD, se sugiere aplicar estos criterios al uso problemático de otras aplicaciones de Internet y hay varios investigadores que están de acuerdo con este enfoque [25,26,27]. Algunos estudios ya han utilizado este enfoque para desarrollar herramientas psicométricas para evaluar el uso problemático de Internet [26, 28, 29] Sin embargo, según el mejor conocimiento de los autores, solo hay un estudio que utilizó este enfoque para el uso problemático de las redes sociales [27] y ninguno por el uso problemático de OP.

Objetivo del presente estudio

Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue examinar en qué medida la conceptualización del trastorno de los juegos de Internet puede adaptarse al uso problemático de las redes sociales y los servicios operativos. Petry y col. (2014) [30] - que eran miembros del grupo de trabajo sobre trastornos por uso de sustancias que recomiendan incluir IGD en el DSM-5 - publicaron un cuestionario (Cuestionario sobre trastornos por uso de juegos en Internet: IGDQ) para evaluar IGD. Para este estudio utilizamos la versión alemana, que fue validada por Jeromin, Barke y Rief (2016) [31] y lo adaptó para el uso problemático de SNS y OP reformulando los elementos (para más detalles, consulte la sección "Medidas"). Con el fin de evaluar y evaluar hasta qué punto el concepto de IGD puede proporcionar un punto de partida útil para la evaluación del uso problemático de SNS y OP, investigamos las propiedades psicométricas de las dos versiones modificadas, SNSDQ y OPDQ.

Participantes y procedimiento.

Los datos se recopilaron a través de una encuesta en línea (octubre de 2017 - enero de 2018). El enlace al cuestionario se publicó en foros de Internet generales (por ejemplo, reddit) y de aplicaciones específicas (por ejemplo, grupos de Facebook), redes sociales y listas de correo. Al principio, los participantes especificaron si utilizaban principalmente SNS u OP y fueron redirigidos al cuestionario correspondiente (SNS / OP). Como incentivo, los participantes podían ganar uno de los cinco cheques regalo para una tienda online (valor del vale: 20 €). Los criterios de inclusión fueron: consentimiento informado, edad ≥ 18 años. Los criterios de exclusión fueron: ningún hablante nativo (alemán), porcentaje de tiempo en línea dedicado al uso de SNS / OP ≤5%.

Submuestra de SNS

Un total de 939 participantes cumplieron los criterios de inclusión. De estos, 239 (25.45%) tuvieron que ser excluidos: 228 porque tenían datos faltantes para el SNSDQ, 7 porque no proporcionaron información seria (por ejemplo, klingon como su lengua materna) y 4 porque tenían un tiempo de respuesta irrealmente rápido ( 2 SD por debajo del tiempo medio). Al final, se analizaron los datos de 700 participantes (Tabla 1).

Submuestra OP

Un total de 1858 participantes cumplieron los criterios de inclusión. De estos, 669 (36.01%) tuvieron que ser excluidos: 630 porque tenían datos faltantes para el OPDQ, 25 porque proporcionaron información obviamente falsa, 9 debido a un tiempo de respuesta irrealmente rápido y 5 debido a comentarios que sugerían que no habían respondido. entender la encuesta. Para aumentar la comparabilidad estadística de las dos submuestras (SNS / OP), se extrajo una muestra aleatoria de 700 participantes de los 1189 restantes. Finalmente, se analizaron los datos de 700 participantes (Tabla 1).

Medidas

Información sociodemográfica

Se recopiló información sobre género, edad, educación, empleo y estado civil.

Información sobre el uso general y específico de Internet

Los participantes informaron cuánto tiempo (horas) pasan en línea en una semana típica. Además, proporcionaron información específica sobre su uso de SNS u OP, como qué sitios de SNS / OP utilizan principalmente y cuánto tiempo usan SNS u OP (horas / semana).

Uso problemático

La tendencia al uso problemático de SNS u OP se evaluó con las versiones alemanas de SNSDQ y OPDQ. Estos cuestionarios son versiones modificadas del IGDQ. El IGDQ consta de nueve elementos, que reflejan los criterios correspondientes del DSM-5 para IGD. Tiene un formato de respuesta dicotómico que consta de 'no' (0) y 'sí' (1). La puntuación se obtiene sumando las respuestas (rango de puntuación: 0–9). Una puntuación ≥ 5 se definió como el punto de corte para recibir un diagnóstico de IGD [30]. Para su adaptación con respecto a SNS y OP, los elementos originales se reformularon reemplazando todas las referencias a juegos en línea con referencias a SNS u OP. Por ejemplo, "¿Se siente inquieto, irritable, de mal humor, enojado, ansioso o triste cuando intenta reducir o dejar de usar SNS o cuando no puede usar SNS?" en lugar de "¿Se siente inquieto, irritable, de mal humor, enojado, ansioso o triste cuando intenta reducir o dejar de jugar o cuando no puede jugar?"

Prueba corta de adicción a internet

El sIAT es una versión corta de la Prueba de adicción a Internet y consta de 12 declaraciones que expresan posibles síntomas de uso problemático de Internet (por ejemplo, '¿Con qué frecuencia se encuentra diciendo “solo unos minutos más” cuando está en línea?') [18]. Para nuestro estudio, usamos la versión alemana validada y reformulamos los elementos para el uso de SNS y OP (por ejemplo, '¿Con qué frecuencia intentas reducir la cantidad de tiempo que pasas viendo pornografía en línea y fallas?') [32]. Los participantes deben calificar la frecuencia con la que experimentaron cada síntoma en la última semana en una escala de 5 puntos que va desde 1 ("nunca") a 5 ("muy a menudo"). En la puntuación total resultante (12 a 60 puntos), las puntuaciones más altas indican un uso más problemático. Las consistencias internas de las escalas adaptadas en el presente estudio fueron buenas (SNS: ω = 0.88 | OP: ω = 0.88).

Breve inventario de síntomas

Se utilizó la versión alemana del Inventario breve de síntomas (BSI) para identificar los síntomas clínicamente relevantes de los participantes [33, 34]. El BSI consta de 53 declaraciones que expresan síntomas de angustia psicológica (p. Ej., "En los últimos 7 días, ¿cuánto le angustió sentirse tenso o excitado?"). Los ítems se responden en una escala de 5 puntos que va de 0 ('nada en absoluto') a 4 ('extremadamente'). La puntuación total oscila entre 0 y 212, y las puntuaciones más altas indican un mayor nivel de angustia. La consistencia interna en las presentes muestras fue excelente, con ω = 0.96 (SNS) y ω = 0.96 (OP).

El análisis de datos

Los análisis estadísticos se realizaron utilizando SPSS 24 (IBM SPSS Statistics), SPSS Amos, R versión 3.5.1 [35] y FACTOR para el análisis factorial exploratorio (EFA) [36]. Para los análisis de ítems estándar de cada cuestionario, se calcularon el SNSDQ y el OPDQ, las dificultades del ítem y las correlaciones ítem-total. Como medida de confiabilidad, se calculó el coeficiente omega u ordinal omega (en el caso de datos binominales). Estos coeficientes se recomiendan como una alternativa más precisa al alfa de Cronbach, especialmente cuando se viola el supuesto de equivalencia tau [37,38,39,40]. En cuanto a la validez, investigamos las estructuras factoriales mediante la realización de AFE y análisis factorial confirmatorio (AFC). Para estos, cada muestra (SNS y OP) se dividió aleatoriamente en dos submuestras (SNS1, SNS2 y OP1, OP2; cada submuestra: n = 350). Las submuestras SNS1 y OP1 se utilizaron para los EFA y SNS2 y OP2 para los CFA. Todos los demás cálculos se basan en las muestras totales. Para probar si las submuestras diferían en variables clave (edad, puntaje SNSDQ / OPDQ), se realizaron pruebas t independientes. Para determinar la idoneidad de los datos para EFA, se emplearon la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de esfericidad de Bartlett. Debido al formato de respuesta dicotómica del SNSDQ y el OPDQ, los EFA siguieron a Jeromin et al. (2016) [31] y utilizó correlaciones tetracoricas como entrada y mínimos cuadrados no ponderados como método de estimación [41]. El número de factores a extraer se determinó mediante la prueba MAP de Velicer [42].

Se realizó un CFA en SNS2 y OP2 para probar la solución de factor. Los parámetros del modelo se estimaron utilizando estimaciones de máxima verosimilitud. Debido a la violación del supuesto de normalidad, se aplicó el Bootstrapping de Bollen-Stine [43]. Para evaluar el ajuste del modelo, se calcularon el índice de ajuste comparativo (CFI), el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y la raíz cuadrática media estandarizada residual (SRMR). Según Hu y Bentler (1999) [44], los criterios de corte para un ajuste de modelo aceptable son un CFI de> 0.95, un RMSEA entre 0.06 y 0.08 y un SRMR de <0.08.

Las relaciones bivariadas entre los puntajes SNSDQ y OPDG y el tiempo dedicado a utilizar Internet en general, el tiempo dedicado a usar la aplicación preferida (SNS / OP) y los puntajes sIAT se probaron con correlaciones de Pearson.

Para dar una primera indicación de validez diagnóstica, comparamos usuarios problemáticos con usuarios no problemáticos. De manera análoga al IGDQ, los usuarios con una puntuación ≥ 5 puntos se clasificaron como usuarios problemáticos y todos los demás usuarios como no problemáticos [30, 31]. Se calcularon pruebas t independientes (en el caso de variaciones desiguales: pruebas de Welch) para comparar los grupos con respecto a la edad, el tiempo empleado en Internet, el tiempo empleado en su aplicación preferida y las puntuaciones sIAT y BSI. Debido a los tamaños desiguales de los grupos, Hedges ' g se informa como una medida del tamaño del efecto [45]. Un efecto de g = 0.20 se considera pequeño, g = 0.50 como medio y g = 0.80 tan grande [45].

Uso de SNS, OP e Internet

SNS

Los participantes utilizaron Internet en promedio 20.9 ± 14.8 h / semana y redes sociales 9.4 ± 10 h / semana (44% del tiempo total en línea), siendo Facebook la red social más popular (n = 355; 50.7%), seguido de Instagram (n = 196; 28%) y YouTube (n = 74; 10.6%). Las puntuaciones medias de SNSDQ y sIAT fueron 1.2 ± 1.5 y 23.6 ± 7.3 puntos. En general, 24 participantes (3.4%) tenían una puntuación SNSDQ de ≥5 puntos y, por lo tanto, estaban por encima del límite de uso problemático (ver Fig. 1 para detalles). La puntuación total media de BSI entre todos los participantes fue de 9.8 ± 16.7.

Porcentaje de participantes que cumplen diferentes números de criterios del IGDQ modificado (SNS y OP)

Imagen de tamaño completo

OP

Los participantes utilizaron Internet en promedio 21.9 ± 15.6 h / semana y consumieron OP 3.9 ± 6.1 h / semana (18.9% del tiempo total online). La forma más popular de OP fueron los videos (n = 351; 50.1%), seguido de imágenes (n = 275; 39.3%) y cámaras web (n = 71; 10.1%). Las puntuaciones medias de OPDG y sIAT fueron 1.5 ± 1.7 y 22.3 ± 7.9. Un total de 50 participantes (7.1%) lograron una puntuación OPDQ por encima del límite de ≥ 5 puntos (ver Fig. 1 para detalles). La puntuación media de BSI entre todos los participantes fue de 25.6 ± 27.6.

Análisis de ítems y consistencia interna

Los resultados de los análisis de elementos se presentan en tablas. 2 y 3.

SNS

Para la versión SNS, el ítem 7 tuvo el respaldo más bajo (número de respuestas afirmativas (naa) = 21), mientras que el ítem 6 tuvo el más alto (naa = 247). Esto se traduce en una dificultad del elemento de p_i = 0.03 (ítem 7) y p_i = 0.35 (ítem 6), con una dificultad media en todos los ítems de p_i = 0.13. Las correlaciones corregidas ítem-total variaron de r_itc = 0.28 (elemento 3) a r_itc = 0.39 (ítems 4, 5 y 6), con una media de r_itc = 0.36. La consistencia interna fue ω_ordinal = 0.89, y la escala no se habría beneficiado de eliminar ningún elemento.

OP

En la versión OP del cuestionario, el ítem 9 (naa = 24) tuvo la tasa de aprobación más baja, mientras que el ítem 7 tuvo la más alta (naa = 286). La dificultad media del ítem fue p_i = .17, siendo el elemento 9 el más (p_i = 0.03) y el ítem 7 (p_i = 0.41) el menos difícil. Las correlaciones ítem-total corregidas oscilaron entre r_itc = 0.29 (ítem 7) y r_itc = 0.47 (ítem 5), con una correlación media ítem corregida-total de r_itc = 0.38. La consistencia interna fue ω_ordinal = 0.88. La eliminación de elementos no habría aumentado la coherencia interna.

Estructura factorial

Las submuestras (SNS1 frente a SNS2; OP1 frente a OP2) no difirieron con respecto a la edad, el sexo, el uso de Internet, el uso de SNS / OP, las puntuaciones de sIAT, SNSDQ / OPDQ y BSI (ver Apéndice).

SNS

Prueba de esfericidad de Bartlett (Χ² = 407.4, gl = 36, p <0.001), así como el criterio KMO (0.74) indicaron que los datos eran adecuados para EFA. La prueba MAP de Velicer recomendó la extracción de un solo factor. Este factor explicó el 52.74% de la varianza total. Las cargas factoriales variaron entre 0.54 (ítem 3) y 0.78 (ítem 9) (Tabla 2). Se calculó un CFA con la submuestra SNS2 para probar la solución de un factor. Los índices de ajuste fueron CFI = 0.81, RMSEA = 0.092 [CI = 0.075–0.111] y SRMR = 0.064 (para el diagrama de trayectoria, consulte la Fig. 2).

Diagrama de ruta para el análisis factorial confirmatorio con submuestra SNS2 (n = 350). Todos los coeficientes de trayectoria están estandarizados y son estadísticamente significativos (p <0.001)

Imagen de tamaño completo

OP

Prueba de esfericidad de Bartlett (Χ² = 455.7, gl = 36, p <0.001) y el criterio KMO (0.80) indicó que los datos eran adecuados para EFA, y la prueba MAP sugirió una solución de un factor. El factor extraído explicó el 53.30% de la varianza total. Los ítems 3 y 7 tuvieron las cargas factoriales más bajas (0.52), mientras que el ítem 9 tuvo las más altas (0.93) (Tabla 3). La solución de un factor se probó con un CFA (submuestra: OP2). Los índices de ajuste del modelo fueron CFI = 0.87, RMSEA = 0.080 [CI = 0.062–0.099] y SRMR = 0.057 (para el diagrama de ruta, ver Fig. 3).

Diagrama de ruta para el análisis factorial confirmatorio con submuestra OP2 (n = 350). Todos los coeficientes de trayectoria están estandarizados y son estadísticamente significativos (p <0.001)

Imagen de tamaño completo

Correlaciones con el uso de SNS / OP / internet y puntajes sIAT

SNS

Las puntuaciones de SNSDQ se correlacionaron con el tiempo de uso de SNS (r = 0.32 pags 0.01), el tiempo de uso semanal de Internet (r = 0.16 pags 0.01) y las puntuaciones del sIAT (r = 0.73 pags 0.01).

OP

Las puntuaciones de OPDQ se correlacionaron con el tiempo de uso de OP (r = 0.22 p <0.01) y muy débilmente con el tiempo de uso de Internet por semana (r = 0.08 p <0.05). La correlación más alta se encontró con las puntuaciones del sIAT (r = 0.72 p <0.01).

Comparación de personas con uso problemático y no problemático de SNS / OP

SNS

En comparación con los usuarios no problemáticos, los usuarios de SNS problemáticos usaban SNS mucho más y tenían puntuaciones más altas en el SIAT. También parecían experimentar más angustia psicopatológica, pero, a pesar del tamaño del efecto de la diferencia, esto era simplemente una tendencia (p = 0.13). Para obtener más detalles, consulte la tabla 4.

OP

En comparación con los usuarios no problemáticos, los participantes identificados como usuarios problemáticos de OP pasaron más tiempo en Internet en general y más tiempo usando OP, tuvieron puntuaciones sIAT mucho más altas y experimentaron más angustia psicopatológica (Tabla 4).

En el presente estudio, adaptamos la versión alemana del IGDQ al uso de SNS y OP y evaluamos las propiedades psicométricas de las versiones modificadas para investigar en qué medida los criterios IGD son adecuados para evaluar el uso problemático de SNS y OP.

Análisis de artículos

La aprobación promedio de los ítems fue baja para ambos cuestionarios, lo cual es esperado y deseable dado que las listas de verificación evalúan criterios de uso problemático en una muestra no clínica. Para las redes sociales, el elemento más respaldado, el elemento 6, se refiere a la procrastinación. Esto parece plausible, ya que los SNS se utilizan a menudo para procrastinar [46, 47]. El ítem 7 (engañar / encubrir) recibió el respaldo más bajo, lo que también parece razonable dado que muchas personas usan las redes sociales a diario y de una manera socialmente aceptada, por lo que mentir al respecto es innecesario [12]. Para OP, el ítem 7 (engañar / encubrir) tuvo el mayor respaldo. Este es posiblemente el caso porque la aceptación social de OP es bastante baja incluso si se usa de manera casual y muchas personas pueden sentirse avergonzadas por ello [48]. El menor aval fue para el ítem 9, lo que parece razonable, ya que implica graves consecuencias (riesgo / pérdida de relaciones / oportunidades). Las correlaciones ítem-total corregidas fueron medias para ambos cuestionarios y por encima del umbral de r_itc = 0.30 [43]. Las únicas excepciones fueron el ítem 3 para SNS y el ítem 7 para OP. El ítem 3 se refiere a la tolerancia, un criterio que es típico del abuso de sustancias pero que parece ser más difícil de aplicar en el contexto de los SNS [49]. La baja correlación ítem corregida-total para el ítem 7 (OP) parece razonable, ya que, como se discutió, el uso de OP generalmente puede estar asociado con vergüenza, por lo que engañar a otros sobre el uso de uno no discrimina bien entre usuarios problemáticos y no problemáticos.

Fiabilidad

El SNSDQ y el OPDG mostraron buenas consistencias internas (SNS: ω_ordinal = 0.89; OP: ω_ordinal = 0.88). Los resultados son comparables a otros cuestionarios que miden redes sociales problemáticas (p. Ej., Bergen Social Media Scale: α = 0.88) o el uso de OP (p. Ej. SIAT-sex: α = 0.88) [16, 20].

Validez

En el curso de los EFA, se extrajo un solo factor para el SNS, así como la versión OP del cuestionario. Esto está en línea con el resultado del IGDQ original [31]. El ítem 3 tuvo el factor de carga más bajo en ambas versiones, probablemente porque el criterio de tolerancia no encaja muy bien con el contexto de SNS y OP. En última instancia, el criterio de tolerancia se originó con adicciones basadas en sustancias. En ese contexto, su significado se definió mucho más claramente que con respecto al uso problemático de OP, SNS o, de hecho, juegos en línea, por lo que su utilidad también se discute de manera controvertida (PRO: [30, 50] | contra: [51, 52]). En la versión OP, el ítem 7 (engañar / encubrir) también tuvo una carga de factor más baja que los otros ítems. Esto refleja el argumento anterior sobre por qué el ítem no es tan útil para diferenciar entre usuarios problemáticos y no problemáticos (el 37.4% de los usuarios no problemáticos y el 86% de los usuarios problemáticos lo respaldaron). Esto indica que el comportamiento de encubrimiento no está asociado explícitamente con un uso excesivo problemático medido por el OPDG, sino probablemente con las actitudes sociales hacia el OP en general.

En general, los resultados de los CFA sugirieron que las soluciones de un factor para ambos cuestionarios son cuestionables y no representan un buen ajuste. Si bien el SRMR fue bueno para ambos modelos, el CFI y el RMSEA estuvieron por debajo y respectivamente por encima de los límites. Al igual que en el EFA, el ítem 6 para el SNS y el ítem 7 para el PO tenían cargas factoriales particularmente bajas. Esto implica que su correlación con la escala general respectiva es baja y, en consecuencia, que su correlación con el comportamiento de uso problemático es baja. Si bien esto no plantea necesariamente un problema, es importante que los estudios posteriores verifiquen si estos elementos deben revisarse, ponderarse de manera diferente o incluso eliminarse.

Ambos cuestionarios se correlacionaron fuertemente con las correspondientes versiones del sIAT, lo que indica una buena validez convergente. La versión SNS mostró correlaciones pequeñas a medianas con el uso general de Internet y el tiempo de uso de SNS (por semana). La versión OP también mostró una pequeña correlación con el tiempo de uso de OP (por semana). El tamaño de las correlaciones del uso problemático con el tiempo dedicado al uso de la aplicación respectiva está en el rango de los reportados sistemáticamente [53,54,55].

Para evaluar la validez diagnóstica del SNSDQ y el OPDQ, primero comparamos las tasas de prevalencia observadas con las encontradas en otros estudios. En el caso de los SNS, el 3.4% de los participantes superó el límite y, con respecto al OP, el 7.1% cumplió los criterios de uso problemático. Aunque comparar las tasas de prevalencia es difícil debido a la multitud de diferentes instrumentos de diagnóstico, las tasas que se encuentran aquí son comparables a algunas de la literatura existente. En su estudio de una muestra representativa nacional de adolescentes húngaros, Bányai et al. (2017) [3] encontró una tasa de prevalencia del 4.5% para el uso problemático del SNS. Con respecto al uso problemático de OP, Giordano y Cashwell (2017) [55] informó una tasa de prevalencia del 10.3% en una muestra de estudiantes universitarios estadounidenses y Ross et al. (2012) [15] encontró una tasa del 7.6% en una muestra de adultos suecos.

Es importante señalar que no se puede realizar ningún diagnóstico con estos instrumentos. En primer lugar, ni el DSM-5 ni el ICD-11 contienen ningún diagnóstico para el uso problemático de OP o SNS. En segundo lugar, incluso si lo hicieran, sería necesaria una entrevista clínica por parte de un experto para verificar la presencia de malestar clínicamente significativo y deterioro funcional y la ausencia de los criterios de exclusión para el caso individual, que son un requisito para un diagnóstico psiquiátrico. Este juicio clínico independiente no se recopiló en el presente estudio, por lo que no podemos determinar si las personas por encima del límite justificarían algún diagnóstico. Sin embargo, los consideraríamos como posibles candidatos para dicho diagnóstico. Para investigar más a fondo la validez diagnóstica, comparamos a los usuarios por encima y por debajo del punto de corte y encontramos diferencias marcadas. Los usuarios problemáticos pasaron más tiempo en línea por semana (solo para OP) y usaron su aplicación preferida durante más tiempo. Aunque un mayor tiempo de uso no es un criterio suficiente para inferir un uso problemático, varios estudios han encontrado una correlación, aunque débil, entre el tiempo de uso y el uso problemático [53,54,55]. Además, los usuarios problemáticos tenían puntuaciones sIAT mucho más altas y parecían experimentar un mayor nivel de angustia psicológica (solo para OP). En general, estos resultados, en particular la gran diferencia entre las puntuaciones totales de BSI en el caso de los usuarios de OP problemáticos, pueden considerarse como los primeros indicadores de la validez de criterio de los instrumentos y sugieren que los criterios de IGD podrían ser adecuados para identificar a las personas con un uso problemático de SNS u OP [56].

Limitaciones

El estudio debe considerarse a la luz de sus limitaciones. Una limitación es que solo se probaron los participantes adultos, aunque los SNS en particular también son utilizados con frecuencia por los adolescentes [3]. Una limitación adicional es que no todos los participantes respondieron todos los cuestionarios sobre el uso problemático (SNS, OP e IGD). Esto habría permitido una investigación más detallada de la superposición entre el uso problemático de las aplicaciones respectivas. Además, solo se recopilaron datos autoinformados, que son propensos a efectos de sesgo, como la deseabilidad social o la variación del método común. Además, no incluyeron juicio clínico. Teniendo en cuenta que el objetivo de las listas de verificación de autoinforme es identificar a los usuarios problemáticos, los estudios adicionales deben investigar su validez con muestras de personas que son juzgadas por los médicos para mostrar un uso problemático en un sentido clínicamente relevante. Además, es importante señalar que no se han acordado los criterios para un diagnóstico, ni el número de ítems ni ningún punto de corte. No tenemos la intención de proponer ningún argumento sobre si estos patrones de comportamiento justificarían el estatus de un "trastorno". Más bien, nuestro objetivo es promover la investigación sobre la identificación del uso problemático de SNS y OP proporcionando un instrumento común que puede ayudar con una evaluación comparativa y sugerimos usar este instrumento como un punto de partida común para tales investigaciones, modificándolos a medida que la investigación adicional sugiere este .

Como algunos parámetros psicométricos de los cuestionarios probados no son satisfactorios, parece que los criterios de IGD no pueden simplemente transferirse al uso problemático de SNS / OP. Sin embargo, nuestros resultados generales indican que este es un punto de partida prometedor y respaldan la viabilidad de utilizar criterios IGD adaptados como marco para evaluar el uso problemático de SNS / OP. Este estudio contribuye a la investigación con respecto a la medición de los aspectos del uso problemático de SNS y OP y podría ser un primer paso hacia una evaluación estandarizada y contribuir a las investigaciones de estos constructos emergentes. Las investigaciones futuras deberían investigar más a fondo la utilidad de los criterios del DSM-5 para IGD en el contexto del uso de SNS / OP.

Los conjuntos de datos utilizados y / o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente a solicitud razonable.

BSI:

Breve inventario de síntomas

AFC:

Análisis factorial confirmatorio

CFI:

Índice de ajuste comparativo

CI:

Intervalo de confianza

DSM-5:

Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales

ALE:

Análisis factorial exploratorio

IDG:

Trastorno de los juegos de Internet (IGD)

KMO:

Kaiser – Meyer – Olkin

NAA:

Número de respuestas afirmativas

OP:

Pornografia en linea

OPDQ:

Cuestionario en línea sobre el trastorno de la pornografía

RMSEA:

Error cuadrático medio de aproximación

SIAT:

Prueba corta de adicción a Internet

Red Social:

Sitios de redes sociales

SNSDQ:

Cuestionario sobre trastornos de sitios de redes sociales

SRMR:

Raíz cuadrada media estandarizada residual