Una investigación sobre bullying concluye que las redes de amigos y enemigos en clase son determinantes en el acoso escolar y en la elección de la víctima. Es una de las conclusiones de teenslab, una investigación mucho más amplia en la que han participado cinco Universidades españolas sobre el comportamiento de la población adolescente. Esa investigación concluye también que los acosados suelen hacerse amigos de otros acosados, que existe un fuerte componente de género y que la obesidad afecta negativamente al rendimiento académico, sobre todo a las chicas.
Son las redes de amigos y enemigos en clase las que determinan cuánto bullying existe en el aula y quién es la víctima. Los estudios han sido realizados por una veintena de investigadores de las Universidades de Barcelona, Carlos III de Madrid, Granada, País Vasco y la Universidad Loyola y se han centrado en aspectos como las relaciones sociales y la integración de los adolescentes. El objetivo es que profesores, tutores y orientadores puedan usar esos datos en un futuro para solucionar los problemas detectados.
El bloque dedicado a las competencias y habilidades de los adolescentes del informe estudia los efectos de la presencia de estudiantes de origen migrante y la cohesión en el aula o el impacto de la obesidad infantil. En este sentido, el estudio concluye que el alumnado de origen migrante no se diferencia especialmente del resto de sus compañeros que se encuentran en las mismas circunstancias, salvo en dos aspectos: tiene una mayor preferencia por el riesgo (son menos prudentes) y son más altruistas.
Por otro lado, en cuanto al impacto de la obesidad infantil en el rendimiento académico de estudiantes de secundaria, el estudio presentado ha revelado que la obesidad afecta negativamente al rendimiento académico y a las habilidades cognitivas, especialmente en el caso de las chicas.
En Más de Uno Sevilla, Pablo Brañas, Catedrático de la Universidad Loyola y uno de los responsables del estudio afirma que los resultados muestran que las alumnas y alumnos con altas capacidades cognitivas predicen mejor quiénes son sus amigos y enemigos. También se ha concluido que aquellos que se encuentran en las zonas periféricas de las redes de relaciones son perfectamente conscientes de su posición en la red, sin embargo, quienes ocupan posiciones centrales no lo saben.
En cuanto al tipo de amistades y enemistades dentro del aula, el estudio indica que “dos estudiantes serán amigos con mayor o menor probabilidad en función de las amistades y enemistades que tengan en común; de hecho, se puede definir una cantidad, que viene a ser como una suma de amistades y enemistades, que permite predecir con probabilidad cercana al 90% si dos estudiantes son amigos o no”. Además, se ha podido comprobar que el hecho de que las actitudes personales sean más o menos prosociales no está relacionado con hacer amigos, lo cual habla del papel fundamental que juega el contexto social en el establecimiento de relaciones.
La investigación también ha estudiado la evolución temporal de las amistades en un instituto concreto, en el que se han recogido datos en ocho ocasiones distintas durante tres años. Los resultados confirman la existencia de círculos de Dunbar en la estructura de las relaciones, es decir, existen grupos pequeños de mejores amigos más estables que los simples amigos, y explica la diferente naturaleza de las enemistades, mucho más volátiles y menos frecuentes. Muestran además que solo el 60% de las relaciones son recíprocas, número muy estable a lo largo de las distintas tomas de datos.
Finalmente, los investigadores han estudiado cuáles son las características que hacen que un alumno sea elegido como pareja para realizar un trabajo. No sorprendentemente los chicos eligen a chicos y las chicas a chicas. Sin embargo, hay otro elemento esencial: los chicos y chicas con mejores notas siempre salen elegidos antes para conformar los grupos, al contrario que los estudiantes que sufren bullying, que no son elegidos.
Se espera en un futuro poder trabajar con centenares de colegios situados en zonas con distintos niveles de renta y ubicación geográfica, para lo cual sería necesario establecer un equipo de investigación estable, dotado con personal de gestión y tratamiento de datos, además de contar con un software que permita, por un lado, realizar la toma masiva y simultánea de datos, así como dar retorno de resultados a los centros, para que puedan ser usados por profesores, tutores y orientadores. Asimismo, es imprescindible contar con recursos de computación suficientes para poder aplicar técnicas avanzadas de machine learning a todo el volumen de datos disponible.
