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BILDa Lab (Bielefeld Intensive Longitudinal Data Lab)
Im BILDa Lab untersuchen wir die dynamischen Beziehungen zwischen Erlebens-, Verhaltens-, biophysiologischen und situativen Faktoren in ökologischen Umgebungen des Alltags von Menschen. Hierbei fokussieren wir uns auf ambulante Untersuchungen mit der Experience Sampling Methode bzw. dem Ecological Ambulatory Assessment zur Erfassung von Fragebögen und zur sensorischen Messung von körperlicher Aktivität und Schlaf (Bewegungsmessung), Herzaktivität (Elektrokardiographie) oder Umgebungslicht. In unserer Forschung konzentrieren wir uns hauptsächlich auf intraindividuelle Prozesse, die sich im Laufe der Zeit entfalten.
Forschungsthemen
- Körperliche Aktivität, Regulierung des autonomen Nervensystems und psychische Gesundheit
Körperliche Aktivität, insbesondere Sport, wird mit einer Verbesserung des affektiven Wohlbefindens in Verbindung gebracht. Wir interessieren uns für die Frage, wie Interventionen zur körperlichen Betätigung gestaltet sein müssen, damit sie im Alltag anwendbar sind und möglichst effektiv zu einer nachhaltigen Verbesserung des affektiven Wohlbefindens und der psychischen Gesundheit beitragen. Wir untersuchen auch, wie die Beziehung zwischen körperlicher Aktivität und affektivem Wohlbefinden mit der Regulierung des autonomen Nervensystems zusammenhängt.
- Schlafgesundheit
Schlaf ist eine wesentliche Komponente für ein gesundes Leben, auch für die psychische Gesundheit. Außerhalb des Labors untersuchen wir, wie mentale und Lifestyle-Faktoren mit dem Schlaf der Menschen in ihrem Alltag zusammenhängen und wie die Schlafgesundheit verbessert werden kann.
- Selbstbeherrschung und Wohlbefinden im realen Leben
Selbstkontrolle spielt in vielen Bereichen des Lebens eine Rolle - etwa beim Lernen, beim Gesundheitsverhalten oder in zwischenmenschlichen Beziehungen. Wir untersuchen, wie verschiedene Selbstkontrollprozesse mit dem Erreichen von Zielen und dem psychologischen Wohlbefinden im täglichen Leben zusammenhängen.
- Analyse intensiver Längsschnittdaten
Intensive Längsschnittdaten werden typischerweise mit Mehrebenenmodellen, Netzwerkanalysen oder Mehrebenen-Strukturgleichungsmodellen mit autoregressiven Effekten (z. B. dynamische Strukturgleichungsmodellierung) analysiert. Dabei ist uns die Trennung von intra- und interindividuellen Effekten besonders wichtig. Wir konzentrieren uns auf drei Hauptaspekte: (1) die Untersuchung von Zustands- und Eigenschaftskomponenten unter Verwendung von Modellen der revidierten Latent-State-Trait-Theorie für intensive Längsschnittdaten, (2) die Bewertung statistischer Eigenschaften für solche Modelle einschließlich der Entwicklung neuartiger Anpassungsindizes und (3) die Analyse kausaler Effekte von (ökologischen) Interventionen auf Zustands-, Eigenschafts- und Variabilitätsparameter. Unser Ziel ist es, bestehende Methoden weiterzuentwickeln, um neue Möglichkeiten in der Analyse intensiver Längsschnittdaten zu schaffen.
Dienstleistungen
- Beratung für die Durchführung von Studien mittels ambulanter Messungen (Ambulatory Assessment)
- Beratung für die Datenanalyse von intensiven Längsschnittdaten
Lab Equipment
- Activinsights GeneActiv Bewegungssensoren
- Actigraph wGT3X-BT Bewegungssensoren
- Polar H10 Herzfrequenzsensoren
- Movisens ecgMove4 Bewegungssensoren mit integrierter Elektrokardiographie
- Movisens lightMove4 Bewegungssensoren mit integrierten Lichtsensoren
- Lab Smartphones mit Android Betriebssystem
Publikationen
Hachenberger, J., Mayer, A., Kerkhoff, D., Eyssel, F., Fries, S., Lonsdorf, T. B., Zech, H. G., Deserno, L., & Lemola, S. (2023). Reliability, occasion specificity, and validity of the Stroop and Go/No-Go tasks in the ecological momentary assessment context [Preprint]. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/g6qku
Hachenberger, J., Teuber, Z., Li, Y.-M., Abkai, L., Wild, E., & Lemola, S. (2023). Investigating associations between physical activity, stress experience, and affective wellbeing during an examination period using experience sampling and accelerometry. Scientific Reports, 13(1), 8808. https://doi.org/10.1038/s41598-023-35987-8
Hachenberger, J., Li, Y.-M., Siniatchkin, M., Hermenau, K., Ludyga, S., & Lemola, S. (2023). Heart Rate Variability’s Association with Positive and Negative Affect in Daily Life: An Experience Sampling Study with Continuous Daytime Electrocardiography over Seven Days. Sensors, 23(2), 966. https://doi.org/10.3390/s23020966
Li, Y.-M., Hachenberger, J., & Lemola, S. (2022). The Role of the Context of Physical Activity for Its Association with Affective Well-Being: An Experience Sampling Study in Young Adults. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(17), 10468. https://doi.org/10.3390/ijerph191710468
Hachenberger, J., Li, Y., & Lemola, S. (2023). Physical activity, sleep and affective wellbeing on the following day: An experience sampling study. Journal of Sleep Research, 32(2), e13723. https://doi.org/10.1111/jsr.13723
Li, Y.-M., Konstabel, K., Mõttus, R., & Lemola, S. (2022). Temporal associations between objectively measured physical activity and depressive symptoms: An experience sampling study. Frontiers in Psychiatry, 13, 920580. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.920580