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노년에 대한 부정적인 고정관념을 줄이기 위한 소셜 미디어를 통한 긍정적 교육

2024년 8월 23일 업데이트: Elena de la Fuente, Universidad de Zaragoza

노년에 대한 부정적인 고정관념을 줄이기 위한 소셜미디어를 통한 긍정적 교육: 준실험적 연구

소개 및 목표: 부정적인 고정관념을 완화하는 데 있어 소셜 미디어 채널을 통해 전파되는 노화에 관한 긍정적인 심리 교육의 효과를 평가합니다. 또한, 우리는 다양한 사회인구학적 변수와 노인에 대한 부정적인 고정관념의 확산 사이의 잠재적 연관성을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

방법: 이 준실험 연구에는 7일간의 중재를 받은 피험자로 구성된 실험 그룹이 참여했습니다. 이 연구는 개입 전후에 노화에 대한 부정적인 고정관념의 변화를 평가하는 것을 목표로 했습니다. 개입은 소셜 미디어 계정에 노화에 대한 긍정적인 메시지를 매일 게시하는 것으로 구성되었습니다. 두 가지 설문지가 사용되었습니다. 하나는 사회인구학적 변수를 수집하는 설문지이고 다른 하나는 노화에 대한 부정적인 고정관념을 평가하기 위한 설문지입니다. 소셜 미디어를 통한 눈덩이 샘플링이 사용되었으며, 109명의 피험자가 연구를 완료했습니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

이는 눈덩이 샘플링을 사용하여 참가자를 모집하는 준실험적 전향적 연구였습니다. 이 연구는 두 저자의 인스타그램 계정을 통해 공개되었으며 팔로어 수가 100,000명이 넘었습니다. 초기 참가자 250명 중 109명이 연구를 완료했습니다. 포함 기준은 다음과 같습니다:

  1. 18세 이상입니다.
  2. 노년기에 대한 부정적인 고정관념 설문지(CENVE)의 PRE 및 POST 설문지에 모두 참여합니다.
  3. 3일 이상 개입 관련 인스타그램 게시물을 팔로우합니다.

악기:

이 연구의 평가 도구에는 사전 및 사후 평가를 위해 설계된 두 개의 온라인 Google Forms 설문지(보충 자료 참조)가 포함되었습니다. 사전 평가 설문지는 사회인구학적 데이터에 대한 16개 항목과 노년층에 대한 부정적인 고정관념(CENVE)의 15개 항목으로 구성됩니다(Blanca et al., 2005). 이 도구는 1~4(1 = 매우 동의하지 않음, 2 = 다소 동의하지 않음, 3 = 다소 동의함, 4 = 매우 동의함) 범위의 Likert 유형 응답 척도를 사용하여 노년층에 대한 개인의 고정관념을 평가합니다. 총점과 건강 차원, 사회적 동기 차원, 성격/성격 차원의 세 가지 차원을 제공합니다. 본 설문지의 최고점수는 60점(노년에 대한 부정적 고정관념이 높음)이고, 최소점은 15점(노년에 대한 고정관념이 낮음)이다.

절차:

초기 및 최종 설문지 단계, 즉 7일간의 게시물 읽기 개입 기간 전후에 설문지 CENVE를 실시하였다. 또한 중재 후 평가에는 참가자가 중재를 수행한 빈도(0-2, 3-4 및 5-7일)에 대한 데이터를 수집하는 새로운 질문이 포함되었습니다.

개입 개입은 본 연구를 위해 특별히 제작된 인스타그램 계정(@laetapaplateada)에 게시된 노화에 대한 매일 긍정적인 메시지로 구성되었으며 일주일에 걸쳐 수행되었습니다. 그 예로는 "나이가 들수록 의사결정 능력이 향상됩니다", "나이가 들수록 감정 조절이 향상됩니다"(David, 2017)가 있습니다. 이 게시물에는 해당 작성자의 참고 자료가 함께 제공되었습니다.

통계 분석:

개입 전후의 CENVE 척도에 대한 각 피험자의 총점을 비교하기 위해 대응표본 t-검정을 실시했습니다. 특정 사회인구학적 변수가 노년에 대한 부정적인 고정관념과 연관되어 있는지 확인하기 위해 각 연구그룹의 PRE 설문지에서 얻은 점수를 기술 통계 및 가설 검정을 사용하여 분석했습니다. 이 분석은 스튜던트 t-검정(범주가 2개 있는 변수) 또는 ANOVA(범주가 2개 이상인 변수)를 사용하여 수행되었습니다. '성별' 변수에 대한 분석은 남성 참여도가 낮아 생략하였다.

또한 다양한 인구통계학적 변수가 노인에 대한 부정적 고정관념의 전후 차이와 연관되어 있는지 알아보기 위해 설문지에서 수집된 사회인구학적 변수인 성별, 연령, 결혼상태, 장소 각각에 대해 반복측정ANOVA를 수행하였다. 거주지, 동거인, 종교, 교육 수준, 직업, 노인과의 접촉 빈도, 노인과의 접촉 지역, 노인과의 동거, 조부모와의 관계, 그 관계의 중요성 수준, 조부모의 상실에 대한 지식 능력(신체적/정신적), 인스타그램에서 중재 게시물을 보는 빈도 등

모든 테스트는 통계 소프트웨어 Jamovi 2.3.21을 사용하여 분석되었습니다. 노년에 대한 부정적인 고정관념을 평가하기 위한 데이터는 2023년 2월과 3월에 수집되었습니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

109

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 스페인
    • Zarazgoza
      • Zaragoza, Zarazgoza, 스페인, 50009
        • Universidad de Zaragoza

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

18세 이상 참가자 109명.

설명

포함 기준:

  1. 18세 이상입니다.
  2. 노년기에 대한 부정적인 고정관념 설문지(CENVE)의 PRE 및 POST 설문지에 모두 참여합니다.
  3. 3일 이상 개입 관련 인스타그램 게시물을 팔로우합니다.

제외 기준:

  1. 18세 미만입니다.
  2. 설문지 1개만 참여
  3. 3일 이내 개입 관련 인스타그램 게시물을 팔로우합니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
소셜 네트워크에서 긍정적인 메시지를 확인하고 CENVE 설문지를 사용한 후속 분석을 통해 노인에 대한 부정적인 고정관념을 줄입니다.
기간: 7일
우리는 이 연구를 위해 사전 및 사후 평가를 위해 설계된 두 개의 Google Forms 설문지를 사용합니다. 두 개의 섹션이 있습니다: 사회인구학적 데이터 노년기에 대한 부정적인 고정관념 설문지(CENVE). 중재 후 평가에는 참가자가 중재를 따른 빈도에 대한 새로운 질문이 포함되었습니다. 개입은 인스타그램 계정에 매일 게시되는 노화에 대한 긍정적인 메시지로 구성되었습니다. 본 연구의 일차 목적은 소셜 미디어를 통해 전파되는 노화에 대한 긍정적인 교육이 노인에 대한 부정적인 고정관념을 줄일 수 있는지 분석하는 것이었습니다. 우리는 중재에 대한 참가자의 참여에 대한 데이터를 수집하고 참가자의 CENVE 점수가 중재 전보다 낮은지 측정했습니다.
7일

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Universidad de Zaragoza

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2022년 10월 22일

기본 완료 (실제)

2023년 5월 15일

연구 완료 (실제)

2023년 5월 15일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 8월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 8월 23일

처음 게시됨 (실제)

2024년 8월 27일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 8월 27일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 8월 23일

마지막으로 확인됨

2024년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • U1111-1311-9233

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

IPD 계획 설명

본 연구 결과를 뒷받침하는 데 사용된 데이터는 요청 시 해당 작성자에게 제공됩니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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