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.
Índice de contenidos
Síntesis exprés en medio minuto: las 9 métricas clave
Conviene fijarse en si cada fila habla de «uso general» o de «uso problemático», y si agrupa a chicos y chicas o los separa. Las dos distinciones cambian el resultado.
| Hallazgo | Resultado | Estudio y año |
|---|---|---|
| Varianza del bienestar explicada por la tecnología digital | Como máximo el 0,4 % | Orben y Przybylski, Nat. Hum. Behav. (2019) |
| Betas medianas del análisis original | −0,01 a −0,04 | Citadas por Twenge et al., Acta Psychologica (2022) |
| Betas medianas del reanálisis, solo en chicas | −0,11 a −0,24 | Twenge et al., Acta Psychologica (2022) |
| Metaanálisis de uso general con potencia superior al 80 % | 4 de 15 | Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026) |
| Metaanálisis de uso problemático con potencia superior al 99 % | Todos | Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026) |
| Correlación del uso problemático con la depresión | r = 0,273 (p < 0,001) | Shannon et al., JMIR Mental Health (2021) |
| Forma de la asociación en 100.991 adolescentes | En U: peor con uso alto y con abstinencia | Singh et al., JAMA Pediatrics (2026) |
| Adolescentes sin cambio de bienestar por el uso | 45 %; 28 % empeoró y 26 % mejoró | Beyens et al., Communication Research (2020) |
| Posición del tiempo en redes entre los predictores de salud | Uno de los menos influyentes | Whelan, Acta Psychologica (2026) |
Lo que 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.
1. 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.
2. 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 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 |
3. 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.
Agrupar a chicos y chicas arroja dos consecuencias diferentes cuando estas se manifiestan. Y la investigación longitudinal del grupo inicial determina que el impacto de las plataformas digitales posee un carácter «específico de género».
Intercalar mediadores entre los controles disminuye el impacto global. Cuando el empleo de plataformas digitales perjudica el bienestar mediante el descanso, regular el sueño disipa una porción de la influencia analizada.
Permitir que una escala con muchas subescalas domine sesga la curva hacia esa escala concreta.
Ninguna de las dos configuraciones 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.
4. Lo que dicen las revisiones paraguas
Si dos equipos alcanzan conclusiones diferentes a partir de la misma información, el siguiente interrogante apunta a lo que señala el corpus de la literatura científica. En este punto, la contestación indica que dicho conjunto también se encuentra fragmentado, un aspecto que un par de revisiones globales detalla minuciosamente.
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 contribución: resumimos las lagunas identificadas en las revisiones, ofrecemos una explicación de sus interpretaciones divergentes y sugerimos varias vías para la investigación futura.
La segunda, mucho más reciente y más amplia, la firma Kim Tølbøll de la Universidad de Aarhus, publicada en Child and Adolescent Mental Health en 2026, con 72 revisiones que cumplieron los criterios —20 metaanálisis, 25 revisiones sistemáticas, 16 narrativas y 11 de alcance— publicadas entre 2021 y 2025, y análisis de potencia a nivel de estudio con las estimaciones de efecto informadas en 17 metaanálisis que aportaron 1.070 estimaciones de 452 estudios empíricos.
Su resultado principal establece la distinción que ordena todo el campo: a lo largo de las revisiones, el uso general de redes sociales mostró asociaciones débiles e inconsistentes tanto con el bienestar como con el malestar, mientras que el uso problemático de redes sociales se vinculó de forma consistente al malestar.
5. La explicación de potencia estadística
El mismo trabajo aporta la pieza que reordena el debate, y es la razón por la que merece la pena leerlo entero.
Su análisis de potencia: los estudios que examinaban malestar y uso problemático de redes sociales demostraron asociaciones negativas consistentes y potencia estadística alta, con todos los metaanálisis alcanzando una potencia mediana a nivel de estudio superior al 99 %. En cambio, solo 4 de los 15 metaanálisis que usaban uso general de redes sociales alcanzaron una potencia mediana a nivel de estudio superior al 80 %. Y en los desenlaces de bienestar, solo 4 metaanálisis alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %.
Su conclusión: los hallazgos mixtos en la literatura pueden derivar de una potencia limitada más que de la ausencia de efectos reales, especialmente en los estudios de uso general de redes sociales y bienestar; la precisión conceptual y la investigación con potencia adecuada son esenciales para hacer avanzar el campo.
Esa es una tercera posición en el debate, distinta de las dos anteriores. No dice que el efecto sea minúsculo, ni que sea sustancial: dice que la mayoría de los estudios que han medido el uso general no tenían potencia suficiente para detectar un efecto pequeño, y que por eso unos lo encuentran y otros no.
La magnitud del efecto del uso problemático, que es el que sí tiene potencia, la cuantifica el metaanálisis de Holly Shannon, Katie Bush y su equipo de la Universidad de Ottawa, publicado en JMIR Mental Health en 2021, con 18 estudios y 9.269 participantes.
Sus resultados: correlaciones moderadas pero estadísticamente significativas entre el uso problemático de redes sociales y la depresión (r = 0,273; p < 0,001), la ansiedad (r = 0,348; p < 0,001) y el estrés (r = 0,313; p < 0,001), sin evidencia de heterogeneidad de esas correlaciones resumidas por edad, sexo ni año de publicación.
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» | — |
6. 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: los distintos tipos de uso de redes sociales muy rara vez produjeron efectos distintos dentro de un mismo adolescente: el 45 % de los adolescentes no experimentó ningún cambio en el bienestar debido a ninguno de los tres tipos de uso, el 28 % solo experimentó descensos de bienestar y el 26 % solo experimentó aumentos.
Y un detalle que desmonta la teoría dominante en el campo: solo un adolescente experimentó el patrón de efectos teóricamente esperado, de efecto positivo del uso privado activo y pasivo y efecto negativo del uso público pasivo. Su conclusión: los hallazgos sugieren que la dicotomía entre uso activo y pasivo en la investigación de redes sociales es menos nítida de lo que podría parecer.
Esa distribución —el 45 % sin impacto, el 28 % a la baja y el 26 % al alza— aclara el motivo por el cual un impacto medio poblacional suele ser reducido a la vez que sumamente relevante: si una cuarta parte de los jóvenes experimenta un retroceso y otro segmento idéntico progresa, los efectos opuestos se neutralizan y el trasfondo real radica en la diversidad de respuestas, no en la media.
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.
| Estudio | Qué midió | Qué encontró | Qué no permite concluir |
|---|---|---|---|
| Orben y Przybylski (2019), 355.358 adolescentes | Curva de especificación en tres bases de datos | 0,4 % de la varianza como máximo | La curva depende de qué especificaciones se incluyan |
| Twenge et al. (2022), los mismos datos | La misma curva con cuatro restricciones distintas | Betas de −0,11 a −0,24 en chicas | Tampoco establece causalidad: los datos son los mismos |
| Tølbøll (2026), 72 revisiones y 452 estudios | Síntesis y análisis de potencia a nivel de estudio | Uso general sin potencia; problemático con potencia alta | No resuelve cuál es la magnitud del efecto real |
| Singh et al. (2026), 100.991 adolescentes, 3 años | Uso después del colegio en tres categorías | Curva en U: peor con uso alto y con abstinencia | Observacional y con exposición autodeclarada |
| Beyens et al. (2020), 387 adolescentes, 34.930 medidas | Series temporales individuales durante tres semanas | 45 % sin efecto, 28 % peor, 26 % mejor | Tres semanas: no capta efectos de largo plazo |
Qué hacer con esto, en la práctica
• Distingue el uso problemático del uso general: es la única distinción con evidencia sólida. Todos los metaanálisis de uso problemático alcanzaron potencia superior al 99 % y correlaciones de 0,27 a 0,35 con depresión, ansiedad y estrés; solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron el 80 % de potencia.
• Si tu hija adolescente usa redes muchas horas, el dato más grande disponible es preocupante. En 100.991 adolescentes, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso superior a 12,5 horas semanales después del colegio tuvieron una odds ratio de bajo bienestar de 3,13 frente a las de uso moderado.
• 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?
Dependiendo de cómo se evalúe el consumo, los especialistas divergen respecto a su alcance. La exhaustiva revisión de Tølbøll, fundamentada en 72 revisiones y 452 investigaciones empíricas, determina que el empleo general exhibió vínculos tenues y fluctuantes, al tiempo que el consumo conflictivo se asoció de manera firme con el malestar, mientras que Valkenburg señala en su análisis que la mayor parte de las evaluaciones consideran dichas correlaciones como «débiles» o «inconsistentes», y tan solo una minoría las califica de «sustanciales» y «nocivas».
¿Por qué unas investigaciones afirman algo y otras defienden lo opuesto?
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 igual a chicos y chicas?
No, y es una de las decisiones analíticas que más mueve el resultado. El reanálisis de Twenge encontró la asociación consistente y sustancial —betas de −0,11 a −0,24— específicamente entre las chicas; y en los 100.991 adolescentes del estudio australiano, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso alto tuvieron una odds ratio de 3,13 frente a 2,25 en chicos. El análisis de panel del equipo original ya describía los efectos como «específicos de sexo».
¿Cuántas horas son demasiadas?
El único umbral evaluado mediante una investigación extensa se sitúa en 12,5 horas a la semana. Entre los 100.991 adolescentes australianos, el tramo de consumo más elevado se fijó en 12,5 horas semanales o superiores tras la jornada escolar, vinculándose de este modo a un mayor riesgo de deficiente bienestar si se compara con el uso moderado.
¿Es mejor prohibirlas por completo?
En los datos disponibles, no. En el mismo estudio, los no usuarios tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía, con odds ratios de 1,79 en chicas y 3,00 en chicos de 10.º a 12.º curso frente a los usuarios moderados, en lo que los autores describen como una asociación en U.
¿Qué significa el «uso problemático»?
Se mide mediante escalas que valoran las repercusiones y la pérdida de control, dejando a un lado la duración temporal. El metaanálisis liderado por Shannon y sus colaboradores, el cual abarcó 18 investigaciones y 9.269 sujetos, reveló correlaciones de 0,273 respecto a la depresión, 0,348 en cuanto a la ansiedad y 0,313 en lo referente al estrés, sin rastro de heterogeneidad en función de la edad, el sexo o el año en que se publicó. Constituye el único indicador en esta área que ostenta una solidez estadística permanentemente elevada.
¿Hay algo que importe más que las redes?
Según el único trabajo que lo 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.
• 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 distribución de 45 %, 28 % y 26 % está medida, y la teoría dominante de uso activo frente a pasivo se cumplió en un solo adolescente de 387.
• 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.

