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„Gesund gestupst“ durch Gesundheits-Apps? Risiken und Nebenwirkungen einer Vielzahl von Einflussnahmen auf die Entscheidungsarchitektur

Maier-Rigaud, Remi | Böning, Sarah-Lena

Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung, Vol. 87 (2018), Iss. 2: pp. 77–93

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Remi Maier-Rigaud, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Fachbereich Sozialpolitik und Soziale Sicherung

  • Remi Maier-Rigaud, Prof. Dr. rer. pol., Diplom-Volkswirt sozialwissenschaftlicher Richtung; seit Oktober 2017 Professor für Sozialpolitik an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg; zuvor ab 2015 Professor für Sozialpolitik und VWL an der Hochschule RheinMain; viele Jahre wissenschaftlicher Mitarbeiter (2004–2008) am Seminar für Sozialpolitik und später Akademischer Rat (2011–2015) am Lehrstuhl für Sozialpolitik und Methoden der qualitativen Sozialforschung, Institut für Soziologie und Sozialpsychologie (jeweils Universität zu Köln); von 2008–2011 Referent bei der Europäischen Kommission in der Pharma and Health Services Unit, Generaldirektion Wettbewerb. Arbeits- und Forschungsgebiete: Theorie der Sozialpolitik, Alterssicherungspolitik, Gesundheitspolitik, Wandel von Solidaritätseinstellungen, Verhaltensökonomik, Europäische Verbraucherpolitik, Soziale Marktwirtschaft.
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Sarah-Lena Böning, Universität Köln, Institut für Soziologie und Sozialpsychologie

  • Sarah-Lena Böning, Master of Science Gesundheitsökonomie; seit 2015 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Sozialpolitik und Methoden der qualitativen Sozialforschung, Universität zu Köln, Institut für Soziologie und Sozialpsychologie; seit 2016 Lehrbeauftragte an der Verwaltungs- und Wirtschaftsakademie Köln, Fachbereich Gesundheitsmanagement; von 2013 bis 2015 Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Studiengang Gesundheits- und Sozialwirtschaft, Hochschule Koblenz, Fachbereich Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Arbeits- und Forschungsgebiete: Gesundheitsökonomie, Gesundheitspolitik, Gesundheitssystemvergleich, Theorie der Sozialpolitik, Qualitative Sozialforschung, Wandel von Solidaritätseinstellungen, Verhaltensökonomik.
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Abstract

Zusammenfassung: 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.

Summary: 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.