Serdülőkorú diákok társas kapcsolatainak elemzése a viselkedésváltoztatást célzó beavatkozások támogatásához
Absztrakt
Bevezetés: Az utóbbi időben egyre nagyobb figyelem irányul a viselkedésváltoztatás lehetőségeire. Mivel a fiatalkorban kialakuló viselkedési minták egész életen keresztül meghatározók maradnak, így ez a korcsoport kiemelt célcsoportja kell, hogy legyen ezen beavatkozásoknak. Az iskolai osztályok felépítésének és az osztályon belüli kapcsolatok minél részletesebb megismerése elengedhetetlennek tűnik a sikeres viselkedésváltoztatási beavatkozásokhoz. Kutatásunk célja hazai serdülőkorú fiatalok iskolai osztályközösségeinek hálózatkutatási módszerekkel való elemzése a célzottabb viselkedésváltoztatási beavatkozások támogatásához.
Módszertan: Kutatásunk a 2015-ben készített Egészségkommunikációs Felméréshez kapcsolódik, ahol a résztvevő 7. osztályosok (13–14 évesek) egy almintáján az osztályközösségek szerkezetét vizsgáló adatgyűjtés is kivitelezésre került 40 osztály 680 tanulójának részvételével. Elemzésünk során elsőként arra kerestük a választ, hogy a diákok közötti viszonyokat vizsgáló kérdésekre adott válaszok mennyiben átfedőek, lehet-e azok alapján az osztályban jelen lévő különböző társas kapcsolati hálókra vonatkozóan következtetéseket levonni. Megvizsgáltuk továbbá, hogy a felméréshez használt kérdőívben szereplő kérdések száma redukálható-e tisztán információs értelemben, ezzel is gyorsítva és segítve a jövőbeni adatfelvételt.
Eredmények: A kérdések hálózatalapú csoportosítása során három, egymástól jól elkülöníthető kérdéscsoportot sikerült detektálnunk: az elutasításra, a népszerűségre és a szimpátiára vonatkozó kérdéseket. Ezen kérdések mentén a vizsgált osztályokban három teljesen különböző társas kapcsolati hálózat rajzolható fel. Eredményeink szerint a kutatáshoz használt 29 kérdésből álló kérdőív használatával előállított információmennyiség reprodukálhatósága már 10 kérdés esetén is 90%-os, 15 kérdéssel pedig 95%-os lehet.
Következtetések: Eredményeink alapján a serdülőkre fókuszáló viselkedésváltoztatást célzó iskolai beavatkozások tervezése esetében elégségesnek tűnik egy rövidített kérdőívvel, az osztályokban jelenlévő három különböző társas kapcsolati hálózatból csupán azt feltérképezni, amely a beavatkozás megvalósítása szempontjából releváns. Így kevesebb adatfelvétellel és egyszerűbb elemzéssel célzottabb beavatkozásokat lehet tervezni és megvalósítani, ami vélhetően a beavatkozás sikerességét is növeli.
Hivatkozások
Balku, E., Tóth, G., Nárai, E., Zsiros, E., Varsányi, P., & Vitrai, J. (2017). Methodology for identification of healthstyles for developing effective behavior change interventions. Journal of Public Health (Germany), 25(4), 387–400. doi: 10.1007/s10389-017-0799-y
Beal, A. C. A., Ausiello, J., & Perrin, J. M. J. (2001). Social influences on health – Risk behaviors among minority middle school students. Journal of Adolescent Health, 28(6), 474–480. doi: 10.1016/S1054-139X(01)00194-X
Blanchet, K. & James, P. (2012). How to do (or not to do) … a social network analysis in health systems research. Health Policy and Planning, 27(5), 438–446. doi: 10.1093/heapol/czr055
Christakis, N. A. & Fowler., J. H. (2009). Connected: The surprising power of our social networks and how they shape our lives. Little, Brown.
Csardi, G. & Nepusz, T. (2006). The igraph software package for complex network research. InterJournal, Complex Sy, 1695. http://igraph.org
Fruchterman, T. M. J. & Reingold, E. M. (1991). Graph drawing by force-directed placement. Software: Practice and Experience, 21(11), 1129–1164. doi: 10.1002/spe.4380211102
Grunspan, D. Z., Wiggins, B. L., & Goodreau, S. M. (2014). Understanding classrooms through social network analysis: A primer for social network analysis in education research. Cell Biology Education, 13(2), 167–178. doi: 10.1187/cbe.13-08-0162
Hair, E. C., Moore, K. A., Garrett, S. B., Ling, T., & Cleveland, K. (2008). The continued importance of quality parent-adolescent relationships during late adolescence. Journal of Research on Adolescence, 18(1), 187–200. doi: 10.1111/j.1532-7795.2008.00556.x
Hawe, P. & Ghali, L. (2008). Use of social network analysis to map the social relationships of staff and teachers at school. Health Education Research, 23(1), 62–69. doi: 10.1093/her/cyl162
Járomi, É., Szűcs, E., & Vitrai, J. (2016). Egészségstílusokhoz illesztett , viselkedésváltozást célzó beavatkozások tervezése. Egészségfejlesztés, 57(2), 34–50. doi: 10.24365/ef.v57i2.47
Jones, D. (2006). Sociometry and social network analysis : Applications and implications. Australian and Aotearoa New Zealand Psychodrama Association Journal, 76. http://aanzpa.org/system/files/ANZPA_Journal_15_art10.pdf
Mérei, F. (2006). Közösségek rejtett hálózata. Osiris.
Moreno, J. L. (1953). Who shall survive? Foundations of sociometry, group psychotherapy and sociodrama. Beacon House Inc.
Moreno, Z. T. (2000). The function of ‘tele’ in human relations. In Zeig, J. (Ed.),The evolution of psychotherapy: A meeting of the minds (pp. 289–301). Erickson Foundation Press
Murray, C. J. L., Aravkin, A. Y., Zheng, P., Abbafati, C., Abbas, K. M., Abbasi-Kangevari, M., Abd-Allah, F., Abdelalim, A., Abdollahi, M., Abdollahpour, I., Abegaz, K. H., Abolhassani, H., Aboyans, V., Abreu, L. G., Abrigo, M. R. M., Abualhasan, A., Abu-Raddad, L. J., Abushouk, A. I., Adabi, M., … Lim, S. S. (2020). Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990-2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, 396(10258), 1223–1249. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30752-2
OECD Global Science Forum (2009, September). Report on applications of complexity science for public policy: New tools for finding unanticipated consequences and unrealized opportunities. [Workshop report]. OECD Global Science Forum 2009, Erice, Italy.
Pons, P. & Latapy, M. (2006). Computing communities in large networks using random walks. Journal of Graph Algorithms and Applications, 10(2), 191–218. doi: 10.7155/jgaa.00124
R Development Core Team. (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. http://www.R-project.org
Sousa Lourenco, J., Ciriolo, E., Rafael Rodrigues Vieira De Almeida, S., &Troussard, X. (2016). Behavioural insights applied to policy: European report 2016. Publications Office. doi: 10.2760/707591
Taller, Á. & Csizmadia, P. (2016). Viselkedésértés – A magatartástudomány eredményeinek hasznosítása a szakpolitika alkotásban. Egészségfejlesztés, 57(2), 55–61. doi: 10.24365/ef.v57i2.39
Valente, T.W., Gallaher P., & Mouttapa, M. (2004). Using social networks to understand and prevent substance use: A transdisciplinary perspective. Substance Use & Misuse, 39(10–12), 1685–1712. doi: 10.1081/ja-200033210
Valente, T. W., Hoffman, B. R., Ritt-Olson, A., Lichtman, K., & Johnson, C. A. (2003). Effects of a social-network method for group assignment strategies on peer-led tobacco prevention programs in schools. American Journal of Public Health, 93(11), 1837–1843. doi: 10.2105/ajph.93.11.1837
Varsányi, P., Tóth, G., Vitrai, J., & Vokó, Z. (2022). Associations between classroom networks and health behaviour of adolescents. Journal of Public Health. doi: 10.1007/s10389-021-01690-z
Ward, J. H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236–244. doi: 10.1080/01621459.1963.10500845
Copyright (c) 2022 Péter Varsányi, , Gergely Tóth, , Zoltán Vokó, (Szerző)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
.png)
