Angesichts von prominenten Datenlecks und der vermehrten Verbreitung von zivilen Überwachungssystemen in den letzten Jahren, sehen sich die Anbieter von Informationsdiensten mit einer verstärkten Kontrolle ihrer Datenschutzpraktiken konfrontiert. Das ist nicht nur deshalb problematisch, weil Anbieter auf die Informationen ihrer Nutzer angewiesen sind, um ihre Dienste kontinuierlich zu verbessern, sondern auch, weil die Nutzer selbst Gefahr laufen, Vorteile von personalisierten Diensten zu verlieren. Die Privatsphäre-Forschung hat der Erklärung und Vorhersage von Faktoren, die sich auf die Privatsphäre auswirken, große Aufmerksamkeit gewidmet. Auf der Makroebene hat die Forschung eine Fülle von Modellen entwickelt, die auf der Grundlage von bewusster und rationaler Entscheidungsfindung basieren. Im Gegensatz dazu wurde bislang die nicht-rationale Entscheidungsfindung in Privatsphäre-Entscheidungsumgebungen (d.h. Umgebungen, in denen Entscheidungen im Zusammenhang mit dem Datenschutz der Nutzer präsentiert und gestaltet werden) nur wenig untersucht. Ein Modell, das einen ganzheitlichen Ansatz für die Untersuchung von Auswirkungen auf die Privatsphäre bietet, ist das Person-Technologie-Fit- Modell. Das Modell beschreibt die Beziehung zwischen einem Individuum und einer Technologie, die, wenn sie aus dem Gleichgewicht gerät, Stress für das Individuum verursacht. Die Forschung über technologieinduzierten Stress hat enthüllt, dass dieser sowohl allgemeinen Stress (z.B. psychische Belastung) als auch situationsbedingten Stress (z.B. Verhaltensreaktionen) beeinflusst. In dieser Hinsicht hat die Forschung invasive Technologiefunktionen (d.h. Funktionen, die Informationen vom Benutzer akquirieren und Informationen bereitstellen) als die hervorstechendste Ursache für Stress erklärt, der durch Eindringen in die Privatsphäre der Benutzer von digitalen Diensten verursacht wird. Die bisherigen Beiträge in der Forschung haben sich auf die psychologischen Ursachen von Eingriffen in die Privatsphäre konzentriert, so dass eine große Lücke besteht hinsichtlich der Gestaltung und Verbesserung von Privatsphäre-Entscheidungsumgebungen, um Stress im Zusammenhang mit Privatsphäre zu mindern. Ebenso weist die Forschung immer noch eine erhebliche Lücken auf, was die Frage betrifft, wie Dienstleister verschiedene technologische Merkmale bei der Gestaltung ihrer Dienste kombinieren können, um Stress in Verbindung mit Privatsphäre zu verringern. Vor diesem Hintergrund birgt digitales Nudging, also die Beeinflussung des Nutzerverhaltens in digitalen Entscheidungsumgebungen durch Lenkung von kognitiven Verzerrungen und Entscheidungsheuristiken, ein vielversprechendes Potenzial für Dienstanbieter, um die nachteiligen Auswirkungen von Stress im Zusammenhang mit Privatsphäre zu überwinden. Insbesondere hat die Forschung bewiesen, dass soziale Nudges, also Nudges, welche auf sozialen Einflüssen (d.h. ungeschriebenen sozialen Gesetzen) basieren, die Benutzer zu besseren Entscheidungen in Entscheidungsumgebungen führen. Allerdings wurden soziale Nudges im Zusammenhang mit der Entscheidungsfindung im Bereich der Privatsphäre bislang nicht untersucht. Diese Arbeit stützt sich auf vier durchgeführte Studien, die untersuchen, wie sich aufdringliche Technologiemerkmale auf die Privatsphäre auswirken, um zu verstehen, wie soziale Nudges als mildernde Technologiefunktionen in Umgebungen mit Privatsphäre Wahlmöglichkeiten eingesetzt werden können. Die erste Studie zeigt in einem Laborexperiment und einem anschließenden bestätigenden Feldexperiment, wie unbeabsichtigte Sprachaktivierungen Benutzer stressen und zwischenmenschliche Konflikte durch das Eindringen in die Privatsphäre erzeugen, die wir durch den Einsatz anthropomorpher Designmerkmale bei Smart Home Assistants mildern konnten. Die zweite Studie zeigt, wie der aufdringliche Effekt von push- basierter Informationsbereitstellung die Freigabe des geografischen Standortes der Benutzer durch gesteigerte Privatsphärebedenken beeinflusst, die, wie wir festgestellt haben, durch Signale von sozialer Akzeptanz in mobilen App-Stores abgeschwächt werden können. Schließlich haben wir für die dritte Studie mit dem deutschen Startup Partner der Wissenschaft UG zusammengearbeitet, um zu untersuchen, wie sich eine geringe Nachrichteninteraktivität auf die Informationspreisgabe der Nutzer in einer Chatbot-Konversation auswirkt, welche wir mithilfe von Plattform Selbstauskünften verbessern. Zusammenfassend unterstreicht diese Arbeit die Bedeutung eines besseren Verständnisses der Technologie-Stress-Beziehung für Informationsdienste und hat diesbezüglich mehrere wichtige Beiträge: Erstens erweitern diese Ergebnisse die bisherige Forschung über technologieinduzierten Stress, indem sie spezifische Designmechanismen für digitale Dienste beleuchten. In dieser Hinsicht zeigen diese Studien, wie invasive Technologiefunktionen Stressoren für Privatsphäre verstärken und letztlich dazu führen, dass sich die Benutzer von Informationsdiensten abwenden. Diese Arbeit folgt den Aufforderungen von Ayyagari, Grover und Purvis (2011) und Speier, Vessey und Valacich (2003), Designempfehlungen für kontextbezogene und spezifische invasive Technologiefunktionen zu erarbeiten. Zweitens erweitert diese Studie das Person-Technologie-Modell um eine neue Ebene von Technologiefunktionen, die dazu beitragen, den Stress der Benutzer im Zusammenhang mit ihrer Privatsphäre zu mildern und zu überwinden. Genauer gesagt beleuchtet diese Studie, wie soziale Nudges als Milderungsstrategien für technologiebedingten Stress eingesetzt werden können und dadurch bessere Ergebnisse in Bezug auf Privatsphäre erzielen. In dieser Hinsicht geht diese Arbeit auf die Aufforderungen von Kretzer und Maedche (2018) und Mirsch, Lehrer, und Jung (2017) zu spezifischen und kontextbezogenen digitalen Nudges mit anwendbaren Gestaltungsempfehlungen ein, indem sie einen Katalog sozialer Nudges für Privatsphäre- Entscheidungsumgebungen zusammenstellt.