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Data-driven based behavior intervention decision-making to ease energy poverty

Descrizione del progetto

Meccanismi di comportamento efficienti dal punto di vista energetico per ridurre la povertà energetica

La povertà energetica è un problema pressante per le famiglie che devono affrontare la sfida di accedere a servizi energetici affidabili e a prezzi accessibili. L’UE ha preso provvedimenti per affrontare questo problema promuovendo comportamenti efficienti dal punto di vista energetico. Tuttavia, per influenzare il comportamento degli utenti è necessario comprendere a fondo i meccanismi che ne sono alla base. Il progetto DEEP, finanziato dalle azioni Marie Skłodowska-Curie, determinerà se l’analisi dei modelli di utilizzo dell’energia può offrire spunti preziosi per interventi comportamentali volti ad alleviare la povertà energetica. In particolare, identificherà i modelli di comportamento nel consumo di energia, facendo luce sui potenziali pregiudizi cognitivi che influenzano l’efficienza energetica, ed esplorerà gli interventi politici per contrastare questi pregiudizi cognitivi. Per raggiungere questi obiettivi, il progetto utilizza la modellazione dei dati a grafo per analizzare i dati a livello di utente e quantificare i modelli di utilizzo dell’energia.

Obiettivo

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.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

KARLSRUHER INSTITUT FUER TECHNOLOGIE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 130 385,52
Indirizzo
KAISERSTRASSE 12
76131 Karlsruhe
Germania

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Regione
Baden-Württemberg Karlsruhe Karlsruhe, Stadtkreis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partner (1)

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