Uso problemático de redes sociales y su efecto en la salud mental femenina: datos y análisis

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.

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.

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 «uso general» y «uso problemático» no dan 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 trabajo que marcó el punto de partida lo firman Amy Orben y Andrew Przybylski, de la Universidad de Oxford, publicado en Nature Human Behaviour en 2019. Su aportación fue tanto metodológica como sustantiva.

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 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 estudio complementario basado en datos de panel representativos, con el fin de distinguir los vínculos interpersonales de la evolución temporal en cada individuo. Su conclusión: la utilización de plataformas digitales no constituye, por sí sola, un indicador determinante del bienestar general entre los jóvenes; por el contrario, su impacto resulta matizado, sumamente reducido, bidireccional a lo largo del tiempo, condicionado por el género y supeditado a las técnicas analíticas empleadas.

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.

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: se detectaron diversas correlaciones sustancialmente superiores a las comunicadas con anterioridad; concretamente, en el sector femenino se observa un vínculo sólido y permanente entre el bienestar psicológico y la interacción en plataformas digitales, registrando coeficientes beta moderados que van desde −0,11 hasta −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.

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.

Cada una de las cuatro opciones cuenta con una justificación sólida, lo que transforma esta discrepancia en un debate de índole científica y no en una simple disputa retórica.

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».

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 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 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, 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 resultados mostraron que la mayoría de las revisiones interpretaron las asociaciones entre uso de redes sociales y salud mental como «débiles» o «inconsistentes», mientras que unas pocas calificaron las mismas asociaciones como «sustanciales» y «perjudiciales».

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 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 postura constituye una tercera vía en la discusión, separada de las dos posturas previas. No sostiene que la incidencia resulte insignificante ni tampoco de gran envergadura; más bien plantea que la mayor parte de las investigaciones centradas en el consumo global carecían de la solidez estadística necesaria para captar un impacto menor, lo cual explica por qué los resultados divergen según el análisis.

La magnitud del impacto derivado del uso problemático —aquel que verdaderamente posee relevancia— queda reflejada en el metaanálisis elaborado por Holly Shannon, Katie Bush junto a su grupo de la Universidad de Ottawa, el cual vio la luz en JMIR Mental Health a lo largo de 2021, abarcando 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.

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 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 pone más en tela de juicio la noción de una repercusión 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 —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.

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.

• Prohibirlas del todo tampoco aparece como la mejor opción en esos datos. En la misma cohorte, 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.

• 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 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 con escalas que evalúan pérdida de control y consecuencias, no horas. El metaanálisis de Shannon y su equipo, con 18 estudios y 9.269 participantes, encontró correlaciones de 0,273 con depresión, 0,348 con ansiedad y 0,313 con estrés, sin heterogeneidad por edad, sexo ni año de publicación. Es la única medida del campo con potencia estadística consistentemente alta.

¿Hay algo que importe más que 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 ignoramos

• 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 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 trabajo original concluye que los efectos son demasiado pequeños para justificar un cambio de políticas y el reanálisis que pueden tener significación práctica sustancial; el debate sigue abierto.

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.