Un estudio de la Universitat Rovira i Virgili (URV) ha analizado qué factores están más asociados al uso de pornografía durante la adolescencia. Los resultados muestran que el sexo es la variable con mayor capacidad predictiva, seguida del uso problemático de Internet, el consumo de cannabis y alcohol, el conflicto familiar y algunas conductas sexuales de riesgo.
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La investigación, publicada en la revista Computation, se ha realizado a partir de la encuesta ESTUDES 2023 y ha trabajado con una muestra de 33 543 adolescentes. El objetivo era determinar qué variables personales, familiares, digitales y conductuales contribuyen más a predecir si un adolescente declara haber visto o utilizado pornografía durante los 30 días anteriores.
“Nuestro objetivo no era señalar a adolescentes individualmente, sino entender mejor qué factores tienden a aparecer asociados a este comportamiento”, explica Jorge de Andrés-Sánchez, investigador del Social and Business Research Laboratory de la URV y coautor del artículo.
El estudio combina la regresión logística, una técnica estadística convencional, con tres modelos de aprendizaje automático —XGBoost, LightGBM y CatBoost— y técnicas de inteligencia artificial explicable. Estas herramientas permiten detectar relaciones complejas entre variables y conocer qué peso tiene cada una en las predicciones.
Los cuatro modelos utilizados obtuvieron resultados similares. Los sistemas de aprendizaje automático mejoraron ligeramente algunos indicadores, pero las diferencias respecto a la regresión logística fueron pequeñas. Los autores destacan, por tanto, que los modelos más complejos no deben sustituir automáticamente a las técnicas estadísticas tradicionales.
“La inteligencia artificial nos ayuda a ver que este comportamiento no aparece de manera aislada, sino dentro de un perfil más amplio de factores digitales, familiares y conductuales”, señalan los autores.
