Algoritmo de aprendizaje detecta tweets de borrachos

Algoritmo de aprendizaje de máquinas identifica tweets enviados bajo la influencia del alcohol
Un análisis de piar mientras está bebiendo revela patrones de comportamiento relacionados con el alcohol en un detalle sin precedentes.

por Emerging Technology from the arXiv

El envío de su ex pareja un tweet con los ojos llorosos al 1 a.m. después de una botella de chardonnay no es necesariamente la mejor de manera de lograr la reconciliación. Todos sabemos que el alcohol y los tweets no siempre son una buena combinación.



Sin embargo, un número sorprendente de nosotros se entregan a esta peculiar forma de indiscreción. Y esta práctica ha dado Nabil Hossain y sus amigos de la Universidad de Rochester una idea interesante.

Hoy en día, estos chicos muestran la forma en que han entrenado una máquina de detectar los tweets relacionados con el alcohol. Y también muestran cómo utilizar estos datos para monitorear la actividad relacionada con el alcohol y la forma en que se distribuye en toda la sociedad. Dicen que el método podría tener un impacto significativo en la forma de entender y responder a las cuestiones de salud pública que el alcohol y otras actividades plantean.

Hossain y compañeros de trabajo se basa en dos descubrimientos. La primera es una manera de entrenar a un algoritmo de aprendizaje automático para detectar los tweets que se relacionan con el alcohol y los enviados por la gente que bebe alcohol en el momento. La segunda es una manera de encontrar la ubicación de inicio de un usuario de Twitter con una precisión mucho mayor de lo que ha sido nunca posible y, por tanto, para determinar si están bebiendo en casa o no.

El equipo comenzó mediante la recopilación de los tweets etiqueta geográfica enviados durante el año hasta julio de 2014, frente la ciudad de Nueva York y del condado de Monroe, en la frontera norte del estado, que incluye la ciudad de Rochester. De este conjunto, que filtran todos los tweets que mencionan el alcohol o las palabras relacionadas con el alcohol, como borracho, cerveza, fiesta, y así sucesivamente.

A continuación, utilizaron los trabajadores en el servicio Bing para Mechanical Turk de Amazon para analizar los tweets con más detalle. Para cada tweet, pidieron tres Turkers para decidir si el mensaje se refiere al alcohol y si es así si se refería al alcohol potable altavoz de agudos. Por último, se les preguntó si el tweet fue enviado al mismo tiempo, el altavoz de agudos se embeben.

Este proceso implicó algunos de tweets geolocalizados 11.000 asociados con el alcohol (aunque los detalles sobre el tamaño de este estudio, y por lo tanto su importancia, son tristemente deficientes en el trabajo). Eso es un gran conjunto de datos suficientes para entrenar a un algoritmo de aprendizaje automático para detectar los tweets relacionados con el alcohol en sí.

Eso los llevó a la siguiente pregunta ¿dónde están estas personas cuando están twitteando acerca de la bebida? Y en particular, ¿están en casa o en otro lugar?

Los investigadores han ideado varios métodos para la elaboración de la ubicación de inicio de la gente usando sólo sus tweets geolocalizados. Estos incluyen la elección del lugar en el que tweet de la mayoría, la elección del lugar en el que envían el último tweet del día de, o el lugar que tweet de entre y 01 a.m. y las 6 am Sin embargo, todos estos métodos tienen puntos débiles que los hacen difícil confiar en.

Hossain y coautores desarrollado otro enfoque. Elaboraron una lista de palabras y frases que los usuarios puedan utilizar en los tweets enviados desde sus hogares, tales como "Finalmente a casa!" O bañera, sofá, televisión, y así sucesivamente. Se filtran los tweets geolocalizados que contengan esas palabras y se les pidió tres Turkers si pensaban que cada tweet fue enviado desde casa o no, manteniendo sólo aquellos para los que los tres Turkers todos respondieron que sí.

Hossain y colegas designaron a estos tuits como un conjunto de datos terrestres de referencia para la ubicación de inicio y lo usaron para entrenar a un algoritmo de aprendizaje para identificar otros patrones asociados con los tweets en el hogar. El algoritmo para ver cómo se veía ubicación de inicio se correlaciona con otros indicadores tales como la ubicación del último tweet del día, el lugar más popular de un tweet, el porcentaje de tweets desde un lugar determinado, y así sucesivamente.

Basándose en varios indicadores para determinar la ubicación de inicio mejora significativamente la exactitud de la aproximación, en comparación con las que utilizan un único indicador. De hecho, Hossain y sus colegas dicen que pueden hacer ejercicio posición de casa hasta un radio de 100 metros con una precisión de hasta un 80 por ciento. Eso es significativamente mejor que el trabajo anterior.

En conjunto, estas dos técnicas permitieron al equipo para trabajar cuando y donde la gente está bebiendo. Y utilizaron esto para comparar los patrones de consumo en la ciudad de Nueva York y en la zona suburbana del condado de Monroe.

Hacen esto dividiendo cada área en 100 x 100 rejillas y marcado aquellas áreas en las que hay los tweets relacionados con el alcohol. Eso les permite elaborar y comparar "mapas de calor" del consumo de alcohol por cada área.

También se distinguen los tweets acerca de la bebida hecha de una ubicación de inicio de las realizadas en otros lugares. Y trazar los puntos de venta de alcohol en cada área. Eso permite a los investigadores para investigar la relación entre la densidad de tweets enviados desde diferentes regiones en estado de ebriedad y la densidad de puntos de venta de alcohol.

Los resultados son una lectura interesante. En primer lugar, Hossain y coautores señalan que una mayor proporción de tweets en la ciudad de Nueva York están asociados con el alcohol que en el condado de Monroe. "Una posible explicación es que es probable que tenga una mayor tasa de beber una ciudad mucha gente, como Nueva York con puntos de venta de alcohol y muchas personas socialización de alta densidad", dicen.

Lo que es más, los datos de geolocalización revela que una mayor proporción de gente bebe en casa (o dentro de los 100 metros de la casa) en la ciudad de Nueva York que en el condado de Monroe, donde un alto porcentaje de personas que beben más de un kilómetro de la casa.

Los mapas de calor también revelan patrones interesantes. Permite que el equipo de casa en el 100 x 100 metros cuadrados de rejilla donde se han producido al menos cinco tweets sobre el alcohol. "Creemos que este tipo de redes son regiones de actividades inusuales para beber," decir Hossain y colegas.

También encontraron una correlación entre la densidad de puntos de venta de alcohol en una región y el número de tweets que indican que alguien está bebiendo ahora. Esto plantea una pregunta interesante acerca de cómo correlación y causalidad están ligados en este caso. ¿Tiene una alta densidad de puntos de venta de alcohol hacen que las personas beben más? ¿O es que los bebedores acuden a las zonas con una alta densidad de puntos de venta de alcohol? Por supuesto, este tipo de datos por sí sola no puede responder a esta.

Sin embargo, el gran poder de esta técnica es que es barato y rápido. Por el contrario, para conseguir una visión similares en los patrones de consumo por otros medios es muy costoso y consume mucho tiempo.

Sería por lo general requiere de personas que ser cuidadosamente seleccionados, para rellenar cuestionarios ya predispuestas y que estos se analizan en detalle. El enfoque de aprendizaje por máquina podría incluso controlar esta actividad en tiempo real. "Nuestros resultados demuestran que los tweets pueden proporcionar señales potentes y de grano fino de actividades ocurriendo en las ciudades", dicen.

Hay advertencias de golf. Hay un claro sesgo en los datos recogidos de Twitter ya que los jóvenes y ciertas minorías están sobre representadas. Pero sesgos similares están presentes en otros métodos de recogida de datos, por ejemplo, las encuestas tienden a subrepresentar personas que no quieren llenar encuestas, como algunos inmigrantes. Identificar y hacer frente a los sesgos es una parte importante de todos los métodos de recogida de datos.

Hossain y coautores tienen grandes planes para su técnica. En el futuro, quieren estudiar cómo el consumo de alcohol varía con la edad, sexo, origen étnico, y así sucesivamente; cómo las diferentes configuraciones de influir beber-y-piar, tales como casas de sus amigos, el estadio, el parque, y así sucesivamente; y comparar la velocidad a la que los bebedores fluyen dentro y fuera de los barrios adyacentes.

El aspecto social de Twitter será útil, también. "Podemos explorar la red social de los bebedores de averiguar cómo las interacciones sociales y la presión de grupo en los medios sociales influyen en la tendencia a hacer referencia a la bebida" decir Hossain y colegas.

Todo lo que podría ayudar a informar el debate sobre los aspectos relacionados con la salud del alcohol, que es la tercera causa de muerte evitable en los EE.UU. Eso es 75.000 muertes que el alcohol causa cada año un número que pone la importancia de este trabajo en perspectiva comparada a las pruebas y tribulaciones de la vida del amor.



Ref: arxiv.org/abs/1603.03181 : Inferring Fine-grained Details on User Activities and Home Location from Social Media: Detecting Drinking-While-Tweeting Patterns in Communities

1603 03181v1

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Adolescencia y grupos de adicción

Círculos de humo: Análisis de redes sociales de grupos de amistad, tabaquismo y consumo de drogas

Michael Pearson, Lynn Michell (2000) Smoke Rings: social network analysis
of friendship groups, smoking and drug-taking, Drugs: Education, Prevention and Policy, 7:1,
21-37, DOI: 10.1080/dep.7.1.21.37

RESUMEN: 

El análisis de redes sociales es aplicado a los dos primeros puntos de tiempo de un estudio longitudinal que examina cómo el tabaquismo y el consumo de drogas en la adolescencia se asocia con la posición social dentro de las estructuras del grupo de pares. Ciento cincuenta estudiantes del segundo grado de secundaria en una escuela nombrados hasta seis mejores amigos. Esto permitió la categorización de cada adolescente como un miembro del grupo, un periférico grupo o un aislamiento relativo. Se encontró que las conductas de riesgo se produjo en todas las posiciones sociales. En ambos momentos del estudio del comportamiento de los alumnos en la periferia de los grupos de pares refleja tanto el género y el comportamiento de los propios grupos. En el segundo punto del estudio de tiempos había muchos más alumnos en la periferia y de los grupos de toma de riesgos que en la periferia de los grupos no-riesgo de tomar. La relación parece comprobar que la toma de riesgos y la no asunción de riesgos, la conducta se aprende predominantemente en el contexto de grupos de pares, y que los grupos de pares que toman riesgos actuar como un foco mayor de influencia y selección de alumnos periféricos en una etapa clave en su desarrollo que hacer grupos de pares no tomar riesgo. Nuestros hallazgos son relevantes en el debate sobre la presión de grupo en relación con el tabaquismo y el consumo de drogas.

Introducción

En la literatura de la psicología social, el grupo de pares se identificado una y otra vez como una importante fuente de atracción e influencia, sobre todo durante la adolescencia.
Toda una serie de factores, tales como la dinámica de grupo de poder, jerarquía e influencia, así como otros aspectos del comportamiento de los adolescentes bajo la autoridad entran en juego. Estudios realizados en los EE.UU. sugieren que los adolescentes se diferencian constantemente, reconocer y etiquetar el grupo de pares más amplio en términos de estatus, prestigio y popularidad, y son muy conscientes de una estructura social jerárquica y estratificada entre sus pares (Brown & Lohr, 1987; Larkin, 1979; Rosenberg, 1965).
El tabaquismo se ha asociado con signos de afectación de pares tales como la frecuencia de las citas y estar en contacto con amigos (Eiser et al., 1991; Thorwaldsson y Vilhjalmsson, 1991). Se ha argumentado que los programas de promoción de la salud dirigidas a la prevención del tabaquismo adolescente deben hacer hincapié en la centralidad del grupo de pares adolescentes (van Roosmalen y McDaniel, 1989). Más recientemente, la teoría de la socialización primaria (Oetting y Donnermeyer, 1998) ha sostenido que toma la no-riesgo y las conductas de riesgo son, para los adolescentes como los de nuestro estudio, aprendieron sobre todo en el contexto de la interacción con las fuentes de socialización primaria que, los autores afirman, son grupos de pares, la familia y la escuela. El estudio de las conductas de riesgo es particularmente relevante para el comportamiento de los grupos de pares, ya que a menudo tienden a ser débiles a las otras dos fuentes, la familia y la escuela. Se afirma que la principal fuente de las conductas de riesgo es racimos de pares.


Richards define un grupo como un conjunto de al menos tres personas que:

• tener más de 50% de su vinculación con los otros;
• están conectados por algún camino situada totalmente dentro del grupo para cada uno de los otros miembros del grupo;
• siendo así conectado cuando se retira hasta un 10% del grupo.

Las categorías de conducta como definidos por NEGOPY se ilustran en la Figura 1:
Aislado 1 (I1): Enlaces No correspondido.
Aislado 2 (I2): Un enlace correspondido pero no una díada.
Nodo de árbol (TN): A ttaches uno o más Aislar 2s tipo, puede o no puede estar unido a un grupo.
Enlace 1 (L1): Tiene más de 50% de la vinculación con los miembros de los grupos en general, pero no con los miembros de un solo grupo.
Enlace 2 (L2): Tiene menos de 50% de la vinculación con los miembros de los grupos y la mayor vinculación con otros enlaces.
Díada: par amistad aislado.
Miembro del grupo:  tiene más de 50% de la vinculación con otros miembros del mismo grupo. Debe tener al menos dos enlaces con otros miembros.

Análisis Sociométrico

De los sociogramas, fueron elegidos los patrones adecuados de interacción social para que se dividieron los sujetos en conjuntos mutuamente excluyentes y exhaustivas de los individuos y que eran relevantes y significativas para nuestro estudio.
Decidimos, por ejemplo, para describir algunos aislados que tenían un vínculo como `en la periferia de un grupo '(o' periféricos '), mientras que otros pueden ver como aislamientos relativos, que fueron aislados de todos los grupos. Tales aislamientos relativos incluidos aquellos que tienen vínculos con otro alumno (s) en díadas o estructuras de árboles aislados, así como verdaderos aislamientos que no tenían vínculos en absoluto. Esto fue porque queríamos probar si la cercanía a un tipo de grupo en particular, tal como un grupo de fumar o el consumo de drogas, se asoció con la prevalencia del hábito de fumar o el consumo de drogas comportamiento entre otros temas relacionados.
Los patrones regularizados elegidos fueron:

(i) miembros del grupo.
(ii) periféricos a los grupos.
(iii) aislados relativos.

Los tres de estas posiciones sociales pueden ser identificados a partir de los sociogramas extraídas después de análisis de redes sociales se realizó utilizando NEGOPY.
(i) Los miembros del grupo  son los definidos por el programa NEGOPY.
(ii) Un periférico a un grupo, aunque no es un miembro de ese grupo, tendrá un Linkag más cerca e para ese grupo que a cualquier otro grupo, donde la cercanía de la vinculación se define mediante la suma de los puntos fuertes de los vínculos en el camino (s) desde el periférico al grupo. Periféricos son o aislar 2s tipo, los nodos del árbol o enlaces como se define en NEGOPY.
(iii) los aislados relativas incluyen diadas y nodos de árboles aislados (es decir. no unido a un grupo) definidos en NEGOPY y aislar 2s tipo conectados a los nodos del árbol, así como 1s aislado de tipo (a veces llamados aislamientos verdaderos).

Género y comportamiento pro-fumar y pro-toma de drogas 

Las Tablas 2a y 2c dar el desglose de la conducta de fumar por género de los alumnos S2 y S3. Las pruebas de proporción muestran que, entre los grupos, significativamente más chicas fuman que los varones en ambos momentos ... p <0: 01 †. Pruebas al cuadrado-Chi
espectáculo tha t ha habido un cambio significativo en la asociación entre el consumo de drogas y el sexo en los grupos entre los momentos 1 y 2 ... p <0: 06 †.
Proporcionalmente más chicos se drogan en los grupos que en las niñas en el punto 2 del tiempo en comparación con la relación en el tiempo poin t 1. El examen de la primera sociograma (Figura 2) revela la estructura del grupo de género y tabaquismo en el punto 1 vez.



Mientras que el tabaquismo no ha aumentado significativamente desde el año 1 al año 2, tomando drogas entre los niños que son miembros del grupo ha (p <0:07, À 2 de ensayo; véase la Figura 3, donde los grupos 9, 10, 14 una d 16 son todos los niños, mientras que los grupos 1, 4, 5, 8 y 13 son todas niñas), a pesar de que tuvieron un comienzo lento en comparación con las chicas. La otra área en la que el tabaquismo y el consumo de drogas se ha incrementado de manera significativa es entre los aislados relativos (p <0:01, prueba de proporción). A n interesante desarrollo del estudio longitudinal es la capacidad de identificar el estado anterior al punto en el tiempo 1 de aislar relativa de riesgo que asumen al punto de tiempo 2. Esto se ilustra en la Tabla 3. Hay pruebas que indica que este comportamiento podría aprenderse (o tiene asociación previa con) un contexto de grupo de pares. Una prueba de chi-cuadrado se aplica a la situación en el punto 1 del tiempo y el comportamiento de riesgo en el punto 2 de tiempo indica que más arriesgados aislar provienen de grupo o situación periférica en el punto anterior vez que del estado de aislamiento relativo ... p <0 : 1 †. También hay una mayor proporción de tomadores de riesgo en entrar en estado de aislados que toman de riesgos que los no asumen riesgos en curso en esa condición (prueba de la proporción, p <0: 06). Aún así, más de la mitad de los alumnos que terminan como la toma de riesgos aislamientos comenzó como grupo de no asumir riesgos y miembros periféricos (11/20). Hay espacio para una mayor investigación aquí.

Discusión

Este trabajo se propuso elaborar un análisis sociométrico apropiado para el estudio de fumar y el consumo de drogas comportamiento entre alumnos de secundaria S2 (edades 12 ± 13) y S3 (edades 13 ± 14). Nuestro análisis, efectivamente revelan patrones regularizados de la interacción social. Estos fueron los miembros del grupo, periféricos de grupo y aislamientos relativos, y proporcionan un marco rigurosamente definida y relevante para los sujetos de nuestro estudio. Su relevancia se destaca por dichas cuentas del comportamiento social entre los adolescentes como, por ejemplo, la teoría de la socialización primaria (Oetting y Donnermeyer, 1998), que reconoce la parte central que desempeñan los grupos de pares para los problemas de socialización de la selección e influencia. Por esta y otras razones que hicimos grupos de pares centrales de nuestro estudio y consideramos que los periféricos del grupo eran los objetivos importantes para la toma de riesgos selección y la influencia de los alrededores y no tomar riesgos-comportamiento. Hemos demostrado que las conductas de riesgo no varió por la posición social en el punto 1 tiempo, pero que en el punto de tiempo de 2 más aislados relativos comprometidos en conductas de riesgo que las otras categorías sociales. Comportamiento arriesgado fue fuertemente polarizada dentro de las categorías sociales de modo que, por ejemplo, grupos de individuos (y sus periféricos) fueron ya sea en la toma de riesgos generales o no la toma de riesgos. La polarización también era verdad de su sexo, de manera que en general los grupos (y sus periféricos) eran o bien todos los niños o todas las niñas.

Nuestro estudio longitudinal nos ha permitido entender el comportamiento de riesgo de los alumnos en un contexto histórico. Hay indicios de que tal comportamiento, incluso
para aislados, es tanto una característica de su asociación anterior grupo como lo es ahora de su aislamiento. La mayor parte de las transiciones de un comportamiento opuesto, pero el estatus social similares se producen a nivel de grupo de pares. Hay una desviación significativa de la condición de grupo sin la asunción de riesgos, en el estado del grupo la toma de riesgos, lo que corrobora aún más la opinión de que las conductas de riesgo se asocia con el estado del grupo de pares. En general, es evidente que la deriva de la condición de estado de la toma de riesgos teniendo no riesgo es mucho mayor que la deriva de la condición de la asunción de riesgos a la no asunción de riesgos de estado.

También mostró que los grupos de pares que toman riesgos tenían un mayor apego periferia que los grupos de pares de tomar no por riesgo en el punto 2. E n este punto temporal tiempo allí fue creciente interés acerca de las drogas como el cannabis y el éxtasis, como lo demuestran los miembros del grupo y algunos de sus periféricos que toman este tipo de medicamentos. Esto parece apoyar la afirmación de que una fuente importante de las conductas de riesgo es racimos grupo de pares (Oetting y Donnermeyer, 1998). Es de señalar que, aunque un número significativo hizo humo, muchos de los alumnos que se encontraban en la periferia de dichos grupos no fumaban en realidad, pero que sus queridos y más probablemente fumaban eran los que estaban más periférico (en términos sociométricos `la mayoría de los medios periféricos 'aislados tipo 2s que tiene un solo enlace de amistad como se define por Richards) (ver los periféricos a Grupo 8 de la Figura 3). Pruebas de Chi-cuadrado muestran los valores de p de menos de 0,1 en ambos puntos temporales 1 un d 2. Casi parece como si sintieran que tenían que participar en este tipo de comportamiento para establecer la identidad thei r por estar asociado con un grupo de alguna manera . Hay quizá una lección de que conductas de riesgo periférica es más común en la extrema periferia de los grupos de pares que asumen riesgos. El resultado es notable, aunque no significativa, por el consumo de drogas comportamiento. Esto tendría sentido si tenemos en cuenta que los fumadores periféricos son más capaces de llamar la atención de otros alumnos dentro de un grupo al que están buscando entrada. El consumo de drogas comportamiento no es quizás tan notable.
En general, los niños sorprendentemente fumaban menos que las niñas en comparación con una relativa igualdad en comportamiento de consumo de drogas. La razón dada para esto en los grupos focales y entrevistas fue que los chicos se sentían ambivalentes acerca de fumar, ya que una posible pérdida de destreza deportiva en conflicto con el deseo de ser visto como 'cool' y miembro de un grupo superior. El mensaje parece haber llegado a través de que el tabaquismo afecta el rendimiento deportivo. El mismo no se aplicaban a consumo de drogas, donde había una relativa igualdad en el comportamiento de los niños y niñas, con la excepción notable del interés creciente entre los niños basadas en grupo de pares en el punto de tiempo 2. La implicación es que los chicos no lo hicieron percibir el uso de otras drogas recreativas como ser perjudicial para su rendimiento físico en actividades deportivas. Como corolario, tal vez el valor de las actividades deportivas para las niñas debe ser más altamente promovido.

Un hallazgo importante del estudio fue que los alumnos que fumaban tendían a ser los mismos alumnos que adoptaron las conductas de riesgo. De hecho, hubo una mayor tendencia hacia el consumo de drogas que hacia el fumador de cigarrillos (Tablas 2a ± 2d). Esto tiene implicaciones para la educación para la salud, lo que sugiere que una plataforma de salud solo tema compartimenta artificialmente conductas como fumar o el consumo de cannabis.
El hecho de que los propios (así como los de la periferia) grupos fueron altamente polarizadas por tanto el comportamiento de género y la toma de riesgos plantea un reto para la educación de la salud en cuanto a la forma de concebir y promover mensajes de salud apropiados. Obtención de los grupos para abordar las cuestiones como temas educativos o sociales de relevancia para la comunidad en general de la escuela y famil y es la ruta sugerida por la teoría de la socialización primaria. Esto tiene sentido si tenemos en cuenta que, de acuerdo con esta teoría, las debilidades que dieron lugar a esa participación excesiva en las conductas de riesgo fueron los vínculos débiles con las otras dos fuentes principales, a saber, la familia y la escuela.
Nuestra investigación, sin embargo, indica que hay muchas influencias diversas y poderosas rodean a los niños que no se extienden sólo a la familia y la escuela, sino también a los medios de comunicación, modelos de conducta y los mensajes de los adultos. De esta manera los alumnos de la misma edad, pero que están en diferentes peldaños de la escala social pueden fumar por razones muy diferentes. Hay un fuerte argumento a favor de diferencial dirigido al diseñar los programas de fumar y de prevención de drogas. Los programas actuales basados en supuestos sobre la insuficiencia de habilidades social que pueden ser apropiados para los alumnos de bajo estado no son apropiados para de los grupos "top" (Michell y Amos, 1997). El mismo razonamiento applie s para periféricos. Los alumnos de la periferia de los grupos pueden estar influidos por esos grupos. La identidad social del grupo podría proporcionar información adicional cuando la elaboración de un programa de este tipo. Orientación personas clave que pueden convertirse en un foco de atracción para otros alumnos también es importante.

Por último, ni siquiera los alumnos en grupos de no tomar riesgos estaban a salvo. Hubo una desviación significativa de estos grupos en grupos de toma de riesgos desde el punto 1 vez en el punto 2. tiempo parece que las preguntas deben ser preguntado sobre qué es lo que los tomadores de riesgo no encuentran atractivo sobre estos grupos de toma de riesgos antes la elaboración de programas de prevención adecuadas. Nuestra investigación indica que estas cuestiones dependen de la naturaleza de los grupos de amistad sí mismos, y por lo tanto, formas más sutiles de focalización necesidad diferencial también para idear aquí.

La investigación presentada aquí tiene un número de limitaciones. En primer lugar, nuestro estudio se realizó en una 'escuela media' secundaria en Strathclyde. El modelo que hemos desarrollado ahora necesita ser probado más ampliamente en diversas escuelas. En segundo lugar, la significación de los resultados se ve afectada por el tamaño de la muestra. Aunque el tamaño total de la muestra es razonable (15 0 para el punto de tiempo 1, 149 en el punto de tiempo 2), la información sobre la estructura del grupo se determina por el número de grupos (17 y 16), algunos de los cuales eran pequeñas. En tercer lugar, hemos hecho hincapié en la comparación con el trabajo de Ennett y Bauman (1993), y, aunque creemos que es relevante y significativo, lo hacemos reconocer el hecho tha t hay edad una d las diferencias culturales en los dos grupos de adolescentes estudiados . Los datos recogidos en el punto d e la próxima vez que nos permitirán completar el análisis longitudinal completo que agregará considerablemente a la imagen que ha surgido en los dos primeros puntos de tiempo y resolverá algunas de las preguntas sin respuesta planteadas allí.