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Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH)

08.09. - 13.09.2024, Dresden

Soziale Netzwerkseiten als digitale Umwelten und ihre Bedeutung für die psychische Gesundheit

Meeting Abstract

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  • Felix Hussenoeder - Universität Leipzig, Leipzig, Germany

Gesundheit – gemeinsam. Kooperationstagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi), Deutschen Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS) und der Deutschen Gesellschaft für Public Health (DGPH). Dresden, 08.-13.09.2024. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocAbstr. 42

doi: 10.3205/24gmds330, urn:nbn:de:0183-24gmds3300

Veröffentlicht: 6. September 2024

© 2024 Hussenoeder.
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Gliederung

Text

Einleitung: Soziale Netzwerkseiten (SNSs) sind innerhalb weniger Jahre zu einem weltweiten Phänomen geworden und spielen inzwischen in vielen Bereichen eine wichtige Rolle, egal ob bei Freundschaften, Dating, Karriere oder in der Politik. Es ist dementsprechend naheliegend, dass SNSs sich auch auf die psychische Gesundheit ihrer Nutzer*innen auswirken. Die Forschung zeigt Zusammenhänge zwischen der Nutzung von SNSs und verschiedenen Aspekten psychischer Gesundheit, z.B. Depressivität, Essverhalten oder SNS-abhängigkeit, allerdings ist die Literatur hierzu oft widersprüchlich, einseitig und oberflächlich. Ein Kernproblem gegenwärtiger empirischer Forschung liegt dabei im mangelnden theoretischen Verständnis von SNSs und dem Ausblenden von technologisch-strukturellen Einflussfaktoren. Um die Public Mental Health Implikationen von SNSs besser zu verstehen, ist ein theoretischer Rahmen, welcher die Besonderheiten der Technologie berücksichtigt, notwendig.

Methoden: Darstellung von SNSs als digitale Umwelten mit Hinblick auf psychische Gesundheit von Nutzer*innen. Hervorhebung der Rolle der Technologie. Abgleich mit aktueller Literatur.

Ergebnisse: SNSs können als digitale Umwelten verstanden werden, welche auf einer umfassenden kommunikativen Infrastruktur aufbauen, die sich beispielsweise in Form von Chats und Profilposts manifestiert. Hierdurch unterscheiden sie sich fundamental von anderen Medien, bspw. hinsichtlich Interaktionsfrequenz, Reichweite oder Funktionsumfang, und nehmen Einfluss auf Akteure, Interaktionen und psychische Gesundheit. Ein Beispiel für diesen Einfluss ist die technologiebasierte Potenzierung von Feedbackmechanismen und deren Auswirkungen auf Prozesse menschlichen Feedbacklernens, die zu SNS-Abhängigkeit und Depression beitragen können. Das Verständnis von SNSs als digitale Umwelten schließt sowohl technologische als auch soziale und psychologische Elemente ein und steht im Einklang mit aktuellen Forschungsergebnissen.

Schlussfolgerung: SNSs beeinflussen die psychische Gesundheit ihrer Nutzer*innen. Eine Betrachtung von SNSs als digitale Umwelten ermöglicht die Ableitung von Theorien und Hypothesen, ein besseres Verständnis zugrundeliegender Wirkmechanismen und die Entwicklung und Evaluation wirksamer Präventionsmaßnahmen.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.


Literatur

1.
Hussenoeder FS. The bright side of social network sites: On the potential of online social capital for mental health. Digit Health. 2022 Apr 12;8:20552076221093133. DOI: 10.1177/20552076221093133 Externer Link
2.
Hussenoeder FS. Social network sites as learning environments and their implications for mental health. Front Digit Health. 2022 Oct 10;4:939740. DOI: 10.3389/fdgth.2022.939740 Externer Link
3.
Hussenoeder FS. Lucky ones, socialites, bystanders, and sufferers: Using the Mental-Effort-Gratification Model to understand mental health effects of social media. Computers in Human Behavior Reports. 2023;9:100260. DOI: 10.1016/j.chbr.2022.100260 Externer Link