Forschungsprojekt: Digitalisierung, Klassifikationen und Gesundheits-Apps. Dataset B - Document analysis for health app users and developers

Allgemeine Hinweise Data Set B

1. Titel des Forschungsprojekts

Digitale Gesundheitsklassifikationen in Apps - Praktiken und Probleme ihrer Entwicklung und situativen Anwendung. Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Diaz-Bone. Bearbeitung: Valeska Cappel Dipl. Soz., Miriam Kutt (Hilfsassistenz). Laufzeit: 2019-2023. Finanzierung: Schweizer Nationalfonds.

2. PrimärforscherInnen:

• Rainer Diaz-Bone
• Valeska Cappel
• Miriam Kutt

3. Publikationsjahr:

• 2023

4. Hinweise zur Verfügbarkeit

Die Daten werden über LORY (Lucerne Open Repository) dauerhaft zugänglich gemacht.

• Alle Dateien die sich auf die App-Entwicklung beziehen beginnen mit E
• Alle Dateien die sich auf die App-Nutzung beziehen beginnen mit N

5. Fachgebiet

• Soziologie

6. Kategorie und Schlagwörter

• Gesundheitswesen
• Selbstvermessung
• Gesundheits-Apps
• Klassifikationen
• Pragmatismus
• Economics of convention
• Soziologie der Konventionen
• Digitalisierung

7. Abstract, wozu die Daten erhoben wurden

Die Daten wurden für eine Dokumentenanalyse erhoben. Ausgewählt wurden (1) Daten von forschungsrelevanten Akteuren oder Institutionen, die nicht für ein Interview gewonnen werden konnten und (2) Medienberichte, Anleitungen, Beschreibungen von präventiven Gesundheits-Apps, Wissenschaftliche Berichte (White Papers, Ausschreibungen) sowie Bewertungen von diesen Gesundheits-Apps aus dem „App-Store“ und „Google-Play-Store“ (Plattformen zum Download von Apps). Ziel war es mit diesen Dokumenten weitere Analysen durchzuführen, die diskursanlytische Aussagen über die Entstehung und Nutzung von präventiven Gesundheits-Apps sowie Entwicklungen im Feld der digitalen Gesundheit zulassen. Gleichzeitig wurden auch Dokumente, wie Nutzer-Bewertungen erhoben, um die Interviews zu ergänzen aus einer pragmatischen Perspektive Aushandlungs- und Problemlösungsprozesse im Umgang mit Gesundheits-Apps und der damit verbundenen Technologie zu untersuchen.

8. Untersuchungsgebiet

Das Untersuchungsgebiet liegt im Bereich der digitalen Gesundheit und beschränkt sich im Speziellen auf die Prozesse der Entwicklung von Gesundheits-Apps, sowie die Nutzung der Gesundheits-Apps. Untersuchungsgebiet waren öffentlich zugängliche Medien sowie die Gesundheits-App selbst. Dabei wurden Unternehmen, Zeitschriften, Blogs und Apps, die sich konkret mit der App-Entwicklung, der App-Nutzung oder der Berichterstattung über präventive Gesundheits-Apps beschäftigen ausgewählt zur Dokumentenerhebung ausgewählt. Bei der Auswahl wurden der Fokus darauf gelegt Inhalte auszuwählen, die sich nicht auf Gesundheits-App als Medizinprodukte konzentrieren, sondern auf präventive Gesundheits-Apps, die kein spezifisches Krankheitsbild adressieren, sondern einen allgemeinen positiven Gesundheitszustand herstellen oder erhalten sollen. 

9. Gesamtheit auf die generalisiert werden könnte („Grundgesamtheit“)

Insgesamt wurden ca. 300 Dokumente erhoben.

10. Auswahlverfahren und Stichproben

Die Daten im Projekt wurden anhand qualitativer Methoden gewonnen. Die Fälle und Daten wurden über die Methode der „Theoretical-Sampling-Technik“ ausgewählt. Die genauen Begründungen zur Auswahl der Fälle wurden im Verlauf des Projektes theoretisch erarbeitet. Dabei wurde sich dem Forschungsfeld der präventiven Gesundheits-Apps mit heuristischen Vermutungen angenähert, die anhand der Konzepte der Theorie der Konventionen und einer machttheoretischen Perspektive Foucaults entwickelt wurden. Gesundheit und Gesundheitshandlungen wurden dabei aus einer pragmatischen Perspektive als ein Ergebnis von Koordinationsbemühungen zwischen Akteuren, Gegenständen, Technologien und Machtstrukturen verstanden. Die Auswahl der Dokumente stützte sich besonders auf die Memos und Inhalte der vorher geführten Interviews und den daraus entwickelten heuristische Fragestellungen während des Forschungsprozesses.

11. Erhebungszeitraum

Die Dokumente wurden in dem Zeitraum 2019-2023 erhoben. Das Datum in den Dateinamen bezieht sich immer auf den Erhebungszeitpunkt

Sprache

• Deutsch und Englisch

12. Größe des Datensatzes

• ca. 45 MB

13. Verwendete Dateiformate und notwendige Software

• Dateiformat: PDF (Portable Document Format) und RTF (Rich Text Format)

Software:

• RTF Standard-Textprogrammen auf unterschiedlichen Betriebssystemen (Bspw. Word, Wordpad, LibreOffice, OpenOffice)
• PDF: PDF-Programme/Reader oder auch ATLAS