08

veebruar 2026
08.veebruar 2026

Tallinna Ülikool: Teadustöö näitab, et tõhusaks digitaalseks tervisesekkumiseks ei piisa vaid rakenduse loomisest

Foto: Freepik
Loe AI kokkuvõtet

Tallinna Ülikooli doktorant Farhat-ul-Ain töötas välja meetodi, mis integreerib käitumisteaduse süsteemselt terviseäppide disainiprotsessi, et parandada nende tõhusust. Tema loodud digitaalse käitumise muutmise sekkumiste (DHBC) tööriistakomplekt sisaldab teooriapõhiseid juhendeid, inimtüüpide kirjeldusi ja disainimustreid, mis aitavad disaineritel paremini mõista kasutajate käitumist ja rakendada neid teadmisi. Uuringud näitasid, et see meetod toetab disainereid ka ilma otsese koostööta käitumisteadlastega ning aitab luua tõenduspõhiseid ja kasutajakeskseid terviseäppe. Töövahend tugevdab käitumisteaduse ja disaini lõimumist ning soodustab tervisekäitumise muutmist digitaaltehnoloogiate abil.

See kokkuvõte on loodud tehisaru abil. Tulemuses võib esineda ebatäpsusi, seetõttu soovitame lugeda ka täismahus artiklit. Tagasiside: info@goodnews.ee.

Toimiva terviseäpi tegemiseks peavad disainerid mõistma, kuidas inimesed mõtlevad, tunnevad ja käituvad ning mismoodi nende keskkond valikuid mõjutab. Farhat-ul-Ain töötas doktoritöös välja meetodi, mis lõimib käitumisteaduse süsteemselt disainiprotsessi.

Digitaalsed tervisesekkumised, mis aitavad inimestel päriselt omaks võtta tervislikumaid harjumusi, eeldavad enamat kui pelgalt rakenduse või kasutajaliidese loomine. Toimiva terviseäpi tegemiseks peavad disainerid mõistma, kuidas inimesed mõtlevad, tunnevad ja käituvad ning mismoodi nende keskkond valikuid mõjutab.

Toimiva terviseäpi tegemiseks peavad disainerid mõistma, kuidas inimesed mõtlevad, tunnevad ja käituvad ning mismoodi nende keskkond valikuid mõjutab.

Väljakutse peitub selles, et disaineritel on sageli piiratud teadmised käitumise muutmise teooriatest ja praktikast. Neil puuduvad ka sobivad tööriistad ja struktureeritud lähenemisviisid nende teadmiste kogumiseks ja rakendamiseks. Samuti puuduvad juhised, kuidas kasutada käitumismuutuste tehnikaid rakendustes, mille eesmärk on muuta inimeste tervisekäitumist.

Foto: Freepik

Selle probleemi lahendamiseks töötas Tallinna Ülikooli digitehnoloogiate instituudi doktorant Farhat-ul-Ain oma doktoritöös välja meetodi, mis lõimib käitumisteaduse süsteemselt disainiprotsessi, et rakendada tõhusaid käitumismuutuste tehnikaid.

Struktureeritud lähenemisviis disaineritele

Uuringus selgus, et populaarsed interaktsioonidisaini meetodid, nagu vestlused, fookusrühmade uurimine ja tüüpkasutajate väljaselgitamine, ei võimalda teha kindlaks käitumisega seotud vajadusi, takistusi ja motivatsiooni. Sellest lähtudes pakub Farhat-ul-Ain doktoritöös välja digitaalsed käitumise muutmise sekkumised (Digital Behaviour Change Interventions – DHBC) kui tööriistakomplekti.

„DHBC tööriistakomplekt sisaldab praktilisi töövahendeid: teooriapõhiseid kasutajauuringu juhendeid, käitumisele keskendunud inimtüüpide kirjeldusi ja disainimustrite kogumikku käitumismuutuste meetodite rakendamiseks,“ selgitab Farhat-ul-Ain.

DHBC tööriistakomplekt sisaldab praktilisi töövahendeid: teooriapõhiseid kasutajauuringu juhendeid, käitumisele keskendunud inimtüüpide kirjeldusi ja disainimustrite kogumikku käitumismuutuste meetodite rakendamiseks.

Teooriast praktikasse

Mõistmaks, kas DHBC tööriistakomplekt ka toimib, analüüsiti juhtumiuuringuid ja paluti ekspertide hinnanguid tööriistakomplektile – eesmärgiga hinnata DHBC töövahendi võimet aidata disaineritel mõista kasutajate käitumist ning rakendada neid teadmisi disainiprotsessis. Tulemused näitasid, et DHBC tööriistakomplekt aitab disaineritel paremini mõista kasutajate vajadusi ja rakendada neid teadmisi kogu disainiprotsessi vältel, et arendada tõenduspõhiselt toimivaid digitaalseid tervisesekkumisi. Samuti leiti, et välja töötatud meetod toetab ka disainereid, kellel puudub otsene koostöö käitumisteadlastega.

Foto: Freepik

Rakenduslik väärtus

Farhat-ul-Aini teadustöö tulemusel valminud töövahend pakub disaineritele praktilist tuge, tugevdab käitumisteaduse ja disaini lõimumist ning aitab kaasa selliste tervisekäitumise digitehnoloogiate loomisele, mis on tõenduspõhised, kasutajakesksed ja toetavad paremini kasutajate käitumise muutumist.