POVZETEK

Umetna inteligenca postaja pomemben dejavnik razvoja sodobne biomedicinske diagnostike. Metode strojnega in globokega učenja omogočajo obdelavo velikih količin slikovnih, laboratorijskih, genetskih in kliničnih podatkov ter lahko zdravstvenim strokovnjakom pomagajo pri hitrejšem prepoznavanju bolezenskih sprememb in sprejemanju diagnostičnih odločitev. Namen članka je proučiti vpliv uporabe umetne inteligence v biomedicinski diagnostiki na tri medsebojno povezane vidike: kakovost diagnostike, čas izvedbe diagnostičnih postopkov in njihove stroške. Raziskovalni del temelji na strukturiranem pregledu in primerjalni analizi novejše znanstvene literature ter institucionalnih virov. Analiza kaže, da lahko dobro razviti in ustrezno validirani sistemi umetne inteligence pri posameznih ozko opredeljenih diagnostičnih nalogah dosegajo visoko diagnostično uspešnost in prispevajo k standardizaciji dela. Pri vplivu na čas so rezultati bolj heterogeni: večina analiziranih raziskav poroča o časovnih prihrankih, vendar metaanalize primerljivih študij ne potrjujejo vedno statistično značilnega učinka. Z ekonomskega vidika lahko umetna inteligenca zmanjša stroške z boljšo uporabo virov, manj nepotrebnimi postopki in zgodnejšim odkrivanjem bolezni, vendar so rezultati odvisni od področja uporabe, infrastrukture in načina vključitve tehnologije v proces. Ugotovitve podpirajo uporabo umetne inteligence kot podpornega orodja zdravstvenemu strokovnjaku, ne kot samostojnega nadomestila za strokovno presojo.

Ključne besede: umetna inteligenca, biomedicina, diagnostika, kakovost, čas, stroški, zdravstvena ekonomika.

UVOD

Digitalizacija zdravstvenega sistema spreminja način zbiranja, obdelave in interpretacije podatkov. Med tehnologijami, ki najbolj izrazito vplivajo na sodobno zdravstveno obravnavo, je umetna inteligenca (UI). Njena uporaba sega od podpore kliničnemu odločanju in organizacije zdravstvenih procesov do analize medicinskih slik, laboratorijskih rezultatov, patoloških preparatov, genetskih podatkov ter napovedovanja tveganja za nastanek ali napredovanje bolezni.

Svetovna zdravstvena organizacija poudarja, da lahko umetna inteligenca izboljša diagnostiko, zdravljenje, zdravstvene raziskave in delovanje zdravstvenih sistemov, vendar mora biti njena uporaba zasnovana tako, da varuje avtonomijo posameznika, varnost, zasebnost, preglednost in pravičnost (World Health Organization, 2021). Z razvojem velikih večmodalnih modelov so postala dodatno pomembna tudi vprašanja napačnih ali nepopolnih izhodov, pristranskosti podatkov, avtomatizacijskega zaupanja ter kibernetske varnosti (World Health Organization, 2024).

Biomedicinska diagnostika je za proučevanje učinkov umetne inteligence posebej pomembna, ker kakovost in hitrost diagnoze neposredno vplivata na nadaljnji potek obravnave. Napačna, prepozna ali nepotrebno zapletena diagnostika lahko pomeni dodatne preiskave, poznejši začetek zdravljenja, večjo obremenitev strokovnjakov in višje stroške. Nasprotno lahko natančnejše in hitrejše odkrivanje bolezni izboljša izid zdravljenja in hkrati prispeva k učinkovitejši uporabi omejenih zdravstvenih virov.

V zadnjih letih je opazen tudi prehod iz raziskovalnega okolja v regulirano uporabo. Ameriška agencija Food and Drug Administration vodi seznam medicinskih pripomočkov, ki vključujejo umetno inteligenco in so pridobili dovoljenje za trženje v Združenih državah Amerike; na seznamu prevladujejo rešitve s področja radiologije, prisotne pa so tudi druge diagnostične specialnosti (Food and Drug Administration, 2026). V Evropski uniji se uporaba takšnih rešitev umešča v okvir zakonodaje o medicinskih pripomočkih in Akta o umetni inteligenci, pri čemer Evropska komisija posebej pojasnjuje medsebojno uporabo MDR, IVDR in pravil za umetno inteligenco (European Commission, 2025; 2026).

Namen članka je proučiti, kako uporaba umetne inteligence v biomedicinski diagnostiki vpliva na kakovost diagnostičnih postopkov, čas njihove izvedbe in stroške. Povezava med biomedicino in ekonomskimi vedami je pri tem neposredna: vrednosti diagnostične tehnologije ne določa le njena tehnična uspešnost, temveč tudi njen prispevek k boljšim zdravstvenim izidom in smotrni uporabi virov.

Na podlagi namena so bila oblikovana naslednja raziskovalna vprašanja:

RV1: Kako uporaba umetne inteligence vpliva na kakovost in natančnost biomedicinske diagnostike?

RV2: Kako uporaba umetne inteligence vpliva na časovno učinkovitost diagnostičnih postopkov?

RV3: Kakšen je vpliv uporabe umetne inteligence na stroške izvajanja diagnostičnih postopkov in širšo ekonomsko učinkovitost zdravstvene obravnave?

UMETNA INTELIGENCA IN BIOMEDICINSKA DIAGNOSTIKA

Umetna inteligenca je skupen izraz za računalniške metode, s katerimi sistemi na podlagi podatkov izvajajo naloge, ki so tradicionalno povezane s človekovim zaznavanjem, razvrščanjem, napovedovanjem ali odločanjem. V zdravstveni diagnostiki se najpogosteje uporabljata strojno učenje in globoko učenje. Pri strojnem učenju model na podlagi učnih podatkov prepoznava povezave med značilnostmi in izidom, globoko učenje pa uporablja večplastne nevronske mreže in je posebej učinkovito pri obdelavi slik ter drugih visokodimenzionalnih podatkov.

V radiologiji se modeli uporabljajo za prepoznavanje sumljivih sprememb na rentgenskih posnetkih, računalniški tomografiji in magnetni resonanci, za segmentacijo struktur ter za razvrščanje primerov po nujnosti. V digitalni patologiji se uporabljajo za analizo celotnih histoloških preparatov, prepoznavanje tumorskih sprememb in kvantifikacijo značilnosti tkiva. V laboratorijski medicini se lahko uporabljajo za prepoznavanje vzorcev v kombinacijah laboratorijskih parametrov, za avtomatizirano razvrščanje ali kot del sistemov odločanja. V genomiki pa se z njihovo pomočjo obdelujejo zelo velike količine podatkov, ki jih s klasičnimi postopki težko analiziramo v času, uporabnem za klinično odločanje.

Pomembno je razlikovati med namensko razvitimi diagnostičnimi sistemi in splošnimi generativnimi modeli. Namenski model je praviloma razvit in validiran za natančno določeno nalogo, na primer za zaznavo določene spremembe na sliki. Generativni modeli pa lahko odgovarjajo na veliko različnih vprašanj, vendar njihova splošnost ne pomeni samodejno enake zanesljivosti pri konkretni diagnostični nalogi. Takita et al. (2025) so v metaanalizi 83 raziskav generativne umetne inteligence ugotovili skupno diagnostično natančnost 52,1 %. Razlika v primerjavi z zdravniki kot celoto ni bila statistično značilna, modeli pa so bili pomembno manj uspešni od zdravnikov specialistov. Podobno Hager et al. (2024) opozarjajo, da uspeh velikih jezikovnih modelov pri standardiziranih vprašanjih ne zagotavlja njihove zanesljivosti v dejanskem kliničnem odločanju.

VPLIV UMETNE INTELIGENCE NA KAKOVOST DIAGNOSTIKE

Kakovost diagnostike je mogoče ocenjevati z diagnostično občutljivostjo, specifičnostjo, pozitivno in negativno napovedno vrednostjo, stopnjo lažno pozitivnih in lažno negativnih rezultatov, ponovljivostjo ter klinično uporabnostjo izvida. Pri umetni inteligenci je poleg same tehnične natančnosti pomembna tudi zunanja validacija, torej preverjanje delovanja modela na podatkih, ki niso bili uporabljeni pri njegovem razvoju.

McGenity et al. (2024) so v sistematičnem pregledu digitalne patologije vključili 100 raziskav, od katerih jih je bilo 48 primernih za metaanalizo. Skupno je bilo zastopanih več kot 152.000 digitaliziranih preparatov. Ocenjena povprečna občutljivost modelov je znašala 96,3 %, specifičnost pa 93,3 %. Rezultati kažejo zelo velik potencial umetne inteligence za ozko opredeljene diagnostične naloge, vendar so avtorji hkrati ugotovili visoko ali nejasno tveganje pristranskosti oziroma težave z uporabljivostjo pri skoraj vseh vključenih študijah. Tak rezultat je pomemben, ker opozarja, da visoka natančnost še ne pomeni nujno enako dobre učinkovitosti v vsakem realnem kliničnem okolju.

Umetna inteligenca lahko kakovost izboljšuje tudi posredno, na primer z zmanjševanjem variabilnosti med ocenjevalci in z dodatnim opozarjanjem na možne spremembe. Če sistem deluje kot drugi bralec, strokovnjak ohrani končno presojo, algoritem pa zagotovi dodatno raven nadzora. Vendar lahko nastopi tudi avtomatizacijska pristranskost, ko uporabnik zaradi zaupanja v tehnološki sistem spregleda napako algoritma. Zato mora biti UI vključena v proces tako, da podpira strokovno presojo in je ne nadomešča brez ustreznih dokazov o varnosti in učinkovitosti.

Kakovost raziskav je pri umetni inteligenci v medicini pomemben metodološki problem. Kolbinger et al. (2024) so pri pregledu smernic za poročanje o umetni inteligenci v medicini ugotovili precejšnje razlike med obstoječimi smernicami. Transparentno poročanje o zasnovi študije, podatkih, modelu in njegovi zmogljivosti je nujno za ponovljivost ter realistično presojo klinične uporabnosti.

VPLIV UMETNE INTELIGENCE NA ČAS DIAGNOSTIČNIH POSTOPKOV

Čas je v diagnostiki hkrati klinični in ekonomski dejavnik. Hitrejša obdelava lahko skrajša čas do izvida, omogoči prednostno obravnavo nujnih primerov in zmanjša količino rutinskega dela. Posebej v slikovni diagnostiki je eden pogostih načinov uporabe umetne inteligence triaža, pri kateri sistem označi sumljive ali kritične primere in jih premakne višje na delovnem seznamu.

Wenderott et al. (2024) so v sistematičnem pregledu dejanskega kliničnega dela analizirali 48 raziskav uporabe umetne inteligence v medicinskem slikanju. Triintrideset raziskav je merilo čas izvedbe nalog, pri čemer jih je 67 % poročalo o krajšem času ob uporabi umetne inteligence. Kljub temu tri metaanalize primerljivih podskupin niso pokazale statistično značilnega splošnega učinka. Razlaga je v veliki heterogenosti študij, različnih načinih vključevanja algoritmov in različni kakovosti raziskovalnih zasnov.

Ti rezultati kažejo, da je trditev, da umetna inteligenca vedno skrajša diagnostični postopek, preveč poenostavljena. Prihranek časa je odvisen od tega, ali sistem prevzame del rutinske analize, deluje kot dodatni bralec, razvršča paciente ali zahteva dodatno preverjanje. Če sistem ustvarja veliko napačnih opozoril, je lahko učinek celo obraten. Ključno je zato meriti čas celotnega delovnega procesa in ne le hitrosti samega algoritma.

EKONOMSKI VIDIK UPORABE UMETNE INTELIGENCE

Ekonomsko vrednotenje umetne inteligence zahteva širši pogled, ki presega samo ceno programske licence. Med neposredne stroške sodijo nakup ali naročnina na sistem, strojna in programska infrastruktura, povezava z laboratorijskim oziroma bolnišničnim informacijskim sistemom, validacija, usposabljanje uporabnikov, vzdrževanje, nadgradnje, kibernetska varnost in nadzor kakovosti. Med potencialne koristi pa sodijo prihranek časa, večja produktivnost, zmanjšanje števila nepotrebnih postopkov, boljša usmeritev pacientov ter zgodnejša in natančnejša diagnoza.

El Arab in Al Moosa (2025) sta v sistematični pregled ekonomskega vrednotenja klinične umetne inteligence vključila 19 raziskav z različnih področij zdravstva. Večina analiz je pokazala ugodne ekonomske učinke zaradi boljšega diagnostičnega izida, zmanjšanja nepotrebnih postopkov ali optimizacije uporabe virov. Avtorja pa opozarjata, da so posredni stroški, stroški infrastrukture in vprašanja pravičnosti pogosto premalo vključeni, zato je lahko ekonomska korist v nekaterih modelih ocenjena preveč optimistično.

Podobno so Wu et al. (2024) v pregledu ekonomskih analiz UI pri presejanju očesnih bolezni ugotovili, da večina študij poroča o prihrankih in povečanju učinkovitosti, medtem ko nekatere opozarjajo na možnost višjih stroškov, zlasti kadar se upoštevajo delo, infrastruktura in dejanska vključenost pacientov v program. To potrjuje, da ekonomska upravičenost ni univerzalna lastnost tehnologije, temveč rezultat konkretnega modela uporabe.

Pomemben je tudi koncept oportunitetnih stroškov. Če strokovnjak zaradi avtomatizacije rutinskih nalog pridobi čas za zahtevnejše primere, korist ni nujno zmanjšanje števila zaposlenih. Ekonomski učinek se lahko pokaže kot večja zmogljivost sistema, krajše čakalne dobe ali kakovostnejša obravnava brez sorazmernega povečevanja kadrovskih virov. Pri zdravstveni ekonomiki je zato smiselno ocenjevati strošek v povezavi z izidom, ne le absolutnega izdatka za tehnologijo.

ETIČNI, ORGANIZACIJSKI IN REGULATIVNI VIDIKI

Uvajanje umetne inteligence v diagnostiko zahteva jasno določeno odgovornost, človeški nadzor in nadzor nad kakovostjo podatkov. Svetovna zdravstvena organizacija poudarja zaščito avtonomije, varnosti, preglednosti, odgovornosti, vključevanja in pravičnosti (World Health Organization, 2021). Pri večmodalnih generativnih sistemih dodatno opozarja na napačne ali nepopolne odgovore, pristranske učne podatke, prekomerno zaupanje uporabnikov ter vprašanja dostopnosti in kibernetske varnosti (World Health Organization, 2024).

V Evropski uniji Akt o umetni inteligenci uporablja pristop, ki temelji na tveganju. Akt je začel veljati 1. avgusta 2024, njegove določbe pa se uvajajo postopoma. Evropska komisija pri visoko tveganih sistemih poudarja obvladovanje tveganj, kakovost podatkov, sledljivost, dokumentacijo, človekov nadzor, robustnost, kibernetsko varnost in natančnost (European Commission, 2026). Za UI, vključeno v medicinske in in vitro diagnostične pripomočke, je pomembno tudi usklajevanje zahtev z MDR in IVDR, kar Evropska komisija obravnava v posebnem dokumentu MDCG 2025-6 (European Commission, 2025).

Regulacija je za ekonomski vidik pomembna, ker skladnost ni brez stroškov. Validacija, dokumentiranje, spremljanje po uvedbi, upravljanje tveganj in varnostni ukrepi so del celotnega stroška življenjskega cikla tehnologije. Organizacija, ki pri investicijski odločitvi upošteva zgolj nakupno ceno, zato ne dobi realne slike ekonomskega učinka.

METODOLOGIJA RAZISKAVE

Raziskovalni del članka temelji na strukturiranem pregledu in primerjalni analizi sekundarnih virov. Tak pristop je primeren za področje, na katerem je na voljo večje število novejših raziskav in sistematičnih pregledov, rezultate pa je mogoče primerjati po vnaprej določenih vsebinskih kategorijah. Pregled literature se lahko uporablja kot samostojna raziskovalna metodologija, če so jasno opredeljeni raziskovalni namen, izbor virov in način analize (Snyder, 2019).

Za analizo so bili izbrani predvsem recenzirani znanstveni članki in sistematični pregledi, objavljeni v obdobju 2024–2025, ki neposredno obravnavajo najmanj enega od treh proučevanih vidikov: diagnostično kakovost, časovno učinkovitost ali ekonomske učinke. Za regulativni in etični okvir so bili uporabljeni aktualni institucionalni dokumenti Svetovne zdravstvene organizacije, Evropske komisije in ameriške Food and Drug Administration. Prednost so imeli viri z jasno opisano metodologijo, večjim številom vključenih študij oziroma primerov ter neposredno povezavo z diagnostiko.

V ožjo primerjalno analizo je bilo vključenih pet preglednih raziskav, ki skupaj pokrivajo tri osrednje kategorije članka. Podatki so bili primerjani glede na področje uporabe UI, obseg analiziranega gradiva, glavni rezultat ter omejitve ugotovitev. Izbrane raziskave in ključni rezultati so zaradi preglednosti povzeti v Tabeli 1. Tabela je izhodišče za nadaljnjo interpretacijo rezultatov glede na raziskovalna vprašanja, zato so ugotovitve iz nje neposredno povezane z razpravo v nadaljevanju.

REZULTATI ANALIZE LITERATURE

Kot je razvidno iz tabele 1, rezultati niso enotni za vse oblike umetne inteligence in vsa diagnostična okolja. Najizrazitejši rezultati glede natančnosti se kažejo pri namensko razvitih modelih za ozko določene naloge slikovne diagnostike, medtem ko so rezultati splošnih generativnih modelov precej zmernejši. Pri časovni učinkovitosti prevladuje pozitiven trend, vendar brez enotnega statistično potrjenega učinka. Ekonomske analize večinoma kažejo potencialno stroškovno učinkovitost, vendar opozarjajo na metodološke omejitve in pogosto nepopolno zajete stroške.

Tabela 1: Primerjalni pregled izbranih raziskav o vplivu umetne inteligence na kakovost, čas in stroške diagnostike

Primerjava v tabeli 1 potrjuje, da na vprašanje o vplivu umetne inteligence ni mogoče odgovoriti z enim samim kazalnikom. Pri kakovosti so rezultati zelo dobri tam, kjer je naloga jasno opredeljena in je model validiran na ustreznih podatkih. Pri generativni umetni inteligenci so rezultati bistveno bolj heterogeni in trenutno ne podpirajo samostojnega diagnostičnega odločanja brez nadzora strokovnjaka. Pri času je pozitiven trend pogost, vendar ni univerzalen. Pri stroških pa večina ekonomskih analiz kaže potencialno korist, ki se lahko zmanjša ali izgubi, če se ne upoštevajo vsi stroški uvedbe in delovanja.

Za kakovost diagnostike je najpomembnejša ugotovitev, da lahko umetna inteligenca pri specializiranih nalogah slikovne diagnostike dosega zelo visoke kazalnike občutljivosti in specifičnosti. Vendar je pri interpretaciji nujno upoštevati kakovost raziskovalnih podatkov, zunanjo validacijo in možnost pristranskosti. Zato je primerneje govoriti o izboljšanju diagnostične podpore kot o samodejnem nadomeščanju strokovnjaka.

Pri časovni učinkovitosti je rezultat bolj zadržan. Dejstvo, da sta približno dve tretjini študij, ki so proučevale časovno učinkovitost v pregledu Wenderott et al. (2024), ugotovili krajši čas, je pomembno, vendar metaanalize niso potrdile enotnega učinka. To pomeni, da je treba pri uvajanju meriti konkretni lokalni proces pred uvedbo in po njej, saj se koristi lahko razlikujejo glede na programsko rešitev, uporabniški vmesnik, način triaže ter navade uporabnikov.

Ekonomske raziskave kažejo, da se potencial umetne inteligence pogosto uresničuje posredno, in sicer z zmanjšanjem števila nepotrebnih postopkov, povečanjem diagnostične zmogljivosti, bolj ciljno usmerjenim presejanjem in zgodnejšo obravnavo. Za realistično oceno je treba vključiti tudi stroške integracije, validacije, infrastrukture, usposabljanja in dolgoročnega vzdrževanja. Le tako lahko organizacija presodi, ali boljša diagnostična učinkovitost dejansko predstavlja tudi ekonomsko vrednost.

RAZPRAVA

Rezultati strukturiranega pregleda potrjujejo, da umetna inteligenca predstavlja pomembno podporno tehnologijo v biomedicinski diagnostiki, vendar učinki niso enaki pri vseh oblikah uporabe. Najbolj prepričljivi dokazi se nanašajo na namensko razvite modele pri slikovno in podatkovno dobro opredeljenih nalogah. Pri širših generativnih modelih je potrebna večja previdnost, saj ti poleg pravilnih odgovorov lahko ustvarijo tudi prepričljivo oblikovane, vendar napačne ugotovitve.

Na prvo raziskovalno vprašanje, kako uporaba umetne inteligence vpliva na kakovost in natančnost biomedicinske diagnostike, lahko odgovorimo, da lahko ustrezno razvit in validiran sistem izboljša zaznavo, standardizacijo ter dodatno kontrolo pri izbranih diagnostičnih nalogah. Dokaz za to so visoki skupni kazalniki občutljivosti in specifičnosti v digitalni patologiji (McGenity et al., 2024). Vendar kakovost ni odvisna samo od algoritma, temveč od podatkov, zunanje validacije, kliničnega konteksta in načina človekovega nadzora. Rezultati Takita et al. (2025) in Hager et al. (2024) kažejo, da splošne generativne modele trenutno ni primerno obravnavati kot avtonomne diagnostične sisteme.

Na drugo raziskovalno vprašanje, kako umetna inteligenca vpliva na časovno učinkovitost, lahko odgovorimo, da obstaja pomemben potencial za skrajšanje časa pri posameznih postopkih, predvsem pri triaži, prednostnem razvrščanju in avtomatizaciji rutinskih nalog. Kljub temu pregled dejanskega kliničnega dela ne potrjuje enotnega časovnega učinka v vseh okoljih. Organizacijska integracija je zato enako pomembna kot tehnična zmogljivost algoritma.

Na tretje raziskovalno vprašanje, kakšen je vpliv umetne inteligence na stroške diagnostičnih postopkov, lahko odgovorimo, da literatura pretežno kaže potencial za večjo stroškovno učinkovitost, vendar ne omogoča splošnega zaključka, da je UI vedno cenejša. Prihranki nastajajo predvsem zaradi zmanjšanja nepotrebnih postopkov, boljšega usmerjanja virov, večje zmogljivosti in potencialno zgodnejšega odkrivanja bolezni. Nasprotno pa lahko začetni in stalni stroški infrastrukture, licenc, validacije, kibernetske varnosti in usposabljanja zmanjšajo ekonomsko korist.

Povezava med kakovostjo, časom in stroški je pomembna. Na primer, nekoliko dražji diagnostični postopek je lahko ekonomsko upravičen, če prepreči poznejše dodatne preiskave ali omogoči zdravljenje v zgodnejši fazi bolezni. Nasprotno pa hiter sistem brez ustrezne diagnostične natančnosti ne ustvarja vrednosti, saj lahko povzroči dodatno preverjanje in stroške. Ekonomsko vrednotenje mora zato obravnavati celotno pot pacienta, ne zgolj posameznega koraka laboratorija ali radiologije.

Omejitev tega članka je, da raziskovalni del temelji na sekundarnih virih in ne na lastnem merjenju v konkretni zdravstveni ustanovi. To pa je hkrati prednost za širši pregled področja, saj so vključene ugotovitve raziskav z velikim številom študij in primerov. V prihodnje bi bilo smiselno rezultate nadgraditi z raziskavo v slovenskem okolju, pri kateri bi se za izbrani diagnostični postopek primerjali čas, kakovost in stroški pred uvedbo konkretnega sistema UI in po njej.

ZAKLJUČEK

Umetna inteligenca spreminja biomedicinsko diagnostiko predvsem z možnostjo hitre analize velike količine podatkov, prepoznavanja vzorcev in podpore strokovnjakom pri odločanju. Analizirana literatura kaže, da je njen največji potencial trenutno pri jasno opredeljenih nalogah, kjer je mogoče model kakovostno razviti, validirati in vključiti v obstoječi delovni proces.

Glede kakovosti diagnostike lahko namenski sistemi pri posameznih področjih dosegajo visoko občutljivost in specifičnost, vendar je klinična vrednost odvisna od kakovosti podatkov, zunanje validacije in človekovega nadzora. Pri generativni umetni inteligenci so rezultati manj enotni, zato je treba ločevati med specializiranimi diagnostičnimi algoritmi in splošnimi modeli.

Vpliv na čas je pozitiven predvsem tam, kjer UI prevzame ponavljajoče se naloge, razvršča primere ali opozarja na nujne ugotovitve. Pregled raziskav kljub temu pokaže, da prihranek časa ni samoumeven in ga je treba preverjati v konkretnem delovnem okolju. Slaba integracija ali veliko napačnih opozoril lahko prednosti zmanjšata.

Z ekonomskega vidika umetna inteligenca lahko prispeva k učinkovitejši uporabi kadrov, zmanjšanju nepotrebnih postopkov in boljšemu usmerjanju zdravstvenih virov. Vendar popolna ekonomska analiza zahteva upoštevanje nakupa, infrastrukture, integracije, validacije, izobraževanja, vzdrževanja, kibernetske varnosti in spremljanja delovanja. Zato je pravilneje govoriti o potencialni stroškovni učinkovitosti, ki jo je treba dokazati za konkretno tehnologijo in okolje.

Glavni sklep članka je, da umetna inteligenca v biomedicinski diagnostiki ne predstavlja zgolj tehnološkega vprašanja. Njena vrednost nastaja na presečišču biomedicinske kakovosti, organizacijske učinkovitosti in ekonomskih učinkov. Najprimernejši model uporabe je trenutno sodelovanje človeka in umetne inteligence, pri katerem sistem prevzema podatkovno zahtevne ali rutinske naloge, zdravstveni strokovnjak pa ohranja odgovornost za interpretacijo, upoštevanje konteksta in končno diagnostično odločitev.

LITERATURA

El Arab, R. A., & Al Moosa, O. A. (2025). Systematic review of cost effectiveness and budget impact of artificial intelligence in healthcare. npj Digital Medicine, 8, 548. https://www.nature.com/articles/s41746-025-01722-y [2. 9. 2026]

European Commission. (2025). MDCG 2025-6 - FAQ on interplay between the Medical Devices Regulation & In vitro Diagnostic Medical Devices Regulation and the Artificial Intelligence Act. https://health.ec.europa.eu/latest-updates/mdcg-2025-6-faq-interplay-between-medical-devices-regulation-vitro-diagnostic-medical-devices-2025-06-19_en [22. 8. 2026]

European Commission. (2026). AI Act. Shaping Europe’s digital future. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai [2. 9. 2026]

Food and Drug Administration. (2026). Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices. https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices [22. 8. 2026]

Hager, P., Jungmann, F., Holland, R., et al. (2024). Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making. Nature Medicine, 30, 2613–2622. https://www.nature.com/articles/s41591-024-03097-1 [14. 9. 2026]

Kolbinger, F. R., Veldhuizen, G. P., Zhu, J., Truhn, D., & Kather, J. N. (2024). Reporting guidelines in medical artificial intelligence: A systematic review and meta-analysis. Communications Medicine, 4, 71. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38605106/ [7. 9. 2026]

McGenity, C., Clarke, E. L., Jennings, C., et al. (2024). Artificial intelligence in digital pathology: A systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. npj Digital Medicine, 7, 114. https://www.nature.com/articles/s41746-024-01106-8 [2. 9. 2026]

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039 [15. 8. 2026]

Takita, H., Kabata, D., Walston, S. L., et al. (2025). A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians. npj Digital Medicine, 8, 175. https://www.nature.com/articles/s41746-025-01543-z [22. 8. 2026]

Wenderott, K., Krups, J., Zaruchas, F., & Weigl, M. (2024). Effects of artificial intelligence implementation on efficiency in medical imaging—A systematic literature review and meta-analysis. npj Digital Medicine, 7, 265. https://www.nature.com/articles/s41746-024-01248-9 [3. 9. 2026]

World Health Organization. (2021). Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200 [14. 9. 2026]

World Health Organization. (2024). WHO releases AI ethics and governance guidance for large multi-modal models. https://www.who.int/news/item/18-01-2024-who-releases-ai-ethics-and-governance-guidance-for-large-multi-modal-models [15. 8. 2026]

Wu, H., Jin, K., Yip, C. C., Koh, V., & Ye, J. (2024). A systematic review of economic evaluation of artificial intelligence-based screening for eye diseases: From possibility to reality. Survey of Ophthalmology, 69(4), 499–507. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38492584/ [2. 9. 2026]

POVZETEK

Digitalizacija malih storitvenih podjetij vse bolj presega zgolj uporabo elektronske pošte, družbenih omrežij in spletne predstavitve. Pomemben del digitalne preobrazbe postaja povezovanje naročanja, koledarja, komunikacije s strankami, plačil, analitike in varovanja podatkov v enoten informacijski proces. Namen članka je analizirati vlogo spletnih sistemov za naročanje pri digitalizaciji storitvenih dejavnosti ter primerjati njihove ključne funkcionalnosti, vidike uporabniške izkušnje in javno dokumentirane pristope k informacijski varnosti. Raziskava temelji na preglednem pristopu in primerjalni analizi šestih javno dostopnih rešitev: Fresha, Booksy, SimplyBook.me, Reservio, Setmore in Square Appointments. Primerjava je bila izvedena septembra 2026 na podlagi uradnih spletnih strani, baz znanja, politik zasebnosti in varnostne dokumentacije ponudnikov. Rezultati kažejo, da je spletno naročanje 24/7 postalo osnovna funkcija vseh analiziranih sistemov, medtem ko se ponudniki razlikujejo predvsem pri večlokacijskem upravljanju, globini poslovne analitike, načinu vključevanja plačil, ravni avtomatizacije in obsegu javno predstavljene varnostne dokumentacije. Posebna pozornost je namenjena varstvu osebnih podatkov, načelu najmanjšega obsega podatkov, upravljanju dostopov ter odgovornosti ponudnika storitve in upravljavca podatkov. V aplikativnem delu je kot razvojni primer obravnavana slovenska rešitev NaročiSe, ki ni vključena v razvrščanje, saj je povezana z avtorjevim razvojnim delom. Članek ugotavlja, da kakovost spletnega sistema za naročanje ni odvisna zgolj od števila funkcij, temveč od njihove povezanosti, uporabnosti, preglednosti in varnega vključevanja v poslovni proces. Za nadaljnje raziskovanje je smiselno po začetku uporabe sistemov izvesti empirično merjenje administrativnega časa, neprihodov, zasedenosti terminov in zadovoljstva uporabnikov.

Ključne besede: digitalizacija, spletno naročanje, storitvene dejavnosti, uporabniška izkušnja, informacijska varnost, mala in srednje velika podjetja

ABSTRACT

The digitalisation of small service businesses increasingly goes beyond the use of e-mail, social media and basic web presence. An important part of digital transformation is the integration of booking, scheduling, customer communication, payments, analytics and data protection into a unified information process. This article analyses the role of online appointment systems in the digitalisation of service activities and compares their key functionalities, aspects of the user experience and publicly documented information-security approaches. The study uses a narrative review and a comparative desk analysis of six publicly available solutions: Fresha, Booksy, SimplyBook.me, Reservio, Setmore and Square Appointments. The comparison was conducted in September 2026 using official websites, knowledge bases, privacy policies and security documentation. The results show that 24/7 online self-booking has become a baseline feature across all reviewed systems, while differences are more visible in multi-location management, depth of business analytics, payment integration, automation and the scope of publicly available security information. Particular attention is paid to personal-data protection, data minimisation, access management and the respective responsibilities of service providers and data controllers. The Slovenian solution NaročiSe is discussed as an application development example but is not included in the ranking because it is connected to the author’s own development work. The article concludes that the quality of an online booking system cannot be assessed only by counting features; their integration, usability, transparency and secure embedding into business processes are equally important. Future research should empirically measure administrative time, no-shows, capacity utilisation and user satisfaction after systems have been implemented.

Keywords: digitalisation, online booking, service businesses, user experience, information security, SMEs

UVOD

Digitalna preobrazba je v zadnjem desetletju postala eden pomembnejših dejavnikov konkurenčnosti podjetij, pri čemer se njen pomen ne omejuje na velika podjetja in tehnološki sektor. Vial (2019) digitalno transformacijo opredeljuje kot proces, v katerem digitalne tehnologije sprožijo spremembe, na katere se organizacije odzivajo s prilagoditvijo ustvarjanja vrednosti, procesov in organizacijskih struktur. Verhoef in drugi (2021) pri tem razlikujejo med digitizacijo, digitalizacijo in širšo digitalno transformacijo. Za mala storitvena podjetja je to razlikovanje pomembno: zamenjava papirnega koledarja z elektronskim še ne pomeni nujno digitalne transformacije, povezava koledarja s spletnim naročanjem, opomniki, plačili, podatki o strankah in poslovno analitiko pa že spreminja način organizacije dela in odnos s stranko.

Podatki za Slovenijo kažejo, da je digitalizacija malih in srednje velikih podjetij še vedno razvojno področje. Statistični urad Republike Slovenije je za leto 2025 navedel, da je vsaj osnovno stopnjo digitalne zrelosti dosegalo 66 % malih in srednje velikih podjetij, medtem ko je cilj programa Evropsko digitalno desetletje 90 % do leta 2030. V istem letu je podatkovno analitiko izvajalo 31 % podjetij, tehnologije umetne inteligence pa je uporabljalo 22 % podjetij (SURS, 2025). Evropska komisija je v poročilu za Slovenijo za leto 2026 prav tako izpostavila, da mala in srednje velika podjetja še vedno zaostajajo pri osnovni digitalizaciji ter uporabi oblaka in podatkovne analitike (European Commission, 2026). Na ravni EU je leta 2025 osnovno raven digitalne intenzivnosti dosegalo približno 71 % MSP, kar ostaja približno 20 odstotnih točk pod ciljem za leto 2030 (Eurostat, 2026).

Storitvene dejavnosti imajo pri digitalizaciji posebno značilnost: pomemben del vrednosti nastane v neposrednem stiku med izvajalcem in stranko, vendar se organizacija tega stika vse pogosteje začne v digitalnem okolju. Iskanje ponudnika, preverjanje prostega termina, rezervacija, potrditev, opomnik, sprememba ali odpoved termina in plačilo so lahko ločeni koraki ali pa del enotnega informacijskega sistema. Za manjša podjetja, kot so frizerski in kozmetični saloni, masažni studii, fitnesi, terapevtske dejavnosti, servisi, svetovalci in drugi ponudniki storitev, je prav upravljanje terminov pogosto eno izmed operativnih jeder poslovanja.

OECD (2024) poudarja, da digitalna orodja malim podjetjem omogočajo dostop do poslovnih funkcij, ki so bile nekoč povezane z večjimi začetnimi naložbami, še posebej kadar so na voljo kot storitve v oblaku. Hkrati manjša podjetja pri digitalni transformaciji omejujejo pomanjkanje časa, znanja, notranjih virov in finančnih sredstev (OECD, 2021; Eller in drugi, 2020). Zato je pri izbiri spletnega sistema za naročanje pomembna ne le funkcionalna širina, temveč tudi zahtevnost uvedbe, preglednost, uporabnost, integracije, varnost in zmožnost rešitve, da raste skupaj s podjetjem.

Namen članka je preučiti spletne sisteme za naročanje kot orodje digitalizacije malih storitvenih podjetij. Teoretični del obravnava digitalno transformacijo MSP, uporabniško izkušnjo, varstvo osebnih podatkov in informacijsko varnost. V raziskovalnem delu je izvedena primerjalna analiza šestih uveljavljenih rešitev. Članek odgovarja na štiri raziskovalna vprašanja: (1) katere funkcionalnosti so skupne sodobnim spletnim sistemom za naročanje; (2) na katerih področjih se analizirane rešitve razlikujejo; (3) kako javno dokumentirajo zasebnost in informacijsko varnost ter (4) kateri razvojni elementi so pomembni pri načrtovanju nove rešitve za storitvene dejavnosti. Aplikativni del predstavi razvojno logiko sistema NaročiSe, vendar brez vrednotenja njegove dejanske poslovne uspešnosti, saj takšna empirična ocena v tej fazi ni predmet raziskave.

DIGITALNA TRANSFORMACIJA MALIH STORITVENIH PODJETIJ

Digitalizacija podjetja ni enkraten tehnični projekt, temveč postopna sprememba procesov, odločanja in ustvarjanja vrednosti. Vial (2019) opozarja, da digitalne tehnologije vplivajo na organizacijo prek več povezanih elementov: uporabe tehnologije, sprememb v ustvarjanju vrednosti, organizacijskih sprememb, ovir in pozitivnih ali negativnih učinkov. Pri malem podjetju se ti elementi pogosto pokažejo v zelo praktični obliki. Če na primer vse rezervacije potekajo po telefonu, je razpoložljivost podjetja za naročanje omejena na čas, ko se nekdo lahko oglasi. Če isti proces preide v spletni sistem, lahko stranka izvede rezervacijo samostojno, podjetje pa vnaprej opredeli pravila razpoložljivosti, trajanje storitev, izvajalce, lokacije in pogoje odpovedi.

Digitalna transformacija je zato tesno povezana z oblikovanjem procesov. Verhoef in drugi (2021) poudarjajo, da digitalna transformacija vpliva na poslovne modele, vedenje uporabnikov, organizacijske strukture in kazalnike uspešnosti. Pri storitvenem podjetju je spletno naročanje zanimiv primer, ker hkrati posega v več funkcij: prodajo storitve, upravljanje zmogljivosti, komunikacijo s stranko, plačevanje, trženje in zbiranje podatkov. Ko so ti deli povezani, se lahko zmanjšata podvajanje vnosa in verjetnost konflikta terminov, izboljša pa se tudi pregled nad poslovanjem. Vendar pa avtomatizacija sama po sebi ne zagotavlja boljšega procesa; slabo zasnovana pravila lahko le hitreje reproducirajo obstoječe organizacijske težave.

Eller in drugi (2020) so pri preučevanju digitalizacije MSP ugotovili povezavo med digitalizacijo in finančno uspešnostjo, vendar so obenem opozorili, da sama prisotnost digitalne strategije ali znanj zaposlenih še ni dovolj. Učinek je odvisen od kombinacije virov, tehnologije in sposobnosti podjetja, da tehnologijo vključi v poslovanje. Ta ugotovitev je pomembna tudi za rezervacijske sisteme. Podjetje lahko kupi zelo napredno platformo, vendar bo njen učinek omejen, če storitve niso pravilno nastavljene, urniki niso ažurni, odgovornosti zaposlenih niso določene ali stranke ne razumejo novega načina naročanja.

OECD pri digitalizaciji MSP posebej izpostavlja, da je razkorak med manjšimi in večjimi podjetji manjši pri osnovnih funkcijah, kot so spletno naročanje, rezervacije ali interakcija z javnimi institucijami, večji pa postane pri zahtevnejših rešitvah, kot so integrirani poslovni sistemi, analiza podatkov in napredne storitve v oblaku (OECD, 2021; OECD, 2024). To nakazuje razvojno pot: spletno naročanje je lahko začetna digitalna funkcija, vendar njegova večja vrednost nastane, ko se poveže z evidenco strank, plačili, analitiko, upravljanjem zaposlenih in drugimi informacijskimi rešitvami.

Za storitvena podjetja je pomembna tudi časovna narava zmogljivosti. Neprodani izdelek je mogoče v številnih dejavnostih prodati pozneje, neizkoriščen termin pa je praviloma izgubljena zmogljivost. Zaradi tega imata pravočasna rezervacija in obvladovanje odpovedi neposreden operativni pomen. Sistemi za spletno naročanje poskušajo ta problem reševati z opomniki, čakalnimi vrstami, predplačili, pravili odpovedi in samodejnim prikazom dejansko prostih terminov. Takšne funkcije je smiselno razumeti kot del upravljanja zmogljivosti, ne zgolj kot udobje za stranko.

Pri tem je treba razlikovati med funkcijo in dokazanim učinkom. Ponudniki sistemov pogosto navajajo, da opomniki zmanjšujejo neprihode ali da spletno naročanje poveča število rezervacij. Takšne marketinške navedbe niso nujno neodvisno preverjene. Recenzirana sistematična raziskava Robothama in drugih (2016) je v zdravstvenih okoljih ugotovila, da so elektronski besedilni opomniki izboljšali udeležbo in zmanjšali neprihode. Vendar teh rezultatov ni mogoče neposredno prenesti na frizerske, kozmetične ali servisne dejavnosti. Ugotovitev podpira mehanizem opominjanja kot smiselno funkcijo, ne pa natančne velikosti učinka v drugih sektorjih.

SPLETNO NAROČANJE KOT DIGITALNI POSLOVNI PROCES

Klasično naročanje v majhnem storitvenem podjetju je lahko razpršeno med telefonske klice, elektronsko pošto, SMS-sporočila, družbena omrežja in osebni dogovor. Tak način je prilagodljiv, vendar ustvarja več informacijskih kanalov, ki jih mora nekdo ročno usklajevati. Spletni rezervacijski sistem poskuša te kanale pretvoriti v strukturiran proces: stranka vidi razpoložljivost, izbere storitev in izvajalca, sistem preveri pravila, rezervira čas, shrani podatke, pošlje potrditev ter po potrebi sproži plačilo ali opomnik.

Najosnovnejša funkcija je spletno samonaročanje 24 ur na dan. Njegova poslovna vrednost ni v tem, da bi podjetje nujno pridobilo več strank, temveč da del procesa prenese na uporabnika in s tem zmanjša potrebo po sinhroni komunikaciji. Stranka ne potrebuje odgovora zaposlenega, zaposleni pa ne potrebuje prekinitve storitve zaradi telefonskega klica. Kakovost takšnega procesa je odvisna od pravilnosti prikazane razpoložljivosti. Sistem mora upoštevati trajanje storitve, delovni čas, odsotnosti, že obstoječe rezervacije, morebitne pripravljalne ali zaključne čase ter, pri zahtevnejših storitvah, razpoložljivost prostora ali opreme.

Druga skupina funkcij je namenjena upravljanju sprememb. Stranke pogosto potrebujejo prestavitev ali odpoved termina. Če je to mogoče izvesti prek povezave v potrditvi ali uporabniškega portala, se zmanjšuje potreba po ročni komunikaciji, podjetje pa lahko vnaprej določi časovno mejo za spremembe. Pri tem mora biti poslovno pravilo dovolj prožno, da ne ustvarja nepotrebne ovire za stranko, in dovolj jasno, da ščiti razpoložljivost podjetja. Nekateri sistemi omogočajo tudi ročno potrjevanje spletnih rezervacij ali čakalno vrsto, kar je koristno v dejavnostih, kjer mora ponudnik pred potrditvijo preveriti dodatne pogoje.

Tretja skupina funkcij povezuje rezervacijo z denarnim tokom. Predplačilo, avans ali hramba kartice lahko spremeni stopnjo zavezanosti stranke, hkrati pa uvaja dodatne zahteve glede plačilne varnosti, povračil in preglednih pravil. Ponudniki rezervacijskih sistemov se pri tem razlikujejo: nekateri imajo lastne integrirane plačilne rešitve, drugi se povezujejo z zunanjimi procesorji, kot so Stripe, PayPal ali Square. Za malo podjetje je pomembno razumeti, kdo dejansko obdeluje kartične podatke, katere provizije nastanejo in katera odgovornost ostane na strani podjetja.

Četrto skupino sestavljajo podatkovne funkcije. Rezervacija ustvarja podatke o storitvi, času, izvajalcu, stranki, lokaciji, viru rezervacije in pogosto tudi plačilu. Ko sistem te podatke združi, lahko ponudi pregled zasedenosti, prihodkov, najpogosteje izbranih storitev, uspešnosti zaposlenih ali deleža odpovedi. S tem rezervacijski sistem prehaja iz operativnega koledarja v poslovno-informacijsko orodje. Prav na tem področju je po podatkih OECD in Eurostata razkorak med osnovno digitalizacijo in naprednejšo uporabo podatkov pri MSP še vedno velik.

Peto skupino predstavljajo integracije. Spletni sistem za naročanje redko deluje povsem samostojno. Povezuje se lahko z Googlovim ali Outlookovim koledarjem, spletnim mestom, družbenimi omrežji, Google Business Profile, računovodstvom, plačili, orodji za trženje ali avtomatizacijo. Integracije zmanjšujejo ročno podvajanje podatkov, vendar odpirajo tudi vprašanja zanesljivosti, prenosa podatkov med ponudniki in upravljanja dovoljenj. Vsaka nova povezava poveča funkcionalnost, hkrati pa razširi informacijsko okolje, ki ga je treba varovati.

UPORABNIŠKA IZKUŠNJA IN SPREJEMANJE DIGITALNIH SISTEMOV

Uspeh rezervacijskega sistema ni odvisen samo od tehničnih funkcij, temveč od tega, ali ga stranka in ponudnik dejansko sprejmeta. Klasični model sprejemanja tehnologije (TAM) izpostavlja zaznano uporabnost in zaznano enostavnost uporabe kot pomembna dejavnika sprejemanja informacijskih rešitev (Davis, 1989). Razširjeni model UTAUT dodatno vključuje pričakovano uspešnost, pričakovani napor, družbeni vpliv in pogoje, ki uporabniku omogočajo uporabo sistema (Venkatesh in drugi, 2003). Pri spletnem naročanju to pomeni, da mora uporabnik hitro razumeti, kaj mora narediti, in zaznati neposredno korist v primerjavi s telefonskim ali drugim načinom naročanja.

Lemon in Verhoef (2016) poudarjata, da uporabniška izkušnja nastaja skozi celotno uporabniško pot in prek več stičnih točk. Rezervacija je pogosto ena prvih formalnih interakcij s ponudnikom. Če je postopek nepregleden, zahteva nepotrebno registracijo, skriva ceno ali ne daje jasne potrditve, lahko negativna izkušnja nastane še pred izvedbo storitve. Po drugi strani lahko dobro zasnovan proces zmanjša negotovost: uporabnik vidi storitev, trajanje, ceno, lokacijo, izvajalca in prost termin ter takoj prejme potrditev.

Pri vrednotenju elektronskih storitev je uporaben tudi koncept E-S-QUAL. Parasuraman, Zeithaml in Malhotra (2005) so elektronsko kakovost storitve strukturirali okoli učinkovitosti, izpolnitve obljubljenega, razpoložljivosti sistema in zasebnosti. Čeprav je bil model razvit za spletno nakupovanje, so njegove dimenzije relevantne tudi za rezervacijske sisteme. Učinkovitost se kaže v številu korakov in hitrosti rezervacije, razpoložljivost sistema v zanesljivem delovanju, izpolnitev v pravilnem prikazu in izvedbi rezervacije, zasebnost pa v načinu obdelave osebnih podatkov. Kasnejše raziskave so pokazale, da se dimenzije elektronske kakovosti med konteksti razlikujejo, vendar so učinkovitost, razpoložljivost in zasebnost pogosto stabilni elementi (Rafiq, Lu in Fulford, 2012).

Uporabniška izkušnja obstaja tudi na strani ponudnika. Zaposleni potrebujejo pregled nad koledarjem, jasne pravice dostopa, hitro prestavljanje terminov, mobilni dostop in razumevanje obvestil. Če je uporabniški vmesnik zapleten, se lahko podjetje vrne k vzporednemu vodenju podatkov v zvezku, preglednici ali drugem koledarju. Takšno podvajanje zmanjšuje koristi digitalizacije in povečuje tveganje neskladnih podatkov. Zato je pri izbiri sistema smiselno ocenjevati celoten delovni tok in ne zgolj seznam funkcij.

INFORMACIJSKA VARNOST IN VARSTVO OSEBNIH PODATKOV

Spletni sistemi za naročanje obdelujejo osebne podatke, zato digitalizacija terminov ni samo organizacijsko, temveč tudi varnostno in pravno vprašanje. Že osnovna rezervacija lahko vsebuje ime in priimek, telefonsko številko, elektronski naslov, izbrano storitev, lokacijo in čas. V nekaterih dejavnostih se dodajajo opombe, vprašalniki, fotografije ali podatki o posebnih zahtevah. Če ponudnik storitve zbira podatke, ki razkrivajo zdravstvene okoliščine ali druge posebne vrste osebnih podatkov, se tveganje in zahteve obdelave dodatno povečajo.

Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR) določa temeljna načela zakonitosti, poštenosti, preglednosti, omejitve namena, najmanjšega obsega podatkov, točnosti, omejitve hrambe, celovitosti in zaupnosti ter odgovornosti upravljavca (European Parliament and Council, 2016). Evropski odbor za varstvo podatkov pri usmeritvah za mala podjetja posebej poudarja, da mora organizacija obdelovati samo podatke, ki so potrebni in sorazmerni glede na namen, določiti smiselna obdobja hrambe in zagotoviti ustrezne varnostne ukrepe (EDPB, 2026a). Za rezervacijski sistem to pomeni, da dodatna vprašanja stranki ne smejo biti vključena zgolj zato, ker jih sistem tehnično omogoča.

Načelo varstva podatkov že v fazi načrtovanja je za razvoj aplikacije posebej pomembno. Uporabniški obrazec naj ima privzeto minimalen nabor zahtevanih podatkov, dostopi zaposlenih naj bodo ločeni glede na naloge, pomembne spremembe naj bodo sledljive, podatki pa naj ne ostajajo shranjeni brez poslovnega ali pravnega razloga. EDPB med praktičnimi ukrepi izpostavlja enolične uporabniške identitete, avtentikacijo, upravljanje pooblastil, redno preverjanje dostopov, šifriranje in varne varnostne kopije (EDPB, 2026b).

Informacijska varnost se praviloma obravnava skozi zaupnost, celovitost in razpoložljivost informacij. Pri rezervacijskem sistemu zaupnost pomeni, da do podatkov strank dostopajo le pooblaščene osebe; celovitost, da termini, plačila in podatki niso neupravičeno spremenjeni; razpoložljivost pa, da je sistem dosegljiv, ko ga podjetje in stranka potrebujeta. ISO/IEC 27001:2022 ponuja okvir za sistem upravljanja informacijske varnosti, ki temelji na oceni tveganj, vlogah in odgovornostih, kontrolah, spremljanju in nenehnem izboljševanju (ISO, 2022). Za majhno aplikacijo certificiranje ni nujno prvi korak, načela standarda pa so uporabna pri strukturiranem razmišljanju o tveganjih.

Varnost je posebej pomembna za MSP, ker imajo manj kadrovskih in finančnih virov. ENISA opozarja na pogoste grožnje, kot so ribarjenje, izsiljevalsko programje, kraja naprav in poslovne prevare, ter na omejitve MSP pri proračunu, znanju in dostopu do strokovnjakov (ENISA, 2021). Tudi novejše ugotovitve za leto 2026 poudarjajo razkorak med poznavanjem zahtev in dejansko pripravljenostjo manjših podjetij, zlasti pri odzivanju na incidente in upravljanju življenjskega cikla rešitev (ENISA, 2026).

Pri uporabi rešitve v oblaku je pomembna razdelitev odgovornosti. Ponudnik platforme zagotavlja določene tehnične in organizacijske varnostne ukrepe, vendar podjetje, ki uporablja platformo, še vedno odloča, katere podatke bo zbiralo, kako dolgo jih potrebuje, kateri zaposleni bodo imeli dostop in kako bo stranke obvestilo o obdelavi. Javno objavljena izjava ponudnika o skladnosti z GDPR zato ne pomeni, da je vsaka uporaba sistema avtomatično skladna. Upravljavec mora svojo obdelavo urediti glede na dejanski namen in konfiguracijo.

Za primerjalno vrednotenje varnosti komercialnih sistemov javne spletne informacije niso dovolj za presojo dejanske odpornosti. V tej raziskavi se zato ne uporablja formulacija, da je posamezen sistem »varnejši« od drugega. Primerja se le obseg in konkretnost javno dokumentiranih informacij. SimplyBook.me na primer javno navaja sistem upravljanja informacijske varnosti v skladu z ISO/IEC 27001:2022; Square objavlja podrobnejše informacije o šifriranju in skladnosti s PCI DSS; Fresha izpostavlja GDPR in PCI DSS, Booksy šifriranje podatkov in program odgovornega razkrivanja ranljivosti, Reservio GDPR in šifriran prenos, Setmore pa objavlja GDPR usmeritve in politiko zasebnosti. Takšna dokumentacija izboljšuje preglednost, vendar sama po sebi ne predstavlja neodvisne varnostne revizije celotne aplikacije.

RAZISKOVALNI IN METODOLOŠKI OKVIR

Raziskava je zasnovana kot pregledni strokovni članek z deskriptivno primerjalno analizo javno dostopnih spletnih sistemov za naročanje. Prvi del temelji na znanstveni in strokovni literaturi s področja digitalne transformacije MSP, sprejemanja tehnologije, uporabniške izkušnje, varstva osebnih podatkov in informacijske varnosti. Pri aktualnih podatkih so bili prednostno uporabljeni uradni viri Statističnega urada Republike Slovenije, Evropske komisije, Eurostata, OECD, EDPB in ENISA. Pri teoretičnih modelih so bili uporabljeni recenzirani znanstveni članki.

V primerjalnem delu je bilo namensko vključenih šest rešitev: Fresha, Booksy, SimplyBook.me, Reservio, Setmore in Square Appointments. Izbor ni namenjen oblikovanju tržne lestvice in ne predstavlja popolnega pregleda vseh rešitev na trgu. Sistemi so bili izbrani zato, ker imajo javno dostopno dokumentacijo, podpirajo storitvene dejavnosti in skupaj predstavljajo tako specializirane rešitve za lepotne in wellness dejavnosti kot splošnejše rezervacijske platforme. Pregled je bil izveden v začetku avgusta 2026.

Podatki o funkcionalnostih so bili pridobljeni iz uradnih strani ponudnikov, njihovih centrov za pomoč, politik zasebnosti in varnostnih strani. Marketinške trditve o učinkih, kot so odstotki zmanjšanja neprihodov, povečanja rezervacij ali prihranka časa, niso bile uporabljene kot dokaz dejanske učinkovitosti, razen kadar je bil učinek podprt z neodvisnim znanstvenim virom. Pri primerjalni tabeli oznaka »DA« pomeni, da je bila funkcija jasno dokumentirana v pregledanih uradnih virih; oznaka »P/O« pomeni, da je funkcija odvisna od paketa, regije, zunanje integracije ali je bila v času pregleda v fazi omejenega uvajanja. Odsotnost oznake ne bi pomenila nujno, da funkcija tehnično ne obstaja, zato se kategorične oznake »NE« ne uporabljajo.

Tabela 1: Področja in kriteriji primerjalne analize

Osrednja omejitev metodologije je, da primerjava temelji na javno objavljenih informacijah in ne na tehničnem testiranju vseh rešitev. Funkcionalnosti se lahko razlikujejo glede na paket, državo, način plačila in čas uvedbe. Prav tako analiza ne ocenjuje dejanske hitrosti, stabilnosti, uporabnosti ali varnosti s penetracijskim testiranjem. Njena vrednost je v strukturiranem pregledu funkcionalnega in dokumentacijskega okvira, ki je relevanten za mala storitvena podjetja in razvoj podobnih rešitev.

REZULTATI PRIMERJALNE ANALIZE

Primerjava kaže visoko stopnjo konvergence pri osnovnih funkcijah. Vseh šest analiziranih rešitev javno dokumentira spletno samonaročanje, koledarsko upravljanje, avtomatizirana obvestila in neko obliko upravljanja strank. To pomeni, da spletna rezervacija sama po sebi na zrelem trgu ni več izrazita konkurenčna prednost, temveč pričakovana osnovna funkcija. Razlike se pomikajo k kakovosti delovnega toka, naprednemu upravljanju ekip in lokacij, plačilnim pravilom, analitiki, avtomatizaciji in integracijam.

Fresha in Booksy sta izrazito usmerjena v lepotne in wellness dejavnosti. Obe rešitvi združujeta koledar, stranke, opomnike, plačila, upravljanje ekip in poročila. Fresha javno dokumentira tudi upravljanje prostorov in opreme ter poročanje po lokacijah in zaposlenih. Booksy posebej poudarja nadzor urnikov, čakalne vrste, pravila rezervacij, poročila o zaposlenih in integrirano plačevanje. Pri obeh je razviden premik od same rezervacije k širšemu upravljanju poslovanja.

SimplyBook.me je bolj horizontalna platforma. Podpira več lokacij, različne vrste storitev, plačila, integracije z družbenimi omrežji, koledarsko sinhronizacijo, profile strank in prilagodljive obrazce. Posebnost je modularnost, saj so številne funkcije organizirane kot dodatne oziroma prilagodljive funkcije. V letu 2026 je ponudnik javno predstavljal tudi AI-pomočnike in glasovno rezervacijo. Pri informacijski varnosti je med primerjanimi rešitvami javna dokumentacija posebej obsežna, saj ponudnik navaja ISO/IEC 27001:2022 in ločene dokumente o GDPR, zasebnosti in varnosti.

Reservio združuje spletne rezervacije, POS, spletna plačila, opomnike, upravljanje ekip, strank in poslovna poročila. Njegova javna dokumentacija izpostavlja tudi povezave z analitičnimi orodji, kot sta Google Analytics in Meta Pixel. Varnostna stran navaja GDPR in šifriran prenos prek SSL. Ker so nekateri varnostni opisi na marketinških straneh poenostavljeni, jih je treba razumeti kot deklaracijo ponudnika in ne kot neodvisno oceno.

Setmore ima zelo širok nabor integracij. Osnovni rezervacijski proces vključuje spletno stran za naročanje, e-poštna obvestila, SMS-opomnike v ustreznih paketih, upravljanje ekip in plačila prek povezav s Square, Stripe ali PayPal. Večlokacijsko upravljanje je bilo v času pregleda opisano kot funkcija za povezovanje ločenih lokacij z eno prijavo, pri čemer je dokumentacija centra za pomoč navajala zgodnjo uvedbo funkcije. Analitični del je manj centraliziran kot pri nekaterih drugih ponudnikih; del poročanja se izvaja z izvozom ali integracijami, na primer z orodjema Google Sheets in Google Analytics.

Square Appointments je tesno povezan s širšim ekosistemom Square. Njegova posebnost je povezava rezervacije s plačili, evidenco strank, prodajo in lokacijskim poročanjem. Javno dokumentira večlokacijsko upravljanje, samodejne potrditve in opomnike, predplačila, vire oziroma prostore ter analitiko. Varnostna dokumentacija podrobneje opisuje šifriranje, nadzor dostopov, revizijske sledi in skladnost plačilnega okolja s PCI DSS.

Tabela 2: Primerjava javno dokumentiranih funkcionalnosti izbranih sistemov

Opomba: DA = funkcija je bila jasno dokumentirana v pregledanih uradnih virih; P/O = funkcija je odvisna od paketa, regije, zunanje integracije ali je bila v času pregleda v fazi omejenega uvajanja. Tabela ne predstavlja neodvisnega tehničnega testa.

Primerjava javne dokumentacije o varnosti in zasebnosti

Vsi analizirani ponudniki imajo javno dostopne informacije o zasebnosti, vendar se stopnja podrobnosti razlikuje. Fresha v centru za pomoč povezuje zasebnost z GDPR, soglasji in PCI DSS. Booksy ima poleg politike zasebnosti tudi ločeno politiko odgovornega razkrivanja ranljivosti in opis šifriranja podatkov v mirovanju in med prenosom. SimplyBook.me javno navaja ISO/IEC 27001:2022, načela vgrajenega in privzetega varstva podatkov in ukrepe za GDPR. Reservio izpostavlja GDPR in šifriran prenos. Setmore ima ločeno pojasnilo o GDPR ter splošno politiko zasebnosti, ki navaja industrijske standarde in SSL za kartične podatke. Square objavlja najbolj tehnično strukturirane opise šifriranja, nadzora dostopov, varnostnega testiranja in PCI DSS. Primerjava ne pomeni, da je rešitev z daljšim javnim dokumentom tehnično varnejša; pomeni le, da uporabniku omogoča bolj informirano začetno presojo.

Tabela 3: Primeri javno dokumentiranih varnostnih elementov

APLIKATIVNI PRIMER: RAZVOJ SPLETNE REŠITVE NAROČISE

Primerjalna analiza je uporabna tudi kot razvojno izhodišče za nove rešitve. V slovenskem okolju se razvija spletna aplikacija NaročiSe, namenjena ponudnikom storitev, ki svoje delo organizirajo s termini. Javno dostopna dokumentacija rešitve opisuje spletno naročanje, koledar, urnike zaposlenih, prenaročanje in odpoved terminov, obvestila, analitiko, več lokacij, predplačila ter dodatne poslovne funkcije (NaročiSe, 2026a; NaročiSe, 2026b).

Ker je aplikacija povezana z avtorjevim lastnim razvojnim delom, v tej raziskavi ni vključena med šest primerjanih komercialnih rešitev in ni ocenjena z vidika kakovosti, varnosti ali konkurenčnosti. Takšna ločitev zmanjšuje tveganje, da bi primerjalna metoda postala promocijsko orodje. Namen aplikativnega primera je pokazati, kako se ugotovitve pregleda lahko prenesejo v razvojne zahteve.

Prva razvojna zahteva je zanesljivo jedro rezervacijskega procesa. Sistem mora prikazovati le dejansko razpoložljive termine in pri izračunu upoštevati urnik izvajalca, že vnesene termine, trajanje storitve, odsotnosti ter po potrebi lokacijo, prostor ali napravo. Na tej ravni je pomembnejša pravilnost od števila dodatnih funkcij. Napaka pri razpoložljivosti hitro zmanjša zaupanje uporabnika v celoten sistem.

Druga zahteva je zmanjševanje administrativnega dela brez izgube nadzora. Samostojno naročanje, potrditve, opomniki in možnost prenaročanja imajo največjo vrednost, kadar so pravila dovolj jasna, da večina rutinskih primerov ne potrebuje ročnega posega. Hkrati mora ponudnik storitve ohraniti možnost omejitve časa za rezervacijo, ročne potrditve v posebnih primerih in nadzora nad odpovedmi.

Tretja zahteva je modularnost. Samostojni frizer ali svetovalec ne potrebuje enakega nabora funkcij kot salon z več zaposlenimi, lokacijami in prostori. Razvojna arhitektura mora zato omogočati postopno vključevanje ekip, lokacij, virov, plačil, analitike in integracij. Tak pristop je pomemben tudi za uporabniško izkušnjo: preveliko število funkcij lahko pri majhnem uporabniku poveča kompleksnost namesto koristi.

Četrta zahteva je varnost že v fazi načrtovanja. Pri razvoju lastne aplikacije je smiselno v podatkovni model, uporabniške vloge in vmesnik že zgodaj vključiti najmanjši obseg podatkov, ločevanje dostopov, revizijsko sled pomembnih sprememb, varno upravljanje prijave, pravila hrambe in možnosti izpolnjevanja pravic posameznikov. Pri integracijah s plačili ali komunikacijskimi ponudniki je treba jasno določiti, kateri sistem obdeluje katere podatke in na kateri pravni ter pogodbeni podlagi.

Peta zahteva je priprava na podatkovno podprto poslovanje. Že osnovni koledar ustvarja podatke, ki lahko kasneje omogočijo pregled zasedenosti, obremenjenosti zaposlenih, priljubljenosti storitev in časovnih vzorcev. Pri tem je treba razlikovati med operativno analitiko, ki uporabniku prikazuje njegove lastne podatke, in naprednejšimi modeli, ki bi lahko napovedovali vedenje ali priporočali odločitve. Druga možnost zahteva dodatno presojo kakovosti podatkov, razložljivosti in zasebnosti.

RAZPRAVA

Primerjalna analiza podpira ugotovitev, da trg spletnega naročanja dozoreva. Osnovna rezervacija je postala standardizirana funkcija, zato se vrednost za podjetje ustvarja predvsem z integracijo. Koledar je bolj uporaben, če je povezan z zaposlenimi in lokacijami; opomnik je bolj uporaben, če upošteva spremembe termina; plačilo je bolj uporabno, če je povezano z rezervacijo in pravilom odpovedi; analitika pa je bolj uporabna, če izhaja iz dosledno zbranih podatkov. To kaže, da je arhitektura poslovnega procesa pomembnejša od posamezne funkcije.

Za mala storitvena podjetja je pomembno, da digitalizacije ne razumejo kot tekmovanje v največjem številu funkcij. OECD (2024) opozarja, da imajo MSP omejene vire, zato je smiselna postopna digitalizacija, usmerjena v konkretne poslovne probleme. Samostojni izvajalec lahko največ pridobi že z zanesljivim koledarjem, spletno rezervacijo in opomniki. Večja ekipa pa potrebuje dodatne pravice dostopa, lokacije, poročanje in usklajevanje virov. Izbira sistema naj zato izhaja iz procesa in stopnje digitalne zrelosti, ne iz najdaljšega seznama funkcij.

Uporabniška izkušnja je v tem kontekstu dvojna. Stranka želi hitro rezervacijo v malo korakih in jasno potrditvijo, ponudnik pa želi dovolj nadzora, da se spletna avtomatizacija ujema z realnim delom. Če sta ti dve perspektivi neuravnoteženi, lahko nastanejo konflikti: preveč omejitev odvrača stranko, premalo pravil pa povzroča operativne težave. Koncepti TAM, UTAUT in E-S-QUAL zato niso le teoretični dodatki, temveč uporabna razvojna merila za preverjanje, ali je rešitev uporabna, razumljiva, zanesljiva in dovolj varna.

Posebej pomemben je varnostni vidik. Spletni rezervacijski sistemi so pogosto predstavljeni kot poslovna orodja z nizkim tveganjem, vendar lahko obdelujejo obsežne zbirke kontaktnih in vedenjskih podatkov. V salonih in nekaterih wellness dejavnostih lahko opombe vključujejo informacije o alergijah, zdravstvenih okoliščinah ali drugih občutljivih lastnostih. Če takšni podatki niso nujni, jih načelo najmanjšega obsega podatkov odsvetuje. Če so nujni, je potrebna ustrezno višja raven zaščite in jasna pravna podlaga.

Primerjava javne varnostne dokumentacije kaže tudi pomembno razliko med tehnično varnostjo in komunikacijo o varnosti. Uporabnik ne more iz javne strani zanesljivo ugotoviti, kako odporen je sistem na vse napade, lahko pa ugotovi, ali ponudnik pregledno opisuje odgovornosti, šifriranje, upravljanje dostopov, obdelovalce in postopke ob incidentih. Za MSP, ki pogosto nimajo lastne varnostne ekipe, je takšna dokumentacija pomemben del skrbnega izbora ponudnika.

Raziskava ima več omejitev. Prvič, funkcionalnosti komercialnih rešitev se hitro spreminjajo in se lahko razlikujejo med državami ter paketi. Drugič, analiza temelji na informacijah ponudnikov in ne vključuje neodvisnega uporabniškega testiranja. Tretjič, sistemi niso bili cenovno primerjani, ker so modeli obračunavanja, provizije in regionalna dostopnost različni. Četrtič, brez lastnih uporabnikov ni mogoče oceniti dejanskega vpliva določene rešitve na administrativni čas, število neprihodov, zasedenost ali zadovoljstvo. Te omejitve so hkrati predlog za naslednjo raziskovalno fazo.

PRIHODNJI RAZVOJ: ANALITIKA, AVTOMATIZACIJA IN UMETNA INTELIGENCA

Naslednja razvojna stopnja rezervacijskih sistemov je prehod od evidentiranja dogodkov k aktivni podpori odločanju. Že danes nekateri ponudniki vključujejo avtomatizirane čakalne vrste, optimizacijo prostih mest, napredna poročila in AI-pomočnike. Prihodnje funkcije lahko vključujejo napovedovanje zasedenosti, predlaganje optimalnega termina, prepoznavanje obdobij z več odpovedmi, priporočila glede razporeda zaposlenih in avtomatizirano komuniciranje s stranko.

Tak razvoj odpira tudi metodološka in etična vprašanja. Napovedni model je lahko kakovosten le toliko, kolikor so kakovostni podatki, iz katerih se uči. Pri majhnem podjetju je podatkov lahko malo, sezonski vzorci pa se hitro spremenijo. Zato napredna analitika ne sme ustvarjati lažnega vtisa natančnosti. Priporočilni sistem naj bo razumljen kot podpora odločitvi in ne kot avtomatična avtoriteta.

Poseben potencial ima generativna umetna inteligenca pri podpori uporabniku: razlaga nastavitev, pomoč pri pripravi besedil, iskanje informacij v dokumentaciji ali naravnojezikovni vpogled v lastne poslovne podatke. Tudi tu je treba uporabiti načelo najmanjšega obsega podatkov in jasno ločiti, katere podatke model potrebuje. Če AI-pomočnik za odgovor o urniku ne potrebuje kontaktnih podatkov strank, do njih ne bi smel imeti dostopa. Načelo najmanjših privilegijev je pri AI-integracijah enako pomembno kot pri klasičnih uporabniških računih.

Za prihodnji strokovni članek bi bilo zato smiselno ločeno analizirati uporabo umetne inteligence pri optimizaciji spletnega naročanja. Raziskava bi lahko primerjala klasična pravila razporejanja z algoritmičnimi priporočili ter obravnavala merila natančnosti, razložljivosti, zasebnosti in dejanske uporabnosti za mala podjetja. Takšna tema bi neposredno povezala programiranje, poslovno informatiko in informacijsko varnost.

ZAKLJUČEK

Spletni sistemi za naročanje so postali pomemben del digitalizacije storitvenih dejavnosti. Njihov pomen presega elektronski koledar, saj povezujejo razpoložljivost, rezervacijo, komunikacijo, plačila, evidenco strank, organizacijo zaposlenih in poslovno analitiko. Za mala podjetja je to posebej pomembno, ker lahko enoten sistem zmanjša razpršenost informacij med telefonskimi klici, sporočili, družbenimi omrežji in različnimi koledarji.

Primerjalna analiza šestih rešitev je pokazala, da so osnovne funkcije med ponudniki zelo podobne. Vsi analizirani sistemi dokumentirajo spletno samonaročanje in podporo upravljanju terminov, večina pa tudi naprednejše funkcije za ekipe, lokacije, plačila, stranke in poročanje. Razlike se kažejo v globini integracije, načinu zaračunavanja ali vključevanja funkcij, podpori več lokacijam, obsegu analitike in načinu javnega predstavljanja informacijske varnosti.

Za izbiro rešitve zato ni dovolj vprašanje, ali sistem omogoča spletno naročanje. Podjetje mora oceniti celoten proces: kako se storitve in urniki nastavijo, kako se preprečujejo konflikti, kako stranka spremeni termin, kako se obdelujejo plačila, kateri zaposleni vidijo katere podatke, kakšna poročila so na voljo in kako se rešitev povezuje z drugimi orodji. Enako pomembno je, da ponudnik pregledno predstavi zasebnost, varnost in odgovornosti pri obdelavi osebnih podatkov.

Osrednje sporočilo za stroko je, da spletnega sistema za naročanje ni smiselno presojati kot samostojnega digitalnega koledarja ali zgolj po številu ponujenih funkcij. Njegovo strokovno in poslovno vrednost je treba ocenjevati glede na povezanost celotnega procesa: od prikaza dejanske razpoložljivosti in uporabniško razumljive rezervacije do upravljanja sprememb, plačil, dostopnih pravic, analitike ter varstva osebnih podatkov. Za stroko je posebej pomembna ugotovitev, da morajo biti uporabniška izkušnja, organizacija dela in informacijska varnost obravnavane sočasno že pri izbiri oziroma načrtovanju rešitve. Članek tako ponuja praktičen okvir meril, ki ga je mogoče uporabiti pri primerjanju ponudnikov, pripravi zahtev za razvoj ali uvajanju sistema v storitveno podjetje.

Članek je zato zanimiv predvsem za lastnike in vodje malih ter srednje velikih storitvenih podjetij, samostojne podjetnike, razvijalce spletnih rešitev, poslovne informatike, strokovnjake za digitalizacijo, informacijsko varnost in varstvo osebnih podatkov ter svetovalce, ki sodelujejo pri uvajanju digitalnih poslovnih procesov. Uporaben je tudi za raziskovalce in študente poslovne informatike, managementa ter sorodnih področij, saj povezuje teoretične modele sprejemanja tehnologije in kakovosti elektronskih storitev s konkretnimi funkcionalnimi, organizacijskimi in varnostnimi merili.

Za razvoj nove rešitve je ključna ugotovitev, da je treba funkcionalnosti graditi okoli poslovnega procesa in ne obratno. Sistem NaročiSe je v članku predstavljen kot aplikativni primer tega pristopa, ne pa kot dokazano boljša rešitev. Njegovo dejansko vrednost bo mogoče strokovno oceniti šele z uporabo v dejanskem okolju. Ko bo na voljo dovolj uporabnikov, je smiselna longitudinalna primerjava pred uvedbo in po njej oziroma vsaj analiza podatkov po uvedbi.

Avtor je povezan z razvojem spletne rešitve NaročiSe. Zaradi tega NaročiSe ni vključena v primerjalno razvrstitev šestih analiziranih komercialnih sistemov in v članku niso podane trditve o njeni večji učinkovitosti, kakovosti ali varnosti v primerjavi z drugimi rešitvami.

Pri nadaljnjem raziskovanju bi bilo priporočljivo meriti čas, ki ga ponudniki porabijo za administrativno usklajevanje terminov, delež spletnih rezervacij zunaj delovnega časa, odpovedi in neprihode, stopnjo zasedenosti, pogostost prestavljanja, uporabo posameznih funkcij ter zadovoljstvo ponudnikov in strank. Takšni podatki bi omogočili prehod iz primerjave deklariranih funkcionalnosti k dokazovanju dejanskega učinka digitalizacije. V naslednji fazi bi se lahko raziskava razširila še na uporabo umetne inteligence pri napovedovanju zasedenosti in optimizaciji terminov, pri čemer morata ostati informacijska varnost in varstvo podatkov sestavni del razvojnega procesa.

LITERATURA

Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008

Eller, R., Alford, P., Kallmünzer, A., & Peters, M. (2020). Antecedents, consequences, and challenges of small and medium-sized enterprise digitalization. Journal of Business Research, 112, 119–127. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.03.004

European Commission. (2026). Slovenia’s 2026 Digital Decade Country Report. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/factpages/slovenias-2026-digital-decade-country-report

European Data Protection Board. (2026a). Data protection basics: Data protection guide for small business. https://www.edpb.europa.eu/sme/learn-the-basics/data-protection-basics_en

European Data Protection Board. (2026b). Secure personal data: Data protection guide for small business. https://www.edpb.europa.eu/sme/be-compliant/secure-personal-data_en

European Parliament and Council of the European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj

European Union Agency for Cybersecurity. (2021). Cybersecurity for SMEs: Challenges and recommendations. https://www.enisa.europa.eu/publications/enisa-report-cybersecurity-for-smes

European Union Agency for Cybersecurity. (2026). SME CRA Survey Report. https://www.enisa.europa.eu/publications/sme-cra-survey-report

Eurostat. (2026). Digitalisation in Europe – 2026 edition. https://ec.europa.eu/eurostat/web/interactive-publications/digitalisation-2026

International Organization for Standardization. (2022). ISO/IEC 27001:2022 – Information security management systems. https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html

Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96. https://doi.org/10.1509/jm.15.0420

OECD. (2021). The Digital Transformation of SMEs. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/the-digital-transformation-of-smes_bdb9256a-en.html

OECD. (2024). SME Digitalisation to manage shocks and transitions: 2024 OECD D4SME survey. OECD SME and Entrepreneurship Papers, No. 62. https://doi.org/10.1787/eb4ec9ac-en

Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Malhotra, A. (2005). E-S-QUAL: A multiple-item scale for assessing electronic service quality. Journal of Service Research, 7(3), 213–233. https://doi.org/10.1177/1094670504271156

Rafiq, M., Lu, X., & Fulford, H. (2012). Measuring Internet retail service quality using E-S-QUAL. Journal of Marketing Management, 28(9–10), 1159–1173. https://doi.org/10.1080/0267257X.2011.621441

Robotham, D., Satkunanathan, S., Reynolds, J., Stahl, D., & Wykes, T. (2016). Using digital notifications to improve attendance in clinic: Systematic review and meta-analysis. BMJ Open, 6(10), e012116. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2016-012116

Statistični urad Republike Slovenije. (2025). Digitalno podjetništvo, podrobni podatki, 2025. https://www.stat.si/statweb/News/Index/14010

Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540

Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, 122, 889–901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022

Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. The Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118–144. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003

Uradni viri za primerjalno analizo sistemov

Booksy. (2026). Calendar & Scheduling. https://biz.booksy.com/features/calendar-scheduling [1. 7. 2026].

Booksy. (2026). Features. https://biz.booksy.com/features [3. 7. 2026].

Booksy. (2026). Privacy Policy and Terms of Use. https://biz.booksy.com/en-ie/privacy-policy [5. 7. 2026].

Booksy. (2026). Responsible Disclosure Policy. https://booksy.com/en-us/p/security [6. 7. 2026].

Fresha. (2026). Features. https://www.fresha.com/for-business/features [8. 7. 2026].

Fresha. (2026). Privacy and security. https://www.fresha.com/help-center/knowledge-base/privacy-and-security [10. 7. 2026].

NaročiSe. (2026a). Spletno naročanje. https://naroci-se.si/funkcije/spletno-narocanje/ [12. 7. 2026].

NaročiSe. (2026b). Spletni koledar. https://naroci-se.si/funkcije/koledar/ [14. 7. 2026].

NaročiSe. (2026c). Cenik in primerjava funkcij. https://naroci-se.si/cenik/ [16. 7. 2026].

Reservio. (2026). All features. https://www.reservio.com/features [17. 7. 2026].

Reservio. (2026). Data Security. https://www.reservio.com/features/data-security [19. 7. 2026].

Reservio. (2026). GDPR Compliance for Reservio Users. https://help.reservio.com/en/articles/10430307-gdpr-compliance-for-reservio-users [21. 7. 2026].

Setmore. (2026). Manage multiple locations. https://support.setmore.com/en/articles/12608591-manage-multiple-locations [23. 7. 2026].

Setmore. (2026). Setmore and GDPR. https://support.setmore.com/en/articles/1784801-setmore-and-gdpr [25. 7. 2026].

Setmore. (2026). Support Center. https://support.setmore.com/en/  [26. 7. 2026].

Setmore. (n.d.). Privacy Policy. https://www.setmore.com/privacy [28. 7. 2026].

SimplyBook.me. (2026). Features & Integrations. https://simplybook.me/en/booking-system-features-and-integrations  [30. 7. 2026].

SimplyBook.me. (2026). Privacy Policy. https://simplybook.me/en/policy  [1. 8. 2026].

SimplyBook.me. (2026). Security. https://simplybook.me/index.php/en/legal/security [3. 8. 2026].

Square. (2026). Multi-location scheduling software. https://squareup.com/us/en/appointments/features/multi-location [5. 8. 2026].

Square. (2026). Privacy and security. https://squareup.com/help/ie/en/article/3796-privacy-and-security [6. 8. 2026].

Square. (2026). Security and data encryption features. https://squareup.com/help/us/en/article/3797-secure-data-encryption [8. 8. 2026].

Square. (2026). Square Appointments. https://squareup.com/us/en/appointments [10. 8. 2026].

POVZETEK

Ekipni duh oziroma skupinska kohezija velja za enega ključnih psihosocialnih dejavnikov, ki vplivajo na motivacijo in zavzetost mladih športnikov pri ukvarjanju s športom. V teoretičnem delu članka so predstavljena izhodišča s področja skupinske kohezije (nalogovna in socialna kohezija), teorije samodoločenosti ter zavzetosti športnikov (athlete engagement), podprta s pregledom novejših domačih in tujih raziskav, ki povezujejo kohezijo z motivacijo, zadovoljstvom in nižjo stopnjo izgorelosti pri mladih športnikih. V empiričnem delu je bilo s pomočjo spletne ankete med vrstniki, starimi od 16 do 22 let, ki se ukvarjajo ali so se v preteklosti ukvarjali z ekipnim športom, raziskano, kako je zaznani ekipni duh v njihovi ekipi povezan z motivacijo za trening, zavzetostjo in odnosom s trenerjem. Rezultati, pridobljeni na vzorcu 66 mladih športnikov, starih od 16 do 22 let, so pokazali zmerno do visoko pozitivno povezanost med zaznano kohezijo in motivacijo za trening (r = 0,69) ter med odnosom s trenerjem in zavzetostjo (r = 0,42), s čimer sta bili obe zastavljeni hipotezi potrjeni. Ugotovitve so lahko koristne trenerjem, klubom in mentorjem mladinskih športnih ekip pri načrtovanju dejavnosti, ki krepijo občutek pripadnosti in s tem dolgoročno motivacijo mladih za šport.

Ključne besede: ekipni duh, kohezija, motivacija, zavzetost, mladi športniki

ABSTRACT

Team spirit, or group cohesion, is considered one of the key psychosocial factors influencing the motivation and engagement of young athletes in sport. The theoretical part of the article presents the foundations of group cohesion (task and social cohesion), self-determination theory, and athlete engagement, supported by a review of recent domestic and international research linking cohesion to motivation, satisfaction, and lower burnout among young athletes. The empirical part uses an online survey of peers aged 16 to 22 who currently participate or have previously participated in team sports to examine how perceived team spirit within their team relates to training motivation, engagement, and the coach-athlete relationship. Results from a sample of 66 young athletes aged 16 to 22 show a moderate-to-strong positive correlation between perceived cohesion and training motivation (r = .69) and between the coach-athlete relationship and engagement (r = .42), supporting both hypotheses. The findings may be useful for coaches, clubs, and youth team mentors in planning activities that strengthen a sense of belonging and, consequently, the long-term motivation of young people to participate in sport.

Keywords: team spirit, cohesion, motivation, engagement, young athletes

UVOD

Ekipni športi so eno najpogostejših okolij, v katerih mladostniki preživljajo prosti čas, se socializirajo ter razvijajo tako telesne kot psihosocialne kompetence. Poleg telesne pripravljenosti in tehničnega znanja raziskovalci že desetletja opozarjajo, da je za uspešnost in vztrajnost v športu ključen tudi t. i. »ekipni duh« oziroma kohezija skupine – občutek povezanosti, zaupanja in skupnega cilja med člani ekipe.

Vprašanje je še posebej aktualno pri mladih športnikih, saj so ti v razvojnem obdobju, ko si šele oblikujejo odnos do športa, discipline in dela v skupini, hkrati pa so pogosto izpostavljeni tudi pritiskom (tekmovalnost, pričakovanja trenerjev in staršev, primerjanje z vrstniki), ki lahko hitro zmanjšajo motivacijo.

Namen tega članka je na podlagi pregleda obstoječe literature ter lastne ankete med vrstniki, starimi od 16 do 22 let, ki se ukvarjajo ali so se ukvarjali z ekipnim športom, raziskati, kako je zaznani ekipni duh povezan z njihovo motivacijo in zavzetostjo pri treningih.

EKIPNI DUH, MOTIVACIJA IN ZAVZETOST MLADIH ŠPORTNIKOV

V športni psihologiji pojem »ekipni duh« najpogosteje ustreza konceptu skupinske kohezije, torej stopnji, do katere člani skupine ostajajo povezani pri uresničevanju skupnih ciljev. Kohezija ni enodimenzionalen pojav; običajno jo delimo na nalogovno kohezijo, ki se nanaša na usklajenost skupine pri doseganju skupnih ciljev, in socialno kohezijo, ki opisuje medosebno povezanost članov ne glede na nalogo (Eys, Loughead, Bray, in Carron, 2009).

Za merjenje kohezije pri odraslih športnikih se je dolgo uporabljal vprašalnik Group Environment Questionnaire, vendar so raziskovalci ugotovili, da mlajši športniki kohezijo dojemajo in izražajo drugače kot odrasli, zato je bil zanje potreben ločen instrument. V štirifaznem razvojnem procesu je bil oblikovan vprašalnik Youth Sport Environment Questionnaire (YSEQ) (Eys, Loughead, Bray, in Carron, 2009). V prvi fazi so s fokusnimi skupinami (n = 56) in odprtimi vprašalniki (n = 280) zbrali podatke o tem, kako mladi športniki sami opisujejo kohezijo v svoji ekipi, na tej podlagi pa oblikovali 142 potencialnih postavk. V tretji fazi so jih na vzorcu 227 udeležencev z analizo glavnih komponent zožili na 17 postavk in dvofaktorsko strukturo (nalogovna in socialna kohezija), v četrti fazi pa so to strukturo potrdili še na neodvisnem vzorcu 352 udeležencev. YSEQ je od takrat eden najpogosteje uporabljenih instrumentov za merjenje zaznane kohezije pri mladostniških športnih ekipah in je bil uporabljen tudi v več raziskavah.

Motivacijo športnikov najpogosteje pojasnjuje teorija samodoločenosti (Deci in Ryan, 2000), po kateri je vedenje bolj samodoločeno in posledično vztrajnejše takrat, ko so zadovoljene tri temeljne psihološke potrebe: potreba po avtonomiji (občutek, da je vedenje izbrano samostojno), potreba po kompetentnosti (občutek učinkovitosti pri opravljanju dejavnosti) in potreba po povezanosti, torej občutku sprejetosti in pripadnosti drugim. Teorija motivacijo umešča na kontinuum, ki sega od amotivacije prek različnih oblik zunanje regulacije do notranje motivacije, pri kateri dejavnost sama po sebi predstavlja vir zadovoljstva.

Med tremi potrebami je povezanost tista, ki je najneposredneje povezana z ekipnim duhom. Če se športnik v ekipi počuti sprejetega in povezanega s soigralci, teorija predvideva bolj samodoločeno in s tem vztrajnejšo motivacijo za trening. Pomen motivacijskih dejavnikov za vztrajanje v športu je potrdil tudi sistematični pregled in metaanaliza 16 prospektivnih raziskav o osipu mladostnikov v ekipnih športih, ki je zajela skupno 6304 mladih športnikov. Prav konstrukti, povezani z motivacijo, in športne izkušnje so imeli najmočnejšo povezavo z osipom (Back, Johnson, Svedberg, McCall, in Ivarsson, 2022).

Zavzetost je soroden, vendar od motivacije ločen konstrukt. Medtem ko motivacija pojasnjuje, zakaj se športnik odloči za določeno vedenje, zavzetost opisuje trajnejše psihološko stanje športnika v odnosu do njegove športne dejavnosti (Lonsdale, Hodge, in Jackson, 2007). Konstrukt so raziskovalci najprej razvili kvalitativno na podlagi intervjujev z vrhunskimi športniki, nato pa so ugotovitve nadgradili z razvojem vprašalnika Athlete Engagement Questionnaire (AEQ), ki zavzetost opredeljuje prek štirih razsežnosti: zaupanja vase, predanosti, navdušenja in vitalnosti (Lonsdale, Hodge, in Jackson, 2007).

Zavzetost velja za pomemben napovednik dolgoročnega vztrajanja pri športu. Športnik z nizko zavzetostjo je bolj izpostavljen izgorelosti in opustitvi športne dejavnosti, medtem ko visoka zavzetost deluje kot varovalni dejavnik (Lonsdale, Hodge, in Jackson, 2007). Ta povezava je skladna tudi z ugotovitvami o osipu mladostnikov v ekipnih športih (Back, Johnson, Svedberg, McCall, in Ivarsson, 2022).

Novejše raziskave dokaj dosledno potrjujejo povezavo med kohezijo, motivacijo in zavzetostjo pri mladih športnikih, čeprav se med seboj razlikujejo po zasnovi, vzorcu in natančni obliki te povezave.

V enoletni prospektivni raziskavi med elitnimi mladimi nogometaši so kohezijo, zadovoljitev psiholoških potreb in samoregulacijo spremljali v dveh časovnih točkah v sezoni (Erikstad, Martin, Haugen, in Høigaard, 2018). Socialna kohezija je bila skozi celotno obdobje pozitivno povezana z zadovoljitvijo psiholoških potreb igralcev v klubu, čeprav so vse tri spremenljivke v povprečju skozi sezono upadale, kar kaže, da je vzdrževanje kohezije v elitnem mladinskem športu izziv tudi takrat, ko je njen pomen za motivacijo dokazan. Podoben model so pri mladostniških nogometašicah preverili tudi drugi avtorji in ugotovili, da sta tako nalogovna kot socialna kohezija napovedovali zaznano povezanost s soigralkami, ta pa je nadalje napovedovala bolj samodoločeno motivacijo. Nalogovna kohezija je poleg tega neposredno, ne le prek povezanosti in motivacije, napovedovala nižjo stopnjo izgorelosti (Pacewicz, Smith, in Raedeke, 2020).

Sorodne ugotovitve prinašajo tudi raziskave, ki kohezijo širše povezujejo s pozitivnim razvojem mladostnikov, ne le z motivacijo. Na vzorcu 424 mladostniških športnikov iz 35 srednješolskih ekip se je pokazalo, da sta tako nalogovna kot socialna kohezija napovedovali več kazalnikov pozitivnega razvoja: boljše osebne in socialne veščine, več iniciative, uspešnejše zastavljanje ciljev in manj negativnih izkušenj v športu (Bruner, Eys, Wilson, in Côté, 2014). Pri brazilskih mladih rekreativnih športnikih (N = 253, povprečna starost skoraj 13 let) se je pokazal obraten, vendar dopolnjujoč se vzorec (Nascimento Junior in drugi, 2019). Pretekle športne izkušnje so pomembno napovedovale tako nalogovno (R² = 0,21) kot socialno kohezijo (R² = 0,10), kar nakazuje, da se kohezija in pozitivne izkušnje v športu krepijo vzajemno.

Trener ni le zunanji dejavnik, ki na ekipno klimo vpliva posredno, temveč jo po ugotovitvah novejših raziskav tudi neposredno sooblikuje. Klastrska analiza pri 301 brazilskih mladih športnikih (14–17 let) je pokazala, da so imeli tisti, ki so odnos s trenerjem ocenjevali kot dober, hkrati tudi višjo nalogovno in socialno kohezijo ter bolj avtonomno motivacijo (Freire in drugi, 2023). Skladno s tem je slovenska diplomska naloga o motivaciji košarkarjev na vzorcu 44 igralcev pokazala, da je imel med vsemi vpletenimi (starši, soigralci, trener) prav trener največji vpliv na motivacijo za treninge in tekme, starši pa najmanjšega (Alapović, 2013).

Novejša raziskava med kitajskimi mladostniškimi nogometaši, ena največjih glede na velikost vzorca na tem področju (N = 1692), je namesto kohezije kot napovednika preverjala razmerje v obratni smeri. Zavzetost je bila pozitivno povezana s kasnejšo kohezijo, medosebna kompetentnost je to razmerje delno posredovala, zaznana socialna opora pa je razmerje med zavzetostjo in kohezijo dodatno uravnavala, pri čemer so se pokazale tudi razlike med spoloma (Wan, Huang, Sha, Zhong, in Shui, 2025). Te ugotovitve skupaj kažejo, da odnos med kohezijo in zavzetostjo verjetno ni enosmeren, temveč se obe spremenljivki skozi sezono krepita vzajemno.

Večina navedenih raziskav je bila izvedena na organiziranih, pogosto elitnih mladinskih ekipah v tujini, kar omejuje neposredno prenosljivost ugotovitev na širšo populacijo rekreativnih mladih športnikov. Empirične raziskave o povezavi med ekipnim duhom, motivacijo in zavzetostjo so pri nas redke. Sorodna vprašanja s področja športne psihologije mladih in vrhunskih športnikov je sicer obravnavala doktorska disertacija o fenomenologiji fair playa v ekipnih športih (Smrdu, 2017), vendar ta ni neposredno merila kohezije, motivacije ali zavzetosti. Prav ta vrzel je izhodišče za empirični del pričujočega članka.

RAZISKAVA MED MLADIMI ŠPORTNIKI

Namen empiričnega dela članka je na manjšem vzorcu vrstnikov, starih od 16 do 22 let, preveriti, kako je zaznani ekipni duh (kohezija) v njihovi športni ekipi povezan z motivacijo za trening in zavzetostjo pri športni dejavnosti. Na podlagi teoretičnih izhodišč smo zastavili raziskovalna vprašanja in hipoteze.

• RV1: Kako mladi športniki (16–22 let) ocenjujejo ekipni duh (kohezijo) v svoji ekipi?
• RV2: Ali obstaja povezava med zaznanim ekipnim duhom in motivacijo za redno udeležbo na treningih?
• RV3: Kakšno vlogo ima pri motivaciji odnos s trenerjem v primerjavi z odnosi med soigralci?
• H1: Višja zaznana kohezija (ekipni duh) je povezana z višjo motivacijo za trening.
• H2: Anketiranci, ki ocenjujejo odnos s trenerjem kot dober, poročajo o višji zavzetosti pri treningih.

Uporabljena je bila kvantitativna raziskovalna strategija s spletnim anketnim vprašalnikom.

Vzorec je bil priložnosten in je zajemal vrstnike, stare od 16 do 22 let, ki so se v času izvedbe ankete ukvarjali ali so se v preteklosti ukvarjali z organiziranim ekipnim športom. Anketa je bila posredovana prek osebnega omrežja avtorja (sošolci, klubski soigralci, družbena omrežja). Prek spletnega obrazca je bilo v obdobju zbiranja prejetih 86 odgovorov. Pred analizo so bili izločeni odgovori, ki niso izpolnjevali meril za vključitev v vzorec: 16 odgovorov je bilo izločenih, ker je anketiranec navedel neekipno športno panogo (npr. fitnes, atletika, tek, borilne veščine), 7 odgovorov je vsebovalo vsaj en manjkajoč odgovor na anketno vprašanje, 2 odgovora pa sta pripadala anketirancema, starima 23 oziroma 25 let, torej zunaj določenega starostnega razpona. Ker je pri nekaterih anketirancih hkrati veljalo več meril za izključitev, je bilo skupno izločenih 20 odgovorov, končni analizirani vzorec pa je zajemal 66 anketirancev.

Instrument je bil anketni vprašalnik z 9 vprašanji: tremi demografskimi vprašanji (starost, spol, športna panoga), petimi vsebinskimi trditvami, ki so po zgledu uveljavljenih instrumentov (YSEQ, AEQ) merile zaznano kohezijo, odnos s trenerjem ter motivacijo in zavzetost, ter enim zaključnim vprašanjem o glavnem viru motivacije.

Sodelovanje v anketi je bilo prostovoljno in anonimno. Pred izpolnjevanjem so anketiranci prejeli kratko pojasnilo o namenu raziskave (šolski/strokovni članek) in o tem, da bodo podatki uporabljeni izključno v zbirni, neidentificirani obliki. Anketa je bila izvedena elektronsko (Google Obrazci), zbiranje odgovorov pa je potekalo približno dva tedna. Podatki so bili analizirani opisno (deleži, povprečja po posameznih vprašanjih), po potrebi pa tudi s preprosto primerjavo skupin (npr. ali so anketiranci, ki so kohezijo ocenili visoko, poročali tudi o višji motivaciji). Povezanost med posameznimi postavkami (npr. med kohezijo in motivacijo) je bila dodatno preverjena s Pearsonovim korelacijskim koeficientom (r).

Končni analizirani vzorec je zajemal 66 anketirancev, starih od 16 do 22 let (M = 17,8 let). Med njimi je bilo 61 moških in 5 žensk, kar je odražalo izrazito prevlado moških v vzorcu in omejevalo smiselnost primerjav po spolu. Najpogosteje zastopani panogi sta bili rokomet (24 anketirancev, 36 %) in nogomet (23 anketirancev, 35 %; pri čemer je en anketiranec navedel nogomet in odbojko), sledili sta košarka (10, 15 %) in odbojka (6, 9 %), preostali del vzorca pa sta predstavljala balinanje (2, 3 %) in hokej (1, 2 %). Podrobnejša porazdelitev je prikazana v Tabeli 1.

Tabela 1: Demografske značilnosti vzorca (N = 66).

Anketiranci so v povprečju najvišje ocenili socialno kohezijo (B2, M = 4,24) in zavzetost (B5, M = 4,29), medtem ko sta bili nalogovna kohezija (B1) in odnos s trenerjem (B3) v povprečju ocenjeni nekoliko nižje, vendar še vedno visoko (M = 4,02 pri obeh). Opisna statistika za vse postavke je prikazana v Tabeli 2.

Tabela 2: Opisna statistika za postavke B1–B5 (N = 66).

Za preverjanje H1 je bila izračunana povezanost med povprečjem postavk B1 in B2 (skupna mera zaznane kohezije) ter postavko B4 (motivacija za trening). Pearsonov korelacijski koeficient je pokazal zmerno do visoko pozitivno povezanost (r = 0,69), s čimer je bila H1 potrjena. Višja zaznana kohezija je bila povezana z višjo motivacijo za trening. Povezanost je bila nekoliko višja pri socialni koheziji (B2 in B4, r = 0,69) kot pri nalogovni koheziji (B1 in B4, r = 0,53). Kohezija je bila pozitivno povezana tudi z zavzetostjo (B5, r = 0,66).

Za preverjanje H2 je bila izračunana povezanost med postavko B3 (odnos s trenerjem) in postavko B5 (zavzetost). Rezultat je pokazal zmerno pozitivno povezanost (r = 0,42), s čimer je bila H2 potrjena. Anketiranci, ki so odnos s trenerjem ocenjevali kot dober, so poročali tudi o višji zavzetosti pri treningih. Odnos s trenerjem je bil nekoliko močneje povezan z motivacijo (B3 in B4, r = 0,60) kot z zavzetostjo.

Pri zaključnem vprašanju o glavnem viru motivacije za redno udeležbo na treningih je največ anketirancev (29, 44 %) izbralo osebne cilje, sledila sta ekipni duh (23, 35 %) ter tekmovanja in rezultati (8, 12 %), odnos s trenerjem pa so izbrali trije anketiranci (5 %). Preostali trije anketiranci so odgovor navedli z lastnimi besedami; med drugim so navedli prijatelje in zabavo. Zanimivo je, da je bil ekipni duh šele na drugem mestu za osebnimi cilji, čeprav je bila prav kohezija tista postavka, ki je bila z motivacijo statistično najmočneje povezana. Anketiranci so torej svojo motivacijo morda pripisovali predvsem sebi, čeprav jo je pri tem v precejšnji meri soustvarjalo tudi ekipno okolje.

RAZPRAVA

Rezultati raziskave so potrdili obe zastavljeni hipotezi. Pozitivna povezanost med zaznano kohezijo in motivacijo (H1) je bila skladna z ugotovitvami Pacewicz, Smith in Raedeke (2020), ki so pri mladostniških nogometašicah ugotovili, da sta tako nalogovna kot socialna kohezija napovedovali bolj samodoločeno motivacijo, ter z enoletno prospektivno raziskavo Erikstad, Martin, Haugen in Høigaard (2018), v kateri je bila socialna kohezija skozi celotno sezono pozitivno povezana z zadovoljitvijo psiholoških potreb igralcev. V tej raziskavi je bila socialna kohezija (B2) z motivacijo povezana nekoliko močneje kot nalogovna kohezija (B1), kar je skladno s poudarkom teorije samodoločenosti na potrebi po povezanosti kot eni od treh temeljnih psiholoških potreb (Deci in Ryan, 2000).

Tudi H2 je bila potrjena. Anketiranci z boljšim odnosom s trenerjem so poročali o višji zavzetosti in motivaciji. Ta ugotovitev je skladna s klastrsko analizo pri brazilskih mladih športnikih, kjer so tisti z dobrim odnosom s trenerjem hkrati poročali o višji koheziji in bolj avtonomni motivaciji (Freire in drugi, 2023), pa tudi s slovensko diplomsko nalogo o motivaciji košarkarjev, v kateri je trener med vsemi vplivnimi osebami izstopal kot tisti z največjim vplivom na motivacijo za treninge in tekme (Alapović, 2013).

Zanimiva razlika glede na teoretična izhodišča se je pokazala pri zaključnem vprašanju o glavnem viru motivacije, kjer so anketiranci največkrat navedli osebne cilje, ne ekipnega duha, čeprav je bila kohezija tista spremenljivka, ki je bila z motivacijo statistično najmočneje povezana. Možna razlaga je, da mladi športniki svojo motivacijo pripisujejo predvsem sebi, čeprav jo v resnici v precejšnji meri soustvarja tudi socialno okolje ekipe.

Vzorec te raziskave se je razlikoval od vzorcev v pregledani literaturi, ki so pogosto zajemali organizirane, elitne mladinske ekipe v tujini (npr. Erikstad in drugi, 2018; Wan in drugi, 2025). Anketiranci v tej raziskavi so bili zbrani prek osebnega omrežja avtorja in so torej predstavljali bolj rekreativni in lokalni vzorec mladih športnikov, kar je delno zapolnilo vrzel, na katero je opozarjalo tudi pomanjkanje domačih raziskav s tega področja. Hkrati je ta način vzorčenja pojasnjeval tudi izrazito prevlado rokometa in nogometa ter moških anketirancev v vzorcu.

ZAKLJUČEK

Raziskava je na vzorcu 66 mladih športnikov, starih od 16 do 22 let, pokazala, da je bil zaznani ekipni duh (kohezija) pozitivno povezan z motivacijo za redno udeležbo na treningih (H1) in da je bil dober odnos s trenerjem povezan z višjo zavzetostjo pri športni dejavnosti (H2). Obe hipotezi sta bili na podlagi zbranih podatkov potrjeni. Anketiranci so kohezijo, odnos s trenerjem, motivacijo in zavzetost v povprečju ocenili razmeroma visoko, pri čemer je bila med vsemi postavkami najvišje ocenjena socialna kohezija, torej povezanost s soigralci tudi zunaj treningov in tekem.

Za stroko je morda najbolj zanimivo spoznanje, da so anketiranci svojo motivacijo najpogosteje pripisovali osebnim ciljem, medtem ko je bila prav zaznana kohezija tista spremenljivka, ki je bila z motivacijo statistično najmočneje povezana. To nakazuje, da mladi športniki vloge ekipnega duha pri lastni motivaciji morda niso v celoti prepoznali, kar je za trenerje in klube pomembno sporočilo: krepitev kohezije je smiselna naložba v motivacijo tudi takrat, ko jo športniki sami neposredno ne izpostavijo kot razlog.

Raziskavo je omejevalo več dejavnikov. Vzorec je bil priložnosten in zbran predvsem prek osebnega omrežja avtorja, zato so v njem prevladovali rokometaši, nogometaši in moški anketiranci, kar je onemogočalo zanesljive primerjave po spolu ali med vsemi športnimi panogami. Podatki so temeljili na samoporočanju in so bili zbrani v enem trenutku (presečna zasnova), zato iz njih ni bilo mogoče sklepati o vzročno-posledičnih razmerjih med kohezijo, motivacijo in zavzetostjo, temveč le o njihovi povezanosti.

Kljub omejitvam so ugotovitve lahko koristne trenerjem, klubom, staršem in mentorjem mladinskega športa pri načrtovanju dejavnosti, ki krepijo povezanost med soigralci in kakovost odnosa s trenerjem, saj je oboje po ugotovitvah te raziskave povezano z motivacijo in zavzetostjo mladih športnikov.

Na podlagi ugotovitev je mogoče trenerjem in klubom predlagati nekaj konkretnih usmeritev: redno vključevanje dejavnosti, ki krepijo socialno kohezijo (npr. skupno druženje zunaj treningov, timski izzivi brez tekmovalnega pritiska), saj je bila prav ta postavka med vsemi ocenjena najvišje in najbolj enotno. Priporočljivo je tudi zavestno vlaganje v kakovost odnosa s trenerjem, ker je bil ta dejavnik prav tako pomembno povezan z motivacijo in zavzetostjo, ter občasno preverjanje, kako posamezni športniki sami razumejo vire svoje motivacije, saj se njihovo dojemanje lahko razlikuje od dejavnikov, ki so z motivacijo dejansko povezani.

Nadaljnje raziskave bi lahko to vprašanje proučile longitudinalno, na večjem in bolj uravnoteženem vzorcu glede na spol in športno panogo, s čimer bi bilo mogoče preveriti, ali se ugotovljene povezave sčasoma krepijo ali slabijo ter ali se razlikujejo med posameznimi ekipnimi športi. Ekipni duh v tej raziskavi ni bil edini vir motivacije mladih športnikov, predstavlja pa dejavnik, ki ga je smiselno upoštevati tudi takrat, kadar športniki svojo motivacijo pripisujejo predvsem osebnim ciljem.

LITERATURA IN VIRI

Alapović, S. (2013). Motivacija košarkarjev za treninge in tekme. Diplomsko delo. Ljubljana: Fakulteta za šport, Univerza v Ljubljani.

Back, J., Johnson, U., Svedberg, P., McCall, A., in Ivarsson, A. (2022). Drop-out from team sport among adolescents: A systematic review and meta-analysis of prospective studies. Psychology of Sport and Exercise, 61, 102205. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2022.102205 [10. 8. 2026]

Bruner, M. W., Eys, M. A., Wilson, K. S., in Côté, J. (2014). Group cohesion and positive youth development in team sport athletes. Sport, Exercise, and Performance Psychology, 3(4), 219–227.

Deci, E. L., in Ryan, R. M. (2000). The what and why of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268.

Erikstad, M. K., Martin, L. J., Haugen, T., in Høigaard, R. (2018). Group cohesion, needs satisfaction, and self-regulated learning: A one-year prospective study of elite youth soccer players' perceptions of their club team. Psychology of Sport and Exercise, 39, 171–178. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2018.08.013 [18. 8. 2026]

Eys, M., Loughead, T., Bray, S. R., in Carron, A. V. (2009). Development of a cohesion questionnaire for youth: The Youth Sport Environment Questionnaire. Journal of Sport and Exercise Psychology, 31(3), 390–408.

Freire, G. L. M., Contreira, A. R., De Moraes, J. F. V. N., De Oliveira, D. V., Fiorese, L., in Do Nascimento Junior, J. R. A. (2023). Coach-athlete relationship, team cohesion and motivation in Brazilian youth athletes: a cluster analysis. Human Movement, 24(3), 44–53.

Lonsdale, C., Hodge, K., in Jackson, S. A. (2007). Athlete engagement: II. Development and initial validation of the Athlete Engagement Questionnaire. International Journal of Sport Psychology, 38(4), 471–492.

Nascimento Junior, J. R. A., Silva, A. A., Granja, C. T. L., Oliveira, D. V., Batista, R. P. R., in Fortes, L. S. (2019). Do sporting experiences predict team cohesion in youth athletes? Cuadernos de Psicología del Deporte, 19(3), 102–112.

Pacewicz, C. E., Smith, A. L., in Raedeke, T. D. (2020). Group cohesion and relatedness as predictors of self-determined motivation and burnout in adolescent female athletes. Psychology of Sport and Exercise, 50, 101709. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2020.101709 [25. 8. 2026]

Smrdu, M. (2017). Fenomenologija fair playa vrhunskih športnikov v ekipnih športih. Doktorska disertacija. Ljubljana: Fakulteta za šport, Univerza v Ljubljani.

Wan, B., Huang, H., Sha, X., Zhong, C., in Shui, Y. (2025). Adolescent athlete engagement and team cohesion in football: A moderated mediation model with gender-based insights. Behavioral Sciences, 15(9), 1264. https://doi.org/10.3390/bs15091264 [1. 9. 2026]

POVZETEK

Umetna inteligenca se uporablja pri ustvarjanju melodij, besedil in aranžmajev, oblikovanju zvoka, ločevanju zvočnih sledi, miksanju, masteringu ter priporočanju glasbe. S tem se spreminjajo vloge glasbenika, producenta in poslušalca, odpirajo pa se tudi vprašanja avtorstva, avtentičnosti in preglednosti. Članek umetno inteligenco v glasbi obravnava kot spekter praks od tehnične pomoči do skoraj samostojnega ustvarjanja skladbe. V empiričnem delu smo analizirali 214 v celoti izpolnjenih spletnih vprašalnikov. Glasbo, ustvarjeno z UI, je že poslušalo 46,3 odstotka anketirancev, zavestno pa jo je poslušalo 16,4 odstotka. UI je za ustvarjanje ali obdelavo glasbe uporabilo 14,0 odstotka vprašanih. Glasbeno dejavni anketiranci so jo uporabljali pogosteje kot drugi (27,3 proti 8,1 odstotka; RO = 4,25; p < 0,001). Podatek o izvoru bi pri 52,3 odstotka zmanjšal pripravljenost za poslušanje, vendar je 47,7 odstotka vprašanih menilo, da ima tako ustvarjena glasba prihodnost. Rezultati kažejo razliko med naključno izpostavljenostjo, zavestnim poslušanjem in dejansko uporabo orodij UI.

Ključne besede: umetna inteligenca, glasba, glasbeno ustvarjanje, poslušalci, avtentičnost, avtorske pravice.

ABSTRACT

Artificial intelligence is used to generate melodies, lyrics and arrangements, shape sound, separate stems, support mixing and mastering, and recommend music. These applications change the roles of musicians, producers and listeners while raising questions about authorship, authenticity and transparency. This article treats artificial intelligence in music as a spectrum ranging from technical assistance to the near-autonomous generation of a complete song. The empirical analysis included 214 fully completed online questionnaires. Overall, 46.3% of respondents had heard AI-generated music, but only 16.4% listened to it intentionally. AI had been used for music creation or processing by 14.0% of respondents. Musically active respondents used it more often than others (27.3% versus 8.1%; OR = 4.25; p < .001). Disclosure of AI origin would reduce willingness to listen among 52.3% of respondents, while 47.7% nevertheless believed that AI-generated music had a future. The findings show a clear distinction between incidental exposure, intentional listening and the active use of AI music tools.

Keywords: artificial intelligence, music, music creation, listeners, authenticity, copyright.

UVOD

Umetna inteligenca v glasbi ni povsem nov pojav. Računalniški sistemi že desetletja sodelujejo pri analizi glasbenih vzorcev, računalniško podprtem komponiranju in priporočanju posnetkov. Novost sedanjega obdobja je predvsem dostopnost generativnih orodij, s katerimi lahko uporabnik brez programerskega znanja iz besedilnega opisa, kratkega zvočnega posnetka ali drugih navodil ustvari melodijo, instrumentalno podlago, vokal ali celotno skladbo. Tehnologija se je tako premaknila iz raziskovalnih laboratorijev in specializiranih studiev v spletne storitve, ki jih lahko uporablja skoraj vsakdo.

Tak razvoj zahteva natančnejšo opredelitev izraza »glasba, ustvarjena z umetno inteligenco«. Med skladbo, pri kateri je UI le odstranila šum, in skladbo, pri kateri je sistem ustvaril glasbo, besedilo, vokal in končni zvočni posnetek, obstaja velika razlika. V prvem primeru gre predvsem za tehnično pomoč, v drugem pa za generativni postopek, pri katerem postane vprašanje človeškega ustvarjalnega prispevka bistveno. Članek zato razlikuje med glasbo, ustvarjeno s pomočjo UI, in glasbo, ki jo UI ustvari pretežno ali v celoti. Ta razlika je pomembna za razumevanje uporabniške prakse, presojo avtentičnosti in razpravo o avtorstvu.

Področje ni omejeno na ustvarjanje. Algoritmi glasbo razvrščajo po žanru in razpoloženju, prepoznavajo skladbe, priporočajo vsebine na pretočnih platformah ter pomagajo pri produkciji in distribuciji. Mycka in Mańdziuk (2025) sodobne raziskave smiselno razdelita na tri večja področja: generiranje glasbe, klasifikacijo in priporočanje. Takšna razdelitev pokaže, da uporabnik umetno inteligenco srečuje tako kot ustvarjalec kakor kot poslušalec, pogosto brez jasnega vedenja, kje in kako je bila uporabljena.

Namen članka je raziskati, kako anketirani uporabniki razumejo in sprejemajo uporabo UI v glasbi. Posebna pozornost je namenjena razlikam med poslušalci in glasbeno dejavnimi osebami ter povezavam med uporabo orodij, izpostavljenostjo tako ustvarjeni glasbi in zavestnim poslušanjem. Osrednja teza je, da sprejemanje UI ni enotno: uporabnik lahko tehnologiji pripisuje pomembno vlogo v prihodnosti, hkrati pa ga podatek o umetnem izvoru od poslušanja odvrača.

Iz tega izhajajo štiri raziskovalna vprašanja. Prvo obravnava razširjenost izpostavljenosti glasbi, ustvarjeni z UI, in zavestnega poslušanja. Drugo se nanaša na uporabo orodij UI, uporabljene naloge in razlike glede na povezanost z glasbo. Tretje preverja povezavo med uporabo orodij ter poslušanjem tako ustvarjene glasbe. Četrto vprašanje obravnava vpliv razkritja izvora, samozaznano sposobnost prepoznavanja in presojo, ali ima glasba, ustvarjena z UI, prihodnost.

UMETNA INTELIGENCA IN GLASBA

Umetno inteligenco lahko za namene tega članka razumemo kot skupino računalniških metod, ki v podatkih prepoznavajo vzorce ter na tej podlagi razvrščajo, napovedujejo ali ustvarjajo nove rezultate. Pri glasbi so vhodni podatki lahko zvočni posnetki, notni zapisi, besedila, opisne oznake ali odzivi poslušalcev. Rezultat sistema je lahko ocena žanra, priporočilo naslednje skladbe, ločena vokalna sled, predlagana harmonija ali popolnoma nov zvočni zapis. Pojem zato ne označuje enega programa, temveč več tehnološko in funkcionalno različnih postopkov.

Razvoj področja je povezan z napredkom strojnega učenja in razpoložljivostjo velikih glasbenih zbirk. Starejši sistemi so se pogosteje opirali na vnaprej določena pravila ali simbolne zapise, sodobni pa se učijo iz množice primerov. Pri generativnih sistemih model ne poišče že izdelane skladbe, temveč na podlagi naučenih povezav izračuna nov niz glasbenih dogodkov ali zvočnih vzorcev. To ne pomeni, da ustvarja brez predhodnega gradiva. Njegove zmožnosti so odvisne od podatkov, arhitekture, nastavitev in navodil, s katerimi so ga razvijalci in uporabniki usmerili.

Pregled, ki sta ga opravila Ma in Zheng (2025), kaže, da se UI uporablja v širokem razponu dejavnosti, od kompozicije in produkcije do izvajanja, priporočanja, izobraževanja in terapije. Mycka in Mańdziuk (2025) ob tem opozarjata, da je vrednotenje generirane glasbe zahtevnejše od merjenja uspešnosti klasifikacije. Pravilnost žanrske oznake je mogoče primerjati z znanim odgovorom, glasbene kakovosti, ustvarjalnosti ali izraznosti pa ni mogoče zanesljivo skrčiti na eno objektivno merilo. Zato imajo pri presoji generativnih sistemov pomembno vlogo poslušalske študije.

Pomembna je tudi razlika med simbolno in zvočno generacijo. Simbolni sistemi ustvarjajo zaporedja not, akordov ali drugih glasbenih dogodkov, ki jih je treba šele izvesti ali pretvoriti v zvok. Zvočni modeli pa lahko ustvarijo že izdelan posnetek z barvo instrumentov, vokalom in produkcijskimi značilnostmi. Zaradi te razlike sodobni generatorji ne posegajo več samo v delo skladatelja, temveč tudi v vloge izvajalca, pevca, tonskega mojstra in producenta. Meje med posameznimi fazami glasbenega procesa postajajo manj ostre.

UPORABA UI V GLASBENEM EKOSISTEMU

Pri ustvarjanju lahko UI predlaga melodijo, akordno zaporedje, ritem, strukturo skladbe ali besedilo. Uporabnik lahko rezultat sprejme, zavrne, spremeni ali uporabi samo kot izhodišče. Tak proces je bližje izmenjavi predlogov kakor tradicionalni predstavi, po kateri avtor najprej v celoti oblikuje idejo in jo nato zapiše. Sistem omogoča hitro ustvarjanje številnih različic, vendar količina možnosti sama po sebi ne zagotavlja kakovostne izbire. Ustvarjalna presoja se zato deloma premakne od izdelovanja materiala k izbiranju, urejanju in umeščanju ustvarjenih različic.

V produkciji se UI uporablja za odstranjevanje šuma, popravljanje intonacije, prepoznavanje tempa, ločevanje vokala in instrumentov, izdelavo zvočnih plasti ter avtomatizirano miksanje in mastering. Pri teh nalogah cilj pogosto ni avtonomna ustvarjalnost, ampak učinkovitejše tehnično delo. Orodje lahko začetniku omogoči sprejemljiv rezultat brez drage opreme, profesionalcu pa skrajša ponavljajoče se postopke. Toda avtomatizirana rešitev lahko hkrati poenoti zvok ali prikrije odločitve, ki bi jih izkušen producent sprejel glede na pomen konkretne skladbe.

UI lahko sodeluje tudi pri izvedbi. Sistemi ustvarjajo spremljavo, se odzivajo na tempo izvajalca, sintetizirajo glasove ter posnemajo značilnosti določenega pevca ali instrumentalista. Prav posnemanje glasu najbolj jasno pokaže dvojno naravo tehnologije. Omogoča nove umetniške prakse in prakse, povezane z dostopnostjo, na primer izdelavo vokalne skice ali pomoč osebi, ki zaradi bolezni ne more več govoriti. Istočasno pa lahko brez dovoljenja ustvari posnetek, ki zveni kot prepoznavna oseba, in s tem poseže v njeno identiteto, ugled ali ekonomske interese.

Na strani poslušanja algoritmi že dolgo usmerjajo odkrivanje glasbe. Priporočilni sistemi ocenjujejo uporabnikove navade ter iz velike zbirke izbirajo skladbe, ki naj bi ustrezale njegovemu okusu ali trenutnemu kontekstu. To izboljšuje dostopnost in osebno prilagojenost, vendar lahko okrepi ponavljanje podobnih vsebin ter vpliva na vidnost izvajalcev. Z generativno UI se pojavlja še možnost sproti ustvarjene, prilagodljive glasbe za delo, sproščanje, igre ali druge situacije. Poslušalec tako ne izbira nujno med dokončanimi deli, temveč med parametri, iz katerih sistem oblikuje vedno novo različico.

V izobraževanju lahko UI pripravi spremljavo, analizira izvedbo, predlaga vaje ali omogoči preizkušanje kompozicijskih zamisli. Prednost je hitra povratna informacija in nižji prag za eksperimentiranje. Nevarnost pa nastane, če učenec ustvarjeni rezultat prevzame brez razumevanja harmonije, strukture ali izvedbenih odločitev. Podobno kot na drugih področjih tudi v glasbi spretna uporaba orodja ni enaka razumevanju procesa. Pedagoška vrednost je največja takrat, ko UI podpira poslušanje, primerjanje in razlago, ne pa kadar nadomesti razvoj temeljnih spretnosti.

V praksi se navedene uporabe prepletajo. Ena storitev lahko na podlagi poziva ustvari skladbo, jo razdeli na sledi in ponudi možnosti urejanja, druga pa se osredotoča na posamezno produkcijsko nalogo. Zato je trajnejša razvrstitev po namenu koristnejša od seznama blagovnih znamk. Med trenutno prepoznavnimi primeri so Suno in Udio za generiranje skladb iz navodil, AIVA kot pomoč pri generiranju glasbenega gradiva ter LANDR za produkcijske postopke, kot sta mastering in ločevanje sledi. Funkcije in poslovni pogoji teh storitev se hitro spreminjajo, zato je pri strokovni obravnavi smiselno navesti datum preverjanja in se izogniti ocenjevanju, katero orodje je »najboljše«.

GLASBENIKI, ORODJA IN SODELOVANJE ČLOVEK–UI

Vprašanje, ali profesionalni glasbeniki uporabljajo umetno inteligenco, nima enoznačnega odgovora, ker izraz »uporaba« zajema zelo različne dejavnosti. Glasbenik lahko uporablja avtomatizirano odstranjevanje šuma, ne da bi UI sodelovala pri kompoziciji, ali pa generatorju prepusti večino glasbenega in zvočnega gradiva. Raziskava družbe Goldmedia, izvedena za GEMA in SACEM, je med skoraj 15.000 člani ugotovila, da jih je 35 odstotkov že uporabljalo tehnologije UI pri delu z glasbo ali ustvarjanju nasploh. Uporaba je bila pogostejša med mlajšimi člani, dejanski prispevek UI k ustvarjalnemu delu pa je bil pri večini uporabnikov še omejen (Goldmedia, 2024).

Podatek kaže, da UI ni več obrobno orodje, vendar ne dokazuje, da glasbeniki množično prepuščajo ustvarjanje sistemom. V isti raziskavi so anketiranci uporabo pričakovali pri kompoziciji in pisanju besedil, pa tudi pri snemanju, urejanju, miksanju in masteringu. Ta razpon potrjuje potrebo po ločevanju ustvarjalnih, tehničnih in podpornih nalog. Če vse vrste uporabe združimo v eno kategorijo, izgubimo informacijo o tem, koliko človeške presoje in izvedbe je v končnem delu dejansko ostalo.

Sodelovanje človeka in UI je mogoče razumeti kot razporeditev pobude in nadzora. Pri postopku, usmerjenem v človeka, ustvarjalec določi namen, izbere gradivo, presoja različice, jih spreminja ter prevzame odgovornost za končno obliko. Pri bolj avtomatiziranem postopku uporabnik poda kratek opis in sprejme izdelan rezultat z malo posegi. V obeh primerih je človek tehnično sprožil proces, vendar njegova ustvarjalna vloga ni enaka. Za razpravo o avtorstvu zato število vnesenih pozivov ni dovolj; pomembne so konkretne ustvarjalne odločitve, njihova izvirnost in razvidnost v končnem delu.

UI lahko zniža prag za glasbeno izražanje. Oseba brez znanja instrumenta lahko hitro preizkusi zamisel, majhen ustvarjalec pa pripravi predstavitveni posnetek, za katerega bi prej potreboval več sodelavcev. To je mogoče razumeti kot demokratizacijo ustvarjanja. Vendar dostop do rezultata še ne pomeni enakega dostopa do glasbene kariere. Prepoznavnost, distribucija, pravice, občinstvo in zmožnost trajnega razvoja lastnega izraza ostajajo neenakomerno razporejeni. Poleg tega lahko množica hitro ustvarjenih skladb poveča tekmovanje za omejeno pozornost poslušalcev.

Dosedanji vpliv na poklice se je razlikoval glede na nalogo. Rutinski in cenovno občutljivi segmenti, kot so generična glasba za manjše oglase, kratke spletne vsebine ali del tehnične obdelave, so bolj izpostavljeni avtomatizaciji. Pri delu, kjer so ključni odnos z občinstvom, izvedbena identiteta, poznavanje kulturnega konteksta in skupinsko ustvarjanje, je nadomestitev manj neposredna. Sturm in sodelavci (2019) opozarjajo, da lahko avtomatizacija začetnih delovnih mest v studijskem okolju vpliva tudi na poti, po katerih novi ustvarjalci pridobivajo znanje in poklicne stike.

Najprimernejši okvir zato ni preprosta izbira med navdušenjem in zavračanjem. Glasbeniki lahko UI uporabljajo selektivno, ob tem pa ohranijo jasen namen, nadzor nad podatki in sposobnost kritične presoje rezultata. Preglednost postopka je posebej pomembna pri sodelovanju več oseb, naročniškem delu in javni objavi. Dogovor mora določiti, katera orodja so dovoljena, kdo preveri pogoje uporabe, kdo hrani izvorne datoteke in kako se razkrije prispevek sistema. Takšna dokumentacija ne rešuje vseh pravnih vprašanj, vendar zmanjšuje poznejše spore o nastanku dela.

POSLUŠALCI, SPREJEMANJE IN AVTENTIČNOST

Tehnična kakovost je samo eden od razlogov, zaradi katerih poslušalec sprejme ali zavrne glasbo. Na doživljanje vplivajo žanr, osebni spomini, okoliščine poslušanja, identiteta izvajalca in zgodba o nastanku skladbe. Pri glasbi, ustvarjeni z UI, je zato pomembno, ali poslušalec pozna njen izvor. Enak zvočni primer je lahko ocenjen drugače, če je predstavljen kot delo človeka ali kot rezultat algoritma. Oznaka ne spreminja zvoka, spremeni pa pričakovanja o namenu, trudu in osebni izkušnji, ki naj bi bila za zvokom.

Chu in sodelavci (2022) so pri 100 udeležencih zbrali več kot 700 ocen glasbe, ustvarjene z različnimi modeli, ter uporabili devet subjektivnih meril. Raziskava je pokazala, da na zadovoljstvo vplivajo značilnosti modela in način glasbene predstavitve, hkrati pa potrjuje, da vrednotenja ni mogoče omejiti na eno lastnost. Poslušalci lahko ločeno presojajo skladnost, strukturo, bogastvo, izvirnost ali splošni vtis. V naši anketi neposrednega vrednotenja posnetkov nismo izvajali, zato so bile te ugotovitve uporabljene kot teoretično ozadje za razlago stališč poslušalcev.

Novejši eksperiment Chie, Hartanta in Tonga (2025) je preverjal prav vpliv domnevnega avtorstva. Udeleženci so poslušali osem z UI ustvarjenih pop skladb, ki so bile naključno označene kot delo UI ali človeka. Pri všečnosti, kakovosti, želji po ponovnem poslušanju in nameri za nakup niso ugotovili statistično značilnega splošnega razvrednotenja skladb z oznako UI; pri nekaterih pozitivnih čustvih so bile te celo ocenjene višje. Rezultat je treba razlagati previdno zaradi majhnega in mladega vzorca ter omejitve na določen slog, vendar pokaže, da odpor do glasbe UI ni samoumeven.

Avtentičnost je širši pojem od tehnične izvirnosti. Lahko pomeni zvestobo ustvarjalca lastnemu izrazu, prepričljivost izvedbe, iskren odnos do občinstva ali ujemanje z normami določene glasbene skupnosti. Tan (2026) na primeru generatorja Suno zagovarja možnost, da glasba, ustvarjena z UI, doseže določeno obliko avtentičnosti tudi brez običajnega človeškega glasbenega ustvarjanja. Takšno stališče ostaja sporno, ker del poslušalcev glasbi pripisuje vrednost prav zaradi človeškega namena, telesne izvedbe in življenjske izkušnje, ki naj bi jo delo izražalo.

Smiselno je zato razlikovati med avtentičnostjo procesa in avtentičnostjo izkušnje. Proces je za poslušalca lahko manj avtentičen, če ni mogoče prepoznati človeka, ki je sprejel bistvene ustvarjalne odločitve. Glasbena izkušnja pa je kljub temu lahko resnična: poslušalec se lahko ob skladbi sprosti, gane ali jo poveže z osebnim dogodkom, ne glede na njen izvor. Ti razsežnosti se ne izključujeta. Nekdo lahko prizna, da ga je skladba čustveno dosegla, in hkrati meni, da bi morala biti označena ali drugače vrednotena kot delo človeškega glasbenika.

V anketi smo zato ločeno merili poročano izpostavljenost glasbi, ustvarjeni z UI, zavestno poslušanje, vpliv razkritja izvora in samozaznano sposobnost prepoznavanja. Pri vprašanjih, pri katerih izvor ali prihodnost glasbe nista bila zanesljivo presojena, je bila na voljo možnost »ne vem«. Odgovor o prepoznavanju je meril samozavest anketiranca, ne njegove dejanske uspešnosti. Za dokaz sposobnosti prepoznavanja bi bil potreben poslušalski preizkus z znanim izvorom posnetkov.

AVTORSKOPRAVNI IN ETIČNI VIDIKI

Pri avtorskem pravu je treba ločiti vsaj tri vprašanja: uporabo obstoječih del za učenje modela, morebitno podobnost ustvarjenega rezultata z varovanim delom ter varstvo samega rezultata. Ta vprašanja se v javni razpravi pogosto združujejo, čeprav imajo različne pravne podlage. Dejstvo, da je rezultat nov, še ne odgovori na vprašanje zakonitosti učnih podatkov; prav tako sporna sestava učnega nabora sama po sebi ne pomeni, da vsak rezultat krši pravice konkretnega avtorja.

Slovenski Zakon o avtorski in sorodnih pravicah avtorsko delo opredeljuje kot individualno intelektualno stvaritev, avtorja pa opredeljuje kot fizično osebo. Pri popolnoma avtonomnem rezultatu UI je zato težko govoriti o avtorstvu sistema. Drugače je, kadar človek orodje uporabi znotraj širšega ustvarjalnega procesa in se njegove individualne odločitve izrazijo v izboru, razporeditvi, spremembah ali izvedbi gradiva. Varstvo se v takem primeru ne bi smelo avtomatično razširiti na vse, kar je sistem ustvaril, temveč na prepoznaven človeški ustvarjalni prispevek.

Za učenje modelov je pomembno besedilno in podatkovno rudarjenje. Direktiva (EU) 2019/790 določa izjemo za reprodukcije in izvlečke iz zakonito dostopnih del za takšno rudarjenje, pri splošni izjemi pa lahko imetniki pravic uporabo ustrezno izrecno pridržijo. Slovenski ZASP je ta okvir prenesel v člena 57.a in 57.b. Praktična vprašanja ostajajo zahtevna: ali je bil dostop zakonit, ali je bil pridržek pravic podan strojno berljivo in kako naj imetnik pravic ugotovi, ali je bilo njegovo delo vključeno v veliko zbirko podatkov.

Akt o umetni inteligenci ne nadomešča avtorskega prava, uvaja pa pomembne obveznosti preglednosti. Ponudniki splošnonamenskih modelov morajo imeti politiko spoštovanja avtorskega prava EU in objaviti dovolj podroben povzetek vsebine, uporabljene za učenje. Za sisteme, ki ustvarjajo sintetični zvok, veljajo tudi zahteve glede strojno berljivega označevanja oziroma zaznavnosti umetno ustvarjenega ali spremenjenega izhoda. Pri umetniških delih je treba razkritje izvesti tako, da ni oviralo običajnega uživanja dela. Za glasbeno področje je to pomembna podlaga za tehnično in uporabniku razumljivo označevanje.

Poseben problem je posnemanje glasu ali sloga. Slog kot tak praviloma ni isto kot konkretno avtorsko delo, vendar lahko rezultat reproducira varovane elemente, ustvari zmedo o izvajalcu ali poseže v osebnostne in druge pravice. Etična meja je lahko strožja od minimalne pravne. Tudi kadar uporaba ni očitno prepovedana, lahko objava skladbe z glasom prepoznavne osebe brez soglasja zavaja občinstvo ter izkorišča njen ugled. Zato sta označevanje in dovoljenje pomembna tudi zunaj ozke presoje avtorske pravice.

Raziskava GEMA in SACEM kaže močno podporo ustvarjalcev preglednosti učnih podatkov, soglasju in udeležbi pri prihodkih (Goldmedia, 2024). Ti interesi se srečujejo z interesom javnosti za razvoj novih orodij in z možnostjo novih oblik ustvarjanja. Uravnotežen pristop mora zato vključevati sledljivost, razumne licenčne modele, možnost pridržka pravic, odgovornost ponudnikov in uporabnikov ter jasno razlikovanje med navdihom, transformacijo in reprodukcijo. Ker se zakonodaja in sodna praksa razvijata, članek ne podaja dokončnih pravnih odgovorov, temveč okvir za odgovorno presojo.

RAZISKOVALNI IN METODOLOŠKI OKVIR

Empirični del je temeljil na anonimni spletni anketi med uporabniki v Sloveniji. V končno analizo smo vključili vseh 214 zapisov, saj je vsak vseboval odgovore na vseh dvanajst osrednjih vprašanj. Vprašalnik je zajel starost, spol, povezanost z glasbo, predhodno in zavestno poslušanje glasbe, ustvarjene z UI, kanale srečanja s takšno glasbo, vpliv razkritja izvora, samozaznano prepoznavanje, uporabo orodij UI, naloge in namen uporabe ter presojo prihodnosti tako ustvarjene glasbe. Pri povezanosti z glasbo, kanalih in nalogah je bilo mogoče izbrati več odgovorov, pri drugih vprašanjih pa enega.

Odgovore smo analizirali kot nominalne kategorije; vprašalnik ni vseboval Likertove lestvice. Za primerjave smo kot glasbeno dejavne opredelili anketirance, ki so igrali inštrument ali peli, ljubiteljsko ustvarjali oziroma producirali glasbo ali se z glasbo ukvarjali poklicno. Pri kanalih, prek katerih so se anketiranci srečali z glasbo UI, je bil ustrezen imenovalec 99 anketirancev, ki so poročali o predhodnem poslušanju. Ustvarjalne in produkcijske naloge smo opisali med 30 osebami, ki so navedle uporabo UI za ustvarjanje ali obdelavo glasbe. Iskanje glasbenih idej za poslušanje in prepoznavanje skladb smo obravnavali ločeno, ker ne pomenita nujno ustvarjanja glasbe.

Najprej smo izračunali frekvence in deleže. Pri večkratnih odgovorih se deleži niso seštevali do 100 odstotkov. Razlike med skupinami smo preverili s preizkusom hi-kvadrat in Cramérjevim V, pri binarnih primerjavah z manjšimi celicami pa s Fisherjevim eksaktnim preizkusom. Pri slednjem smo navedli tudi razmerje obetov in 95-odstotni interval zaupanja. Prag statistične značilnosti je bil p < 0,05. Analize so bile raziskovalne, zato smo poleg vrednosti p upoštevali velikost in vsebinski pomen razlik.

Vzorec je bil priložnostni in ni bil demografsko utežen, zato rezultatov ni bilo mogoče posplošiti na celotno slovensko populacijo. Podatki so temeljili na samoocenah in niso dokazovali dejanske sposobnosti prepoznavanja glasbe UI. Vprašalnik prav tako ni vključeval poslušalskega preizkusa ali neposrednih mer kakovosti, čustvenosti in avtentičnosti. Zaradi presečne zasnove iz ugotovljenih povezav ni bilo mogoče sklepati o vzročnosti. Majhno število poklicnih glasbenikov je omogočalo le opis te podskupine.

REZULTATI ANKETE

V vzorcu je bilo 214 anketirancev. Največ jih je bilo starih od 18 do 24 let (70; 32,7 %), sledile so skupine od 25 do 34 let (38; 17,8 %), od 45 do 54 let (37; 17,3 %), od 35 do 44 let in 55 let ali več (v vsaki 30; 14,0 %) ter skupina do 17 let (9; 4,2 %). Moških je bilo 105 (49,1 %), žensk 100 (46,7 %), preostali pa so izbrali drugo možnost ali spola niso navedli. Samo poslušanje glasbe je označilo 143 oseb (66,8 %). Kot glasbeno dejavne smo opredelili 66 oseb (30,8 %); odgovori o igranju, ljubiteljskem ustvarjanju in poklicnem delu so se lahko prekrivali.

Glasbo, ki je bila delno ali v celoti ustvarjena z UI, je že poslušalo 99 oseb (46,3 %), 56 (26,2 %) je ni poslušalo, 59 (27,6 %) pa tega ni vedelo. Zavestno jo je poslušalo 35 anketirancev (16,4 %). Med 99 izpostavljenimi je bil najpogostejši kanal YouTube (69; 69,7 %), sledila so družbena omrežja (61; 61,6 %), pretočne platforme (27; 27,3 %), spletni ali klasični mediji (20; 20,2 %) in priporočila prijateljev (19; 19,2 %). Ker je bilo mogoče izbrati več kanalov, je vsota deležev presegla 100 odstotkov.

Podatek, da je glasba ustvarjena z UI, bi zmanjšal pripravljenost za poslušanje pri 112 anketirancih (52,3 %): 51 je ne bi poslušalo, 61 pa bi jo poslušalo z manjšo verjetnostjo. Pozitiven vpliv je navedlo 38 oseb (17,8 %), 47 (22,0 %) jih je odgovorilo, da podatek nima vpliva, 17 (7,9 %) pa odgovora ni vedelo. Da bi glasbo UI prepoznali, je menilo 44 vprašanih (20,6 %); 81 (37,9 %) jih je odgovorilo nikalno, 89 (41,6 %) pa »ne vem«. Kljub zadržkom je 102 anketirancev (47,7 %) menilo, da ima glasba UI prihodnost, 43 (20,1 %) se jih s tem ni strinjalo, 69 (32,2 %) pa je bilo neopredeljenih.

UI je za ustvarjanje ali obdelavo glasbe uporabilo 30 oseb (14,0 %). Med njimi so bile najpogostejše naloge pisanje besedil (14; 46,7 %), ločevanje vokala in inštrumentov (12; 40,0 %) ter ustvarjanje celotne skladbe (10; 33,3 %). Za zabavo in preizkušanje jo je uporabljalo 21 oseb, za izobraževanje štiri in za ljubiteljsko ustvarjanje tri; dve osebi s preteklo izkušnjo sta navedli, da je trenutno ne uporabljata. Med glasbeno dejavnimi je UI uporabilo 18 od 66 oseb (27,3 %), med drugimi pa 12 od 148 (8,1 %). Razlika je bila statistično značilna (Fisherjev eksaktni preizkus, p < 0,001; RO = 4,25; 95 % IZ [1,91; 9,47]). Uporabniki UI so pogosteje poročali tudi o predhodnem poslušanju (80,0 proti 40,8 %; RO = 5,81; p < 0,001) in zavestnem poslušanju (36,7 proti 13,0 %; RO = 3,86; p = 0,003). Njihova presoja prihodnosti glasbe UI pa se ni značilno razlikovala od presoje drugih (p = 0,486; Cramérjev V = 0,08).

RAZPRAVA

Rezultati potrjujejo, da izpostavljenosti ni mogoče enačiti z zavestnim poslušanjem. Glasbo UI je že slišala skoraj polovica vzorca, vendar jo je namerno poslušala le približno tretjina izpostavljenih. Prevlada YouTuba in družbenih omrežij kaže, da stik pogosto nastane v okoljih, kjer izvor skladbe ni nujno v ospredju. Tudi velik delež odgovorov »ne vem« pri izpostavljenosti in prepoznavanju kaže na omejeno preglednost, ne na dokazano nezmožnost razlikovanja med človeško in strojno ustvarjeno glasbo.

Uporaba orodij je bila v splošnem vzorcu precej manjša kot v raziskavi članov GEMA in SACEM, v kateri je široko opredeljeno uporabo UI navedlo 35 odstotkov sodelujočih (Goldmedia, 2024). Neposredna primerjava ni mogoča, saj je tu sodelovala predvsem splošna javnost, v mednarodni raziskavi pa glasbeni ustvarjalci. V našem vzorcu so glasbeno dejavni anketiranci UI uporabljali več kot trikrat pogosteje kot drugi, kar podpira ugotovitev, da se orodja najprej uveljavljajo pri osebah z neposrednim ustvarjalnim ali produkcijskim razlogom za uporabo. Skupina poklicnih glasbenikov je bila premajhna za samostojen sklep.

Razkritje izvora je pri več kot polovici zmanjšalo izraženo pripravljenost za poslušanje, vendar tega ni mogoče enačiti z dejansko oceno skladbe. Chia, Hartanto in Tong (2025) pri poslušalskem eksperimentu niso ugotovili splošnega razvrednotenja glasbe z oznako UI. Razlika med ugotovitvama je lahko posledica metode: naša anketa je merila napovedano vedenje brez zvočnega primera, eksperiment pa odziv na konkretne posnetke. Za zanesljivejši sklep bi bilo treba v istem vzorcu povezati vprašanje o oznaki s slepim poslušalskim preizkusom.

Skoraj polovica anketirancev je menila, da ima glasba UI prihodnost, ta presoja pa ni bila povezana z osebno uporabo orodij. Udeleženci so torej lahko pričakovali nadaljnji razvoj tehnologije, ne da bi jo sami uporabljali ali jo želeli poslušati. Takšna kombinacija pojasnjuje, zakaj sta preglednost in jasna razmejitev med tehnično pomočjo ter generiranjem celotne skladbe pomembni tudi za sprejemanje. Rezultati podpirajo previdno, pogojno sprejemanje UI, ne pa enotnega navdušenja ali zavračanja.

ZAKLJUČEK

Raziskava je pokazala, da stik z glasbo, ustvarjeno z umetno inteligenco, še ni pomenil njenega zavestnega poslušanja ali dejavne uporabe glasbenih orodij UI. Med 214 anketiranci jih je 46,3 odstotka tako glasbo že slišalo, zavestno pa jo je poslušalo le 16,4 odstotka. UI je za ustvarjanje ali obdelavo glasbe uporabilo 14,0 odstotka vprašanih. Uporaba je bila izrazitejša med glasbeno dejavnimi osebami kot med drugimi anketiranci (27,3 proti 8,1 odstotka; RO = 4,25; p < 0,001), zato so rezultati podprli domnevo, da neposredna povezanost z glasbenim ustvarjanjem povečuje verjetnost preizkušanja teh orodij.

Odnos do glasbe UI je bil zadržan, vendar ne enotno odklonilen. Razkritje umetnega izvora bi pri 52,3 odstotka zmanjšalo pripravljenost za poslušanje, pri 22,0 odstotka ne bi imelo vpliva, pri 17,8 odstotka pa bi jo povečalo. Hkrati je 47,7 odstotka anketirancev menilo, da ima tako ustvarjena glasba prihodnost. Le 20,6 odstotka jih je ocenilo, da bi glasbo UI prepoznali, 41,6 odstotka pa je izbralo odgovor »ne vem«. Ugotovitve kažejo, da so pri sprejemanju pomembni izvor, preglednost in osebna izkušnja, ne samo pričakovana tehnična kakovost posnetka.

Članek je uporaben za glasbenike, producente, založbe, pretočne platforme, medije, izobraževalne ustanove, razvijalce orodij UI in organizacije za kolektivno upravljanje pravic. Rezultati jim pomagajo razlikovati med občasno izpostavljenostjo, zavestnim poslušanjem in dejansko uporabo tehnologije. Pokažejo tudi, da splošno vprašanje o sprejemljivosti UI ne zadošča, saj so odzivi odvisni od naloge, obsega človeškega prispevka in načina, kako je poslušalcu predstavljen izvor glasbe.

Za stroko je pomembno, da se tehnična pomoč jasno loči od generiranja melodije, vokala ali celotne skladbe. Ustvarjalec naj dokumentira uporabljeno orodje, ključne človeške odločitve in izvor gradiva, posebej kadar delo objavi, licencira ali pripravi za naročnika. Platforme in mediji morajo oznake oblikovati razumljivo in dosledno, da poslušalec ve, ali je UI pomagala pri obdelavi ali ustvarila bistveni del posnetka. Založbe in naročniki naj vnaprej določijo dovoljene načine uporabe, odgovornost za preverjanje rezultata ter ravnanje z glasovi in drugimi prepoznavnimi elementi. Takšna preglednost ne rešuje vseh vprašanj avtorskega prava, zmanjša pa tveganje zavajanja in poznejših sporov.

Glavne omejitve raziskave so bile priložnostni in demografsko neuteženi spletni vzorec, majhno število poklicnih glasbenikov ter samoocenjevalna narava odgovorov. Rezultatov zato ni mogoče posplošiti na vse prebivalce Slovenije ali na celotno glasbeno stroko. Vprašalnik ni vseboval zvočnih primerov in ni neposredno meril kakovosti, čustvenosti, izvirnosti ali avtentičnosti. Odgovor o prepoznavanju je meril samozavest, ne dejanske uspešnosti. Presečna zasnova je pokazala povezave znotraj vzorca, ni pa omogočala sklepanja, da je uporaba UI povzročila večjo pripravljenost za poslušanje.

K izboljšanju nadaljnjih raziskav bi prispevali večji in bolj uravnotežen vzorec, načrtno vključevanje poklicnih in ljubiteljskih glasbenikov ter ločena obravnava različnih glasbenih zvrsti. Anketna vprašanja bi bilo smiselno povezati s slepim poslušalskim preizkusom, v katerem bi isti posnetki dobili različne oznake izvora. Tako bi bilo mogoče primerjati izražena stališča z dejanskimi ocenami kakovosti, čustvenega odziva, avtentičnosti in pripravljenosti za ponovno poslušanje. Daljše spremljanje bi pokazalo tudi, ali se sprejemanje spreminja z večjo razširjenostjo orodij. Ugotovitve podpirajo pregledno in odgovorno uporabo UI, pri kateri tehnologija dopolnjuje prepoznaven človeški ustvarjalni prispevek.

LITERATURA

Chia, S., Hartanto, A. in Tong, E. M. W. (2025). Do listeners devalue AI-generated pop music? Exploring negative biases in listeners’ responses to AI-labelled vs human-labelled pop music. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 6, 100217. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2025.100217 [4. 9. 2026]

Chu, H., Kim, J., Kim, S., Lim, H., Lee, H., Jin, S., Lee, J., Kim, T. in Ko, S. (2022). An empirical study on how people perceive AI-generated music. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management, 304–314. https://doi.org/10.1145/3511808.3557235 [24. 8. 2026]

Evropski parlament in Svet Evropske unije. (2019). Direktiva (EU) 2019/790 o avtorski in sorodnih pravicah na enotnem digitalnem trgu. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj [14. 6. 2026]

Evropski parlament in Svet Evropske unije. (2024). Uredba (EU) 2024/1689 o določitvi harmoniziranih pravil o umetni inteligenci (Akt o umetni inteligenci; konsolidirano besedilo). https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj [18. 7. 2026]

Fox, M., Vaidyanathan, G. in Breese, J. L. (2024). The impact of artificial intelligence on musicians. Issues in Information Systems, 25(3), 267–276. https://doi.org/10.48009/3_iis_2024_121 [4. 7. 2026]

Goldmedia. (2024). AI and music: Market development of AI in the music sector and impact on music authors and creators in Germany and France. Študija za GEMA in SACEM. https://www.gema.de/en/news/ai-study [13. 8. 2026]

Ma, W. in Zheng, Z. (2025). Applications of artificial intelligence in music: A review. International Journal of Crowd Science, 9(4), 221–238. https://doi.org/10.26599/IJCS.2025.9100011 [4. 8. 2026]

Mycka, J. in Mańdziuk, J. (2025). Artificial intelligence in music: Recent trends and challenges. Neural Computing and Applications, 37, 801–839. https://doi.org/10.1007/s00521-024-10555-x [6. 6. 2026]

Sturm, B. L. T., Iglesias, M., Ben-Tal, O., Miron, M. in Gómez, E. (2019). Artificial intelligence and music: Open questions of copyright law and engineering praxis. Arts, 8(3), 115. https://doi.org/10.3390/arts8030115 [21. 6. 2026]

Tan, S. (2026). Are we all musicians now? Authenticity, musicianship, and AI music generator Suno. Journal of AI, 10, 105–128. https://doi.org/10.61969/jai.1886128

Zakon o avtorski in sorodnih pravicah (ZASP). Uradni list RS, s spremembami. https://pisrs.si/Pis.web/pregledPredpisa?id=ZAKO403 [27. 6. 2026]

Zhu, H., Liu, Q., Yuan, N. J., Qin, C., Li, J., Zhang, K., Zhou, G., Wei, F., Xu, Y. in Chen, E. (2023). A survey of AI music generation tools and models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.12982 [26. 8. 2026]

POVZETEK

V raziskavi smo preučili povezanost temperamenta z učnim uspehom dijakov v srednji šoli. Zanimalo nas je, ali izraženost posameznih osebnostnih dimenzij dijakom pomaga pri doseganju boljših ocen in višjih akademskih dosežkov. Literatura kaže, da sta z boljšim učnim uspehom povezani predvsem visoki stopnji ekstravertnosti in nevroticizma. Z uporabo prilagojenega merskega instrumenta pa smo prišli do ravno nasprotnih ugotovitev, saj so najboljši učni uspeh dosegli introvertni in čustveno stabilni dijaki. Rezultate raziskave smo razložili s teorijo optimalnega vzburjenja, saj ekstravertni dijaki v šolskem okolju delujejo manj učinkovito, ker jim ne ustrezajo šibki dražljaji, ki jih prinaša tipično šolsko delo. Po drugi strani čustveno labilni dijaki dosegajo slabši učni uspeh, ker so pogosto obremenjeni z negativno platjo perfekcionizma in izražajo višjo raven anksioznosti, zaradi česar v stresnih šolskih situacijah, kot je preverjanje znanja, delujejo manj konstruktivno. Ugotovitve kažejo na pomen prilagajanja pedagoških pristopov raznolikim osebnostnim profilom.

KLJUČNE BESEDE: temperament, učni uspeh, Eysenck, ekstravertnost, nevroticizem

ABSTRACT

In this study, we examined the association between temperament and academic performance among secondary school students. We aimed to investigate whether the degree to which individual personality dimensions are expressed helps students achieve higher grades and better academic outcomes. Existing literature suggests that high levels of extraversion and neuroticism are associated with better academic performance. However, using an adapted measurement instrument, we obtained the opposite findings: introverted and emotionally stable students achieved the highest academic performance. We explained these results using optimal arousal theory, according to which extraverted students tend to function less effectively in a school environment because the low-intensity stimuli typical of schoolwork do not suit them. On the other hand, emotionally unstable students achieve lower academic performance because they are often burdened by the negative aspects of perfectionism and exhibit higher levels of anxiety, causing them to function less constructively in stressful school situations such as assessments. The findings highlight the importance of tailoring pedagogical approaches to diverse personality profiles.

KEYWORDS: temperament, academic performance, Eysenck, extraversion, neuroticism

UVOD

Raziskava obravnava povezanost med temperamentom in učnim uspehom dijakov v srednji šoli. Temperament zajema značilnosti doživljanja in izražanja čustev ter načine vedenja, ki pomembno sooblikujejo posameznikove delovne in učne zmožnosti. Posledično je lahko temperament povezan z učnim uspehom.

Povod za raziskavo izhaja iz praktičnih opažanj, da osebe s podobnimi temperamentnimi značilnostmi pogosto kažejo primerljive vzorce uspešnosti v šoli. Da bi ta opažanja empirično preverili in se izognili subjektivnim interpretacijam, smo izvedli raziskavo z uporabo ustreznega psihometričnega instrumenta.

Za teoretični okvir raziskave smo izbrali Eysenckovo teorijo osebnostnih potez in dimenzij, ki v strokovni literaturi velja za empirično utemeljeno in uveljavljeno. Raziskava se osredotoča predvsem na vpliv dimenzij ekstravertnosti–introvertnosti ter nevroticizma–nenevroticizma na učni uspeh v srednji šoli.

Razumevanje povezanosti med osebnostnimi dimenzijami in dosežki v šoli je izjemno pomembno za pedagoško prakso. Poznavanje teh dejavnikov omogoča boljše prepoznavanje potencialov dijakov ter oblikovanje ustrezne podpore pri razvoju njihovih sposobnosti. Hkrati razumevanje individualnih razlik olajšuje prepoznavanje dijakov, ki dosegajo nižji uspeh zaradi neskladja med tradicionalnimi metodami poučevanja in njihovim osebnostnim profilom. S tem se odpira prostor za uvajanje novih učnih strategij ter ustvarjanje vključujočih in spodbudnih učnih okolij, v katerih lahko vsi posamezniki razvijejo svoje potenciale.

TEORETIČNA IZHODIŠČA

Temperament in Eysenckova teorija osebnostnih potez in dimenzij

Temperament zajema način vedenja ter doživljanja in izražanja čustev. Gre za področje osebnostne strukture, ki je v veliki meri pod vplivom dednosti. Ima ključno vlogo pri oblikovanju medsebojnih odnosov ter vpliva na to, kako se odzivamo na stres, kako pristopamo k učenju in kako se soočamo z neuspehi. Poleg tega močno vpliva tudi na naše delovne zmožnosti (Kompare et al., 2023).

Eysenck je menil, da je velik del naše osebnosti prirojen in določen z dednimi dejavniki. Razlike v osebnosti je pojasnjeval z razlikami v delovanju centralnega živčevja. Po njegovi teoriji osebnost sestavljajo osebnostne poteze, združene v različne dimenzije. Lahko so močno ali šibko izražene, načeloma se ne spreminjajo in so temeljne. Dimenzije predstavljajo kontinuum, znotraj katerega posameznike razvrščamo glede na izraženost posameznih potez (Kompare et al., 2023). Eysenckova teorija je močno empirično utemeljena. Vključuje spoznanja študij genetskih, bioloških in fizioloških procesov, preverjena v številnih raziskavah, katerih rezultati ponujajo precejšnjo podporo predvidenim povezavam (Avsec et al., 2017).

Med osebnostnimi dimenzijami, ki jih je opredelil Eysenck, velja podrobneje predstaviti dimenzijo ekstravertnost–introvertnost.

Dimenzija ekstravertnost–introvertnost

Ljudje so znotraj dimenzije ekstravertnost–introvertnost normalno porazdeljeni (Kompare et al., 2023). Tisti, ki imajo visoko izraženo ekstravertnost, so družabni, uživajo v zabavah, pogovorih in druženju s prijatelji, so impulzivni, optimistični, nezanesljivi in hitro izgubijo nadzor nad čustvi (Kompare et al., 2011). Nizko ekstravertnost imenujemo tudi introvertnost. Introvertnost ne pomeni negativnega doživljanja, ampak zgolj odsotnost veselja in navdušenja (Avsec et al., 2017). Introvertni ljudje so mirni, odmaknjeni, imajo malo prijateljev, izogibajo se novim in vznemirljivim situacijam, strogo nadzirajo svoja čustva ter so le redkokdaj agresivni (Kompare et al., 2011).

Ljudje z visoko ravnjo ekstravertnosti pogosto poročajo o doživljanju prijetnih občutkov, kot so veselje, zadovoljstvo in navdušenje. Iz tega sledi ugotovitev, da imajo posamezniki z visoko ekstravertnostjo zelo odziven sistem pozitivnega čustvovanja. Posamezniki so tako bolj dovzetni za dražljaje, ki vzbujajo pozitivna čustva, za njihovo doživljanje pa so pripravljeni tvegati ter vložiti več truda, časa in iznajdljivosti (Avsec et al., 2017). V delovnem okolju so ekstravertnim posameznikom pomembni predvsem moč, dominantnost in status v hierarhiji, pri študiju pa zlasti rezultat (Kavčič et al., 2019).

Glede na predhodne modele in raziskave ekstravertnosti sta Watson in Clark (1997) predlagala model ekstravertnosti, v katerem ekstravertnim posameznikom pripisujeta ambicioznost in jo delita na storilnostno motivacijo (ekstravertni posamezniki uživajo v spoprijemanju z izzivi in obvladovanju težkih nalog) ter vztrajnost (ljudje z visoko izraženo ekstravertnostjo so pripravljeni dolgo delati, da bi dosegli zastavljene cilje, in vztrajajo, čeprav so izčrpani ali frustrirani) (Avsec et al., 2017).

»Tako ekstravertni kot introvertni posamezniki so pri različnih nalogah najuspešnejši, če jih izvajajo pri ravni vzburjenja, ki jim najbolj ustreza« (Avsec et al., 2017).

Stopnja zastopanosti dimenzije namreč prispeva k doživljanju užitka pri delu. Introvertni posamezniki so uspešnejši pri nalogah, ki zahtevajo pazljivost in pozornost na podrobnosti, ter imajo tudi boljši spomin za besede. Bolje se izkažejo v situacijah, v katerih so dražljaji iz okolja šibki. Pri miselnih nalogah, ki zahtevajo odpornost proti motečim dražljajem ali deljeno pozornost, pa so uspešnejši visoko ekstravertni posamezniki. Ti pri učenju dajejo prednost hitrosti pred pravilnostjo, medtem ko se bolj introvertni posamezniki raje usmerjajo v pravilnost kot v hitrost (Avsec et al., 2017).

Biološka osnova dimenzije ekstravertnost–introvertnost

Mnoge raziskave so potrdile povezavo med vzburjenostjo možganske skorje in ekstravertnostjo oziroma introvertnostjo. S svojim vedenjem uravnavamo raven vzburjenosti do stopnje, ki nam ustreza. Introvertni ljudje imajo pretirano vzburjeno možgansko skorjo že od rojstva in se zato dražljajem iz okolja izogibajo. Pri ekstravertnih pa je možganska skorja vzburjena na nižji stopnji. Da se ne dolgočasijo, potrebujejo več dražljajev (Kompare et al., 2023).

Poleg ekstravertnosti–introvertnosti je Eysenck v svoji teoriji opredelil še eno pomembno dimenzijo, ki se nanaša na čustveno stabilnost posameznika – nevroticizem–nenevroticizem.

Dimenzija nevroticizem–nenevroticizem

»Nevroticizem odraža medosebne razlike v doživljanju sveta kot ogrožajočega, problematičnega in stresnega« (Avsec et al., 2017). Ljudje so tudi znotraj te dimenzije normalno porazdeljeni. Nevroticistični oziroma čustveno labilni posamezniki so pogosto v skrbeh, imajo težave z nespečnostjo, njihovo razpoloženje se hitreje spreminja kot odziv na dražljaje iz okolja, odzivajo se zelo čustveno in pogosteje trpijo za psihosomatskimi motnjami (Kompare et al., 2023). Značilna je anksiozna komponenta, ki vključuje navznoter usmerjena negativna čustva, nagnjenost k žalosti, občutkom krivde in pomanjkanju občutka varnosti. Vključuje tudi razdražljivo negativno čustvovanje, ki se kaže kot navzven usmerjena negativna čustva, kot so sovražnost, jeza, ljubosumje in razdražljivost. Stresni odziv doživljajo močneje že ob potencialnih stresorjih, ki jih stabilnejši posamezniki ne zaznajo kot stresne. S stresom se tudi spoprijemajo slabše, na primer s samoobtoževanjem, begom in izogibanjem (Avsec et al., 2017).

Nenevroticistični oziroma čustveno stabilni posamezniki se na dražljaje odzivajo počasneje, so navadno umirjeni in brezskrbni ter z lahkoto nadzirajo svoja čustva (Kompare et al., 2023).

Enak dražljaj ali dogodek vzbudi intenzivna čustva pri posameznikih z visoko izraženim nevroticizmom, pri bolj stabilnih pa ne (Avsec et al., 2017). Anksioznost in nezmožnost obvladovanja negativnih čustev, značilni za čustveno labilne posameznike, vodita k slabšemu opravljanju miselnih nalog, kot so šolski testi. »V situaciji z nizko stopnjo stresa se skupini v dosežku na testu nista razlikovali. V visoko stresni situaciji pa so imeli posamezniki z visoko izraženo stopnjo nevroticizma značilno nižje dosežke od posameznikov z nizko izraženo stopnjo nevroticizma« (Kačar, 2024).

Mnogi so izpostavili povezavo med nevroticizmom in perfekcionizmom. Ta se pri nevroticističnih ljudeh nanaša na dosledno postavljanje izjemno visokih standardov, ki od posameznika zahtevajo nedosegljivo raven uspešnosti. Svojih standardov ne zmorejo prilagajati situacijam in v uspehu ne uživajo (Kačar, 2024).

Nevroticizem pa ima tudi pozitivne vidike. Strah pred neuspehom, če ni previsok, in nezadovoljstvo, ki ga spremlja želja, da bi stvari spremenili, lahko imata motivacijsko vlogo (Avsec et al., 2017).

Dimenzija je povezana z delovanjem avtonomnega živčega sistema. Čustveno labilni so na vzburjenje bolj občutljivi kot čustveno stabilni. Hkrati pa vzburjenje pri labilnih posameznikih traja dlje, kar je razlog za pogostejša psihosomatska obolenja (Kompare et al., 2023).

Učenje

Kompare et al. (2011) učenje opredeljujejo kot proces sprejemanja znanja ali vedenja zaradi izkušenj z razmeroma trajnim učinkom. Kognitivno-konstruktivistične teorije učenja pa učenje natančneje definirajo kot aktivno vgrajevanje novih informacij v obstoječo strukturo posameznika. Učenca opredeljujejo kot aktivnega procesorja, tj. nekoga, ki aktivno usmerja lastni proces učenja tako, da izbira, organizira in integrira nove informacije v obstoječo shemo predznanja. Pri učenju poudarjajo predvsem pomen človekovih notranjih miselnih procesov. Znanje razumejo kot subjektivni konstrukt posameznika, ki mu pomaga razumeti doživete izkušnje v svetu. Trdijo, da lahko posameznik do tega znanja pride le z lastno miselno aktivnostjo. V okviru tega poudarjajo vlogo kompetence učenja učenja. To je sposobnost, s katero učenec usmerja učni proces, organizira čas in informacije, uspešno upravlja svoje učenje ter se učnega procesa zaveda. V procesu učenja je posameznik aktiven. Novo znanje in spretnosti uspešno procesira in asimilira, hkrati pa je zmožen poiskati in uporabiti pomoč. Temelj kompetence učenja učenja je samoregulacijsko učenje. Za tako učenje je značilno, da učenec pozna različne učne strategije, ve, kaj želi z učenjem doseči, in se uči z namenom, da bi dosegel končni cilj. Samoregulacijsko učenje je pomembno, ker se učenec v procesu prepozna kot aktiven udeleženec in ne kot žrtev, saj učenje razume kot sistematičen proces, ki je pod njegovim nadzorom (Pečjak in Gradišar, 2012).

Dejavnike, ki vplivajo na uspešnost in učinkovitost učenja, lahko razdelimo na notranje in zunanje. Medtem ko notranji dejavniki izhajajo iz učenca (psihološki in fiziološki), zunanji izhajajo iz posameznikovega okolja (fizikalni in socialni). Dejavniki se med seboj prepletajo in vplivajo drug na drugega, zato jih je včasih težko razdeliti v ločene kategorije. Med fiziološke dejavnike uvrščamo kratkotrajnejša in dolgotrajnejša telesna stanja. Za kakovostno učenje so pomembni redna telesna aktivnost, prehrana, stanje čutil, delovanje živčnega sistema in hormonsko ravnovesje. Psihološki dejavniki učenja so umske in druge sposobnosti, učni stil, učna motivacija in čustva. Za učni uspeh so še posebej pomembne umske sposobnosti, ki zajemajo raven splošne inteligentnosti oziroma različne vrste inteligentnosti. Učni stil sestavljajo načini učenja, ki jih učenec uporablja v večini učnih situacij. Glede na prevladujoč način obdelave podatkov ločimo vidni, slušni in gibalni učni stil ter glede na organiziranje informacij analitični in celostni učni stil. K učenju nas spodbuja in usmerja učna motivacija. Odloča o tem, kako dolgo, kakovostno in učinkovito se bomo učili. Razlikujemo notranjo motivacijo, pri kateri je učenje samo po sebi vir zadovoljstva, in zunanjo motivacijo, ki temelji na spodbudah drugih. Na snov smo bolj pozorni in zato pri učenju učinkovitejši, kadar smo pozitivno razpoloženi, ob negativnih čustvih pa smo počasnejši in se težje zberemo. Usvajanje znanja nam otežujejo tako negativna kot pozitivna močna čustva in čustvene motnje. Lažje nam je, če nas snov zanima, se nam zdi uporabna in smiselna ter če imamo do nje poseben odnos. Na kakovost opravljanja dela vpliva tudi prostor, v katerem se nahajamo. Med fizikalne dejavnike učenja uvrščamo vremenske razmere, osvetljenost, hrup, temperaturo, urejenost in zračnost prostora. Socialni dejavniki izhajajo iz našega družbenega okolja. Pomembno vlogo imata družina in šola. Na nas vplivajo osebnostne lastnosti, ki jih družina sooblikuje, prav tako pa tudi to, kakšno izobrazbo nam omogoča socialno-ekonomski položaj družine. Šola vpliva na naša stališča do znanja, s stopnjo zahtevnosti pa določa obseg znanja. Zaznamujejo nas način poučevanja, izbira profesorjev in opremljenost šole. Širše družbeno okolje na nas vpliva s svojim odnosom do znanja in izobrazbe ter s političnimi odločitvami o šolskem sistemu (Kompare et al., 2011).

Pomembno je tudi, kako doživljamo akademske neuspehe. Ker se jim ne moremo izogniti, je koristno, da se z njimi naučimo uspešno soočati. Kako doživljamo neuspeh, je odvisno od naše samoučinkovitosti, samospoštovanja, prisotnosti perfekcionizma, pritiskov staršev in pričakovanj okolja (Urbanč, 2023).

Obdobje adolescence ali mladostništva

Adolescenca je prehodno obdobje med otroštvom in odraslostjo, ki je značilno predvsem za tehnološko razvite družbe. Začne se s puberteto in konča okrog 21. leta z začetkom odraslosti. Med najpomembnejšimi razvojnimi nalogami adolescence je razvoj identitete – sprašujemo se, kdo smo, kam gremo ter kakšni so naši cilji in vrednote. Pomembna postane želja po neodvisnosti in samostojnosti. Adolescenti se odmikajo od želja staršev in težijo k izbiranju svoje poti. V odnosu s starši lahko prihaja do konfliktov zaradi razlik v okusu in nesoglasij, povezanih s stopnjo nadzora. V odnosih s prijatelji, ki so mladostnikom pomembnejši od odnosov s starši, gradijo intimo, ki se kasneje prenese na izbrane posameznike nasprotnega spola in se iz psihične intimnosti razširi v spolno intimnost. Spremembe na kognitivnem področju se kažejo s pojavom abstraktnega mišljenja in nadgrajevanjem zmožnosti logičnega mišljenja (Kompare et al., 2011).

EMPIRIČNI DEL

Cilj raziskave je bil analizirati, kako dimenziji ekstravertnosti–introvertnosti ter nevroticizma–nenevroticizma sooblikujeta učni uspeh v srednji šoli. Natančneje je raziskava preverjala, ali ekstravertni dijaki dosegajo višji učni uspeh od introvertnih, ali obstajajo razlike v uspehu glede na stopnjo čustvene stabilnosti (nevroticizma) ter ali katera specifična kombinacija osebnostnih dimenzij vodi do višjega učnega uspeha.

Preučevano populacijo so sestavljali dijaki četrtega letnika programa kemijski tehnik na Srednji zdravstveni in kemijski šoli Šolskega centra Novo mesto, stari med 18 in 19 let. V raziskavi je sodelovalo 40 od skupno 48 povabljenih dijakov. Udeleženci so obiskovali isti izobraževalni program ter sledili enakemu učnemu načrtu, kar je omogočilo večjo primerljivost skupine in zmanjšalo vpliv zunanjih dejavnikov na učni uspeh.

Podatki so bili pridobljeni z anonimnim spletnim vprašalnikom, oblikovanim po vzoru Eysenckovega osebnostnega vprašalnika (EOV). Vprašanja iz angleške različice EOV smo prevedli in prilagodili tako, da so bila primerna za ugotavljanje temperamenta pri srednješolcih.

Vprašalnik je obsegal 47 postavk, od katerih jih je 23 merilo dimenzijo ekstravertnost–introvertnost, 24 pa nevroticizem–nenevroticizem. Pri vrednotenju so bila uporabljena merila EOV, po katerih posamezna dimenzija velja za izraženo, če se respondent strinja z več kot polovico trditev (vsaj 12 odgovorov). Vprašalniku je bila dodana postavka o splošnem učnem uspehu v preteklem šolskem letu.

Po razporeditvi dijakov glede na učni uspeh in izraženost osebnostnih dimenzij smo ugotovili, da je med dijaki, ki dosegajo prav dober uspeh (4), največ ekstravertnih in nevroticističnih, medtem ko je med dijaki, ki dosegajo odličen uspeh (5), največ ekstravertnih in nenevroticističnih dijakov. Na te vrednosti močno vpliva dejstvo, da je v preučevanem vzorcu prevladovala ekstravertnost (75 % ekstravertnih in 25 % introvertnih dijakov). Pri dimenziji nevroticizma je bila porazdelitev enakomerna (53 % nevroticističnih in 47 % nenevroticističnih) (preglednica 1).

Preglednica 1. Porazdelitev dijakov po osebnostnih dimenzijah

Za podrobnejšo analizo je bil učni uspeh razdeljen na slabši (ocena uspeha 1–3) in boljši (ocena uspeha 4–5) (preglednica 2).

Preglednica 2. Porazdelitev učnega uspeha po osebnostnih dimenzijah

Pri primerjavi učnega uspeha in dimenzije ekstravertnost–introvertnost so rezultati pokazali, da imajo introvertni dijaki boljše učne rezultate, saj ima 70 % introvertnih dijakov boljši učni uspeh, medtem ko ima tak uspeh le 57 % ekstravertnih dijakov (preglednica 2).

Pri pregledu porazdelitve učnega uspeha po dimenziji čustvene stabilnosti smo ugotovili, da nenevroticistični dijaki dosegajo nekoliko boljši učni uspeh kot nevroticistični dijaki. Boljši učni uspeh ima 63 % nenevroticističnih dijakov in 57 % nevroticističnih dijakov (preglednica 2).

Pregled kombinacij osebnostnih lastnosti na obeh dimenzijah je pokazal, da je bilo ekstravertnih in nevroticističnih 38 % dijakov, ekstravertnih in nenevroticističnih 38 % dijakov, introvertnih in nevroticističnih 15 % dijakov ter introvertnih in nenevroticističnih 10 % dijakov.

Preglednica 3. Učni uspeh pri vsaki od kombinacij dimenzij

Med introvertnimi nenevroticističnimi dijaki je bilo največ tistih z boljšim učnim uspehom (75 %) (preglednica 3). Zanimivo je, da vsi dosegajo prav dober učni uspeh, noben izmed njih pa odličnega. Dijaki, ki najpogosteje dosegajo odličen uspeh (5), so ekstravertni nenevroticistični in introvertni nevroticistični. Ti dve kombinaciji sta si nasprotni in se ne ujemata v nobeni dimenziji.

Med dijaki, ki dosegajo slabši učni uspeh, je najmanj introvertnih in nenevroticističnih (25 %), največ pa ekstravertnih in nevroticističnih (47 %).

ZAKLJUČEK

Rezultati raziskave glede dimenzije ekstravertnost–introvertnost so v nasprotju s pričakovanji, ki izhajajo iz literature. Medtem ko naj bi imeli po dosedanjih ugotovitvah ekstravertni posamezniki zaradi odzivnejšega sistema pozitivnega čustvovanja in večje pripravljenosti za vlaganje truda boljši učni uspeh (Avsec et al., 2017; Kavčič et al., 2019), so rezultati pokazali ravno obratno – boljši učni uspeh je doseglo 70 % introvertnih in le 57 % ekstravertnih dijakov. Razliko lahko pojasnimo s teorijo optimalnega vzburjenja: ker introvertni posamezniki dosegajo optimalno raven vzburjenja že pri šibkih dražljajih, jim šolsko delo (branje, prepisovanje, reševanje nalog), ki večinoma prinaša šibke dražljaje, bolj ustreza kot ekstravertnim, ki takšne dražljaje doživljajo kot premalo spodbudne.

Tudi pri dimenziji nevroticizem–nenevroticizem rezultati niso povsem sledili pričakovanjem iz literature. Čeprav naj bi nevroticizem prek perfekcionizma in strahu pred neuspehom lahko deloval motivacijsko (Avsec et al., 2017; Kačar, 2024), so nenevroticistični dijaki dosegali nekoliko boljši učni uspeh kot nevroticistični. To lahko pojasnimo z ugotovitvijo, da nevroticistični posamezniki v stresnih situacijah, kot je ocenjevanje, težje nadzorujejo anksioznost in so zato manj učinkoviti, pretiran perfekcionizem pa lahko namesto motivacijskega učinka privede do nekonstruktivnih in previsokih zahtev do samega sebe.

Pregled kombinacij obeh dimenzij pri preiskovancih je pokazal, da imajo najboljši učni uspeh introvertni nenevroticistični dijaki, med katerimi jih je kar 75 % doseglo boljši učni uspeh, čeprav nihče izmed njih ni dosegel odličnega uspeha. Nasprotno pa je bil delež slabšega učnega uspeha največji pri ekstravertnih nevroticističnih dijakih. Zanimivo je, da so odličen uspeh najpogosteje dosegali dijaki dveh med seboj nasprotnih kombinacij – ekstravertni nenevroticistični in introvertni nevroticistični –, kar nakazuje, da za najvišje dosežke morda ni ključna ena sama kombinacija potez.

Ugotovitve pri kombinaciji dimenzij se skladajo s posameznimi ugotovitvami pri obeh dimenzijah posebej. Introvertnost in čustvena stabilnost predstavljata kombinacijo lastnosti, ki dijakom najbolj koristi pri doseganju dobrega učnega uspeha – introvertnost zato, ker način dela v šoli prinaša predvsem šibke dražljaje, ki introvertnim dijakom bolj ustrezajo, nenevroticizem pa zato, ker so čustveno stabilni dijaki v stresnih šolskih situacijah učinkovitejši in neobremenjeni s previsokimi, nedosegljivimi zahtevami do samih sebe.

Med pregledovanjem virov smo ugotovili, da je strokovnih raziskav, ki obravnavajo temperament in njegovo povezanost s šolskim učenjem, malo. Ta raziskava odpira to področje in raziskovalcem ponuja možnost, da v kompleksnejših raziskavah podrobneje preučijo povezanost teh pojmov. Rezultati te raziskave o povezanosti temperamenta z učnim uspehom omogočajo, da lažje prepoznamo posameznike, ki zmorejo več, in jim ponudimo dodatno podporo pri razvijanju njihovih potencialov, hkrati pa lahko prepoznamo in razumemo tiste dijake, ki imajo slabši učni uspeh, ker tradicionalni načini poučevanja ne ustrezajo njihovi osebnosti. Razumevanje razlik med posamezniki, ki smo jih izpostavili v raziskavi, olajša iskanje novih, ustreznejših načinov učenja. Ustvarjamo lahko vključujoča in spodbudna učna okolja, v katerih imajo vsi možnost, da razvijejo svoje potenciale.

Pomanjkljivost raziskave je, da nismo uspeli zajeti dijakov s slabšim učnim uspehom. Noben anketiranec pri vprašanju o učnem uspehu ni navedel najnižjih ocen, tj. zadostne (2) ali nezadostne (1). Ker nismo imeli podatkov o dejanskih ocenah dijakov, nismo mogli preveriti iskrenosti navedb anketirancev glede učnega uspeha.

Vzorec udeležencev je bil majhen in omejen le na dijake 4. letnika. Kljub temu so ugotovitve zanimive in nakazujejo potrebo po obsežnejši raziskavi. Rezultati bi bili bolj reprezentativni, če bi raziskavo izvedli na večjem, naključno izbranem vzorcu dijakov vseh letnikov. V vprašalnik bi bilo smiselno vključiti tudi podatek o spolu ter tako zagotoviti ustrezno spolno strukturo vzorca, ki bi ustrezala populaciji slovenskih srednješolcev.

Raziskava tako potrjuje, da je temperament pomemben dejavnik pri razumevanju učnega uspeha dijakov, pri čemer razmerja med posameznimi dimenzijami in uspehom niso tako enoznačna, kot bi na podlagi obstoječe literature pričakovali. Ugotovitve raziskave kažejo na pomen ujemanja načina poučevanja in zahtev šolskega programa s temperamentom posameznega dijaka ter so lahko izhodišče za razmislek o prilagajanju pedagoških pristopov raznolikim osebnostnim profilom dijakov.

LITERATURA IN VIRI

Avsec, A., Kavčič, T. in Petrič, M. (2017). Temeljni vidiki osebnosti. Ljubljana: Znanstvena založba Filozofske fakultete.

Eysenck Personality Questionnaire-Revised (EPQ-R). Pridobljeno na https://www.carepatron.com/files/eysenck-personality-questionnairerevised-epq-r.pdf. [10.4.2026]

Kačar, P. (2024). Odnos med perfekcionizmom in kognitivno testno anksioznostjo: vloga stilov spoprijemanja s stresom in nevroticizma. Magistrsko delo. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta.

Kavčič, T., Avsec, A., Petrič, M. in Zager Kocjan, G. (2019). Funkcionalni vidiki osebnosti. Ljubljana: Znanstvena založba Filozofske fakultete.

Kompare, A., Stražišar, M., Dogša, I., Vec, T. in Curk, J. (2011). Uvod v psihologijo: učbenik za psihologijo v 2. letniku gimnazijskega in srednjega tehniškega oz. strokovnega izobraževanja. Ljubljana: DZS.

Kompare, A., Stražišar, M., Dogša, I., Vec, T. in Curk, J. (2023). Psihologija: spoznanja in dileme: učbenik za psihologijo v 4. letniku gimnazijskega izobraževanja. Ljubljana: DZS.

Pečjak, S. in Gradišar, A. (2012). Bralne učne strategije. Ljubljana: Zavod RS za šolstvo.

Urbanč, L. (2023). Akademski neuspehi in dejavniki, ki vplivajo na njihovo doživljanje. Panika. Pridobljeno na http://revijapanika.si/2023/09/01/akademski-neuspehi-in-dejavniki-ki-vplivajo-na-njihovo-dozivljanje/. [10.4.2026]

POVZETEK

Zasebni vrtovi predstavljajo pomemben, vendar v prostorskem in podnebnem načrtovanju pogosto podcenjen del zelene infrastrukture. Zaradi naraščanja temperatur, pogostejših vročinskih dogodkov, spremenjenih padavinskih vzorcev, sušnih obdobij ter povečevanja deleža neprepustnih površin postaja način načrtovanja in vzdrževanja zasebnih vrtov pomemben tudi z vidika prilagajanja podnebnim spremembam. Namen članka je na podlagi pregleda znanstvene in strokovne literature ovrednotiti ključne na naravi temelječe rešitve, ki jih je mogoče izvajati na ravni zasebnega vrta, ter presoditi moč dokazov o njihovih učinkih. Posebej so obravnavani ekstenzivnejše upravljanje trate, povečevanje drevesne in večslojne vegetacije, zmanjševanje zatesnjenih površin in uporaba prepustnih tlakov, deževni vrtovi in zbiranje deževnice, izboljševanje vodnozadrževalne sposobnosti tal, zastiranje ter biodiverziteti prijazno upravljanje zasaditev. Pregled kaže, da so najmočnejši in najbolj konsistentni dokazi povezani z drevesno senco in evapotranspiracijo, zmanjševanjem površinskega odtoka s prepustnimi površinami ter bioretencijo padavinske vode. Pri drugih ukrepih, zlasti pri spremembah režima košnje in vplivu posameznih vrtnarskih praks, so učinki pozitivni, vendar bolj odvisni od lokalnih pogojev in načina izvedbe. Za slovenski prostor so pomembne regionalne razlike v temperaturi, padavinah in vodni bilanci, zato univerzalne rešitve niso primerne. Članek predlaga strokovni okvir za načrtovanje podnebno odpornega zasebnega vrta, ki temelji na kombinaciji senčenja, infiltracije, zadrževanja vode, kakovostnih tal, strukturno raznolike vegetacije ter zmanjšane intenzivnosti vzdrževanja.

KLJUČNE BESEDE: zasebni vrt, okoljska arhitektura, podnebna odpornost, na naravi temelječe rešitve, zelena infrastruktura, drevesa, padavinska voda, biodiverziteta

ABSTRACT

Private gardens represent an important but often underestimated component of green infrastructure in spatial and climate-resilient planning. Rising temperatures, more frequent heat events, altered precipitation patterns, drought periods and increasing soil sealing make the design and management of private gardens relevant to climate change adaptation. The aim of this paper is to review scientific and professional literature on key nature-based solutions applicable at the scale of domestic gardens and to evaluate the strength of evidence regarding their effects. The review focuses on extensive lawn management, increased tree canopy and multilayered vegetation, reduction of sealed surfaces and the use of permeable pavements, rain gardens and rainwater harvesting, improvement of soil water-holding capacity, mulching, and biodiversity-friendly planting and management. The evidence is strongest and most consistent for tree shade and evapotranspiration, runoff reduction through permeable surfaces, and stormwater retention through bioretention. Other measures, particularly mowing regimes and individual gardening practices, generally show positive effects but are more dependent on local conditions and implementation. For Slovenia, regional differences in temperature, precipitation and water balance require context-specific approaches. The article proposes a professional framework for climate-resilient domestic garden design based on the combined use of shading, infiltration, water retention, high-quality soils, structurally diverse vegetation and reduced management intensity.

KEYWORDS: private garden, environmental architecture, climate resilience, nature-based solutions, green infrastructure, trees, stormwater, biodiversity

UVOD

Podnebne spremembe spreminjajo pogoje, v katerih načrtujemo, uporabljamo in vzdržujemo bivalni prostor. V Evropi se mestna in suburbanizirana območja soočajo z naraščajočo toplotno obremenitvijo, intenzivnejšimi padavinskimi dogodki, obdobji pomanjkanja vode ter nadaljnjim širjenjem zatesnjenih površin. Čeprav se prilagajanje podnebnim spremembam pogosto obravnava na ravni mest, javnih parkov, ulic in večjih infrastrukturnih projektov, pomemben delež zelenih površin v številnih naseljih predstavljajo zasebni vrtovi. Ti so prostorsko razpršeni, neposredno povezani s stanovanjskimi objekti in pod vplivom odločitev posameznih gospodinjstev. Zaradi tega lahko skupni učinek številnih majhnih posegov postane pomemben del lokalne podnebne odpornosti (Cameron et al., 2012; Goddard et al., 2010; Teerlinck et al., 2024).

V sodobnem razumevanju zasebni vrt ni zgolj dekorativna površina ob hiši. Je mikroprostorski sistem, v katerem se prepletajo tla, vegetacija, voda, grajene površine, mikroklima, biodiverziteta in življenjske navade uporabnikov. Odločitev, ali bo parcela pretežno tlakovana ali prepustna, ali bo na njej veliko drevo ali le nizka trata, ali se bo padavinska voda hitro odvajala v kanalizacijo ali zadrževala na mestu, neposredno vpliva na toplotne in hidrološke lastnosti prostora. Enako velja za način košnje, gnojenja, uporabe pesticidov, izbire rastlin in ravnanja z organskimi ostanki. Na ravni posameznega vrta so učinki majhni, toda v mreži sosednjih vrtov se lahko povežejo v pomembno zeleno infrastrukturo (Goddard et al., 2010; Delahay et al., 2023).

Za Slovenijo je vprašanje posebej aktualno. Podnebne projekcije Agencije Republike Slovenije za okolje kažejo nadaljnje segrevanje celotnega ozemlja. Po scenariju RCP4.5 naj bi se povprečna letna temperatura do konca 21. stoletja zvišala približno za 2 °C, po scenariju RCP8.5 pa približno za 4 °C glede na obdobje 1981–2010. Hkrati podatki kažejo porast števila vročih in zelo vročih dni. Leta 2022 je bilo v Biljah zabeleženih 80 vročih dni, kar predstavlja slovenski rekord v opazovanem nizu (ARSO, 2025a, 2025b). Projekcije padavin so bolj negotove, vendar kažejo več zimskih padavin in možnost sprememb sezonske vodne bilance, kar pomeni, da se bodo načrtovalci soočali hkrati z vprašanjem presežkov in pomanjkanja vode (ARSO, 2019).

Evropski prostorski in okoljski okvir dodatno krepi pomen zelene infrastrukture. Evropska agencija za okolje med urbano zeleno in modro infrastrukturo izrecno vključuje tudi zasebne vrtove ter poudarja njihovo vlogo pri zmanjševanju učinkov vročinskih valov, poplav in suše. Uredba (EU) 2024/1991 o obnovi narave zahteva, da države članice do konca leta 2030 preprečijo neto izgubo skupne nacionalne površine urbanih zelenih površin in pokritosti z drevesnimi krošnjami glede na leto 2024 ter nato zagotavljajo naraščajoč trend. Uredba neposredno ne določa načina urejanja posameznega zasebnega vrta, vendar jasno kaže smer razvoja evropske politike: zelene površine in drevesna pokritost postajajo merljiv del odpornosti urbanih ekosistemov (European Parliament & Council of the European Union, 2024).

Namen tega članka je zato preseči splošno priporočilo, da je »več zelenja bolje«, in pregledati, kateri ukrepi na ravni zasebnih vrtov imajo dejansko znanstveno podprte učinke. Osrednje vprašanje je, kako lahko zasebni vrt s kombinacijo vegetacijskih, hidroloških in talnih rešitev prispeva k prilagajanju na vročino, sušo in intenzivne padavine ter hkrati ohranja biodiverziteto in kakovost bivalnega okolja. Posebna pozornost je namenjena tudi omejitvam dokazov, saj pregled Teerlinck et al. (2024) opozarja, da je bilo le približno 30 % analiziranih povezav med na naravi temelječimi rešitvami in ekosistemskimi storitvami podprtih s konkretnimi kvantitativnimi rezultati. Strokovna priporočila morajo zato ločevati med dobro potrjenimi učinki in ukrepi, katerih učinkovitost je bolj kontekstualna.

ZASEBNI VRT KOT DEL ZELENE IN MODRE INFRASTRUKTURE

Koncept zelene infrastrukture izhaja iz razumevanja, da zelene površine niso med seboj ločeni dekorativni elementi, temveč omrežje, ki zagotavlja ekološke in družbene funkcije. V naseljih to omrežje sestavljajo parki, drevoredi, obvodni pasovi, zelene strehe, mokrišča, vrtovi, travniki, posamezna drevesa in druge vegetacijske strukture. Modra infrastruktura se nanaša na elemente, povezane z vodo, kot so vodotoki, zadrževalniki, deževni vrtovi, ponikovalnice in sistemi za zadrževanje deževnice. Evropska agencija za okolje poudarja, da se lahko na naravi temelječe rešitve izvajajo v zelo različnih merilih, od velikih ekosistemov do majhnih bioretencijskih elementov in zasebnih vrtov (European Environment Agency, n.d.).

Cameron et al. (2012) so že pred več kot desetletjem opozorili, da zasebni vrtovi predstavljajo pomemben del urbane zelene infrastrukture, vendar je njihov prispevek k ekosistemskim storitvam pogosto slabo kvantificiran. To ostaja pomembno tudi danes. Teerlinck et al. (2024) so v sistematičnem pregledu 71 raziskav ugotovili, da se večina literature o podnebnem prilagajanju v zasebnih vrtovih osredotoča na vegetacijske ukrepe, manj pa na vodo in tla. Objektivne meritve so predstavljale le približno 14 % vključenih raziskav, medtem ko so prevladovali teoretični, pregledni in modelni pristopi. To ne pomeni, da učinki vrtov niso pomembni, ampak da je njihovo natančno merjenje na ravni posameznih parcel metodološko zahtevno.

Pri vrednotenju zasebnega vrta je zato smiselno uporabljati načelo večnamenskosti. Dobra rešitev ne rešuje le enega problema. Drevo lahko hkrati zagotavlja senco, zmanjšuje površinsko segrevanje, prestreza padavine, povečuje strukturno raznolikost habitata in izboljšuje doživljajsko kakovost prostora. Deževni vrt zadržuje in infiltrira vodo, hkrati pa predstavlja vegetacijski element in habitat. Prepustni tlak omogoča uporabo površine za dostop ali parkiranje, vendar bistveno spremeni način odtekanja padavinske vode. Podnebno odporen vrt zato ni katalog posameznih »zelenih dodatkov«, temveč usklajen sistem, v katerem so tla, vegetacija in voda obravnavani skupaj.

PODNEBNA TVEGANJA, KI JIH LAHKO NASLAVLJA ZASEBNI VRT

Vročina in toplotna obremenitev: Vročina postaja eno osrednjih vprašanj oblikovanja zunanjega bivalnega prostora. Površine iz asfalta, betona, kamna in temnih tlakov podnevi akumulirajo sončno energijo in jo pozneje oddajajo v okolico. Nasprotno vegetacija del sončnega sevanja prestreže, senči površine in energijo porablja za evapotranspiracijo. Sistematični pregled Yin et al. (2024) potrjuje, da je učinek drevesnih krošenj odvisen od velikosti krošnje, gostote listne mase, vrste, razpoložljive vode, prostorske razporeditve in merila opazovanja. Zato »posaditi drevo« ni zadostno strokovno navodilo; pomembni so prava vrsta, prava lokacija, dovolj prostora za korenine in možnost dolgoročnega razvoja krošnje.

Norton et al. (2015) so pri načrtovanju hladnejših mest poudarili potrebo po izbiri zelene infrastrukture, ki je primerna namenu in lokaciji. To načelo je neposredno prenosljivo na zasebne vrtove. Drevo na južni ali zahodni strani bivalnega dela vrta lahko zmanjša neposredno sevanje v času najvišje poletne obremenitve, drevo preblizu fasade pa lahko povzroči težave s koreninami, vzdrževanjem ali dnevno svetlobo. Zimzelena gosta vegetacija na neustrezni lokaciji lahko zmanjšuje zimske sončne dobitke, medtem ko listopadna vegetacija omogoča sezonsko prilagajanje. Podnebno odporna zasnova mora zato upoštevati letni cikel in ne le poletnega stanja.

Intenzivne padavine in površinski odtok: Drugo ključno tveganje je hitro odtekanje padavinske vode z zatesnjenih površin. Klasičen vzorec stanovanjske parcele lahko vključuje streho, asfaltiran dovoz, tlakovano parkirišče in teraso, kar pomeni, da velik del padavin nima možnosti neposredne infiltracije. Voda se koncentrira v kratkem času in obremenjuje hišno ter javno odvodnjo. Pri intenzivnih dogodkih je problem manj povezan s skupno letno količino padavin in bolj z koničnim pretokom. Zato so ukrepi, ki padavinsko vodo zadržijo, upočasnijo ali infiltrirajo na parceli, pomemben del prilagajanja.

Pregled Furkhan et al. (2026) kaže, da lahko prepustni tlaki v terenskih pogojih zmanjšajo površinski odtok za približno 60–95 %, konične pretoke pa za približno 30–70 %, če so pravilno zasnovani in vzdrževani. Razpon je velik, ker na učinkovitost vplivajo tip tlaka, spodnji nosilni sloji, zamašitev por, staranje in padavinski režim. Prav velika variabilnost je pomembna za strokovno interpretacijo: prepustni tlak ni enoten proizvod z univerzalnim učinkom, temveč sistem, katerega hidravlična sposobnost je odvisna od celotne sestave in vzdrževanja.

Suša, pomanjkanje vode in kakovost tal: Podnebna odpornost vrta je tesno povezana z vodo v tleh. Pogosta napaka pri reševanju suše je osredotočanje zgolj na namakalni sistem. Vrt z nizko vodnozadrževalno sposobnostjo tal, veliko izpostavljenostjo soncu in neustreznimi vrstami lahko porabi veliko vode tudi ob tehnološko učinkovitem namakanju. Lin et al. (2018) so v urbanih vrtovih pokazali, da je bila vodnozadrževalna sposobnost tal ključni dejavnik stabilnosti talne vlage: tla z večjo sposobnostjo zadrževanja vode so po zalivanju počasneje izgubljala vlago, kar omogoča manj pogoste vnose vode. Tak rezultat je pomemben za zasebne vrtove, saj kaže, da je prilagajanje na sušo najprej vprašanje zasnove talnega sistema in šele nato količine vode.

Zastiranje je eden od preprostih ukrepov za zmanjševanje izhlapevanja z golih tal. Ramos et al. (2024) so v pregledu 58 raziskav potrdili, da zastirka lahko zmanjša izhlapevanje iz tal, učinek pa je odvisen od materiala, deleža pokritosti, razvojne faze vegetacije in okoljskih razmer. V vrtnem kontekstu so organski materiali posebej zanimivi, ker poleg fizične zaščite tal prispevajo organsko snov in se vključujejo v kroženje hranil. Pri oblikovanju okrasnih zasaditev je zato nezastrta mineralna površina brez vegetacijskega pokrova praviloma manj odporna na izsuševanje kot pokrita tla.

METODOLOGIJA PREGLEDA LITERATURE

Članek je zasnovan kot strokovni pregled znanstvene in institucionalne literature. Namen ni izvedba nove metaanalize, temveč sinteza dokazov, uporabnih za načrtovanje zasebnih vrtov v kontekstu okoljske arhitekture in podnebnega prilagajanja. Prednostno so bili vključeni sistematični in pregledni članki, ki združujejo večje število raziskav, ter izbrane empirične študije, kadar omogočajo konkretnejšo presojo posamezne prakse. Poseben poudarek je na literaturi iz obdobja 2018–2026, starejše temeljne raziskave pa so vključene tam, kjer so pomembne za razumevanje zasebnih vrtov kot zelene infrastrukture. Pregled je narativne oziroma strokovno-sintezne narave in ni bil izveden kot sistematični pregled po protokolu PRISMA ali ROSES; zato rezultati ne predstavljajo izčrpnega zajema vse razpoložljive literature, temveč kritično sintezo izbranih relevantnih virov.

Vsebinska merila so bila določena glede na možnost izvedbe ukrepov na ravni zasebne stanovanjske parcele. Analizirane so bile rešitve, povezane z vegetacijo, tlemi in vodo: drevesna pokritost, večslojna vegetacija, upravljanje trate, biodiverzitetno usmerjene zasaditve, zmanjševanje kemičnih vnosov, prepustne površine, deževni vrtovi, zbiranje deževnice, izboljševanje tal ter zastiranje. Pri vsakem ukrepu so bili obravnavani primarni podnebni učinek, dodatne ekosistemske koristi, omejitve in relativna moč dokazov. Poleg znanstvene literature so bili uporabljeni podatki ARSO za slovenski podnebni kontekst, gradiva Evropske agencije za okolje ter Uredba (EU) 2024/1991 o obnovi narave.

Ocena moči dokazov v primerjalni tabeli ni statistični rezultat nove metaanalize. Gre za strokovno sintezno oceno, ki upošteva, ali so za ukrep na voljo sistematični pregledi, terenske meritve, ponovljeni rezultati in neposredni kvantitativni kazalniki. Kategorija »zelo visoka« pomeni, da obstaja več neodvisnih virov in merljivih rezultatov za osnovni učinek; »visoka« pomeni pretežno konsistentne rezultate z določenimi kontekstualnimi omejitvami; »srednja« pa kaže na smiselno teoretično in empirično podlago, vendar večjo variabilnost ali manj neposrednih meritev na ravni zasebnih vrtov. Tak način razvrščanja je namenjen podpori strokovnemu odločanju, ne pa nadomeščanju projektne analize posamezne lokacije.

EKSTENZIVNEJŠE UPRAVLJANJE TRATE

Trata je eden najbolj razširjenih elementov zasebnih vrtov in hkrati tip površine, pri katerem lahko način upravljanja bistveno spremeni okoljski učinek. Intenzivno upravljana trata je pogosto povezana s pogosto košnjo, namakanjem, gnojenjem in odstranjevanjem organske mase. Teerlinck et al. (2024) opozarjajo, da je ideal kratko pokošene, enotne in zelene trate kulturno močno zasidran, čeprav zahteva razmeroma veliko vzdrževalnih vložkov. V istem pregledu je navedeno, da lahko manj intenzivno upravljanje zmanjša potrebe po vodi ter izboljša nekatere ekosistemske funkcije, vendar je neposrednih kvantitativnih raziskav o vplivu spremembe režima na lokalno mikroklimo zasebnih vrtov še malo.

Najbolj neposreden eksperimentalni dokaz o vplivu režima košnje je raziskava Lerman et al. (2018), izvedena na 16 suburbanih dvoriščih. Primerjali so košnjo vsak teden, na dva tedna in na tri tedne. Trata, košena na tri tedne, je imela do 2,5-krat več cvetov kot pogosteje košene površine. Največja številčnost čebel je bila zabeležena pri dvotedenski košnji, kar kaže, da odnos med višino, dostopnostjo cvetov in opraševalci ni linearen. Pomembno strokovno sporočilo zato ni, da obstaja en idealen interval košnje, temveč da zelo pogosta košnja zmanjšuje možnost cvetenja in habitatno raznolikost, zmerno zmanjšanje intenzivnosti pa lahko prinese ekološke koristi.

Delahay et al. (2023) so v pregledu 408 študij biodiverzitete stanovanjskih vrtov ugotovili, da je intenzivno upravljanje, vključno s pogosto košnjo, uporabo gnojil in pesticidov ter izrazito formalnim, »urejenim« videzom, pogosto povezano z manjšo biodiverziteto. Hkrati opozarjajo, da rezultati glede vpliva košnje niso v vseh študijah enaki. Zato je strokovno primernejše priporočilo, da se na parceli oblikujejo različni režimi: intenzivneje košene površine tam, kjer so potrebne za hojo, igro ali reprezentativno funkcijo, ter redkeje košeni ali travniški deli tam, kjer je cilj biodiverziteta in manj vzdrževanja. Takšna prostorska diferenciacija je skladna tudi z načelom večnamenskosti vrta.

DREVESA IN VEČSLOJNA VEGETACIJA KOT TEMELJ MIKROKLIMATSKE ODPORNOSTI

Med obravnavanimi ukrepi imajo drevesa najširši nabor dobro dokumentiranih funkcij. Sistematični pregled Teerlinck et al. (2024) ugotavlja, da je prav povečevanje drevesne pokritosti ukrep z največ eksplicitnimi kvantitativnimi rezultati med analiziranimi na naravi temelječimi rešitvami. Drevesa s senčenjem zmanjšujejo količino kratkovalovnega sevanja, ki doseže tla in fasade, z evapotranspiracijo pa del razpoložljive energije porabljajo za prehod vode iz tekočega v plinasto stanje. Tako vplivajo na temperaturo površin in človekovo toplotno ugodje. Yin et al. (2024) poudarjajo, da so učinki odvisni od merila in lastnosti krošnje, zato je treba pri načrtovanju upoštevati velikost odraslega drevesa, gostoto krošnje, listno površino in sposobnost preživetja v pričakovanih prihodnjih razmerah.

Za zasebne vrtove je pomembna predvsem kombinacija sence in prostorske strukture. Visoko drevo omogoča, da je spodnja površina še vedno uporabna za sedenje, prehod ali zasaditev nižjih rastlin. V primerjavi z enakomerno nizko trato večslojna vegetacija ustvarja več mikrohabitatov, večjo hrapavost prostora in različne stopnje osvetljenosti. To je pomembno za biodiverziteto in za stabilnost mikroklime. Delahay et al. (2023) ugotavljajo, da sta habitatna kompleksnost in vegetacijska pokritost pogosto pozitivno povezani z bogastvom in številčnostjo favne. Zato podnebna in biodiverzitetna funkcija vegetacije nista ločena cilja, ampak se pogosto podpirata.

Kljub temu dreves ne smemo predstavljati kot univerzalno rešitev brez stranskih učinkov. Teerlinck et al. (2024) opozarjajo na možnost konfliktov zaradi senčenja, odpadanja listja, alergij, vzdrževanja in vpliva na prezračevanje. Drevo, ki je preveliko za lokacijo, lahko povzroči več stroškov kot koristi. Pri majhnih vrtovih je zato pomembna izbira vrste in končne velikosti, pri večjih pa je smiselno načrtovati skupine dreves in grmovnic, ki ustvarjajo stabilnejšo vertikalno strukturo. Okoljska arhitektura mora drevo obravnavati kot dolgoročni prostorski element, katerega funkcija se razvija več desetletij, in ne kot dekorativni dodatek ob zaključku gradnje.

ZMANJŠEVANJE ZATESNJENOSTI IN PREPUSTNI TLAKI

Zatesnjevanje tal je eden najbolj neposrednih načinov, s katerim gradnja spremeni naravno vodno bilanco parcele. Ko tla prekrijemo z neprepustno plastjo, zmanjšamo infiltracijo, prekinemo izmenjavo zraka in vode s tlemi ter povečamo delež hitrega površinskega odtoka. Na zasebnih parcelah k temu prispevajo predvsem široki dovozi, parkirišča, tlakovana dvorišča in terase. Funkcionalne potrebe po utrjenih površinah so realne, vendar ne zahtevajo nujno popolne neprepustnosti.

Pregled Furkhan et al. (2026) združuje laboratorijske in terenske podatke o poroznem asfaltu, prepustnem betonu, prepustnih tlakovcih in hibridnih sistemih. Ugotavljajo, da začetne infiltracijske sposobnosti novih sistemov lahko presegajo 1000 mm/h, dolgoročne terenske vrednosti pa se pogosto gibljejo približno med 100 in 800 mm/h, odvisno od tipa sistema in zamašitve. Najpomembnejša ugotovitev za zasebne vrtove je, da lahko pravilno načrtovani prepustni tlaki pomembno zmanjšajo površinski odtok in konične pretoke. Dodatno lahko vplivajo na temperaturo površine oziroma odtekajoče vode; pregled navaja temperaturne razlike približno 2–8 °C v primerjavi z običajnimi neprepustnimi površinami, vendar se tudi ta učinek razlikuje glede na material in vlažnost.

Pri praktični uporabi mora projektant preveriti nosilnost podlage, globino podtalnice, prepustnost obstoječih tal in pričakovane obremenitve. Če je prepustni tlak položen na neprepustno betonsko ploščo brez ustreznega odvodnega sistema, se njegova hidrološka funkcija bistveno zmanjša. Prav tako se sčasoma pojavi zamašitev por z drobnimi delci, zato je vzdrževanje del funkcionalnosti. Strokovno priporočilo zato ni zgolj izbira »eko tlakovca«, temveč projektiranje celotnega preseka površine, vključno z nosilnim in zadrževalnim slojem ter varno potjo vode ob ekstremnih padavinah.

DEŽEVNI VRTOVI, BIORETENCIJA IN ZADRŽEVANJE PADAVINSKE VODE

Deževni vrt je plitva zasajena depresija, v katero je usmerjen del padavinske vode s strehe ali utrjenih površin. Njegova osnovna funkcija je začasno zadrževanje, filtracija in infiltracija vode. Takšna rešitev je posebej zanimiva za okoljsko arhitekturo, ker združuje tehnično funkcijo z oblikovanjem krajine. Za razliko od klasičnega požiralnika, ki želi vodo čim hitreje odstraniti, deževni vrt poskuša del hidrološkega procesa vrniti na parcelo.

Chaves, Farias in Eloi (2024) so v sistematičnem pregledu analizirali 53 raziskav bioretencijskih sistemov, objavljenih med letoma 2008 in 2024. Več kot 65 % obravnavanih raziskav je bilo objavljenih v obdobju 2020–2024, kar kaže na hitro rast področja. Rezultati podpirajo sposobnost deževnih vrtov za zadrževanje in infiltracijo padavinske vode, hkrati pa kažejo, da ni enotnega optimalnega recepta za njihovo izvedbo. Učinkovitost je odvisna od razmerja med prispevno površino in površino bioretencije, sestave filtrskega substrata, infiltracijske sposobnosti, notranjih slojev, vegetacije in lokalnega padavinskega režima.

Za zasebni vrt to pomeni, da deževnega vrta ni mogoče kakovostno načrtovati le na podlagi fotografije ali tipskega detajla. Potrebna je ocena količine vode, ki bo dotekala s strehe ali tlaka, preverjanje tal ter določitev varnega preliva za dogodke, ki presegajo projektno kapaciteto. Posebno previdnost zahtevajo lokacije ob kleteh in temeljih, saj infiltracije ni smiselno usmerjati v območje, kjer bi lahko povečala tveganje za zamakanje. Dobro umeščen deževni vrt pa lahko hkrati postane estetsko izrazit zasaditveni element in habitat za organizme, prilagojene izmenjavi bolj mokrih in suhih razmer.

Zbiranje deževnice v cisternah ali sodih predstavlja drugačen pristop: cilj ni takojšnja infiltracija, temveč shranjevanje vode za poznejšo uporabo. Portillo Noriega, Aranda Jiménez in Moreno Chimely (2026) so v sistematičnem pregledu 43 izbranih raziskav o zajemu deževnice in atmosferske vode v stanovanjskem okolju ugotovili, da decentralizirani sistemi povečujejo vodno odpornost, zmanjšujejo potrebo po pitni vodi in izboljšujejo avtonomnost gospodinjstev v razmerah večje podnebne spremenljivosti. Za zasebni vrt je najpreprostejša uporaba zbrane deževnice za namakanje, pri čemer je dejanska korist odvisna od razmerja med strešno površino, prostornino zbiralnika, lokalnimi padavinami in potrebami vegetacije.

TLA, ORGANSKA SNOV IN ZASTIRANJE

Tla so pri načrtovanju vrtov pogosto manj vidna od rastlin in tlakov, vendar predstavljajo temelj vodne in biološke funkcionalnosti. Strukturno degradirana, zbita tla z malo organske snovi imajo manj por, slabšo infiltracijo in pogosto manjšo sposobnost zadrževanja rastlinam dostopne vode. Pri novogradnjah je težava še izrazitejša, ker gradbena mehanizacija povzroča zbitost, rodovitna zgornja plast pa je lahko odstranjena ali premešana s podtaljem. Podnebno odpornega vrta zato ni mogoče vzpostaviti zgolj z izbiro odpornih rastlin, če talni profil ne omogoča zdravega razvoja korenin.

Lin et al. (2018) so pokazali, da je bila vodnozadrževalna sposobnost tal statistično pomembna tako za hitrost navlaževanja kot za hitrost izgube vlage po zalivanju. Tla z večjo vodnozadrževalno sposobnostjo so bila stabilnejša in so zahtevala manj pogosto dodajanje vode. Avtorji poudarjajo pomen organske snovi, komposta, zmanjševanja zbitosti in kakovostne strukture tal. Čeprav je bila raziskava izvedena v urbanih skupnostnih vrtovih v Kaliforniji, je mehanizem neposredno relevanten tudi za zasebne vrtove: izboljšana struktura poveča možnost, da padavinska ali namakalna voda ostane v koreninskem območju namesto hitrega odtoka ali izsušitve.

Zastirka dodatno zmanjšuje neposredno izpostavljenost površine soncu in vetru. Ramos et al. (2024) so potrdili njen učinek na zmanjšanje izhlapevanja, zlasti v zgodnjih fazah razvoja rastlin, ko vegetacija še ne pokriva tal. Pri zasebnih okrasnih vrtovih je dolgoročno najprimernejša kombinacija živega rastlinskega pokrova in organskih zastirk na prehodnih ali redkeje poraslih mestih. Cilj naj ne bo debela izolirana plast materiala brez povezave z rastlinsko zasnovo, temveč stabilen talni mikrohabitat z omejenim izhlapevanjem, dovolj organske snovi in aktivnim koreninskim sistemom.

BIODIVERZITETA, RASTLINSKA PESTROST IN ZMANJŠEVANJE KEMIČNIH VNOSOV

Podnebna odpornost in biodiverziteta nista popolnoma ista cilja, vendar se na ravni vrta pomembno prekrivata. Strukturno in vrstno raznolika zasaditev praviloma zagotavlja več funkcionalnih poti za odziv na motnje. Če ena vrsta slabo prenaša sušo, vročino ali škodljivca, lahko druge ohranijo del funkcije sistema. Hkrati različne višine, časi cvetenja in tipi vegetacije povečujejo raznolikost virov za žuželke in druge organizme. Delahay et al. (2023) so v obsežnem pregledu ugotovili, da sta velikost vrta in habitatna kompleksnost pogosto pozitivno povezana z vrstno pestrostjo, vegetacijska pokritost in botanična sestava pa sta pomembni za številčnost in raznolikost favne.

Nova raziskava Plant et al. (2025), izvedena v 18 zasebnih vrtovih v Glasgowu, je pokazala, da sta večja lokalna cvetna pestrost in številčnost cvetov pomembno vplivali na obiske cvetov, neodvisno od značilnosti širše okoliške krajine. Rezultat je pomemben, ker kaže, da lahko posamezen vrt prispeva k virom za opraševalce tudi v urbanem okolju. Hkrati raziskava ne podpira poenostavljene delitve, da so vse tujerodne rastline nujno nekoristne za opraševalce; pomembna je tudi njihova funkcionalna vrednost, čas cvetenja in dostopnost virov. Strokovna zasaditev mora zato uravnotežiti lokalno ekološko primernost, tveganje invazivnosti, odpornost na podnebne razmere in sezonsko kontinuiteto cvetenja.

Vprašanje pesticidov in herbicidov zahteva podobno previdnost. Papworth et al. (2026) so v predregistriranem hitrem pregledu za Združeno kraljestvo in Irsko našli le štiri opazovalne raziskave, ki so neposredno ustrezale merilom za vpliv domače uporabe pesticidov in herbicidov na prostoživeče vrste. Rezultati teh raziskav so kazali bodisi negativen bodisi statistično neznačilen učinek, nobena pa ni pokazala pozitivnega učinka uporabe kemikalij na biodiverziteto. Avtorji zato priporočajo nadaljnje spodbujanje vrtnarjenja brez kemičnih sredstev, hkrati pa opozarjajo na presenetljivo omejeno neposredno dokazno bazo. Za strokovni članek je to pomemben primer, da splošno okoljsko priporočilo ni vedno podprto z velikim številom neposrednih eksperimentov v zasebnih vrtovih.

PRIMERJALNA OCENA UKREPOV IN MOČI DOKAZOV

Na podlagi obravnavane literature je mogoče ukrepe razvrstiti glede na njihov primarni učinek in trenutno moč dokazov. Tabela 1 predstavlja sintezno strokovno oceno. Oznake ne pomenijo absolutne učinkovitosti na vsaki lokaciji, temveč stopnjo konsistentnosti in neposrednosti razpoložljivih dokazov. Pri vseh ukrepih velja, da je končni rezultat odvisen od izvedbe, vzdrževanja in lokalnih razmer.

Tabela 1: Primerjava izbranih ukrepov za podnebno odporen zasebni vrt

Vir: lastna sinteza na podlagi Teerlinck et al. (2024), Delahay et al. (2023), Yin et al. (2024), Furkhan et al. (2026), Chaves et al. (2024), Lin et al. (2018), Ramos et al. (2024), Lerman et al. (2018), Plant et al. (2025) in Papworth et al. (2026).

PODNEBNO ODPORNI VRT V SLOVENSKEM PROSTORU

Prenos mednarodnih ugotovitev v slovenski prostor mora upoštevati izrazito podnebno in reliefno raznolikost države. Slovenija leži na stiku alpskega, sredozemskega, dinarskega in panonskega sveta, zato so razlike v temperaturah, padavinah, vetru, insolaciji in vodni bilanci velike na razmeroma majhnih razdaljah. Ukrep, ki je prednosten v vročem in sušnem primorskem okolju, ni nujno enako pomemben v hladnejšem alpskem območju. Prav zato je načelo »prava rešitev na pravem mestu« pomembnejše od univerzalnih seznamov rastlin ali tipskih vrtov.

Na Primorskem in v toplejših urbanih legah je lahko večji poudarek na zmanjševanju poletne toplotne obremenitve, senčenju, omejevanju izhlapevanja in premišljeni rabi vode. V osrednji in vzhodni Sloveniji je treba poleg vročine upoštevati tudi tveganja, povezana z intenzivnimi padavinskimi dogodki in začasnimi presežki vode, pri čemer so lahko pomembne prepustne površine, deževni vrtovi in varne poti prelivanja. V hladnejših in alpskih legah je treba več pozornosti nameniti zimski obstojnosti, snežnim obremenitvam, krajšemu vegetacijskemu obdobju in lokalni hidrologiji. Takšna razdelitev je poenostavljena in ilustrativna, zato ne nadomešča lokacijske analize pred izborom ukrepov.

ARSO (2019) opozarja, da so projekcije padavin manj zanesljive od temperaturnih projekcij. Po scenariju RCP4.5 se do konca stoletja na večjem delu Slovenije nakazuje približno 10-odstotno povečanje povprečnih letnih padavin glede na 1981–2010, pri čemer je signal najbolj zanesljiv pozimi in prostorsko različen. Poletje ostaja bolj negotovo in v posameznih obdobjih kaže na sušenje. Za načrtovanje vrtov je bistveno, da več letnih padavin ne pomeni manj težav s sušo. Če se padavine časovno koncentrirajo v hladnejši del leta ali v intenzivne dogodke, lahko poletna dostopnost vode rastlinam kljub temu ostane problematična. Zato mora vrt znati hkrati zadržati presežke in zmanjšati izgube vode v sušnem obdobju.

Tabela 2: Prioritete podnebno odpornega vrta glede na značilnosti lokacije

Vir: lastna strokovna sinteza na podlagi ARSO (2019, 2025a), Norton et al. (2015), Teerlinck et al. (2024), Furkhan et al. (2026) in Chaves et al. (2024).

SMERNICE ZA STROKOVNO NAČRTOVANJE PODNEBNO ODPORNEGA ZASEBNEGA VRTA

Na podlagi pregleda je mogoče oblikovati zaporedje odločanja, ki je uporabno pri krajinskoarhitekturnem in okoljskoarhitekturnem načrtovanju. Prvi korak je analiza lokacije: orientacija, osončenost, obstoječa drevesa, smeri vetra, naklon, tip in zbitost tal, poti površinskega odtoka, bližina temeljev, velikost neprepustnih površin ter način uporabe vrta. Brez te analize obstaja nevarnost, da bo ukrep sicer okoljsko smiseln, vendar prostorsko neustrezen. Na primer, deževni vrt na napačni lokaciji lahko poveča vlago ob objektu, veliko drevo v premajhnem sadilnem prostoru pa dolgoročno ne bo razvilo pričakovane krošnje.

Drugi korak je ohranjanje obstoječih funkcionalnih elementov. Zrelo zdravo drevo ima mikroklimatsko in ekološko vrednost, ki je z novo sadiko ni mogoče hitro nadomestiti. Enako velja za kakovostna tla in dobro vzpostavljene vegetacijske strukture. Pri prenovah je zato smiselno najprej oceniti, kaj lahko ohranimo, in šele nato dodajati nove elemente. Ta pristop je pogosto tudi ekonomsko racionalnejši, saj preprečuje odstranjevanje funkcionalne zelene infrastrukture in drago ponovno vzpostavljanje podobne funkcije.

Tretji korak je zmanjševanje nepotrebne zatesnjenosti. Vsaka utrjena površina mora imeti jasen funkcionalni razlog. Parkiranje, dostop in terasa so legitimne potrebe, vendar je mogoče njihovo velikost optimizirati, preostale površine pa ohraniti prepustne. Pri novih tlakih naj se preveri možnost prepustne izvedbe, pri obstoječih pa možnosti delne odstranitve, ozelenitve robov ali razdelitve velikih ploskev. Voda naj se obravnava kot lokalni vir in ne kot odpadek, ki ga je treba čim hitreje odstraniti s parcele.

Četrti korak je oblikovanje vegetacijske strukture. Podnebno odporen vrt ne temelji na eni »čudežni« rastlinski vrsti, temveč na kombinaciji dreves, grmovnic, trajnic, talnih pokrovnic in po potrebi travnatih površin. Pomembno je, da vegetacija pokriva tla, da so rastline izbrane glede na dejanske razmere in da imajo dovolj prostora za odraslo velikost. Večslojnost omogoča hkratno mikroklimatsko, ekološko in prostorsko funkcijo. Pri izbiri naj se daje prednost lokalno primernim in neinvazivnim vrstam ter kombinacijam z različnim časom cvetenja, pri čemer sama geografska izvorna oznaka ni edino merilo ekološke vrednosti (Plant et al., 2025; Delahay et al., 2023).

Peti korak je načrt vzdrževanja. Zasnova, ki je podnebno odporna le ob intenzivnem zalivanju, stalnem gnojenju in pogosti košnji, je lahko dolgoročno v nasprotju z osnovnim ciljem. Ekstenzivnejši deli trate, organsko vračanje snovi v tla, omejevanje golih tal in racionalna raba vode zmanjšujejo vzdrževalno odvisnost. Pomembno je tudi, da lastnik razume razvoj vrta skozi čas. Mlada zasaditev potrebuje drugačno nego od stabilizirane, drevo pa doseže polno funkcionalnost šele po letih. Strokovni načrt mora zato vključevati časovno dimenzijo in ne zgolj vizualizacije stanja neposredno po izvedbi.

RAZPRAVA

Pregled literature potrjuje, da zasebni vrt lahko predstavlja pomemben mikroprostorski element prilagajanja podnebnim spremembam, vendar je njegov učinek odvisen od kombinacije več ukrepov. Najbolj podprti so ukrepi, ki spreminjajo osnovne fizikalne procese: drevesa zmanjšujejo sevanje in spodbujajo evapotranspiracijo, prepustne površine omogočajo infiltracijo, bioretencijski sistemi zadržujejo padavinski val, kakovostna tla pa podaljšujejo razpoložljivost vode. Ti mehanizmi so dovolj splošni, da so uporabni v različnih tipih vrtov, vendar se njihova velikost učinka razlikuje glede na lokacijo.

Pomembna ugotovitev je, da podnebna odpornost ni nujno povezana z večjo tehnološko kompleksnostjo. Nekateri zelo učinkoviti ukrepi so prostorsko in biološko preprosti: ohranitev drevesa, zmanjšanje tlakovane površine, izboljšanje tal, senca, organska zastirka in manj intenzivna košnja. Po drugi strani pa lahko visokotehnološki namakalni sistem ali kompleksna drenaža izboljšata upravljanje vode, vendar ne odpravita osnovnega problema, če je parcela preveč zatesnjena ali vegetacija neustrezno izbrana. To potrjuje pomen zgodnjega vključevanja okoljske in krajinske stroke, preden so osnovne prostorske odločitve že dokončne.

Literatura obenem jasno kaže raziskovalne vrzeli. Teerlinck et al. (2024) ugotavljajo, da so bile konkretne kvantitativne vrednosti na voljo le za približno 30 % analiziranih povezav med ukrepi in ekosistemskimi storitvami, objektivne meritve pa so bile redke. Delahay et al. (2023) podobno opozarjajo na pomanjkanje ponovljenih eksperimentalnih testov priporočil za »divjim živalim prijazne« vrtove. Papworth et al. (2026) so za vpliv domače uporabe pesticidov v Združenem kraljestvu in na Irskem našli le štiri ustrezne opazovalne študije. To pomeni, da je strokovno področje v fazi, ko obstaja dovolj dokazov za smer ukrepanja, vendar še ne dovolj za univerzalne numerične standarde za vsak tip zasebnega vrta.

Za nadaljnje raziskovanje v Sloveniji bi bila zato zelo koristna terenska primerjava različnih tipov vrtov. Meriti bi bilo mogoče temperaturo površin in zraka, delež drevesne krošnje, delež neprepustnih površin, infiltracijsko sposobnost tal, vlažnost tal, porabo vode in izbrane kazalnike biodiverzitete. Posebej zanimiva bi bila primerjava vrtov, načrtovanih s strokovno pomočjo, z vrtovi, urejenimi brez strokovnega načrta. Takšna raziskava bi neposredno povezala področje okoljske arhitekture, krajinske arhitekture in podnebne odpornosti ter omogočila razvoj lokalno utemeljenih priporočil.

Druga razvojna možnost je izdelava indeksa podnebne odpornosti zasebnega vrta. Indeks bi lahko združeval delež neprepustnih površin, drevesno pokritost, sposobnost zadrževanja padavinske vode, kakovost tal, rastlinsko strukturno raznolikost, način upravljanja trate in uporabo kemičnih sredstev. Takšen kazalnik bi bil uporaben kot raziskovalno orodje, vendar bi ga bilo treba validirati z meritvami dejanskih mikroklimatskih in hidroloških učinkov. Prav tu se odpira prostor za prihodnje magistrsko raziskovanje, saj bi bilo mogoče povezati prostorske analize, terenske meritve in uporabniško perspektivo.

SKLEPNE UGOTOVITVE IN ZAKLJUČEK

Zasebni vrtovi so pomemben del bivalnega prostora in hkrati razpršena oblika zelene infrastrukture. Njihova vloga postaja z vidika podnebnih sprememb pomembnejša, saj odločitve na ravni posamezne parcele vplivajo na temperaturo, površinski odtok, infiltracijo, porabo vode, kakovost tal in habitatne možnosti. Pregled literature kaže, da podnebno odporen vrt ne nastane z enim ukrepom, temveč s povezovanjem vegetacije, vode in tal v funkcionalno celoto.

Najmočnejši dokazi podpirajo ohranjanje in povečevanje drevesne pokritosti, premišljeno zmanjševanje neprepustnih površin, uporabo prepustnih tlakov ter bioretencijske rešitve za padavinsko vodo. Zelo pomembna sta tudi kakovost tal in zmanjševanje izhlapevanja, saj določata, koliko vode lahko vrt dejansko zadrži za rastline. Ekstenzivnejše upravljanje trate in biodiverzitetno usmerjene zasaditve imajo pomembne dodatne koristi, vendar rezultati opozarjajo, da je treba režime vzdrževanja prilagajati funkciji prostora in lokalnim razmeram. Zmanjševanje uporabe pesticidov je okoljsko smiselno, pri neposrednem kvantificiranju učinkov v zasebnih vrtovih pa ostaja potreba po dodatnih raziskavah.

Za slovenski prostor je bistvena prilagoditev regionalnim in mikroklimatskim razmeram. Nadaljnje segrevanje je zanesljivo, spremembe padavin pa bodo sezonsko in prostorsko raznolike. Zato mora vrt hkrati obvladovati vročino, začasne presežke padavinske vode in poletno pomanjkanje vlage. Osnovno strokovno načelo je, da se voda čim bolj zadrži na parceli, tla ostanejo živa in prepustna, vegetacija pa zagotavlja senco, strukturno raznolikost in dolgoročno stabilnost.

Za stroko je pomemben premik od razumevanja vrta kot zaključne dekorativne faze gradnje k razumevanju vrta kot aktivnega okoljskega sistema. Krajinski arhitekt, okoljski arhitekt in drugi strokovnjaki lahko z zgodnjim vključevanjem preprečijo prekomerno zatesnitev, zagotovijo dovolj prostora za drevesa, načrtujejo tokove padavinske vode ter izberejo vegetacijo, prilagojeno lokaciji in pričakovanim prihodnjim pogojem. Tak pristop izboljšuje kakovost bivanja in hkrati prispeva k širši odpornosti naselij.

V prihodnje bo treba strokovna priporočila še bolj povezati z meritvami. Potrebne so raziskave zasebnih vrtov v različnih slovenskih regijah, standardizirani kazalniki, spremljanje mikroklime in vode ter vrednotenje dolgoročnih stroškov vzdrževanja. Zasebni vrtovi so primerno merilo za povezovanje arhitekture, krajine, ekologije in vsakodnevnih praks uporabnikov. Njihova skupna površina in razpršenost pomenita, da lahko številne majhne, pravilno zasnovane odločitve postanejo pomemben del lokalnega odziva na podnebne spremembe.

LITERATURA

Agencija Republike Slovenije za okolje. (2019). Ocena podnebnih sprememb v Sloveniji do konca 21. stoletja: Dopolnjen povzetek.  https://meteo.arso.gov.si/uploads/probase/www/climate/text/sl/publications/OPS21_povzetek_posodobljeno.pdf [18. 3. 2026]

Agencija Republike Slovenije za okolje. (2025a). Ekstremni temperaturni dogodki. https://kazalci.arso.gov.si/sl/content/ekstremni-temperaturni-dogodki-2 [16. 3. 2026]

Agencija Republike Slovenije za okolje. (2025b). Temperatura. https://kazalci.arso.gov.si/index.php/sl/content/temperatura-0 [22. 3. 2026]

Cameron, R. W. F., Blanuša, T., Taylor, J. E., Salisbury, A., Halstead, A. J., Henricot, B., & Thompson, K. (2012). The domestic garden – Its contribution to urban green infrastructure. Urban Forestry & Urban Greening, 11(2), 129–137. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2012.01.002

Chaves, M. T. R., Farias, T. R. L., & Eloi, W. M. (2024). Comparative analysis of bioretention design strategies for urban runoff infiltration: A critical overview. Ecological Engineering, 207, 107352. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2024.107352 [16. 5. 2026]

Delahay, R. J., Sherman, D., Soyalan, B., & Gaston, K. J. (2023). Biodiversity in residential gardens: A review of the evidence base. Biodiversity and Conservation, 32, 4155–4179. https://doi.org/10.1007/s10531-023-02694-9 [22. 6. 2026]

European Environment Agency. (n.d.). Urban green and blue infrastructure. Climate-ADAPT. https://climate-adapt.eea.europa.eu/en/metadata/adaptation-options/green-spaces-and-corridors-in-urban-areas [7. 6. 2026]

European Parliament & Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1991 of the European Parliament and of the Council of 24 June 2024 on nature restoration and amending Regulation (EU) 2022/869. Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1991/oj [8. 7. 2026]

Furkhan, M., Rais, I., & Baig, M. G. (2026). Permeable pavements for urban flood management: A review of applications, performance and future prospects. Next Sustainability, 7, 100351. https://doi.org/10.1016/j.nxsust.2026.100351 [16. 5. 2026]

Goddard, M. A., Dougill, A. J., & Benton, T. G. (2010). Scaling up from gardens: Biodiversity conservation in urban environments. Trends in Ecology & Evolution, 25(2), 90–98. https://doi.org/10.1016/j.tree.2009.07.016 [14. 4. 2026]

Lerman, S. B., Contosta, A. R., Milam, J., & Bang, C. (2018). To mow or to mow less: Lawn mowing frequency affects bee abundance and diversity in suburban yards. Biological Conservation, 221, 160–174. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2018.01.025 [16. 5. 2026]

Lin, B. B., Egerer, M. H., Liere, H., Jha, S., & Philpott, S. M. (2018). Soil management is key to maintaining soil moisture in urban gardens facing changing climatic conditions. Scientific Reports, 8, 17565. https://doi.org/10.1038/s41598-018-35731-7 [16. 5. 2026]

Norton, B. A., Coutts, A. M., Livesley, S. J., Harris, R. J., Hunter, A. M., & Williams, N. S. G. (2015). Planning for cooler cities: A framework to prioritise green infrastructure to mitigate high temperatures in urban landscapes. Landscape and Urban Planning, 134, 127–138. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.10.018 [16. 5. 2026]

Papworth, S., Lamond, A. E. R., Siggery, B., Webster, V., Clarke, A., Tälle, M., & Jordan, S. (2026). Do herbicides and pesticides in domestic gardens threaten wildlife in the United Kingdom and Ireland? Ecological Solutions and Evidence, 7(2), e70263. https://doi.org/10.1002/2688-8319.70263 [18. 4. 2026]

Plant, E., Dunkley, R., Dominoni, D. M., & McCafferty, D. J. (2025). Supporting pollinators in urban gardens: Floral richness and abundance influence flower visitor interactions regardless of the surrounding landscape. Urban Ecosystems, 28, 235. https://doi.org/10.1007/s11252-025-01848-7 [1. 5. 2026]

Portillo Noriega, K. E., Aranda Jiménez, Y. G., & Moreno Chimely, L. C. (2026). Rainwater and atmospheric water harvesting systems as sustainable strategies for housing and architecture: A systematic review. Discover Sustainability, 7, 773. https://doi.org/10.1007/s43621-026-03164-2 [16. 5. 2026]

Ramos, T. B., Darouich, H., & Pereira, L. S. (2024). Mulching effects on soil evaporation, crop evapotranspiration and crop coefficients: A review aimed at improved irrigation management. Irrigation Science, 42, 525–539. https://doi.org/10.1007/s00271-024-00924-8 [16. 5. 2026]

Teerlinck, J., Wittemans, K., Beele, E., Dewaelheyns, V., Steen, T., & Somers, B. (2024). What can Nature-based Solutions in domestic gardens contribute to climate change adaption in Western-Europe? A systematic review. Frontiers in Environmental Science, 12, 1430739. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1430739 [18. 5. 2026]

Yin, Y., Li, S., Xing, X., Zhou, X., Kang, Y., Hu, Q., & Li, Y. (2024). Cooling benefits of urban tree canopy: A systematic review. Sustainability, 16(12), 4955. https://doi.org/10.3390/su16124955 [16. 6. 2026]

POVZETEK

Raziskovalna naloga obravnava vpliv družbenoekonomskega razvoja evropskih držav na stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2. V ospredju je vprašanje, kako indeks človekovega razvoja (HDI) ter njegovi trije vidiki – zdravstveni, ekonomski in izobraževalni – vplivajo na obvladovanje in potek te globalne epidemije. V teoretičnem delu so predstavljeni osnovni mehanizmi sladkorne bolezni tipa 1 in tipa 2, dejavniki tveganja ter sestava indeksa HDI. Empirični del temelji na kvantitativni analizi sekundarnih podatkov Svetovne zdravstvene organizacije (SZO) in Programa Združenih narodov za razvoj (UNDP) za leto 2020 v 30 evropskih državah. Pearsonov korelacijski test je pokazal zmerno negativno korelacijo (r = −0,592), kar kaže, da imajo države z višjim indeksom HDI praviloma nižjo stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2. Analiza položaja Slovenije kaže na ugodnejše stanje od evropskega povprečja glede umrljivosti, vendar podatki NIJZ opozarjajo na naraščajoče finančno breme zdravljenja in medicinskih pripomočkov zaradi staranja prebivalstva. Raziskava ima določene omejitve – ni vključevala dejavnikov zunaj družbenoekonomskega okvira, kot so genetska nagnjenost, kulturni vzorci uživanja alkohola in uporaba tobačnih izdelkov, ter se je omejila na države z indeksom HDI nad 0,700. Ugotovitve so lahko uporabne za odločevalce v zdravstveni politiki, saj poudarjajo pomen večplastnega ukrepanja s poudarkom na preventivi in izobraževanju.

Ključne besede: sladkorna bolezen, indeks človekovega razvoja, staranje prebivalstva, sprememba življenjskega sloga, prehrana

ABSTRACT

The research paper examines the relationship between socioeconomic development in European countries and mortality from type 2 diabetes mellitus. It focuses on how the Human Development Index (HDI) and its three key dimensions – health, income, and education – relate to the management and outcomes of this global epidemic. The theoretical part outlines the basic mechanisms of type 1 and type 2 diabetes, associated risk factors, and the structure of the HDI. The empirical part is based on a quantitative analysis of secondary data from the World Health Organization (WHO) and the United Nations Development Programme (UNDP) for 2020 across 30 European countries. Pearson’s correlation analysis showed a moderate negative correlation (r = −0.592), indicating that countries with higher HDI scores generally have lower mortality rates from type 2 diabetes. A specific analysis of Slovenia shows a more favorable mortality rate than the European average; however, national health data (NIJZ) highlight an increasing financial burden of medicines and medical devices associated with an aging population. The study has certain limitations, as it did not account for factors outside the socioeconomic framework, such as genetic predisposition, cultural patterns of alcohol consumption, and tobacco use, and was restricted to countries with an HDI above 0.700. The findings may be useful to public health policymakers by emphasizing the importance of a multifaceted approach centered on prevention and health education.

Keywords: diabetes, Human Development Index, aging population, lifestyle changes, diet

UVOD

Sladkorna bolezen tipa 2 predstavlja čedalje večji zdravstveni problem v številnih državah. Razumevanje odnosa med pogostostjo in potekom te bolezni ter njene povezanosti z družbenoekonomskim razvojem države nam omogoča prepoznavanje ranljivih družbenih skupin ter preprečevanje in omejevanje obsega tega svetovnega pojava. Raziskovalna naloga prav tako osvetljuje, kako različni družbeni dejavniki, kot sta dostopnost zdravstvene oskrbe in življenjski slog, vplivajo na preprečevanje in zdravljenje sladkorne bolezni, kar lahko usmerja ukrepe v boju proti tej globalni epidemiji.

Poglavitni cilj raziskave je določiti povezavo med razvojem države, merjenim z indeksom človekovega razvoja (Human Development Index), in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 ter tako določiti evropsko državo, ki se s to boleznijo najbolje spoprijema, in dejavnike, ki ji to omogočajo. Za namen raziskave smo oblikovali raziskovalno vprašanje: Kakšen je učinek družbenoekonomskega razvoja evropskih držav, merjenega z indeksom človekovega razvoja, na stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2, merjeno s številom smrti na 100.000 prebivalcev?

TEORETIČNA IZHODIŠČA

Sladkorna bolezen je neprenosljiva kronična bolezen (WHO, 2019), za katero je značilna dolgotrajna hiperglikemija oziroma povišana raven glukoze v krvi, ki nastane, ko telo ne more ustrezno uravnavati ravni glukoze v krvi. To lahko vodi do poškodb različnih tkiv in organov. Povišana raven glukoze v krvi vpliva tudi na delovanje ledvic in lahko prispeva k dehidraciji.

Poznamo dva tipa sladkorne bolezni:

Za sladkorno bolezen tipa 1 je značilno, da telo ne more proizvesti zadostne količine inzulina. Gre za avtoimunsko bolezen, pri kateri imunski sistem zmotoma uniči beta celice Langerhansovih otočkov. Bolezen je razmeroma redka in posameznike pogosto prizadene že v mladosti. Simptomi vključujejo žejo, lakoto in čezmerno uriniranje. Zdravi se z vsakodnevnim dovajanjem inzulina in rednim merjenjem ravni glukoze v krvi. Glavni dejavniki tveganja vključujejo genetsko nagnjenost, okoljske dejavnike (npr. viruse) in družinsko anamnezo.

β-celice uravnavajo raven glukoze v krvi s proizvajanjem in izločanjem inzulina, ko vrednosti glukoze v krvi presežejo določeno mejo.

Inzulin je hormon, ki spodbuja privzem glukoze v celice in njeno shranjevanje, med drugim v obliki glikogena, s čimer se raven glukoze v krvi zniža. Izločanje inzulina se navadno poveča po obroku.

Uničenje β-celic povzroči zmanjšano nastajanje inzulina, kar vodi do previsokih koncentracij glukoze v krvi, tudi ko je telo tešče.

Sladkorna bolezen tipa 2 je povezana z zmanjšano občutljivostjo telesnih celic za inzulin, kar imenujemo inzulinska rezistenca. Posledično je uravnavanje ravni glukoze v krvi moteno, vrednosti glukoze pa so lahko povišane. Bolezen je mogoče obvladovati s spremembami življenjskega sloga, po potrebi pa tudi z zdravili. Sladkorna bolezen tipa 2 je pogostejša od tipa 1 (približno 90 % vseh primerov sladkorne bolezni), vendar lahko, če ni ustrezno zdravljena, vodi do resnih zapletov, kot so poškodbe očesne mrežnice in posledično okvara vida, odpoved ledvic, okvara živčevja, slabše celjenje ran, večje tveganje za srčno-žilne bolezni in v nekaterih primerih tudi smrt. Dejavniki tveganja za razvoj sladkorne bolezni tipa 2 vključujejo starost, čezmerno telesno maso oziroma debelost, pomanjkanje telesne dejavnosti, genetsko nagnjenost, visok krvni tlak in neustrezne vrednosti krvnih lipidov. Zdravljenje med drugim vključuje spremembe prehrane in povečanje telesne dejavnosti, ki lahko prispevata k zmanjšanju telesne mase (Allott & Mindorff, 2023).

Pri sladkorni bolezni tipa 1 zaradi pomanjkanja inzulina celice ne morejo ustrezno privzemati glukoze, zato se njena raven v krvi zviša. Pri sladkorni bolezni tipa 2 je delovanje inzulina zmanjšano zaradi inzulinske rezistence, zato je privzem glukoze v celice prav tako otežen, kar vodi do povišane ravni glukoze v krvi.

INDEKS ČLOVEKOVEGA RAZVOJA

Indeks človekovega razvoja (ang. Human Development Index oz. HDI) je sestavljeni statistični kazalnik, ki razvršča države glede na raven njihovega družbenega in gospodarskega razvoja. Upošteva tri ključne vidike:

Zdravstveni vidik: HDI meri zdravje prebivalstva s pričakovano življenjsko dobo ob rojstvu, ki predstavlja povprečno število let, ki naj bi jih doživel novorojenec. Države z višjim indeksom HDI imajo lahko boljši dostop do zdravstvenih storitev, preventivnih programov in zdravljenja ter več možnosti za spodbujanje zdravega življenjskega sloga z redno telesno dejavnostjo in uravnoteženo prehrano.

Ekonomski vidik: HDI vključuje tudi življenjski standard, ki se meri z bruto nacionalnim dohodkom (BND) na prebivalca. Družbenogospodarski dejavniki, med katere sodita dohodek in dohodkovna (ne)enakost, lahko pomembno vplivajo na pojavnost in obvladovanje sladkorne bolezni. Prebivalci držav z višjim življenjskim standardom imajo pogosto boljši dostop do kakovostnega in specializiranega zdravljenja ter zanesljive oskrbe z zdravili in medicinskimi pripomočki.

Izobraževalni vidik: HDI ocenjuje raven izobrazbe, ki se meri s povprečnim in pričakovanim številom let šolanja. Izobraževanje krepi ozaveščenost, spodbuja zdrav način življenja in prispeva k preprečevanju bolezni. V državah z višjo stopnjo izobrazbe je prebivalstvo bolje poučeno o preventivnih ukrepih za preprečevanje sladkorne bolezni (Kumbhar, 2024).

Tabela 1 prikazuje različne kategorije človekovega razvoja glede na vrednost indeksa človekovega razvoja posamezne države, izračunano na podlagi zgoraj navedenih vidikov.

Tabela 1: Razvrstitev držav glede na HDI

METODOLOGIJA

Za namen raziskave smo oblikovali hipotezo, ki predvideva negativno korelacijo med stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni in vrednostjo indeksa HDI. Visok HDI namreč pogosto pomeni kakovosten in zanesljiv dostop do zdravstvenih storitev in dobrin, kar je pomembno pri zdravljenju sladkorne bolezni tipa 2. Poleg tega lahko izobraževalni vidik poveča ozaveščenost o tveganjih in preprečevanju te bolezni. Posledično v državah z visokimi vrednostmi HDI v primerjavi s tistimi z nižjimi pričakujemo nižjo stopnjo umrljivosti.

Za oceno moči ugotovljene korelacije bo uporabljen Pearsonov koeficient korelacije. Z njim bomo kvantitativno opredelili linearno povezavo med vrednostjo indeksa HDI (x) in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni na 100.000 prebivalcev (y). Koeficient ima vrednost med −1 in +1; čim bližje je vrednost −1 ali +1, tem močnejša je linearna povezanost, vrednost 0 pa pomeni odsotnost linearne povezanosti. Če je r < 0, gre za negativno korelacijo, če je r > 0, pa za pozitivno korelacijo.

Na podlagi tega lahko za statistično ovrednotenje oblikujemo naslednji dve hipotezi:

1. Nična hipoteza: Med indeksom HDI in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 ni korelacije.
2. Alternativna hipoteza: Med indeksom HDI in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 obstaja negativna korelacija.

Neodvisna spremenljivka v tej raziskavi je indeks HDI, obravnavane države pa predstavljajo enote analize. Ker se raziskava osredotoča na države z zadostnimi, zanesljivimi in dostopnimi podatki, je vrednost indeksa HDI za vsako obravnavano državo višja od 0,700.

Odvisna spremenljivka v tej raziskavi je stopnja umrljivosti zaradi sladkorne bolezni, izražena s številom smrti na 100.000 prebivalcev. Spremenljivka bo izračunana in analizirana s programom Excel, ki omogoča lažje delo z večjim številom podatkov ter grafično predstavitev odnosa med indeksom HDI in stopnjo umrljivosti v posameznih državah.

Vrednosti merilne negotovosti za podatke o številu smrti zaradi sladkorne bolezni in o skupnem številu prebivalcev posameznih držav v podatkovni zbirki niso bile navedene, zato jih ni bilo mogoče preučiti.

Za pridobitev podatkov o umrljivosti in prebivalstvu so bili uporabljeni podatki iz zbirke Svetovne zdravstvene organizacije (SZO) o ocenah umrljivosti glede na vzrok, starost, spol in državo za leto 2020. Za raziskovanje indeksa človekovega razvoja (HDI) in zdravstvenih podatkov sta bili uporabljeni uradna zbirka Human Development Reports (HDR), ki jo objavlja Program Združenih narodov za razvoj (UNDP), ter zbirka SZO. Njune metode zbiranja podatkov so podvržene nadzoru kakovosti in zagotavljanju primerljivosti med državami. Obe organizaciji sta uveljavljeni na preučevanih področjih (človekov razvoj in zdravje) ter javno objavljata metodologije zbiranja in obdelave podatkov.

Tabela 2 prikazuje neobdelane sekundarne podatke, zbrane iz virov Svetovne zdravstvene organizacije (število smrti in število prebivalcev) ter Programa Združenih narodov za razvoj (UNDP), ki podaja podatke o vrednosti indeksa človekovega razvoja posamezne države.

Tabela 2: Neobdelani podatki

Analiza podatkov

Stopnja umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 na 100.000 prebivalcev je bila izračunana za vsako državo posebej:

smrtnost na 100,000= število smrti zaradi sladkorne bolezni tipa 2število prebivalcev x 100.000

Zaradi preglednosti je bila stopnja umrljivosti na 100.000 prebivalcev zaokrožena na dve decimalni mesti.

Rezultati so predstavljeni v tabeli 3:

Tabela 3: Umrljivost zaradi sladkorne bolezni tipa 2 na 100.000 prebivalcev

Graf 1: Povezava med indeksom človekovega razvoja (HDI) in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni na 100.000 prebivalcev v Evropi

Graf 1 prikazuje, da se z naraščanjem vrednosti HDI stopnja umrljivosti zaradi sladkorne bolezni na 100.000 prebivalcev zmanjšuje. Regresijska premica nakazuje negativno povezanost, njeno statistično značilnost pa je treba preveriti z ustreznim statističnim testom (Stangroom, b. d.). Pearsonov koeficient korelacije (r) znaša −0,592, kar pomeni, da med indeksom HDI in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni na 100.000 prebivalcev obstaja zmerna negativna povezanost. Determinacijski koeficient (R²) znaša 0,3505, kar pomeni, da je z linearnim modelom z indeksom HDI mogoče pojasniti približno 35 % variabilnosti stopnje umrljivosti.

Hrvaška izstopa z indeksom HDI 0,86 in stopnjo umrljivosti 119,41 na 100.000 prebivalcev, vendar je iz analize ni mogoče izključiti zgolj zato, ker predstavlja odstopajočo vrednost, saj ni bila prepoznana kot napaka v podatkih.

Da bi ugotovili, ali je korelacija statistično značilna in ali je mogoče zavrniti nično hipotezo »Med indeksom HDI in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 ni korelacije«, je bil s pomočjo spletnega orodja Stats Kingdom izveden test statistične značilnosti Pearsonovega koeficienta korelacije (Stats Kingdom, b. d.). Vrednost p znaša 0,0005688, kar je manj od ravni značilnosti α = 0,05, zato nično hipotezo zavrnemo v korist alternativne hipoteze.

Zaključek analize: Raziskava je pokazala zmerno negativno korelacijo med vrednostjo indeksa človekovega razvoja (HDI) in stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 na 100.000 prebivalcev v evropskih državah. Pearsonov koeficient korelacije r znaša −0,592, ujemanje podatkov z regresijsko premico pa nakazuje linearen trend. Rezultati kažejo na povezanost med družbenogospodarskim razvojem in umrljivostjo zaradi sladkorne bolezni tipa 2, ne dokazujejo pa vzročne zveze. Nična hipoteza je bila zavrnjena v korist alternativne hipoteze.

Ugotovitve raziskave podpirajo tudi druge študije. Raziskava »Lifestyle and socioeconomic determinants of diabetes: Evidence from country-level data« (Richards et al., 2022) na primer poudarja, da so države s srednje visokim dohodkom oziroma njihovo prebivalstvo bolj izpostavljeni sladkorni bolezni tipa 2 kot države z visokim dohodkom. Študija izpostavlja tudi povezanost nekaterih življenjskih in družbenoekonomskih dejavnikov s prevalenco sladkorne bolezni.

Položaj Slovenije

Graf 2: Položaj Slovenije med 30 evropskimi državami glede na družbenoekonomski razvoj in umrljivost zaradi sladkorne bolezni tipa 2

Graf 2 prikazuje položaj Slovenije med preostalimi evropskimi državami. Leta 2020 je v Sloveniji zaradi sladkorne bolezni tipa 2 umrlo 21,14 osebe na 100.000 prebivalcev. Vrednost indeksa človekovega razvoja je v Sloveniji leta 2020 znašala 0,91.

Čeprav je imela Slovenija glede na svojo družbenoekonomsko razvitost, merjeno z indeksom človekovega razvoja, nižjo stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2 od številnih drugih obravnavanih evropskih držav, Nacionalni inštitut za javno zdravje opozarja, da se breme sladkorne bolezni (približno 90 % primerov predstavlja tip 2) povečuje. Leta 2024 je bilo zabeleženih 130.682 oseb, ki so prejemale zdravila za zniževanje glukoze v krvi zaradi zdravljenja sladkorne bolezni, kar je 7,7 % več kot leta 2021 in 20 % več kot leta 2014 (Petkovsek, 2026). K naraščanju bremena bolezni med drugim prispeva staranje prebivalstva, saj je višja starost eden pomembnih dejavnikov tveganja za razvoj sladkorne bolezni tipa 2.

Finančno breme: Izdatki za zdravila za zdravljenje sladkorne bolezni, ki jih pacienti dobijo na recept, se od leta 2021 znatno povečujejo, povečal pa se je tudi njihov delež med vsemi izdatki za zdravila na recept. Leta 2024 je bilo zanje namenjenih 71,8 milijona EUR oziroma 9,0 % od skupno 798,5 milijona EUR izdatkov za zdravila. Povečanje izdatkov in uporabe teh zdravil je treba poleg naraščajočega bremena sladkorne bolezni povezati tudi z razširitvijo njihove uporabe pri zdravljenju oziroma obravnavi nekaterih drugih stanj. Zato podatkov o izdatkih za zdravila ni mogoče v celoti pripisati samo zdravljenju sladkorne bolezni. Povečanje izdatkov za zdravila za zdravljenje sladkorne bolezni prikazuje Slika 2:

Slika 2: Izdatki za zdravila iz skupine ATC A10, Slovenija, 2014–2024

Vir: NIJZ (2026)

Še neposrednejši kazalnik naraščanja obsega zdravljenja sladkorne bolezni so izdatki za medicinske pripomočke, namenjene obravnavi sladkorne bolezni. Ti se od leta 2020, ko je bilo zanje namenjenih 21,9 milijona EUR, znatno povečujejo. Leta 2024 je država zanje namenila 33,6 milijona EUR, kar predstavlja 22,1 % celotnih izdatkov za medicinske pripomočke. Podatki so prikazani na Sliki 3:

Slika 3: Izdatki za medicinske pripomočke pri sladkorni bolezni, Slovenija, 2014–2024

Vir: NIJZ (2026, str. 51)

Navedeni podatki kažejo, da Slovenija namenja pomemben delež izdatkov za zdravila in medicinske pripomočke zdravljenju sladkorne bolezni. Vendar na podlagi teh podatkov ni mogoče neposredno sklepati, da so višji izdatki vzrok za nižjo stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2. Izdatki naraščajo, kar kaže na vse večje breme bolezni in njenega zdravljenja.

ZAKLJUČEK

Izvedena raziskava kaže, da ima Slovenija v primerjavi s povprečjem obravnavanih evropskih držav ugodnejšo stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni tipa 2. Vendar iz nižje stopnje umrljivosti ni mogoče neposredno sklepati na manjšo prisotnost bolezni ali kakovostnejše zdravljenje brez dodatnih podatkov. Tveganje za večje breme bolezni in zapletov se zaradi staranja prebivalstva povečuje, zato Slovenija namenja vse več sredstev za zdravljenje, oskrbo in preprečevanje te bolezni. Evropske države z zelo visokim indeksom človekovega razvoja, kot sta Švica in Islandija, imajo v obravnavanih podatkih nizke stopnje umrljivosti. Učinkovito obvladovanje sladkorne bolezni zahteva poleg financiranja zdravljenja tudi preventivne ukrepe, javnozdravstvene politike in izobraževanje prebivalstva.

Ugotovitve analize podpira tudi raziskava Xu in sod. (2017), ki je obravnavala povezanost socialno-ekonomskega položaja z globalno prevalenco sladkorne bolezni. Pri primerjavi rezultatov različnih raziskav je treba upoštevati razlike v uporabljenih kazalnikih, vzorcih držav, časovnih obdobjih in metodologiji. Zato neposredna primerjava korelacijskih koeficientov zahteva previdnost.

Do podobnih ugotovitev so v svoji analizi prišli tudi Hasankhani in sod. (2023), ki so preučevali svetovne trende incidence in umrljivosti zaradi sladkorne bolezni ter razmerje med umrljivostjo in incidenco v obdobju 1990–2019. Ugotovili so, da so se trendi skozi čas in med različnimi skupinami držav spreminjali.

V raziskavi niso bile upoštevane morebitne razlike med preučevanimi državami, ki presegajo družbenoekonomski razvoj in bi lahko vplivale na pojavnost ter umrljivost zaradi sladkorne bolezni. Raziskava ni vključevala dejavnikov, kot so genetska nagnjenost, življenjski slog, uživanje alkohola in uporaba tobačnih izdelkov, ki bi lahko vplivali na stopnjo umrljivosti zaradi bolezni. Vpliv teh dejavnikov bi bilo mogoče bolje proučiti z analizo večjega števila držav in z izbiro držav, ki se med seboj manj razlikujejo glede dejavnikov zunaj družbenoekonomskega razvoja, na primer geografsko in kulturno sorodnih držav.

Zaradi težjega dostopa do najnovejših primerljivih podatkov bi bilo smiselno raziskavo v prihodnosti posodobiti. Pri tem bi bilo treba uporabiti podatke, ki so ustrezno preverjeni, metodološko primerljivi in objavljeni pri zanesljivih virih, kot je Svetovna zdravstvena organizacija.

Za celostno razumevanje obsega družbenoekonomskega vpliva, merjenega z indeksom HDI, na stopnjo umrljivosti zaradi sladkorne bolezni bi bilo smiselno zbrati podatke tudi za države, katerih vrednost HDI je nižja od 0,700. S tem bi dodatno preverili postavljeno hipotezo in izračunano korelacijo. Nadaljnja možnost za razširitev raziskave je vključitev držav z drugih celin, kar bi omogočilo ugotavljanje, v kolikšni meri različni dejavniki, kot so kultura, genetska nagnjenost in drugi, vplivajo na incidenco in prevalenco sladkorne bolezni. To bi hkrati zmanjšalo ključno omejitev pričujoče raziskave, ki ne zajema dejavnikov zunaj okvira družbenoekonomskega razvoja posamezne države.

Ugotovitve raziskave so lahko uporabne pri pripravi ukrepov za obvladovanje sladkorne bolezni, saj kažejo na povezanost indeksa človekovega razvoja in umrljivosti zaradi bolezni. Če indeks razdelimo na njegove tri komponente – zdravstveni, ekonomski in izobraževalni vidik –, ugotovimo, da je pri načrtovanju ukrepov smiselno upoštevati vse tri. Iz analize letnih izdatkov za zdravljenje sladkorne bolezni je razvidno, da Slovenija za obravnavo bolezni namenja vse več sredstev. Vendar samo podatki o izdatkih ne omogočajo sklepa o njihovem neposrednem vplivu na umrljivost, zato je treba problem obravnavati večplastno ter upoštevati tudi preventivni, izobraževalni in ekonomski vidik.

Povprečna starost prebivalstva Slovenije se zvišuje, kar lahko v prihodnosti prispeva k večjemu številu primerov sladkorne bolezni in potreb po zdravljenju, saj je starost eden glavnih dejavnikov tveganja za razvoj bolezni. Zato bodo morali odločevalci in stroka problem sladkorne bolezni obravnavati sistematično ter pripraviti učinkovite ukrepe, ki bodo temeljili na kakovostnih raziskavah.

Raziskava je namenjena tudi širši javnosti, saj gre za problem, ki zadeva celotno družbo, kar kaže tudi analiza naraščajočega finančnega bremena. Zanesljive, kakovostne in jasno predstavljene informacije lahko posamezniku pomagajo razumeti nevarnosti, dejavnike tveganja in resnost sladkorne bolezni ter ga spodbudijo k bolj zdravemu življenjskemu slogu in pravočasnemu iskanju strokovne zdravstvene pomoči.

LITERATURA

Allott, A., & Mindorff, D. (2023). Biology course companion (Oxford Resources for IB Diploma Programme). Oxford University Press. [16. 5. 2026]

GeeksforGeeks. (2024, August 6). Degrees of freedom. GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/degrees-of-freedom/ [12. 8. 2026]

Hasankhani, M. B., Mirzaei, H., & Karamoozian, A. (2023). Global trend analysis of diabetes mellitus incidence, mortality, and mortality-to-incidence ratio from 1990 to 2019. Scientific Reports, 13(1), 21908. https://doi.org/10.1038/s41598-023-49249-0 [11. 8. 2026]

Kumbhar, A. (2024, October 12). Human Development Index. Geographic Book. https://geographicbook.com/human-development-index/ [12. 6. 2026]

Nacionalni inštitut za javno zdravje. (2026). Obvladovanje sladkorne bolezni: Slikovno gradivo v letu 2024. https://nijz.si/wp-content/uploads/2026/03/Sladkorna-bolezen_slikovno-gradivo-v-letu-2024_k_11.3.2026.pdf [14. 8. 2026]

Petkovsek, B. (2026, March 27). Obvladovanje sladkorne bolezni v Sloveniji. NIJZ. https://nijz.si/nenalezljive-bolezni/obvladovanje-sladkorne-bolezni-v-sloveniji/ [20. 5. 2026]

Richards, S. E., Wijeweera, C., & Wijeweera, A. (2022). Lifestyle and socioeconomic determinants of diabetes: Evidence from country-level data. PLOS ONE, 17(7), e0270476. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270476 [9. 6. 2026]

Social Science Statistics. (n.d.). Pearson Correlation Coefficient Calculator. https://www.socscistatistics.com/tests/pearson/default2.aspx [2. 8. 2026]

Statistics How To. (2024, October 6). T test (Student’s t-test): Definition and examples. https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/t-test/#PairedTTest [12. 8. 2026]

Stats Kingdom. (n.d.). Linear regression calculator. https://www.statskingdom.com/linear-regression-calculator.html [7. 7. 2026]

United Nations Development Programme. (n.d.). Human Development Index. Human Development Reports. https://hdr.undp.org/data-center/human-development-index#/indicies/HDI [14. 6. 2026]

World Health Organization. (2019, May 13). Diabetes. https://www.who.int/health-topics/diabetes#tab=tab_1 [12. 6. 2026]

World Health Organization Regional Office for Europe. (n.d.). WHO European health information at your fingertips. https://gateway.euro.who.int/en/indicators/hfamdb_189-deaths-diabetes-mellitus/#id=29575 [15. 6. 2026]

Xu, Z., Yu, D., Yin, X., Zheng, F., & Li, H. (2017). Socioeconomic status is associated with global diabetes prevalence. Oncotarget, 8(27), 44434–44439. https://doi.org/10.18632/oncotarget.17902 [9. 8. 2026]

POVZETEK

V prispevku raziskujemo vpliv lokalnih energijskih izgub in trenja dna na določitev minimalne odprtine mostnega grla ter preverjamo zanesljivost poenostavljenega enodimenzijskega (1D) projektiranja v primerjavi z dvodimenzijskim (2D) hidrodinamičnim modeliranjem. Na primeru stacionarnega toka s prosto gladino (Q=720 m3/s, i=2,92⋅10-4) v prizmatičnem pravokotnem kanalu obravnavamo pogoje za doseganje minimalne fizikalno možne globine vode pod mostno konstrukcijo.

S klasičnim 1D analitičnim pristopom, ki temelji na ohranitvi specifične energije (H0=6,204 m) brez izgub, določimo kritično širino zožitve B=27,33 m z globino zmin=4,136 m ob kritičnem toku (Fr=1). Dvodimenzijske numerične simulacije v programu IBER pa pokažejo, da ta analitična širina v realnih razmerah ne zadostuje. Ob upoštevanju Manningovega trenja (n=0,025) disipacija energije zmanjša razpoložljivo energijo, zaradi česar tok v zožitvi ostaja podkritičen (Fr=0,47–0,73), gorvodno pa nastane zajezeni val z dvigom gladine za 12–15 %. Kritično stanje (Fr≈1) se v numeričnem modelu vzpostavi šele ob zožitvi na B=22 m, kar gorvodno gladino poviša za 25 %.