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J-GLOBAL ID：202002233781772862   整理番号：20A0476232

個人化規範型メッセージング介入のためのエネルギー-サイバー-物理システム:行動参照グループの同定と分類【JST・京大機械翻訳】

An energy-cyber-physical system for personalized normative messaging interventions: Identification and classification of behavioral reference groups

著者 (3件)： Song Kwonsik (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, United States) ,  Anderson Kyle (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, United States) ,  Lee SangHyun (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, United States)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 260  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 居住者の中で,規範的なメッセージング介入は,様々な環境行動に従事することを奨励している。規範に基づく介入キャンペーンにおいて,より個人的に関連する参照グループは規範の順守を増加させ,その結果,規範的なメッセージング介入の有効性を改善すると仮定される。スマートメータやクラウドコンピューティングのような高度なエネルギーグリッドインフラストラクチャは,利用パターンに基づいて家庭を高度に類似したユーザグループに動的に分類することにより,非侵襲的な方法で高度に個人化された行動参照グループの作成を可能にする。残念ながら,家庭のエネルギー利用と住宅特性に関する容易に入手可能なデータが動的行動基準グループの分類性能にどのように影響するかは不明のままである。従って,本研究では,容易に入手可能なデータを用いて,動的挙動参照グループの分類性能を評価した。個人化正規化メッセージング介入のためのエネルギー-サイバー-物理システムを訓練し,ミシガン,Hollandの2248家庭からの1年間のエネルギー使用データを用いて試験した。動的行動基準グループ分類は,非常に正確で,週フィードバックに対しては94.7~95.9%,そして,容易に入手可能なデータのみを用いて,毎月のフィードバックに対して89.9~93.1%を証明した。さらに,より歴史的なエネルギー利用データを用いることは分類精度の向上に寄与する。最後に,各行動基準グループに対する高い分類性能を,精度,想起およびF1スコアの97.6%で達成した。提案したシステムにより,行動パターンが変化を受けているとしても,高度に個人化された行動参照グループを家庭に動的に割り当てることができる。したがって,介入者は大規模に個人化正規フィードバックメッセージを展開することができる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 住民 ,  インフラストラクチャー ,  *正規化 ,  エネルギー消費 ,  有効性 ,  ミシガン州
準シソーラス用語： 行動変化 ,  動的挙動 ,  エネルギー利用 ,  非侵襲 ,  クラウドコンピューティング ,  スマートメータ ,  環境活動 ,  規範 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 家庭のエネルギー消費 ,  行動変化 ,  規範フィードバック ,  行動参照群 ,  エネルギーサイバー物理システム

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 個人化 ,  規範 ,  エネルギー ,  物理 ,  行動 ,  参照 ,  グループ ,  同定 ,  分類