Teens' Behavior Patterns on the Web: Surfing or Wrecking?
DOI:
https://doi.org/10.1344/der.2021.39.60-75Keywords:
adolescents, digital behavior, digital practices, social networks, InternetAbstract
Adolescents’ relationship with technology is controversial both because of the possibilities it offers and because of the risks it entails, even being perceived by them as a real need. In order to improve the knowledge about it, a non-experimental research of transversal style has been carried out using a methodology based on data mining. 1,048 students of Secondary Education participated and answered a questionnaire about their use of the Internet and social networks. Six factors were indentified, which could be recognized as patterns of behavior in the network. They are grouped around: (1) the communicative and informative dimension of the resources; (2) the one related to the security in the network; (3) the risk and vulnerability; (4) the specialized information both general and specific, (5) the transfer and acquisition of goods; and (6) the leisure and parental surveillance. The main findings show that their habits are mostly oriented towards the transfer and transaction along with the maintenance of security, avoinding situations that could involve risk and vulnerability in navigation. The identification of these subgroups is timely in order to develop training and digital literacy actions.References
Agila-Palacios, M. V., Ramirez-Montoya, M. S., García-Valcárcel, A., & Samaniego-Franco, J. (2017). Uso de la tableta digital en entornos universitarios de aprendizaje a distancia. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 20(2), 255-271.https://doi.org/10.5944/ried.20.2.17712
Ak, S., Koruklu, N., & Yilmaz, Y. (2013). A study on Turkish adolescent’s internet use: possible predictors of internet addiction. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16, 205-209. https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0255
Bakioğlu, F. (2020). Internet addiction and social self-efficacy: the mediator role of loneliness. Anales de Psicología, 36(3), 435-442. https://doi.org/10.6018/analesps.394031
Ballesta, F. J., Lozano, J., Cerezo, M. C., & Soriano, E. (2015). Internet, redes sociales y adolescencia: un estudio en centros de educación secundaria en la región de Murcia. Revista Fuentes, 16,109-130. https://doi.org/10.12795/revistafuentes.2015.i16.05
Baz-Rodríguez, M., González-Formoso, C., Goicoechea-Castaño, A., Álvarez-Vázquez, E., García-Cendón, C., Rial-Boubeta, A., & Clavería, A. (2020). Detección precoz del uso problemático de Internet en adolescentes, en pediatría de atención primaria. Revista Española de Salud Pública, 94, 1-12. Retrieved from https://bit.ly/2KuXFOT
Berry, M., & Linoff. G. (1997). Data mining techniques: for marketing, sales, and customer support. Wiley Publishing, Inc. Retrieved from http://bit.ly/3nIlIIE
Camana, R., & Torres, R. (2018). Descubrimiento de estilo de aprendizaje dominante en estudiantes de la carrera de tecnología en análisis de sistemas. Revista Educación, 42(2), 1-11. https://doi.org/10.15517/revedu.v42i2.26473
Chóliz, M., Villanueva, V., & Chóliz, M. C. (2009). Ellas, ellos y su móvil (¿Y dependencia?) del teléfono móvil en la adolescencia. Revista Española de Drogodependencias, 34(1), 74-88. Retrieved from http://bit.ly/3nLkCLY
Critselis, E., Janikian, M., Paleomilitou, N., Oikonomou, D., Kassinopoulos, M., Kormas, G., & Tsitsika, A. (2013). Internet gambling is a predictive factor of internet addictive behavior. Journal of Behavioral Addictions, 2(4),224-230. https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.4.5
Cuesta, U., & Gaspar, S. (2013). Análisis motivacional del uso de smartphone entre jóvenes: una investigación cualitativa. Historia y Comunicación Social, 18, 435-447. https://doi.org/10.5209/rev_HICS2013.v18.44252
Díaz, J., & Gómez-Torres, M. I. (2019). Cribado e intervención breve digital en el uso problemático de Internet: programa piensaTIC. Escritos de Psicología, 12, 57-68. Retrieved fromhttps://bit.ly/38Jm7Ev
Ferreira, C., Ferreira, H., Vieira, M. J., Costeira, M., Branco, L., Díaz, A., & Macedo, L. (2017). Epidemiology of Internet use by an adolescent population and its relation with sleep habits. Acta Med Port, 30(7-8), 524-533. https://doi.org/10.20344/amp.8205
Gamarra, D., Matos, R., & Yupanqui, M. (2018). Detección de patrones de éxito en estudios universitarios de la Universidad Continental. Apuntes de Ciencia & Sociedad, 8(1), 41-46. https://doi.org/10.18259/acs.2018005
García-Oliva, C., Piqueras, J. A., & Marzo, J. C. (2017). Uso problemático de Internet, el móvil y los videojuegos en una muestra de adolescentes alicantinos. Salud y Drogas, 17(2), 189-200. Retrieved from https://bit.ly/2JgBtUj
Gervilla, E., Jiménez, R., Montaño, J. J., Sesé, A., Cajal, B., & Palmer, A. (2009). La metodología del Data Mining. Una aplicación al consumo de alcohol en adolescentes. Adicciones, 21(1), 65-80. https://doi.org/10.20882/adicciones.253
Golpe, S., Gómez, P., Kim, S., Braña, T., & Rial, A. (2017). Diferencias de sexo en el uso de Internet en adolescentes españoles. Psicología Conductual, 25(1),129-146. Retrieved fromhttps://bit.ly/2WCrAar
González-Ramírez, T., & López-Gracia, A. (2018). La identidad digital de los adolescentes: usos y riesgos de las Tecnologías de la Información y la Comunicación. Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa, 17(2), 73-85. https://doi.org/10.17398/1695-288X.17.2.73
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill. Retrieved from https://bit.ly/3mIoEnk
Instituto Nacional de Estadística (Ed.) (2019). Porcentaje de usuarios de Internet en los últimos tres meses por tipo de actividad realizada y sexo. INE. Retrieved from http://bit.ly/34AmHmL
Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23, 187-200. https://doi.org/10.1007/BF02289233
Kim, D., Karin, J. N., Oh, J., & Kang, M.C. (2016). A latent profile analysis of the interplay between PC and smartphone in problematic internet use. Computers in Human Behavior, 56, 360-368. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.009.
La Red, D. L., & Podestá, C. E. (2014). Metodología de estudio del rendimiento académico mediante la Minería de Datos. Campus virtuales, 3(1), 56-73. Retrieved from http://bit.ly/2KQdXl4
Lloret-Segura, S., Ferreres-Traver, A., Hernández-Baeza, A., & Tomás-Marco, I. (2014). El análisis factorial exploratorio de los ítems: una guía práctica, revisada y actualizada. Anales de Psicología, 30(3), 1151-1169. http://doi.org/10.6018/analesps.30.3.199361
Martínez-Romera, D. D. (2018). Evaluar el pensamiento crítico en Educación para la Ciudadanía. Propuesta para contextos masificados. Didacticae, 3, 131-144. http://doi.org/10.1344/did.2018.3.131-144
Mesch, G. S. (2009). Social bonds and internet pornographic exposure among adolescents. Journal of Adolescence, 32, 601-618. http://doi.org/10.1016/j.adolescence.2008.06.004
Muñoz, M. J., Ortega, N., & Navarro, M. E. (2003). Patrones de uso de internet en la población universitaria española. Adicciones, 15(2), 137-144. Retrieved from http://bit.ly/37FYxZU
Olason, D. T., Kristjansdottir, E., Einarsdottir, H., Haraldsson, H., Bjarnason, G., & Derevensky, J. L. (2011). Internet gambling and problem gambling among 13 to 18 year old adolescents in Iceland. International Journal of Mental Health and Addiction, 9,257-263. http://doi.org/10.1007/s11469-010-9280-7
Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de muestreo sobre una población a estudio. International Journal of Morphology, 35(1), 227-232. https://doi.org/10.4067/S0717-95022017000100037
Pangrazio, L., & Cardozo, L. (2020). Beyond cybersafety: the need to develop social media literacies in pre-teens. Digital Education Review, 37, 49-63. https://doi.org/10.1344/der.2020.37.49-63
Pastor, Y., Martín, R., & Montes, M. (2019). Patrones de uso, control parental y acceso a la información de los adolescentes en la red. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 25(2), 995-1012. https://doi.org/10.5209/esmp.64821
Popadić, D., Pavlović, Z., & Kuzmanovic, D. (2020). Intensive and excessive internet use: different predictors operating among adolescents. Psihologija, 3(3), 1-25. Retrieved from https://bit.ly/2UkTR4Y
Pujazon-Zazik, M., & Park, M. J. (2010). To tweet, or not to tweet: gender differences and potential positive and negative health outcomes of adolescents’ social internet use. American Journal of Men’s Health, 4, 77-85. https://doi.org/10.1177/1557988309360819
Ramos-Soler, I., López-Sánchez, C., & Torrecillas-Lacave, T. (2018). Online risk perception in young people and its effects on digital behaviour. [Percepción de riesgo online en jóvenes y su efecto en el comportamiento digital]. Comunicar, 56,71-79. https://doi.org/10.3916/C56-2018-07
Raposo-Rivas, M., Martínez-Figueira, M. E., González, P., Torres, J., Carballo, R., Freire, F., Fernández, J., Barboza, M. F., Roibás, M., Gutiérrez, T., & Parrilla, A. (2019). “Sentidiño na Rede” para un uso responsable de Internet. Revista Saber & Educar, 25, 1-9. https://doi.org/10.17346/se.vol25.321
Rial, A., Gómez, P., Isorna, M., Araujo, M., & Varela, J. (2015). EUPI-a: Escala de Uso Problemático de Internet en adolescentes. Desarrollo y validación psicométrica. Adicciones, 27(1), 47-63. Retrieved from http://bit.ly/3mJD8TZ
Sapsford, R., & Jupp V. (2006). Data Collection and Analysis.Sage Publications. Retrieved from https://bit.ly/37Kn3sW
Sendín, J. C., Gaona, M. C., & García, A. (2014). Nuevos medios: usos comunicativos de los adolescentes. Perspectivas desde los nativos digitales. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 20(1), 265-283. https://doi.org/10.5209/rev_ESMP.2014.v20.n1.45231
Scherer, R., Rohatgi, A., & Hatlevik, O. E. (2017). Students' profiles of ICT use: Identification, determinants, and relations to achievement in a computer and information literacy test. Computers in Human Behavior, 70, 486-499. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.034
Sumner, M., Frank, E., & Hall, M. (2005). Speeding up logistic model tree induction. Lecture Notes in Computer Science, 3721,675–683. https://doi.org/10.1007/11564126_72
Timarán-Pereira, R., Caicedo-Zambrano, J., & Hidalgo-Troya, A. (2019). Árboles de decisión para predecir factores asociados al desempeño académico de estudiantes de bachillerato en las pruebas Saber 11°. Revista de investigación, desarrollo e innovación, 9(2), 363-378. https://doi.org/10.19053/20278306.v9.n2.2019.9184
Vega-Almeida, R. L., & Arencibia-Jorge, R. (2019). El lado oscuro de Internet: un estudio bibliométrico de la literatura sobre comportamientos adictivos en línea. Revista Española De Documentación Científica, 42(4), 1-11. https://doi.org/10.3989/redc.2019.4.S8
Witten I. H., & Frank. E. (2017). Data Mining: practical machine learning tools and techniques.Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/C2009-0-19715-5
Wong, I. L. K., & So, E. M. T. (2014). Internet gambling among high school students in Hong Kong. Journal of Gambling Studies, 30, 565-576. https://doi.org/10.1007/s10899-013-9413-6.
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