Adicciones digitales e inteligencia artificial: entre el algoritmo y el bienestar
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Resumen
La tecnología digital ha transformado nuestras vidas, pero también ha generado nuevos desafíos, como el uso compulsivo de dispositivos y plataformas digitales. La adicción digital, particularmente en el contexto de las redes sociales, los videojuegos y el consumo de contenido, se ha convertido en un fenómeno creciente con implicaciones significativas para la salud mental y social. En este contexto, la IA se posiciona como un actor clave, con un rol dual: por un lado, contribuye al desarrollo de estas adicciones mediante algoritmos de recomendación que maximizan el tiempo de pantalla; por otro, ofrece soluciones innovadoras para la prevención y tratamiento mediante herramientas como chatbots terapéuticos y sistemas de detección temprana.
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Citas
American Psychiatric Association [APA]. (2023). Addiction to technology, social media, and gaming. American Psychiatric Association. Recuperado de https://www.psychiatry.org/patients-families/la-salud-mental/adiccion-a-la-tecnologia-redes-sociales-juegos-en
Anderson, J., & Rainie, L. (2018). The future of well-being in a tech-saturated world. Pew Research Center.
Brown, L. (17 de febrero de 2025). Technology addicts suffer same withdrawal symptoms as heroin addicts, therapist finds. New York Post. Recuperado de https://nypost.com/2025/02/17/technology-addicts-suffer-same-withdrawal-symptoms-as-heroin-addicts-therapist-finds
Hilty, D. M., Torous, J., Parish, M. B., Chan, S., & Yellowlees, P. M. (2020). A review of mobile health (mHealth) and apps for addressing mental health challenges during COVID-19. Journal of Technology in Behavioral Science, 5(4), 1-16.
Inkster, B., Sarda, S., & Subramanian, V. (2018). An empathy-driven, conversational artificial intelligence agent (Wysa) for digital mental well-being: Real-world data evaluation. JMIR mHealth and uHealth, 6(11), e12106.
King, D. L., & Delfabbro, P. H. (2018). Internet gaming disorder: Theory, assessment, treatment, and prevention. Journal of Behavioral Addictions, 7(1), 1-6.
Mallick, D., Chakraborty, P., & Ghosh, S. (2023). Visual representation for patterned proliferation of social media addiction: Quantitative model and network analysis. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2307.09902
Mental Health Europe. (2025). Mental Health Europe launches a study on artificial intelligence in mental healthcare. Recuperado de https://www.mentalhealtheurope.org/mental-health-europe-launches-a-study-on-artificial-intelligence-in-mental-healthcare/
Montag, C., Wegmann, E., Sariyska, R., Demetrovics, Z., & Brand, M. (2021). How to overcome taxonomical problems in the study of Internet use disorders and what to do with “smartphone addiction”? Journal of Behavioral Addictions, 10(1), 1-7.
Morley, J., Machado, C. C. V., Burr, C., Cowls, J., Taddeo, M., & Floridi, L. (2020). The ethics of AI in health care: A mapping review. Social Science & Medicine, 260, 113172.
Park, J., & Kim, S. (2022). Review of persuasive user interface as strategy for technology addiction in virtual environments. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2210.09628
Torous, J., Myrick, K., Rauseo-Ricupero, N., & Firth, J. (2021). Digital mental health and COVID-19: Using technology today to accelerate the curve on access and quality tomorrow.JMIR Mental Health, 8(3), e18848.
Xiang, L., Xu, J., & Sun, X. (2021). Do persuasive designs make smartphones more addictive? – A mixed-methods study on Chinese university students. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2106.02604
Young, K. S. (1998). Caught in the Net: How to Recognize the Signs of Internet Addiction—and a Winning Strategy for Recovery. John Wiley & Sons.
Zhou, Y., & Li, H. (2024). Amplification of addictive new media features in the Metaverse. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2401.03461