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 = 0.0322
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0322
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
0.0509
Слабая положительная
0.0353
Слабая отрицательная
-0.0167
Слабая положительная
0.0940
Слабая положительная
0.0349
Слабая отрицательная
-0.0183
Слабая отрицательная
-0.1554
Answer 2-
Слабая положительная
0.0194
Слабая положительная
0.0016
Слабая отрицательная
-0.0408
Слабая положительная
0.0642
Слабая положительная
0.0454
Слабая положительная
0.0126
Слабая отрицательная
-0.0968
Answer 3-
Слабая отрицательная
-0.0015
Слабая отрицательная
-0.0086
Слабая отрицательная
-0.0466
Слабая отрицательная
-0.0457
Слабая положительная
0.0478
Слабая положительная
0.0754
Слабая отрицательная
-0.0172
Answer 4-
Слабая положительная
0.0408
Слабая положительная
0.0320
Слабая отрицательная
-0.0223
Слабая положительная
0.0187
Слабая положительная
0.0301
Слабая положительная
0.0224
Слабая отрицательная
-0.0965
Answer 5-
Слабая положительная
0.0297
Слабая положительная
0.1339
Слабая положительная
0.0088
Слабая положительная
0.0792
Слабая отрицательная
-0.0007
Слабая отрицательная
-0.0227
Слабая отрицательная
-0.1792
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0035
Слабая положительная
0.0113
Слабая отрицательная
-0.0659
Слабая отрицательная
-0.0085
Слабая положительная
0.0205
Слабая положительная
0.0842
Слабая отрицательная
-0.0303
Answer 7-
Слабая положительная
0.0119
Слабая положительная
0.0427
Слабая отрицательная
-0.0709
Слабая отрицательная
-0.0287
Слабая положительная
0.0477
Слабая положительная
0.0655
Слабая отрицательная
-0.0496
Answer 8-
Слабая положительная
0.0639
Слабая положительная
0.0832
Слабая отрицательная
-0.0292
Слабая положительная
0.0150
Слабая положительная
0.0348
Слабая положительная
0.0132
Слабая отрицательная
-0.1343
Answer 9-
Слабая положительная
0.0681
Слабая положительная
0.1696
Слабая положительная
0.0047
Слабая положительная
0.0669
Слабая отрицательная
-0.0144
Слабая отрицательная
-0.0506
Слабая отрицательная
-0.1780
Answer 10-
Слабая положительная
0.0770
Слабая положительная
0.0736
Слабая отрицательная
-0.0207
Слабая положительная
0.0263
Слабая положительная
0.0315
Слабая отрицательная
-0.0105
Слабая отрицательная
-0.1289
Answer 11-
Слабая положительная
0.0621
Слабая положительная
0.0594
Слабая отрицательная
-0.0051
Слабая положительная
0.0080
Слабая положительная
0.0176
Слабая положительная
0.0238
Слабая отрицательная
-0.1225
Answer 12-
Слабая положительная
0.0424
Слабая положительная
0.1016
Слабая отрицательная
-0.0350
Слабая положительная
0.0354
Слабая положительная
0.0304
Слабая положительная
0.0239
Слабая отрицательная
-0.1526
Answer 13-
Слабая положительная
0.0680
Слабая положительная
0.1023
Слабая отрицательная
-0.0379
Слабая положительная
0.0271
Слабая положительная
0.0404
Слабая положительная
0.0140
Слабая отрицательная
-0.1620
Answer 14-
Слабая положительная
0.0725
Слабая положительная
0.0997
Слабая отрицательная
-0.0033
Слабая отрицательная
-0.0064
Слабая положительная
0.0023
Слабая положительная
0.0114
Слабая отрицательная
-0.1216
Answer 15-
Слабая положительная
0.0549
Слабая положительная
0.1346
Слабая отрицательная
-0.0341
Слабая положительная
0.0170
Слабая отрицательная
-0.0195
Слабая положительная
0.0208
Слабая отрицательная
-0.1180
Answer 16-
Слабая положительная
0.0666
Слабая положительная
0.0287
Слабая отрицательная
-0.0339
Слабая отрицательная
-0.0426
Слабая положительная
0.0647
Слабая положительная
0.0251
Слабая отрицательная
-0.0746


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
Bot
sdtest
1
Привет! Позвольте спросить, Вы уже знакомы со Спиральной Динамикой?