El presente estudio examinó la estructura factorial y las propiedades psicométricas del Cuestionario de Adicción a Internet y Videojuegos para Adolescentes (CAIVA) en una muestra colombiana de adolescentes. La estructura fue confirmada mediante el AFC, encontrándose que los indicadores de ajuste absoluto y relativo, informan un aceptable ajuste al modelo bifactorial (CFI = 0.918, IFI = 0.922, NFI = 0.883, RMSEA = 0.059), χ²/gl = 2.78).

En lo referente a la consistencia interna, el CAIVA mostró que la escala total posee coeficientes adecuados para todos los grupos de edad. Pero en el grupo de 11 a 12 años, las escalas AI y AV presentan coeficientes relativamente bajos. Y en el de 13 a 15 años, la escala AI exhibe la misma situación. Sin embargo, se ha de tener presente que en estos tres casos el límite superior de sus respectivos intervalos de confianza incluye valores que podrían ser considerados como mínimamente aceptables. Por otra parte, en el grupo entre 16 y 18 años todas las escalas funcionaron adecuadamente. Con todo, hay que tener en cuenta que a pesar de las bajas fiabilidades reportadas generalmente en niños y adolescentes, los datos obtenidos mediante autoinformes frecuentemente son mejores indicadores de su comportamiento que los respondidos por padres o profesores (Achenbach, McConaughy, & Howell, 1987; Cosi, Canals, Hernández-Martínez, & Vigil-Colet, 2010). Es de anotar que esta tendencia a mejorar que presenta la fiabilidad a medida que incrementa la edad, en especial en la transición de la niñez a la adolescencia y la vida adulta, no es exclusiva de este estudio, y ha sido reportada en otras investigaciones (Chahín-Pinzón & Briñez, 2015; Chahín-Pinzón et al., 2012; Santisteban & Alvarado, 2009).

En cuanto a las diferencias en los grupos de edad, se constató que en la escala AV el grupo de menor edad obtuvo las medias más altas, y tuvo diferencias significativas con respecto a los otros dos grupos. Adicionalmente, en las comparaciones el tamaño del efecto tuvo una magnitud entre media y alta. No obstante, otros estudios sobre el comportamiento adictivo a los videojuegos no han encontrado diferencias entre los grupos de edad en niños y adolescentes (Chóliz & Marco, 2011; Tejeiro & Morán, 2002). Y en la escala AI, si bien no hubo diferencias significativas, sí se presentaron mayores puntajes en los dos grupos de menor edad, lo cual está acorde con lo reportado por Beranuy, Chamarro, Graner y Carbonell (2009), quienes afirman que los jóvenes de menor edad tienden a tener mayores problemas con el uso de internet (Carbonell et al., 2012).

Al analizar las diferencias en los grupos de acuerdo al género, en la escala AI, los varones obtuvieron mayor puntaje que las mujeres, pero no se presentaron diferencias significativas. Este resultado concuerda con Estévez (2013), quien con adolescentes y utilizando la misma escala, obtuvo mayores valores en varones, sin diferencias estadísticamente significativas. Otros estudios que han utilizado diferentes instrumentos informan que el género no se encuentra relacionado con el uso problemático del internet (Carbonell et al., 2012; Beranuy et al., 2009; Estévez et al., 2009; Muñoz-Rivas, Navarro, & Ortega, 2003), aunque señalan que los varones tienden a hacer un mayor uso de este medio (Madell & Muncer, 2004; Meelissen & Drent, 2008; Rodríguez et al., 2009; Sáinz & López-Sáez, 2010).Y en lo referente a la escala AV, se presentaron diferencias significativos a favor de los varones, con un tamaño del efecto alto, corroborado por Estévez (2013), quien encontró diferencias significativas en la misma escala. En este sentido, otros investigadores señalan que, en la infancia y la adolescencia, los varones tienden a tener una mayor dependencia hacia los videojuegos (Chóliz & Marco, 2011; Gentile, Lynch, Linder, & Walsh, 2004; Gentile et al., 2011; Lucas & Sherry, 2004).

Cabe resaltar que la correlación de r = 0.44 entre AI y AV de este estudio, fue prácticamente igual a la informada para adultos españoles por Pedrero et al. (2007) con r = 0.46 y por Rodríguez et al. (2009) con r = 0.48, siendo en ambas investigaciones la relación más alta entre todas las escalas.

Los resultados con respecto a la validez convergente del instrumento, indican que las escalas AI y AV se encuentran relacionadas con los componentes impulsivos y agresivos de la personalidad, y los valores de los coeficientes de Pearson son similares a los informados por otros autores. La escala AV tuvo una correlación positiva con las cuatro escalas del AQ. Estos coeficientes poseen valores cercanos a los hallados en otras muestras de adolescentes en los que se ha relacionado el AQ con el Internet Addiction Test (IAT) (Kim, 2013; Matalinares et al., 2013; Young, 1998). Por su lado, la escala AI solo tuvo correlaciones significativas con la impulsividad motora. Contrario a lo informado aquí, en los estudios con adolescentes en los que se relacionó el BIS con la IAT, sí se hallaron correlaciones significativas en todas las escalas (Cao, Su, Liu, & Gao, 2007; Lim, Gwak, Park, Kim, & Choi, 2014; Su, Gao, Xiao, Cao, & Feng, 2011).

Asimismo, la escala de AV presentó correlaciones positivas con todas las escalas del AQ, con excepción de la escala Ira, que es el componente emocional y afectivo de la agresividad. Al confrontar estos valores con otras investigaciones con adolescentes en los que se relaciona el AQ con distintos instrumentos que evalúan la adicción a los videojuegos, se observa que todas las escalas del AQ correlacionan significativamente (Kim, Namkoong, Ku, & Kim, 2008; Lemmens, Valkenburg, & Peter, 2009; Odaci & Çelik, 2013; Teng, Li, & Liu, 2014). Y respecto a la relación entre la escala AV con el BIS, solo la impulsividad motora correlacionó significativamente, sin embargo, otros estudios con adolescentes que utilizaron instrumentos como el Problem-Video-Game-Playing, han reportado correlaciones con las tres escalas del BIS (Vargas, Rodríguez, Grau, Faus, & Sánchez, 2014). Estos datos sugieren que las escalas AI y AV, se encuentran más asociadas con los componentes motores de la impulsividad, relacionados con actuar antes de pensar.

El presente estudio ofreció respaldo psicométrico al instrumento, no obstante, ha de tenerse en cuenta la limitación relacionada con el tipo de muestra utilizada pues no es representativa de la población, lo que limita la generalización de los hallazgos. Para futuras investigaciones, se proponen algunas recomendaciones. Primera, utilizar una muestra aleatoria que permita realizar generalizaciones para todo el país. Segunda, teniendo en cuenta que en niños y adolescentes la fiabilidad es menor que en adultos, y el número de ítems para cada escala es de solo cuatro, y que un menor número de ítems está asociado a una menor fiabilidad (Chahín-Pinzón, 2013). Una forma viable de incrementar el coeficiente alfa de Cronbach de AI y AV para los grupos de menor edad podría ser incrementar el número de ítems de las dos escalas. Lógicamente la construcción de estos ítems deberá estar enmarcada en la conceptualización original de Ewing (1984). Tercera, para incrementar la evidencia de la validez convergente, sería conveniente realizar estudios con instrumentos más directamente asociados con este tipo de adicciones como el IAT de Young (1998). Cuarta, realizar adaptaciones culturales y lingüísticas del instrumento, con el objeto de poder realizar comparaciones entre las distintas muestras (Byrne, 2008).

En conclusión, los resultados del presente estudio indican que el CAIVA es un instrumento válido y confiable para ser aplicado en muestras similares de preadolescentes y adolescentes colombianos, ofreciendo a investigadores, educadores e interesados en el tema de las adicciones no farmacológicas, un instrumento de aplicación sencilla que permite detectar fácil y rápidamente estos dos tipos de adicciones relacionados con las nuevas tecnologías. Se recomienda tener las precauciones del caso al utilizar el instrumento en edades en las que la fiabilidad de las escalas ha sido baja, en las que sería preferible utilizar para los respectivos análisis, los coeficientes totales.