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    <title language="deu">EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bevölkerungsbefragung in Deutschland</title>
    <abstract language="deu">Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen für eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repräsentativen Online-Bevölkerungsbefragung für Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet.&#13;
&#13;
Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgeführt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterlösung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgröße, Nettoäquivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus jüngeren, größeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die höhere Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus älteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgröße von durchschnittlich 1,63 Personen und höherem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien für Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empfänger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen für die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.17667.11043</identifier>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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      <value>Online-Bevölkerungsumfrage</value>
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    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="weberlate">Weber, Karsten (Prof. Dr.) - Labor für Technikfolgenabschätzung und Angewandte Ethik</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Institut für Sozialforschung und Technikfolgenabschätzung (IST)</collection>
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    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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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>
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    <author>Miriam Vetter</author>
    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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    <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>
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    <completedDate>2023-05-03</completedDate>
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    <title language="deu">EVEKT - Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 1. Arbeitspapier: Determinanten des Stromverbrauchs von Privathaushalten im Kontext von Smart Meter</title>
    <abstract language="deu">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 führten zu erheblich höheren Strompreisen für 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 Möglichkeit der Verbrauchserfassung von Strom sind Smart-Meter, digitale Stromzähler.&#13;
Projektziel von EVEKT ist die Untersuchung von Möglichkeiten 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.&#13;
Es wurde ein Scoping Review zu Stromverbrauchsindikatoren in Bezug auf Smart-Meter durchgeführt. 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.&#13;
Die untersuchten Arbeiten unterteilen Haushalte in verschiedene Kategorien bzw. Cluster. Einige Studien gruppieren nach soziodemografischen Aspekten, während andere die Verbrauchsmuster analysieren. Als Ergebnis des Scoping Reviews empfehlen wir, beide Ansätze zu kombinieren, um verschiedene Haushaltstypen angemessen anzusprechen.&#13;
Bedeutung für die weiteren Projektschritte (Bevölkerungsumfrage)&#13;
Inwieweit die Zugehörigkeit zu bestimmten Haushaltstypen die Akzeptanz von KI-Technologie und feedback-basierter Apps determinieren, wird im Rahmen einer eigenen Befragung überprüft werden. Dazu wird aktuell ein Fragebogen entwickelt. Die Feldphase der deutschlandweiten Bevölkerungsbefragung ist für 2024 geplant.</abstract>
    <identifier type="doi">10.13140/RG.2.2.11998.72009</identifier>
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    <author>Sonja Haug</author>
    <author>Caroline Dotter</author>
    <author>Lukas Baumann</author>
    <author>Karsten Weber</author>
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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>
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    <title language="deu">EVEKT - Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 3. Arbeitspapier: Die Gefahr des Rebound-Effektes</title>
    <abstract language="deu">Politische Energieeffizienzprogramme und gesetzliche Vorgaben fordern einen Emissionsrückgang in Deutschland. Dieser soll auch durch die verstärkte Digitalisierung des Energiesektors erreicht werden. Häufig werden bei Einführung 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 zusammenhängen, wird in diesem Arbeitspapier behandelt.</abstract>
    <subTitle language="deu">Rückkopplungseffekte als Hindernis bei der Smart-Meter-Implementation in Privathaushalten</subTitle>
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