Cyberbullying: competencia social, motivación y relaciones entre iguales

El reconocimiento de cierto solapamiento entre el acoso cara a cara (bullying) y el ciberacoso (cyberbullying) puede indicar que variables de cognición social, cuya influencia ha sido reconocida en el bullying, también estén presentes en el acoso cibernético. El objetivo de la investigación fue estudiar el ajuste social de los implicados en cyberbullying y analizar las diferencias en la percepción de la competencia social, la motivación y el apoyo de los iguales, entre víctimas, agresores y agresores victimizados del cyberbullying. Un total de 505 adolescentes (47,3% chicas) con edades comprendidas entre los 12 y 16 años (M=13.95; DT=1.42) participaron en el estudio. Se utilizaron instrumentos para adolescentes validados en español y se analizaron las propiedades psicométricas para la adaptación de la escala de competencia social. Análisis factoriales exploratorios y confirmatorios mostraron índices óptimos de fiabilidad y validez. Se observó una mayor implicación de los ciberagresores victimizados. Las comparaciones entre roles a través de pruebas no paramétricas mostraron en los ciberagresores un mayor apoyo social que el resto de perfiles y altos niveles en metas de popularidad. Las cibervíctimas destacaron por su alta percepción de competencia social. Los ciberagresores victimizados mostraron altos niveles de metas de popularidad y baja aceptación social. Los resultados obtenidos permiten concluir que la forma en que el grupo de iguales gestiona su vida emocional y social puede estar explicando la situación de cyberbullying entre los adolescentes.

Contribuciones sobre métodos óptimos y subóptimos de aproximaciones poligonales de curvas 2-D

Esta tesis versa sobre el an álisis de la forma de objetos 2D. En visión articial existen numerosos aspectos de los que se pueden extraer información. Uno de los más usados es la forma o el contorno de esos objetos. Esta característica visual de los objetos nos permite, mediante el procesamiento adecuado, extraer información de los objetos, analizar escenas, etc. No obstante el contorno o silueta de los objetos contiene información redundante. Este exceso de datos que no aporta nuevo conocimiento debe ser eliminado, con el objeto de agilizar el procesamiento posterior o de minimizar el tamaño de la representación de ese contorno, para su almacenamiento o transmisión. Esta reducción de datos debe realizarse sin que se produzca una pérdida de información importante para representación del contorno original. Se puede obtener una versión reducida de un contorno eliminando puntos intermedios y uniendo los puntos restantes mediante segmentos. Esta representación reducida de un contorno se conoce como aproximación poligonal. Estas aproximaciones poligonales de contornos representan, por tanto, una versión comprimida de la información original. El principal uso de las mismas es la reducción del volumen de información necesario para representar el contorno de un objeto. No obstante, en los últimos años estas aproximaciones han sido usadas para el reconocimiento de objetos. Para ello los algoritmos de aproximaci ón poligonal se han usado directamente para la extracci ón de los vectores de caracter ísticas empleados en la fase de aprendizaje. Las contribuciones realizadas por tanto en esta tesis se han centrado en diversos aspectos de las aproximaciones poligonales. En la primera contribución se han mejorado varios algoritmos de aproximaciones poligonales, mediante el uso de una fase de preprocesado que acelera estos algoritmos permitiendo incluso mejorar la calidad de las soluciones en un menor tiempo. En la segunda contribución se ha propuesto un nuevo algoritmo de aproximaciones poligonales que obtiene soluciones optimas en un menor espacio de tiempo que el resto de métodos que aparecen en la literatura. En la tercera contribución se ha propuesto un algoritmo de aproximaciones que es capaz de obtener la solución óptima en pocas iteraciones en la mayor parte de los casos. Por último, se ha propuesto una versi ón mejorada del algoritmo óptimo para obtener aproximaciones poligonales que soluciona otro problema de optimización alternativo.