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Un conjunto de datos sobre los niveles de estrés y ansiedad de estudiantes universitarios basado en cuestionarios y sensores wearables

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Por qué esto importa para estudiantes y familias

El estrés y la ansiedad son una realidad diaria para muchos estudiantes universitarios, influyendo silenciosamente en sus calificaciones, sueño e incluso en si continúan o no en la universidad. Sin embargo, gran parte de lo que sabemos sobre la salud mental estudiantil proviene de encuestas ocasionales que no captan los altibajos de la vida real. Este estudio presenta un nuevo conjunto de datos abierto que sigue a estudiantes durante todo un semestre mediante preguntas diarias y dispositivos wearables, ofreciendo una imagen más detallada de cómo la vida en el campus y la presión mental evolucionan de forma conjunta.

Figure 1. Los estudiantes comparten sensaciones diarias y señales de wearables que se integran en un conjunto de datos organizado sobre estrés y ansiedad.
Figure 1. Los estudiantes comparten sensaciones diarias y señales de wearables que se integran en un conjunto de datos organizado sobre estrés y ansiedad.

La vida estudiantil bajo presión silenciosa

Los años universitarios a menudo se describen como estimulantes y llenos de oportunidades, pero también pueden estar marcados por una presión constante. Los estudiantes compaginan cargas académicas intensas, preocupaciones económicas, cambios en los círculos sociales e incertidumbre sobre su futuro. Investigaciones previas muestran que muchos estudiantes de grado y posgrado reportan estrés y ansiedad de moderados a severos, vinculados a peores calificaciones, faltas a clase y una mayor probabilidad de abandonar. Los estudiantes de primer año parecen especialmente en riesgo, y quienes cursan estudios médicos y de ciencias de la salud suelen afrontar una carga aún mayor debido a las obligaciones clínicas y las largas trayectorias de formación.

De las encuestas puntuales al seguimiento diario

La mayoría de los estudios existentes aún dependen de cuestionarios retrospectivos poco frecuentes o de visitas clínicas. Estas herramientas captan solo una instantánea de cómo se sienten los estudiantes y son vulnerables a lagunas de memoria, ya que las personas deben recordar cómo se sintieron durante días o semanas. También dejan fuera a quienes más sufren, que pueden no responder cuestionarios largos. En contraste, los nuevos dispositivos wearables pueden recopilar silenciosamente señales de ritmo cardíaco y actividad las 24 horas en entornos cotidianos. Combinados con preguntas breves diarias, prometen una forma de seguir el estrés y la ansiedad a medida que suben y bajan durante exámenes, vacaciones y semanas ordinarias.

Cómo se construyó el nuevo conjunto de datos

Los autores crearon el conjunto de datos SSAQS siguiendo a voluntarios de pregrado de dos universidades mexicanas durante un semestre, de febrero a julio de 2025. Se invitó a estudiantes de carreras de informática e ingeniería en matemáticas a participar, dieron su consentimiento informado y podían abandonar el estudio en cualquier momento. Visualizaron un video y asistieron a una charla de un psicólogo para aclarar qué significan el estrés y la ansiedad. Cada noche, entre las 8 y las 10 pm, recibían un breve cuestionario telefónico en el que valoraban su nivel medio de estrés y ansiedad durante ese día en una escala de 0 a 100. Recordatorios ayudaron a mantener altas las tasas de respuesta, y de media los estudiantes respondieron más del 80 por ciento de las preguntas diarias.

Qué registraron los wearables

Junto a los cuestionarios, cada participante llevó un dispositivo Fitbit Inspire 3 día y noche. Los relojes recopilaron medidas relacionadas con el movimiento diario, el sueño y señales corporales. Estas incluyeron categorías de nivel de actividad como sedentario o muy activo, cambios en el ritmo cardíaco durante el sueño, estimación de la saturación de oxígeno por la noche, minutos en sueño profundo, conteo diario de pasos y una puntuación de estrés calculada por Fitbit a partir de varias señales internas. Los datos fueron descargados mensualmente por los estudiantes, anonimados mediante scripts y organizados en archivos separados por persona, con marcas temporales precisas que permiten a los investigadores sincronizar patrones físicos con sensaciones auto-reportadas.

Figure 2. Las señales de los wearables y las valoraciones diarias del estado de ánimo proceden de los mismos estudiantes y se presentan en curvas paralelas que pueden compararse.
Figure 2. Las señales de los wearables y las valoraciones diarias del estado de ánimo proceden de los mismos estudiantes y se presentan en curvas paralelas que pueden compararse.

Comprobación de la calidad y límites de los datos

El equipo examinó cuidadosamente los datos para entender sus fortalezas y puntos débiles. Los histogramas mostraron que la mayoría de los valores se ubicaban en rangos realistas, aunque algunas lecturas de oxígeno se agruparon en valores bajos que probablemente reflejan momentos en que los estudiantes se quitaron el dispositivo. La puntuación de estrés de Fitbit contenía muchos ceros marcados como cálculos fallidos, que los autores recomiendan filtrar. Cuando los investigadores compararon promedios diarios de la puntuación de estrés derivada del dispositivo con las puntuaciones de estrés auto-reportadas por los estudiantes, la correlación fue muy baja. Esto sugiere que lo que el reloj detecta en el cuerpo y lo que los estudiantes sienten en la mente no siempre evolucionan de forma paralela, y que cada uno ofrece una ventana distinta sobre el estrés.

Qué ofrece este recurso para el futuro

El conjunto de datos SSAQS llena una laguna importante al proporcionar un registro público y semestral de señales relacionadas con el estrés y la ansiedad en la vida real del campus, y es uno de los primeros recursos de este tipo en América Latina. Investigadores en salud mental, ciencia de datos y tecnología wearable pueden ahora probar y comparar métodos para detectar estrés, explorar cómo interactúan sueño, movimiento y estado de ánimo, y diseñar herramientas más inteligentes para apoyar a los estudiantes antes de que los problemas se agraven. Aunque los datos dependen en parte de algoritmos propietarios y de resúmenes diarios, ofrecen un punto de partida rico para construir sistemas más precisos y equitativos para comprender y aliviar la carga mental que soportan los estudiantes universitarios.

Cita: Garcia-Ceja, E., Alvarado-Uribe, J., Escamilla-Ambrosio, P.J. et al. A Dataset of University Students' Stress and Anxiety Levels based on Questionnaires and Wearable Sensors. Sci Data 13, 732 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07085-7

Palabras clave: estrés estudiantil, ansiedad, sensores wearables, datos de Fitbit, monitorización de la salud mental