Observatorio de Identidad Gráfica Corpórea • Estudiantes Universitarios (18 a 22 años)
Incidencia de Filtros Comunes, Realidad Aumentada (AR) e IA Generativa en Comunidades Universitarias
Visualización interactiva fundamentada en datos oficiales del National Institutes of Health (NIH / PMC10957761), el Parlamento del Reino Unido / City, University of London, el Cirujano General de EE. UU. (HHS), UNICEF e INEGI (ENDUTIH).
Yo Real (Biológico)
Malla AR / IA
Penetración Digital (18–24, INEGI)
96.7%
Uso de Filtros en Selfies (NIH)
88.0%
Brecha BDD (Mujeres vs. Hombres)
29% vs. 15%
Filtros Comunes (Color/Luz)
18–22 años
90.0% / 64.0%
Mujeres vs. Hombres universitarios
Filtros Realidad Aumentada (AR)
Malla 3D
79.0% / 34.0%
Modificación de rasgos faciales en vivo
Filtros IA Generativa
Reconstrucción IA
62.0% / 28.0%
Mayor impacto en discrepancia del Yo (BIQ)
Prevalencia Dismorfia (DCQ ≥ 11)
Riesgo Clínico
29.0% / 15.0%
Puntaje DCQ medio: 7.65 / 21 pts
Incidencia de Uso por Tipo de Filtro y Sexo (%)
Comparativa porcentual en la cohorte universitaria seleccionada
Evolución por Edad (18 a 22 años) y Riesgo Dismórfico (BDD)
Curva de uso de filtros AR/IA vs. Prevalencia clínica DCQ ≥ 11
Matriz Desglosada por Edad (18–22 años), Sexo y Tecnología de Filtrado
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| Edad / Etapa | Filtros Comunes (M / H) | Filtros AR 3D (M / H) | Filtros IA (M / H) | Puntaje DCQ (0–21) | Prevalencia BDD (M / H) |
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