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Sterben ist eines der großen Rätsel der Menschheit. Aus medizinischer Sicht handelt es sich dabei um ein sich schrittweise vollziehendes Organversagen. Die Psychologie betrachtet es als einen seelischen Verarbeitungsprozess. Sterben ist aber auch ein soziales Phänomen: Wir sprechen darüber, betrachten es auf Bildern, regulieren und organisieren es. Der sozialwissenschaftliche Blick auf das Sterben ist bisher nur wenigen bekannt. Die Beiträger*innen des Bandes zeigen theoretisch und empirisch die sozialen Ordnungen des Sterbens auf und eröffnen dabei neue Perspektiven zur Diskussion und Erforschung dieses besonderen Phänomens.
In dem vorliegenden Beitrag wird der aktuelle Trend, Payas-you-live-Systeme (PAYL) in Verbindung mit Krankenversicherungen anzubieten, analysiert. PAYL-Systeme bedeutet konkret die kontinuierliche Erfassung von Gesundheitsdaten mithilfe technischer Geräte und Übermittlung dieser Daten an Versicherungen sowie die Auszahlung von Boni für erreichte Fitnessziele. Zunächst wird eine Definition von PAYL-Systemen dargelegt, dann werden die technischen Rahmenbedingungen erläutert, schließlich werden die Auswirkungen dieser soziotechnischen Systeme näher beleuchtet. Dies geschieht auf Grundlage unserer empirischen Untersuchung. Die drei identifizierten Hauptkonflikte betreffen die Genese von PAYL, seine Auswirkungen auf den Wert der Datensouveränität besonders für Versicherte und die Schwierigkeit, für den Anspruch auf Prävention und Kostenersparnis durch PAYL Evidenz zu erzeugen. Diese Konflikte werden diskutiert, um sowohl die direkten wie auch indirekten Auswirkungen der Digitalisierung und der Ökonomisierung des Sozialen durch PAYL zu beleuchten.
Umsetzung eines Pay-as-you-Live Systems : Konzeptioneller Ansatz für ein eigenständiges PAYL-System
(2021)
Applications for the Internet of Things are becoming increasingly popular. Due to the large amount of available context data, such applications can be used effectively in many domains. By interlinking these data and analyzing them, it is possible to gather a lot of knowledge about a user. Therefore, these applications pose a threat to privacy. In this paper, we illustrate this threat by looking at a real-world application scenario. Current state of the art focuses on privacy mechanisms either for Smart Things or for big data processing systems. However, our studies show that for a comprehensive privacy protection a holistic view on these applications is required. Therefore, we describe how to combine two promising privacy approaches from both categories, namely AVARE and PATRON. Evaluation results confirm the thereby achieved synergy effects.