Víctor Ciudad-Fernández

Autor

Víctor Ciudad-Fernández

Doctor en Psicología por la Universitat de València. Dirección científica de Beetrics.

Formación
Doctorado en Psicología, Universitat de València
Área
Evaluación psicológica y validación de escalas
En Beetrics
Fundador, CEO y dirección científica

Víctor Ciudad-Fernández es doctor en Psicología por la Universitat de València, especialista en evaluación psicológica, y fundador y CEO de Beetrics, que creó en 2024 con Alejandro Moreno y donde lleva la dirección científica. Firma las guías, los datos y los artículos de este sitio sobre clima laboral, rotación, absentismo y personas clave en hoteles y plantas industriales.

¿Cuál es su formación y qué investiga?

Se formó como psicólogo en la Universitat de València y allí se doctoró en Psicología en 2025, en el área de personalidad, evaluación y tratamiento psicológicos. Su tesis, Advancing the understanding of problematic social media use: a psychometric and process-based perspective, la dirigieron Rosa María Baños y Tamara Escrivá-Martínez. Sigue vinculado a la universidad, en el Departamento de Personalidad, Evaluación y Tratamientos Psicológicos y como investigador del Instituto Polibienestar. En mayo de 2026 la propia universidad lo presentaba como profesor de la Facultad de Psicología y Logopedia.

Su línea de investigación es la medición: comprobar si un cuestionario mide de verdad lo que dice medir. La ha aplicado sobre todo al uso problemático de las redes sociales y a la supuesta adicción a ChatGPT. En un estudio con 2.761 adolescentes (Journal of Behavioral Addictions, 2025) vio que dos de los criterios con los que se suele medir la «adicción» a las redes, pensar a menudo en ellas y dedicarles cada vez más tiempo, no señalan un problema: se asociaban con menos depresión, ansiedad y soledad, no con más. Los que sí iban con más malestar eran otros, como recaer después de intentar dejarlo, pasarlo mal cuando no puedes conectarte o los conflictos que genera. Con los datos de 190.335 escolares de 40 países del estudio internacional HBSC de 2017 (Journal of Psychopathology and Clinical Science, 2026), esos dos criterios volvieron a separarse del resto en la mayoría de regiones y apenas se relacionaban con los problemas psicológicos. También ha participado en la validación en población española de la Escala de Autoestima Estado (SSES-20 y SSES-6).

Esa misma pregunta es la que hay que hacerle a una encuesta de clima. Si un ítem no mide lo que promete, el informe da una lectura equivocada y las decisiones que salen de él también. En un hotel en temporada alta o en una planta a turnos, una escala que confunde implicación con desgaste te lleva a alarmarte por un equipo que está bien o a felicitar a uno que está a punto de romperse.

¿Qué hace en Beetrics?

Es CEO y director científico. La empresa nació de algo que vio mientras hacía la tesis: muchas mediciones del clima laboral en las empresas no tenían base científica sólida, como contó en una entrevista con AJE Valencia. Desde la dirección científica responde del método: qué se pregunta en la encuesta de clima laboral, cómo se analizan las respuestas y qué se puede concluir de cada resultado, por departamento y por nivel. También dirige el análisis de la red real de colaboración que hay debajo del informe (quién sostiene la operación y quién hace de puente entre equipos), un método validado con la Universitat de València (IATEC). La investigación en la que se apoya está reunida en la evidencia detrás de Beetrics.

¿Con qué criterio escribe?

  • Cada cifra con su fuente primaria y su periodo. INE, Seguridad Social, SEPE, BOE, INSST o artículos revisados por pares. Si un dato no se publica en abierto, lo dice en vez de estimarlo. Por ejemplo, la Seguridad Social no publica en abierto las dimisiones por sector de actividad.
  • Solo preguntas de escalas validadas. Con su validación en castellano, autores, fiabilidad publicada y una licencia que permita reproducirlas. Ningún ítem inventado.
  • Resultados leídos con método. La media de la empresa junto a la de cada departamento, porque una media global aceptable puede esconder un departamento muy por debajo, como pisos o envasado. Además, el reparto de las respuestas, el tamaño de las diferencias y su margen de error, la participación y quién no ha contestado. En grupos pequeños, como una recepción o un equipo de mantenimiento, el margen de error es grande y el resultado se lee con prudencia.

¿Qué escribe aquí?

Por sector, todo está reunido en las páginas de clima laboral en hoteles y de clima laboral en la industria.

Publicaciones seleccionadas

Ocho publicaciones recientes en revistas científicas, la mayoría sobre cómo medir bien una conducta. La lista completa está en ORCID y Google Scholar.

  1. Ciudad-Fernández, V. (2026). To the addiction hammer, every habit looks like a nail. Nature Reviews Psychology, 5(5), 309 (Journal Club). doi.org/10.1038/s44159-026-00558-x
  2. Ciudad-Fernández, V., Fournier, L., Baggio, S., Maurage, P. y Billieux, J. (2026). Addictive use of social media scales are not necessarily measuring problematic behavior: Evidence from the international 2017 Health Behaviour in School-aged Children study. Journal of Psychopathology and Clinical Science, publicación anticipada en línea. doi.org/10.1037/abn0001138
  3. Ciudad-Fernández, V., Fournier, L., Escrivá-Martínez, T., Baños, R., Zarco-Alpuente, A. y Billieux, J. (2025). Salience and tolerance are not indicators of problematic social media use: Evidence from the Social Media Disorder Scale and the Bergen Social Media Addiction Scale. Journal of Behavioral Addictions, 14(3), 1380-1393. doi.org/10.1556/2006.2025.00073
  4. Ciudad-Fernández, V., von Hammerstein, C. y Billieux, J. (2025). People are not becoming “AIholic”: Questioning the “ChatGPT addiction” construct. Addictive Behaviors, 166, 108325. doi.org/10.1016/j.addbeh.2025.108325
  5. Ciudad-Fernández, V., Zarco-Alpuente, A., Escrivá-Martínez, T., Gomis-Vicent, E., Espejo, B., Lecuona, Ó., Perales, J. C., Lopez-Fernandez, O. y Baños, R. (2025). The seven deadly sins: measuring overvaluation of social media with the Plan-net 25 scale. BMC Psychology, 13, 569. doi.org/10.1186/s40359-025-02801-1
  6. Ciudad-Fernández, V., Zarco-Alpuente, A., Escrivá-Martínez, T., Romero-Suárez, M. y Baños, R. (2025). Criterios centrales vs. periféricos: Explorando la sobrevaloración de redes sociales y el uso problemático en un estudio longitudinal con adolescentes. Adicciones, 37(3), 255-268. doi.org/10.20882/adicciones.2237
  7. Escrivá-Martínez, T., Molinari, G., Ciudad-Fernández, V., Corno, G. y Baños, R. (2025). A validation study of the State Self-Esteem Scale-20 (SSES-20) and the State Self-Esteem Scale-6 (SSES-6) in a Spanish-speaking sample. Anales de Psicología, 41(1), 29-40. doi.org/10.6018/analesps.603481
  8. Ciudad-Fernández, V., Zarco-Alpuente, A., Escrivá-Martínez, T., Herrero, R. y Baños, R. (2024). How adolescents lose control over social networks: A process-based approach to problematic social network use. Addictive Behaviors, 154, 108003. doi.org/10.1016/j.addbeh.2024.108003

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