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Erschienen in: List Forum für Wirtschafts- und Finanzpolitik 2/2017

10.05.2017 | Aufsätze

Smart Fitness: Ökonomische Effekte einer Digitalisierung der Selbstvermessung

verfasst von: Oliver Budzinski, Sonja Schneider

Erschienen in: List Forum für Wirtschafts- und Finanzpolitik | Ausgabe 2/2017

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Zusammenfassung

Smart Fitness bezeichnet die digitale Erfassung individualisierter Fitness- und Lifestyledaten mit Hilfe von Wearables, Smartwatches, Apps und anderen Instrumenten. Die so generierten Daten sind für eine Reihe von Akteure wie Sportartikelhersteller, Pharmaunternehmen, Arbeitgeber sowie insbesondere auch Krankenversicherungen ökonomisch interessant. Wegen der hohen Aktualität sowohl des gesellschaftlichen Trends zur Selbstvermessung und -optimierung als auch der Verwendung personalisierter Daten im Zuge der Digitalisierung handelt es sich um ein dynamisch wachsendes und sich entwickelndes Gebiet, welches aber bisher kaum aus einer ökonomischen Perspektive untersucht wurde. In dem vorliegenden Beitrag wenden wir die ökonomische Theorie personalisierter Daten auf das Phänomen Smart Fitness an und leiten mögliche Effekte her, insbesondere auch für die Konsumentenwohlfahrt. Außerdem präsentieren wir eine nicht-repräsentative empirische Studie, welche einen ersten Einblick ermöglicht und dabei helfen kann, die empirisch relevanten Theorierichtungen zu identifizieren. Dabei stellen wir Bereiche heraus, in denen eher positive Wohlfahrtswirkungen zu erwarten sind, aber betonen auch solche, wo Wohlfahrtsgefahren lauern und daher Regulierungsrechtfertigungen bestehen. Letzteres gilt insbesondere, wenn personalisierte Fitness- und Lebensstildaten für die Individualisierung von Krankenversicherungstarifen oder Karriereentscheidungen durch Arbeitgeber verwendet werden.

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Fußnoten
1
Das günstigere Angebot kann sich neben dem eigentlichen Preis auch auf zum Gesamtangebot dazugehörige Services wie beispielsweise datenbasierte Such- und Empfehlungsdienstleistungen oder auf Gütereigenschaften (im Sinne einer präferenzgerechten Ausgestaltung) beziehen.
 
2
Ähnlich, aber auf modelltheoretischer Grundlage Daughety und Reinganum (2010).
 
3
Das gleiche würde auch gelten, wenn sich alle Anbieter im Markt hier gleichgerichtet verhalten, also ein in Bezug auf die Datenverwendung kollusives Gleichgewicht besteht.
 
4
Ansonsten entstehen auch für einen Monopolisten Anreize, auf Preisdiskriminierung zu verzichten, wenn die Konsumenten gegen Preisdiskriminierung sind und den Kauf mindestens zeitlich verzögern können (Acquisti und Varian 2005; Acquisti et al. 2016).
 
5
Dies könnte beispielsweise daraus resultieren, dass sich die Zahlungsbereitschaften der Nachfrage nach Tracking Technologien besser organisieren lassen (Firmenkunden) als jene für Anonymisierungs- bzw. privacy-enhancing-Technologien (Endverbraucher).
 
6
Allein auf der Seite der Quantified-Self-Bewegung (http://​quantifiedself.​com/​guide/​) sind über 500 Tools und Apps zu finden, mit deren Hilfe der Alltag vermessen und erfasst werden kann.
 
7
Der vorliegende Beitrag beschränkt sich allerdings auf Smartwatches und Fitnessarmbänder.
 
8
Die Financial Times fand heraus, dass neun von den zwanzig bekanntesten Gesundheits-Apps die erfassten Daten automatisch an ein Webeunternehmen namens Flurry übermittelt (Steel und Dembosky 2013).
 
9
Mithilfe der Anwendung HealthPrize konnte die Einhaltung von Behandlungsvorgaben um 50 % erhöht werden (https://​healthprize.​com/​products/​medication-adherence/​).
 
10
Autoversicherungen haben ebenfalls ein sehr großes Interesse an personenbezogenen Daten zur Individualisierung ihrer Tarife, wie beispielsweise das Tarifmodell „pay how you drive“ (Schneider 2015, S. 12).
 
13
Bei Personalberatungen oder -abteilungen wäre beispielsweise denkbar, dass die Ineffizienzen aufgrund einer Personalauswahl basierend auf statistischer Diskriminierung nicht ohne Weiteres feststellbar sind, da die Performance aussortierter Bewerber im kontrafaktischen Bereich liegt.
 
14
Parallelen zu der Diskussionen um „soften Paternalismus“ und „Nudging“ sind unverkennbar. Siehe zu den problematischen Aspekten beispielsweise Schnellenbach (2011, 2014, 2016).
 
15
Weitere Details zu der Befragung und insbesondere auch der vollständige Fragebogen finden sich in Schneider (2016).
 
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Metadaten
Titel
Smart Fitness: Ökonomische Effekte einer Digitalisierung der Selbstvermessung
verfasst von
Oliver Budzinski
Sonja Schneider
Publikationsdatum
10.05.2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
List Forum für Wirtschafts- und Finanzpolitik / Ausgabe 2/2017
Print ISSN: 0937-0862
Elektronische ISSN: 2364-3943
DOI
https://doi.org/10.1007/s41025-017-0059-5

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