@article{VetterHaugWeber, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Datenschutzsorgen aus Sicht der Bev{\"o}lkerung im Kontext der Einf{\"u}hrung von Smart-Metern}, series = {Datensicherheit und Datenschutz}, volume = {49}, journal = {Datensicherheit und Datenschutz}, number = {3}, publisher = {Springer Nature}, doi = {10.1007/s11623-025-2065-8}, pages = {177 -- 180}, abstract = {Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer repr{\"a}sentativen Bev{\"o}lkerungsumfrage zur Akzeptanz von Smart-Metern in Privathaushalten vor. Bedenken gegen{\"u}ber der Einf{\"u}hrung von Smart-Metern hat knapp die H{\"a}lfte der Befragten. Anonymisierte Zugriffe auf ERnergieverbrauchsdaten werden anstelle der Weitergabe personenbezogener Daten favorisiert. Informationen {\"u}ber den Datenschutz haben f{\"u}r deutsche Privathaushalte offenbar die h{\"o}chste Priorit{\"a}t.}, language = {de} } @techreport{VetterHaugDotteretal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bev{\"o}lkerungsbefragung in Deutschland}, doi = {10.13140/RG.2.2.17667.11043}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77436}, pages = {27}, abstract = {Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen f{\"u}r eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repr{\"a}sentativen Online-Bev{\"o}lkerungsbefragung f{\"u}r Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet. Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgef{\"u}hrt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterl{\"o}sung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgr{\"o}ße, Netto{\"a}quivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus j{\"u}ngeren, gr{\"o}ßeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die h{\"o}here Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus {\"a}lteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgr{\"o}ße von durchschnittlich 1,63 Personen und h{\"o}herem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien f{\"u}r Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empf{\"a}nger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen f{\"u}r die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet.}, language = {de} } @techreport{VetterHaugDotteretal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 4. Arbeitspapier: Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten}, doi = {10.13140/RG.2.2.33227.60968}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77421}, pages = {36}, abstract = {Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, k{\"o}nnen an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) r{\"u}ckgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde eine Online-Befragung der Wohnbev{\"o}lkerung in Deutschland (n=2.027) durchgef{\"u}hrt, deren Ergebnisse im Folgenden dargestellt werden. Abgefragt wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromz{\"a}hler bzw. Smart-Meter sowie Anwendungsszenarien. Der H{\"a}lfte der Befragten ist der Begriff Smart-Meter bekannt, etwa ein Zehntel aller Befragten verf{\"u}gt nach eigenen Angaben bereits {\"u}ber einen intelligenten Stromz{\"a}hler oder einen Smart-Meter. Zudem bestehen bei einem hohen Anteil der Befragten Erwartungen bez{\"u}glich N{\"u}tzlichkeit und Energiereduktion. Ein Nutzungsszenario mit Kostensparhinweisen wird h{\"a}ufiger gew{\"u}nscht als eine Anzeige des Echt-zeitstromverbrauchs mit dem Energieverbrauch von einzelnen Haushaltsger{\"a}ten. Bei den Inhalten der Apps w{\"u}rden vor allem finanzielle und ideelle Anreize zum Energiesparen motivieren. Dem Datenschutz messen die Befragten h{\"o}chste Bedeutung zu. Als Schlussfolgerung kann formuliert werden, dass intelligente Messtechnologien bis zu einem gewissen Grad schon bekannt, aber in Deutschland wenig verbreitet sind. Die Nutzungsm{\"o}glichkeiten f{\"u}r Strom- und Kostenreduktion werden bisher kaum ausgesch{\"o}pft. Bestehenden (Datenschutz-)Bedenken gegen{\"u}ber der Technologie sollte mit intensiver Aufkl{\"a}rung und Information begegnet werden.}, language = {de} } @techreport{HaugDotterBaumannetal., type = {Working Paper}, author = {Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Baumann, Lukas and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 1. Arbeitspapier: Determinanten des Stromverbrauchs von Privathaushalten im Kontext von Smart Meter}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung (IST)}, doi = {10.13140/RG.2.2.11998.72009}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60348}, pages = {17}, abstract = {Seit dem Beginn des russischen Angriffskriegs und der Ukraine-Krise im Februar 2022 wurden massive Preissteigerungen auf dem Energiesektor beobachtet. Die Unsicherheiten auf dem Energiemarkt sowie die angespannte Lage der Gasversorgung f{\"u}hrten zu erheblich h{\"o}heren Strompreisen f{\"u}r Privathaushalte. Welche Faktoren den Stromverbrauch determinieren, wird im vorliegenden Arbeitspapier genauer untersucht. Der Zusammenhang zwischen Haushaltsmerkmalen und deren Stromverbrauch ist in der sozialwissenschaftlichen Energieforschung bekannt. Eine M{\"o}glichkeit der Verbrauchserfassung von Strom sind Smart-Meter, digitale Stromz{\"a}hler. Projektziel von EVEKT ist die Untersuchung von M{\"o}glichkeiten zur Reduktion des Stromverbrauchs von privaten Haushalten. Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, verschiedene Gruppen von Haushalten und deren Charakteristik bei Strombezug und Smart-Meter-Nutzung zu differenzieren. Damit dokumentiert es einen Arbeitsschritt im Rahmen eines EVEKT-Teilprojekts zur Untersuchung sozialer und ethischer Aspekte von KI-Technologie in Privathaushalten. Es wurde ein Scoping Review zu Stromverbrauchsindikatoren in Bezug auf Smart-Meter durchgef{\"u}hrt. In einer systematischen Suche in der Datenbank Web of Science wurden 477 Treffer gefunden. Von den 477 Treffern konnten nach Durchsicht 12 passende Studien analysiert werden. Die untersuchten Arbeiten unterteilen Haushalte in verschiedene Kategorien bzw. Cluster. Einige Studien gruppieren nach soziodemografischen Aspekten, w{\"a}hrend andere die Verbrauchsmuster analysieren. Als Ergebnis des Scoping Reviews empfehlen wir, beide Ans{\"a}tze zu kombinieren, um verschiedene Haushaltstypen angemessen anzusprechen. Bedeutung f{\"u}r die weiteren Projektschritte (Bev{\"o}lkerungsumfrage) Inwieweit die Zugeh{\"o}rigkeit zu bestimmten Haushaltstypen die Akzeptanz von KI-Technologie und feedback-basierter Apps determinieren, wird im Rahmen einer eigenen Befragung {\"u}berpr{\"u}ft werden. Dazu wird aktuell ein Fragebogen entwickelt. Die Feldphase der deutschlandweiten Bev{\"o}lkerungsbefragung ist f{\"u}r 2024 geplant.}, language = {de} } @techreport{VetterHaugBaumannetal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Baumann, Lukas and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 2. Arbeitspapier: Identifikation von Motivatoren}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung (IST)}, doi = {10.13140/RG.2.2.11159.85925}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60357}, pages = {15}, abstract = {Viele L{\"a}nder setzen auf den Einbau digitaler Messtechnologien f{\"u}r Privathaushalte, die als zentraler Bestandteil von Smart-Grids, intelligenter Stromnetze installiert werden, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Messung des Stromverbrauchs kann an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen r{\"u}ckgemeldet werden. Dabei zeigt sich, dass nicht nur die Anzeige bzw. die Sichtbarmachung des Stromverbrauchs zu einer m{\"o}glichen Reduktion des Energieverbrauchs f{\"u}hrt, sondern dass die individuelle Ansprache von Haushalten und soziale, finanzielle sowie ideelle Anreize die Haushalte langfristig zur Energiereduktion bewegen. Der {\"U}berblick {\"u}ber Motivatoren im Zusammenhang mit einer Energieverbrauchsr{\"u}ckmeldung bietet Hinweise f{\"u}r eine geplante Bev{\"o}lkerungsbefragung sowie die Entwicklung einer Web-App im Rahmen des Projekts EVEKT.}, language = {de} } @techreport{VetterWeberHaugetal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Weber, Karsten and Haug, Sonja and Dotter, Caroline}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 3. Arbeitspapier: Die Gefahr des Rebound-Effektes}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung (IST)}, doi = {10.13140/RG.2.2.24581.63205}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60382}, pages = {8}, abstract = {Politische Energieeffizienzprogramme und gesetzliche Vorgaben fordern einen Emissionsr{\"u}ckgang in Deutschland. Dieser soll auch durch die verst{\"a}rkte Digitalisierung des Energiesektors erreicht werden. H{\"a}ufig werden bei Einf{\"u}hrung effizienzsteigernder technischer Systeme Rebound-Effekte beobachtet, die Energieeinsparungen verringern. Worin Rebound-Effekte bestehen, wie sie entstehen und wie sie mit Entwicklungen der Stromnutzung in Privathaushalten zusammenh{\"a}ngen, wird in diesem Arbeitspapier behandelt.}, language = {de} }