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TU Graz I Die Akzeptanz virtueller Gesundheits-Avatare
Martina Lang & Bernhard Wieser
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mittels automatisierter Datensammlung und Monitoring auszugleichen versuchen.
Solange ein Gesundheits-Avatar „als Werkzeug mit Funktionalitäten“ betrachtet wird,
fällt die Zustimmung zur bedürfnisorientiert gestalteten Technik positiv aus. Je stärker
der Avatar „Akteurscharakter“ annimmt und selbsttätig Daten sammelt, speichert und
teilt – demnach Entscheidungen trifft – umso stärker sinkt die Akzeptanz bzw. kam es
unter den FokusgruppenteilnehmerInnen zu einem Akzeptanzverlust. Nachstehende
Abbildung verdeutlicht die erhobenen Krankheitsbilder und die Funktionen eines
Gesundheits-Avatars.
Abbildung 5: Krankheitsbilder in Abhängigkeit vom Schweregrad. Spektrum des Einsatzes von
Gesundheits-Avataren im Bereich der häuslichen Pflegeversorgung älterer Personen. Je stärker der
Akteurscharakter der digitalen Technologie in den Vordergrund tritt, und je mehr dadurch die Autonomie
der Betroffenen beschnitten wird, desto höher ist die Skepsis gegenüber der Anwendung (vgl. Kap.
Ergebnisse Akzeptanzanalyse).
Für jenen Personenkreis, der wenig oder geringfügigen Pflegebedarf benötigt,
darunter fallen bspw. Healthy Agers, also noch weitgehend gesunde ältere Menschen
oder Personen, bei denen sich Erkrankungsformen des Alterns erst in einem sehr
frĂĽhen Anfangsstadium zeigen, werden bedĂĽrfnisorientiert ausgerichtete Features von
Assistenztechnologien positiv beurteilt und stoĂźen weitgehend auf Akzeptanz. Je mehr
pflegebedürftige ältere Personen durch Krankheitsformen des Alterns in ihrer
kognitiven und physischen Leistungsfähigkeit und damit in ihrer Autonomie
eingeschränkt sind, und je mehr Entscheidungen von der digitaler Technologie
übernommen werden, desto stärker sinkt die positive Bewertung der Technik und
desto weniger unterstĂĽtzend wird die Technologie bewertet. Zum Akzeptanzverlust
Die Akzeptanz virtueller Gesundheits-Avatare
Eine Fokusgruppenanalyse, Volume 1
- Title
- Die Akzeptanz virtueller Gesundheits-Avatare
- Subtitle
- Eine Fokusgruppenanalyse
- Volume
- 1
- Authors
- Martina Lang
- Bernhard Wieser
- Editor
- Technische Universität Graz
- Publisher
- Verlag der Technischen Universität Graz
- Location
- Graz
- Date
- 2019
- Language
- German
- License
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-85125-667-3
- Size
- 21.0 x 29.7 cm
- Pages
- 54
- Category
- LehrbĂĽcher