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
0.0508
Слабая положительная
0.0355
Слабая отрицательная
-0.0167
Слабая положительная
0.0937
Слабая положительная
0.0343
Слабая отрицательная
-0.0182
Слабая отрицательная
-0.1547
Answer 2-
Слабая положительная
0.0195
Слабая положительная
0.0014
Слабая отрицательная
-0.0408
Слабая положительная
0.0643
Слабая положительная
0.0458
Слабая положительная
0.0125
Слабая отрицательная
-0.0972
Answer 3-
Слабая отрицательная
-0.0015
Слабая отрицательная
-0.0086
Слабая отрицательная
-0.0466
Слабая отрицательная
-0.0457
Слабая положительная
0.0478
Слабая положительная
0.0753
Слабая отрицательная
-0.0172
Answer 4-
Слабая положительная
0.0408
Слабая положительная
0.0319
Слабая отрицательная
-0.0223
Слабая положительная
0.0188
Слабая положительная
0.0303
Слабая положительная
0.0224
Слабая отрицательная
-0.0966
Answer 5-
Слабая положительная
0.0298
Слабая положительная
0.1336
Слабая положительная
0.0088
Слабая положительная
0.0795
Слабая отрицательная
-1.99E-5
Слабая отрицательная
-0.0229
Слабая отрицательная
-0.1798
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0034
Слабая положительная
0.0110
Слабая отрицательная
-0.0659
Слабая отрицательная
-0.0082
Слабая положительная
0.0211
Слабая положительная
0.0840
Слабая отрицательная
-0.0309
Answer 7-
Слабая положительная
0.0120
Слабая положительная
0.0425
Слабая отрицательная
-0.0709
Слабая отрицательная
-0.0286
Слабая положительная
0.0481
Слабая положительная
0.0654
Слабая отрицательная
-0.0499
Answer 8-
Слабая положительная
0.0640
Слабая положительная
0.0829
Слабая отрицательная
-0.0292
Слабая положительная
0.0153
Слабая положительная
0.0355
Слабая положительная
0.0130
Слабая отрицательная
-0.1349
Answer 9-
Слабая положительная
0.0682
Слабая положительная
0.1692
Слабая положительная
0.0047
Слабая положительная
0.0672
Слабая отрицательная
-0.0136
Слабая отрицательная
-0.0508
Слабая отрицательная
-0.1787
Answer 10-
Слабая положительная
0.0770
Слабая положительная
0.0734
Слабая отрицательная
-0.0207
Слабая положительная
0.0265
Слабая положительная
0.0318
Слабая отрицательная
-0.0106
Слабая отрицательная
-0.1292
Answer 11-
Слабая положительная
0.0622
Слабая положительная
0.0589
Слабая отрицательная
-0.0052
Слабая положительная
0.0085
Слабая положительная
0.0186
Слабая положительная
0.0236
Слабая отрицательная
-0.1234
Answer 12-
Слабая положительная
0.0425
Слабая положительная
0.1011
Слабая отрицательная
-0.0350
Слабая положительная
0.0358
Слабая положительная
0.0313
Слабая положительная
0.0237
Слабая отрицательная
-0.1534
Answer 13-
Слабая положительная
0.0681
Слабая положительная
0.1019
Слабая отрицательная
-0.0379
Слабая положительная
0.0274
Слабая положительная
0.0411
Слабая положительная
0.0139
Слабая отрицательная
-0.1626
Answer 14-
Слабая положительная
0.0726
Слабая положительная
0.0994
Слабая отрицательная
-0.0033
Слабая отрицательная
-0.0062
Слабая положительная
0.0029
Слабая положительная
0.0113
Слабая отрицательная
-0.1222
Answer 15-
Слабая положительная
0.0550
Слабая положительная
0.1342
Слабая отрицательная
-0.0341
Слабая положительная
0.0173
Слабая отрицательная
-0.0187
Слабая положительная
0.0206
Слабая отрицательная
-0.1187
Answer 16-
Слабая положительная
0.0668
Слабая положительная
0.0281
Слабая отрицательная
-0.0339
Слабая отрицательная
-0.0419
Слабая положительная
0.0660
Слабая положительная
0.0248
Слабая отрицательная
-0.0759


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?