Projektbeschreibung
Weniger Energiearmut durch Mechanismen für energieeffizientes Verhalten
Energiearmut ist eine drängende Sorge für Haushalte, die nur schwer an bezahlbare und zuverlässige Energiedienstleistungen kommen können. In der EU wurden Maßnahmen eingeleitet, dieses Problem durch energieeffizientes Verhalten einzudämmen. Doch um das Nutzerverhalten zu verändern, müssen die zugrundeliegenden Mechanismen ergründet werden. Finanziert über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird im Projekt DEEP geklärt, ob aus der Analyse der Energienutzungsmuster wertvolle Erkenntnisse für Verhaltensinterventionen zur Bekämpfung der Energiearmut abgeleitet werden können. Dabei werden insbesondere Verhaltensmuster im Energieverbrauch herausgearbeitet, um mögliche kognitive Verzerrungen hervorzuheben, die sich auf die Energieeffizienz auswirken, und politische Maßnahmen zu deren Aufhebung zu erkunden. Zu diesem Zweck werden Daten in Diagrammen modelliert, um Daten auf Nutzerebene zu analysieren und die Energieverbrauchsmuster zu quantifizieren.
Ziel
Energy poverty households face insufficient access to affordable and reliable energy services, which can lead to adverse health effects and risky coping strategies. The EU made energy poverty a policy priority in the Clean energy for all Europeans package in 2019, and one of the objectives is to address energy poverty by promoting energy-efficient behaviors. However, intervening in users' behavioral decisions is difficult as it requires a deep understanding of the behavior patterns and a rational explanation of the behavior mechanism. This project will address a key question in energy poverty research: can behavior pattern analytics facilitate the decision-making of energy poverty? Hence, the main objective is to assess if data-driven analytics of energy use patterns can provide insight into behavioral interventions to address energy poverty. Through this project, the applicant plans to use three progressive analytics tasks to answer the question: (i) Identify the behavior patterns of energy consumption (Descriptive Analytics). (ii) Reveal potential cognitive biases that impede high energy efficiency (Prescriptive Analytics). (iii) Explore policy interventions against cognitive bias (Prediction Analytics). The project will analyze user-level data through Graph Data Modeling to quantify energy use patterns and behaviors, overcoming the limitations of the traditional method relying only on descriptive statistics. Host and secondment will complement the interdisciplinarity of the project from the perspectives of energy behavior (behavioral science) and cognitive visualization (computer science) respectively. The project will facilitate the applicant's long-term research goals with interdisciplinary knowledge, enhancing the development of his career as an independent researcher. Potential beneficiaries are energy poverty households and energy stakeholders. The proposal is in line with the Sustainable Development Goals (SDGs) and objectives of the H2020 program.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF -Koordinator
76131 Karlsruhe
Deutschland