Análisis de perfiles de estudiantes de secundaria en las redes sociales

 

Por Margarita Martín-Martín[i], Inmaculada Asensio Muñoz[ii] y José Antonio Bueno Álvarez[iii]

Universidad Complutense de Madrid

Palabras clave: RCED, adolescentes, árboles de decisión, generación Z, redes sociales, educación secundaria

El alumnado de Educación Secundaria actual presenta la particularidad de haber nacido en un mundo hiperconectado, que no se concibe sin la existencia de internet y las redes sociales. Son estudiantes que pertenecen a la denominada generación Z, caracterizada, entre otros rasgos, por tener una baja tolerancia a la frustración, una alta necesidad de inmediatez y una menor capacidad de atención sostenida respecto a generaciones anteriores (Castro et al., 2020), y se encuentran en la etapa vital de la adolescencia, en la que la aceptación social y la pertenencia al grupo son esenciales. Estas circunstancias convierten en un tema interesante para la investigación educativa el uso que estos adolescentes hacen de las redes sociales, a veces abusivo, lo que representa un riesgo, a veces escenario para favorecer la integración y el compromiso social, en aspectos tales como la sostenibilidad u otros movimientos solidarios (Acebes, 2018). Las redes sociales presentan algunos aspectos negativos, pero también otros positivos en áreas tan diversas como el desarrollo cognitivo, emocional, social e incluso moral de los adolescentes.

El artículo analiza algunas implicaciones psicoeducativas de las relaciones de los estudiantes de secundaria con las redes. Busca la detección de perfiles de estudiantes, con propósitos de intervención primaria, secundaria o terciaria, desde la tutoría y la orientación educativa fundamentalmente, con fines de prevención y de atención a la diversidad.

A través de un cuestionario elaborado “ad hoc” (Martín, 2015), con características métricas de fiabilidad y validez estructural contrastadas, se recogen datos aportados por 1388 adolescentes con edades comprendidas entre los 14 y 16 años,  matriculados en centros educativos de la Comunidad de Madrid. El muestreo se hizo de manera intencional, con el fin de que estuvieran representados los centros públicos, concertados y privados en un porcentaje equivalente al existente en la población.

Tras el análisis estadístico, realizado con SPSS, se aportan los resultados de un estudio descriptivo univariado y varios múltiples, utilizando árboles de regresión con los algoritmos CART (Classification And Regression Trees) (Breiman et al., 1984)  y CHAID (Chi Automatic Interaction Detec­tion) (Kass, 1980).

El análisis descriptivo arroja como principal resultado que los participantes encuestados presentan generalmente una conducta prudente y solo moderadamente extravertida en su uso de las redes sociales, lo que sirve de protección para los riesgos en las mismas. A pesar de estar ampliamente conectados, no suelen hablar en la red de temas muy privados o comprometidos. Este resultado coincide con lo hallado por otros investigadores, por lo que parece que los estudiantes madrileños tienen un comportamiento con las redes similar al que muestran otros adolescentes escolarizados en distintas comunidades autónomas.  Ballesteros y Picazo (2018) encuentran la explicación en que las redes sociales son frías e impersonales y las conversaciones quedan registradas, por lo que los adolescentes se sienten también controlados cuando se comunican “on line”.

Como resultado original, en el estudio multivariado se puede evidenciar que la variable extraversión se relaciona con la libertad percibida en las redes para hablar de temas personales, con permanecer conectados más tiempo, con aceptar más solicitudes de amistad y con tener o haber tenido más problemas en las redes sociales con otras personas. Por otro lado, dentro de los sujetos más introvertidos, se detecta un pequeño grupo de posible riesgo que entiende las redes sociales como una herramienta para expresarse libremente, gracias a la distancia física y la falta de presencialidad (Martín, 2015). Otros estudios, como los de Fernández et al. (2015), Heredia y García (2017) o González y López (2018), ponen de manifiesto que hay adolescentes que utilizan las redes sociales para sentirse más atrevidos, sociables y seguros y menos inhibidos. Desde instancias educativas, no se puede ignorar el hecho de que la posibilidad de desarrollar problemas muy diversos puede verse aumentada por las relaciones virtuales, en las que el lenguaje no verbal se limita a emoticonos, especialmente en aquellos casos en que los adolescentes presentan limitaciones en sus relaciones sociales o ansiedad social. Algunas de las variables demográficas más relevantes para la detección de perfiles, en relación con la prudencia y el buen uso de las redes, fueron el género y el tipo de centro educativo en el que se estudia.

Medios De Comunicación Social, Social, Comercialización

Fuente: Pixabay

En consecuencia, el trabajo aquí presentado hace aportaciones en la detección de subgrupos que pueden llegar a ser de interés educativo porque se desvían de las tendencias mayoritarias. De entre estos, interesan fundamentalmente  quienes puedan llegar a asumir más riesgos o quienes muestren unos rasgos de comportamiento claramente distintos  en la red y en el mundo real, dado que estas discrepancias pueden alterar el correcto desarrollo de la etapa evolutiva estudiada o pueden llevar a comportamientos inesperados por los padres y profesores, que muchas veces desconocen ese “otro yo” tecnológico. La detección precoz de estos problemas es necesaria para la prevención de riesgos, que ha de trabajarse en los centros en coordinación con la familia (Avilés, 2014).

La metodología empleada es otra de las aportaciones del estudio, ya que 1) resulta relativamente novedosa en investigación educativa, 2) es adecuada para analizar datos ordinales y nominales, que son los más habituales en este campo (Blanco et al., 2017; López et al., 2018) y 3) permite realizar predicciones multivariadas sobre el comportamiento de los individuos más adecuadas que otras técnicas más usuales (Richard’s et al., 2008).   La utilización combinada del cuestionario y los árboles de decisión representa una gran potencialidad como técnica de screening para la identificación de diferentes perfiles de adolescentes y para detectar individuos o grupos con necesidades educativas específicas. Si bien, una vez detectados los grupos de riesgo, conviene proceder a realizar un diagnóstico más completo con pruebas validadas expresamente para este fin.

En suma, el estudio realizado supone un esfuerzo de acercamiento a una realidad compleja, que aporta evidencia en la que apoyar el trabajo de profesores, tutores y orientadores de secundaria, que para realizar su quehacer profesional no pueden mantenerse ajenos a las características generales de la generación Z y a la existencia de perfiles diferenciales individuales.

Referencias bibliográficas:

Acebes, B. (Dir.) (2018). Estudio Anual Redes Sociales 2018. https://iabspain.es/wp-content/uploads/estudio-redes-sociales-2018_vreducida.pdf

Avilés, J.M. (2014). Programa educativo PRIRES: Programa de Prevención de Riesgos en las Redes Sociales. Revista de Investigación en Psicología,17(2), 13-23. https://doi.org/10.15381/rinvp.v17i2.11255

Ballesteros, J.C. y Picazo, L. (2018). Las TIC y su influencia en la socialización de adolescentes. Centro Reina Sofía sobre Adolescencia y Juventud – Fundación de Ayuda contra la Drogadicción (FAD).  https://www.fad.es/sites/default/files/investigacion_conectados_2018.PDF

Blanco, A., Asensio, I., Carpintero, E., Ruiz, C. y Expósito, E. (2017). Applications of hierarchical segmentation in measurement and evaluation of educational programs. Examples with a financial education program. Educación XXI, 20(2), 235-257. https://doi.org/10.5944/educXX1.19039

Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A. y Stone, C.J. (1984). Classification and regression trees. Wadsworth and Brooks-Cole.

Castro, A., Patera, S. y Fernández, D. (2020) ¿Cómo aprenden las generaciones Z y Alpha desde la perspectiva docente? Implicaciones para desarrollar la competencia aprender a aprender. Aula Abierta, 49(3), 279-285. https://doi.org/10.17811/rifie.49.3.2020

Fernández, J., Peñalva, A. y Irazabal, I. (2015). Internet use habits and risk behaviours in preadolescence. Comunicar, 22(44), 113-120. https://doi.org/10.3916/C44-2015-12

González, T. y López, A. (2018). Digital identity of teenagers: variables related with Information and Communication Technology uses and risks. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa, 17(2), 73-85. https://doi.org/10.17398/1695-288X.17.2.73

Heredia, N. y García, E. (2017). Possible risks of using social networks in teenagers. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, Extr.(13), 6-10. https://doi.org/10.17979/reipe.2017.0.13.2120

Kass, G.V. (1980). An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data. Applied Statistics, 29(2), 119-127.

López, E., Expósito, E., Carpintero, E. y Asensio, I. (2018). What does PISA tell us about the teaching and learning of sciences? An approach through decision trees. Revista de Educación, 382, 129-155. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2018-382-395

Martín, M. (2015). Cambios psicosociales en los adolescentes. Incidencia del uso de las redes sociales. [Tesis Doctoral, Universidad Complutense de Madrid]. https://eprints.ucm.es/37737/1/T37232.pdf

Richard´s, M. M., Solanas, A., Ledesma, R. D., Introzzi, I. M. y López, M. F. (2008). Técnicas estadísticas de clasificación. Un estudio comparativo y aplicado. Psicothema, 20(4), 863-871.

 

Artículo original:

Martín-Martín, M., Asensio-Muñoz, I. y Bueno-Álvarez, J.A. (2021). Uso de las redes sociales en estudiantes de secundaria: análisis de perfiles para la intervención educativa. Revista Complutense de Educación, 32(3), 303-314. https://doi.org/10.5209/rced.57189

Cómo citar esta entrada:

Martín-Martín, M., Asensio-Muñoz, I. y Bueno-Álvarez, J.A. (2021). Análisis de perfiles de estudiantes de secundaria en las redes sociales. Aula Magna 2.0. [Blog]. Recuperado de: https://cuedespyd.hypotheses.org/9317


[i] Doctora en Psicología evolutiva y de la educación por la Universidad Complutense de Madrid. Licenciada en psicología y psicopedagogía. Docente e investigadora en la Universidad Complutense de Madrid y en la Universidad Nebrija. Evaluadora externa de ANECA y varias revistas nacionales e internacionales de reconocido prestigio. Sus líneas principales de investigación son el desarrollo social y emocional de los menores, especialmente en relación a las TIC, Internet y redes sociales  y la formación del profesorado.

[ii] Premio Extraordinario de Doctorado en 1993, es desde 1995 Profesora Titular en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Facultad de Educación (Universidad Complutense de Madrid, UCM), en el que ha desempeñado el cargo de secretaria académica durante diez años y de directora durante dos. Es directora del Departamento de Investigación y Psicología en Educación desde enero de 2018 hasta la actualidad. Durante un año realizó las funciones de Inspectora de Servicios de la UCM. Fue componente del grupo de investigación de la UCM Pedagogía Adaptativa y en la actualidad es miembro del grupo de investigación, de la misma universidad, Medida y Evaluación de Sistemas Educativos (MESE).

[iii] Profesor Titular de Psicología de la Instrucción en la Universidad Complutense de Madrid, es Doctor en Filosofía y Ciencias de la Educación (Premio Extraordinario) por la Universidad Complutense de Madrid y Máster en Alta Dirección Pública por la Universidad Internacional Menéndez Pelayo. Ha sido Director del Departamento de Psicología Evolutiva y de la Educación de la Universidad Complutense de Madrid de 2013 a 2017, y de 2003 a 2013 ha sido Subdirector y Secretario del mismo. Director del Grupo de Investigación “Psicología, desarrollo e intervención educativa (PDIE – 697)”, ha publicado diversos artículos en revistas indexadas y es coautor de varios libros de texto de Psicología de la Educación.


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