Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/157286 
Erscheinungsjahr: 
2017
Schriftenreihe/Nr.: 
Ilmenau Economics Discussion Papers No. 105
Verlag: 
Technische Universität Ilmenau, Institut für Volkswirtschaftslehre, Ilmenau
Zusammenfassung: 
Smart Fitness bezeichnet die digitale Erfassung individualisierter Fitness- und Lifestyledaten mit Hilfe von Wearables, Smartwatches, Apps und anderen Instrumenten. Die so generierten Daten sind für eine Reihe von Akteure wie Sportartikelhersteller, Pharmaunternehmen, Arbeitgeber sowie insbesondere auch Krankenversicherungen ökonomisch interessant. Wegen der hohen Aktualität sowohl des gesellschaftlichen Trends zur Selbstvermessung und -optimierung als auch der Verwendung personalisierter Daten im Zuge der Digitalisierung handelt es sich um ein dynamisch wachsendes und sich entwickelndes Gebiet, welches aber bisher kaum aus einer ökonomischen Perspektive untersucht wurde. In dem vorliegenden Beitrag wenden wir die ökonomische Theorie personalisierter Daten auf das Phänomen Smart Fitness an und leiten mögliche Effekte her, insbesondere auch für die Konsumentenwohlfahrt. Außerdem präsentieren wir eine nicht-repräsentative empirische Studie, welche einen ersten Einblick ermöglicht und dabei helfen kann, die empirisch relevanten Theorierichtungen zu identifizieren. Dabei stellen wir Bereiche heraus, in denen eher positive Wohlfahrtswirkungen zu erwarten sind, aber betonen auch solche, wo Wohlfahrtsgefahren lauern und daher Regulierungsrechtfertigungen bestehen. Letzteres gilt insbesondere, wenn personalisierte Fitness- und Lebensstildaten für die Individualisierung von Krankenversicherungstarifen oder Karriereentscheidungen durch Arbeitgeber verwendet werden.
Schlagwörter: 
smart fitness
wearables
smartwatches
Ökonomik personalisierter Daten
economics of privacy
big data
Digitalisierung
Selbstvermessung
Sportökonomik
Medienökonomik
Gesundheitsökonomik
Fitnessarmband
JEL: 
L83
Z20
D03
I10
L82
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
801.27 kB





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