Op deze pagina
2024-2025
- Een software pakket voor het simuleren van virusverspreiding
- Overzicht van databronnen over gedragseffecten van maatregelen tijdens de COVID-19 pandemie
- Database van artikelen over de impact van gedragsinterventies tijdens de coronapandemie
- Handreiking AI tool ASReview voor gedragswetenschappelijk literatuuronderzoek
- Pandemische paraatheid gedragsvragenlijst en gebruikershandleiding
- Codeerschema persconferenties tijdens de coronapandemie
2020-2023
Een software pakket voor het simuleren van virusverspreiding
| Omschrijving | Een software pakket waarmee gebruikers virusverspreiding kunnen simuleren in uiteenlopende omgevingen, zoals supermarkten, treinstations en musea. |
| Doel | Dit pakket vergemakkelijkt het gebruik van bestaande wiskundige modellen die beschrijven hoe mensen zich in een ruimte bewegen en hoe virussen zich via interactie met deze omgeving kunnen verspreiden. Het stelt gebruikers daarnaast in staat om via simulaties het effect van interventies op menselijk gedrag en virusverspreiding in silico te onderzoeken. |
| Gebruiker | Onderzoekers en beleidsprofessionals |
| Praktische toepassing | Via dit pakket kan de gebruiker een eigen virtuele omgeving creëren waarin zogeheten 'agents' vrij rondlopen en met elkaar interageren. Tegelijkertijd wordt berekend in welke mate een besmettelijke agent een virus verspreidt binnen deze omgeving. Zo kan men bijvoorbeeld onderzoeken in welke mate het dragen van mondmaskers en/of het houden van fysieke afstand de verspreiding van een virus limiteert. Deze simulaties bieden een kosteneffectieve manier om interventies te testen voordat ze op grote schaal worden uitgerold. |
| Onderbouwing | De modellen waarop dit pakket steunt zijn wetenschappelijk getoetst of bevinden zich in een gevorderd stadium van wetenschappelijk toetsen. |
| Titel en verwijzing | An R package around viral disease spread |
| Gepubliceerd door | Universiteit van Amsterdam (2025). Auteurs: Andrew Heathcote, Tessa Blanken, Niels Vanhasbroeck, Charlotte Tanis, Denny Borsboom en Dora Matzke. |
| Meer informatie | Achterliggend wetenschappelijk artikel |
Overzicht van databronnen over gedragseffecten van maatregelen tijdens de COVID-19 pandemie
| Omschrijving | De resultaten en zoekstrategie van internationaal onderzoek naar databronnen over de gedragseffecten van publieke maatregelen en interventies tijdens de COVID-19 pandemie. |
| Doel | De databronnen kunnen gebruikt worden voor onderzoek naar de effecten van maatregelen en gedragsinterventies op het gedrag van mensen tijdens de COVID-19 pandemie. |
| Gebruiker | Onderzoekers |
| Praktische toepassing | De databronnen kunnen gebruikt worden voor eigen onderzoek. Daarbij gaat het enerzijds om de zoekstrategie en een overzicht en achtergronden van 159 internationale bronnen die van 2020-2023 zijn gebruikt om effecten van de publieke maatregelen en interventies op gedrag te onderzoeken, zoals mobiliteit, het houden van afstand en opvolgen van andere gedragsmaatregelen. Anderzijds is er een overzicht met informatie over de kwaliteit van 131 bronnen. Ter toelichting op de overzichten is een leeswijzer bijgesloten. |
| Onderbouwing | De overzichten zijn tot stand gekomen door een systematisch zoektocht op internet in zowel academische als niet-academische bronnen in landen als West-Europa, Noord-Amerika en (delen van) Azië. Zie de zoekstrategie voor meer achtergronden over het onderzoek. |
| Titel en verwijzing | International datasets behavior effects COVID-19 |
| Gepubliceerd door | Universiteit Utrecht (2025). Auteurs: Peter Lugtig, Moretti Angelo, Katharina Meitinger, Florian Metwaly, Merlin Urbanski en Su Li. |
| Meer informatie | Ook in deze toolkit: Beleidsadvies voor toekomstige data-infrastructuur gedrag en pandemieën en Database van artikelen over de impact van gedragsinterventies tijdens de coronapandemie. |
Database van artikelen over de impact van gedragsinterventies tijdens de coronapandemie
| Omschrijving | Een database van 7616 peer-reviewed wetenschappelijke artikelen gericht op de impact van verschillende gedragsinterventies op COVID-19-gevallen, -sterfte en -overdrachtssnelheid, met een kwaliteitsanalyse op 270 artikelen uit deze database. |
| Doel | De artikelen kunnen gebruikt worden voor onderzoek gericht op gedragsinterventies bij COVID-19 of andere infectieziekten. |
| Gebruiker | Wetenschappers die (gedrags)interventies bij COVID-19 of andere infectieziekten bestuderen. |
| Doelgroep | Algehele bevolking |
| Praktische toepassing | De databases kunnen gebruikt worden voor eigen onderzoek naar gedragsinterventies bij COVID-19 en andere infectieziekten. De eerste database bevat beschrijvende informatie van 7616 artikelen, zoals titel, abstract, auteurs, tijdschrift en jaartal. De tweede database bevat sociaaldemografische kenmerken en een kwaliteitsanalyse van 270 artikelen. Tekstvelden zijn leesbaar na downloaden van de databases. |
| Onderbouwing | Er is een systematische review uitgevoerd in zeven databases, waarbij de PRISMA (Piloting responsible research and innovation in industry)-richtlijnen uit 2020 zijn gevolgd. Engelstalige peer-reviewed studies van begin 2000 tot en met 2022 zijn geïncludeerd. Bij de 270 meest relevante artikelen is een risk-of-bias kwaliteitsanalyse gedaan volgens de ROBINS-I richtlijnen. Een gedetailleerde beschrijving van de methode is gepubliceerd in een wetenschappelijk artikel (Gebretekle & Albers, 2025). |
| Titel en verwijzing |
|
| Gepubliceerd door | Rijksuniversiteit Groningen (2024). Auteurs: Tsega Gebretekle en Casper Albers |
| Meer informatie | Wetenschappelijk artikel ‘Modelling the impact of behavioural interventions during pandemics: A systematic review’ met resultaten van de systematische review. |
Handreiking AI tool ASReview voor gedragswetenschappelijk literatuuronderzoek
| Omschrijving | Handreiking voor het gebruik van Automatic Systematic (AS)Review, een open source Artificial Intelligence (AI) tool, die het screeningsproces van gedragswetenschappelijk literatuuronderzoek efficiënter maakt. |
| Doel | Gedragswetenschappelijke onderzoekers op weg helpen met ASReview, zodat zij sneller de literatuur in kaart kunnen brengen tijdens een crisis. |
| Gebruiker | Onderzoekers |
| Praktische toepassing | ASReview gebruikt active learning om het screeningproces van artikelen efficiënter te maken. Active learning is een iteratief proces waarbij de tool continu nieuwe abstracts en titels van artikelen beoordeelt en rangschikt op relevantie. ASReview baseert deze relevantie op de feedback van de beoordelaar. De onderzoeker beoordeelt vervolgens de suggesties van ASReview. Relevante artikelen bij het screeningsproces worden zo eerder geïdentificeerd waardoor minder artikelen hoeven te worden gescreend. |
| Onderbouwing | ASReview is ontwikkeld door de Universiteit Utrecht. Het RIVM heeft de tool toegepast en getest op gedragswetenschappelijk literatuuronderzoek, door de resultaten van ASReview te vergelijken met de resultaten van handmatig gescreende datasets. Zie de website van ASReview voor uitgebreidere instructies, achtergronden en het downloaden van de software. |
| Titel en verwijzing | Gedragswetenschappelijk onderzoek met ASReview |
| Gepubliceerd door | RIVM, 2025. Auteurs: Robin Wuyts en Anne Buitenhuis |
| Meer informatie | Nieuwsbericht ASReview Universiteit Utrecht. |
Pandemische paraatheid gedragsvragenlijst en gebruikershandleiding
| Omschrijving | Een vragenlijst met bijbehorende handleiding, gericht op (de achtergronden van) het gedrag en de gezondheid van burgers in het kader van pandemische paraatheid. |
| Doel | De vragenlijst met handleiding kan worden gebruikt voor onderzoek gericht op het bieden van inzicht in (de achtergronden van) het gedrag en de gezondheid van burgers in zowel een koude fase als tijdens een pandemie of andere infectieziektenuitbraak of crisis. |
| Gebruiker | Onderzoekers (nationaal en internationaal) |
| Doelgroep | Algehele (Nederlandse) bevolking |
| Praktische toepassing | De vragenlijst of onderdelen daarvan zijn te gebruiken voor onderzoek ter ondersteuning van beleid in zowel een koude fase als tijdens een pandemie, infectieziektenuitbraak of andere crisis. De handleiding biedt een theoretische onderbouwing voor de vragenlijst. De vragenlijst bevat een basis-set met vragen en zal in de toekomst worden uitgebreid met aanvullende modules, zoals vragen over verschillende besmettingsroutes. Er is zowel een Nederlandstalige als Engelstalige versie van de vragenlijst beschikbaar. De handleiding is Engelstalig. |
| Onderbouwing | De vragenlijst is gebaseerd op internationale gevalideerde vragenlijsten, tools en literatuur. De vragenlijst wordt getest in vier verschillende landen. In 2026 verschijnt een rapport met de resultaten daarvan. |
| Titel en verwijzing | Pandemic Preparedness Behaviour Survey and User Guide |
| Gepubliceerd door | RIVM, 2025. Auteurs: Floor Kroese, Jet Sanders, Mart van Dijk, Roos Dekker & Saskia Euser |
| Meer informatie | Kennisnotitie resultaten vragenlijst 2024 en Wetenschappelijk artikel met validatiestudie. Ook in deze toolkit: Vragenlijsten COVID-19 gedragsonderzoek RIVM. |
Codeerschema persconferenties tijdens de coronapandemie
| Omschrijving | Codeerschema voor een gedragswetenschappelijke analyse van de teksten van persconferenties. |
| Doel | Het codeerschema kan gebruikt worden om persconferenties bij toekomstige pandemieën of andere crisissen te analyseren. |
| Gebruiker | Onderzoekers |
| Praktische toepassing | Het codeerschema geeft concrete handvaten, instructies en voorbeelden voor het systematisch coderen van teksten van persconferenties. |
| Onderbouwing | Het codeerschema is gebaseerd op drie gedragswetenschappelijke theoretische kaders: procedurele rechtvaardigheid, communicatieframes, en gedragsveranderingstechnieken (Behaviour Change Techniques; BCTs). Voor het coderen van de BCTs is het codeerschema ‘Behaviour Change Technique Ontology’ gebruikt. In dit codeerschema worden alleen de hoofdcodes met voorbeelden getoond; er is gecodeerd tot vijf niveaus van verdere specificering. Het volledige codeerschema is hier te vinden. Zie ook: Marques et al, 2023. |
| Titel en verwijzing | Codeerschema persconferenties. |
| Gepubliceerd door | RIVM, 2024. Auteurs: Marijn Stok, Carlijn Bussemakers, Frank Gootjes, Adriana Solovei, Nicole Stappers, Floor Kroese, Marijn de Bruin. |
| Meer informatie | Het codeerschema is gebruikt voor het rapport ‘Gedragswetenschappelijke analyse persconferenties tijdens de coronapandemie’. Ook in deze toolkit: Matrix communicatiemethoden voor het ondersteunen van gedrag, Stappenplan overheidscommunicatie en interventies. |
Vragenlijsten COVID-19 gedragsonderzoek RIVM
| Omschrijving | Een meetinstrument dat is opgesteld en gebruikt door de RIVM Gedragsunit voor gedragsonderzoek tijdens de COVID-19-pandemie. |
| Doel | Deze vragenlijsten kunnen worden gebruikt om inzicht te genereren in (de achtergronden van) het gedrag van burgers tijdens een pandemie, hoe het fysiek, mentaal en sociaal met hen ging, hoe burgers aankeken tegen de gedragsmaatregelen en het vertrouwen van burgers in het overheidsbeleid. |
| Gebruiker | Onderzoekers |
| Doelgroep | Deze vragenlijst kan worden gebruikt om gedrag, welzijn en vertrouwen van de Nederlandse bevolking vanaf 16 jaar te onderzoeken. |
| Praktische toepassing | De vragenlijsten zijn te gebruiken als achtergrond en onderbouwing van bestaand onderzoek en ter inspiratie voor toekomstig onderzoek. |
| Onderbouwing | Zie hiervoor de verantwoording van het cohort vragenlijstonderzoek. Daarnaast blijkt uit validatieonderzoek dat trends in zelf-gerapporteerd gedrag zoals gemeten met deze vragenlijst sterk overeen kwamen met objectieve metingen zoals google mobility data. Ook was er direct een verandering in zelf-gerapporteerd gedrag te zien bij beleidswijzigingen (responsiviteit) en had de vragenlijst een adequate test-hertest betrouwbaarheid (Bussemakers et al., 2022). |
| Titel en verwijzing | Vragenlijsten COVID-19 gedragsonderzoek |
| Gepubliceerd door | RIVM, 2022 |
| Meer informatie | Tijdens de pandemie zijn de resultaten van het COVID-19 gedragsonderzoek gebruikt voor advisering van beleid en communicatie. De ruwe onderzoeksdata en syntaxen zijn niet openbaar beschikbaar. Neem hiervoor contact op met de RIVM Gedragsunit: gedrag.en.gezondheid@rivm.nl. |
Theoretisch kader preventiegedrag Gedragsunit RIVM
| Omschrijving | Kader Preventiegedrag: conceptueel model voor het starten en volhouden van gedrag. |
| Doel | Het kader voor preventiegedrag kan worden gebruikt voor het begrijpen van de achtergronden van het starten en volhouden van preventiegedrag. |
| Gebruiker | Onderzoekers en professionals in beleid, praktijk en communicatie. |
| Doelgroep | Algemene bevolking |
| Praktische toepassing | Het theoretisch kader kan gebruikt worden als startpunt bij het beschrijven van de achtergronden van preventief gedrag. Daarbij wordt onderscheid gemaakt in 1) factoren die meespelen bij de acute fase van een crisis, waarbij nieuw gedrag in gang wordt gezet en 2) de fase van het volhouden van gedrag. |
| Onderbouwing | Literatuuronderzoek van psychologische modellen en theorieën ligt ten grondslag aan het kader voor Preventiegedrag. Het Health Belief Model is gebruikt als startpunt voor het beschrijven van de factoren die mensen in eerste instantie kunnen aanzetten tot preventief gedrag. |
| Titel en verwijzing | Basisdocument preventiegedrag en welzijn |
| Gepubliceerd door | RIVM, 2020. Auteurs: Marijn de Bruin, Djoeke van Dale, Robbert Sanderman en Gerjo Kok. |
| Meer informatie | Ook in deze toolkit: Gedrag ondersteunen met Communicatie, Controle of Context: het 3C-model |