Estudio de 355.358 adolescentes sobre tecnología digital y bienestar: conclusiones principales y análisis

Contenido

1. ›Resumen en 30 segundos: las nueve cifras que importan
2. ›El examen inicial y su dato
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 silueta de la curva y el joven real
8. ›Cómo llevar esto a 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

Resulta fundamental observar si cada hilera aborda un «uso general» o un «uso problemático», además de comprobar si contempla conjuntamente a varones y mujeres o si los diferencia. Ambas diferencias alteran por completo el desenlace.

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 los términos «uso general» y «uso problemático» no arrojan el mismo resultado.

• La explicación de potencia estadística que reordena el debate.

• Qué sucede al analizar a cada adolescente de manera individual.

El examen inicial y su dato

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 solución fue aplicar el análisis de curva de especificación, un método que ejecuta todas las combinaciones razonables de decisiones analíticas y muestra la distribución completa de resultados en lugar de una sola estimación. Lo aplicaron a tres grandes conjuntos de datos sociales con un total de 355.358 participantes.

Su resultado: la asociación que encontramos entre el uso de tecnología digital y el bienestar adolescente es negativa pero pequeña, y explica como máximo el 0,4 % de la variación en bienestar; tener en cuenta el contexto más amplio de los datos sugiere que estos efectos son demasiado pequeños para justificar un cambio de políticas.

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 estudio que reavivó la discusión lleva la firma de Jean Twenge, Jonathan Haidt y sus colaboradores de la San Diego State University y la New York University, y vio la luz en las páginas de 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 reside en que detalla con precisión las modificaciones efectuadas, permitiendo así que cualquier persona evalúe si tales decisiones resultan acertadas.

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 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».

Incluir mediadores entre los controles reduce el efecto total. Si el uso de redes afecta al bienestar a través del sueño, controlar por sueño elimina parte del efecto que se quiere medir.

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

Ninguna de las dos configuraciones es objetivamente la correcta. Lo que el episodio demuestra es la tesis del trabajo original llevada a su conclusión: con esta clase de datos, la flexibilidad analítica puede mover la estimación en un orden de magnitud, y el análisis de curva de especificación no elimina ese problema porque requiere decidir qué especificaciones entran en 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 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».

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 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 silueta de la curva y el joven real

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 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 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 compararlo con otros factores relevantes, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente. Con su conclusión: aunque algunas asociaciones específicas entre redes sociales y salud adolescente son estadísticamente fiables, los efectos globales a nivel de población son pequeños y pueden no ser clínicamente relevantes.

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

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. 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 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 constituye una de las elecciones analíticas que más altera el resultado final. El reanálisis llevado a cabo por Twenge detectó un vínculo sólido y significativo —con betas que van de −0,11 a −0,24— de manera exclusiva entre las jóvenes; asimismo, dentro de los 100.991 adolescentes que componían la investigación australiana, las alumnas de 7.º a 9.º grado con un consumo elevado alcanzaron una odds ratio de 3,13, en contraste con el 2,25 registrado por los varones. La evaluación longitudinal del grupo inicial ya catalogaba dichos impactos bajo la etiqueta de «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 compara directamente, bastantes cosas. En el análisis de curva de especificación de Whelan 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 relevantes, y la mayoría de sus asociaciones cayeron por debajo de los umbrales aceptados de fiabilidad o significación clínica.

Lo que no sabemos

• Cuál es la magnitud real del efecto. Dos conjuntos de datos idénticos muestran una variación de un orden de magnitud a partir de cuatro elecciones metodológicas igualmente válidas, sin que ninguna de estas alternativas resulte ser la única correcta.

• Hacia dónde se dirige. La investigación de panel llevada a cabo por el equipo inicial califica los impactos como bidireccionales con el paso de los días, mientras que todos los antecedentes bibliográficos mencionados tienen carácter 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.