Adaptive Emotion Regulation and Coping Strategies as Correlates of AI-Based Mental Health Support Acceptability among University Students

Resumen Técnico: La regulación emocional adaptativa y las estrategias de afrontamiento como correlatos de la aceptabilidad del apoyo a la salud mental basado en IA entre estudiantes universitarios

Planteamiento del problema
El estudio aborda la creciente prevalencia del malestar psicológico entre los estudiantes universitarios, exacerbado por estresores modernos como los estilos de vida acelerados, la comparación impulsada por las redes sociales y las presiones de rendimiento. Si bien los individuos poseen mecanismos de afrontamiento y regulación emocional para gestionar estas demandas, existen barreras significativas que a menudo impiden el acceso al apoyo psicológico tradicional. Los sistemas de salud mental basados en Inteligencia Artificial (IA) han surgido como alternativas accesibles; sin embargo, existe una comprensión limitada sobre cómo las diferencias individuales en las estrategias de afrontamiento y regulación emocional influyen en la aceptabilidad de estas herramientas de IA. Específicamente, la investigación busca determinar si las tendencias regulatorias adaptativas frente a las desadaptativas se correlacionan con actitudes favorables hacia los chatbots de salud mental basados en IA.

Metodología
El estudio empleó un diseño de investigación correlacional transversal que involucró a 100 estudiantes universitarios (edad entre 18 y 26 años, $M=20.84$) reclutados mediante muestreo por conveniencia en la India. La muestra fue predominantemente femenina (72.3%) y de estudiantes de grado (90.1%).

La recolección de datos utilizó tres medidas de autoinforme estandarizadas:

1. Escala de Inteligencia Artificial en la Salud Mental (AIMHS): Evaluó las actitudes hacia los chatbots de IA, midiendo dos subescalas: Ventajas Técnicas de la IA (capacidades de empatía y resolución de problemas en comparación con los humanos) y Ventajas Personales de la IA (accesibilidad, asequibilidad y acceso continuo).
2. Brief-COPE: Midió las estrategias de afrontamiento a través de tres subescalas: Afrontamiento Centrado en el Problema, Afrontamiento Centrado en la Emoción y Afrontamiento Evitativo.
3. Cuestionario de Regulación Emocional-30 (ERQ-30): Evaluó diez estrategias específicas, categorizadas en formas adaptativas (p. ej., activación conductual, resolución de problemas, aceptación y reevaluación cognitiva) y desadaptativas (p. ej., evitación situacional, retraimiento social, rumiación y supresión expresiva).

El análisis estadístico se realizó utilizando el software JASP, incluyendo estadísticas descriptivas, análisis de correlación de Pearson y análisis de mediación paralela exploratoria utilizando procedimientos de bootstrapping para probar los efectos indirectos.

Resultados Clave
El análisis arrojó los siguientes hallazgos primarios:

• Correlaciones con las Actitudes hacia la IA:

  • El Afrontamiento Centrado en el Problema mostró una correlación positiva significativa con las Ventajas Personales de la IA ($r = .25$) y la Actitud General ($r = .23$).
  • El Afrontamiento Evitativo demostró una correlación negativa significativa con la Actitud General ($r = -.20$).
  • Las Estrategias de Regulación Emocional Adaptativas se correlacionaron positivamente con las Ventajas Personales de la IA. Específicamente, la Reevaluación Cognitiva ($r = .34$), la Resolución de Problemas ($r = .28$), la Supresión Expresiva ($r = .28$), la Aceptación ($r = .26$) y la Activación Conductual ($r = .25$) mostraron asociaciones positivas significativas.
  • No se encontraron correlaciones significativas entre ninguna de las subescalas de regulación emocional y las Ventajas Técnicas de la IA.

• Análisis de Mediación:

  • Un modelo de mediación paralela examinó si las estrategias de regulación emocional mediaban la relación entre las Ventajas Personales Percibidas de la IA y el Afrontamiento Centrado en el Problema.
  • El efecto indirecto total fue significativo ($B = 0.28$, IC 95% [0.09, 0.54]).
  • La Reevaluación Cognitiva ($B = 0.22$) y la Activación Conductual ($B = 0.13$) emergieron como mediadores significativos.
  • Una vez contabilizados estos mediadores, el efecto directo de las Ventajas Personales de la IA sobre el Afrontamiento Centrado en el Problema se volvió no significativo, lo que sugiere un patrón de mediación indirecta total (mediación completa).

Contribuciones Clave
El estudio contribuye a la literatura estableciendo que la aceptabilidad del apoyo a la salud mental basado en IA no es uniforme, sino que está significativamente moldeada por el perfil regulatorio psicológico del individuo.

1. Diferenciación de las Percepciones de la IA: Los hallazgos distinguen entre las percepciones de las capacidades técnicas de la IA (empatía/resolución de problemas) y su utilidad personal (accesibilidad). El estudio encontró que las diferencias individuales en el afrontamiento y la regulación estaban vinculadas a la percepción de ventajas personales/prácticas en lugar de la competencia técnica.
2. Vínculo entre Regulación y Aceptabilidad: La investigación identifica que los individuos que utilizan estrategias de regulación emocional adaptativas (específicamente la reevaluación cognitiva y la activación conductual) y el afrontamiento centrado en el problema son más receptivos a las herramientas de salud mental basadas en IA.
3. Mecanismos Mediadores: El estudio proporciona evidencia exploratoria de que la relación entre percibir la IA como ventajosa en términos prácticos y el compromiso con el afrontamiento centrado en el problema está mediada por estrategias específicas de regulación emocional.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que estos hallazgos resaltan la relevancia potencial de las diferencias individuales psicológicas en la formación de la aceptabilidad de las intervenciones de salud mental basadas en IA. El estudio sugiere que los individuos que participan en procesos emocionales adaptativos y en un afrontamiento activo pueden ser más receptivos al apoyo de la IA, viéndola como un "andamiaje cognitivo" que ayuda a la exteriorización de pensamientos y a la autorreflexión estructurada.

El artículo postula que los sistemas de IA pueden funcionar como recursos suplementarios que se alinean con las tendencias centradas en el problema, ofreciendo guía y apoyo práctico sin las presiones interpersonales que podrían dificultar la divulgación para aquellos que utilizan la supresión. Sin embargo, los autores mantienen una postura modesta respecto a la causalidad, señalando explícitamente que, debido a la naturaleza transversal y de autoinforme del diseño, los hallazgos representan asociaciones exploratorias en lugar de evidencia de mediación causal. El estudio concluye que el desarrollo futuro de los sistemas de salud mental por IA debe considerar los perfiles de afrontamiento y regulación emocional de los usuarios para poder personalizar mejor el apoyo e integrar estas herramientas junto con las prácticas terapéuticas tradicionales.