Persuasive design voor energiebesparing in grote gebouwen

BACHELOR SCRIPTIE

2015

Persuasive design voor energiebesparing in

grote gebouwen

Begeleiders:

M.W. van Someren, UVA A. van Wayenburg, Wattcher BV J. Mintjens, Wattcher BV

Abstract

Gas wordt bij grote gebouwen voor allerlei dingen gebruikt zoals warm water, koken, boilers en geisers, maar het meeste verbruik is voor het verwarmen van het gebouw (Mge.com, 2010). De installaties die dit doen voor de gebouwen zijn vaak geïnstalleerd en ingesteld door een installateur en daarna wordt er niet meer naar omgekeken. Dit kan komen door een gebrek aan kennis van wat er daadwerkelijk verbruikt wordt en wanneer dit verbruikt wordt of door het ontbreken van een herinnering om daadwerkelijk actief gas te besparen. De

belangrijkste invloed op het gasverbruik is de buitentemperatuur. Door het combineren van de beschikbare data met het profiel van de gebouwbeheerder kan er gekeken worden wat er mogelijk gedaan kan worden qua besparing en of de gebouwbeheerder dit ook zou kunnen doen. Door het gebruik van de kennis die beschikbaar is over persuasive design en het aanzetten tot handelen kan daarna de kans op uitvoering van de gewenste handeling zo groot mogelijk gemaakt worden. Door deze factoren te combineren kan een systeem

ontwikkeld worden dat de gebouwbeheerder zo goed mogelijk zal aanzetten tot het verlagen van het gasverbruik.

Het ontbreekt gebouwbeheerders vooral aan kennis en interesse, met de data die we verzamelen kunnen we informatie die aansluit bij het profiel van de gebouwbeheerder

aanreiken om kennis en interesse te vergroten. Dit geeft de gebouwbeheerder inzicht in het verbruik en de handvatten om te bedenken waar en hoe er bespaard kan worden.

2

Inhoudsopgave

3.1 Welke data is er beschikbaar om het gasverbruik te meten? ... 5

3.2 Waarom stijgt of daalt het gasverbruik in een gebouw? ... 5

3.3 Welke andere data is er beschikbaar? ... 6

4 Persuasive design ... 7

5 Profiel van gebouwbeheerder ... 10

6 Systeemrichtlijnen ... 12 7 Validatie ... 13 8 Verbeteringen ... 14 9 Conclusie ... 14 10 Discussie ... 15 Literatuur ... 16 Bijlagen ... 17

Wattcher gas data: ... 17

1

Introductie

In grotere gebouwen is het verbruik van gas een flink deel van de energierekening en gasverbruik voor de verwarming van een gebouw is daar ongeveer 86% van (Mge.com, 2010). Toch wordt er over het algemeen nog weinig gedaan om actief minder gas te

verbruiken en zo effectief geld te besparen, terwijl dit helemaal niet moeilijk hoeft te zijn. Een simpele ingreep als radiatoren dichtdraaien als het een week lang tropisch warm wordt in Nederland kan al snel geld besparen.

Echter is om dit te kunnen doen wel data nodig waaruit blijkt dat het ook

daadwerkelijk warm wordt en hoe de gebouwbeheerder in die situatie dan het beste zou kunnen handelen. Als we deze data hebben is het vervolgens van belang deze om te zetten in duidelijke informatie voor de gebouwbeheerder zodat deze snel en effectief kan handelen zonder dat deze eerst nog zelf moet nadenken en verzinnen hoe er gas bespaard kan worden.

De ideale situatie zou dus het aanbieden van concreet handelingsperspectief aan mensen die het verbruik van energie binnen een organisatie willen verlagen zijn. Dat kan door het geven van concrete feedback en alerts op een manier die aanzet tot handelen door gebruik te maken van persuasieve technologie, beter bekend met de Engelse term

Persuasive Technology. Persuasive technology kan helpen om de gebruikers van het systeem op zo‟n manier te benaderen dat de kans op actie zo groot mogelijk wordt. Een mogelijkheid zou kunnen zijn: Door positieve feedback te geven over de resultaten die de gebouwbeheerder behaalt met zijn ingrepen in het gasverbruik krijgt de gebouwbeheerder een goed gevoel en zal deze ook blijven proberen te verbeteren.

De persuasive technology is nodig omdat een gebouwbeheerder niet altijd zelf de rekening van het gas betaalt. Als dit wel het geval is doet de gebouwbeheerder het voor de eigen portemonnee, wat als motivatie kan dienen. Echter als de gebouwbeheerder in dienst is van een organisatie die de rekening betaalt kan er een gebrek aan motivatie ontstaan, omdat de gebouwbeheerder zelf geen belang heeft bij het besparen van geld. In dat geval zal de gebouwbeheerder op een andere wijze gemotiveerd moeten worden.

Daarom is de vraag van deze scriptie:

“Hoe moet een systeem eruit zien dat, gegeven een installatie, een gebouw, kenmerken van een beheerder en zijn handelingsmogelijkheden, de beheerder aanzet tot energiebesparing?”

Het systeem is afhankelijk van een internetverbinding om de datalogger data op te slaan in de database. De meldingen kunnen worden weergegeven op een mobiele telefoon of computerscherm via een webpagina of app.

De resultaten van deze scriptie bieden de handvatten om een systeem te ontwikkelen die dit daadwerkelijk in de praktijk brengt. Het is een "ontwerp project"; ik analyseer het probleem, ontwerp een oplossing en presenteer en valideer het ontwerp.

4

2

Aanpak

Voor het beantwoorden van de onderzoeksvraag is het belangrijk om eerst te bepalen welke data nodig is om dat vervolgens om te kunnen zetten in informatie waar de

gebouwbeheerder iets mee kan. Voor het bepalen van de data die nodig is daarvoor is literatuuronderzoek gedaan en zijn samen met het bedrijf Wattcher BV, die ervaring hebben met het verlagen van stroomverbruik in huishoudens, brainstormsessies gehouden. Op basis van de resultaten daarvan is vervolgens wederom via meerdere brainstormsessies bepaald welke informatie we uit die data kunnen halen. Ook zijn er interviews gedaan met

gebouwbeheerders om te kijken welke informatie zij zelf graag zien zodat we terug konden redeneren welke data we daarvoor nodig zouden hebben. Hoe we de data op zo‟n manier kunnen presenteren dat het gebouwbeheerders aanzet tot handelen is bepaald aan de hand van literatuuronderzoek.

Om data te verzamelen heeft Wattcher een gasmeter ontwikkeld die de analoge data van de gasmeter, de cijfertjes die langzaam oplopen op de meter zodra er gas verbruikt wordt, om te zetten in digitale data.

Vervolgens is een overzicht ontstaan van welke data er nodig is om de

gebouwbeheerder van juist die informatie te voorzien die deze gebouwbeheerder nodig heeft om inzicht te krijgen in het gasverbruik en om de gebouwbeheerder bewust te maken van wat er precies verbruikt wordt en wanneer dit verbruikt wordt.

3

Data

Om informatie te kunnen geven zal er data verzameld moeten worden waaruit deze

informatie afgeleid kan worden. Door zoveel mogelijk data te verzamelen kan er gerichter en zinvoller advies gegeven worden. De data die verzameld wordt is niet alleen dat van het gebouw en het gasverbruik maar ook over de persoonlijke eigenschappen van de gebouwbeheerder.

3.1 Welke data is er beschikbaar om het gasverbruik te meten?

Wattcher BV1 heeft een detector ontwikkeld die eenvoudig op de huidige analoge meter aan te sluiten is om de data die deze analoog geeft door de oplopende cijfers om te zetten in digitale data. Het laatste wieltje met cijfers op de gasmeter bevat bij een van de cijfers een streepje. Als er meer gas verbruikt wordt loopt het getal op de meter sneller op, hierdoor gaat het laatste wieltje met het streepje sneller draaien en dat kan de detector van Wattcher BV waarnemen en zo berekenen hoeveel gas er actueel verbruikt wordt. Deze data verzendt de detector vervolgens via WiFi naar de datalogger die alle data vastlegt in de database. De data die verzameld wordt is minutendata, er is dus bekend hoeveel gas er per minuut verbruikt wordt. Of dat juiste data opleverde hebben we getest op het New Energy Docks, het gebouw waar het kantoor van Wattcher zich bevindt, omdat we daarvan exact konden zien hoeveel gas er verbruikt werd en welke data we van de meter kregen door zelf de stand van de gasmeter te fotograferen en vervolgens de datalogger uit te lezen. Dit konden we vervolgens vergelijken om te zien of de gasmeter accuraat werkte. Na ongeveer 5 weken testen en verbeteren werkte het uiteindelijk zoals het zou moeten en was het resultaat accurate data die per minuut opgeslagen wordt in de datalogger.

3.2 Waarom stijgt of daalt het gasverbruik in een gebouw?

zoals warm water, koken, boilers en geisers. Het meeste verbruik gaat echter in de verwarming van het gebouw zitten, ongeveer 86% van het gasverbruik is voor verwarming van ruimtes (Mge.com, 2010). Hierdoor is de grootste invloed op het stijgen of dalen van het gasverbruik de buitentemperatuur. De temperatuur buiten het gebouw bepaalt namelijk of en hoe erg het gebouw extra verwarmd dient te worden. Dat dit ook daadwerkelijk het geval is blijkt ook uit onze eigen metingen bij het New Energy Docks in Amsterdam. Op figuur 1 en 2 is het verbruik te zien tijdens een week met opvallende temperatuurschommelingen. Hier is duidelijk het verschillende gasverbruik bij verschillende temperaturen te zien.

1 _{https://www.wattcher.nl/}

6

3.3 Welke andere data is er beschikbaar?

Naast de Wattcher gasmeter is er nog meer data nodig omdat, zoals ook uit de hoofdvraag van deze scriptie naar voren komt, er meer belangrijke elementen zijn die het systeem nodig heeft om de juiste handelingsperspectieven te bieden aan de gebouwbeheerder.

De belangrijkste data van het gebouw zijn de kenmerken van het gebouw zelf, afmetingen, bezetting, energiebesparende maatregelen die zijn getroffen, etc. Daarnaast is het van belang te weten wat voor installatie het gebouw gebruikt voor het verwarmen, dit omdat daarmee direct bekend is wat de standaard opties zijn die een gebouwbeheerder bij deze installatie heeft om invloed te kunnen uitoefenen op de installatie en dus kan er al iets specifiekere informatie worden gegeven.

Extra data om nog beter te kunnen inspelen en voorspellen op wat er in het gebouw gebeurt is bijvoorbeeld informatie over de gebouwbezetting, mensen genereren nu eenmaal ook warmte. Ook is het ter aanvulling daar op handig te weten wat de openingstijden van het gebouw zijn en een agenda te hebben met de vakantiedagen zodat daar rekening mee gehouden kan worden om het gebouw niet onnodig te verwarmen.

Een belangrijke invloed op de temperatuur in een gebouw is de temperatuur daar buiten. Daarom wordt ook weerdata van het KNMI gebruikt als extra informatiebron. Tevens wordt de historie van de weerdata en het daarbij horende gasverbruik opgeslagen, om zo na het opbouwen van historische data ook dat te kunnen gebruiken om nog beter te voorspellen en te kunnen zien of het gasverbruik op een dag „normaal‟ is vergeleken met de historische data.

Tips die gegeven worden zullen uit een database met tips komen die afhankelijk van variabelen getoond zullen worden. Kan de gebouwbeheerder bijvoorbeeld niet bij de

installatie, maar hebben alle radiatoren wel knoppen die dichtgedraaid kunnen worden en wordt het morgen boven de twintig graden celsius buiten? Dan kan als tip getoond worden om de knoppen van de radiatoren dicht te draaien zodat deze niet onnodig warm worden ‟s ochtends voordat het buiten genoeg opgewarmd is om de kachel af te laten slaan.

4

Persuasive design

Captology, Computers As Persuasive Technologies, is een term die door Fogg bedacht is en gepubliceerd in 2002 in het boek Persuasive Technology: Using Computers to Change What We Think and Do (Fogg, B.J., 2002). Captology is relevant in veel domeinen, bijvoorbeeld e-commerce om mensen aan te zetten een aankoop te doen. Dit kan ook gebruikt worden in de digitale omgeving van dit systeem.

Figuur 3: Captology

Over het algemeen worden computers als persuasief middel gebruikt door het vermogen van een persoon om een handeling uit te voeren te vergroten of door het

makkelijker maken van een taak (Fogg, B. J. et al, 2009). Ondanks dat er talloze manieren zijn waarop dit gedaan zou kunnen worden is het grof in te delen in vier hoofdgroepen: 1. Het vergroten van een persoon zijn daadkracht.

2. Het geven van informatie op maat. 3. Het triggeren van besluitvorming.

4. Het simplificeren of leiden door een proces.

Al deze vier hoofdgroepen worden in ons systeem aangesproken. Het vergroten van de daadkracht en het geven van informatie op maat komt terug bij de tips die gegeven worden aan de gebouwbeheerder. Het triggeren van besluitvorming wordt gedaan door de verschillende meldingen die gedaan worden door middel van pushberichten, e-mails en pop-ups. Het simplificeren en leiden door een proces is het hoofddoel van ons systeem. Door een overzicht te creëren en data om te zetten in bruikbare informatie.

Moderne technieken kunnen dus gecombineerd worden met de psychologie van persuasie. Ondanks dat computers nog niet zo effectief zijn als mensen in het aanzetten tot handelen hebben zij wel veel voordelen. Ze vergeten niets, ze hoeven niet te slapen en ze kunnen geprogrammeerd worden om nooit op te geven of te stoppen met proberen. Computers gebruiken als persuasieve technologie is een nieuwe en effectieve manier om het handelen van mensen te beïnvloeden (Fogg, B. J. et al, 2009).

De trigger is een zeer belangrijk onderdeel van het model van Fogg. Deze kan vele vormen hebben, een alarm, een sms, een rommelende maag, een opmerking van een ander persoon en ga zo maar door. Eerst bemerkt iemand de trigger, vervolgens hangt diegene daar een gewenst gedrag aan. Maar het belangrijkste deel van een trigger is de timing. Een

8 trigger moet plaatsvinden als iemand zowel gemotiveerd is als bekwaam is om het gedrag uit te voeren.

Dit noemt Fogg de activatie drempel. Als de combinatie van motivatie en vermogen iemand boven de activatie drempel krijgt zal deze het gewenste gedrag uitvoeren.

In tegenstelling daarop zal een slecht getimede trigger als vervelend worden ervaren en zal een goed getimede trigger bij een gebrek aan vermogen als frustrerend worden ervaren.

Triggers zijn in te delen in 3 soorten: Vonk, Signaal en Facilitator.

- De vonk is er om een persoon met een gebrek aan motivatie toch boven de activatie drempel te krijgen.

- De Facilitator is er om mensen met een hoge motivatie maar gebrek aan vermogen te voorzien van een extra hulpje om het gewenste gedrag makkelijker te maken. - Het signaal is simpelweg een trigger die mensen die al boven de activatie drempel

zitten eraan herinnert om het gewenste gedrag uit te voeren.

Triggers worden steeds belangrijker en worden constant aangesproken, bijvoorbeeld om Likes op Facebook te krijgen of mensen aan te zetten geld te doneren. Zeker met

interactieve technologie wordt de drempel om het gewenste gedrag uit te voeren enorm omlaag gehaald. Mensen die via interactieve technologie een trigger krijgen kunnen deze direct uitvoeren, waar dit met traditionele media nog niet mogelijk was. Het aanspreken van het impulsieve gedrag is een belangrijk onderdeel. Moderne apparaten maken dit nog makkelijker, bijvoorbeeld door pushnotificaties op mobiele telefoons of een smart watch.

Het is dus belangrijk om goede informatie te verzamelen over waar de

gebouwbeheerder zich bevindt binnen het Fogg Behavior Model en te zorgen dat deze boven de activatiedrempel belandt, dit kan het belemmeren van het gewenste gedrag voorkomen.

Het vermogen om gedrag uit te voeren bestaat ook uit een aantal factoren. Deze zijn: Tijd, Geld, Fysieke moeite, Hersencycli (mensen denken niet graag, diep nadenken of nieuwe dingen bedenken kost veel moeite), Sociaal afwijkend gedrag en Afwijkingen van de routine. Bij elke persoon wegen deze factoren anders. Deze kunnen individueel maar ook qua context verschillen; je portemonnee vergeten betekent dat dingen die geld vereisen ineens heel moeilijk worden.

Zodra de zes genoemde factoren van vermogen in acht genomen worden kunnen we de barrières voor het uitvoeren van gewenst gedrag wegnemen (Fogg, B.J., 2009). Als de barrières weggenomen zijn en de gebouwbeheerder zich boven de activatiedrempel bevindt zal deze doelgedrag uitvoeren als deze daartoe getriggerd wordt.

Visueel geeft Fogg dit weer met het volgende model:

Figuur 4: Fogg Behaviour Model to activate target behavior

Door het combineren van de beschikbare data met het profiel van de

gebouwbeheerder kan er gekeken worden wat er mogelijk gedaan kan worden en of de gebouwbeheerder dit ook zou kunnen doen. Door het gebruik van de kennis die beschikbaar is over persuasive design en het aanzetten tot handelen kan daarna de kans op uitvoering van de gewenste handeling zo groot mogelijk gemaakt worden. Door deze factoren te combineren kan een systeem ontwikkeld worden dat de gebouwbeheerder zo goed mogelijk zal aanzetten tot het verlagen van het gasverbruik.

10

5

Profiel van gebouwbeheerder

Alle mensen zijn uniek, daar is men het ondertussen wel over eens. Daarom zal van elke gebouwbeheerder individueel een profiel opgebouwd moeten worden, aangezien geen enkele gebouwbeheerder precies in het standaard model zal passen, wat inherent is aan unieke gevallen. Dit profiel moet een basis vormen met data waaruit het systeem informatie kan halen om zich zo goed mogelijk aan te passen aan de gebouwbeheerder om te

voorkomen dat het systeem aanwijzigen of tips geeft die de gebouwbeheerder niet kan uitvoeren wat voor irritaties kan zorgen. Dit zou ertoe kunnen leiden dat de

gebouwbeheerder het systeem niet meer zal gaan gebruiken en dat moet voorkomen worden.

Wat als eerste bekend moet zijn zijn de handelingsmogelijkheden van de gebouwbeheerder, wat deze allemaal wel en niet kan instellen en veranderen aan de installatie is de meest nuttige informatie aangezien dat al voor een groot deel bepaalt welke mogelijkheden de gebouwbeheerder heeft om te proberen besparing op het verbruik te realiseren. Daarnaast is het ook goed om te weten welke invloed de gebruikers van het gebouw hebben op het gasverbruik. Hebben zij bijvoorbeeld een eigen thermostaat in elk kantoor of kamer of kunnen zij de knop van de kachel open of dicht draaien? Hiermee kunnen zij ook invloed uitoefenen op het verbruik.

Het belangrijkste onderdeel daarna is kennis. De kennis die een gebouwbeheerder heeft van energie en de installatie in zijn gebouw is van grote invloed op wat er aangedragen kan worden aan de gebouwbeheerder aan tips en aanwijzingen. Als de kennis niet

voldoende is voor een bepaalde handeling is het nutteloos om een trigger te geven om te gaan handelen, als men niet weet hoe de handeling uit te voeren is het onmogelijk dit te doen en zal het dus ook niet gebeuren. Kennis zal dus altijd de eerste check zijn.

Als de kennis aanwezig is, is het gedrag van de gebouwbeheerder de volgende belangrijke component. Er worden veel pogingen gedaan om gedrag te veranderen of doelgedrag te stimuleren, meestal als gok waarbij gehoopt wordt dat het gaat werken maar daar geen daadwerkelijk onderzoek naar gedaan is. B.J. Fogg heeft een model ontwikkeld waarmee men niet hoeft te duiken in de diepte van de menselijke psyche maar dit te vangen in een eenvoudig model dat bleek te werken.

Gedrag is een product van drie factoren: motivatie, vermogen en triggers, allen met hun eigen subcomponenten. Vermogen moet hier niet gezien worden als geld, maar als de mogelijkheid hebbende om iets te doen. Om een persoon een doelgedrag te laten uitvoeren moet deze voldoende gemotiveerd en voldoende vermogen zijn en daarnaast getriggerd worden om het gedrag uit te voeren. Deze moeten alle drie op het zelfde moment aanwezig zijn; anders zal het gewenste gedrag niet uitgevoerd worden (Fogg, B.J., 2009).

Figuur 5: Fogg Behavior Model

Uit de curve blijken verschillende combinaties die mogelijk zijn van het vermogen om iets te doen en de motivatie om dat te doen. Een trap nemen naar de bovenste verdieping van een hoge flat is iets wat weinig motivatie oplevert en moeilijk is om te doen, dit zal dus onder de activatiedrempel blijven. Iets waarvoor de motivatie laag is maar wat ontzettend eenvoudig is om te doen kan echter misschien toch uitgevoerd worden, bijvoorbeeld ergens naar kijken omdat je een notificatie ontvangt. Ook iets wat moeilijk is maar waar wel een hoge motivatie tegenover staat kan mogelijk uitgevoerd worden, bijvoorbeeld een moeilijke puzzel met een geweldige prijs als je de puzzel oplost. Het eenvoudigste is het gedrag wat makkelijk is en waarvoor een goede motivatie is, bijvoorbeeld een hobby uitvoeren.

Het eerste onderdeel van het gedrag is de kunde of het vermogen om iets te kunnen doen. In het Engels aangeduid met „Ability‟. Om iets te doen moet je het wel kúnnen doen. Je moet de vaardigheden hebben om een gewenst gedrag uit te voeren.

Als tweede component van gedrag hebben we motivatie. Als er iets gedaan moet worden door een gebouwbeheerder zal deze gemotiveerd genoeg moeten zijn om dit daadwerkelijk te doen. Een goede motivatie voor een gebouwbeheerder die ook de rekeningen betaalt zou bijvoorbeeld geld kunnen zijn, door gasverbruik te verlagen blijft er geld over voor andere dingen. Als de gebouwbeheerder in dienst is van een organisatie zal deze op een andere manier gemotiveerd moeten worden, voorbeelden hiervan zijn een bonusregeling bij het behalen van doelstellingen in vermindering van het verbruik of de mogelijkheid om het geld dat bespaard wordt te investeren om nog beter te kunnen besparen.

Al deze factoren geven een compleet beeld van de mogelijkheden van de gebouwbeheerder om te kunnen besparen en of dit ook daadwerkelijk uitgevoerd zal worden.

12

6

Systeemrichtlijnen

Er zijn bepaalde aannames gedaan voor het gebruik van dit systeem. Zoals in de inleiding aangegeven is het systeem afhankelijk van een internetverbinding om de datalogger data op te slaan in de database. De meldingen kunnen worden weergegeven op een mobiele

telefoon of computerscherm via een webpagina of app, we gaan er dus ook van uit dat de gebouwbeheerder daar ook toegang tot heeft.

Het systeem zal aanwijzingen geven aan de gebouwbeheerder die zouden kunnen leiden tot vermindering van het gasverbruik. Hiervoor moet het data omzetten in informatie over het verbruik en die vervolgens aanbieden aan de gebouwbeheerder om aan de hand daarvan tips te geven over besparingsmogelijkheden die zo gebracht worden dat er een grote kans is dat indien het nodig is dat de gebouwbeheerder een handeling uitvoert de kans zo groot mogelijk is dat de gebouwbeheerder dat ook doet.

Meldingen:

Qua verbruik zijn er twee belangrijke meldingen, ten eerste of het huidige verbruik normaal is in vergelijking met gelijkwaardige dagen in de historie. Om dat abnormale verbruik te kunnen bepalen moeten we een referentiepunt hebben. De Nadai en van

Someren (2015) hebben een manier ontwikkeld om gasverbruik te voorspellen aan de hand van historische data. Dit kan gebruikt worden om een referentie te genereren van hoeveel gas er ongeveer verbruikt zal gaan worden, op een komende dag, per uur. Aan de hand hiervan kan dus bepaald worden of de hoeveelheid gas die een gebouw op een bepaald moment verbruikt als normaal gezien kan worden. Mocht dit niet het geval zijn zal daar een melding van gemaakt worden. De tweede belangrijke melding is een historisch overzicht van verbruik waar de gebouwbeheerder conclusies uit kan trekken. Als deze bijvoorbeeld

aanpassingen gedaan heeft na tips van het systeem kan de gebouwbeheerder daarna kijken wat de invloed van die aanpassingen is geweest en indien nodig handelen ten opzichte van de resultaten daarvan.

Tips:

De tips die gegeven worden moeten aangepast worden aan de hand van de

informatie die verzameld is door het combineren van de beschikbare data met het profiel van de gebouwbeheerder en zij dienen daarbij zo gepresenteerd te worden dat de kans dat de gebouwbeheerder de gewenste handeling gaat uitvoeren zo groot mogelijk is. Als de gebouwbeheerder bijvoorbeeld niets kan veranderen aan de installatie maar er hangen wel meerdere thermostaten dor het gebouw die individueel geregeld kunnen worden kan er een melding gestuurd worden vlak voor sluitingstijd, als de gebouwbeheerder een laatste

inspectieronde gaat lopen om te kijken of het gebouw leeg is, om deze thermostaten te controleren en indien nodig lager te zetten. De melding is dan de signaal trigger die ervoor zorgt dat de gebouwbeheerder weer even herinnerd wordt aan deze actie en door de timing is de ability ook aanwezig om het gewenste gedag uit te voeren. Zoals in figuur 4 te zien is zal dit de kans op uitvoering van het gewenste gedrag maximaliseren.

Handelingsmogelijkheden, kunde, kennis en motivatie zijn dus de factoren waar het geven van berichten van af hangt. Berichten zullen gegeven worden wanneer al deze factoren aanwezig zijn. Kennis en motivatie kunnen echter beïnvloed worden door een bericht te geven met respectievelijk informatie waardoor de kennis vergroot wordt of informatie waardoor de motivatie vergroot wordt. De eerste twee checks zullen dus de handelingsmogelijkheden en de kunde zijn, deze hebben de grootste invloed. Vervolgens

kan er gekeken worden wat er ontbreekt aan kennis of motivatie en afhankelijk daarvan proberen die met een bericht te beïnvloeden.

Berichtgeving:

De frequentie van meldingen is afhankelijk van de data die de Wattcher gasmeter ons geeft. Als het verbruik op een dag boven het verbruik dat als normaal gezien zou worden ligt wordt dit gemeld aan de gebouwbeheerder. Deze kan dan inschatten of er actie nodig is of dat deze dat verbruik voor zichzelf kan verklaren. Als het verbruik normaal is wordt er gekeken naar de gebouw- en de installatie die bekend is en welke tips daarover gegeven kunnen worden. Deze tips zullen moeten worden opgesteld in overleg met installateurs en bijvoorbeeld mensen van Wattcher die verstand hebben van installaties en energieverbruik. Tevens kunnen er dan criteria aan de tips gehangen worden zoals bijvoorbeeld of een gebouw extra voorzieningen heeft zoals een Warmte Koude Opslag2 wat andere tips vereist dan een gebouw met een normale „simpele‟ centrale verwarming.

Berichten zullen pushberichten of e-mails zijn naar de telefoon van de

gebouwbeheerder aangezien dit het apparaat is dat deze het meeste van allemaal dicht binnen bereik zal hebben. Hierdoor kan het bericht inspelen op het impulsgedrag en werkt de melding direct als signaal trigger.

7

Validatie

Om het opgestelde idee van het systeem te valideren zijn de systeemrichtlijnen voorgelegd aan twee gebouwbeheerders, één van een relatief groot gebouw en één van een iets kleiner gebouw. Vervolgens hebben zij een vragenlijst beantwoord welke te vinden is in de bijlage.

De eerste is Hein Smit, verantwoordelijk voor het gebouwbeheer van Henk Smit Amsterdam BV, een gebouw met een magazijn dat een totale vloeroppervlakte heeft van ruim 11000m². De tweede persoon is René Clarissen, gebouwbeheerder van de

Aloysiusschool in Schagen, een basisschool. De richtlijnen over de meldingen zijn ze het beide mee eens. De huidige kennis en het huidige inzicht in het verbruik is nihil en inzicht hierin en kennis hierover opdoen is welkom. Qua tips is het moeilijk om daar nu al iets over te zeggen. Dat is iets wat de ervaring moet leren of het werkt of niet. René zegt wel dat een bepaalde trigger voor sluitingstijd of een kleine checklist in zijn geval zeker zou helpen om alles goed te controleren. Berichtgeving is prima en de werking daarvan zal ook door ervaring duidelijker worden.

Wat vooral opvalt is dat het niet persé een motiverend systeem hoeft te zijn. Telkens blijkt weer dat accurate en duidelijke informatie veel belangrijker is. Als die

informatievoorziening goed is dan kost het ook weinig moeite om de gewenste handelingen uit te voeren en zal er niet snel een aversie tegen het systeem ontstaan. Als het systeem echter vaak niet zou kloppen dan zal de motivatie ook snel afnemen en het gebruik

waarschijnlijk snel gestaakt worden. De motivatie komt vooral uit een competitie met je oude data, een verbetering zien geeft een goed gevoel. Hein zou ook graag een soort score of vergelijking met de historische data zien om dat competitieve element te versterken.

2

14

8

Verbeteringen

Door Hein Smit aangedragen verbeteringen zouden goed binnen het systeem passen. Een score zou geïmplementeerd kunnen worden in vergelijking met een vorige week, maand of jaar of met bijvoorbeeld een vorige vergelijkbare periode qua externe invloeden. Hieruit kan motivatie geput worden bij een negatieve score om dit te proberen te verbeteren of bij een positieve score om het besparen vol te houden. Uiteraard zal de negatieve score

gepresenteerd moeten worden met opbouwende feedback, denk hierbij aan een bericht dat bijvoorbeeld meldt dat als er de resterende periode goed op gelet wordt dat het resultaat aan het einde van de periode nog positief zal uitpakken. Tevens zal dit ook voor de

gebouwbeheerder kennis opleveren waardoor deze in de toekomst nog beter zelf kan anticiperen als deze iets merkt wat al eerder meegemaakt is en hoe toen gehandeld is.

Uit de antwoorden van René Clarissen blijkt ook dat de motivatie niet persé een probleem is en dat de triggers zich vooral kunnen focussen op signaal triggers, een herinnering is het belangrijkste, aan motivatie ontbreekt het niet en ontbrekende kennis wordt meer gezien als uitdaging dan als belemmering. De angst dat het systeem als vervelend zal worden ervaren met het versturen van herinneringen blijkt dus niet direct een gevaar te zijn.

Dit zijn echter natuurlijk maar twee mensen en twee specifieke gebouwen. Als het systeem uitgewerkt zou worden en in gebruik genomen zou worden op enkele locaties zullen er vast mogelijke verbeteringen naar voren komen waar nu overheen gekeken is. Gebruik in de praktijk blijft een van de betere manieren om te testen of iets écht werkt.

9

Conclusie

Een systeem dat zorgt voor monitoring en inzicht is al een hele verbetering op de huidige situatie waarbij er veelal weinig tot geen inzicht in het gasverbruik is. Hierbij spelen het aanzetten tot handelen en motiveren van de gebouwbeheerder niet de grote rol die initieel verwacht was. De motivatie om te handelen hoeft niet persé door het systeem aangedragen te worden. Door een competitief element met de eigen behaalde resultaten ontstaat er al een motivatie om nog beter te presteren. Vooral het aanbieden van een duidelijk inzicht op een centrale plek op een manier waarop het makkelijk meegenomen kan worden in de dagelijkse bezigheden zal al gauw leiden tot een positieve kijk richting het systeem en deze wordt dan snel gezien als welkome aanvulling op de huidige situatie. Het verminderen van de moeite die nodig is om alles onder controle te houden zorgt indirect voor een goede motivatie om het systeem te gebruiken.

Met persuasive design in het achterhoofd en de huidige situatie van de bekeken gebouwbeheerders en hun gebouwen suggereert dit onderzoek dat het energieverbruik in het gebouw en de werkwijze hoe daar mee omgegaan wordt zeker verbeterd kan worden door een systeem dat ontworpen wordt aan de hand van de opgestelde richtlijnen en met in achtneming van de aangedragen verbeteringen. Dit geeft aan dat de opgestelde richtlijnen zinnig zijn.

10 Discussie

Naast de gebruikte literatuur voor het persuasieve gedeelte van dit onderzoek is de rest gebaseerd op gesprekken met gebouwbeheerders. Een prototype om het systeem daadwerkelijk te testen had waarschijnlijk een nog completer beeld opgeleverd. Dit is meteen een punt voor verder onderzoek; als het systeem daadwerkelijk uitgewerkt zou worden tot een prototype kan er nog beter onderzoek plaatsvinden. Tevens is dit onderzoek gericht geweest op maar een paar gebouwen. Een groter overzicht van uiteenlopende gebouwen brengt wellicht andere variabelen met zich mee die hier over het hoofd gezien zijn ondanks dat hier in de brainstormsessie‟s wel aan gedacht is.

Er zouden twee varianten gemaakt kunnen worden, één aan de hand van richtlijnen en één zonder die richtlijnen. Of meerdere varianten met verschillende variaties van de richtlijnen om goed duidelijk te krijgen welke richtlijnen daadwerkelijk zoveel invloed hebben als gedacht en of ze wel nodig zijn. Door verschillende varianten te testen kan daardoor een duidelijker beeld ontstaan over de invloed van bepaalde richtlijnen en wellicht kunnen er scores aan gegeven worden die aangeven hoe belangrijk ze zijn.

16

Literatuur

De Nadai, M & van Someren, M.W. (2015). Short-term anomaly detection in gas consumption through ARIMA and Artificial Neural Network forecast. Published at IEEE Workshop on Environmental, Energy and Structural Monitoring Systems (EESMS), Trento, Italy, July 9-10, 2015.

Fogg, B. J. (2009, April). A behavior model for persuasive design. In Proceedings of the 4th international Conference on Persuasive Technology (p. 40). ACM.

http://blog.hcilab.org/uui/files/2013/04/a40-fogg.pdf

Fogg, B. J., Cuellar, G., & Danielson, D. (2009). Motivating, influencing, and persuading users: An introduction to captology. Human Computer Interaction Fundamentals, 109-122.

http://captology.stanford.edu/wp-content/uploads/2014/10/Fogg-HCI2007.pdf

Fogg, B.J. (2002). Persuasive Technology: Using Computers to Change What We Think and Do. Morgan Kaufmann Publishers. ISBN 1-558-60643-2.

Mge.com. (2010). Managing energy costs in office buildings. Verkregen op 20 Juni 2015, van

https://www.mge.com/images/PDF/Brochures/business/ManagingEnergyCostsInOfficeBuildi ngs.pdf

Bijlagen

Wattcher gas data:

https://www.wattcher.nl/nl/wattcher-online/

Gebruiker: test1@wattcher.nl

18

Vragenlijst gebouwbeheerders:

1. Wat is uw algemene indruk van het systeemontwerp?

2. Zou u een dergelijk systeem gebruiken als deze ontwikkeld zou worden? 3. Wat is uw huidige manier om uw gasverbruik te monitoren?

4. Wat voor invloed zou dit systeem op uw huidige manier van monitoren hebben? 5. Bent u het met iets wat beschreven is niet eens?

6. Heeft u nog suggesties of verbeteringen?

Hein Smit:

1: Erg interessant idee. Gasverbruik ligt niet de prioriteit qua aandacht omdat het niet het meeste geld kost, maar een beter inzicht en daardoor eenvoudig besparen is natuurlijk altijd mooi meegenomen.

2: Jazeker, het idee lijkt mij eenvoudig in gebruik en niet opdringerig. Het is een beetje als een fitness-app; je moet het gewoon gaan doen, als het eenmaal in de routine zit zal het een tweede natuur worden om het even te checken en indien nodig te handelen. Ik heb het idee dat het zelf een beetje een spelletje kan worden om het verbruik steeds lager te krijgen, en dan levert het nog geld op ook!

3: Die heb ik niet, ik betaal de rekening en dan zie ik op welke hoogte de gasmeter stond maar denk er nooit bewust over na.

4: Aangezien de huidige manier zo goed als niet bestaand is zou dit uiteraard een enorme verbetering zijn. Alles is beter dan niets!

5: Ik denk dat motivatie niet echt een groot issue is. Voor mezelf omdat het geld zou kunnen opleveren wat weer aan andere dingen besteed kan worden, maar voor andere personen ook niet omdat ik denk dat mensen het gauw als spelletje zullen gaan zien. Het strijdelement van een spel en het verbeteren van je eigen prestatie lijkt mij al enorm motiverend.

6: Ik zou graag een soort score of percentage te zien krijgen in vergelijking met bijvoorbeeld het jaar ervoor of op kortere termijn met de week ervoor. Al is dit natuurlijk van heel veel externe invloeden afhankelijk, toch zou het interessant zijn om te kijken wat er met het verbruik gebeurt ten opzichte van een periode ervoor zodat voor mezelf ook een inzicht ontstaat wat allemaal invloed heeft op het verbruik en hoe groot die invloed is. Kan je een hoop van leren!

René Clarissen:

1: Handig! Ik ben over het algemeen de hele dag druk met allerlei zaken dus dit soort dingen schieten er normaal gesproken bij in. Als het zoals dit idee voorstelt op een overzichtelijke manier op één plek aangeboden wordt zou dat enorm helpen om controle en grip op het gasverbruik te krijgen.

2: Ja, ik zou het zeker proberen. Het lijkt mij het leven eenvoudiger te maken dus daar zeg ik geen nee tegen. Ik denk dat ik de handleingen die nodig zijn makkelijk een plekje kan geven in mijn schema.

3: Die is er niet echt. De administratieve afdeling krijgt de brieven en betaalt de rekening dus ik zie er eigenlijk weinig tot niets van terug.

4: Dit zou uiteraard een wereld voor mij doen opengaan. Op dit moment is mijn inzicht nihil dus inzicht hierin verkrijgen zou enorm helpen. Tevens heb ik op een basisschool met kinderen te maken die het leuk vinden om aan knoppen te draaien dus als ik snel zou kunnen inzien dat er ergens iets enorm staat te verbruiken dan zou dat handig zijn.

5: Ik denk niet dat een vonk of facilitator trigger veel uitmaken. Als je een tip zou geven die ik niet direct zou kunnen uitvoeren zou ik eerder zelf gaan uitzoeken hoe ik dat zou kunnen uitvoeren dan dat ik het zou negeren. Het zou toch in mijn hoofd blijven hangen. Maar dat zal per persoon verschillen!