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Sergio A. Useche Hernández
, J. Ignacio Lijarcio Cárcel, Luis Montoro González
Antecedentes/objetivos: La creciente integración de la tecnología digital en la vida cotidiana ha introducido nuevos desafíos para la seguridad vial, particularmente en grupos de interés como los motociclistas. Este estudio examina los factores individuales, relacionados con la seguridad vial y psicosociales del trabajo como predictores de las distracciones inducidas por la tecnología en motoristas. Método: Utilizando una muestra de 736 motoristas, se analizaron las trayectorias específicas de distracción tecnológica mediante Ecuaciones Estructurales (SEM) y Ecuaciones Estructurales Multigrupo (MGSEM). Resultados: Los resultados sugieren que los motociclistas más jóvenes, aquellos con mayores tendencias a la búsqueda de sensaciones y aquellos involucrados en otros comportamientos de riesgo fuera del ámbito tecnológico reportan niveles más altos de distracción. El estrés laboral fue un predictor significativo de distracciones digitales, mientras que el equilibrio entre la vida laboral y personal actúa como factor protector. En cuanto a las diferencias de género, la búsqueda de sensaciones y la percepción del riesgo fueron predictores significativos entre los hombres, mientras que la duración media del trayecto fue un predictor más fuerte de distracciones en las mujeres. Conclusiones: Estos hallazgos subrayan la necesidad de intervenciones sensibles al género para reducir las distracciones tecnológicas, considerando tanto factores individuales como laborales.
Background/aim: The increasing integration of digital technology into daily life has introduced new challenges for road safety, particularly for groups of interest, such as motorcycle commuters. This study examines individual, road safety-related, and psychosocial work factors as predictors of technology-induced distractions among motorcyclists. Method: Using a sample of 736 Powered Two-Wheeler (PTW) commuters, gender-specific pathways of digital distractions were analyzed through Structural Equation Modeling (SEM) and Multi-Group Structural Equation Modeling (MGSEM). Results: The results suggest that younger riders, those with higher sensation-seeking tendencies, and those involved in other risk-related behaviors outside the technological sphere report higher levels of distraction. Work-related stress, particularly job strain, was a strong predictor of digital distractions, while a better work-life balance served as a mitigating factor. Regarding gender differences, sensation seeking and risk perception played a significant role among males, whereas commuting trip length was a stronger predictor of distractions for female riders. Conclusions: These findings highlight the need for gender-sensitive interventions to reduce technological distractions, considering both individual and work-related factors.
