Proyecto de investigación
Estudio de la ADICción a los VIDEOjuegos en estudiantes universitarios y su relación con el estado emocional, sueño y fatiga. Repercusiones en el rendimiento académico y salud
Responsable: Lourdes Miró Amarante / Miguel Ángel Pertegal Vega
Tipo de Proyecto/Ayuda: Plan Estatal 2021-2023 - Proyectos Investigación Orientada
Referencia: PID2022-141172OA-I00
Fecha de Inicio: 01-09-2023
Fecha de Finalización: 31-08-2026
Empresa/Organismo financiador/es:
- Ministerio de Ciencia e Innovación
Equipo:
- Equipo de Investigación:
- Equipo de Trabajo:
Resumen del proyecto:
En las nuevas generaciones el uso de videojuegos es una práctica casi generalizada formando parte habitual de su día a día. En la mayoría de los adolescentes y jóvenes dicho uso, aunque intensivo en determinados momentos, es un uso bajo control. Sin embargo, en otros, dicho uso no solo es excesivo, sino que se acaba convirtiendo en compulsivo e incontrolado, lo que permite hablar con propiedad de una adicción comportamental. En la sociedad en general, y en particular, en el ámbito de los profesionales sanitarios, existe una preocupación creciente y una mayor conciencia acerca de la prevalencia en aumento de la adicción a videojuegos (AV). Como toda adicción comportamental, puede acabar causando interferencias y problemas en todos los ámbitos personales, generando una elevada conflictividad en el entorno familiar, social y académico/laboral. En este sentido, este proyecto pretende dar respuesta y soluciones a un problema de salud creciente en nuestra sociedad: la adicción a los videojuegos.
Para ello, en el presente trabajo se pretende realizar un estudio riguroso en investigación sobre la relación existente entre la AV y los aspectos comportamentales, con la finalidad de elaborar y probar un sistema de ayuda al diagnóstico y de recomendaciones que proporcione información en tiempo real sobre el grado de adicción del usuario y prevenga de posibles estados anómalos. Este estudio conlleva la recolección de información en tiempo real, mediante dispositivos wearables comerciales, sobre una población, habituada al uso de videojuegos, la comunidad de estudiantes universitarios. Se recogerá la información durante las sesiones de videojuegos, en las que usarán sus propios juegos instalados en sus móviles, consolas, así como en PCs del equipo de investigación. Adicionalmente, se recolectará información durante sesiones de sueño para medir la calidad del mismo. Además de estos indicadores objetivos, se les evaluará mediante escalas y cuestionarios, algunos indicadores informativos relativos a la salud mental y ajuste psicológico, p.e, el bienestar/malestar emocional o la satisfacción con sus relaciones sociales actuales. A partir de estos datos, se identificarán patrones de respuesta en la práctica real de videojuegos usando tecnologías propias de la Inteligencia Artificial. Se desarrollarán diversos sistemas clasificadores basados en Machine Learning para establecer una relación entre los aspectos fisiológicos recolectados y los parámetros bajo estudio: comportamiento, bienestar emocional, fatiga, calidad del sueño y AV. Los resultados obtenidos tras evaluar estos clasificadores determinarán el sistema óptimo para el propósito de este estudio y servirá a dos objetivos: elaborar un sistema de apoyo a la toma de decisiones y generación de informes que ayuden al profesional en su tarea de diagnóstico de la adicción; y, en segundo lugar, desarrollar una herramienta de ayuda al usuario que detecte comportamientos que pueden llegar a inducir a la AV y aporte recomendaciones en tiempo real. Finalmente, y como beneficio de la población objetivo, se llevará a cabo un estudio paralelo de la repercusión de la AV en el rendimiento académico, su bienestar/malestar emocional y sus relaciones sociales; así como un análisis sobre si existen diferencias en los niveles de adición según el equipo de juego usado, la edad y género, de manera que se pueda incorporar estas dimensiones en las recomendaciones sobre prevención de adicción de videojuegos.
Para más información consulte la web del proyecto: https://www.rtc.us.es/e-health/adicvideo/