El contexto bautizado por Reig y Vilches (2013) como “la era de la hiperconectividad” ha generado que la mayoría de las personas incluyan en su vida diaria el uso de TIC y el acceso a Internet. Dentro de este entorno virtual, las redes sociales han experimentado un crecimiento exponencial convirtiéndose en el cauce idóneo para unir las conexiones entre los diferentes usuarios (García y Del Hoyo, 2013). De Haro (2010) expuso que las redes sociales eran aplicaciones web de comunicación y de interacción entre usuarios, en las que se formaban grupos compuestos por personas más o menos conocidas en función de gustos, intereses, edad, entre otras variables. Según lo recogido por el Estudio Anual de Redes Sociales 2018 (iabSpain, 2017), en el mundo habría más de 3 mil millones de usuarios que se conectan a diario a las redes sociales, es decir, un 42% de la población mundial (25.5 millones sólo en España).

Dentro del amplio espectro de plataformas existentes, YouTube es considerada una de las principales, convirtiéndose en 2016 en la segunda red social más grande del mundo, sólo detrás de Facebook (Aran-Ramspott et al., 2018). YouTube se construyó en 2005 como un sitio web para permitir que los usuarios pudieran encontrar, ver y compartir videos (https://www.youtube.com). Según van Dijck (2013), esta red promovió una alternativa a la televisión tradicional a través del visionado de videos difundidos por aficionados, pequeños productores independientes o grandes compañías (Aznar et al., 2019). YouTube presenta un contenido dirigido principalmente a adolescentes, siendo una de las más utilizadas con alrededor de un 55% de jóvenes europeos activos (Mascheroni y Ólafsson, 2014), y convirtiéndose en una de las primeras acciones cuando se tiene acceso a internet (Cánovas et al., 2014), de ahí la importancia de su estudio. La red permite a los jóvenes estar conectados y seleccionar videos en función de sus gustos y preferencias, lo que a su vez genera interacciones con otros usuarios, oportunidades de aprendizaje y formación de la identidad (Lenhart et al., 2015). Como expuso Gómez (2014), el principal modelo de negocio de la empresa de YouTube es la publicidad. De esta forma, se empezó a diferenciar cada vez más el rol de los usuarios activos que se dedicaban a la creación de contenido en línea y que a raíz de los beneficios publicitarios fueron profesionalizándose y empleando mayor tiempo en la subida de videos de manera asidua, apareciendo entonces la conocida figura de los youtubers, también llamados micro-celebrities (Khamis et al., 2017).

Atendiendo a lo expuesto por Ramos-Serrano y Herrero-Diz (2016), se debe diferenciar entre los usuarios que comparten y realizan videos con amigos o familiares, y los usuarios activos de la plataforma o los denominados youtubers que suben videos para el público, interactúan con la comunidad, tienen personas que les apoyan (suscriptores) y reciben feedback a través de comentarios. Estos youtubers, de acuerdo con lo argumentado por Bonaga y Turiel (2016), quedan definidos como individuos que de forma regular y constante suben videos a la plataforma, teniendo un gran impacto entre los jóvenes y consiguiendo mediante ello transformar las numerosas visualizaciones del material en retribución monetaria, haciendo de su afición una profesión. Este proceso se hace latente gracias a la viralidad de sus videos, es decir, la gran cantidad de visitas que tienen algunos de ellos en cortos períodos.

Existen tantos tipos de youtubers como infinidad de temas tratados en los videos (videojuegos, blogs, música, belleza, retos, entrevistas, etc.), por lo que se hace necesario atender a una posible clasificación para ubicarse a grandes rasgos y de una forma simple dentro de este ecosistema. Gómez (2014) los cataloga en youtubers que juegan videojuegos en línea (también conocidos como gamers), youtubers que hacen blogs y observaciones de su vida cotidiana, youtubers que hablan sobre música e interpretan canciones y youtubers que tratan temas sobre moda y belleza. Según Berzosa (2017) la cercanía de los youtubers con su audiencia es un elemento clave de la influencia que tienen entre los jóvenes. Sumado a ello, como expresaron Aran-Ramspott et al. (2018), la capacidad de improvisar, sorprender y cambiar en función de sus gustos y sentimientos, además de la posibilidad de interacción (feedback) que dejan a los suscriptores a través de los comentarios y los likes, se aleja de la hermética programación clásica de la televisión, llegando con un poder mayor y más atractivo sobre todo a los jóvenes. La utilización de una jerga juvenil, así como el empleo del humor, hacen que estas interacciones parasociales cobren más fuerza, pasando a ser vistos por su audiencia como personas confiables y familiares (Reichert, 2012; Fägersten, 2017).

Por otro lado, teniendo en cuenta que la mayoría de los fieles seguidores son jóvenes y adolescentes y que la forma de entretener de los youtubers en ocasiones desafía la corrección social (Pereira et al., 2018), es vital conocer la repercusión que estos sujetos ejercen. Los videos de los youtubers se pueden convertir en un tema habitual de conversación entre los adolescentes, lo que de acuerdo con Pérez-Torres et al. (2018), favorece la pertenencia e identificación social y la experimentación de su identidad personal propia, al tener la sensación de formar parte de una cultura digital que comparten con su grupo de iguales. De esta manera, en la actualidad estas “estrellas” pueden mover a millones de usuarios y ser considerados por algunos autores como nuevos influencers, referentes o líderes de opinión (Bonaga y Turiel, 2016; Márquez y Ardèvol, 2018; Westenberg, 2016). Desde este enfoque, el presente estudio exploratorio tiene como objetivo de conocer el significado y el grado de repercusión que tiene para un adolescente “seguir” a un determinado youtuber, empleando para ello un cuestionario que determina dicha influencia.

Esta investigación instrumental se ha llevado a cabo mediante un diseño prospectivo, de grupo único, ex post facto y transversal (Montero y León, 2007). La población del estudio estuvo compuesta por 668 estudiantes de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) (N = 668), de los cuales el 53.1% eran chicas (n = 355). La edad comprendida de la población oscila entre los 11 y los 17 años (M = 13.47 y DT = 1.18). La muestra fue seleccionada de manera incidental, por accesibilidad, en cuatro diferentes institutos de la provincia de Córdoba (España), y la mayoría de los estudiantes se encontraba en segundo grado (39.8%), seguido de primer grado (23.8%), de tercer grado (22.6%) y de cuarto grado (13.8%). Su presencia en las redes sociales era de 92.8% en WhatsApp, 73.1% en Instagram, 48.8% en Tik Tok, 46.6% en Snapchat, 14.5% en Twitter, 12.7% en Facebook, 5.5% en Telegram, y un 1% en Tinder.

El instrumento creado ad hoc para la investigación está compuesto por 34 ítems tipo Likert con 7 opciones de respuesta en grado de acuerdo (desde 1 = totalmente en desacuerdo, hasta 7 = totalmente de acuerdo). El instrumento se agrupa en cinco factores que abordan diferentes aspectos sobre la influencia de los youtubers. El primer factor señala la tipología de youtubers y está compuesto por 6 ítems, como por ejemplo “Los videos que más me gusta ver son los de youtubers que juegan a videojuegos online (gamers)” y posee una fiabilidad de α = .88. El segundo factor aborda la influencia en el estado de ánimo, compuesto por 6 ítems, como por ejemplo “Me pongo contento/a cuando mi youtuber favorito/a hace en un video algo que me gusta”, con una fiabilidad de α = .84. El tercer factor aborda la influencia negativa y lo componen 11 ítems como, por ejemplo, “Sería capaz de repetir un reto que haya hecho mi youtuber favorito/a en un video aun sabiendo que les sentaría mal a mis padres”, con una fiabilidad de α = .90. El cuarto factor señala la visión positiva de los usuarios sobre los youtubers, compuesto por 6 ítems como, por ejemplo, “Creo que los youtubers en general son personas populares e influyentes dentro de la sociedad”, con una fiabilidad de α = .79. El quinto factor señala las creencias sobre la cercanía o amistad de los youtubers y está compuesto por 5 ítems como, por ejemplo, “Considero que mi youtuber favorito/a es uno/a más dentro de mi grupo de amigos/as”, con una fiabilidad de α = .80. El instrumento total presenta una fiabilidad de α = .95.

Una vez seleccionados mediante muestreo aleatorio incidental los cuatro centros de enseñanza secundaria, se procedió a pasar los cuestionarios entre los alumnos. En primer lugar se contactó con los directores de los centros para informar sobre los objetivos del estudio, y tras presentar de los correspondientes permisos se pidió a las familias su consentimiento a través de una autorización que le entregaron los propios jóvenes de entre 1o. y 4o. de ESO. En dicha autorización se explicaba el objetivo del estudio, y la garantía del anonimato y confidencialidad de los datos obtenidos. Los estudiantes contaron con una semana de plazo para entregar la autorización a sus tutores, y en la siguiente semana se concertaron las citas para pasar los cuestionarios en el centro a los estudiantes que entregaron la autorización. Los cuestionarios fueron administrados por los investigadores a finales del trimestre en horario de tutoría, una vez que el profesorado dio su consentimiento. Desde el primer momento se explicó a los naturaleza voluntaria del cuestionario, el tiempo aproximado de duración (15 minutos) y se garantizó el anonimato y confidencialidad de las respuestas. Por último, se subrayó la importancia de la honestidad en sus respuestas.

El primer análisis realizado en el estudio fue un Análisis Factorial Exploratorio a la mitad de la muestra (n = 334), con el objetivo de descubrir la adecuada solución factorial del instrumento. Posterior a ello, se elaboró un Análisis Factorial Confirmatorio a la mitad restante, con la intención de verificar la adecuada solución factorial de dicho instrumento, la fiabilidad, así como explicar las correlaciones entre las distintas variables. Una vez completados ambos, se hicieron los análisis descriptivos de las variables de estudio para explorar su distribución y extraer la información recogida y los datos obtenidos. Por último, se realizó una prueba t de Student para muestras independientes, con el objeto de observar si se encontraban diferencias significativas en función del sexo. Para el uso y el tratamiento de toda la información se utilizó el programa Factor (Lorenzo-Seva y Ferrando, 2006) y el Statistical Package for the Social Sciences (SPSS).

En primer lugar se redactaron 42 ítems de acuerdo con la literatura científica consultada, los cuales se administraron a la mitad de la muestra que participó en el estudio. Se realizó un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) con los 42 ítems empleando el método Parallel Analysis (PA) (Timmerman y Lorenzo-Seva, 2011), utilizando una matriz de dispersión con correlaciones policóricas y el método para la extracción Unweighted Least Squares (ULS), así como una rotación Oblimin directa.

Los resultados obtenidos mostraron en primer lugar un Coeficiente de Mardia (1970) de curtosis multivariante 2250.15. El estadístico de Bartlett fue de 5943.5 y la prueba de KMO .86. La solución factorial mostró la idoneidad de 5 factores que explican el 51% de la varianza acumulada. La matriz de estructura (Tabla 1) mostró la disposición de los ítems, eliminándose aquellos cuya comunalidad no superaba el .2, y obteniéndose entonces un final de 34 ítems.

Tabla 1

	Factor 1	Factor 2	Factor 3	Factor 4	Factor 5	Comunalidad
Ítem 1	.47					.29
Ítem 2	.56					.36
Ítem 3	.50					.27
Ítem 4	.36					.22
Ítem 5	.32					.20
Ítem 6	.45					.27
Ítem 7		.40				.47
Ítem 8			.48			.41
Ítem 9		.80				.74
Ítem 10		.69				.60
Ítem 11		.70				.58
Ítem 12		.53				.66
Ítem 13		.56				.39
Ítem 14			.66			.59
Ítem 15			.66			.53
Ítem 16			.49			.51
Ítem 17			.61			.62
Ítem 18			.77			.59
Ítem 19			.78			.57
Ítem 20			.72			.63
Ítem 21			.89			.81
Ítem 22			.66			.54
Ítem 23				.53		.31
Ítem 24				.66		.62
Ítem 25				.45		.35
Ítem 26				.50		.29
Ítem 27				.56		.32
Ítem 28				.56		.32
Ítem 29					.62	.41
Ítem 30					.41	.45
Ítem 31					.61	.59
Ítem 32					.73	.51
Ítem 33					.71	.47
Ítem 34			.56			.53

Una vez realizado el AFE, a la segunda mitad de los participantes se aplicó el cuestionario con los 34 ítems finales. Se calculó el análisis de fiabilidad de la escala con 5 factores, obteniéndose un valor de α de Cronbach de .94 y de coeficiente de fiabilidad de Rho de .96. El análisis factorial confirmatorio (AFC), se realizó mediante el método máxima verosimilitud robusta (MLR) y atendiendo a la naturaleza categórica de las variables empleadas. En primer lugar, el coeficiente de Mardia (Mardia, 1970) obtenido indicó una curtosis multivariante de 500.99. A su vez, los resultados mostraron una matriz de correlaciones policóricas (ver Tabla 2) adecuadas con una significatividad de p < .01 de todas las variables incluidas en la escala.

Tabla 2

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34
Item1	-
Item2	.13	-
Item3	-.49	.40	-
Item4	.39	.22	-.11	-
Item5	.16	.41	.38	.30	-
Item6	.21	.31	.17	.35	.38	-
Item7	.40	.35	.11	.43	.32	.36	-
Item8	.18	.20	.29	.27	.19	.27	.27	-
Item9	.25	.27	.25	.41	.31	.27	.59	.49	-
Item10	.17	.28	.14	.35	.28	.30	.40	.60	.72	-
Item11	.34	.25	.12	.34	.32	.34	.52	.47	.76	.66	-
Item12	.27	.18	.15	.26	.19	.31	.26	.64	.64	.77	.71	-
Item13	.33	.26	.12	.26	.18	.30	.42	.46	.63	.56	.65	.55	-
Item14	.31	.21	.16	.16	.23	.24	.24	.63	.53	.52	.51	.63	.66	-
Item15	.24	.12	.14	.13	.19	.26	.13	.50	.42	.47	.46	.58	.53	.70	-
Item16	.18	.30	.16	.15	.40	.34	.28	.51	.40	.52	.53	.57	.52	.56	.52	-
Item17	.26	.25	.16	.19	.30	.36	.21	.53	.38	.50	.52	.54	.49	.53	.63	.82	-
Item18	.23	.12	.14	.18	.19	.39	.12	.49	.31	.43	.43	.55	.39	.56	.69	.62	.68	-
Item19	.21	.12	.11	.19	.17	.37	.14	.52	.39	.43	.41	.57	.46	.64	.70	.59	.62	.81	-
Item20	.17	.11	.16	.11	.21	.32	.17	.53	.40	.47	.46	.58	.50	.65	.66	.63	.67	.77	.85	-
Item21	.33	.14	.16	.18	.18	.35	.17	.48	.36	.40	.44	.52	.45	.65	.67	.56	.63	.79	.82	.85	-
Item22	.28	.30	.15	.18	.30	.33	.22	.46	.43	.37	.44	.44	.49	.56	.57	.62	.69	.64	.65	.72	.71	-
Item23	.20	.12	.12	.18	.16	.17	.15	.11	.24	.17	.27	.22	.17	.14	.13	.24	.33	.25	.15	.28	.14	.25	-
Item24	.32	.26	.11	.19	.20	.28	.31	.29	.38	.33	.43	.37	.40	.27	.37	.44	.48	.43	.34	.39	.30	.43	.66	-
Item25	.30	.20	-.25	.23	.14	.17	.33	.24	.33	.25	.36	.24	.33	.26	.24	.27	.31	.17	.17	.19	.20	.28	.33	.35	-
Item26	.38	.22	.13	.21	.13	.30	.33	.17	.22	.22	.28	.17	.33	.16	.18	.18	.27	.11	.12	.12	.13	.28	.31	.33	.62	-
Item27	.35	.18	-.12	.25	.10	.18	.26	-.11	.14	.15	.23	.17	.19	.13	.13	.13	.18	.13	.17	.19	.15	.22	.25	.26	.49	.62	-
Item28	.36	.23	-.11	.37	.23	.22	.45	.15	.24	.14	.31	.15	.16	.10	.16	.15	.22	.14	.12	.12	.12	.16	.37	.42	.43	.52	.56	-
Item29	.16	.16	.10	.17	.10	.30	.14	.47	.36	.38	.38	.56	.42	.62	.59	.59	.54	.62	.65	.63	.66	.65	.27	.42	.27	.16	.12	.14	-
Item30	.25	.15	.19	.24	.23	.39	.31	.39	.47	.38	.49	.50	.50	.52	.47	.58	.59	.51	.57	.59	.53	.60	.36	.46	.39	.35	.22	.23	.71	-
Item31	.17	.13	.25	.15	.17	.35	.17	.43	.30	.38	.43	.53	.41	.60	.64	.57	.65	.70	.71	.71	.72	.68	.27	.43	.22	.16	.11	.17	.70	.68	-
Item32	.17	.27	.21	.14	.18	.20	.19	.37	.19	.24	.28	.42	.27	.54	.55	.43	.48	.54	.54	.59	.61	.55	.30	.35	.11	.11	.13	.13	.60	.49	.76	-
Item33	.21	.18	.24	.13	.29	.26	.10	.39	.22	.28	.32	.48	.37	.55	.53	.51	.52	.58	.57	.63	.64	.60	.32	.40	.13	.17	.14	.13	.57	.52	.76	.88	-
Item34	.30	.19	.13	.13	.21	.35	.27	.35	.38	.29	.53	.42	.46	.48	.57	.55	.61	.57	.58	.58	.56	.64	.41	.64	.37	.30	.27	.32	.62	.60	.70	.55	.60	-

Los índices de ajuste consultados mostraron una solución factorial multidimensional óptima CFA χ² S-B = 1133.52; p = .00; RMSEA = .06; SRMR = .08; CFI = .97; NNFI = .96). Donde cada uno de los ítems obtuvieron unos pesos factoriales óptimos (Figura 1).

Figura 1

Posteriormente se calcularon las frecuencias de respuesta de cada uno de los ítems de las 5 dimensiones que compusieron el cuestionario.

En la primera dimensión referente a la tipología de los youtubers se observó cómo los ítems 6, 1 y 2 obtuvieron los porcentajes más altos de respuestas en la suma de los “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” con un 44.5%, 41.9% y 40.9%, respectivamente. Esto reflejó que los youtubers más seguidos eran los que realizaban retos, los que jugaban a videojuegos online (gamers) y los que hacían video-blogs. Por el contrario, los ítems que menos puntuación obtuvieron en la suma de respuestas “totalmente en desacuerdo”, “muy en desacuerdo” y “en desacuerdo” fueron los ítems 3 (24.1%) y 5 (26.7%). Lo que dejó ver que los youtubers menos seguidos eran los que hablaban de moda y belleza y los que hacían videos tutoriales (Tabla 3).

Tabla 3

	M	DT	Total. Des.	Muy Des.	En Des.	Ni Acu. Ni Des.	De Acu.	Muy Acu.	Total Acu.
Ítem 1	3.41	2.40	41.8%	5.8%	3.2%	7.3%	9.4%	14.1%	18.4%
Ítem 2	3.85	2	21.4%	9.3%	7.2%	21.3%	18%	11.7%	11.2%
Ítem 3	2.75	2.11	49.8%	9%	5.3%	11.9%	9.2%	6%	8.9%
Ítem 4	3.56	1.99	26.5%	8.4%	10.5%	19.2%	16.3%	10.8%	8.4%
Ítem 5	3.29	1.91	28.9%	10.3%	11.1%	22.9%	13.3%	6.4%	7%
Ítem 6	3.49	2	28.4%	8.9%	8.7%	9.7%	16.7%	19.5%	8.3%

En la segunda dimensión, referente a la influencia de los youtubers en el estado de ánimo de sus seguidores, se mostró cómo el ítem 7 tuvo los mayores porcentajes en la suma de las respuestas “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” con un 57.9%, lo que determinó la influencia que el youtuber tiene al poner contentos a sus seguidores por el hecho de hacer en los videos cosas que les gusten. Asimismo, el resto de los ítems de este factor reflejaron cómo más de una cuarta parte de las respuestas de cada uno de ellos se encontraban en el total de la suma “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” con porcentajes superiores al 15%. Esto indicaba que más de una cuarta parte de los alumnos se ponían contentos y se enfadaban tanto por los comentarios que los demás dejaban a sus youtubers favoritos como por el aumento o la perdida de seguidores de estos, viéndose cómo el enfado en ambos casos afectaba en mayor medida a los jóvenes (23.2% y 17.1%) (Tabla 4).

Tabla 4

	M	DT	Total. Des.	Muy Des.	En Des.	Ni Acu. Ni Des.	De Acu.	Muy Acu.	Total Acu.
Ítem 7	4.61	2.15	15.6%	7.2%	5.7%	13.6%	16.2%	13.2%	28.5%
Ítem 9	2.66	1.99	48.8%	10.8%	3.3%	17.5%	9.2%	2.7%	7.7%
Ítem 10	2.11	1.67	52.4%	4.8%	4.3%	15.3%	8.1%	12.1%	3%
Ítem 11	2.51	1.89	52.4%	8.9%	4.1%	18.6%	7.4%	3.2%	5.6%
Ítem 12	1.84	1.43	58.4%	8.1%	4%	12.2%	4.5%	11.3%	1.3%
Ítem 13	2.60	2.06	53.2%	8.4%	6.3%	10.8%	8.7%	3.9%	8.7%

En la tercera dimensión referente al impacto de los youtubers en el comportamiento de los seguidores, se observó cómo el ítem 14 reflejó los mayores porcentajes en la suma de las respuestas “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” con un 15.1%, lo que mostraba cómo una parte de los seguidores dejaban comentarios negativos en los videos que no les gustaban. Por otro lado, los ítems que menos puntuación obtuvieron en la suma de respuestas “totalmente en desacuerdo”, “muy en desacuerdo” y “en desacuerdo” fueron los ítems 16 (3.7%) y 17 (3.7%), lo que expuso una poca influencia de las acciones de los youtubers en la vida cotidiana de los seguidores. A pesar de ello, una parte representativa de la muestra respondió que sería capaz de repetir un reto que hubiese hecho su youtuber favorito a pesar de perjudicar a sus padres (14.6%), que sería capaz de imitar una acción incorrecta que hubiese hecho su youtuber favorito (10.6%), y que cambiaría su vida para conseguir lo que tiene su youtuber favorito (8.3%) (Tabla 5)

Tabla 5

	M	DT	Total. Des.	Muy Des.	En Des.	Ni Acu. Ni Des.	De Acu.	Muy Acu.	Total Acu.
Ítem 8	1.76	1.34	68.7%	5.4%	6.9%	10.3%	2.5%	4.6%	1.5%
Ítem 14	1.54	1.26	69.6%	6.6%	3.6%	5.1%	2.4%	11.2%	1.5%
Ítem 15	1.53	1.29	80.2%	6%	1.6%	1.9%	3.9%	3.2%	3.1%
Ítem 16	1.71	1.28	69.5%	10.2%	7.9%	8.7%	1.5%	.9%	1.3%
Ítem 17	1.59	1.21	74.1%	9.4%	6.6%	6.3%	1.7%	.8%	1.2%
Ítem 18	1.52	1.22	78.4%	4.5%	1.7%	4.6%	2.2%	6.9%	1.5%
Ítem 19	1.49	1.19	79.8%	8.1%	3.1%	3.6%	2.2%	1.7%	1.3%
Ítem 20	1.45	1.12	70.7%	6.9%	4%	3.7%	11.5%	1.9%	1.2%
Ítem 21	1.36	.98	84.2%	5.4%	1.4%	3.1%	1.8%	3.5%	.8%
Ítem 22	1.59	1.30	77.2%	7.5%	3.3%	6.9%	2.1%	1.8%	1.2%
Ítem 34	1.94	1.59	64.9%	11%	6.2%	9.8%	3.3%	1.2%	3.8%

En la cuarta dimensión, referente a la visión positiva de los youtubers, se mostró cómo los ítems 28 y 23 obtuvieron los porcentajes más elevados de respuesta en la suma de los “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” con un 47.8% y un 35.8%, reflejándose cómo los youtubers eran considerados personas populares e influyentes dentro de la sociedad por los adolescentes a los que además les gustaría tener lo mismo que sus ídolos. El resto de los ítems del factor mostraron unos porcentajes representativos con más de una cuarta parte de las respuestas en la suma de los “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo”, considerando a los youtubers profesionales, inteligentes y trabajadores (Tabla 6).

Tabla 6

	M	DT	Total. Des.	Muy Des.	En Des.	Ni Acu. Ni Des.	De Acu.	Muy Acu.	Total Acu.
Ítem 23	3.52	2.20	30.3%	10.9%	8.5%	14.3%	10.3%	9.9%	15.6%
Ítem 24	2.81	2	43.1%	11.6%	9%	14.9%	8.9%	4.2%	8.4%
Ítem 25	3.40	1.77	24%	9.4%	7.9%	37.6%	9.4%	4.9%	5.6%
Ítem 26	3.83	1.87	16.4%	10.8%	11.1%	29.3%	11.7%	8.7%	11.9%
Ítem 27	3.72	2.17	25.5%	9%	12.5%	17.6%	10.2%	7.1%	18.2%
Ítem 28	4.21	2.05	17.2%	7.8%	7.9%	19.2%	17.7%	11.8%	18.3%

En la quinta dimensión, referente a las creencias sobre los youtubers, se observó cómo los ítems 29 y 30 tuvieron los mayores porcentajes en la suma de las respuestas “de acuerdo”, “muy de acuerdo” y “totalmente de acuerdo” con un 10.3% y un 9.5%. Esto expuso cómo algunos de los encuestados pensaban que seguir a un youtuber popular les haría más populares a ellos mismos en el instituto, así como que su youtuber favorito era uno más dentro de su grupo de amigos. Por el contrario, el ítem que menos puntuación obtuvo en la suma de respuestas “totalmente en desacuerdo”, “muy en desacuerdo” y “en desacuerdo” fue el ítem 33 (4.4%), dejando claro que la mayoría de los encuestados pensaba que los videos de los youtubers sobre videojuegos no eran exclusivos de chicos (ver Tabla 7).

Tabla 7

	M	DT	Total. Des.	Muy Des.	En Des.	Ni Acu. Ni Des.	De Acu.	Muy Acu.	Total Acu.
Ítem 29	1.67	1.32	72.4%	10%	1.9%	5.2%	5.1%	3.6%	1.6%
Ítem 30	1.97	1.65	65.5%	11.4%	3.6%	9.9%	3.4%	2.1%	4%
Ítem 31	1.47	1.22	82.4%	3.1%	3.5%	2.1%	3.1%	3.9%	2%
Ítem 32	1.80	1.54	71.5%	8.7%	1.8%	9%	2.9%	2.5%	3.6%
Ítem 33	1.63	1.37	76.2%	7.2%	4.9%	7.2%	0.6%	1%	2.8%

Por último, se llevó a cabo la prueba t de Student para indagar en las diferencias entre chicos y chicas con respecto a los ítems del factor 1, donde se comprobó las diferencias en la tipología de youtubers, así como en los cuatro factores restantes. Los resultados mostraron como los chicos obtuvieron medias significativamente mayores en el seguimiento a los youtubers que jugaban a videojuegos en línea (gamers) y que hacían video-reacciones, mientras que las chicas seguían a los youtubers que trataban temas de moda y belleza y que hacían videoblogs de su día a día, obteniendo una media significativamente superior en ambos ítems. Asimismo, con respecto a los cuatro factores restantes, se encontró en todos ellos medias más altas en los chicos, lo que marcaba una clara influencia superior de los youtubers en la conducta de los chicos en comparación con la de las chicas (Tabla 8).

Tabla 8

	Sexo	M	SD	t	p
Ítem 1	Chico	4.95	2.04	19.34	.00*
	Chica	2.05	1.80
Ítem 2	Chico	3.54	1.88	-3.86	.00*
	Chica	4.13	2.06
Ítem 3	Chico	1.48	1.12	-18.29	.00*
	Chica	3.87	2.14
Ítem 4	Chico	4.08	1.92	6.51	.00*
	Chica	3.10	1.95
Ítem 5	Chico	3.19	1.90	-1.23	.21
	Chica	3.37	1.91
Ítem 6	Chico	3.60	2.04	1.32	.18
	Chica	3.39	1.97
Factor 2	Chico	2.90	1.42	3.09	.00*
	Chica	2.57	1.36
Factor 3	Chico	1.76	.90	4.89	.00*
	Chica	1.44	.74
Factor 4	Chico	4.00	1.43	7.32	.00*
	Chica	3.21	1.31
Factor 5	Chico	1.94	1.18	5.28	.00*
	Chica	1.50	.91

A partir del objetivo de investigación propuesto se desarrolló un instrumento para conocer la influencia real que pueden tener los creadores de contenido online (youtubers) entre sus jóvenes seguidores. Dicho instrumento ha presentado idóneas propiedades psicométricas y ha recogido en 5 categorías diferentes el grado de impacto que las celebridades pueden provocar en los adolescentes. En este sentido, el instrumento se ha fundamentado en relación con algunas de las investigaciones previas realizadas sobre los youtubers (Aran-Ramspott et al. 2018; Pereira et al. 2018; Pérez-Torres et al., 2018), las cuales marcaban la influencia de éstos dentro del comportamiento de sus jóvenes seguidores.

Se ha encontrado una diversidad de tipologías y contenidos que los adolescentes suelen seguir, que coinciden con la línea clasificatoria que Gómez (2014) argumentaba en su estudio. Además, se ha observado cómo los youtubers que realizaban retos son unos de los más populares; otra de las categorías más seguidas por los jóvenes es la de los youtubers-gamers, también en consonancia con el estudio de Ruiz et al. (2018), quienes abordaron la influencia de los gamers entre los más jóvenes. Por otro lado, se ha observado una conexión con la investigación realizada por Aran-Ramspott et al. (2018) en torno a la diferenciación en el tipo de contenido visionado por la muestra analizada, mediante la cual los chicos están más influenciados por la función de identificación con el youtuber mientras que las chicas valoran más la función de socialización. Todo ello ha reflejado la importancia de conocer el contenido tratado por los youtubers en sus videos, al influir de una forma directa en los alumnos que los siguen.

Del mismo modo, se sabe de la influencia de los youtubers en el estado de ánimo de sus seguidores. En concordancia con lo expuesto por Bonaga y Turiel (2016) respecto al impacto de estas celebridades, se observó cómo el feedback que se produce en las interacciones con dichas celebridades puede condicionar el estado emocional de una parte de los encuestados. Además, resalta el posible impacto negativo que supondría, para alguna parte de los encuestados, seguir a un youtuber; al ser, por ejemplo, capaces de repetir retos o acciones incorrectas para imitar a sus ídolos -a pesar de que todavía una mayoría no llegara a verse reflejada en estos comportamientos.

El impacto de los creadores de contenido online se ve reforzado por la percpeción positiva de la popularidad, profesionalidad o inteligencia que los jóvenes atribuyen a los youtubers, así como la creencia de considerarlos “amigos cercanos” -que algunos de los participantes parecen reflejar al hablar de sus ídolos.

Estos datos parecen estar en concordancia con el planteamiento de Westenberg (2016), quien señalaba la influencia de los youtubers en el comportamiento e identidad de los adolescentes; sin embargo, no se puede concluir que afecten por igual a la mayoría de los jóvenes, sino más bien a una parte representativa de los mismos. Como expusieron Aran-Ramspott et al. (2018), al seguir a los youtubers los jóvenes tienen la sensación de formar parte de una cultura digital compartida por el resto de sus compañeros. Por ello es necesario llevar a cabo una educación mediática y concientizar a los familiares y profesorado para que se promueva un conocimiento y una mirada crítica que permita a los jóvenes interpretar el contenido creado por los youtubers más allá de los comportamientos reflejados en los videos, teniendo en cuenta que la mayoría de los adultos ni siquiera saben de la existencia de estos creadores de contenido (Westenberg, 2016).

Se hace necesario, por tanto, que los padres tomen consciencia de la actividad de sus hijos en las redes sociales que utilizan, y adopten y enseñen un enfoque crítico que les permita jerarquizar la información a la que se exponen en la red, siendo YouTube una más. Cornella (2000) acuñó el término “infoxicación” para definir este exceso de información, y desde este prisma los youtubers pueden convertirse en una sobrecarga para los jóvenes que, además, los ven como figuras de referencia. En este sentido, es preciso que las familias conozcan y concienticen a sus hijos en el uso y visionado de este tipo de plataformas online, y que el profesorado sea capaz de identificar en el aula el grado de influencia real de estos creadores de contenido entre sus alumnos, empleando cuestionarios y haciendo uso de las tecnología con el objetivo de ir ajustándose a la realidad de los jóvenes.

Es importante también destacar la importancia de los datos obtenido en este estudio y su repercusión en el ámbito educativo. En primer lugar, un factor implicado que tiene consecuencias directas en el alumnado es el grado de competencia digital de la que disponen los docentes en la actualidad. La elevada media de edad entre el profesorado evidencia una brecha generacional que hace suponer que el uso de las redes sociales escapa a los conocimientos que posee el maestro. En un reciente estudio, Engen (2019) describe cómo la sociedad actual necesita de un nuevo paradigma educativo en el que exista la necesidad de repensar las condiciones sociales, culturales y educativas del uso de la tecnología en el aula. De hecho, y ligado a lo anterior, la consecuencia de esa ruptura entre el profesor y el estudiante deriva en una disonancia entre lo que aprenden los jóvenes en clase y lo que demandan en su vida cotidiana.

Como exponen Pereira et al. (2019), la escuela no tiene la capacidad de acompañar la evolución del conocimiento y el interés de los adolescentes. Por tanto, una tarea fundamental para la próxima década es mejorar tanto la formación que se proporciona a los futuros docentes en las universidades (para que sea acorde a las demandas de la sociedad actual), así como incorporar formaciones específicas para los profesores en activo -que les permitan desarrollar y mejorar ciertas las habilidades para atender las demandas de sus estudiantes.

Para finalizar, algunas de las limitaciones de este estudio podrían ser los sesgos de deseabilidad social a la hora de responder al cuestionario, o la posible alteración ocasionada por el período de recogida de los datos, que coinciden con la última semana del trimestre. En futuras líneas de investigación es deseable que se amplíe la población objeto de estudio y se considere la participación de los familiares, así como la posible introducción de una parte cualitativa que permita conocer con mayor profundidad hasta dónde podría llegar la influencia en los jóvenes.