Einleitung
Auch wenn der Begriff „Digital Natives“ u. a. aufgrund seiner mangelnden empirischen Fundierung durchaus Gegenstand der kritischen Diskussion ist [
1], dürfte unstrittig sein, dass junge Menschen in hohem Maß mit digitalen Medien und Informationsangeboten aufwachsen. Die Ergebnisse der vom Medienpädagogischen Forschungsverbund Südwest durchgeführten Studie „Jugend, Information, Medien“ (JIM) weisen für die Altersgruppe der 12- bis 19-Jährigen auf eine hohe Verfügbarkeit von digitalen Endgeräten hin, die für Smartphones und Computer/Laptops im Jahr 2019 annährend 100 % betrug [
2]. Dass digitale Medien nicht nur für freizeitbezogene Aktivitäten (Streaming, Musikhören, Spielen), sondern auch für gesundheitsbezogene Informationsanliegen genutzt werden, zeigen verschiedene Untersuchungen und Reviews [
3‐
5].
In ihrer systematischen Übersichtsarbeit zur gesundheitsbezogenen Internetnutzung konnten Park und Kwon [
3] 19 Studien mit insgesamt fast 11.000 Teilnehmenden (Alter bis 24 Jahre) identifizieren. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass ein Großteil das Internet schon einmal für gesundheitsbezogene Zwecke genutzt hat, wobei der PC/Laptop (65 %) sowie das Smartphone und andere mobile Endgeräte (42 %) häufig zur gesundheitsbezogenen Informationsrecherche eingesetzt wurden. Besonders bedeutsam waren hierbei alltagsnahe Gesundheitsthemen (z. B. Sportverletzungen, Fitness, Erkältung), körperliches Wohlbefinden, sexuelle Gesundheit, psychische Gesundheit oder soziale Probleme. Unterschiede in der gesundheitsbezogenen Internetnutzung ließen sich für das Alter (häufigere Nutzung mit zunehmendem Alter) und Geschlecht (häufigere Nutzung bei Mädchen, vor allem mit Blick auf das Hilfesuchverhalten) identifizieren. In einer Zusammenfassung der aktuellen Studienlage finden sich Hinweise für eine häufigere Nutzung klassischer Internetseiten und Suchmaschinen, während gesundheitsbezogene Apps und sogenannte Wearables deutlich seltener eingesetzt werden [
4]. Eine zunehmende Bedeutung lässt sich hingegen für Social-Media-Plattformen (z. B. Youtube, Instagram) feststellen, die – wie eine Studie aus dem Vereinigten Königreich zeigt – häufig für Informationen zum Thema Körperbild, körperliche Aktivität und Fitness sowie Ernährung genutzt werden [
5].
Wenn digitale Medien zunehmend für die gesundheitsbezogene Informationsrecherche zum Einsatz kommen, rückt die Frage nach der digitalen Gesundheitskompetenz (GK) im Jugendalter in den Vordergrund. Unter dem Begriff Gesundheitskompetenz wird grundlegend die Fähigkeit des Findens, Verstehens, der kritischen Bewertung und Anwendung gesundheitsbezogener Informationen zur Bewahrung, Förderung oder Wiederherstellung der Gesundheit und des Wohlbefindens verstanden [
6]. Für den Bereich der digitalen GK (im Englischen auch als E‑Health Literacy oder Digital Health Literacy bezeichnet) liegt bislang keine einheitliche Definition vor, was unter anderem darauf zurückzuführen ist, dass unterschiedliche Konzepte wie das der GK mit weiteren Ansätzen wie der Medien- und Digitalkompetenz verbunden werden. Während „Digitalkompetenz“ als die Fähigkeit der angemessenen Nutzung von Medien- und Kommunikationstechnologien beschrieben wird, kann unter „digitaler Gesundheitskompetenz“ die Fähigkeit der angemessenen Nutzung von digitalen Informationstechnologien zur Erschließung und Verarbeitung gesundheitsbezogener Informationen verstanden werden [
7]. Als diskursbestimmend galt dabei lange Zeit ein von Norman und Skinner vorgelegtes Modell, das 6 Fähigkeiten definiert, die sich einem analytischen Kompetenzbereich (Traditional Literacy, Information Media Literacy) und einem kontextspezifischen Fähigkeitsbereich (Computer Literacy, Science Literacy, Health Literacy) zuordnen lassen [
8].
Trotz der Popularität, die das Modell sowie das von den Autoren entwickelte eHEALS-Instrument [
9] erfahren haben, sind in den vergangenen Jahren u. a. die individuelle Fokussierung und die fehlende Berücksichtigung der sozialen Einbettung von Techniknutzung kritisiert worden [
10]. Gerade mit Blick auf die zunehmende Bedeutung sozialer Medien als „user-generated platforms“ (d. h. Plattformen, in denen Nutzerinnen und Nutzer eigene Inhalte generieren können) sind (junge) Menschen nicht nur passive Rezipienten von gesundheitsbezogenen Informationen, sondern tragen durch eigene Inhalte oder durch Interaktion mit bestehenden Inhalten (Likes, Teilen und Kommentieren von Beiträgen) aktiv zum Informations- und Kommunikationsgeschehen bei.
Mit Blick auf aktuelle Befunde repräsentativer Studien variiert der Anteil der Erwachsenen (18+) aus Deutschland mit eingeschränkter digitaler GK von 52–75,8 % [
11,
12]. Dabei berichten Befragte mit niedrigem Bildungs- sowie Sozialstatus, höherem Alter (65+) und geringer funktionaler Literalität deutlich häufiger von Schwierigkeiten der Beschaffung und des Umgangs mit digitalen Gesundheitsinformationen. Für das Kindes- und Jugendalter ist die empirische Datenlage bislang deutlich eingeschränkter. Während für die allgemeine GK mittlerweile verschiedene alters- und entwicklungsspezifische Instrumente und erste Studienbefunde vorliegen [
13‐
16], existieren für den Bereich der digitalen GK national und international bisher kaum Studien. Im Rahmen der deutschen Übersetzung und psychometrischen Testung des eHEALS-Instruments wurden Jugendliche der gymnasialen Oberstufe (
n = 326) zur digitalen GK befragt [
17]. Dabei berichteten die Befragten am häufigsten von Schwierigkeiten, gesundheitsbezogene Entscheidungen auf Basis der im Internet gefundenen Informationen zu treffen (31,6 %) oder zu wissen, welche Quellen für gesundheitsbezogene Informationen im Internet verfügbar sind (20,2 %). In einer etwas älteren US-amerikanischen Untersuchung mit Jugendlichen der Klassenstufen 9 bis 12 ließ sich eine tendenziell hohe digitale GK (eHEALS-Score: 30,6 von 40) feststellen [
18]. Unterschiede fanden sich hierbei zugunsten von älteren Jugendlichen und Befragten mit Erfahrung in der online- und offlinebezogenen Recherche nach Gesundheitsinformationen.
In Hinblick auf gesundheitliche Indikatoren ließen sich in einer türkischen Studie mit 14- bis 19-Jährigen unter Kontrolle von Geschlecht und Bildungsstand der Eltern Belege für positive Zusammenhänge zwischen digitaler GK (ebenfalls erfasst über den eHEALS) und dem Ernährungsverhalten, der sportlichen Aktivität und dem Stressmanagement ermitteln [
19]. Levin-Zamir et al. berichten zudem die Ergebnisse einer israelischen Studie mit Schülerinnen und Schülern der Klassenstufen 7, 9 und 11, bei der ein eigenentwickeltes Instrument zu Media Health Literacy mit 4 Dimensionen zum Einsatz kam (Erkennen von Gesundheitsbotschaften in digitalen Medien; Einfluss von Medienbotschaften auf das eigene Verhalten; kritische Bewertung der Medienbotschaften; persönliche Handlungen als Folge der Medienbotschaften; [
20]). Mädchen und Jugendliche aus Familien mit höherem mütterlichen Bildungsstand wiesen eine höhere digitale GK auf. Adjustiert für beide Variablen ließen sich positive Zusammenhänge zwischen der digitalen GK und dem gesundheitsförderlichen Verhalten absichern. Eine weitere Studie mit 12- bis 16-jährigen Jugendlichen aus China konnte zudem zeigen, dass die Fähigkeit der onlinebezogenen Beschaffung von Gesundheitsinformationen mit einer höheren Intention gesundheitsförderlichen Verhaltens assoziiert ist [
21].
Für den deutschsprachigen Raum mangelt es bislang an Erkenntnissen zum Zusammenhang von digitaler GK und dem Gesundheitsverhalten. In einer vom Robert Koch-Institut durchgeführten repräsentativen Studie zur allgemeinen Gesundheitskompetenz von Jugendlichen zwischen 14 bis 17 Jahren wiesen Befragte mit geringen Ausprägungen in allen GK-Dimensionen eine höhere Wahrscheinlichkeit des nichttäglichen Obst- und Gemüsekonsums auf [
14]. Auch ließen sich Zusammenhänge zwischen einer eingeschränkten Fähigkeit der Kommunikation und Interaktion sowie dem Rauchverhalten und einer geringen körperlichen Aktivität absichern.
Vor dem Hintergrund der begrenzten Studienlage zielt der vorliegende Beitrag darauf ab, erste Befunde zur digitalen GK bei Jugendlichen in Deutschland vorzustellen. Entsprechend der internationalen Studienlage gehen wir von geschlechts-, alters- und sozioökonomischen Unterschieden der digitalen Gesundheitskompetenz aus. Auch wird angenommen, dass sich die für die allgemeine GK [
14] und digitale GK [
19‐
21] identifizierten Zusammenhänge mit dem Gesundheitsverhalten auch für Jugendliche aus Deutschland nachweisen lassen. Aufgrund der unverändert hohen Prävalenz von Übergewicht und Adipositas im Jugendalter [
22] stehen im Folgenden die körperliche Aktivität und Aspekte des Ernährungsverhaltens als Indikatoren des Gesundheitsverhaltens im Vordergrund.
Methodik
Studiendesign und Stichprobe
Um empirische Aussagen zur digitalen GK bei Jugendlichen treffen und Zusammenhänge mit sozialen Merkmalen und dem Gesundheitsverhalten prüfen zu können, wurde eine vom Hessischen Ministerium für Wissenschaft und Kunst (HMWK) geförderte Mixed-Methods-Studie an hessischen allgemeinbildenden Schulen durchgeführt. Diese bestand einerseits aus einer schriftlichen Befragung von Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe I sowie von Schulleitungen zu den Rahmenbedingungen an den jeweiligen Schulen (quantitativer Arm). Darüber hinaus wurden leitfadengestützte Einzelinterviews mit Lehrkräften in den für die schriftliche Befragung rekrutierten Schulen zu den Erfahrungen mit dem Thema GK im Kontext der Medienbildung durchgeführt (qualitativer Arm). Gegenstand des vorliegenden Beitrags ist der quantitative Teil der Studie, der auf einer Paper-Pencil-Befragung von Schülerinnen und Schülern im Zeitraum von Oktober 2019 bis Februar 2020 basiert.
Innerhalb der Landkreise Fulda und Wiesbaden wurden mit Ausnahme von Förderschulen alle vorhandenen Regelschulformen der Sekundarstufe I (Klassenstufe 8 und 9) zur Studienteilnahme eingeladen (N = 49). Die Einladung erfolgte zunächst per E‑Mail mit einem Informationsschreiben, welches über die Ziele, Themen und die geplante Umsetzung der Studie Auskunft gab. Dem folgten nach 2 Wochen ein Erinnerungsschreiben per E‑Mail und eine telefonische Nachfassung. Da nach Abschluss der Rekrutierung die Anzahl positiver Zusagen gering war (n = 10), wurden die Einzugsgebiete auf die angrenzenden Landkreise ausgeweitet (N = 100). Hierdurch konnten 6 weitere Schulen gewonnen werden, womit die Rücklaufquote insgesamt 10,7 % beträgt. Mit Einverständnis zur Studienteilnahme wurden den teilnehmenden Schulen die notwendigen Unterlagen (Fragebögen, Informationsschreiben, Einverständniserklärungen, Instruktionen) postalisch zugesandt. Die Befragung fand im Klassenkontext statt und wurde von einer zuvor instruierten Lehrkraft innerhalb einer Schulstunde durchgeführt. Voraussetzung der Befragungsteilnahme war das Vorliegen einer schriftlichen Einverständniserklärung der Schülerinnen und Schüler sowie der Erziehungsberechtigten bei Minderjährigkeit.
Instrument
Zur Erfassung der
digitalen Gesundheitskompetenz wurde das Digital Health Literacy Instrument (DHLI) von Van der Vaart und Drossaert [
23] verwendet, zu dem bereits erste deutsche Anwendungserfahrungen vorliegen [
11,
24]. Hierbei handelt es sich um ein Selbstbeurteilungsverfahren, welches verschiedene Facetten der digitalen GK erfasst. Von den im Rahmen der Originalversion vorgeschlagenen 7 Subskalen wurden innerhalb der vorliegenden Studie 5 Dimensionen eingesetzt: (1) Suchen und Finden von Informationen (z. B. richtige Suchanfragen verwenden), (2) Beitragen eigener Inhalte (z. B. eigene gesundheitliche Anliegen klar formulieren), (3) Bewertung der Qualität (z. B. mögliches kommerzielles Interesse von Gesundheitsinformationen erkennen), (4) Bestimmung der Alltagsrelevanz (z. B. Anwendung der Information im Alltag) und (5) Schutz der Privatsphäre (z. B. Teilen privater Informationen). Ausgeschlossen wurden hingegen die Subskalen „operative Fähigkeiten“ und „navigationale Fähigkeiten“, da diese aufgrund der eher technischen Ausrichtung (z. B. Fähigkeit zur Verwendung einer Tastatur) für Jugendliche als weniger relevant eingestuft wurden. Jede Subskala umfasst 3 Items, die auf einer vierstufigen Skala (1 = sehr schwierig, 2 = schwierig, 3 = einfach, 4 = sehr einfach bzw. für die Skala zum Schutz der Privatsphäre 1 = häufig, 2 = manchmal, 3 = selten, 4 = nie) beantwortet werden konnten (Items siehe Tab.
2).
Das englischsprachige Instrument wurde in einem Übersetzungs-Rückübersetzungs-Verfahren in die deutsche Sprache überführt, wobei stellenweise minimale Anpassungen vorgenommen wurden, um die Verständlichkeit für Jugendliche zu verbessern. Vor dem Einsatz wurde das Instrument in einem Pretest mit Jugendlichen auf Verständlichkeit hin erprobt. Mit einer Ausnahme erreichte die interne Konsistenz der eingesetzten Skalen zufriedenstellende Werte (0,65 < α < 0,75). Aufgrund der geringen Reliabilität (α = 0,29) wurde die Skala „Schutz der Privatsphäre“ aus den bi- und multivariaten Analysen ausgeschlossen.
Bisher existieren keine Grenzwerte zur Definition unterschiedlicher Kompetenzlevel, weshalb vorliegend eine inhaltlich begründete Kategorisierung vorgenommen wurde. In einem ersten Schritt wurde für jede Dimension ein Summenwert aller Items berechnet, woraus sich eine Spannweite von 3 (geringe digitale GK) bis 12 (hohe digitale GK) ergibt. Die anschließend vorgenommene Kategorisierung erfolgte unter der Annahme, dass Summenwerte von 3 bis 6 indizieren, dass die Befragten die jeweiligen Items als „schwierig“ oder „sehr schwierig“ bewerten (d. h. „niedrige digitale GK“). Hingegen wurde bei Werten von 9 bis 12 von einer Bewertung „sehr einfach“ und „einfach“ ausgegangen (d. h. hohe digitale GK). Summenwerte von 7 und 8 wurden entsprechend als „mittlere digitale GK“ kategorisiert.
Als Indikatoren des Gesundheitsverhaltens wurden das Ernährungsverhalten sowie die körperliche Aktivität in Anlehnung an die Health Behavior in School-aged Children (HBSC)-Studie erhoben. Das
Ernährungsverhalten wurde über die wöchentliche Verzehrhäufigkeit von Obst, Gemüse und Softdrinks auf einer siebenstufigen Skala (1 = nie bis 7 = jeden Tag mehrmals) erfasst [
25]. In Anlehnung an bestehende Ernährungsempfehlungen wurden die Items dichotomisiert, sodass der Anteil derjenigen Befragten mit nichttäglichem Konsum von Obst und Gemüse bzw. mit täglichem Konsum von Softdrinks ermittelt werden konnte. Zur Erfassung der
körperlichen Aktivität wurden die Jugendlichen um eine Einschätzung gebeten, an wie vielen der letzten 7 Tage sie sich für mindestens 60 min körperlich angestrengt haben. Für die Auswertung wurde der Anteil der Befragten kategorisiert, die an weniger als 3 Tagen für mindestens 60 min körperlich aktiv waren (Kategorie „geringe körperliche Aktivität“; [
25]). Insgesamt folgte die Kategorienbildung der Indikatoren des Ernährungs- und Bewegungsverhaltens mit dem Ziel der Vergleichbarkeit den HBSC-Berichterstattungsstandards [
26].
Als soziodemografische Variablen wurden neben dem Geschlecht (männlich, weiblich, anderes Geschlecht) die Klassenstufe und die Schulform (bereits vorerfasst über die Codierung des Fragebogens) berücksichtigt. Zudem erfolgte die Messung des subjektiven Sozialstatus (SSS) mithilfe der deutschsprachigen Version der MacArthur-Scale [
27]. Mittels einer 10-stufigen Skala (visualisiert in Form einer Leiter) wurden die Befragten gebeten, ihre Stellung innerhalb der Gesellschaft im Vergleich zu anderen Familien anzugeben. Für weitergehende Analysen wurden aus den in vorhergehenden Studien angewendeten Grenzwerten 3 Gruppen gebildet: niedriger SSS (1 bis 4), mittlerer SSS (5 bis 7) und hoher SSS (8 bis 10; [
24]).
Statistische Analysen
Zur Erfassung systematischer Ausfälle auf Itemebene wurde zunächst der Anteil fehlender Werte für alle Items der digitalen GK ermittelt. Mit einem prozentualen Anteil von 2,2–4,3 % ließen sich keine besonderen Muster feststellen. Die univariate Auswertung der Daten zur digitalen GK und zum Gesundheitsverhalten erfolgte unter Zuhilfenahme von absoluten und relativen Häufigkeiten. Um Unterschiede der digitalen GK in Abhängigkeit von soziodemografischen Merkmalen zu untersuchen, wurden in einem zweiten Schritt Kreuztabellen mit angeschlossenem Chi-Quadrat-Test (χ2) berechnet. In Fällen mit Zellbesetzungen unter n = 5 wurde auf den exakten Test nach Fisher (FET) zurückgegriffen. Für die χ2-Unabhängigkeitstests und den exakten Test nach Fisher wurde ein Signifikanzniveau von p < 0,050 festgelegt. In einem letzten analytischen Schritt wurden binärlogistische Regressionsmodelle berechnet, um Assoziationen zwischen den Dimensionen der digitalen GK und den Indikatoren des Gesundheitsverhaltens zu ermitteln (getrennte Modelle für die einzelnen Indikatoren des Gesundheitsverhaltens). Als Referenzkategorie diente eine hohe Ausprägung der digitalen GK in den jeweiligen Dimensionen. Dabei wurde für das Geschlecht und den SSS adjustiert, da sich diese Variablen in den bivariaten Analysen für die Ausprägung der digitalen GK als statistisch bedeutsam erwiesen. Ausgewiesen werden die Odds Ratios (OR) als Chancenverhältnisse sowie die dazugehörigen Konfidenzintervalle (95 %-KI). Signifikante Assoziationen wurden entlang der Signifikanzniveaus (p < 0,050 bis p < 0,001) berichtet. Alle Berechnungen wurden mit der Statistiksoftware IBM SPSS Statistics 25 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) vorgenommen.
Einhaltung ethischer Richtlinien
Alle beschriebenen Untersuchungen am Menschen wurden mit Zustimmung der zuständigen Ethik-Kommission (Hochschule Fulda, Az. 3.1.9.2), des Hessischen Kultusministeriums (GWU 875) im Einklang mit nationalem Recht sowie gemäß der Deklaration von Helsinki von 1975 (in der aktuellen, überarbeiteten Fassung) durchgeführt. Von allen beteiligten Personen liegt eine Einverständniserklärung vor.
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