La dynamique des comportements d'approche et d'évitement : de la modélisation numérique à l'intervention assistée par objet connecté

The dynamics of approach and avoidance behaviors: from digital modeling to connected object-assisted intervention

• Auteur / Autrice : Rémi Altamore
• Direction : Christophe Gernigon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences du Mouvement Humain - MPL
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences du mouvement humain
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : EuroMov Digital Health in Motion

Mots clés

Mots clés libres

Motivation

Systèmes dynamiques

Activité physique

Modélisation multi-agents

Comportements écoresponsables

Motivation

Dynamical systems

Physical activity

Agent-based modeling

Eco-responsible behavior

Résumé

Les motivations d'approche et d'évitement en contexte d'accomplissement ont récemment été conceptualisées selon une perspective dynamique et complexe (Gernigon et al., 2015). Ces motivations – et ce qu'elles impliquent dans la poursuite d'un but – sont supposées émerger d'une multitude d'éléments en interaction qui évoluent au cours du temps. La présente thèse de doctorat vise (1) à modéliser les propriétés émergentes de ce phénomène à l'aide d'un système multi-agents, (2) à valider le modèle multi-agents développé en confrontant ses produits à des données empiriques relatives à la pratique d'activité physique et à l'adoption de comportements écoresponsables dans le but de révéler des signatures typiques des phénomènes dynamiques et complexes, et (3) développer des outils connectés capables de monitorer les dynamiques individuelles des motivations d'approche et d'évitement et d'inciter les personnes à adopter de manière pérenne les comportements souhaités.

Approach and avoidance motivations in achievement contexts have recently been conceptualized from a dynamic and complex perspective (Gernigon et al., 2015). These motivations – and what they entail in the pursuit of a goal – are assumed to emerge from a multitude of interacting elements that evolve over time. The aim of this PhD thesis is (1) to model the emerging properties of this phenomenon using an agent-based system, (2) to validate the developed agent-based model by confronting its products with empirical data relating to the practice of physical activity and the adoption of eco-responsible behaviors, with the aim of revealing typical signatures of dynamic and complex phenomena, and (3) develop connected tools capable of monitoring the individual dynamics of approach and avoidance motivations, and encouraging people to adopt the desired behaviors in a sustainable way.