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 = 0.0318
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0318
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
0.0524
Слабая положительная
0.0258
Слабая отрицательная
-0.0180
Слабая положительная
0.0949
Слабая положительная
0.0355
Слабая отрицательная
-0.0146
Слабая отрицательная
-0.1537
Answer 2-
Слабая положительная
0.0175
Слабая отрицательная
-0.0058
Слабая отрицательная
-0.0387
Слабая положительная
0.0669
Слабая положительная
0.0494
Слабая положительная
0.0116
Слабая отрицательная
-0.0969
Answer 3-
Слабая отрицательная
-0.0035
Слабая отрицательная
-0.0091
Слабая отрицательная
-0.0441
Слабая отрицательная
-0.0435
Слабая положительная
0.0477
Слабая положительная
0.0747
Слабая отрицательная
-0.0199
Answer 4-
Слабая положительная
0.0412
Слабая положительная
0.0255
Слабая отрицательная
-0.0229
Слабая положительная
0.0192
Слабая положительная
0.0353
Слабая положительная
0.0246
Слабая отрицательная
-0.0990
Answer 5-
Слабая положительная
0.0227
Слабая положительная
0.1271
Слабая положительная
0.0109
Слабая положительная
0.0770
Слабая отрицательная
-0.0005
Слабая отрицательная
-0.0175
Слабая отрицательная
-0.1774
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0055
Слабая положительная
0.0042
Слабая отрицательная
-0.0622
Слабая отрицательная
-0.0080
Слабая положительная
0.0249
Слабая положительная
0.0863
Слабая отрицательная
-0.0354
Answer 7-
Слабая положительная
0.0084
Слабая положительная
0.0331
Слабая отрицательная
-0.0656
Слабая отрицательная
-0.0297
Слабая положительная
0.0523
Слабая положительная
0.0696
Слабая отрицательная
-0.0522
Answer 8-
Слабая положительная
0.0629
Слабая положительная
0.0710
Слабая отрицательная
-0.0267
Слабая положительная
0.0130
Слабая положительная
0.0379
Слабая положительная
0.0184
Слабая отрицательная
-0.1339
Answer 9-
Слабая положительная
0.0711
Слабая положительная
0.1602
Слабая положительная
0.0072
Слабая положительная
0.0643
Слабая отрицательная
-0.0106
Слабая отрицательная
-0.0484
Слабая отрицательная
-0.1819
Answer 10-
Слабая положительная
0.0740
Слабая положительная
0.0656
Слабая отрицательная
-0.0150
Слабая положительная
0.0292
Слабая положительная
0.0321
Слабая отрицательная
-0.0123
Слабая отрицательная
-0.1359
Answer 11-
Слабая положительная
0.0629
Слабая положительная
0.0524
Слабая отрицательная
-0.0098
Слабая положительная
0.0104
Слабая положительная
0.0253
Слабая положительная
0.0247
Слабая отрицательная
-0.1270
Answer 12-
Слабая положительная
0.0433
Слабая положительная
0.0921
Слабая отрицательная
-0.0338
Слабая положительная
0.0335
Слабая положительная
0.0331
Слабая положительная
0.0257
Слабая отрицательная
-0.1540
Answer 13-
Слабая положительная
0.0687
Слабая положительная
0.0957
Слабая отрицательная
-0.0396
Слабая положительная
0.0304
Слабая положительная
0.0408
Слабая положительная
0.0151
Слабая отрицательная
-0.1630
Answer 14-
Слабая положительная
0.0781
Слабая положительная
0.0884
Слабая отрицательная
-0.0003
Слабая отрицательная
-0.0096
Слабая положительная
0.0050
Слабая положительная
0.0138
Слабая отрицательная
-0.1228
Answer 15-
Слабая положительная
0.0539
Слабая положительная
0.1269
Слабая отрицательная
-0.0339
Слабая положительная
0.0148
Слабая отрицательная
-0.0172
Слабая положительная
0.0237
Слабая отрицательная
-0.1160
Answer 16-
Слабая положительная
0.0690
Слабая положительная
0.0248
Слабая отрицательная
-0.0372
Слабая отрицательная
-0.0385
Слабая положительная
0.0703
Слабая положительная
0.0205
Слабая отрицательная
-0.0792


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?