📱 EDA: Social Media & Mental Health Balance¶
Práctica Extra - Unidad Temática 1 (UT1)
Análisis Exploratorio de Datos con Visualizaciones | Ingeniería de Datos
ℹ️ Información General¶
| Característica | Detalles |
|---|---|
| ⏱️ Tiempo estimado | 2-3 horas |
| 📊 Dataset | Social Media and Mental Health Balance - Kaggle |
| 🎯 Objetivo | Analizar patrones de uso de redes sociales y su impacto en la salud mental |
| 🛠️ Herramientas | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn |
| 📁 Tipo de análisis | EDA completo con visualizaciones (univariado, bivariado, multivariado) |
| 👤 Autora | Milagros Cancela |
📋 Descripción del Proyecto¶
Este análisis exploratorio de datos (EDA) investiga la relación entre el uso de redes sociales y la salud mental, un tema crítico en la era digital actual. A través de visualizaciones efectivas y análisis estadístico, se identifican patrones de uso, plataformas más utilizadas, y su correlación con indicadores de bienestar mental como calidad del sueño y nivel de estrés.
🎯 Objetivos del Análisis¶
- ✅ Explorar patrones demográficos del uso de redes sociales por edad
- ✅ Analizar hábitos de uso (tiempo diario promedio de 5.53 horas)
- ✅ Identificar plataformas dominantes en el mercado
- ✅ Evaluar indicadores de salud mental (calidad de sueño, nivel de estrés)
- ✅ Cuantificar correlaciones entre uso y bienestar mental
- ✅ Comparar impacto de diferentes plataformas en salud mental
- ✅ Generar recomendaciones para uso saludable de redes sociales
📊 Contexto de Negocio (CRISP-DM: Business Understanding)¶
🔗 Referencias oficiales:¶
- Dataset - Social Media and Mental Health Balance
- Documentación pandas
- Documentación seaborn
- Documentación matplotlib
🧠 Caso de estudio¶
- Problema: El uso excesivo de redes sociales está asociado con problemas de salud mental, especialmente en jóvenes.
- Objetivo: Analizar patrones de uso de redes sociales y su relación con indicadores de bienestar mental.
- Variables clave: Tiempo de uso diario, plataformas preferidas, calidad del sueño, nivel de estrés.
- Valor esperado: Identificar umbrales de uso saludable y factores de riesgo para diseñar intervenciones.
🛠️ Stack Tecnológico¶
# Manejo y análisis de datos
pandas==2.0+
numpy==1.24+
# Visualización
matplotlib==3.7+
seaborn==0.12+
# Descarga de datasets
kagglehub==0.2+
Instalación de dependencias:
📈 Resultados del Análisis¶
1️⃣ Análisis Demográfico: Distribución de Edad¶
Hallazgos clave: - 📊 Edad promedio: 33.0 años - 📉 Distribución: Aproximadamente normal con ligera asimetría - 🎯 Rango etario: 15-50 años - 👥 Concentración: Mayor densidad en el rango 25-40 años
Interpretación: La muestra representa una población adulta joven-madura, ideal para estudiar patrones de uso de redes sociales en el contexto laboral y personal. La distribución balanceada permite análisis comparativos robustos entre grupos de edad.
2️⃣ Hábitos de Uso: Tiempo Diario en Redes Sociales¶
Estadísticos clave: - ⏱️ Media: 5.53 horas/día - 📊 Distribución: Aproximadamente normal (KDE suavizada) - 🔴 Rango: 1-15 horas/día - ⚠️ Uso intensivo: Significativa proporción >6 horas/día
Interpretación: El tiempo promedio de 5.53 horas diarias es considerablemente alto, superando ampliamente las recomendaciones de salud mental (2-3 horas). La distribución normal sugiere que este patrón de uso elevado es común en la población, no excepcional.
🚨 Alerta de Salud Pública: - Casi el 50% de usuarios superan las 5 horas diarias - Esto equivale a >35 horas semanales en redes sociales - Comparable a un trabajo a tiempo parcial
3️⃣ Ecosistema Digital: Plataformas Más Utilizadas¶
Ranking de plataformas:
| Posición | Plataforma | Usuarios | Market Share |
|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Plataforma 3.0 | ~90 | 36.9% |
| 🥈 2 | Plataforma 4.0 | ~89 | 14.5% |
| 🥉 3 | Plataforma 2.0 | ~86 | 13.7% |
| 4 | Plataforma 5.0 | ~78 | 13.5% |
| 5 | Plataforma 1.0 | ~58 | 12.3% |
Análisis de mercado: - 🎯 Concentración: Top 3 plataformas capturan ~65% del mercado - 📱 Diversificación: 8 plataformas principales + cola larga - 🔄 Fragmentación: Usuario típico usa 2-3 plataformas simultáneamente
Implicaciones: La dominancia de pocas plataformas facilita intervenciones de política pública, ya que regular/educar sobre las top 3 alcanza a 2/3 de usuarios.
4️⃣ Indicadores de Salud Mental: Panorama General¶
Calidad del Sueño (Sleep_Quality 1-10): - 📊 Media: 6.30/10 - 📉 Distribución: Concentración en valores 6-7 (>230 usuarios) - 🔴 Alerta: ~70 usuarios con calidad ≤5 (sueño deficiente) - ✅ Positivo: ~35 usuarios con calidad ≥9 (sueño excelente)
Nivel de Estrés (Stress_Level 1-10): - 📊 Media: 6.62/10 - 🔥 Preocupante: Estrés promedio por encima del punto medio - 📈 Pico: Concentración en nivel 7 (~130 usuarios) - 🚨 Crítico: ~90 usuarios reportan estrés nivel 8-9
Interpretación conjunta: Existe una correlación preocupante entre: - Alto uso de redes sociales (5.53h/día) - Calidad de sueño moderada-baja (6.30/10) - Niveles de estrés elevados (6.62/10)
5️⃣ Análisis Bivariado: Relación Tiempo de Uso vs Salud Mental¶
🛌 Sleep_Quality vs Tiempo de Uso¶
Correlación de Pearson: -0.759 🔴
Hallazgos: - 📉 Correlación negativa fuerte: A mayor uso, peor calidad de sueño - 🎯 Patrón claro: Regresión lineal descendente evidente - 🚨 Efecto umbral: - <3 horas/día → Sueño bueno (8-10) - 3-6 horas/día → Sueño moderado (6-7) - >6 horas/día → Sueño deficiente (3-5)
Interpretación: Cada hora adicional de uso de redes sociales reduce la calidad del sueño en ~0.76 puntos (en escala 1-10). Esto sugiere un efecto causal indirecto posiblemente mediado por: - Exposición a luz azul antes de dormir - Activación cognitiva/emocional nocturna - Reducción de tiempo disponible para dormir
😰 Stress_Level vs Tiempo de Uso¶
Correlación de Pearson: +0.740 🔴
Hallazgos: - 📈 Correlación positiva fuerte: A mayor uso, mayor estrés - 🎯 Tendencia ascendente: Línea de regresión clara - 🚨 Efecto acumulativo: - <3 horas/día → Estrés bajo (3-5) - 3-6 horas/día → Estrés moderado (6-7) - >6 horas/día → Estrés alto (8-10)
Interpretación: El uso intensivo de redes sociales está fuertemente asociado con niveles elevados de estrés. Cada hora adicional incrementa el estrés en ~0.74 puntos. Posibles mecanismos: - Comparación social constante (FOMO) - Sobrecarga informativa - Interrupciones frecuentes de otras actividades - Pérdida de control del tiempo
6️⃣ Comparación por Plataforma: Impacto en Calidad del Sueño¶
Análisis por plataforma (Top 5):
| Plataforma | Mediana Sleep_Quality | IQR | Impacto |
|---|---|---|---|
| 5.0 | 7.0 | 5.0-8.0 | 🟢 Mejor |
| 4.0 | 6.0 | 5.0-7.5 | 🟡 Moderado |
| 3.0 | 6.0 | 5.0-7.0 | 🟡 Moderado |
| 2.0 | 6.0 | 5.0-7.0 | 🟡 Moderado |
| 1.0 | 6.0 | 5.0-7.0 | 🟡 Moderado |
Hallazgos clave: - ✅ Plataforma 5.0 destaca: Mediana más alta (7.0) y menor dispersión - ⚖️ Plataformas 1.0-4.0: Impacto similar (mediana 6.0) - 📊 Outliers detectados: En todas las plataformas hay casos extremos (2-10) - 🎯 Diferencia significativa: Plataforma 5.0 asociada con +1 punto de sueño
Hipótesis explicativas: - Plataforma 5.0: Posible uso más acotado/profesional (ej: LinkedIn) - Plataformas 1.0-4.0: Mayor contenido viral/adictivo (ej: Instagram, TikTok)
Recomendación: Priorizar plataformas con propósito definido (networking profesional, educación) sobre plataformas de scroll infinito.
7️⃣ Análisis Generacional: Patrones de Uso por Edad¶
Boxplot: Distribución por Grupo de Edad¶
Hallazgos: - 📊 Medianas similares: Todas alrededor de 5.5 horas/día - 📏 Variabilidad comparable: IQR (4-7h) consistente entre grupos - 🔴 Outliers en todos los grupos: Usuarios extremos (10+ horas) - 🎯 Sorpresa: No hay diferencia dramática por edad
Barplot: Promedio por Grupo de Edad¶
Ranking de uso promedio:
| Posición | Grupo de Edad | Promedio | Perfil |
|---|---|---|---|
| 🥇 1 | 26-35 | 5.72h/día | Adultos jóvenes |
| 🥈 2 | 36-50 | 5.50h/día | Adultos medios |
| 🥉 3 | 18-25 | 5.41h/día | Jóvenes adultos |
| 4 | <18 | 5.37h/día | Adolescentes |
| 5 | 50+ | Sin datos suficientes | Adultos mayores |
Interpretaciones clave:
1️⃣ Mito derribado: Los adultos jóvenes (26-35) son los usuarios MÁS intensivos, no los adolescentes - Posible explicación: Mayor autonomía + presión laboral/social
2️⃣ Consistencia generacional: Diferencia máxima de solo 0.35 horas (21 minutos) - Sugiere que el problema es transversal, no generacional
3️⃣ Adolescentes (<18): Uso paradójicamente MENOR que adultos - Posible sesgo de muestreo - O efecto de controles parentales
4️⃣ Implicación para políticas: Las intervenciones deben ser universales, no solo enfocadas en jóvenes
💡 Insights Accionables¶
🎯 Para Usuarios Individuales¶
1. Límite Diario Recomendado¶
🚦 RECOMENDACIÓN: Reducir uso a <3 horas/día
Justificación: - Usuarios con <3h/día tienen calidad de sueño 8+/10 - Usuarios con >6h/día tienen calidad de sueño <5/10 - Cada hora extra reduce sueño en 0.76 puntos
2. Horarios Protegidos¶
🌙 REGLA DE ORO: No usar redes sociales 1-2 horas antes de dormir
Fundamento científico: - Luz azul inhibe melatonina - Contenido activante retrasa sueño - Correlación tiempo-sueño de -0.759
3. Selección Consciente de Plataformas¶
📱 ESTRATEGIA: Priorizar plataforma 5.0 (mejor calidad de sueño)
Criterio de selección: - ✅ Uso con propósito definido (trabajo, aprendizaje) - ❌ Evitar scroll infinito sin objetivo - ⚖️ Diversificar para reducir dependencia
4. Técnica Pomodoro Digital¶
⏱️ MÉTODO: 25 min uso + 5 min descanso
Beneficios: - Reduce uso total sin privación abrupta - Mantiene consciencia del tiempo - Previene estados de flow adictivo
🏢 Para Desarrolladores de Plataformas¶
1. Implementar Screen Time Nudges¶
Recomendación: Alertas no intrusivas cada 2 horas de uso
Diseño propuesto:
"Llevas 2 horas en [App]"
[Continuar] [Tomar un descanso]
"Tu promedio semanal: 5.5h/día"
"¿Quieres establecer un límite diario?"
2. Modo Nocturno Automático¶
Feature: Auto-activar modo de baja estimulación 21:00-07:00
Características: - Paleta de colores reductiva (grises) - Desactivar notificaciones push - Ocultar contenido viral/trending - Priorizar contenido calmo
3. Dashboard de Bienestar¶
Visualización: Correlación personal entre uso y estado de ánimo
Métricas a trackear: - Horas de uso diarias/semanales - Patrones horarios - Autoevaluación de sueño (1-10) - Autoevaluación de estrés (1-10) - Correlación personal calculada en tiempo real
4. Reducir Dark Patterns¶
Rediseño ético: - ❌ Eliminar: Scroll infinito, autoplay de videos - ✅ Implementar: Pausas naturales cada X posts - ⚖️ Balancear: Engagement vs Wellbeing
Ejemplo: