Hacia una Educación Digital Sostenible: Modelo Predictivo para la Prevención de la Adicción a Plataformas Sociales en Población Universitaria.

Abstract

Context. The maladaptive use of social media represents a growing public health concern worldwide, particularly affecting young individuals and university settings. In Mexico, prevalence rates among higher education students range from 18% to 42%, highlighting the need to identify predictive factors and develop tailored intervention strategies for this population. Problem. There is a lack of consensus regarding the moderating role of demographic variables such as age and gender in PSMU - Problematic Social Media Use, challenging the efficacy of interventions based solely on usage time reduction. Purpose. This study aims to identify the main predictors of social media addiction among Mexican university students using a logistic regression model, focusing on variables such as age, daily usage time, and gender, in alignment with Sustainable Development Goals 3 and 4. Methodology. A cross-sectional study conducted between January and March 2025 with 705 students from the Universidad Autónoma de Aguascalientes (UAA), Mexico. The validated Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS) was administered (α=0.89; r=0.76 with IAT), and binary logistic regression was performed controlling for gender and academic year. Theoretical and practical findings. Age demonstrated a protective effect (OR=0.37, p=0.006), reducing the probability of addiction by 63% per additional year. Male gender was associated with higher risk (69.6% vs. 60.1%, p=0.012). Hours of use were not statistically significant. These findings support the I-PACE (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution) model and suggest the need for gender- and academic year-specific interventions. Originality. Integration of developmental and gender variables into a predictive model applicable to the Mexican university context, employing a process innovation framework (Oslo Manual). Conclusions and limitations. Age and gender are more robust predictors than usage time. The cross-sectional design limitation underscores the need for longitudinal studies to establish causality.Contexto. El uso desadaptativo de las redes sociales representa un problema de salud pública en aumento a escala mundial, que afecta especialmente a jóvenes y al ámbito universitario. En el caso de México, los índices de prevalencia en estudiantes de educación superior oscilan entre el 18% y el 42%, lo que evidencia la necesidad de detectar factores predictivos y desarrollar estrategias de intervención ajustadas a esta población. Problema. Existe falta de consenso sobre el papel moderador de variables demográficas como edad y género en Uso Problemático de Redes Sociales (UPRS), cuestionando intervenciones basadas solo en reducción de tiempo de uso. Objetivo. Este estudio busca determinar los principales factores predictivos de la adicción a redes sociales en estudiantes universitarios de México, utilizando un modelo de regresión logística y centrándose en variables como la edad, el tiempo de uso diario y el género, en consonancia con los Objetivos de Desarrollo Sostenible 3 y 4. Metodología. Estudio transversal realizado entre enero y marzo de 2025 con 705 estudiantes de la Universidad Autónoma de Aguascalientes -UAA- , se aplicó BSMAS validada (α=0.89; r=0.76 con IAT) y regresión logística binaria controlando por género y año académico. Hallazgos teóricos y prácticos. La Edad mostró efecto protector (OR=0.37, p=0.006), reduciendo probabilidad de adicción en 63% por año adicional. Género masculino asociado a mayor riesgo (69.6% vs 60.1%, p=0.012). Horas de uso no significativas. Hallazgos sustentan modelo I-PACE (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution) y sugieren intervenciones diferenciadas por género y año académico. Originalidad. Integración de variables de desarrollo y género en modelo predictivo aplicable al contexto universitario mexicano, bajo enfoque de innovación en procesos (Manual de Oslo). Conclusiones y limitaciones. Edad y género son predictores más robustos que tiempo de uso. Limitación transversal sugiere futuros estudios longitudinales para inferir causalidad