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Introducción
Dentro del campo de la psicología social, uno de los temas que ha recibido más atención de los investigadores es el apoyo social, esto se debe a su influencia en distintos aspectos de la vida del individuo, incluido el bienestar subjetivo. El apoyo social se define como el grado en que una persona siente que cuidan de ella, que es estimada y que forma parte de una red de personas que se preocupan de su bienestar (Barra, 2004). Otros elementos importantes del concepto son aquellos relacionados con la calidad del apoyo social existente, es decir, su valoración subjetiva y su disponibilidad (apoyo percibido vs. apoyo recibido), el tipo de apoyo recibido (instrumental, informativo y socioemocional) y el grado de satisfacción de la persona que lo recibe (Vega & González, 2009). El apoyo social obedece, fundamentalmente, a las motivaciones y expectativas de quien provee y de quien recibe el apoyo, así como a la naturaleza de la relación entre las partes y la situación en la que ocurre el intercambio de apoyo (Sarason et al., 1983).
Por sus características, el apoyo social es reconocido como un factor determinante en la salud de los individuos (Organización Mundial de la Salud [OMS], 2003); además, es uno de los conceptos más comunes en la literatura que existe sobre trauma, pues se ha evidenciado que es un elemento efectivo para afrontar, mediante esfuerzos cognitivos y conductuales, situaciones evaluadas como potencialmente amenazantes o estresantes (Barra, 2004). Se han documentado los efectos protectores directos que el apoyo social tiene sobre la salud y el bienestar de las personas, así como sus alcances amortiguadores en procesos patológicos o de malestar (Mosqueda et al., 2015). En este sentido, el apoyo social se ha reconocido como una variable externa que posee la capacidad de mejorar el bienestar subjetivo (Diener, 2009).
El bienestar subjetivo (BS) hace referencia al sentido de felicidad o bienestar, es una percepción subjetiva que posee la persona de su vida o de una faceta de esta (Sánchez-Cánovas, 2013). Este constructo da cuenta de la evaluación que cada persona hace de su propia vida en su totalidad o de alguna de sus facetas. Al igual que el apoyo social, el BS ha suscitado interés en los estudios psicológicos desde hace algunas décadas, produciendo notables avances en su conocimiento y llevando al desarrollo de distintos modelos de estudio. Uno de ellos es el modelo de la estructura tridimensional que considera medidas de afecto positivo, afecto negativo y satisfacción con la vida (Diener, 2009).
La satisfacción es el componente cognitivo del BS y se define como el sentimiento de bienestar de un individuo en relación consigo mismo y su propia vida. Por su parte, el balance afectivo hace hincapié en la importancia de las experiencias emocionales. A través de este modelo se ha podido reconocer el apoyo social como un claro factor de influencia causal en el bienestar subjetivo en diferentes contextos y poblaciones (Laino, 2023; Rodríguez-Hernández, 2019; Rodríguez-Hernández et al., 2020).
Apoyo social en línea y bienestar subjetivo
El enfoque tradicional del apoyo social refiere a las relaciones cara a cara de manera física; sin embargo, el apoyo social también ocurre mediante el uso de internet, teniendo un impacto significativo en los comportamientos de búsqueda de apoyo al proveer de elementos socio-psicológicos para mantener la salud mental y emocional ante los desafíos y frustraciones cotidianas (Rodríguez-Hernández et al., 2022; Wright et al., 2011). El apoyo social en línea o electrónico, sucede a través de la interacción en redes sociodigitales, las cuales, además de ser una herramienta para informar y compartir información, se usan para recibir y dar soporte emocional e instrumental a personas que no siempre forman parte del círculo de relaciones sociales (Maier et al., 2014; Pasquel-López & Valerio-Ureña, 2021). Este tipo de apoyo es relativamente sencillo y fácil de encontrar a través de espacios en línea (correo electrónico, chats, mensajería instantánea). El uso de redes sociales ha facilitado la conexión social de forma eficiente pues ofrece una alta probabilidad de que los usuarios se sientan integrados a ciertos grupos o comunidades, sin embargo, promueven una demanda constante de apoyo social cuando actúan como un mecanismo principal o exclusivo para aliviar el estrés, la soledad, la depresión y la ansiedad, puesto que pueden llegar a generar inconvenientes en la vida cotidiana (Dongliotti et al., 2020; Ochoa & Barragán, 2022; Rodríguez-Hernández et al., 2022).
Se ha identificado que la interacción con alguna red social virtual contribuye en la formación de hábitos y comportamientos que favorecen el bienestar subjetivo. En el caso de los adultos mayores, se ha podido constatar que el solo hecho de interactuar mediante computadora o internet genera en estas personas cambios positivos en su bienestar al sentirse comunicados con otros, aun cuando la interacción no se desarrolle de forma presencial o cara a cara (Castro-Morales & Corredor-Aristizábal, 2016). En los adultos emergentes el uso extensivo de redes sociales tiene efectos directos e indirectos en el bienestar subjetivo, toda vez que el uso de redes sociales y servicios de transmisión de información ayuda a conectarse y construir redes de apoyo social, lo cual tiene un efecto significativo en su bienestar psicosocial (Fernandes et al., 2021; Valerio & Serna, 2018; Zhou & Zhang, 2019).
No obstante, otros estudios han reportado que el aumento de tiempo en pantalla se asocia con un menor bienestar y mínimos efectos positivos en la salud mental (Odgers & Jensen, 2020). Incluso, se ha evidenciado que el aumento de tiempo en pantalla interfiere con las interacciones sociales cara a cara, con el aumento de sentimientos de soledad y con el impacto negativo en el bienestar emocional y en la satisfacción con la vida (Chnaider et al., 2022; Colley et al., 2020; Stieger et al., 2021). Otros estudios reportan que el bienestar no se relaciona con la frecuencia de conexión a internet, aunque la frecuencia de conexión sí se relaciona con el tipo de actividades realizadas en la red, por ejemplo, leer lo que otros postean, postear comentarios, crear y subir videos, seguir y compartir links de sitios de internet, así como comprar productos y servicios (Dogliotti et al., 2020). En cuanto a la cantidad de tiempo que se pasa en este tipo de herramientas, se ha encontrado que esto no tiene relación con el bienestar, ni con la felicidad de los usuarios que se sienten socialmente desconectados y solos (Arampatzi et al., 2018).
Lo expuesto revela una relación poco clara entre el apoyo social en línea (o apoyo electrónico) y el bienestar subjetivo, toda vez que la información sobre el impacto del apoyo social obtenido a través de redes sociodigitales en el BS es discordante y módica, más aún cuando la evolución tecnológica y el aumento de acceso a internet está transformando la forma de consumir medios digitales de comunicación y, con ello, la forma de relacionarnos con los otros. En México, desde que las redes sociales irrumpieron de manera masiva en la primera década del milenio, la comunicación ha cambiado, pues estas herramientas son parte fundamental de la vida cotidiana de la mayoría de los mexicanos, ya que al menos el 70% de la población usa regularmente redes sociales. Las redes más populares son: Facebook (93%), WhatsApp (92%), Instagram (80%), Facebook Messenger (79%), TikTok (76%) y Twitter (ahora X) (53%), el uso de estas se da con mayor frecuencia entre jóvenes, aunque todos los grupos etarios dicen usarlas. También se reporta que la razón más popular de uso es permanecer en contacto con amigos y familia (DataReportal, 2024). Algunas fuentes señalan que los hombres hacen mayor uso de ellas (51.3%) que las mujeres (50.9%) (Instituto Federal de Telecomunicaciones [IFT], 2019).
En este sentido, los objetivos de este estudio son: 1) Identificar y describir diferencias por sexo, edad y estado civil en cuanto al BS, e-support y apoyo social y 2) diseñar y evaluar un modelo explicativo del efecto del e-support en el bienestar subjetivo durante un periodo en que se estableció aislamiento social en la sociedad mexicana por emergencia sanitaria. Se hipotetiza que el efecto directo más relevante en el modelo explicativo en población mexicana será el ejercido por el apoyo social a través del uso de redes en espacios digitales dado el uso masivo de tecnologías e internet.
Materiales y métodos
La presente investigación corresponde a un estudio no experimental, ex post facto, retrospectivo y transversal. Se recuperaron datos de la Encuesta de Bienestar Autorreportado (ENBIARE) (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2021), por ser el medio operativo que se utiliza en México para conocer sobre el bienestar de las personas y el progreso social bajo los lineamientos emitidos por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos ([OCDE], 2014). Los factores esenciales que considera la ENBIARE son en términos de condiciones materiales de vida (empleo, ingresos, vivienda) y calidad de vida (comunidad, educación, equilibrio laboral-personal, medio ambiente, participación ciudadana, salud, satisfacción ante la vida y seguridad).
Los ítems y las opciones de respuesta de la ENBIARE se presentan en la Tabla 1. Esta encuesta fue respondida únicamente por personas mayores de edad, otorgando previo consentimiento informado. La muestra fue de 31 116 participantes y estuvo conformada por hombres (51%) y mujeres (49%) entre los 18 y 90 años, con un promedio de edad de 39 años (53% solteros y 47% casados). El esquema de muestreo fue probabilístico, estratificado, trietápico y por conglomerados1.
Tabla 1 Medidas de tendencia central y frecuencias de las variables en estudio.
| ENBIARE | Ítem | Media | DE |
| Bienestar Subjetivo (BS) | Podría decirme qué tan satisfecho se encuentra con su vida actualmente | 8.42 | 1.81 |
| Emociones positivas | 7.85 | 1.80 | |
| Emociones negativas | 2.20 | 2.26 | |
| Apoyo social en línea (uso de redes sociodigitales) | ¿En cuál(es) red(es) social(es) de Internet, mantiene contacto y/o expresa y recibe opiniones? | ||
| 2.48 | 1.44 | ||
| 1.18 | 0.62 | ||
| 1.34 | 0.88 | ||
| 3.39 | 1.61 | ||
| Tik Tok | 1.22 | 0.74 | |
| Apoyo social (redes personales) | ¿Durante los últimos 30 días, se reunió en más de una ocasión con? | ||
| Vecinos | 1.69 | 0.98 | |
| Iglesia | 1.66 | 1.10 | |
| Escuela | 1.56 | 0.97 | |
| Deportivas | 1.60 | 1.09 | |
| Trabajo | 2.04 | 1.28 | |
| Familiares | 3.32 | 1.29 | |
| Pareja | 1.79 | 1.17 | |
| Amigos | 1.89 | 1.14 | |
Nota. Para BS rango 0-10; para apoyo social en línea y apoyo social (redes personales) rango 1-5.
Fuente: Elaboración propia.
Procedimiento
Se realizaron análisis descriptivos y comparaciones por sexo, estado civil y edad, para lo cual se realizaron pruebas t de student y Anova. A partir de los resultados obtenidos de la correlación bivariada, se realizó un análisis de regresión lineal múltiple para identificar la relación entre las posibles variables explicativas y la variable criterio o dependiente (BS). Se utilizó el modelo stepwise con la finalidad de buscar de entre todas las posibles variables explicativas aquellas que más y mejor explicaran la variable criterio sin que ninguna de ellas fuera combinación lineal de las restantes. Con los datos obtenidos del análisis de regresión, se realizó un análisis de sendero (path analysis) para evaluar el ajuste del modelo teórico propuesto. Cabe aclarar que con este método no se pretende probar causalidad, sino apoyo en la selección o deducción entre hipótesis causales (Pérez et al., 2013). La normalidad multivalente del modelo se verificó mediante el coeficiente de Mardia; el método de estimación fue de mínimos cuadrados ponderados (WLS, por sus siglas en inglés). Se analizaron los siguientes índices para determinar el ajuste del modelo: la prueba x2 de bondad de ajuste (p > 0.05, indica un ajuste adecuado), la relación x2/gl (< 3), el índice de ajuste comparativo (CFI) (> 0.95), el índice de bondad de ajuste (GFI) (> 0.90) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA, por sus siglas en inglés) (< 0.05) (Kline, 2015). Se utilizó el programa AMOS versión 22.
Resultados
En la Tabla 1 se presentan las medidas de tendencia central y de frecuencia de las variables en estudio. Se aprecia que los participantes reportan tener un alto nivel de BS, así como de emociones positivas. Las redes sociales más utilizadas fueron Facebook y WhatsApp. Si bien se llevaron a cabo reuniones presenciales de forma mínima, las reuniones familiares y de trabajo se realizaron con más frecuencia, además de reconocerse a la familia como principal red de apoyo.
Mediante la prueba t de student para muestras independientes, solo se identificaron diferencias por sexo en cuanto a llevar a cabo reuniones religiosas (t = 2.22, p = 0.02). Se aprecia que los hombres asistieron a un mayor número de reuniones religiosas (M = 1.72, DE = 1.17) que las mujeres (M = 1.56, DE = 0.99). Por estado civil, se identificaron diferencias en el uso de dos redes sociales: en cuanto a WhatsApp (t = 1.94, p = 0.05), los solteros hicieron mayor uso de esta (M = 3.46, DE = 1.61) que los casados (M = 3.26, DE = 1.16), mientras que en Tik Tok (t = 2.18, p = 0.02) los casados la usaron más (M = 1.28, DE = 0.83) que los solteros (M = 1.17, DE = 0.68). Para conocer diferencias por grupo de edad, se realizó un análisis Anova y se identificó diferencia solo en reuniones con vecinos en adultos de 25 a 44 años (F = 4.48, p = 0.04); no se identificaron diferencias en cuanto a otros grupos poblacionales.
Posteriormente, se realizó un análisis de correlación con todas las variables en estudio, para lo cual se desagregó la variable Apoyo social a través de redes personales en cada uno de los elementos que la conforman, para tener más comprensión de los patrones y tendencias de cada uno de ellos. También se creó la variable apoyo social en línea a partir de la suma del uso de las distintas redes sociodigitales y el promedio de estas, para expresar de mejor manera el apoyo social en línea o electrónico a través de la interacción en redes sociodigitales (Maier et al., 201; Pasquel-López & Valerio-Ureña, 2021).
En la Tabla 2 se presentan los índices de correlación, los cuales son significativos para todas las variables. Se identifican correlaciones bajas positivas entre el BS y el uso de redes sociodigitales (0.14), reuniones con vecinos (0.10), reuniones en la iglesia (0.09), reuniones en la escuela (0.05), reuniones deportivas (0.05), reuniones de trabajo (0.06), reuniones familiares (0.01), reuniones de pareja (0.07) y reuniones con amistades (0.08). Los resultados revelan relaciones positivas entre las variables en estudio; es decir, en la medida que una crece, la otra también lo hace, aun cuando las relaciones sean débiles. También, cabe hacer notar que el apoyo social en línea solo correlacionó positivamente con el apoyo social de amigos, lo cual, sin duda, resultaría interesante considerar.
Tabla 2 Correlaciones de las variables en estudio.
| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | ||
| B | B | 0.14** | |||||||||
| C | C | 0.13** | -0.12** | ||||||||
| D | D | 0.10 | -0.03** | 0.07 | |||||||
| E | E | 0.05** | -0.15** | 0.07 | 0.25** | ||||||
| F | F | 0.09 | -0.05** | 0.03** | 0.15** | 0.18* | |||||
| G | G | 0.05** | -0.18** | 0.07** | 0.01 | 0.03** | 0.01 | ||||
| H | H | 0.06** | -0.10** | 0.11** | 0.07** | 0.04** | 0.04** | 0.26** | |||
| I | I | 0.01 | -0.03** | 0.05** | 0.03** | 0.01 | 0.03** | 0.07** | 0.08** | ||
| J | J | 0.07** | -0.18** | 0.08** | 0.01 | 0.06** | 0.06** | 0.12** | 0.09** | 0.21** | |
| K | K | 0.08** | 0.09** | -0.11** | -0.05** | -0.05** | -0.01* | -0.11** | -0.15** | -0.03** | -0.07** |
Nota. A = Bienestar subjetivo, B = apoyo social en línea, C = Apoyo social total, D = Apoyo social de vecinos, E = Apoyo social de compañeros de iglesia, F = Apoyo social de compañeros de escuela, G = Apoyo social en deportes, H = Apoyo social de compañeros de trabajo, I = Apoyo social de familiares, J = Apoyo social de pareja, K = apoyo social de amigos.
** p < 0.01; * p < 0.05.
Fuente: Elaboración propia.
En la Tabla 3 se muestran los predictores del BS que se obtuvieron mediante un análisis de regresión múltiple a partir de las correlaciones obtenidas. El mejor modelo explicó el 19% de la varianza (R2 = 19.01; F = 138.06, p < 0.001). Los predictores del modelo de regresión fueron: el uso de redes a través de espacios en línea, tener reuniones familiares, tener reuniones de pareja y tener reuniones de trabajo.
Tabla 3 Predictores del bienestar subjetivo obtenidos en el análisis de regresión múltiple.
| Predictores | Beta | Beta Estándar | T | p |
| Uso de redes sociodigitales | 0.29 | 0.20 | 16.358 | 0.000 |
| Reuniones familiares | 0.14 | 0.16 | 12.861 | 0.004 |
| Reuniones c/pareja | 0.14 | 0.15 | 12.122 | 0.013 |
| Reuniones de trabajo | 0.05 | 0.05 | 4.102 | 0.046 |
Nota. R 2 = 19.01; gl = 4.
Fuente: Elaboración propia.
La Figura 1 muestra el modelo del apoyo social sobre el BS, para lo cual se realizó un análisis de senderos y se comprobó la normalidad multivariante con el coeficiente de Mardia, el cual fue de 2.03. Todos los pesos de regresión fueron altamente significativos (p < 0.001), y sus índices de ajuste fueron adecuados: x2 = 4.11, p > 0.05, x2/gl (< 3), CFI = 0.01, GFI = 0.85 y el RMSEA = 0.19 (Kline, 2015).
Discusión
Los resultados mostraron que los participantes en este estudio tienen un nivel alto de BS y hacen uso frecuente de redes sociodigitales, entre las que sobresalen WhatsApp y Facebook. Los solteros hacen mayor uso de WhatsApp, mientras que los casados usan mayormente Tik Tok, tal y como lo reporta el DataReportal (2024) y el IFT (2019), lo cual coincide con estudios que señalan que los adultos emergentes hacen uso extensivo de redes sociales con efectos directos e indirectos en su BS, toda vez que el uso de redes sociales ayuda a conectarse y desarrollar redes de apoyo social (Fernandes et al., 2021; Valerio & Serna, 2018; Zhou & Zhang, 2019).
Se identificó que los jóvenes adultos llevan a cabo un mayor número de reuniones con amigos y los hombres realizan un mayor número de reuniones religiosas que las mujeres. También se identificaron relaciones positivas entre el BS y las relaciones cara a cara, a través de reuniones vecinales, reuniones escolares, reuniones deportivas, reuniones familiares, reuniones con amigos, reuniones de pareja y reuniones de iglesia, corroborándose que el apoyo social se obtiene de formas diversas, generando efectos protectores sobre la salud y el bienestar de las personas (Diener, 2009; Mosqueda et al., 2015). Resalta el hecho de que el apoyo social en línea solo correlacionó positivamente con el apoyo social por parte de amigos, al ser personas con las que se establece un vínculo de afecto, apoyo, cuidado y proximidad física de manera voluntaria y recíproca. Este tipo de relación se basa en valores como la confianza, el respeto, la empatía, la lealtad, la sinceridad y el compromiso. Los amigos pueden brindar apoyo emocional y social, lo que ayuda a mejorar la salud física y mental (Barra, 2004; Mosqueda et al., 2015; OMS, 2003). Este dato coincide con la razón más popular del uso de redes sociodigitales, que es permanecer en contacto principalmente con amigos (DataReportal, 2024).
El modelo teórico identificado para explicar el efecto del apoyo social en línea en el BS muestra que el BS se asocia directamente con el uso de redes sociodigitales, tal y como se ha reportado en diversos estudios (Castro-Morales & Corredor-Aristizábal, 2016; Fernandes et al., 2021; Valerio & Serna, 2018; Zhou & Zhang, 2019), así como con las reuniones familiares, reuniones de pareja y reuniones de trabajo. También se identifica que el BS tiene relaciones indirectas con las relaciones de trabajo, las relaciones de pareja y las relaciones familiares, lo que evidencia que también se obtiene apoyo social "tradicional", es decir, a través de relaciones cara a cara, principalmente con los ámbitos más cercanos como los familiares y laborales. Asimismo, se aprecian relaciones indirectas entre las relaciones de trabajo, las relaciones de pareja y las relaciones familiares con el uso de las redes, en otras palabras, el uso de las redes sociodigitales facilita la conexión social (Acevedo et al., 2021).
Si bien los resultados obtenidos permiten confirmar la hipótesis planteada en este estudio, pues claramente se aprecia que el efecto directo más relevante en el modelo explicativo de BS está dado por el apoyo social en línea a través del uso de redes sociodigitales, no debe perderse de vista que los efectos fueron moderados, al igual que la varianza explicada.
Adicionalmente, el modelo brinda información adicional sobre la relación positiva entre el uso de las redes sociodigitales y las relaciones sociales cara a cara, variables que han demostrado capacidad para mejorar BS (Diener, 2009; Rodríguez-Hernández et al., 2022). Sin embargo, también se han reportado datos que refieren interferencia entre la comunicación virtual y la presencial con un efecto negativo en el BS (Chnaider et al., 2022; Colley et al., 2020; Stieger et al., 2021), lo que, sin duda, obliga a seguir verificando este modelo; además de que sugiere considerar la inclusión de otras variables relacionadas, tales como el tiempo de uso de las redes sociales, el tipo de apoyo obtenido y el grado de satisfacción con el tipo de apoyo percibido y recibido.
Conclusiones
Datos como los obtenidos en el presente estudio obligan a no olvidar que el apoyo social es una actividad fundamental para el desarrollo de los seres humanos y la sociedad, sin ignorar que las relaciones humanas han sufrido modificaciones en la forma en que se desarrollan debido al acelerado crecimiento del mundo tecnológico en el que estamos inmersos (DataReportal, 2024; Pasquel-López & Valerio-Ureña, 2021; Rodríguez-Hernández et al., 2022; Wright et al., 2011). Si bien durante el periodo de recolección de los datos de la encuesta en este estudio se vivieron condiciones de aislamiento social por emergencia sanitaria en México y el mundo, no se pueden hacer conclusiones sobre el impacto de este en el BS, pues se debe tener un mayor control sobre la variable aislamiento social, ya que de los resultados se deduce que los participantes tuvieron apoyo social cara a cara, aun cuando se decretó el aislamiento social por la autoridad sanitaria. Lo anterior, sin duda, brinda la oportunidad de realizar estudios donde se controle la variable aislamiento social, mediante la comparación entre datos sobre el BS de años previos, durante y posteriores al confinamiento social con el apoyo social en línea.
Se debe avanzar en el conocimiento no solo del efecto del apoyo social en línea en el BS, sino en la comprensión del comportamiento humano en la era digital donde las tecnologías no son solo herramientas dirigidas a realizar determinadas tareas, pues, se debe aprender a lidiar con lo virtual sin sustituir la comunicación e interacción cara a cara.
Conflictos de interés
Todos los autores declaran no tener conflicto de interés potenciales, reales o percibidos en el manuscrito.
