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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. 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>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77436</identifier>
    <enrichment key="Kostentraeger">EVEKT - 2098043</enrichment>
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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>Online-Bevölkerungsumfrage</value>
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      <value>Clustering</value>
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      <value>intelligente Messsysteme</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="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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    <collection role="persons" number="hauglasofo">Haug, Sonja (Prof. Dr.) - Labor Empirische Sozialforschung</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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