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    <publishedYear>2024</publishedYear>
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    <completedDate>2024-09-26</completedDate>
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    <title language="deu">EVEKT - Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 4. Arbeitspapier: Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten</title>
    <abstract language="deu">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 Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, können an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) rückgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland (n=2.027) durchgeführt, deren Ergebnisse im Folgenden dargestellt werden.&#13;
&#13;
Abgefragt wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie Anwendungsszenarien. Der Hälfte der Befragten ist der Begriff Smart-Meter bekannt, etwa ein Zehntel aller Befragten verfügt nach eigenen Angaben bereits über einen intelligenten Stromzähler oder einen Smart-Meter. Zudem bestehen bei einem hohen Anteil der Befragten Erwartungen bezüglich Nützlichkeit und Energiereduktion. Ein Nutzungsszenario mit Kostensparhinweisen wird häufiger gewünscht als eine Anzeige des Echt-zeitstromverbrauchs mit dem Energieverbrauch von einzelnen Haushaltsgeräten. Bei den Inhalten der Apps würden vor allem finanzielle und ideelle Anreize zum Energiesparen motivieren. Dem Datenschutz messen die Befragten höchste Bedeutung zu.&#13;
&#13;
Als Schlussfolgerung kann formuliert werden, dass intelligente Messtechnologien bis zu einem gewissen Grad schon bekannt, aber in Deutschland wenig verbreitet sind. Die Nutzungsmöglichkeiten für Strom- und Kostenreduktion werden bisher kaum ausgeschöpft. Bestehenden (Datenschutz-)Bedenken gegenüber der Technologie sollte mit intensiver Aufklärung und Information begegnet werden.</abstract>
    <subTitle language="deu">Erste Auswertungen im Rahmen von EVEKT</subTitle>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.33227.60968</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77421</identifier>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Smart-Meter</value>
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      <value>Soziale Aspekte</value>
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      <value>Akzeptanz</value>
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    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16311">Digitalisierung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik (LaTe)</collection>
    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/files/7742/EVEKT_OTH_Arbeitspapier-4.pdf</file>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <creatingCorporation>Ostbayerische Technische Hochschule (OTH)  Regensburg / Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</creatingCorporation>
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    <title language="deu">EVEKT - Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 2. Arbeitspapier:  Identifikation von Motivatoren</title>
    <abstract language="deu">Viele Länder setzen auf den Einbau digitaler Messtechnologien für Privathaushalte, die als zentraler Bestandteil von Smart-Grids, intelligenter Stromnetze installiert werden, um Stromnetzstabilität zu gewährleisten. Die Messung des Stromverbrauchs kann an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen rückgemeldet werden. Dabei zeigt sich, dass nicht nur die Anzeige bzw. die Sichtbarmachung des Stromverbrauchs zu einer möglichen Reduktion des Energieverbrauchs führt, sondern dass die individuelle Ansprache von Haushalten und soziale, finanzielle sowie ideelle Anreize die Haushalte langfristig zur Energiereduktion bewegen. Der Überblick über Motivatoren im Zusammenhang mit einer Energieverbrauchsrückmeldung bietet Hinweise für eine geplante Bevölkerungsbefragung sowie die Entwicklung einer Web-App im Rahmen des Projekts EVEKT.</abstract>
    <subTitle language="deu">Was motiviert Verbraucherinnen und Verbraucher zum Stromsparen?</subTitle>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.11159.85925</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60357</identifier>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Lukas Baumann</author>
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    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Verbraucherforschung</value>
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      <value>Motivatoren</value>
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    <collection role="ddc" number="3">Sozialwissenschaften</collection>
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    <collection role="institutes" number="FakSoz">Fakultät Sozial- und Gesundheitswissenschaften</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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