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Revisión de datos sobre redes sociales y salud mental en adolescentes: hallazgos clave

Revisión de datos sobre redes sociales y salud mental en adolescentes: hallazgos clave
Contenido
  1. Resumen en 30 segundos: las nueve cifras que importan
  2. El análisis original y su cifra
  3. La reevaluación utilizando 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. Cómo llevar esto a la práctica
  9. Preguntas frecuentes
  10. Lo que no sabemos
  11. Referencias

En 2019, un análisis de tres grandes bases de datos sociales con 355.358 adolescentes concluyó que la asociación entre el uso de tecnología digital y el bienestar es negativa pero pequeña, y que explica como máximo el 0,4 % de la variación en bienestar, un efecto demasiado pequeño para justificar un cambio de políticas. En 2022, otro equipo volvió a ejecutar el mismo método sobre las mismas bases de datos, reprodujo primero los resultados originales con la configuración original, y después aplicó cuatro restricciones analíticas distintas. El resultado: entre las chicas apareció una asociación consistente y sustancial entre salud mental y uso de redes sociales, con betas medianas de −0,11 a −0,24, asociaciones más fuertes que las que los mismos datos mostraban entre salud mental y consumo intensivo de alcohol, agresión sexual, obesidad o drogas duras. No son dos estudios con datos distintos: son dos equipos con los mismos datos y decisiones analíticas distintas. Y la síntesis más reciente añade una tercera explicación: los hallazgos mixtos pueden deberse a potencia estadística limitada más que a la ausencia de efectos 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.

HallazgoResultadoEstudio y año
Varianza del bienestar explicada por la tecnología digitalComo máximo el 0,4 %Orben y Przybylski, Nat. Hum. Behav. (2019)
Betas medianas del análisis original−0,01 a −0,04Citadas por Twenge et al., Acta Psychologica (2022)
Betas medianas del reanálisis, solo en chicas−0,11 a −0,24Twenge et al., Acta Psychologica (2022)
Metaanálisis de uso general con potencia superior al 80 %4 de 15Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026)
Metaanálisis de uso problemático con potencia superior al 99 %TodosTølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026)
Correlación del uso problemático con la depresiónr = 0,273 (p < 0,001)Shannon et al., JMIR Mental Health (2021)
Forma de la asociación en 100.991 adolescentesEn U: peor con uso alto y con abstinenciaSingh et al., JAMA Pediatrics (2026)
Adolescentes sin cambio de bienestar por el uso45 %; 28 % empeoró y 26 % mejoróBeyens et al., Communication Research (2020)
Posición del tiempo en redes entre los predictores de saludUno de los menos influyentesWhelan, Acta Psychologica (2026)

Lo que te espera en este lugar

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

• Las cuatro decisiones analíticas que explican la diferencia.

  • Por qué los términos «uso general» y «uso problemático» no arrojan 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 apoya la idea de que el uso regular de tecnologías digitales por los jóvenes afecta negativamente al bienestar psicológico se basa en gran medida en análisis secundarios de grandes conjuntos de datos sociales; aunque esos conjuntos aportan un recurso valioso para investigaciones con potencia alta, sus muchas variables y observaciones se exploran a menudo con una flexibilidad analítica que marca efectos pequeños como estadísticamente significativos, lo que lleva a potenciales falsos positivos y resultados contradictorios.

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 precisamente lo que el posterior reanálisis sometió 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.

La reevaluación utilizando 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 datosBeta medianaReferencia de contexto que usa cada equipo
Análisis original, chicos y chicas juntos−0,01 a −0,04Menor que comer patatas, según la lectura original
Reanálisis, solo chicas−0,11 a −0,24Mayor que el consumo intensivo de alcohol
Reanálisis, solo chicas−0,11 a −0,24Mayor que la agresión sexual y la obesidad
Reanálisis, solo chicas−0,11 a −0,24Mayor que el uso de drogas duras
Varianza del bienestar explicada en el original0,4 % como máximoDemasiado 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 analíticaConfiguración originalConfiguración del reanálisis
Tipo de medioAgrupar todo el «tiempo de pantalla», incluida la televisiónExaminar actividades digitales específicas por separado
SexoExaminar a chicos y chicas juntosExaminar a chicos y chicas por separado
Variables de controlIncluir potenciales mediadores entre los controlesExcluir los potenciales mediadores
Peso de las escalasPermitir que una escala con muchas subescalas domineTratar todas las escalas por igual
ResultadoBetas medianas de −0,01 a −0,04Betas 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 efecto si las dos actividades no se parecen. El propio autor del análisis original escribe en su revisión de 2020 que la investigación ha subrayado la importancia de diferenciar entre tipos de uso de tecnología digital y que muchos estudios no lo hacen.

Juntar a chicos y chicas promedia dos efectos distintos si existen. Y el análisis de panel del propio equipo original concluye que los efectos de las redes sociales son «específicos de sexo».

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, publicada en Current Opinion in Psychology en 2021, revisando 25 revisiones publicadas entre 2019 y mediados de 2021: siete metaanálisis, nueve revisiones sistemáticas y nueve narrativas.

Su resultado es un retrato del desacuerdo: los descubrimientos revelaron que la mayor parte de los análisis catalogó las conexiones entre las plataformas sociales y el bienestar psicológico como «endebles» o «contradictorias», al tiempo que una minoría definió esos mismos vínculos como «profundos» y «dañinos».

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Y su aportación: aglutinamos las deficiencias detectadas en los análisis, proporcionamos una aclaración sobre sus lecturas contrapuestas y proponemos distintas sendas para estudios venideros.

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 resultados diversos presentes en la literatura científica podrían provenir de una potencia escasa más que de la inexistencia de un impacto real, sobre todo dentro de las investigaciones enfocadas en el bienestar y el uso cotidiano de las plataformas sociales; asimismo, para impulsar el progreso de esta disciplina, resultan indispensables tanto la precisión teórica como los análisis estadísticamente sólidos.

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 medidaAsociación con el malestarPotencia estadística de los metaanálisis
Uso problemático de redes socialesConsistente; r de 0,27 a 0,35Superior al 99 % en todos
Uso general de redes sociales, malestarDébil e inconsistenteSuperior al 80 % en 4 de 15
Uso general de redes sociales, bienestarDébil e inconsistenteSuperior 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 estudios recientes introducen matices que ninguna de las posturas previas consideraba, y ambos dificultan la recomendación elemental.

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 constató una relación en forma de U entre el empleo de plataformas sociales tras la jornada escolar y el bienestar. En contraste con los consumidores moderados, los jóvenes con el nivel de uso más elevado presentaron mayores probabilidades de un bienestar reducido —de 7.º a 9.º curso, las chicas registraron un odds ratio de 3,13 (IC 95 %: 2,88-3,39) y los chicos de 2,25 (1,86-2,72)—, al tiempo que aquellos que no las utilizaban también mostraron mayores probabilidades de un bienestar bajo durante la adolescencia tardía —de 10.º a 12.º curso, las chicas alcanzaron 1,79 (1,41-2,27) y los chicos 3,00 (2,01-4,46)—.

Esos patrones se mantuvieron constantes a lo largo de los años que duró la encuesta y demostraron ser sólidos frente a los análisis de sensibilidad. Además, su conclusión conserva la prudencia: 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: las distintas formas de interactuar en plataformas sociales casi nunca generaron impactos diversos en un mismo joven: el 45 % de los adolescentes no sufrió alteración alguna en su bienestar a causa de ninguna de estas tres modalidades de uso, el 28 % únicamente experimentó caídas en su bienestar y el 26 % solo registró incrementos.

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 trabajo citado pone el tiempo en redes en perspectiva frente a otros predictores. Lo firma Eoin Whelan de la Universidad de Galway, publicado en Acta Psychologica en 2026, aplicando análisis de curva de especificación a 2.876 adolescentes de 15 y 16 años del oeste de Irlanda y cuatro familias de desenlaces: bienestar psicológico, salud mental, conductas de salud y conductas de riesgo.

Sus resultados: aunque la gran mayoría de las especificaciones del modelo señalaron un vínculo negativo entre plataformas sociales y resultados sanitarios, ciertos nexos resultaron favorables —por ejemplo, el tiempo en redes sociales y la práctica de ejercicio intenso en varones—. A excepción del control de la ira y la ingesta de alcohol, la mayor parte de las conexiones se sitúan por debajo de los límites admitidos de fiabilidad o relevancia clínica, lo cual apunta a que la mayoría podrían no diferenciarse del simple 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.

EstudioQué midióQué encontróQué no permite concluir
Orben y Przybylski (2019), 355.358 adolescentesCurva de especificación en tres bases de datos0,4 % de la varianza como máximoLa curva depende de qué especificaciones se incluyan
Twenge et al. (2022), los mismos datosLa misma curva con cuatro restricciones distintasBetas de −0,11 a −0,24 en chicasTampoco establece causalidad: los datos son los mismos
Tølbøll (2026), 72 revisiones y 452 estudiosSíntesis y análisis de potencia a nivel de estudioUso general sin potencia; problemático con potencia altaNo resuelve cuál es la magnitud del efecto real
Singh et al. (2026), 100.991 adolescentes, 3 añosUso después del colegio en tres categoríasCurva en U: peor con uso alto y con abstinenciaObservacional y con exposición autodeclarada
Beyens et al. (2020), 387 adolescentes, 34.930 medidasSeries temporales individuales durante tres semanas45 % sin efecto, 28 % peor, 26 % mejorTres semanas: no capta efectos de largo plazo

Cómo llevar esto a 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.

• Tampoco se vislumbra la prohibición total como la salida más adecuada según dichos registros. Dentro de ese mismo grupo, los jóvenes que no las empleaban mostraron un riesgo superior de experimentar un bienestar deficiente hacia el final de la etapa adolescente, registrando razones de probabilidad de 1,79 entre las mujeres y de 3,00 entre los varones.

• No esperes el mismo efecto en todos. En el estudio con 387 adolescentes y 34.930 medidas durante tres semanas, el 45 % no experimentó ningún cambio de bienestar, el 28 % solo descensos y el 26 % solo aumentos.

• 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.

Marte más cerca con nuevos cohetes de fusión
  • Desconfía de cualquier cifra única sobre este asunto. Dos equipos con idénticos datos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 tras aplicar cuatro criterios analíticos, los cuales resultaban perfectamente 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 medido en un estudio grande son 12,5 horas semanales. En los 100.991 adolescentes australianos, la categoría de uso más alto se definió como 12,5 horas semanales o más después del colegio, y fue la que se asoció a mayores probabilidades de bajo bienestar frente al 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.

¿Acaso hay algo que supere en importancia a 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 Norman Rodriguez

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