Anmerkungen:
Zusammenfassung in englischer Sprache
Beschreibung:
Gesundheits-Apps werden mittlerweile von vielen Menschen alltäglich genutzt. Diese Apps zielen auf die Förderung einer gesunden Lebensweise. Ausgehend von einem weiten Verständnis von Nudging als Methode, um Menschen in erwünschte Richtungen zu lenken, ohne ihnen die Entscheidungssouveränität zu nehmen, ist Nudging bei Gesundheits-Apps omnipräsent. Im Beitrag wird auf Basis qualitativer Interviewdaten die Hypothese generiert, dass es drei verschiedene Ebenen des Nudgings bei der Anwendung von Gesundheits-Apps gibt: Erstens können Apps als Instrumente genutzt werden, um sich selbst zu einem gesundheitsbewussteren Lebensstil „anzustupsen“ (Self-Nudging). Zweitens findet Nudging durch Anbietende von Apps statt (Top-down-Nudging), zum Beispiel mithilfe von Standardeinstellungen, die eine bestimmte Nutzung nahelegen. Drittens lässt sich eine weitere Ebene des Nudgings mit Gesundheits-Apps identifizieren. So können die von den Apps generierten persönlichen Gesundheitsdaten mit den Daten anderer Nutzenden verglichen werden. Dadurch kann eine Norm gesunden Verhaltens entstehen und auf das Verhalten der Nutzenden zurückwirken (Bottom-up-Nudging). Die von uns interviewten Personen, die Apps nutzen, sehen nicht nur Vorteile in der Nutzung, sondern befürchten auch gesundheitliche Risiken. Vor diesem Hintergrund schlagen wir vor, präventiv wirkende evidenzbasierte Qualitätsstandards verbindlich einzuführen, beispielsweise in Form einer Ampelkennzeichnung.
More and more people use health apps in their daily life to promote a healthy lifestyle. Starting from a wide understanding of nudging as a method to steer people in certain directions while preserving liberty of choice, nudging is omnipresent in the realm of health apps. On the basis of qualitative interview data, we generate the hypothesis, that nudging in the context of health apps takes place on three different levels: First, apps can be used as self-nudging tools and contribute to health conscious self-steering. Second, nudging is used by private companies using default settings in order to nudge users towards a certain way of use (topdown- nudging). Finally, there is an intermediate level of nudging since the personal health data generated by apps can be compared with other users. This might lead to the emergence of a health behaviour norm affecting again the user behaviour (bottom-up-nudging). The interview data shows that users see both, advantages but also health risks resulting from health app use. Against this background we suggest the compulsory introduction of preventive evidence based quality standards taking for example the form of a traffic light system.