Verbesserung des Ernährungsverhaltens von Erwachsenen mittels einer fotobasierten App
Es gibt nur sehr begrenzte Daten zum Zusammenhang zwischen der Nutzung von mobilen Applikationen und einer Verbesserung der Selbstbeobachtung bzw. der Veränderung des Ernährungsverhaltens [1-3]. Die Überprüfung der klinischen Evidenz bzw. eine evidenz-basierte Untersuchung sind unabdingbar und dringend nötig [4]. Im Fotografieren von Mahlzeiten und der Bewertung der Fotos durch die „Community“ scheint ein hohes Potenzial zu stecken, die Selbstbeobachtung im Bereich Ernährung zu verbessern. Zudem werden über eine mobile Applikation eine Vielzahl von Menschen erreicht [5]. Allerdings ist es bis dato weitgehend unerforscht, welche „Selbstbeobachtungs-Methoden“ am effizientesten sind [4].

Die aktuelle Forschung auf dem Gebiet der „Recommender Systeme“ betont einen wachsenden Bedarf in Bezug auf die Einbeziehung von Personalisierung bzw. der Perspektive der Nutzer in diese Systeme [6]. „Social Recommender Systems“, die auf Bewertungen anderer Nutzer und dem Teilen von Informationen in sozialen Netzwerken basieren, sind hierbei ein wachsendes Teilgebiet [7]. Die Arbeit von Song et al. [8] stellt ein Beispiel für die Anwendung von „Social Recommender Systems“ in der Gesundheitsdomäne unter einem speziellen Blickwinkel dar. Zwar zielen einige mobile Apps auf soziale Motivation in Zusammenhang mit Gesundheitsthemen ab, aber obwohl generelle Aspekte von Motivation und Willenskraft in der Psychologie gut untersucht sind [9], fehlt in weiten Teilen eine systematische Forschung in Bezug auf die Unterstützung gegenseitiger Motivation mit Hilfe von soziotechnischen Systemen (speziell mit Ansätzen aus dem Bereich „Social Media“ / „Social Networking“).

Mahlzeitenfotos in Online-Gruppen zu "posten“ liegt im Trend. Eine Ernährungs-App, über die Mahlzeitenfotos „gepostet“ und bewertet werden können, soll Nutzer bei der Selbstbeobachtung unterstützen. Die Bildung von Gemeinschaften und entsprechenden soziotechnischen Konzepten motiviert die Nutzer, sich gegenseitig in ernährungsbezogenen Entscheidungen zu unterstützen. „Recommender Systeme“ helfen dabei. Die wissenschaftliche Auswertung, ob eine Ernährungs-App das Essverhalten von Menschen beeinflussen kann, ist wesentlicher Bestandteil des Projekts. Ferner ist bis dato unklar, welche Charakteristika Menschen haben, die von derartigen neuen Tools profitieren.

Literatur:
[1] Lieffers JR, Hanning RM. Can J Diet Pract Res. 2012; 73:e253-60. [2] Carter MC et al. J Med Internet Res. 2013; 15: e32. [3] Turner-McGrievy GM et al. J Am Med Inform Assoc. 2013; 20:513-8. [4] Eng DS, Lee JM. Pediatr Diabetes. 2013 14:231-8. [5] Helander E et al. J Med Internet Res. 2014;16(4): e109. [6] Konstan J, Riedl J. UMUAI 2012. [7] Recommender Systems & The Social Web workshop series, ACM Recommender System Conference. [8] Song I et al. LNCS 7047, Springer, 2011. [9] Rheinberg F, Vollmeyer R. Motivation (8. ed.). Kohlhammer, 2011.