Randomisiert kontrollierte Studie zur Erfassung der Akzeptanz von Smart Sensing Technologien bei Studierenden

Ein vielversprechender Ansatz für eine genauere, frühzeitigere und kontinuierliche Erfassung psychischer Zustände ist das Smart Sensing. Dabei werden digitale Marker mithilfe von Sensoren in Alltagsgeräten wie Smartphones oder Wearables erfasst und analysiert (Abd- Alrazaq et al., 2023; Garatva et al., 2023; Torous et al., 2016). Diese Technologien ermöglichen eine objektive und alltagsnahe Erhebung psychophysiologischer Daten, die über traditionelle Erhebungsmethoden hinausgehen können (Abd-Alrazaq et al., 2023; Cornet & Holden, 2018; Nicholas et al., 2019; Onnela & Rauch, 2016). Damit das Potential des Smart Sensings jedoch effektiv genutzt und in den klinischen Alltag integriert werden kann, ist die Akzeptanz durch Patient:innen sowie Behandler:innen von zentraler Bedeutung (Terhorst et al., 2023). Ziel der Studie ist es, die Akzeptanz von Studierenden der Medizin und Psychologie als zukünftige Behandler:innen gegenüber Smart Sensing Technologien zu erfassen und zu analysieren. Der Fokus der vorliegenden Untersuchung liegt auf drei zentralen Fragestellungen. Bei der ersten Forschungsfrage geht es darum, wie hoch die Akzeptanz von Smart Sensing Technologien unter Studierenden der Medizin und Psychologie ist. Auf Grundlage bisheriger Forschung ist mit niedrigen bis moderaten Akzeptanzwerten zu rechnen (Rottstädt et al., 2024). Weitergehend wird untersucht, welchen Effekt eine akzeptanzfördernde Intervention auf die Akzeptanz der Studierenden hat. Es wird angenommen, dass die Akzeptanzwerte der Interventionsgruppe gegenüber Smart Sensing Technologien signifikant höher sind als die Akzeptanzwerte der Kontrollgruppe (vgl. Rottstädt et al., 2024). Die IG zeigt eine signifikant stärkere Zunahme der Akzeptanz von Prä- zu Post-Messung als die KG. Abschließend werden explorative Untersuchungen angestellt, welche Zusammenhänge zwischen der beeinflussten Akzeptanz (Post-Messung) und den mit Akzeptanz assoziierten Variablen bestehen. Abgesehen von der AFI wird vermutet, dass noch weitere Variablen wie Technikaffinität, Datenschutzbedenken oder die Verwendung spezifischer Sensoren einen Effekt auf die Akzeptanz der Teilnehmenden haben.