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Píxel-BIT Revista de Medios y Educación - 2020 - nº 57 ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966 ________________ Introducción: El uso de los dispositivos móviles se ha convertido en una moderna “enfermedad” introducida en nuestras vidas como subproducto de la interacción entre las personas, la información móvil y las tecnologías. Aquello ha generado preocupación en múltiples autores, considerando que existen aspectos que podrían estar causando efectos no deseados que interfieren en la vida. Metodología: En el presente manuscrito se interviene una muestra de n=408 estudiantes universitarios entre 15 a 22 años de edad (hombres=46.1%, mujeres=53.9%), adaptando el uso de la escala MPPUS-A al contexto ecuatoriano. Posteriormente se analiza su validez y fiabilidad a través de un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) de componentes principales con rotación Varimax y un Análisis Factorial Confirmatorio (AFE). Resultados: Se presenta un instrumento con garantías de validación aceptables que explica el 65.86% de la varianza de acuerdo a las dimensiones de estudio encontradas (a) Extraversión y el smartphone y (b) Autoestima y adicción. Replicable en contextos similares. Discusión: Los teléfonos móviles pueden ser adictivos por el sentido de uso y su función evasiva de la vida. La escala es favorable para su aplicación sin pérdida de fiabilidad y validez discriminante. Varios estudiantes se sienten perdidos cuando olvidan su smartphone.. Introduction: The use of mobile devices has become a modern “disease” introduced into our lives as a by product of the interaction between people, mobile information and technologies. That has generated concern in multiple authors, considering that there are aspects that could be causing unwanted effects that interfere with life. Methodology: In the present manuscript, a sample of n=408 university students between 15 and 22 years old (men=46.1%, women=53.9%) was intervened, adapting the use of the MPPUS-A scale to the Ecuadorian context. Subsequently, its validity and reliability are analyzed through an Exploratory Factor Analysis (AFE) of principal components with Varimax rotation and a Confirmatory Factor Analysis (AFE). Results: An instrument with acceptable validation guarantees is presented that explains 65.86% of the variance according to the study dimensions found (a) Extraversion and the smartphone and (b) Self-esteem and addiction. Discussion: Mobile phones can be addictive because of the sense of use and their evasive function of life. The scale is favourable for its application without loss of reliability and discriminant validity. Several students feel lost when they forget their smartphone.. Medios electrónicos; escala MPPUS-A; smartphone; uso problemático; autoestima. Recibido: 15-06-2019 | Revisado: 17-09-2019 | Aceptado: 31-10-2019| Preprint: 01-01-2020 DOI: https://doi.org/10.12795/pixelbit.2020.i57.07 | Páginas: 173-189 Validación de la escala MPPUS-A sobre el uso problemático del smartphone Validation of scale MPPUS-A on the problematic use of the smartphone RESUMEN ABSTRACT PALABRAS CLAVE Dr. Andrés García-Umaña [email protected] Dra. Évelyn Córdoba Pillajo [email protected] Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Vía Chone Km2 y San Cristóbal. Santo Domingo. (Ecuador). KEYWORDS Electronic media; MPPUS-A scale; smartphone; problematic use; self esteem.
__________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. 174 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ 1.- Introducción La sociedad de la información integra el constante uso de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), sus innumerables transformaciones han supuesto diversos cambios en el comportamiento de la sociedad. Gabriel (2013) y Rosen (2012) señalan que existen vicios digitales que de forma embozada interfieren en la vida del usuario. Es posible que el uso constante de un dispositivo electrónico se vea determinado por sus características en particular, entre ellas: versatilidad en la búsqueda de información, facilidad de traslado, ergonomía y forma antropomórfica, destacando el diseño, interfaz táctil y la plataforma de uso o sistema operativo, lo que permite condicionar su adquisición y portabilidad (Grossman, 2007; García-Ruiz, Tirado & Hernando, 2018). La idea de que un dispositivo se logre realizar llamadas, tomar fotos, grabar audio y video, almacenar datos, música, películas e interactuar con Internet de forma remota, ha convertido a los smartphone en un aparato integrado en el estilo de vida. La constancia del uso podría estar determinada por el nivel de gratificación percibido, las multifuncionalidades de estos dispositivos los convierte en herramientas ubicuas (Castaño & Cabero, 2013; Sarker, Colman & Han, 2019). Pedrero, Rodríguez y Ruiz De León (2012) consideran que las consultas frecuentes al móvil determinarían el grado de dependencia de una persona y el excesivo uso influenciaría sus relaciones interpersonales (Nieves, 2014). El móvil está considerado como una plataforma potencialmente multiadictiva en la medida que ofrece una gama inagotable de fuentes de reforzamiento que se traduce en una gran aceptación entre los más jóvenes (cita eliminada autoría; Castellanos, Sánchez & Calderero, 2017). Sin embargo, la definición conceptual sobre abuso y adicción al móvil encuentran gran disparidad de acuerdo a los criterios de diagnósticos y multiplicidad de instrumentos para su estimación (Pedrero, Rodríguez & Ruiz De Leon, 2012). Según Ramos-Soler, López-Sánchez y Quiles-Soler (2017), los jóvenes constituyen el grupo más propenso en el uso problemático o abusivo de los dispositivos móviles. Por ello, se hace necesario la intervención de estudios que permitan determinar los factores que conllevan a la constancia de uso. La aparición del celular o teléfono móvil se remonta a 1973 en Estados Unidos cuando Martin Cooper introdujo el primer radioteléfono mientras laboraba en Motorola. Posteriormente en 1979 aparece el primer comercial en Tokio Japón por la compañía NTT (Nippon Telegraph & Telephone Corp.) promocionando el MOTOROLA DYNATAC 8000X con un peso aproximado de 800 gramos y un
175 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ __________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. precio de $4.000 USD, el uso de aquel dispositivo se veía limitado a la necesidad de grandes empresas para fines exclusivamente corporativos. Los medios de telefonía celular son sistemas de comunicaciones móviles en los cuales la zona o territorio en que se brinda el servicio (área de cubrimiento) se divide en celdas (células), cada una de las cuales es servida por una estación de radiocomunicaciones de modo que cuando un abonado se mueve a través de la zona de cubrimiento del sistema, en cada momento es atendido por la estación correspondiente a la celda en que se encuentra, y al transitar a una celda vecina pasa a ser atendido por la estación correspondiente a la misma, sin que se pierda la comunicación que pueda existir en el momento del tránsito de una celda a la otra. En la actualidad, debido a las multifuncionalidades del smartphone nacen términos que intentan configurar niveles de uso y acceso. Entre ellos, la Nomofobia que proviene de un vocablo compuesto nomobile-phone-phobia de acuerdo a la expresión inglesa que significa miedo a perder o quedarse sin teléfono (Gezgin, Hamutoglu, Sezen-Gultekin & Ayas, 2018). El término analizado por varios investigadores, tales como King, Valença y Nardi, (2010); King, Valença, Silva, Baczynski, Carvalho y Nardi, (2013); King, Valença, Silva, Sancassiani, Machado y Nardi, (2014); determinan a la Nomofobia como un trastorno del siglo XXI por el surgimiento de innumerables dispositivos tecnológicos que a pesar de su definición, no incluye ordenadores; señalan que han sido sustituidos por teléfonos móviles y centran profundamente la investigación en la dependencia de los entornos virtuales para la comunicación. Este neologismo fue incorporado por la Oficina de Correos del Reino Unido para investigar la ansiedad de los usuarios en el uso abusivo de los dispositivos móviles (SecurEnvoy, 2012). La adicción a la tecnología por medio de dispositivos móviles ha permitido el análisis de causas y consecuencias, algunos autores prefieren no hablar de adicción, inclinándose por el término de uso abusivo, intensivo, problemático o desadaptativo. Algunos autores como Chóliz (2012) mencionan que si se trata de una verdadera adicción dado que cumple los criterios indicados para su diagnóstico: a) síndrome de abstinencia; b) provocación de conflictos personales; c) interferencia con otras actividades, entre otros. Sánchez-Carbonell, Beranuy, Castellana, Chamarro y Oberst, (2008) enuncian que los adolescentes son los más interactivos en este ámbito, llegan a priorizar este tipo de comunicación de forma que interfiere en sus relaciones sociales (Bianchi & Phillips, 2005; Kamibeppu & Sugiura, 2005) y provoca más atención a las relaciones telefónicas (virtuales) que las personales, siendo más complejo el diálogo personal o relación cara a cara.
__________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. 176 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ Turkle (2012) explica que los dispositivos tecnológicos tienen tanto poder que pueden modificar lo que hacemos como lo que somos, por ello permiten sentir un acompañamiento no físico, además destacar que al estar más tiempo conectados más sola se encuentra una persona, los amigos virtuales no siempre son reales, no respetan el espacio ni la distancia de amistad, uno de los principales beneficios de las TIC es que nos acerca a quienes están lejos, pero uno de sus peligros es que nos alejan de quienes tenemos más cerca (Alexander, Colin, Sabrina & Piet, 2015). Las Tecnologías de la Información y Comunicación permiten el acceso libre a toda persona, su uso está determinado a cubrir necesidades comunicativas, laborales, educativas o personales. Joo y Sang (2013) demuestran que existen dos factores determinantes para medir las motivaciones de las TIC: a) motivación de uso ritualizado, el cual involucra las dimensiones de evasión, pasatiempo, relajación y entretenimiento, y el factor b) la motivación de uso instrumental, que atiende a las dimensiones de la vida cotidiana, información comercial, noticias, trabajo y aprendizaje, es decir procesos cognitivos (Rubin, 1983; Rubin, 1984; Windahl, 1981). Para Rubin (1984), el uso ritualizado es el más habitual y se utiliza más por razones de diversión (por ejemplo: compañerismo, consumo de tiempo, relajación, identificación personal, aventura, sentimientos y escape) con una mayor afinidad por el propio medio para satisfacer necesidades abstractas. El tipo instrumental, por otra parte, se refiere a un uso más orientado a los objetivos del contenido de los medios con el propósito de satisfacer “necesidades o motivos informativos” (Rubin, 1984, p.69). El uso ritualizado se refiere a la utilidad de una manera menos activa u orientada a objetivos (Livaditi, Vassilopoulou, Lougos & Chorianopoulos, 2003); por el contrario, el uso instrumental busca ciertos contenidos percibido desde una perspectiva utilitarista involucrándose en procesos cognitivos (Livaditi et al, 2003). En general, los usuarios buscan información, la interacción social, entretenimiento y escapismo en los medios de comunicación (Dias, 2016). Los estudios han distinguido que las necesidades ritualizadas son las que el público realiza en modo pasivo (ejemplo de la vida diaria: levantarse en las mañanas e ir al baño para lavarse la cara) y a partir de las necesidades instrumentales un modo más activo (por ejemplo de la vida diaria: enviar un correo electrónico para el jefe de la empresa) (Livaditi et al, 2003). Existen motivaciones que atraen y sostienen al público que incluye el tipo de contenido que satisface sus
177 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ __________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. necesidades (McQuail, 1994), coexisten teorías psicológicas que han sido creadas y estudiadas por varios autores con el fin de comprender el uso constante de las tecnologías de la información en la presente era digital. La presente investigación valida una escala internacionalmente reconocida Mobile Phone Problem Use Scale Adapted– MPPUS-A en el contexto ecuatoriano, con el propósito de determinar los factores que correlacionan entre la autoestima y adicción al móvil y los riesgos de la extraversión en el uso de los smartphone, además establecer un instrumento con garantías de fiabilidad y validez discriminante para el uso en futuras investigaciones con público objetivo hispanoparlante. 2.- Metodología Se empleó un muestreo no probabilístico aleatorio (McMillan & Shumacher, 2005), de n=408 estudiantes de una institución de nivel superior correspondiente a ISCED 6 (Clasificación Internacional Normalizada de Educación-UNESCO, 2011) (46.1% hombres, 53.9% mujeres), la muestra fue tomada de la Universidad Técnica Particular de Loja - UTPL en Ecuador. A continuación, la tabla 1 describe la población intervenida. Tabla 1. Descripción de la muestra Sexo/Frecuencia Frecuencia (%) Hombre Mujer Edad De 15 a 18 años 84 62 146 (35.8) De 19 a 22 años 49 78 127 (31.1) Más de 22 año 55 80 135 (33.1) Total 188 220 408 (100) Se diseñó una versión electrónica del cuestionario MPPUS-A mediante la herramienta Google Forms y se procedió a solicitar a los estudiantes universitarios que rellenen la encuesta con previa autorización y apoyo de profesores. Una vez finalizado el proceso de recogida de información, fueron exportados los datos brutos a una hoja de cálculo xls para su posterior importación y tratamiento estadístico en SPSS 2.0 y AMOS 20.
__________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. 178 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ 3.- Análisis y Resultados El instrumento pretende analizar el constructo de uso problemático con el móvil, abarcando dos factores: a) la extraversión y b) la autoestima, los cuales pueden llegar a influir en el aumento del grado normal de uso de un dispositivo móvil y cambios de estado de ánimo de una persona (Bianchi & Phillips, 2005). La valoración de la escala es de tipo Likert 0 a 5 (0 nunca, 1 rara vez, 2 de vez en cuando, 3 frecuentemente, 4 a menudo y 5 siempre), consta de 27 ítems. Las propiedades psicométricas de MPPUS-A muestran una fiabilidad superior (.97) y una buena validez factorial y de constructo que garantizan la adecuación de esta versión (Tabla 3) (López-Fernández, Honrubia-Serrano, Freixa-Blanxart & Gibson, 2014). Además, se realizó con éxito una revisión textual con dos académicos universitarios técnicos en lengua y literatura Hispanoamericana para descubrir algún error de comprensión. Las dimensiones que se pretendieron medir en el instrumento fueron: Relación entre la autoestima y la adicción La autoestima es una evaluación comparativamente estable que una persona hace y mantiene de sí misma, y tiende a ser un juicio de valor propio (Coopersmith, 1989). Está ligada a nuestra visión de identidad y a nuestras relaciones sociales. Swann (1996) considera que a través de nuestra interacción con los demás, absorbemos algunas creencias culturales de los miembros de un grupo. La autoestima ha sido constantemente vinculada a un comportamiento adictivo (Ahn & Jung, 2014; Yayan, Düken, Dağ & Ulutaş, 2018). Baumeister (1997) señala que autoestima baja puede hacer que las personas se comporten de manera autodestructiva con el fin de escapar de la autoconciencia. La extraversión y el problema de uso de los smartphone La extraversión es un rasgo de la personalidad que tiende a mostrar abiertamente los sentimientos; Eysenck y Eysenck (1985) señalan que la extraversión hace referencia a una persona muy amigable y por ende sociable que elabora la necesidad de tener alguien en todo momento con quien conversar, no les gusta leer o estudiar solos, Bianchi y Phillips (2005) agregan que los smartphone cumplen con esa característica que los extravertidos demandan, por lo cual, se estima que sea un predictor del uso problemático de los smartphone (Pivetta, Harkin, Billieux, Kanjo & Kuss, 2019). Para proceder al análisis de las propiedades profundas psicométricas del instrumento primero se realizó
179 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ __________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. un análisis descriptivo de las medidas de tendencia central y dispersión (media, desviación estándar, asimetría, curtosis y coeficiente de correlación corregido ítem-total) con la intención de comprobar la normalidad univariada de las variables y la consistencia interna. Luego de reconocer las condiciones previas, se procedió a realizar un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) a través del método de máxima verosimilitud con rotación Varimax. Posteriormente se procede a comprobar los resultados mediante un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) con el software AMOS 20.0. Para evaluar la bondad de ajuste se revisaron los dos indicadores la razón entre χ2 y el número de grados de libertad (χ2/gl); los índices de ajuste parciales de carácter absoluto (GFI y AGFI), los índices de ajuste incremental (NFI, TLI, CFI e IFI), y los índices de ajuste de carácter parsimonioso (RMR y RMSEA). Para finalizar se extrae la fiabilidad de la escala resultante mediante el coeficiente alfa de Cronbach, así como la validez discriminante a través del cálculo de correlaciones entre factores y su contraste con la raíz cuadrada de la varianza. La realización del análisis descriptivo de los reactivos y los factores (Tabla 2) señaló valores de asimetría y curtosis inferiores a χ2, favoreciéndose la normalidad univariada de los datos (Bollen & Long, 1993). La presencia de normalidad en los datos permitió utilizar técnicas factoriales a través del método de estimación de máxima verosimilitud para el Análisis Factorial Exploratorio (AFE). Tabla 2. Media (M), desviación estándar (SD), asimetría, curtosis, correlación ítem-total (r I-T) y alfa de Cronbach si algún ítemes eliminado (χ2 sin ítem) Media (SD) Asimetría (ET) Curtosis (ET) r I-T α sin item 1. Me falta tiempo para usar el móvil 2,26 (1,61) ,10 (,12) -1,10 (,24) ,66 ,94 2. Cuando me he sentido mal he utilizado el móvil para sentirme mejor 2,35 (1,53) ,03 (,12) -1,02 (,24) ,66 ,94 3. Empleo mi tiempo con el móvil, cuando debería estar haciendo otras cosas y esto me causa problemas 2,17 (1,57) ,29 (,12) -1,07 (,24) ,63 ,94 4. Todos mis amigos tienen móvil 4,49 (,52) -,32 (,12) -,59 (,24) ,02 ,94 5. He intentado ocultar a los demás el tiempo que dedico a hablar con el móvil 1,88 (1,71) ,43 (,12) -1,12 (,24) ,65 ,94 6. El uso del móvil me ha quitado horas de sueño 2,37 (1,52) ,07 (,12) -1,06 (,24) ,59 ,94 7. He gastado más de lo que debía o podía pagar por un móvil 2,22 (1,68) ,19 (,12) -1,16 (,24) ,64 ,94 8. Cuando no estoy localizable me preocupo con la idea de perderme alguna llamada 2,27 (1,74) ,16 (,12) -1,30 (,24) ,59 ,94
__________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. 180 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ Media (SD) Asimetría (ET) Curtosis (ET) r I-T α sin item 9. A veces, cuando estoy al teléfono y estoy haciendo algo más, me dejo llevar por la conversación y no presto atención a lo que estoy haciendo 1,97 (1,44) ,55 (,12) -,62 (,24) ,71 ,94 10. El tiempo que paso en el móvil se ha incrementado en los últimos 12 meses 2,40 (1,74) ,05 (,12) -1,30 (,24) ,48 ,94 11. He usado el móvil para hablar con otros cuando me sentía solo/a o aislado/a 2,85 (1,74) -,20 (,12) -1,26 (,24) ,51 ,94 12. He intentado pasar menos tiempo con el móvil pero soy incapaz 2,42 (1,69) ,09 (,12) -1,32 (,24) ,48 ,94 13. Me cuesta apagar el móvil 2,49 (1,66) ,06 (,12) -1,28 (,24) ,41 ,94 14. Me noto nervioso/a si paso tiempo sin consultar mis mensajes o si no he conectado el móvil 1,91 (1,75) ,36 (,12) -1,27 (,24) ,53 ,94 15. Suelo soñar con el móvil 1,34 (1,71) ,94 (,12) -,53 (,24) ,71 ,94 16. Mis amigos y familia se quejan porque uso mucho el móvil 2,27 (1,66) ,21 (,12) -1,09 (,24) ,63 ,94 17. Si no tuviera móvil, a mis amigos les costaría ponerse en contacto conmigo 2,72 (1,47) -,05 (,12) -,89 (,24) ,45 ,94 18. Mi rendimiento académico ha disminuido a consecuencia del tiempo que paso con el móvil 1,95 (1,62) ,40 (,12) -,92 (,24) ,77 ,93 19. Tengo molestias que se asocian al uso d-el móvil 1,76 (1,69) ,53 (,12) -1,01 (,24) ,74 ,93 20. Me veo enganchado/a al móvil más tiempo de lo que me gustaría 2,21 (1,65) ,30 (,12) -1,20 (,24) ,71 ,94 21. A veces preferiría usar el móvil que tratar otros temas más urgentes 2,19 (1,82) ,19 (,12) -1,38 (,24) ,50 ,94 22. Suelo llegar tarde cuando tengo una cita porque estoy enganchado/a al móvil cuando no debería 2,28 (1,84) ,09 (,12) -1,46 (,24) ,61 ,94 23. Me pongo de mal humor si tengo que apagar el móvil en clases, comidas o en el cine 2,16 (1,86) ,18 (,12) -1,44 (,24) ,65 ,94 24. Me han dicho que paso demasiado tiempo con el móvil 2,47 (1,71) ,05 (,12) -1,22 (,24) ,63 ,94 25. Más de una vez me he visto en un apuro porque mi móvil ha empezado a sonar en una clase, cine o teatro 2,21 (1,78) ,21 (,12) -1,34 (,24) ,60 ,94 26. A mis amigos/as no les gusta que tenga el móvil apagado 3,41 (1,54) -,85 (,12) -,26 (,24) ,30 ,94 27. Me siento perdido/a sin el móvil 408 (1,84) 1,64 (,56) ,12 (-,95) ,69 ,94 Para conocer la estructura factorial de la escala se realizó un AFE, aplicando el método de máxima verosimilitud y posterior rotación Varimax (Tabla 3). Previo al análisis, se calculó la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y el test de esfericidad de Bartlett. El índice KMO mostró un valor de .93 y el test de Bartlett resultó estadísticamente significativo [χ2 (351)= 5830,88, p = 0,000], lo que llevó a concluir que la aplicación del análisis factorial resultaba pertinente, pues la escala predice unidimensionalidad centrada en las dimensiones referenciadas. La extracción de los factores a través del método de máxima verisimilitud y rotación Varimax obtuvo un resultado de tres dimensiones: (a) acceso a la información y comunicación, (b) evasión, y (c) relevancia
181 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ __________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. social. El conjunto de los tres factores explicaron un 65.86% de la varianza. Tabla 3. Estructura factorial rotada, alfa de Cronbach y porcentaje de varianza explicada por cada factor Extraversión smartphone Autoestima y adicción 23. Me pongo de mal humor si tengo que apagar el móvil en clases, comidas o en el cine ,720 2. Cuando me he sentido mal he utilizado el móvil para sentirme mejor ,700 3. Empleo mi tiempo con el móvil, cuando debería estar haciendo otras cosas y esto me causa problemas ,699 7. He gastado más de lo que debía o podía pagar por un móvil ,680 11. He usado el móvil para hablar con otros cuando me sentía solo/a o aislado/a ,676 22. Suelo llegar tarde cuando tengo una cita porque estoy enganchado/a al móvil cuando no debería ,901 1. Me falta tiempo para usar el móvil ,630 6. El uso del móvil me ha quitado horas de sueño ,623 24. Me han dicho que paso demasiado tiempo con el móvil ,565 18. Mi rendimiento académico ha disminuido a consecuencia del tiempo que paso con el móvil ,560 8. Cuando no estoy localizable me preocupo con la idea de perderme alguna llamada ,535 5. He intentado ocultar a los demás el tiempo que dedico a hablar con el móvil - 26. A mis amigos/as no les gusta que tenga el móvil apagado - 15. Suelo soñar con el móvil ,768 19. Tengo molestias que se asocian al uso del móvil ,807 27. Me siento perdido/a sin el móvil ,800 14. Me noto nervioso/a si paso tiempo sin consultar mis mensajes o si no he conectado el móvil ,750 9. A veces, cuando estoy al teléfono y estoy haciendo algo más, me dejo llevar por la conversación y no presto atención a lo que estoy haciendo ,631 12. He intentado pasar menos tiempo con el móvil pero soy incapaz ,522 25. Más de una vez me he visto en un apuro porque mi móvil ha empezado a sonar en una clase, cine o teatro ,515 20. Me veo enganchado/a al móvil más tiempo de lo que me gustaría ,515 16. Mis amigos y familia se quejan porque uso mucho el móvil ,507 13. Me cuesta apagar el móvil - 21. A veces preferiría usar el móvil que tratar otros temas más urgentes - 17. Si no tuviera móvil, a mis amigos les costaría ponerse en contacto conmigo - 10. El tiempo que paso en el móvil se ha incrementado en los últimos 12 meses - 4. Todos mis amigos tienen móvil - % Varianza explicada Alfa de Cronbach 25,3 ,91 20,8 ,90
__________________ Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación. 2020 - ISSN: 1133-8482. e-ISSN: 2171-7966. 188 Píxel-Bit. Revista de Medios y Educación - Páginas: 173-189 _________________________________________________ Logan, K. (2017). Attitudes towards in-app advertising: a uses and gratifications perspective. Int. J. Mobile Communications, 15(1), 26-48. https://doi.org/10.1504/IJMC.2017.080575 López-Fernández, O., Honrubia-Serrano, L., Freixa-Blanxart, M., & Gibson, W. (2014). Prevalence of problematic mobile phone use in British adolescents. CyberPsychology, Behavior, and social networking, 17(2), 91-98. https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0260 McMillan, J. H., & Shumacher, S. (2005). Investigación educativa. Madrid: Pearson- Adisson Wesley. McQuail, D. (1994). The rise of media of mass communication. London: Sage. Nieves, I. (2014). Tecnologías y su impacto en el entorno social y empresarial: nomofobia y phubbing. Revista APEC, 30(1), 176-188. Recuperado de https://goo.gl/TKbZAG Pedrero, E., Rodríguez, M., & Ruiz De León, J. (2012). Adicción o abuso del teléfono móvil. Revisión de la literatura. Adicciones, 24(2), 139–152. https://doi.org/10.20882/adicciones.107 Pivetta, E., Harkin, L., Billieux, J., Kanjo, E., & Kuss, D. (2019). Problematic smartphone use: An empirically validated model. Computer in Human Behavior, (100), 105-117. https://doi.org/10.1016/j. chb.2019.06.013 Ramos-Soler, I., López-Sánchez, C., & Quiles-Soler, M. (2017). Adaptación y validación de la escala de nomofobia de Yildirim y Correia en estudiantes españoles de la Educación secundaria obligatoria. Health and Addictions, 17(2), 201-213. https://doi.org/10.21134/haaj.v17i2.332 Rosen, L. D. (2012), iDisorder: Understanding Our Obsession with Technology and Overcoming Its Hold on Us. Hardcover – Bargain Price. Recuperado de https://goo.gl/F9kB8h Rubin, A. M. (1983). Television uses and gratifications: The interactions of viewing patterns and motivations. Journal of Broadcasting, 27(1), 37–51. https://doi.org/10.1080/08838158309386471 Rubin, A. M. (1984). Ritualized and instrumental television viewing. Journal of Communication, 34(3), 67–77. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1984.tb02174.x Rutland, J., Sheets, T., & Young, T. (2007). Development of a scale to measure problem use of short message service: The SMS Problem Use Diagnostic Questionnaire. CyberPsychology & Behavior, 10(3), 841-843. https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9943
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