Perspectiva de los jóvenes sobre seguridad y privacidad en las redes sociales.

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Lorena Rodríguez García
José Rafael Magdalena Benedito
http://orcid.org/0000-0003-3752-8231

Resumen

Actualmente las generaciones más jóvenes conviven plenamente con el mundo virtual. A pesar de las ventajas que puede aportarles el uso de las nuevas tecnologías, especialmente de las redes sociales, no están exentas de peligros que principalmente afectan a la privacidad y seguridad de los internautas, en especial de los usuarios más jóvenes. Este estudio pretende conocer y analizar distintos aspectos sobre seguridad y privacidad de los jóvenes cuando emplean las redes sociales. Se ha empleado una metodología basada en la aplicación de un cuestionario a 170 adolescentes de 12 a 16 años, mediante el cual se ha percibido un cierto desconocimiento de los mecanismos de protección y privacidad que ofrecen las redes sociales. Además, se ha observado una falta de conciencia y sensibilización acerca de los problemas que puede llegar a ocasionar un mal uso de estas herramientas  tanto a su intimidad personal como a su propia imagen. 

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Detalles del artículo

Cómo citar
Rodríguez García, Lorena, y José Rafael Magdalena Benedito. 2016. «Perspectiva De Los jóvenes Sobre Seguridad Y Privacidad En Las Redes Sociales». Revista ICONO 14. Revista científica De Comunicación Y Tecnologías Emergentes 14 (1):24-49. https://doi.org/10.7195/ri14.v14i1.885.
Sección
ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN
Biografía del autor/a

Lorena Rodríguez García, Universitat de València.

Lorena Rodríguez García es Licenciada en Pedagogía por la Universidad de Valencia con dos másteres universitarios en Bienestar Social (Intervención Familiar) y en Profesora de Educación Secundaria en dicha universidad. Actualmente es colaboradora en investigación junto a José Rafael Magdalena Benedito (profesor titular de la Universidad de Valencia en el Dpto. de Ingeniería Electrónica de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería) y Rosa María Bo Bonet (profesora titular de la Universidad de Valencia en el Dpto. de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Facultad de Filosofía y Ciencias de la Educación).

A pesar de no contar con ninguna publicación, ha colaborado en distintas investigaciones como por ejemplo:

Investigación “Ágora” del Plan Andaluz de Investigación (HUM 648). Proyecto I+D del Ministerio de Ciencia y Competitividad, con clave EDU2010-21395-C03-03.

Investigación I+D+i del Ministerio de Economía y Competitividad “Prácticas familiares y corresponsabilidad: Análisis de los valores y propuesta de estrategias educativas para la conciliación de la vida personal, social y laboral” (EDU 2009-10150)

José Rafael Magdalena Benedito, Universitat de València.

José Rafael Magdalena Benedito es Doctor en Ciencias Físicas, profesor universitario desde 1995 y actualmente profesor titular de la Universidad de Valencia en el Dpto. de Ingeniería Electrónica de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería. Con docencia actual en 4 grados y 2 másteres, entre ellos el Máster de Bienestar Social de esta universidad, donde imparte las aplicaciones de las TIC en el ámbito de los cuidados sociales. Sus áreas de investigación se centran en el análisis inteligente de datos y extracción del conocimiento, aplicado principalmente a ciencias de la salud.

Últimas publicaciones internacionales:

Año: 2014.          

Carácter: Internacional.

Autores: José M. Martínez-Martínez; Pablo Escandell-Montero; Carlo Barbieri; Emilio Soria-Olivas; Flavio Mari; Marcelino Martínez-Sober; Claudia Amato; Antonio J. Serrano López; Marcello Bassi; Rafael Magdalena-Benedito; Andrea Stopper; José D. Martín-Guerrero; Emanuele Gatti.

Título: Prediction of the hemoglobin level in hemodialysis patients using machine learning techniques.

Revista: 900882 - Computer Methods and Programs in Biomedicine.

Volumen: 117.   

Número 2.

Página inicial: 208.

Página final: 217.

 

Año: 2012.          

Carácter: Internacional.

Autores: J. Gómez-Sanchis, J. D. Martín, E. Soria, M. Martínez, R. Magdalena, J. Blasco.

Título: Detecting rottenness caused by Penicillium genus fungiin citrus fruits using machine learning techniques.

Revista: 908410 - Expert Systems With Applications.

Volumen: 39.      

Página inicial: 780.          

Página final: 785.

 

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