Dark Patterns: manipulative Designstrategien in digitalen Gesundheitsanwendungen

• Published in: Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz Vol. 67; no. 3; pp. 308 - 315
• Main Authors: Mildner, Thomas, Savino, Gian-Luca, Schöning, Johannes, Malaka, Rainer
• Format: Journal Article
• Language: German; English
• Published: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 2024; Springer Nature B.V
• Subjects: Family Medicine; General Practice; Leitthema; Medicine; Medicine & Public Health; Public Health; Täuschendes Design; Design Patterns; Data protection; Autonomie von Nutzer:innen; Datenschutz; Mobile Anwendungen; User autonomy; Mobile applications; Deceptive design
• ISSN: 1436-9990; 1437-1588
• DOI: 10.1007/s00103-024-03840-6

Zusammenfassung Digitale Gesundheitsanwendungen unterstützen Nutzer:innen unter anderem dabei, ihre physische und mentale Gesundheit durch digitale Daten besser zu verstehen, und fördern dadurch ein positives Gesundheitsverhalten. Neben den staatlich geprüften digitalen Gesundheitsanwendungen (DiGA) und digitalen Pflegeanwendungen (DiPA) besteht durch eine Vielzahl weiterer kommerzieller Gesundheitsanwendungen ein breites Angebot für Nutzer:innen. Gerade bei nicht geprüften Angeboten werden von Entwickler:innen häufig, beabsichtigt oder unbeabsichtigt, manipulative Designstrategien (Dark Patterns) verwendet, die Nutzer:innen dazu verleiten, bestimmte Entscheidungen zu treffen. Dieser Artikel bietet einen Überblick über aktuelle und weitverbreitete Dark Patterns und ordnet ein, welche Risiken von ihnen in digitalen Gesundheitsanwendungen ausgehen können. Zukünftig sollte „Licht“ auf Dark Patterns geworfen werden, indem mehr Transparenz für Nutzer:innen geschaffen wird, Regulator:innen ein genaueres Verständnis von Dark Patterns erlangen und verstärkt auf die Umsetzung von Richtlinien geachtet wird. So können Nutzer:innen Autonomie im Umgang mit Gesundheitsanwendungen gewinnen und ihre Daten besser geschützt werden.