该方案旨在减少年轻人在节日背景下的极端酒精消费。为了做到这一点，我们使用了两种与节日环境相关的通信方式:通过社交网络(Facebook)的互联网和通过发送短消息的手机服务。

关于互联网，特别是Facebook，目的是通过一个名为“auvernnight”的Facebook专门页面定期传播预防活动。这个页面主要包含视频，但也有来自国家计划的海报和口号(例如，司机SAM计划，旨在让他们在聚会时在一群人中选择一个清醒的司机)，以挑战年轻人改变他们的节日习惯。在两年期间，这些预防性信息中约有43%(16/37)直接涉及酒精;其他问题涉及毒品消费、交通事故和性传播疾病。为了让这个网页更吸引人，更能代表节日世界，我们还精选了一些当地的节日活动。为了提高人们对这个页面的兴趣，我们每学年都推出了抽奖活动(在项目的2年里有3次抽奖活动)，奖品很有吸引力(例如，一次旅行或一台价值3500欧元或约4000美元的电脑)。

因为众所周知，长期记忆中与酒精相关的认知对饮酒行为有很强的影响(例如，对酒精的预期[ 21， 22])，而且与酒精相关的上下文线索很可能会激活与这些预期相关的行为计划[ 23，短信发送的时间尽可能接近节日活动的关键时刻(例如，接近周末时，学校假期的开始)，以确保最大限度地影响聚会时的饮酒行为。这些信息提醒了参与者一些技巧，以减少与酒精相关的潜在风险和大量饮酒的负面影响。在这些短信中，71%(12/17)专门涉及酒精，29%(5/17)涉及其他毒品消费。这种方法在某种意义上是对互联网上使用的方法的补充，因为它更具情景性(例如，在节日时刻，如新年庆祝活动中发送消息)。

对于这种类型的传播，有一个长远的视角来增加目标人群对这一页面的了解是很重要的。这就是为什么一个多年的项目是必要的。为了保持人们的兴趣，在项目的两年内组织了3次抽奖。每次摇号持续3个月。第一次发生在2013年2月至6月之间，第二次发生在2014年4月至6月之间，第三次发生在2014年10月至12月之间。每次摇号的人群可能不同，所以我们分别研究了每个摇号时期的结果。

该项目的参与者是通过“Avenir Santé”协会的其他预防活动清单向其个人邮箱发送电子邮件招募的，或者通过在露天剧场或克莱蒙费朗大学(法国)图书馆附近分发传单招募的。每个时期都进行这种招募。他们必须完成在线注册。在登记过程中，参与者回答了一些问题，以评估他们对节日期间饮酒的看法。三个月后，他们完成了评估相同问题的问卷。为了参与抽奖，他们必须在Facebook页面上注册，并被告知他们必须保存手机上的短信，因为他们会被问及有关短信内容的问题。这样做是为了确保他们能够阅读SMS文本消息。这些参与者组成了“所有facebook人”小组。

在前两个阶段，我们选择了一个由学生组成的对照组。在第一阶段，心理学本科生被招募到克莱蒙费朗大学附近，采用与项目参与者相同的方法和地点。他们在同一时间完成了与所有facebook用户组相同的问卷调查。在第二阶段，没有参加抽签的法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学心理学本科学生参与了评估。他们通过电子邮件招募，在项目开始和结束时完成调查。这些学生组成了对照组。第三个阶段我们没有对照组。

为了确保对照组与全facebook组具有可比性，我们选择了按性别和年龄将参加预防计划的学生(也就是全facebook组的成员)与对照组的学生配对。这就是配对facebook小组。

因此，我们有3组:一组是所有Facebook参与者(所有Facebook用户)，一组是未注册预防项目的学生(对照组)，另一组是配对参与者/学生(配对Facebook用户)。该项目的第一阶段发生在2013年2月至6月(期间1)，第二阶段发生在2014年4月至6月(期间2)，第三阶段发生在2014年10月至12月(期间3)。

数据采用SPSS 19统计软件进行分析。对于与酒精和节日时刻相关的问题，以及每个样本(所有facebook用户、配对facebook用户和对照组)，采用非参数Wilcoxon检验计算前测和后测之间的比较(在实验开始和结束时)。然后，在配对的facebook用户和对照组中，这种关联的前后测试之间的差异用曼-惠特尼非参数检验进行了比较。当观察到显著性时，为科恩 d计算以评估效应量。在项目开始时，使用非参数Wilcoxon检验比较了这两个人群之间关于酒精相关性的差异。在前后测试中，对一个节日时刻的饮酒数量进行了同样的分析。

在第2期和第3期，完成Cronbach alpha分析以评估所有问题的可靠性，然后计算关于酒精与节日时刻关联的4个问题的平均值。

最后，在第三个阶段，计算线性回归分析酒精与节日时刻的关联的减少，以及记住的正确短信短信的数量，在程序中注册后的天数，以及Facebook上的点赞数量作为更好地理解减少的因素。

在第一阶段开始时，我们有866名参与者。三个月后，在项目结束时，651人完成了评估相同问题的问卷调查(见 表1)．对照组共有69名参与者，其中一人因数据缺失(即问卷填写不完整)而被排除在外;平均年龄18.93岁，SD 1.14岁，女性59例(86%)。全facebook组有651人(年龄:平均22.24岁，标准差4.10岁;女性:n=430, 66.1%)和配对facebook组的69人(年龄:平均19.75，标准差0.94岁;女性:n= 59,86%)。

在第二阶段，498人在项目开始时参与，424人正确回答了4个问题，其中301人在项目开始和结束时正确完成了2份问卷(14.7%，52/353人因对消极版本问题的回答不一致而被排除在外)。第一阶段共有21名参与者。对2个人群进行了分析:301名总参与者和280名新参与者。因此，301名参与者组成了全facebook组(年龄:平均21.27岁，标准差1.94岁;女性:n=199, 66.1%)或280(仅观察新参与者时)(年龄:平均21.24岁，标准差3.12岁;女性:n=185, 66.1%)，对照组50例(年龄:平均20.78，标准差1.94岁;女性:n= 45,90%)和50对facebook用户(年龄:平均20.80岁，标准差2.00岁;女性:n= 45,90%)。

在第三阶段，452人在项目开始时参与，305人正确回答了4个问题，并在项目开始和结束时完成了2份问卷(1人因对消极版本问题的回答不一致而被排除在外)。有25名参与者也参与了第一或第二阶段的研究。对2个人群进行了分析:总共305名参与者(年龄:平均22.41岁，SD 4.65岁;女性:n=190, 62.3%)和280名新参与者(年龄:平均22.30岁，SD 4.74岁;女性:n=173, 61.8%)。

关于项目的可靠性(见 表2)，所有Cronbach alpha在第二期均大于0.70，在第三期均大于0.80，均可认为“可接受”[ 24］．

对于所有facebook用户组，我们观察到，在评估的3个阶段中，从项目开始到结束，节日时刻与饮酒的关联显著减少(第1阶段: z= -4.80, P<措施;阶段2: z= -2.11, P= .04点;阶段3: z= -2.3, P= .02点)(见 表1)．在第二和第三阶段，只有新参与者也观察到了类似的结果。

对于对照组参与者，我们观察到，在项目的开始和结束时，酒精与节日时刻的联系在第一和第二阶段(第1期: z= -0.35, P= =收;阶段2: z= -0.73, P=)。

最后，当我们比较配对的facebook用户和对照组关于测试前后结果的差异时，我们发现只有在第一个阶段酒精与节日时刻的关联存在差异( z= -2.24, P= .02点)。

关于预测，我们观察到与对照组的差异 年代第一期的配对facebook用户( z= -2.13, P=.03)，但不是第二( z= -0.33, P= .74点)。

对于全facebook用户组，我们观察到在第二阶段，节日时刻的杯子消费量显著减少( z= -2.36, P=.02)，但不是第三( z= -0.92, P= 36)。

对于对照组，在第二阶段，我们观察到在项目开始和结束时，玻璃杯的数量没有差异( z= -0.33, P= .74点)。关于配对的facebook用户 ，我们观察到，在节日期间，人们饮酒的数量在开始和结束之间有所减少( z= -2.38 P= .02点)。仅在实验开始时，我们观察到两组之间没有差异 年代以及配对的facebook用户在节日期间的玻璃杯数量( z= -0.79, P=点)。

最后，当我们比较了配对的facebook用户和对照组在第二阶段开始和结束时的差异时，我们观察到每个节日时刻的玻璃杯数量的差异，这表明配对的facebook用户与对照组参与者相比，每个节日时刻宣布的玻璃杯数量减少了，但这没有达到统计学意义( z= -1.90, P= 0。06)。

在第三个阶段，所有参与者平均能回忆起4.05条(SD 1.65)短信，平均得到0.12个(SD 0.50)点赞，注册后的天数平均为49.48天(SD 7.31)。第三期的线性回归分析( R ²= -.008; F_4303年= 0.366, P=.83)并没有显示出我们感兴趣的变量对减少酒精和节日时刻之间的联系有任何影响。鉴于在我们的人群中，在Facebook页面上获得赞的参与者数量较少，我们决定只探索至少在Facebook页面上有一次参与的参与者，例如，一个赞或评论(n=22;点赞:均值1.68，标准差0.89)。对该人群的线性回归分析( R ²=建仔; F_{4, 21}= 2.779, P= 0。06)(见 表3)显示，只有注册后的天数才会产生显著影响( t₂₁= 3.186, P=.005)关于节日时刻和饮酒之间关系的差异。