Gamification for Overweight prevention and Active Lifestyle (GOAL)
Projectomschrijving
Het Gamification for Overweight prevention and Active Lifestyle (GOAL) project zal richtlijnen opleveren om wetenschappelijk gebaseerde gezondheidscampagnes te kunnen ontwerpen. De focus ligt op de promotie van een actieve levensstijl bij kwetsbare groepen.
Doel
Het raamwerk richt zich op het ondersteunen van zorginstellingen, e-Health dienstverleners en stadsplanners. Deze partijen worstelen momenteel met de theoretische kloof tussendiverse wetenschappelijke disciplines (gedragsverandering, stadsontwerp en game design).
Aanpak
Via een multidisciplinaire samenwerking tussen topwetenschappers uit deze disciplines en met aansluiting van praktijkpartners (inwoners, overheid, zorg en ondernemingen) zal de socio-ecologische aanpak gecombineerd worden met design science. Diverse onderzoeksmethoden, waaronder literatuuronderzoek, focusgroepen, statistiek en machine learning, zullen toegepast worden met ondersteuning van de e-Health platformen GameBus.eu en Selfcare. Dit zal resulteren in een geïntegreerde theorie die ook in de praktijk getoetst wordt.
Verslagen
Eindverslag
Samenvatting van de aanvraag
GOAL aims to develop a multi-dimensional theoretical framework that supports evidence-based overweight prevention via gamified health technologies. The framework targets eHealth service providers and urban infrastructure designers. The project addresses a theoretical gap between the disciplines of health behavior change, smart healthy living environments and health game design. A socio-ecological approach will be combined with design science methods to develop an integrated and validated framework. The work plan consists of two phases: in the first phase, a literature review will be conducted to combine theoretical insights from the three domains. In parallel, focus groups will be organized to elicit input from the target group, deliberately including participants with a varying socio-economic status. In the second phase, the preliminary outcome of the first phase will be evaluated in various experiments which incrementally refine the theory via different configurations of health games. In phase one, we will compute conceptual maps from the knowledge embedded in research papers. In phase two, we will perform analyses not only on data from theory-based survey but also on primitive data from the eHealth tools. Besides statistical tests based on hypotheses we will also use association rule mining and other computational intelligence techniques.