Project

Digitaal welzijn in een cultuur waarin iedereen altijd en overal verbonden is: De ontwikkeling van een dynamisch trajectmodel

Acroniem
DISCONNECT
Code
41C09121
Looptijd
01-06-2021 → 31-05-2026
Financiering
Europese middelen: kaderprogramma
Principal investigator
Onderzoeksdisciplines
  • Humanities
    • Digital media
  • Social sciences
    • Work and organisational psychology
    • Statistics and data analysis
    • Communication sciences not elsewhere classified
Trefwoorden
digitaal welzijn digitale media welzijn burnout depressie stress interventies experience sampling machine learning digitale etnografie logdata
Overige informatie
 
Projectomschrijving

Moderne communicatie- en informatietechnologieën zoals smartphones, laptops en slimme horloges vergroten onze autonomie: Ze stellen ons in staat om toegang te krijgen tot inhouden, contactpersonen en diensten, los van tijd- en plaatsbeperkingen. Paradoxaal genoeg, echter, bedreigt deze voortdurende verbondenheid diezelfde autonomie: Het verslavende design van digitale technologieën lokt onze aandacht weg van onze primaire activiteiten, en in onze hedendaagse digitale samenleving worden we geconfronteert met toenemende druk om altijd en overal online te zijn. Deze mobiele connectiviteitsparadox vormt een dringende uitdaging: Hoe kunnen we digitale connectiviteit en disconnectie beter met elkaar in balans brengen, zodat we meer digitaal welzijn ervaren? Het huidige wetenschappelijke onderzoek heeft nog geen antwoord op deze vraag. Dat komt onder andere omdat onvoldoende rekening wordt gehouden met de dynamische aard van digitaal welzijn, alsook met de interactie tussen psychologische, technologische en sociale factoren. Dit onderzoeksproject overkomt deze tekortkomingen door en dynamisch trajectmodel van digitaal welzijn te ontwikkelen. Het model wordt getoetst door middel van een multi-methodische en multiparadigmatische benadering waarbij traditionale databronnen worden geïntegreerd met gedragsdata verzameld via het loggen van toestelgebruik, en dynamische data over gebruikers hun momentane ervaringen en contexts verzameld via mobile experience sampling. Data worden geanalyseerd met innovatieve digitale etnografische en machine learning methoden. De empirische toets van het dynamisch trajectmodel van digitaal welzijn geeft inzicht in (1) hoe individuen digitaal welzijn begrijpen en beoefenen, (2) welke constellaties van persoons-, toestel- en contextspecifieke factoren trajecten vormen die tot korte termijnveranderingen kunnen leiden in digitaal welzijn, alsook tot lange termijn veranderingen in indicatoren van algemeen welzijn, zoals burnout of depressie, en (3) welke impact digitale welzijnsinterventies hebben op digitaal welzijn. Gewapend met deze inzichten, kunnen belanghebbenden zoals gebruikers, technologieontwikkelaars en beleidsmakers stappen zetten om digitaal welzijn te vergroten. n in inspanningen om digitaal welzijn te verbeteren.

 
 
 
Disclaimer
Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or the European Research Council Executive Agency (ERCEA). Neither the European Union nor the authority can be held responsible for them.