@phdthesis{TorkAlinaghipour2021, type = {Bachelor Thesis}, author = {Natalie Tork Alinaghipour}, title = {Design Patterns im Kontext von mHealth-Anwendungen unter besonderer Ber{\"u}cksichtigung von Privacy}, url = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-18132}, pages = {40}, year = {2021}, abstract = {Gesundheitsapps bzw. mHealth-Apps werden immer h{\"a}ufiger verwendet, um die Gesundheit aufrechtzuerhalten oder das eigene Gesundheitsverhalten zu verbessern. Vor allem die Corona-Pandemie im Jahr 2020 und die damit einhergehenden Kontaktbeschr{\"a}nkungen f{\"u}hrten zu einem Anstieg der Nutzerzahlen. F{\"u}r diese Forschungsarbeit sind Lifestyle-Apps von besonderem Interesse, da sich diese im Gegensatz zu anderen Arten von mHealth-Apps an Konsumenten als Zielgruppe richten. Zun{\"a}chst werden Design-Methoden ermittelt, die bei der Gestaltung von mHealth-L{\"o}sungen zum Einsatz kommen. Dabei liegt der Fokus auf Persuasive Technology, die darauf abzielt, Verhaltensweisen des Nutzers zu ver{\"a}ndern. Es wird gekl{\"a}rt, auf welchen theoretischen Modellen solche Systeme basieren und mit welchen Vorteilen und Risiken die Nutzung von mHealth-Anwendungen verbunden ist. Die in Persuasive Technology vorkommenden Design-Methoden werden kritisch betrachtet, indem {\"u}berpr{\"u}ft wird, ob mithilfe von Dark Patterns Schwachstellen der menschlichen kognitiven F{\"a}higkeiten und Verhaltensweisen ausgenutzt werden k{\"o}nnen und ob es dadurch zur Verletzung der Privatsph{\"a}re oder zu einer Gef{\"a}hrdung des seelischen Wohlbefinden des Nutzers kommen kann. Im empirischen Teil wird eine Umfrage durchgef{\"u}hrt, in der Probanden zu der Nutzung von bestimmten mHealth-Apps und dem Abbruch der Nutzung befragt werden. Bei der Umfrage wird ebenfalls erhoben, ob die Nutzung einen positiven oder negativen Eindruck auf mHealth hinterlassen hat und ob sich der Umgang der pers{\"o}nlichen Daten nach der Nutzung ver{\"a}ndert hat.}, language = {de} }