Potencia estadística y resultados mixtos en investigaciones sobre redes sociales y bienestar adolescente

Contenido
  1. Resumen en 30 segundos: las nueve cifras que importan
  2. El análisis original y su cifra
  3. El reanálisis con los mismos datos
  4. Las cuatro decisiones que separan los dos resultados
  5. Las opiniones de las revisiones paraguas
  6. La explicación de potencia estadística
  7. La forma de la curva y el adolescente concreto
  8. Qué hacer con esto, en la práctica
  9. Preguntas frecuentes
  10. Lo que no sabemos
  11. Referencias

Durante 2019, tras examinar tres importantes repertorios de datos sociales que abarcaban a 355.358 jóvenes, se determinó que el vínculo entre el bienestar y el empleo de tecnologías digitales resulta adverso aunque reducido, explicando a lo sumo el 0,4 % de la fluctuación en el bienestar, un impacto tan ínfimo que no amerita modificar normativas. En 2022, un grupo de investigadores distinto replicó el procedimiento sobre idénticos registros, logrando replicar los descubrimientos iniciales bajo los parámetros previos, para posteriormente incorporar cuatro limitaciones metodológicas diversas. El desenlace fue claro: en el sector femenino surgió una correlación firme y notable entre la salud mental y la interacción en plataformas digitales, registrando coeficientes beta moderados de −0,11 a −0,24, conexiones bastante más intensas que las reflejadas por esos mismos datos respecto a la salud mental y la ingesta desmedida de alcohol, la violencia sexual, el sobrepeso o los estupefacientes pesados. No se trata de un par de investigaciones con información diferente: hablamos de dos agrupaciones analizando la misma base mediante criterios metodológicos divergentes. Por su parte, la revisión más actualizada aporta un nuevo argumento: la disparidad en los resultados podría obedecer a una capacidad estadística reducida más que a la inexistencia de impactos reales.

Resumen en 30 segundos: las nueve cifras que importan

Conviene fijarse en si cada fila habla de «uso general» o de «uso problemático», y si agrupa a chicos y chicas o los separa. Las dos distinciones cambian el resultado.

Hallazgo Resultado Estudio y año
Varianza del bienestar explicada por la tecnología digital Como máximo el 0,4 % Orben y Przybylski, Nat. Hum. Behav. (2019)
Betas medianas del análisis original −0,01 a −0,04 Citadas por Twenge et al., Acta Psychologica (2022)
Betas medianas del reanálisis, solo en chicas −0,11 a −0,24 Twenge et al., Acta Psychologica (2022)
Metaanálisis de uso general con potencia superior al 80 % 4 de 15 Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026)
Metaanálisis de uso problemático con potencia superior al 99 % Todos Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026)
Correlación del uso problemático con la depresión r = 0,273 (p < 0,001) Shannon et al., JMIR Mental Health (2021)
Forma de la asociación en 100.991 adolescentes En U: peor con uso alto y con abstinencia Singh et al., JAMA Pediatrics (2026)
Adolescentes sin cambio de bienestar por el uso 45 %; 28 % empeoró y 26 % mejoró Beyens et al., Communication Research (2020)
Posición del tiempo en redes entre los predictores de salud Uno de los menos influyentes Whelan, Acta Psychologica (2026)

Lo que vas a encontrar aquí

• Las dos cifras que salen de los mismos datos y qué las separa.

• Las cuatro decisiones analíticas que explican la diferencia.

• Por qué «uso general» y «uso problemático» no dan el mismo resultado.

• La explicación de potencia estadística que reordena el debate.

• Qué pasa cuando se mira a cada adolescente por separado.

El análisis original y su cifra

El estudio pionero fue llevado a cabo por Amy Orben junto a Andrew Przybylski, ambos investigadores de la Universidad de Oxford, y vio la luz en Nature Human Behaviour durante el año 2019. Su contribución aportó un valor significativo tanto desde la perspectiva metodológica como en el plano sustantivo.

El problema que identifican: la evidencia empírica que respalda la tesis de que el empleo frecuente de dispositivos digitales por parte de los jóvenes perjudica su salud mental se fundamenta mayoritariamente en examinaciones secundarias de amplias bases de datos sociales; si bien tales registros constituyen una herramienta de gran valor para estudios de alta potencia, sus múltiples variables y observaciones suelen examinarse con una maleabilidad analítica capaz de elevar efectos reducidos a la categoría de estadísticamente significativos, propiciando así posibles falsos positivos y conclusiones contradictorias.

Su respuesta consistió en emplear el análisis de curva de especificación, una técnica que ejecuta todas las combinaciones lógicas de decisiones analíticas y presenta la gama entera de resultados en vez de limitarse a una sola estimación. Dicho enfoque fue aplicado por ellos en tres grandes conjuntos de datos sociales con un total de 355.358 participantes.

Su conclusión: la correlación hallada entre el empleo de dispositivos tecnológicos y el bienestar en los jóvenes resulta adversa pero reducida, representando a lo sumo el 0,4 % de la variabilidad en el bienestar; al considerar el trasfondo global de los registros, se infiere que semejantes repercusiones son exiguas como para fundamentar una modificación normativa.

El mismo equipo publicó ese año en PNAS un análisis complementario con datos de panel representativos, para separar las relaciones entre personas de las relaciones dentro de la misma persona a lo largo del tiempo. Su conclusión: el uso de redes sociales no es, en sí mismo, un predictor fuerte de la satisfacción vital en la población adolescente; en cambio, los efectos de las redes sociales son matizados, pequeños en el mejor de los casos, recíprocos en el tiempo, específicos de sexo y dependientes de los métodos analíticos.

Esa última cláusula —«dependientes de los métodos analíticos»— es exactamente lo que el reanálisis posterior puso a prueba.

Y la revisión narrativa que el mismo autor publicó en Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology en 2020, repasando más de ochenta revisiones sistemáticas y metaanálisis, deja el diagnóstico del campo: al examinar las revisiones se hace evidente que el campo de investigación está dominado por trabajo transversal que en general es de un estándar de calidad bajo; aunque la investigación ha subrayado la importancia de diferenciar entre distintos tipos de uso de tecnología digital, muchos estudios no consideran esos matices necesarios. Y su estimación: dejando aparte esas limitaciones, la asociación entre el uso de tecnología digital, o de redes sociales en particular, y el bienestar psicológico es —de media— negativa pero muy pequeña.

El reanálisis con los mismos datos

El trabajo que reabrió el asunto lo firman Jean Twenge, Jonathan Haidt y su equipo de la San Diego State University y la New York University, publicado en Acta Psychologica en 2022.

Su punto de partida reconoce el valor del original y resume su conclusión: un importante trabajo de 2019 aplicó una técnica analítica novedosa llamada análisis de curva de especificación a datos de tres grandes muestras comunitarias para investigar la asociación entre el uso de tecnología por adolescentes y la salud mental y el bienestar; el trabajo concluyó que existe una asociación pero que es minúscula, con betas medianas entre −0,01 y −0,04. Se informó de que esa asociación era menor que los vínculos entre salud mental y diversas variables inocuas de los conjuntos de datos, como comer patatas, y por tanto que carecía de significación práctica.

Su método: el presente trabajo volvió a ejecutar el análisis de curva de especificación sobre los mismos conjuntos de datos aplicando restricciones analíticas alternativas al espacio de especificación del modelo. Y la verificación previa que da credibilidad a lo demás: fuimos capaces de reproducir los resultados originales con las configuraciones originales.

Sus resultados con las restricciones revisadas: encontramos varias relaciones mucho mayores que las informadas previamente; en particular, entre las chicas hay una asociación consistente y sustancial entre salud mental y uso de redes sociales, con betas medianas de −0,11 a −0,24.

Y su argumento de significación práctica: esas asociaciones fueron más fuertes que los vínculos entre salud mental y consumo intensivo de alcohol, agresión sexual, obesidad y uso de drogas duras, lo que sugiere que pueden tener una significación práctica sustancial, dado que muchos países están experimentando tasas crecientes de depresión, ansiedad y suicidio entre adolescentes y adultos jóvenes.

Comparación de magnitud en los mismos datos Beta mediana Referencia de contexto que usa cada equipo
Análisis original, chicos y chicas juntos −0,01 a −0,04 Menor que comer patatas, según la lectura original
Reanálisis, solo chicas −0,11 a −0,24 Mayor que el consumo intensivo de alcohol
Reanálisis, solo chicas −0,11 a −0,24 Mayor que la agresión sexual y la obesidad
Reanálisis, solo chicas −0,11 a −0,24 Mayor que el uso de drogas duras
Varianza del bienestar explicada en el original 0,4 % como máximo Demasiado pequeña para cambiar políticas, según sus autores

Las cuatro decisiones que separan los dos resultados

Lo valioso del reanálisis es que enumera exactamente qué cambió, de modo que cualquiera puede juzgar si las decisiones son razonables.

Decisión analítica Configuración original Configuración del reanálisis
Tipo de medio Agrupar todo el «tiempo de pantalla», incluida la televisión Examinar actividades digitales específicas por separado
Sexo Examinar a chicos y chicas juntos Examinar a chicos y chicas por separado
Variables de control Incluir potenciales mediadores entre los controles Excluir los potenciales mediadores
Peso de las escalas Permitir que una escala con muchas subescalas domine Tratar todas las escalas por igual
Resultado Betas medianas de −0,01 a −0,04 Betas medianas de −0,11 a −0,24 en chicas

Las cuatro decisiones tienen un argumento razonable detrás, y es lo que hace que este desacuerdo sea científico y no retórico.

Agrupar la televisión con las redes sociales diluye el impacto cuando ambas prácticas no se asemejan. El creador de la investigación inicial señala en su revisión del año 2020 que diversos trabajos han recalcado la relevancia de distinguir entre las clases de consumo tecnológico, algo que numerosos análisis omiten.

Agrupar a chicos y chicas arroja dos consecuencias diferentes cuando estas se manifiestan. Y la investigación longitudinal del grupo inicial determina que el impacto de las plataformas digitales posee un carácter «específico de género».

Intercalar mediadores entre los controles disminuye el impacto global. Cuando el empleo de plataformas digitales perjudica el bienestar mediante el descanso, regular el sueño disipa una porción de la influencia analizada.

Permitir que una escala con muchas subescalas domine sesga la curva hacia esa escala concreta.

Ninguna de las dos configuraciones resulta objetivamente acertada. El episodio plasma la tesis del estudio inicial llevada hasta su extremo: con esta clase de información, la versatilidad analítica es capaz de alterar la estimación por un orden de magnitud, al tiempo que el análisis de curvas de especificación no extingue este inconveniente debido a que exige determinar qué especificaciones forman parte de la curva.

Las opiniones de las revisiones paraguas

Si dos equipos obtienen resultados distintos de los mismos datos, la pregunta siguiente es qué dice el conjunto de la literatura. Y ahí la respuesta es que el conjunto también está dividido, lo que dos revisiones paraguas documentan con precisión.

La primera la firman Patti Valkenburg, Adrian Meier e Ine Beyens de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad de Erlangen-Núremberg, difundida en Current Opinion in Psychology a lo largo de 2021, tras examinar 25 revisiones emitidas entre 2019 y mediados de 2021: siete metaanálisis, nueve revisiones sistemáticas y nueve de carácter narrativo.

Su resultado es un retrato del desacuerdo: los resultados mostraron que la mayoría de las revisiones interpretaron las asociaciones entre uso de redes sociales y salud mental como «débiles» o «inconsistentes», mientras que unas pocas calificaron las mismas asociaciones como «sustanciales» y «perjudiciales».

Y su contribución: resumimos las lagunas identificadas en las revisiones, ofrecemos una explicación de sus interpretaciones divergentes y sugerimos varias vías para la investigación futura.

La segunda, mucho más reciente y más amplia, la firma Kim Tølbøll de la Universidad de Aarhus, publicada en Child and Adolescent Mental Health en 2026, con 72 revisiones que cumplieron los criterios —20 metaanálisis, 25 revisiones sistemáticas, 16 narrativas y 11 de alcance— publicadas entre 2021 y 2025, y análisis de potencia a nivel de estudio con las estimaciones de efecto informadas en 17 metaanálisis que aportaron 1.070 estimaciones de 452 estudios empíricos.

Su resultado principal establece la distinción que ordena todo el campo: a lo largo de las revisiones, el uso general de redes sociales mostró asociaciones débiles e inconsistentes tanto con el bienestar como con el malestar, mientras que el uso problemático de redes sociales se vinculó de forma consistente al malestar.

La explicación de potencia estadística

El mismo trabajo aporta la pieza que reordena el debate, y es la razón por la que merece la pena leerlo entero.

Su análisis de potencia: los estudios que examinaban malestar y uso problemático de redes sociales demostraron asociaciones negativas consistentes y potencia estadística alta, con todos los metaanálisis alcanzando una potencia mediana a nivel de estudio superior al 99 %. En cambio, solo 4 de los 15 metaanálisis que usaban uso general de redes sociales alcanzaron una potencia mediana a nivel de estudio superior al 80 %. Y en los desenlaces de bienestar, solo 4 metaanálisis alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %.

Su conclusión: los hallazgos mixtos en la literatura pueden derivar de una potencia limitada más que de la ausencia de efectos reales, especialmente en los estudios de uso general de redes sociales y bienestar; la precisión conceptual y la investigación con potencia adecuada son esenciales para hacer avanzar el campo.

Esa es una tercera posición en el debate, distinta de las dos anteriores. No dice que el efecto sea minúsculo, ni que sea sustancial: dice que la mayoría de los estudios que han medido el uso general no tenían potencia suficiente para detectar un efecto pequeño, y que por eso unos lo encuentran y otros no.

La magnitud del efecto del uso problemático, que es el que sí tiene potencia, la cuantifica el metaanálisis de Holly Shannon, Katie Bush y su equipo de la Universidad de Ottawa, publicado en JMIR Mental Health en 2021, con 18 estudios y 9.269 participantes.

Sus hallazgos: se aprecian vínculos moderados, aunque estadísticamente relevantes, entre el empleo conflictivo de plataformas digitales y la depresión (r = 0,273; p < 0,001), la ansiedad (r = 0,348; p < 0,001) junto con el estrés (r = 0,313; p < 0,001), al tiempo que no se aplanan indicios de heterogeneidad en tales coeficientes agrupados según la franja etaria, el género o la fecha de divulgación.

Su conclusión: este análisis aporta más datos sobre la relación entre el empleo conflictivo de las plataformas sociales y el deterioro del bienestar psicológico en chicos y jóvenes, además de respaldar que los próximos estudios profundicen en los factores ocultos de dicho uso conflictivo.

Tipo de medida Asociación con el malestar Potencia estadística de los metaanálisis
Uso problemático de redes sociales Consistente; r de 0,27 a 0,35 Superior al 99 % en todos
Uso general de redes sociales, malestar Débil e inconsistente Superior al 80 % en 4 de 15
Uso general de redes sociales, bienestar Débil e inconsistente Superior al 80 % en 4 metaanálisis
Interpretación mayoritaria de las revisiones «Débil» o «inconsistente» —
Interpretación minoritaria «Sustancial» y «perjudicial» —

La forma de la curva y el adolescente concreto

Dos trabajos recientes aportan matices que ninguna de las posiciones anteriores contemplaba, y los dos complican el consejo simple.

El primero, y el más grande de todos los citados, lo firman Ben Singh, Mason Zhou y su equipo de la Universidad de Australia del Sur, publicado en JAMA Pediatrics en 2026, con 100.991 adolescentes australianos de 4.º a 12.º curso entre 2019 y 2022, que aportaron 173.533 observaciones, con una edad media de 13,5 años y el bienestar medido con ocho indicadores validados.

Su exposición es específica: uso de redes sociales después del colegio, entre las tres y las seis de la tarde en días de semana, clasificado en ninguno (0 horas semanales), moderado (más de 0 y menos de 12,5 horas) y el más alto (12,5 horas o más).

Su resultado: se observó una asociación en U entre el uso de redes sociales después del colegio y el bienestar. Comparados con los usuarios moderados, los adolescentes con el uso más alto tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar —en 7.º a 9.º curso, chicas con odds ratio de 3,13 (IC 95 %: 2,88-3,39) y chicos con 2,25 (1,86-2,72)—, mientras que los no usuarios también tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía —en 10.º a 12.º curso, chicas con 1,79 (1,41-2,27) y chicos con 3,00 (2,01-4,46).

Esos patrones fueron consistentes a lo largo de los años de encuesta y robustos a los análisis de sensibilidad. Y su conclusión mantiene la cautela: la asociación de las redes sociales con el bienestar adolescente fue compleja y no lineal, variando por edad y sexo; aunque el uso intenso se asoció a peor bienestar y la abstinencia coincidió a veces con resultados menos favorables, estos hallazgos son observacionales y deben interpretarse con cautela.

El segundo trabajo es el que más cuestiona la idea de un efecto poblacional. Lo firman Ine Beyens, Loes Pouwels y su equipo de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad Erasmo de Róterdam, publicado en Communication Research en 2020, con 34.930 evaluaciones recogidas mediante muestreo de experiencia durante tres semanas en 387 adolescentes, analizadas como series temporales individuales con modelos de ecuaciones estructurales dinámicas.

Su resultado: los distintos tipos de uso de redes sociales muy rara vez produjeron efectos distintos dentro de un mismo adolescente: el 45 % de los adolescentes no experimentó ningún cambio en el bienestar debido a ninguno de los tres tipos de uso, el 28 % solo experimentó descensos de bienestar y el 26 % solo experimentó aumentos.

Y un detalle que desmonta la teoría dominante en el campo: solo un adolescente experimentó el patrón de efectos teóricamente esperado, de efecto positivo del uso privado activo y pasivo y efecto negativo del uso público pasivo. Su conclusión: los hallazgos sugieren que la dicotomía entre uso activo y pasivo en la investigación de redes sociales es menos nítida de lo que podría parecer.

Esa distribución —45 % sin efecto, 28 % peor, 26 % mejor— explica por qué un efecto medio poblacional puede ser pequeño y aun así importar mucho: si una cuarta parte de los adolescentes empeora y otra cuarta parte mejora, la media casi se cancela y el fenómeno real es la heterogeneidad, no el promedio.

El último estudio mencionado sitúa el tiempo de uso de las redes sociales en su justa medida si lo comparamos con otros factores determinantes. Dicho trabajo lleva la firma de Eoin Whelan, investigador de la Universidad de Galway, y vio la luz en Acta Psychologica a lo largo de 2026; para su elaboración se recurrió al análisis de curva de especificación en una muestra compuesta por 2.876 adolescentes de 15 y 16 años del oeste de Irlanda, examinando cuatro categorías de resultados: bienestar psicológico, salud mental, hábitos saludables y conductas de riesgo.

Sus resultados: aunque la mayoría de las especificaciones del modelo indicaron una asociación negativa entre redes sociales y desenlaces de salud, algunas asociaciones fueron positivas —por ejemplo, tiempo en redes sociales y actividad física vigorosa en chicos—. Aparte del manejo de la ira y el consumo de alcohol, la mayoría de las asociaciones caen por debajo de los umbrales aceptados de fiabilidad o significación clínica, lo que sugiere que la mayoría pueden ser indistinguibles del ruido estadístico.

Y la comparación que da la medida del asunto: notablemente, al contrastarlo con otros elementos significativos, el uso de plataformas sociales surgió como uno de los factores con menor capacidad predictiva sobre el bienestar juvenil. Con su conclusión: a pesar de que ciertos vínculos concretos entre los medios sociales y la salud de los jóvenes resultan estadísticamente sólidos, el impacto general en el conjunto de la población es reducido y posiblemente carezca de relevancia clínica.

Estudio Qué midió Qué encontró Qué no permite concluir
Orben y Przybylski (2019), 355.358 adolescentes Curva de especificación en tres bases de datos 0,4 % de la varianza como máximo La curva depende de qué especificaciones se incluyan
Twenge et al. (2022), los mismos datos La misma curva con cuatro restricciones distintas Betas de −0,11 a −0,24 en chicas Tampoco establece causalidad: los datos son los mismos
Tølbøll (2026), 72 revisiones y 452 estudios Síntesis y análisis de potencia a nivel de estudio Uso general sin potencia; problemático con potencia alta No resuelve cuál es la magnitud del efecto real
Singh et al. (2026), 100.991 adolescentes, 3 años Uso después del colegio en tres categorías Curva en U: peor con uso alto y con abstinencia Observacional y con exposición autodeclarada
Beyens et al. (2020), 387 adolescentes, 34.930 medidas Series temporales individuales durante tres semanas 45 % sin efecto, 28 % peor, 26 % mejor Tres semanas: no capta efectos de largo plazo

Qué hacer con esto, en la práctica

• Distingue el uso problemático del uso general: es la única distinción con evidencia sólida. Todos los metaanálisis de uso problemático alcanzaron potencia superior al 99 % y correlaciones de 0,27 a 0,35 con depresión, ansiedad y estrés; solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron el 80 % de potencia.

• Si tu hija adolescente usa redes muchas horas, el dato más grande disponible es preocupante. En 100.991 adolescentes, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso superior a 12,5 horas semanales después del colegio tuvieron una odds ratio de bajo bienestar de 3,13 frente a las de uso moderado.

• Prohibirlas del todo tampoco aparece como la mejor opción en esos datos. En la misma cohorte, los no usuarios tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía, con odds ratios de 1,79 en chicas y 3,00 en chicos.

  • No esperes el mismo efecto en todos. Dentro de la investigación realizada con 387 jóvenes y 34.930 registros recopilados a lo largo de tres semanas, el 45 % no sufrió ninguna alteración en su bienestar, el 28 % únicamente registró caídas y el 26 % solo reportó repuntes.

• Si vas a actuar sobre un solo factor, hay otros con más peso. En el análisis con 2.876 adolescentes irlandeses, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente al compararlo con otros factores.

• Desconfía de cualquier cifra única sobre este asunto. Dos equipos con los mismos datos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 según cuatro decisiones analíticas, todas defendibles.

Preguntas frecuentes

¿Las redes sociales dañan la salud mental de los adolescentes?

Depende de qué uso se mida, y los expertos no están de acuerdo sobre la magnitud. La revisión paraguas de Tølbøll, con 72 revisiones y 452 estudios empíricos, concluye que el uso general mostró asociaciones débiles e inconsistentes mientras el uso problemático se vinculó de forma consistente al malestar, y la revisión de Valkenburg encontró que la mayoría de las revisiones califican las asociaciones de «débiles» o «inconsistentes» y unas pocas de «sustanciales» y «perjudiciales».

¿Por qué unos estudios dicen una cosa y otros la contraria?

Por tres razones documentadas. La primera: la flexibilidad analítica, demostrada cuando dos equipos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 de los mismos datos según cuatro decisiones. La segunda: la potencia estadística, ya que solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %. Y la tercera: la heterogeneidad individual, con un 45 % de adolescentes sin cambio, un 28 % con descensos y un 26 % con aumentos.

¿Afecta de la misma manera a niños y niñas?

No, y es una de las decisiones analíticas que más mueve el resultado. El reanálisis de Twenge encontró la asociación consistente y sustancial —betas de −0,11 a −0,24— específicamente entre las chicas; y en los 100.991 adolescentes del estudio australiano, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso alto tuvieron una odds ratio de 3,13 frente a 2,25 en chicos. El análisis de panel del equipo original ya describía los efectos como «específicos de sexo».

¿Cuántas horas son demasiadas?

El único umbral evaluado mediante una investigación extensa se sitúa en 12,5 horas a la semana. Entre los 100.991 adolescentes australianos, el tramo de consumo más elevado se fijó en 12,5 horas semanales o superiores tras la jornada escolar, vinculándose de este modo a un mayor riesgo de deficiente bienestar si se compara con el uso moderado.

¿Conviene vetarlas por completo?

En los datos disponibles, no. En el mismo estudio, los no usuarios tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía, con odds ratios de 1,79 en chicas y 3,00 en chicos de 10.º a 12.º curso frente a los usuarios moderados, en lo que los autores describen como una asociación en U.

¿Qué significa el «uso problemático»?

Se mide mediante escalas que valoran las repercusiones y la pérdida de control, dejando a un lado la duración temporal. El metaanálisis liderado por Shannon y sus colaboradores, el cual abarcó 18 investigaciones y 9.269 sujetos, reveló correlaciones de 0,273 respecto a la depresión, 0,348 en cuanto a la ansiedad y 0,313 en lo referente al estrés, sin rastro de heterogeneidad en función de la edad, el sexo o el año en que se publicó. Constituye el único indicador en esta área que ostenta una solidez estadística permanentemente elevada.

¿Hay algo que importe más que las redes?

Según el único trabajo que lo contrasta directamente, bastantes cosas. Dentro del análisis de curva de especificación llevado a cabo por Whelan sobre 2.876 adolescentes de Irlanda, el uso de plataformas sociales se perfiló como uno de los factores con menor peso en el bienestar juvenil frente a otras variables analizadas, situándose la mayor parte de sus vínculos por debajo de los niveles convencionales de fiabilidad o relevancia clínica.

Lo que no sabemos

• Cuál es la magnitud real del efecto. Dos equipos con los mismos datos difieren en un orden de magnitud según cuatro decisiones analíticas defendibles, y ninguna configuración es objetivamente la correcta.

• En qué dirección va. El análisis de panel del equipo original describe los efectos como recíprocos en el tiempo, y toda la literatura citada es observacional.

• Por qué unos adolescentes empeoran y otros mejoran. La proporción de 45 %, 28 % y 26 % se encuentra cuantificada, mientras que la conocida teoría sobre el uso activo frente al pasivo únicamente se cumplió en uno de los 387 jóvenes estudiados.

• Si el efecto tiene relevancia clínica. El análisis con 2.876 adolescentes sitúa la mayoría de las asociaciones por debajo de los umbrales aceptados, y el estudio australiano, con odds ratios de 3,13, no mide desenlaces clínicos.

  • Cuál debería ser la recomendación. El estudio inicial determina que los impactos resultan demasiado reducidos como para fundamentar una modificación normativa, mientras que la nueva revisión sugiere una posible relevancia práctica considerable; por consiguiente, la discusión permanece abierta.

Referencias

1. Orben, A. y Przybylski, A. The association between adolescent well-being and digital technology use. Nature Human Behaviour, 2019. DOI: 10.1038/s41562-018-0506-1

2. Twenge, J. M., Haidt, J. et al. Specification curve analysis shows that social media use is linked to poor mental health, especially among girls. Acta Psychologica, 2022. DOI: 10.1016/j.actpsy.2022.103512

3. Tølbøll, K. Review: Social media use and adolescent mental health – an umbrella review and power analysis. Child and Adolescent Mental Health, 2026. DOI: 10.1111/camh.70071

4. Valkenburg, P., Meier, A. y Beyens, I. Social media use and its impact on adolescent mental health: An umbrella review of the evidence. Current Opinion in Psychology, 2021. DOI: 10.1016/j.copsyc.2021.08.017

5. Singh, B., Zhou, M. et al. Social Media Use and Well-Being Across Adolescent Development. JAMA Pediatrics, 2026. DOI: 10.1001/jamapediatrics.2025.5619

6. Beyens, I., Pouwels, J. et al. Social Media Use and Adolescents’ Well-Being: Developing a Typology of Person-Specific Effect Patterns. Communication Research, 2020. DOI: 10.1177/00936502211038196

7. Shannon, H., Bush, K. et al. Problematic Social Media Use in Adolescents and Young Adults: Systematic Review and Meta-analysis. JMIR Mental Health, 2021. DOI: 10.2196/33450

8. Whelan, E. On the associations between adolescent social media use and health outcomes: An exploratory specification curve analysis and comparison with other concurrent predictors. Acta Psychologica, 2026. DOI: 10.1016/j.actpsy.2026.106783

9. Orben, A., Dienlin, T. y Przybylski, A. Social media’s enduring effect on adolescent life satisfaction. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019. DOI: 10.1073/pnas.1902058116

10. Orben, A. Teenagers, screens and social media: a narrative review of reviews and key studies. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 2020. DOI: 10.1007/s00127-019-01825-4

Este contenido tiene finalidad informativa y no constituye asesoramiento médico, psicológico ni educativo. Las cifras citadas proceden de estudios observacionales que no permiten establecer causalidad, y el campo mantiene un desacuerdo abierto sobre la magnitud del efecto. Ante señales de malestar emocional en un adolescente conviene consultar a un profesional sanitario; en España, el teléfono 024 de atención a la conducta suicida está disponible las 24 horas.

Por Anabel Graterol

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