La adicción a las redes sociales (ARS) y el despido laboral son temas relevantes en la vida de las personas inmigrantes venezolanas. El uso excesivo de las redes sociales puede afectar su adaptación e integración en el nuevo entorno, mientras que el despido laboral puede tener un impacto significativo en su estabilidad económica. Es importante comprender cómo la ARS puede influir en la productividad, el desempeño laboral y en el cumplimiento de las políticas laborales, por lo que se planteó el objetivo de modelar multivariantemente la ARS como factor de riesgo del despido laboral, mediante un estudio descriptivo transversal, con una muestra de 323 participantes. Se midió la edad, género, condición laboral, estado civil, nivel educativo, ARS y despido laboral. Se utilizó un test de ARS y un cuestionario de información socio-demográfica. Se encontró una proporción de despido laboral igual al 35,9%, y el 23,2% presenta un alto nivel de ARS. El nivel educativo (OR=2,85), el género (OR=6,39), estado civil (OR=3,98), el nivel medio (OR=2,63) y alto (OR=4,36) de ARS fueron significativos en el análisis multivariante. Se concluye que el modelo global se considera aceptable ya que es capaz de predecir el 74,6% de los casos de ARS. Palabras clave Adicción - Redes sociales - Análisis multivariante - Modelización ABSTRACT MODELING SOCIAL MEDIA ADDICTION AND ADULT ATTACHMENT AS RISK FACTORS FOR JOB TERMINATION IN VENEZUELAN IMMIGRANTS IN PERU Social media addiction (SMA) and job termination are relevant topics in the lives of Venezuelan immigrants. Excessive use of social media can affect their adaptation and integration in the new environment, while job termination can have a significant impact on their economic stability. It is important to understand how SMA can influence productivity, job performance, and compliance with labor policies. Therefore, the objective of this study was to multivariately model SMA as a risk factor for job termination through a descriptive cross-sectional study with a sample of 323 participants. Age, gender, employment status, marital status, educational level, SMA, and job termination were measured. An SMA test and a socio-demographic information questionnaire were used. A job termination proportion of 35.9% was found, and 23.2% exhibited a high level of SMA. Educational level (OR=2.85), gender (OR=6.39), marital status (OR=3.98), medium level (OR=2.63), and high level (OR=4.36) of SMA were significant in the multivariate analysis. It can be concluded that the overall model is considered acceptable as it is able to predict 74.6% of SMA cases. Keywords Addiction - Social media - Modeling - Multivariate analysis