Der Artikel “Data Donations for Digital Contact Tracing: Short- and Long-Term Effekts of Monetary Incentives” von Vicotria Fast und Daniel Schnurr wurde in der Fachzeitschrift Information Systems Research (externer Link, öffnet neues Fenster) (Ranking A+ nach VHB-Rating 2024) veröffentlicht.
Die Studie untersucht, unter welchen Bedingungen Menschen bereit sind, persönliche Daten für gemeinwohlorientierte Zwecke – wie etwa die Pandemiebekämpfung – zu spenden. Anhand eines Online-Experiments zur Nutzung der deutschen Corona-Warn-App zeigt der Beitrag, dass monetäre Anreize kurzfristig wirksam sind: Sie erhöhen signifikant die App-Installationen sowie die Bereitschaft zur Datenspende. Dieser Effekt ist jedoch nicht nachhaltig. Acht Monate nach der Installation spenden Nutzerinnen und Nutzer mit finanziellem Anreiz nicht mehr Daten als Personen, die aus intrinsischer Motivation teilgenommen haben. Einmalige Zahlungen reichen daher nicht aus, um langfristiges Engagement zu fördern. Zudem belegt die Studie, dass hypothetische Befragungen die tatsächliche Spendenbereitschaft überschätzen können.
Das Forschungsprojekt wurde vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (externer Link, öffnet neues Fenster) sowei dem Bayerischen Forschungsinstitut für Digitale Transformation (externer Link, öffnet neues Fenster) gefördert. Der Lehrstuhl Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification forscht im Projekt DataDonations4SustainableChange auch weiterhin intensiv zum Thema Datenspenden.
