Pulsa aquí para ver la versión en Español (ES)

Abstract

Cyberbullying is a phenomenon of growing social concern that affects an increasing number of children and adolescents from all the developed countries. Although there is a large body of literature on the relationships between school bullying and the family and school contexts, few studies have examined the influence of these social environments on the problem of cyberbullying. Using a quantitative methodology, the main objective of this study was to analyse the influence of the school and family contexts on victims of cyberbullying. The sample consisted of 1,062 Spanish adolescents (51.5% boys and 48.5% girls) from 11 to 18 years old (M=14.5; SD=1.62). Three comparison groups were formed: severe cyberbullying victims, moderate cyberbullying victims, and non-victims of cyberbullying. The results of the analysis of variance indicated that severe cyberbullying victims, compared to non-victims, scored significantly higher on family conflict and obtained lower scores on the remaining family (family self-concept, cohesion and expressive¬ness) and school (involvement, affiliation, and teacher support) variables considered in the study. Regression analyses revealed that academic and family self-concept and some dimensions of family and school climate predict cyber-victimization in adolescence. These new results point to the importance of including the family and the school in cyberbullying prevention programs.

Download the PDF version

1. Introduction and state of the matter

Greater access and use of new information and communication technologies (ICT) by adolescents involves new dangers (Durán & Martínez, 2015; Kowalski, Giumetti, Schroeder, & Lattanner, 2014), including cyberbullying. This type of peer bullying has been defined as an intentional and aggressive behaviour that is repeated frequently over a period of time through the use, by an individual or group, of electronic devices against a victim who cannot easily defend him/herself (Smith & al., 2008: 376).

Studies indicate that adolescent bullying through ICT has increased considerably in recent years (Fernández, Peñalva, & Irazabal, 2015). Thus, while Ybarra and Mitchell (2004) point to a prevalence of cyberbullying victims of 6.5%, almost ten years later Navarro, Serna, Martínez and Ruiz-Oliva (2013) find an incidence of adolescent cyber-victimization of 24.6%. For some authors, this increase in the prevalence of cybernetic bullying is due to the appearance and rapid expansion of new electronic devices, such as the smartphone, whose daily use is growing in the young population (Kowalski & al., 2014).

In addition, studies on the prevalence of cyberbullying according to sex are not conclusive. Some authors find a greater percentage of victims among girls (Beckman, Hagquist, & Hellström, 2013; Kowalski & al., 2014), while other authors find more victims among boys (Durán & Martínez, 2015), and still others observe no differences between the sexes (Katzer, Fetchenhauer, & Belschak, 2009). Regarding age, studies seem to agree that there are more victims of cyberbullying in lower secondary education (between 12 and 14 years old), with a decline in cyberbullying victimization in upper secondary education (between 14 and 16 years old) (Buelga, Cava, & Musitu, 2010).

Compared to the large body of literature on traditional school bullying (Pereda, Guilera, & Abad, 2014; Postigo, González, Montoya, & Ordóñez, 2013), few studies have examined other questions, such as the relationships between the school and family variables and cyberbullying. In the school setting, Tokunaga (2010) concludes that cyberbullying victimization causes the victim to experience a decline in academic achievement, to have less involvement in school tasks, experience attention problems and learning difficulties and greater school absenteeism. In addition to these academic problems, cyberbullying victims have a more negative perception of school, and they do not believe the teachers are able to help them solve their bullying problem. (Buelga, Ortega-Barón, Iranzo, & Torralba, 2014; Gradinger, Strohmeier, & Spiel, 2010).

This lack of confidence and support by adults also extends to their peers. Thus, Odaci and Kalhan (2010) show that cyberbullying victims have relationship difficulties with their classmates and experience greater isolation and social rejection from their peers, which contributes to maintaining the cyberbullying behaviour. Along these lines, Navarro, Ruiz-Oliva, Larrañaga and Yubero (2015) observe that children and adolescents with difficulties in their interpersonal relationships and poor social skills are more vulnerable to being cyberbullied by their peers. Thus, as occurs in traditional school bullying, there is a retroactive cycle involving risk factors and cyber-victimization continuity (Cava, Musitu, & Murgui, 2007; Kowalski & al., 2014).

Regarding the relationship between the family environment and cyberbullying, few studies have investigated this topic (D’Auria, 2014). Some authors suggest that there is a close link between a negative family environment and a reduction in adolescents’ social and individual resources, making them more vulnerable to being mistreated and intimidated by their peers (Lereya, Samara, & Wolke 2013). According to Gomes-Franco and Sendín (2014), deteriorated or dysfunctional family links cause children to spend more time connected to the Internet in an attempt to replace family interactions or protest against them. Moreover, various studies point out that the exposure to situations of marital or family conflict are related to a greater tendency in the children toward hostility, antisocial behaviour and school violence (Buelga, Iranzo, Cava, & Torralba, 2015). By contrast, parental cohesion and social support are a favourable resource in the adolescent’s social adjustment and development of positive relationships with peers, making it possible to avoid being the target of cyberbullying (Navarro & al., 2015).

From this perspective, taking into account that cyberbullying is a relatively recent and rapidly increasing problem in children and adolescents in all the developed countries (Kowalski & al., 2014), and that few studies have analysed, specifically and together, the relationships between cyberbullying and family and school variables (Taiariol, 2010), the objectives of the present study were: 1) To determine to what degree cyberbullying and the family and school variables are related to each other, also observing whether there are significant differences in the study variables based on sex; 2) To analyse the existence of possible differences between the groups of adolescents victimized (moderate and severe) and not victimized through cyberbullying on the variables of academic self-concept, perception of the school environment (teacher support, affiliation and involvement), family self-concept, and the family environment (family cohesion, expressiveness and conflict); 3) To determine the predictive value of the school and family variables in cyberbullying.

2. Materials and methodology

2.1. Participants

The participants were selected through stratified sampling by clusters. The sampling units were the Secondary Education Public Schools in the Valencian Autonomous Community. The size of the sample of adolescents corresponding to the size of the group of students in Compulsory Lower Secondary Education (ESO) and Upper Secondary in the Valencian Community, with a sampling error of ±3%, a confidence level of 95%, and p=q=0.5, (N=190,773), was estimated at 1,061 students.

A total of 1,068 adolescents participated in this study, of whom six were excluded for responding systematically in the same way to the scales. Finally, the sample was composed of a total of 1,062 adolescents, 547 boys (51.5%) and 515 girls (48.5%) between 12 and 18 years old (M=14,5; SD=1.62), who were students at four public secondary schools in the provinces of Valencia and Alicante. In addition, 44.8% of the participants were enrolled in the first cycle of ESO (lower secondary) (n=475), 39.5% in the second cycle of ESO (upper secondary (n=420), and 15.7% in Pre-university studies (n=167).

2.2. Instruments

• Adolescent victimization through mobile phone and Internet scale (CYBVIC; Buelga, Cava, & Musitu, 2012). This scale consists of 18 items responded to on a Likert-type scale from 1 to 4 (never, seldom, often, and always). The items measure the bullying experienced through the mobile phone and the Internet in the past 12 months. Mobile phone victimization contains 8 items (for example, «Someone called me and hung up»), and Internet victimization is evaluated with the previous 8 items and 2 more items related to identity theft (for example, «Someone went into my private accounts, and I couldn’t do anything about it»). In our study, the Cronbach’s alfa reliability coefficient for the scale was .89.

• Intensity of mobile phone and Internet bullying scale (Buelga, Cava, & Musitu, 2010). The subjects use a 6-point response scale (never, only once, 2 or 3 times, once or twice a month, once or twice a week, and every day or almost every day) to indicate the severity with which they have been cyberbullied in the past year. The last four response options make it possible to measure moderate bullying (less than one aggression per week) and severe bullying (more than one aggression per week) (Smith & al., 2008).

• Form 5 Self-concept scale (AF-5; García & Musitu, 1999). For the purposes of the present study, the academic self-concept and family self-concept subscales were used to evaluate the subjects’ responses in a range from 1 (completely disagree) to 99 (completely agree). The academic self-concept subscale is composed of six items that evaluate the adolescent’s self-perception of his/her feeling of competence in the school setting (for example, «My schoolwork is good»). The family self-concept subscale contains 6 items that evaluate the adolescent’s self-perception of his/her feeling of value in the family setting (for example, «I feel loved by my parents»). The Cronbach’s alfa reliability coefficient obtained in this study was .89 for the academic self-concept subscale and .77 for the family self-concept subscale.

• Classroom Environment Scale (CES; Spanish adaptation by Fernández-Ballesteros & Sierra, 1989). The scale is composed of 30 true-false items that evaluate the adolescent’s perception of the quality of the school environment. It consists of three subscales: perception of the teacher’s support (10 items, for example, «Teachers take a personal interest in students »); affiliation: friendship and help among students (10 items, for example, « Students in this school make a lot of friends »); and involvement in schoolwork (10 items, for example, «The students take a lot of interest in what they do in class »). The Cronbach’s alfa reliability coefficient in this study was .64 for the involvement and affiliation subscales, and .75 for the teacher support subscale.

• Family Environment Scale (FES; Spanish adaptation by Fernández-Ballesteros & Sierra, 1989). This scale is composed of 27 true-false items that evaluate the adolescent’s perception of the quality of the family environment. It has 3 subscales: family cohesion (9 items, for example, «In my family there is a strong feeling of togetherness »); family expressiveness (9 items, for example, «We are usually careful about what we say »); and family conflict (9 items, for example, «In my family, we sometimes hit each other»). The Cronbach’s alfa reliability coefficient in this study was .84 for the dimension of family cohesion, .79 for the dimension of family expressiveness, and .86 for the dimension of family conflict.

2.3. Design

The study design was non-experimental; specifically, we used a correlational cross-sectional design.

2.4. Procedure

Once the corresponding permission had been obtained from the selected schools, an informative seminar was held for the teachers and administration to explain the research objectives and request the parent authorizations. Later, previously trained researchers administered the instruments to the adolescents during the school day, informing them at all times that their participation in the study was voluntary and anonymous. Their privacy was guaranteed, reducing any possible social desirability effects.

3. Results

The data were analysed with the SPSS statistical package (version 20). First, the subjects’ scores on the Scale of intensity of mobile phone and Internet bullying were used to classify the adolescents in three comparison groups. According to the criteria by Smith and colleagues (2008), the subjects who score «2 or 3 times» and «once or twice a month» were distributed in the group of moderate victims (less than one aggression per week), while those adolescents who scored «once or twice a week» and «every day or almost every day» were classified in the group of severe victims (more than one aggression per week). The subjects who scored «never» were assigned to the group of non-victims. The subjects who scored «only once» were excluded from the comparison groups because there had been no repetition of the cyberbullying.

Once the comparison groups had been established, first, a Pearson correlation analysis was carried out to determine the relations between cyberbullying and the school and family variables being studied, and a Student’s t test was performed to find out whether there are differences in these variables based on sex. Second, a one-factor ANOVA was performed to discover whether there were significant differences among the three comparison groups on the school environment variables (teacher support, affiliation and involvement) and academic self-concept, and on the family environment variables (family cohesion and family conflict) and family self-concept.

Third, a multiple linear regression analysis was performed of the predictive value of the school and family variables in the victimization through the mobile phone and Internet.

3.1. Frequency of cyberbullying victimization based on its intensity

The results of the study indicate, first, that 72.6% (n=731) of the adolescents have never been victimized through the mobile phone or the Internet, while 27.4% (n=276) have been victims of cyberbullying in the past year. Of these victims, 20.5% (n=218) belong to the group of moderate cyberbullying victims and 5.5% to the group of severe cyberbullying victims (n=58).


Draft Content 836558262-44288-en013.jpg

3.2. Relationships between cyberbullying and school environment, family environment and self-concept

The Pearson correlation analysis reveals statistically significant correlations between cyberbullying and all of the variables analysed in the study (table 1). Cyberbullying correlates negatively at p<0.01 with all the school and family variables, and positively with family conflict.

As table 1 also shows, there are no statistically significant differences between the sexes in the cyberbullying variables, school involvement, affiliation, family self-concept, family cohesion and family conflict. By contrast, there are statistically significant differences between the sexes for academic self-concept (t=–4,87, p<.001), teacher support (t=–1,98, p<.05), and family expressiveness (t=–2,00, p<.05).


Draft Content 836558262-44288-en014.jpg

3.3. Differences in the perception of the school environment, family environment and self-concept based on the intensity of the cyberbullying victimization

In addition, the analysis of variance reveals the existence of statistically significant differences between the groups of severe and moderate cyberbullying victims compared to the non-victimized group of adolescents on all the school and family variables analysed in the study.

Thus, table 2 shows that on the academic self-concept variable, F (2, 1007)=9.27, p<.001, the severely victimized adolescents score significantly lower than the non-victimized adolescents, with differences between this latter group and the moderate cyberbullying victims, but not between the two cyberbullying victim groups. In the same way, statistically significant differences are observed in the three school environment dimensions, so that the severe cyberbullying victims, compared to the non-victimized adolescents, score significantly lower on involvement, affiliation and teacher support.

In the case of family self-concept, F (2, 1007)= 8.75, p<.001, and the family environment dimensions (cohesion, family expressiveness), the results indicate that the severely victimized adolescents score significantly lower than the group of adolescents who are not victimized through ICT. Regarding the family conflict variable, the results indicate that the severe victims of cyberbullying obtain significantly higher scores than the non-victims. There are no statistically significant differences between the moderate cyberbullying victims and the non-victimized adolescents or the severe cyberbullying victims on any of the family variables analysed.


Draft Content 836558262-44288-en015.jpg

3.4. Predictive value of the school and family variables in cyberbullying

Finally, the regression analysis confirms the predictive value of the school and family variables in cyberbullying. As table 3 shows, the school and family variables explain 6.2% and 9.7%, respectively, of victimization through the mobile phone and Internet.

Specifically, the table shows that academic self-concept (ß=–.170; p= <.001), teacher support (ß=–.081; p= .017), and the feeling of affiliation (ß=–.103; p= .002) are some of the statistically significant explanatory variables, while the involvement in schoolwork variable was not significant.

Regarding the family variables with a higher predictive value than the school variables, the results show that, with the exception of the family expressiveness dimension, the variables family self-concept (ß= –.135; p=<.001), family cohesion (ß=–.235; p= <.001), and family conflict (ß=.114; p<.001) explain part of the variance in cyberbullying.

4. Discussion and conclusions

The main objective of this study was to analyse the relationships between family and school variables in understanding the problem of cyberbullying (Buelga & al., 2012; Kowalski & al., 2014). A large body of literature confirms the influence of the family and school contexts in the problem of traditional school bullying (Cava, 2011; Navarro & al., 2015; Pereda & al., 2014). From this perspective, taking into account that few studies have addressed this question in the area of cybernetic bullying, the focus of our study was to explore the existence of these relationships in the new and growing problem of cyberbullying.

Before examining this main proposal, the results of our study revealed that 27.4% of our sample had been victims of cyberbullying in the past year. These data coincide with recent studies that obtain a prevalence of cyberbullying victimization of between 25 and 30% (Erentaite, Bergman & Žukauskiene, 2012; Navarro & al., 2013). In addition, coinciding with the study by Taiariol (2010), our data confirmed that the cyberbullying was significantly related to the school and family variables examined in this study. The data indicate that the victims of cyberbullying, compared to the group of non-victims, present worse adjustment on all the school and family variables analysed. Thus, regarding the school setting, the results suggest that the adolescents who are moderate and severe victims of cyberbullying have a significantly lower academic self-concept than the non-victimized adolescents, as well as a significantly diminished feeling of affiliation with their peers. These data are coherent with the studies by Ybarra, Mitchell, Wolak and Finkelhor (2006), and by Tokunaga (2010), who observe a decline in the school performance of cyberbullying victims and higher rates of school absenteeism. They also coincide with classic studies on school bullying that have consistently shown the negative effects of this type of violence on the victim’s school adjustment (Bradshaw, Waasdorp, & Johnson, 2014; Cava & al., 2007). Moreover, also agreeing with Varjas, Henrich and Meyers (2009), our results reveal that severe cyberbullying victims have a more negative perception of the teacher’s support. In this regard, Kowalski and Limber (2013) point out that cyberbullying victims do not perceive the teacher as a source of authority and help in solving their bullying problems with their peers. This lack of confidence in teachers reveals the need to include them in intervention programs that can offer resources to participate effectively in solving the problems of school bullying and cyberbullying.

Furthermore, our results indicate, as could be predicted based on the mistreatment they are experiencing, that severe cyberbullying victims perceive less help and friendship from their classmates. This perception has been associated with cyberbullying victims’ greater feelings of loneliness and generally more negative perceptions of friendships with peers (Buelga & al., 2014; Smahel, Brown, & Blinka, 2012). For adolescents, being popular, accepted and recognized by their peers is fundamental in this stage of the life cycle (Garandeau, Lee, & Salmivalli, 2014). Therefore, cyberbullying becomes an especially painful experience for their personal and social identity, and this is made worse when the quality of their family relations is also negative (Lereya & al., 2013).

In fact, our data also seem to confirm that severe cyberbullying victims have more family conflicts, less family cohesion and less family expressiveness than adolescents who are not involved in cyberbullying. As pointed out by Postigo and others (2013), the negative quality of the family environment can be a risk factor that contributes to the adolescent being an easy target for mistreatment and intimidation by classmates, due to a lack of family resources to protect him/her from the violence. The results of this study show that the family plays an important role in minimizing the risks on the Internet (Sureda, Comas, & Morey, 2010), as a deterioration in the quality of the family environment contributes not only to greater vulnerability to being victimized, but also to a longer duration of the cyberbullying because of a lack of family support to deal with the problem (Navarro & al., 2013). In reality, it is in the home where adolescents learn values and norms of co-existence (Marín-Díaz & García-Fernández, 2003). Therefore, parents have to foster positive communication, not only at home, but also in the virtual world where their children navigate. As our results also suggest, the cyberbullying victim’s family self-concept is significantly lower than that of adolescents who are not victimized through ICT. The influence of the family seems, then, to be related to the problem of cyberbullying. In fact, our results show that the family environment, with the most weight, and the school environment predict victimization through the mobile phone and Internet. These findings corroborate the importance of the family and the school as protective factors against violent behaviour in the virtual environment, as they promote a greater feeling of security and strengthen the adolescent’s emotional connection with significant adults (Solecki, McLaughli, & Goldschmidt, 2014). Part of the cyber-victimization problem would depend, therefore, on the quality of the adolescents’ relationships with the most significant people in their social environment (parents, teachers, and peer group). In addition, the role of parents and teachers is fundamental, as the best way for them to truly help the adolescents is by training and educating them about how to avoid and control the risks that exist online (Tejedor & Pulido, 2012). In summary, this study, like any other scientific study, has some limitations. The cross-sectional design keeps us from establishing a relationship of causality among the different variables considered in the study, so that it would be interesting to carry out longitudinal studies to examine the results obtained more closely. Likewise, the adolescents’ responses on the self-reports could have social desirability effects and biases, although on this point the reliability and validity of the adolescents’ self-reports to measure risk behaviours have been shown to be acceptable (Buelga & al., 2012; 2015).

However, and in spite of the limitations, this new and pioneer study contributes suggestive ideas for future studies. For example, both the family and the school should be included in cyberbullying prevention programs, and quantitative methodology should be combined with qualitative techniques to examine the problem of cyberbullying from the perspective of parents, teachers and adolescents more closely. This, in turn, would favour the development of effective programs to prevent and reduce this growing worldwide problem of peer bullying through ICT.

Support and recognition

This study has been carried out within the framework of the Research Project I+D+i «School, couple and parent-child violence in adolescence from an ecological perspective» (PSI2012-33464), funded by the Ministry of Economics and Competitiveness of the Government of Spain.

References

Beckman, L., Hagquist, C., & Hellström, L. (2013). Discrepant Gender Patterns for Cyberbullying and Traditional Bullying – An Analysis of Swedish Adolescent Data. Computers in Human Behavior, 29(5), 1.896-1.903. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2013.03.010

Bradshaw, C.P., Waasdorp, T.E., & Johnson, S.L. (2014). Overlapping Verbal, Relational, Physical, and Electronic Forms of Bullying in Adolescence: Influence of School Context. Journal of Clinical Child & Adolescent Psychology, 53, 1-15. doi: http://dx.doi.org/10.1080/15374416.2014.893516

Buelga, S., Cava, M.J., & Musitu, G. (2010). Cyberbullying: Victimización entre adolescentes a través del teléfono móvil y de Internet. Psicothema, 22(4), 784-789.

Buelga, S., Cava, M.J., & Musitu, G. (2012). Validación de la escala de victimización entre adolescentes a través del teléfono móvil y de Internet. Revista Panamericana de Salud Pública, 32, 36-42. doi: http://dx.doi.org/10.1590/S1020-49892012000700006

Buelga, S., Iranzo, B., Cava, M.J. & Torralba, E. (2015). Psychological Profile of Adolescent Cyberbullying Aggressors. International Journal of Social Psychology, 30(2), 382-406. doi: http://dx.doi.org/10.1080/21711976.2015.1016754

Buelga, S., Ortega-Barón, J., Iranzo, B., & Torralba, E. (2014). Cyberbullying Influence on Academic Self-esteem and Perception of School Climate among Secondary Students School. In Students ‘Engagement in School: International Perspectives of Psychology and Education (pp. 333-347). Lisboa: University of Lisboa.

Cava, M.J. (2011). Familia, profesorado e iguales: claves para el apoyo a las víctimas de acoso escolar. Psychosocial Intervention, 20(2), 183-192. doi: http://dx.doi.org/10.5093/in2011v20n2a6

Cava, M.J., Musitu, G., & Murgui, S. (2007). Individual and Social Risk Factors Related to Overt Victimization in a Sample of Spanish Adolescents. Psychological Reports, 101, 275-290. doi: http://dx.doi.org/ 10.2466/pr0.101.1.275-290

Durán, M., & Martínez, R. (2015). Ciberacoso mediante teléfono móvil e Internet en las relaciones de noviazgo entre jóvenes.  Comunicar, 44, 159-167. doi: http://dx.doi.org/10.3916/C44-2015-17

D’Auria, J.P. (2014). Cyberbullying Resources for Youth and their Families. Journal of Pediatric Health Care, 28(2), 19-22. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.pedhc.2013.11.003

Erentaite, R., Bergman, L.R., & Žukauskien, R. (2012). Cross-contextual Stability of Bullying Victimization: A Person-oriented Analysis of Cyber and Traditional Bullying Experiences among Adolescents. Scandinavian Journal of Psychology, 53(2), 181-190. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9450.2011.00935.x

Fernández, J., Peñalva, M.A., & Irazabal, I. (2015). Hábitos de uso y conductas de riesgo en Internet en la preadolescencia. Comunicar, 44, 113-121. doi: http://dx.doi.org/10.3916/C44-2015-12

Fernández-Ballesteros, R., & Sierra, B. (1989). Escalas de clima social FES, WES, CIES y CES. Madrid: TEA Ediciones.

Garandeau, C.F., Lee, I.A., & Salmivalli, C. (2014). Differential Effects of the KiVa Anti-bullying Program on Popular and Unpopular Bullies. Journal of Applied Developmental Psychology, 35(1), 44-50. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/j.appdev.2013.10.004

García, J.F., & Musitu, G. (1999). AF5: Autoconcepto forma 5. Madrid: TEA.

Gomes-Franco, F.G., & Sendín, J.C. (2014). Internet como refugio y escudo social: Usos problemáticos de la Red por jóvenes españoles. Comunicar, 43, 45-53. doi: http://dx.doi.org/ 10.3916/C43-2014-04

Gradinger, P., Strohmeier, D., & Spiel, C. (2010). Definition and Measurement of Cyberbullying. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 4(2), 1. doi: http://dx.doi.org/ cyberpsychology.eu/view.php?cisloclanku=2010112301&article=1

Katzer, C., Fetchenhauer, D., & Belschak, F. (2009). Cyberbullying: Who are the Victims? A Comparison of Victimization in Internet Chatrooms and victimization in School. Journal of Media Psychology, 21, 25-36. doi: http://dx.doi.org/10.1027/1864-1105.21.1.25

Kowalski, R.M., & Limber, S.P. (2013). Psychological, Physical, and Academic Correlates of Cyberbullying and Traditional Bullying. Journal of Adolescent Health, 53(1), 13-20. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.jadohealt.2012.09.18

Kowalski, R.M., Giumetti, G.W., Schroeder, A.N., & Lattanner, M.R. (2014). Bullying in the Digital Age: A Critical Review and Meta-analysis of Cyberbullying Research among Youth. Psychological Bulletin, 140(4), 1073-1137. doi: http://dx.doi.org/10.1037/a0035618

Lereya, S.T., Samara, M., & Wolke, D. (2013). Parenting Behavior and the Risk of Becoming a Victim and a Bully/victim: A Meta-analysis Study. Child Abuse & Neglect, 37(12), 1091-1108. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chiabu.2013.03.001

Marín-Díaz, V., & García-Fernández, M.D. (2003). La familia e Internet, ¿un juego a tres bandas? Comunicar, 21, 123-126.

Navarro, R., Ruiz-Oliva, R., Larrañaga, E., & Yubero, S. (2015). The Impact of Cyberbullying and Social Bullying on Optimism, Global and School-related Happiness and Life Satisfaction among 10-12-year-old Schoolchildren. Applied Research in Quality of Life, 10(1), 15-36. doi: http://dx.doi.org/ 10.1007/s11482-013-9292-0

Navarro, R., Serna, C., Martínez, V., & Ruiz-Oliva, R. (2013). The Role of Internet Use and Parental Mediation on Cyberbullying Victimization among Spanish Children from Rural Public Schools. European Journal of Psychology of Education, 28(3), 725-745. doi: http://dx.doi.org/ 10.1007/s10212-012-0137-2

Odaci, H., & Kalkan, M. (2010). Problematic Internet Use, Loneliness and Dating Anxiety among Young Adult University Students. Computers & Education, 55(3), 1091-1097. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/j.compedu.2010.05.006

Pereda, N., Guilera, G., & Abad, J. (2014). Victimization and Polyvictimization of Spanish Children and Youth: Results from a Community Sample. Child Abuse & Neglect, 38(4), 640-649. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chiabu.2014.01.019

Postigo, S., González, R., Montoya, I., & Ordóñez, A. (2013). Propuestas teóricas en la investigación sobre acoso escolar: una revisión. Anales de Psicología, 29(2), 413-425. doi: http://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.2.148251

Smahel, D., Brown, B.B., & Blinka, L. (2012). Associations between Online Friendship and Internet Addiction among Adolescents and Emerging Adults. Developmental Psychology, 48(2), 381-388.

Smith, P.K., Mahdavi, J., Carvalho, M., Fisher, S., Russell, S., & Tippett, N. (2008). Cyberbullying: Its Nature and Impact in Secondary School Pupils. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 49(4), 376-385. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1469-7610.2007.01846.x

Solecki, S., Mclaughlin, K., & Goldschmidt, K. (2014). Promoting Positive Offline Relationships to Reduce Negative Online Experiences. Journal of Pediatric Nursing, 29(5), 482-484. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/j.pedn.2014.07.001

Sureda, J., Comas, R., & Morey, M. (2010). Menores y acceso a Internet en el hogar: las normas familiares. Comunicar, 34, 135-143. doi: http://dx.doi.org/ 10.3916/C34-2010-03-13

Taiariol, J. (2010). Cyberbullying: The Role of Family and School. (Tesis doctoral). http://digitalcommons.wayne.edu/oa_dissertations

Tejedor, S., & Pulido, C.M. (2012). Retos y riesgos del uso de Internet por parte de los menores. ¿Cómo empoderarlos? Comunicar, 39, 65-72. doi: http://dx.doi.org/10.3916/C39-2012-02-06

Tokunaga, R.S. (2010). Following you Home from School: A Critical Review and Synthesis of Research on Cyberbullying Victimization. Computers in Human Behavior, 26(3), 277-287.

Varjas, K., Henrich, C.C., & Meyers, J. (2009). Urban Middle School Students’ Perceptions of Bullying, Cyberbullying, and School Safety. Journal of School Violence, 8(2), 159-176. doi: http://dx.doi.org/10.1080/15388220802074165

Ybarra, M.L., & Mitchell, K.J. (2004). Online Aggressor/targets, Aggressors, and Targets: A Comparison of Associated Youth Characteristics. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 1.308-1.316. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1469-7610.2004.00328.x

Ybarra, M.L., Mitchell, K.J., Wolak, J., & Finkelhor, D. (2006). Examining Characteristics and Associated Distress Related to Internet Harassment: Findings from the Second Youth Internet Safety Survey. Pediatrics, 118, 1.169-1.177.



Click to see the English version (EN)

Resumen

El ciberacoso es un fenómeno de creciente preocupación social que afecta cada vez más a niños y adolescentes de todos los países desarrollados. A diferencia de la considerable literatura que hay sobre las relaciones entre el acoso escolar y el contexto familiar y escolar, todavía hay pocos trabajos sobre la influencia de estos entornos sociales en el problema del ciberacoso. Mediante una metodología cuantitativa, el objetivo principal del presente estudio fue analizar la influencia del contexto escolar y familiar en víctimas de ciberacoso. La muestra estuvo formada por 1.062 adolescentes (51,5% chicos y 48,5% chicas), de edades comprendidas entre los 12 y los 18 años (M=14,5; DT=1,62). Se establecieron tres grupos de contraste: cibervíctimas severas, cibervíctimas moderadas y no víctimas de ciberacoso. Los resultados del análisis de varianza indicaron que las cibervíctimas severas en comparación con las no víctimas puntúan significativamente más alto en conflicto familiar y obtienen puntuaciones más bajas en el resto de variables familiares (autoestima familiar, cohesión y expresividad), y variables escolares (implicación, afiliación y ayuda al profesor), consideradas en el estudio. Los análisis de regresión revelaron que la autoestima académica y familiar y algunas dimensiones del clima familiar y escolar predicen la cibervictimización en la adolescencia. Estos novedosos resultados muestran la importancia de incluir a la familia y a la escuela en los programas de prevención del ciberacoso.

Descarga aquí la versión PDF

1. Introducción y estado de la cuestión

El mayor acceso y uso de las nuevas tecnologías de la información y de la comunicación (TIC) por parte de los adolescentes conlleva nuevos peligros (Durán & Martínez, 2015; Kowalski, Giumetti, Schroeder, & Lattanner, 2014), entre los cuales, ha surgido el ciberacoso. Se trata de un tipo de maltrato entre iguales que ha sido definido como una conducta agresiva e intencional que se repite de forma frecuente en el tiempo mediante el uso, por un individuo o grupo, de dispositivos electrónicos sobre una víctima que no puede defenderse por sí misma fácilmente (Smith & al., 2008: 376).

Las investigaciones indican que este tipo de acoso entre adolescentes a través de las TIC ha aumentado de forma importante en los últimos años (Fernández, Peñalva, & Irazabal, 2015). Así, mientras que Ybarra y Mitchell (2004) señalaban en su trabajo una prevalencia de víctimas de ciberacoso del 6,5%, Navarro, Serna, Martínez y Ruiz-Oliva (2013), casi diez años después, elevaban la incidencia de cibervictimización en adolescentes en 24,6%. Algunos autores explican este aumento de prevalencia de acoso cibernético con la aparición y enorme expansión de nuevos dispositivos electrónicos, tales como el smartphone, cuya disponibilidad diaria es cada vez mayor en la población joven (Kowalski & al., 2014).

Por otra parte, los estudios respecto a la prevalencia por sexo no son concluyentes. Algunos autores encuentran una mayor incidencia de víctimas entre las chicas (Beckman, Hagquist, & Hellström, 2013; Kowalski & al., 2014), otros entre los chicos (Durán & Martínez, 2015), y otros, en cambio, no observan diferencias entre sexos (Katzer, Fetchenhauer, & Belschak, 2009). En relación a la edad, las investigaciones parecen coincidir en la idea de que hay más víctimas de acoso cibernético en los dos primeros cursos de enseñanza secundaria obligatoria (entre 12 y 14 años), produciéndose un descenso de cibervictimización en el segundo ciclo de enseñanza obligatoria (entre 14 y 16 años) (Buelga, Cava, & Musitu, 2010).

El hecho es que, en comparación con la amplia literatura que existe sobre el acoso escolar tradicional (Pereda, Guilera, & Abad, 2014; Postigo, González, Montoya, & Ordóñez, 2013), aún son escasos los trabajos que han estudiado otras cuestiones, tales como las relaciones entre las variables escolares y las variables familiares con el ciberacoso. En el ámbito escolar, Tokunaga (2010) concluye que la cibervictimización produce en la víctima un descenso en su rendimiento académico, baja implicación en las tareas escolares, problemas de atención, dificultades de aprendizaje y absentismo escolar. Además de estos problemas académicos, las cibervíctimas tienen una percepción más negativa de la escuela y no confían en que los profesores sean capaces de ayudarles a solucionar el problema de victimización que están viviendo (Buelga, Ortega-Barón, Iranzo, & Torralba, 2014; Gradinger, Strohmeier, & Spiel, 2010).

Esta falta de confianza y de apoyo en los adultos se amplía también a sus compañeros. Así, Odaci y Kalhan (2010) constatan que las cibervíctimas tienen dificultades de relación con los compañeros, experimentan un mayor aislamiento y rechazo social por parte de sus compañeros, lo cual contribuye, por otra parte, a mantener la conducta de ciberacoso. En esta línea, Navarro, Ruiz-Oliva, Larrañaga y Yubero (2015) observan que los niños y adolescentes con dificultades en sus relaciones interpersonales y con pobres habilidades sociales son más vulnerables para ser ciberacosados por sus pares. De esta forma, se produce, como ocurre también en el acoso escolar tradicional, un ciclo retroactivo entre factores de riesgo y continuidad en la cibervictimización (Cava, Musitu, & Murgui, 2007; Kowalski & al., 2014).

Por lo que respecta a las relaciones entre el clima familiar y el ciberacoso, todavía hay pocos trabajos que han estudiado este tema (D’Auria, 2014). Algunos autores sugieren que existe una estrecha vinculación entre un clima familiar negativo y la disminución de los recursos sociales e individuales de los adolescentes, lo cual les hace más vulnerables para ser maltratados e intimidados por sus compañeros (Lereya, Samara, & Wolke 2013). Según Gomes-Franco y Sendín (2014) las vinculaciones familiares deterioradas o conflictivas repercuten en que los hijos pasen más tiempo conectados a la Red, como intento de suplir las interacciones familiares o protestar frente a ellas. Además, diversos estudios señalan que la exposición a situaciones de conflicto marital o de conflicto familiar se relaciona con una mayor predisposición en los hijos a la hostilidad, conducta antisocial y violencia escolar (Buelga, Iranzo, Cava, & Torralba, 2015). Por el contrario, la cohesión y apoyo social parental son un recurso facilitador en el ajuste social del adolescente y en el desarrollo de relaciones positivas con el grupo de iguales, contribuyendo a evitar ser objeto de ciberacoso (Navarro & al., 2015).

Desde esta perspectiva, teniendo en cuenta que el ciberacoso es un problema relativamente reciente que está aumentado en niños y adolescentes de todos los países desarrollados (Kowalski & al., 2014), y que todavía son escasos los trabajos que han analizado específicamente y conjuntamente las relaciones entre el acoso cibernético y variables familiares y escolares (Taiariol, 2010), los objetivos del presente trabajo han sido: 1) Determinar en qué medida el ciberacoso y las variables escolares y familiares están relacionados entre sí, observando asimismo si existen diferencias significativas en función del sexo en las variables de estudio; 2) Analizar la existencia de posibles diferencias entre los grupos de adolescentes victimizados (moderados y severos), y no victimizados por ciberacoso en las variables de autoestima académica, percepción de clima escolar (ayuda del profesor, afiliación e implicación), autoestima familiar y clima familiar (cohesión familiar, expresividad familiar y conflicto familiar); 3) Determinar el valor predictivo de las variables escolares y familiares en el ciberacoso.

2. Materiales y metodología

2.1. Participantes

La selección de los participantes se realizó mediante un muestreo estratificado por conglomerados. Las unidades de muestreo fueron los centros educativos públicos de Enseñanza Secundaria de la Comunidad Valenrciana. El tamaño de la muestra de adolescentes correspondiente al tamaño de alumnado de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) y de Bachillerato de la Comunidad Valenciana, con un error muestral de ±3%, nivel de confianza del 95% y p=q=0,5, (N=190.773), se estimó en 1.061 alumnos.

En este estudio participaron un total de 1.068 adolescentes, de los cuales se excluyeron seis por responder sistemáticamente de la misma manera a las escalas. Finalmente, la muestra estuvo formada por un total de 1.062 adolescentes, 547 chicos (51,5%) y 515 chicas (48,5%), de edades comprendidas entre 12 y 18 años (M=14,5; DT= 1,62), pertenecientes a cuatro centros educativos públicos de las provincias de Valencia y Alicante. Un 44,8% de los participantes cursaba primer ciclo de ESO (n=475), un 39,5% cursaba segundo ciclo de ESO (n=420), y un 15,7% cursaba Bachillerato (n=167).

2.2. Instrumentos

• Escala de victimización a través del teléfono móvil y a través de Internet (CYBVIC; Buelga, Cava, & Musitu, 2012). Esta escala consta de 18 ítems que miden mediante escala tipo Likert de 1 a 4 (nunca, pocas veces, muchas veces, y siempre) el acoso sufrido por el teléfono móvil y por Internet durante los últimos 12 meses. La victimización a través del teléfono móvil consta de 8 ítems (ejemplo: «Me han llamado y no han contestado»), y la victimización a través de Internet se evalúa con los 8 ítems anteriores y con 2 ítems más relacionados con la usurpación de la identidad (ejemplo: «Se han metido en cuentas privadas mías sin que yo pueda hacer nada»). En nuestro estudio, el coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach de la escala fue de 0,89.

• Escala de intensidad de acoso a través del teléfono móvil y de Internet (Buelga, Cava, & Musitu, 2010). Los sujetos indican en un rango de respuesta de 6 puntos (nunca, 1 sola vez, 2 o 3 veces, 1 o 2 veces al mes, 1 o 2 veces a la semana y todos o casi todos los días) la severidad con la que han sido ciberacosados en el último año. Las cuatro últimas opciones de respuesta permiten medir el acoso moderado (menos de una agresión por semana), y el acoso severo (más de una agresión por semana) (Smith & al., 2008).

• Escala de autoestima Forma-5 (AF-5; García & Musitu, 1999). Para los objetivos de la presente investigación se utilizaron las subescalas de autoestima académica y de autoestima familiar que evalúan las respuestas de los sujetos en un rango de 1 (totalmente en desacuerdo) a 99 (totalmente de acuerdo). La subescala de autoestima académica se compone de seis ítems que evalúan la autopercepción que el adolescente tiene acerca de su sentimiento de valía en el ámbito escolar (ejemplo: «Hago bien los trabajos escolares»). La subescala de autoestima familiar consta también de 6 ítems que evalúan la autopercepción que el adolescente tiene acerca de su sentimiento de valía en el ámbito familiar (ejemplo: «Me siento querido/a por mis padres»). El coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach obtenido en este trabajo fue de 0,89 para la subescala de autoestima académica y de 0,77 para la subescala de autoestima familiar.

• Escala de clima escolar (CES; adaptación española de Fernández-Ballesteros & Sierra, 1989). La escala está formada por 30 ítems de verdadero-falso que evalúan la autopercepción que tiene el adolescente sobre la calidad del clima escolar. Esta escala consta de tres subescalas: percepción de ayuda del profesor (10 ítems, ejemplo: «Los profesores muestran interés personal por los alumnos»), afiliación: amistad y ayuda entre alumnos (10 ítems, ejemplo: «En esta clase se hacen muchas amistades»), e implicación en las tareas escolares (10 ítems, ejemplo: «Los alumnos ponen mucho interés en lo que hacen en clase»). El coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach en esta investigación fue de 0,64 para las subescalas de implicación y afiliación y de 0,75 para la subescala de ayuda del profesor.

• Escala de clima familiar (FES; adaptación española Fernández-Ballesteros & Sierra, 1989). Esta escala está compuesta por 27 ítems de verdadero-falso que evalúan la autopercepción que tiene el adolescente sobre la calidad del clima familiar. Esta escala consta de 3 subescalas: cohesión familiar (9 ítems, ejemplo: «En mi familia hay un fuerte sentimiento de unión»); expresividad familiar (9 ítems, ejemplo: «Generalmente tenemos cuidado con lo que nos decimos») y conflicto familiar (9 ítems, ejemplo: «En mi familia a veces nos peleamos a golpes»). El coeficiente de fiabilidad (alfa de Cronbach) obtenido en este estudio fue de 0,84 para la dimensión de cohesión familiar, de 0,79 para la dimensión de expresividad familiar y de 0,86 para la dimensión de conflicto familiar.

2.3. Diseño

El diseño de la investigación fue de tipo no experimental, en concreto, se trata de un diseño de tipo transversal correlacional.

2.4. Procedimiento

Una vez obtenidos los permisos correspondientes de los centros seleccionados, se procedió a la realización de un seminario de carácter informativo, destinado al profesorado y a la dirección para explicarles los objetivos de la investigación y se requirieron las autorizaciones paternas. Con posterioridad, investigadores previamente formados llevaron a cabo en horario escolar la administración de los instrumentos a los adolescentes informándoles en todo momento que su participación en la investigación era voluntaria y anónima, garantizando su privacidad y reduciendo con ello, los posibles efectos de deseabilidad social.

3. Resultados

Los datos se analizaron con el paquete estadístico SPSS (versión 20). En primer lugar, se utilizaron las puntuaciones de los sujetos en el cuestionario de intensidad de victimización a través del teléfono móvil y a través de Internet para clasificar a los adolescentes en tres grupos de contraste. De acuerdo con el criterio de Smith y otros (2008), los sujetos que puntuaron «2 o 3 veces» y «1 o 2 veces al mes» fueron distribuidos en el grupo de víctimas moderadas (menos de una agresión a la semana), mientras que aquellos adolescentes que puntuaron «1 o 2 veces a la semana» y «todos o casi todos los días» fueron clasificados en el grupo de víctimas severas (más de una agresión a la semana). Los sujetos que puntuaron «nunca» fueron asignados al grupo de no víctimas. Los sujetos que puntuaron «solamente fue una vez» fueron excluidos de los grupos de contraste al no haber una repetición del maltrato cibernético.

Establecidos los grupos de contraste se realizó, en primer lugar, un análisis de correlación de Pearson para determinar las relaciones entre el ciberacoso y las variables escolares y familiares objeto de estudio, y una prueba t de Student para comprobar la existencia de diferencias entre sexos en estas variables. En segundo lugar, se realizó un análisis de la varianza ANOVA de un factor para comprobar si existían diferencias significativas entre los tres grupos de contraste en las variables de clima escolar (ayuda del profesor, afiliación e implicación), y autoestima académica, y en las variables de clima familiar (cohesión familiar y conflicto familiar), y autoestima familiar.

En tercer lugar, se realizó un análisis de regresión lineal múltiple para analizar el valor predictivo de las variables escolares y de las variables familiares en la victimización a través del teléfono móvil y a través de Internet.

3.1. Frecuencia de cibervictimización en función de la intensidad

Los resultados del trabajo indican, en primer lugar, que el 72,6% (n= 731) de los adolescentes nunca han sido victimizados por Internet y por el móvil, mientras que el 27,4% (n=276) de los sujetos han sido víctimas de ciberacoso en el último año. Del total de estas víctimas, el 20,5% (n= 218) de los adolescentes pertenecen al grupo de cibervíctimas moderadas y el 5,5% al grupo de cibervíctimas severas (n=58).


Draft Content 836558262-44288 ov-es013.jpg

3.2. Relaciones entre ciberacoso y clima escolar, clima familiar y autoestima

El análisis de correlación de Pearson muestra que existen correlaciones estadísticamente significativas entre el ciberacoso y todas las variables analizadas en el trabajo (tabla 1). El ciberacoso correlaciona negativamente a p<0,01 con todas las variables escolares y familiares, y positivamente con conflicto familiar.

También se observa en la tabla 1, que no existen diferencias estadísticamente significativas entre sexos en las variables de ciberacoso, implicación escolar, afiliación, autoestima familiar, cohesión familiar y conflicto familiar. Por el contrario, se aprecian diferencias estadísticamente significativas entre sexos en autoestima académica (t=–4,87, p<0,001), ayuda del profesor (t=–1,98, p<0,05), y expresividad familiar (t=–2,00, p<0,05).


Draft Content 836558262-44288 ov-es014.jpg

3.3. Diferencias en función de la intensidad de victimización por ciberacoso en la percepción del clima escolar, clima familiar y autoestima

Por otra parte, el análisis de varianza revela la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre los grupos de cibervíctimas severas y moderadas en comparación con el grupo de adolescentes no victimizados en todas las variables escolares y familiares analizadas en el estudio.

Así, se puede constatar en la tabla 2 que en la variable autoestima académica, F (2, 1007)=9,27, p< 0,001, los adolescentes victimizados de forma severa puntúan significativamente más bajo que el grupo de adolescentes no victimizados, habiendo diferencias entre este grupo y las cibervíctimas moderadas, pero no entre los grupos de cibervíctimas. En este mismo sentido, se observan la existencia de diferencias estadísticamente significativas en las tres dimensiones del clima escolar, de modo que las cibervíctimas severas en comparación con los adolescentes no victimizados puntúan significativamente más bajo en implicación, afiliación y ayuda al profesor.

También en autoestima familiar, F (2, 1007) = 8,75, p< 0,001, y en las dimensiones del clima familiar (cohesión, expresividad familiar), los resultados indican que los adolescentes victimizados de forma severa puntúan significativamente más bajo que el grupo de adolescentes no acosados a través de las TIC. En lo que concierne a la variable conflicto familiar, los resultados indican que las víctimas severas de ciberacoso obtienen puntuaciones significativamente más altas que las no víctimas. No hay diferencias estadísticamente significativas entre las cibervíctimas moderadas con los adolescentes no victimizados y con las cibervíctimas severas en ninguna de las variables familiares analizadas.


Draft Content 836558262-44288 ov-es015.jpg

3.4. Valor predictivo de las variables escolares y familiares en el ciberacoso

Finalmente, el análisis de regresión confirma el valor predictivo de las variables escolares y familiares en el ciberacoso. Como se puede constatar en la tabla 3, las variables escolares y familiares explican respectivamente el 6,2% y el 9,7% de la victimización a través del teléfono móvil y de Internet.

De forma específica, se constata que la autoestima académica (ß=–0,170; p=< 0,001), la ayuda del profesor (ß=–0,081; p=0,017), y el sentimiento de afiliación (ß=–0,103; p=0,002), son algunas de las variables explicativas estadísticamente significativas, no siendo significativa la variable de implicación en tareas escolares.

Por lo que se refiere a las variables familiares con un valor predictivo más elevado que las variables escolares, los resultados muestran que salvo la dimensión de expresividad familiar, las variables autoestima familiar (ß=–0,135; p=<0,001), cohesión familiar (ß=–0,235; p=<0,001), y conflicto familiar (ß=0,114; p<0,001), explican parte de la varianza del ciberacoso.

4. Discusión y conclusiones

El objetivo principal de este trabajo ha sido analizar las relaciones entre variables familiares y escolares en relación al problema del ciberacoso (Buelga & al., 2012; Kowalski & al., 2014). Hay abundante literatura que confirma la influencia del contexto familiar y escolar en el problema tradicional de acoso escolar (Cava, 2011; Navarro & al., 2015; Pereda & al., 2014). Desde esta perspectiva, teniendo en cuenta que todavía no son muchos los trabajos que han estudiado esta cuestión en el acoso cibernético, el interés de nuestro trabajo ha residido en comprobar la existencia de estas relaciones en el problema nuevo y creciente del ciberacoso.

Previo a este propósito principal, los resultados de nuestro estudio han revelado que el 27,4% de la muestra ha sido víctima de ciberacoso en el último año. Este dato coincide con los últimos estudios que obtienen una prevalencia de cibervictimización de entre el 25 y el 30% (Erentaite, Bergman, & Žukauskiene, 2012; Navarro & al., 2013). Por otra parte, en consonancia con la investigación de Taiariol (2010), nuestros datos han confirmado que el ciberacoso se relaciona significativamente con las variables escolares y familiares estudiadas en este trabajo. Los datos indican que las víctimas de ciberacoso, comparadas al grupo de no víctimas, presentan un peor ajuste en todas las variables escolares y familiares analizadas. Así, respecto al ámbito escolar, los resultados sugieren que tanto los adolescentes cibervictimizados de forma moderada como de forma severa tienen una autoestima académica significativamente más deteriorada que los adolescentes no victimizados, así como un sentimiento de afiliación con sus iguales significativamente más bajo. Estos datos son coherentes con los trabajos de Ybarra, Mitchell, Wolak y Finkelhor (2006), y de Tokunaga (2010), quienes observan un descenso en el rendimiento escolar de las cibervíctimas con unas tasas más altas de absentismo escolar. También coinciden con los trabajos clásicos sobre el acoso escolar que han demostrado consistentemente los efectos negativos que causa este tipo de violencia en el ajuste escolar de la víctima (Bradshaw, Waasdorp, & Johnson, 2014; Cava & al., 2007). Además, también en acuerdo con Varjas, Henrich y Meyers (2009), nuestros resultados revelan que las cibervíctimas severas tienen una percepción más negativa de la ayuda del profesor. A este respecto, Kowalski y Limber (2013) señalan que las cibervíctimas no perciben al profesor como una fuente de autoridad y de apoyo para la solución de sus problemas de acoso con los iguales. Esta falta de confianza en los profesores pone en evidencia la necesidad de incluirlos en los programas de intervención para dotarles de recursos que les impliquen de forma efectiva en la solución de los problemas de acoso escolar y ciberacoso.

También, nuestros resultados indican, como es previsible por la situación de maltrato que están viviendo, que las cibervíctimas severas perciben menos ayuda y amistad por parte de sus compañeros. Lo cual se ha asociado en las cibervíctimas a un sentimiento mayor de soledad y, en general, a una percepción más negativa sobre las relaciones de amistad entre iguales (Buelga & al., 2014; Smahel, Brown, & Blinka, 2012). Para los adolescentes, ser populares, sentirse aceptados y reconocidos por sus iguales es fundamental en esta etapa del ciclo vital (Garandeau, Lee, & Salmivalli, 2014). Por ello, el acoso cibernético se convierte en una experiencia especialmente dolorosa para su identidad personal y social, y aún más, cuando la calidad de las relaciones con su familia es también negativa (Lereya & al., 2013).

De hecho, nuestros datos parecen confirmar también que las cibervíctimas severas tienen más conflictos familiares, menos cohesión familiar y menos expresividad familiar que los adolescentes no implicados en el ciberacoso. Como apuntan Postigo y otros (2013) la calidad negativa del clima familiar puede ser un factor de riesgo que contribuye a que el adolescente sea un blanco más fácil de maltrato y de intimidación por parte de los compañeros al no tener recursos familiares que lo protegen de la violencia. Los resultados de este estudio evidencian que la familia juega un importante papel a la hora de minimizar los riesgos en Internet (Sureda, Comas, & Morey, 2010), ya que el deterioro en la calidad del clima familiar contribuye no solo a una mayor vulnerabilidad para ser victimizado, sino también a que la cibervictimización se prolongue en el tiempo al no tener el apoyo de la familia para afrontar el problema (Navarro & al., 2013). En realidad, es en el hogar donde los adolescentes aprenden valores y normas de convivencia (Marín-Díaz & García-Fernández, 2003), por ello, los padres han de potenciar una comunicación positiva no solo en casa, sino también en el mundo virtual en el que navegan los hijos. Como sugieren también nuestros resultados, la autoestima familiar de la cibervíctima es significativamente más baja que la de los adolescentes no victimizados a través de las TIC. La influencia de la familia parece, por tanto, relacionarse con el problema del ciberacoso. De hecho, nuestros datos muestran que el clima familiar con más peso y el clima escolar predicen la victimización a través del móvil y de Internet. Estos hallazgos corroboran la importancia de la familia y de la escuela como factores protectores de la conducta violenta en el entorno virtual, en la medida en que promueven un mayor sentimiento de seguridad y fortalecen la conexión emocional de los adolescentes con los adultos significativos (Solecki, McLaughli, & Goldschmidt, 2014). Una parte del problema de cibervictimización dependería, por tanto, de la calidad de las relaciones del adolescente con las personas más significativas de su entorno social (padres, profesores y grupo de iguales). Además, el papel de los padres y profesores es fundamental, ya que la solución más óptima para que éstos puedan realmente ayudar a los menores es formarlos y educarlos sobre cómo evitar y controlar los riesgos que hay en la Red (Tejedor & Pulido, 2012). En definitiva, este estudio, como cualquier otro trabajo científico, tiene algunas limitaciones. El carácter transversal del diseño impide establecer una relación de causalidad entre las diferentes variables consideradas en el estudio, por lo que sería interesante realizar estudios longitudinales para ahondar en los resultados obtenidos. Asimismo, las respuestas de los adolescentes en los autoinformes pueden tener efectos de deseabilidad social y de sesgos, aunque sobre esta cuestión, se ha confirmado que la fiabilidad y validez de los autoinformes de los adolescentes para la medición de conductas de riesgo es aceptable (Buelga & al., 2012, 2015).

No obstante y a pesar de estas limitaciones, este trabajo novedoso y pionero aporta ideas sugerentes para futuras investigaciones, en las que sería necesario no solo incluir a la familia y a la escuela en los programas de prevención del ciberacoso, sino también combinar metodología cuantitativa con técnicas cualitativas para profundizar desde la perspectiva de los padres, profesores y adolescentes en la problemática del ciberacoso. Y con ello, favorecer el desarrollo de programas efectivos para prevenir y reducir este creciente problema mundial de acoso entre iguales a través de las TIC.

Apoyos y reconocimiento

Esta investigación se ha elaborado en el marco del Proyecto de Investigación I+D+i «La violencia escolar, de pareja y filio-parental en la adolescencia desde la perspectiva ecológica» (PSI2012-33464), subvencionado por el Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España.

Referencias

Beckman, L., Hagquist, C., & Hellström, L. (2013). Discrepant Gender Patterns for Cyberbullying and Traditional Bullying – An Analysis of Swedish Adolescent Data. Computers in Human Behavior, 29(5), 1.896-1.903. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2013.03.010

Bradshaw, C.P., Waasdorp, T.E., & Johnson, S.L. (2014). Overlapping Verbal, Relational, Physical, and Electronic Forms of Bullying in Adolescence: Influence of School Context. Journal of Clinical Child & Adolescent Psychology, 53, 1-15. doi: http://dx.doi.org/10.1080/15374416.2014.893516

Buelga, S., Cava, M.J., & Musitu, G. (2010). Cyberbullying: Victimización entre adolescentes a través del teléfono móvil y de Internet. Psicothema, 22(4), 784-789.

Buelga, S., Cava, M.J., & Musitu, G. (2012). Validación de la escala de victimización entre adolescentes a través del teléfono móvil y de Internet. Revista Panamericana de Salud Pública, 32, 36-42. doi: http://dx.doi.org/10.1590/S1020-49892012000700006

Buelga, S., Iranzo, B., Cava, M.J. & Torralba, E. (2015). Psychological Profile of Adolescent Cyberbullying Aggressors. International Journal of Social Psychology, 30(2), 382-406. doi: http://dx.doi.org/10.1080/21711976.2015.1016754

Buelga, S., Ortega-Barón, J., Iranzo, B., & Torralba, E. (2014). Cyberbullying Influence on Academic Self-esteem and Perception of School Climate among Secondary Students School. In Students ‘Engagement in School: International Perspectives of Psychology and Education (pp. 333-347). Lisboa: University of Lisboa.

Cava, M.J. (2011). Familia, profesorado e iguales: claves para el apoyo a las víctimas de acoso escolar. Psychosocial Intervention, 20(2), 183-192. doi: http://dx.doi.org/10.5093/in2011v20n2a6

Cava, M.J., Musitu, G., & Murgui, S. (2007). Individual and Social Risk Factors Related to Overt Victimization in a Sample of Spanish Adolescents. Psychological Reports, 101, 275-290. doi: http://dx.doi.org/ 10.2466/pr0.101.1.275-290

Durán, M., & Martínez, R. (2015). Ciberacoso mediante teléfono móvil e Internet en las relaciones de noviazgo entre jóvenes.  Comunicar, 44, 159-167. doi: http://dx.doi.org/10.3916/C44-2015-17

D’Auria, J.P. (2014). Cyberbullying Resources for Youth and their Families. Journal of Pediatric Health Care, 28(2), 19-22. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.pedhc.2013.11.003

Erentaite, R., Bergman, L.R., & Žukauskien, R. (2012). Cross-contextual Stability of Bullying Victimization: A Person-oriented Analysis of Cyber and Traditional Bullying Experiences among Adolescents. Scandinavian Journal of Psychology, 53(2), 181-190. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9450.2011.00935.x

Fernández, J., Peñalva, M.A., & Irazabal, I. (2015). Hábitos de uso y conductas de riesgo en Internet en la preadolescencia. Comunicar, 44, 113-121. doi: http://dx.doi.org/10.3916/C44-2015-12

Fernández-Ballesteros, R., & Sierra, B. (1989). Escalas de clima social FES, WES, CIES y CES. Madrid: TEA Ediciones.

Garandeau, C.F., Lee, I.A., & Salmivalli, C. (2014). Differential Effects of the KiVa Anti-bullying Program on Popular and Unpopular Bullies. Journal of Applied Developmental Psychology, 35(1), 44-50. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/j.appdev.2013.10.004

García, J.F., & Musitu, G. (1999). AF5: Autoconcepto forma 5. Madrid: TEA.

Gomes-Franco, F.G., & Sendín, J.C. (2014). Internet como refugio y escudo social: Usos problemáticos de la Red por jóvenes españoles. Comunicar, 43, 45-53. doi: http://dx.doi.org/ 10.3916/C43-2014-04

Gradinger, P., Strohmeier, D., & Spiel, C. (2010). Definition and Measurement of Cyberbullying. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 4(2), 1. doi: http://dx.doi.org/ cyberpsychology.eu/view.php?cisloclanku=2010112301&article=1

Katzer, C., Fetchenhauer, D., & Belschak, F. (2009). Cyberbullying: Who are the Victims? A Comparison of Victimization in Internet Chatrooms and victimization in School. Journal of Media Psychology, 21, 25-36. doi: http://dx.doi.org/10.1027/1864-1105.21.1.25

Kowalski, R.M., & Limber, S.P. (2013). Psychological, Physical, and Academic Correlates of Cyberbullying and Traditional Bullying. Journal of Adolescent Health, 53(1), 13-20. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.jadohealt.2012.09.18

Kowalski, R.M., Giumetti, G.W., Schroeder, A.N., & Lattanner, M.R. (2014). Bullying in the Digital Age: A Critical Review and Meta-analysis of Cyberbullying Research among Youth. Psychological Bulletin, 140(4), 1073-1137. doi: http://dx.doi.org/10.1037/a0035618

Lereya, S.T., Samara, M., & Wolke, D. (2013). Parenting Behavior and the Risk of Becoming a Victim and a Bully/victim: A Meta-analysis Study. Child Abuse & Neglect, 37(12), 1091-1108. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chiabu.2013.03.001

Marín-Díaz, V., & García-Fernández, M.D. (2003). La familia e Internet, ¿un juego a tres bandas? Comunicar, 21, 123-126.

Navarro, R., Ruiz-Oliva, R., Larrañaga, E., & Yubero, S. (2015). The Impact of Cyberbullying and Social Bullying on Optimism, Global and School-related Happiness and Life Satisfaction among 10-12-year-old Schoolchildren. Applied Research in Quality of Life, 10(1), 15-36. doi: http://dx.doi.org/ 10.1007/s11482-013-9292-0

Navarro, R., Serna, C., Martínez, V., & Ruiz-Oliva, R. (2013). The Role of Internet Use and Parental Mediation on Cyberbullying Victimization among Spanish Children from Rural Public Schools. European Journal of Psychology of Education, 28(3), 725-745. doi: http://dx.doi.org/ 10.1007/s10212-012-0137-2

Odaci, H., & Kalkan, M. (2010). Problematic Internet Use, Loneliness and Dating Anxiety among Young Adult University Students. Computers & Education, 55(3), 1091-1097. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/j.compedu.2010.05.006

Pereda, N., Guilera, G., & Abad, J. (2014). Victimization and Polyvictimization of Spanish Children and Youth: Results from a Community Sample. Child Abuse & Neglect, 38(4), 640-649. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.chiabu.2014.01.019

Postigo, S., González, R., Montoya, I., & Ordóñez, A. (2013). Propuestas teóricas en la investigación sobre acoso escolar: una revisión. Anales de Psicología, 29(2), 413-425. doi: http://dx.doi.org/10.6018/analesps.29.2.148251

Smahel, D., Brown, B.B., & Blinka, L. (2012). Associations between Online Friendship and Internet Addiction among Adolescents and Emerging Adults. Developmental Psychology, 48(2), 381-388.

Smith, P.K., Mahdavi, J., Carvalho, M., Fisher, S., Russell, S., & Tippett, N. (2008). Cyberbullying: Its Nature and Impact in Secondary School Pupils. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 49(4), 376-385. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1469-7610.2007.01846.x

Solecki, S., Mclaughlin, K., & Goldschmidt, K. (2014). Promoting Positive Offline Relationships to Reduce Negative Online Experiences. Journal of Pediatric Nursing, 29(5), 482-484. doi: http://dx.doi.org/ 10.1016/j.pedn.2014.07.001

Sureda, J., Comas, R., & Morey, M. (2010). Menores y acceso a Internet en el hogar: las normas familiares. Comunicar, 34, 135-143. doi: http://dx.doi.org/ 10.3916/C34-2010-03-13

Taiariol, J. (2010). Cyberbullying: The Role of Family and School. (Tesis doctoral). http://digitalcommons.wayne.edu/oa_dissertations

Tejedor, S., & Pulido, C.M. (2012). Retos y riesgos del uso de Internet por parte de los menores. ¿Cómo empoderarlos? Comunicar, 39, 65-72. doi: http://dx.doi.org/10.3916/C39-2012-02-06

Tokunaga, R.S. (2010). Following you Home from School: A Critical Review and Synthesis of Research on Cyberbullying Victimization. Computers in Human Behavior, 26(3), 277-287.

Varjas, K., Henrich, C.C., & Meyers, J. (2009). Urban Middle School Students’ Perceptions of Bullying, Cyberbullying, and School Safety. Journal of School Violence, 8(2), 159-176. doi: http://dx.doi.org/10.1080/15388220802074165

Ybarra, M.L., & Mitchell, K.J. (2004). Online Aggressor/targets, Aggressors, and Targets: A Comparison of Associated Youth Characteristics. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 1.308-1.316. doi: http://dx.doi.org/10.1111/j.1469-7610.2004.00328.x

Ybarra, M.L., Mitchell, K.J., Wolak, J., & Finkelhor, D. (2006). Examining Characteristics and Associated Distress Related to Internet Harassment: Findings from the Second Youth Internet Safety Survey. Pediatrics, 118, 1.169-1.177.

Back to Top

Document information

Published on 31/12/15
Accepted on 31/12/15
Submitted on 31/12/15

Volume 24, Issue 1, 2016
DOI: 10.3916/C46-2016-06
Licence: CC BY-NC-SA license

Document Score

0

Times cited: 21
Views 0
Recommendations 0

Share this document

claim authorship

Are you one of the authors of this document?