Spridningen av elfordon anses vara en effektiv strategi för att uppnå målen för minskade växthusgasutsläpp. För ett storskaligt antagande krävs dock efterfrågeorienterade politiska åtgärder som grundar sig på konsumenternas transportbehov, värderingar och sociala normer. Vi inför en empiriskt baserad, rumsligt explicit, agentbaserad modell, spridning av InnoMind Innovation som drivs av förändrade MINDs, för att simulera effekterna av politiska insatser och socialt inflytande på konsumenternas preferenser för transportsätt. Agenterna i denna modell representerar enskilda konsumenter. De kalibreras utifrån empiriskt härledda attribut och egenskaper hos respondenterna. Vi modellerar agent beslutsfattande med artificiella neurala nätverk som förklarar känslornas roll i informationsbearbetning. Vi presenterar simuleringar av fyra scenarier för spridning av elfordon i staden Berlin, Tyskland (3 policyscenarier och 1 basfall). Resultaten illustrerar åtgärdernas varierande effektivitet inom olika marknadssegment och behovet av en lämplig politik som är anpassad till de olika resenärernas heterogena behov. Dessutom tyder simuleringarna på att införandet av en exklusiv zon för elfordon i staden skulle påskynda spridningen av elfordon i tidig fas mer effektivt än enbart ekonomiska incitament. Nyckelord: Elfordon, innovationsspridning, känslor, agentbaserad modell, parallellt nätverk för begränsningsnöjdhet, socialt inflytande Att ändra sinne för elbilar 3 Att ändra sinne för elbilar: En empiriskt jordad agentbaserad modellingsmetod Elfordon (EVs-Plug-in hybrid- och batteridrivna elfordon) ses som en lovande teknik för att minska koldioxidutsläppen och uppnå övergången till mer hållbara transporter. Omfattande investeringar i forskning och utveckling, t.ex. Inom batteriteknik är det viktigt att uppnå dessa mål, men enbart den tekniska utvecklingen kommer inte att garantera en storskalig spridning av sådana innovationer. För en framgångsrik spridning av ny teknik är det också nödvändigt att ta itu med efterfrågesidan (t.ex. Ozaki & Sevastyanova, 2011; Schuitema, Anable, Skippon, & Kinnear, 2012; Tran, Banister, Bishop, & McCulloch, 2012). I detta syfte har vi utvecklat en agentbaserad modell för konsumentuppfattningar och beslut i samband med införandet av innovation inom hållbara transporter. Samtidigt som vår modell fokuserar på EVs som en teknisk innovation, hjälper den också till att svara på frågor om bredare sociala innovationer, d.v.s. förändringar i vanor och beteendemönster relaterade till transporter. Att öka användningen av kollektivtrafik, cyklar och bildelning betraktas av vissa som den viktigaste utmaningen när det gäller att organisera samhällsomställningen till mer hållbara transporter (t.ex. Graham-Rowe, Skippon, Gardner, & Abraham, 2011; Kemp & J., 2004; Köhler m.fl., 2009; Nykvist & Whitmarsh, 2008). Även mer än teknik adoption, storskaliga förändringar i beteendemönster beror på beslut av enskilda konsumenter. Många studier i psykologi har behandlat miljöbeslut på individuell nivå (t.ex., Bamberg, 2006; Collins, 2005; Fujii, 2007; Hunecke, Blobaum, Matthies, & Hoger, 2001; Klöckner & Blöbaum, 2010; Steg, 2005; van der Werff, Steg, & Keizer, 2013), men dessa studier försummar ofta komplexa interaktioner med bredare samhällsutveckling och rollen av andra människors erfarenheter och beslut när individer fattar beslut. Förändrade tankar om elbilar 4 Agentbaserade modeller (ABM) anses lovande verktyg för att studera interaktion på flera nivåer mellan individuella beteenden och social dynamik (t.ex., Bonabeau, 2002; Epstein & Axtell, 1996; Helbing, 2012). Fenomen på grupp- eller samhällsnivå (t.ex. innovationsspridning) behandlas som ett resultat av flera interaktioner mellan relativt enkla beteenden eller beslut på individuell nivå (t.ex. förändrade attityder). ABMs har blivit allt populärare i studier av innovationsspridning i allmänhet och forskning om miljöinnovationer som alternativa bränslefordon i synnerhet (t.ex., Brown, 2013; Eppstein, Grover, Marshall, & Rizzo, 2011; Higgins, Paevere, Gardner, & Quezada, 2012; Shafiei et al., 2012; Sullivan, Salmeen, & Simon, 2009; Tran, 2012a Tran,, 2012b Zhang, Gensler, & Garcia, 2011). Detta arbete svarar nyligen efterlyser mer psykologiskt realistiska modeller för beslutsfattande i ABMs av innovation och social smitta (Kiesling, Günther, Stummer, & Wakolbinger, 2011; Sobkowicz, 2009; Squazzoni, Jager, & Edmonds, 2013; Sun, 2012). Tidigare modeller har formaliserat social spridning av smitta och innovation baserat på förenklade regler. Många sådana modeller är inspirerade av epidemiologiska modeller, där agenter fattar beslut av andra helt enkelt om de överskrider någon tidigare definierad tröskel (t.ex., Deffuant, Neau, Amblard, & Weisbuch, 2000; Deffuant, 2006; Faber, Valente, & Janssen, 2010; Hegselmann & Krause, 2002). Vissa arbeten på införlivandet av psykologiska mer rimliga regler för beslutsfattande har utvecklats (t.ex. Jager, Janssen, Vries, Greef, & Vlek, 2000; Schwarz & Ernst, 2009; Tao Zhang & Nuttall, 2011), främst enligt den teoretiska ramen för teorin om planerat beteende (Ajzen, 1991; Fishbein & Ajzen, 2010). Dessa tillvägagångssätt tar emellertid inte hänsyn till betydelsen av mänskliga känslor i spridningsprocessen. I ett försök att övervinna några av dessa begränsningar av agentbaserade modeller för innovationsspridning, de besluts- och kommunikationsmekanismer som genomförs i vår roman Ajzen, 2010; Gigerenzer & Goldstein, 1996; Homer-Dixon m.fl., 2013; Kahnemann, 2011; Loewenstein, Weber, Hsee, & Welch, 2001; Mehrabian & Wetter, 1987; Thagard & Kroon, 2006; Thagard, 2006 Återstoden av denna uppsats är uppbyggd enligt följande. Avsnitt 2 handlar om modellen I detta avsnitt beskriver vi vår teori om innovation och dess genomförande i en agentbaserad modell. Denna teori följer en mer allmän flernivåsyn på studiet av trosförändring i komplexa sociala system (Homer-Dixon et al., 2013). Vi tror att folks Dessutom tar vi hänsyn till geografisk närhet och individuell sällskaplighet för att modellera social bindningsbildning. För agent-to-agent kommunikation, antar vi i vår modell två möjliga mekanismer, i linje med dual-process modeller av övertalning från social psykologi (t.ex., Chaiken, 1987; Chen & Chaiken, 1999; Petty & Cacioppo, 1986).Den första mekanismen är "kall" och ändrar agenternas faktiska kunskap om oförutsedda händelser mellan åtgärder och behov. Den andra mekanismen är "het" och förändrar de känslomässiga värderingar som är knutna till de olika åtgärderna. I följande avsnitt beskrivs var och en av dessa mekanismer. Psykiska representationer kan tolkas som nätverk av begränsningar (Thagard, 2000 (Thagard,, 2006. Beslutsfattande innebär bästa möjliga tillfredsställelse av alla givna begränsningar parallellt genom att organisera mentala representationer i en sammanhängande uppsättning (Thagard & Millgram, 1995). I exemplet kan en miljöaktivist bestämma sig för att ta bussen och dra slutsatsen att absolut oberoende trots allt inte är så viktigt. Denna process av parallell begränsning för den avgörande rollen av känslor i beslutsfattandet och det grundläggande psykologiska faktum att all kognition är partisk av motivation (t.ex., Damasio, 1994; Kunda, 1990; Loewenstein m.fl., 2001; Thagard, 2006). HOTCO har tillämpats på olika fenomen som rättsligt beslutsfattande, politiska uppfattningar eller religion (Schröder & Thagard, 2011; Thagard, 2003 Thagard, 2006. I den nuvarande agentbaserade modellen använde vi HOTCO som grund för de enskilda agenternas transportbeslut. Miljömedvetande och oberoende är naturligtvis inte de enda behov som är relevanta för människors transportbeslut. För att maximera den empiriska trovärdigheten hos till exempel agenten i Fig. 1 anser att användning av en (förbränningsmotor) bil (den andra rutan från vänster i den nedre raden) underlättar hans behov av oberoende (den högra cirkeln i den övre raden), medan användning av ett elfordon (den fjärde rutan i den nedre raden) skulle hindra detta behov på grund av förväntan att EV: s begränsade körområde ger inte den flexibilitet han behöver för sin varje dag rörlighet. På motsvarande sätt kan en otillräcklig avgiftsinfrastruktur orsaka den negativa bedömningen att elfordon inte underlättar behovet av att ändra uppfattning om elbilar 10 säkerhet för denna agent. Agenternas allmänna preferenser drivs dock inte enbart av dessa två överväganden. Som förklarats ovan är hans beslut snarare en funktion av samstämmighet över alla begränsningar (dvs. underlätta förbindelserna med alla fem handlingsalternativ, behovsvikter och behovsprioriteringar). Agenten i vårt exempel tenderar att vägra att använda andra transportalternativ, eftersom de uppfyller färre begränsningar från sin tro struktur än användningen av en förbränningsmotor bil. Som visas i bild 1 har agenterna tre typer av indataparametrar: de prioriterade värdena och de känslomässiga valenserna av behov och vikterna av kopplingarna mellan behov och åtgärder. Det finns två typer av utdataparametrar, valences och aktiveringar av åtgärder. Valences motsvarar de känslor som är förknippade med handlingar, medan aktiveringar ger en grund för beslut. Åtgärden med det högsta aktiveringsvärdet antas vara den mest sannolika åtgärden (för tekniska detaljer, se bilagan, eller Thagard, 2006). Det är viktigt att ett beslut i denna riktning innebär att man föredrar ett visst transportsätt snarare än den faktiska användningen av det. Ytterligare antaganden och variabler i miljön av agenter skulle behöva genomföras för att formalisera detta beteende i vår modell på ett realistiskt sätt. För att initiera och kalibrera modellen anpassades indataparametrarna för alla agenter till empiriska data från vår andra empiriska studie, en representativ undersökning av befolkningen i Berlin, Tyskland, med ett frågeformulär online (N = 675) (för detaljer, se Wolf et al., kommande). Undersökningen innehöll betygsskalor för att få fram respondenternas bedömningar av behovsvikt, valences och underlättande mellan behov och åtgärder (t.ex. "Att köra ett elfordon ger mig den flexibilitet jag behöver"). Av tekniska skäl har de enskilda svaren omvandlats till en parameter från -1 till +1 och sedan implementerats i modellen. Det finns således en en-till-en-korrespondens mellan enkäten och den agentbaserade modellen; varje deltagare i enkäten representeras som enskild agent. Valente, 1995 Valente,, 2005 ). I vår modell skapade vi en social nätverksstruktur som följde socio-psykologiska nätverksmodeller av Hamill et al. (2009 ), Edmonds (2006 ), och Mcpherson et al. (1991 och Blau (1977), med tanke på att vår tidigare genomförda undersökning (Wolf, Schröder, et al., kommande) inte genererade nätverksdata. I vår kombinerade strategi är sannolikheten att ändra sinne för elbilar 13 två agenter bildar ett socialt band och på så sätt utbyta sina åsikter om transportsätt en funktion av deras geografiska närhet, sociala räckvidd och socio-demografiska likhet (d.v.s. Tillsatsen ska användas i enlighet med bilagan till det genomförandeförordning (EU) nr 540/2011 som fastställs i bilagan till det genomförandeförordning (EU) nr 540/2011. Innan vi skapade interaktionsstrukturen initierade vi en heterogen agentpopulation på 675 medel som motsvarade egenskaperna hos våra enkätsvarare (för en översikt över initialiserade parametrar se tabell C1 i bilagan). Därför använde vi, förutom kognitiva-känslomässiga parametrar (se avsnitt 2.1.), individuella sociodemografiska egenskaper och bostadsort för respondenterna i enkäten samt anknytningen till en viss mobilitetstyp. Skapandet av det sociala nätverket omfattade tre steg. För det första var varje agent placerad på en karta över Berlin baserat på bostadsplatsen för hans verkliga motsvarighet. Eftersom agenter inte strövar under simuleringen, bestämdes deras sociala räckvidd av en cirkel som omgav varje agent, efter Hamill et al. (2009).................................................................. Cirkelns radie sträcker sig från 0 till 1 och grundar sig empiriskt på fyra enkätartiklar som behandlar självrapporterat opinionsbildande (t.ex. "Mina vänner ber mig ofta att ge råd i rese- och transportfrågor") samt social orientering (t.ex. "Innan jag antar en innovation, i allmänhet frågar jag mina vänners råd"). Agenter med bred social räckvidd (dvs. radie nära 1) skulle därmed nå fler potentiella kommunikationspartners i det geografiska området än de med en cirkelradie nära 0. Men sociala kontakter i denna geografiska och sociala miljö är inte slumpmässiga. På grund av nätverkens homofila karaktär är sannolikheten för en interaktion mellan två agenter en minskande funktion av avståndet i Blau rymden, det vill säga en n-dimensionell latent social rymd (McPherson, 1983). För att definiera social likhet, varje agent beräknas i ett andra steg Euclidean avstånd i ett 6-dimensionellt utrymme för alla gents inom dess sociala räckvidd. i en anpassning av kopplingarna mellan behovs- och åtgärdsnoder (se bild). 1 med stort förtroende och värde konnotationer av åtgärder som är affektivt rika (Fig. 2b)........................................................................................................... Ändrade tankar om elbilar 17 (Fig. 2c)........................................................................................................... I det här skedet skulle de kunna byta det transportsätt de föredrar, om den andra agentens försök att övertyga var framgångsrikt. I följande steg av simuleringen kommunicerar agenter om transportfrågor baserat på deras uppdaterade sinne med sina andra sociala kamrater. Återigen, det är viktigt att notera att preferensförändringar i vårt tillvägagångssätt representerar en förändring av beteende avsikter snarare än ett läge switch på en beteendenivå. Förutom kamratinflytande kan agenter påverkas av mediebevakning. För att simulera mediekampanjer om vissa politiska instrument genomförde vi en medieagent som påverkar mentala representationer av agenter på ett liknande sätt som i det dyadiska kommunikationsförfarande som beskrivs ovan. Mediaagenten har riktat länkar till en justerbar andel av agentpopulationen (från 0% till 100%) och överför, vid fördefinierade tidssteg, underlättande tabell C2 och figur F1 i tillägget. En formell, matematisk beskrivning av den agentbaserade modellen finns i bilagan. Modellen implementerades i ett datorprogram skrivet i Java. Vi övergår nu till en beskrivning av dess validering och användning för att simulera spridningen av elfordon i ett basfall samt olika policyscenarier. Resultat och diskussion Innan vi utförde en serie simuleringar jämförde vi modellprognoser med data om faktiska transportval från den ovan nämnda empiriska undersökningen (Wolf, Schröder, et al., Vi utförde stegvisa binära logistiska regressioner för att bedöma effekterna av de erhållna aktiveringarna på sannolikheten att använda ett visst transportsätt. Ursprungliga svarsvarvariabler på fempunktskalor av liknande typ (från "Jag använder detta transportsätt (nästan aldrig)" (1) till "Jag använder detta transportsätt (nästan) varje dag" (5)) dikotomiserades (nivå 1-3 till "0 = ingen användning" och nivå 4 till 5 till "1 = användning") och behandlades sedan som kriterier. Vi valde logistisk regression och dikotomisering på grund av den icke-normala fördelningen av feltermer i linjär regression. I fyra separata modeller regresserade vi valet av färdsätt (för elfordon, avsikten att ersätta det nuvarande huvudtransportsättet) om aktivering av åtgärdsenheter i beslutsmodellen (preferenser mot förbränningsmotor (ICE) bil, elfordon (EV), kollektivtrafik (PT) och cykel (BI)). Återigen uteslöts bildelning från analysen på grund av brist på data. Resultaten för alla regressionsmodeller visas i. Nedan rapporterar vi genomsnittliga resultat över 10 körningar av modellen för varje scenario. Med utgångspunkt i vår tidigare identifierade typologi av konsumenter aggregerade vi dynamiken i konsumentbeslut separat för de fyra konsumenttyperna, eftersom de skiljer sig avsevärt åt i sitt nuvarande resebeteende, behov, attityder och potential att anta elfordon. Som referensscenario körde vi först simuleringen utan några politiska åtgärder. I detta scenario påverkas individuella attityder och känslomässiga associationer till transportsätt endast av agent-to-agent kommunikation inom det artificiella sociala nätverket, som diskuteras i avsnitt 2.2. Förutom funktionen som referens för jämförelse, använde vi detta scenario för att identifiera känsligheten eller motståndskraften hos beslut om socialt inflytande i en befolkning med mycket heterogena mode preferenser. Nyligen genomförda politiska studier inriktades främst på effekterna av ekonomiska instrument för att stimulera användningen av elfordon (Berestenau & Shanjun, 2011; Diamond, 2009; Gallagher & Muehlegger, 2011; Higgins m.fl., 2012; Sallee, 2008; Shafiei m.fl., 2012). Vår simuleringsmodell är dock utformad för att utvärdera effekterna av ett brett spektrum av insatser på beslut om transportsätt för konsumenter som går utöver rena ekonomiska incitament. För att illustrera hur lämplig vår modell är för politisk analys presenterar vi tre olika scenarier för att bedöma hur effektiva de politiska instrumenten är för att uppmuntra konsumenterna att anta elfordon. De utvalda åtgärderna är tänkta som exempel och inte uttömmande för en omfattande politisk analys. Vi valde den politik som beskrivs nedan eftersom de för närvarande är de mest framträdande och kontroversiellt diskuterade åtgärderna för elfordon i den politiska debatten i Tyskland. Scenarierna 1 Eftersom det inte fanns några empiriska data om frekvensen av kommunikation om transportfrågor hos sociala kamrater kunde vi inte göra något giltigt antagande om tidshorisonten för våra simuleringar. Således är det svårt att kartlägga simuleringsresultaten till verklig fysisk tid. Men om man för argumentets skull antar en grund av 5 samtal om ämnet per år, 100 gånger steg ungefär representerar en period på 20 år. Vi betonar dock att simuleringarna inte är avsedda att vara prognoser över en viss tidshorisont utan att jämföra effekterna av olika strategier på spridningsprocessen i ett tidigt skede. Förändrade tankar om elbilar 24 bestod av a) inrättandet av ett nollutsläppsområde i Berlin, vilket gjorde det möjligt för endast elfordon och andra utsläppsfria fordon att drivas i ett visst område av staden (scenariot med nollutsläppszoner), b) befrielse från motorfordonsskatt (scenariot med befrielse från skatt) och c) direkt stöd (ett belopp på 5000 euro) till inköp av elfordon (scenariot med uppköpssubventioner). I motsats till referensfallet påverkades agenters mentala representationer och efterföljande beslut inte bara av munterhet i deras sociala nätverk, utan också av de politiska åtgärdernas konsekvenser i beslutsfattandet. Mot bakgrund av det sociala inflytandet antog vi därför att agenternas troshandlingsrepresentationer (dvs. Underlättande av vikter mellan behov och åtgärdsenheter) ändras genom påverkan av policyrelaterad information på ett specifikt sätt för varje insats. För att simulera upprepade massmediakampanjer överförde vi i alla scenarier information om politiken i vart tionde steg (dvs. Tidssteg 0, 10, 20, 30 etc.) till 70 % av agentpopulationen med hjälp av det mediemedel som beskrivs ovan (avsnitt 2.4). Efter att ha fått denna information omvärderade alla agenter sina beslut om transportsätt och fortsatte med den vanliga dyadiska kommunikationen. I Zero-emission-zon scenariot antar vi -i enlighet med empiriska rön (Wolf et al., kommande) - att användarna skulle uppfatta högre nivåer av oberoende (dvs. flexibilitet genom att tillåtas komma in i alla områden i staden) och en minskning av deras stressnivå som orsakas av mindre trafikvolym. I logiken i vår parallella begränsningsnätverksmodell (se bild). 1 ) ökar informationen om denna politik underlättandet av förbindelserna mellan behovet av "oberoende" och "ingen stress" och åtgärden "använda elfordon". Viktigt är att de additiva ändringarna av vikterna för enskilda agenssunderlättande multiplicerades med en empiriskt fastställd faktor för policypåverkan (för detaljer se avsnitt 2.4 och bilagan). I både skatteundantags- och köpsubventionsscenarierna modellerade vi effekterna av skatteincitament på ett brett accepterande av elfordon. Även om denna politik påverkar Förändrade tankar om elbilar 25 olika aspekter av den totala ägandekostnaden för elfordon -nämligen inköp kontra driftskostnader båda orsakar i vår modell en positiv förändring av underlättande relationer mellan behovet av "kostnadseffektivitet" och åtgärden "använda elbilar". Med andra ord, agenter tror på grund av införandet av denna politik att EVs uppfyller sitt behov av ett kostnadseffektivt sätt att
Mer sofistikerade modeller har utvecklats för att ta hänsyn till en mängd socio-demografiska faktorer samtidigt REF.
Changing minds about electric cars: An empirically grounded agent-based modeling approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}