Datenspenden und digitale Nudges für nachhaltige Verhaltensänderungen
Das Projekt DataDonations4SustainableChange widmet sich der übergeordneten Frage, wie Bewusstsein und Bereitschaft für Datenspenden mittels digitaler Nudges gefördert werden können, um nachhaltige Verhaltensänderungen in den Bereichen Umwelt und Gesundheit zu erzielen.
Projektüberblick
Projektbeschreibung
Mit der Schaffung neuer gesetzlicher Rahmenbedingungen wurde in den vergangenen Jahren das Zugriffsrecht der Bürgerinnen und Bürger auf ihre Daten deutlich gestärkt. Damit einhergehend wurden die Möglichkeiten für Individuen, ihre Daten zu spenden, vereinfacht und somit eine wichtige Grundlage für Datenspenden durch die breite Bevölkerung geschaffen. Durch den Einzug digitaler Technologien in unterschiedlichste Lebensbereiche ergibt sich dabei eine Vielzahl aussichtsreicher Anwendungskontexte für Datenspenden zur Steigerung des Allgemeinwohls, insbesondere für komplexe Herausforderungen in den Bereichen Gesundheit und Umwelt.
Trotz dieser Bestrebungen bestehen wesentliche Herausforderungen bei der Mobilisierung, Motivation und Wertschöpfung, um Datenspenden als gängige und wirksame Form der aktiven Bürgerinnen- und Bürgerpartizipation zu etablieren. Das Konsortialprojekt untersucht, welche Rolle digitale Nudges spielen können, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Dabei sollen die Wirkung und die Interdependenzen digitaler Nudges über die einzelnen Stufen des Datenspendeprozesses untersucht werden. Unter Nudges werden hierbei Veränderungen von Entscheidungsprozessen verstanden, die das Verhalten von Menschen beeinflussen können, ohne auf Verbote oder veränderte ökonomische Anreize zurückzugreifen. Die Digitalisierung bietet hierfür neue Möglichkeiten für die personalisierte und dynamische Gestaltung von Nudges, die innerhalb des Projekts aus den Perspektiven der Kommunikationswissenschaft, Wirtschaftsinformatik und Verhaltensökonomie analysiert werden.
DataDonations4SustainableChange liefert somit Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu Datenspenden als Möglichkeit der aktiven Bürgerinnen- und Bürgerpartizipation zur Lösung gesellschaftlich drängender Herausforderungen wie Klimawandel, Ressourcenknappheit oder zur Früherkennung, Prävention und Eindämmung schwerwiegender Erkrankungen. So soll das Projekt auf Grundlage empirischer Befunde die tatsächlichen Potenziale von Datenspenden, aber auch deren Grenzen in den verschiedenen Anwendungskontexten aufzeigen. Diese Ergebnisse sollen konkrete Handlungsempfehlungen eröffnen, wie der sich gerade erst etablierende Rechtsrahmen für Datenspenden möglichst effektiv ausgestaltet und weiterentwickelt werden kann.
Aktivitäten
- Einblicke in das Data Donation Symposium in AmsterdamDas Data Donation Symposium 2024 in Amsterdam war ein wegweisendes Ereignis, das ein breites Spektrum an Teilnehmern aus der Wissenschaftsgemeinschaft zusammenbrachte. Vom 30. bis 31. Mai versammelten sich angewandte Forscher, Methodiker, Experten für Recht und Ethik, Forschungsingenieure und Softwareentwickler an der Universität Amsterdam, um die Nutzung digitaler Spurendaten für wissenschaftliche Forschungszwecke zu diskutieren. Das Programm … Weiterlesen: Einblicke in das Data Donation Symposium in Amsterdam
- Die Zukunft von Datenspenden – diskutiert im Workshop „Datenspenden und Digitale Nudges“ in MünchenAls eines der ersten Arbeitspakete des Projekts „DataDonations4SustainableChange“ organisierte das Team einen Kick-Off-Workshop in München, um über das Potenzial von Datenspenden mit Expert:innen zu diskutieren. Zu diesem Anlass kamen am 24. November 2023 knapp 30 Vertreter:innen aus Wissenschaft und Wirtschaft im Hotel Excelsior in München zusammen. In umfangreichen Podiumsdiskussionen wurden nicht nur die Hürden, sondern … Weiterlesen: Die Zukunft von Datenspenden – diskutiert im Workshop „Datenspenden und Digitale Nudges“ in München
Projektteam
Dr. Jörg Haßler
Leiter Nachwuchsforschungsgruppe DigiDeMo, Ludwig-Maximilians-Universität München
Prof. Dr. Daniel Schnurr
Professor für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification,Universität Regensburg
Prof. Dr. Verena Tiefenbeck
Professorin für Digitale Transformation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Elisabeth Schmidbauer
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung, Ludwig-Maximilians-Universität München
Philipp Hartl
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification, Universität Regensburg
Leonie Manzke
Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Professur für Digitale Transformation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg