Einordnung von Ernährungsempfehlungen für gesunde Schwangere auf Instagram anhand bestehender Richtlinien in Deutschland – eine qualitative Inhaltsanalyse

Abstract

Schwangere in Deutschland greifen zur selbstständigen Informationssuche auf online verfügbare Ernährungs-informationen, unter anderem aus Instagram, zurück. Themenübergreifend weisen diese eine niedrige Qualität auf. Gleichzeitig ist die Zielgruppe der Schwangeren gegenüber Fehlinformationen besonders vulnerabel. Bisher wurden vornehmlich Webseiten mit Ernährungsinformationen für Schwangere anhand von entsprechenden Leitlinien bewertet. Ziel der vorliegenden Arbeit ist, eine erste systematische Einordnung von Ernährungsempfehlungen für gesunde Schwangere aus Instagram-Beiträgen im Vergleich zu bestehenden deutschen Richtlinien vorzunehmen. Hierfür wurde eine qualitative Inhaltsanalyse in Parallelform nach Mayring durchgeführt. Über einen neu erstellten Instagram-Account wurden anhand der Suchanfrage „Schwangerschaft Ernährung“ zwölf Beiträge in der von der Plattform vorgegebenen Reihenfolge identifiziert. Ernährungs-empfehlungen wurden deduktiv anhand eines richtlinienbasierten Kategoriensystems erfasst und ordinal bewertet. Ergänzend wurden induktiv Ernährungsempfehlungen identifiziert, die nicht durch die Richtlinien abgedeckt worden sind. Insgesamt konnten 202 Ernährungsempfehlungen mithilfe der Richtlinien analysiert werden, wobei die Mehrheit den deutschen Richtlinien entspricht. Auf Beitragsebene zeigt sich jedoch, dass lediglich ein Viertel der Beiträge vollständig übereinstimmt. Inhaltlich dominieren Auflistungen von empfohlenen sowie zu verzichtenden Lebensmitteln, während andere Haupt- und Unterkategorien der Richt-linien unterrepräsentiert bleiben und zugleich einen höheren Anteil nicht richtlinienkonformer Empfehlungen aufweisen. Ergänzend erweitern 15 induktiv erfasste Ernährungsempfehlungen die bestehenden Kategorien. Insgesamt vermitteln die einbezogenen Beiträge fragmentiertes, generalisierendes Wissen mit teils relevanten Abweichungen von den deutschen Ernährungsrichtlinien. Zur Steigerung der Aussagekraft zukünftiger Studien sind größere, zufallsbasierte Stichproben sowie die Prüfung der Intercoderreliabilität wünschenswert. Instagram besitzt das Potenzial, eine ergänzende Informationsquelle für die Zielgruppe darzustellen, sofern eine sorgfältige Strukturierung wissenschaftsbasierter Inhalte vorgenommen wird.

Pregnant women in Germany rely on online nutrition information, including information gathered from the social media platform Instagram. Online information is generally of poor quality, while pregnant women are particularly vulnerable to misinformation. Until now, primarily websites providing nutritional information during pregnancy have been evaluated. This study aims to provide a systematic classification of nutritional recommendations for healthy pregnant women from Instagram against German nutrition guidelines. For this purpose, a qualitative content analysis according to Mayring was conducted. Using a newly created Instagram account, twelve posts were identified using the search query “pregnancy nutrition” in the order specified by the platform. Dietary recommendations were recorded deductively using a guideline-based categorisation system and rated on an ordinal scale. Additionally, recommendations not covered by the guidelines were identified inductively. A total of 202 recommendations were analysed using the guidelines. The majority complied with the established guidelines. However, only a quarter of the posts were fully compliant. In terms of content, lists of recommended and prohibited foods dominate, whilst other main and sub-categories of the guidelines remain underrepresented and, simultaneously, contain a higher proportion of recommendations that do not comply. Additionally, 15 inductively identified recommendations expand the existing categories. Overall, the posts included convey fragmented, generalised knowledge, with some relevant deviations from the guidelines. To enhance validity, larger, randomised samples and the assessment of intercoder-reliability are recommended. Still, Instagram has the potential to serve as a source of information for pregnant women, provided that the content is carefully structured based on scientific evidence.