Private Information Systems and Self-Tracking : Status-Quo and Usage Behavior





Faculty/Professorship: Information Systems and Energy Efficient Systems  ; Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik: Abschlussarbeiten 
Author(s): Kupfer, Anna
Publisher Information: Bamberg : Otto-Friedrich-Universität
Year of publication: 2019
Pages: XXX, 238 ; Illustrationen, Diagramme
Supervisor(s): Staake, Thorsten
Language(s): English
Remark: 
Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2019
DOI: 10.20378/irbo-55708
Licence: Creative Commons - CC BY - Attribution 4.0 International 
URN: urn:nbn:de:bvb:473-opus4-557080
Abstract: 
In der Mitte des 20. Jahrhunderts wurden Computer vorwiegend in militärischen, wissenschaftlichen, oder kommerziellen Anwendungsfeldern eingesetzt. Als Mitte der 70er Jahre die Computer-Industrie damit begann, Personalcomputer (PCs) zu verkaufen, hielten diese nicht nur verstärkten Einzug in Firmen, sondern auch Haushalte. Heutzutage haben sich zusätzlich zu PCs auch andere Informationssysteme (IS) auch über den professionellen Einsatz hinaus in anderen Bereichen etabliert. Die Miniaturisierung und Preissenkungen von IS sowie die Verbreitung des Internets haben einen erheblichen Teil zu dieser Verbreitung beigetragen. In Form von Heim-PCs, Telefonen, Tablets, Wearables, Smartwatches oder intelligenten Sensoren findet mittlerweile ein großer Teil der IS-bezogenen Gesamtausgaben, der Rechenleistung und der Interaktion mit IS im privaten Kontext statt. Außerdem erheben ubiquitäre IS immer mehr Daten zu verschiedenen Aspekten unseres Privatlebens.
Diese Dissertation fasst Systeme, die eine vermehrte Verbreitung im privaten Kontext erfahren, unter dem Begriff Private Informationssysteme (PIS) zusammen. Ein prominenter Anwendungsfall von PIS ist das sogenannte “Self Tracking”. Self Tracking subsumiert verschiedene Arten der Selbstvermessung und trägt dem Wunsch vieler Menschen Rechnung, Daten über persönliche (oft private) Aktivitäten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren, zu reflektieren und dementsprechend zu agieren. Regelmäßig erfasste Größen sind beispielsweise tägliche Schritte, das allgemeine Fitnesslevel, das Körpergewicht oder gesundheitliche Aspekte. Ziel dabei ist es häufig, das Bewegungs- bzw. Fitnesslevel zu steigern. Eine andere Art der Selbstvermessung ist die Überprüfung der finanziellen Ausgaben oder die Aufzeichnung des Treibstoffverbrauches mit dem Auto, um Ausgaben zu kontrollieren und zu verringern. Aus diesem Grund stellt die zunehmende Selbstvermessung ein passendes Beispiel dafür dar, wie IS außerhalb traditioneller Unternehmensgrenzen rasch Fuß fassen und die Technologie in den Massenmarkt vordringen kann.
Trotz der starken Verbreitung von PIS und der zunehmenden Relevanz von Technologien zur Selbstvermessung äußern einige IS-Wissenschaftler widersprüchliche Meinungen über den Status von PIS und Selbstvermessung in der IS-Forschung. Außerdem konzentrieren sich Studien, die die Struktur der Disziplin untersuchen, vorwiegend auf den organisatorischen Kontext. Aus diesem Grund zielt die Dissertation darauf ab, die erste übergeordnete Forschungsfrage zu beantworten:
Wie ist der Status Quo zu PIS, insbesondere in Bezug auf Selbstvermessung, in der IS-Forschung?
Zur Beantwortung der ersten Forschungsfrage dient eine quantitative bibliometrische Analyse, welche das Ausmaß von IS-Artikeln untersucht, die sich auf den privaten Kontext konzentrieren. Somit wird der Status Quo der wissenschaftlichen Forschung zu PIS ermittelt. Dieser zeigt, dass eine geringe (insgesamt 7% von über 1.700 Artikeln aus der IS-Disziplin) aber steigende Anzahl (mit einem Anstieg von 2% ersten und 10% im letzten untersuchten Jahr) an Artikeln sich mit PIS beschäftigen. Gemäß den Aussagen von prominenten Wissenschaftlern spiegelt die Auseinandersetzung mit Selbstvermessung in der IS-Forschung noch nicht die Bedeutung von Selbstvermessung in der Praxis wider. Jedoch sieht es so aus, als würden vermehrt IS-Wissenschaftler und Top-Outlets der Disziplin auch Themen, die mit der wachsenden Verbreitung und der Nutzung von IS im privaten Kontext zusammenhängen, behandeln. Außerdem zeigt die Analyse, dass Forscher eher einseitig auf die Fragestellungen im privaten Kontext eingehen. Dies bezieht sich zum Beispiel auf das gewählte Handwerkszeug, wie die Forschungsmethode, oder der Fokus auf bestimmte Zeitschriften und Konferenztagungsbände zur Veröffentlichung. In einem weiteren Schritt beschäftigt sich die Dissertation verstärkt mit einem Anwendungsgebiet von PIS: IS zur Selbstvermessung. Eine qualitative Literaturrecherche gibt einen Überblick über die aktuellen Forschungserkenntnisse aus 114 Artikeln aus drei Disziplinen: IS, Mensch-Computer-Interaktion (MCI) und Psychologie. Eine Forschungsagenda, welche identifizierte Forschungslücken aufzeigt soll somit zukünftige Forschungsvorhaben unterstützten und Wissen verbessert sammeln sowie zur Verfügung stellen. Ein Hauptthema umfasst das Nutzungsverhalten von Self Tracking-IS.
Die Rolle von IS und die Umstände, welche die Einführung und Nutzung dieser Systeme beeinflussen, weichen in mehreren Aspekten von den im organisationalen Kontext dominierenden Mechanismen ab. Während sich die IS-Forschung traditionell auf den Einsatz von IS in organisationalen Kontexten konzentriert (innerhalb von und zwischen Organisationen), befassen sich aktuelle Forschungsfragen zunehmend auch mit dem privaten Kontext. Zugleich betonen zahlreiche Wissenschaftler, dass IS-Theorien und -Modelle in diesem neuen Kontext anders betrachtet werden müssen, da andere Gegebenheiten herrschen. Diese Gegebenheiten beziehen sich zum Beispiel auf die bereits in der Forschung identifizierten Unterschiede zwischen freiwilliger und vorgeschriebener IS-Nutzung oder hedonischer und nutzenbasierter Systeme. Somit beschäftigt sich die Dissertation mit der folgenden zweiten übergeordneten Forschungsfrage:
Wie nutzen Einzelpersonen Selbstvermessungsanwendungen?
Zur Beantwortung der zweiten allgemeinen Forschungsfrage wurde eine Feldstudie mit über 700 Teilnehmern durchgeführt, um die Aussagekraft herkömmlicher IS-Verhaltenserklärungsmodelle zu Verhaltensabsicht zur Nutzung („usage intention“), fortwährende Nutzungsabsichten („continuous intention“) und die wahrgenommene Nutzung („self-reported usage“) zu bewerten. Bei der Feldstudie weisen die traditionellen IS-Modelle eine hohe Vorhersagegüte für Verhaltensabsicht zur Nutzung von PIS auf, jedoch eine geringere Vorhersagegüte für fortwährende Nutzungsabsichten und keine Vorhersagegüte für die wahrgenommene Nutzung. Um die Vorhersagefähigkeit solcher Modelle zu verbessern, greift die Dissertation auf ein theoretisches Konzept zurück, welches von der IS-Forschung aufgrund ihres Fokus auf organisatorische Kontexte vernachlässigt wurde: Einstellungen („attitudes“). Die Arbeit entwickelt eine erste Version eines Messinstruments, das individuelle Einstellungen zur Selbstvermessung ermittelt. Inwieweit es die Vorhersagekraft erhöht, muss noch statistisch untersucht werden.
Die Dissertation trägt zur Diskussion über den Kern der IS-Forschung und der Rolle von IS im privaten Kontext bei. Darüber hinaus bietet die Dissertation eine systematische Literaturrecherche zur Selbstvermessungsforschung, wodurch das Ziel verfolgt wird, andere Forscher zur Vertiefung von Forschungsanstrengungen zu motivieren und ihnen bei der Ausrichtung künftiger Arbeiten zu helfen. Darüber hinaus bereitet die Literaturrecherche auch Forschungsergebnisse aus anderen Disziplinen wie MCI und Psychologie auf, welche sich für IS-Forscher als wertvoll erweisen können. Der zweite Teil der Dissertation liefert umfangreiche empirische Erkenntnisse, aus denen hervorgeht, dass andere Variablen benötigt werden, um Verhaltensabsichten und Verhaltensweisen in Bezug auf die Nutzung von Selbstvermessungsanwendungen im privaten Kontext zu verstehen. Die Dissertation leistet auch auf methodischer Ebene einen Beitrag, da sie eine der seltenen Studien enthält, die UTAUT-Modelle im Rahmen einer Feldstudie mit Längsschnittdaten einschließlich selbst eingeschätzter Nutzung untersucht. Schließlich stellt die Dissertation ein neues Instrument bereit, um die Einstellungen zur Selbstvermessung zu erfassen und traditionelle Instrumente und Verhaltenserklärungsmodelle zu verbessern.

In the middle of the 20th century, computers were used for military, research, or professional applications. In the mid-1970s, the computer industry started selling personal computers (PCs) not only to companies and other institutions but also to households. Since then, PCs not only have conquered companies but also households. Today, PCs and other information systems (IS) have clearly expanded beyond professional use. The miniaturization and price decrease of IS and the Internet contribute to such a dissemination. In fact, a large share of IS-related overall spending, computing power, and interaction with IS – in the form of home PCs, phones, tablets, wearables, smartwatches, or smart sensors – is now taking place in private contexts, and ubiquitous IS are increasingly collecting data on various aspects of our private lives. This dissertation subsumes such systems that are being used in the private context under the term private information systems (PIS). One of the strongest among trending PIS technologies and applications is the class of self-tracking appliances. “Self-tracking” describes an individual’s desire to collect, store, analyze, reflect, and act upon data on personal (often private) activities (e.g., counting steps, fitness tracking, observing health issues, stepping on a weight scale, checking financial expenditures, noting gas consumption). As such, the proliferation of self-tracking is an example of IS that rapidly gain further ground outside traditional firm boundaries because they enter the mass market.
Notwithstanding the dissemination of PIS and the increasing relevancy of self-tracking, IS scholars show opposing opinions about the status of PIS and self-tracking technologies within IS research. Moreover, academic studies that investigate the structure of the discipline mostly focus on the organizational context. On this account, the dissertation aims at answering the first overall research question:
What is the status quo of PIS, especially self-tracking, in IS research?
The first overall research question is addressed by means of a quantitative bibliometric analysis that counts the number of articles on PIS within IS literature. The analysis reveals that the share of articles on PIS is small (7% out of over 1,700 IS articles) but growing (from 2% in the first to 10% in the last year of the observation). While the IS community may lag behind the vast expansion of IS use to private contexts, as several prominent scholars have stated, IS scholars and the discipline’s top outlets seem to increasingly address topics related to the growing ubiquity and use of IS in private contexts. Moreover, the analysis shows that scholars investigate research questions on the private context in a homogenous way. For example, this refers to a scholar’s choice of tools, such as research methods, or the focus on specific journals and conference proceedings for publication. As a next step, this dissertation focuses on a specific field of application of IS in the private context: IS for self-tracking. A qualitative literature review gives an overview of current insights from 114 articles on self-tracking in three disciplines – IS, Human-Computer Interaction (HCI), and psychology. The resulting research agenda with identified research gaps helps to correctly propagate existing knowledge and streamline future research. One major research gap concerns the usage behavior of self-tracking IS.
As the literature shows, the role of IS and the circumstances that might shape the adoption and usage of such PIS are fundamentally different in private contexts compared to professional contexts. While IS research has traditionally concentrated on the use of IS in professional contexts, a growing share of research questions seem to constantly shift to contexts beyond organizations. In this sense, IS scholars underline the relevance of revisiting IS theories and models in this new context that is shaped by other circumstances. Such circumstances have been identified for example in the context of volitional and mandatory IS usage or hedonic and utilitarian systems. Thus, the dissertation sets out to investigate the second overall research question:
How do individuals use self-tracking appliances?
To answer the second overall research question, a field study with over 700 participants was conducted to assess the power of traditional IS models to explain adoption intention, continuous usage intention, and self-reported usage. As a result, the traditional IS models reveal strong predictive value for adoption, but much less for continuous usage, and none for self-reported usage. In order to improve such models, the dissertation reverts to a theoretical concept that IS research has neglected due to its center of interest on organizational contexts: attitudes. The dissertation develops a first version of a measurement instrument that assesses individual attitudes toward self-tracking.
The dissertation contributes to the discussion of the identity of IS and the role of IS in the private context. Moreover, the dissertation offers a systematic literature review on self-tracking research, with the goal to stimulate future research on self-tracking. Furthermore, the literature review also includes research on self-tracking from other disciplines, such as HCI and psychology, which offer valuable insights for IS scholars. The second part of the dissertation provides large-scale empirical insights that show that additional variables are needed to understand behavioral intentions and usage in the private context – especially regarding continuous usage intentions related to self-tracking appliances. The dissertation also contributes on a methodological level, including one of the rare studies that investigates UTAUT models in the context of a field study with longitudinal data, including self-reports on usage. Finally, the dissertation provides a new instrument to measure attitudes toward self-tracking, that can help to improve traditional instruments and explanatory models.
GND Keywords: Selbstüberwachung ; Datenanalyse ; Benutzerverhalten ; Feldstudie ; Prototyp
Keywords: Private Information Systems, Self-Tracking, Usage Behavior, Attitudes, Construct Development
DDC Classification: 004 Computer science  
300 Social sciences, sociology & anthropology  
RVK Classification: ST 620   
Type: Doctoralthesis
URI: https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/46901
Release Date: 6. December 2019

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