Die Auswirkungen von Self-Tracking und Quantified Self auf die Selbstoptimierung und Motivation


Hausarbeit (Hauptseminar), 2018
22 Seiten, Note: 2,0

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Definitorische Grundlagen
2.1 Quantified-Self (QS)
2.2 Self-Tracking
2.3 (Selbst-) Optimierung
2.4 Quantifizierung

3 Theoretischer Hintergrund

4 Potenziale und Risiken digitaler Selbstvermessung
4.1 Definition (Selbst-) Vermessung
4.2 Potenziale digitaler Selbstvermessung
4.3 Risiken digitaler Selbstvermessung

5 Vom Vermessen zur Optimierung und Motivation
5.1 Logik der Selbstvermessung
5.2 Intrinsische und extrinsische Motivation
5.3 Self-Tracking – psychologisches Motiv der intrinsischen Motivation

6 Fazit

7 Ausblick

8 Literaturverzeichnis

9 Anhang
9.1 Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung

Self-Tracking, Quantified-Self, Lifelogging – digitale Selbstvermessung hat viele Namen. Was damals noch als Betätigungsfeld von Nerds belächelt wurde, ist mittlerweile längst auf dem breiten Markt angekommen. Die ausgestellten Fitness-Tracking-Geräte (Gadgets) sind in den Sport-Geschäften und Elektronik-Fachmärkten nicht zu übersehen und immer mehr Gesundheits-Apps werden angeboten und heruntergeladen. Laut einer repräsentativen Umfrage nutzen bereits 16% der Deutschen von 18-60 Jahre einen Fitness-Tracker am Handgelenk. 11% planen eine Anschaffung in der Zukunft. Rund 40% haben bereits eine Gesundheits-App auf ihrem Smartphone installiert. Im Jahr 2017 wurden weltweit rund 25,4 Milliarden US-Dollar mit Mobile-Health-Diensten, -Produkten und –Anwendungen umgesetzt. Eine Prognose zum Marktvolumen von Mobile Health (mHealth) zeigt, dass die Umsätze bis zum Jahr 2020 auf ca. 59 Milliarden US-Dollar ansteigen werden. Das Interesse ist also da und steigt weiter. Die Anwendung und zunehmende Verbreitung der digitalen Selbstvermessungstechnologien bringen sowohl Potenziale als auch Risiken mit sich.

Die Seminararbeit beschäftigt sich mit der Frage, woher das Interesse am „Selbstvermessen“ kommt und was die Motive der Menschen sind, Daten ihres Körper- und Lebenszustandes zu sammeln und auszuwerten. Wollen sie sich selbst optimieren, oder versuchen sie „nur“ ihren Alltag zu dokumentieren und mit den so gewonnenen Daten intensiver über ihren Alltag nachzudenken? Ziel der Seminararbeit ist es, herauszufinden, ob und wie sich Selbstvermessung auf den Optimierungs- und Motivationsprozess, speziell die Selbstoptimierung, auswirkt.

Im zweiten Kapitel werden die Begriffe „Self-Tracking“, „Quantified-Self“, Optimierung und Quantifizierung näher erläutert, um eine begriffliche und definitorische Grundlage für den weiteren Verlauf der Seminararbeit zu schaffen. Anschließend wird auf den theoretischen Hintergrund eingegangen, in denen sich unter anderem mit den Vorreitern der Self-Tracking-Bewegung beschäftigt wird. Folglich werden die Potenziale und Risiken digitaler Selbstvermessung dargestellt, wo auch in einem Zuge die (Selbst-) Vermessung definiert wird. Anschließend werden die psychologischen Hintergründe im Zusammenhang mit der Self-Tracking-Bewegung genauer beleuchtet. In den beiden letzten Kapiteln wird ein abschließendes Fazit gezogen und ein Ausblick auf die Entwicklung von Self-Tracking und Quantified Self aufgezeigt.

2 Definitorische Grundlagen

2.1 Quantified-Self (QS)

Die Quantified-Self-Bewegung wurde 2007 von Gary Wolf und Kevin Kelly in Kalifornien gegründet und dient sozusagen als „Grundlage“ für Self-Tracking. Die Idee der Gründer ist „self knowledge through numbers“, also die Selbsterkenntnis durch Zahlen. Die Quantified-Self Community wird weltweit bedient, indem internationale Meetings, Konferenzen, Ausstellungen, Foren, Webinhalte und Services, sowie ein Leitfaden für Self-Tracking-Tools rund um die Uhr zur Verfügung gestellt werden (Wolf, 2017). 2012 wurde auch in Deutschland eine Quantified-Self-Bewegung gegründet. Florian Schumacher, der die Bewegung in Deutschland initiiert hat, brachte es in einem Interview auf der Web-Konferenz „Re:publica“ auf den Punkt: „Ich lerne gewisse Bereiche meines Lebens besser kennen und finde heraus, wie ich dort besser werden kann.“ (von Holtzbrinck, 2017)

Die QS-Bewegung scheint einen zweckrationalen und zugleich standardisierbaren Weg gefunden zu haben, dem vermutlich anthropologischen „Willen zum Selbstwissen“ nachzukommen. Die Idee hinter der QS-Bewegung ist einfach: Alltägliche Körperreaktionen, Verhaltensweisen und andere (biometrische) Aspekte des Alltagslebens werden technisch und digital vermittelt und in Form von Zahlen und Datenvisualisierungen sichtbar gemacht. Die neuen technischen Möglichkeiten sollen nun dauerhaft die Black-Box „Körper“ öffnen. Versprochen werden dabei eine Überwindung medizinischer Dogmen, der Erhalt von Gesundheit, Verhaltensänderungen und eine „objektive“ Kontrolle über die Lebens-, Selbst- und Körperführung. Dies stimmt mit den genannten Zwecken der Mitglieder der QS-Bewegung überein, denn diese sehen in der „Datensammlerei“ Erkenntnisgewinne und Verhaltensänderungen. Doch woher rührt dieser Wille zu einer quantifizierten „Sorge um sich“? Modernisierungstheoretisch ist die exzessive Angst, körperliche Entwicklungen nicht wahrzunehmen als eine Art Reflexion von Risiken zu fassen. Eine präzise Buchführung über das Leben dient der Simulation von Kontrolle und stiftet Sinn. Der Mensch wird also geformt, indem er sich selbst formt (Selke, 2016, S.66 f.).

Allerdings ist Selbstvermessung als Praxis keineswegs neu, doch es erscheinen aktuell drei Aspekte als neu. Erstens wird das Messen der Daten durch Sensoren erleichtert und zum Teil überhaupt erst ermöglicht. Erleichtert wird das Messen, da nun nicht mehr jeder Schritt selbst gezählt werden muss, denn dies wird von Gad- gets und / oder Smartphones übernommen. Ermöglicht wird das Messen durch bestimmte Sensoren, die immer billiger und kleiner werden und dadurch für fast jeden erschwinglich sind und sich gut im Alltag integrieren lassen. Zweitens kommen vielfältige Möglichkeiten der Darstellung und Visualisierung der Daten zum Tragen. Diagramme, Kurven, Fortschrittsanzeigen und Zahlen transformieren die Daten in ein spezifisches, schnell und leicht erfassbares und verständliches Wissen. Drittens ermöglichen die digital gespeicherten Daten eine schnelle Vergleichbarkeit mit anderen Menschen. Dieser Vergleich kann im Modus der Konkurrenz als motivationale Ressource genutzt und angestrebt werden (Selke, 2016 S. 217 f.).

2.2 Self-Tracking

Self-Tracking wird auch „Praxis des Messens“ genannt und ist eine komplexe empirische Erscheinung. Es beschreibt die Erhebung, Sammlung, Zusammenführung und Auswertung von Daten über alle nur erdenklichen Merkmale und Funktionen des eigenen Körpers, also die Vermessung der eigenen Verhaltensweisen, Körperzustände oder Körperleistungen über einen bestimmten Zeitraum. Durch mehr oder weniger ausgeklügelte Verfahren lässt es die Person in eine neue Phase der Selbstbestimmung und Selbstoptimierung eintreten. Die gemessenen Verhaltensweisen, Körperzustände, etc. werden in Daten übersetzt, welche anschließend gespeichert, umgerechnet, ausgewertet, mit anderen ausgetauscht, verkauft oder auch „ausspioniert“ werden können. Self-Tracking ermöglicht einen Verhaltens- und Leistungsvergleich und gibt Anlass zur Verhaltensänderung und Leistungssteigerung (Duttweiler, 2016, S.9 f.). Es gibt ebenso viele Vor- wie Nachteile bei der Selbstvermessung. Sie ermöglicht es, mehr zu wissen, bessere Entscheidungen treffen zu können, die eigene Gesundheit selbst in die Hand zu nehmen, keine Zeit mehr zu vergeuden, sparsamer zu leben und die Arbeit und das Sozialleben produktiver und effizienter zu gestalten. Nachteile (oder besser Befürchtungen) sind die ständige „Verdatung“ und somit potentiell dauerhafte Überwachung. Dies kann zu einem Kontrollverlust und der Enthumanisierung durch die Verengung auf Rationalisierung und Objektivierung führen. Self-Tracking lässt sich nur mithilfe von so genannten Gadgets (z.B. smart wearables) durchführen. Dies sind häufig nicht besonders komplizierte Verbindungen von Hard- und Software. Darunter fallen bereits Schrittzähler, Blutdruck- und Pulsmesser und Waagen. Sie registrieren die Umwelt auf eine bestimmte Weise, errechnen in den entsprechenden Apps Algorithmen und visualisieren die Daten in Zahlen, Bilder oder anderen Symbolsysteme (Duttweiler, 2016, S.10 f.). Die Geräte und Applikationen sind vor allem durch ihre „smartness“ gekennzeichnet. Sie sind klein, unauffällig, intuitiv zu bedienen und vernetzen sich i.d.R. automatisch mit dem Smartphone oder Tablet. Somit lassen sie sich quasi unbemerkt in alltägliche Handlungsabläufe einfügen. Ein Beispiel ist ein kleiner Clip am Gürtel, der automatisch jeden Schritt vermisst und die Daten via Bluetooth an das Smartphone weiterleitet. Aber auch alltägliche Dinge wie die Wifi-Waage, die die Werte des morgendlichen Wiegens an ein entsprechendes Aufzeichnungsprogramm übermittelt oder Gabeln, die die Geschwindigkeit der Nahrungsaufnahme registrieren, gehören zu den Gadgets (Duttweiler, 2016, S.12).

2.3 (Selbst-) Optimierung

Der Begriff Optimierung leitet sich von dem lateinischen Wort optimum (Bester, Hervorragendster) ab. Optimierung kann als ein Prozess beschrieben werden, der ein gegebenes Ziel in maximaler Weise erreicht. Die mathematische Optimierungstheorie hingegen bietet die Hilfsmittel an, die eine systematische Entscheidungsfindung ermöglichen, sobald ein Entscheidungsspielraum um eine spezifische Zielsetzung vorhanden ist. Genau diese Perspektivierung auf eine Wahl zwischen verschiedenen Optionen ist auch in der QS-Bewegung zu finden. Mithilfe der aufgezeichneten Daten soll zum Beispiel entschieden werden können, ob der Konsum von Kaffee die Produktivität fördert oder nicht und, in einem erweiterten Modus, wie viele Tassen täglich in welchen „Einnahme-Rhythmus“ optimal sind. Die Frage, wie gehandelt werden soll, kann mit Hilfe der Optimierung entschieden werden. Somit könnte die Optimierung als ein orientierungsstiftendes Verfahren betrachtet werden. Eine andere Sichtweise ist die, dass der gegebene Ist-Wert mit einem zu erreichenden Soll-Wert (also einem anvisierten Ziel) verglichen wird. Anschließend wird versucht, die Differenz zu minimieren. Die Optimierung beschreibt in dieser Sichtweise den möglichst effektiven Weg einer solchen Steuerung. Diese Idee kann dann auf das Selbst übertragen werden und somit wäre QS dann die Selbststeuerung und -optimierung. In dem Moment, in dem Körper- und Leistungsfähigkeit vermessen werden, können diese auch verbessert und optimiert werden. Aufgrund dessen erscheint die Selbstvermessung meist auf Selbstoptimierung zu verweisen (Selke, 2016, S.221 ff.).

2.4 Quantifizierung

Nachdem der Optimierungsbegriff definiert wurde, wird nun auf einen zweiten wichtigen Aspekt der QS-Bewegung eingegangen: die Quantifizierung, also die Ergebung quantitativer Daten über sich selbst. Es stellt sich die Frage, ob die Zahlenmäßigkeit des Gemessenen automatisch zu einer Selbstoptimierung führt bzw. welchen entscheidenden Unterschied das zahlenbasierte Wissen über sich macht? Im Folgenden werden einige wahrscheinliche Gründe dargestellt, die die Erhebung quantitativer Daten auf das Phänomen QS erklären könnten (Selke, 2016, S. 225).

Quantitative Daten, also Zahlen, machen etwas greifbar. Ein Beispiel wäre hier das Gewicht. Statt dies ausschließlich zu spüren, hilft der Blick auf die Waage, das Gewicht kognitiv besser zu verarbeiten. Ein weiteres Beispiel wäre das Führen eines Haushaltsbuches. Auch hier werden die getätigten Ausgaben sichtbar, wo sonst nur die Frage stand, wo das ganze Geld geblieben ist. Ein weiterer Grund könnte eine bestimmte Eigenart von Zahlen sein: sie entkontextualisieren. Dies ist allgemein ein Vorteil von Quantifizierung: an sich unvergleichbare Dinge können auf einmal vergleichbar gemacht werden. Hinsichtlich der Selbstvermessung führt dies zu zwei Einsichten: zum einen simplifizieren Zahlen. So kann beispielsweise die komplexe Frage nach der Stimmung auf eine Zahl zwischen 0 und 10 runtergebrochen werden. Zum anderen erlaubt die Entkontextualisierung aber auch, dass erfasste Probleme weniger emotional erfahren werden. Das Selbstvermessen kann somit zu einem Distanzierungsmechanismus führen. Distanzierung wird hier allerdings nicht als negativ angesehen, sondern vielmehr als Möglichkeit, sich selbst (mit einem gewissen Abstand betrachtet) ins Verhältnis setzen zu können. Ein nächster Punkt ist, dass die Dateninterpretation (mit einem immer größer werdenden Interpretationsspielraum) immer wichtiger wird. Beispielsweise könnte das leicht gestiegene Gewicht auf der Waage einerseits vom zu vielen Essen, andererseits aber auch vom Muskelaufbau aufgrund effektiven Trainings kommen. Es steht fest, dass die erhobenen Daten eine vorhandene Realität repräsentieren. Aber ist es nicht so, dass diese die Realität vielmehr herstellen? Durch die Selbstvermessung ändert sich die Wirklichkeit. Die eigene Wirklichkeit wird schlicht eine andere, da die „vermessene Wirklichkeit“ vorher einfach nicht verfügbar war. Allerdings existieren neben den gemessenen Daten auch noch die Gefühle, die Auskunft über (Un-) Wohlsein und Veränderungen gibt. Zahlen scheinen den Menschen also an und für sich nicht zu „versklaven“, sondern können im Gegenteil eine Art Spiel- raum verschaffen. Der Mensch kann den Daten vertrauen und diese gegen das Gefühl stellen, aber auch das Gefühl ernst nehmen und auf Fehler bei der Messung bzw. der Interpretation hinweisen. Es kann aber auch gut sein, dass sich mit der Zeit die Messung und das Gefühl angleichen und gemeinsam eine eigene Wirklichkeit konstituieren. Somit kann die Selbstvermessung auch gegen gesellschaftliche Optimierungsanrufungen gestellt werden. Statt zum Beispiel nach produktiven acht Stunden noch zwei oben drauf zu legen, um noch weitere Dinge zu erledigen, kann der Produktivitätszähler auch nach sechs Stunden schon aufhören, da er aufgrund seiner langen Datenhistorie weiß, dass auf Dauer sechs Stunden produktive Arbeit ausreichend sind. Natürlich ist es möglich, noch produktiver zu sein, doch eben diesen typisch modernen Steigerungsgedanken können nun individuelle Grenzen gesetzt werden (Selke, 2016, S. 225 ff.). Waren die Selbstvermesser vorher ohne eigene Zahlenerhebung den sozialen Aufrufungen „hilflos ausgeliefert“, können sie nunmehr eben diese Zahlen geradezu als Schutz gegen gesellschaftliche Optimierung-sanrufungen nutzen. Es können zahlengestützt nun ehemals starre und vorgegebene Selbstverhältnisse als möglich und verfügbar wahrgenommen werden.

3 Theoretischer Hintergrund

Wissen über sich zu erzeugen ist elementar für die Gesellschaftsinformation und die Subjektformation der Moderne. Für diejenigen, die ihre Körper verändern, vermessen oder disziplinieren wollen scheint auch die Figur des „Besser-werden-Wollens“ (also Selbstoptimierung) handlungsleitend zu sein. Den Körper und dessen Befindlichkeit im Modus von Zahlen zu reflektieren, ist seit Jahrhunderten auch das Geschäft der Medizin. Frühere Beispiele für die Verallgemeinerung der medizinischen Selbstvermessung jenseits der medizinischen Forschung sind Personenwaagen, Fieberthermometer oder Blutdruckmessgeräte. Ähnlich wie die heutigen Self-Tracking-Gadgets ernteten diese Geräte damals eine große Faszination. Zahlen und ihre systematisierte Notation, bzw. Verrechnung erzeugten damals wie heute Beobachtungs- und Interventionsmöglichkeiten für bislang ausgeschlossene Dritte. Besonders eng ist der Zusammenhang (damals wie heute) zwischen Vermessung / Quantifizierung und Steigerung / Optimierung im Bereich Sport, in dem sich die Rationalisierungs-, Quantifizierungs- und Optimierungstendenzen der Moderne in paradigmatischer Weise verdichten. Der Sport im Allgemeinen orientiert sich am Wettbewerb und dem Streben nach Sieg. Der Einsatz von (Stopp-) Uhren, Puls- und Herzfrequenzmessern, Tachometern, Papier Stift oder Excel-Tabellen war schon lange vor der Einführung automatisierter Vermessungs- und Aufzeichnungsmedien populär. Viele Praktiken des Sports sind durchzogen von technischen „Mitspielern“: Actionkameras und Zubehör, Aktivitätstracker, Elektrostimulatoren, Entfernungsmesser, Fahrradcomputer, Geschwindigkeitsmesser, u.v.m. Sportler(innen) sind Avantgarde ¹, wenn es darum geht, die körperlichen Leistungen zu vermessen und dazu technische Geräte einzusetzen. Bereits bei „Vorläufer-Technologien“ des Self-Trackings werden einige Praktiken sichtbar, die das Selbstvermessen ein wenig besser erklären. Das Begehren, eine Liste zu vervollständigen. Die Befriedigung, „sich“ in eine Tabelle einzutragen. Die Erleichterung, Punkte einer Liste abzuhaken. Die Beruhigung, seine Erlebnisse und Erfahrungen in einem Tagebuch festzuhalten. Dies sind Dinge, die der Mensch gemacht hat, bevor es die Digitale Selbstvermessung gab. Jeder kennt die positiven Gefühle die dabei entstehen. Die Idee an sich ist also nicht neu. Es ist eher die neue Art der Umsetzung, die diesen Prozess heute erleichtert und somit noch ein bisschen schöner macht. Spiegelbildich begleitet sind diese Aspekte allerdings von der Ernüchterung, keine Eintragungen in eine Tabelle machen zu können. Von der „Angst vor dem weißen Blatt“. Von der Frustration, die richtigen Worte zu finden und von dem Unbehagen, sich selbst mittels vorgegebener Kategorien zu beschreiben. Praktiken des systematischen Blicks des Selbst auf sich selbst und die „Arbeit am Selbst“ reichen bis in die Antike zurück. Hier waren vor allem Wort und Schrift und die Orientierung an philosophischen oder ethisch-moralischen Wissensbeständen die prominenten Medien der Selbstbeobachtung und Selbstkontrolle. Zu den ersten bekannten Medien gehörten die „Tabellen zur moralischen Vervollkommnung“, mit denen Benjamin Franklin im 18. Jahrhundert allabendlich sein Handeln in Bezug auf die dreizehn von ihm festgelegten Tugenden registrierte und bilanzierte (Duttweiler, 2016, S. 14 f.).

Heute hat sich der klinische Blick der Selbstvermessung auf die gesamte Lebensführung ausgedehnt. Es ist möglich, nahezu alles zu vermessen. Vom Essen über den Schlaf und Bewegungen bis hin zu Sport und Fitness. Die Logik der permanenten Leistungssteigerung, des Wettbewerbs und der Konkurrenz hat sich dabei ebenso verbreitet wie die permanente Sorge um sich selbst. Neu an der Selbstvermessung sind, wie oben bereits erwähnt, die neuen Technologien und Anwendungen. Durch immer kleiner werdende und günstige Sensortechnik, komplexe Algorithmen und internetfähige Geräte (Tablets, Armbänder, digitale Kameras, Smartphones, u.v.m.) ist die unkomplizierte Datenerhebung und -übertragung in Echtzeit ganz einfach möglich. Diese Technik zeichnet sich vor allem durch ihre Smartness und Alltagstauglichkeit aus. Somit wird die Anwesenheit von Gadgets schon fast als selbstverständlich angesehen

4 Potenziale und Risiken digitaler Selbstvermessung

4.1 Definition (Selbst-) Vermessung

Die Vermessung an sich ist ein voraussetzungsvoller Prozess. Es braucht einen „Willen zum Wissen“, den Menschen und seine unbewussten Verhaltensmuster zu erkennen. Ebenfalls braucht es Medien und Techniken, welche dieses Wissen erheben, formalisieren und in Daten transportieren. Außerdem braucht es die soziale Akzeptanz für diese Medien und Technologien. Es müssen bestimmte Messparameter ausgewählt werden und der Mensch selbst benötigt die Kompetenz, mit diesen Messgeräten umzugehen. Erst dann ist garantiert, dass die „richtigen“ Daten in den Situationen, in denen ungestört gemessen wird, geliefert werden. Die Messkompetenz kann definiert werden als langwieriger Prozess der Selektion, des Er-werbs und der Anpassung von Geräten an die eigenen Bedürfnisse. Es muss entschieden werden, was gemessen werden soll mit wem die Daten geteilt werden. Ebenfalls bedarf es einer bestimmten Routine, um das Messen in den eigenen Tagesablauf mit einzubinden und anzupassen. Bei der Messkompetenz wird zwischen „active“ und „passive tracking“ unterschieden. Beim „active tracking“ macht der Nutzer selbst die Eingaben wohingegen beim „passive tracking“ die Daten automatisch (also ohne Input eines Nutzers) aufgezeichnet werden. Ein Beispiel für das „active tracking“ wäre eine App, in der die zu sich genommenen Kalorien vom Nutzer selbst eingetragen werden müssen. Beim „passive tracking“ werden zum Beispiel mit Hilfe eines Armbands (welches mit dem Smartphone verbunden ist) automatisch die Schritte gezählt, die am Tag (oder in einem bestimmten Zeitfenster) gelaufen werden (Duttweiler, 2016, S. 11 ff.).

Die vermessenen Daten müssen dann allerdings auch irgendwie sichtbar gemacht werden. Hierzu gibt es verschiedene Visualisierungspraktiken, die sich das Self-Tracking zu eigen gemacht hat. Diese Visualisierungspraktiken machen etwas sichtbar, was zuvor (auf diese Weise) nicht sichtbar war. Sie zielen darauf ab, Implizites und Unausgesprochenes sichtbar und so der Beobachtung, Analyse und Überwachung (bzw. Kontrolle) zugänglich zu machen. Körperzustände nehmen so die Gestalt von Zahlen, Kurven und Statistiken an und verdichten sich so zu einer vermeidlich wissenschaftlichen Form. Zahlen und Daten sind allgemein, im Ver- gleich zu Worten, besser geeignet Objektivität zu signalisieren und dadurch Akzeptanz zu mobilisieren. Praktiken, in denen Zahlen produziert werden, versprechen somit akzeptiertes, objektives und standardisiertes Wissen. Visualisierungen geben einerseits neue Antworten und werfen andererseits neue Fragen auf. Fragen nach der eigenen Normalität ebenso wie nach der Bewertung von sich selbst und seinen Aktivitäten. Daraus erwächst ein Selbst, für das Feedback entscheidend ist, welches anpassungsfähig ist und das auf Kennzahlen und Kurven ebenso reagiert wie auf gesellschaftliche Normen und subjektive Gefühle – es ist ein Subjekt, das sich in permanenter Bewegung befindet (Duttweiler, 2016, S. 12).

[...]

Ende der Leseprobe aus 22 Seiten

Details

Titel
Die Auswirkungen von Self-Tracking und Quantified Self auf die Selbstoptimierung und Motivation
Hochschule
Hochschule für Medien, Kommunikation und Wirtschaft
Note
2,0
Autor
Jahr
2018
Seiten
22
Katalognummer
V418635
ISBN (eBook)
9783668674820
ISBN (Buch)
9783668674837
Dateigröße
604 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Quantified Self, Self-Tracking, (Selbst-) Optimierung, Motivation, Quantifizierung, Selbstvermessung, Digitalisierung, intrinsische Motivation, extrinsische Motivation
Arbeit zitieren
Dana Bartzen (Autor), 2018, Die Auswirkungen von Self-Tracking und Quantified Self auf die Selbstoptimierung und Motivation, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/418635

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