Angst vor COVID-19: Prädiktoren von Furcht
Ein internationales Forscherteam um Stephanie Eder der Universität Wien hat nun untersucht, welche Variablen die Furcht vor dem Virus und den subjektiven Gesundheitszustand während des Lockdowns vorhersagen. Das Ergebnis der Studie zeigt, dass individuelle psychologische Variablen eine wesentlich bessere Vorhersagekraft haben als Umweltbedingungen. Um eine Pandemie wirkungsvoll in den Griff zu bekommen, ist es wichtig zu wissen, welche Faktoren zwar Furcht bedingen, aber auch gleichzeitig subjektive Gesundheit und Wohlbefinden modulieren. „So können wir vorhersagen, wie unterschiedliche Menschen und Populationen auf externe Bedrohungen und Einschränkungen reagieren werden“, erklärt Stephanie Eder von der Fakultät für Psychologie.
533 Probanden untersucht
Die Forscher/-innen der Universität Wien haben in Zusammenarbeit mit der Universität Breslau (PL), der Universität Barcelona (ESP), der Karls-Universität und der Jan Evangelista Purkyne Universität (CZ) während der „ersten Welle“ in Europa 533 Probanden untersucht. Sie identifizierten mit Hilfe von Machine Learning, welche Variablen Furcht und den subjektiven Gesundheitszustand während des Lockdowns vorhersagten. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass psychologische Variablen wie Bindungsstil, wahrgenommene Anfälligkeit für Infektionen im Allgemeinen und Ekel vor Keimen eine wesentlich bessere Vorhersagekraft hatten als Umweltbedingungen wie die lokale Verbreitung des Virus, die Mortalität und die Art des Lockdowns“, so Eder.
Faktoren zur Modellierung?
Die Forscher/-innen hoffen damit, Faktoren gefunden zu haben, die modulieren wie Menschen die Bedrohungen durch eine Pandemie auffassen; aber auch, Zielgruppen zu identifizieren, die besonders von den negativen Auswirkungen der Schutzmaßnahmen betroffen sein könnten. Im Rahmen desselben Projektes wurden auch andere psychologische Aspekte der Pandemie untersucht und sind über das Open Science Framework einzusehen: osf.io/db4px/
Eder S J, Steyrl D, Stefanczyk M, et al. (2021): Predicting fear and perceived health during the COVID-19 pandemic using machine learning: A cross-national longitudinal study. PLOS ONE. DOI: 10.1371/journal.pone.0247997.
Quelle: Uni Wien
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