тест по книге «Спиральная динамика.
Управляя ценностями, лидерством и
изменениями в XXI веке»
(ISBN 978-5-91171-026-2)
Спонсоры

Psychological Analysis of Fear-Based Healthcare Messaging: Comparing HIV/AIDS and COVID-19 Through the Lens of Spiral Dynamics

Dr. Tomás Campbell [1], a member of the BPS Division of Clinical Psychology Faculty for HIV and Sexual Health, article "Towards more inclusive and Empowering Healthcare Campaigns" [2] presents a compelling analysis of the evolution of HIV/AIDS messaging over four decades, tracing a path from fear-based approaches to more empowering, inclusive strategies. This progression reflects significant advances in both medical understanding and psychological approaches to public health communication. 

The SDTEST® survey data on fears provides an excellent opportunity to examine how these evolving messaging strategies align with contemporary fear psychology and value systems as described by Spiral Dynamics theory.


Comparative Analysis of HIV/AIDS and COVID-19 Fear Prevalence


The SDTEST® survey "Fears" involving 3,679 participants across 105 countries reveals that HIV/AIDS now ranks relatively low at 4%, while COVID-19 ranks even lower at just 2%. Below is a abridged version of the survey results. The full results are available for free in the FAQ section after login or registration.


Страхи

Страна
Язык
-
Mail
Пересчитать
Критическое значение коэффициента корреляции
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0323
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0323
не нормальное распределение, по Спирмену r = 0.0013
РаспределениеНе
нормальное
Не
нормальное
Не
нормальное
НормальноеНормальноеНормальноеНормальноеНормальное
Все вопросы
Все вопросы
Я больше всего боюсь
Я больше всего боюсь
Answer 1-
Слабая положительная
0.0517
Слабая положительная
0.0335
Слабая отрицательная
-0.0144
Слабая положительная
0.0924
Слабая положительная
0.0361
Слабая отрицательная
-0.0178
Слабая отрицательная
-0.1566
Answer 2-
Слабая положительная
0.0185
Слабая отрицательная
-0.0003
Слабая отрицательная
-0.0430
Слабая положительная
0.0638
Слабая положительная
0.0473
Слабая положительная
0.0137
Слабая отрицательная
-0.0954
Answer 3-
Слабая отрицательная
-0.0025
Слабая отрицательная
-0.0108
Слабая отрицательная
-0.0472
Слабая отрицательная
-0.0463
Слабая положительная
0.0485
Слабая положительная
0.0797
Слабая отрицательная
-0.0182
Answer 4-
Слабая положительная
0.0408
Слабая положительная
0.0285
Слабая отрицательная
-0.0199
Слабая положительная
0.0168
Слабая положительная
0.0308
Слабая положительная
0.0243
Слабая отрицательная
-0.0964
Answer 5-
Слабая положительная
0.0289
Слабая положительная
0.1325
Слабая положительная
0.0082
Слабая положительная
0.0807
Слабая отрицательная
-0.0002
Слабая отрицательная
-0.0242
Слабая отрицательная
-0.1779
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0044
Слабая положительная
0.0099
Слабая отрицательная
-0.0665
Слабая отрицательная
-0.0093
Слабая положительная
0.0213
Слабая положительная
0.0859
Слабая отрицательная
-0.0297
Answer 7-
Слабая положительная
0.0108
Слабая положительная
0.0398
Слабая отрицательная
-0.0722
Слабая отрицательная
-0.0287
Слабая положительная
0.0490
Слабая положительная
0.0677
Слабая отрицательная
-0.0489
Answer 8-
Слабая положительная
0.0646
Слабая положительная
0.0833
Слабая отрицательная
-0.0336
Слабая положительная
0.0164
Слабая положительная
0.0359
Слабая положительная
0.0146
Слабая отрицательная
-0.1348
Answer 9-
Слабая положительная
0.0686
Слабая положительная
0.1671
Слабая положительная
0.0047
Слабая положительная
0.0662
Слабая отрицательная
-0.0117
Слабая отрицательная
-0.0516
Слабая отрицательная
-0.1776
Answer 10-
Слабая положительная
0.0768
Слабая положительная
0.0732
Слабая отрицательная
-0.0211
Слабая положительная
0.0269
Слабая положительная
0.0323
Слабая отрицательная
-0.0107
Слабая отрицательная
-0.1296
Answer 11-
Слабая положительная
0.0609
Слабая положительная
0.0573
Слабая отрицательная
-0.0061
Слабая положительная
0.0082
Слабая положительная
0.0206
Слабая положительная
0.0240
Слабая отрицательная
-0.1222
Answer 12-
Слабая положительная
0.0417
Слабая положительная
0.1008
Слабая отрицательная
-0.0386
Слабая положительная
0.0373
Слабая положительная
0.0306
Слабая положительная
0.0247
Слабая отрицательная
-0.1514
Answer 13-
Слабая положительная
0.0661
Слабая положительная
0.1024
Слабая отрицательная
-0.0437
Слабая положительная
0.0280
Слабая положительная
0.0431
Слабая положительная
0.0157
Слабая отрицательная
-0.1609
Answer 14-
Слабая положительная
0.0717
Слабая положительная
0.0988
Слабая отрицательная
-0.0021
Слабая отрицательная
-0.0056
Слабая положительная
0.0026
Слабая положительная
0.0094
Слабая отрицательная
-0.1209
Answer 15-
Слабая положительная
0.0532
Слабая положительная
0.1345
Слабая отрицательная
-0.0372
Слабая положительная
0.0186
Слабая отрицательная
-0.0174
Слабая положительная
0.0212
Слабая отрицательная
-0.1181
Answer 16-
Слабая положительная
0.0664
Слабая положительная
0.0282
Слабая отрицательная
-0.0342
Слабая отрицательная
-0.0409
Слабая положительная
0.0637
Слабая положительная
0.0252
Слабая отрицательная
-0.0748


Экспорт в MS Excel
Эта функциональность будет доступна в ваших собственных опросах VUCA
Да

This modest fear prevalence contrasts sharply with the historical positioning of HIV/AIDS as a primary existential threat during the 1980s-90s. As the article aptly notes, early HIV/AIDS campaigns relied heavily on fear-based messaging, leveraging protection-motivation theory to drive behavioral change through graphic depictions of mortality and disease. The current survey results suggest these diseases have been partially normalized in the public consciousness, supporting the article's observation that medical advancements have transformed HIV from a death sentence to a manageable chronic condition.


When examining broader fear contexts, it's noteworthy that personal concerns about "illness of relatives and children" (11%) and general "illness" (8%) outrank specific disease fears like HIV/AIDS or COVID-19. This pattern indicates that abstract illness threats generate more anxiety than particular diseases that have been subject to extensive public education campaigns. This finding aligns with the article's discussion of how healthcare messaging has evolved toward destigmatization and normalization, particularly for HIV/AIDS.


Spiral Dynamics Correlations: Understanding Value Systems and Fear Responses


The correlation data between disease fears and Spiral Dynamics stages provides fascinating insights into how different value systems engage with health threats. HIV/AIDS shows a positive correlation (0.0662) with Orange-level thinking, which represents achievement-oriented, strategic value systems. This alignment makes psychological sense, as Orange thinking prioritizes personal agency and risk management. Individuals operating from this value system may respond more actively to diseases perceived as consequences of personal behavior choices.


Conversely, HIV/AIDS fears correlate negatively with Yellow (-0.0516) and more strongly with Turquoise (-0.1776) value systems. These second-tier thinking systems in Spiral Dynamics represent more complex, integrative worldviews that may contextualize disease within a broader systemic understanding. The stronger negative correlation with Turquoise thinking is particularly notable, as this holistic perspective tends to integrate mortality and vulnerability into a comprehensive worldview, potentially reducing fear responses to specific conditions.


For COVID-19, the correlation pattern differs significantly. The positive correlation with Green thinking (0.0637) suggests that communitarian, egalitarian value systems may experience heightened concern about highly communicable diseases that threaten community well-being. This aligns with the article's discussion of how modern healthcare campaigns increasingly emphasize collective responsibility and community protection. The negative correlations with Blue (-0.0342), Orange (-0.0409), and Turquoise (-0.0748) value systems suggest varied psychological responses across the spiral.


Implications for Evolving Healthcare Messaging


The article chronicles a shift from fear-based campaigns toward empowerment and behavioral strategies, noting how psychological frameworks like self-efficacy theory and social norm theory have informed this evolution. The SDTEST® data supports the efficacy of this shift by demonstrating relatively low fear ratings for HIV/AIDS despite its historical stigma. This suggests that destigmatizing, empowering messaging approaches may have successfully normalized the condition in public consciousness.


The varying correlations between fears and Spiral Dynamics stages also validate the article's emphasis on intersectionality and tailored messaging. Different value systems appear to process disease threats through distinct psychological frameworks, which has significant implications for public health communication. The article notes that "campaigns are now much more carefully designed to address diverse populations," which aligns with the need to consider value system diversity in designing effective interventions.


Advancing Psychologically Informed Healthcare Communications


The relatively weak correlation between disease fears and specific Spiral Dynamics stages (with the critical value of the correlation coefficient for a normal distribution, by William Sealy Gosset (Student) r = 0.0323) suggests that fears of HIV/AIDS and COVID-19 transcend value systems but manifest differently within them. This finding supports the article's conclusion that messaging must "remain effective, compassionate, and mindful of nuance." The positive correlation between HIV/AIDS fears and Orange thinking, contrasted with COVID-19's positive correlation with Green thinking, demonstrates how different diseases activate different value concerns.


The article's discussion of digital and social media platforms as vectors for modern healthcare messaging presents opportunities for even more targeted value-specific communications. Understanding the psychological frameworks through which different Spiral Dynamics stages process health information could enable micro-targeted campaigns that resonate more effectively with diverse audiences. For instance, messaging aimed at Orange-dominant thinkers might emphasize personal agency and achievement in health management, while Green-focused messaging might highlight community protection and collective responsibility.


Conclusion


The evolution of HIV/AIDS messaging described in the article reflects a sophisticated understanding of psychological principles, moving from protection-motivation theory toward self-efficacy and social norm approaches. The SDTEST® data validates this progression by showing relatively modest contemporary fear responses to HIV/AIDS despite its historical stigmatization. The correlation patterns between disease fears and Spiral Dynamics stages provide valuable insights for further refining healthcare communications to resonate with different value systems.


The comparative data between HIV/AIDS and COVID-19 fears, particularly their different correlation patterns with Spiral Dynamics stages, suggests that disease characteristics interact with value systems to produce distinct psychological responses. As the article argues, effective healthcare campaigns must continue to evolve based on evidence rather than prejudice. The SDTEST® data offers this evidence, demonstrating how fears of specific conditions correlate with different psychological frameworks and value systems.


This integration of fear psychology, mathematical correlation, and Spiral Dynamics theory provides a robust foundation for developing increasingly sophisticated, psychologically informed healthcare messaging strategies that can effectively engage diverse populations across the spiral of human development.



Sources

[1] https://www.linkedin.com/in/tomas-campbell-40202785/
[2] https://www.bps.org.uk/blog/towards-more-inclusive-and-empowering-healthcare-campaigns


2025.02.28
Валерий Косенко
Владелец продукта SaaS SDTEST®

Валерий получил квалификацию социального педагога-психолога в 1993 году и с тех пор применяет свои знания в управлении проектами.
В 2013 году Валерий получил степень магистра и квалификацию менеджера проектов и программ. В ходе магистерской программы он познакомился с «Дорожной картой проекта» (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V.) и «Спиральной динамикой».
Валерий — автор исследования неопределенности V.U.C.A. концепция с использованием спиральной динамики и математической статистики в психологии, а также 38 международных опросов.
Этот пост имеет 0 Комментарии
Ответить на
Отменить ответ
Оставьте свой комментарий
×
ВЫ НАШЛИ ОШИБКУ
ПРЕДЛОЖИТЕ СВОЙ ПРАВИЛЬНЫЙ ВАРИАНТ
Укажите по желанию ваш e-mail
Отправить
Отмена
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
Привет! Позвольте спросить, Вы уже знакомы со Спиральной Динамикой?