„Identifizierung relevanter Merkmale und Anforderungen an eine Mensch-Maschine-Schnittstelle“ - Welcher Mehrwert ergibt sich aus der Verknüpfung qualitativer und quantitativer Daten?

Abstract

Das Forschungsprojekt „EVE“ befasst sich inhaltlich mit den sich stellenden Herausforderungen zukünftiger Energieversorgungssysteme. Das Ziel dieses interdisziplinären Projekts ist es, den Stromverbraucher/die Stromverbraucherin aktiver einzubinden, die Nutzung regenerativer Energiequellen zu optimieren als auch das Verbrauchsverhalten an künftige Erzeugungskapazitäten anzupassen. Als Mittel, die Ziele zu erreichen, wird eine Mensch-Maschine-Schnittstelle entwickelt bzw. eine App, die gekoppelt ist mit einem Smart Meter und es dem Stromverbraucher/in ermöglichen soll, seinen/ihren Stromverbrauch zu reduzieren und zu verlagern in Zeiten, in denen viele regenerative Energie bereit gestellt wird.

Ansatzpunkt der Untersuchungsplanung ist es, diejenigen Merkmale und Anforderungen zu identifizieren, die die Nutzung einer solchen App im Haushalt begünstigen und aufzuzeigen, welche Personen dazu neigen, die App zu nutzen und welche eher nicht.

Die Betrachtung der erhobenen qualitativen und quantitativen Daten zeigt, die Vielzahl an relevanten Bedingungen, die in diesem Feld eine Rolle spielen. Die Low Cost-Hypothese (Diekmann/Preisendörfer 1998) besagt, dass umweltgerechtes Verhalten umso wahrscheinlicher wird, je geringer die Verhaltenskosten sind, die es verursacht und umso unwahrscheinlicher, je höher der Aufwand des entsprechenden Verhaltens ist. Demzufolge wurde im Rahmen der Auswertungen die Intention verfolgt, diejenigen Merkmale zu identifizieren, die eine Low Cost-Situation begünstigen.

Exemplarisch sei hier, wie auf dem Poster dargestellt, auf den Vorgang des Wäschewaschens verwiesen. Im Kontext der Fragebogenauswertung zeigt sich, dass unabhängig von der Lebensform die Haushalte überwiegend zu wechselnden Tageszeiten ihre Wäsche waschen und dementsprechend die Voraussetzung bestehen müsste, sich flexibel nach den Empfehlungen der App zu richten. Betrachtet man jedoch die Aussagen der geführten Interviews, dann zeigt sich, dass es einerseits Befragte gibt, die Bereitwilligkeit signalisieren ihre Alltagsroutinen in Bezug auf das Stromverbrauchsverhalten zu flexibilisieren bzw. gemäß der App auszurichten. Andererseits gibt es aber ebenso Befragte, die nicht bereit sind ihren geregelten Tagesablauf zu verändern. Dieser Befund legt die Vermutung nahe, dass die Abwesenheit von geregelten Tagesabläufen eine Low Cost-Situation darstellt und die Möglichkeit einer aktiven Einbindung des Verbrauchers/der Verbraucherin ermöglicht. Betrachtet man jedoch die bevorzugte Tageszeit der Waschmaschinennutzung im Zusammenhang mit der Arbeitszeitbelastung der Personen, dann zeigt sich, dass der Anteil derjenigen, die nach wie vor zu wechselnden Zeiten waschen, hoch ist. Festzuhalten ist aber auch, dass diejenigen, die über keine Arbeitszeitbelastung verfügen mehrheitlich zu einer bestimmten Zeit waschen.

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass aufgrund der Verknüpfung der qualitativen und quantitativen Daten bereichernd ist für Bearbeitung der vorliegenden Fragestellung, da auf dieser Basis die relevanten Einflussfaktoren sowohl auf der Makro- als auch auf der Mikroebene (Coleman 1992) erfasst werden können.