Voor de beste ervaring schakelt u JavaScript in en gebruikt u een moderne browser!
Je gebruikt een niet-ondersteunde browser. Deze site kan er anders uitzien dan je verwacht.

Tijdens de COVID-19 pandemie zagen we hoe lastig het kan zijn het gedrag van mensen te veranderen. Vanuit de psychologie dringt steeds meer het besef door dat ons gedrag door een complex samenspel van verschillende factoren wordt bepaald. Er is dus niet één knop waar je aan kunt draaien om menselijk gedrag te veranderen. Aan de Universiteit van Amsterdam ontwikkelen psychologen een methode waarmee dit complexe samenspel zichtbaar wordt gemaakt en gedrag beter kan worden begrepen. In een 1-minuut filmpje wordt uitgelegd hoe dit werkt.

Psychologen proberen het menselijk denken te begrijpen en zelfs gedrag te voorspellen. Daarbij werd voor lange tijd gezocht naar versimpelde modellen waarbij factor a leidde tot gedrag b. ‘Deze modellen hebben ons zeker geholpen gedrag te begrijpen’, vertelt Monique Chambon, onderzoeker sociale psychologie, ‘maar in de realiteit is menselijk denken en gedrag veel complexer. Er zijn veel meer factoren die invloed hebben op ons gedrag. En daar moeten we rekening mee houden.’

Een psychologische netwerkbenadering

Maar hoe houden we hier rekening mee? Chambon en collega’s van de Universiteit van Amsterdam en het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) ontwikkelden het zogenaamde ‘broad attitude network’. Dit is een netwerk waarmee het samenspel tussen verschillende psychologische factoren en gedrag kan worden onderzocht.

Versimpeld fictief netwerk
Versimpeld fictief netwerk (bron: 'A Psychological Network Approach to Attitudes and Preventive Behaviors During Pandemics: A COVID-19 Study in the United Kingdom and the Netherlands.' SAGE: Open Access)
Een 'broad attitude network' uit de Covid studie
Een 'broad attitude network' uit de Covid studie (bron: 'A Psychological Network Approach to Attitudes and Preventive Behaviors During Pandemics: A COVID-19 Study in the United Kingdom and the Netherlands.' SAGE: Open Access)

Het netwerk bestaat uit knooppunten van factoren die met menselijk gedrag worden geassocieerd, zoals emoties en gedachten, maar ook factoren als leeftijd en gender. De bolletjes staan voor de factoren, de lijnen geven de interactie tussen factoren aan. Deze lijnen worden berekend op basis van data die uit onderzoek is gekregen. In het netwerk kan men vervolgens zien hoe de factoren onderling samenhangen en wordt de complexiteit van menselijk denken en gedrag in beeld gebracht. ‘Het mooie van deze methode is dat je hiermee ook verschillen tussen groepen bloot kan leggen’, voegt Chambon hieraan toe.

De methode getest tijdens de corona pandemie

Tijdens de coronacrisis hebben de onderzoekers een eerste versie van de methode getest. In een vergelijkende studie in Nederland en Engeland werd onderzocht welke factoren een rol spelen in preventief gedrag zoals afstand houden en hoe deze factoren zich tot elkaar verhouden. Daarbij werd breed gekeken naar factoren als sociale normen, vertrouwen in autoriteiten en de eigen gezondheid.

Uit de studie bleek dat preventief gedrag sterk samenhangt met de steun die mensen voor de coronamaatregelen hebben en opvattingen over de effectiviteit, bijvoorbeeld sterker dan met de eigen gezondheid of angst voor het virus. Ook bleken mensen gevoelig voor de sociale norm, maar dan vooral die onder familie en vrienden. Mensen hielden zich beter aan de richtlijnen als ze dachten dat ook hun vrienden en familie dit deden, dan wanneer dit algemeen de sociale norm werd geacht. Dit is een belangrijke verfijning van het inzicht in de rol van sociale normen op ons gedrag. Tot slot waren er verschillen waar te nemen tussen Nederland en Engeland.

‘Vaak zijn gedragsinterventies op één aspect of een bepaald deel gericht’, stelt Chambon. ‘Met onze methode laten we zien hoe interventies die zich op één knooppunt richten ook andere knooppunten raken die samenhangen met gedrag. Interventies zijn waarschijnlijk effectiever als er rekening wordt gehouden met die samenhang tussen verschillende factoren.’

De netwerkbenadering verder verfijnen

De onderzoekers gaan de netwerkbenadering nu verder verfijnen. Zo willen ze de knopen in het netwerk mede baseren op informatie die mensen zelf over hun emoties, gedachten en andere factoren geven. ‘Door Covid moesten we snel schakelen en konden we ons alleen op literatuuronderzoek baseren om de factoren te bepalen’, vertelt Chambon. En het model zal in een longitudinaal onderzoek worden getest. Daarbij wordt herhaaldelijk en steeds op dezelfde manier metingen verricht om meer inzicht te krijgen in het verband tussen de knopen en welke kant de invloed op gaat.

Contact

Monique Chambon, of Jonas Dalege