Introducción
La irrupción de la pandemia de Covid-19 y las distintas estrategias de aislamiento que se implementaron para hacerle frente, impulsaron una aceleración de la digitalización de las tareas y las relaciones interpersonales. Más personas comenzaron a utilizar redes sociales, cuyo impacto en el bienestar de los individuos, especialmente en su bienestar subjetivo (swb, por sus siglas en inglés), varía según el contexto y tipo de uso. Durante la pandemia, el uso de redes sociales no sustituyó las relaciones cara a cara, cuando estas eran posibles, sino que permitió mantener el contacto con otros en un contexto en el que, de otro modo, habría sido imposible. También permitió informarse y mantenerse conectados con lo que sucedía en otros lugares. Al mismo tiempo, podría pensarse que la pandemia incrementó el efecto envidia asociado al uso de redes sociales, dado que, en medio de una situación económica y social más difícil, observar las mejores facetas de la vida de los demás (que suelen compartir en redes) podría haber sido perjudicial para el propio bienestar (Krasnova et al., 2013; Chou & Edge, 2012). Además, es probable que, debido al mayor tiempo pasado en casa por las medidas de cuidado, los usuarios de redes sociales hayan aumentado su tiempo de uso. En el mismo período, la tecnología cambió mucho, aparecieron nuevas redes y los algoritmos de inteligencia artificial más potentes las hicieron más adictivas (Ögel Balaban, 2022). Es decir, se trata de un período de tiempo especialmente interesante para analizar la relación causal.
Existe a su vez otra motivación para analizar el caso particular de la pandemia: los vínculos que el swb tiene sobre el bienestar objetivo. En un contexto de pandemia, resulta interesante que la población no reduzca su swb. Una persona deprimida o con menor swb tendrá menos razones para cuidarse y cuidar a los demás; será más propensa a enfermarse, será mensos productiva, etc. Esto, a su vez, agrava la sobrecarga del sistema de salud y las dificultades económicas (Steptoe et al., 2015; Diener & Chan, 2011).
Muchas políticas públicas podrían implementarse para aprovechar el vínculo entre tecnología y bienestar; no obstante, es fundamental comprender mejor los mecanismos subyacentes para identificar cuál de ellas sería la más efectiva. Por ejemplo, si se observara un efecto positivo, se podría fomentar el acceso a dispositivos tecnológicos entre la población de menores recursos o promover capacitaciones específicas para el uso y aprovechamiento de redes sociales, dirigidas a ciertos sectores o grupos etarios. Estas capacitaciones deberían también incluir advertencias sobre los posibles riesgos asociados. Si se observaran efectos negativos, podrían desarrollarse campañas de información para promover un uso adecuado o incentivar entretenimientos y canales de información alternativos (Antoci et al., 2018).
Las personas pueden utilizar las redes sociales para crear nuevos vínculos, mantener los existentes o, por el contrario, para aislarse de los demás. Generalmente, el primer uso estaría asociado a una mejora en el swb, mientras que el segundo podría llevar a un deterioro. Se entiende entonces que existe una competencia entre un efecto positivo y uno negativo derivado del uso de redes sociales: el primero relacionado con la creación y fortalecimiento de relaciones sociales, y el segundo con los efectos nocivos que puede generar el uso (o mal uso) de estas plataformas.
Estos dos efectos pueden relacionarse a su vez con otras implicancias de determinado uso de redes sociales. Por ejemplo, el efecto negativo puede relacionarse con la envidia o la comparación social. Las redes sociales exponen a las personas a lo que otros comparten en sus perfiles, que suele ser una versión idealizada de sus vidas. Esto puede generar envidia hacia los viajes, amistades, comidas y, en general, hacia el estilo de vida de los demás, lo que lleva a percibir la propia vida como menos satisfactoria, reduciendo así el swb (Verduyn et al., 2017). Además, el uso de redes sociales puede fomentar el aislamiento, ya que es más fácil pasar la tarde scrolleando en el celular que entablando una conversación real con otras personas. A largo plazo, esto puede deteriorar la calidad y cantidad de los vínculos sociales en el mundo real (Wirtz et al., 2021). También puede surgir un efecto de fatiga, especialmente en quienes sacrifican horas de sueño por quedarse hasta tarde en las redes. Asimismo, puede haber una pérdida de productividad debido a la distracción en el trabajo, entre otros factores (Wadhwa & Palvia, 2019). Algunos autores plantean que la hiperconectividad impulsada por las redes sociales y el uso de teléfonos celulares inteligentes está provocando una epidemia de ansiedad, depresión y otros problemas mentales (especialmente en jóvenes) (Haidt, 2024).
Respecto del efecto positivo, este puede estar relacionado con la interacción social. Las redes sociales permiten comunicarse y vincularse con otros, lo que claramente está relacionado con una mejora en el swb. Supóngase, por ejemplo, el caso de una madre que siente menos el peso de la migración de su hijo a otro continente por la posibilidad de seguirlo en redes sociales. Sin embargo, el contexto importa: para que el uso de redes sociales tenga un efecto positivo en el swb, no se debe reemplazar relaciones sociales reales posibles (consumo de bienes relacionales), sino que debe utilizarse como sustituto cuando estas resulten imposibles o demasiado costosas. En el contexto del aislamiento producto de la pandemia, estos efectos de reemplazo de relaciones sociales reales son especialmente interesantes. Dado que resultaba muy difícil encontrarse con otros, ya fuera por restricciones legales o por decisiones personales, las redes sociales fueron un buen sustituto para mantener el vínculo interpersonal. En este caso, no se estaría reemplazando una relación real por una virtual, sino que el uso de redes sociales habría hecho posible un vínculo y una cercanía que de otra forma no habrían existido (Winstead et al., 2013).
Uno de los principales determinantes de un buen nivel de swb es el buen vínculo con la familia, amigos y la sociedad circundante en general. Podría entenderse a este determinante como un gran mediador entre el uso de redes sociales y el swb. Si el uso de redes sociales ayuda a generar, mantener o mejorar vínculos reales y cercanos con personas reales, entonces el uso de redes sociales tendrá efectos positivos en el swb. Si el uso de redes sociales produce aislamiento, resentimiento o envidia con los otros, cansancio, etc., lo más probable es que también genere una caída en el swb. Es esperable entonces un efecto positivo especialmente en poblaciones en las que el contacto social es de otra manera más complicado o imposible, por ejemplo, en los adultos mayores, la población rural o en los aislados por cuestiones sanitarias. La situación de la pandemia de Covid-19 presenta un caso de estudio particularmente interesante para esto. Por un lado, la situación de aislamiento podría haberse visto mitigada por el uso de redes sociales para permanecer en contacto con otros. Pero, por otro lado, también aumentaron mucho los tiempos de exposición a redes, se trastocaron los horarios de descanso y trabajo (con lo que las redes podrían haber afectado la productividad), y las posibilidades propias (con lo que las redes podrían haber generado efectos de envidia).
Podrían pensarse también efectos ambiguos. Las redes sociales podrían generar la sensación de una vinculación real, cuando en realidad, la misma no existe o es menos intensa de lo que parece. Una persona puede tener la sensación de tener un vínculo cercano con otra porque a diario ve fotos suyas y está al tanto de lo que el otro está haciendo. Sin embargo, la otra persona podría ni haberse enterado de que la primera persona ve las fotos. Además, la relación es solo con lo que se sube a las redes y puede no enterarse de los problemas reales del otro. Esto podría, en un primer momento, generar un buen efecto en la persona que utiliza redes sociales, pero luego, cuando advierte que la relación no era real, su bienestar subjetivo cae (Khalaila & Vitman-Schorr, 2018).
Aun con esto, cabe preguntarse si en determinadas sociedades, la participación en redes sociales no es un requisito para gestar y desarrollar vínculos reales. En un grupo social en el que todos utilizan redes sociales, una persona que no las use podría verse dejada de lado. En cambio, en un grupo social donde pocos utilizan redes sociales, este problema desaparece. Esto podría suceder en una sociedad menos digitalizada, o también en un grupo de adolescentes o preadolescentes que comienzan a utilizar teléfonos celulares. Mientras no utilizan redes sociales, las vinculaciones suceden por otros medios, pero en cuanto la mayoría comienza a utilizarlas, la minoría se ve relegada (Megías Quirós, 2014).
La pregunta de investigación de este trabajo podría formularse entonces de la siguiente manera: ¿Cuál fue el impacto del uso de redes sociales en el swb de la población durante la pandemia? ¿Es posible diferenciar este efecto en comparación con años de menor aislamiento? ¿Es el efecto estable en el tiempo? ¿Es el efecto mayor para los hombres que para las mujeres? ¿Es el efecto mayor para los habitantes de las grandes ciudades?
Cabe mencionar que podría observarse una bidireccionalidad en la relación. Las personas que se perciben a sí mismas como felices podrían tener más razones para usar redes sociales: disponen de más tiempo, desean mostrar su felicidad a los demás, etc. Por otro lado, las personas menos felices podrían tener también razones para hacer mayor uso de las redes sociales, como la soledad o la búsqueda de una satisfacción temporal en la distracción que estas plataformas ofrecen. También es posible que las personas más felices tengan menos motivos para usar redes sociales, ya que pueden encontrar una satisfacción más duradera en su familia, amigos o en actividades directas. Lo mismo podría aplicarse a las personas menos felices, que quizá estén tan deprimidas que no les interesa saber sobre la vida de los demás.
Para investigar estas relaciones, se emplea un modelo de variables instrumentales que permite analizar el efecto causal del uso de redes sociales sobre el swb. Como instrumento se utiliza una variable que refleja la calidad del acceso a internet en la zona de residencia del encuestado. Se entiende que la calidad de la conexión a internet afecta el uso que las personas decidan hacer de redes sociales, pero que no tiene un impacto directo en el swb de las mismas. El trabajo se organiza de la siguiente manera: en la próxima sección se exponen los antecedentes bibliográficos; a continuación, se discute a mayor profundidad la problemática y el objetivo planteados junto con la estrategia empírica y los datos utilizados. En la siguiente sección se presentan los resultados obtenidos del modelo principal y el análisis de sensibilidad. Finalmente, se ofrecen las conclusiones.
Literatura previa
El campo de estudio de la felicidad en economía recibe aportes provenientes de distintas ramas del conocimiento. Con causas y consecuencias de alto impacto para la teoría económica, también resulta un tema cercano a la psicología, la medicina, la sociología, etc. La economía de la felicidad utiliza, en general, como medida de bienestar el sbw. Incluso algunos autores lo proponen como el fin último de la economía utilitarista. Es decir, lo interpretan directamente como la utilidad percibida por las personas (Easterlin, 2021). Si bien esta interpretación tiene sus limitaciones y problemas, el diagnóstico que la persona haga de su propio bienestar parece irreemplazable por otro indicador económico u objetivo y, por tanto, resulta de mucho valor. A su vez, el impacto que el swb tiene sobre otros indicadores objetivos de bienestar permite hacer una valoración en sí misma del primero. Por ejemplo, en cuanto que las personas más satisfechas con su vida o más felices resultan más saludables (Steptoe et al., 2015; Diener & Chan, 2011), o más productivas (Oswald et al., 2009). Una reseña bibliográfica de los impactos del uso de estos indicadores subjetivos de bienestar en economía puede verse en Rojas (2019) o en Bruni y Porta (2007) . Si bien este trabajo no indaga más allá de la respuesta subjetiva, no debe olvidarse que la misma es importante no solo en sí misma, sino también por sus efectos de segunda vuelta.
Con respecto a la relación entre el uso de redes sociales y el swb, distintos trabajos encontraron resultados disímiles de acuerdo al contexto. Por ejemplo, Verduyn et al. (2017) observan una caída en el swb por el uso pasivo de redes sociales, que atribuyen a envidia y comparación social. Wadhwa y Palvia (2019) ponen el acento en este mismo fenómeno como consecuencia de la pérdida de sueño, productividad y motivación generados por el uso de tecnologías de la información. Wirtz et al. (2021) encuentran que el uso de redes sociales tiene efectos negativos sobre el swb, especialmente en las situaciones en las que el uso de redes sociales sustituye a las vinculaciones reales. Es decir, si el uso que se le da a las redes sociales es solo para ver la vida de los otros, como distracción y como evasión, el mismo produce efectos negativos en el bienestar. En esta línea puede verse, entre otros, los trabajos de Zhou y Zhang (2019) o Wenninger et al. (2019).
Por el contrario, el uso activo de las redes sociales podría aumentar el swb. Esto podría deberse a que el mismo permite la creación de capital social y estimula los sentimientos de conexión social (Easterlin, 2021). El uso de redes sociales puede ayudar a generar nuevos vínculos o a mantener vínculos con personas que están lejos, o resulta imposible ver seguido. Los resultados y la interpretación de Winstead et al. (2013) van en esta línea. En particular, el uso de redes sociales durante la pandemia podría haber ayudado a las personas a mantenerse informadas y a reducir el estrés vinculado a la incertidumbre del momento (Cambronero-Saiz et al., 2023). El tipo de uso que se le dé a la red social es fundamental para determinar el efecto en el swb. Esta tensión puede verse, por ejemplo, en Antoci et al. (2018) , quienes muestran que las dinámicas de las relaciones virtuales pueden generar fragmentaciones que reducen el swb. En cambio, en adultos mayores, muchas veces se observa que logran aprovechar la tecnología para reducir su soledad, como muestran Lelkes (2013) y Richter et al. (2013) , con datos de Europa; Choi y Lehto (2009) , con datos de Estados Unidos; o Lu y Kandilov (2021) , con datos de China. Clark et al. (2017) proponen una división entre quienes usan las redes sociales para interactuar con otros -y por tanto generar nuevos vínculos reales o sostener los existentes- y quienes solo utilizan las redes sociales para observar la vida de los demás, pero sin vinculación real. Esto puede verse también en el trabajo que presenta Khalaila y Vitman-Schorr (2018) . En general, reemplazar el consumo de bienes relacionales por otros menos costosos puede resultar satisfactorio en el corto plazo, pero no en el mediano plazo. Esta idea ya estaba presente en el trabajo de Bruni y Stanca (2008) en el que explican por qué la gente mira televisión si esta reduce su swb. La respuesta sería que, sin darse cuenta, reemplazan vínculos reales con un vínculo ficticio con la televisión. Este vínculo es más barato de sostener, pero en el mediano plazo no retribuye en bienestar como un vínculo real. Algo similar podría estar sucediendo con las redes sociales.
Diferentes tipos de personas hacen usos diferentes de las redes sociales. Un ejemplo de esto es la diferenciación por edad. Verduyn et al. (2017) muestran que el uso de redes sociales afecta positivamente al swb, pero no en forma directa sino atenuando el impacto de la pérdida de capacidades de los adultos mayores. Es decir, el impacto del uso de redes sociales es especialmente positivo para quienes tienen mayor dificultad para acceder a los vínculos sociales en forma directa. Kim y Kim (2017) señalan que, entre los jóvenes, el uso de redes sociales ayuda a generar vínculos sociales reales. Webster et al. (2021) reseñan distintos estudios sobre la relación de redes sociales y el swb en adolescentes. Haidt (2024) llama la atención sobre los peligros del uso de redes sociales y teléfonos inteligentes entre los adolescentes de las sociedades desarrolladas. En general, la mayoría de los autores encuentra que las relaciones sociales cara a cara tienen mejores efectos que el uso de redes sociales. Se advierte especialmente en este rango etario un efecto negativo frente a la satisfacción con el propio cuerpo, por efecto de la envidia y las críticas recibidas. Un tercer grupo de estudio posible es el del efecto del uso de redes sociales en los menores de edad. Por sus características particulares, los impactos en la socialización y el bienestar emocional pueden entendiblemente separarse del promedio poblacional general. McDool et al. (2016) analizan este caso. La recomendación general suele ser retrasar lo más posible el acceso a redes sociales en los menores de edad.
Otro ejemplo de uso diferente de redes sociales es la diferenciación por sexo. Especialmente entre los adolescentes, pero en general en toda la población, es esperable que varones y mujeres hagan usos distintos de las redes sociales y tengan, por tanto, efectos distintos. Esta literatura discute en profundidad temas vinculados a la aceptación del propio cuerpo, intercambio de mensajes con contenido sexual a través de redes (sexting), ciberbullying, formación de parejas o grupos de amigos que se conocen por redes sociales, etc. En esta línea puede verse los trabajos de Reyes et al. (2022) o Ruiz et al. (2021) . Por último, algunos estudios incluso encuentran que el uso de redes sociales no afecta al bienestar. Puede verse ejemplos de esto en Schemer et al. (2020) y Orben y Przybylski (2019) . Esto podría deberse a una cancelación de los distintos efectos en una determinada población. Por ejemplo, en los estudios que al analizar el uso de redes sociales no discriminan entre distintos tipos de redes sociales. Algunas redes sociales tienen como principal objetivo la comunicación con personas conocidas (por ejemplo, Whatsapp). Otras favorecen el intercambio de noticias y opiniones principalmente con desconocidos (por ejemplo, Twitter). Otras permiten ver qué están haciendo los demás ya sea personas con vínculos cercanos (por ejemplo, Facebook) o sumando también a famosos (por ejemplo, Instagram). Otras buscan maximizar el tiempo que las personas pasan en la red social mostrando contenido atractivo, ya sea de conocidos o desconocidos (por ejemplo, Snapchat, TikTok o incluso YouTube). El diseño y objetivo de la red social seguramente está relacionado con el tipo de uso que hace la pe sona. Una persona que solo usa Whatsapp presumiblemente tiene mejores vínculos reales que una persona que solo usa TikTok.
Estos diferentes usos no solo tendrán diferentes efectos en el swb sino también en otros aspectos de la vida. Es esperable, por ejemplo, que las redes sociales que generan mayor adicción induzcan más a las personas a quedarse enganchados hasta tarde, en detrimento de las horas de sueño (por ejemplo, TikTok). Otras redes, por su uso y función, podrían provocar mayores distracciones durante el trabajo (por ejemplo, WhatsApp o Twitter). También podría pensarse en un grupo de redes que, por su forma, tengan mayores impactos en las expectativas y la conformidad con la propia vida (por ejemplo, Instagram).
De una forma más general Valkenburg (2022) ofrece una importante reseña del impacto del uso de redes sociales, no solo en el bienestar (por ejemplo, swb) sino también en el malestar (por ejemplo, la depresión). Los artículos allí comentados se clasifican de acuerdo al criterio antedicho considerando los efectos del uso activo (por ejemplo, postear contenido) o pasivo (solo mirar) de redes sociales. Schønning et al. (2020) también reseñan los artículos en esta dirección, con especial foco en los adolescentes. Ellos advierten que muchos estudios analizan no solo el uso o no uso de redes sociales, sino también la cantidad de tiempo dedicado a esto. Esta problemática resulta de especial interés para el caso de los adolescentes. Cabe destacar que no pareciera conllevar el mismo resultado una gran cantidad de tiempo utilizado en uso pasivo de redes sociales que el utilizado en un uso activo de las mismas. Bekalu et al. (2019) hablan incluso de un uso saludable y uno nocivo de redes sociales relacionado con la vinculación afectiva generada por el uso y la integración del mismo con la socialización real. Por el contrario, sí se detalla en esta segunda reseña la diferencia entre los estudios por el bienestar y el malestar; a este respecto se puede ver también Yang et al. (2022).
Debiera advertirse también que el uso de redes sociales puede tener otros efectos que generan impactos de segunda vuelta en el bienestar. Por ejemplo, las redes sociales, ya sea por publicidad o por imitación del consumo de otros, invitan a realizar determinados consumos. Estos luego tendrán también un impacto sobre el swb. Ho e Ito (2019) estudian estos efectos.
Una línea de investigación interesante es preguntarse qué tipo de mecanismos podrían implementarse para evitar o reducir los efectos nocivos del uso de redes sociales, sin perder sus efectos positivos. Lambert et al. (2022) estudian los efectos positivos de evitar el uso de redes sociales durante una semana. Esta técnica permitiría evitar -al menos por un tiempo- la influencia de los efectos de la envidia por comparación social o los incentivos al consumo superfluo, así mismo, mejoraría el descanso, sin perder vínculos sociales reales. Una semana sería un tiempo prudencial útil para recuperar productividad y tiempo de descanso, sin generar un efecto negativo en las amistades reales. Allcott et al. (2020, 2024) también realizan ejercicios sobre los efectos de interrumpir el uso de redes sociales durante un determinado tiempo. Ponen especial foco en los problemas de polarización política que las redes generan.
Estrategia empírica y datos
Estrategia empírica
Con el fin de identificar el efecto causal del uso de redes sociales en el swb se utilizó, en primer lugar, una regresión de mínimos cuadrados ordinarios (mco) y luego una regresión en dos etapas (2sls) sobre el siguiente modelo:
donde la variable dependiente swbi busca aproximar el bienestar subjetivo a partir de la respuesta a la pregunta sobre la satisfacción con la vida (sat). La variable snui representa el uso de redes sociales (Social Network Use), que actúa como variable de tratamiento, mientras que Xi es un vector de variables de control que, en el modelo principal, incluye la edad y una variable dummy que indica si el entrevistado vive en una ciudad con más de cien mil habitantes o no. Finalmente, ui es el término de error, que recoge todos los factores no observados que afectan al swb.
La estimación mediante mco de este modelo no permite identificar el efecto causal del uso de redes sociales (snui) sobre el bienestar subjetivo (swbi). El problema central es la endogeneidad de la variable snui, que surge debido a la posible bidireccionalidad en la relación entre el uso de redes sociales y el swb. Es decir, no solo el uso de redes sociales puede influir en el bienestar de las personas, sino que el nivel de satisfacción con la vida también puede afectar la decisión de usar o no redes sociales. Esta simultaneidad generaría una correlación entre snui y el término de error ui, lo que provocaría un sesgo en los estimadores de mco.
Para resolver este problema y lograr una identificación causal, se recurre al uso de variables instrumentales (iv). En este caso, se utiliza la calidad de la conexión a internet como instrumento (z), bajo el supuesto de que esta variable está correlacionada con el uso de redes sociales (snui), pero no afecta directamente el bienestar subjetivo (swbi) más allá de su efecto sobre snui.
La validez de la variable (internet) como instrumento del uso de redes sociales se define por su incorrelación con el bienestar subjetivo (swb) y su correlación con snu. Teóricamente, su utilización se justifica porque tiene sentido pensar que en los lugares donde la calidad de la conexión a internet es mejor, las personas utilizan más las redes sociales. Por otro lado, una mejor calidad en la conexión a internet no pareciera tener un vínculo directo con el swb no mediado por el uso de redes sociales. Una primera intuición de esto se desprende de la significancia de la diferencia de medias en la variable calidad de internet para el corte por snu. El estadístico f de Cragg- Donald del modelo principal y el estadístico F del test de Kleibergen-Paap rk Wald (kp) arrojan resultados sobre el umbral propuesto por Lee et al. (2022), lo que permite rechazar la hipótesis nula de debilidad de instrumentos en todos los casos analizados.
Los resultados de la primera etapa respaldan la validez del instrumento, dado que el coeficiente de la calidad de internet sobre el uso de redes sociales es significativo y positivo, lo que sugiere que el instrumento es lo suficientemente fuerte para evitar el problema de identificaciones débiles. Además, los test de exclusión de instrumentos y de subidentificación indican que el modelo no está subidentificado y que la calidad de internet es un predictor relevante del uso de redes sociales. Esta fortaleza del instrumento proporciona una base sólida para argumentar que cualquier efecto observado de snu sobre la satisfacción con la vida puede ser atribuido a la variación exógena en el uso de redes sociales, causada por la calidad de internet, y no a otros factores no observados.
También se utilizó una regresión restringida para evaluar la validez del instrumento. Este enfoque implica ejecutar una regresión solo sobre las observaciones que no hacen uso de redes sociales, con el objetivo de verificar si el instrumento tiene un impacto directo en la variable dependiente (swb) cuando no debería. Este método es útil para comprobar si el instrumento es válido, es decir, si cumple con el supuesto de exogeneidad, lo que significa que afecta la variable endógena, pero no directamente la variable dependiente. Los resultados de esta regresión muestran que el coeficiente de calidad de internet no es significativo para ninguno de los casos analizados, lo que indica que la calidad de internet no tiene un efecto directo sobre la satisfacción para las personas que no usan redes sociales. Esto refuerza la validez del instrumento, ya que su influencia parece operar solo a través de su impacto en el uso de redes sociales y no directamente sobre la variable de interés.
Finalmente, siguiendo a Han (2024) se ensayaron distintos prompts para validar la relevancia retórica del instrumento con Grandes Modelos del Lenguaje (llm). La idea general de la validación consiste en utilizar un llm para razonar en forma narrativa y utilizando argumentos contrafactuales de manera de aumentar la velocidad y la profundidad del mismo proceso, que se realiza discutiendo con otros colegas. Se utilizaron para este fin tres llm: Chatgpt, Copilot y Gemini. A modo de ejemplo, el prompt principal sigue la estructura propuesta por Han (2024) adaptada al caso en cuestión:
You are a person in Latin America who needs to decide whether or not to use virtual social networks (Facebook, Instagram, Twitter, TikTok, LinkedIn, Snapchat). What factors could influence your decision but do not directly affect your life satisfaction, except through the use of social networks (i.e., factors that affect your life satisfaction only via social network usage)? List five quantifiable factors in order of importance. Explain your answers. (Han, 2024)
El prompt y el intercambio posterior se escriben en inglés para aumentar la capacidad de búsqueda y análisis del llm. Otras variantes especifican que la persona se encuentra en año de pandemia y/o aislado en su casa, etc. También se realizaron ensayos por edad, sexo y especificando si se trata de una gran ciudad o no. Casi siempre aparece como respuesta a estas consultas alguna medida de calidad de conexión a internet. Muchas veces en primer lugar del listado.
Luego, sobre el modelo principal se realizaron dos ejercicios de sensibilidad: generando un recorte por sexo y uno por tamaño de la ciudad de residencia del entrevistado. Con esto se busca identificar la sensibilidad de los parámetros estimados a estos recortes poblacionales e investigar los cambios vinculados a distintos tipos de uso de las redes sociales por los encuestados en uno y otro subgrupo.
Datos
Dado que lo que se quiere identificar es el efecto del uso de redes sociales sobre el swb -en el contexto particular de reducción o eliminación de los encuentros cara a cara-, se utilizaron datos de la encuesta Latinobarómetro de la ola 2020 y, para efectos comparativos, los de las olas 2018 y 2023. Se trata de las últimas tres olas disponibles de un estudio de opinión pública que recoge alrededor de 20000 entrevistas por ola en total, en 18 países de América Latina, lo que implica una representación de más de 600 millones de habitantes. Las encuestas de la ola 2020 se realizaron entre octubre y diciembre de 2020 (salvo para Argentina que, por medidas de aislamiento, debió posponerse para abril y mayo de 2021) (Latinobarómetro, 2021a, 2021b). En ese período (incluso para Argentina) la pandemia de Covid-19 todavía presentaba una elevada cantidad de casos activos de coronavirus sars-cov2 en la región, y los distintos países tenían vigentes diferentes medidas preventivas de aislamiento, suspensión de clases, prohibición de espectáculos masivos, etc. Incluso, más allá de estas medidas, muchas personas continuaban evitando el contacto con adultos mayores, reuniones de muchas personas, o muchos empleados continuaban en modalidad de trabajo a distancia, con menor contacto con sus compañeros de trabajo, etc. Las encuestas de la ola 2018 se realizaron entre el 15 de junio y el 15 de julio de 2018 (salvo para Nicaragua y Venezuela, que debido a sus situaciones políticas se demoraron y las realizaron recién entre el 15 de julio y el 2 de agosto) (Latinobarómetro, 2019). Las encuestas de la ola 2023 se realizaron por primera vez -después de la pandemia- entre el 20 de febrero y el 30 de marzo de 2023 en Argentina, Brasil, Bolivia, Chile, Colombia, Ecuador, México, Perú, Uruguay y Venezuela; y entre el 23 de marzo y el 18 de abril de 2023 en El Salvador, Costa Rica, República Dominicana, Guatemala, Honduras, Panamá y Paraguay. Por la situación política la encuesta no se realizó en Nicaragua en la ola 2023 (Latinobarómetro, 2024).
La variable independiente del presente estudio es el bienestar subjetivo (swb), entendido directamente como el nivel de satisfacción subjetiva con la vida. Esta variable se obtiene con las respuestas a la pregunta subjetiva por satisfacción con la vida: “En términos generales, ¿diría usted que está satisfecho con su vida? ¿Diría usted que está...? Muy satisfecho, bastante satisfecho, no muy satisfecho, para nada satisfecho” (sat) (Latinobarómetro, 2024). Esta pregunta se coloca al inicio del cuestionario para evitar sesgos por efectos de estímulos previos (priming). La interpretación de la respuesta a la pregunta por la satisfacción con la vida como un nivel general de swb o felicidad es común en la literatura.
La variable de tratamiento se genera como una dummy con valor cero cuando el encuestado no refiere utilizar ninguna de las redes sociales que se le muestran luego de la pregunta ¿Usa usted alguno de los siguientes servicios de redes sociales, si es que Ud. usa alguno?: Facebook, Whatsapp, Snapchat, Instagram, Youtube, Tik Tok, Twitter, LinkedIn. Si el encuestado refiere usar una o más de las mencionadas redes sociales, la variable toma valor uno. Así, el grupo de tratamiento consta de 46982 personas, del total de 58900 observaciones analizadas entre las tres olas. Utilizan alguna red social el 72.9% de los 20052 encuestados en 2018, el 79.2% de los 19851 encuestados en 2020 y el 87.6% de los 18997 encuestados en 2023. Siguiendo las siglas en inglés utilizadas en otros trabajos de la literatura, se hace referencia a esta variable como snu (Social Network Use).
Como variables de control se utilizó la edad del entrevistado (de acuerdo a lo que el entrevistado responde al momento de la entrevista) y una variable dummy (a la que se denomina capital), que indica si el entrevistado vive en una ciudad o localidad de más de 100000 habitantes o no (de acuerdo con el dato oficial de la población de la ciudad o localidad de residencia del entrevistado).
Esta relación entre bienestar y uso de redes sociales se instrumenta a partir de una medida de calidad en el acceso a internet. En este caso se utilizó la base de Ookla, que identifica velocidad promedio de internet y latencia por Quadkey. La información proviene de una de las páginas de análisis de velocidad de ancho de banda más utilizada del mundo, Speedtest. La página es propiedad de la empresa Ookla. Cuando un usuario entra a la página y presiona el botón go se calcula la latencia y la velocidad de su conexión a internet. La prueba es sencilla, se envía un paquete de información desde la computadora del usuario hasta un servidor seleccionado automáticamente por cercanía. Cuando el paquete es recibido, se envía una respuesta. Se calcula el tiempo que se tarda en toda la operación y las velocidades de envío y recepción de información. Estos datos pueden resultarle útiles al usuario para analizar el estado actual de su servicio. Otras páginas web que ofrecen el servicio de análisis de la velocidad de la conexión a internet utilizan de fondo el servicio de Ookla, por ejemplo, Google Fiber, Telmex, Telecentro o Movistar. En total Ookla realiza este test cerca de 11 millones de veces por día. Luego conserva y pone a disposición la información con fecha, hora y localización de la consulta. Para el presente trabajo se utilizaron datos del segundo trimestre de 2018, 2020 y 2023, de manera que coincidieran lo más posible con las fechas de cada una de las olas analizadas. La identificación de latitud y longitud de cada una de las 1372 ciudades incluidas en el Latinobarómetro se realizó en forma automática mediante el scrapeo de los datos de Geonames. Es decir, para cada uno de los nombres de las ciudades que aparecen en la base de datos de Latinobarometro, se realizó una búsqueda automática de identificación en la página mencionada. Ese valor corresponde a la latitud y longitud en la que se ubica la ciudad. Se realizó una conversión de esos valores a Quadkey para posteriormente hacerlo coincidir con el valor de velocidad y latencia correspondiente en la base de Ookla. Se optó por utilizar solamente la velocidad de bajada de la conexión como indicador de la calidad de internet. La variable generada se denomina internet y representa el logaritmo del promedio de kilobits por segundo de la conexión a internet registrado en la ciudad de residencia del encuestado.1
En la tabla 1 se presenta las estadísticas descriptivas básicas para las variables de interés en cada una de las olas analizadas. Se incluye también el resultado de dos variables que se utilizaron en algunas especificaciones: ingresos y estudios. La primera representa el nivel de ingresos subjetivo con el que se identifica el encuestado; la segunda, la cantidad de años de estudio del encuestado.
En la primera parte puede observarse que el nivel de satisfacción con la vida mejoró durante el período, como también la calidad de la conexión a internet. Así mismo, como ya se mencionó, aumentó fuertemente el uso de redes sociales. La proporción por sexo y por tamaño de la ciudad o localidad de residencia es equitativa. Los valores por edad son coincidentes con los valores censales. También aumentaron en el período la clase subjetiva y los años de estudios.
Tabla 1
Estadísticas básicas y prueba de diferencia de medias
[i]Nota. En la primera parte se presenta las estadísticas básicas de medias, varianzas, mínimos y máximos de las variables de interés. En la segunda parte las medias y desvíos estándar para los entrevistados que declaran usar o no usar redes sociales, junto con la prueba de diferencia de medias. El nivel de satisfacción con la vida se tipifica en cuatro categorías: 1 Para nada satisfecho, 2 No muy satisfecho, 3 Bastante satisfecho y 4 Muy satisfecho. La variable dicotómica snu presenta un 1 para los encuestados que declaran usar alguna red social y un 0 en caso contrario. La variable internet representa el logaritmo de los Mbps promedio en la ciudad donde se realizó la encuesta. La variable edad representa a la edad del encuestado. La variable capital toma valor 1 cuando la encuesta se realizó en una ciudad de más de 100000 habitantes y 0 en caso contrario. La variable sexo toma valor 1 para los hombres y 0 para las mujeres. La variable ingresos representa la escala de ingresos subjetiva declarada por el encuestado. La variable estudios representa la cantidad de años de estudios del encuestado.
En la segunda parte de la tabla 1 se presenta las estadísticas descriptivas de las mismas variables para los casos afectados y no afectados por el tratamiento, es decir, para quienes declaran usar o no usar redes sociales (snu). Se presenta también una prueba de diferencia de medias. Puede observarse que quienes utilizan redes sociales son, en promedio, más jóvenes y viven en ciudades más grandes y con mejor conexión a internet. El nivel de satisfacción con la vida es más alto para quienes usan redes sociales que para quienes no.2
La tabla 2 presenta las estadísticas descriptivas de las variables de interés según el nivel de satisfacción con la vida (sat). Se observa patrones claros que permiten hacer algunas interpretaciones sobre la relación entre la satisfacción y factores como el uso de redes sociales (snu), la calidad del acceso a internet, la edad, el sexo y el tamaño de la ciudad. A medida que aumenta el nivel de satisfacción con la vida (de sat = 1 a sat = 4), se observa un incremento en el uso de redes sociales (snu), alcanzando valores más altos para los niveles superiores de satisfacción. Este incremento podría reflejar que las personas más satisfechas tienden a utilizar más las redes sociales, ya sea porque a mayor nivel de satisfacción hay más interés por hacer uso de las redes sociales o porque el uso de redes sociales genera un mayor nivel de satisfacción con la vida.
El acceso a internet no presenta una relación clara con el nivel de satisfacción con la vida. En las tres olas aumenta hasta el nivel tres, pero luego cae para los más satisfechos. Existe una relación inversa entre la edad y la variable objetivo. Las personas más jóvenes tienden a reportar mayores niveles de satisfacción con la vida. La variable sexo presenta valores muy similares a través de todos los niveles de satisfacción. Esto sugiere que el sexo, al menos en términos descriptivos, no parece ser un factor determinante en los diferentes niveles de swb. La relación entre vivir en una ciudad grande y el nivel de satisfacción con la vida no resulta relevante. El promedio de cantidad de años de estudio aumenta hasta el nivel tres de satisfacción con la vida, pero cae para los que se reconocen muy satisfechos con su vida. Algo similar ocurre con el promedio de ingresos del entrevistado (salvo en 2018).
Tabla 2
Estadísticas por nivel de satisfacción
[i]Nota: Se presenta las medias y las varianzas de las variables de interés por nivel de satisfacción con la vida. Se observa que en general a mayor nivel de satisfacción con la vida, mayor probabilidad de uso de redes sociales. La relación también es lineal entre la edad y la satisfacción con la vida: los jóvenes son más felices. El resto de las variables no presenta relaciones tan directas.
Resultados
Resultados principales
La tabla 3 presenta la salida de la regresión simple de mínimos cuadrados ordinarios (mco), la primera etapa (fs) y la segunda etapa (iv) para las tres olas en análisis: 2018, 2020 y 2023. Las estimaciones de mco muestran coeficientes significativos y positivos, consistentes en las tres olas, sugiriendo inicialmente que el uso de redes sociales podría estar asociado con una mayor satisfacción con la vida. Sin embargo, estos resultados no deben considerarse válidos debido al sesgo por endogeneidad, lo que impide una interpretación causal adecuada.
Por otro lado, los resultados obtenidos mediante el modelo de variables instrumentales (iv) son más apropiados para interpretar la relación causal entre el uso de redes sociales y el swb. Se observa para todas las olas un coeficiente negativo y estadísticamente significativo. El efecto adverso del uso de redes sociales en el swb se hace más grande con el transcurso del tiempo.
En 2018, antes de la pandemia, el coeficiente del uso de redes sociales fue estadísticamente significativo. Luego, en el año 2020, el impacto negativo se amplificó en el contexto de aislamiento social y alta dependencia tecnológica, y todavía más en 2023. Esta diferencia entre 2018 y los años posteriores podría reflejar no solo cambios en los patrones de uso, sino también en la forma en que las personas experimentan y perciben las redes sociales tras una experiencia tan disruptiva como la pandemia, como también los cambios en las mismas redes sociales.
En 2020, durante el apogeo de la pandemia, las redes sociales fueron un medio fundamental para mantenerse en contacto, informarse y, en muchos casos, sobrellevar la incertidumbre. Sin embargo, también podría pensarse que el aumento del tiempo en redes sociales puede llevar a efectos negativos, como la comparación social, la envidia y una mayor exposición a contenido emocionalmente negativo. Estos aspectos pueden amplificar el estrés y la ansiedad, especialmente cuando el contacto social cara a cara es limitado. Así, el aislamiento social forzado durante la pandemia pudo haber exacerbado estos efectos adversos, volviendo el uso de redes sociales una experiencia contraproducente en términos de swb.
En 2023, aunque las restricciones de movilidad disminuyeron y la vida cotidiana empezó a normalizarse, los efectos negativos persistieron, incluso aumentaron, posiblemente debido a un aumento en la dependencia de las redes sociales como medio de interacción y una continua exposición a dinámicas sociales que pueden ser perjudiciales. Puede pensarse en un fenómeno de adicción digital. Este es un término que ha ganado relevancia en los últimos años, cuando estudios recientes sugieren que el uso intensivo de redes sociales puede llevar a problemas de regulación emocional y a un swb más bajo. Además, el continuo acceso a contenido idealizado y la constante comparación con la vida de los demás puede causar efectos negativos que perduran incluso después de la pandemia.
Otra posible explicación a esta profundización del efecto es el cambio en el tipo de uso de las redes sociales. Durante el período aumentó en general el uso de redes sociales y, en particular, el uso de Instagram, que pasó de ser usada por el 24% de los encuestados en 2018 al 38% en 2023. También hizo su aparición TikTok, que estuvo disponible en Latinoamérica recién en agosto de 2018 y, por tanto, no fue incluida en esa primera ola. En cambio, ya para 2023 era utilizada por el 23% de los encuestados. Estas dos redes se caracterizan particularmente por su foco en lo visual, con diseños para el consumo rápido y scroll infinito. Ambas utilizan algoritmos potentes de recomendación personalizada. Estas características las convierten en redes particularmente adictivas, lo que está asociado con la mayoría de los efectos negativos típicamente vinculados a las redes sociales.
Tabla 3
Principales resultados
[i]Nota: Se presenta la salida del modelo de mínimos cuadrados ordinario (mco), de la primera etapa (fs) y de variables instrumentales (iv) para cada una de las olas analizadas (2018, 2020 y 2023). En la primera fila aparece el estimador del efecto del uso de redes sociales sobre la satisfacción con la vida (snu), correspondiente a la relación causal de interés. Errores estándar robustos entre paréntesis. Una especificación alternativa con errores estándar clusterizados a nivel de la ciudad presenta resultados robustos. n representa la cantidad de observaciones utilizadas en la estimación. La última línea del Cuadro (kp) representa el valor del estadístico F de Kleibergen-Paaprk Wald para la prueba de relevancia de los instrumentos.
Análisis de sensibilidad
Como estrategia de sensibilidad se investigó la respuesta del modelo para dos submuestras: por sexo (hombres y mujeres) y por tamaño de la ciudad (ciudades de más y de menos de 100000 habitantes). Se trata en ambos casos de particiones de aproximadamente la mitad de la muestra.
El primer corte responde a que es esperable encontrar diferencias significativas por sexo, debido a las dinámicas psicológicas y sociales que las redes sociales amplifican. Las mujeres tienden a experimentar una mayor insatisfacción corporal debido a los estándares de belleza poco realistas promovidos en plataformas como Instagram. Este fenómeno se vincula con la internalización de ideales corporales y la comparación social, factores que podrían deteriorar su autoestima y bienestar subjetivo (Reyes et al., 2022; Ruiz et al., 2021). Por otro lado, los varones parecen mostrar una mayor capacidad de agencia y estrategias activas para lidiar con los contenidos en redes sociales. Aunque también pueden experimentar presiones relacionadas con la apariencia, estas tienden a ser menos frecuentes e intensas que en las mujeres. En general, los hombres suelen adoptar enfoques más críticos hacia los mensajes en redes sociales. Esto sugiere que el impacto diferencial de las redes sociales está mediado por patrones de socialización y expectativas diferenciales para hombres y mujeres. Algunos trabajos apuntan a que, particularmente en la adolescencia, estas diferencias se ven más marcadas (Mahon & Hevey, 2021; Haidt, 2024). Este análisis se aleja de los objetivos del presente trabajo, por lo que solo se realizaron algunas pruebas preliminares.
Los resultados aquí obtenidos y en general de la bibliografía consultada resaltan la importancia de considerar el sexo al diseñar intervenciones educativas y políticas para minimizar los impactos negativos de las redes sociales. Estrategias como fomentar el pensamiento crítico sobre los contenidos en redes, promover la diversidad corporal y enseñar habilidades para afrontar situaciones podrían ayudar a mitigar los riesgos, especialmente en adolescentes vulnerables (Papageorgiou et al., 2022).
La salida del corte por sexo se presenta en la tabla 4. Se observa, para el año de pandemia y el año 2023, un efecto mayor en el caso de las mujeres, lo que sugiere que el uso de redes sociales (snu) podría haber tenido un impacto más negativo en el swb de las mujeres durante este período. Los coeficientes estimados para estos años muestran que tanto para hombres como para mujeres el impacto del uso de redes sociales es negativo y significativo, pero con un efecto más pronunciado en el caso de las mujeres (-0.76 frente a -0.53 en 2020 y -0.86 frente a -0.78 en 2023). Esto podría interpretarse como una mayor vulnerabilidad de las mujeres ante los efectos de la interacción digital, posiblemente debido a una mayor exposición a presiones sociales o a dinámicas específicas del entorno virtual que afectaron más intensamente su bienestar durante la pandemia.
Aún con esto, debe considerarse que los resultados de 2023 presentan un estadístico de kp significativamente menor, lo que podría interpretarse como una debilidad de este análisis parcial para este caso. También debe advertirse que el coeficiente estimado para las mujeres en el año 2018 resulta no significativo y de un impacto menor al estimado para los varones.
Para evaluar si el efecto estimado es estadísticamente diferente entre hombres y mujeres, se emplea una prueba de Wald sobre los dos modelos. Esta estrategia permite comparar directamente los coeficientes obtenidos en cada submuestra sin imponer restricciones sobre la estructura de los errores entre grupos. Dado que los coeficientes se obtienen de regresiones independientes, la varianza de su diferencia se calcula como la suma de las varianzas estimadas en cada grupo. La prueba de Wald evalúa si esta diferencia es lo suficientemente grande en relación con su varianza total, proporcionando evidencia sobre la heterogeneidad del efecto de snu por sexo. En las tres olas (2018, 2020 y 2023), el estimador resulta significativo solo al 90%, lo que indica que, si bien existe cierta diferencia en el efecto entre hombres y mujeres, esta no es lo suficientemente marcada como para considerarse robusta a niveles de significancia más estrictos.
En resumen, podría decirse que el aumento de la digitalización de las relaciones durante y postpandemia no solo agravó el impacto del uso de redes sociales sobre el swb, sino que lo hizo especialmente más perjudicial para las mujeres. Los resultados con cortes por sexo y edad (agregando las olas 2020 y 2023 para aumentar la muestra) apuntan en esta misma dirección: las mujeres jóvenes serían las más afectadas. El coeficiente de la relación causal de interés resulta para las mujeres menores de 25 años de -0.96 y de -0.34 para las mayores de 25 años. Ambos casos son estadísticamente significativos y tienen valores del estadístico de Kleibergen-Papp suficientemente altos. Estos resultados pueden verse en el anexo digital.
En el segundo corte lo que se busca es evaluar el impacto del uso de redes sociales por separado entre ciudades con más de 100000 habitantes y aquellas con menos de 100000 habitantes. Esto permite capturar las diferencias en cómo los contextos urbanos y rurales moldean las dinámicas sociales y los efectos en el bienestar subjetivo (Horan, 2024).
En las ciudades más grandes, donde el acceso a infraestructura digital es amplio, las redes sociales suelen usarse de manera diversificada, incluyendo fines laborales, educativos y sociales. Sin embargo, el alto nivel de conectividad puede estar asociado con mayores niveles de estrés, aislamiento social y sobrecarga de información, lo que a menudo genera un impacto negativo en la satisfacción con la vida. Por el contrario, en las ciudades más pequeñas o contextos rurales, las redes sociales suelen desempeñar un papel más limitado pero significativo, centrado principalmente en el entretenimiento y la conexión social. Esto puede tener un impacto positivo, especialmente al reducir el aislamiento social y la distancia con los centros de toma de decisiones, y al mejorar la percepción de pertenencia y apoyo emocional entre los residentes. Además, las limitaciones en el acceso tecnológico en estas áreas pueden proteger, en cierta medida, contra los efectos negativos del uso excesivo de las redes, como la adicción digital.
Tabla 4
Recorte por Sexo
[i]Nota: Se presenta la salida del modelo para el caso de los encuestados hombres y las encuestadas mujeres para cada una de las olas analizadas. En la primera fila de cada una de las olas aparece el estimador del efecto del uso de redes sociales (snu) sobre la satisfacción con la vida, correspondiente a la relación causal de interés. Se observa para el año de pandemia un efecto mayor en el caso de las mujeres. Errores estándar robustos entre paréntesis.
La salida del corte por tamaño de la ciudad se presenta en la tabla 5. Para las tres olas se observa un efecto negativo y mayor para las grandes ciudades, tal como lo esperado. Esto podría interpretarse como un indicio de que el impacto del uso de redes sociales sobre el bienestar subjetivo (sbw) es más pronunciado en contextos urbanos, donde el acceso a internet y la penetración de las plataformas digitales suelen ser mayores. En las grandes ciudades, la mayor conectividad y exposición a redes sociales podría amplificar tanto los efectos positivos (como el fortalecimiento de lazos sociales) como los negativos (como la presión social y la comparación constante). Se observa también que a lo largo del tiempo el estimado obtenido se hace más negativo, pasando de -0.68 a -1.32 y finalmente -1.54. Esto podría estar relacionado con un aumento del efecto negativo producido por el mayor uso de redes sociales, vinculado al avance tecnológico y los efectos de la pandemia. El resultado obtenido es coherente con la bibliografía consultada. También es importante notar que, para el año 2023, el estadístico kp muestra un valor reducido, lo que sugiere una posible debilidad en este análisis parcial. Esta caída resulta razonable, ya que, en general, la calidad del acceso a internet es mejor en las grandes ciudades, lo que reduce la variabilidad de la variable instrumental al realizar el recorte. Un estimado de -1.54 puede resultar demasiado grande, dado el recorrido de la variable objetivo, lo que puede estar vinculado a este mismo efecto.
Respecto del test de Wald, se observa en este caso resultados estadísticamente significativos para las tres olas. Esto indica que el impacto del uso de redes sociales en el nivel de satisfacción con la vida es diferente para las grandes y las pequeñas ciudades. Incluso con mayor claridad en este caso -que en el caso de corte por sexo- se observa que en las ciudades grandes el impacto por uso de redes sociales es mayor y se agravó con la pandemia.
Tabla 5
Recorte por tamaño de la ciudad
[i]Nota: Se presenta la salida del modelo para el caso de los encuestados dependiendo de si viven en una ciudad de más o de menos de 100.000 habitantes para cada una de las olas analizadas. En la primera fila de cada ola aparece el estimador del efecto del uso de redes sociales (snu) sobre la satisfacción con la vida, correspondiente a la relación causal de interés. Se observa un efecto mayor para las grandes ciudades. Errores estándar robustos entre paréntesis.
Conclusiones
El presente trabajo analiza la relación entre el bienestar subjetivo (sbw) y el uso de redes sociales (snu) en Latinoamérica en pleno impacto de las consecuencias de la pandemia de Covid-19 y en dos olas adicionales: la inmediata anterior y la inmediata posterior. Se investiga el efecto causal de la relación, utilizando variables instrumentales. Es decir, se busca aislar el efecto del uso de redes sociales (snu) sobre el bienestar subjetivo (sbw) controlando por la endogeneidad potencial. Para ello, se utiliza la calidad de internet como variable instrumental, ya que esta influye en el acceso a las redes sociales, pero no tiene un efecto directo sobre el swb más allende su impacto a través del uso de dichas redes.
Los resultados muestran un impacto negativo del uso de redes sociales en el swb. Esto se interpreta como una predominancia del efecto de envidia social, enviciamiento, pérdida de productividad y otros típicos de la literatura por sobre los positivos de la interacción social. Se observa también que el proceso de digitalización provocado por la pandemia agravó los efectos negativos, probablemente porque aumentó no solo la cantidad de personas que utilizan redes sociales, sino también la intensidad del uso. Estos resultados son compatibles, entre otros, con los de Verduyn et al. (2017), Wadhwa y Palvia (2019) y Wirtz et al. (2021) .
El trabajo analiza también, como ejercicio de sensibilidad, la respuesta para dos recortes de las muestras: por sexo y por tamaño de la ciudad. En esos recortes se observa un mayor efecto negativo del uso de redes sociales sobre el nivel de satisfacción con la vida para las mujeres en la pandemia y postpandemia. Esto se interpreta como que los cambios producidos en las redes y la forma de uso de las redes afectaron especialmente a las mujeres. Estos resultados se encuentran en línea con los de Panzitta et al. (2023) quienes analizan el impacto del uso de redes sociales en la adopción de un mensaje cultural de ideal físico o de belleza, que genera preocupación y obsesión por el propio cuerpo para el caso particular del aislamiento por pandemia. También Brasil et al. (2024) estudian la internalización de ideales de imagen corporal irreales y su efecto en la salud.
Por otro lado, también se observa un impacto negativo del uso de redes sociales sobre el swb mayor para las grandes ciudades. Esto tiene sentido debido a que los efectos negativos parecen más intensos en zonas donde la presión social es mayor y el exceso de estímulos acentúa la adicción digital. Horan (2024) encuentra resultados similares, advirtiendo que, el uso de redes sociales en áreas urbanas conlleva mayores grados de aislamiento, ya que con mayor probabilidad implica el abandono de relaciones cara a cara.