More than counting steps: Identifying types of self-tracking usage among German young adults

Veronika Karnowski; Doreen Reifegerste

doi:10.5771/2192-4007-2023-1-92

Contents
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- I–II Titelei/Inhaltsverzeichnis I–II
- 1–6 EDITORIAL 1–6
  - Editorial Constanze Rossmann, Oliver Raaz, Julia Metag, Kerstin Thummes, Thomas Zerback Constanze Rossmann, Oliver Raaz, Julia Metag, Kerstin Thummes, Thomas Zerback
- 7–47 EXTENDED PAPER 7–47
  - Capturing a crisis: Exploring individuals’ Instagram use during the beginning stages of the COVID-19 pandemic Larissa Hugentobler, Tanja Rüedy Larissa Hugentobler, Tanja Rüedy
- 48–113 FULL PAPER 48–113
  - 48–91 Meinungsfreiheit in Gefahr? Wie politische Einstellungen und individuelle Erfahrungen die Wahrnehmung der Meinungsfreiheit in Deutschland prägen Sophia Rothut, Anna-Luisa Sacher, Rebecca Strohmeier, Carsten Reinemann Sophia Rothut, Anna-Luisa Sacher, Rebecca Strohmeier, Carsten Reinemann 48–91
  - 92–113 More than counting steps: Identifying types of self-tracking usage among German young adults Veronika Karnowski, Doreen Reifegerste Veronika Karnowski, Doreen Reifegerste 92–113
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CC-BY-NC-ND Access

SCM Studies in Communication and Media , page 92 - 113

More than counting steps: Identifying types of self-tracking usage among German young adults

Autoren

Veronika Karnowski Doreen Reifegerste

DOI
- doi.org/10.5771/2192-4007-2023-1-92
- ISSN: 2192-4007
- ISSN online: 2192-4007
Zusammenfassung

Mit der Nutzung von Self-Tracking-Technologien gehen sowohl sehr optimistische als auch sehr kritische Erwartungen einher. Diese beruhen jedoch zumeist auf Studien zu einzelnen Anwendungen. Umfassende empirische Erkenntnisse zur alltäglichen Nutzung von Self-Tracking-Technologien fehlen bisher. Ziel dieser Studie ist es daher, basierend auf dem alltäglichen Umgang mit der Technologie, Typen der alltäglichen Self-Tracking-Nutzung zu identifizieren. Mithilfe einer latenten Klassenanalyse (LCA) auf Basis einer Online-Befragung einer repräsentativen Stichprobe von N = 367 deutschen Self-Tracker*innen im Alter von 18 bis 30 Jahren haben wir drei Typen der Self-Tracking-Nutzung identifiziert: Interactive Intensive Self-Trackers, Feedback-oriented Basic Self-Trackers und Purist Step Counters. Die Ergebnisse zeigen, dass Interactive Intensive Self-Trackers mehr Zeit pro Woche mit körperlicher Aktivität verbringen als Feedback-oriented Basic Self-Trackers und Purist Step Counters. Außerdem ist die Wahrnehmung des algorithmischen Feedbacks der Self-Tracking-Technologie im Sinne einer injunktiven Norm bei Feedback-oriented Basic Self-Trackers und Interactive Intensive Self-Trackers signifikant stärker ausgeprägt als bei Purist Step Counters. Zukünftige Forschung sollte diese Unterschiede im Umgang junger Erwachsener mit Self-Tracking-Technologien zur Erfassung körperlicher Aktivität berücksichtigen, insbesondere wenn es darum geht, die Effekte der Nutzung dieser Technologien zu bewerten.

Abstract

Self-tracking technologies have been regarded both very optimistic and very critical. However, these conclusions are often based on single application studies and lack empirical evidence on actual self-tracking usage. We set out to identify types of self-tracking usage based on users’ mobile media ensembles and their varying levels of engagement with the technology. Using latent class analysis, we empirically identified three types of self-tracking usage based on an online survey of a representative sample of N = 367 German self-trackers aged 18 to 30. Results indicate interactive intensive self-trackers spend more time physically active per week than feedback-oriented basic self-trackers and purist step counters. In addition, the injunctive norm-setting perception of algorithmic feedback is significantly higher for feedback-oriented basic self-trackers and interactive intensive self-trackers than purist step counters. Future research should be aware of these differences in young adults’ engagement with self-tracking of physical activity and integrate them into empirical research, especially when aiming to assess the effects of self-tracking.
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