TY - JOUR A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Datenschutzsorgen aus Sicht der Bevölkerung im Kontext der Einführung von Smart-Metern JF - Datensicherheit und Datenschutz N2 - Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer repräsentativen Bevölkerungsumfrage zur Akzeptanz von Smart-Metern in Privathaushalten vor. Bedenken gegenüber der Einführung von Smart-Metern hat knapp die Hälfte der Befragten. Anonymisierte Zugriffe auf ERnergieverbrauchsdaten werden anstelle der Weitergabe personenbezogener Daten favorisiert. Informationen über den Datenschutz haben für deutsche Privathaushalte offenbar die höchste Priorität. KW - Smart-Grid KW - Smart-Meter KW - Onlineumfrage KW - Akzeptanz Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1007/s11623-025-2065-8 VL - 49 IS - 3 SP - 177 EP - 180 PB - Springer Nature ER - TY - RPRT A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten T1 - Abschlussbericht Projekt EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste BT - Teilprojekt: Sozialwissenschaftliche Begleitforschung - Technikfolgenabschätzung N2 - Das Forschungsprojekt EVEKT beinhaltet ein interdisziplinäres Vorhaben mit technischer, rechts- und sozialwissenschaftlicher Komponente. Inhaltlich geht es um Künstliche Intelligenz und datenbasierte Mehrwertdienste und deren Anwendung am Beispiel von Smart-Metern (intelligenten Messsystemen) in Privathaushalten. Hintergrund ist der verpflichtende Smart-Meter-Rollout in Deutschland bis 2032. Das Gesamtziel des Projektes EVEKT ist es, Haushalte im Untersuchungsgebiet, einem Rei-henhauskomplex „Herzobase“ in Herzogenaurach bei Nürnberg, mit einem System auszustatten, das zur Messung des Stromverbrauchs dient und zum Stromsparen anregen soll. Die Pilotanwendung soll die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes intelligenter Algorithmen zeigen, um letztlich das Konsumverhalten der Testhaushalte positiv zu beeinflussen. Die Daten aus den Smart-Metering-System werden hierzu erfasst, aufbereitet und den Verbrauchenden über datenbasierte Mehrwertdienste transparent zur Verfügung gestellt. Intelligente Algorithmen sollen den Bewohnenden nach einer Auswertungsperiode auf Grundlage der Smart-Meter-Daten Hinweise über ihr Energienutzungsverhalten und mögliche Ersparnisse liefern. Durch diese Informationen soll es erleichtert werden, das je eigene Verbrauchsverhalten zu verändern. Dieser Schlussbericht beinhaltet eine Beschreibung des Teilprojekts der sozialwissenschaftlichen Begleitforschung und Technikfolgenabschätzung, das an der OTH Regensburg bearbeitet wurde. KW - Sozialwissenschaften KW - Technikfolgenabschätzung KW - Technikfolgenabschätzung KW - Smart Meter KW - Energiesparen KW - Bevölkerungsbefragung Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-86646 PB - Technische Informationsbibliothek (TIB) CY - Hannover ET - Stand: 12.08.2025 ER - TY - CHAP A1 - Vetter, Miriam A1 - Haug, Sonja A1 - Weber, Karsten ED - BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung, T1 - Die Zukunft der Notfallerkennung in Haushalten älterer Menschen : eine Technikbewertung T2 - Demografische Alterungsprozesse : Chancen und Herausforderungen für die Regionalentwicklung N2 - Die meisten älteren Personen wünschen sich ein Altern in der Häuslichkeit, auch bei zunehmendem Anteil an Pflegebedürftigen in der Bevölkerung. Der Pflegenotstand im ländlichen Raum und im ambulanten Bereich stellt die häusliche Versorgung jedoch vor Herausforderungen. Die Digitalisierung soll dabei Abhilfe schaffen. Hausnotrufsysteme sind eine weit verbreitete Form digitaler Assistenzsysteme, die auf Knopfdruck Hilferufe an Hausnotrufzentralen übermitteln. Sie stehen jedoch in der Kritik, da die Handsender aus Angst vor Stigmatisierung von den Pflegebedürftigen oft abgelegt und daher trotz Notlage nicht genutzt werden. Neben vielfältiger Forschung zu digitalen Assistenzsystemen werden zunehmend technische Prototypen zu Smart-Meter-Anwendungen zur Notfallerkennung für ältere Menschen entwickelt, die mithilfe von Stromverbrauchsdaten und Künstlicher Intelligenz auf Inaktivität und somit mögliche Notfälle schließen. Smart-Meter sind intelligente Messsysteme, die für bestimmte Privathaushalte gesetzlich verpflichtend eingeführt werden, um Netzstabilität zu gewährleisten. Dieser Beitrag stellt erste Ergebnisse einer Technikbewertung mithilfe eines Mixed-Method-Ansatzes vor. Ein Drittel der Expertinnen und Experten sieht eine positive Nutzungsintention. Die Bevölkerungsbefragung zeigt Unentschlossenheit bezüglich der neuen Technologie. Eine Nutzungsintention besteht vor allem bei jüngeren technikaffinen Personen, d.h. den älteren Menschen der Zukunft. KW - Notfallerkennung KW - Smart Meter KW - Akzeptanz Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.58007/gcpc-7j48 SN - 1868-0097 SP - 126 EP - 136 PB - BBSR – Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung im Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) CY - Bonn ER - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Vetter, Miriam A1 - Dotter, Caroline A1 - Weber, Karsten T1 - Forschungsprojekt „EVEKT „Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste“ — Fragebogen zur Online-Befragung und Codeplan N2 - 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 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken. Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87409 N1 - Vetter, Miriam/Haug, Sonja/Dotter, Caroline/Weber, Karsten (2024). 4. Arbeitspapier. Ak-zeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten. Erste Auswertungen im Rahmen von EVEKT. Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg. Regensburg. EVEKT – Erhöhung der Verbraucherpartizipa-tion an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. Teil-projekt Ethische und soziale Aspekte der Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33227.60968 Zugehöriges Datenset: https://doi.org/10.5281/zenodo.17962728 CY - Regensburg ER - TY - GEN A1 - Haug, Sonja A1 - Vetter, Miriam A1 - Dotter, Caroline A1 - Weber, Karsten T1 - Forschungsprojekt "EVEKT "Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Datensatz [Data set] N2 - 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 2023 eine Online-Befragung der Wohnbevölkerung in Deutschland durchgeführt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromzähler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken. KW - Smart Meter KW - Technikfolgenabschätzung KW - Energiesparen KW - Datenschutzsorgen KW - Bevölkerungsbefragung KW - Akzeptanz Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.17962728 N1 - Related works: Is derived from: Working paper: 10.13140/RG.2.2.11998.72009 (DOI) Working paper: 10.13140/RG.2.2.11159.85925 (DOI) Is described by: Other: 10.35096/othr/pub-8740 (DOI) Is metadata for: Working paper: 10.13140/RG.2.2.33227.60968 (DOI) Project deliverable: 10.34657/20059 (DOI) Working paper: 10.13140/RG.2.2.17667.11043 (DOI) Journal: 10.1007/s11623-025-2065-8 Titel anhand dieser DOI in Citavi-Projekt übernehmen (DOI) ER -