Descripción del proyecto
Mecanismos de comportamiento energéticamente eficientes para reducir la pobreza energética
La pobreza energética es una preocupación acuciante para los hogares que se enfrentan al reto de acceder a servicios energéticos asequibles y fiables. La Unión Europea ha tomado medidas para abordar este problema fomentando comportamientos eficientes desde el punto de vista energético. Sin embargo, para influir en el comportamiento de los usuarios es necesario comprender en profundidad los mecanismos que lo sustentan. El equipo del proyecto DEEP, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, determinará si el análisis de los patrones de uso de la energía puede ofrecer información valiosa para las intervenciones conductuales destinadas a paliar la pobreza energética. En concreto, identificará patrones de comportamiento en el consumo de energía, arrojando luz sobre posibles sesgos cognitivos que afectan a la eficiencia energética, y explorará intervenciones políticas para contrarrestar estos sesgos cognitivos. Para alcanzar dichos objetivos, el equipo del proyecto emplea el modelado de datos gráficos a fin de analizar los datos de los usuarios y cuantificar los patrones de consumo energético.
Objetivo
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.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Programa(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinador
76131 Karlsruhe
Alemania