Die Psychologie der Lebensspanne und die Soziologie des Lebensverlaufs betonen die Bedeutung von Kontexten für den Erwerb individueller Fähigkeiten und die Entwicklung im Leben. In Übereinstimmung mit diesen konzeptionellen Annahmen zeigen Studien, dass verschiedene Kontexte die Entwicklung individueller Bereiche beeinflussen. Jedoch ist wenig darüber bekannt, wie kontextuelle Faktoren in der zweiten Lebenshälfte Wohlbefinden formen und wie Wohlbefinden in diesen Lebensphasen von sich schnell verändernden Kontexten beeinflusst wird. In dieser Dissertation werden unter Anwendung des Ökosystemischen Ansatzes von Bronfenbrenner drei Kontexte unterschiedlicher Proximität untersucht, in die die Entwicklung des individuellen Wohlbefindens eingebettet ist. Als erster Kontext wird die vielfältige Ökologie des Lebens und Sterbens in den ehemaligen Regionen Ost- und Westdeutschland herangezogen, um herauszufinden wie dieses Makrosystem Wohlbefinden in den letzten Lebensjahren gestaltet. Als zweiter Kontext wird die Bedeutung des Exosystems von Gesundheitseinrichtungen in Landkreisen (z.B. Anzahl stationärer Pflegereinrichtungen) auf Wohlbefindensverläufe am Lebensende beleuchtet. Als dritten Kontext untersuchen wir, wie das Mikrosystem sozialer Ökologien und Situationen momentanes, affektives Wohlbefinden gestaltet, sowie Altersunterschiede in diesen Assoziationen. Gemeinsam zeigen die drei Studien dieser Dissertation, dass Ökologien auf regionaler, dienstleistender und sozialer Kontextebene Entwicklung von Wohlbefinden in der zweiten Lebenshälfte beeinflussen. Diese Arbeit zeigt, dass Kontexte sowohl kognitives als auch affektives Wohlbefinden und innerhalb des letzteren sowohl Valenz und Aktivierung beeinflussen, und untersucht länger- und kurzfristige Kontext-Wohlbefindens-Assoziationen in späteren Lebensphasen. Die Ergebnisse liefern erste Vorschläge für Interventionen und veränderbare regionale Faktoren für die Erhaltung oder Verbesserung von Wohlbefinden. / Lifespan psychology and life course sociology have long acknowledged the role of context for individual functioning and development throughout life. Consistent with these conceptual notions, empirical studies show that various contextual factors influence development of individual-level outcomes. However, we know little about how contextual factors shape individual-level well-being and how well-being is influenced by fast changing contexts in the second half of life. Applying Bronfenbrenner’s model of human ecology as the overarching theoretical frame, this dissertation examines three sets of contexts that differ in the degree of proximity in which individual well-being and its development is embedded in. As a first context, the multifaceted ecology of living and dying in former regions of East and West Germany is used to investigate how the macrosystem shapes individual well-being in the last years of life. For a second context, the role of the exosystem of county-level health care features (e.g., number of inpatient care facilities) on late-life trajectories in well-being is examined. As a third context, we examine how the microsystem of social ecologies and situations influences momentary affective well-being and how these associations differ across age. Jointly, the three studies in this dissertation show that regional, service, and social ecologies profoundly shape development in well-being during the second half of life. To conclude, this dissertation shows that these contexts influence both cognitive and affective components of well-being, among the affective domain two facets (valence and arousal), and investigates long-term and short-term contextwell- being associations in later life phases. Results provide initial suggestions for interventions and malleable regional factors to maintain or improve well-being.

Aktuelle Affektforschung betont die Bedeutung mikrolängsschnittlicher Daten für das Verstehen täglichen affektiven Funktionierens, da sie es erlauben affektive Dynamiken und potentiell zugrunde liegende Prozesse zu beschreiben. Dynamische Längsschnittmodelle werden entsprechend attraktiver. In dieser Dissertation komme ich Forderungen nach einer Integration kontextueller Informationen in die Untersuchung täglichen affektiven Funktionierens nach. Speziell modifiziere ich populäre dynamische Modelle so, dass sie kontextuelle Variationen einbeziehen. In einem ersten Beitrag werden Personen als in Kontexte eingebettet begriffen. Der vorgeschlagene Ansatz der festen moderierten Zeitreihenanalyse berücksichtigt systemische Reaktionen auf kontextuelle Veränderungen, indem Veränderungen in allen Parametern eines dynamischen Zeitreihenmodells auf kontextuelle Veränderungen bedingt schätzt werden. Kontextuelle Veränderungen werden als bekannt und assoziierte Parameterveränderungen als deterministisch behandelt. Folglich sind Modellspezifikation und -schätzung erleichtert und in kleineren Stichproben praktikabel. Es sind allerdings Informationen über den Einfluss kontextueller Faktoren erforderlich. Anwendbar auf einzelne Personen erlaubt der Ansatz die uneingeschränkte Exploration interindividueller Unterschiede in kontextualisierten affektiven Dynamiken. In einem zweiten Beitrag werden Personen als mit Kontexten interagierend begriffen. Ich implementiere eine Prozessperspektive auf kontextuelle Schwankungen, die die Dynamiken täglicher Ereignisse über autoregressive Modelle mit Poisson Messfehler abbildet. Die Kombination von Poisson und Gaußscher autoregressiver Modellierung erlaubt eine Formalisierung des dynamischen Zusammenspiels kontextueller und affektiver Prozesse. Die Modelle sind hierarchisch aufgesetzt und erfassen so interindividuelle Unterschiede in intraindividuellen Dynamiken. Die Schätzung erfolgt über simulationsbasierte Verfahren der Bayesschen Statistik. / Recent affect research stresses the importance of micro-longitudinal data for understanding daily affective functioning, as they allow describing affective dynamics and potentially underlying processes. Accordingly, dynamic longitudinal models get increasingly promoted. In this dissertation, I address calls for an integration of contextual information into the study of daily affective functioning. Specifically, I modify popular dynamic models so that they incorporate contextual changes. In a first contribution, individuals are characterized as embedded in contexts. The proposed approach of fixed moderated time series analysis accounts for systemic reactions to contextual changes by estimating change in all parameters of a dynamic time series model conditional on contextual changes. It thus treats contextual changes as known and related parameter changes as deterministic. Consequently, model specification and estimation are facilitated and feasible in smaller samples, but information on which and how contextual factors matter is required. Applicable to single individuals, the approach permits an unconstrained exploration of inter-individual differences in contextualized affective dynamics. In a second contribution, individuals are characterized as interacting reciprocally with contexts. Implementing a process perspective on contextual changes, I model the dynamics of daily events using autoregressive models with Poisson measurement error. Combining Poisson and Gaussian autoregressive models can formalize the dynamic interplay between contextual and affective processes. It thereby distinguishes not only unique from joint dynamics, but also affective reactivity from situation selection, evocation, or anticipation. The models are set up as hierarchical to capture inter-individual differences in intra-individual dynamics. Estimation is carried out via simulation-based techniques in the Bayesian framework.