Introducción
La transformación digital y el uso de dispositivos conectados han modificado las formas de aprender, relacionarse y gestionar la atención, especialmente en la adolescencia y la juventud, etapas en las que la autorregulación y la identidad aún están en desarrollo (). La literatura ha asociado un mayor tiempo de pantalla con menor bienestar psicológico en la adolescencia (), en un periodo de especial vulnerabilidad y de inicio de numerosos trastornos mentales (). En el ámbito educativo, su uso inadecuado se relaciona con peor ajuste socioemocional y una experiencia educativa menos favorable (; ). En este contexto, resulta clave generar evidencia que oriente estrategias psicoeducativas para un uso saludable y autorregulado de la tecnología ().
Entre las prácticas emergentes de interacción digital destaca el phubbing, definido como la conducta de desatender a las personas presentes para atender al teléfono móvil (; ), descrito como un fenómeno progresivamente normalizado en distintos contextos de interacción social (; ; ) incluidos los entornos educativos. En España, se ha descrito una prevalencia del 45,2% en estudiantes de educación secundaria (), y en universitarios se han hallado altos índices de obsesión por el teléfono (). Además, diversos estudios internacionales han revelado frecuencias elevadas y patrones preocupantes de uso inadecuado del móvil durante las clases (; ). En cuanto a la variable sexo, los estudios muestran resultados diversos e incluso contradictorios. Por ejemplo, un estudio realizado en veinte países no encontró diferencias significativas por sexo (), mientras que en otro estudio en México se hallaron tasas más altas en mujeres. (). Por el contrario, los estudios realizados en Perú encontraron una mayor prevalencia en varones ().
La evidencia sobre diferencias por sexo y tipo de estudios sigue siendo heterogénea, y algunos estudios subrayan la influencia del contexto cultural y educativo ().
Más allá de su frecuencia, el interés del phubbing radica en su asociación con el ajuste psicoemocional y con patrones disfuncionales de uso tecnológico. Diversos estudios lo han vinculado con el deterioro de las relaciones interpersonales y del bienestar percibido (), con menor autoestima y otras variables emocionales relevantes en población joven () y con el uso problemático de Internet y otras formas de adicción tecnológica (), describiendo diversos correlatos psicosociales del phubbing, como el miedo a perderse algo (FoMO), la ansiedad, la soledad o la baja autoestima, junto con rasgos individuales, entre ellos la impulsividad, el bajo autocontrol y la menor empatía.
A diferencia de investigaciones previas centradas en etapas educativas concretas o en un número limitado de variables psicosociales, el presente estudio analiza conjuntamente estudiantes de diferentes niveles educativos e incorpora un modelo multivariable que integra variables sociodemográficas, emocionales y tecnológicas. Este enfoque permite ofrecer una visión más amplia de los factores asociados al phubbing en la población estudiada.
El objetivo general fue analizar el fenómeno del phubbing en estudiantes y su relación con variables sociodemográficas, educativas, psicoemocionales y tecnológicas. Los objetivos específicos fueron: 1. Describir el nivel y el patrón de respuesta del phubbing; 2. Examinar diferencias en la manifestación del phubbing según sexo y tipo de estudios; 3. Analizar si existen asociaciones entre phubbing y diferentes indicadores de ajuste psicoemocional; y 4. Estimar un modelo multivariable para identificar factores predictores del phubbing total a partir de variables sociodemográficas, psicoemocionales y tecnológicas.
Para alcanzar estos objetivos, se llevó a cabo un estudio cuantitativo transversal de alcance descriptivo-correlacional mediante un muestreo no probabilístico en centros educativos.
Método
Participantes
La muestra inicial estuvo compuesta por 2.426 estudiantes de centros educativos públicos y concertados de La Rioja, Navarra y País Vasco. La depuración de la base de datos se realizó de forma secuencial. En primer lugar, se excluyeron 112 registros en los que no fue posible obtener una edad válida dentro del intervalo establecido de 14 a 27 años. A continuación, se excluyeron 185 registros con información incompleta o respuestas fuera del rango válido en al menos uno de los instrumentos requeridos para los análisis. Finalmente, se excluyeron 43 registros correspondientes a categorías de sexo distintas de varón o mujer, debido a su reducida frecuencia y a la imposibilidad de obtener estimaciones suficientemente estables. Tras este proceso, se obtuvo una muestra analítica final de 2.086 participantes, con una edad media de 18,60 años (DT = 2,61). De ellos, 996 eran varones (47,7 %) y 1.090 mujeres (52,3 %). En cuanto al tipo de estudios, 790 cursaban educación secundaria (37,9 %), 336 Bachillerato o Preparatoria (16,1 %), 76 Educación y Formación Técnica y Profesional (EFTP) (3,6 %) y 884 estudios universitarios (42,4 %).
Instrumentos
La recogida de datos se realizó mediante un cuestionario autoinforme que evaluó el phubbing, el ajuste psicoemocional, la autoestima, la regulación emocional interpersonal y el uso problemático de Internet (UPI). Asimismo, se recogieron variables sociodemográficas como el sexo (varón, mujer y otro), el año de nacimiento y el tipo de estudios cursado en ese momento (educación secundaria, bachillerato-preparatoria, EFTP y Universidad).
Escala de Phubbing
La Escala de Phubbing (PS) () consta de 10 ítems con formato de respuesta Likert de cinco puntos (1 = nunca a 5 = siempre) y proporciona una puntuación total y dos dimensiones: Alteración en la comunicación (AC) (ítems 1–5) y Obsesión con el teléfono (OT) (ítems 6–10). En esta muestra mostró adecuada consistencia interna para la puntuación total (ω = .78) y para las subescalas AC (ω = .78) y OT (ω = .75).
Escala de Autoestima
La Escala de Autoestima de Rosenberg (RSE), adaptada al español (), está compuesta por 10 ítems con formato Likert de cuatro puntos (Muy de acuerdo, de acuerdo, En desacuerdo, muy en desacuerdo) y evalúa la autoestima global del individuo en función de la puntuación total obtenida, de manera que, a mayor puntuación, mayor autoestima. En este estudio presentó una elevada consistencia interna (ω = .90).
Cuestionario de Capacidades y Dificultades
El Cuestionario de Capacidades y Dificultades (SDQ) (), consta de 25 ítems con tres opciones de respuesta (0 = no es cierto; 1 = parcialmente cierto; 2 = absolutamente cierto) organizados en cinco subescalas (síntomas emocionales, problemas de conducta, hiperactividad, problemas con los iguales y conducta prosocial) y permite obtener adicionalmente una puntuación total de dificultades emocionales y conductuales. En este estudio, la consistencia interna de las subescalas osciló entre α = .37 y α = .71, mientras que el índice global mostró una fiabilidad adecuada (ω = .74). Por este motivo, la puntuación total de dificultades se utilizó como indicador principal y como predictor en el modelo multivariable. Las subescalas se conservaron únicamente para los análisis correlacionales, cuyos resultados se interpretaron con cautela dada su consistencia interna variable.
Cuestionario de Regulación Emocional Interpersonal
El Cuestionario de Regulación Emocional Interpersonal (IERQ) () incluye 20 ítems agrupados en cuatro factores que evalúan distintas estrategias de regulación emocional interpersonal en una escala de 1 a 5 graduada desde “no del todo cierto para mi” a “totalmente cierto para mí”. Se calcularon tanto las puntuaciones de las subescalas (Aumento del Afecto positivo, Toma de perspectiva, Consolación y Modelado Social) como la puntuación total. La consistencia interna de la puntuación global fue excelente (ω = .93), utilizándose esta última en los análisis multivariables.
Escala de Uso Compulsivo de Internet
La Escala de Uso Compulsivo de Internet (CIUS) (, consta de 14 ítems con una escala de respuesta de cinco puntos que evalúan la gravedad del uso problemático de Internet de 0 a 4, donde 0 es “nunca” y 4 es “muy a menudo”. En la muestra obtenida presentó una excelente consistencia interna (ω = .93).
Procedimiento
La recogida de datos se realizó durante el transcurso del año 2024 en centros públicos y concertados de secundaria, bachillerato, EFTP y universidad de La Rioja, Navarra y el País Vasco (España). Los centros fueron contactados por correo electrónico, y la administración fue coordinada por el equipo investigador. Los cuestionarios se cumplimentaron colectivamente durante el horario lectivo, aunque las respuestas se emitieron de forma individual y en condiciones que garantizaban la privacidad. Dependiendo de los recursos disponibles en cada centro, se utilizó formato electrónico o papel, manteniendo idénticos contenidos e instrucciones.
Antes de participar, el alumnado recibió información sobre los objetivos y características del estudio, la voluntariedad de su participación y las garantías de anonimato y confidencialidad. En el caso de las personas menores de edad, se obtuvo el consentimiento informado de sus representantes legales y asentimiento del participante. La participación fue anónima, no remunerada y sin repercusiones académicas. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética en la Investigación de la Universidad de La Rioja (código inf_CE_46_2023; 3 de octubre de 2023) y se desarrolló conforme a la normativa aplicable sobre protección de datos.
Análisis de datos
La base de datos se sometió a un proceso secuencial de control de calidad. Se excluyeron los registros fuera del intervalo de 14–27 años, aquellos con información incompleta o respuestas fuera del rango válido en alguno de los instrumentos requeridos para los análisis y, para los análisis comparativos por sexo, las categorías distintas de varón y mujer debido a su reducida frecuencia. Los análisis se realizaron sobre la muestra final de 2.086 participantes mediante R, versión 4.6.1 (R Core Team), con un nivel de significación bilateral de α ≤ .05
La estrategia analítica se estructuró en cuatro fases: descriptivos, comparativos, asociativos y modelización multivariable. Se calcularon medias y desviaciones típicas para las variables sociodemográficas y las puntuaciones de las escalas. En la PS se obtuvieron descriptivos por ítem y subescala (AC y OT) en la muestra total y según sexo y tipo de estudios, así como frecuencias y porcentajes de respuestas elevadas (4–5).
Para examinar las diferencias en phubbing se realizó un MANOVA factorial intersujetos, incluyendo como factores el sexo (varón y mujer) y el tipo de estudios (Secundaria, Bachillerato o Preparatoria, EFTP y Universidad), y como variables dependientes las puntuaciones en Alteración en la comunicación (AC) y Obsesión con el teléfono (OT). La significación multivariada se evaluó mediante la traza de Pillai. Posteriormente se realizaron análisis univariados de seguimiento para AC y OT y, de forma complementaria, un ANOVA factorial con la puntuación total de phubbing como variable dependiente. La homogeneidad de las varianzas se examinó mediante la prueba de Levene. Para las comparaciones específicas entre los cuatro niveles educativos, el supuesto se cumplió para AC y phubbing total, pero no para OT; por ello, para OT se utilizó el ANOVA de Welch. Las comparaciones por pares entre niveles educativos se realizaron mediante Games–Howell, procedimiento adecuado ante heterogeneidad de varianzas y tamaños de grupo desiguales. Se informaron η² parcial para los efectos factoriales y para los contrastes de una vía.
Para analizar las asociaciones entre phubbing y las variables psicoemocionales y tecnológicas se calcularon correlaciones de Pearson entre las puntuaciones de la PS (AC, OT y total) y las dimensiones e indicadores externos considerados. Se calcularon intervalos de confianza del 95 % para los coeficientes de correlación mediante la transformación z de Fisher y se controló el error derivado de comparaciones múltiples mediante el procedimiento FDR de Benjamini–Hochberg.
Finalmente, se ajustó un modelo de regresión lineal múltiple mediante mínimos cuadrados ordinarios (OLS), con la puntuación total de phubbing como variable dependiente e incluyendo sexo, tipo de estudios, edad, dificultades totales (SDQ), autoestima (RSE), regulación emocional interpersonal total (IERQ) y uso problemático de Internet (CIUS) como variables independientes. El estadístico F global del modelo, R² y R² ajustado procedieron del ajuste OLS convencional. Dada la presencia de heterocedasticidad, la inferencia correspondiente a los coeficientes individuales se realizó utilizando errores estándar robustos HC3, a partir de los cuales se obtuvieron los intervalos de confianza del 95 % y las pruebas de significación. Asimismo, se calcularon coeficientes estandarizados para los predictores continuos con el fin de comparar la magnitud de sus asociaciones ajustadas.
Resultados
En relación con el primer objetivo específico (describir el nivel y el patrón de respuesta del phubbing), en la muestra analítica (N = 2086), la puntuación media de phubbing total fue 23.92 (DT = 6.01). Por dimensiones, la media fue 10.43 (DT = 3.16) en Alteración en la comunicación (AC) y 13.49 (DT = 3.80) en Obsesión con el teléfono (OT). La Tabla 1 recoge los valores medios para cada uno de los ítems de la escala, así como las puntuaciones cruzadas por sexo y por tipo de estudios.
Para el segundo objetivo específico (examinar diferencias en la manifestación del phubbing según sexo y tipo de estudios), se realizó un MANOVA factorial intersujetos en el que se incluyeron como factores el sexo, con dos categorías (varón y mujer), y el tipo de estudios, con cuatro categorías (Secundaria, Bachillerato o Preparatoria, EFTP y Universidad), y Alteración en la comunicación (AC) y Obsesión con el teléfono (OT) como variables dependientes.
A continuación, se examinaron los efectos univariados de seguimiento. El tipo de estudios presentó un efecto significativo tanto sobre AC, F(3, 2078) = 3.82, p = .010, como sobre OT, F(3, 2078) = 66.26, p < .001. En cambio, no se observaron efectos significativos del sexo ni sobre AC, F(1, 2078) = 0.09, p = .756, ni sobre OT, F(1, 2078) = 1.40, p = .236.
La interacción entre sexo y tipo de estudios no fue significativa en los análisis univariados de AC, F(3, 2078) = 0.93, p = .422, ni de OT, F(3, 2078) = 2.20, p = .086. Por ello, la interacción multivariada significativa debe interpretarse con cautela, al no poder atribuirse a una dimensión específica.
De forma complementaria, se realizó un ANOVA factorial intersujetos en el que se incluyeron el sexo y el tipo de estudios como factores y la puntuación total de phubbing como variable dependiente. Se observó un efecto significativo del tipo de estudios, F(3, 2078) = 35.70, p < .001. Por el contrario, no fueron significativos el efecto principal del sexo, F(1, 2078) = 0.32, p = .571, ni la interacción entre sexo y tipo de estudios, F(3, 2078) = 1.02, p = .382.
Este patrón se refleja también en la Figura 1, que muestra la distribución del phubbing total según tipo de estudios y sexo.
Las comparaciones post hoc (Tabla 2) mostraron puntuaciones de AC superiores en Universidad frente a Secundaria. En OT, Bachillerato, EFTP y Universidad superaron a Secundaria, y Universidad también a Bachillerato. En phubbing total, Universidad presentó valores superiores a Secundaria, Bachillerato/Preparatoria y EFTP. Las demás comparaciones no fueron significativas.
| Sexo | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Variable | Varones M (DT) | Mujeres M (DT) | F(1. 2078) | p | p | ||
| Alteración en la comunicación (AC) | 10.45 (3.17) | 10.41 (3.15) | 0.09 | .756 | < .001 | ||
| Obsesión con el teléfono (OT) | 13.39 (3.70) | 13.58 (3.90) | 1.40 | .236 | .001 | ||
| Phubbingtotal | 23.84 (5.91) | 23.99 (6.11) | 0.32 | .571 | < .001 | ||
| Tipo de estudios | |||||||
| Variable | Sec. M (DT) | Bach. M (DT) | EFTP M (DT) | Univ. M (DT) | Contraste ómnibus | Comparaciones post hoc significativas | |
| Alteración en la comunicación (AC) | 10.27 (3.35) | 10.21 (2.99) | 10.03 (2.77) | 10.70 (3.06) | F(3. 2082) = 3.65* | .005 | Univ. > Sec.* |
| Obsesión con el teléfono (OT) | 12.23 (3.86) | 13.15 (3.63) | 13.68 (3.35) | 14.72 (3.45) | Welch: F(3. 328.53) = 66.09*** | .088 | Bach. > Sec.*** EFTP > Sec.** Univ.> Sec.*** Univ. > Bach.*** |
| Phubbing total | 22.49 (6.23) | 23.37 (5.74) | 23.71 (5.05) | 25.42 (5.63) | F(3. 2082) = 35.60*** | .049 | Univ.> Sec.*** Univ. > Bachillerato*** Univ. > EFTP* |
En relación con el tercer objetivo específico (analizar si existen asociaciones entre phubbing y diferentes indicadores de ajuste psicoemocional), la puntuación total de phubbing se asoció positivamente con los síntomas emocionales del SDQ, r = .23, p < .001, y con la puntuación total de dificultades emocionales y conductuales, r = .21, p < .001 y el uso problemático de Internet, r = .53, p < .001; y negativamente con la autoestima, r = −.20, p < .001. Tras la corrección FDR de Benjamini–Hochberg, para controlar la tasa de falsos descubrimientos aplicada a 120 correlaciones únicas las asociaciones con problemas con los iguales, conducta prosocial y toma de perspectiva, no fueron estadísticamente significativas. La Figura 2 representa la asociación entre phubbing total y CIUS según sexo.
El modelo de regresión múltiple fue estadísticamente significativo, F(9, 2076) = 113.39, p < .001, y explicó el 33 % de la varianza del phubbing (R² = .330; R² ajustado = .327). El contraste global, R² y R² ajustado procedieron del ajuste OLS convencional. Tras comprobar la existencia de heterocedasticidad, las inferencias sobre los coeficientes individuales se obtuvieron mediante errores estándar robustos HC3. El uso problemático de Internet mostró una asociación positiva y estadísticamente significativa con el phubbing total; asimismo, se observaron asociaciones significativas con la edad y con las dificultades emocionales y conductuales.
| Predictor | b | IC 95% de b | t |
|---|---|---|---|
| Intercepto | 14.00 | [10.48. 17.52] | 7.80*** |
| Sexo (1 = mujer vs. 0 = varón) | 0.05 | [−0.16. 0.26] | 0.46 |
| Secundaria (vs. Universidad) | −0.28 | [−0.89. 0.32] | −0.91 |
| Bachillerato (vs. Universidad) | −0.55 | [−1.06. −0.04] | −2.10* |
| EFTP (vs. Universidad) | −0.34 | [−1.19. 0.50] | −0.80 |
| Edad | 0.20 | [0.03. 0.36] | 2.38* |
| Dificultades totales (SDQ) | 0.06 | [0.01. 0.11] | 2.45* |
| Autoestima (RSE) | −0.04 | [−0.09. 0.00] | −1.76 |
| Regulación emocional interpersonal (IERQ Total) | 0.01 | [−0.01. 0.02] | 1.09 |
| Uso problemático de Internet (CIUS) | 0.27 | [0.25. 0.30] | 23.07*** |
Nota Coeficientes con errores estándar robustos HC3. IC del 95 % calculados a partir de los errores robustos (gl = 2076). El ajuste global OLS fue estadísticamente significativo, F(9, 2076) = 113.39, p < .001, R² = .330 y R² ajustado = .327. Pruebas de heterocedasticidad: BP = 58.99 (gl = 9), p < .001; NCV: = 53.72 (gl = 1), p < .001. Colinealidad: GVIF ajustado ≤ 2.01.
Con errores estándar robustos, el CIUS mostró la asociación independiente de mayor magnitud con el phubbing total (b = 0.27, IC del 95 % [0.25, 0.30], p < .001). También se asociaron significativamente la edad (b = 0.20, IC del 95 % [0.03, 0.36], p = .017) y las dificultades totales del SDQ (b = 0.06, IC del 95 % [0.01, 0.11], p = .015). En el tipo de estudios, solo Bachillerato/Preparatoria difirió de Universidad (b = −0.55, IC del 95 % [−1.06, −0.04], p = .036); las restantes variables no fueron significativas (p ≥ .079).
Discusión
Los resultados muestran que el phubbing es una conducta frecuente en estudiantes adolescentes y jóvenes, que aumenta en la universidad y que se vincula, de forma especialmente consistente, con el UPI y, en menor medida con indicadores de malestar socioemocional y autoestima. En coherencia con la literatura más amplia sobre exposición a pantallas y bienestar en adolescentes, estos resultados sugieren que ciertos patrones de uso digital pueden asociarse con un ajuste menos favorable (; ), y parecen apoyar la interpretación del phubbing como un fenómeno complejo en el que convergen procesos de autorregulación tecnológica, funcionamiento socioemocional y hábitos digitales cotidianos. Más que constituir un comportamiento aislado, los datos apuntan a que forma parte de un patrón de uso desadaptativo de la tecnología que repercute en la interacción presencial y en la experiencia educativa. Además, la centralidad del UPI es consistente con evidencias previas en adolescentes españoles (). Estos resultados invitan a interpretar el phubbing como un fenómeno con relevancia no solo tecnológica o psicológica, sino también claramente educativa, por su potencial impacto sobre la experiencia cotidiana del alumnado.
En relación con el primer objetivo (describir el nivel y el patrón de respuesta del phubbing), los descriptivos por ítem y la proporción de respuestas altas (4–5) sugieren una elevada presencia cotidiana de conductas asociadas a la obsesión por el teléfono, especialmente mantener el teléfono al alcance y consultarlo al despertar. En cambio, las respuestas elevadas fueron menos frecuentes en los ítems vinculados con interferencia social o malestar por no disponer del dispositivo. Este patrón coincide con estudios que señalan altas prevalencias de phubbing en población estudiantil (; )con trabajos sobre hábitos de uso del smartphone (). Estos hallazgos sugieren que el phubbing forma parte de las rutinas diarias de interacción y atención en diferentes etapas educativas, con posibles efectos sobre la atención compartida, la presencia interpersonal y la participación académica.
Respecto al segundo objetivo (examinar diferencias en la manifestación del phubbing según sexo y tipo de estudios), los análisis factoriales mostraron que el tipo de estudios se asocia con diferencias en phubbing (AC, OT y puntuación total), mientras que no se hallaron diferencias robustas por sexo ni en el contraste ómnibus ni en el modelo factorial. Este patrón coincide con la literatura que describe resultados inconsistentes en las diferencias por sexo y edad, y con estudios que encuentran niveles similares entre mujeres y varones (). En cambio, el incremento del phubbing en universitarios es congruente con otras investigaciones pese a la heterogeneidad entre países y muestras (; ; ). Desde una perspectiva psicoeducativa, este patrón destaca la necesidad de atender a los hábitos de uso del móvil en etapas formativas superiores, donde una mayor autonomía puede coexistir con dinámicas de hiperconectividad que repercuten en la autorregulación, la interacción presencial y la implicación académica.
En cuanto al análisis de asociaciones entre phubbing y diferentes indicadores de ajuste psicoemocional (tercer objetivo), las correlaciones muestran que el phubbing se asocia positivamente con dificultades emocionales y conductuales (SDQ) y, de forma más marcada, con el uso problemático de Internet (CIUS), además de relacionarse negativamente con la autoestima. Este patrón coincide con estudios que vinculan el phubbing con vulnerabilidades psicoemocionales y con usos tecnológicos disfuncionales, como la adicción a redes sociales o problemas asociados a Internet (; ). También encaja con investigaciones sobre correlatos psicosociales y rasgos vinculados al phubbing () así como con modelos que destacan mecanismos motivacionales como el FoMO y ciertos rasgos de personalidad (). La relación con dificultades emocionales y conductuales resulta especialmente relevante por su impacto en el bienestar y el rendimiento en adolescentes (). En el ámbito educativo, estas asociaciones subrayan que el phubbing puede actuar no solo como conducta digital, sino como una señal ligada al bienestar del alumnado, a su ajuste cotidiano y a la calidad de sus relaciones. Los resultados sugieren que el phubbing puede funcionar como un indicador de desajuste tecnológico y, a la vez, como una conducta que co-ocurre con malestar o dificultades de autorregulación socioemocional, aportando información útil para comprender patrones de adaptación educativa donde convergen hábitos digitales, malestar emocional y dificultades de regulación interpersonal.
Finalmente, en relación con el cuarto objetivo (estimar un modelo multivariable para identificar factores predictores del phubbing total a partir de variables sociodemográficas, psicoemocionales y tecnológicas), el principal hallazgo del modelo multivariable fue la estrecha asociación existente entre el uso problemático de Internet y el phubbing, incluso tras controlar conjuntamente las variables sociodemográficas y psicoemocionales. Este resultado muestra que el UPI mantiene una asociación independiente con el phubbing dentro del modelo ajustado (; ), así como con la validación española de la Escala de Phubbing, en la que la adicción a Internet, la intrusión de Facebook y el miedo a perderse algo se relacionaron significativamente con esta conducta (Blanca & Bendayan, 2018). También coincide con investigaciones realizadas en población estudiantil española que han encontrado asociaciones positivas entre phubbing y uso problemático de Internet, junto con relaciones negativas con la autoestima. La capacidad explicativa del modelo, próxima a un tercio de la varianza, respalda una interpretación multifactorial del fenómeno. En este marco, el uso problemático de Internet mantuvo una asociación independiente con el phubbing tras considerar conjuntamente las restantes variables incluidas en el modelo. Dado el carácter transversal del estudio, estos resultados deben interpretarse como asociaciones ajustadas y no como evidencia de precedencia temporal o causalidad.
Estos hallazgos apuntan a la necesidad de intervenciones preventivas que vayan más allá de la mera restricción del dispositivo e incluyan: a) educación digital orientada a hábitos saludables, b) estrategias de autorregulación atencional y gestión del tiempo de pantalla, y c) acciones de promoción del bienestar socioemocional. El vínculo hallado entre phubbing y el uso problemático de Internet sugiere que las medidas más eficaces serán aquellas que aborden de forma amplia los patrones de uso tecnológico, incorporando competencias para un manejo funcional, consciente y socialmente responsable de las TIC. Son actuaciones que pueden integrarse en planes de acción tutorial, programas de convivencia, iniciativas de bienestar emocional y propuestas de alfabetización digital para favorecer un uso más consciente, autorregulado y respetuoso del teléfono móvil. Asimismo, los resultados respaldan considerar el phubbing como una conducta relevante en la prevención psicoeducativa, dado su potencial impacto en la atención, la interacción presencial y la calidad de la convivencia en los contextos formativos.
El estudio presenta varias limitaciones. Su diseño transversal y el uso de autoinformes impiden establecer causalidad y pueden introducir sesgos; el muestreo por conveniencia limita la generalización de los resultados; y el tamaño diferencial entre subgrupos aconsejan cautela, pese a los análisis de robustez. Futuras investigaciones deberían incorporar diseños longitudinales, medidas más objetivas del uso del dispositivo y variables contextuales (como clima de aula, convivencia y participación) para precisar la relevancia psicoeducativa del phubbing.
En conclusión, el phubbing se perfila como un fenómeno asociado tanto a patrones de uso tecnológico como al ajuste psicoemocional del alumnado. Los resultados, obtenidos en una amplia muestra española de distintos niveles educativos, apoyan estrategias preventivas que integren educación digital, autorregulación y bienestar socioemocional. Su abordaje puede contribuir a promover un uso más responsable de la tecnología y una interacción presencial de mayor calidad en los contextos educativos.
Referencias
1
ANSHARI, Muhammad; ALAS, Yabit; HARDAKER, Glenn; JAIDIN, J. Halida; SMITH, Mark; & AHAD, Annie D. (2016). Smartphone habit and behavior in Brunei: Personalization, gender, and generation gap. Computers in Human Behavior 64, 719-727. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.07.063
3
BITAR, Zeinab; HALLIT, Souheil; KHANSA, Wael; & OBEID, Sahar (2021). Phubbing and temperaments among young Lebanese adults: The mediating effect of self-esteem and emotional intelligence. BMC Psychology 9(1), Artículo 87. https://doi.org/10.1186/s40359-021-00594-7
4
BŁACHNIO, Agata; & PRZEPIORKA, Aneta (2019). Be aware! If you start using Facebook problematically you will feel lonely: Phubbing, loneliness, self-esteem, and Facebook Intrusion. A cross sectional study. Social Science Computer Review37(2), 270-278. https://doi.org/10.1177/0894439318754490
5
BŁACHNIO, Agata; PRZEPIÓRKA, Aneta; GORBANIUK, Oleg; BENDAYAN, Rebecca; MCNEILL, Monika; ANGELUCI, Alan; ABREU, Ana Maria; BEM EZRA, Menachem; BENVENUTI, Martina; BLANCA, Maria J.; BRKLJACIC, Tihana; ČUŠ BABIĆ, Nenad; GORBANIUK, Julia; HOLDOŠ, Juraj; IVANOVA, Ana; KARADAĞ, Engin; MALIK, Sadia; MAZZONI, Elvis; MILANOVIC, Anita; ... & YU, Shu (2021). Measurement invariance of the Phubbing Scale across 20 countries. International Journal of Psychology56(6), 885-894. https://doi.org/10.1002/ijop.12790
6
BURNS, Mary (2021). Technology in Education: Background Paper for 2023 Global Education Monitoring Report Technology in education. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). https://www.unesco.org/gem-report/en/publication/technology
7
CAPILLA, Estefanía; ISSA, Tomayess; GUTIÉRREZ, Prudencia; & CUBO, Sixto (2021). A descriptive literature review of phubbing behaviors. Heliyon7(5), Artículo e07037. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07037
8
CEBOLLERO-SALINAS, Ana; BAUTISTA-ALCAINE, Pablo; ÍÑIGUEZ-BERROZPE, Tatiana; & ELBOJ-SASO, Carmen (2022). ¿Te importaría prestarme atención? El Phubbing en la adolescencia como reto educativo en la convivencia digital y presencial. Revista Complutense de Educación33(4), 601-610. https://doi.org/10.5209/rced.76360
9
CEBOLLERO-SALINAS, Ana; CANO-ESCORIAZA, Jacobo; & OREJUDO, Santos (2022). Are emotional ecompetencies a protective factor against habitual digital behaviors (media multitasking, cybergossip, phubbing) in spanish students of secondary education? Computers and Education 181, Artículo 104464. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104464
10
CHOTPITAYASUNONDH, Varoth; & DOUGLAS, Karen M. (2016). How «phubbing» becomes the norm: The antecedents and consequences of snubbing via smartphone. Computers in Human Behavior63, 9-18. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.018
11
DAVEY, Sanjeev; DAVEY, Anuradha; RAGHAV, SantoshK; SINGH, JaiV; SINGH, Nirankar; BLACHNIO, Agata; & PRZEPIÓRKAA, Aneta (2018). Predictors and consequences of «Phubbing» among adolescents and youth in India: An impact evaluation study. Journal of Family and Community Medicine25(1), 35-42. https://doi.org/10.4103/jfcm.JFCM_71_17
12
DAVID, Meredith E.; & ROBERTS, James A. (2017). Phubbed and alone: Phone snubbing, social exclusion, and attachment to social media. Journal of the Association for Consumer Research2(2), 155-163. https://doi.org/10.1086/690940
13
D’OREY, María; SÁEZ-SUANES, Gema P.; ÁLVAREZ-COUTO, María; & HOFMANN, Stephan G. (2023). A spanish adaptation and validation of the Interpersonal Emotion Regulation Questionnaire. Environment and Social Psychology8(2), Artículo 1697. https://doi.org/10.54517/esp.v8i2.1697
14
ESCALERA-CHÁVEZ, Milka Elena; GARCÍA-SANTILLÁN, Arturo; & MOLCHANOVA, Violeta S. (2020). Phubbing behavior: Is there a gender difference in college students? European Journal of Contemporary Education9(3), 546-551. https://doi.org/10.13187/ejced.2020.3.546
15
GARCIA, Miguel A.; LERMA, Marcos; PEREZ, Mariany Gainza; MEDINA, Kevin Sandoval; RODRIGUEZ-CRESPO, Andrea; & COOPER, Theodore V. (2024). Psychosocial and personality trait associates of phubbing and being phubbed in hispanic emerging adult college students. Current Psychology43(6), 5601-5614. https://doi.org/10.1007/s12144-023-04767-y
16
KARADAǦ, Engin; TOSUNTAŞ, Şule Betül; ERZEN, Evren; DURU, Pinar; BOSTAN, Nalan; ŞAHIN, Berrak Mizrak; ÇULHA, Ilkay; & BABADAǦ, Burcu (2015). Determinants of phubbing, which is the sum of many virtual addictions: A structural equation model. Journal of Behavioral Addictions4(2), 60-74. https://doi.org/10.1556/2006.4.2015.005
17
MARTÍN-ALBO, José; NÚÑEZ, Juan L.; NAVARRO, José G.; & GRIJALVO, Fernando (2007). The Rosenberg Self-Esteem Scale: Translation and validation in university students. The Spanish Journal of Psychology 10(2), 458-467. https://doi.org/10.1017/S1138741600006727
18
MEDINA-MORALES, Gladys del Carmen; & VILLALÓN-HERNÁNDEZ, Raquel (2023). Estudio de la prevalencia del phubbing durante clases ocasionado por el uso de apps. Alteridad18(1), 59-69. https://doi.org/10.17163/alt.v18n1.2023.05
19
MEIRINHOS, Manuel (2015). Os desafios educativos da geração Net. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación, Vol. Extr.(13), 125-129. https://doi.org/10.17979/reipe.2015.0.13.453
20
NAZIR, Thseen; & BULUT, Sefa (2019). Phubbing and what could be Its determinants: A dugout of literature. Psychology 10(6), 819-829. https://doi.org/10.4236/psych.2019.106053
21
Organización de las Naciones Unidas (2015). Transformar nuestro mundo: La Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible. https://sdgs.un.org/es/2030agenda
22
ORTUÑO-SIERRA, Javier; FONSECA-PEDRERO, Eduardo; INCHAUSTI, Félix; & SASTRE-RIBA, Silvia (2016). Evaluación de dificultades emocionales y comportamentales en población infanto-juvenil: El Cuestionario de Capacidades y Dificultades (SDQ). Papeles del psicólogo 37(1), 14-26. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77844204003
23
ORTUÑO-SIERRA, Javier; PÉREZ-SÁENZ, Julia; MASON, Oliver; PÉREZ DE ALBENIZ, Alicia; & FONSECA PEDRERO, Eduardo (2024). Uso Problemático de Internet en adolescentes: Validación en español de la Escala de Uso Compulsivo de Internet (CIUS). Adicciones 36(3), 247-256. https://doi.org/10.20882/adicciones.1801
24
PALENZUELA-LUIS, Natacha; DUARTE-CLÍMENTS, Gonzalo; GÓMEZ-SALGADO, Juan; RODRÍGUEZ-GÓMEZ, José Ángel; & SÁNCHEZ-GÓMEZ, María Begoña (2022). Questionnaires assessing adolescents’ self-concept, self-perception, physical activity and lifestyle: A systematic review. Children 9(1), Artículo 91. https://doi.org/10.3390/children9010091
25
RAMA-GARRIDO, Lucía; REY-MUIÑOS, Pilar; ESTÉVEZ, Iris; & GONZÁLEZ-SANMAMED, Mercedes (2026). El fenómeno del «phubbing» en alumnado universitario: Un estudio exploratorio. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación 13(1), Artículo e12627. https://doi.org/10.17979/reipe.2026.13.1.12627
26
RIAL, Antonio; GOLPE, Sandra; GÓMEZ, Patricia; & BARREIRO, Carmen (2015). Variables asociadas al uso problemático de Internet entre adolescentes. Health and Addictions/Salud y Drogas15(1), 25-38. https://doi.org/10.21134/haaj.v15i1.223
27
SÁNCHEZ-GARCÍA, María Angeles; LUCAS-MOLINA, Beatriz; FONSECA-PEDRERO, Eduardo; PÉREZ-ALBÉNIZ, Alicia; & PAINO, Mercedes (2018). Dificultades emocionales y comportamentales en la adolescencia: Relación con bienestar emocional, afecto y rendimiento académico. Anales de Psicología 34(3), 482-489. https://doi.org/10.6018/analesps.34.3.296631
28
SHAHIBI, Mohd Sazili; & RUSLI, Ku Nur Khafidhah Ku (2017). The influence of Internet usage on student’s academic performance. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences 7(8), 873-887. https://doi.org/10.6007/IJARBSS/v7-i8/3301
29
SOLMI, Marco; RADUA, Joaquim; OLIVOLA, Miriam; CROCE, Enrico; SOARDO, Livia; SALAZAR DE PABLO, Gonzalo; IL SHIN, Jae; KIRKBRIDE, James B., JONES, Peter; HAN KIM, Jae; YEOB KIM, Jong; CARVALHO, Andrè F.; SEEMAN, Mary V.; CORREL, Cristoph U. & FUSAR-POLI, Paolo (2022). Age at onset of mental disorders worldwide: Large-scale meta-analysis of 192 epidemiological studies. Molecular Psychiatry 27(1), 281-295. https://doi.org/10.1038/s41380-021-01161-7
30
TWENGE, Jean M.; & CAMPBELL, W. Keith (2018). Associations between screen time and lower psychological well-being among children and adolescents: Evidence from a population-based study. Preventive Medicine Reports12, 271-283. https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2018.10.003
31
VILLAFUERTE-GARZÓN, Cristian Moises; & VERA-PEREA, María (2018). Phubbing y género en un sector académico en Quito: Uso, abuso e interferencia de la tecnología. Convergencia Revista de Ciencias Sociales (79), 1-19. https://doi.org/10.29101/crcs.v0i79.9156