The Plurality of Daily Digital Health: The Emergence of a New Form of Health Coordination

This article presents the current datafication processes in the field of health as a new form of health coordination. Methodologically, the conceptual foundation of the article is embedded in neopragmatist thinking and mainly informed by the "economics of convention" (EC). At the beginning, it is made clear that the datafication processes in the health system and in people's everyday lives are primarily a future vision that has high hopes for improving and controlling health. The aim of the article is to analyze the current effects of these mobilization processes and to show that with datafication processes, a new coordination mode of a digital daily health is introduced. To this end, the new form of digital daily health is being introduced. For this purpose, its characteristics are described and its relevance for coordination processes is shown. After that, the intersection between the new form of digital daily health and individual health will be analyzed. Finally, the consequences of this new health coordination form will be shown on an individual level as well as on the level of political economy of health

Social Research in Times of Big Data: The Challenges of New Data Worlds and the Need for a Sociology of Social Research

The phenomenon of big data does not only deeply affect current societies but also poses crucial challenges to social research. This article argues for moving towards a sociology of social research in order to characterize the new qualities of big data and its deficiencies. We draw on the neopragmatist approach of economics of convention (EC) as a conceptual basis for such a sociological perspective. This framework suggests investigating processes of quantification in their interplay with orders of justifications and logics of evaluation. Methodological issues such as the question of the "quality of big data" must accordingly be discussed in their deep entanglement with epistemic values, institutional forms, and historical contexts and as necessarily implying political issues such as who controls and has access to data infrastructures. On this conceptual basis, the article uses the example of health to discuss the challenges of big data analysis for social research. Phenomena such as the rise of new and massive privately owned data infrastructures, the economic valuation of huge amounts of connected data, or the movement of "quantified self" are presented as indications of a profound transformation compared to established forms of doing social research. Methodological and epistemological, but also institutional and political, strategies are presented to face the risk of being "outperformed" and "replaced" by big data analysis as they are already done in big US American and Chinese Internet enterprises. In conclusion, we argue that the sketched developments have important implications both for research practices and methods teaching in the era of big data

Forschungsprojekt: Digitalisierung, Klassifikationen und Gesundheits-Apps. Dataset A - Transcript of interviews with health app users and developers

Allgemeine Hinweise Data Set A 1. Titel des Forschungsprojekts in dessen Rahmen die Daten entstanden sind: "Digitale Gesundheitsklassifikationen in Apps - Praktiken und Probleme ihrer Entwicklung und situativen Anwendung. Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Diaz-Bone. Bearbeitung: Valeska Cappel Dipl. Soz., Miriam Kutt (Hilfsassistenz). Laufzeit: 2019-2023. Finanzierung: Schweizer Nationalfonds." 2. PrimärforscherInnen: Rainer Diaz-Bone Valeska Cappel Miriam Kutt 3. Publikationsjahr: 2023 4. Hinweise zur Verfügbarkeit Die Daten werden über LORY (Lucerne Open Repository) dauerhaft in Form von Transkripten zugänglich gemacht. 5. Fachgebiet Soziologie 6. Kategorie und Schlagwörter Gesundheitswesen Selbstvermessung Gesundheits-Apps Klassifikationen Pragmatismus Economics of convention Soziologie der Konventionen Digitalisierung 7. Abstract, wozu die Daten erhoben wurden Ziel der Datenerhebung war es die Bewusstseinsstrukturen, Meinungen, Einstellungen und Aushandlungs- und Problemlösungsprozesse der Versuchsteilnehmer (Experten aus dem Gesundheitswesen und der App-Nutzenden) zu präventiven Gesundheits-Apps zu erheben. Für ein kontrolliertes Erhebungsverfahren wurde dazu die qualitative Methode des Interviews durchgeführt. Mit dieser Methode wurden die Daten als Teil-Aspekte der Realität der Befragten verstanden und erhoben. Die Daten beinhalten Interpretations- und Deutungs-, und Bewertungsschemata, Motivationsstrukturen und Aushandlungsprozesse sowie Sachinformationen zu dem Umgang und der Entwicklung von Gesundheits-Apps. 8. Untersuchungsgebiet Das Untersuchungsgebiet liegt im Bereich der digitalen Gesundheit und beschränkt sich im Speziellen auf die Prozesse der Entwicklung von Gesundheits-Apps, sowie die Nutzung der Gesundheits-Apps. Untersuchungsgebiet waren damit Personen, die in einem Unternehmen im Gesundheitsfeld arbeiten und an der App-Entwicklung beteiligt sind, sowie Personen die Gesundheits-Apps in ihrem Alltag aktiv benutzen. 9. Gesamtheit auf die generalisiert werden könnte („Grundgesamtheit“) Im Rahmen der qualitativen Interviews wurden 20 Personen befragt. 10. Auswahlverfahren und Stichproben Die Daten im Projekt wurden anhand qualitativer Methoden gewonnen. Die Fälle und Daten wurden über die Methode der „Theoretical-Sampling-Technik“ ausgewählt. Die genauen Begründungen zur Auswahl der Fälle wurden im Verlauf des Projektes theoretisch erarbeitet. Dabei wurde sich dem Forschungsfeld der präventiven Gesundheits-Apps mit heuristischen Vermutungen angenähert, die anhand der Konzepte der Theorie der Konventionen und einer machttheoretischen Perspektive Foucaults entwickelt wurden. Gesundheit und Gesundheitshandlungen wurden dabei aus einer pragmatischen Perspektive als ein Ergebnis von Koordinationsbemühungen zwischen Akteuren, Gegenständen, Technologien und Machtstrukturen verstanden. In den Analyseschritten der Codierung und Auswertung der Interviews und Dokumente, wurden zur Qualitätssicherung Memos angelegt. Diese Memos bildeten eine theoretische Grundlage für weitere Auswahlprozesse des Materials. Diese Methode des Theoretical-Samplings wurde zudem durch die Methode des Schneeball-Systems ergänzt, indem interviewte Personen immer nach weiteren Kontakten befragt wurden und neu genannte Kontakte vor dem Hintergrund des Theoretical-Samplings ausgewählt wurden. 11. Erhebungszeitraum 2019-2022 12. Sprache 19 Interviews deutsch 1 Interview englisch 13. Größe des Datensatzes 1,07 MB 14. Verwendete Dateiformate und notwendige Software Dateiformat: RTF Software: RTF Standard-Textprogrammen auf unterschiedlichen Betriebssystemen (Bspw. Word, Wordpad, LibreOffice, OpenOffice