Informationen für Forschende und Interessierte

 

Hier finden Sie Publikationen und Informationen für Forschende und Interessierte:

 

Über das Digitale Mental Health Panel

(veröffentlicht: 16.11.2025)

Das Digitale Mental Health Panel untersucht psychische Gesundheit umfassend und ermöglicht die schnelle Umsetzung von Erkenntnissen in Prävention, Therapie und Politik. 

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Projekt-/Studienumsetzung mit dem Digitalen Mental Health Panel

(veröffentlicht: 16.11.2025)

Das Digitale Mental Health Panel bietet Forschenden Zugang zu bestehenden Daten, neuen Erhebungen und Teilnehmenden-Rekrutierung für externe Studien. Der Fokus liegt auf psychischer Gesundheit, ergänzt durch weitere relevante Konstrukte.

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Die "Bubbles" - Ultra-Kurzskalen im Digitalen Panel

(veröffentlicht: 20.11.2025)

Im Digitalen Mental Health Panel erfassen validierte Ultra-Kurzskalen („Bubbles“) zentrale Konstrukte wie z.B. psychische Gesundheit und Social-Media-Nutzung mit nur einem Item – effizient und psychometrisch robust. 

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Panel Berichte zur psychischen Gesundheit 2025

(veröffentlicht: 10.12.2025)

Der neue Bericht 2025 des Digitalen Panels liefert zentrale Einblicke: Hohe Lebenszufriedenheit, aber auch verbreitete Stresssymptome. Der Sonderbericht beleuchtet zudem die intensive Nutzung sozialer Medien und die damit verbundenen Risiken.

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Aktuelle Publikation auf der Grundlage der Daten des Digitalen Panels

(veröffentlicht: 09.02.2026)

Die jüngste Publikation auf der Grundlage der Daten des Digitalen Panels zeigt, dass Stresssymptome und Schlafprobleme bei Personen, die soziale Medien (z.B. TikTok, Instagram) nutzen, höher ausfallen als bei Personen, die vollständig auf die Nutzung von sozialen Medien verzichten. Zudem nehmen Personen, die soziale Medien nicht nutzen, mehr Kontrolle über die Abläufe in ihrem Leben wahr als die Nutzenden. 

Sie finden die Studie unter: 

Brailovskaia, J., Precht, L.-M., & Margraf, J. (2026). Comparing social media users and non-users in Germany: sense of control, addictive social media use, stress and insomnia symptoms. Computers in Human Behaviors Reports, 21, 100933. doi:10.1016/j.chbr.2026.100933

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2451958826000072