Impacto de las TIC en la Salud Mental

Un análisis conjunto en R de la situación en España entre el uso de tecnología y la salud mental.

Seminario de R | Asignatura: Fuentes de Datos Biomédicos y Web Semántica
Grado: Ingeniería de la Salud - Universidad de Burgos
Autores: Diego Ugarte López, Ivan Vallejo Cabrero

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1. Introducción

Este repositorio contiene el trabajo práctico que hemos realizado para el seminario de la asignatura Fuentes de Datos Biomédicos y Web Semántica, del Grado en Ingeniería de la Salud (Universidad de Burgos).

La idea principal del proyecto surge de una duda bastante común: siempre escuchamos que la tecnología y las pantallas pueden ser perjudiciales para la salud mental, pero queríamos ver qué dicen realmente los datos.

Para ello, hemos descargado y procesado las encuestas oficiales del INE (Encuesta Nacional de Salud y Encuesta de Uso de TIC) y las hemos analizado utilizando R. Nuestro objetivo era cruzar estas dos fuentes de información para entender si el acceso a internet actúa como un factor de protección o de riesgo, especialmente cuando se combina con situaciones complicadas como el desempleo.

En este repositorio encontrarás todo el código que hemos escrito para limpiar los datos, generar los mapas por Comunidades Autónomas y crear las visualizaciones que comparan el nivel de estudios y la situación laboral con la depresión.

2. Objetivos

Objetivo General

Analizar la interacción entre el uso de tecnologías (TICs) y sus distintos ámbitos para determinar su impacto conjunto sobre la prevalencia de Depresión Mayor en España.

Objetivos Específicos

1. Medir el impacto real del desempleo: Antes de mirar la tecnología, necesitábamos saber cuánto afecta el paro a la salud mental.
2. Evaluar la "Paradoja Tecnológica": Determinar si un alto uso de Internet suaviza o agrava la depresión en grupos de riesgo como Estudiantes y desempleados.
3. Visualización Territorial: Nos parecía fundamental llevar estos datos a un mapa para observar si existen diferencias notables entre las distintas Comunidades Autónomas.
4. Factor Educativo: Otro de nuestros intereses era ver si el nivel de estudios tiene algo que ver en esta relación de TICs y salud mental.

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3. Estructura del Repositorio

Para mantener el trabajo ordenado y que sea fácil de reproducir, hemos organizado los archivos en varias carpetas y documentos principales:

• Seminario.Rmd: Es el archivo principal del proyecto. Aquí es donde unimos todo el código, la narrativa y los gráficos para generar el informe final.
• Seminario.html: El resultado final. Es el informe ya compilado y listo para ver en cualquier navegador, con todos los gráficos interactivos funcionando.
• style.css: Un archivo de estilos que hemos creado para personalizar la apariencia del HTML y que no tenga el diseño "por defecto" de R.
• Scripts/: En esta carpeta hemos guardado los scripts de R individuales que utilizamos para limpiar los datos y crear los gráficos específicos antes de integrarlos en el informe final.
• INPUT/: Aquí almacenamos los datos tal y como los descargamos del INE (los archivos CSV y JSON originales).
• OUTPUT/: Esta carpeta contiene los archivos procesados, como el Environment (.RData) y la carpeta figuras donde se encuentran imágenes de los gráficos generados.
• Seminario_Fuentes_Grupo_K.Rproj: El archivo de proyecto de RStudio. Es importante abrir RStudio desde aquí para que las rutas a los datos funcionen correctamente.

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4. Resultados Clave

Después de cruzar los datos y generar las visualizaciones, hemos llegado a tres conclusiones principales que resumen lo que hemos encontrado:

• El desempleo es el factor más crítico: Los datos son contundentes. Estar en situación de desempleo aumenta la probabilidad de sufrir un cuadro depresivo mayor en comparación con las personas que están trabajando.

• Uso idéntico de las TICs, diferente salud mental: Hemos observado que dos grupos que usan internet con la misma intensidad (estudiantes y desempleados) tienen niveles de salud mental totalmente opuestos.

• La educación como factor de protección: Existe una relación muy clara entre formación y salud. A medida que sube el nivel de estudios, aumenta el uso de la tecnología y disminuye drásticamente la tasa de depresión.

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5. Instrucciones de Ejecución

Para reproducir este análisis en tu equipo local:

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/ivanvallejoo/Seminario_Fuentes_Grupo_K.git

2. Abrir el proyecto: Haz doble clic en el archivo .Rproj para abrir RStudio. Esto configurará automáticamente las rutas de trabajo.

3. Instalar dependencias: Copia y pega este código en la consola de R para instalar todas las librerías necesarias de una sola vez:

   install.packages(c("tidyverse", "rmarkdown", "knitr", "ggthemes", 
                      "ggtext", "ggrepel", "patchwork", 
                      "sf", "mapSpain", "plotly", "jsonlite", "stringr"))

4. Generar el informe: Abre el archivo Seminario.Rmd y pulsa el botón Knit (el icono del ovillo de lana) en la barra superior.

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6. Referencias y Recursos

• Lenguaje: R Project
• Librerías Principales: tidyverse (procesamiento), ggplot2 y plotly (visualización), mapSpain (mapas).
• Fuente de Datos: Instituto Nacional de Estadística (INE) - www.ine.es