DISKURS 13/ 2019 Sarah-Lena Böning, Remi Maier-Rigaud, Simon Micken GEFÄHRDET DIE NUTZUNG VON GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES DIE SOLIDARISCHE KRANKENVERSICHERUNG? Eine bevölkerungsrepräsentative Bestandsaufnahme der Solidaritätseinstellungen

WISO DISKURS 13/ 2019 Die Friedrich-Ebert-Stiftung Die Friedrich-Ebert-Stiftung(FES) wurde 1925 gegründet und ist die traditions­ reichste politische Stiftung Deutschlands. Dem Vermächtnis ihres Namensgebers ist sie bis heute verpflichtet und setzt sich für die Grundwerte der Sozialen Demokratie ein: Freiheit, Gerechtigkeit und Solidarität. Ideell ist sie der Sozialdemo­ kratie und den freien Gewerkschaften verbunden. Die FES fördert die Soziale Demokratie vor allem durch: – politische Bildungsarbeit zur Stärkung der Zivilgesellschaft; – Politikberatung; – internationale Zusammenarbeit mit Auslandsbüros in über 100 Ländern; – Begabtenförderung; – das kollektive Gedächtnis der Sozialen Demokratie mit u. a. Archiv und Bibliothek. Die Abteilung Wirtschafts- und Sozialpolitik der Friedrich-Ebert-Stiftung Die Abteilung Wirtschafts- und Sozialpolitik verknüpft Analyse und Diskussion an der Schnittstelle von Wissenschaft, Politik, Praxis und Öffentlichkeit, um Antworten auf aktuelle und grundsätzliche Fragen der Wirtschafts- und Sozialpolitik zu geben. Wir bieten wirtschafts- und sozialpolitische Analysen und entwickeln Konzepte, die in einem von uns organisierten Dialog zwischen Wissenschaft, Politik, Praxis und Öffentlichkeit vermittelt werden. WISO Diskurs WISO Diskurse sind ausführlichere Expertisen und Studien, die Themen und politische Fragestellungen wissenschaftlich durchleuchten, fundierte politische Handlungs­ empfehlungen enthalten und einen Beitrag zur wissenschaftlich basierten Politikberatung leisten. Über die Autor_innen dieser Ausgabe Sarah-Lena Böning, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Sozialpolitik und Methoden der qualitativen Sozialforschung der Universität zu Köln. Remi Maier-Rigaud, Professor für Sozialpolitik und Leiter des Studiengangs B.  A. Nachhaltige Sozialpolitik am Fachbereich Sozialpolitik und Soziale Sicherung der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg. Simon Micken, Promotionsstipendiat am Seminar für Genossenschaftswesen der Universität zu Köln und Lehrbeauftragter an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg. Für diese Publikation ist in der FES verantwortlich Dr. Robert Philipps ist Leiter des Arbeitsbereichs Verbraucherpolitik in der Abteilung Wirtschafts- und Sozialpolitik der Friedrich-Ebert-Stiftung. Severin Schmidt ist Leiter des Gesprächskreises Sozialpolitik in der Abteilung Wirtschafts- und Sozialpolitik der Friedrich-Ebert-Stiftung.

13/ 2019 WISO DISKURS Sarah-Lena Böning, Remi Maier-Rigaud, Simon Micken GEFÄHRDET DIE NUTZUNG VON GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES DIE SOLIDARISCHE KRANKENVERSICHERUNG? Eine bevölkerungsrepräsentative Bestandsaufnahme der Solidaritätseinstellungen 2 VORWORT 3 1 KERNERGEBNISSE 5 2 EINLEITUNG 6 3 KONZEPTIONELLER HINTERGRUND UND PROBLEMSTELLUNG 6 3.1 Solidarität in der Gesetzlichen Krankenversicherung 7 3.2 Gesundheits-Apps als Hebel für Entsolidarisierung bei verhaltensbedingten Risiken 8 3.3 Eigenverantwortung als Stärkung der Solidargemeinschaft oder Solidaritätserosion? 9 4 NUTZUNG VON GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES 10 4.1 Verbreitung von Apps und Wearables im Gesundheits- und Fitnessbereich 12 4.2 Verhaltensänderung durch Gesundheits-Apps und Wearables 13 4.3 Bereitschaft zur Datenweitergabe 15 5 SOLIDARITÄTSEINSTELLUNGEN 16 5.1 Akzeptanz des Solidarprinzips 21 5.2 Akzeptanz von Entsolidarisierungsoptionen 30 5.3 Gesamtinterpretation 32 6 FAZIT UND HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN 34 Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 35 Literaturverzeichnis 38 Anhang

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 2 VORWORT Blutdruck messen, Schrittzahl verfolgen, Schlaf kontrollieren, Zuckerwerte im Blick haben und sogar die Durchführung von EKGs – dies sind nur einige der Anwendungen, die ein gängiges Mobiltelefon oder eine Smartwatch mit entsprechen­ der Software durchführen können. Apps und Wearables ­(so werden am Körper getragene Computertechnologien ge­ nannt) werden in ihren Einsatzmöglichkeiten immer vielfältiger. Gut die Hälfte der Bevölkerung – so ein Ergebnis der vorliegenden Studie – hat bereits derartige elektronische Hilfsmittel für Gesundheitszwecke genutzt, Tendenz stark steigend. Gegenwärtig werden Apps und Wearables vor allem genutzt, um die eigene Fitness zu messen und Trainingsein­ heiten gezielter durchzuführen. Tatsächlich kann die Nutzung von Apps und Wearables aber auch zu einer Verbesserung der Versorgung beitragen. In Zukunft wird es nicht mehr nötig sein, für jede Untersuchung eine ärztliche Praxis aufzu­ suchen, Therapien können digital begleitet oder chronische Krankheiten lückenloser beobachtet werden. Das im November 2019 verabschiedete„Digitale-Versorgungsgesetz“ trägt dem Rechnung. Es hat den Anspruch, den gesetzlichen Rahmen an die gegenwärtigen technischen Möglichkeiten anzupassen und digitalen Anwendungen endlich auch im Gesundheits­ wesen zum Durchbruch zu verhelfen. Die wachsende Bedeutung von Apps und Wearables im Gesundheitswesen wirft allerdings auch Fragen auf, zum Beispiel nach der Daten- oder Anwendungssicherheit, der Qualität der Anwendungen sowie der Auswirkungen der permanenten individuellen Vermessung auf das Kollektiv­ prinzip von Versicherungen. Im Mittelpunkt dieser Studie steht die Frage, ob das zunehmende Wissen über individuelle gesundheitliche Vitalwerte und weitere Parameter die Einstellung der Men­ schen zur Solidarität im Gesundheitswesen verändert. Das deutsche Gesundheitswesen in seiner jetzigen Form wird im Wesent­lichen von der Bereitschaft der einzelnen Versicherten garantiert, mit ihren Beiträgen zur Gesetzlichen Krankenversicherung die gesamte Versichertengemeinschaft und ihre Risiken zu tragen. Sinkt diese Bereitschaft, wenn Versicherte gesundheitsbezogene Apps und Wearables nutzen? Führt ein schärferes Bewusstsein über die eigene physische und psychische Verfassung zu weniger Solidarität mit anderen Versicherten und was bedeu­ tet dies für das System insgesamt? Um diese Frage zu beantworten, hat ein Team der Hoch­ schule Bonn-Rhein-Sieg und der Universität zu Köln diese Studie vorgelegt. Die bevölkerungsrepräsentative Befragung wurde durch das Institut für Demoskopie Allensbach durchgeführt. Wir danken den Autor_innen Prof. Dr. Remi Maier-Rigaud, Sarah-Lena Böning und Simon Micken sehr herzlich für die vor­liegende Studie und die gute Zusammenarbeit und wünschen Ihnen als Leser_in eine gewinnbringende Lektüre. DR. ROBERT PHILIPPS Leiter des Arbeitsbereiches Verbraucherpolitik der FES SEVERIN SCHMIDT Leiter des Gesprächskreises Sozialpolitik der FES

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 3 1 KERNERGEBNISSE FORSCHUNGSFRAGE Untersuchungsgegenstand der Studie 1 sind die Solidaritäts­ einstellungen der Bevölkerung. Das heißt, sowohl die grund­ sätzliche Akzeptanz des Solidarprinzips, wie es derzeit in ­der Finanzierung der Gesetzlichen Krankenversicherung(GKV) realisiert ist, als auch die Einstellungen gegenüber acht ent­ solidarisierenden Reformoptionen stehen im Zentrum des Forschungsinteresses. Hierbei wird die zunehmende Verbrei­ tung von Wearables und mobilen Anwendungen auf Smart­ phones und Tablets in den Bereichen Fitness und Gesundheit, welche gesundheitsbezogene Anwendungen, reine Fitness-­ anwendungen sowie solche für medizinische Zwecke ein­ schließt, und deren potenzieller Einfluss auf die Solidaritäts­ einstellungen in den Blick genommen. RELEVANZ UND HYPOTHESEN Die Technologien werden nach aktuellem Stand überwiegend von einer gesunden Zielgruppe verwendet, die vor allem von gesundheits- und fitnessbezogenen Anwendungen Gebrauch macht. Die Anwendungen liefern den Nutzenden umfangreiche medizinische- oder fitnessbezogene Daten, die eine Verbesse­ rung des individuellen Gesundheitsverhaltens ermöglichen. Damit einher geht eine Werteorientierung, die auf individuelle Selbstoptimierung und einen möglichst gesunden Lebensstil ausgerichtet ist. Wenn Nutzende davon ausgehen, dass Ge­ sundheits-Apps und Wearables eine gesundheitliche Selbst­ optimierung ermöglichen und Erkenntnisse über individuelle verhaltensbedingte Gesundheitsrisiken liefern, könnte die Akzeptanz des Risikoausgleichs dadurch beeinträchtigt werden. Erkenntnisleitend waren folgende Hypothesen: • Die in früheren Studien(zum Forschungsstand siehe Anhang A) attestierte hohe Akzeptanz von Entsolidarisie­ rungsoptionen bei verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken könnte durch die zunehmende Nutzung von Gesundheits-­ Apps und Wearables noch verstärkt werden. 1 Für wertvolle Hinweise danken wir Karin Hummel u­ nd Gisela Kubon-Gilke. • Nutzende von Apps beziehungsweise Wearables im Bereich Fitness und Gesundheit befürworten womöglich häufiger Entsolidarisierungsoptionen in Form von Beitrags­ reduktionen für gesundes Verhalten. • Nutzende von Fitness-Apps und Fitness-Trackern sowie von Gesundheits-Apps und Wearables zur Gesund­ heitsförderung stimmen Entsolidarisierungsoptionen wahrscheinlich eher zu als Nutzende von Medizin-Apps. FÜNF ZENTRALE ERGEBNISSE 1. Nach wie vor besteht eine hohe Zustimmung zum Prinzip einer solidarisch einkommensabhängigen Finanzierung der Krankenversicherung in der Bevölkerung. Mit einer Zustimmung von 74 Prozent ist aber ein leichter Rückgang im Vergleich zu den Befragungsergebnissen aus dem Jahr 2004 zu verzeichnen. 2. Nutzende von fitness- und gesundheitsbezogenen Apps oder Wearables haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, das Solidarprinzip in der Krankenversicherung abzulehnen. Kein Einfluss auf die Solidaritätseinstellung zeigte sich hingegen bei krankheitsbezogener Nutzung(d. h. wenn Nutzende mithilfe der Anwendungen bereits bestehende Krankheiten adressieren; zur Unterscheidung der Katego­ rien siehe Tabelle 1). Es zeigt sich deutlich, dass die Nutzungsart in Hinblick auf Entsolidarisierungseffekte von entscheidender Bedeutung ist. 3. Es wurden acht konkrete Entsolidarisierungsoptionen in Bezug auf die Krankenversicherung betrachtet. Entsolida­ risierungsoptionen, die Beitragsdifferenzierungen auf der Basis verhaltensbedingter Gesundheitsrisiken vorsehen, finden in der Bevölkerung eine deutlich größere Zustimmung als Entsolidarisierungsoptionen bei nichtverhaltens­bedingten Gesundheitsrisiken(etwa berufsbedingte oder genetische Risiken). 4. Bei vorliegender fitnessbezogener Wearable- und App-­ Nutzung zeigt sich eine höhere Wahrscheinlichkeit für die Zustimmung zu zwei abgefragten Entsolidarisierungs­ optionen: Sowohl für die regelmäßige Teilnahme an Vor­ sorgeuntersuchungen als auch für die Weitergabe von

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 4 Daten über den Gesundheitszustand an die Krankenver­ sicherung stimmt diese Gruppe von Nutzenden eher einer„Belohnung“ in Form von Beitragsreduktionen zu. Dabei wurde auch deutlich, dass die fitnessbezogene Nutzung zwar die Wahrscheinlichkeit erhöht, bestimmten Entsolidarisierungsoptionen in Form von„Belohnungen“ zuzustimmen, dies zeigte sich aber nicht in gleichem Maße für„Bestrafungen“. 5. Unabhängig von der Nutzung digitaler Technologien sind folgende Faktoren für die allgemeine und spezielle Solidaritätseinstellung relevant: die generelle Handlungsund Sozialorientierung sowie das Motiv, für das eigene individuelle Gesundheitsverhalten belohnt werden zu wollen (beispielsweise bei Personen, die regelmäßig Sport treiben). Alter und Gesundheitszustand sind weitere wichtige Erklärungsfaktoren, die aber teilweise auch einen entsolida­ risierenden Einfluss der App-Nutzung vermitteln könnten.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 5 2 EINLEITUNG Die Nutzung von Wearables und Apps im Bereich Gesundheit und Fitness ist Ausdruck eines größeren Trends in unserer Gesellschaft, nämlich der Vermessung von Lebensbereichen und zunehmend auch der Selbstvermessung von Physis, Psyche und Handlungen(Selke 2014, Selke 2016, Mau 2018). Diese„Selbstsingularisierung“(Reckwitz 2018: 257) ist Ausdruck des Strebens nach Besonderheit und kann sogar als charakteristisch für die spätmoderne Gesellschaft gelten. Diese Entwicklung speist sich im Wesentlichen aus drei Quellen. Erstens dem Wachstum technologischer Möglichkeiten: ­Wir sind in der Lage, immer mehr Daten zu erheben und dies auch mobil mit immer besseren Sensoren zu tun und die gewonnenen Informationen zu verknüpfen. Zweitens kommt der weit verbreitete Glaube an die Nützlichkeit dieser Daten hinzu. Verteter_innen der Selbst-Quantifizierung und Life-Logging-Bewegung schreiben den Daten, die gegen­ über Intuition und Körpergefühl als„präziser“ und„objektiver“ gelten, eine zentrale handlungsleitende Bedeutung zu. Dieser„Kult der Selbsterforschung“(Mau 2018: 172) kann sogar lebensbestimmende, parareligiöse Züge annehmen. Als dritte Quelle kommt das Vordringen von Marktlogiken in wirtschaftsferne Lebensbereiche hinzu. Darunter ist zu verstehen, dass Wettbewerb und Vergleich zunehmend auch in vormals privaten Bereichen Einzug erhalten haben. Wettbewerb und Vergleich als universelle soziale Mechanis­ men sind nur auf der Grundlage von Daten möglich, die den oder die Einzelne_n in die Lage versetzen, sich im Sinne einer Selbstoptimierung verbessern zu können. Seit den 1970er Jahren leben wir in einem„Zeitalter der Fitness“(Martschukat 2019). Prägend sind die Prinzipien Selbstverantwortung aus dem Liberalismus und der Wettbewerb aus dem Dar­ winismus, die gemeinsam Gesundheit als gestaltbaren Leistungsfaktor in Form des Konzepts der Fitness in unserer Gesellschaft etabliert haben(Martschukat 2019: 72ff.). Mit wachsenden technischen Möglichkeiten und deren Verbreitung in der Gesellschaft dürfte der soziale Rechtferti­ gungsdruck für Menschen steigen, die sich der Verarbeitung von persönlichen Daten und der Logik des Vergleichs entziehen möchten. Die zunehmende Vermessung unserer Gesellschaft und unserer Gesundheit über Apps und Wearables wirft jedoch Fragen hinsichtlich der langfristigen gesellschaftlichen Auswirkungen auf. Wie verändert sich durch die Nutzung unsere Einstellung anderen Menschen gegenüber? Erwarten Nutzende von Gesundheits-Apps und Wearables in höhe­ rem Maße gesundheitsbewusstes Verhalten von ihren Mit­menschen im Vergleich zu Nichtnutzenden? Prägt die vielfach auf einen Vergleich ausgelegte Nutzung von Apps die Perspektive auf Mitmenschen? Werden diese stärker als Wettbewerber_innen gesehen? Im Kern möchte die Studie einen Beitrag zur Beantwortung der Frage leisten, wie die Nutzung von Wearables und Apps im Bereich Gesundheit und Fitness unsere Vorstellungen von Gerechtigkeit und Solidarität im Gesundheitsbereich verändert. Neben dieser spezifischen Fragestellung gibt die Studie aber auch vielfältige Einblicke in das gegenwärtige Nutzungsverhalten in unserer Gesellschaft. Auf Grundlage einer repräsentativen Umfrage unter 1.314 Bürger_innen ab 16 Jahren durch das Institut für Demos­ kopie Allensbach wurden logistische Regressionen berechnet, um den Einfluss der Nutzung von Apps und Wearables auf die grundsätzliche Zustimmung bzw. Ablehnung zu einer solidarisch finanzierten Krankenversicherung und einzelnen, entsolidarisierenden Reformoptionen schätzen zu können. Dabei wurden auch Unterschiede im Gesundheitsverhalten sowie weitere relevante Aspekte berücksichtigt. 2 2 Die Wahl regressionsanalytischer Verfahren zur Datenauswertung erfolgte in Anlehnung an einschlägige Studien zur Solidaritätseinstellung in der Gesetzlichen Krankenversicherung, um auch eine methodische Vergleichbarkeit zwischen den Studien zu ermöglichen. Darüber hinaus eröffnete die Regressionsanalyse einen ersten Zugang zu den vorliegen­ den Querschnittsdaten, um den Einfluss mehrerer Erklärungsfaktoren auf die Solidaritätseinstellungen der Befragten zu ermitteln.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 6 3 KONZEPTIONELLER HINTERGRUND UND PROBLEMSTELLUNG 3.1 SOLIDARITÄT IN DER GESETZLICHEN KRANKENVERSICHERUNG Der Solidaritätsbegriff hat eine lange Historie – von der Ver­ankerung im römischen Recht, über die Rolle als Leitmotiv in der Französischen Revolution im 18. Jahrhundert sowie als Alternative für die Lösung der sozialen Frage im 19. Jahrhun­ dert, bis hin zur sozialphilosophischen und katholischen Interpre­tation des Solidaritätsgedankens als Solidarismus im Europa des 20. Jahrhundert. 3 In Zuge dessen hat sich auch die Definition stetig gewandelt und unterliegt bis heute keiner universellen Auffassung. 4 Üblicherweise werden sozialer Zusammenhalt und Reziprozität als stabilisierende Voraussetzungen für Solidarität angesehen(Deutscher Ethik­ rat 2017: 229 und Wintermantel 2017: 3), die wiederum allgemein als wechselseitige Hilfsbereitschaft in einer wie auch immer abgegrenzten Gemeinschaft definiert werden kann. In Bezug auf das deutsche Gesundheitswesen ist der Begriff Solidarität eng mit der im Jahr 1883 im Lichte einer wachsenden Arbeiterbewegung gegründeten solidarischen Gesetzlichen Krankenversicherung(GKV) verknüpft(Tenfelde 1998: 196; Metz 1998: 186f.). Das Solidarprinzip in der GKV, welches dem Solidaritäts­ begriff in dieser Studie zugrunde liegt, beruht auf dem Leistungsfähigkeitsprinzip auf der einen Seite und dem Be­ darfsdeckungsprinzip auf der anderen Seite(Deutscher Ethikrat 2017: 228). Ersteres gewährleistet die sogenannte Einkommenssolidarität, indem die Pflichtversicherten zur Finanzierung der GKV durch einen identischen prozentualen 3 Solidarität wurde nun mehr als Solidarismus begrifflich neu geprägt und war nicht länger der Arbeiterbewegung als kämpferischer Klassen­ begriff vorbehalten. In Anlehnung an den französischen Solidarismus-Ansatz, aus dem sich schließlich das dortige Konzept eines Wohlfahrtsstaates ent­ wickelte, schuf der Jesuit Heinrich Pesch unter der Bezeichnung Solidaris­ mus in Deutschland die theoretische Grundlage eines Solidaritätsgedan­ kens, der sich auf die Anerkennung der wechselseitigen Abhängigkeit der in einer Gesellschaft lebenden Menschen bezog(Metz 1998: 178–191). 4 Zur Begriffsgeschichte der Solidarität sei beispielhaft auf den Heraus­ geberband von Bayertz(1998) sowie die Monografien von Zoll(2000) und Große Kracht(2018) verwiesen. Beitrag auf ihr Arbeitseinkommen 5 beitragen, wobei Familien­ mitglieder von Versicherungspflichtigen unter bestimmten Bedingungen kostenfrei mitversichert werden können. Die Beiträge richten sich damit nach der individuellen Leistungs­ fähigkeit im Rahmen des Arbeitseinkommens und nicht etwa nach dem individuellen Krankheitsrisiko. Doch erst das Bedarfsdeckungsprinzip sichert die sogenannte Risikosolida­ rität gänzlich: Die Versicherten haben einen gleichberech­ tigten Anspruch auf Gesundheitsleistungen entsprechend des individuellen Bedarfs unabhängig von den gezahlten Ver­ sicherungsbeiträgen. Umgesetzt wird das Bedarfsdeckungs­ prinzip durch eine Pflichtversicherung ohne Gesundheits­ prüfungen und einen Standardleistungskatalog mit einem breiten Spektrum an Leistungen(Ullrich 2000; Ullrich/ Christoph 2006). Aus dem so gestalteten Solidarprinzip resultieren ent­ sprechend verschiedene Solidarausgleiche. Zum einen folgt aus dem Leistungsfähigkeitsprinzip zunächst ein sozialer Ausgleich, der zu einer Umverteilung zwischen Personen unterschiedlicher sozialer Lage führt: Von Bezieher_innen höherer zu Bezieher_innen niedrigerer Erwerbseinkommen und von Kinder­losen zu Familien. Darüber hinaus führt das Bedarfsdeckungsprinzip zu einem Risikoausgleich, der eine Umverteilung von gesunden zu kranken Menschen über verschiedene Risikogruppen hinweg bewirkt. Insgesamt geht der sozialversicherungstechnische Risikoausgleich über jenen des generellen Versicherungsprinzips hinaus(Pimpertz 2003: 10–15; Ullrich 2000: 40–51). Denkbare Reformvor­ schläge wie etwa die Einführung von am individuellen Risiko orientierten Krankenversicherungsbeiträgen würden das Solidarprinzip in der Krankenversicherung in doppelter Hinsicht schwächen: Zum einen würde durch diesen Bezug zu individuellen Krankheits­risiken die Risikosolidarität einge­ schränkt, zum anderen wäre die Einkommenssolidarität 5 Solidarisch verbeitragt wird nur das jährliche Arbeitseinkommen bis zur Beitragsbemessungsgrenze. Diese liegt 2019 bei 54.450 Euro. Die Ent­ geltgrenze für eine Pflichtversicherung in der GKV liegt 2019 bei einem Bruttoarbeitseinkommen von 60.750 Euro(Jahresarbeitsentgeltgrenze). Wer ein höheres Einkommen erzielt, muss sich entweder privat oder frei­ willig gesetzlich versichern. 87,8 Prozent der Bevölkerung sind in einer der 109 gesetzlichen Krankenkassen versichert(GKV-Spitzenverband 2019).

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 7 reduziert, da die individuelle Leistungsfähigkeit bei der Finan­ zierung in geringerem Maße zum Tragen käme(Schmid et al. 2015: 3f.). Diese weitreichenden Konsequenzen gilt es bei den in der Studie untersuchten Entsolidarisierungsoptionen zu bedenken. Inwiefern der Begriff Solidarität im Kontext der GKV eine legitime Beschreibung darstellt, ist umstritten. Oft wird vielmehr von einer Zwangssolidargemeinschaft gesprochen, da man sich als Pflichtversicherungsmitglied nicht freiwillig für diese solidarische Unterstützung entscheidet und sich dieser auch nicht entziehen kann(Althammer/Lampert 2014: 19f.). Menschen, deren Einkommen über der Versicherungs­ pflichtgrenze liegen, können sich der Solidargemeinschaft hingegen sehr wohl entziehen, indem sie sich privat versichern. Von Versicherungspflichtigen muss die Umverteilung in der GKV jedoch unabhängig von individuellen Nutzenkalkulationen akzeptiert werden. Daraus kann jedoch nicht geschlossen werden, dass gemeinsame Werte oder moralische Verpflich­ tungen nicht die Grundlage für die Akzeptanz von Solidarität bilden(Dallinger 2009: 25f.; Ullrich 2008: 82–92). Derartige Wertorientierungen und Interessenslagen sind letztlich sowohl einem individuellen als auch sozialen Wandel unterlegen, welcher auch zu einer schwindenden Akzeptanz des Solidarprinzips führen kann. Zwar wird die solidarische Finanzierung der GKV vor allem von politischer Seite als ge­ setzmäßig gegeben und daher als unantastbar angesehen (Bauer 2016; Deutscher Bundestag 2015, 2016, Gigerenzer et al. 2016: 26). 6 Sie unterliegt jedoch wie alle staatlichen Eingriffe einem demokratischen Aushandlungsprozess, der durch ökonomische, institutionelle und kulturelle Bedingungen beeinflusst wird(Dallinger 2009: 25f.). Veränderte Einstellungen von Versicherten können sich schließlich in deren Präferen­ zen hinsichtlich des Wohlfahrtsstaates widerspiegeln und in Wahlen niederschlagen. Dass das Finanzierungsprinzip der GKV in seiner Ausgestaltung nicht zementiert ist, zeigen die Reformen der vergangenen Jahrzehnte(Knieps/Reiners 2015; Maier-Rigaud 2018: 779–781). Diese Reformen dokumentie­ ren den prinzipiell weiten Spielraum des Gesetzgebers, im Rahmen des Sozialstaatsgebots des Grundgesetzes zu agieren. Die Vorstellung des Sachverständigenrats für Verbraucher­ fragen greift hingegen zu kurz, wenn angesichts sich verän­ dernder Solidaritätseinstellungen vorgeschlagen wird, der Gesetzgeber solle der Bevölkerung das solidarische System einfach besser erklären(Gigerenzer et al. 2016: 26). 3.2 GESUNDHEITS-APPS ALS HEBEL FÜR ENTSOLIDARISIERUNG BEI VERHALTENS­ BEDINGTEN RISIKEN In der gesundheitspolitischen Reformpolitik der vergangenen Jahrzehnte ist eine Re-Individualisierung der Gesundheitsver­antwortung zu erkennen, indem einerseits marktwirtschaftliche Tendenzen durch die Einführung von Wettbewerbsele­ menten Einzug in die GKV erhielten und andererseits der Ver­ sicherungsschutz durch Leistungskürzungen oder-ausschlüsse, 6 Problematische Entsolidarisierungstendenzen sind aber bereits heute in den Bonusprogrammen der GKV erkennbar(SVRV 2018: 59 und Böning/ Maier-Rigaud 2020). die Einführung von Zuzahlungen sowie Zusatzbeiträgen für Arbeitnehmer_innen 7 reduziert wurde(für einen kritischen Überblick der Reformen im Leistungsrecht: Knieps/Reiners 2015: 171f.). Versicherte wurden dadurch zum einen in die Position von Konsumierenden versetzt(Gigerenzer et al. 2016: 6ff.), die zwischen alternativen Produkten wie Wahl­ tarifen wählen können. Zum anderen wird die eigene Gesundheitsverantwortung finanziell„angereizt“, beispiels­ weise über Bonusprogramme(Hinrichs 2002; Ullrich/Christoph 2006: 413f.), wenngleich die Eigenverantwortung schon seit der Einführung des SGB V im Jahr 1989 vom Gesetzgeber gefordert wurde(§1, SGB V). Durch neue Technologien wie Gesundheits-Apps und Wearables, die mithilfe verschiedenster Sensoren eine Selbst­ überwachung(self-tracking) gesundheits- und fitnessbe­ zogener Parameter wie Bewegungsdaten, Gewicht, Kalorien­ verbrauch, Puls und Schlafrhythmus ermöglichen, wird die Individualisierung in der Gesundheitsversorgung nun weiter verstärkt. Der oder die Einzelne hat es in der Hand, eigene Gesundheitsdaten und Fitnessverhalten zu messen und dann Rückschlüsse für den eigenen Lebensstil zu ziehen. Grund­ sätzlich bieten solche Möglichkeiten der Nutzung von Ge­ sundheits-Apps und Wearables ein hohes Potenzial für eine Verbesserung der Verhaltensprävention in der Bevölkerung. Darüber hinaus kann die Sammlung von Gesundheitsdaten einen„Mehrwert für Pflege, Behandlung und Forschung im Gesundheitsbereich“(Gigerenzer et al. 2016: 25) bieten. Neben den deutlichen Chancen stehen aber auch Risiken in folgenden drei Bereichen: Erstens können die handlungslei­ tenden Daten fehlerhaft oder nichtevidenzbasiert sein. Zwei­ tens sind Fehlinterpretationen der Daten durch die Nutzen­ den denkbar. Drittens besteht das Risiko des Datenmissbrauchs(beispielsweise wenn diese Daten in diskriminieren­ der Weise benutzt werden) und der Lenkung des Verhaltens der Nutzenden durch Dritte(Maier-Rigaud/Böning 2018 und Gigerenzer et al. 2016: 25f.). Die vorliegende Studie fokussiert hingegen die lang­ fristigen gesellschaftlichen Auswirkungen der Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables auf Solidaritätseinstellungen. Durch die sich verbreitende Nutzung von Gesundheits-­ Apps und Wearables, welche vor dem Hintergrund sich ver­knappender Ressourcen die Möglichkeit bieten, individuell Vorsorge zu betreiben und nachzuweisen sowie Gesund­ heitsrisiken zu erkennen, schwindet womöglich weiter, was Trappenburg(2000) als Lebensstil-Solidarität bezeichnet: die Solidarität zwischen Menschen, die eine gesundheitsbe­ wusste Lebensweise wählen, und solchen, die sich für eine potenziell gesundheitsgefährdende Lebensweise entscheiden, wie zwischen Rauchenden und Nichtrauchenden, Übergewichtigen und Normalgewichtigen, Fleischessenden und Vegetarier_innen. 8 7 Die Zusatzbeiträge werden seit 2019 wieder paritätisch von Arbeitge­ ber_innen und Arbeit_nehmerinnen getragen. Sie sind derzeit einkommens­ abhängig, hatten in der Vergangenheit jedoch auch schon die Form lohn­ unabhängiger Pauschalbeiträge. 8 Eine umgekehrte Kausalität, wonach die Entsolidarisierung eine Wear­able- und App-Nutzung forcieren würde, ist theoretisch denkbar. Sinn­ volle Begründungen, warum dies so sein könnte, fehlen aber bislang, wes­ halb in der Studie von einer sich aus der Nutzung ergebenden Einstellungs­ änderung ausgegangen wurde.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 8 3.3 EIGENVERANTWORTUNG ALS STÄRKUNG DER SOLIDARGEMEINSCHAFT ODER SOLIDARITÄTSEROSION? Ob die Stärkung der Eigenverantwortung der Versicherten als Solidaritätserosion begriffen werden kann, wird jedoch ebenso kontrovers diskutiert wie der Solidaritätscharakter der GKV: Aufgrund der damit einhergehenden Individualisierung von Risiken wird sie mitunter als entsolidarisierend ausgelegt; während sie von anderer Seite vor dem Hintergrund von§ 1 SGB V, welcher von Versicherten eine gesundheitsbewusste Lebensführung zur Vermeidung von Krankheit und Behinde­ rung erwartet, als solidarisch aufgefasst wird – im Gegensatz zu ungesundem, die Solidargemeinschaft belastenden Ver­ halten(Dörries/Arnold 2012: 198f.; Nullmeier 2006). Die not­ wendige Abwägung bringt der Deutsche Ethikrat auf den Punkt: „Auf der einen Seite bestehen ersichtlich erhebliche Gefahren einer Entsolidarisierung; denn es gehört gerade zu den Grundprinzipien der Gesetzlichen Krankenversicherung, gegenüber individuellen Morbiditätsrisiken ‚blind‘ zu sein. Auf der anderen Seite kann aber nicht verkannt werden, dass der Aspekt der Eigenverantwortlichkeit und der Prävention im SGB V zunehmend an Bedeutung gewinnt“(Deutscher Ethik­ rat 2017: 154). Der Auffassung, wonach eine Stärkung der Eigenverant­ wortlichkeit solidaritätssichernd sei, liegen jedoch ver­ schiedene, kontroverse Annahmen zugrunde: Zum einen wird hierbei von selbstverschuldeten Behandlungskosten ausge­ gangen, welche kausal auf ein bestimmtes Verhalten zurück­ zuführen seien und durch eine gesunde Lebensführung angeblich vermeidbar wären. Zum anderen wird vorausgesetzt, dass potenziell gesundheitsschädliche Lebensstile stets frei gewählt und resultierende Krankheiten beabsichtigt sind oder zumindest billigend in Kauf genommen werden(Alber/ Bayerl 2013: 207f.; Buyx/Prainsack 2012: 80f.; Huster 2013: 195). Letztlich muss ein gesellschaftlicher Abwägungsprozess zwischen den individuellen und gesellschaftlichen Interessen stattfinden, also der Frage, inwieweit Gesundheitsverhalten dem Wirkungsbereich der Solidarität entzogen werden soll und damit zumindest indirekt die Freiheit der Lebensgestaltung eingeschränkt wird(SVRV 2018: 58). Sozial-epidemiologische Studien verweisen jedoch schon länger darauf, dass viele Erkrankungen multifaktoriell bedingt sind beziehungsweise vielfältige Einflussfaktoren auf die Gesundheit einwirken. Hierzu gehören auch sozial ungleich verteilte Ressourcen wie Wohnverhältnisse, soziale Netzwerke, Bildung und Einkommen, welche sowohl die Lebensgewohn­ heiten als auch die individuelle Gesundheitskompetenz be­ einflussen und eine gesundheitliche Ungleichheit verursachen (Abel/Sommerhalder 2015; Lampert et al. 2016: 155). Das Gesundheitsverhalten kann dabei nur einen Teil der gesund­ heitlichen Ungleichheit erklären, während Lebensbedingungen, die nur begrenzt individuell steuerbar sind wie Arbeitslosig­ keit und soziale Netzwerke, eine wichtigere Erklärungsvariable darstellen. Zudem wird auch das Gesundheitsverhalten durch die Lebensumstände geprägt(Mielck 2010). Wenngleich also Sozialstrukturanalysen einen positiven Zusammenhang zwischen sozio-ökonomischem Status und Gesundheit zeigen (Erlinghagen/Hank 2018: 95), ist es für die vorliegende Unter­ suchung der Solidaritätseinstellungen bedeutender, inwiefern die Befragten einen Zusammenhang zwischen verschiedenen Formen gesundheitsbewussten Verhaltens und Gesundheits­ outcomes sehen. Die Frage nach der Solidaritätseinstellung ist nämlich eine höchst subjektive, und dafür ist weniger der objektive Einfluss des Verhaltens auf Gesundheit maßgeblich, sondern subjektiv wahrgenommene Zusammenhänge. Das in der GKV implementierte Solidaritätskonzept, be­stehend aus den Dimensionen Einkommens- und Risiko­ solidarität liegt dem Solidaritätsverständnis der vorliegenden Studie zugrunde. Entsprechend wird eine verringerte Akzeptanz dieser Prinzipien als Solidaritätserosion interpretiert und eine verstärkte Akzeptanz von Reformoptionen, welche diese Prinzipien in ihrer Wirkung abschwächen, als Entsolida­ risierung verstanden. Der Fokus unserer Untersuchung liegt dabei insbesondere auf der Akzeptanz des Prinzips der Risiko­ solidarität sowie auf Entsolidarisierungsoptionen in Bezug auf das individuelle Gesundheitsverhalten. Entsolidarisierungs­ optionen bei verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken können in zwei Richtungen gehen und entweder in Form von Bei­ tragszuschlägen potenziell gesundheitsschädliche Verhal­ tensweisen wie beispielsweise Rauchen„bestrafen“ oder als Beitragsreduktion potenziell gesundheitsförderliches Verhalten wie die Wahrnehmung von Vorsorgeuntersuchungen„belohnen“.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 9 4 NUTZUNG VON GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES Die Studie zielt vorrangig darauf ab, die Auswirkungen der Nutzung von Apps und Wearables im Bereich Gesundheit und Fitness auf die Akzeptanz des Solidarprinzips sowie kon­ kreter Entsolidarisierungsoptionen zu untersuchen. Hierfür ist es erforderlich, das Nutzungsverhalten der Bevölkerung zu beleuchten. Die zugrundeliegende repräsentative Befragung gibt über die Verbreitung und konkrete Nutzung mobiler Ge­ sundheitsanwendungen(mHealth) in der Bevölkerung Auf­ schluss(siehe Tabelle B1 in Anhang B). Im Allgemeinen wird der Begriff Gesundheits-Apps synonym für verschiedene Anwendungsarten verwendet. Je nach Zielgruppe und Zweck­ bestimmung kann jedoch eine erste Unterscheidung in Gesundheits- und Medizin-Apps getroffen werden(Albrecht et al. 2015: en8; Xu/Liu 2015). Häufig wird darüber hinaus von Fitness-Apps gesprochen, die unter die Kategorie Gesund­ heits-Apps fallen. In der Befragung wurden elf verschiedene Nutzungsarten abgefragt, welche zu drei Kategorien zu­ sammengefasst wurden, die die geläufige Unter­scheidung in Fitness-, Gesundheits- und Medizin-Apps wider­spiegeln (siehe Tabelle 1 und Tabelle B3 in Anhang B). Tabelle 1 Einteilung der Nutzungsarten WEARABLES UND APPS IM BEREICH GESUNDHEIT UND FITNESS= MOBILE HEALTH GESUNDHEITS-APPS UND GESUNDHEITSBEZOGENE APPS UND WEARABLES MEDIZIN-APPS UND MEDIZINISCHE WEARABLES NUTZUNGSART I: fitnessbezogen= Fitness-Apps NUTZUNGSART II: gesundheitsbezogen= Gesundheits-Apps NUTZUNGSART III: krankheitsbezogen= Medizin-Apps Bewegungs-Tracking-Apps „Aufzeichnen, wie viel ich mich am Tag bewegt habe, z. B. Schritte zählen“(V09_02) Fitness-Tracking-Apps „Meine Fitness- und Trainingseinheiten planen und aufzeichnen“(V09_03) Ernährungs-Apps „Mein Ernährungsverhalten dokumentieren bzw. mich bei einer gesunden Ernährung unterstützen“(V09_01) Schlaf-Apps „Mein Schlafverhalten aufzeichnen und analysieren“(V09_04) Selbstdiagnose-Apps „Mich bei der Selbstdiagnose von Krankheiten unterstützen“(V09_07) Patientendaten-Apps „Informationen über meine Gesundheit bzw. Kranken­ geschichte sammeln und bei Bedarf an Ärzte oder Krankenversicherung übermitteln“(V09_08) Fitness-Coaching-Apps „Mich beim Training, bei Fitnessübungen anleiten“(V09_11) Entspannungs-Apps „Mich bei Meditations- und Entspannungs­ übungen anleiten“(V09_05) Medikamenten-Apps „Mich automatisch an die Einnahme von Medikamenten erinnern“(V09_09) Selbstmonitoring-Apps „Meine Körperdaten messen und überwachen, z. B. Blutzucker oder Herzfrequenz“ (V09_06) Krankheitsmanagement-Apps „Mich bei der Behandlung von chronischen Krankheiten unterstützen lassen, z. B. bei Diabetes oder Rheuma“(V09_10)

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 10 Abbildung 1 Verbreitung und Häufigkeit der Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables(in%) Es haben schon elektronische Hilfsmittel für mindestens einen der elf abgefragten Zwecke genutzt Es nutzen elektronische Hilfsmittel … für mindestens einen der Zwecke häufig 28 50 Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD-Allensbach 2019 13  3 5 1 für keinen der Zwecke häufig, aber für mindestens einen Zweck ab und zu für keinen der Zwecke häufig oder ab und zu, aber für mindestens einen Zweck selten derzeit für keinen der Zwecke, aber früher mal keine Angabe 4.1 VERBREITUNG VON APPS UND WEARABLES IM GESUNDHEITS- UND FITNESSBEREICH Apps und Wearables im Gesundheits- und Fitnessbereich sind beliebt: So hat die Hälfte der deutschen Bevölkerung schon mal Erfahrungen mit derartigen digitalen Instrumenten ge­macht, und 44 Prozent sind aktuell Nutzende von digita­ len Helfern – rund ein Drittel nutzt Apps oder Wearables sogar häufig(siehe Abbildung 1). Die meiste Erfahrung haben die Befragten mit Apps oder Wearables, die das Bewegungsverhalten kontrollieren: ­ 27 Prozent der Befragten nutzen diese oder haben sie schon mal genutzt; 20 Prozent nutzen sie häufig oder ab und zu. Beliebt sind auch elektronische Hilfsmittel, mit denen man Körperdaten wie die Herzfrequenz messen und überwa­ chen kann: 20 Prozent der Befragten haben hiermit bereits Erfahrungen gemacht; 15 Prozent nutzen diese aktuell häufig oder ab und zu. Auf Platz 3 bis 5 liegen Apps, mit denen man sich bei Fitnessübungen anleiten lassen kann, Trainingseinheiten planen und aufzeichnen kann sowie Ernährungs-Apps(siehe Abbildung 2). Damit liegen die fünf häufigsten Nutzungsarten in den Bereichen fitnessund gesundheitsbezogene Nutzung(Nutzungsart I und II). Gesundheits-Apps und Wearables, die eher im medizini­ schen Bereich anzusiedeln sind(krankheitsbezogen, Nutzungs­ art III), werden hingegen selten genutzt: Technische Hilfs­ mittel, welche die Nutzenden beim Krankheitsmanagement chronischer Erkrankungen unterstützen, sowie solche, die dem Datenaustausch mit Ärzt_innen oder Krankenkassen dienen, haben sieben Prozent der Bevölkerung schon mal genutzt. Mit Apps oder Wearables zur Selbstdiagnose von Krankheiten haben wiederum nur rund fünf Prozent der Befrag­ ten Erfahrungen gemacht(siehe Abbildung 2). Dass Medizin-Apps auf eine geringere Nachfrage stoßen als Gesundheits- und Fitness-Apps ist einerseits auf den verhältnismäßig geringeren Anteil der potenziellen Zielgrup­ pe in der Bevölkerung zurückzuführen(rund 38 Prozent der Befragten haben eine oder mehrere chronische Krankheiten). Andererseits bewegt sich auch das Angebot in den App-­Stores vor allem im Fitnessbereich: So sind die meisten der an­ gebotenen Apps Fitness-Apps, die das Bewegungsverhalten kontrollieren oder Anweisungen zum Ausführen von Fitnessoder Entspannungsübungen geben(research2guidance 2016: 4). Zudem unterliegen Medizin-Apps, welche eine Zweckbestimmung zur medizinischen Prävention, Diagnostik und Therapie ausweisen, grundsätzlich dem Medizinpro­ duktegesetz(MPG 1994,§3(1)) und damit höheren Hürden bei der Marktzulassung, da sie einer Zertifizierung als Medizin­ produkt bedürfen(BfArM 2015). 9 9 Am 7.11.2019 wurde das Digitale-Versorgung-Gesetz(DVG) durch den Bundestag beschlossen, welches die Versorgung von gesetzlich Kranken­ versicherten mit digitalen Gesundheitsanwendungen – das heißt, Medizinprodukten einer niedrigen Risikoklasse entsprechend der EU-Medizin­ produkteverordnung, die auf digitalen Technologien beruhen u­ nd zur Er­ kennung, Überwachung, Behandlung oder Linderung von Krankheiten, Verletzungen oder Behinderungen bestimmt sind – erleichtern will. Das Gesetz sieht vor, dass die Entscheidung über die Einführung digitaler Gesundheitsanwendungen in die Regelversorgung nicht wie beim übri­ gen Leistungskatalog beim Gemeinsamen Bundesausschuss(G-BA), sondern beim Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte(BfArM) angesiedelt werden soll, welches dann ein Verzeichnis aller erstattungs­

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 11 Abbildung 2 Nutzungsarten von Gesundheits-Apps und Wearables(in%) Elektronische Hilfsmittel, die … nutzen häufig ab und zu selten zurzeit nicht, aber früher mal haben schon mal genutzt insgesamt aufzeichnen, wie viel ich mich am Tag bewegt habe, z. B. Schritte zählen meine Körperdaten messen und überwachen, z. B. Blutzucker oder Herzfrequenz mich beim Training, bei Fitnessübungen anleiten meine Fitness- und Trainingseinheiten planen und aufzeichnen mein Ernährungsverhalten dokumentieren bzw. mich bei einer gesunden Ernährung unterstützen mich bei Meditations- und Entspannungsübungen anleiten mich automatisch an die Einnahme von Medikamenten erinnern mich bei der Behandlung von chronischen Krankheiten unterstützen, z. B. Diabetes oder Rheuma mein Schlafverhalten aufzeichnen und analysieren Informationen über meine Gesundheit bzw. Krankheitsgeschichte sammeln und bei Bedarf an Ärzte oder Krankenversicherung übermitteln mich bei der Selbstdiagnose von Krankheiten unterstützen 12  8 2 5 27 8 7 32 20 5 7 22 16 6 3 11 11 3 4 13 11 2 4 11 8 4 2 11 8 3 2 11 7 2 212 7 3 3 1< 0,5 7 1 3 1< 0,5 5 Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD-Allensbach 2019. Nutzende: Wer interessiert sich für welche Apps und Wearables? Bei der genaueren Betrachtung der Nutzenden 10 verschiedener App-Arten lassen sich gewisse Zusammenhänge erkennen: Für Fitness-Apps interessieren sich vor allem jüngere und ge­mäß ihrer Selbsteinschätzung gesunde Menschen, während bestimmte Gesundheits- oder Medizin-Apps eher im Alter und bei einer Verschlechterung des Gesundheitszustandes zum Einsatz kommen: So werden Fitness-Apps, die das Bewe­ gungsverhalten aufzeichnen, das Training dokumentieren oder dabei anleiten, ebenso wie Ernährungs-Apps von jüngeren 11 fähigen digitalen Gesundheitsanwendungen führt. Um in das sogenannte DiGA-Verzeichnis nach§ 139e SGB V aufgenommen zu werden, benötigen die digitalen Gesundheitsanwendungen nicht nur eine CE-Zertifizierung als Medizinprodukt, sondern sollen durch das BfArM auch dahingehend geprüft werden, ob sie den aktuellen Anforderungen an Sicherheit, Funk­ tionstauglichkeit, Qualität, Datenschutz und Datensicherheit entsprechen. Darüber hinaus müssen bei der Antragstellung oder spätestens zwölf Mo­ nate nach einer vorläufigen Aufnahme in das Verzeichnis positive Versor­ gungseffekte durch die Herstellenden nachgewiesen werden(BfArM 2019). 10 Bezieht sich auf alle Personen, die Apps schon mal genutzt haben, unabhängig davon, ob sie diese aktuell nutzen oder von der Häufigkeit der Nutzung. 11 42 Prozent der 16- bis 29-Jährigen und 41 Prozent der 30- bis 44Jährigen nutzen Apps oder Wearables zur Kontrolle des Bewegungsverhaltens; 27 Prozent der 16- bis 29-Jährigen und 20 Prozent der 30- bis sowie von Menschen mit höherem Bildungsabschluss 12 und Menschen mit sehr guter Gesundheit 13 im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt häufiger genutzt(zum Vergleich mit dem Bevölkerungsdurchschnitt siehe Abbildung 2). Gesund­ heits-Apps und Wearables zur Messung und Überwachung von Körperdaten werden hingegen in der Gruppe der über 60-Jährigen sowie von Menschen mit schlechterem Gesund­ heitszustand oder solchen, die eine oder mehrere chronische Erkrankungen haben, häufiger genutzt als in der Bevölkerung insgesamt(zum Vergleich mit dem Bevölkerungsdurchschnitt 44-Jährigeenn nnuuttzzeenn AAppppss zzuurr TTrraaiinniinnggssaannlleeiittuunngg,, 2211 PPrroozzeenntt ddeerr 1166-bbisis 29-Jährigen sowie 15 Prozent der 30- bis 44-Jährigen nutzen Apps zur Trainingsaufzeichnung und 12 Prozent der 16- bis 29-Jährigen sowie 16 Prozent der 30- bis 44-Jährigen nutzen Apps zur Unterstützung einer gesunden Ernährung. 12 35 Prozent der Menschen mit höherer Schulbildung nutzen Apps oder Wearables zur Kontrolle des Bewegungsverhaltens; 21 Prozent der Menschen mit höherer Schulbildung nutzen Apps zur Trainingsanleitung und 15 Prozent der Menschen mit höherer Schulbildung nutzen Apps zur Trainingsaufzeichnung, 13 Prozent der Menschen mit höherer Schulbildung nutzen Apps zur Unterstützung einer gesunden Ernährung. 13 40 Prozent der Menschen mit sehr guter Gesundheit nutzen Apps oder Wearables zur Kontrolle des Bewegungsverhaltens; 29 Prozent der Menschen mit sehr guter Gesundheit nutzen Apps zur Trainingsanleitung, 25 Prozent der Menschen mit sehr guter Gesundheit nutzen Apps zur Trainingsaufzeichnung und 15 Prozent der Menschen mit sehr guter Ge­ sundheit nutzen Apps zur Unterstützung einer gesunden Ernährung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 12 siehe Abbildung 2). 14 Das Gleiche gilt für Apps, welche die Nutzenden beim Krankheitsmanagement chronischer Er­ krankungen unterstützen sowie solchen, die den Datenaus­ tausch mit Ärzt_innen und Krankenkassen ermöglichen. 15 Entwicklungspotenzial entsprechender Versorgungsmodelle in dem stark fragmentierten deutschen Gesundheitssystem zusammenhängen mag. 4.2 VERHALTENSÄNDERUNG DURCH GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES Das Nutzungspotenzial von Gesundheits-Apps und Wearables ist grundsätzlich groß: Neben den bisherigen Nutzenden interessieren sich jeweils rund ein Viertel bis ein Drittel der Bevölkerung für die unterschiedlichen Nutzungsarten(siehe Abbildung C1 in Anhang C). In Bezug auf die Art der Anwendung äußerten die meisten Befragten Interesse an elektro­nischen Hilfsmitteln, welche die Nutzenden bei der Be­ handlung chronischer Erkrankungen unterstützen – auch wenn diese bisher nur von sehr wenigen Personen genutzt werden. Das größte Potenzial scheint aber in Apps und Wearables zur Messung und Überwachung von Körperdaten zu liegen: Diese werden bereits von verhältnismäßig vielen Befragten genutzt – 20 Prozent der Befragten haben hiermit bereits Erfahrungen gemacht; 15 Prozent nutzen diese aktuell häufig oder ab und zu – und stoßen bei weiteren 36 Prozent der Befragten auf Interesse. Ein im Vergleich zur Bevölkerung überdurchschnittlich hohes Interesse daran haben Privatversicherte(41 Prozent, siehe Abbildung C2 in Anhang C) und jene, die auch bereit wären, ihre Daten an ihre Krankenversicherung weiterzugeben(43 Prozent, siehe Abbildung C3 in Anhang C). Wie bereits bei der aktuellen Nutzung spiegeln sich auch beim Entwicklungspotenzial unterschiedliche Präferenzen für Fitness- und Medizinanwendungen je nach Altersgruppe oder Gesundheitszustand wider: Insbesondere an Fitness-­Apps zum Anleiten sowie solchen zum Aufzeichnen von Trainingseinhei­ ten sind im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt(zum Vergleich mit dem Bevölkerungsdurchschnitt siehe Abbildung C1 in Anhang C) eher jüngere Menschen und jene mit einem sehr guten Gesundheitszustand interessiert. Befragte mit schlech­ terem Gesundheitszustand ziehen hingegen in erster Linie und häufiger als der Bevölkerungsdurchschnitt eine Nutzung von Hilfsmitteln zur Unterstützung beim Krankheitsmanagement (59 Prozent) in Betracht – ebenso wie Chroniker_innen(47 Prozent). Medizin-Apps, die beim Management chronischer Krankheiten helfen, stoßen damit sowohl in der Bevölkerung insgesamt als auch bei den akut Betroffenen auf großes Interesse, was mit der zunehmenden Relevanz chronischer Er­krankungen in unserer alternden Bevölkerung und dem Bedarf 14 23 Prozent der über 60-Jährigen, 28 Prozent der Menschen, deren Gesundheitszustand nicht besonders oder schlecht ist, sowie 23 Prozent derjenigen, die unter einer chronischen Erkrankung leiden, und 27 Prozent derjenigen, die unter mehreren chronischen Erkrankungen leiden, nutzen Apps, mit denen man Körperdaten messen und überwachen kann. 15 Elf Prozent der über 60-Jährigen, zwölf Prozent der Menschen, deren ­Gesundheitszustand nicht besonders oder schlecht ist, sowie 14 Prozent derjenigen, die unter einer chronischen Erkrankung leiden, und 15 Prozent derjenigen, die unter mehreren chronischen Erkrankungen leiden, nutzen Apps, die sie bei der Behandlung chronischer Erkrankungen unterstützen. zehn Prozent der über 60-Jährigen, 17 Prozent der Menschen, deren Ge­ sundheitszustand nicht besonders oder schlecht ist, sowie zehn Prozent derjenigen, die unter einer chronischen Erkrankung leiden, und zehn Pro­ zent derjenigen, die unter mehreren chronischen Erkrankungen leiden, nutzen Apps, die den Datenaustausch mit Ärzt_innen oder Krankenkassen ermöglichen. Insbesondere die häufig Nutzenden verhalten sich nach eigener Aussage aufgrund der Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables gesünder: In dieser Gruppe berichten 18 Prozent von einem deutlich gesünderen Verhalten aufgrund der Nutzung und weitere 44 Prozent von einem etwas gesünderen Verhalten(siehe Abbildung 3). Auffällig ist auch, dass der von der großen Mehrheit der Nutzenden gesehene positive Effekt der Nutzung auf ihr Gesundheitsverhalten nur für eine Minderheit(von den häufig Nutzenden, die einen Abbildung 3 Verhaltensänderung durch Gesundheits-Apps und Wearables(in%) Frage:„Was würden Sie sagen: Hat die Nutzung dieser Geräte und Apps alles in allem dazu beigetragen, dass Sie sich deutlich oder etwas gesün­ der verhalten als zuvor, oder hat es nicht dazu beigetragen?“ Die Nutzung der Geräte und Apps … 26 hat nicht zu einem gesünderen Ver37  halten beigetragen 44 hat zu einem etwas gesünderen Ver37 halten beigetragen hat zu einem deutlich gesünderen Verhalten beigetragen 12  18 das Gesundheitsver­ halten zu ändern ist 6 7 schwer gefallen Personen, die schon einmal elektronische Hilfsmittel für Gesundheitszwecke genutzt haben insgesamt die das für mindestens einen Zweck häufig tun unentschieden, keine Angabe 14 12 Basis: Bundesrepublik Deutschland, Personen, die schon einmal elektronische Hilfsmittel für Gesundheitszwecke genutzt haben Quelle: IfD-Allensbach 2019.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 13 positiven Effekt sehen, sind es sieben Prozent) schwer zu erreichen war. Dies spricht für eine generell hohe wahrgenommene Zweckmäßigkeit von Apps und Wearables in Hinblick auf eine Veränderung des Gesundheitsverhaltens. Eine Differenzierung nach Nutzungsart lässt darauf schließen, dass vor allem Ernährungs-Apps und Apps zur Planung und Aufzeichnung von Trainingseinheiten hilfreich sind: Nutzen­ de, die häufig oder ab und zu eine dieser beiden elektro­nischen Hilfsmittel verwenden, geben besonders häufig an, sich deutlich oder etwas gesünder zu verhalten(81 bzw. 74 Prozent). Jene beiden Hilfsmittel, die auf das größte Inter­ esse bei Nichtnutzenden stoßen(siehe Abbildung C1 in Anhang C), werden hingegen weniger häufig positiv bewertet: Nur bei 54 Prozent der Nutzenden, die häufig oder ab und zu Apps zur Messung und Überwachung von Körperdaten nutzen, und bei 51 Prozent derjenigen, die häufig oder ­ ab und zu digitale Geräte zur Unterstützung bei chronischen Erkrankungen nutzen, hat diese Nutzung zu einem etwas oder deutlich gesünderem Verhalten geführt(siehe Abbildung C4 in Anhang C). Ob diese Einschätzung ursächlich auf die App-Nutzung zurückzuführen ist, beziehungsweise auch eine Gesamt­ nutzenbewertung der verschiedenen App-Arten impliziert, ist jedoch fraglich. Auch weisen die Nutzenden von Er­ nährungs-Apps und Fitness-Apps in der Regel per se einen besseren Gesundheitszustand auf, während Personen mit schlechterem Gesundheitszustand häufiger Apps zum Selbstmonitoring sowie zum Krankheitsmanagement nutzen. Tatsächlich berichten vor allem jene Nutzenden von einer positiven Verhaltensänderung, die bereits einen sehr guten Gesundheitszustand mitbringen(siehe Abbildung 4). Zudem zielen Apps zur Überwachung von Körperdaten sowie zum Management chronischer Krankheiten nicht zwangsläufig auf eine Verhaltensänderung ab. Insgesamt sind trotz der genannten Differenzierungen und Einschränkungen aus der subjektiven Sicht der Nutzenden Gesundheits-Apps und Wearables zweckmäßige Instru­ mente, die zu einem gesünderen Verhalten beitragen (siehe Abbildung 3). Folglich können die technischen Hilfs­ mittel einen Beitrag zur Verhaltensprävention leisten. 4.3 BEREITSCHAFT ZUR DATENWEITERGABE Unabhängig davon, ob sie bereits Gesundheits-Apps oder Wearables nutzen, würden knapp 19 Prozent der Bevölkerung ihre selbst aufgezeichneten Gesundheitsdaten offenbar bedingungslos mit der Krankenversicherung teilen(siehe Abbil­ dung 5) – dieser Anteil ist mit 22 Prozent unter den Nutzen­ den noch etwas höher, aber auch für 15 Prozent der momen­ tan Nichtnutzenden käme eine Datenweitergabe infrage. Die Nutzenden, die ihre Gesundheitsdaten mit ihrer Krankenver­ sicherung teilen würden, berichten häufiger, dass die digita­ len Hilfsmittel zu einem deutlich gesünderen oder etwas gesünderen Verhalten beigetragen haben. Es sind aber nicht die Menschen mit einem sehr guten oder guten Gesundheits­ zustand, die häufiger dazu bereit wären, ihre Daten zu teilen – vielmehr sind es eher jene mit einem schlechteren Gesund­ heitszustand. Vermutlich erhoffen sich diese Personen thera­ peutisch relevante Rückschlüsse aus ihrer Datenweitergabe. Abbildung 4 Verhaltensänderung durch Gesundheits-Apps und Wearables nach Gesundheitszustand(in%) 18,62  sehr gut 50 40 30 20 10 0 43,40 29,07  38,90  38,35 35,31  36,37  gut einigermaßen nicht besonders/schlecht 16,25  27,46  42,10  23,14  unentschieden nicht dazu beigetragen etwas gesünder deutlich gesünder 7,30  unentschieden nicht dazu beigetragen etwas gesünder deutlich gesünder 12,07  deutlich gesünder 10,65  etwas gesünder nicht dazu beigetragen unentschieden 12,09  unentschieden 8,91  nicht dazu beigetragen etwas gesünder deutlich gesünder Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 14 Personen, die zur Datenweitergabe bereit wären, nutzen vor allem Geräte zur Aufzeichnung des Bewegungsverhaltens oder sind besonders häufig daran interessiert. Sie nutzen im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt aber auch häufiger Apps oder Wearables zur Messung und Überwachung von Körperdaten sowie Fitness-Apps zum Anleiten bzw. zur Aufzeichnung von Trainingseinheiten. Im Vergleich zur Bevöl­ kerung sind sie aber auch häufiger Nutzende von Apps zum Sammeln und Austausch von Gesundheitsdaten mit Ärzt_innen und Krankenversicherungen und zur Unterstützung bei der Behandlung chronischer Erkrankungen – oder über­ durchschnittlich oft an diesen beiden Nutzungsarten interessiert (siehe Abbildung 6). Abbildung 5 Bereitschaft, Daten an die Krankenkasse weiterzugeben(in%) Frage:„Käme es für Sie grundsätzlich infrage, Gesundheitsdaten, die Sie selbst aufgezeichnet haben, Ihrer Krankenversicherung zur Verfügung zu stellen oder käme das für Sie nicht infrage?“ das käme infrage 19 7 kommt darauf an 33 41 unentschieden, keine Angabe das käme nicht infrage 55,4  49, 5 Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. Abbildung 6 Bereitschaft, Daten an Krankenkasse zu übermitteln nach Nutzungsarten(in%) 60 50 40 30 20 10 0 43,2  35,7  35,2  27,1  27,7  22,3  24,5  13,4  14,5  15,4  würde mich dafür interessieren habe schon genutzt würde mich dafür interessieren habe schon genutzt würde mich dafür interessieren habe schon genutzt würde mich dafür interessieren habe schon genutzt würde mich dafür interessieren habe schon genutzt würde mich dafür interessieren habe schon genutzt aufzeichnen, wie viel ich mich täglich bewege Quelle: eigene Darstellung. Körperdaten messen und überwachen Anleitung beim Training, Fitness Fitness- und Trainingseinheiten planen Infos über Gesund­ heit sammeln und an Arzt oder KV übermitteln Unterstützung bei Behandlung chronischer Krankheiten

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 15 5 SOLIDARITÄTSEINSTELLUNGEN Das zentrale Erkenntnisinteresse der vorliegenden Studie betrifft die Solidaritätseinstellungen der Bevölkerung in Hinblick auf die Krankenversicherung. Hierfür wurden zunächst die Umfrageteilnehmenden gefragt, ob sie das Solidarprinzip entsprechend des Status quo in der GKV befürworten oder dieses eher entsprechend der Inanspruchnahme von Ge­ sundheitsleistungen einschränken würden. Neben der grund­ sätzlichen Akzeptanz oder Ablehnung des Solidarprinzips interessierten uns in einem nächsten Schritt die Einstellungen hinsichtlich spezifischer Entsolidarisierungsoptionen(siehe Tabelle B2 in Anhang B). Die Daten geben zum einen Aufschluss über die grundsätzlichen Einstellungen in der Bevölkerung hinsichtlich dieser abhängigen Variablen. Zum anderen können Rückschlüsse gezogen werden, inwiefern die Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables einen Einfluss auf Unterschiede in diesen Einstellungen hat(siehe Abbildung 7). Abbildung 7 Untersuchungsdesign erklärende Variablen (Anhang B/ Tabelle B3) App-Nutzung(Var. 9) 1. fitnessbezogen(z. B. Schritte zählen) 2. gesundheitsbezogen(z. B. Körperdaten messen) 3. krankheitsbezogen(z. B. Selbstdiagnose) Gesundheitsverhalten(Var. 7) 1. Nicht Rauchen, kein Alkohol 2. Bewegung, Entspannung, Schlaf, Stress vermeiden, gesund ernähren 3. Regelmäßig Sport 4. Körperfunktionen überwachen 5. Nahrungsergänzungsmittel/Vitamine 6. Vorsorgeuntersuchungen Individualismus/Kollektivismus( Var. 13) Individualismus: auf eigenen Vorteil bedacht Kollektivismus: Stärkere helfen den Schwächeren Kontrollvariablen (Anhang B/ Tabelle B4) Gesundheitszustand, chronische Erkrankung Versicherungsart, Versicherungsstatus Geschlecht, Alter, SES, Landesteil Quelle: eigene Darstellung. Einstellungen zur Solidarität in der GKV (Anhang B/ Tabelle B2) Akzeptanz des Solidarprinzips (Var. 1) Akzeptanz von Entsolidarisierungsoptionen(Var. 2) Einkommenssolidarität verhaltensbedingte Gesundheitsrisiken bestrafen(Var. 2a) Risikosolidarität gesundheitsbewusstes Verhalten belohnen(Var. 2b) berufliche und genetische Risiken bestrafen(Var. 2c) Datenübertragung an Krankenkasse belohnen(Var. 2d)

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 16 5.1 AKZEPTANZ DES SOLIDARPRINZIPS In der bevölkerungsrepräsentativen Stichprobe herrscht allgemein eine breite Unterstützung des Prinzips einer solida­ risch einkommensabhängigen Finanzierung der Kranken­ versicherung. Diesem derzeit in der Gesetzlichen Krankenver­ sicherung(GKV) realisierten Solidaritätskonzept stimmen 74 Prozent der Befragten zu. Eine an der individuellen Inan­ spruchnahme von Gesundheitsleistungen orientierte Bei­ trags­gestaltung präferieren 16 Prozent der Befragten und zehn Prozent sind unentschieden oder machten keine Anga­ ben(siehe Abbildung 8). 16 Die in den Befragungsergebnissen zum Ausdruck kommen­ de hohe Akzeptanz sowohl der Risiko- als auch der Ein­ kommenssolidarität weist eine hohe Kontinuität zu früheren Befragungen auf. Eine ähnliche Befragung 17 Versicherter der GKV, die im Sommer 2004 durchgeführt wurde, kam zu noch höheren Zustimmungswerten(Ullrich/Bernhard 2006): 86,9 Prozent der GKV-Versicherten befürworten eine Unab­ hängigkeit des Krankenversicherungsbeitrags vom Ge­ sundheitszustand(Risikosolidarität), und 87,2 Prozent stimmen einer an der Höhe des Erwerbseinkommens orientierten Differenzierung der Beiträge(Einkommenssolidarität) zu. Knapp über 50 Prozent der Befragten in der Studie von Ullrich und Bernhard(2006) haben sogar die stärkste Zustimmungs­ kategorie gewählt und halten beide Prinzipien für„vollkommen richtig“. Im Vergleich deuten die aktuellen Ergebnisse 18 auf die Möglichkeit eines leichten Rückgangs der Solidaritäts­ akzeptanz in der Gesetzlichen Krankenversicherung in den vergangenen 15 Jahren seit 2004 hin. 19 Tendenziell steigt die Zustimmung zum Prinzip einer soli­darischen Finanzierung der Krankenversicherung mit dem Alter der Befragten und umgekehrt trifft der Vorschlag höherer Beiträge für kranke Menschen eher bei jüngeren Personen zwischen 16 und 44 Jahren auf Zustimmung(siehe Abbildung 9). Allerdings scheint dies weniger am Alter selbst zu liegen als am Gesundheitszustand der Personen. Denn die ins­ gesamt hohe Zustimmung zu einer solidarisch finanzierten 16 In der Befragung wurde der Begriff„Einkommen“ für„Erwerbsein­ kommen“ benutzt. Ebenso wurde die eingeschränkte Verbeitragung von Erwerbseinkommen durch das Vorliegen einer Beitragsbemessungsgrenze nicht explizit thematisiert, um die Frage einfach und allgemeinverständlich wie in Abbildung 8 dargestellt zu formulieren. 17 Bei der repräsentativen Bevölkerungsbefragung(n= 1.534) von Ullrich und Bernhard(2006) wurden standardisierte Face-to-Face-Interviews(PAPI) mit der deutschsprachigen erwachsenen Wohnbevölkerung durchgeführt – 1.298 Befragte waren GKV-Versicherte. Es wurde eine symmetrische, endpunktbeschriftete Sechser-Antwortskala ohne Mittelkategorie gewählt. 18 In unserer Studie liegt die Zustimmung der großen Gruppe der GKV-Versicherten zu Risiko- und Einkommenssolidarität bei 75 Prozent. Allerdings wurde anders als bei Ullrich und Bernhard(2006) die Akzep­ tanz von Risiko- und Einkommenssolidarität nicht einzeln abgefragt. 19 Vermutlich kommen verschiedene Wirkfaktoren, die teilweise auch kumulativ wirken dürften, als Erklärung infrage. Beispielsweise ließe sich allein der Einfluss einer entsolidarisierenden Individualisierungstendenz in die Bereiche Gesellschaft, Technologie und Gesundheitspolitik unterteilen. Allerdings sind weiterhin hohe Zustimmungsniveaus zu verzeichnen, und der intertemporale Vergleich ist mit Vorsicht zu beurteilen, da es sich nicht um Paneldaten handelt und auch leichte methodische Unterschiede bei den beiden Befragungen vorliegen. Weitere Forschung zur Untersuchung der Wirkfaktoren müsste die Analyse von Längsschnittdaten beinhalten. Abbildung 8 Einstellungen zum Solidarprinzip in der GKV(in%) Frage:„Hier unterhalten sich zwei darüber, wie die Beiträge zur Krankenversicherung geregelt sein sollten. Welche(r) von beiden sagt eher das, was auch Sie meinen?“ „Wie viel jemand in die Krankenkasse einzahlt, sollte nicht davon abhängen, wie häufig er krank ist und zum Arzt geht. Der Krankenversicherungsbeitrag sollte ausschließlich vom Einkommen abhängen.“ 74 10 16 unentschieden, keine Angabe „Das sehe ich anders. Wer häufig krank ist oder zum Arzt geht, sollte einen höheren Beitragssatz zahlen als jemand, der selten krank ist oder zum Arzt geht.“ Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. Abbildung 9 Allgemeine Zustimmung zum Solidarprinzip nach Alter(in%) 80 70 60 50 69  70  75 79 40 30 20 10 0 16 - 29 Jahre 30 - 44 Jahre 45 - 59 Jahre 60 Jahre und älter Höhe soll nur vom Einkommen abhängen Höhe sollte auch von der Krankheitshäufigkeit abhängen unentschieden, keine Angabe Quelle: eigene Darstellung. 19 12  21 10 15 10  12  9 

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 17 Krankenversicherung ist bei jenen noch höher, die tendenzi­ ell aufgrund ihres schlechteren Gesundheitszustands von der Risikosolidarität profitieren(siehe Abbildung 10). Auswirkung der Nutzung auf die Akzeptanz des Solidarprinzips Der Einfluss der Nutzung von Apps und Wearables auf die allgemeine Akzeptanz des Solidarprinzips wird durch den Vergleich unterschiedlicher Regressionsmodelle ermittelt(siehe die methodischen Hinweise zur Modellbildung in Anhang B). Durch den Vergleich der Modelle können die Einflüsse der unterschiedlichen Arten von App-Nutzung und deren Beein­ flussung durch weitere erklärungsrelevante Variablen (namentlich die unterschiedlichen Arten von Gesundheitsver­ halten, die Dimensionen der allgemeinen Handlungs- und Sozialorientierung sowie weitere sozio-demografische Merkmale[Alter, Geschlecht usw.]) herausgearbeitet werden. Daher werden in Modell 1 zunächst nur die drei unterschied­ lichen Nutzungsarten aufgenommen und in den Modellen 2 bis 4 jeweils weitere Gruppen von Variablen hinzugefügt. Dadurch werden Veränderungen in der Effektstärke der App-­ Nutzung sichtbar und diese Änderungen können dann auf den Einfluss bestimmter Variablen zurückgeführt werden. Einfluss ist hier zu verstehen als die Wirkung der Variablen, nicht als Ursache im Sinne einer kausalen Erklärung. Es geht darum, die Wirkung der App-Nutzung auf die Solidaritäts­ einstellungen und die Beeinflussung der App-Nutzung durch weitere Variablen zu ermitteln. Es ist nicht Ziel, eine Kausal­ erklärung zu liefern, die die Hervorbringung der Wirkungen erklären kann. Eine derartige Erklärung muss notwendig äußerst komplex ausfallen und kann hier nicht geleistet werden. 20 20 Neben Längsschnittdaten, die eine Kausalanalyse im Sinne einer tem­ poralen Abfolge von Ursache und Wirkungszusammenhängen erlauben würden, wäre darüber hinaus ein völlig anderes Untersuchungsdesign not­ wendig, von wissenschaftstheoretischen Problemen der Kausalitätsermittlung einmal ganz abgesehen. Abbildung 10 Einstellung zum Solidarprinzip in Abhängigkeit des Gesundheitszustandes(in%) 74 67 71  80 85 75  68 16 20  19  11 8  15 20  „Wie viel jemand in die Krankenversicherung einzahlt, sollte nicht davon abhängen, wie häufig er krank ist und zum Arzt geht. Der Krankenversicherungsbeitrag sollte ausschließlich vom Einkommen abhängen.“ „Das sehe ich anders. Wer häufig krank ist oder zum Arzt geht, sollte einen höheren Beitragssatz zahlen als jemand, der selten krank ist oder zum Arzt geht.“ Nicht dargestellt: unentschieden, keine Angabe Bevölkerung insgesamt Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. sehr gut Gesundheitszustand gut einigermaßen nicht besonders/ schlecht Krankenversicherung gesetzlich privat

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 18 Im ersten Modell(Modell 1 in Tabelle 2, ermittelt nur den Einfluss der App-Nutzung auf die Akzeptanz des Solidar­ prinzips, ohne Einbezug weiterer Variablen) weist lediglich die fitnessbezogene Nutzung(Nutzungsart I) einen signifikanten Effekt auf, der die Wahrscheinlichkeit, einer Einschränkung des Solidarprinzips zuzustimmen, um 71,6 Prozent erhöht. Der Effekt der fitnessbezogenen Nutzung steigt in Modell 2 unter Einbezug des Gesundheitsverhaltens auf 80,6 Prozent und weist in Modell 3 unter zusätzlichem Einbezug der allgemeinen Handlungs- und Sozialorientierung(Individualis­ mus und Kollektivismus) sogar einen Wert von 95,3 Prozent auf. Eine fitnessbezogene App-Nutzung erhöht also die Wahrscheinlichkeit, einer Einschränkung des Solidarprinzips schiedenen Arten des Gesundheitsverhaltens und durch eine individualistische Handlungs- und Sozialorientierung 21 verstärkt. Der Einfluss der fitnessbezogenen Nutzung fällt in Modell 4 jedoch drastisch auf 54,1 Prozent ab und ist nicht mehr signifikant. Diese deutliche Veränderung zwischen Modell 3 und Modell 4 lässt sich insbesondere durch die in Modell 4 hinzugezogenen Variablen Alter und Gesundheits­ zustand erklären, die beide relativ stark negative Zusammen­ hänge mit der fitnessbezogenen Nutzung aufweisen. Dies ist insofern nicht überraschend, als bereits die deskriptive Auswertung gezeigt hat, dass fitnessbezogene Apps vornehm­ lich von jüngeren und gesunden Personen verwendet werden bzw. diese das größte Interesse an dieser Art der Nutzung aufweisen. Umgekehrt zeigte sich indes dort auch, dass die Zustimmung zum Solidarprinzip sowohl vom Alter als auch vom Gesundheitszustand der Befragten abhängig ist(siehe Abschnitt 4.1). Der Effekt der fitnessbezogenen Nutzung wird also einerseits dadurch nivelliert, dass ältere Menschen bei schlechterer Gesundheit ohnehin seltener Fitness-Apps ver­ wenden und andererseits das Solidarprinzip stärker befür­ worten. Das heißt, es lässt sich grundsätzlich ein Einfluss der fitnessbezogenen Nutzung auf die allgemeine Einstellung der Befragten zum Solidarprinzip feststellen, der jedoch nicht für alle Personen(gruppen) gleichermaßen gilt, sondern vor allem für jüngere und gesunde Nutzende. Dies gilt nicht in gleicher Weise für die gesundheits­bezogene Nutzung(Nutzungsart II), die ab Modell 3 einen schwach signifikanten Effekt von 66,6 Prozent Wahrschein­ lichkeitssteigerung aufweist, der sich in Modell 4 zu einer Steigerung der Wahrscheinlichkeit um 80,8 Prozent erhöht und stärker signifikant wird. Wenngleich auch für diese Nutzungsart ein negativer Zusammenhang mit Alter und Gesundheitszustand gilt, wirkt dieser nicht in der gleichen Weise wie bei der fitnessbezogenen Nutzung, da die Zusammensetzung dieser Nutzergruppe in Hinblick auf Alter 21 Es bestehen signifikante Zusammenhänge sowohl zwischen der Individua­ lismusdimension und der Zustimmung zu Entsolidarisierungsoptionen als auch zwischen Individualismus und Gesundheitsverhalten. Menschen mit stärker individualistischen Einstellungen zeigen häufiger mehrere der abgefragten Arten des Gesundheitsverhaltens. Für die Kollektivismusdimension lassen sich diese Zusammenhänge nicht in gleicher Weise nachweisen. Zwar besteht ein negativer Zusammenhang zwischen Kollektivismus und Entsolidarisierungs­ optionen, in Hinblick auf die unterschiedlichen Arten des Gesundheitsverhaltens ergibt sich jedoch ein wesentlich diffuseres Bild. Wir gehen daher davon aus, dass der von uns angenommene Wirkzusammenhang zwischen Individualis­ mus, Gesundheitsverhalten und App-Nutzung besteht. Kollektivistische Ein­ stellungen reduzieren ggf. die Zustimmung zur Entsolidarisierung, erklären je­ doch nicht die Veränderungen der Effektstärke zwischen den Modellen. und Gesundheitszustand wesentlich heterogener ist. Der Effekt der gesundheitsbezogenen Nutzung gilt somit über alle Altersgruppen hinweg und wird auch durch den Ge­ sundheitszustand kaum beeinflusst. Zusammenfassend ist bei gesundheits- und fitnessbezoge­ ner Nutzung tendenziell ein als Solidaritätserosion interpre­ tierbarer Effekt zu beobachten, der bei krankheitsbezogener Nutzung(Nutzungsart III) über alle Modelle hinweg fehlt. Weitere Erklärungsfaktoren für die Akzeptanzunterschiede Von den in Modell 2 aufgenommenen unterschiedlichen Arten des Gesundheitsverhaltens weist lediglich die regelmäßige Inanspruchnahme von Vorsorgeuntersuchungen (Gesundheitsverhalten VI) einen signifikanten Effekt auf. Ein solches Gesundheitsverhalten reduziert die Wahrscheinlichkeit, einer Einschränkung des Solidarprinzips durch Beitrags­ differenzierung nach dem Gesundheitszustand zuzustimmen, um 43,3 Prozent. Durch die Berücksichtigung der allgemeinen Handlungs- und Sozialorientierung in Modell 3 verringert sich dieser Effekt geringfügig auf 36,9 Prozent bzw. auf 37,1 Prozent in Modell 4. Die Reduktion der Effektstärke sowie die Verringerung der Signifikanz kann auf die Individualismus­ dimension der allgemeinen Handlungs- und Sozialorientie­ rung zurückgeführt werden, die einen negativen korrelativen Zusammenhang mit der Inanspruchnahme von Vorsorgeuntersuchungen aufweist(siehe dazu die Anmerkungen zur Modellbildung in Anhang B). Dieser Zusammenhang wird angesichts der zu vernach­lässigenden Veränderung der Effektstärke zwischen Modell 3 und Modell 4 nicht durch die soziodemografischen Kontrollvariablen beeinflusst. Das heißt, Personen, die regelmäßig Vorsorgeuntersuchun­ gen wahrnehmen, befürworten tendenziell stärker die Bei­ behaltung einer solidarisch finanzierten Krankenversicherung. Sie nehmen zwar selbst Vorsorgeuntersuchungen wahr und verfolgen damit Maßnahmen, um rechtzeitig Krankheiten entdecken und behandeln zu können. Vorsorgeuntersuchun­ gen richten sich in der Regel jedoch auch an bestimmte Risikogruppen. Diese Personen haben nicht nur ein höheres Risiko, von einer schwerwiegenden Erkrankung betroffen zu sein. Es ist auch wahrscheinlich, dass sie sich den damit ein­ hergehenden Kosten bewusst sind, die bei nichtsolidarischer Finanzierung der Krankenversicherung leicht zu einer Über­ forderung der Betroffenen führen könnten. Ebenfalls denkbar ist, dass die Befragten, die Vorsorgeuntersuchungen wahr­ nehmen, schlicht froh sind, dass diese von der Solidargemein­ schaft der gesetzlich Krankenversicherten finanziert werden. Bei der Analyse der gesetzlich Versicherten fällt auf, dass Befragte, die sich in verschiedener Hinsicht gesund verhalten (oft an die frische Luft gehen, viel Bewegung, für ausreichend Entspannung sorgen, genügend schlafen, Stress möglichst vermeiden und sich gesundheitsbewusst ernähren, siehe Gesundheitsverhalten II in Tabelle B3 in Anhang B) eine um 62,4 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit haben, eine Ein­ schränkung des Solidarprinzips durch Beitragsdifferenzierun­ gen nach dem Gesundheitszustand zu befürworten(siehe Tabelle D1 in Anhang D). Alle anderen abgefragten Gesund­ heitsverhaltensweisen zeigen hingegen keinen signifikanten Einfluss auf die Neigung der Befragten, entsolidarisierenden

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 19 Beitragsdifferenzierungen entsprechend des Gesundheits­ zustandes zuzustimmen. Diese Ergebnisse sind in zwei Richtungen zu interpretieren: Erstens lässt sich die generelle Einstellung zur Finanzierung des Krankenversicherungssystems kaum mit dem individuellen Gesundheitsverhalten der Befragten erklären. Am ehesten lassen sich die obigen Ergebnisse dahingehend interpretieren, dass die Zustimmung zu und Ablehnung einer solidarisch finanzierten Krankenversicherung teilweise in eigeninteressier­ ter Weise mit dem individuellen Gesundheitsverhalten zu­ sammenhängt. Zweitens ist ein teilweiser und differenzierter Zusammen­ hang zwischen App- und Wearable-Nutzung und Solidari­ tätseinstellung im Hinblick auf die Finanzierung der Kranken­ versicherung zu beobachten. Entscheidend ist die jeweils betrachtete Nutzungsart. Bei gesundheitsbezogenen Apps oder Wearables(vgl. Nutzungsart II in Tabelle B3 in Anhang B) ist der Zusammenhang signifikant. Bei der krankheitsbe­ zogenen Nutzungsart(vgl. Nutzungsart III in Tabelle B3 in Anhang B) tritt dieser Zusammenhang nicht auf und es liegt auch kein statistisch signifikanter Zusammenhang vor. Das könnte daran liegen, dass diese Personen tendenziell aufgrund von bestehenden Erkrankungen von einer solidari­ schen Finanzierung profitieren, aber insgesamt die krank­ heitsbezogene Nutzung nur schwache Verbindungen zur Solidaritätseinstellung aufweist. Schwieriger ist eine Erklärung für den nur teilweise signifikanten Zusammenhang bei der fitnessorientierten Nutzungsart(vgl. Nutzungsart I in Tabelle B3 in Anhang B). Wie weiter unten gezeigt wird, liegen hier spezifische Entsolidarisierungstendenzen vor, die sich(noch) nicht auf der Ebene der generellen Einstellung zur Finan­ zierung des Krankenversicherungssystems niederschlagen. Darüber hinaus zeigt sich deutlich, dass die generelle Solidaritätseinstellung zur Finanzierung des Krankenversiche­ rungssystems durch die allgemeine Handlungs- und Sozial­ orientierung der Befragten geprägt ist. Personen mit höheren Individualismuswerten, die also stärker auf den eigenen Vorteil bedacht sind, Hilfeleistungen von der„Schuldfrage“ abhängig machen oder eine Gegenleistung für ihre Hilfe erwarten(siehe Individualismusdimension Tabelle B3 in Anhang B), haben eine etwa 60 Prozent(64,9 Prozent nur GKV) höhere Chance als Personen mit niedrigen Individualismus­ werten, einer Einschränkung des Solidarprinzips durch Beitragsdifferenzierung nach dem Gesundheitszustand zuzustimmen(siehe Tabelle 2 und Tabelle D1 in Anhang D). 22 Eine hohe Zustimmung bei den Fragen der Individualismus-­ dimension steht folglich im Zusammenhang mit einer gene­ rellen Zustimmung zu Solidaritätseinschränkungen. Dieser Zusammenhang zeigt sich entsprechend umgekehrt für die Kollektivismusdimension: Wer also zugestimmt hat, dass beispielsweise der Stärkere dem Schwächeren helfen soll oder man auch ohne Gegenleistung anderen helfen soll, wird mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit von 13,1 Pro­ zent(22,8 Prozent nur GKV) einer Einschränkung des Solidar­ prinzips durch Beitragsdifferenzierung nach dem Gesund­ heitszustand zustimmen. Dieser letztere Zusammenhang ist aber nur bei den GKV-Versicherten signifikant. Die hohe Zustimmungsrate zum Solidarprinzip ist damit vor allem auf die generell eher ausgeprägte kollektivistische Haltung der Bevölkerung zurückzuführen. Um detaillierte Einblicke in mögliche Auswirkungen der Gesundheits-App- und Wearable-­ Nutzung zu erhalten, werden im folgenden Abschnitt spezi­ fischere Einstellungen der Bevölkerung zu konkreten Entsoli­ darisierungsoptionen betrachtet. 22 Dies wird auch in der Veränderung des Nagelkerke Pseudo-R 2 deutlich. Dieser Wert, der analog zum R2 einer linearen Regression als Anteil erklär­ ter Varianz interpretiert werden kann, verdoppelt sich im Übergang von Modell 2 zu Modell 3 von 0,051 auf 0,102. Dieser starke Anstieg weist darauf hin, dass die allgemeine Handlungs- und Sozialorientierung einen wesent­ lichen Erklärungsfaktor für die Zustimmung bzw. Ablehnung des Solidar­ prinzips darstellt.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 20 Tabelle 2 Akzeptanz des Solidarprinzips, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Abhängige Variable V01: zwei Meinungen zum KV Beitrag Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus Faktor Kollektivismus/Solidarität Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) niedrig mittel (Referenzkategorie: hoch) Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 Modell 2 Modell 3 Modell 4 1,716* 1,504 0,842 1,806* 1,605 0,919 1,953** 1,666* 0,834 1,541 1,808** 1,055 1,071 0,951 0,895 0,815 1,387 0,567** 1,162 1,044 0,845 0,819 1,260 0,631* 1,585*** 0,871 1,153 1,073 0,675 1,018 1,365 0,629* 1,605*** 0,869 0,997 1,238 1,022 1,345 0,992 0,677 0,158*** 976 0,025 0,206*** 0,051 0,166*** 0,102 0,925 0,538 0,525 0,216 0,684 0,343* 0,135 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 21 5.2 AKZEPTANZ VON ENTSOLIDARISIERUNGSOPTIONEN Neben der grundsätzlichen Akzeptanz oder Ablehnung des Status quo der solidarischen Finanzierung der Gesetzlichen Krankenversicherung interessieren die Einstellungen hinsicht­ lich spezifischer entsolidarisierender Reformoptionen. Kon­ krete Vorschläge einer Differenzierung von Krankenversiche­ rungsbeiträgen treffen auf ein geteiltes Echo bei den Befragten(eine Übersicht der Ergebnisse zu allen acht abgefrag­ ten Entsolidarisierungsoptionen findet sich in Abbildung 11). Betrachten wir die vier Entsolidarisierungsoptionen, die auf die höchste und geringste Zustimmung bei den Befragten treffen, ergibt sich ein klares Bild: Mit 76 Prozent findet der Vorschlag, eine regelmäßige Teilnahme an Vorsorge­untersuchungen mit niedrigeren Beiträgen zu„belohnen“, die größte Zustimmung bei den Befragten. Ebenfalls auf breite Zustimmung trifft der Vorschlag, höhere Krankenversiche­ rungsbeiträge für Personen, die gefährliche Sportarten ausüben, zu etablieren. Dieser Entsolidarisierungsoption stimmen 61 Prozent der Befragten zu. Die geringste Zustimmung findet sich bei Entsolidarisierungsoptionen, die höhere Kranken­ versicherungsbeiträge für Personen mit genetisch bedingtem erhöhten Gesundheitsrisiko(sechs Prozent) und berufsbe­ dingtem erhöhten Gesundheitsrisiko(20 Prozent) vorsehen. Die Befragungsergebnisse zeigen eindeutig, dass die Befragten sehr deutlich unterscheiden können, ob ein Faktor im Handlungsspielraum der Versicherten liegt oder nicht. Bei verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken wird eher einer Beitragsdifferenzierung zugestimmt, während bei nicht-­ verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken wie etwa genetischoder berufsbedingten Gesundheitsrisiken ganz überwiegend eine Beitragsdifferenzierung abgelehnt wird. Diese klare Differenzierung kommt in Abbildung 11 zum Ausdruck und wird auch durch die von uns durchgeführten Hauptkompo­ nentenanalysen bestätigt(siehe Abbildung B1 in Anhang B). Diese Ergebnisse bestätigen unsere theoretischen Über­ legungen und werden auch durch die in der Studie von Ullrich und Bernhard(2006: 417–419) dargelegten hohen Akzep­ tanzniveaus von Entsolidarisierungsoptionen bei verhaltensbe­ dingten Gesundheitsrisiken gestützt. Auswirkungen der Nutzung auf die Akzeptanz von Entsolidarisierungsoptionen Schaut man sich nach diesem allgemeinen Überblick über die Solidaritätseinstellungen der Befragten nun genauer die Nutzenden von Apps und Wearables an, zeigt sich bei dieser Gruppe insgesamt eine überdurchschnittliche Zustimmung zu Entsolidarisierungsoptionen bei verhaltensbedingten Risiken. Insbesondere bezüglich des gesundheitsförderlichen Verhaltens(Besuch von Vorsorgeuntersuchungen, Sport und gesunde Ernährung) fällt die Zustimmung von Nutzenden deutlich höher aus als bei den Befragten insgesamt(siehe Abbildung 12). Die Befürwortung von derartigen Beitragsreduktionen durch Nutzende könnte damit zusammenhängen, dass Gesundheits-Apps beziehungsweise Wearables auf verhaltens­ bedingte Gesundheitsdeterminanten fokussieren und Mög­ lichkeiten zur positiven Einflussnahme auf das Gesundheits­ verhalten bieten. Dies passt auch zu dem Befund, dass vor allem Fitness- und Ernährungs-Apps aus Sicht der Nutzenden Abbildung 11 Einstellungen zu verschiedenen Entsolidarisierungsoptionen(in%) Frage:„Hier auf den Karten stehen einige Vorschläge, wer in Zukunft mehr und wer weniger in die Krankenversicherung einzahlen sollte. Wieweit würden Sie diesen Vorschlägen zustimmen? Bitte verteilen Sie die Karten entsprechend auf das Blatt.“ Es stimmen zu … überhaupt nicht eher nicht eher voll und ganz zu Wer regelmäßig zu Vorsorgeuntersuchungen geht, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer besonders gefährliche Sportarten ausübt, z. B. Fallschirmspringen oder Klettern, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer ungesund lebt, z. B. raucht, viel Alkohol trinkt oder sich ungesund ernährt, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer regelmäßig Sport treibt, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer sich gesund ernährt, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer bereit ist, regelmäßig Daten über seinen Gesundheitszustand an die Krankenkasse zu übermitteln, z. B. Blutdruck oder Herzfrequenz, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer in seinem Beruf einem erhöhten Gesundheitsrisiko ausgesetzt ist, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer aufgrund seiner Familiengeschichte bzw. aus genetischen Gründen ein höheres Gesundheitsrisiko hat, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. 8  16 43 33 14 25 30 31 16 28 31 24 17 30 36 16 19 34 32 14 40 31 20 9  44  35 15 5 63 31 4  2 

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 22 Abbildung 12 Einstellungen von Nutzenden zu Entsolidarisierungsoptionen(in%) Es stimmen voll und ganz zu … Es haben schon mal elektronische Hilfsmittel genutzt Bevölkerung insgesamt insgesamt Es nutzen sie für mind. einen Zweck häufig Wer regelmäßig zu Vorsorgeuntersuchungen geht, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen 33 Wer besonders gefährliche Sportarten ausübt, z. B. Fallschirmspringen oder Klettern, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen 31 Wer ungesund lebt, z. B. raucht, viel Alkohol trinkt oder sich ungesund ernährt, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen 24 Wer regelmäßig Sport treibt, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen 16 Wer sich gesund ernährt, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen 14 Wer bereit ist, regelmäßig Daten über seinen Gesundheitszustand an die Krankenkasse zu übermitteln, z. B. Blutdruck oder Herzfrequenz, 9 sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen Wer in seinem Beruf einem erhöhten Gesundheitsrisiko ausgesetzt ist, sollte höhere Krankenversicherungsbeiträge zahlen 5 Wer aufgrund seiner Familiengeschichte bzw. aus genetischen Gründen ein höheres Gesundheitsrisiko hat, sollte höhere Krankenversicherungs2 beiträge zahlen Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. 38 41 32 31 27 29 19 24 15 18 11 11 5 5 2 2 am häufigsten zu gesünderem Verhalten führen(siehe Abbil­ dung C4 im Anhang C). Nutzende, die einen positiven Ge­ sundheitseffekt sehen(siehe Abschnitt 4.2), ziehen folglich auch eher eine Honorierung gesundheitsbewussten Ver­ haltens in Form von geringeren Krankenversicherungsbeiträgen in Betracht. Belohnung für gesundheitsbewusstes Verhalten Aufbauend auf den deskriptiven Ergebnissen zeigt die logis­ tische Regressionsanalyse, dass die Nutzung von Gesundheits-­ Apps und Wearables vor allem hinsichtlich der Befürwortung einer Beitragsreduktion als„Belohnung“ für gesundheits­ bewusstes Verhalten(regelmäßiger Sport, gesunde Ernährung und regelmäßige Vorsorge; vgl. Entsolidarisierungsoption II ­in Tabelle B2 im Anhang B) einen Einfluss hat. Differenziert wer­ den muss dieser Effekt aber wiederum nach der Nutzungsart. Wer Fitness-Apps oder Fitness-Tracker(vgl. Nutzungsart I in Tabelle B3 in Anhang B) benutzt, hat eine höhere Wahrscheinlich­ keit, niedrigeren Beiträgen für gesundheitsbewusstes Verhalten zuzustimmen. Werden nur die Nutzungsarten ins Modell einbe­ zogen, verdoppelt sich die Wahrscheinlichkeit der Zustimmung für Nutzende von Fitness-Apps und Tracker(siehe Modell 1, Tabelle 3). Allerdings verringert sich dieser Einfluss unter Einbezug weiterer Variablen wie dem Gesundheitsverhalten sowie der Individualismus-/Kollektivismusdimension und weist letztlich keinen signifikanten Einfluss mehr auf, wenn soziodemografische Faktoren berücksichtigt werden(siehe Modell 4, Tabelle 3). Die Erklärung für die Zustimmung zur Belohnung gesund­ heitsbewussten Verhaltens ist also auch und in Kombination mit anderen Faktoren als der fitnessbezogenen App-Nutzung zu suchen. Signifikante Zusammenhänge konnten in Ab­ hängigkeit vom Gesundheitsverhalten festgestellt werden. So erhöhte sich die Wahrscheinlichkeit, einer Beitragsreduktion für die unterschiedlichen Formen gesundheitsbewussten Verhaltens zuzustimmen, in Modell 2 zunächst für diejenigen, die regelmäßig Sport treiben um 34,4 Prozent; für jene Personen, die Nahrungsergänzungsmittel oder Vitamine nehmen, um 62,1 Prozent und für jene Personen, die Vorsorge­untersuchungen in Anspruch nehmen, um knapp 45 Prozent. Während die Inanspruchnahme von Vorsorgeunter­ suchungen und die Einnahme von Nahrungsergänzungsmitteln und Vitaminen auch in den Modellen 3 und 4 signi­ fikant bleiben, fällt die Effektstärke des regelmäßigen Sporttreibens von 74 Prozent in Modell 3 drastisch auf 41,2 Prozent in Modell 4 und ist nicht mehr signifikant. Die Ursa­ che hierfür liegt wieder in der Aufnahme von Alter und dem Gesundheitszustand begründet, da Sporttreiben ebenso wie die fitness­bezogene App-Nutzung stark abhängig von Alter und Gesundheitszustand sind. Ältere Menschen ebenso wie Personen bei schlechterer Gesundheit treiben seltener regel­ mäßig Sport. Der Effekt des Sporttreibens gilt somit nur für jüngere und(relativ) gesunde Personen. In Modell 4 weist schließlich auch die Überwachung von Körperfunktionen als gesundheitsbewusstes Verhalten einen signifikanten Einfluss in Form einer Erhöhung der

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 23 Wahrscheinlichkeit um 45 Prozent auf. Auch dies führen wir auf die Wirkung von Alter und Gesundheitszustand zurück insofern als die Überwachung von Körperfunktionen insbeson­ dere im Rahmen(altersbedingter) Erkrankungen bzw. in der Prävention derselben eine besondere Rolle spielt. Anders als beim regelmäßigen Sport wird die Wahrscheinlichkeit, die eigenen Körperfunktionen zu überwachen, mit dem Alter und einer Verschlechterung des Gesundheitszustands höher, weshalb diese Verhaltensweise erst unter Berücksichtigung dieser Faktoren einen signifikanten Einfluss aufweist. Zusammenfassend zeigen sich eindeutig signifikante Entso­ lidarisierungstendenzen nur bei den Gesundheitsverhaltens­ weisen„Inanspruchnahme von Vorsorgeuntersuchungen“ und „Nahrungsergänzungsmittel und Vitamine“. Folglich erwarten Teilnehmende an Vorsorgeuntersuchungen tendenziell eher eine monetäre Belohnung für gesundheitsbewusstes Verhalten, auch wenn sie – wie weiter oben gezeigt – eine höhere Wahrscheinlichkeit für die Zustimmung zu einer grundsätzlich solidarischen Finanzierung der Krankenversicherung aufwei­ sen. Die Einnahme von Nahrungsergänzungsmitteln wiederum kann als Indikator für besonders gesundheitsbewusstes Verhalten interpretiert werden. Wer zusätzlichen Aufwand für die eigene Gesundheit betreibt, befürwortet demnach eine Kompensation in Form von niedrigeren Beiträgen. Dass die App-Nutzung in Modell 4 keinen signifikanten Effekt mehr aufweist, wird durch die oben beschriebenen Zusammenhänge mit Alter und Gesundheitszustand erklärt. Insbesondere das Alter ist hierbei eine relevante Einflussgröße. Mit steigendem Alter sinkt nicht nur die Wahrscheinlichkeit, entsolidarisierenden Reformoptionen zuzustimmen, sondern auch die Wahrscheinlichkeit einer fitnessbezogenen App-­ Nutzung. Dies zeigt sich auch daran, dass Alter in Modell 4 einen signifikanten, aber überaus geringen Einfluss aufweist (Verringerung der Wahrscheinlichkeit um ein Prozent). Alter hat zwar einen signifikanten Einfluss, dieser wird jedoch durch den gegenläufigen Einfluss der fitnessbezogenen App-­ Nutzung, der sich in den Modellen 1 und 3 zeigt, reduziert. Erneut zeigte sich jedoch auch der signifikante Zusammen­ hang zur allgemeinen Handlungs- und Sozialorientierung: Höhere Individualismuswerte erhöhen die Wahrscheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für gesundheitsbewusstes Verhalten zuzustimmen um 46 Prozent. Betrachtet man die einzelnen Variablen der Entsolidarisie­ rungsoption II„‚Belohnung‘ für gesundheitsbewusstes Verhalten(regelmäßiger Sport, gesunde Ernährung und regel­ mäßige Vorsorge)“ isoliert, ergeben sich ähnliche Zustim­ mungsmuster. In Bezug auf die Zustimmung zu niedrigeren Beiträgen für jene, die regelmäßig Sport treiben(V02_02), sowie für Personen, die regelmäßig zur Vorsorge gehen (V02_06), hat die Nutzung von Fitness-Apps oder-Trackern einen signifikanten Effekt: Wer Fitness-Apps oder Fitness-­ Tracker benutzt, hat eine signifikant höhere Wahrscheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für Personen, die regelmäßig Sport treiben, zuzustimmen. Allerdings verliert dieser Zusammen­ hang unter Einbezug aller Kontrollvariablen seine Signifikanz, was wiederum auf den Einfluss des Alters zurückgeführt wird(siehe Modell 4, Tabelle D3 in Anhang D). Nutzende von Fitness-Apps oder Fitness-Trackern haben zudem über alle Modelle hinweg eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für Personen, die regelmäßig zur Vorsorgeuntersuchung gehen, zuzustimmen. Die Werte reichen hier von einer Verdopplung der Wahrscheinlichkeit (Modelle 1 bis 3, Tabelle D6 in Anhang D) bis zu einer Er­ höhung um 97 Prozent unter Einbezug aller Variablen(siehe Modell 4, Tabelle D6 in Anhang D) Außerdem ist das eigene Gesundheitsverhalten ein signi­ fikanter, intuitiv nachvollziehbarer Erklärungsfaktor: So haben jene Personen, die regelmäßig Sport treiben, um gesund zu bleiben, auch eine um 55,8 Prozent(68,5 Prozent GKV) höhere Wahrscheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für Personen, die regelmäßig Sport treiben, zuzustimmen(siehe Tabelle D3 in Anhang D). Wer regelmäßig zu Vorsorgeuntersuchungen geht, um gesund zu bleiben, hat wiederum eine dreimal so hohe Wahrscheinlichkeit(208,7 Prozent und 174,2 Prozent GKV), niedrigeren Beiträgen für Personen, die regelmäßig zu Vorsorgeuntersuchungen gehen, zuzustimmen(siehe Tabelle D6 in Anhang D). Aber auch die allgemeine Handlungs- und Sozialorientie­ rung bleibt in beiden Fällen relevant: Personen mit höheren Individualismuswerten haben eine um 30,2 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für Personen, die regelmäßig Sport treiben, zuzustimmen, und eine um 27,1 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für Personen, die regelmäßig zu Vorsorgeuntersuchungen gehen, zuzustimmen. Insgesamt ist von den verschiedenen Nutzungsarten nur die fitnessbezogene App-Nutzung ein relevanter Faktor, der die Zustimmung zur„Belohnung“ gesundheitsbewussten Verhaltens tendenziell verstärkt. Als bedeutsamer haben sich neben der Individualismusorientierung vor allem das eigene Gesundheitsverhalten in den drei Bereichen Nahrungsergän­ zungsmittel und Vitamine einnehmen, eigene Körperfunktionen überwachen und die regelmäßige Teilnahme an Vorsorge­ untersuchungen herausgestellt. Bestrafung verhaltensbedingter Gesundheitsrisiken Geht es um höhere Beiträge für Personen, die ungesund leben (verkürzt als„Bestrafung“ bezeichnet) – das heißt, z. B. rauchen, trinken oder sich ungesund ernähren – oder jene, die gefährliche Sportarten treiben(siehe Entsolidarisierungs­ option I in Tabelle B2 im Anhang B), hat die Nutzung von Gesundheits-Apps aller Nutzungsarten hingegen keinen signi­ fikanten Einfluss(siehe Tabelle 4). Wie oben bereits ange­ führt, hat die Frage, ob es sich um verhaltensbedingte oder nichtverhaltensbedingte Gesundheitsrisiken handelt, deut­ lichen Einfluss auf die Solidaritätseinstellung. Ebenfalls zeigt sich ein deutlicher Unterschied bei der Zustimmung zu Ent­soli­ darisierungsoptionen in Abhängigkeit von der Ausgestaltung der Entsolidarisierung als„Belohnung“ oder„Bestrafung“ (siehe die in Abbildung B1 in Anhang B mittels Hauptkompo­ nentenanalyse nachgewiesenen deutlichen Strukturen in den Befragungsdaten). Signifikante Einflüsse zeigen sich wiederum beim Gesund­ heitsverhalten. Den stärksten Effekt weist hierbei der Ver­ zicht auf Alkohol und Tabak auf. Wer wenig bis keinen Alkohol trinkt und nicht raucht(Gesundheitsverhalten I) hat eine 94,5 Prozent(Modell 4) höhere Wahrscheinlichkeit, dieser Ent­ solidarisierungsoption zuzustimmen. Dieser Effekt ist höchst signifikant über alle Modelle hinweg und die Effektstärke

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 24 Tabelle 3 Belohnung für gesundheitsbewusstes Verhalten, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Abhängige Variable V02b: gesundheitsbewusstes Verhalten belohnen Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus Faktor Kollektivismus/Solidarität Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 2,015*** 1,394 1,500 Modell 2 1,693** 1,243 1,346 1,112 0,911 1,344* 1,240 1,621** 1,449** Modell 3 1,740** 1,246 1,279 1,132 0,934 1,324* 1,212 1,592** 1,552*** 1,465*** 1,053 Modell 4 1,412 1,270 1,505 1,175 0,973 1,107 1,450* 1,702** 1,660*** 1,460*** 1,054 0,990* 0,949 1,005 1,139 1,210 0,842 0,626*** 1073 0,043 0,385*** 0,077 0,362*** 0,116 0,899 0,783 0,646 0,321 0,863 0,758 0,139 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 25 Tabelle 4 Bestrafung verhaltensbedingter Gesundheitsrisiken, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Abhängige Variable V02a: verhaltensbedingte Gesundheitsrisiken bestrafen Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus Faktor Kollektivismus/Solidarität Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) Niedrig mittel (Referenzkategorie: hoch) Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 Modell 2 Modell 3 0,905 1,060 1,321 0,905 0,938 1,084 1,951*** 1,012 0,834 1,322 1,142 1,319* 0,909 0,937 1,047 1,993*** 1,032 0,819 1,305 1,117 1,372* 1,281*** 1,027 0,989 1074 0,002 0,486*** 0,471*** 0,040 0,058 Modell 4 0,921 0,972 1,127 1,945*** 0,980 0,800 1,378* 1,123 1,285 1,302*** 1,011 1,004 1,378* 1,067 1,032 1,183 1,019 1,086 0,849 0,982 0,498 0,905 0,324*** 0,073 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 26 variiert zwischen den Modellen nur geringfügig. Dies zeigt, dass der Einfluss der Abstinenz, also der Verzicht auf Alkohol und Tabak, nicht durch andere Faktoren beeinflusst wird oder nur geringfügig. Diffuser zeigt sich der Zusammenhang bei der Überwachung von Körperfunktionen(Gesundheits­ verhalten IV) und der Inanspruchnahme von Vorsorgeunter­ suchungen(Gesundheitsverhalten VI), die sich bereits bei der Zustimmung zur Belohnung gesundheitsbewussten Verhaltens als relevante Faktoren herausgestellt haben. Während erstere erst im Modell 4 eine schwache Signifikanz aufweist, zeigt letztere lediglich in den Modellen 2 und 3 einen signifikanten Einfluss. Dies verweist wieder auf die komplexen Wechselwirkungen zwischen Verhalten und Einstellungen. Bei der Frage der Zustimmung oder Ablehnung zur„Be­ strafung“ ungesunder Lebensstile zeigt sich erneut die generelle Handlungs- und Sozialorientierung als signifikanter Einflussfaktor: Individualistisch eingestellte Personen haben eine um 30,2 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, einer Bestra­ fung gesundheitsschädlichen Verhaltens durch höhere Krankenversicherungsbeiträge zuzustimmen(siehe Tabelle 4 und Tabelle D2 in Anhang D). Erstmals zeigt sich hier auch das Geschlecht als signifi­ kanter Einfluss. So haben Frauen eine 37,8 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, der Bestrafung verhaltensbedingter Gesundheitsrisiken zuzustimmen, als Männer. Worauf dieser Unterschied(kausal) zurückzuführen ist, lässt sich an dieser Stelle nicht beantworten. Möglich ist, dass geschlechtsspezi­ fische Unterschiede im Lebensstil beziehungsweise unter­ schiedliche Einstellungen zu bestimmten Verhaltensweisen bestehen, die diese Differenz erklären können. Hierin könn­ ten auch die unterschiedlichen Signifikanzen der Gesund­ heitsverhalten IV und VI begründet sein. Um eindeutige Aussagen treffen zu können, müssten jedoch die ge­ schlechtsspezifischen Ein­stellungen zu Lebensstilen und Verhaltensweisen ermittelt werden. Insgesamt muss berück­ sichtigt werden, dass alle vier Modelle bei dieser Entsolidari­ sierungsoption nur geringe Erklärungskraft besitzen. 23 Bestrafung beruflich und genetisch bedingter Gesundheitsrisiken Die Zustimmung zu höheren Beiträgen für beruflich und genetisch bedingte Gesundheitsrisiken(Entsolidarisierungs­ option III, Tabelle B2 in Anhang B) ist vor allem signifikant abhängig von der Individualismus- und Kollektivismusdimen­ sion: So haben Individualist_innen eine 69,9 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit und Kollektivist_innen eine 26,7 Prozent geringere Wahrscheinlichkeit, dieser„Bestrafung“ für nicht verhaltensbedingte Gesundheitsrisiken zuzustimmen(siehe Tabelle 5). Die App-Nutzung erhöht die Wahrscheinlichkeit für eine Zustimmung zu dieser Entsolidarisierungsoption kaum. 24 Speziell in Bezug auf genetisch bedingte Gesundheits­ risiken hat das Vorhandensein einer chronischen Krankheit einen signifikanten Einfluss: Chroniker_innen haben eine 55,3 Prozent geringere Wahrscheinlichkeit, höheren Beiträgen für genetisch bedingte Risiken zuzustimmen. Bei beruflich bedingten Risiken ist wiederum neben der Individualismusund Kollektivismusdimension auch das eigene Gesundheits­ verhalten relevant(siehe Tabelle D4 und Tabelle D5 in Anhang D): Wer seine Körperfunktionen überwacht, hat eine 54,8 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit der Zustimmung, und wer explizit nicht raucht und trinkt, hat eine um 84,6 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit, höhere Beiträge für beruflich bedingte Gesundheitsrisiken zu befürworten. Belohnung für Datenweitergabe an Krankenkassen Zusätzlich zu Entsolidarisierungsoptionen bei verhaltensbe­ dingten Faktoren und bei beruflichen bzw. genetischen Gesundheitsrisiken ermittelten wir auch die Einstellung zu einer Beitragsreduktion für Personen, die regelmäßig Daten über den eigenen Gesundheitszustand an die Krankenkasse übermitteln(V02_08). Allgemein zeigen sich hier wieder eigeninteressierte Einstellungen: Jene, die bereit sind, Daten zu teilen, fordern auch überdurchschnittlich häufig einen finanziellen Vorteil in Form von geringeren Krankenversiche­ rungsbeiträgen(siehe Abbildung 13). Dies lässt sich auch dahin­gehend interpretieren, dass zumindest größere Teile der Bevölkerung die Vorstellung haben, dass persönliche Daten einen Wert und Preis haben, der sich entsprechend in Beitragsreduktionen niederschlagen sollte. Auch hier zeigt sich ein signifikanter Zusammenhang zur App- bzw. Wearable-Nutzung: Wer Fitness-Apps oder Fit­ ness-Tracker benutzt, hat eine um 49,4 Prozent höhere Wahr­ scheinlichkeit, niedrigeren Beiträgen für Personen, die regel­ mäßig Daten über den eigenen Gesundheitszustand an ihre Krankenkasse übermitteln, zuzustimmen(siehe Tabelle 6). Die Wahrscheinlichkeit einer Zustimmung wird aber erneut auch durch eine individualistische Einstellung(42,1 Prozent höhere Wahrscheinlichkeit) sowie das Gesundheitsverhalten signifikant erhöht: Für Personen, die regelmäßig zu Vorsorge­ untersuchungen gehen, um 47,3 Prozent und für jene, die ihre Körperfunktionen überwachen, um 83,9 Prozent. Das Alter zeigt in diesem Zusammenhang einen signifikanten Einfluss, der jedoch mit einer 1,6 prozentigen Verringerung der Wahrscheinlichkeiten sehr gering ausfällt. Wir vermuten hier, dass Alter zwar eine relevante Einflussgröße darstellt, in der Wirkung aber durch weitere Faktoren des Lebensstils vermittelt wird. 23 Der höchste Wert des Nakelkerke R 2 ist mit 0,073 in Modell 4 überaus gering. Die„Bestrafung“ verhaltensbedingter Gesundheitsrisiken hängt daher offensichtlich in sehr starkem Maße von anderen Faktoren ab, die in der vorliegenden Untersuchung nicht einbezogen wurden. Dies bestätigt noch einmal den bisherigen Befund, dass die Befragten zwischen der Belohnung gesundheitsbewussten Verhaltens und der Bestrafung ver­ haltensbedingter Gesundheitsrisiken sehr genau und trennscharf unter­ scheiden können und bei der Bewertung dieser Alternativen völlig unter­ schiedliche Kriterien heranziehen bzw. ihre Zustimmung oder Ablehnung zu diesen Alternativen von unterschiedlichen Kriterien abhängig machen. 24 Nur bei Modell 2 und 3 finden sich in Bezug auf fitnessbezogene Nutzung statistisch signifikante Zusammenhänge, die bei Modell 4 auf­ grund des signifikant negativen Einflusses von chronischen Erkrankungen verschwinden.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 27 Tabelle 5 Nichtverhaltensbedingte Gesundheitsrisiken bestrafen, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Abhängige Variable V02c: genetisch und beruflich bedingte Gesundheitsrisiken bestrafen Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus Faktor Kollektivismus/Solidarität Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 Modell 2 Modell 3 Modell 4 1,729 1,286 2,048 2,089* 1,153 1,959 0,881 0,593 0,643 0,991 1,630 1,361 2,277* 1,217 1,869 1,034 0,713 0,593 0,983 1,408 1,689 1,646*** 0,717** 2,079 1,212 2,272 0,945 0,736 0,541 1,016 1,363 1,794 1,699*** 0,733* 1,008 1,064 0,606 0,650 0,635 1,879 0,041*** 1072 0,022 0,052*** 0,044 0,032*** 0,868 0,765 1,318 2,347 0,447* 0,030*** 0,105 0,133 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 28 Abbildung 13 Einstellungen zu Beitragsrabatten für Gesundheits-App-Daten(in%) Der Aussage„Wer bereit ist, regelmäßig Daten über seinen Gesundheitszustand an die Krankenkasse zu übermitteln, z. B. Blutdruck oder Herzfrequenz, sollte niedrigere Krankenversicherungsbeiträge zahlen“ stimmen zu … überhaupt nicht eher nicht eher voll und ganz zu Bevölkerung insgesamt 40 31 20 9 Personen, für die es infrage käme, selbst aufgezeichnete Gesundheitsdaten an die Krankenversicherung weiterzugeben 20 25 38 16 Personen, für die das nicht infrage käme 55 Nicht dargestellt: keine Angabe Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. 29 11 5

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 29 Tabelle 6 Belohnung für Datenweitergabe an Krankenkassen, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Abhängige Variable V02_08: regelmäßige Datenweitergabe an KV gibt niedrigere Beiträge Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperdaten überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus Faktor Kollektivismus/Solidarität Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 Modell 2 Modell 3 Model 4 1,876*** 1,141 1,570 1,803** 1,000 1,391 0,883 0,951 1,016 1,531** 1,269 1,189 1,861*** 0,999 1,332 0,899 0,984 0,995 1,512** 1,225 1,267 1,440*** 1,023 1,494* 0,924 1,580 0,911 1,110 0,867 1,839*** 1,350 1,473* 1,421*** 1,020 0,984*** 0,857 1,131 1,117 0,799 1,381 0,349*** 1069 0,029 0,312*** 0,046 0,289*** 0,868 0,881 1,007 0,694 0,866 0,585 0,081 0,113 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 30 5.3 GESAMTINTERPRETATION Zunächst lässt sich feststellen, dass die Nutzung von Gesund­ heits-Apps und Wearables unterschiedliche Einflüsse auf die Einstellung zum allgemeinen Solidarprinzip der GKV sowie zu einzelnen Entsolidarisierungsoptionen aufweist. In Bezug auf die allgemeine Zustimmung zum Solidarprinzip zeigt sich, dass die Akzeptanz von Risiko- und Einkommenssolidarität in Bezug auf die Krankenversicherung grundsätzlich hoch ausfällt. Allerdings ist sie rückläufig gegenüber den Zustim­ mungsraten einer ähnlichen Befragung aus dem Jahr 2004. Dies scheint mit der jüngeren, etwas weniger solidarisch eingestellten Generation der 16- bis 44-Jährigen zusammenzuhängen. Diese Altersgruppe ist tendenziell gesünder und auch in der Nutzung von Gesundheits-Apps affiner als die älteren Altersgruppen. Folglich liegt die Vermutung eines Zusammenhangs zwischen App-Nutzung und einer weniger solidarischen Ein-­ ­stellung nahe, und tatsächlich zeigt sich ein solcher Zu­ sammenhang in den Befragungsdaten bei fitness- und gesund­ heitsbezogenen Nutzungsarten, nicht jedoch bei krank­ heitsbezogener Nutzung(siehe die drei Nutzungsarten in Tabelle B3 in Anhang B). Unabhängig von der App-­Nutzung sind Personen, die angaben, sich gesund zu verhalten, eher bereit, beim Solidarprinzip Abstriche zu machen, indem Personen die häufiger krank sind, höhere Beiträge zahlen sollen. Die Zustimmung zu einer weniger solidarischen Krankenversicherung ist offenbar eigeninteressiert mit dem persönlichen gesundheitsbewussten Verhalten assoziiert. Schließlich liefert die allgemeine Handlungs- und Sozialorientie­ rung eine gute Erklärung für die Solidaritätseinstellung, d. h. kollektivistisch eingestellte Personen befürworten eher eine Krankenversicherung basierend auf Risiko- und Ein­ kommenssolidarität. In einem nächsten Schritt wurde spezifischer die Ein­ stellung zu einer Reihe konkreter Entsolidarisierungsoptionen fokussiert. Hier bestätigte sich, dass Beitragsdifferenzierun­ gen in wesentlich höherem Maße bei verhaltensbedingten im Vergleich zu nichtverhaltensbedingten(beruflichen und genetischen) Gesundheitsrisiken von der Bevölkerung unter­ stützt werden. Tendenziell ist die Zustimmung zu den ent­ sprechenden Entsolidarisierungsoptionen bei App-Nutzenden überdurchschnittlich hoch. In den durchgeführten Regressionsanalysen zeigt die Nutzung von Apps und Wearables teilweise bei den„Beloh­ nungen“ für gesundheitsbewusstes Verhalten signifikante Einflüsse. Bei vorliegender fitnessbezogener Wearable- und App-Nutzung(Nutzungsart I) ist die Wahrscheinlichkeit höher, niedrigeren Krankenversicherungsbeiträge für gesund­ heitsbewusstes Verhalten(regelmäßig Sport treiben, ge­ sunde Ernährung und regelmäßig zur Vorsorge gehen) zuzustimmen. Allerdings gilt dieser Zusammenhang nicht für alle Personen gleichermaßen, sondern vor allem für jüngere und nach eigenem Bekunden gesündere Personen. Bei zwei Entsolidarisierungsoptionen ist die höhere Wahr­ scheinlichkeit der Zustimmung von fitnessbezogenen Nut­ zenden sogar unabhängig von Gesundheitszustand und Alter: Die Nutzungsart I(fitnessbezogen) erhöht jeweils die Wahr­ scheinlichkeit signifikant, einer Beitragsreduktion für Perso­ nen, die regelmäßig Vorsorgeuntersuchungen wahrnehmen und regelmäßig Daten über ihren Gesundheitszustand an ihre Krankenkasse übermitteln, zuzustimmen. Offenbar zeigt sich bei Nutzenden von Fitness-Apps die Tendenz, für ihre gesundheitsförderlichen Anstrengungen belohnt werden zu wollen. Entsprechend können fitnessbezogene Nutzungs­ arten als ein auslösender Faktor für eine Solidaritätserosion in diesen Bereichen der Krankenversicherung interpretiert werden. Gesundheits- und krankheitsbezogene Nutzungsarten spielen hingegen bei der Zustimmung zu den konkreten Entsolidarisierungsoptionen keine Rolle. Auffällig ist weiter, dass die mit„Bestrafung“ verbundenen Entsolidarisierungsoptionen nicht signifikant häufiger durch App-Nutzende im Vergleich zu Nichtnutzenden erwogen werden. Eine Interpretation hierfür ist, dass„Bestrafungen“ in Form von Beitragserhöhungen direkt als Belastung jener Personen gesehen werden, während bei„Belohnungen“ in Form von Beitragsreduktionen nicht die implizit höhere Belastung (bei ceteris paribus konstanten Gesundheitsausgaben) für alle anderen Versicherten erkannt wird. Vermutlich reflektieren die Befragten nicht die budgetären Knappheiten des Ge­ sundheitswesens in ihren Antworten. Warum Nutzende gerade Belohnungen für Vorsorgeuntersuchungen und die Datenweitergabe an die Krankenkasse gegenüber anderen belohnenden Entsolidarisierungsoptionen(gesundheits­ bewusstes Verhalten, regelmäßig Sport treiben, gesunde Ernährung) favorisieren, ist schwierig zu beantworten. Eine denkbare Erklärung könnte in einer von den Befragten angenommenen medizinischen Evidenzbasierung in beiden Fällen liegen. Vorsorgeuntersuchungen basieren auf medizinischen Erkenntnissen und werden von Ärzt_innen durch­ geführt, und auch bei den Gesundheitsdaten könnte eine medizinisch verlässliche Nutzung implizit angenommen wor­ den sein. Hingegen könnte bei den anderen Faktoren eine größere Unsicherheit bei den Befragten darüber vorliegen, was konkret mit diesen Verhaltensweisen gemeint ist, z. B. welche Ernährung wirklich gesund ist. Unabhängig von der App-Nutzung zeigt sich insgesamt, dass die Handlungs- und Sozialorientierung eine hohe Erklärungskraft für die Solidaritätseinstellung der Befragten hat: Eine ausgeprägte Individualismuseinstellung bei Befragten hat sowohl bei der allgemeinen Solidaritätseinstellung als auch bei allen abgefragten Entsolidarisierungsoptionen einen signifi­ kanten Einfluss auf die Entsolidarisierungszustimmung. Dies zeigt die hohe Bedeutung generalisierter Handlungs- und Sozialorientierungen für die Beurteilung konkreter Entsolida­ risierungsoptionen in der Krankenversicherung durch die Befragten. Ebenfalls unabhängig von der App-Nutzung sind offen­ kundig eigeninteressierte Antwortmuster sowohl bei der allgemeinen Solidaritätseinstellung als auch bei den abge­ fragten konkreten Entsolidarisierungsoptionen: Wer regelmäßig Sport treibt, stimmt tendenziell einer entsprechenden Bei­ tragsreduktion zu. Wer sich für nicht so gesund hält, stimmt Beitragsdifferenzierungen tendenziell weniger zu. Und wer seine Körperfunktionen überwacht, ist tendenziell eher geneigt, entsprechende Daten mit seiner Krankenkasse zu teilen, um im Gegenzug in den Genuss von Beitragsreduktionen zu kommen. Insgesamt ist in Bezug auf die konkreten Entsolidarisie­ rungsoptionen ausschließlich die fitnessbezogene Nutzungs­

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES art ein relevanter Erklärungsfaktor und dies auch nur für die Optionen, die auf eine Belohnung gesundheitsbewussten Verhaltens oder die Weitergabe persönlicher Gesundheitsdaten abstellen. Auch wenn andere Faktoren abseits der App-­ Nutzung eine insgesamt größere Rolle spielen, sind vermitteln­ de Effekte der App-Nutzung plausibel: So stellte sich das Gesundheitsverhalten„Überwachen von Körperfunktionen“ als ein signifikanter Faktor für die Zustimmung sowohl zu „belohnenden“ als auch„bestrafenden“ Entsolidarisierungs­ optionen heraus. Dieses Gesundheitsverhalten wird nach Ansicht der Mehrheit der Nutzenden durch die Nutzung von entsprechenden Apps(54 Prozent) verbessert. Insofern ist von einem indirekten Effekt der App-Nutzung, vermittelt über eine Verbesserung des Gesundheitsverhaltens, auf eine höhe­ re Zustimmung zu Entsolidarisierungsoptionen auszugehen. WISO DISKURS 31

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 32 6 FAZIT UND HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN Wearables und Apps im Gesundheits- und Fitnessbereich sind für viele Menschen längst Teil ihres Alltags geworden. Zum einen gibt die vorliegende Studie einen Einblick in die bevöl­ kerungsbezogene Verteilung der verschiedenen Nutzungs­ arten, welche sich in drei Leitmotive gruppieren lassen: fitnessbezogene, gesundheitsbezogene und krankheitsbezogene Nutzung. Generell überwiegt die fitness- und ge­ sundheitsbezogene Nutzung gegenüber einer krankheitsbe­ zogenen Nutzung in der Bevölkerung. Vor allem jüngere Menschen, Menschen mit hohem Bildungsabschluss und Menschen mit sehr guter Gesundheit nutzen fitnessbezoge­ ne Apps und Wearables. Dagegen findet eine krankheitsbe­ zogene Nutzung in höherem Maße durch ältere Menschen und Menschen mit weniger guter Gesundheit statt. Dies deutet darauf hin, dass die Befürchtung einer Solidaritätser­ osion durch die Nutzung von Wearables und Apps mit einem Wertewandel einhergehen könnte, der sich dominant auf die jüngere, digit­alisierungsaffine Generation bezieht. Zum anderen zeigt die Studie anhand einer logistischen Regressionsanalyse, dass bestimmte Nutzungsarten von Wearables und Apps im Zusammenhang mit einer geringeren Solidaritätseinstellung stehen. Zunächst wurde allgemein die Akzeptanz des Solidarprinzips betrachtet. Menschen, die eine fitnessbezogene(Bewegungsaufzeichnung, Trainingsund Fitnessübungen planen oder anleiten) oder gesundheits­ bezogene Nutzungsart von Wearables und Apps verfolgen (Ernährung, Schlaf, Entspannung, Körperdaten messen), stimmen einer Beitragsdifferenzierung zur Krankenversicherung nach dem Gesundheitszustand statistisch signifikant mit höherer Wahrscheinlichkeit zu als alle anderen Befragten. Insgesamt zeigt sich auf der Systemebene der allgemeinen Akzeptanz des Solidarprinzips in Bezug auf die Kranken­ versicherung ein mit der Nutzung im Zusammenhang stehen­ der Entsolidarisierungseffekt, der auf gesundheits- und fitnessbezogene Nutzungsarten beschränkt ist. Krankheits­ bezogene Nutzungsarten zeigen erwartungsgemäß keinen relevanten Einfluss auf die Solidaritätseinstellung. Hierauf aufbauend wurde in einem weiteren Schritt die Akzeptanz konkreter Entsolidarisierungsoptionen innerhalb der Krankenversicherung erhoben. Hierbei wurden Fälle nichtverhaltensbedingter Gesundheitsrisiken(berufsbedingt, genetisch) von verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken(z. B. Ernährungs- und Bewegungsverhalten) unterschieden. Die Befragten stimmen Entsolidarisierungsoptionen bei verhaltens­ bedingten Gesundheitsrisiken deutlich häufiger zu als bei nichtverhaltensbedingten Gesundheitsrisiken. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit der einschlägigen Literatur. Offenbar sind Menschen tendenziell weniger solidaritätsbereit, wenn sie ein Gesundheitsrisiko bewusst oder unbewusst als ver­ haltensbedingt wahrnehmen. Die Zustimmung zu verhaltens­ bedingten Entsolidarisierungsoptionen ist im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt bei Nutzenden noch stärker aus­ geprägt. Statistisch signifikant erhöht die Nutzung von Apps und Wearables die Zustimmung allerdings nur bei zwei Entsolidarisierungsoptionen: zum einen bei Beitragsreduktionen für die regelmäßige Teilnahme an Vorsorgeuntersuchungen und zum anderen bei Beitragsreduktionen für die regelmäßige Übermittlung der eigenen Gesundheitsdaten an die Kranken­ versicherung. Auch dieser Effekt findet sich nicht für alle Nutzenden unabhängig von der Nutzungsart, sondern hier nur im Bereich der fitnessbezogenen Nutzung. Letztlich spielt für Menschen das„framing“ der Entsolidarisierungsoption offenkundig eine große Rolle, denn bei Beitragserhöhungen für erhöhte Gesundheitsrisiken(„Bestrafung“) erwies sich der Effekt der Nutzung als durchweg nicht signifikant. Folg­ lich finden„Belohnungen“ für gesundheitsorientiertes Ver­ halten in der Bevölkerung mehr Anklang als„Bestrafungen“ für gesundheits­gefährdendes Verhalten. Insgesamt ist nur ein differenzierter und schwacher Zusammenhang zwischen App-Nutzung und Zustimmung zu Entsolidarisierungsoptionen erkennbar. Er konzentriert sich auf die Bereiche, in denen gesundheitsbewusstes Verhalten belohnt wird und die Sinnhaftigkeit des Verhaltens den Befragten vermutlich institutionell abgesichert und ein therapeutischer Nutzen zumindest denkbar erscheint(bei gesetzlichen Vorsorgeuntersuchungen ist das offenkundig, bei an die Krankenversicherung übermittelten Gesundheitsdaten ist es zumindest nicht ausgeschlossen). Kein signifikanter Zusammenhang ist hingegen bei Beitragsdifferenzierungen erkennbar, die lediglich gesundes/ungesundes Verhalten belohnen/bestrafen und damit ohne therapeutischen Nut­ zen jenseits denkbarer mittelfristiger Anreizwirkungen sind.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 33 Dennoch steht die Forschung auf diesem Gebiet erst am Anfang, und es sind insbesondere Längsschnittanalysen und experimentelle Forschungsdesigns notwendig, um mehr Hinweise auf eine durch die Nutzung von Apps und Wearables ausgelöste Solidaritätserosion in der Gesellschaft finden zu können. Folglich geht es nicht um die Frage, ob unser Kranken­ versicherungssystem schon morgen weniger solidarisch gestaltet sein wird, sondern wie sich langfristig und schleichend die Einstellungen zur Solidarität bei verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken verschieben, sodass gegebenenfalls lang­ fristig ein weniger solidarisches Gesundheitssystem in der Gesellschaft Anklang finden könnte. Entsprechend möchte die Studie einen Beitrag zum gesellschaftlichen Diskurs leisten, indem zwei mögliche Entwicklungspfade aufgezeigt werden: Entweder wir erkennen die sich durch die Nutzung ab­ zeichnenden Entsolidarisierungstendenzen und entscheiden als Gesellschaft, ob und wie wir gegensteuern wollen, damit die freie Wahl von Lebensstilen gewährt bleibt. Oder wir beobachten weiterhin nur die Praxis der Nutzung von Wearables und Apps, sehen wie die technischen Möglichkeiten ausgeschöpft werden und zunehmend die Solidarität zwi­ schen Nutzenden und Nichtnutzenden auf eine Belastungs­ probe gestellt wird. Käme es im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung im Gesundheits- und Fitnessbereich zu einer Entsolidarisierung im Hinblick auf die Gesundheitsversorgung, so ist zu bezweifeln, ob eine Neugestaltung von Solidarität gesellschaftlich dann noch gelänge. Die große Vermächtnisstudie von der Wochenzeitung „Die Zeit“, dem Wissenschaftszentrum Berlin und dem Institut für angewandte Sozialwissenschaft zeigt, dass die große Mehrheit der Bevölkerung die Befürchtung teilt, dass zukünftig die Solidarität im Gesundheitswesen an verhaltensbezogene Bedingungen geknüpft wird(Wintermantel 2017: 7). Dies bedeutet aber nicht, dass der oder die Einzelne in der Lage sein wird, sich dieser Entwicklung zu entziehen, oder die Gesellschaft andere kollektive Entscheidungen treffen kann. Denn so sinnvoll Appelle an eine digitale Ethik für Individuen und Unternehmen sind, wie etwa digitales Maßhalten oder nichtsüchtig machende Digitalproduktdesigns(Spiekermann 2019), so reichen diese nicht aus. Eine digitale Ethik müsste den kollektiven Regeln unserer Gesellschaft zugrunde gelegt werden, wenn eine schleichende Erosion der Solidarität in unserer Gesellschaft vermieden werden soll. Dies kann letztlich nur durch politisch-kollektive Steuerungsprozesse unserer Gesellschaft gelingen. In welche Richtung könnten solche kollektiven Regeln gehen? Der Deutsche Ethikrat benennt klar die Gefahr der Entsolidarisierung durch die Sammlung von individuellen Gesundheitsdaten, die„neue Möglichkeiten der Risikostratifi­ zierung“(Deutscher Ethikrat 2017: 230) eröffne. Letztlich dürften Gesundheits-Apps und Wearables als Verstärker eines Fitnesstrends wirken, der seit den 1970er Jahren bereits gesellschaftliche Differenz zwischen jenen Menschen, die an sich arbeiten und Leistungsfähigkeit demonstrieren, und jenen, denen dies nicht gelingt, erzeugt(Martschukat 2019: 81). Wird eine präzise Bestimmung von Krankheitsrisiken technisch möglich, so drohen – trotz bestehender rechtlicher Grenzen – langfristig„akute Herausforderungen an die solidarische Verfasstheit“(Deutscher Ethikrat 2017: 232) des deutschen Gesundheitswesens. Um Fragmentierung der Solidarität mit Diskriminierungen und Stigmatisierungen von einzelnen Menschen und Bevölkerungsgruppen vorzu­ beugen, ist deshalb„zu überlegen, ob die Erstellung Big-Data-­ getriebener, hochprädiktiver Risikoprofile für die Einstufung von Patienten verboten werden sollte“(Deutscher Ethikrat 2017: 235). Ähnliche, wenn auch leicht abgeschwächte Handlungsempfehlungen gibt der Sachverständigenrat für Verbraucherfragen(SVRV 2018: 143f.). Demnach sollen telematikfreie Versicherungstarife für die Krankenversiche­ rung gesetzlich garantiert werden. Dennoch dürften Telematik­ tarife zur Anwendung kommen, sofern keine substanziellen Nachteile für die Versicherten ohne Telematiktarif vorliegen und diese auch nicht indirekt durch die Risikoselektion von überdurchschnittlich gesunden Versicherten entstehen. 25 Insgesamt ist die vorliegende Studie ein weiterer empirischer Baustein, der diese konkreten Handlungsempfehlungen des Deutschen Ethikrats und des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen stützt. 25 Bei konsequenter Befolgung dieser Empfehlungen des Sachverständigen­ rats bestünde wirtschaftlich kein erkennbarer Anreiz für die Etablierung von Telematiktarifen, weil jede Besserstellung der Nutzenden von Telema­ tiktarifen(beispielsweise durch Beitragsrückerstattungen) automatisch eine relative Schlechterstellung der Versicherten ohne Telematiktarif bein­ halten würde.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 34 Abbildungsverzeichnis 10 Abbildung 1 Verbreitung und Häufigkeit der Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables 11 Abbildung 2 Nutzungsarten von Gesundheits-Apps und Wearables 12 Abbildung 3 Verhaltensänderung durch Gesundheits-Apps und Wearables 13 Abbildung 4 Verhaltensänderung durch Gesundheits-Apps und Wearables nach Gesundheitszustand 14 Abbildung 5 Bereitschaft, Daten an die Krankenkasse weiterzugeben 14 Abbildung 6 Bereitschaft, Daten an Krankenkasse zu übermitteln nach Nutzungsarten 15 Abbildung 7 Untersuchungsdesign 16 Abbildung 8 Einstellungen zum Solidarprinzip in der GKV 16 Abbildung 9 Allgemeine Zustimmung zum Solidarprinzip nach Alter 17 Abbildung 10 Einstellung zum Solidarprinzip in Abhängigkeit des Gesundheitszustandes 21 Abbildung 11 Einstellungen zu verschiedenen Entsolidarisierungsoptionen 22 Abbildung 12 Einstellungen von Nutzenden zu Entsolidarisierungsoptionen 28 Abbildung 13 Einstellungen zu Beitragsrabatten für Gesundheits-App-Daten Tabellenverzeichnis 9 Tabelle 1 Einteilung der Nutzungsarten 20 Tabelle 2 Akzeptanz des Solidarprinzips, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV 24 Tabelle 3 Belohnung für gesundheitsbewusstes Verhalten, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV 25 Tabelle 4 Bestrafung verhaltensbedingter Gesundheitsrisiken, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV 27 Tabelle 5 Nichtverhaltensbedingte Gesundheitsrisiken bestrafen, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV 29 Tabelle 6 Belohnung für Datenweitergabe an Krankenkassen, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 35 Literaturverzeichnis Abel, Thomas; Sommerhalden, Kathrin 2015: Gesundheitskompetenz/ Health Literacy: Das Konzept und seine Operationalisierung, in: Bundesgesundheitsblatt, 58(9), S. 923–929. Alber, Kathrin; Bayerl, Brigitta 2013: Das Kriterium Eigenverantwortung in der Allokationsdebatte: Wie frei sind wir in Bezug auf unser Gesundheits­ verhalten wirklich?, in: Schmitz-Luhn, Björn; Bohmeier, André(Hrsg.): Priorisierung in der Medizin: Kriterien im Dialog, Kölner Schriften zum Medizinrecht, S. 214–213. Albrecht, Urs-Vito; Pramann, Oliver; von Jan, Ute 2015: Medical Apps: The Road to Trust, in: European Journal for Biomedical Informatics, 11(3), S. 7–12. Althammer, Jörg W.; Lampert, Heinz 2014: Lehrbuch der Sozialpolitik, Berlin; Heidelberg. Bauer, Christoph 2016: Mobile Health im Faktencheck: Oft gehört, gern geglaubt: Antworten auf Mythen und Halbwahrheiten zu digitaler Gesundheit, Bundesverband Digitale Wirtschaft(Bvdw) e.V., Düsseldorf, ht t ps: // w w w. bvd w. o r g/ f i l e a d m i n/ bvd w/u p l o a d /p u b l i k a t i o n e n /d i g i ­ t a l- c o m m e rc e/ 201611_ E S_ BV D W_ Le i t f a d e n_ M o b i l e_ H e a l t h_ 2016. p d f (24.6.2019). Bayertz, Kurt(Hrsg.) 1998: Solidarität: Begriff und Problem, Frankfurt am Main. BfArM 2015: Orientierungshilfe Medical Apps, http://www.bfarm.de/DE/ Medizinprodukte/Abgrenzung/medical_apps/_node.html(12.9.2019). BfArM 2019: Entwurf eines Gesetzes für eine bessere Versorgung durch Digitalisierung und Innovation(DVG): Kabinett 10. Juli 2019, http://www. bfarm.de/DE/Medizinprodukte/DVG/_node.html(26.9.2019). BITKOM 2015: Gesundheits-Apps: Jeder dritte Smartphone-Nutzer würde Daten an die Krankenkasse weiterleiten, Berlin, https://www.bitkom.org/ f i l e s /d o c u m e n t s/ B I T KO M- P r e s s e i n fo_G e s u n d h e i t s- A p p s_ u n d_ D a t e n_ 28_04_2015_final.pdf(13.8.2019). Böning, Sarah-Lena; Maier-Rigaud, Remi 2020(im Erscheinen): Gesund­ heitsmonitoring mit Gesundheits-Apps und Wearables, Working Paper des KVF NRW, Verbraucherzentrale NRW, Düsseldorf. Buyx, Alena; Prainsack, Barbara 2012: Lifestyle-Related Diseases and Individual Responsibility Through the Prism of Solidarity, in: Clinical Ethics, 7(2), S. 79–85. Christoph, Bernhard; Ullrich, Carsten G. 2006: Die GKV in den Augen der Bürger: Wahrnehmung des Lastenausgleichs und Bewertungen von Reformoptionen, in: Sozialer Fortschritt, 55(4), S. 75–83. Dallinger, Ursula 2009: Die Solidarität der modernen Gesellschaft: Der Diskurs um rationale oder normative Ordnung in Sozialtheorie und Soziologie des Wohlfahrtsstaats, Wiesbaden. Deutscher Bundestag 2015: Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage der Abgeordneten Harald Weinberg, Kathrin Vogler, Jan Korte, weiterer Abgeordneter und der Fraktion DIE LINKE, Drucksache 18/3633, Datensammlungen über Versicherte in der privaten Krankenversicherung, Berlin, http://dip21.bundestag.de/dip21/btd/18/038/1803849.pdf (24.6.2019). Deutscher Bundestag 2016: Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage der Abgeordneten Maria Klein-Schmeink, Renate Künast, Dr. Konstantin von Notz, weiterer Abgeordneter und der Fraktion BÜNDNIS 90/DIE GRÜNEN, Drucksache 18/9058, Verhaltensbasierte Versicherungstarife: Apps und Wearables in der gesetzlichen Krankenversicherung, Berlin, http://dip21.bundestag.de/dip21/btd/18/092/ 1809243.pdf(24.6.2019). Deutscher Ethikrat 2017: Big Data und Gesundheit Datensouveränität als informationelle Freiheitsgestaltung: Stellungnahme, https://www.ethikrat. org/fileadmin/Publikationen/Stellungnahmen/deutsch/stellungnah­ me-big-data-und-gesundheit.pdf(10.9.2019). Diederich, Adele; Schreier, Margrit 2010: Zur Akzeptanz von Eigenverant­ wortung als Posteriorisierungskriterium: Eine empirische Untersuchung; in: Bundesgesundheitsblatt – Gesundheitsforschung – Gesundheits­ schutz, 53(9), S. 896–902. Dörries, Andrea; Arnold, Dorothee 2013: Kurzzeitiger Spaß? Langfristige Zufriedenheit! Eigenverantwortung und Solidarität am Beispiel von Übergewicht, in: Schmitz-Luhn, Björn; Bohmeier, André(Hrsg.): Priorisie­ rung in der Medizin: Kriterien im Dialog, Kölner Schriften zum Medizin­ recht, S. 197–203. Erlinghagen, Marcel; Hank, Karsten 2018: Neue Sozialstrukturanalyse, 2. Auflage, Paderborn. Gigerenzer, Gerd; Schlegel-Matthies, Kirsten; Wagner, Gert G. 2016: Digitale Welt und Gesundheit. eHealth und mHealth: Chancen und Risiken der Digitalisierung im Gesundheitsbereich, Sachverständigenrat für Verbraucherfragen, https://www.bmjv.de/SharedDocs/Downloads/ DE/News/Artikel/01192016_Digitale_Welt_und_Gesundheit.pdf?__ blob=publicationFile&v=2(13.9.2019). GKV-Spitzenverband 2019: Kennzahlen der Gesetzlichen Krankenversi­ cherung, Stand: Juli 2019, Berlin. Große Kracht, Herrmann-Josef 2018: Solidarität und Solidarismus: Postli­ berale Suchbewegungen zur normativen Selbstverständigung moderner Gesellschaften, Bielefeld. Hinrichs, Karl 2002: Health Care Policy in the German Social Insurance State: From Solidarity to Privatization?, in: Review of Policy Research 19(3), S. 108–140. Huster, Stefan 2013: Die Berücksichtigung des Selbstverschuldens in der Gesetzlichen Krankenversicherung, in: Schmitz-Luhn, Björn; Bohmeier, André(Hrsg.): Priorisierung in der Medizin: Kriterien im Dialog, Kölner Schriften zum Medizinrecht, S. 193–196. Knieps, Franz; Reiners, Hartmut 2015: Gesundheitsreformen in Deutsch­ land: Geschichte – Intentionen – Kontroversen, Bern. Lampert, Thomas et al. 2016: Soziale Ungleichheit und Gesundheit, Stand und Perspektiven der sozialepidemiologischen Forschung in Deutschland, in: Bundesgesundheitsblatt, 59(2), S. 153–165. Leisering, Lutz 1998: Sozialstaat und Individualisierung, in: Friedrichs, Jürgen(Hrsg.): Die Individualisierungsthese, Opladen, S. 65–78. Maas, Heiko; Rohleder Bernhard 2016: Fitness-Tracker und Datenschutz, Pressekonferenz vom 9. Februar 2016, Berlin, https://www.bitkom.org/ P r e s s e /A n h a e n g e- a n- P I s/ 2016/ B i t ko m- C h a r t s- P K-S a fe r- I n te r n e t- D ay- E Tracker-und-Datenschutz-09-02-2016-final.pdf(13.8.2019). Maier-Rigaud, Remi 2018: Die Interdependenz sozialpolitischer Felder und die Identifizierung der analytisch„relevanten Ganzheit“, in: Kubon-Gilke, G.(Hrsg.): Gestalten der Sozialpolitik, Band 2, Marburg, S. 775–788. Maier-Rigaud, Remi; Böning, Sarah-Lena 2018:„Gesund gestupst“ durch Gesundheits-Apps? Risiken und Nebenwirkungen einer Vielzahl von Einflussnahmen auf die Entscheidungsarchitektur, in: Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung, 87(2), S. 77–93. Martschukat, Jürgen 2019: Das Zeitalter der Fitness: Wie der Körper zum Zeichen für Erfolg und Leistung wurde, Frankfurt am Main. Mau, Steffen 2018: Das metrische Wir, Über die Quantifizierung des Sozialen, 3. Auflage, Berlin. Mielck, Andreas 2010: Sozial-epidemiologische und ethische Ansätze zur Bewertung der gesundheitlichen Ungleichheit, in: Ethik der Medizin, 22(3), S. 235–248. Metz, Karl H. 1998: Solidarität und Geschichte: Institutionen und sozialer Begriff der Solidarität in Westeuropa im 19. Jahrhundert, in: Bayertz, Kurt (Hrsg.): Solidarität: Begriff und Problem, Frankfurt am Main, S. 172–194.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 36 Nullmeier, Frank 2006: Eigenverantwortung, Gerechtigkeit und Solidarität: Konkurrierende Prinzipien der Konstruktion moderner Wohlfahrtsstaaten?, in: WSI Mitteilungen, Hans-Böckler-Stiftung, Köln. Pimpertz, Jochen 2003: Solidarische Finanzierung der gesetzlichen Krankenversicherung: Vom lohnbezogenen Beitrag zur risikounabhängigen Versicherungsprämie, Beiträge zur Ordnungspolitik, Institut der deutschen Wirtschaft, Köln. Prophet 2016: Umfrage: Immer mehr Menschen plädieren für Gesund­ heitstarife in der Krankenversicherung, https://www.prophet.com/de/ news-press/umfrage-immer-mehr-menschen-plaedieren-fuer-gesund­ heitstarife-der-krankenversicherung/(13.8.2019). Reckwitz, Andreas 2018: Die Gesellschaft der Singularitäten: Zum Struk­ turwandel der Moderne, 5. Auflage, Berlin. Schmid, Achim; Siemsen, Pascal; Götze, Ralf 2015: Keeping an Eye on IRIS: Risk and Income Solidarity, in: OECD Healthcare Systems, TranState Working Papers, 191, Rochester, NY. Selke, Stefan 2014: Lifelogging als soziales Medium? Selbstsorge, Selbst­ vermessung und Selbstthematisierung im Zeitalter der Digitalität, in: Jähnert, Jürgen; Förster, Christian(Hrsg.): Technologien für digitale Innovation, Wiesbaden, S. 173–200. Selke, Stefan 2016: Rationale Diskriminierung durch Lifelogging: Die Optimierung des Individuums auf Kosten des Solidargefüges, in: Volker P. Andelfinger, Volker P.; Hänisch, Till(Hrsg.): eHealth Wie Smartphones, Apps und Wearables die Gesundheitsversorgung verändern werden, Wiesbaden, S. 53–71. Spiekermann, Sarah 2019: Digitale Ethik: Ein Wertesystem für das 21. Jahrhundert, München. SVRV 2018: Verbrauchergerechtes Scoring: Gutachten des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen, Berlin, http://www.svr-verbraucherfra­ g e n. d e/ w p- c o n t e n t /u p l o a d s/ S V RV_Ve r b r a u c h e r g e r e c h t e s_ S c o r i n g. p d f (10.9.2019). Techniker Krankenkasse 2017: TK-Meinungspuls Gesundheit 2017: So sieht Deutschland sein Gesundheitssystem. Hamburg. Techniker Krankenkasse 2018: Homo Digivitalis, TK-Studie zur Digitalen Gesundheitskompetenz 2018, Hamburg. Tenfelde, Klaus 1998: Arbeiterschaft, Solidarität und Arbeiterbewegung, Kommentar zum Beitrag von Karl H. Metz, in: Bayertz, Kurt(Hrsg.): Solidarität: Begriff und Problem, Frankfurt am Main, S. 195–201. Trappenburg, Margo 2000: Lifestyle Solidarity in the Healthcare System, in: Health Care Analysis, 8(1), S. 65–75. Ullrich, Carsten G. 2000: Solidarität im Sozialversicherungsstaat: Die Akzeptanz des Solidarprinzips in der gesetzlichen Krankenkasse, Frankfurt am Main. Ullrich, Carsten G. 2008: Die Akzeptanz des Wohlfahrtsstaates: Präferen­ zen, Konflikte, Deutungsmuster, Wiesbaden. Ullrich, Carsten G.; Christoph, Bernhard 2006: Soziale und Risikosolidarität in der gesetzlichen Krankenversicherung: Zur Akzeptanz von„Entsolidari­ sierungsoptionen” bei gesetzlich Versicherten, in: Soziologie der Gesund­ heit, Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie, Sonderheft 46, Wiesbaden, S. 406–431. Wintermantel, Vanessa 2017: Forschungsbericht IV: Ergebnisse der Vermächtnisstudie zum Thema sozialer Zusammenhalt und Sozialstaat, Discussion Paper P 2017-009, Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialfor­ schung, https://bibliothek.wzb.eu/pdf/2017/p17-009.pdf(11.9.2019). Xu, Wenlong; Liu, Yin 2015: MHealthApps: A Repository and Database of Mobile Health Apps, in: JMIR MHealth and UHealth, 3(1), S. e28. YouGov 2015: Self-Tracking: Rund jeder Dritte würde gesundheitsbezogene Daten an Krankenversicherer weitergeben, Köln, https://yougov.de/ l o e s u n g e n /u e b e r- yo u g ov/p r e s s e /p r e s s e-2015/p r e s s e m i t t e i l u n g- s e l ftracking-rund-jeder-dritte-wurde-gesundheitsbezogene-daten-an-kran­ kenversicherer-weitergeben/(14.8.2019). Zoll, Rainer 2000: Was ist Solidarität heute?, Frankfurt am Main.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 37

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 38 ANHANG A. STAND DER FORSCHUNG Ausgangspunkt der Untersuchung ist die Forschung zu den Einstellungen der Bevölkerung in Hinblick auf Solidarität in der Krankenversicherung. Ullrich und Christoph konnten auf Basis einer repräsentativen Befragung aus dem Jahr 2004 zeigen, dass eine solidarische Finanzierung der Krankenversicherung wie in der GKV realisiert auf eine hohe Zustimmung unter erwachsenen GKV-Versicherten(n= 1.232-1.254) trifft: So befürworten 86,9 Prozent, dass die Versicherungsbeiträge unab­ hängig vom Gesundheitszustand sind, und 87,2 Prozent befürworten die Einkommensabhängigkeit der Beiträge(Ullrich/ Christoph 2006, siehe auch Christoph/Ullrich 2006). Dass die Akzeptanz der Einkommenssolidarität in der GKV nach wie vor hoch ist, bestätigt auch eine bevölkerungsrepräsentative Befragung(n= 2.000) der Techniker Krankenkasse im Frühjahr 2017, der zufolge 83 Prozent der Bevölkerung die solidarische Finanzierung befürworten(Techniker Krankenkasse 2017: 14). Ähnlich sind auch die Ergebnisse der großen gemeinsamen Vermächtnisstudie von der Wochenzeitung„Die Zeit“, dem Wissenschaftszentrum Berlin und dem Institut für angewandte Sozialwissenschaft. Diese bevölkerungsrepräsentative Befra­ gung(n= 3.104) von 2015 ergab, dass 85 Prozent der Befrag­ ten der Auffassung sind, dass Menschen immer die bestmögliche Gesundheitsbehandlung unabhängig vom eigenen Finanzierungsbeitrag erhalten sollten(Wintermantel 2017: 7). Insgesamt ist also die Solidaritätseinstellung in Bezug auf das Gesundheitssystem besonders ausgeprägt. Gleichzeitig fanden Ullrich und Christoph aber heraus, dass bei verhaltensbedingten Gesundheitsrisiken eine Entsolidarisierung grund­ sätzlich Akzeptanz findet: Niedrigeren Beiträgen für Versicherte, die regelmäßig an Vorsorgeuntersuchungen teilneh­ men, stimmen 80,7 Prozent der GKV-Versicherten zu; Risiko­ zuschläge befürworten wiederum 75,3 Prozent für gefährliche Sportarten und 69,6 Prozent für Versicherte mit einem ungesunden Lebensstil wie Rauchen, starkem Alkoholkon­ sum oder Übergewicht(Ullrich/Christoph 2006). Lebensstilfaktoren und deren Einfluss auf die Gesundheit haben in der Vergangenheit an Bedeutung gewonnen und stehen zunehmend im Zentrum des öffentlichen Aufklärungsinteresses(Gigerenzer et al. 2016: 6ff.). Aus dieser Perspektive werden Krankheiten teilweise als vermeidbar angesehen. Kann eine individuelle Verhaltensweise als Ursache identifiziert werden, so liegt es nahe, dem Individuum hierfür Verantwortung zuzuschreiben und gesundheitspolitische Konsequenzen, beispielsweise in Form einer nachrangigen gesundheitlichen Versorgung in diesen Fällen, zu fordern. Neben einer solchen Nutzung der individuellen Verantwor­ tung als Priorisierungskriterium bei knappen Ressourcen der Krankenversicherung sind auch Beitrags- und Zuzahlungsdifferenzierungen für die Versicherten denkbar. Anhand einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage(n= 2.031), durchge­ führt von TNS Healthcare im Jahr 2009, stellen Diederich und Schreier fest, dass gesundheitsgefährdende Verhaltensweisen auch als Kriterium für höhere Zuzahlungen mehrheitlich befürwortet werden: Insbesondere bei Drogenkonsum (76,4 Prozent Zustimmung), Extremsport(74,2 Prozent) und hohem Alkoholkonsum(70,9 Prozent) sollten Patient_innen nach Meinung der Befragten höhere Zuzahlungen leisten. Beim Ernährungsverhalten sind die Befragten unentschieden, während Bewegungsmangel als Kriterium überwiegend abgelehnt wird(54 Prozent)(Diederich/Schreier 2010). Diese Entsolidarisierungstendenzen bestätigt auch eine repräsentative Online-Umfrage(n= 1.000) des Beratungsunternehmens Prophet, die im Juli 2016 durchgeführt wurde: Hier befürworten 62 Prozent der Befragten höhere Beiträge für Versi­ cherte, die sich ungesund verhalten, und 76 Prozent der Befragten wünschen sich wiederum geringere Beiträge oder Bonuszahlungen für gesundes Verhalten(Prophet 2016). Durch gesundheits- und fitnessbezogene Apps und Wearables gewinnt das Argument der Eigenverantwortung als Verteilungskriterium an neuem Nährboden: Sie ermöglichen den Vergleich individueller Gesundheitsdaten mit Durchschnittswerten sowie anderen Normen gesunden Verhaltens und liefern hierdurch ein potenzielles Instrument zur Förde­ rung und zum Nachweis gesunder Verhaltensweisen. 26 26 Inwiefern diese Verhaltensweisen tatsächlich immer gesundheitsförderlich sind, ist zumindest fraglich. Beispielsweise laden attraktive Datenaufbereitung und Gamifizierung(Ranglisten, Badges) Nutzende zum motivierenden Vergleich ein, mit der Gefahr einer Verdrängung des subjektiven Körpergefühls(Mau 2018: 172ff).

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 39 Im Einklang mit einer generellen Entsolidarisierung zeigt sich die Bevölkerung einer Verknüpfung dieser digitalen Instru­ mente mit Versicherungstarifen bzw. Bonuszahlungen nicht abgeneigt: Laut der Online-Umfrage von Prophet wären 37 Prozent der Bevölkerung dazu bereit, für Bonuszahlungen relevante Gesundheitsdaten mittels App oder Wearables an ihre Krankenkasse weiterzugeben(Prophet 2016). Zu ähnlichen Ergebnissen kommen auch repräsentative Bevölkerungsumfragen des Marktforschungsinstituts YouGov aus dem Jahr 2014(n= 1.000) – der zufolge sich 32 Prozent der Deutschen vorstellen können, gesundheits- und fitnessbezo­ gene Daten zu messen und mit der Krankenversicherung zu teilen, um Vorteile zu erhalten(YouGov 2015) – sowie im Auftrag des Digitalverbandes BITKOM aus dem Jahr 2015 (n= 1.279), wonach sich 37 Prozent der Smartphone-Nutzen­ den vorstellen können, Gesundheits-App-Daten an ihre Krankenkasse weiterzuleiten. 19 Prozent der Befragten wün­ schen sich im Gegenzug hierfür geringere Versicherungsbeiträge und zehn Prozent wollen für die Daten Prämien erhalten(BITKOM 2015). Nach der Akzeptanz verhaltensbasierter„GesundheitsTelematiktarife“ hat der Sachverständigenrat für Verbraucherfragen(SVRV) in einer vom Erhebungsinstitut infas durchge­ führten repräsentativen Bevölkerungsumfrage(n= 2.215) im Frühjahr 2018 gefragt. Auch hier zeigt sich, dass 34 Prozent der Befragten derartige Tarife nutzen würden. Als Daten­ grundlage für solche Telematiktarife, denen letztlich individuelle Versicherten-Scores zugrunde liegen, würden die Befragten jedoch nur die Erhebung und Auswertung weni­ ger persönlicher Merkmale akzeptieren: Hierzu gehören Rauchen und Krebsfrüherkennung, während die Erfassung von Schlaf, Gehen, Gewicht und Alkohol mehrheitlich abgelehnt werden(SVRV 2018: 97ff.). B. METHODISCHE HINWEISE ZU DATENERHEBUNG, OPERATIONALISIERUNG UND AUSWERTUNG DATENERHEBUNG Die Datenerhebung erfolgte durch das Institut für Demoskopie Allensbach im Rahmen einer bevölkerungsrepräsentativen Mehrthemenbefragung im März 2019. Befragt wurden 1.314 Personen ab 16 Jahren inklusive 100 Intensivnutzende von Apps und Wearables im Bereich Fitness und Gesundheit. 27 Die Items für diese Befragung entwickelten wir in Anleh­ nung an die aktuelle Literatur zur Akzeptanzforschung und aufbauend auf unserer vorherigen quantitativ-qualitativen Forschung im Bereich Gesundheits-Apps und Wearables (Böning/Maier-Rigaud 2020). 27 Mittels faktorieller Gewichtung wurde durch das Institut für Demoskopie Allensbach sichergestellt, dass Intensivnutzende von GesundheitsApps und Wearables in die Gesamtergebnisse nur in dem auf sie entfallenden repräsentativen Anteil einfließen. DESKRIPTIVE AUSWERTUNG UND KONSTRUKTION DER ABHÄNGIGEN UND UNABHÄNGIGEN VARIABLEN Die deskriptive Auswertung der erhobenen Daten erfolgte größtenteils durch das IfD Allensbach. Eine Übersicht der relevanten Stichprobenmerkmale findet sich in Tabelle B1. Konstruktion der abhängigen Variablen Die allgemeine Einstellung der Befragten zur solidarischen Finanzierung in der Krankenversicherung wird durch die Variable V01 gemessen(siehe Tabelle B2). Da diese Variable bereits dichotom codiert ist, konnte sie in der vorliegenden Form als abhängige Variable in den Regressionsanalysen verwendet werden. Als weitere abhängige Variablen wurden die Zustimmung bzw. Ablehnung zu entsolidarisierenden Reformoptionen verwendet. Insgesamt wurden acht solcher Optionen abge­ fragt(siehe Tabelle B2). Die Fragen sollten dabei einerseits zwischen verhaltensbedingten und nichtverhaltensbedingten Gesundheitsrisiken unterscheiden und andererseits zwischen Belohnungen in Form von Beitragsreduktionen und Bestrafun­ gen in Form von Beitragserhöhungen. Diese zweite Diffe­ renzierung erfolgte allerdings nur bei den verhaltensbeding­ ten Gesundheitsrisiken, während die Fragen zu nichtverhaltensbedingten Gesundheitsrisiken lediglich Beitragserhö­ hungen vorsahen. Um diese aus der Theorie und vorherigen empirischen Untersuchungen abgeleiteten Differenzierungen in den Daten zu verifizieren, wurden die acht Items zunächst einer Hauptkomponentenanalyse unterzogen. Dieses Verfah­ ren untersucht den korrelativen Zusammenhang zwischen einzelnen Variablen und dahinterliegenden„latenten Konstrukten“. Die in der Fragebogenkonstruktion angenommene Unterscheidung konnte in den Hauptkomponentenanalysen bestätigt werden(siehe Abbildung B1). Die Variablen bilden drei deutlich erkennbare Gruppen. Auf der y-Achse(Dimension 2) liegen die Variablen, welche nichtverhaltensbedingte Gesundheitsrisiken in Form von beruflichen oder genetisch bedingten Risiken abbilden. Auf der x-Achse(Dimension 1) wiederum gruppieren sich jene Variablen, die verhaltensbe­ dingte Gesundheitsrisiken abbilden. Der Unterschied zwi­ schen Belohnung und Bestrafung wird hier durch die Grup­ pierung im positiven bzw. negativen Bereich der Achse deutlich. Im positiven Bereich befinden sich die belohnenden Optionen, während die bestrafenden Optionen im negativen Bereich gruppiert sind. Lediglich die Beitragsreduktion bei Weitergabe von Daten an die Krankenkasse konnte keiner Dimension eindeutig zugeordnet werden, da diese Variable nicht auf Gesundheitsrisiken bzw. auf das Gesundheitsver­ halten der Befragten rekurriert und sich damit deutlich von den anderen Entsolidarisierungsoptionen unterscheidet. Die theoretisch als bedeutsam angenommene Unterschei­ dung zwischen verhaltensbedingten und nichtverhaltensbedingten Gesundheitsrisiken sowie zwischen„Belohnung“ und„Bestrafung“ zeigt sich exakt in den Befragungsdaten. Offenbar bestätigt sich die theoretische Überlegung, dass diese Unterscheidung – insbesondere zwischen verhaltensbeding­ ten und nichtverhaltensbedingten Gesundheitsrisiken – für die Befragten einstellungsrelevant ist.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 40 Tabelle B1 Übersicht Stichprobenstatistik Merkmal Geschlecht Alter(16-93) Landesteil Schulbildung Gesundheitszustand Chronische Krankheiten Krankenversicherung Nutzung von Apps und Wearables Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Quelle: eigene Darstellung. Ausprägung männlich weiblich 16-29 30-44 45-59 60+ Westdeutschland Ostdeutschland einfache mittlere höhere sehr gut gut einigermaßen nicht besonders/schlecht mehrere eine keine gesetzlich privat Nutzende Nichtnutzende genutzt genutzt genutzt Anzahl 629 685 216 269 389 440 948 330 286 470 558 178 610 409 111 143 353 723 1110 202 694 610 251 189 84 Prozent 48,7 51,3 16,4 20,5 29,6 33,5 74,9 25,1 21,8 35,8 42,5 13,5 46,6 31,1 8,4 10,9 29,0 59,3 84,6 15,4 52,8 46,4 19,1 14,4 6,4 Dieses Ergebnis rechtfertigt die Zusammenfassung einzelner Fragen zu größeren Variablen, wie sie in Tabelle B2 aufgeführt sind. Da sich die Variable V02_08 keiner Dimension eindeutig zuweisen ließ, wurde diese einzeln aufgenommen. Da logistische Regressionen für die weitere Datenanalyse verwendet wurden, erfolgte nach der Zusammenfassung der Variablen auf Grundlage der Hauptkomponentenanalyse eine Dichotomisierung der Variablen, indem die Antwortkategorien„stimme voll und ganz zu“ und„stimme eher zu“ zu „Zustimmung“ und die Kategorien„eher nicht zustimmen“ und„überhaupt nicht zustimmen“ zu„Ablehnung“ zusammengefasst wurden. Diese Dichotomisierung ist für die logistische Regressionsanalyse notwendig, erscheint vor dem Hintergrund der Forschungsfrage aber auch angemessen, da zunächst einmal die grundsätzliche Zustimmung bzw. Ablehnung zu den einzelnen Reformoptionen in Abhängigkeit von der AppNutzung und weiteren Faktoren ermittelt werden sollten. Konstruktion der unabhängigen Variablen Als unabhängige Variablen, welche potenzielle Unterschiede bei der Akzeptanz des Solidarprinzips sowie Entsolidarisie­ rungsoptionen erklären können, wurden verschiedene Ein­ flussfaktoren in den Blick genommen. Im Fokus der Studie lagen dabei zunächst die Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables. Insgesamt wurden elf verschiedene Nut­ zungsarten abgefragt, welche die derzeit üblicherweise angebotenen Anwendungen widerspiegeln. Um die relevanten Dimensionen, nach denen die Nutzungsarten kategorisiert werden können, zu ermitteln, wurden auch hier statistische Verfahren zur Dimensionsreduktion analog zur Konstruktion der abhängigen Variablen verwendet. Diese ergaben keine so eindeutigen Ergebnisse wie bei den Entsolidarisierungsoptionen, ermöglichen aber eine sinnhafte Kategorisierung (siehe Tabelle B3). Die unter den einzelnen Nutzungsarten subsumierten Anwendungen wurden sodann zu einfachen/ ungewichteten Summenindizes zusammengefasst und als Dummy-Variablen dichotomisiert, sodass der Wert 1 für die Nutzung und der Wert 0 für die Nichtnutzung der entspre­ chenden Nutzungsart steht. Im Kontext der Fragestellung stellte außerdem das indivi­ duelle Gesundheitsverhalten eine weitere relevante unabhängige Variable dar, da dieses mutmaßlich in einem engen Zusammenhang sowohl mit der Nutzung als auch mit den

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 41 Tabelle B2 Operationalisierung der abhängigen Variablen abhängige Variablen Itemformulierung Variable 1: Akzeptanz des Solidarprinzips(V01) „Wie viel jemand in die Krankenversicherung einzahlt, sollte nicht davon abhängen, wie häufig er krank ist und zum Arzt geht. Der Krankenversicherungsbeitrag sollte ausschließlich vom Einkommen abhängen.“ „Das sehe ich anders. Wer häufig krank ist oder zum Arzt geht, sollte einen höheren Beitragssatz zahlen als jemand, der selten krank ist oder zum Arzt geht.“ Interviewerfrage:„Zum Thema Krankenversicherung: Hier unterhalten sich zwei darüber, wie die Beiträge zur Krankenversicherung geregelt sein sollten. Welche(r) von beiden sagt eher das, was auch Sie meinen, der/die Obere oder der/die Untere?“ Antwortmöglichkeiten: der/die Obere, der/die Untere, unentschieden Entsolidarisierungsoption I: verhaltensbedingte Gesundheitsrisiken bestrafen(V02a) „Wer ungesund lebt, z. B. raucht, viel Alkohol trinkt oder sich ungesund ernährt, sollte höhere Beiträge zahlen.“(V02_01) „Wer gefährliche Sportarten macht, sollte höhere Beiträge zahlen.“(V02_03) Variable 2: Akzeptanz von Entsolidarisierungsoptionen (dichotomisiert: 1= Zustimmung 0= Ablehnung) Entsolidarisierungsoption II: gesundheitsbewusstes Verhalten belohnen(V02b) „Wer regemäßig Sport treibt, sollte geringere Beiträge zahlen.“(V02_02) „Wer sich gesund ernährt, sollte geringere Beiträge zahlen.“(V02_04) „Wer regelmäßig zur Vorsorge geht, sollte niedrigere Beiträge zahlen.“(V02_06) Entsolidarisierungsoption III: berufliche und genetische Gesundheitsrisiken bestrafen(V02c) „Wer ein erhöhtes Gesundheitsrisiko im Beruf hat, sollte höhere Beiträge zahlen.“(V02_05) „Wer ein genetisch höheres Gesundheitsrisiko hat, sollte höhere Beiträge zahlen.“(V02_07) Entsolidarisierungsoption IV: Datenübertragung(V02_08) „Wer regelmäßig Daten über den eigenen Gesundheitszustand an KV übermittelt, sollte niedrigere Beiträge zahlen.“(V02_08) Interviewerfrage:„Hier auf den Karten stehen einige Vorschläge, wer in Zukunft mehr und wer weniger in die Krankenversicherung einzahlen sollte. Wieweit würden Sie diesen Vorschlägen zustimmen?“ Antwortmöglichkeiten: voll und ganz zustimmen, eher zustimmen, eher nicht zustimmen, überhaupt nicht zustimmen Quelle: eigene Darstellung. Solidaritätseinstellungen steht: So ist davon auszugehen, dass vor allem gesundheitsbewusste Personen Gesundheits-Apps und Wearables nutzen. 28 Wird weitergehend ein Zusammenhang zwischen Gesundheitsverhalten und dem Gesundheits­ zustand angenommen, könnten gesundheitsbewusste Perso­ nen auch erwarten, weniger von einem Risikoausgleich in der GKV zu profitieren und diesem entsprechend kritischer gegenüberstehen. In der Befragung wurden zwölf gesundheitsbezogene Verhaltensweisen abgefragt, aus denen auf Basis theoretischer Überlegungen sowie ergänzender Kor28 Laut einer Bitkom-Umfrage unter 870 Smartphone-Nutzenden in Deutschland nutzen 43 Prozent der Sportler Gesundheits-Apps und nur 27 Prozent der chronisch Kranken und 26 Prozent der Übergewichtigen (Maas/Rohleder 2016). Zu einem tendenziell ähnlichen Ergebnis kommt auch eine repräsentative Umfrage im Auftrag der Techniker Krankenkasse unter 1.002 deutschsprachigen Erwachsenen im Alter zwischen 18 und 70 Jahren, der zufolge insgesamt 27 Prozent der Befragten GesundheitsApps oder Wearables nutzen, aber nur 13 Prozent der Chroniker_innen. Darüber hinaus verweist die Studie darauf, dass Befragte mit einer hohen Gesundheitskompetenz überdurchschnittlich häufig Gesundheits-Apps oder Wearables nutzen(31 Prozent)(Techniker Krankenkasse 2018: 27–29). respondenzanalysen sechs Variablen gebildet wurden(siehe Gesundheitsverhalten in Tabelle B3): Schließlich weist die Untersuchung von Ullrich und Christoph (2006) zur Akzeptanz des Solidarprinzips in der GKV darauf hin, dass vor allem grundlegende individualistische beziehungsweise kollektivistische Einstellungen die Solidaritätseinstel­ lungen erklären können. Um diese sogenannten Handlungsund Sozialorientierungen zu ermitteln, wurden in der Befra­ gung zehn Items zu unterschiedlichen Handlungsorientierungen abgefragt. Eine Hauptkomponentenanalyse dieser zehn Items zeigte, dass zwei Dimensionen der Handlungs- und Sozialorientierung gebildet werden können. Zwei Variablen („Man sollte sein Leben möglichst so gestalten, dass man nicht auf die Hilfe anderer angewiesen ist.“(V13_10),„Nur wer sich klare Ziele setzt, kann im Leben etwas erreichen.“(V13_07)) ließen sich jedoch keiner Dimension eindeutig zuordnen. Da sie auch inhaltlich andere Elemente abbilden, wurden sie im Folgenden aus der Analyse ausgeschlossen. Ebenfalls nicht eindeutig zuordnen ließ sich Variable 13_04„Wer Hilfe von anderen erhalten hat, sollte sich verpflichtet fühlen,

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 42 Dimension 2 Abbildung B1 Kategoriale Hauptkomponentenanalyse, Entsolidarisierungsoptionen rotierte Komponentenladungen 1,0 V02_07 V02_06 0,8 0,6 V02_08 0,4 V02_03 0,2 V02_01 0,0 - 0,2 V02_06 V02_04 V02_02 -1,0-0,5 0,0 0,5 1,0 Dimension 1 Variablenprinzipalnormalisierung Rotationsmethode: Varimax mit Kasier-Normalisierung Quelle: eigene Darstellung. selbst Hilfe zu leisten“. Diese nimmt eine Zwischenstellung zwischen den Dimensionen Individualismus und Kollektivismus ein(siehe Abbildung B2). Inhaltlich bildet sie die grundsätzliche Reziprozitätsvorstellung der Befragten ab, die von Ullrich und Christoph(2006) als eigenständige Handlungsund Sozialorientierung abgefragt wurde. In der vorliegenden Untersuchung fließt diese Variable sowohl in die Indivi­ dualismus- als auch in die Kollektivismusdimension ein und wird nicht als eigene Variable aufgenommen. Beide Dimensionen wurden als metrische Variablen konstruiert, indem die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse als Variablen gespeichert wurden. Dieses Vorgehen wird durch die latente Konstrukte Individualismus und Kollektivismus gerechtfertigt, die metrische Konstrukte darstellen und nicht sinnhaft in diskrete Kategorien aufgeteilt werden können. Darüber hinaus sind durch dieses Vorgehen beide Dimensionen nicht miteinander korreliert, was für die anschließenden Regressionsanalysen von Vorteil ist. Die zwei gebildeten Dimensionsvariablen lassen sich wie folgt zusammenfassen: • Die Individualismusdimension bezeichnet eine Handlungs- und Sozialorientierung, bei der man auf den eigenen Vorteil bedacht ist, Eigenverantwortlichkeit erwartet und stets eine Gegenleis­ tung für Hilfeleistungen erwartet. • Die Kollektivismusdimension bezeichnet hingegen eine Handlungs- und Sozialorientierung, die durch gegenseitige Unterstützung geprägt ist und bei der die Stärkeren für die Schwächeren eintreten.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 43 Tabelle B3(Teil 1) Operationalisierung der unabhängigen Variablen unabhängige Variablen Itemformulierung Nutzungsart I: fitnessbezogen „Aufzeichnen, wie viel ich mich am Tag bewegt habe, z. B. Schritte zählen.“(V09_02) „Meine Fitness- und Trainingseinheiten planen und aufzeichnen.“(V09_03) „Mich beim Training, bei Fitnessübungen anleiten.“(V09_11) Variable 9: Nutzungsart (dichotomisiert: 1= Genutzt 0= Nicht Genutzt) Nutzungsart II: gesundheitsbezogen „Mein Ernährungsverhalten dokumentieren bzw. mich bei einer gesunden Ernährung unterstützen.“(V09_01) „Mein Schlafverhalten aufzeichnen und analysieren.“(V09_04) „Mich bei Meditations- und Entspannungsübungen anleiten.“(V09_05) „Meine Körperdaten messen und überwachen, z. B. Blutzucker oder Herzfrequenz.“(V09_06) Nutzungsart III: krankheitsbezogen „Mich bei der Selbstdiagnose von Krankheiten unterstützen.“(V09_07) „Informationen über meine Gesundheit bzw. Krankengeschichte sammeln und bei Bedarf an Ärzte oder Krankenver­ sicherung übermitteln.“(V09_08) „Mich automatisch an die Einnahme von Medikamenten erinnern.“(V09_09) „Mich bei der Behandlung von chronischen Krankheiten unterstützen lassen, z. B. bei Diabetes oder Rheuma.“(V09_10) Interviewerfrage:„Heute gibt es ja verschiedene Möglichkeiten, mit technischen Hilfsmitteln das eigene Gesundheitsverhalten zu unterstützen oder Gesundheitsdaten aufzuzeichnen, z. B. mithilfe von Fitnessarmbändern oder Apps für das Handy. Geräte, die Sie vom Arzt verschrieben bekommen haben, sind hier nicht gemeint. Welche der Möglichkeiten von den Karten hier haben Sie schon genutzt, welche haben Sie zwar noch nicht genutzt, aber es würde Sie interessieren, und was davon wäre nichts für Sie? Bitte verteilen Sie die Karten entsprechend auf das Blatt.“ Antwortmöglichkeiten: schon genutzt, würde mich interessieren, wäre nichts für mich Gesundheitsverhalten I „Nicht rauchen.“(V07_04) „Keinen oder nur wenig Alkohol trinken.“(V07_05) Variable 7: Gesundheitsverhalten (dichotomisiert: 1= Genannt 0= Nicht Genannt) Gesundheitsverhalten II „Möglichst oft an die frische Luft gehen, viel Bewegung.“(V07_06) „Für ausreichend Entspannung sorgen.“(V07_08) „Genügend schlafen.“(V07_09) „Stress möglichst vermeiden.“(V07_10) „Mich gesundheitsbewusst ernähren.“(V07_11) Gesundheitsverhalten III „Regelmäßig Sport treiben.“(V07_01) Gesundheitsverhalten IV „Meine Körperfunktionen überwachen, z.B. regelmäßig Puls oder Blutdruck messen.“(V07_07) Gesundheitsverhalten V „Nahrungsergänzungsmittel, Vitamintabletten nehmen.“(V07_12) Gesundheitsverhalten VI Regelmäßig zu Vorsorgeuntersuchungen gehen.“(V07_03) Interviewerfrage:„Was tun Sie alles für Ihre Gesundheit, was tun Sie, um möglichst gesund und fit zu bleiben?“

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 44 Tabelle B3(Teil 2) Operationalisierung der unabhängigen Variablen unabhängige Variablen Itemformulierung Variable 13: Individualismus/ Egoismus und Kollektivismus/ Solidarität Individualismusdimension „Bei allem, was man tut, sollte man auf den eigenen Vorteil bedacht sein.“(V13_01) „Menschen, die durch eigene Schuld in eine Notlage gekommen sind, sollten keine Hilfe erhalten.“(V13_02) „Man sollte nur etwas für andere Menschen tun, wenn man auch eine Gegenleistung erwarten kann.“(V13_03) Kollektivismusdimension „Es ist wichtig, anderen zu helfen, auch wenn man dafür nichts zurückbekommt.“(V13_05) „Der Stärkere sollte dem Schwächeren helfen.“(V13_06) „Man sollte andere immer so behandeln, wie man selbst gerne behandelt werden möchte.“(V13_08) „Wer stets hilfsbereit ist, kann davon ausgehen, auch selbst Hilfe zu bekommen.“(V13_09) Interviewerfrage:„Hier auf den Karten stehen einige Aussagen. Wieweit würden Sie diesen Aussagen zustimmen? Bitte verteilen Sie die Karten entsprechend auf das Blatt.“ Antwortmöglichkeiten: voll und ganz zustimmen, eher zustimmen, eher nicht zustimmen, überhaupt nicht zustimmen Quelle: eigene Darstellung. Abbildung B2 Kategoriale Hauptkomponentenanalyse, Entsolidarisierungsoptionen rotierte Komponentenladungen Dimension 2 0,8 V13_06 V13_08 0,6 V13_05 0,4 V13_09 0,2 0,0 - 0,2 V13_04 V13_01 V13_02 V13_03 -0,5-0,25 0,0 0,25 0,5 0,75 Variablenprinzipalnormalisierung Rotationsmethode: Varimax mit Kasier-Normalisierung Quelle: eigene Darstellung. Dimension 1

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 45 Kontrollvariablen Tabelle B4(Teil 1) Kontrollvariablen Kontrollvariablen Gesundheitszustand Itemformulierung „sehr gut“ „gut“ „einigermaßen“ „nicht besonders“ „schlecht“ Unentschieden Interviewerfrage:„Wie würden Sie alles in allem Ihren Gesundheitszustand beschreiben? Würden Sie sagen…“ Vorliegen einer chronische Erkrankung Ja, eine chronische Krankheit/Beeinträchtigung Ja, mehrere chronische Krankheiten/Beeinträchtigungen Nein, habe ich nicht keine Angabe Interviewerfrage:„Haben Sie eine oder mehrere chronische Krankheiten oder andere lang andauernde gesundheitliche Beeinträchtigungen, die regelmäßige Medikamenteneinnahmen, Kontrollen oder Behandlungen erfordern, oder haben Sie keine solche Beeinträchtigung?“ GKV Versicherungsart PKV Interviewerfrage:„Wie sind Sie krankenversichert: Sind Sie bei einer gesetzlichen Krankenkasse versichert wie z. B. der AOK, DAK, Barmer usw., oder sind Sie privat krankenversichert?“ Versicherungsstatus Geschlecht Alter freiwilliges Mitglied in der GKV Pflichtmitglied in der GKV männlich weiblich 16–29 Jahre 30–44 Jahre 45–59 Jahre 60 Jahre und älter

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 46 Tabelle B4(Teil 2) Kontrollvariablen Kontrollvariablen sozioökonomischer Status Landesteil Itemformulierung Schulabschluss „Ich bin von der Schule abgegangen ohne Hauptschulabschluss/Volksschulabschluss.“ „Ich habe den Hauptschulabschluss/Volksschulabschluss.“ „Ich bin von der Realschule, polytechnischen Oberschule oder einer vergleichbaren Schule abgegangen ohne Realschulabschluss, ohne Mittlere Reife.“ „Ich habe den Realschulabschluss(Mittlere Reife, Abschluss der zehnklassigen polytechnischen Oberschule).“ „Ich habe die Fachhochschulreife.“ „Ich habe die allgemeine oder fachgebundene Hochschulreife(Abitur, Fachabitur, Abschluss der zwölfklassigen EOS).“ „Ich habe ein Studium an einer Universität, Fachhochschule.“ berufliche Position monatliches Nettohaushaltseinkommen unter 500 Euro 500 – 749 Euro 750 – 999 Euro 1.000 – 1.249 Euro 1.250 – 1.499 Euro 1.500 – 1.749 Euro 1.750 – 1.999 Euro 2.000 – 2.499 Euro 2.500 – 2.999 Euro 3.000 – 3.499 Euro 3.500 – 3.999 Euro 5.000 – 5.999 Euro 6.000 – 7.499 Euro 7.500 – 9.999 Euro 10.000 Euro und mehr alte Bundesländer neue Bundesländer Quelle: eigene Darstellung.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 47 Hinweise zu den Kontrollvariablen Die Variable Gesundheitszustand wurde wie abgefragt verwendet. Die Variable chronische Krankheit wurde zur Verein­ fachung des Modells dichotomisiert. Zwar geht dadurch die Möglichkeit der Differenzierung zwischen einer und mehre­ ren chronischen Krankheiten verloren, die Dichotomisierung erleichtert jedoch die Untersuchung von Interaktionen mit dem Gesundheitszustand. Darüber hinaus kann angenommen werden, dass der Effekt einer chronischen Krankheit durch weitere chronische Krankheiten verstärkt, nicht aber in der Wirkrichtung vollständig umgekehrt wird. Ob die Befragten freiwillig in der GKV versichert sind oder nicht, wurde nicht explizit abgefragt. Um dies implizit ermitteln zu können, wurde zunächst das individuelle Ein­ kommen der Befragten aus dem monatlichen Nettohaus­ haltseinkommen bestimmt. Denjenigen, die gesetzlich versichert sind und über der Beitragsbemessungsgrenze der GKV liegen(monatlich 4.537,50 Euro, Stand 2019), wurde der Wert 1 für freiwillige Versicherung zugewiesen, während die übrigen den Wert 0 für Pflichtversicherung erhielten. Ob die Befragten selbstzahlende Versicherungsmitglieder oder mitversicherte Familienmitglieder sind, wurde wiederum direkt abgefragt. Bei den Modellen, die sowohl gesetz­ lich als auch privat Versicherte einbeziehen, wird statt der freiwilligen Versicherung die Versicherungsart wie abgefragt als Variable aufgenommen. Die Variabel Geschlecht wurde wie abgefragt verwendet. Das Alter der Befragten wurde als kontinuierliche Variable mit einem Bereich von 16 bis 93 Jahren aufgenommen. Da Alter signifikant sowohl mit der Art der App-Nutzung als auch den unterschiedlichen Arten des Gesundheitsverhaltens korreliert, wurde Alter in ersten Analysen als kategoriale Variable mit vier Altersgruppen einbezogen, um die unter­ schiedlichen Einflüsse der Altersgruppen auf die abhängigen Variablen zu ermitteln. Es zeigte sich jedoch, dass dieses Vorgehen die Erklärungskraft der Modelle nicht wesentlich verbessert. Ebenso zeigten sich die erwarteten, signifikanten Einflüsse über die Altersgruppen nicht. Der grundsätzliche Einfluss des Alters wird daher durch die kontinuierliche Variable ausreichend abgebildet. Dies bedeutet jedoch nicht, dass der komplexe Einfluss des Alters auf Verhalten und Solidaritätseinstellung keiner weiteren, spezifischeren Analyse bedürfte. Dafür müssten jedoch insbesondere Längsschnitt­ daten vorliegen, die eine differenzierte Betrachtung des Alters erlauben. Der sozioökonomische Status der Befragten wurde über die Variablen Schulabschluss(S03), Haushalteinkommen(S10) und berufliche Position(S05) als gewichteter Summenindex ermittelt. Dazu wurde zunächst eine Hauptkomponenten­ analyse durchgeführt, um die Kommunalitäten der einzelnen Variablen zu ermitteln. Diese wurden anschließend als Ge­ wichte in der Indexbildung verwendet. Die abgefragten 16 Bundesländer wurden zu einer dichotomen Variable umkodiert(0= Westdeutschland/alte Bundesländer, 1=Ost­ deutschland/neue Bundesländer). MODELLBILDUNG Hierbei wurden für jede abhängige Variable je vier hierarchi­ sche Modelle 29 erstellt: Im ersten Schritt(Modell 1) fließen nur die drei Nutzungsarten von Apps und Wearables als unabhängige Variablen ein. Damit kann der Effekt der AppNutzung auf die abhängige Variable direkt ohne den Einfluss anderer Variablen ermittelt werden. Im zweiten Schritt (Modell 2) werden die sechs unterschiedlichen Arten von Gesundheitsverhalten als zusätzliche Variablen aufgenommen und in Modell 3 zusätzlich die allgemeine Handlungs- und Sozialorientierung, bestehend aus den zwei Dimensionen Individualismus und Kollektivismus, berücksichtigt. Das letzte Modell(Modell 4) stellt schließlich das vollständige Modell dar und enthält neben den Variablen der Modelle 1 bis 3 noch die Variablen Geschlecht, Alter, Bundesland, freiwillige Versicherung(nur GKV), Teilnahme an Bonusprogrammen (nur GKV), sozioökonomischer Status, Gesundheitszustand und Vorhandensein chronischer Krankheiten als Kontrollvariablen. 30 Die vier Modelle wurden zunächst nur für gesetzlich Krankenversicherte berechnet und anschließend für alle Befragten einschließlich der privat Krankenversicherten. Durch die Erstellung verschiedener Modelle können sowohl die Veränderung der Einflussgrößen als auch die Veränderung der Erklärungskraft zwischen den Modellen vergli­ chen werden. Die Auswahl der Variablen in den jeweiligen Modellen erfolgte dabei auf Grundlage theoretischer Überle­ gungen. Die tatsächlich aufgefundenen Korrelationen zwi­ schen den einzelnen Variablen werden in der Interpretation herangezogen, um Veränderungen zwischen den Modellen zu erklären. Für das Verständnis der Studie ist es wichtig, den nichtkausalen Charakter der hier angestellten Analysen mittels Regressionsmodellen zu beachten. Ziel der Untersuchung ist es, erste Einblicke in potenzielle Auswirkungen auf Solidari­ tätseinstellungen im Rahmen der Krankenversicherung durch die Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables zu erlangen. Ein kausaler Charakter der Analyse ist damit nicht impliziert. Allein die erhobenen Querschnittsdaten erlauben strenggenommen keine Rückschlüsse auf Kausalmechanismen, die an der Hervorbringung bestimmter Einstellungen betei­ ligt sein könnten. Es ist davon auszugehen, dass die kausalen Zusammenhänge zwischen App-Nutzung und Solidaritäts­ einstellungen überaus komplex sind und über mehrere Faktoren, wie das Gesundheitsverhalten, aber auch Alter und Gesundheitszustand, vermittelt werden. 29 In einem strengen Sinn handelt es sich nicht um hierarchische Mo­ delle, da hier der Blockwise-Forced-Entry-Algorithmus der Statistiksoft­ ware SPSS verwendet wurde. Da dieser jedoch im Effekt auf die Bildung hierarchischer Modelle hinausläuft, wird dieser Begriff hier und im Weiteren, auch aus Platzgründen, verwendet. 30 Da sowohl die GKV-Versicherten allein als auch GKV- und PKV-Ver­ sicherte gemeinsamen in unterschiedlichen Analysen betrachtet wurden, weichen auch die Kontrollvariablen zwischen den Analysen leicht ab. So entfiel bei den PKV-Versicherten die Teilnahme an Bonusprogrammen, da diese in der Erhebung nicht abgefragt wurde. Ebenso wird in den Model­ len, die GKV und PKV gemeinsam betrachten die freiwillige Versicherung durch die Versicherungsart(gesetzlich vs. privat) ausgetauscht.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 48 C. ABBILDUNGEN Abbildung C1 Entwicklungspotenzial der Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables(in%) Elektronische Hilfsmittel, die … meine Körperdaten messen und überwachen, z. B. Blutzucker oder Herzfrequenz aufzeichnen, wie viel ich mich am Tag bewegt habe, z. B. Schritte zählen haben schon genutzt haben noch nicht genutzt, würden aber interesieren 20 36 27 27 mich beim Training, bei Fitnessübungen anleiten 16 34 mich bei der Behandlung von chronischen Krankheiten unterstützen, z. B. Diabetes oder Rheuma mich automatisch an die Einnahme von Medikamenten erinnern mein Ernährungsverhalten dokumentieren bzw. mich bei einer gesunden Ernährung unterstützen mich bei Meditations- und Entspannungsübungen anleiten Informationen über meine Gesundheit bzw. Krankheitsgeschichte sammeln und bei Bedarf an Ärzt_innen oder Krankenversicherung übermitteln meine Fitness- und Trainingseinheiten planen und aufzeichnen mein Schlafverhalten aufzeichnen und analysieren 7 42 8 35 11 30 8 30 7 30 11 25 7 28 mich bei der Selbstdiagnose von Krankheiten unterstützen 5 29 Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 49 Abbildung C2 Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables zum Überwachen und Messen von Körperdaten nach Versicherungsart(in%) gesetzlich 50 privat 40 36,4  36,4 30 35,86 40,90 42,84 35,36  20 23,17 19,62 10 0,08  1,91 0 keine Angabe wäre nichts für mich würde mich interessieren habe schon genutzt keine Angabe wäre nichts für mich würde mich interessieren habe schon genutzt Bezugslinie: Interesse an Nutzung, Bevölkerungsdurchschnitt Quelle: eigene Darstellung. Abbildung C3 Nutzung von Gesundheits-Apps und Wearables zum Überwachen und Messen von Körperdaten nach Bereitschaft Gesundheitsdaten an Krankenversicherung zu übermitteln(in%) käme infrage 60 käme nicht infrage kommt drauf an 50 40 36,4  30 36,4  36,4  51,70 22,59 41,05 34,10  2,27 30,49 24,53  43,19 29,56  2,72  20 17,04 10 0,77 0 13,98 30,00 unentschieden, keine Angabe 36,4 55,13 0,89 keine Angabe wäre nichts für mich würde mich interessieren habe schon genutzt habe schon genutzt würde mich interessieren wäre nichts für mich keine Angabe keine Angabe wäre nichts für mich würde mich interessieren habe schon genutzt habe schon genutzt würde mich interessieren wäre nichts für mich keine Angabe Bezugslinie: Interesse an Nutzung, Bevölkerungsdurchschnitt Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 50 Abbildung C4 Verhaltensänderung nach Nutzungsart(in%) Personen, die elektronische Hilfsmittel häufig oder ab und zu nutzen … insgesamt Die Nutzung von elektronischen Geräten und Apps hat beigetragen zu … etwas gesünderem Verhalten 41 deutlich gesünderem Verhalten 14 um gesundes Ernährungsverhalten zu unterstützen um Trainingseinheiten zu planen um das Schlafverhalten aufzuzeichnen um bei der Selbstdiagnose zu unterstützen um Meditationsübungen anzuleiten um die tägliche Bewegung aufzuzeichnen um das Training anzuleiten zur Erinnerung an die Einnahme von Medikamenten um Körperdaten zu messen um Gesundheitsinfos zu sammeln, zu übermitteln zur Unterstützung bei chronischen Krankheiten Basis: Bundesrepublik Deutschland, Bevölkerung ab 16 Jahre Quelle: IfD Allensbach 2019. 49 36 47 27 59 14 53 17 45 21 47 15 44 17 44 11 37 17 33 19 34 17

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 51 D. REGRESSIONSTABELLEN Tabelle D1 Allgemeine Einstellung zum Solidarprinzip, logistische Regression, Odds-Ratios, nur GKV Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus-Faktor Kollektivismus/Solidarität-Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel freiwillige Versicherung Teilnahme an Bonusprogramm Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 1,576 1,784* 0,387 Modell 2 1,563 1,952* 0,418 1,102 1,364 1,112 0,851 1,107 0,528** ,147*** 740 0,034 ,151*** 0,059 Modell 3 1,709 2,058* 0,361 1,225 1,566 1,031 0,859 0,993 0,600* 1,632*** 0,788* ,114*** 0,123 Modell 4 1,466 2,047* 0,461 1,217 1,624* 0,818 1,079 1,046 0,477** 1,649*** 0,772* 0,998 1,408 1,126 1,281 0,924 0,969 1,929** 0,836 0,569 0,576 0,380 0,629 ,141*** 0,166 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 52 Tabelle D2 Entsolidarisierungsoption I: Verhaltensbedingte Gesundheitsrisiken bestrafen, logistische Regression, Odds-Ratios, nur GKV Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Modell 1 1,066 0,854 1,366 Modell 2 1,023 0,753 1,110 Modell 3 1,040 0,746 1,075 Modell 4 1,078 0,761 1,202 Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung 1,613* 1,046 0,892 1,515* 1,018 1,380* 1,644* 1,076 0,866 1,510* 0,996 1,450* 1,632* 1,011 0,846 1,621** 1,010 1,314 Individualismus/Egoismus-Faktor Kollektivismus/Solidarität-Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel freiwillige Versicherung Teilnahme an Bonusprogramm Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 1,317*** 0,996 1,367*** 0,974 1,004 1,400* 1,092 0,666 0,867 0,599 1,071 0,970 807 0,002 0,517*** 0,498*** 1,477 1,093 1,816 0,730 0,797 0,387* 0,038 0,060 0,089 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 53 Tabelle D3 Wer regelmäßig Sport treibt, sollte niedrigere Beiträge zahlen, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Modell 1 2,123*** 1,222 0,958 Modell 2 1,582* 1,193 0,902 1,276 1,086 1,733*** 1,014 1,654** 1,155 Modell 3 1,597* 1,217 0,863 1,330 1,146 1,725*** 1,008 1,610** 1,227 Individualismus/Egoismus-Faktor Kollektivismus/Solidarität-Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 1,315*** 0,919 0,958 1068 0,034 0,517*** 0,475*** 0,077 0,099 Modell 4 1,399 1,247 0,907 1,370 1,181 1,558** 1,137 1,710** 1,271 1,302*** 0,917 0,990* 0,973 1,021 1,194 1,441* 0,744 1,087 0,965 1,042 0,748 0,961 0,765 0,115 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 54 Tabelle D4 Wer ein erhöhtes Gesundheitsrisiko im Beruf hat, sollte höhere Beiträge zahlen, logistische Regression, Odds-Rations, GKV und PKV Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus-Faktor Kollektivismus/Solidarität-Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 0,995 1,223 1,343 Modell 2 0,970 1,139 1,206 1,605* 0,920 0,970 1,282 0,992 1,098 Modell 3 0,984 1,194 1,154 1,838* 1,041 0,946 1,315 0,906 1,237 1,376*** 0,731*** Modell 4 0,842 1,218 1,351 1,846* 1,080 0,834 1,548* 0,962 1,273 1,374*** 0,721*** 0,995 1,106 1,220 1,269 0,937 0,868 0,225*** 1073 0,003 0,144*** 0,014 0,108*** 0,063 1,020 0,769 0,624 0,523 0,849 0,158*** 0,080 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

GESUNDHEITS-APPS UND WEARABLES WISO DISKURS 55 Tabelle D5 Wer ein erhöhtes Gesundheitsrisiko im Beruf hat, sollte höhere Beiträge zahlen, logistische Regression, Odds-Ratios, nur GKV Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus-Faktor Kollektivismus/Solidarität-Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel freiwillige Versicherung Teilnahme an Bonusprogramm Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 Modell 1 0,792 1,618 1,300 Modell 2 0,731 1,475 1,150 1,605 0,871 1,059 1,346 1,052 1,212 Modell 3 0,759 1,471 1,143 1,906* 0,976 1,037 1,384 0,984 1,394 1,371*** 0,675*** Modell 4 0,593 1,467 1,383 1,891* 1,044 0,862 1,740* 1,084 1,587* 1,376*** 0,661*** 0,974 0,766 0,913 1,355 0,914 1,187 0,904 0,220*** 806 0,009 0,130*** 0,024 0,093*** 0,083 0,929 0,611 0,501 0,569 0,960 0,172** 0,117 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

FRIEDRICH-EBERT-STIFTUNG – Wirtschafts- und Sozialpolitik 56 Tabelle D6 Wer regelmäßig zur Vorsorge geht, sollte niedrigere Beiträge zahlen, logistische Regression, Odds-Ratios, GKV und PKV Nutzungsart I: fitnessbezogen Nutzungsart II: gesundheitsbezogen Nutzungsart III: krankheitsbezogen Modell 1 2,176*** 1,236 0,884 Modell 2 2,271*** 1,023 0,730 Modell 3 2,289*** 1,027 0,697 Modell 4 1,972** 1,017 0,706 Gesundheitsverhalten I Abstinenz Gesundheitsverhalten II Entspannung/Stressvermeidung Gesundheitsverhalten III Sport Gesundheitsverhalten IV Körperfunktionen überwachen Gesundheitsverhalten V Nahrungsergänzungsmittel Gesundheitsverhalten VI Vorsorgeuntersuchung Individualismus/Egoismus-Faktor Kollektivismus/Solidarität-Faktor Alter Geschlecht: weiblich Landesteil: Ostdeutschland Sozioökonomischer Status(SES) (Referenzkategorie: hoch) niedrig mittel Versicherungsart (Referenzkategorie: privat) Gesundheitszustand (Referenzkategorie: sehr gut) gut einigermaßen nicht besonders schlecht chronische Krankheiten Konstante N Nagelkerkes R 2 0,787 0,990 0,874 1,233 1,313 2,821*** 0,801 1,018 0,854 1,227 1,273 2,952*** 1,264** 0,993 0,818 1,059 0,746 1,376 1,285 3,087*** 1,271** 1,007 0,987 1,009 0,929 1,002 1,084 0,617 2,859*** 1071 0,025 2,066*** 0,097 2,021*** 0,108 0,842 1,027 0,614 0,802 1,134 6,352*** 0,129 *p<0.05,**p<0.01,***p<0.001 Quelle: eigene Darstellung.

Impressum: © 2019 Friedrich-Ebert-Stiftung Herausgeberin: Abteilung Wirtschafts- und Sozialpolitik Godesberger Allee 149, D-53175 Bonn Fax 0228 883 9202, 030 26935 9229, www.fes.de/wiso Bestellungen/Kontakt: wiso-news@fes.de Die in dieser Publikation zum Ausdruck gebrachten Ansichten sind nicht notwendigerweise die der Friedrich-Ebert-Stiftung (FES). Eine gewerbliche Nutzung der von der FES herausgegebenen Medien ist ohne schriftliche Zustimmung durch die FES nicht gestattet. ISBN: 978-3-96250-481-6 Titelmotiv:© potalyo/depositphotos.com Gestaltungskonzept: www.stetzer.net Druck: www.bub-bonn.de

ABTEILUNG WIRTSCHAFTS- UND SOZIALPOLITIK WEITERE VERÖFFENTLICHUNGEN ZUM THEMA Sicherheit, Selbstbestimmung, Fairness und Teilhabe: Handlungsempfehlungen für eine Verbraucherpolitik im digitalen Wandel; Positionspapier WISO DISKURS – 10/ 2019 Es ist Zeit für einen neuen Aufbruch! Handlungsbedarfe zur Reform der psychosozialen Versorgung 44 Jahre nach der Psychiatrie-Enquete; Positionspapier WISO DISKURS – 07/ 0219 Qualität in einem sektorenübergreifenden Gesundheitswesen: Über die Bedeutung der Qualität für eine gute gesundheitliche Versorgung WISO DISKURS – 22/ 2018 Verbraucherschutz in der Plattformökonomie WISO DISKURS – 15/ 2018 ZEIG: Ein zielfokussiertes Evaluationstool für Innovationen im Gesundheitswesen WISO DISKURS – 13/ 2018 Betriebliche Sozialpolitik: Eine Bestandsaufnahme WISO DISKURS – 01/ 2018 Mehr Mitsprache und Orientierung: Vorschläge für ein nutzerfreundliches und patientenorientiertes Gesundheitssystem WISO DISKURS – 01/ 2017 Volltexte dieser Veröffentlichungen finden Sie bei uns im Internet unter www.fes.de/wiso