O crescimento exponencial do uso de Mídia Social (MS) tem gerado um corpo de pesquisa considerável sobre seu potencial impacto no bem-estar, com o Uso Problemático da Internet (UPI) emergindo como uma preocupação central. O UPI é definido como o uso excessivo da Internet que causa distúrbios ou danos ao indivíduo, afetando negativamente aspectos fundamentais da vida, como conquistas acadêmicas, relações sociais e saúde mental/física. Uma pontuação total no Questionário de Uso Problemático da Internet – Forma Curta-6 (PIUQ-SF6) acima de 15 indica que uma pessoa está em risco de UPI.
Padrões Comportamentais e UPI Específico por Plataforma
O estudo de Chemnad et al. (2023), baseado em dados de uso objetivo de smartphone e análise de clustering K-Prototype, demonstrou que o UPI está intrinsecamente ligado a padrões de uso específicos de aplicativos, e que a adição a aplicativos de MS não é um fenômeno uniforme. A análise revelou quatro clusters distintos que descrevem a relação entre o uso de Facebook, WhatsApp e Instagram e os níveis de UPI.
Cluster de MS Altamente Visual (Instagram): Este grupo (6,89% da amostra) é caracterizado por um uso significativamente maior do Instagram. O tempo médio diário gasto no Instagram foi de 159,66 minutos, e o escore mediano de UPI foi 20. O UPI mais alto deste cluster em relação ao de Rede Social (Facebook) está alinhado com descobertas anteriores. Uma explicação para este comportamento pode ser a Teoria do Uso Compensatório da Internet (CIUT), onde o uso excessivo do Instagram é uma forma de compensar a baixa autoestima ou a falta de um senso de auto-valia na vida offline, buscando validação externa por meio de curtidas ou comentários.
Cluster de MS Conversacional (WhatsApp): Este grupo (5,69% da amostra) apresenta um uso significativamente maior do WhatsApp, com tempo médio diário de 132,65 minutos, e uma mediana de UPI de 20. Este cluster exibiu UPI maior do que os clusters Altamente Visual e de Rede Social. A CIUT também pode explicar este padrão, sugerindo que os indivíduos podem usar o WhatsApp em excesso para compensar a falta de apoio social ou conexão offline.
Cluster de MS de Rede Social (Facebook): Os usuários neste grupo (6,59% da amostra) passam significativamente mais tempo no Facebook, com média diária de 133,61 minutos, e uma mediana de UPI de 18. Este cluster registrou menor UPI em comparação com os clusters Altamente Visual e Conversacional. O comportamento pode estar relacionado ao modelo I-PACE, onde traços de personalidade, como ser mais extrovertido ou ter um desejo maior por conexões sociais, podem levar ao uso excessivo do Facebook.
Cluster de Uso Leve de MS: O maior grupo (80,84% da amostra) tem uma mediana de UPI de 17. Esses usuários apresentam um uso baixo e equilibrado das três plataformas.
Implicações Teóricas e Práticas
Os resultados sugerem que o apego problemático à MS tende a ser específico a uma plataforma. Os indivíduos que desenvolvem forte apego a um aplicativo em particular não gastam tempo excessivo em outros, indicando que a adição leva à fixação e à perda de interesse em outras atividades. A causa principal do apego problemático à MS foi identificada em uma de três categorias: conteúdo visual e reels, conversas com pares, ou navegação em conteúdo de rede e notícias.
Essa constatação tem implicações práticas substanciais para a intervenção. Os programas podem ser adaptados para cada cluster:
Para os viciados em conteúdo visual (Cluster 2), intervenções que aumentam o controle de impulso podem ser benéficas.
Para os viciados em conversas (Cluster 3), o foco pode ser no fortalecimento de habilidades interpessoais e na resistência à pressão dos pares.
Em conclusão, é crucial medir o uso de cada aplicativo de MS separadamente para desenvolver melhores métodos de intervenção e reduzir o UPI. Indivíduos com alto uso de MS e em risco de UPI devem ser incentivados a se envolverem em atividades e interações sociais offline.
Referência:
CHEMNAD, Khansa et al. The interplay between social media use and problematic internet usage: Four behavioral patterns. Heliyon, v. 9, n. 5, e15745, 2023. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e15745.
