Tulevan asumisen ennakointi: asiakasymmärryksen lisääminen 55–70-vuotiaiden kohderyhmässä palvelumuotoilun keinoin
Notice bibliographique
Résumé
Kymmenen vuoden päästä yli neljäsosa suomalaisista on yli 65-vuotiaita. Asumisen ennakointiin ja tulevan asumisen haasteisiin havahdutaan kuitenkin usein liian myöhään, silloin kun haasteisiin tarttuminen on jo hankalampaa. Opinnäytetyön toimeksiantajana on Suomen Asumisen Apu ry. Yhdistyksen kaiken toiminnan päämääränä on ikääntyvien itsenäisen asumisen tukeminen. Yhdistys kannustaakin ikääntyviä pohtimaan omaa tulevaa asumistaan hyvissä ajoin, ennen haasteiden ilmaantumista. \n \nOpinnäytetyön tutkimuksen kohderyhmäksi valikoituivat yhdistyksen toiveesta 55–70-vuotiaat Espoossa, Helsingissä ja Vantaalla asuvat henkilöt. Opinnäytetyössä pyrittiin löytämään niitä keskeisiä tekijöitä ja tarpeita, jotka vaikuttavat valitun kohderyhmän asumisen ennakoitiin. Lisäksi tutkittiin, millainen merkitys kohderyhmäläisen omalla motivaatiolla on tulevan asumisen suunnittelussa. \n \nTutkimusmenetelminä käytettiin kyselyä, muotoiluluotaimia ja haastatteluja. Tutkimusaineisto analysoitiin käyttämällä valmiita analysointityökaluja, sekä jäsentelemällä tietoa samankaltaisuuskaavion avulla. Tutkimuksessa esiin nousseet kohderyhmän tarpeet jaoteltiin Maslow’n tarvehierarkiaa mukailleen viiteen eri osioon: fysiologiset tarpeet, turvallisuuden tarpeet, sosiaaliset tarpeet, arvostuksen tarpeet sekä itsensä toteuttamisen tarpeet. Näistä muodostui tulevan asumisen tarvehierarkia. Varsinkin asumisen fyysinen, henkinen ja taloudellinen turvallisuus nousivat tutkimuksessa esiin. Tutkimuksen perusteella luotiin myös motivaatioperustaiset asiakasprofiilit: kieltäjä, innostettava, pohdiskelija ja aktiivinen. Asiakasprofiilit luotiin nelikentälle kyvykkyyden ja muutoshalukkuuden mukaan. Korkea kyvykkyys ja muutoshalukkuus luovat parhaat edellytykset tulevan asumisen suunnitteluun (asiakasprofiilissa aktiivinen). Haasteellisin asiakasryhmä tulevan asumisen suunnittelun suhteen on matala kyvykkyys yhdistettynä matalaan muutoshalukkuuteen (asiakasprofiilissa kieltäjä). Kaksi muuta profiilia, innostettava ja pohdiskelija, ovat oikealla sisällöllä ja tuella mahdollista saada mukaan tulevan asumisen suunnitteluun. \n \nOpinnäytetyössä kerättiin asiakasymmärrystä yhdistykselle, jotta se voi suunnitella parempia palveluita valitsemalleen kohderyhmälle. Opinnäytetyön toimeksiantaja voi hyödyntää opinnäytetyön tuloksia nykyisten palveluiden kehittämisessä, tai mahdollisten uusien palveluiden luomisessa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».