Bachelor Informatiekunde
De slimme meter in huishoudens
Intentie tot het veranderen van het gedrag van
energieverbruikers.
Rina Vaendel
17 juli 2016
Supervisor: Dr.D.HeinhuisInf
orma
tiekunde
—
Universiteit
v
an
Amste
rd
a
m
Abstract
In onze huidige digitale cultuur wordt automatisering en ’home automation’ in de energiesector steeds populairder. Transparantie omtrent de informatie vanuit de energieleveranciers, en de
gevolgen ervan op het eigen energieverbruik, zijn nodig om mensen bewust te maken van de invloed die zij op hun eigen energieverbruik hebben. De slimme meter is hierbij een
technologische oplossing voor het inzichtelijk maken van de informatie rondom het energieverbruik in huishoudens. Uit de literatuur blijkt dat informatie over het eigen energieverbruik, gecombineerd met het vergelijken van het energieverbruik met andere huishoudens, zorgt voor gedragsverandering omtrent het energieverbruik. Er is echter nog enige onduidelijkheid over welke vergelijking de meeste invloed heeft op de gedragsverandering. Om dit te onderzoeken wordt er door middel van literatuur onderzoek en empirisch onderzoek antwoord gegeven op de volgende onderzoeksvraag: ’door welke informatie, en het vergelijken met welk type huishouden, wordt de intentie tot het veranderen van het gedrag van energieverbruikers het meeste beïnvloed?’ Door middel van literatuur onderzoek wordt onderzocht welke informatie het meest effectief is betreft de gedragsverandering omtrent het energieverbruik. Hieruit komt naar
voren dat informatie over het energieverbruik, per huishouden, als het meest effectief wordt ervaren. Door middel van een internet-enquête wordt onderzoek gedaan naar de vergelijking van het energieverbruik met dat van andere typen huishoudens. De volgende vijf typen huishoudens
worden hierbij onderzocht: huishoudens met een soortgelijk huis, een overeenkomstige gezinssamenstelling, dezelfde apparatuur, of huishoudens van familie of vrienden. De resultaten
laten zien dat wanneer het energieverbruik van respondenten vergeleken wordt met het energieverbruik van huishoudens met een soortgelijk huis, de intentie om op basis van deze
Inhoudsopgave
1 Introductie 5
1.1 Inzicht in het energieverbruik . . . 5
1.2 Manieren om het energieverbruik transparant te maken . . . 5
2 Theoretisch kader 7 2.1 Informatie in de slimme meter . . . 7
2.1.1 Frequent inzicht in het eigen energieverbruik . . . 7
2.1.2 Transparantie door ’historische feedback’ . . . 7
2.1.3 Verschillende soorten historische feedback . . . 8
2.2 Gedragsverandering energieverbruik door vergelijken . . . 9
2.2.1 Interesse in vergelijken . . . 10
2.2.2 Gedragsverandering op basis van de ’Theory of Planned Behavior’ . . . . 10
2.2.3 Verschillende typen huishoudens als maatstaf voor vergelijken . . . 11
3 Onderzoeksopzet 12 3.1 Onderzoeksmethode . . . 12
3.1.1 Empirisch onderzoek . . . 12
3.2 Structuur vragenlijst . . . 12
3.2.1 Interesse in de slimme meter . . . 12
3.2.2 Interesse in het vergelijken van het energieverbruik . . . 13
3.2.3 Invloed van het vergelijken van het energieverbruik . . . 14
3.3 Data-analyse . . . 14
4 Resultaten 15 4.1 Beschrijving van de onderzoeksresultaten . . . 15
4.1.1 Interesse in de slimme meter . . . 18
4.1.2 Vergelijken van het energieverbruik . . . 19
4.2 Welk type huishouden beïnvloedt de intentie tot het veranderen van het gedrag van energieverbruikers het meeste? . . . 21
4.3 Verdere analyse . . . 21
4.3.1 Correlatie tussen de interesse in, en de invloed van het vergelijken . . . . 21
4.4 Verbanden tussen onafhankelijke variabelen en het vergelijken van het energieverbruik 22 4.4.1 Geslacht ten opzichte van interesse en invloed vergelijken . . . 22
4.4.2 Opleiding, type woonhuis, aantal personen huishouden . . . 23
4.4.3 Motivatie om een slimme meter te willen bezitten . . . 24
4.5 Conclusie verdere analyse . . . 25
5 Conclusie en beperkingen van het onderzoek 27 5.1 Conclusie . . . 27
5.2 Beperkingen van het onderzoek . . . 28
6 Bijlagen 33 6.1 Bijlage 1: vragenlijst . . . 33
6.2 Bijlage 2: response ’waarom geen interesse in een slimme meter?’ . . . 37 6.3 Bijlage 3: response geen interesse in vergelijken energieverbruik . . . 38
HOOFDSTUK 1
Introductie
1.1
Inzicht in het energieverbruik
In onze huidige digitale cultuur, waar automatisering en ’home automation’ steeds populairder worden, kan de energiesector niet achterblijven. Ook hier wordt hard gewerkt aan technologische oplossingen voor het inzichtelijk maken van de informatie rondom het energieverbruik in huishou-dens. Transparantie omtrent de informatie vanuit de energieleveranciers, en de gevolgen hiervan op het eigen energieverbruik zijn nodig om consumenten bewust te maken van de invloed die zij op hun eigen energieverbruik hebben. De transparantie wat betreft het eigen energieverbruik is hierin een eerste stap.
Één van de methoden om deze transparantie te creëren is de consument op reguliere basis informatie geven over zijn/haar energieverbruik. Hierbij ligt de focus op de soort informatie die verstrekt wordt, en op de manier waarop deze informatie invloed kan uitoefenen op het gedrag van consumenten omtrent het energieverbruik.
Veel huishoudens worden momenteel voorzien van een slimme meter door hun energieleverancier. Dit is een stap in de goede richting wat betreft de transparantie. Deze slimme meter stuurt iedere twee maanden de precieze meterstand van een huishouden door naar de energieleverancier, waarmee deze een gedetailleerde rekening op kan maken voor de consument. Dit is een begin, maar net zoals de huidige jaarlijkse energie afrekening, zal dit de consument niet direct bewuster maken van zijn/haar energieverbruik. Er is echter wel de mogelijkheid om dit met de slimme meter te bewerkstelligen, namelijk door gedetailleerde informatie direct kenbaar maken aan de consument. Dit is nog niet geïmplementeerd in de huidige slimme meter.
1.2
Manieren om het energieverbruik transparant te maken
Er kan nog meer gedaan worden met deze informatie om het energieverbruik transparant te maken. Het is bijvoorbeeld mogelijk om de consument het gemiddelde energieverbruik te laten zien van andere consumenten, om zo een idee te krijgen of hij/zij veel of weinig energie verbruikt ten opzichte van andere typen huishoudens, waarbij dus nauwkeurig een vergelijking gemaakt kan worden. Uit recente onderzoeken, uitgevoerd in verschillende landen, blijkt dat het effect van vergelijking op het energieverbruik contradicties zijn: Noorwegen, Finland en Japen concluderen dat het vergelijken van het energieverbruik met dat van andere huishoudens het energieverbruik vermindert [Egan et al., 1996, Wilhite et al., 1999, Schultz et al., 2007, Nolan et al., 2008, Sundramoorthy et al., 2010, Allcott, 2011]. In tegenstelling concluderen de onderzoeken uit het Verenigd Koninkrijk en Zweden dat het gedrag rondom het energieverbruik niet beïnvloed wordt door het energieverbruik van andere huishoudens [Roberts et al., 2004, Sundramoorthy et al., 2010].
Dus hoe zit dit in Nederland? Wanneer hier antwoord op gegeven kan worden, kan de slimme meter hier op aangepast worden, wat ervoor zorgt dat de slimme meter naast het inzichtelijk maken van het energieverbruik, er ook effectief voor kan zorgen dat consumenten duurzamer gaan leven. Door de contradicties over gedragsverandering betreft het energieverbruik in de literatuur en de effectiviteit van verschillende manieren om het gedrag door de informatie in de slimme meter aan te passen, is een concreet antwoord nog niet mogelijk. Daarom is het wetenschappelijk relevant om aan te tonen hoe bereid consumenten in Nederland zijn om hun gedrag te veranderen op basis van enkel de informatie die zij krijgen omtrent hun energieverbruik, in combinatie met de vergelijking van deze informatie met andere typen huishoudens. Om dit te bewerkstelligen zal er in deze paper antwoord gegeven worden op de volgende onderzoeksvraag:
Door welke informatie, en het vergelijken met welk type huishouden, wordt de intentie tot het veranderen van het gedrag van energieverbruikers het meeste beïnvloed?
Om de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden zijn de volgende deelvragen geformuleerd: Welke informatie is het meest relevant om weer te geven in de slimme meter met betrekking tot de
intentie tot gedragsverandering in het energieverbruik?
Door het vergelijken met welk type huishouden wordt de intentie tot het veranderen van het gedrag van energieverbruikers het meeste beïnvloed?
Om antwoord te geven op de eerste deelvraag zal relevante literatuur onderzocht worden, en besproken in hoofdstuk 2. Zo wordt er gekeken naar de meest effectieve soort informatie die de consument kan krijgen omtrent zijn/haar energieverbruik. Daarnaast wordt er een distinctie gemaakt tussen de interesse van consumenten om hun eigen energieverbruik met dat van bepaalde typen huishoudens te vergelijken, en de intentie tot verandering van het gedrag die plaatsvindt door het vergelijken van het energieverbruik met dat van bepaalde typen huishoudens. Dit hoofdstuk geeft daardoor ook een duidelijk beeld van de tweede deelvraag, die niet geheel te beantwoorden is op basis van de literatuur. De tweede deelvraag wordt verder besproken in hoofdstuk 3. Dit hoofdstuk beschrijft de manier waarop de tweede deelvraag door middel van empirisch onderzoek getracht wordt te beantwoorden. In hoofdstuk 4 worden de verkregen resultaten beschreven en geanalyseerd. In hoofdstuk 5 wordt enerzijds de onderzoeksvraag beantwoord aan de hand van de resultaten, en anderzijds kritisch gekeken wat er verbeterd kan worden voor eventuele volgende onderzoeken. In bijlage 1 is de vragenlijst voor de internet-enquête opgenomen, waar in bijlage 2 en 3 de ongecorrigeerde, gecategoriseerde antwoorden te vinden zijn van de open vragen uit de enquête.
HOOFDSTUK 2
Theoretisch kader
2.1
Informatie in de slimme meter
2.1.1
Frequent inzicht in het eigen energieverbruik
Informatie en het gebruik hiervan wordt steeds meer onderdeel van ons dagelijks leven. Met de opkomst van de slimme meter zal ook de informatie over het energieverbruik een groter deel uit gaan maken van ons dagelijkse leven. Momenteel wordt de informatie over het energieverbruik jaarlijks vrijgegeven door middel van de zogenaamde jaarlijkse energie afrekening. Dit betekent dat de Nederlandse huishoudens geen complete informatie ontvangen [Fischer, 2007]. Er is immers meer informatie over het energie verbruik dan alleen de jaarlijkse kosten ervan. Zonder complete informatie kunnen consumenten niet op de juiste manier rationele beslissingen nemen omtrent hun energieverbruik [Kamenica et al., 2011]. Fischer [Fischer, 2007] en Hargreaves [Hargreaves et al., 2010] beargumenteren in hun onderzoek dat het ontbreken van kennis komt doordat er geen inzicht is, waardoor informatie niet omgezet kan worden tot kennis: het in actie komen op basis van de verkregen informatie. In dit geval het aanpassen van het energieverbruik. Hargreaves heeft in zijn meta-analyse geconcludeerd dat complete informatie betreft de slimme meter gaat over zogenoemde ’historische feedback’. Historische feedback beschrijft informatie over het energieverbruik, wat de consument tot nog toe verbruikt heeft, specifiek per huishouden. Dit kan dan real time (direct) weergegeven worden op de slimme meter. De consument kan er ook voor kiezen om van een bepaalde periode het energieverbruik weer te geven.
2.1.2
Transparantie door ’historische feedback’
Historische feedback geeft consumenten dus inzicht in hun eigen energieverbruik. In Noorwegen wordt net zoals in Nederland alleen een jaarlijkse energie rekening naar haar inwoners gestuurd. Kempton heeft daar onderzoek naar gedaan en geeft aan dat wanneer respondenten in plaats van jaarlijks, elke andere maand (6 keer per jaar) informatie kregen over hun energieverbruik, er in het eerste jaar een daling in energieverbruik van 8% plaats heeft gevonden, tot cumulatief 10,4% in het tweede jaar [Kempton and Layne, 1994]. In een ander onderzoek waarin dit soort feedback voor het eerst werd geïntroduceerd aan de focus groep, werd een daling van 10% in energieverbruik waargenomen [Wood and Newborough, 2007]. Deze onderzoeksresultaten brengen naar voren dat historische feedback over het algemeen als begrijpbaar, relevant en nuttig wordt ervaren door consumenten [Kempton and Layne, 1994]. Ook Martiskainen, Faraqui en Fisher onderstrepen dat historische feedback invloed heeft op de daling van het energieverbruik. [Martiskainen, 2007, Faruqui et al., 2010, Fischer, 2007].
Becker [Becker, 1978] beargumenteert in zijn veldonderzoek dat alleen historische feedback het energieverbruik met 4,5% vermindert, terwijl historische feedback in combinatie met feedback uitgedrukt in geld zorgt voor 15.1% vermindering van het energieverbruik. Van Dam en zijn collega’s hebben een onderzoek uitgevoerd waarbij er over een periode van vijftien maanden naar het energieverbruik van huishoudens gekeken werd, waarbij er directe feedback werd vrijgegeven over het energieverbruik. De resultaten laten zien dat na 4 maanden een daling van 7,8% in energieverbruik heeft plaatsgevonden, maar dat deze daling niet meer terug te zien was na vijftien maanden [Van Dam et al., 2010].
2.1.3
Verschillende soorten historische feedback
Nu duidelijk is dat historische feedback effectief is in het veranderen van het gedrag omtrent het energieverbruik, is het belangrijk dieper in te gaan op verschillende categorieën van historische feedback, om te onderzoeken of deze verschillen in effectiviteit omtrent gedragsverandering.
Historische feedback en een persoonlijk doel
In recent onderzoek geeft Schultz [Schultz, 2010] gedetailleerde voorbeelden van energiebesparing die door het invoeren van bepaalde strategieën behaald kunnen worden. Dit betekent dat er een bepaald doel gekoppeld wordt aan de historische feedback, om zo vermindering van het energieverbruik te bewerkstelligen. Een voorbeeld hiervan is de assessment van OPower’s ’Home Energy Report program’ waar huishoudens 8% besparen op hun energierekening wanneer er historische feedback wordt gegeven in combinatie met een persoonlijk doel [Allcott, 2011]. Bonino en zijn collega’s hebben in hun online onderzoek aan 1000 participanten gevraagd wat zij de meest effectieve manier vinden om hun energieverbruik te verminderen. Uit dit onderzoek blijkt dat zowel historische feedback als een persoonlijk doel geprefereerd wordt boven andere opties, waarbij een persoonlijk doel als het meest effectief wordt ervaren [Bonino et al., 2012]. Uit andere onderzoeken die de effectiviteit van historische feedback, in combinatie met een doel, meten, wordt deze manier van feedback als niet succesvol ervaren [Darby, 2010, Schleich et al., 2011, Paetz et al., 2012]. Ook Qui geeft in zijn reviewpaper contrasterende informatie ten opzichte van de eerder benoemde papers: alhoewel er in het begin inzicht gecreëerd werd in het energieverbruik, was het uiteindelijke effect van energieverbruik marginaal tot non-existent [Qiu and Deconinck, 2011]. Hargreaves geeft, in zijn meta-analyse van verschillende onderzoeken, aan dat het regelmatig weergeven van historische feedback, specifiek per huishouden, geassocieerd met een doel, en tips voor energie besparing (eventueel per apparaat) samen zorgen voor het verlagen van energie verbruik [Hargreaves et al., 2010].
Historische feedback in de vorm van geld
Twee recente meta-analyse onderzoeken concludeerden dat wanneer het energieverbruik wordt weergegeven in de vorm van geld het energieverbruik meer daalt dan wanneer het energieverbruik wordt uitgedrukt in andere vormen (bijvoorbeeld kWh) [Delmas et al., 2013, Gillingham et al., 2009]. Gillingham laat zien dat de vraag naar energie in huishoudens wordt beïnvloed door de kosten [Gillingham et al., 2009]. In Amerika wordt door onderzoekers geconcludeerd dat het gewenst en erg bruikbaar is wanneer de feedback in dollars wordt uitgedrukt [Fischer, 2008, Darby et al., 2006].
Historische feedback van specifieke apparaten
De consument heeft volgens Wilhite het gevoel dat de apparaten die het meest waarneembaar zijn (zoals de lampen en de wasmachine) de meeste energie verbruiken. Dit is echter niet per definitie waar [Wilhite et al., 1999]. Door informatie transparant te maken wat betreft het energieverbruik van de verschillende huishoudelijke apparatuur, krijgen consumenten de kennis om ervoor te kiezen deze apparaten te vervangen voor duurzamere varianten. Uit het onderzoek van Hargreaves onder huishoudens die gebruik maken van een slimme meter, komt naar voren dat participanten meer waarde hechten aan het energieverbruik van een specifiek apparaat, dan het totale energieverbruik [Hargreaves et al., 2010]. Daarnaast wordt door Houwelingen beargumenteerd dat dit inzicht de intentie tot gedragsverandering instigeert [Van Houwelingen and Van Raaij, 1989]. Bijvoorbeeld; wanneer consumenten inzicht hebben in het energieverbruik per apparaat, zijn zij sneller geneigd de TV uit te zetten wanneer er niemand in de kamer is. Consumenten voeren dagelijks veel van dit soort activiteiten uit zonder reflectie op de ontwikkelde routines met betrekking tot het energieverbruik [Fischer, 2008]. Op het moment dat er voldoende informatie beschikbaar is in de vorm van historische feedback, is de consument zich meer bewust van het energieverbruik in zijn/haar dagelijkse routine. [Kamenica et al., 2011]. Het wordt daardoor beargumenteerd dat het geven van informatie van specifieke apparaten gunstig is voor het inzicht van de consument in zijn/haar energieverbruik. [Fitzpatrick and Smith, 2009, Martinez and Geltz, 2005]. In een van de reviews van Fisher [Fischer, 2007] concludeert zij dat een van de meest effectieve onderzoeken omtrent het energieverbruik en de beschikbare informatie, vaak specifieke details van apparaten weergeeft. Wanneer deze informatie geïmplementeerd wordt in een slimme meter, moet er rekening mee worden gehouden dat de consument dit zelf moet configureren, en dus in het begin tijd en inspanning moet leveren aan de slimme meter.
Op basis van deze literatuur kan er nu antwoord gegeven worden op de deelvraag: Welke informatie is het meest relevant om weer te geven in de slimme meter met betrekking tot de intentie tot gedragsverandering in het energieverbruik?
De meest relevante informatie om weer te geven is historische feedback; informatie over het energieverbruik, wat de consument tot nog toe verbruikt heeft, specifiek per huishouden. Dit kan worden weergegeven in verschillende tijdsperiodes; zo vaak als de consument prefereert.
Historische feedback wordt als begrijpbaar, relevant en nuttig ervaren door consumenten. Daar-naast prefereert de consument het uitdrukken van het energieverbruik in geld. Ook komt naar voren dat consumenten het relevant vinden om per apparaat te kunnen zien wat het energieverbruik is, om hierop te kunnen anticiperen.
2.2
Gedragsverandering energieverbruik door vergelijken
Naast het geven van de juiste informatie, in de juiste vorm, beargumenteert Gramm-Hansen dat het niet een kwestie is van alléén de juiste informatie geven die ervoor zorgt dat het energieverbruik vermindert, maar ook dat informatie in combinatie met gedrag onderzocht moet worden om uiteindelijk te zorgen voor het verminderen van het energieverbruik [Gram-Hanssen, 2013]. Abrahamse concludeert dat wanneer de informatie betreft het energieverbruik vergeleken wordt met dezelfde soort informatie van andere huishoudens, er meer kans is dat de consument zijn/haar energieverbruik vermindert dan wanneer de consument alleen zijn/haar eigen energieverbruik kan aflezen op de slimme meter [Abrahamse et al., 2005]. Staats et al. heeft een longitudinaal onderzoek uitgevoerd waarbij 150 participanten meededen aan het zogenoemde ’EcoTeam Program’. Hier werd duurzaamheid in het algemeen getest, waaruit blijkt dat wanneer er een combinatie van informatie, feedback en sociale interactie (delen van elkaars gegevens van energieconsumptie, en dit bespreken) gegeven wordt over een periode van twee jaar (duur van het onderzoek) er een daling van 7% water consumptie, en een daling van 32% in afval plaats heeft gevonden [Staats et al., 2004]. Uit deze onderzoeken blijkt dat naast de informatie ook sociale aspecten, zoals het vergelijken van het energieverbruik met het energieverbruik van anderen, een rol spelen bij het verminderen van het energieverbruik.
2.2.1
Interesse in vergelijken
De effectiviteit van het vergelijken van het energieverbruik met het energieverbruik van anderen hangt voor een gedeelte af van de interesse van consumenten om hun energieverbruik met dat van andere te willen vergelijken [Davis et al., 2015, Claiborne and Sirgy, 2015, Newhouse, 1990]. Er is echter niet duidelijk of er één type huishouden is met wie iemand zijn/haar energieverbruik het liefst zou willen vergelijken. In zijn review geeft Egan bijvoorbeeld aan dat uit diverse onderzoeken blijkt dat participanten geïnteresseerd zijn in het vergelijken van hun energieverbruik met dat van huishoudens met dezelfde demografische gegevens [Egan et al., 1996], terwijl Sundramoorthy aan-geeft dat mensen hun energieverbruik willen vergelijken met huishoudens die dezelfde apparatuur bezitten (bijvoorbeeld met huishoudens die net als zijzelf een inductiekookplaat hebben) of mensen met dezelfde gezinssamenstelling [Sundramoorthy et al., 2010]. Daarnaast wordt gesuggereerd dat vergelijken met het energieverbruik van huishoudens van buren, vrienden en familie als relevant beschouwd kan worden [Iyer et al., 2006].
2.2.2
Gedragsverandering op basis van de ’Theory of Planned Behavior’
Buiten de interesse om het energieverbruik met dat van anderen te vergelijken, is er ook nog geen concreet antwoord op de vraag wie ervoor zorgt dat de intentie aanwezig is om het gedrag te veranderen omtrent het energieverbruik. Psychologische en sociologische onderzoeken omtrent gedragsverandering geven aan dat de attitude een belangrijke stap is naar gedragsverandering [Ajzen and Fishbein, 1969, Newhouse, 1990, Ajzen, 2011, Ajzen, 2015, Heiskanen and Matschoss, 2016, Nolan et al., 2008, Ajzen, 1985, Bamberg et al., 2003].
Gedragsverandering door inzicht in het energieverbruik kan gedefiniëerd worden als iedere actie die direct of indirect meewerkt aan het meer of minder gaan gebruiken van energie in het huishouden. Hier hebben meerdere factoren invloed op, zoals eigen perceptie, eigen motivatie en economische doeleinden/duurzamer leven. De Theory of Planned Behavior(TPB) voorgesteld door Azjen wordt vaak gebruikt als theoretisch model om aan te tonen waar bewuste intentie het gedrag verandert [Ajzen, 1985]. Het TPB model, gebaseerd op de Theory of Reasoned Action (TRA), is gebaseerd op de aanname dat bewuste beargumentatie een onderdeel is in het vormen van intenties om specifiek gedrag uit te voeren, en dat dit voor een deel door het individu zelf gecontroleerd wordt [Madden et al., 1992, Sheppard et al., 1988]. Het TPB model beargumenteert dat de attitude en extrinsieke variabelen (zoals sociale druk), gecombineerd met het idee van eigen controle uit kunnen oefenen, samen de basis vormen voor de intentie om het gedrag te veranderen [Ajzen, 1985, Ajzen, 1987].
Uit deze onderzoeken blijkt dat de attitude beïnvloed wordt door intrinsieke variabelen zoals bijvoorbeeld eigen motivatie, interesse en gestelde doelen die bereikt willen worden, en extrinsieke variabelen zoals sociale druk, en de bereidheid om bij te dragen aan een groter geheel [Sheppard et al., 1988, Ajzen, 1985, Brody et al., 2012]. Deze onderzoeken en het TPB model worden veel gebruikt in onderzoeken van verschillende disciplines, en zo ook in de energiesector [Hines et al., 1987, O’riordan, 1996, Armitage and Conner, 2001, Bamberg et al., 2003, Kollmuss and Agyeman, 2002, Rajan, 2006, Bamberg and Möser, 2007].
Doordat de informatie aan de consument wordt gegeven door middel van technologie (de slimme meter), heeft sociale druk minder directe invloed, welke meestal wel als een factor wordt benoemd die de intentie tot het verandering van gedrag ondersteunt. [Harlow et al., 2016, Bamberg and Möser, 2007]. Dit betekent dat de intentie tot het veranderen van het gedrag afhangt van eigen motivatie en interesse. Het is daarom wetenschappelijk relevant om aan te tonen hoe bereid mensen zijn om hun gedrag te veranderen op basis van enkel de informatie die zij krijgen omtrent hun energieverbruik, in combinatie met de vergelijking van deze informatie met andere type huishoudens.
Uit onderzoek van Schultz blijkt dat de mate waarop vergelijken effectief is, sterk wordt beïnvloed door demografische/culturele verschillen [Schultz et al., 2007]. Dit heeft weer invloed op de mate van gedragsverandering [Fischer, 2007]. Zo tonen onderzoeken uit het Verenigd Koninkrijk en Zweden aan dat het vergelijken van het eigen energieverbruik met dat van anderen niet geprefereerd wordt [Roberts et al., 2004, Sundramoorthy et al., 2010]. Onderzoeksresultaten uit Amerika [Egan et al., 1996, Schultz et al., 2007, Nolan et al., 2008, Allcott, 2011], Noorwegen [Wilhite et al., 1999], Finland en Japan [Sundramoorthy et al., 2010] geven aan dat consumenten wél openstaan om hun eigen energieverbruik met dat van anderen te vergelijken. Andere onderzoeksresultaten spreken elkaar tegen in de effectiviteit van het vergelijken. Zo zou het sociale druk kunnen uitlokken om te willen begrijpen waarom energie verbruik anders is in andere huishoudens, waardoor competitie wordt gestimuleerd [Fischer, 2007].
2.2.3
Verschillende typen huishoudens als maatstaf voor vergelijken
Om het energieverbruik van consumenten te kunnen vergelijken zal er een bepaalde norm gesteld moeten worden waarmee dit energieverbruik vergeleken kan worden. Uit de literatuur komen verschillende typen huishoudens naar voren welke in voorgaande onderzoeken succesvol gebleken zijn bij de intentie tot gedragsverandering omtrent het energieverbruik. Deze typen huishoudens zijn de huishoudens van familie, vrienden, huishoudens met hetzelfde soort huis, een overeenkomstige gezinssamenstelling of met dezelfde apparatuur. Over het algemeen wordt het effect van vergelijken met andere huishoudens als meer effectief beschouwd dan het besparen van geld of het minder belasten van het milieu [Schultz et al., 2007]. Er is echter geen concreet onderzoek welke concludeert welk type huishouden in het vergelijken het meest effectief is om de intentie tot het veranderen van het gedrag omtrent het energieverbruik te bewerkstelligen. Uit bovenstaande literatuur kan worden geconcludeerd dat het vergelijken van het energieverbruik met dat van andere huishoudens zorgt voor vermindering van het energieverbruik. Ook blijkt dat de intentie om het gedrag te veranderen wat betreft het energieverbruik voor een gedeelte afhangt van de interesse in het vergelijken. Er zijn echter contradicties wat betreft de interesse om het energieverbruik met dat van anderen te vergelijken: respondenten uit een deel van de onderzochte landen hebben hier wél interesse in, waar respondenten uit sommige andere landen vergelijking juist niet prefereren. Om te onderzoeken of in Nederland het vergelijken van het energieverbruik met andere huishoudens geprefereerd wordt, vindt er empirisch onderzoek plaats. Hierbij wordt enerzijds onderzocht in hoeverre er interesse is om het energieverbruik met andere typen huishoudens te vergelijken, en anderzijds in hoeverre de intentie aanwezig is om het gedrag te veranderen op basis van deze vergelijking.
HOOFDSTUK 3
Onderzoeksopzet
3.1
Onderzoeksmethode
3.1.1
Empirisch onderzoek
Om de tweede deelvraag, en daarmee de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden wordt er empirisch onderzoek uitgevoerd. De respondenten komen uit het sociale netwerk van de auteur van deze scriptie en zijn online benaderd door een link, welke zij via Facebook, email, Telegram, of Whatsapp hebben ontvangen. Sommige van deze respondenten zijn gevraagd of zij in hun (professionele) netwerk de enquête wilden delen, om zo een groter bereik van respondenten te kunnen bewerkstelligen. De respondenten zijn op deze manier makkelijk te benaderen door de onderzoeker, de zogenaamde convenience sampling [Robson and McCartan, 2016]. De doelgroep van dit onderzoek betreft alle volwassenen die in Nederland wonen. Het verzamelen van de data heeft plaats gevonden in mei 2016, tijdens de afstudeer periode van de auteur van deze scriptie.
3.2
Structuur vragenlijst
De variabelen zoals geslacht, leeftijd, beroep en hoogst genoten opleiding geven een persoonlijk profiel. Daarnaast wordt er een woningprofiel geschetst door te vragen naar de provincie waar respondenten wonen, het type woonhuis, en uit hoeveel personen hun huishouden bestaat. Deze variabelen worden ook door het CBS gebruikt om een woning profiel te schetsen in hun data omtrent energieverbruik in Nederland [CBS].
3.2.1
Interesse in de slimme meter
Vervolgens dient er gekeken te worden naar de interesse in de slimme meter. Zonder interesse in de informatie die de slimme meter verschaft, is er ook geen interesse om deze informatie te vergelijken met andere huishoudens [Davis et al., 2015, Claiborne and Sirgy, 2015, Newhouse, 1990]. Wanneer respondenten aangeven geen interesse te hebben in de slimme meter worden zij gevraagd aan te geven waarom zij dit niet willen (zie bijlage 2). Deze respondenten verlaten vervolgens de enquête. Wanneer consumenten antwoorden al een slimme meter te bezitten wordt hen gevraagd hoe ze deze verkregen hebben. Dit is relevant om te kijken of consumenten zelf al interesse tonen in de slimme meter (wanneer ze er zelf een aanschaffen) of wanneer ze deze laten installeren door de netbeheerder (hiervoor hoeven ze niks te doen).
Uit het onderzoek van Hargreaves et al. [Hargreaves et al., 2010] dat is uitgevoerd onder huis-houdens in het Verenigd Koninkrijk, komt naar voren dat respondenten vier soorten redenen geven om een slimme meter te gebruiken, namelijk: financieel, milieu-bewust, technologisch en informatief. Deze vier punten worden als basis gebruikt om in deze enquête achter de drijfveer te komen van consumenten in Nederland die een slimme meter (willen) bezitten.
Hoe respondenten hun energieverbruik willen aflezen (in geld of kWh) en hoe vaak zij deze informatie willen aflezen kan invloed hebben op de betrokkenheid, en daarmee de interesse in de slimme meter en de informatie die deze bevat [Hargreaves et al., 2010]. Consumenten die maandelijks of jaarlijks hun energieverbruik willen aflezen zijn minder snel geneigd hun gedrag aan te passen op basis van deze informatie [Ajzen, 1985].
3.2.2
Interesse in het vergelijken van het energieverbruik
Vervolgens wordt er onderscheid gemaakt tussen respondenten die wel of niet geïnteresseerd zijn om hun energieverbruik met dat van anderen te vergelijken. Hierbij wordt de vraag gesteld of respondenten hun eigen energieverbruik willen vergelijken met het energieverbruik van anderen. Wanneer respondenten hier geen interesse in hebben dienen zij door middel van een open vraag aan te geven waarom zij hierin geen interesse hebben (zie bijlage 3). Hierna verlaten deze respondenten de enquête.
Wanneer respondenten wel interesse hebben om hun energieverbruik te vergelijken met het energieverbruik van anderen, komen ze terecht bij de eerste stelling:
Stelling 1: Ik vind het relevant mijn energieverbruik te vergelijken met het energieverbruik van...
welke de mate van interesse representeert in het vergelijken van het energieverbruik met dat van andere typen huishoudens. Uit het theoretisch kader blijkt dat het energieverbruik vergelijken met familie, vrienden, overeenkomstige gezinssamenstelling, soortgelijke huishoudens en vergelijking op basis van dezelfde apparaten het meest effectief zijn [Fischer, 2007, Roberts et al., 2004, Sundramoorthy et al., 2010, Egan et al., 1996, Schultz et al., 2007, Nolan et al., 2008, Allcott, 2011, Wilhite et al., 1999, Sundramoorthy et al., 2010]. Deze opties zijn vervolgens weergegeven als onderdeel van stelling 1, waar consumenten door middel van een vijfpuntsschaal van Likert aan kunnen geven in welke mate ze het oneens of eens zijn met de stelling, per type huishouden [Likert, 1932].
Er is in dit onderzoek, voor beide stellingen, gekozen om een vijfpuntsschaal van Likert te gebruiken als antwoordmodel [Likert, 1932, Matell and Jacoby, 1972]. Er wordt in verschillende onderzoeken beargumenteerd dat hetgeen dat gemeten wordt in het onderzoek, de basis geeft voor het optimaal aantal punten die gebruikt worden in de Likert schaal [Ghiselli and Brown, 1948, Guilford, 1954, Peabody, 1962]. Zo is in dit onderzoek de richting het belangrijkste; zijn mensen het oneens of eens met de stelling. Een dichotome schaal wordt echter niet aangeraden, omdat de betrouwbaarheid hierbij te laag is [Garner and Hake, 1951, Guilford, 1954, Komorita and Graham, 1965]. Symonds beargumenteert dat een 7 puntsschaal van Likert optimale betrouwbaarheid geeft [Symonds, 1924], waar Cronbach en Champney in hun onderzoeken aangeven dat het gebruik van 7 punten of meer, alleen betrouwbaarheid verhoogt wanneer respondenten bekend zijn met de werking van een Likert schaal [Champney and Marshall, 1939, Cronbach, 1950]. Om validiteit te verhogen, zonder dat er extra inspanning voor nodig is van de respondenten, is er daarom gekozen voor een vijfpuntsschaal van Likert [Likert, 1932, Matell and Jacoby, 1972].
3.2.3
Invloed van het vergelijken van het energieverbruik
Met alleen het meten van de interesse in het vergelijken van het energieverbruik, kan er nog geen concrete uitspraak gedaan worden over de intentie tot gedragsverandering [Ajzen, 1987, Fischer, 2007]. Om antwoord te geven op de tweede deelvraag, wordt er naast interesse ook naar de intentie tot gedragsverandering gekeken. Dit wordt geformuleerd in de tweede stelling:
Stelling 2: Ik zou mijn energieverbruik verminderen wanneer ik meer energie zou verbruiken dan...
gevolgd door dezelfde vijf typen huishoudens van stelling 1. Dit zorgt ervoor dat consumenten anders nadenken over het vergelijken van energieverbruik met anderen dan bij de vraag of zij alleen maar interesse hebben om te vergelijken [Schultz et al., 2007, Ajzen, 1987, Davis et al., 2015].
Als laatste vraag van de internet-enquête wordt gevraagd welke actie mensen zouden ondernemen wanneer blijkt dat ze meer energie verbruiken dan andere huishoudens. Deze vraag is toegevoegd op aanvraag van Bleeve, een start-up bedrijf in de energiesector, die onder andere het energieverbruik inzichtelijk maken.
3.3
Data-analyse
Het doel van de data-analyse is om antwoord te geven op de tweede deelvraag. Daarnaast wordt er door middel van statistische analyse gekeken of er een correlatie bestaat tussen stelling 1 en stelling 2. Vervolgens worden er verdere statistische analyses uitgevoerd om te kijken of er interessante patronen ontdekt kunnen worden op basis van de persoonsgegevens ten opzichte van stelling 1 en 2. Voor de statistische analyses wordt de SPSS software van IBM gebruikt.
HOOFDSTUK 4
Resultaten
4.1
Beschrijving van de onderzoeksresultaten
De leeftijd van de 143 respondenten van de enquête is gecategoriseerd weergegeven in figuur 4.1.
Figuur 4.1: Percentage leeftijd (gecategoriseerd)
Tabel 1 weergeeft de percentages van de verdelingen van geslacht, provincie en beroep, in vergelijking met de Nederlandse populatie. De statistieken die gebruikt zijn in deze tabel zijn afkomstig van het CBS en zijn gemeten in 2015 (provincie)[CBS], en 2016 (geslacht en beroep)[CBS]. De categorie beroep is gecategoriseerd op basis van de categorieën die worden weergegeven in de nationale gegevens omtrent beroepen door het CBS (zie tabel 4.1). Hieraan is ’werkloos’ en ’management’ toegevoegd, gezien het CBS hier geen duidelijke categorieën voor gebruikt. Hieruit blijkt dat de variabelen beroep en provincie niet aan de voorwaarden voldoen om als onafhankelijke variabele op te nemen in verdere analyses [Field, 2013].
Nederlandse populatie Steekproef Verschil Geslacht Man 49,6% 49,6% 0,1% Vrouw 49,4% 49,3% 0,1% Provincie Groningen 3,5% 6,3% 2,8% Friesland 3,8% 2,8% 1,0% Drenthe 2,8% 2,1% 0,7% Overijssel 6,7% 7,0% 0,3% Flevoland 2,4% 0,7% 1,7% Gelderland 12% 8,4% 3,6% Utrecht 7,5% 11.9% 4,4% Noord-Holland 16,3% 25,5% 9,2% Zuid-Holland 21,3% 8,4% 12,9% Zeeland 2,2% 0% 2,2% Noord-Brabant 14,7% 16,8% 2,1% Limburg 6,6% 10,5% 4,1% Beroepen Pedagogisch 9,6% 2,1% 7,5% Creatief en taalkundig 3,2% 1,4% 1,8% Commercieel 15,7% 10,5% 5,2% Militair 0,4% 0% 0,4% Technisch 19,6% 3,5% 16,1% Voedselverwerking 2,1% 1,4% 0,7% ICT 5,5% 27,3% 21,8% Agrarisch 3,1% 0% 3,1% Zorg en welzijn 18,6% 6,3% 12,3% Dienstverlenend 12,5% 15,4% 2,9% Transport en logistiek 9,6% 0% 9,6% Management 2,8% Werkloos 9,8% Totaal: 16,979.12 143
Tabel 4.1: Vergelijking variabelen steekproef ten opzichte van het Nederlands gemiddelde
De verdeling van de hoogst afgeronde opleiding van de respondenten is weergegeven in figuur 4.2.
Figuur 4.3 weergeeft de verdeling van het type woonhuis, waar figuur 4.4 de verdeling weergeeft uit hoeveel personen de huishoudens bestaan.
Figuur 4.3: Percentage type woonhuis
4.1.1
Interesse in de slimme meter
51,7% van de respondenten geeft aan een slimme meter te willen bezitten, tegenover 19,6% die geen slimme meter wil bezitten. 28,7% van de respondenten geeft aan dat zij al een slimme meter bezitten. 92,7% van deze respondenten heeft de slimme meter verkregen door de energieleverancier, waar 7,3% zelf een slimme meter heeft aangeschaft. Alleen de respondenten die interesse hebben in de slimme meter (80,4%), gaan verder met het onderzoek. De 19,6% van de respondenten die geen slimme meter willen bezitten hebben aangegeven in open vraag waarom ze dit niet willen, waarna voor hen het onderzoek is afgelopen. Zoals in figuur 4.5 te zien is, zijn zorgen over privacy de belangrijkste reden om geen slimme meter in huis te nemen. In bijlage 2 zijn alle ongecategoriseerde antwoorden weergegeven.
Figuur 4.5: Percentage reden waarom mensen geen slimme meter willen bezitten 80,4% van de respondenten (n = 115) die hebben aangegeven wel geïnteresseerd te zijn in de slimme meter, of al een slimme meter te bezitten. Zij geven vervolgens antwoord op de vraag wat voor hen de belangrijkste reden is om een slimme meter te willen bezitten, deze informatie is weergegeven in figuur 4.6.
44,3% van de respondenten (n = 51) prefereert het aflezen van hun energieverbruik in kWh. Daarnaast prefereert 44,3% van de respondenten (n = 51) het aflezen van hun energieverbruik in geld. 11,3% (n = 13) geeft de voorkeur aan een andere manier. In figuur 4.7 is af te lezen dat respondenten hun voorkeur geven aan het real time weergeven van hun energieverbruik.
Figuur 4.7: Percentage hoe vaak mensen hun energieverbruik willen aflezen
Vervolgens wordt de vraag gesteld of respondenten geïnteresseerd zijn om losse modules te bezitten zodat ze per apparaat af kunnen lezen hoeveel energie dit apparaat verbruikt. 70,4% van de respondenten (n = 81) geeft aan dit wel te willen. 22,8% van de respondenten (n = 26) wil dit niet, 7% van de respondenten (n = 8) bezitten al losse modules en hebben deze aan de slimme meter gekoppeld.
4.1.2
Vergelijken van het energieverbruik
Van de 115 respondenten geeft 69,9% (n = 80) aan dat zij hun energieverbruik met dat van anderen willen vergelijken. 30,4% (n = 35) van de respondenten willen hun energieverbruik niet vergelijken met het energieverbruik van andere huishoudens. Deze groep heeft aangegeven waarom zij dit niet willen. Deze antwoorden zijn gecategoriseerd terug te vinden in tabel 4.8. De ongecategoriseerde antwoorden zijn terug te vinden in bijlage 3. De respondenten die hun energieverbruik niet willen vergelijken met dat van anderen verlaten het onderzoek.
Figuur 4.8: Percentage gecategoriseerde redenen waarom respondenten geen interesse hebben in het vergelijken met hun energieverbruik met dat van andere huishoudens
Van figuur 4.9 is af te lezen hoeveel interesse mensen hebben in het vergelijken met een bepaald type huishouden. Figuur 4.10 weergeeft op basis van welke typen huishoudens de respondenten hun energieverbruik het meest denken aan te passen.
Figuur 4.9: Mate van interesse respondenten hebben in het vergelijken met de verschillende typen huishoudens
Figuur 4.10: Mate van invloed die de verschillende typen huishoudens hebben op de intentie van het veranderen van gedrag van de respondenten
4.2
Welk type huishouden beïnvloedt de intentie tot het veranderen van
het gedrag van energieverbruikers het meeste?
Op basis van de resultaten kan er nu antwoord gegeven worden op de tweede deelvraag; ’Door het vergelijken met welk type huishouden wordt de intentie tot het veranderen van het gedrag van energieverbruikers het meeste beïnvloed?’. In figuur 10 kan worden afgelezen dat typen huishoudens met een soortgelijk huis de meeste invloed hebben op de intentie tot het veranderen van het gedrag van energievebruikers. Daarop volgend ’overeenkomstige gezinssamenstelling’, ’dezelfde apparatuur’ en vrienden. Familie scoort het laagste.
Wanneer er gekeken wordt naar de interesse in het vergelijken, laat figuur 9 zien dat de volgorde hetzelfde is. Respondenten hebben aangegeven de meeste interesse te hebben in het vergelijken van hun energieverbruik met dat van typen huishoudens met een ’soortgelijk huis’, gevolgd door; ’overeenkomstige gezinssamenstelling’, ’dezelfde apparatuur’, ’vrienden’ en ook hier scoort ’familie’
het laagst.
4.3
Verdere analyse
Nu de tweede deelvraag is beantwoord, worden er verdere analyses uitgevoerd op de data om te onderzoeken of er nog interessante patronen zijn.
Door de overeenkomsten in de interesse naar het vergelijken van bepaalde typen huishoudens, en de intentie om op basis van het vergelijken met bepaalde typen huishoudens, is het interessant om te onderzoeken of er daadwerkelijk een correlatie is tussen beiden.
Vervolgens worden er nog diverse analyses uitgevoerd waarbij gekeken wordt of er verschil zit tussen onafhankelijke variabelen zoals geslacht, hoogst afgeronde opleiding, type woonhuis, aantal personen in een woonhuis, motivatie om een slimme meter te willen bezitten en frequentie weergave energieverbruik, ten opzichte van de afhankelijke variabelen; interesse, en mate van invloed op basis van de vijf typen huishoudens.
4.3.1
Correlatie tussen de interesse in, en de invloed van het vergelijken
In het theoretisch kader is beschreven dat interesse een grote rol speelt in de mate van invloed op het veranderen van de intentie van het gedrag [Ajzen and Fishbein, 1969, Ajzen, 1985, Newhouse, 1990, Ajzen, 2015, Claiborne and Sirgy, 2015, Davis et al., 2015]. De volgorde van de resultaten van de Likert schaal van stelling 1 en 2 komen precies met elkaar overeen, wat lijkt te wijzen op een positieve correlatie. Door het berekenen van de correlatie coëfficiënt wordt onderzocht of er ook daadwerkelijk een verband is tussen interesse in vergelijken (stelling 1), en de mate van invloed die vergelijken heeft op de intentie tot gedragsverandering (stelling 2).
Om de correlatie te berekenen wordt er gebruik gemaakt van Spearmans Rho [Field, 2013]. De nul-hypothese (H0) luidt als volgt: ’Wanneer respondenten geïnteresseerd zijn hun energieverbruik te vergelijken met andere typen huishoudens’, zijn zij geneigd hun gedrag omtrent hun energieverbruik aan te passen. Er wordt gekeken naar de antwoorden van de vijfpuntschaal van Likert; of er per type huishouden een correlatie is tussen de mate waarin respondenten interesse hebben in het vergelijken, en de invloed die het vergelijken heeft op de intentie om het gedrag te veranderen. Het gaat hierbij om de mate waarin respondenten het oneens of eens zijn, per stelling, per type huishouden.
Invloed Soortgelijk huis Interesse Correlation Coefficient ,331
Sig. (2-tailed) ,003
N 80
Overeenkomstige Interesse Correlation Coefficient ,436 gezinssamenstelling Sig. (2-tailed) ,000
N 80
Vrienden Interesse Correlation Coefficient ,700 Sig. (2-tailed) ,000
N 80
Familie Interesse Correlation Coefficient ,693 Sig. .(2-tailed) ,000
N 80
Dezelfde apparatuur Interesse Correlation Coefficient ,560 Sig. (2-tailed) ,000
N 80
Tabel 4.2: Spearman’s Rho correlatie coëfficiënt
De resultaten geven het volgende weer: alle vijf typen huishoudens geven een positieve correlatie. Dit betekent dat de H0 hypothese kan worden aangenomen: wanneer respondenten geïnteresseerd zijn hun energieverbruik te vergelijken met andere typen huishoudens’, zijn zij geneigd hun gedrag omtrent hun energieverbruik aan te passen. De correlaties en bijbehorende significanties per type huishouden zijn als volgt; soortgelijk huis; r = .33, p (one-tailed) < .001, overeenkomstige gezinssamenstelling; r = .43, p (one-tailed) < .001, familie, r = .59, p (one-tailed) < .001, vrienden; r = .70, p (one-tailed) < .001 en dezelfde apparatuur; r = .56, p (one-tailed) < .001
4.4
Verbanden tussen onafhankelijke variabelen en het vergelijken van
het energieverbruik
4.4.1
Geslacht ten opzichte van interesse en invloed vergelijken
Nu duidelijk is dat interesse invloed heeft op de mate van de intentie op het veranderen van het gedrag, is het interessant om te kijken of er een verschil is tussen mannen en vrouwen betreft hun interesse van het vergelijken van het energieverbruik, en de invloed die dit bewerkstelligt. Hierbij is geslacht de onafhankelijke variabele, en beide stellingen de afhankelijke variabelen. Er wordt immers getest of er een verschil is tussen de scores van mannen ten opzichte van de stellingen, en de scores van vrouwen ten opzichte van de stellingen. De non-parametrische toets die hiervoor gebruikt wordt, is de Wilcoxon rank-sum & Mann-Whitney test. De nul-hypothese (H0) luidt: ’De interesse om het energieverbruik te vergelijken met type huishouden is hetzelfde wat betreft de categorieën van variabele ’geslacht”. Deze test wordt uitgevoerd voor elke van de vijf typen huishoudens.
soortgelijk overeen- familie vrienden dezelfde
huis komstige apparatuur
gezins-samenstelling Mann-Whitney U 708,000 534,000 768,500 768,500 595,000 Wilcoxon W 1449,500 1275,000 1509,500 1527,500 1336,000 Z -,960 -,2,757 -,297 -,114 -2,045 Sig. (2-tailed) ,337 ,006 ,767 ,909 ,041
soortgelijk overeen- familie vrienden dezelfde
huis komstige apparatuur
gezins-samenstelling Mann-Whitney U 658,000 485,000 790,000 752,500 571,500 Wilcoxon W 1399,000 1226,000 1531,000 1493,500 1312,500 Z -1,411 -3,120 -,081 -,456 -2,257 Sig. (2-tailed) ,158 ,002 ,935 ,648 ,024
Tabel 4.4: Rank test geslacht ten opzichte van stelling 2: invloed
Uit de resultaten van tabellen 4.3 en 4.4, kan het volgende worden afgelezen: H0 kan voor stelling 1 en stelling 2 voor alle typen huishoudens worden aangenomen, behalve bij de interesse (stelling 1) en invloed (stelling 2) van het type huishouden: ’overeenkomstige gezinssamenstelling’ en ’dezelfde apparatuur’, daarbij geldt het volgende:
Vrouwen (genoteerd als Geslacht_num 2)(Mdn = 46.79) zijn meer geïnteresseerd in het vergelijken van hun energieverbruik met dat van type huishouden met een overeenkomstige gezinssamenstelling, dan mannen(Mdn = 33.55), U = 534.000, Z = -2.75, p < .05, r = 0.30.
Vrouwen (genoteerd als Geslacht_num 2)(Mdn = 45.33) zijn meer geïnteresseerd in het vergelijken van hun energieverbruik met dat van type huishouden met dezelfde apparatuur, dan mannen(Mdn = 35.16), U = 595.000, Z = -2.04, p < .05, r = 0.23.
Vrouwen (genoteerd als Geslacht_num 2)(Mdn = 47.95) hebben een hogere intentie om hun gedrag te veranderen op basis van het vergelijken van hun energieverbruik met dat van een type huishouden met een overeenkomstige gezinssamenstelling, dan mannen(Mdn = 32.26), U = 485.000, Z = -3.12, p < .05, r = 0.35.
Vrouwen (genoteerd als Geslacht_num 2)(Mdn = 45.89) hebben een hogere intentie om hun gedrag te veranderen op basis van het vergelijken van hun energieverbruik met dat van en type huishouden met dezelfde apparatuur, dan mannen(Mdn = 34.54), U = 534.000, Z = -2.25, p < .05, r = 0.25.
4.4.2
Opleiding, type woonhuis, aantal personen huishouden
Hoogst afgeronde opleidingOm te onderzoeken of de hoogst afgeronde opleiding invloed heeft op de mate van interesse en invloed die het vergelijken van energieverbruik heeft, is de Kruskall-Wallis test uitgevoerd op beide stellingen, met als onafhankelijke variabele ’hoogst afgeronde opleiding’. De nul-hypothese luidt: ’De verdeling van typen huishoudens is hetzelfde voor alle variabelen in de categorie ’hoogst genoten opleiding”. De resultaten geven het volgende weer: voor ieder type huishouden kan H0 kan worden aangenomen, behalve bij de mate van invloed voor type huishoudens waar familie en vrienden wonen. Bij deze categorieën geldt het volgende: De mate van gedragsverandering voor familie(H(3) = 8.7, p < .05 ) en vrienden wordt significant beïnvloed door de hoogst genoten opleiding van respondenten. Zie tabellen 4.5 en 4.6.
soortgelijk overeen- familie vrienden dezelfde
huis komstige apparatuur
gezins-samenstelling
Kruskal Wallis 1,294 2,234 3,405 6,333 3,041
df 3 3 3 3 3
Asymp. Sig. ,731 ,525 ,333 ,096 ,385
Tabel 4.5: Kruskal Wallis hoogst afgeronde opleiding ten opzichte van stelling 1: interesse soortgelijk overeen- familie vrienden dezelfde
huis komstige apparatuur
gezins-samenstelling
Kruskal Wallis 1,161 2,064 8,700 9,988 3,953
df 3 3 3 3 3
Asymp. Sig. ,762 ,559 ,034 ,019 ,267
Tabel 4.6: Kruskal Wallis hoogst afgeronde opleiding ten opzichte van stelling 2: invloed
Type woonhuis
Type woonhuis is ook als onafhankelijke variabele gebruikt in de Kruskall-Wallis test. De nul-hypothese luidt: ’de verdeling van interesse/invloed per type huishouden is hetzelfde in de categorie ’type woonhuis”. Deze H0 kan worden aangenomen voor alle variabelen van beide stellingen.
Aantal personen huishouden
Daarnaast is het interessant om te onderzoeken of het aantal personen in een huishouden invloed kan hebben op de interesse of invloed van vergelijken met andere huishoudens. De nul-hypothese luidt als volgt: ’de verdeling van interesse/invloed per type woonhuis is hetzelfde voor de categorie ’aantal personen in het huishouden”. De nul-hypothese kan worden aangenomen voor alle variabelen van beide stellingen.
4.4.3
Motivatie om een slimme meter te willen bezitten
De motivatie van de respondenten om een slimme meter aan te schaffen zou inzicht kunnen geven in de verschillende interesses en mate van invloed die vergelijken van verschillende typen huishoudens met zich mee brengt. De nul-hypothese (H0) luidt als volgt: de verdeling van interesse/invloed per type woonhuis is hetzelfde voor de categorie ’belangrijkste reden om een slimme meter te willen bezitten’. De nul-hypothese kan worden aangenomen voor alle variabelen, behalve voor de mate van invloed van het vergelijken met overeenkomstige gezinssamenstelling. Hier geldt dat de reden om een slimme meter te willen bezitten invloed heeft op de mate waarop respondenten hun gedrag willen veranderen op basis van het vergelijken van hun energieverbruik met dat van huishoudens met een overeenkomstige gezinssamenstelling, H(3) = 11.9, p < .01. Waarbij 3 het aantal vrijheidsgraden weergeeft (degrees of freedom) [Field, 2013] Zie tabellen 4.7 en 4.8.
soortgelijk overeen- familie vrienden dezelfde
huis komstige apparatuur
gezins-samenstelling
Kruskal Wallis 4,508 4,905 3,446 4,067 1,108
df 3 3 3 3 3
Asymp. Sig. ,212 ,179 ,328 ,254 ,775
Tabel 4.7: Kruskal Wallis motivatie slimme meter ten opzichte van stelling 1: interesse soortgelijk overeen- familie vrienden dezelfde
huis komstige apparatuur
gezins-samenstelling
Kruskal Wallis 6,829 12,952 5,970 6,992 3,847
df 3 3 3 3 3
Asymp. Sig. ,078 ,005 ,113 ,072 ,278
Tabel 4.8: Kruskal Wallis motivatie slimme meter ten opzichte van stelling 2: invloed
Frequentie weergave energieverbruik
De frequentie waarop respondenten graag hun energieverbruik willen aflezen van de slimme meter, kan wellicht invloed hebben op de interesse of invloed van het vergelijken van hun energieverbruik met het energieverbruik van anderen. Om dit te testen luidt de nul-hypothese als volgt: ’de verdeling van interesse/invloed per type woonhuis is hetzelfde voor de categorie ’frequentie waarop mensen hun energieverbruik willen aflezen’. Uit de Krusskal wallis test blijkt dat de nul-hypothese voor alle variabelen geldt; voor alle typen huishoudens voor beide stellingen.
4.5
Conclusie verdere analyse
Allereerst is er gekeken naar de correlatie tussen stelling 1, welke de interesse in vergelijken meet, en stelling 2, welke de invloed om op basis van deze vergelijking de intentie tot het veranderen van het gedrag meet. Hieruit valt te concluderen dat er een positieve correlatie is tussen beide stellingen: wanneer respondenten aangeven geïnteresseerd te zijn in het vergelijken van hun energieverbruik met een bepaald type huishouden, zijn zij sneller geneigd om op basis van deze vergelijking de intentie tot het veranderen van het gedrag aan te passen, dan wanneer zij geen interesse hebben in vergelijken met dat bepaalde type huishouden.
Uit de Mann-Whitney & Wilcoxon test, welke is uitgevoerd om een verschil te ontdekken tussen mannen en vrouwen, en de interesse die zij hebben in vergelijken van hun energieverbruik met het energieverbruik van andere typen huishoudens, kan het volgende worden geconcludeerd: vrouwen zijn meer geïnteresseerd in het vergelijken van hun energieverbruik met dat van type huishouden ’overeenkomstige gezinssamenstelling’ en ’dezelfde apparatuur’ dan mannen. Vrouwen zijn ook eerder geneigd de intentie tot het veranderen van het gedrag aan te passen op basis van deze vergelijking, dan mannen.
Uit de Kruskall-Wallis test, welke is uitgevoerd om te kijken naar de invloed die hoogst afgeronde opleiding heeft op de mate van interesse en invloed van het vergelijken van het energieverbruik, kan het volgende worden geconcludeerd: de mate van de intentie tot gedragsverandering voor de typen huishoudens waar familie en vrienden wonen, worden beïnvloed door ’hoogst afgeronde opleiding’.
Daarnaast is de Kruskall-Wallis test uitgevoerd om te kijken naar de invloed van zowel het type woonhuis, als het aantal personen in het huishouden, ten opzichte van de mate van interesse en invloed op het vergelijken van het energieverbruik. Hieruit kan geconcludeerd worden dat zowel type woonhuis als het aantal personen per huishouden, geen invloed hebben op de mate van interesse en invloed van het vergelijken van het energieverbruik.
Vervolgens is er gekeken of de motivatie om een slimme meter te willen bezitten, invloed heeft op de interesse en invloed van het vergelijken van het energieverbruik. Voor type huishouden ’overeenkomstige gezinssamenstelling’ is dit waar; de motivatie om een slimme meter te willen
bezitten heeft invloed op de interesse en invloed van het vergelijken van het energieverbruik. Als laatste is onderzocht of de frequentie waarop respondenten graag hun energieverbruik willen aflezen van de slimme meter invloed heeft op de interesse en invloed van het vergelijken van hun energieverbruik met het energieverbruik van anderen. Hieruit kan geconcludeerd worden dat de frequentie waarop respondenten hun energieverbruik willen aflezen, geen invloed heeft op de mate van interesse en invloed van het vergelijken van hun energieverbruik.
HOOFDSTUK 5
Conclusie en beperkingen van het onderzoek
5.1
Conclusie
Het doel van dit onderzoek is om, door informatie over het energieverbruik te vergelijken met informatie over het energieverbruik van een bepaald type huishouden, te achterhalen welk type huishouden het meest effectief is om gedragsverandering plaats te laten vinden omtrent het energieverbruik.
Om antwoord te kunnen geven op de onderzoeksvraag zijn twee deelvragen geformuleerd. De eerste deelvraag heeft als doel te onderzoeken wat de meest relevante informatie is om weer te geven in de slimme meter, met betrekking tot de intentie tot gedragsverandering in het energieverbruik. Uit het uitgevoerde literatuuronderzoek kan geconcludeerd worden dat de meest relevante informatie om weer te geven, historische feedback is: informatie over het energieverbruik, per huishouden. Dit kan worden weergegeven in verschillende tijdsperiodes, zo vaak als de consument prefereert. Doordat historische feedback de meest effectieve manier is waarop het energieverbruik kan worden weergegeven in de slimme meter, vormt deze informatie de basis voor het vergelijken van het energieverbruik.
Door middel van empirisch onderzoek is enerzijds de interesse onderzocht om het energieverbruik te vergelijken met het energieverbruik van andere huishoudens, en anderzijds de invloed die deze vergelijking heeft op de intentie om het gedrag omtrent het energieverbruik te veranderen. Uit de resultaten van het onderzoek kan worden geconcludeerd dat de intentie tot gedragsverandering het hoogst is, wanneer het energieverbruik vergeleken wordt met het energieverbruik van huishoudens met een soortgelijk huis. Hiermee is de tweede deelvraag beantwoord.
Samengevat betekent dit dat wanneer op de slimme meter van de consument historische feedback wordt weergegeven (informatie over het energieverbruik, per huishouden) en deze informatie vervolgens vergeleken wordt met huishoudens met een soortgelijk huis, de intentie tot het veranderen van het gedrag het grootst is. Dit beantwoordt de onderzoeksvraag.
5.2
Beperkingen van het onderzoek
Er is verder onderzoek nodig om een beter beeld te krijgen van de effectiviteit van vergelijken van energieverbruik met verschillende typen huishoudens. Het onderzoek concludeert dat de intentie tot het veranderen van het gedrag rondom het energieverbruik beïnvloed wordt door het vergelijken van het energieverbruik met andere huishoudens. Dit wil niet zeggen dat het energieverbruik hierdoor ook daadwerkelijk verandert.
Het empirische onderzoek bestaat uit een relatief kleine steekproeftrekking, wat betekent dat de onderzoeksresultaten niet gegeneraliseerd kunnen worden. De huidige slimme meter bevat nog niet de mogelijkheid om energieverbruik te vergelijken met het energieverbruik van de in dit onderzoek genoemde typen huishoudens. Hierdoor kan de daadwerkelijke effectiviteit van vergelijken op de gedragsverandering nog niet gemeten worden. Om te achterhalen welk type huishouden de meeste invloed heeft op de gedragsverandering van energieverbruikers, zou er op zijn minst een prototype van een slimme meter gemaakt moeten worden die op basis van de vijf type huishoudens vergelijkingen kan laten zien, en daarmee de gedragsverandering. Het meest ideale scenario is wanneer er daadwerkelijk een slimme meter in een bepaald aantal huishoudens werkzaam is, om zo bepaalde patronen van gedragsverandering te kunnen ontdekken op basis van de vergelijking van het energieverbruik met verschillende typen huishoudens.
Daarnaast zijn er verschillende vragen in de enquête opgenomen die achteraf niet nodig bleken om de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden. Dit wil echter niet zeggen dat deze factoren de intentie om het gedrag te veranderen niet kunnen beïnvloeden. In dit onderzoek zijn er echter te weinig respondenten om een significant verschil of juist patroon te kunnen bewijzen.
Alleen respondenten die interesse hebben in het vergelijken gaan door naar de stellingen. Uit de antwoorden van de vraag waarom ze zich niet willen vergelijken zijn er verschillende respondenten die zich niet bewust zijn van de mogelijkheden van de slimme meter. Zo zijn er antwoorden waarin respondenten aangeven zich alleen te willen vergelijken met een bepaald soort huishouden, wat precies in de stellingen gevraagd wordt. Door deze respondenten weg te filteren, zijn waardevolle antwoorden weggevallen.
Als laatste discussiepunt, heeft 51% van de respondenten een HBO of WO afgeronde opleiding, en werkt bijna 30% in de IT sector, dit kan ervoor zorgen dat hun ideeën over de slimme meter verschillen van mensen die minder bekend zijn met hedendaagse technologieën.
Bibliografie
[Abrahamse et al., 2005] Abrahamse, W., Steg, L., Vlek, C., and Rothengatter, T. (2005). A review of intervention studies aimed at household energy conservation. Journal of environmental psychology, 25(3):273–291.
[Ajzen, 1985] Ajzen, I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. Springer. [Ajzen, 1987] Ajzen, I. (1987). Attitudes, traits, and actions: Dispositional prediction of behavior
in personality and social psychology. Advances in experimental social psychology, 20(1):1–63. [Ajzen, 2011] Ajzen, I. (2011). The theory of planned behaviour: reactions and reflections.
Psychology & health, 26(9):1113–1127.
[Ajzen, 2015] Ajzen, I. (2015). Consumer attitudes and behavior: the theory of planned behavior applied to food consumption decisions. Rivista di Economia Agraria, 70(2):121–138.
[Ajzen and Fishbein, 1969] Ajzen, I. and Fishbein, M. (1969). The prediction of behavioral intentions in a choice situation. Journal of Experimental Social Psychology, 5(4):400–416. [Allcott, 2011] Allcott, H. (2011). Social norms and energy conservation. Journal of Public
Economics, 95(9):1082–1095.
[Armitage and Conner, 2001] Armitage, C. J. and Conner, M. (2001). Efficacy of the theory of planned behaviour: A meta-analytic review. British journal of social psychology, 40(4):471–499. [Bamberg et al., 2003] Bamberg, S., Ajzen, I., and Schmidt, P. (2003). Choice of travel mode in
the theory of planned behavior: The roles of past behavior, habit, and reasoned action. Basic and applied social psychology, 25(3):175–187.
[Bamberg and Möser, 2007] Bamberg, S. and Möser, G. (2007). Twenty years after hines, hun-gerford, and tomera: A new meta-analysis of psycho-social determinants of pro-environmental behaviour. Journal of environmental psychology, 27(1):14–25.
[Becker, 1978] Becker, L. J. (1978). Joint effect of feedback and goal setting on performance: A field study of residential energy conservation. Journal of applied psychology, 63(4):428. [Bonino et al., 2012] Bonino, D., Corno, F., and De Russis, L. (2012). Home energy consumption
feedback: A user survey. Energy and Buildings, 47:383–393.
[Brody et al., 2012] Brody, S., Grover, H., and Vedlitz, A. (2012). Examining the willingness of americans to alter behaviour to mitigate climate change. Climate Policy, 12(1):1–22.
[Champney and Marshall, 1939] Champney, H. and Marshall, H. (1939). Optimal refinement of the rating scale. Journal of Applied Psychology, 23(3):323.
[Claiborne and Sirgy, 2015] Claiborne, C. and Sirgy, M. J. (2015). Self-image congruence as a model of consumer attitude formation and behavior: A conceptual review and guide for future research. In Proceedings of the 1990 Academy of Marketing Science (AMS) Annual Conference, pages 1–7. Springer.
[Cronbach, 1950] Cronbach, L. J. (1950). Further evidence on response sets and test design. Educational and psychological measurement.
[Darby, 2010] Darby, S. (2010). Smart metering: what potential for householder engagement? Building Research & Information, 38(5):442–457.
[Darby et al., 2006] Darby, S. et al. (2006). The effectiveness of feedback on energy consumption. A Review for DEFRA of the Literature on Metering, Billing and direct Displays, 486:2006. [Davis et al., 2015] Davis, R., Campbell, R., Hildon, Z., Hobbs, L., and Michie, S. (2015). Theories
of behaviour and behaviour change across the social and behavioural sciences: a scoping review. Health psychology review, 9(3):323–344.
[Delmas et al., 2013] Delmas, M. A., Fischlein, M., and Asensio, O. I. (2013). Information strategies and energy conservation behavior: A meta-analysis of experimental studies from 1975 to 2012. Energy Policy, 61:729–739.
[Egan et al., 1996] Egan, C., Kempton, W., Eide, A., Lord, D., and Payne, C. (1996). How customers interpret and use comparative graphics of their energy use. In Proceedings of the 1996 ACEEE summer study on energy efficiency in buildings.
[Faruqui et al., 2010] Faruqui, A., Sergici, S., and Sharif, A. (2010). The impact of informational feedback on energy consumptionâĂŤa survey of the experimental evidence. Energy, 35(4):1598– 1608.
[Field, 2013] Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage.
[Fischer, 2007] Fischer, C. (2007). Influencing electricity consumption via consumer feedback: a review of experience. Proceedings of the European Council for an Energy Efficient Economy (ECEEE), pages 1873–1884.
[Fischer, 2008] Fischer, C. (2008). Feedback on household electricity consumption: a tool for saving energy? Energy efficiency, 1(1):79–104.
[Fitzpatrick and Smith, 2009] Fitzpatrick, G. and Smith, G. (2009). Technology-enabled feedback on domestic energy consumption: Articulating a set of design concerns. Pervasive Computing, IEEE, 8(1):37–44.
[Garner and Hake, 1951] Garner, W. R. and Hake, H. W. (1951). The amount of information in absolute judgments. Psychological Review, 58(6):446.
[Ghiselli and Brown, 1948] Ghiselli, E. E. and Brown, C. W. (1948). Personnel and industrial psychology.
[Gillingham et al., 2009] Gillingham, K., Newell, R. G., and Palmer, K. (2009). Energy efficiency economics and policy. Technical report, National Bureau of Economic Research.
[Gram-Hanssen, 2013] Gram-Hanssen, K. (2013). Efficient technologies or user behaviour, which is the more important when reducing householdsâĂŹ energy consumption? Energy Efficiency, 6(3):447–457.
[Guilford, 1954] Guilford, J. P. (1954). Psychometric methods .
[Hargreaves et al., 2010] Hargreaves, T., Nye, M., and Burgess, J. (2010). Making energy visible: A qualitative field study of how householders interact with feedback from smart energy monitors. Energy policy, 38(10):6111–6119.
[Harlow et al., 2016] Harlow, J., Bernstein, M. J., Girod, B., and Wiek, A. (2016). Consumption and sustainability. In Sustainability Science, pages 293–301. Springer.
[Heiskanen and Matschoss, 2016] Heiskanen, E. and Matschoss, K. (2016). Consumers as inno-vators in the electricity sector? consumer perceptions on smart grid services. International Journal of Consumer Studies.
[Hines et al., 1987] Hines, J. M., Hungerford, H. R., and Tomera, A. N. (1987). Analysis and synthesis of research on responsible environmental behavior: A meta-analysis. The Journal of environmental education, 18(2):1–8.
[Iyer et al., 2006] Iyer, M., Kempton, W., and Payne, C. (2006). Comparison groups on bills: Automated, personalized energy information. Energy and Buildings, 38(8):988–996.
[Kamenica et al., 2011] Kamenica, E., Mullainathan, S., and Thaler, R. (2011). Helping consu-mers know themselves. The American Economic Review, 101(3):417–422.
[Kempton and Layne, 1994] Kempton, W. and Layne, L. L. (1994). The consumer’s energy analysis environment. Energy Policy, 22(10):857–866.
[Kollmuss and Agyeman, 2002] Kollmuss, A. and Agyeman, J. (2002). Mind the gap: why do people act environmentally and what are the barriers to pro-environmental behavior? Environmental education research, 8(3):239–260.
[Komorita and Graham, 1965] Komorita, S. S. and Graham, W. K. (1965). Number of scale points and the reliability of scales. Educational and Psychological Measurement.
[Likert, 1932] Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of psychology.
[Madden et al., 1992] Madden, T. J., Ellen, P. S., and Ajzen, I. (1992). A comparison of the theory of planned behavior and the theory of reasoned action. Personality and social psychology Bulletin, 18(1):3–9.
[Martinez and Geltz, 2005] Martinez, M. and Geltz, C. (2005). Utilizing a pre-attentive techno-logy for modifying customer energy usage. In Proceedings, European Council for an Energy-Efficient Economy, volume 30.
[Martiskainen, 2007] Martiskainen, M. (2007). Affecting consumer behaviour on energy demand. Sussex: SPRU–Science and Technology Policy Research, 81.
[Matell and Jacoby, 1972] Matell, M. S. and Jacoby, J. (1972). Is there an optimal number of alternatives for likert-scale items? effects of testing time and scale properties. Journal of Applied Psychology, 56(6):506.
[Newhouse, 1990] Newhouse, N. (1990). Implications of attitude and behavior research for environmental conservation. The Journal of Environmental Education, 22(1):26–32.
[Nolan et al., 2008] Nolan, J. M., Schultz, P. W., Cialdini, R. B., Goldstein, N. J., and Griskevi-cius, V. (2008). Normative social influence is underdetected. Personality and social psychology bulletin, 34(7):913–923.
[O’riordan, 1996] O’riordan, T. (1996). Politics of climate change: a European perspective. Psychology Press.
[Paetz et al., 2012] Paetz, A.-G., Dütschke, E., and Fichtner, W. (2012). Smart homes as a means to sustainable energy consumption: a study of consumer perceptions. Journal of consumer policy, 35(1):23–41.
[Peabody, 1962] Peabody, D. (1962). Two components in bipolar scales: Direction and extreme-ness. Psychological Review, 69(2):65.
[Qiu and Deconinck, 2011] Qiu, Z. and Deconinck, G. (2011). Smart meter’s feedback and the potential for energy savings in household sector: A survey. In Networking, Sensing and Control (ICNSC), 2011 IEEE International Conference on, pages 281–286. IEEE.
[Rajan, 2006] Rajan, S. C. (2006). Climate change dilemma: technology, social change or both?: An examination of long-term transport policy choices in the united states. Energy Policy, 34(6):664–679.
[Roberts et al., 2004] Roberts, S., Humphries, H., and Hyldon, V. (2004). Consumer preferences for improving energy consumption feedback. Report to Ofgem, Centre for Sustainable Energy, 2(3):19.
[Robson and McCartan, 2016] Robson, C. and McCartan, K. (2016). Real world research. Wiley. [Schleich et al., 2011] Schleich, J., Klobasa, M., Brunner, M., Gölz, S., and Götz, K. (2011). Smart metering in germany and austria: Results of providing feedback information in a field trial. Technical report, Working paper sustainability and innovation.
[Schultz, 2010] Schultz, P. W. (2010). Making energy conservation the norm. People-centered initiatives for increasing energy savings, pages 251–262.
[Schultz et al., 2007] Schultz, P. W., Nolan, J. M., Cialdini, R. B., Goldstein, N. J., and Gris-kevicius, V. (2007). The constructive, destructive, and reconstructive power of social norms. Psychological science, 18(5):429–434.
[Sheppard et al., 1988] Sheppard, B. H., Hartwick, J., and Warshaw, P. R. (1988). The theory of reasoned action: A meta-analysis of past research with recommendations for modifications and future research. Journal of consumer Research, pages 325–343.
[Staats et al., 2004] Staats, H., Harland, P., and Wilke, H. A. (2004). Effecting durable change a team approach to improve environmental behavior in the household. Environment and Behavior, 36(3):341–367.
[Sundramoorthy et al., 2010] Sundramoorthy, V., Cooper, G., Linge, N., and Liu, Q. (2010). Domesticating energy-monitoring systems: Challenges and design concerns. IEEE pervasive Computing, (1):20–27.
[Symonds, 1924] Symonds, P. M. (1924). On the loss of reliability in ratings due to coarseness of the scale. Journal of Experimental Psychology, 7(6):456.
[Van Dam et al., 2010] Van Dam, S., Bakker, C., and Van Hal, J. (2010). Home energy monitors: impact over the medium-term. Building Research & Information, 38(5):458–469.
[Van Houwelingen and Van Raaij, 1989] Van Houwelingen, J. H. and Van Raaij, W. F. (1989). The effect of goal-setting and daily electronic feedback on in-home energy use. Journal of consumer research, pages 98–105.
[Wilhite et al., 1999] Wilhite, H., Hoivik, A., and Olsen, J.-G. (1999). Advances in the use of consumption feedback information in energy billing: the experiences of a norwegian energy utility. In Proceedings, European Council for an Energy-Efficient Economy.
[Wood and Newborough, 2007] Wood, G. and Newborough, M. (2007). Energy-use information transfer for intelligent homes: Enabling energy conservation with central and local displays. Energy and buildings, 39(4):495–503.
HOOFDSTUK 6
Bijlagen
6.1
Bijlage 1: vragenlijst
Dankjewel voor het meedoen aan mijn onderzoek! Deze survey duurt ongeveer 5 minuten.
Persoonlijke gegevens Geslacht ◦ Vrouw ◦ Man Leeftijd open vraag Beroep open vraag
Hoogst afgeronde opleiding ◦ Geen
◦ Middelbare school ◦ MBO
◦ HBO ◦ WO
In welke provincie woon je? ◦ Groningen
◦ Friesland ◦ Drenthe ◦ Overijssel
