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Smart Fitness: Ökonomische Effekte einer Digitalisierung der Selbstvermessung

Oliver Budzinski and Sonja Schneider

No 105, Ilmenau Economics Discussion Papers from Ilmenau University of Technology, Institute of Economics

Abstract: 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.

Keywords: smart fitness; wearables; smartwatches; Ökonomik personalisierter Daten; economics of privacy; big data; Digitalisierung; Selbstvermessung; Sportökonomik; Medienökonomik; Gesundheitsökonomik; Fitnessarmband (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: L83 Z20 D03 I10 L82 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017
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