El 7 de enero de 2020, las autoridades del gobierno chino identificaron un nuevo virus causante de una neumonía de etiología desconocida hasta ese momento. Este virus pertenecía a la familia de los coronavirus y actualmente se conoce como SARS-CoV-2; la enfermedad derivada de este es la COVID-19 y actualmente ha llegado a suponer una pandemia mundial (Raurell-Torredà et al. 2020).

En el caso de España, se decretó el estado de alarma con el Real Decreto 463/2020, de 14 de marzo, para la gestión de la crisis sanitaria ocasionada por la COVID-19. A partir de este día comenzó el periodo de cuarentena para la población española (Barbosa-Torres, 2020).

El estado de alarma que ha generado la COVID-19 supone una crisis mundial sin precedente. El impacto de esta pandemia, ya sea por la incertidumbre a en el ámbito sanitario, económico y social, la falta de control que existe sobre esta enfermedad, el número de personas infectadas y fallecidas o los riesgos derivados de esta, además de las medidas de cuarentena adoptadas por los distintos gobiernos, generan un impacto en la salud mental de los ciudadanos. A todos estos aspectos hay que sumar la desinformación y la creencia en bulos y noticias falsas, que ayudan a agravar los problemas psicológicos generados por esta situación (Barbosa-Torres, 2020; González-Sanguino et al. 2020).

Ante la crisis originada por el COVID-19 en España, profesionales de distintos campos del ámbito de la salud ponen de manifiesto las carencias del sistema actual y proponen algunas ideas para mejorarlo. Por ejemplo, Raurell-Torredà et al. (2020) informan de la necesidad que existe de especializar el campo de la enfermería, de aumentar las dotaciones económicas en los equipos de Enfermería y de proteger al sistema sanitario público español. En el caso de la Psicología, España presenta un deficiente apoyo psicológico en su sistema de salud pública, situándose por debajo de la media europea; teniendo en cuenta los efectos negativos de esta pandemia en la salud mental, se pone de manifiesto la necesidad de reforzar este apoyo (Barbosa-Torres, 2020).

Al trabajar en la recuperación de las comunidades tras una catástrofe como esta pandemia, hay que tener en cuenta que estas no son simplemente víctimas pasivas de los desastres acaecidos, son agentes activos que deben colaborar en el proceso de recuperación. Para ello, la resiliencia comunitaria contribuye a la supervivencia y recuperación de las comunidades tras las crisis de esta índole (Moreno et al., 2019).

La resiliencia y el apoyo social en las catástrofes

En el ámbito de la Psicología, el concepto de resiliencia alude a la capacidad de las personas de poder sobreponerse a circunstancias y contextos difíciles o de riesgo y poder llegar a desarrollarse sanos psicológicamente. En el caso de la resiliencia comunitaria, en lugar de centrarse en los individuos, se recogen aspectos de afrontamiento a traumas o conflictos por parte de los grupos humanos. En esta resiliencia comunitaria no solamente influye la respuesta individual de los individuos ante el estrés, también lo hacen otros aspectos psicosociales (Uriarte, 2010).

Uriarte (2013) plantea una serie de pilares, que actúan como fortalezas, sobre los que construir una comunidad resiliente que pueda hacer frente a catástrofes como la ocasionada por la COVID-19; y una serie de anti-pilares que actúan como debilidades. Aspectos como una estructura social cohesionada, la honestidad gubernamental, la identidad cultural, la autoestima colectiva y el humor social, conformarían las fortalezas. Mientras que la pobreza económica, cultural, moral y política, la dependencia económica, el aislamiento social y la estigmatización de las víctimas. actuarían como factores de vulnerabilidad. Este autor plantea que, aunque es difícil que una sociedad plantee todas las fortalezas descritas, siempre tienen algún aspecto básico sobre el que construir la resiliencia comunitaria.

El caso de la catástrofe ocasionada por la COVID-19 no es distinto al resto en este aspecto; ya que la capacidad de resiliencia de las personas y de los grupos que estas forman, junto al apoyo social que perciben, ha demostrado ser un factor protector frente al desarrollo de problemas psicológicos como puede ser la ansiedad (Labrague & De los Santos, 2020).

Las comunidades o los individuos más expuestos a las catástrofes tienden a manifestar una mayor propensión a problemas psicológicos como pueden ser la depresión o la ansiedad. Por ello, las organizaciones de salud pública encargadas de responder ante estos desastres deben monitorizar las consecuencias psicosociales a largo plazo y abogar por el apoyo psicosocial basado en la comunidad para ayudar a los ciudadanos en el proceso de recuperación (Genereux et al., 2019).

Un ejemplo de los efectos negativos de una pandemia como esta (y de la cuarentena y aislamiento que conlleva) sobre la salud mental de las personas sería el sentimiento de soledad o el desgaste social que pueden llegar a experimentar las personas en una situación de cuarentena (Zhang et al. 2020). A raíz de esta soledad o falta de apoyo social, la pandemia tiene un mayor impacto en la salud mental de las personas (González-Sanguino et al. 2020).

Conductas prosociales ante catástrofes

Las conductas prosociales se caracterizan por la intención de ayudar a otras personas, teniendo libertad de elección para llevarlas a cabo o no y que no están motivadas por obligaciones profesionales o por expectativas de recompensas extrínsecas (Rad et al., 2020).

Durante el periodo de cuarentena ocasionado por la COVID-19 han aumentado los discursos de odio en las redes sociales, mientras que los comportamientos prosociales en las mismas han disminuido (Rad et al., 2020).

Este hecho es importante, ya que la Prosocialidad se ha mostrado como uno de los principales predictores de la percepción de riesgo de la COVID-19, mientras que las personas con unos valores más individualistas tienden a minimizar el riesgo percibido en esta enfermedad (Dryhurst et al., 2020).

Los valores sociales como las conductas prosociales, suponen un factor importante para manejar esta crisis (Wolf et al., 2020), asociándose mayores comportamientos prosociales a un menor desarrollo de problemas mentales (Guo et al., 2020). PeConga et al. (2020) justifican esta relación argumentando que las conductas prosociales y el apoyo social actúan como factores de resiliencia y ayudan a amortizar las consecuencias negativas de la COVID-19 en la salud mental.

Las adicciones durante una cuarentena

Durante la actual pandemia y las medidas de distancia social y aislamiento que ha implicado en distintos países, se ha producido un incremento en el uso problemático de internet y el consumo de sustancias como alcohol y tabaco (Sun et al., 2020).

En el caso del juego problemático se ha producido una situación similar. A pesar de haberse cancelado la mayoría de los eventos deportivos, se han incrementado los problemas de juego de aquellas personas que previamente presentaban mayores niveles de juego patológico (Hakansson, 2020). Además, no solamente ha aumentado esta conducta, sino que también lo han hecho las motivaciones asociadas al juego irresponsable o problemático (Price, 2020).

En este sentido, los síntomas de ansiedad y de depresión producidos por la pandemia son los que actúan como un factor de riesgo, ya que el incremento en uso de sustancias psicoactivas o conductas adictivas como el juego problemático y el uso abusivo de internet, se utilizarían como método para reducir o evitar los síntomas de ansiedad y depresión (Kiraly et al., 2020; Price, 2020).

Un modelo predictivo de la adicción al juego durante una cuarentena

El apoyo social que las personas perciben, tiene un efecto directo en la forma en que estas se comportan con los demás. De esta forma, las personas que perciben un mayor apoyo social tienden a realizar conductas prosociales en mayor medida (Simpson Harrell et al., 2018). Las que no perciben este apoyo, por el contrario, manifiestan más conductas antisociales (Stanger et al., 2018). De igual forma, la capacidad de resiliencia de las personas se relaciona directamente con las conductas prosociales que llevarán a cabo (Arias, 2015), siendo un factor protector que favorece a estas (Brown & Lichter, 2006).

La relación entre el apoyo social percibido y la capacidad de resiliencia de las personas genera más controversia. Mientras algunas investigaciones encuentran una relación directa entre estas dos variables (Li et al., 2016; Young et al., 2019), otras no encuentran dicha relación y plantean la existencia de determinadas características intrapersonales que serían las que determinarían la capacidad de resiliencia de las personas (Coppari et al., 2018).

La relevancia de las conductas prosociales no reside únicamente en la ayuda que se da a otras, ya que estas están relacionadas con la salud mental de la propia persona. Aplicándolo al campo de las adicciones, esta conducta de ayuda a los otros actúa como un factor protector frente a los problemas de adicción a sustancias como el cannabis (Hernández-Serrano et al., 2016) o la heroína (Millner, 2014). Paleologou et al. (2019) plantean que lo mismo ocurre en el caso de la adicción al juego; en su investigación los jugadores patológicos mostraron menos conductas prosociales que el resto de personas, por lo que los autores plantean que la conducta prosocial ejerce un papel como factor protector.

Esparza-Reig (2020) propone un modelo de interacción entre estas variables según el cual el apoyo social y la resiliencia actúan como predictores de la conducta prosocial, y esta a su vez será un factor predictor de la adicción al juego. En este estudio los análisis efectuados mostraron un buen ajuste entre el modelo teórico planteado y los resultados de la muestra recogida, explicando el 30% de la varianza en conducta prosocial y el 8% de la adicción al juego, además de mostrar unos buenos índices de ajuste (X2(41)= 59.31, p= 0.06; CFI= 0.97; GFI= 0.96; RMSEA= 0.04).

El presente estudio

El objetivo principal que persigue esta investigación es el de replicar el modelo de interacción de variables planteado por Esparza-Reig (2020) para comprobar si en un estado de confinamiento provocado por la crisis de la COVID-19 estas variables se estarían relacionando de igual forma a pesar de estar en unas condiciones desconocidas hasta ahora.

El objetivo secundario que se persigue es analizar si esta relación se da en distintos grupos de edad. En el caso del estudio de Esparza-Reig (2020), los participantes en el estudio tenían entre 18 y 26 años; en esta investigación se analizarán tres grupos: uno de personas jóvenes entre 18 y 26 años (al igual que en el estudio citado), uno de jóvenes adultos entre 27 y 45 años y un tercer grupo de adultos entre 41 y 65 años.

A raíz de estos objetivos, las hipótesis que se plantean son las siguientes:

La primera hipótesis es que tanto el apoyo social como la capacidad de resiliencia de las personas serán predictoras de las conductas prosociales que estas llevarán a cabo. Al igual que en el estudio de Esparza-Reig (2020) el apoyo social y la resiliencia no estarán relacionadas entre sí. Estos resultados se darían independientemente de la edad de los participantes.

La segunda hipótesis es que las conductas prosociales, que las personas llevan a cabo, serán un factor protector frente a los problemas de adicción al juego en un contexto de confinamiento en el hogar independientemente de la edad de estas.

Método

Participantes

Para contrastar las hipótesis planteadas en esta investigación se recogió una muestra total de 675 personas que se divide en tres siguiendo la idea de Arnett and Mitra (2020): la muestra de participantes jóvenes se constituyó por 212 personas entre 18 y 26 años al igual que el grupo del estudio de Esparza-Reig (2020), la muestra de adultos jóvenes estuvo formada por 210 participantes de entre 27 y 45 años y la muestra de adultos por 253 participantes de entre 46 y 65 años. En el caso de las tres muestras, todos los participantes eran residentes en España y se encontraban en confinamiento domiciliario.

El grupo de jóvenes, compuesto por un 59.9% de participantes mujeres (n= 127) con una edad media de 22.59 años (SD= 2.03) y confinados en su domicilio entre 22 y 54 días, con una media de 27.56 días (SD= 6.54).

En el grupo de adultos jóvenes, un 60% fueron mujeres (n= 126). En este caso la edad media fue de 34.7 años (SD= 5.56) y los días confinados estaban entre 23 y 45, con una media de 27.27 días (SD= 6.26).

Por último, en el grupo de adultos, un 57.3% fueron mujeres (n= 145). La edad media del grupo fue de 53.67 años (SD= 5.46) y llevaban confinados entre 23 y 47 días, con una media de 26.77 (SD= 5.62).

Instrumentos

En primer lugar, para medir el apoyo social percibido por los participantes en el estudio, se aplicó la versión validada en población española por Revilla et al. (2005) del cuestionario de apoyo social (MOS) desarrollado por Sherbourne and Stewart (1991). Este cuestionario presenta, en primer lugar, un ítem destinado a cuantificar el número de personas que el participante considera que son cercanas a él (tanto amigos como familiares). Tras este primer ítem, presenta otros 19 de tipo Likert con 5 alternativas. Los valores del alfa de Cronbach fueron 0.96 para el grupo de jóvenes, 0.97 para el de adultos jóvenes y 0.97 para el de adultos.

Para evaluar la capacidad de resiliencia se utilizó la versión validad en población española (Moret-Tatay et al., 2015) de la Brief Resilient Coping Scale (BRCS; Sinclair & Wallson, 2004). Esta escala se compone de 4 ítems de tipo Likert de 5 alternativas. Los valores del alfa de Cronbach fueron 0.76 para el grupo de jóvenes, 0.82 para el de adultos jóvenes y 0.81 para el de adultos.

Para evaluar las conductas prosociales de los participantes, se aplicó la versión adaptada a población española (Martí-Vilar et al., 2020) de la Escala de Prosocialidad (Caprara et al., 2005). Esta está formada por 16 ítems de tipo Likert de 5 alternativas. Los valores del alfa de Cronbach fueron 0.92 para el grupo de jóvenes, 0.94 para el de adultos jóvenes y 0.95 para el de adultos.

Por último, se aplicó la versión validada en población española (Echeburúa et al., 1994) del South Oaks Gambling Screen (SOGS; Lesieur & Blume, 1987) para evaluar la conducta de juego de los sujetos a lo largo de la vida. Este cuestionario tiene 20 ítems, siendo la mayoría de estos dicotómicos, en los que los sujetos pueden obtener una puntuación de 0 a 19. Se establece una puntuación de 4 como el punto del corte a partir del cual comenzaría a ser un indicador de una conducta de juego problemática. Los valores del alfa de Cronbach fueron 0.75 para el grupo de jóvenes, 0.65 para el de adultos jóvenes y 0.73 para el de adultos.

Procedimiento

La presente investigación cuenta con la aprobación de la Comisión de Ética en Investigación Experimental de la Universitat de València (número de procedimiento 1040164) y forma parte de un estudio más amplio sobre la adicción al juego. Los participantes colaboraron entre los meses de marzo y mayo de 2020, periodo en el que la población de España se encontraba en un estado de confinamiento domiciliario como medida ante la crisis ocasionada por la COVID-19. Este estado excepcional obligó a que el cuestionario se realizase de forma online, ya que no era posible hacerlo de forma presencial. La duración de la participación era de aproximadamente 10 minutos y previamente los participantes debían leer y aceptar un consentimiento informado en que se detallaban las condiciones de la investigación y la anonimidad de esta; también se informó a los participantes de que no recibirían ningún incentivo por su colaboración más allá de ayudar en el estudio de la conducta y se les indicó que solamente podían responder al cuestionario una única vez.

Análisis

En primer lugar se analizaron la distribución muestral y las frecuencias de respuesta de cada uno de los grupos. Tras la depuración de las muestras se realizaron análisis factoriales confirmatorios en cada uno de los instrumentos aplicadas y para cada uno de los grupos de la muestra; con esto se seleccionó la estructura factorial más apropiada en cada caso.

A continuación se contrastó el modelo teórico planteado por Esparza-Reig (2020) y presentado en la figura 1, mediante un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) siguiendo las recomendaciones planteadas por Medrano and Muñoz-Navarro (2017). Además, como sugiere Manzano (2018), se utilizó el método de máxima verosimilitud, se eliminaron aquellos casos con valores atípicos (por la obligatoriedad de respuesta al ser un cuestionario online no se encontraron valores perdidos) y se comprobó la normalidad multivariada.

Con el objetivo de poder replicar el estudio de Esparza-Reig (2020) y comparar los resultados obtenidos, se utilizaron indicadores e índices de bondad de ajuste similares. Por lo tanto, se entendió la puntuación obtenida en el SOGS como una variable observada y para el resto de las variables latentes (apoyo social, resiliencia y conducta prosocial) se seleccionaron los indicadores más apropiados según las indicaciones de Hall et al. (1999) para la parcialización de ítems.

Por último, si bien se estudiaron todos los índices de bondad de ajuste arrojados por los análisis para comprobar que no hubiera ningún resultado incorrecto, solamente se presentarán los valores obtenidos en χ²/gl, el índice de ajuste comparativo (CFI), el índice de bondad de ajuste (GFI) y el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA). Los puntos de corte considerados para la interpretación de los resultados obtenidos en estos índices fueron los siguientes:

En el caso del χ²/gl, se considera como un buen ajuste todos los valores inferiores a 3 (Iacobucci, 2010). Se utilizó este índice en lugar de analizar directamente el χ² porque de este modo se evitan alteraciones en el resultado ocasionadas por el tamaño de la muestra.

Para el CFI y el GFI, se interpretó que puntuaciones superiores a 0.90 referían un buen ajuste del modelo, mientras que si eran superiores a 0.95 reflejarían un nivel de ajuste óptimo (Hu & Bentler, 1999; Marsh et al., 2004).

Por último, valores inferiores a 0.06 en el RMSEA se interpretaron como un ajuste óptimo, mientras que valores inferiores a 0.08 serían un ajuste aceptable en este caso (Hu & Bentler, 1999; Marsh et al., 2004).

Se utilizaron los programas estadísticos SPSS 20.0 y AMOS24 para llevar a cabo todos los análisis de esta investigación.

Resultados

Los resultados obtenidos tras los análisis efectuados se presentan de forma separada para cada uno de los grupos estudiados.

Jóvenes

Los datos empíricos obtenidos en el grupo de participantes jóvenes mostraron un buen ajuste con el modelo teórico propuesto tras el análisis de los distintos índices de bondad de ajuste. En primer lugar, el valor de Chi-cuadrado fue estadísticamente significativo (χ² (32)=62.66, p= 0.001), lo que no reflejaría un buen ajuste del modelo; no obstante, al utilizar la fórmula de χ ² 7gl para evitar que el tamaño muestral influya en el resultado, se obtuvo un valor inferior a 3 (χ²/gl= 1.96), por lo que el modelo ajustaría correctamente. Por otro lado, los índices CFI (CFI= 0.97) y GFI (GFI= 0.95) indicaron un ajuste óptimo entre los datos empíricos y el modelo tórico propuesto. Por último, el valor obtenido en el índice RMSEA también refleja un ajuste óptimo (RMSEA= 0.06).

En la figura 2 se puede apreciar cómo queda el modelo tras su re-especificación y con los valores de las correlaciones, los pesos de regresión estandarizados y el porcentaje de la varianza explicada de las variables dependientes del modelo.

Analizando las relaciones detalladamente, se encuentra que el apoyo social y la resiliencia de los jóvenes correlacionaron de forma positiva y significativa (tabla 1). Por otro lado, tanto el apoyo social como la resiliencia fueron predictoras positivas y significativas de la conducta prosocial (tabla 2). Por último, la conducta prosocial resultó predictora negativa de la adicción al juego significativamente (tabla 2).

El modelo planteado explicó el 11% de la varianza de la conducta prosocial y el 7% de la adicción al juego (figura 2).

Adultos jóvenes

Los datos del grupo de adultos jóvenes mostraron un buen ajuste con el modelo teórico propuesto tras el análisis de los distintos índices de bondad de ajuste. En este caso el valor de Chi-cuadrado no fue estadísticamente significativo (χ²(32)= 39.14, p= 0.18), por lo que indicaría un buen ajuste. Al utilizar la corrección para el tamaño muestral χ²/gl, se obtuvo un valor inferior a 3 (χ²/gl= 1.22), por lo que el modelo ajustaría correctamente. Por otro lado, todos los índices reflejaron un ajuste óptimo entre los datos empíricos y el modelo tórico propuesto (CFI= 0.99; GFI= 0.96; RMSEA= 0.03).

En la figura 3 se puede apreciar cómo queda el modelo tras su re-especificación y con los valores de las correlaciones, los pesos de regresión estandarizados y el porcentaje de la varianza explicada de las variables dependientes del modelo.

En el caso de los adultos jóvenes, la relación entre apoyo social y resiliencia resultó estadísticamente significativa y ambas correlacionaron positivamente (tabla 3). Por otro lado, el apoyo social y la capacidad de resiliencia fueron predictores positivos y significativos de la conducta prosocial, pero en este caso la conducta prosocial no predijo significativamente los problemas de adicción al juego (tabla 4).

En este caso, el modelo explicó el 14% de la varianza en la conducta prosocial y no predijo significativamente la varianza en la adicción al juego (figura 3).

Adultos

Por último, los datos del grupo de adultos también mostraron un buen ajuste con el modelo teórico propuesto tras el análisis de los distintos índices de bondad de ajuste. El valor de Chi-cuadrado, no significativo (χ² (32)=35.49, p= 0.307), indicaría un buen ajuste del modelo. Al utilizar la corrección para el tamaño muestral de χ2/gl, el modelo sigue ajustando correctamente (χ²/gl= 1.11). Por otro lado, todos los índices reflejaron un ajuste óptimo entre los datos empíricos y el modelo tórico propuesto (CFI= 0.99; GFI= 0.97; RMSEA= 0.02).

En la figura 4 se puede apreciar cómo queda el modelo tras su re-especificación y con los valores de las correlaciones, los pesos de regresión estandarizados y el porcentaje de la varianza explicada de las variables dependientes del modelo.

Al igual que en los anteriores grupos de participantes, en el caso de los adultos también se encontró que el apoyo social y la resiliencia correlacionaron de forma positiva y estadísticamente significativa (tabla 5). En este caso tanto el apoyo social como la resiliencia fueron predictores positivos de la varianza en conducta prosocial y esta a su vez fue predictora negativa de la varianza en la adicción al juego (tabla 6).

En este grupo de participantes, el modelo explicó el 22% de la varianza en conducta prosocial y el 6% de la varianza en la adicción al juego.

Discusión

El estudio del pensamiento y de la conducta humana en la sociedad es especialmente importante, ya que es una de las formas que mejor pueden ayudar a comprenderlos y llegar a los procesos subyacentes y la forma en que funcionan. Actualmente, con la crisis de la COVID-19 y los efectos que está produciendo en la mente de las personas, la investigación de estos elementos es un aspecto clave. Los resultados de la presente investigación ayudarán a avanzar en este conocimiento, concretamente en el de aspectos como el apoyo social y la resiliencia y cómo estos influyen en el comportamiento prosocial de las personas (un elemento vital en la situación actual), además de explorar el efecto que estas puedan tener para proteger a las personas de desarrollar problemas de adicción al juego.

El objetivo principal que se perseguía era el de replicar un modelo de interacción de variables planteado con anterioridad (Esparza-Reig, 2020) en un contexto de confinamiento domiciliario. Adicionalmente, se buscaba analizar si este modelo era válido en distintos grupos de edad.

La primera hipótesis planteada era que el apoyo social y la capacidad de resiliencia funcionarían como predictoras de la conducta prosocial y ambas no estarían relacionadas entre sí. Los resultados obtenidos en esta investigación son congruentes parcialmente con esta hipótesis en los distintos grupos de edad analizados. Un mayor apoyo social percibido por las personas (Esparza-Reig, 2020; Simpson Harrell et al., 2018; Stanger et al.,2018) y una mejor capacidad de resiliencia ante las situaciones que se les puedan plantear en su vida (Arias, 2015; Brown & Lichter, 2006; Esparza-Reig, 2020) fomentarían las conductas prosociales que estas tienen hacia el resto de la sociedad. Los resultados obtenidos muestran que en los jóvenes estas variables explicarían el 11% de la varianza en la conducta prosocial; el 14% en el caso de los adultos jóvenes; y el 22% en el grupo de adultos.

La segunda parte de la hipótesis 1 es la que se rechaza, ya que en los tres grupos de edad se ha encontrado que el apoyo social y la resiliencia están relacionadas entre sí de forma directa. La literatura existente acerca de la relación entre estas dos variables se divide en dos corrientes: unas investigaciones encuentran que no existe relación entre ambas (Coppari et al., 2018; Esparza-Reig, 2020), pero otras sí que han encontrado que correlacionan positivamente (Li et al., 2016; Young et al., 2019). Los resultados obtenidos estarían en concordancia con esta segunda línea teórica.

La segunda hipótesis planteada, defendía que las conductas prosociales actuarían como un factor protector frente al desarrollo de problemas de adicción al juego en los tres grupos de edad. Los resultados obtenidos en el grupo de jóvenes y en el de adultos corroboran esta hipótesis, ya que en ambos casos las conductas prosociales de las personas serían predictoras negativas de los problemas de adicción al juego, actuando como un factor protector frente a estos (Esparza-Reig, 2020; Paleologou et al., 2019). En el caso de los jóvenes, las conductas prosociales explicaron el 7% de la varianza en la adicción al juego, mientras que en los adultos fue un 6%. Por otro lado, los resultados en el grupo de adultos jóvenes rechazarían esta hipótesis, ya que las conductas prosociales no actuaron como predictoras de la adicción al juego. Una explicación a esto podría ser que el SOGS presento unos bajos valores de fiabilidad en este grupo, por lo que no estaría midiendo con precisión los problemas de adicción al juego.

El modelo teórico (figura 1) propuesto por Esparza-Reig (2020) y replicado en este estudio, ha mostrado un ajuste óptimo con los datos empíricos obtenidos, confirmando la relación entre estas variables.

Esta investigación es la primera en estudiar la relación entre apoyo social, resiliencia y conducta prosocial, además de su implicación en los problemas de adicción al juego, en grupos de participantes que se encuentran confinados en su domicilio. Estudiar el pensamiento y el comportamiento humano en unas condiciones tan concretas es muy complicado, ya que hasta la llegada de la COVID-19 no había ocurrido algo similar en gran parte del mundo y en España en concreto. Estos aspectos hacen que las conclusiones a las que se ha llegado en esta investigación sean importantes para la comunidad científica.

Al margen de la COVID-19, esta investigación ahonda en las ideas planteadas por Esparza-Reig (2020) al replicar su estudio y ampliarlo a otros grupos de edad. El hecho de que el modelo teórico planteado haya funcionado correctamente aporta evidencia científica que apoya el modelo propuesto por este autor. No obstante, es importante que futuros estudios sigan aplicándolo en distintas condiciones para ayudar a su generalización. Con esto se ayudará a comprender mejor el papel protector de la Prosocialidad en los problemas de adicción al juego y, en un futuro, podría llegar a ser recomendable incluir actividades como por ejemplo voluntariados para tratar de paliar los problemas en la conducta de juego.

La principal limitación con la que cuenta esta investigación es el hecho de que los cuestionarios se hayan aplicado de forma online. Esta forma de aplicación era la única posible en las condiciones de confinamiento, pero esta puede haber sido la causa de que el grupo de adultos jóvenes haya tenido una baja fiabilidad en el SOGS y que en este grupo la conducta prosocial no haya sido predictora de la adicción al juego.

En conclusión, la presente investigación ha contribuido al estudio del pensamiento y la conducta humana en condiciones de confinamiento, además de aplicar un modelo de interacción de variables poco estudiado hasta la fecha. La utilidad de los resultados obtenidos abarca desde ayudar a hacer frente a futuras posibles crisis similares a la actual, hasta ayudar en el ámbito clínico y educativo a hacer frente a los problemas de adicción al juego sugiriendo la Prosocialidad como un elemento a tener en cuenta.

Referencias

Notas

^* Artículo de investigación.

Notas de autor

^aAutor de correspondencia. Correo electrónico: javier.esparza@universidadeuropea.es

Información adicional

Para citar este artículo: Esparza-Reig, J., Martí-Vilar, & González-Sala, F. (2024). La prosocialidad como factor protector de la adicción al juego durante el COVID-19. Universitas Psychologica, 23, 1-14. https://doi.org/10.11144/Javeriana.upsy23.pfpa

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