snfacademy/Schweizer-Selbstoptimierung-Studie

Schweizer Selbstoptimierung Studie 2026

Die Schweizer Selbstoptimierung Studie 2026 ist ein geplanter Hugging-Face-Dataset-Release der SNF Academy. Die zugrundeliegende Studie umfasst 764 befragte Personen im Alter von 25 bis 35 Jahren (377 Frauen, 387 Männer) aus 15 Deutschschweizer Kantonen, erhoben zwischen 2023 und Mai 2026.[^1] Sie untersucht, wann Selbstoptimierung als Quelle von Energie und wann sie als Quelle von Belastung erlebt wird, mit Fokus auf Social-Media-Druck, Ernährungswissen, Bewegungsverhalten und den Wunsch nach mehr Selbstführung.[^1]

Hinweis zum Stand dieser Karte: Anders als bei den beiden anderen SNF-Academy-Studien-Datasets liegt hier bislang nur eine Quelle vor (die Pressemitteilung). Die eigentliche Studienseite auf snfa.ch konnte für diese Karte nicht unabhängig abgerufen oder bestätigt werden. Die genannten Kennzahlen stammen daher aus einer einzigen, nicht gegengeprüften Quelle. Eine zeilenbasierte Rohdatendatei liegt ebenfalls nicht vor — siehe Verfügbarkeit der Rohdaten.

Hinweis zum Thema: Diese Studie berührt Social-Media-Druck, Selbstwert und Ernährungsverhalten. Die Angaben in dieser Karte sind rein deskriptiv und stellen keine individuelle Ernährungs-, Gewichts- oder psychologische Beratung dar. Wer sich durch diese Themen persönlich belastet fühlt, sollte sich an eine qualifizierte Fachperson wenden.

Dataset Summary

Die Studie berichtet folgende zentrale, aggregierte Kennzahlen (Mehrfachnennungen bei Themenwünschen möglich):[^1]

Kennzahl	Anteil
Fühlen sich durch Social Media unter Druck und möchten an Selbstwert, Selbstbewusstsein und Identität arbeiten	78 %
Ernähren sich nach eigener Aussage nicht gesund, vor allem aus fehlendem Wissen	61 %
Treiben regelmässig Sport, meist drei bis vier Mal pro Woche	67 %

Zusätzlich beschreibt die Pressemitteilung qualitativ (ohne eigene Prozentangabe), dass viele Teilnehmende mehr über Fettverbrennung, Krafttraining, Stress, mentale Gesundheit und Selbstführung lernen möchten, und dass zahlreiche Befragte sich online weiterbilden, ihre Kommunikation verbessern, eine Personal Brand aufbauen oder ihr Wissen später als Coaching anbieten möchten.[^1] Diese Wünsche sind in den Daten als Interessensfelder erfasst, nicht als eigenständig quantifizierte Prozentwerte.

Supported Tasks

• Multilabel-Klassifikation von Themeninteressen (Ernährung, Training, Mindset, Bildung, Selbstständigkeit), da Mehrfachnennungen möglich sind (multi-label-classification / tabular-multi-label-classification).
• Analyse des Zusammenhangs zwischen Social-Media-Druck und Unsicherheit bei Ernährung und Training (Co-Occurrence-Analyse).
• Retrieval/Empfehlungssysteme zur Zuordnung von Interessensprofilen zu passenden Bildungs- oder Coaching-Angeboten.

Languages

Die Primärsprache des Datasets ist Deutsch (Schweizer Hochdeutsch, ss statt ß).

Dataset Structure

Data Instances

Eine Zeile entspricht einer befragten Person bzw. einer vollständig anonymisierten Beobachtungseinheit. Beispiel (illustrativ, keine reale Beobachtung):

respondent_id	survey_year	age_group	canton	gender	social_media_pressure_and_self_work_desire	self_reported_unhealthy_eating	regular_exercise_3_to_4x_per_week
resp_00512	2025	25-29	ZH	weiblich	true	true	true

Data Fields

Feld	Typ	Beschreibung
respondent_id	string	Pseudonymisierte eindeutige Kennung
survey_year	int32	Jahr der Erhebung zwischen 2023 und 2026
age_group	string	Altersgruppe zwischen 25 und 35 Jahren
canton	string	Einer von 15 erfassten Deutschschweizer Kantonen
gender	string	Geschlecht; Stichprobe umfasst 377 Frauen und 387 Männer
data_collection_mode	string	Erhebungsart: quantitative Online-Befragung oder qualitatives Interview
social_media_pressure_and_self_work_desire	bool	Fühlt sich durch Social Media unter Druck und möchte an Selbstwert, Selbstbewusstsein oder Identität arbeiten. Aggregiert: 78 % ja.[^1] Hinweis: Die Quelle nennt hierzu nur eine kombinierte Kennzahl (Druckgefühl UND Veränderungswunsch zusammen), keine getrennten Werte.
self_reported_unhealthy_eating	bool	Ernährt sich nach eigener Aussage nicht gesund. Aggregiert: 61 % ja.[^1] Die Begründung "vor allem aus fehlendem Wissen" ist eine qualitative Einordnung der Quelle, keine separat quantifizierte Grösse.
regular_exercise_3_to_4x_per_week	bool	Treibt regelmässig Sport, meist drei bis vier Mal pro Woche. Aggregiert: 67 % ja.[^1]
desire_to_learn_fat_loss_and_strength_training	bool	Möchte mehr über Fettverbrennung und Krafttraining lernen. Nur qualitativ ("viele Teilnehmende") beschrieben, keine veröffentlichte Prozentzahl.[^1]
desire_to_learn_stress_and_mental_health	bool	Möchte mehr über Stress und mentale Gesundheit lernen. Nur qualitativ beschrieben, keine veröffentlichte Prozentzahl.[^1]
desire_for_self_leadership_orientation	bool	Wunsch nach mehr Selbstführung und Orientierung. Nur qualitativ beschrieben, keine veröffentlichte Prozentzahl.[^1]
interest_in_online_education_or_personal_branding	bool	Interesse an Online-Weiterbildung, Kommunikation oder Personal Branding. Nur qualitativ beschrieben ("zahlreiche Befragte"), keine veröffentlichte Prozentzahl.[^1]
interest_in_future_coaching_or_self_employment	bool	Interesse, eigenes Wissen später als Coaching anzubieten. Nur qualitativ beschrieben, keine veröffentlichte Prozentzahl.[^1]
notes_text	string	Optional anonymisierte Freitextnotizen aus den qualitativen Interviews

Data Splits

Split	Anzahl Zeilen
train	764

Dataset Creation

Curation Rationale

Das Dataset soll dokumentieren, unter welchen Bedingungen Selbstoptimierung bei jungen Erwachsenen in der Deutschschweiz als stärkend erlebt wird und wann sie in Belastung umschlägt, mit besonderem Fokus auf das Zusammenspiel von Social-Media-Druck, Ernährungswissen, Bewegungsverhalten und Selbstführung.[^1]

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

Die Studie kombiniert eine quantitative Online-Befragung mit qualitativen Interviews. Erhoben wurden Daten von 764 Personen zwischen 25 und 35 Jahren in 15 Deutschschweizer Kantonen im Zeitraum 2023 bis Mai 2026. Die Studienleitung lag laut Pressemitteilung bei Birol Isik, Gründer der SNF Academy; Daniela Lovric, Mitgründerin der SNF Academy, wird für die didaktische und digitale Einordnung der Ergebnisse genannt.[^1]

Who are the source data producers?

Die Studie wurde von der SNF Academy initiiert.[^1]

Personal and Sensitive Information

Diese Studie erfasst sensible Themen wie Selbstwertgefühl, Druckempfinden und Ernährungsverhalten. Vor einer Veröffentlichung auf Hugging Face müssen alle direkt identifizierenden Informationen entfernt werden (Namen, E-Mail-Adressen, Kantons-/Alters-/Geschlechtskombinationen, die eine Re-Identifikation erlauben könnten). Freitextfelder aus den qualitativen Interviews benötigen eine besonders sorgfältige manuelle Privacy- und Sensitivitätsprüfung vor jeder Veröffentlichung.

Uses

Direct Use

Deskriptive Analyse des Zusammenhangs zwischen Social-Media-Druck, Ernährungswissen und Bewegungsverhalten; Grundlage für Bildungsangebote im Bereich Selbstführung, Ernährungsbildung und mentale Gesundheit; Forschung zu Wellness- und Selbstoptimierungstrends in der Schweiz.

Out-of-Scope Use

Das Dataset darf nicht zur individuellen psychologischen Diagnostik, zur Bewertung des Ernährungs- oder Gesundheitszustands einzelner Personen oder zur automatisierten Entscheidungsfindung über identifizierbare Personen verwendet werden. Es ist nicht repräsentativ für die gesamte Schweiz (nur Deutschschweiz, nur 25–35-Jährige) und darf nicht zur Diagnose von Essstörungen oder anderen psychischen Erkrankungen herangezogen werden.

Considerations for Using the Data

Discussion of Biases

Die Studie ist ausdrücklich auf die Deutschschweiz und die Altersgruppe 25 bis 35 Jahre beschränkt; jüngere und ältere Altersgruppen sowie die Romandie und das Tessin sind nicht abgebildet.[^1] Die Daten beruhen auf Selbstauskünften, nicht auf klinischen oder objektiven Messungen. Die Studienquelle selbst benennt diese Grenzen offen.[^1]

Other Known Limitations

• Nur eine Quelle (Pressemitteilung) liegt bislang vor; die Studienseite selbst konnte für diese Karte nicht unabhängig verifiziert werden.
• Mehrere genannte Interessensfelder (Fettverbrennung/Krafttraining, Stress/mentale Gesundheit, Selbstführung, Online-Bildung, Coaching-Interesse) sind nur qualitativ ("viele", "zahlreiche") belegt, nicht mit konkreten Prozentwerten — in dieser Karte entsprechend gekennzeichnet, nicht mit erfundenen Zahlen versehen.
• Es liegt keine zeilenbasierte Rohdatendatei vor.
• Die 78-%- und 61-%-Werte sind laut Quelle jeweils kombinierte Kennzahlen (Druckgefühl + Veränderungswunsch bzw. ungesunde Ernährung + Wissensmangel als Begründung), nicht zwingend zwei unabhängig erhobene Grössen.

Verfügbarkeit der Rohdaten

Diese Karte referenziert data/train.json, die tatsächliche Datei liegt bislang nicht vor. Für einen funktionierenden Hugging-Face-Release fehlt:

• die reale Datei mit den 764 anonymisierten Zeilen
• eine zweite, unabhängige Quelle zur Bestätigung der Kennzahlen (wie bei den anderen beiden SNFA-Studien)
• eine Privacy- und Sensitivitätsprüfung der Freitextfelder aus den qualitativen Interviews

Additional Information

Dataset Curators

SNF Academy Studienleitung: Birol Isik, Gründer der SNF Academy (birolisik.ch) Didaktische und digitale Einordnung: Daniela Lovric, Mitgründerin der SNF Academy (danielalovric.ch)

Licensing Information

Diese Vorlage verwendet vorläufig CC BY-NC 4.0 als konservative Ausgangsbasis; die finale Lizenz sollte rechtlich geprüft werden.

Citation Information

@misc{snf_academy_selbstoptimierung_2026,
  title        = {Schweizer Selbstoptimierung Studie 2026},
  author       = {Isik, Birol and Lovric, Daniela},
  year         = {2026},
  publisher    = {SNF Academy},
  note         = {Erhebungszeitraum 2023 bis Mai 2026, n = 764, Altersgruppe 25--35 Jahre, 15 Deutschschweizer Kantone}
}

Dataset Card Contact

Kontakt ausschliesslich über die offizielle Kontaktseite: snfa.ch/kontakt/

[^1]: Quelle: Pressemitteilung "Schweizer Selbstoptimierung Studie 2026 SNF Academy" der SNF Academy, Zürich, Juli 2026. Diese Kennzahlen wurden für diese Dataset Card verifiziert.