[論文レビュー] Does disaggregated electricity feedback reduce domestic electricity consumption? A systematic review of the literature

Jack Kelly, William J. Knottenbelt|arXiv (Cornell University)|May 3, 2016

Environmental Education and Sustainability参考文献 17被引用数 48

ひとこと要約

本系統的レビューでは、集計されない電気料金フィードバックが家庭のエネルギー消費を削減するかどうかを評価し、12件の研究を分析した。平均して、集計されないフィードバックは使用量を0.7–4.5％削減する可能性があるが、集計フィードバックのみで3％の削減が達成されており、しばしば同程度の効果を示すため、一般の人々のエネルギー削減には細分化されたフィードバックが必ずしも必要ではないと考えられる。

ABSTRACT

We examine 12 studies on the efficacy of disaggregated energy feedback. The average electricity reduction across these studies is 4.5%. However, 4.5% may be a positively-biased estimate of the savings achievable across the entire population because all 12 studies are likely to be prone to opt-in bias hence none test the effect of disaggregated feedback on the general population. Disaggregation may not be required to achieve these savings: Aggregate feedback alone drives 3% reductions; and the 4 studies which directly compared aggregate feedback against disaggregated feedback found that aggregate feedback is at least as effective as disaggregated feedback, possibly because web apps are viewed less often than in-home-displays (in the short-term, at least) and because some users do not trust fine-grained disaggregation (although this may be an issue with the specific user interface studied). Disaggregated electricity feedback may help a motivated sub-group of the population to save more energy but fine-grained disaggregation may not be necessary to achieve these energy savings. Disaggregation has many uses beyond those discussed in this paper but, on the specific question of promoting energy reduction in the general population, there is no robust evidence that current forms of disaggregated energy feedback are more effective than aggregate energy feedback. The effectiveness of disaggregated feedback may increase if the general population become more energy-conscious (e.g. if energy prices rise or concern about climate change deepens); or if users' trust in fine-grained disaggregation improves; or if innovative new approaches or alternative disaggregation strategies (e.g. disaggregating by behaviour rather than by appliance) out-perform existing feedback. We also discuss opportunities for new research into the effectiveness of disaggregated feedback.

研究の動機と目的

• 一般の人々における集計されない電気料金フィードバックが家庭の電気消費を削減するかどうかを評価すること。
• エネルギー使用の削減において、集計されないフィードバックと集計フィードバックの有効性を比較すること。
• エネルギー削減を達成するために、細分化されたフィードバックが本当に必要かどうか、あるいは粗めのフィードバックで十分かどうかを調査すること。
• 現在のフィールド研究におけるエネルギーフィードバックの研究ギャップとメソドロジカルな欠陥を特定すること。
• フィードバックシステムの設計、展開、報告のベストプラクティスを強調することで、今後の研究を導くこと。

提案手法

• Google Scholar、ACM Digital Library、IEEE Xplore を用いて、定められた検索キーワードを用いた系統的文献レビューを実施した。
• 家庭の電気料金フィードバック介入に焦点を当て、事前に定めた基準に基づき12件の研究を選定した。
• フィードバックの種別（集計対比・集計されない）、配信方法（IHD、ウェブ、アプリ、紙）、ユーザー参加度、エネルギー削減率などのデータを抽出した。
• 効果量の推定と集計フィードバックの有効性に関するメタアナリシスを含む、定量的合成分析を実施した。
• メソドロジカルな質の評価を実施し、対照群の使用、ランダム化、統計的ばらつきの報告の有無を評価した。
• 現在の研究における主な制限として、'参加者選択バイアス'と、細分化されたデータの正確性に対するユーザーの信頼性が特定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集計されない電気料金フィードバックは、一般の人々の家庭の電気消費を削減するか？
• RQ2 集計されないフィードバックの有効性は、集計フィードバックと比較してどのように異なるか？
• RQ3 顕著なエネルギー削減を達成するために、細分化されたフィードバックが本当に必要なのか、それとも粗めのフィードバックで十分なのか？
• RQ4 ユーザーの集計されないエネルギーデータに対する信頼性や参加度に影響を与える要因は何か？
• RQ5 集計されないフィードバックの有効性に関するより強固な証拠を得るための今後の研究デザインは何か？

主な発見

• 集計されないフィードバックを用いた12件の研究における平均的な電気消費削減率は4.5％であったが、これは『参加者選択バイアス』の影響で正のバイアスがかかる可能性がある。
• 集計フィードバックのみで3％のエネルギー削減が達成されており、集計されないフィードバックと同等の有効性を示している。
• 集計フィードバックと集計されないフィードバックを直接比較した4件の研究では、集計フィードバックが少なくとも同程度の有効性を示しており、屋内ディスプレイ（IHD）でのユーザー参加度の高さが要因である可能性がある。
• ユーザーはしばしば細分化されたフィードバックデータを信頼せず、これはその実用性や影響力の低下を招く可能性がある。
• 集計されないフィードバックは、動機付けられたサブグループ（「エネルギー愛好家」）には効果的であるが、一般の人々のエネルギー削減には必ずしも必要ではない。
• 今後のフィードバック有効性の向上は、ユーザーの信頼性の向上、行動的細分化、リアルタイムフィードバック、統合型IHD-ウェブ配信システムの導入によって実現可能である。