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Según un informe de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Cultura y la Ciencia (Unesco, 2021), la proporción de niños, niñas y adolescentes afectados por la ciberagresión varía entre el 5% y el 21%, y es más común en niños que en niñas. A nivel mundial, uno de cada cinco niños está involucrado en ciberagresión. En América Latina y el Caribe, según un informe de la Unicef (2011), entre el 50% y el 70% de los estudiantes han estado involucrados en algún tipo de agresión entre pares.
La Organización Mundial de la Salud (OMS, 2002) ha declarado la violencia como uno de los principales problemas de salud pública en todo el mundo. De manera particular, se tiene en cuenta que la violencia escolar es uno de los principales problemas que enfrentan los niños en el contexto escolar en México desde los años setenta. Esta situación va en aumento con el acceso de los niños y adolescentes a las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), y teniendo en cuenta que el número de internautas mayores de 6 años de edad aumentó a 82,7 millones en 2019, y el acceso a las redes sociales es la actividad principal en línea para el 82% de la población encuestada, esto ha llevado al desarrollo del fenómeno de la ciberagresión (Instituto Federal de Telecomunicaciones, 2019).
La ciberagresión es definida por Unicef (2011) como el acoso psicológico entre iguales utilizando medios digitales y telemáticos, e implica el uso intencional de las TIC para causar daño a una víctima que no puede defenderse fácilmente. Los roles de los participantes en la ciberagresión incluyen la cibervíctima, el ciberagresor, el ciberobservador y la cibervíctima agresiva. También se considera el papel del espectador y del agresor victimizado (Guo et al., 2021; Zych et al., 2019). Con el rápido avance tecnológico y las nuevas formas de socialización digital, es posible que surjan nuevos medios de transmisión que amplíen la presente clasificación (Kowalski et al., 2010). Aunque los datos disponibles sobre su prevalencia se concentran en países industrializados, el creciente uso del internet a nivel mundial hace necesario que los países en vías de desarrollo presten atención al problema. En el caso de México, el número de internautas está aumentando y el acceso a las redes sociales es la actividad principal. La Unicef (2019) reporta que para el año 2015 al menos el 25% de los estudiantes entre las edades de 12 y 17 años sufrieron algún tipo de ciberagresión.
Entre las consecuencias ocasionadas por la ciberagresión se destaca el provocar problemas emocionales como estrés, ansiedad, depresión y baja autoestima en los niños y adolescentes (Alvites-Huamaní, 2019; Yang et al., 2021), además de que afecta el clima escolar, lo que crea entornos de aprendizaje inseguros y hace que los estudiantes no se sientan cómodos y comprometidos con la comunidad escolar y, por tanto, se reduzca la calidad de la educación (Ferrer-Cascales et al., 2019; Yang et al., 2020). El clima escolar se refiere al ambiente psicosocial en el que se desarrolla un centro educativo y está determinado por diversos factores estructurales, personales y funcionales que crean un estilo particular en la institución (Grazia y Molinari, 2021; Sandoval, 2014). Este ambiente se percibe a través de las interacciones personales y el contexto en el que ocurren, tanto dentro como fuera del aula, y es percibido por los trabajadores de la institución, los estudiantes, sus familias y los destinatarios en general (Bradshaw et al., 2021; Charlton et al., 2021).
El clima escolar puede producir un gran impacto en los estudiantes, cuando se tiene una percepción negativa del mismo, y genera sentimientos de rechazo y violencia física o psicológica, mientras que un clima positivo promueve un ambiente óptimo para el aprendizaje y una sensación de seguridad y aceptación (Saputra et al., 2020; Wang et al., 2021). Sin embargo, aunque hay mucha literatura sobre el acoso escolar tradicional, aún hay pocos estudios sobre cómo las variables escolares y familiares influyen en la ciberagresión, que es posible que tenga graves consecuencias en el rendimiento académico, la percepción de la escuela y las relaciones interpersonales de los estudiantes (Polanin et al., 2022).
Por otro lado, la participación en la ciberagresión se correlaciona negativamente con la satisfacción con la vida y el bienestar subjetivo, y aquellos que participan en ambos tipos de acoso tienen niveles más bajos de satisfacción con la vida que aquellos que solo participan en el acoso escolar tradicional (Lucas-Molina et al., 2018; Quintana-Orts et al., 2021; Rodríguez-Rivas et al., 2022). Esto quiere decir que las víctimas de la ciberagresión presentan un puntaje menor en bienestar subjetivo, lo que puede concurrir con efectos comportamentales agresivos o injustos en algunos perpetradores o desarrollo de miedos y aislamiento social en las víctimas (Schoeps et al., 2018; Víllora et al., 2021). Por ello, es relevante el estudio del concepto de bienestar subjetivo, que se refiere a la evaluación general que una persona hace de su vida en términos positivos, incluyendo tanto pensamientos como afectos (Das et al., 2020).
La ciberagresión es un fenómeno complejo que puede entenderse con un enfoque ecológico (Bronfenbrenner, 1979) que involucra diversos subsistemas, como el personal, familiar, escolar y social. Desde esta perspectiva, los problemas de conducta no son atribuibles directamente al individuo, sino que son resultado de la interacción con su entorno, lo que implica cambios efectivos en el contexto social del individuo para resolver los problemas conductuales. La perspectiva sistémica propone que para prevenir y tratar la ciberagresión es necesario considerar los factores personales, familiares, sociales y del grupo de pares que median en el proceso complejo de la ciberagresión.
Teniendo en cuenta lo anterior, la escuela es un contexto clave para abordar el problema de la cibeagresión y prevenirlo. Sin embargo, se requiere de más investigación en relación con la satisfacción con la vida y la ciberagresión, dada la importancia del fenómeno y sus implicaciones para los diferentes actores involucrados. Por ello se plantea como objetivo analizar la relación entre los datos personales, el bienestar subjetivo y el clima escolar percibido por los distintos actores involucrados en la ciberagresión de estudiantes de primaria en Sonora, México.
Método
La presente investigación es de corte cuantitativo con diseño no experimental ex post facto, con un diseño transversal y datos fueron tomados en una sola medición, con un alcance explicativo (Gall et al., 2007). En cuanto a los participantes, se obtuvo una muestra conformada por 1.505 estudiantes (796 = 52,9% mujeres y 709 = 47,1% hombres) correspondientes 101 escuelas primarias públicas distribuidas en seis municipios del estado de Sonora, en el noroeste de México, a saber: Nogales y Caborca como zona de frontera, Hermosillo como zona capital, Guaymas y Empalme como zona costera y Cajeme y Navojoa como zona sur.
La muestra se obtuvo mediante un muestreo por conglomerados (Casal y Mateu, 2003), consistente en clasificar la población en distintos grupos que comparten características similares para posteriormente realizar un análisis exhaustivo de algunos de estos grupos, excluyendo los restantes. Las unidades de muestreo fueron alumnos de escuelas primarias públicas que pertenecían a polígonos de violencia intrafamiliar, caracterizadas mayormente por estudiantes de bajos recursos y núcleos familiares conflictivos. Además, se excluyeron las escuelas primarias privadas, comunitarias y primarias para adultos.
Respecto de los instrumentos, inicialmente se completó el cuestionario de datos personales del alumno. Son un total de 13 preguntas sobre aspectos generales del estudiante o de contexto social, como: sexo, si trabaja o no y, en caso de hacerlo, dónde, cuántas horas lo hace, número de personas que viven en su casa, cantidad de personas en su hogar que salen a trabajar, si alguno de los amigos pertenece a alguna pandilla, calificación del grado anterior, calificación que desea alcanzar en el grado actual, calificación obtenida en el bimestre anterior, materias reprobadas en el bimestre anterior, percepción de la escuela como aburrida o divertida, uso de redes sociales digitales, servicios de comunicación y tenencia de dispositivos digitales.
Se empleó la escala de clima escolar diseñada por Caso et al. (2010) y ajustada por Vera et al. (2021), que consta de 18 ítems tipo Likert de cinco puntos, que van desde 1 (nunca) a 5 (siempre). La escala se divide en cinco componentes: 1) relación con los profesores, conformada por cuatro ítems (p. ej. "los alumnos de mi escuela tenemos buena comunicación con nuestros profesores"); 2) relación entre alumnos, conformada por cuatro ítems (p. ej. "en esta escuela los alumnos nos llevamos bien"); 3) si ha sido víctima de violencia en la escuela, conformada por tres ítems (ej. "he recibido amenazas de algún estudiante de esta escuela"); 4) condiciones físicas del plantel, conformada por cuatro ítems (p. ej. "los salones de clase de mi escuela se encuentran bien equipados"); y 5) dimensión de disciplina escolar, conformada por tres ítems (p. ej. "en mi escuela exigen cumplir reglas de lo que debemos y no debemos hacer"). El ajuste del modelo de cinco dimensiones de la escala para medir clima escolar en adolescentes de Montoya et al. (2022) presentó indicadores de ajuste aceptables (X2 = 182,32, gl = 93, p = 0; SRMR = 0,03; AGFI = 0,98; CFI = 0,98; RMSEA = 0,03 IC 90 [0,033-0,038]).
Se utilizó la escala multidimensional de satisfacción con la vida para estudiantes, adaptada y validada por Galindez y Casas (2011), la cual apunta a evaluar diferentes aspectos de la vida de los estudiantes mediante 18 ítems tipo Likert de cinco puntos, que van desde 1 (completo desacuerdo) a 5 (completo acuerdo). Los reactivos de la escala original se encuentran organizados en cinco dimensiones, pero, para el presente estudio se utilizaron cuatro: 1) dimensión familia, conformada por siete reactivos (p. ej. "me gusta pasar tiempo con mis padres"); 2) dimensión amigos, conformada por cuatro reactivos (p. ej. "mis amigos son amables conmigo"); 3) dimensión escuela, conformada por tres reactivos (p. ej. "tengo ganas de ir a la escuela"); y 4) dimensión personal, conformada de cuatro reactivos (p. ej. "soy una persona amable"), excluyendo la dimensión de entorno, porque está focalizada en la medición de satisfacción en aspectos del barrio. Los indicadores de ajuste son aceptables (CMIN/DF = 3,287; GFI = 0,952; CFI = 0,954; RMSEA = 0,043; SRMR = 0,034).
Para el índice de bienestar personal, se empleó la subescala de Cummins et al. (2003), que consta de nueve ítems tipo Likert que van desde 1 (totalmente insatisfecho) a 5 (totalmente satisfecho) unidimensional, los cuales indagan sobre la situación económica, de salud, logros, relaciones personales, colonia y seguridad en la vida, todas a nivel personal (p. ej. "tu salud"). Presenta indicadores de ajuste aceptables (CMIN/DF = 2,345; GFI = 0,981; CFI = 0,984; RMSEA = 0,043; SRMR = 0,025).
Se utilizó la escala de Cyberbullying desarrollada por Garaigordobil (2011), que evalúa 15 conductas de cibermatoneo mediante 45 ítems tipo Likert, de 1 (nunca) a 4 (siempre). Los ítems están divididos en tres dimensiones cada uno conformado por 15 ítems. 1) rol de cibervictima (p. ej. "¿te han enviado mensajes ofensivos e insultantes mediante el celular o Internet?"); 2) rol de ciberagresor (p. ej. "¿has agredido o provocado a alguien para darle una paliza y grabarlo y subirlo a Internet?"); y 3) rol de ciberobservador (p. ej. "¿has visto agredir o dar una paliza a alguien para grabarlo y colgarlo en Internet?"). Seguido de esto, se llevó a cabo un análisis factorial confirmatorio que ratificó el ajuste del modelo en los tres factores con buenos valores estadísticos (x2/df = 4,88, CFI = 0,91, GFI = 0,92, RMSEA = 0,056, SRMR = 0,05).
Como procedimiento, se capacitó a las personas encargadas del levantamiento de datos. Luego, se solicitó permiso a la Secretaria de Educación y Cultura (SEC) para realizar el estudio y acceder a los planteles escolares seleccionados. Una vez concedido el permiso, se notificó a las escuelas sobre la fecha en la cual se llevaría a cabo el levantamiento. La aplicación de las pruebas se realizó en grupos de dos personas, quienes hablaron con el director o la autoridad a cargo en el momento del levantamiento para explicarles el instrumento y su dinámica de aplicación. Se seleccionó un solo grupo de sexto grado en los casos en que había dos sextos y se pidió a la autoridad que eligiera el grupo que tenía mayores dificultades de socialización e identificara a los alumnos de educación especial y los que requerían apoyo para responder el instrumento. Durante la aplicación, el profesor permanecía dentro del aula y se solicitaba ayuda al maestro(a) en caso de que algún alumno necesitara apoyo. Posteriormente, se proporcionó el consentimiento informado a los alumnos, en el cual se explicó el objetivo del estudio y la confidencialidad de los datos de aquellos que aceptaron participar voluntariamente. Finalmente, se explicaron las instrucciones de llenado del instrumento y se entregó el mismo. Al finalizar el llenado del instrumento por parte de los alumnos, se revisaron las respuestas y se omitieron aquellas que presentaban aquiescencia y complacencia.
Para el análisis de datos, primeramente, se realizó la captura de los datos recolectados de los instrumentos aplicados y se realizó una depuración de la base de datos. Seguido de ello, se analizaron los estadísticos descriptivos, esto con la finalidad de conocer la normalidad de los datos de las variables y tener una idea sobre los análisis estadísticos pertinentes para cumplir con los objetivos planteados para el presente trabajo. Posteriormente, se llevaron a cabo contrastes de hipótesis entre las variables categóricas dicotómicas, en relación con cada dimensión de satisfacción con la vida, clima escolar y ciberagresión mediante la prueba t de Student para muestras independientes. Asi mismo, se realizaron análisis de varianza (Anova) para las variables politómicas de tres o más opciones de respuesta, en relación con las variables de satisfacción con la vida, clima escolar y ciberagresión.
Resultados
En cuanto a los estadísticos descriptivos para la variable de clima escolar para escolares, se destaca la disciplina escolar como la dimensión con la media más alta (M = 4,26) y la relación entre alumnos como la más baja (M = 3,54); en todas las dimensiones se presentó una adecuada normalidad de los datos con respecto a los valores de asimetría y curtosis (Tabla 1).
Tabla 1 Estadísticos descriptivos de la escala de clima escolar para escolares
Fuente: elaboración propia.
En cuanto a la satisfacción con la vida para escolares, las medias de las dimensiones fueron muy similares. La satisfacción con la escuela obtuvo la media más baja (M = 4,09), mientras que la satisfacción personal (M = 4,30) y con los amigos (M = 4,30) obtuvieron la media más alta. El índice de bienestar personal obtuvo una media similar con la satisfacción de la vida de los estudiantes (M = 4,13) y en todas las dimensiones los datos fueron adecuados y normales con respecto a los valores de asimetría y curtosis (Tabla 2).
Finalmente, para la variable de ciberagresión se dividió a cada actor en tres categorías distintas tomando en cuenta la opción de respuesta que había seleccionado, es decir, los alumnos que respondieron 1 = Nunca se clasificaron como no actor; los alumnos que respondieron 2 = Algunas veces se clasificaron como actor moderado; y, finalmente, los que respondieron 3 = Bastantes veces y 4 = Siempre se clasificaron como actor severo. De los 1.505 participantes, solo a 1.184 se les asigno un rol. Con respecto a la media más alta, se obtuvo como resultado de la dimensión de ciberagresor (M = 1,88), mientras que cibervíctima (M = 1,64) y ciberobservador (1,61) obtuvieron resultados similares. En todas las dimensiones los datos fueron adecuados y normales con respecto a los valores de asimetría y curtosis (Tabla 3).
Prueba t de Student para la muestra independiente
Para realizar comparaciones entre las variables dicotómicas, se optó por utilizar la prueba t de Student para muestras independientes. En cuanto a las comparaciones para el factor de sexo, se encontraron diferencias significativas únicamente en ocho dimensiones. Para la variable de clima escolar, únicamente fue significativa la dimensión víctima de violencia en la escuela, respecto de la cual se observa mayor percepción en las mujeres. En el caso de la variable de satisfacción con la vida, fueron significativas las dimensiones de familia, amigos, personal y escuela, respecto de las cuales se observa que, de manera general, las mujeres perciben mayor bienestar subjetivo; sin embargo, tanto hombres como mujeres perciben alto bienestar subjetivo. En cuanto a los estudiantes en la ciberagresión, se puede observar que los hombres suelen involucrarse más que las mujeres en dicho fenómeno, aunque para los dos casos es bajo. En general, para todas las variables, los tamaños del efecto resultaron pequeños, ya que oscilan entre 0,2 y 0,5 (Tabla 4).
Tabla 4 Resultados significativos de la prueba t de Student para el sexo
Población: Mujer n = 796, Hombre n = 709. * p < 0,05, ** p < 0.
Fuente: elaboración propia.
Adicionalmente se realizó otra prueba t de Student para muestras independientes sobre la pregunta "¿algunos de tus amigos/as pertenece a una pandilla?". En esta comparación se encontraron diferencias significativas únicamente en 11 dimensiones (Tabla 5). Los resultados muestran que los estudiantes con amigos pertenecientes a una pandilla tienen una percepción más baja de las dimensiones clima escolar y bienestar subjetivo. En cuanto a la variable ciberagresión, se puede observar que los estudiantes con amigos en pandillas tienen un ligero aumento en las dimensiones de ciberagresión. En general, para todas las variables los tamaños del efecto resultaron pequeños, ya que oscilan entre 0,2 y 0,5 (Tabla 5).
Análisis de varianza
Además, se llevaron a análisis de la varianza simple (Anova) los tres tipos de actores: cibervíctima, ciberagresor y ciberobservador, con todas las variables de las dimensiones clima escolar y bienestar subjetivo, y se encontró que todas las pruebas Anova fueron significativas, aunque los tamaños del efecto fueron pequeños, variando entre 0,1 y 0,25, aunque resultan significativos en todas las dimensiones. Para los tres actores se observa una marcada tendencia a disminuir el valor de la media conforme avanza el grado de cada actor, viéndose reducidos los aspectos positivos de las dimensiones clima escolar y bienestar subjetivo.
Por ejemplo, las medias en el tránsito de no cibervíctima a cibervíctima, pasando por cibervíctima moderada, para la variable de clima escolar, en la dimensión víctima de violencia en la escuela, el promedio para el caso de no cibervíctima fue de 4,22 (DE = 1,17), y se redujo en cibervíctima moderada con una media de 3,91 (DE = 1,16), y para cibervíctima, con una media de 3,34 (DE = 1,21). Para la variable del bienestar subjetivo, dimensión de escuela, para el caso de no cibervíctima fue de 4,18 (DE = 0,92), con reducción en cibervíctima moderada, con una media de 3,91 (DE = 1,07), y, finalmente, para cibervíctima, con una media de 3,64 (DE = 1,14). Con respecto al valor de Anova, en la variable de clima escolar, la dimensión víctima de violencia obtuvo un valor de 22,83, seguida por bienestar subjetivo, con la dimensión de escuela con una F de 16,83. Es decir, los alumnos que están dentro de la categoría de cibervíctima perciben un clima escolar más bajo y su bienestar subjetivo también resulta ser bajo en comparación con los que no son cibervíctimas y las cibervíctima moderadas. Esto mismo sucede para los ciberagresores y ciberobservadores. Aunque todas las variables resultaron significativas, el tamaño del efecto para todas fue pequeño, siendo los más altos los ligados a las condiciones físicas del plantel y las víctimas de violencia en la escuela, con 0,18.
Con respecto a las comparaciones por nivel del ciberagresor, se obtiene en la variable de clima escolar, dimensión víctima de violencia en la escuela, una media para el caso de no ciberagresor de 4,20 (DE = 1,16), reduciéndose en ciberagresor a moderada, con una media de 3,71 (DE = 1,28), y para ciberagresor con una media de 3,68 (DE = 1,15). Para la variable bienestar subjetivo, en la dimensión de familia, para el caso de no ciberagresor fue de 4,36 (DE = 0,78), reduciéndose en ciberagresor a moderada, con una media de 4,03 (DE = 0,95) y para ciberagresor con una media de 3,88 (DE = 1,04). Con respecto a las comparaciones con referencia a ciberagresor, para la variable clima escolar la dimensión de víctima de violencia en la escuela obtuvo el valor F de 19,07, y la dimensión familia, en la escala de bienestar subjetivo, obtuvo una F de 22,36. Aunque todas las variables resultaron significativas, el tamaño del efecto para todas fue pequeño, siendo la más alta para la dimensión personal, con 0,19.
Por último, para el ciberobservador, respecto de la variable de clima escolar, dimensión víctima de violencia en la escuela, su media para el no ciberagresor fue de 4,24 (DE = 1,14), reduciéndose en ciberagresor a moderada, con una media de 3,97 (DE = 1,23), y para ciberagresor con una media de 3,42 (DE = 1,20). Para la variable del bienestar subjetivo, en la dimensión de familia, para el no ciberagresor fue de 4,40 (DE = 0,75), reduciéndose en ciberagresor a moderada, con una media de 4,17 (DE = 0,88) y para ciberagresor con una media de 3,74 (DE = 1,07). Para la variable de clima escolar, en la dimensión víctima de violencia en la escuela, tuvo el valor más grande de F, con 21,46. Para la escala de bienestar subjetivo en la dimensión de relación con la familia se obtuvo una F de 30,99. Aunque todas las variables resultaron significativas, el tamaño del efecto para todas fue pequeño, siendo la más alta para la dimensión de familia, con 0,20 (Tabla 6).
Tabla 6 Resultados significativos de la prueba Anova para cibervíctima, ciberagresor ciberobservador
Población: No Cibervíctima = 1.112, Cibervíctima moderada = 332, Cibervíctima = 61, No Ciberagresor = 1.252, Ciberagresor moderado = 189, Ciberagresor = 64 No ciberobservador = 967, Ciberobservador moderado = 464, Ciberobservador = 74; * p < 0,05.
Fuente: elaboración propia.
Regresión lineal
Adicionalmente, se realizó una regresión lineal hacia adelante, para los tres tipos de actores: cibervíctima, ciberagresor y ciberobservador. La primera regresión para cibervíctima presentó un valor en la estadística de Durbin-Watson de 1,82, por lo que se indica independencia en los residuos. El modelo contrastó la hipótesis a través de la prueba Anova, donde el valor de R fue significativamente distinto a cero. La raíz cuadrada de la media cuadrática residual es igual a 9,01, puntaje referente a la variabilidad que logran predecir las variables independientes que no son explicadas por la recta de regresión de los residuos. Estos resultados indicaron que las variables que predijeron el resultado de la distribución de la de cibervíctima fueron atribuibles al clima escolar, en cuanto: víctima de violencia en la escuela, disciplina escolar y bienestar de la familia y personal, en ese orden, lo que explica un 32% de la varianza en las puntuaciones de la escala de ciber victimización (Tabla 7). La variable predictiva que tuvo mayor importancia fue víctima de violencia en la escuela, que resultó con un valor Beta negativo de -0,217, seguido de disciplina escolar, con -0,13, y familia y personal, con valores beta de -0,072 en ambos casos. Finalmente, estas variables cumplieron con niveles de significancia menores a 0,05, lo que quiere decir que contribuyen de manera significativa a la predicción de la distribución de la cibervíctima.
Tabla 7 Resultados de la regresión lineal cibervíctima
d índice de determinación cuadrado.
Fuente: elaboración propia.
La segunda regresión es para la variable ciberagresor y presentó un valor en la estadística de Durbin-Watson de 1,8, por lo que se indica independencia en los residuos. El modelo contrastó la hipótesis a través de la prueba Anova, donde el valor de R fue significativamente distinto a cero. La raíz cuadrada de la media cuadrática residual es igual a 6,48, puntaje referente a la variabilidad que logran predecir las variables independientes que no son explicadas por la recta de regresión de los residuos. Estos resultados indicaron que las variables que predijeron el resultado de la distribución de ciberagresor correspondieron a: clima escolar, víctima de violencia en la escuela, disciplina escolar y bienestar de la familia y personal, en ese respectivo orden, lo que explica un 31% de la varianza en las puntuaciones de la escala de ciber victimización (Tabla 8). La variable predictiva que tuvo mayor importancia fue víctima de violencia en la escuela, que resultó con un valor beta de negativo -0,189, seguida de disciplina escolar, con -0,131, satisfacción personal, con -0,106 y relación entre alumnos y profesores, con 0,093, la primera positiva y la segunda negativa. Finalmente, estas variables cumplieron con niveles de significancia menores a 0,05, lo que quiere decir que contribuyen de manera significativa a la predicción de la distribución del ciberagresor.
Tabla 8 Resultados de la regresión lineal ciberagresor
e índice de determinación cuadrado.
Fuente: elaboración propia.
La tercera regresión respecto del observador presentó un valor estadístico de Durbin-Watson de 1,83, por lo que se indica independencia en los residuos. El modelo contrastó la hipótesis a través de la prueba Anova, donde el valor de R fue significativamente distinto a cero. La raíz cuadrada de la media cuadrática residual es igual a 12,94, puntaje referente a la variabilidad que logran predecir las variables independientes que no son explicadas por la recta de regresión de los residuos. Estos resultados indicaron que las variables que predijeron el resultado de la distribución de ciberobservador fueron: clima escolar, víctima de violencia en la escuela, disciplina escolar y bienestar de la familia, en este orden, lo que explica 31% de la varianza en las puntuaciones de la escala de ciber victimización (Tabla 9). La variable predictiva que tuvo mayor importancia fue víctima de violencia en la escuela, que resultó con un valor beta negativo de -0,226, seguida de disciplina escolar, con -0,128, y familia, con -0,108 negativo. Finalmente, estas variables cumplieron con niveles de significancia menores a 0,05, lo que quiere decir que contribuyen de manera significativa a la predicción de la distribución de ciberobservador.
Discusión y conclusiones
La presente investigación tuvo como objetivo el analizar los datos personales, el bienestar subjetivo y el clima escolar percibido respecto de los distintos actores involucrados en la ciberagresión entre estudiantes de primaria. Primeramente, se realizaron comparaciones mediante la prueba t de Student para muestras independientes entre algunas variables sociodemográficas y las dimensiones de: clima escolar, bienestar subjetivo y roles de la ciberagresión. La primera comparación fue para la variable de sexo; con respecto a las dimensiones significativas en cuanto al clima escolar y el bienestar subjetivo, se obtuvieron mayores niveles para las mujeres; por otro lado, respecto de los roles de la ciberagresión, los hombres fueron quienes obtuvieron mayores valores; estos resultados coinciden con las investigaciones de Chun et al. (2020) en su revisión de mediciones de ciberbullying, donde mencionan que es necesario contar con medidas que sean sensibles al sexo, porque, si bien muchos estudios han encontrado diferencias entre mujeres y hombres, este aspecto no se considera al momento de crear o validar las medidas.
Por otro lado, también se realizaron comparaciones con la variable "¿algunos de tus amigos/ as pertenece a una pandilla?". Para determinar si el tipo de amigos afecta o no la percepción del clima escolar, el bienestar subjetivo y los roles de la ciberagresión, los resultados indican que los estudiantes que sí afirman tener amigos en una pandilla obtuvieron una menor percepción de las dimensiones de clima escolar y bienestar subjetivo, en comparación con los que respondieron que no los tenían. Para los roles de la ciberagresión se obtuvo una percepción más alta que para los que respondieron que sí. Estos resultados coinciden con las investigaciones de Varela et al. (2020), quienes encontraron que el apego a la escuela puede actuar como un factor protector contra conductas antisociales y demostraron que estudiantes con mayor apego escolar son menos influenciados por compañeros antisociales. La evidencia indica que es crucial el papel que juega la vinculación con los pares en el desarrollo emocional y comportamental de los estudiantes, lo que se asocia significativamente con una menor agresión (Wei y Madon, 2019).
Los hallazgos obtenidos a través del análisis de varianza coinciden en los tres diferentes roles; así, conforme avanza el grado de cada rol, disminuye la percepción de todas las dimensiones de clima escolar y bienestar subjetivo. Esto puede estar relacionado con la insensibilización ante la violencia de la sociedad en la que se vive (Estrada, 2016). Se ha observado que los profesores suelen tener dificultades para resolver los problemas de indisciplina y tienen naturalizadas y consideradas como necesarias algunas formas de actuar agresivas, como gritar y amenazar a los estudiantes con reportarlos o expulsarlos (Cubas y Sarmiento, 2017).
Los resultados del modelo de regresión lineal para el caso de la cibervíctima sugieren que la dimensión de victimización, lo mismo que la de disciplina escolar, de la escala de clima escolar, ambas de manera negativa, predicen el puntaje de victimización, lo mismo que la satisfacción de la familia. Para el modelo del ciberagresor se incluyen además dos dimensiones más del clima escolar: la relación con pares y profesores. Por último, para el ciberobservador solo resultan predictores negativos las mimas dimensiones que para cibervíctima, con excepción de familia.
La primera regresión muestra que la percepción de un clima positivo se relaciona de modo negativo con el hecho de ser víctima de actos violentos. En esta línea, investigaciones destacan que las experiencias escolares negativas están vinculadas con relaciones sociales deterioradas en el aula, la victimización y una menor amistad recíproca (Morrow et al., 2019). Es decir que, Arif et al. (2019) indican que la victimización de los compañeros afecta negativamente el bienestar subjetivo, al reducir la conexión con la escuela. De esta forma una percepción negativa del clima escolar puede hacer que el adoles cente sienta falta de cohesión y ello resulte en una pobre integración y participación en el aula, tanto con compañeros como con el profesor (Zhang et al., 2021). Esto puede llevar al desarrollo de conductas agresivas y aumentar la vulnerabilidad del adolescente como víctima.
Además, esta valoración negativa puede estar relacionada con la dificultad que experimentan las víctimas para comunicar su situación, recibir ayuda y superar el proceso de victimización, puesto que, desde su perspectiva, sus compañeros no establecen relaciones de ayuda ni se implican en la escuela. Además, tampoco encuentra una clara disponibilidad del profesor para brindarles ayuda (Cerezo y Ato, 2010). Además, la regresión indica que el clima se relaciona con la victimización de un modo indirecto, a través de la satisfacción con la vida. Lo anterior sugiere que el clima escolar constituye un elemento que desempeña un importante papel en la satisfacción del adolescente (Martínez et al., 2007). Los alumnos que perciben amistad ayudan, se implican entre iguales, establecen una relación de colaboración con el profesor y suelen mostrarse satisfechos con su vida, lo cual parece proteger al adolescente de la victimización.
En este trabajo se analizó la relación entre los datos personales, el bienestar subjetivo y el clima escolar percibido con los diferentes actores de la ciberagresión, en términos de la magnitud de su respuesta en la escala de ciberagresión y su participación exclusiva en episodios de ciberagresión. Se identificaron limitaciones, como la falta de instrumentos de evaluación de la ciberconducta adaptados a la educación primaria; por lo tanto, se recomienda ampliar la muestra del estudio con alumnado de distintas partes de la geográfica, así como realizar investigaciones longitudinales que permitan conocer con mayor detalle la eficacia de estos constructos con relación a la ciberconducta.
