The Impact of Energy Feedback on Occupant Energy Conservation Behavior: an Agent-Based Approach

Document Type : Persian Research paper

Authors

1 Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran

2 Master's Degree in Construction Engineering and Management, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering

Abstract

Purpose: The purpose of this study is to enhance the effectiveness of energy-saving awareness events by identifying optimal participant selection methods. Given the global and national importance of reducing energy consumption, the research investigates how residents’ behavioral characteristics—such as energy consumption level, behavioral adaptability, and social influence—affect the overall impact of awareness events. The study develops an agent-based simulation model to analyze the long-term effects of different participant selection strategies on community-wide energy consumption patterns.
Design/methodology/approach: This research employs an agent-based modeling (ABM) approach to simulate dynamic interactions among residents in a social network. The model integrates mathematical frameworks for opinion diffusion and behavioral change to represent how individuals’ energy consumption patterns evolve following an awareness event and through peer interactions. A synthetic community of agents is created, each defined by three attributes: the Energy Consumption Index (ECI), Susceptibility Index (SI), and Social Connections (SC). Several event participation selection methods are evaluated, including (S1) random selection, (S2) selection based on behavioral adaptability, (S3) selection based on social influence, (S4) selection based on energy consumption level, and (S5) a combined method integrating all three criteria. The model is implemented in Python and simulated across communities of varying sizes (100, 1,000, and 10,000 agents) to evaluate scalability and generalizability.
Findings: Simulation results reveal that the method of participant selection significantly influences the medium-term effectiveness of energy-saving events. Specifically, selecting participants based on a combination of energy consumption level, social influence, and behavioral adaptability (S5) yields the highest energy-saving outcomes. The study also finds that the positive impact of optimized participant selection increases with community size, emphasizing the role of network effects in promoting behavioral diffusion. In addition, sensitivity analysis further shows that event success rate and participant percentage have strong effects on overall performance, while the average number of social connections has a marginal influence. The model outputs align with empirical findings from previous studies, where behavioral interventions typically achieve 5–12% energy savings, confirming the model’s validity as a predictive and decision-support tool.
Research limitations/implications: Although grounded in well-established theoretical models, this study’s primary limitation is the absence of empirical validation using real-world behavioral data. Capturing accurate social interaction patterns and quantifying behavioral attributes in practice remains challenging. Future research should conduct field experiments to empirically verify the model’s outcomes, refine parameter estimation for behavioral traits, and explore cross-cultural differences in behavioral diffusion. Integrating real consumption datasets could also enhance model accuracy and policy relevance.
Practical implications: The findings offer actionable insights for policymakers, utility companies, and event organizers aiming to design cost-effective energy awareness programs. By strategically selecting participants with high social influence and behavioral adaptability, the overall impact of awareness campaigns can be maximized even under budget constraints. This approach enables more efficient resource allocation, reduces campaign costs, and increases community-wide behavioral adoption rates. Additionally, the framework can guide the development of targeted reward and penalty systems that promote collective energy efficiency.
Social implications: This research contributes to sustainable energy management and environmental responsibility by encouraging community-based behavioral change. The results highlight the importance of leveraging social influence to spread energy-saving habits, potentially leading to long-term cultural shifts toward energy efficiency. Implementing such optimized event strategies could improve public awareness, foster social cooperation, and enhance quality of life through reduced energy costs and environmental impact.
Originality/value: This study presents a novel, integrated agent-based framework that simultaneously considers individual energy behavior, adaptability, and social influence to optimize participant selection for awareness events. Unlike previous studies that focus solely on event design or social network structure, this work uniquely bridges behavioral theory and computational modeling to propose a systematic, data-driven method for improving energy-saving program efficiency. The model can serve as a decision-support tool for designing effective social interventions in both residential and urban contexts.

Keywords

Main Subjects


1- مقدمه
امروزه ساختمان‎‍ها بیشترین سهم را در مصرف انرژی و تولید گازهای گلخانه‎‍ای در جهان دارند (Bryant et al., 2015; UNEP SBCI & SBCI, 2010b). بر‎‍اساس آمار منتشر‎‍شده از سوی وزارت نیرو در آخرین ترازنامۀ انرژی مربوط به سال 1394، سهم مصرف انرژی در کشور ما به‎‍طور تقریبی 41درصد است که از این میزان، 34درصد به بخش خانگی و 7درصد به بخش تجاری اختصاص دارد (شکل 1). با در نظر گرفتن روند افزایشی در مصرف انرژی، سرمایه‎‍گذاری هوشمندانه در جهت کاهش مصرف انرژی، از اهمیت بالایی برخوردار است؛ برای مثال با توجه به یارانۀ پرداختی از طرف دولت و میزان مصرف برق در کشور، کاهش یک درصدی مصرف برق، سالانه در حدود 2000 میلیارد ریال ذخیرۀ مالی در پی خواهد داشت. 
 
شکل 1- سهم مصرف انرژی بخش‎‍های مختلف از کل انرژی مصرفی کشور در سال 1394
Fig. 1- Energy consumption of different parts of the country's total energy consumption in 2014 
با توجه ‌به نقش مهم ساختمان‎‍ها در مصرف انرژی، لازم است تا ساختار مصرف انرژی در این حوزه بیشتر ‎‍بررسی شود. به‌طور کلی عوامل مؤثر بر انرژی مصرفی یک ساختمان به چهار بخش تقسیم می‌شود ((Peng et al., 2012: سازۀ ساختمان؛ تجهیزات ساختمان؛ شرایط آب‌وهوایی منطقه؛ رفتار مصرفی ساکنان.
از مهم‎‍ترین این عوامل، باید به رفتار مصرفی ساکنان اشاره کرد که اهمیت آن در مطالعات متعدد بررسی و تأیید شده ‎‍است (Al-Mumin et al., 2003; Hong et al., 2015, 2016; Hong & Lin, 2013; Karatasou et al., 2014; Masoso & Grobler, 2010; Yu et al., 2011). این رفتار شامل تمام فعالیت‎‍های کاربر در تعامل با ساختمان بوده است که به‎‍صورت مستقیم یا غیرمستقیم، بر شدت مصرف انرژی تأثیرگذار است؛ به‎‍طور مثال تنظیم دمای محیط، روشن یا خاموش‎‍کردن وسایل، باز و بسته کردن پنجره یا پرده‎‍ در میزان مصرف انرژی اثر چشمگیری دارند (Delzendeh et al., 2017).
طبق نتایج مطالعۀ‎‍ ژائو و همکاران  ((2017، تاکنون تنها حدود نیمی از پتانسیل صرفه‎‍جویی به کمک پیشرفت‎‍های تکنولوژی امکان‎‍پذیر شده است و نیم دیگر آن به اصلاح رفتار کاربران مربوط است. بررسی دیگری در ساختمان‎‍های تجاری نشان می‌دهد میزان مصرف انرژی در ساعت‎‍های غیر کاری، بیشتر از ساعت‎‍های کاری است که مهم‎‍ترین دلیل این مشاهده، روشن‎‍ماندن وسایل برقی در ساعات غیر کاری بیان شده است ((Masoso & Grobler, 2010. اهمیت این موضوع در سال‎‍های اخیر، باعث شده است که محققان در مدل‌سازی‎‍های انرژی، رفتار مصرفی کاربران را نیز در نظر بگیرند؛ زیرا نادیده‎‍گرفتن این عامل، اختلاف درخور توجهی را میان نتایج پیشبینی‎‍شده به‎‍وسیلۀ مدل، در مقایسه با مشاهدات واقعی ایجاد می‎‍کند (Al-Mumin et al., 2003; Azar & Menassa, 2010, 2011, 2013). 
اهمیت تأثیر رفتارهای انسانی بر مصرف انرژی، محققان را به‎‍سمت بررسی بیشتر این موضوع سوق داده است. از مهم‎‍ترین نتایج این پژوهش‌ها‎‍ به تأثیر‎‍پذیری اجتماعی افراد در میزان مصرف انرژی آنها اشاره می‎‍شود؛ به این معنی که تعامل افراد در یک ساختار اجتماعی، در الگوی مصرف آنها - در جهت مثبت یا منفی – تأثیرگذار است (Carrico & Riemer, 2011; Jain et al., 2013; Peschiera et al., 2010; Peschiera & Taylor, 2012; Shimokawa & Tezuka, 2014). به این ترتیب بخش درخور توجهی از رفتار‎‍های مربوط به مصرف انرژی فرد‎‍، تابع محیط اجتماعی اوست. این موارد باعث شده‎‍اند که در سال‎‍های اخیر، به شیوه‎‍های مبتنی بر فرهنگ‎‍سازی و اصلاح الگو مصرف بیشتر توجه شود. از انواع مختلف این روش‎‍ها‎‍ به برگزاری کارگاه آموزشی ، اطلاع‎‍رسانی میزان مصرف و پتانسیل صرفه‎‍جویی ، هدف‎‍گذاری و تعهد ، پاداش و جریمه  و همچنین بازاریابی سبز  (معرفی و فروش محصولات مؤثر در صرفه‎‍جویی انرژی) اشاره می‎‍شود که به‎‍جهت بازدهی مناسب و هزینۀ کمتر در مقایسه با روش‎‍های مبتنی بر ارتقای تکنولوژی، بیشتر از آنها استقبال‎‍ شده‎‍ است. پژوهش‎‍های متعددی تأثیر این روش‎‍ها را بر الگوی مصرف انرژی افراد‎‍ بررسی کرده‌اند که مقادیری بین 0 تا 30درصد کاهش مصرف انرژی (بیشتر بین 5 تا 12درصد) گزارش شده ‎‍است (Allcott & Mullainathan, 2010; Bartels & Nelissen, 2002; Carrico & Riemer, 2011; Jackson, 2005; Mckenzie‐Mohr, 2000; Peschiera et al., 2010; Peschiera & Taylor, 2012; Pickens, 2002; Staats et al., 2000, 2004; Verplanken & Wood, 2006; Weenig & Midden, 1991). 
پرواضح است که به‌کارگیری روش‎‍های فوق در جهت کاهش مصرف انرژی، چه در سطوح پایین مانند یک مجتمع مسکونی و چه در سطوح بالا مانند یک شهرک مسکونی، نیازمند سرمایه‎‍گذاری متناسب است؛ در‎‍نتیجه بازدهی این روش‎‍ها و میزان تأثیرگذاری بر الگوی مصرف جامعۀ‎‍ هدف، عاملی است که میزان موفقیت سرمایه‎‍گذاری را تعیین می‌کند؛ بنابراین لازم است عوامل مؤثر بر بازدهی این روش‎‍ها و چگونگی بهبود این عوامل در تصمیم‎‍گیری‎‍ها و سیاست‎‍گذاری‎‍ها، لحاظ شوند. در این پژوهش با استفاده از تکنیک قدرتمند مدل‎‍سازی عامل‌محور، تأثیرپذیری رفتار مصرف انرژی افراد به‎‍واسطۀ یک رویداد صرفه‎‍جویی یا تعامل با دیگر افراد، شبیه‎‍سازی‎‍ و در‎‍نهایت اثرگذاری روش‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان بر بازدهی رویداد اطلاع‌رسانی‎‍ بررسی می‎‍شود.
2- پژوهش‎‍های مشابه
در کنار مطالعات میدانی دربارۀ بررسی رفتار مصرف انرژی ساکنان و چگونگی تأثیرپذیری آن، تحقیقات متعددی نیز در حوزۀ شبیه‎‍‎‍سازی این رفتارها در یک محیط مجازی انجام شده است که روند تغییرات این فاکتور مهم را تحت تأثیر عوامل داخلی، مانند روابط اجتماعی (Azar & Menassa, 2011; Bastani et al., 2016) و یا عوامل خارجی، مانند رویداد اطلاع‎‍رسانی بازخورد مصرف انرژی (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017)، بررسی می‎‍کند. تحقیقات بررسی‎‍شده در این حوزه به‎‍طور کلی شامل ساخت یک مدل منطقی بر پایۀ مفاهیم معتبرند که بدون نیاز به اعتبارسنجی میدانی، راهکارهای پذیرفتنی را در جهت افزایش صرفه‎‍جویی انرژی ارائه می‎‍کنند (Anderson et al., 2012; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Du et al., 2016; Ekpenyong et al., 2014, 2015).
اکپنیانگ و همکاران  (2014) آثار پروژه‎‍های بهبود مصرف انرژی  را با عنوان میزان صرفه‎‍جویی قابل انتظار ، به دو بخش مستقیم و غیرمستقیم تقسیم‎‍ کرده‎‍اند که آثار مستقیم اندازه‎‍گیری و اعتبارسنجی می‎‍شود؛ در حالی که آثار غیرمستقیم، که به‎‍واسطۀ تعاملات اجتماعی حاصل می‌شود، به‎‍راحتی‎‍ محاسبه‎‍شدنی نیستند؛ سپس با ایجاد یک مدل ریاضی و بررسی اهمیت روابط اجتماعی در میزان انتشار اطلاعات در میان جامعۀ مدنظر، مشخص شده است که لزوماً استفاده از افرادی که بیشترین تعداد روابط اجتماعی را دارند، به بیشترین صرفه‎‍جویی قابل انتظار منجر نمی‎‍شود. 
در مدل پیشنهاد‎‍شدۀ آذر و مناسا  (2011)، گروه‎‍های متفاوت ساکنان در مصرف انرژی (کم‎‍مصرف، متعادل، پرمصرف) و همچنین تغییر مصرف انرژی آنها در طول زمان، در مدل‎‍سازی مصرف انرژی یک ساختمان در نظر گرفته شده ‎‍است. در این مدل به کمک شبیه‎‍سازی عامل‌محور، رفتار مصرف انرژی ساکنان در طول زمان، به‎‍دلیل تعامل و تأثیرگذاری بر یکدیگر، تغییر می‎‍کند و در هر دورۀ زمانی با توجه به تعداد ساکنان در هر گروه مصرفی، میزان مصرف انرژی محاسبه می‌‎‍شود. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد به‎‍دلیل تغییر رفتار مصرفی ساکنان در طول زمان، مقدار انرژی مصرفی پیش‌بینی‎‍شده، تفاوت درخور توجهی با مقدار انرژی مصرفی واقعی دارد. در ادامۀ این پژوهش، مدل‎‍های دیگری با در نظر گرفتن ساختار‎‍های اجتماعی  متفاوت در بین ساکنان و شبیه‎‍سازی دوره‎‍ای رویدادهای اطلاع‎‍رسانی ، طراحی شده است تا میزان تغییر در مصرف انرژی به‎‍واسطۀ رویدادهای اطلاع‎‍رسانی مصرف، در پایان دوره پیش‌بینی شود (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2013)
باستانی و همکاران  ((2016 با استفاده از تئوری انتشار بیس، پذیرش سیاست‌های صرفه‌جویی انرژی را در یک محیط عامل‌محور شبیه‌سازی کردند. آنها دو مدل (یکی با پارامترهای فرضی و دیگری مبتنی بر تئوری بیس) را مقایسه ‎‍ و تأثیر بازخورد اطلاع‌رسانی و اثر دهان‌به‌دهان را بررسی کردند. این مطالعه نشان داد که مدل مبتنی بر بیس، پیش‌بینی دقیق‌تری از تغییرات رفتار مصرف ارائه می‌دهد، هرچند محدودیت‌هایی در جهت‌گیری یک‌طرفۀ آن وجود دارد.
آلریزق و همکاران  ((2019 با استفاده از پلتفرم Repast Simphony، رفتار مصرف‌کنندگان را براساس سن، جنسیت و شرایط محیطی مدل‌سازی کردند. آنها دسته‌بندی‌های رفتاری (سطوح تنبلی ۱ تا ۴) را شناسایی‎‍ و بازخوردهای بلادرنگ و جابه‎‍جایی بار را برای کاهش مصرف انرژی شبیه‌سازی کردند. این مدل برای پیش‌بینی بار کوتاه‌مدت و بلندمدت طراحی شده بود. در این مدل، رفتار انسانی بر‎‍اساس عواملی مانند سن، جنسیت‎‍ و شرایط محیطی (دما و رطوبت) شبیه‌سازی ‎‍ و بازخوردها برای کاهش مصرف انرژی و جابه‎‍جایی بار  به کار گرفته شده‌اند. نتایج نشان می‌دهند که بازخوردهای بلادرنگ تا 12درصد صرفه‌جویی انرژی ایجاد می‌کنند و جابه‎‍جایی بار به کاهش تقاضای اوج کمک می‌کند. این مدل، دسته‌بندی‌های رفتاری مصرف‌کنندگان و اثربخشی بازخوردها را شناسایی می‎‍کند و راهکارهایی را برای بهبود مدیریت تقاضا در شبکۀ هوشمند ارائه می‌دهد.
میکولیر و همکاران  ((2019 با رویکرد Li-BIM، تعاملات ساکن-ساختمان را در یک مدل عامل‌محور شبیه‌سازی کردند. آنها با مقایسۀ پروفایل‌های دانش کم و زیاد، کاهش ۲٪ در مصرف انرژی و افزایش ۲٪ را در راحتی حرارتی‎‍ گزارش کردند.
یو و همکاران  ((2020 با استفاده از رویکرد شبیه‌سازی عامل‌محور  (ABMS) و مبتنی بر تئوری پیچیدۀ تطبیقی، رفتار صرفه‌جویی انرژی ساکنان شهری را در چین‎‍ مدل‌سازی کردند. این مدل تأثیر عوامل روان‎‍شناختی مانند نیت صرفه‌جویی، رفتارهای کوتاه‌مدت و بلندمدت‎‍ و سیاست‌های خارجی (مانند اطلاع‌رسانی و تنظیمات موقعیتی) را بر مصرف انرژی بررسی می‌کند. نتایج مطالعات نشان داد که در غیاب سیاست‌های خارجی، نیت و رفتار صرفه‌جویی انرژی ضعیف تطبیق می‌یابند؛ اما در شرایط سیاست بهینه، کاهش درخور توجهی در مصرف (تا چند درصد) مشاهده می‌شود. این مطالعه بر اهمیت تعاملات فردی و اجتماعی در شبیه‌سازی تأکید دارد و پیشنهادهایی را برای سیاست‌گذاری ارائه می‌دهد.
شن و همکاران  ((2020‎‍، یک مدل رگرسیون بردار پشتیبان  (SVR) بهینه‌شده را برای پیش‌بینی مصرف برق خانوارها و اثربخشی استراتژی‌های مداخلۀ هم‌زمان بر‎‍اساس رفتار ساکنان و ویژگی‌های شخصیتی توسعه دادند. این پژوهش بر‎‍اساس آزمایشی در هانگژو، چین، عوامل مانند رفتارهای انرژی، ویژگی‌های شخصیتی (مانند برون‌گرایی و وظیفه‌شناسی)، دموگرافیک‎‍ و مداخلات (مانند بازخورد از‎‍طریق اپلیکیشن، مشاوره‎‍ و بروشور) را بررسی کرد. مدل SVR با انتخاب متغیرها و در نظر گرفتن آثار تعاملی، حداکثر صرفه‌جویی (متوسط 12.1%) را پیش‌بینی می‌کند و نشان می‌دهد که شخصیت‌های مختلف به مداخلات متفاوت پاسخ می‌دهند و این امر به مدیریت تقاضای انرژی فردی کمک می‌کند.
می و همکاران  ((2021 با استفاده از تحلیل خوشه‌ای، مصرف برق سالانه 4422 خانوار را به سطوح بالا، متوسط و پایین تقسیم‎‍ و سپس با نظریۀ رفتار برنامه‌ریزی‌شده  (TPB)، تفاوت‌های روان‎‍شناختی تأثیرگذار بر مصرف واقعی را تحلیل کردند. نتایج نشان می‌دهد که مصرف واقعی سطوح سه‌گانه، پایین‌تر از آستانه‌های قیمت‌گذاری پلکانی محلی است و تفاوت‌های درخور توجهی در نیت رفتاری و هنجارهای ذهنی وجود دارد، سطوح بالاتر نیت و هنجارها نیز با مصرف کمتر همراه است. این یافته‌ها، دیدگاه‌های جدیدی را برای استراتژی‌های تشویقی متفاوت و ارتقای عدالت در کاهش انتشار ارائه می‌دهند.
چن و همکاران  ((2023 با مدل گستردۀ TPB، عوامل اجتماعی-روان‎‍شناختی و مشوق‌های مالی را در پاسخ تقاضا و رفتار انرژی مسکونی بررسی کردند. نتایج نشان می‌دهد که خانوارهای کم‌درآمد، بیشتر به افزایش تنظیم ترموستات A/C در غیاب افراد پاسخ می‌دهند. نیاز به راحتی حرارتی و سن، مشوق‌های درخواستی را افزایش می‌دهد؛ در حالی که عادات صرفه‌جویی آن را کاهش می‌دهد. نگرش به صرفه‌جویی پس از کنترل رفتاری ادراک‌شده، هنجارهای ذهنی، نگرانی‌های هزینه و محیطی‎‍ و عادات‎‍، قوی‌ترین پیش‌بینی‌کنندۀ نیت کاهش مصرف است‎‍. این مطالعه، پتانسیل متغیرهای روان‎‍شناختی را در شکل‌دهی رفتارهای انرژی‎‍ برجسته می‌کند.
دراگومیر و دراگومیر  ((2025 یک چارچوب ترکیبی شامل سیستم‌های عامل‌محور  (MAS)، مدل‌سازی دینامیک سیستم  (SDM) و مدل‌سازی مبتنی بر عامل  (ABM) را برای تخمین و کنترل مصرف انرژی در ساختمان‌های مسکونی، پیشنهاد کردند. این رویکرد بر کنترل غیرمتمرکز، تعاملات رفتاری‎‍ و پاسخ‌های تطبیقی در زمان واقعی تمرکز دارد و فرآیندهای فیزیکی مانند تبادل گرما و عملکرد عایق را شبیه‌سازی می‌کند. سیستم تحت شرایط متفاوت، مانند کیفیت عایق و پروفایل‌های دمای خارجی آزمایش می‎‍شود و صرفه‌جویی انرژی درخور توجهی را نشان می‌دهد. این ابزار یک پلتفرم شبیه‌سازی بدون ریسک برای تست استراتژی‌های صرفه‌جویی، ارزیابی پیکربندی‌های عایق‎‍ و تنظیم ترموستات عمل می‌کند.
بومسما و همکاران  ((2025 با آزمایش کنترل‌شدۀ تصادفی  (RCT)، تأثیر بازخورد مصرف انرژی واقعی ‌زمانی را بر مصرف گاز طبیعی و برق مسکونی‎‍ تخمین زدند. نیمی از خانوارها به‎‍صورت تصادفی، نمایشگر مصرف انرژی را دریافت کردند که اطلاعات واقعی‌ زمانی را از متر هوشمند ارائه می‌دهد. نتایج نشان‌دهندۀ صرفه‌جویی 6.9% در گاز و 2.2% در برق است که کل انرژی مصرفی 5.8% کاهش یافت. نظرسنجی، مکانیسم‌های زیربنایی را بررسی کرد و شواهدی مبنی بر افزایش برجستگی هزینه‌های استفاده از انرژی را ارائه داد. این مطالعه بر اثربخشی بازخورد واقعی ‌زمانی در کاهش مصرف تأکید دارد.
جدول 1، خلاصۀ مطالعات انجام‎‍شده و مقایسۀ مطالعۀ حاضر را با پژوهش‎‍های قبلی‎‍ نشان می‎‍دهد.
جدول 1- مرور پژوهش‎‍های پیشین
Table 1- Review of Previous Studies
مطالعه نوع مدل تمرکز بر تعاملات اجتماعی روش‌های انتخاب شرکت‌کنندگان شبیه‌سازی رویداد اطلاع‌رسانی ویژگی‌های متمایز
آذر و مناسا (2011)
عامل‌محور خیر، تمرکز بر رفتار فردی خیر خیر مدل‌سازی گروه‌های مختلف مصرف‌کنندگان (کم‌مصرف، متعادل، پرمصرف) بدون توجه به تعاملات اجتماعی، استفاده از شبیه‌سازی برای پیش‌بینی مصرف انرژی در ساختمان‌های تجاری
کاریکو و ریمر  (2011)
میدانی بله، با تأکید بر آموزش همسالان خیر؛ اما استفاده از داوطلبان آموزش‌دیده برای آموزش همسالان بله، با ارائۀ بازخورد گروه‌محور و آموزش همسالان ارزیابی مقایسه‌ای بازخورد گروه‌محور (کاهش ۷٪ مصرف انرژی) و آموزش همسالان (کاهش ۴٪) در محیط کار، اثربخشی مداخلات بدون انگیزه‌های مالی و بدون استفاده از مدل‌سازی عامل‌محور یا تحلیل انتخاب شرکت‌کنندگان
اندرسون و همکاران  (2013)
عامل‌محور بله، با بررسی انواع شبکه‌های اجتماعی خیر بله، با تمرکز بر بازخورد مصرف بررسی تأثیر نوع شبکۀ اجتماعی بر رفتار مصرف انرژی، آزمایش تأثیر قهرمانان محیط‌زیست (ECs) بر تغییر رفتار، بدون تحلیل روش‌های انتخاب شرکت‌کنندگان
باستانی و همکاران (2016)
عامل‌محور بله، با استفاده از تئوری انتشار بیس خیر بله، با مدل‌سازی بازخورد اطلاع‌رسانی و اثر دهان‌به‌دهان استفاده از تئوری انتشار بیس برای مدل‌سازی پذیرش سیاست‌های صرفه‌جویی انرژی، مقایسۀ دو مدل عامل‌محور (یکی با پارامترهای فرضی و دیگری مبتنی بر بیس) با تمرکز بر بازخورد و اثر دهان‌به‌دهان و محدودیت در جهت‌گیری یک‌طرفۀ مدل بیس
آلریزق و همکاران (2019)
عامل‌محور خیر، تمرکز بر رفتار فردی و تعاملات عاملیت‌ها خیر بله، با مدل‌سازی بازخوردهای بلادرنگ و جابه‎‍جایی بار استفاده از Repast Simphony برای مدل‌سازی رفتار مصرف‌کنندگان بر‎‍اساس سن، جنسیت‎‍ و شرایط محیطی، شناسایی دسته‌بندی‌های رفتاری (سطوح تنبلی ۱ تا ۴) و بازخوردهای مؤثر برای کاهش مصرف انرژی و تمرکز بر پیش‌بینی بار کوتاه‌مدت و بلندمدت
کالی و همکاران  (2019)
- خیر، تمرکز بر رفتارهای ساکنان و مدل‌سازی فیزیکی خیر خیر شبیه‌سازی پروفایل‌های رفتاری ساکنان برای پیش‌بینی عملکرد انرژی ساختمان، استفاده از مدل‌های هواشناسی و تهویه برای شبیه‌سازی دقیق‌تر مصرف انرژی
میکولیر و همکاران (2019)
عامل‌محور بله، با تمرکز بر تعاملات اجتماعی در ساختمان‌ها خیر بله، با مدل‌سازی تعاملات ساکن-ساختمان رویکرد Li-BIM برای شبیه‌سازی تعاملات ساکن-ساختمان، استفاده از مدل‌های مبتنی بر عامل برای پیش‌بینی مصرف انرژی و راحتی حرارتی، مقایسۀ پروفایل‌های دانش کم و زیاد (کاهش ۲٪ مصرف انرژی و افزایش ۲٪ راحتی حرارتی)
یو و همکاران (2020)
عامل‌محور بله، با تمرکز بر تعاملات فردی و اجتماعی در محیط شهری خیر بله، با شبیه‌سازی تأثیر سیاست‌های اطلاع‌رسانی و تنظیمات موقعیتی مدل ABMS مبتنی بر تئوری پیچیدۀ تطبیقی برای رفتار صرفه‌جویی انرژی ساکنان شهری چین، بررسی تأثیر نیت، رفتار کوتاه/بلندمدت و سیاست‌ها، پیش‌بینی کاهش مصرف در شرایط سیاست بهینه
شن و همکاران (2020)
رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) بله، با تمرکز بر تعامل رفتار و ویژگی‌های شخصیتی خیر بله، با مدل‌سازی مداخلات هم‌زمان مانند بازخورد و مشاوره مدل SVR بهینه‌شده برای پیش‌بینی مصرف برق و حداکثر صرفه‌جویی (12.1%)، در نظر گرفتن آثار تعاملی شخصیت (مانند برون‌گرایی و وظیفه‌شناسی) و مداخلات، کاربرد در مدیریت تقاضای انرژی فردی
می و همکاران (2021)
تحلیل خوشه‌ای و نظریۀ رفتار برنامه‌ریزی‌شده (TPB) بله، با تمرکز بر تفاوت‌های روان‎‍شناختی در سطوح مصرف خیر خیر خوشه‌بندی مصرف به سطوح بالا، متوسط، پایین و تفاوت‌های درخور توجه در نیت و هنجارها، مصرف پایین‌تر از آستانه و پیشنهاد برای استراتژی‌های متفاوت و عدالت کاهش انتشار
چن و همکاران (2023)
مدل گستردۀ نظریۀ رفتار برنامه‌ریزی‌شده (TPB) بله، با تمرکز بر تعاملات اجتماعی-روان‎‍شناختی در پاسخ تقاضا خیر بله، با مدل‌سازی مشوق‌ها و رفتارهای پاسخ تقاضا بررسی عوامل روان‎‍شناختی و مشوق‌ها در پاسخ تقاضا، راحتی حرارتی و عادات پیش‌بینی‌کنندۀ مشوق‌ها، نگرش قوی‌ترین پیش‌بینی‌کنندۀ نیت کاهش و کاربرد برای برنامه‌های پاسخ تقاضای مؤثر
دراگومیر و دراگومیر (2025)
عامل‌محور (MAS با SDM و ABM) بله، با تمرکز بر تعاملات رفتاری و پاسخ‌های تطبیقی خیر بله، با شبیه‌سازی رویدادهای اطلاع‌رسانی و کنترل تطبیقی چارچوب ترکیبی برای تخمین و کنترل انرژی، شبیه‌سازی فرآیندهای فیزیکی مانند تبادل گرما و عملکرد عایق، تست تحت شرایط متفاوت مانند کیفیت عایق و دما، پلتفرم بدون ریسک برای استراتژی‌های صرفه‌جویی
بومسما و همکاران (2025)
آزمایش کنترل‌شده تصادفی (RCT) خیر خیر بله، با ارائۀ بازخورد واقعی‌ زمانی ازطریق نصب نمایشگر در منازل صرفه‌جویی 6.9% گاز و 2.2% برق، افزایش برجستگی هزینه‌ها، کاهش کل انرژی 5.8% و مؤثرتر برای کاربران پرمصرف برق
مدل پیشنهادی (این مطالعه) عامل‌محور بله، با مدل‌سازی نفوذ اجتماعی و انتشار عقاید بله، شامل انتخاب تصادفی، مبتنی بر مصرف، نفوذ اجتماعی‎‍ و ترکیبی بله بررسی سیستماتیک روش‌های انتخاب شرکت‌کنندگان برای بهینه‌سازی بازدهی رویداد، ادغام مصرف انرژی، تغییرپذیری و نفوذ اجتماعی
 
با توجه ‌به مدل‎‍های بررسی‎‍شده و همچنین ضرورت اصلاح الگوی مصرف و محدودیت بودجه در برگزاری انواع رویدادها، باید بهینه‎‍ترین روش‎‍ها را در جهت گسترش فرهنگ صرفه‎‍جویی به کار گرفت. از‎‍جمله موارد تأثیرگذار در بازدهی رویدادها، ‎‍شیوۀ انتخاب افراد شرکت‎‍کننده در رویداد است. این مطالعه به‌طور منحصربه‌فرد، روش‌های مختلف انتخاب شرکت‌کنندگان (تصادفی، مبتنی بر مصرف، مبتنی بر نفوذ اجتماعی‎‍ و ترکیبی) را برای رویدادهای صرفه‌جویی انرژی بررسی می‌کند و یک مدل جامع عامل‌محور را ارائه می‌دهد که مصرف انرژی، تغییرپذیری رفتاری‎‍ و نفوذ اجتماعی را ادغام می‌کند. برخلاف مطالعات قبلی که عمدتاً بر طراحی رویداد یا تأثیر شبکه‌های اجتماعی تمرکز داشتند، این پژوهش بر بهینه‌سازی انتخاب شرکت‌کنندگان برای افزایش بازدهی رویداد، تأکید دارد. در این مقاله با استفاده از شبیه‎‍سازی عامل‌محور، تأثیر روش‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان در رویدادهای صرفه‎‍جویی انرژی بر میزان صرفه‎‍جویی جامعۀ‎‍ هدف‎‍ بررسی می‎‍شود. 
3- اهداف پژوهش
هدف کلی این پژوهش، بهبود بازدهی رویدادهای فرهنگ‌سازی صرفه‌جویی انرژی بر جامعۀ هدف و بهبود شیوۀ برگزاری این رویدادهاست. میزان تأثیرگذاری یک رویداد بر الگوی مصرف جامعه در طول زمان، به عوامل زیادی وابسته است؛ ازجمله: 
• نوع رویداد؛
• زمان برگزاری؛
• کیفیت رویداد؛
• ویژگی‌های افراد شرکت‌کننده.
در برگزاری رویدادهای صرفه‎‍جویی، به‎‍دلیل محدودیت بودجه،‎‍ یک رویداد در راستای تغییر الگوی مصرف‎‍ برای تمام افراد یک مجموعه (برای مثال یک مجتمع اداری یا مسکونی) اجرا نمی‎‍شود؛ در‎‍نتیجه نحوۀ انتخاب افراد شرکت‌کننده و میزان تأثیر آن در بازدهی رویداد، سؤالی است که در این تحقیق بررسی می‌شود. 
در این پژوهش، شیوه‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان در رویدادهای فرهنگ‎‍سازی و تأثیر آن بر تغییر الگوی مصرف انرژی ‎‍مطالعه می‎‍شود. با توجه به اینکه مطالعات مشابه در راستای بررسی رویدادهای صرفه‎‍جویی انرژی عموماً روش‎‍های شبیه‎‍سازی را‎‍ ابزار اصلی تحقیق به کار برده‎‍اند (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2010, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Du et al., 2016; Ekpenyong et al., 2014, 2015)، روش شبیه‎‍سازی عامل‌محور به‌عنوان ابزار اصلی این مطالعه استفاده شده است. 
در بخش بعدی، جزییات مدل، به‎‍همراه مفاهیمی توضیح داده می‌شود که در گسترش این مدل به کار گرفته شده‌اند؛ سپس در بخش تحلیل نتایج، خروجی‎‍های مدل بر‎‍اساس روش‎‍های مختلف انتخاب شرکت‌کنندگان در رویداد، بررسی و تفسیر خواهد شد.
4- روش تحقیق
برای رسیدن به اهداف مدنظر، از تکنیک شبیه‌سازی عامل‌محور  با تکیه ‌بر مدل‌های ریاضی انتشار عقاید و تغییر رفتار در تعاملات اجتماعی  استفاده شده است. به کمک شبیه‌سازی عامل‌محور، جامعه‌ای از ساکنان با رفتارهای متفاوت در مصرف انرژی ایجاد‎‍ و سپس بر پایۀ روابط ریاضی در مدل‌های انتشار عقاید، تأثیر‎‍پذیری الگوی مصرف به‎‍واسطۀ رویداد صرفه‌جویی یا تعامل افراد با یکدیگر، شبیه‎‍سازی شده است. شکل 2، روند شبیه‌سازی و ساختار مدل را به‌صورت خلاصه، نمایش می‌دهد.
 
شکل 2- مراحل شبیه‎‍سازی رویداد صرفه‎‍جویی
Fig. 2- Simulation steps of saving event
در ادامه پس از بررسی مفاهیم شبیه‎‍سازی عامل‎‍محور و مدل دینامیک عقیده‎‍ها، اجزای مدل ارائه‎‍شده در شکل 2 به‎‍صورت دقیق تشریح‎‍ و در‎‍نهایت نتایج اجرای مدل بر‎‍ سه جامعۀ هدف با جمعیت‎‍های متفاوت، بررسی شده ‎‍است.
4-1 شبیه‌سازی عامل محور
یک سیستم عامل‎‍محور ، شامل تعدادی از عوامل مستقل  با حالت‎‍ها و قوانین رفتاری مشخص  است که در اصطلاح یارانه‎‍‎‍ای، شئ  نامیده می‎‍شوند. شبیه‎‍سازی عامل‎‍محور، به معنای بررسی رفتار نهایی سیستم تحت تأثیر برهمکنش  این عامل‎‍های مستقل با یکدیگر یا محیط  است. به بیان دیگر مدل‎‍سازی عامل‎‍محور، به معنای ایجاد تعداد مشخصی از عامل‎‍ها، برهمکنش آنها و درنهایت بررسی حالت کلی سیستم است (Axtell, 2000). رویکرد پایین به بالا در مدل‎‍سازی عامل‎‍محور، باعث می‎‍شود این روش‎‍ گزینۀ مناسبی برای شبیه‎‍سازی رفتارهای انسانی‎‍، ساختار و روابط اجتماعی‎‍، دینامیک انتشار رفتارها و تعامل بین انسان‎‍ها در نظر گرفته ‎‍شود (Borshchev & Filippov, 2004; Edmonds, 2007; Gilbert, 2008). در این تکنیک، هر عامل (یا شئ) دارای تعدادی ویژگی  ثابت  یا متغیر  است که ویژگی‎‍های متغیر در تعامل با محیط یا عامل‎‍های دیگر، تغییر می‌کنند (Macal & North, 2010). 
در سال‎‍های اخیر، تحقیقات بسیاری بر پایۀ ابزارهای مدل‎‍سازی عامل‎‍محور انجام شده است تا رفتارهای انسانی را در حوزۀ مصرف انرژی‎‍ بررسی کنند؛ زیرا علاوه بر هزینۀ مالی و زمانی بسیار کمتر نسبت‎‍به تحقیقات میدانی، به محققان اجازه می‎‍دهد تا سناریوهای متفاوت را در شرایط و محیط‎‍های مختلف بررسی کنند (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Erickson et al., 2009; Vrba et al., 2014; Zhang et al., 2011). این در حالی است که مطالعات میدانی علاوه بر اینکه نیازمند هزینه‎‍های اجرایی بسیار بالایی هستند، تمامی شرایط و موقعیت‎‍های احتمالی را در فضای تحقیق فراهم نمی‎‍کنند. این شرایط به‎‍صورت سناریو‎‍های مختلف در فضای شبیه‎‍سازی ‎‍تعریف می‎‍شود تا محققان خروجی‎‍های محتمل را در موقعیت‎‍های مختلف‎‍ ارزیابی و تحلیل کنند. شایان ذکر است در تمامی مطالعات اشاره‎‍شده که از ابزارهای شبیه‎‍سازی عامل‎‍محور بر پایۀ مفاهیم و مدل‎‍های معتبر رفتاری، در جهت بررسی رفتارهای مصرفی افراد استفاده کرده‎‍اند، نیازی به اعتبار‎‍سنجی میدانی نیست و خروجی‎‍های شبیه‎‍سازی دارای اعتبار کافی برای نتیجه‎‍گیری محققان و ارائۀ پیشنهادهای مؤثر در جهت بهبود صرفه‎‍جویی انرژی‎‍اند (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2010, 2011, 2013; Bastani et al., 2016; Ekpenyong et al., 2014, 2015). 
4-2 مدل‎‍های انتشار عقاید
عقیدۀ  هر شخص یک ویژگی متغیر است؛ به این معنی که افراد به‎‍واسطۀ تجربه‎‍های شخصی، تعامل در جامعه و دریافت بازخوردهای مثبت یا منفی، در رفتارهای خود تغییراتی ایجاد می‌کنند و این تغییر در عقاید، باعث ایجاد قطب‎‍های سیاسی، فرهنگ‎‍های مختلف و گروه‎‍های متنوع دیگر در جوامع انسانی می‌شود (Duggins, 2014)؛ در‎‍نتیجه برای درک بهتر این آثار و طراحی روش‎‍های دخالتی مناسب  در رفتار جامعه، تاکنون مدل‎‍های ریاضی متعددی معرفی شده ‎‍است که چگونگی تغییر عقیدۀ افراد را به‎‍صورت رابطه‎‍های ریاضی توصیف کرده‎‍اند (Deffuant et al., 2000; Duggins, 2014; Friedkin, 2001; Hegselmann & Krause, 2002). 
میزان اهمیت به صرفه‎‍جویی انرژی و درنتیجه شدت مصرف انرژی، یک ویژگی متغیر در کاربران در نظر گرفته می‎‍شود که این ویژگی تحت تأثیر محیط یا ارتباطات (بحث و تعامل با اطرافیان)، در جهت مثبت یا منفی تغییر می‎‍کند؛ در‎‍نتیجه ‎‍ از مدل‎‍های ارائه‎‍شده در مطالعات اجتماعی، مانند مدل‎‍های انتشار عقاید یا تغییر رفتار، برای بررسی نحوۀ تغییرات این ویژگی بهره برده می‎‍شود.
در این پژوهش بر پایۀ مطالعات انجام‎‍شده در حوزۀ‎‍ شبیه‎‍سازی الگوی مصرف انرژی (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2011, 2013; Bastani et al., 2016) و نحوۀ انتشار عقاید (Amblard & Deffuant, 2004; Duggins, 2014; Hegselmann & Krause, 2002)‎‍، مدلی عامل‎‍محور برای شبیه‎‍سازی تغییرات الگوی مصرف ساکنان در رویدادهای صرفه‎‍جویی یا تعاملات اجتماعی ایجاد شده است تا تأثیر روش‎‍های گزینش شرکت‎‍کنندگان بر صرفه‎‍جویی مستقیم یا غیرمستقیم جامعۀ هدف،‎‍ بررسی شود. در این تحقیق، تمامی اجزای مدل از سوی محققان از پایه و با استفاده از زبان برنامه‎‍نویسی پایتون ، به‎‍عنوان یک زبان برنامه‎‍نویسی شیءگرا،  توسعه داده‎‍اند که جزییات آنها در ادامه توضیح داده‎‍ شده ‎‍است.
5- اجزای مدل
5-1 ایجاد جامعۀ هدف منطقی
این بخش شامل ایجاد تعداد مشخصی از ساکنان  دارای ویژگی‎‍های مدنظر (ثابت یا متغیر) است. واضح است که جامعۀ هدف برای برگزاری یک رویداد‎‍ در سطوح پایین، برای مثال یک مجتمع مسکونی 30 واحدی یا در سطوح بالا مانند یک شهرک مسکونی، در نظر گرفته می‎‍شود. به همین دلیل تعداد ساکنان در این پژوهش، در سه سطح مختلف در نظر گرفته شده است:
جامعه‎‍ای کوچک مانند یک مجتمع مسکونی 30 واحد با جمعیت 100 نفر؛
جامعه‎‍ای متوسط با جمعیت 1000 نفر؛
جامعه‎‍ای بزرگ مانند یک شهرک مسکونی با جمعیت 10000 نفر.
ویژگی‌های هر کاربر در این مدل عبارت‌اند از:
شاخص مصرف انرژی (ECI) : این شاخص معرف میزان مصرف انرژی فرد نسبت‎‍به جامعۀ هدف است. با توجه به هدف پژوهش، یعنی بررسی تأثیر روش‎‍های انتخاب کاربران بر بازدهی رویداد‎‍ و همچنین بررسی تحقیقات مشابه (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Bastani et al., 2016)‎، برای جلوگیری از پیچیدگی مدل، متغیر شاخص مصرف انرژی هر کاربر به‎‍صورت عددی تصادفی با توزیع نرمال (میانگین برابر 50 و انحراف معیار برابر 15)، بین صفر تا 100 در نظر گرفته شده است (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Bastani et al., 2016).
شاخص تغییر‎‍پذیری (SI) : این ویژگی، تعیین‎‍کنندۀ حداکثر میزان تغییرپذیری مصرف انرژی هر کاربر نسبت‎‍به وضعیت فعلی او، به‎‍دلیل برهمکنش‎‍های اجتماعی و یا رویدادهای صرفه‎‍جویی است. مقدار آن عددی بین صفر تا 1 فرض می‎‍شود که صفر نشان‎‍دهندۀ ‎‍تغییرناپذیری فرد در تعامل با رویداد یا اطرافیان‎‍ و 1 نشان‎‍دهندۀ تأثیرپذیری کامل فرد از سوی اطرافیان و یا رویداد صرفه‎‍جویی است. با توجه به تأثیر نسبی این پارامتر در خروجی‎‍های مدل و همچنین بررسی مدل‎‍های مشابه، این ویژگی نیز مشابه ECI دارای توزیع نرمال فرض شده است (Anderson et al., 2012, 2013; Azar & Menassa, 2013).
تعداد روابط اجتماعی (SC) : این شاخص معرف میزان نفوذ اجتماعی فرد در جامعۀ هدف است. این ویژگی برابر تعداد روابط اجتماعی مؤثر هر شخص با دیگر افراد در جامعۀ هدف در نظر گرفته ‌شده است که در رفتار مصرف انرژی یکدیگر تأثیرگذارند‎‍. ساختارهای اجتماعی  مختلفی برای نمایش این روابط ارائه شده است که از انواع این ساختارها‎‍ به شبکه‎‍های تصادفی ، جهان کوچک و مقیاس آزاد  اشاره می‎‍شود (شکل 3). 
 
شکل 3- شبکه‎‍های اجتماعی
Fig. 3- Social networks 
 
بررسی مدل‎‍های مشابه دربارۀ شبیه‎‍سازی رویدادهای صرفه‎‍جویی، نشان می‎‍دهد‎‍ نوع ساختار اجتماعی تأثیر ناچیزی بر بازدهی رویداد دارد (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017). با توجه به این موضوع و ویژگی‎‍های هریک از ساختارهای اجتماعی، در این مدل‎‍سازی از شبکۀ تصادفی با میانگین تعداد روابط مشخص استفاده شده ‎‍است تا از تأثیر احتمالی نوع شبکه بر نتایج مدل نیز جلوگیری شود.
5-2 انتخاب شرکت‎‍کنندگان رویداد از جامعۀ هدف
در برگزاری رویدادهای صرفه‎‍جویی عموماً به‎‍دلیل محدودیت بودجه لازم است تا تعداد محدودی از افراد جامعه برای شرکت در رویداد انتخاب شوند. در همین راستا، چهار روش برای انتخاب شرکت‎‍کننده‎‍ها بررسی شده است. 
(S1) انتخاب تصادفی : بدون در نظر گرفتن ویژگی خاصی، افراد شرکت‎‍کننده از بین جامعۀ هدف انتخاب می‌شوند.
(S2) بر‎‍اساس تغییرپذیری: افرادی انتخاب می‎‍شوند که دارای بیشتری مقدار شاخص تغییرپذیری‎‍اند. 
(S3) بر‎‍اساس نفوذ اجتماعی: افرادی انتخاب می‎شوند که دارای بیشترین تعداد روابط اجتماعی هستند‎‍‎‍‎‍.
(S4) بر‎‍اساس مصرف انرژی: افرادی انتخاب می‌شوند که بالاترین شاخص مصرف انرژی را دارند.
(S5) انتخاب ترکیبی: افراد با توجه ‌به مصرف انرژی ((ECI در کنار شاخص نفوذ اجتماعی و همچنین شاخص تغییرپذیری، انتخاب می‌شوند. به همین جهت در این مدل، پارامتری به نام ضریب تأثیرگذاری برای هر شخص تعریف شده است. ضریب تأثیرگذاری شخص i از رابطۀ‎‍ 1‎‍ محاسبه می‎‍شود:
 
 
چگونگی شناسایی افراد بر‎‍اساس معیارهای فوق، با استفاده از تحقیقات میدانی یا طراحی پرسش‌نامه انجام می‎‍شود که جزییات این روش‎‍ها از بحث این پژوهش خارج است و موضوع تحقیقات آینده در این حوزه در نظر گرفته می‎‍شود.
5-3 شبیه‎‍سازی برگزاری رویداد صرفه‎‍جویی
با بررسی مدل‎‍های تغییر رفتار و انتشار عقیده، میزان تغییر در شدت مصرف انرژی شرکت‎‍کنندگان در رویداد صرفه‎‍جویی، با توجه میزان تغییرپذیری ((SI آنها، مطابق رابطۀ (2) محاسبه می‌شود (Deffuant et al., 2000; Friedkin, 2001; Hegselmann & Krause, 2002):
 
 
‎‍ در این‌ رابطه 〖ECI〗_((t+1)) میزان مصرف انرژی کاربر‎‍ بعد از رویداد و E〖CI〗_t میزان مصرف انرژی کاربر ‎‍قبل از برگزاری رویداد‎‍ و ESR، نرخ موفقیت رویداد است. این نرخ بیانگر کیفیت برگزاری رویداد به‎‍جهت تأثیرگذاری بر شرکت‎‍کنندگان است.
5-4 شبیه‎‍سازی تعامل اجتماعی ساکنان
تعامل اجتماعی افراد در جامعه، بر الگوی مصرف انرژی آنها تأثیرگذار است که شدت این تأثیرگذاری، ارتباط مستقیمی با میزان تشابه رفتاری افراد دارد. رابطۀ ارائه‎‍شده در مطالعه فردیک  (2001)، مطابق رابطۀ (3) است.
 
 
در این رابطه، x_t^i عقیدۀ فرد i در زمان t ، x_(t+1)^i عقیدۀ‎‍ فرد i در زمان t+1 ، x_t^j عقیدۀ فرد j در زمان t ، a_i تغییرپذیری فرد i نسبت‎‍به عقاید بقیه و ω_ij ضریب تأثیرگذاری فرد i بر j است.
با توجه به این موضوع (E〖CI〗_i)، تغییر شدت مصرف انرژی کاربر i در تعامل با اعضای ساختار اجتماعی‎‍اش، طبق رابطۀ (4) بیان می‌شود ((Duggins, 2014:
 
 
در رابطۀ (4)، 〖SI〗_i، تغییرپذیری کاربر‎‍، n، تعداد روابط اجتماعی کاربر و w_ij، ضریب وزنی تأثیرگذاری کاربر j  بر کاربر i است. محاسبۀ w_ij بر مبنای رابطۀ ارائه‎‍شده در (Duggins, 2014) و بر‎‍اساس رابطۀ استفاده‎‍شده در این مطالعه محاسبه می‌شود (روابط (5) و (6)). 
 
 
 
 
که در این روابط، ω_ij ضریب تأثیرگذاری فرد i بر j ، 〖EI〗_i شاخص انرژی فرد i و 〖EI〗_j شاخص انرژی فرد j است.
5-5 کمی‎‍سازی تأثیرگذاری رویداد
پس از برگزاری رویداد و تعامل افراد در جامعۀ هدف (با جمعیت N)، بازدهی میان‎‍مدت رویداد (EE) بر مبنای رابطۀ ارائه‎‍شده از سوی آذر و الأنصاری  (2017) (رابطۀ ‎‍7‎‍) و بر اساس رابطۀ ارائه‎‍شده در این مطالعه (رابطۀ ‎‍8‎‍) محاسبه و گزارش می‎‍شود:
 
 
 
 
که در این روابط، 〖EI〗_i شاخص انرژی فرد i قبل از برگزاری رویداد، 〖EI〗_i^' شاخص انرژی فرد i بعد از برگزاری رویداد و n تعداد شرکت‌کنندگان رویداد است.
6- تحلیل نتایج
ورودی‎‍های مدل توسعه داده شده به‎‍اختصار در جدول 2 نشان داده شده است.
جدول2‎‍- ورودی‎‍های مدل
Table 2- model inputs
مقدار نام اختصاری پارامتر
{100, 1000, 10000} N تعداد ساکنان
Gauss(0-100,50,15) ECI شاخص مصرف انرژی 
Gauss(0-1,0.5,0.15) SI شاخص تغییرپذیری 
{3, 5, 7, 10, 12, 15} ASC میانگین تعداد روابط اجتماعی 
{5, 10, 15, 20, 25} OFE درصد ساکنین شرکت‎‍کننده در رویداد  (%)
{5, 10, 20, 40, 70, 100} ESR نرخ موفقیت رویداد(%)
 
همان‎‍طور که قبلاً اشاره شد، نحوۀ توزیع دو پارامتر ECI و SI در جامعۀ شبیه‎‍سازی‎‍شده دارای تأثیر نسبی بر خروجی‎‍هاست. با توجه به این مسئله و همچنین بررسی مدل‎‍های مشابه (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017; Azar & Menassa, 2013)، توزیع نرمال، توزیع این دو شاخص در نظر گرفته‎‍ شده ‎‍است.
به‎‍جهت بررسی تأثیر روش‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان در رویداد فرهنگ‎‍سازی صرفه‎‍جویی، در هر یک از سه جامعۀ مطرح‎‍شده – جامعۀ کوچک، متوسط و بزرگ – پارامترهای ورودی مدل شامل میانگین تعداد روابط اجتماعی، درصد ساکنان شرکت‎‍کننده در رویداد و نرخ موفقیت رویداد به ترتیب برابر 10%، 20% و 20% لحاظ شده است. علاوه بر اینکه این فرضیات در خروجی‎‍های‎‍های نهایی تأثیر نسبی دارند، در ادامه، حساسیت نتایج حاصل از شبیه‎‍سازی، نسبت‎‍به این پارامترها ‎‍بررسی شده ‎‍است. 
قسمتی از شبکۀ اجتماعی بین ساکنان و روابط اجتماعی آنها با یکدیگر در شکل 4 نشان داده شده است. اندازه و رنگ هر گره، نمایانگر تعداد روابط اجتماعی و ECI هر‎‍یک از ساکنان است.
 
شکل 4- قسمتی از شبکۀ روابط اجتماعی ساکنان
Fig. 4- A portion of the social network of residents
میانگین تعداد روابط اجتماعی در بازۀ بین 3 تا 15 نفر است که بعد از برگزاری رویداد به‎‍جهت بررسی نحوۀ تغییر الگوی مصرف انرژی ساکنان در تعامل با یکدیگر و کمی‎‍سازی تأثیر برگزاری رویداد، تعامل ساکنان بر مصرف انرژی انجام می‎‍شود. 
 
شکل 5- مقایسۀ تأثیر روش انتخاب شرکت‎‍کنندگان بر بازدهی رویداد صرفه‎‍جویی انرژی
Fig. 5- Comparison of the effect of the participant selection method on the efficiency of the energy saving event
خلاصۀ نتایج اجرای مدل به تعداد 200 تکرار به ازای هر‎‍یک از روش‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان رویداد، در قالب یک نمودار جعبه‎‍ای  در شکل 5 نمایش داده ‎‍شده ‎‍است.
با توجه به شکل 5، شیوۀ انتخاب شرکت‎‍کنندگان یک رویداد صرفه‎‍جویی در بازدهی میان‎‍مدت رویداد تأثیرگذار است و این تأثیرگذاری با افزایش جمعیت جامعۀ هدف، بیشتر نمایان می‎‍شود. همچنین الگوی اثرگذاری روش‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان در رویداد، بر بازدهی رویداد، در هر سه جامعه یکسان است. در ضمن، همان‎‍طور که در بخش مقدمه گفته شد، محدودۀ کاهش مصرف با استفاده از روش‎‍های فرهنگ‎‍سازی مصرف انرژی در مطالعات میدانی، در بازۀ 0 تا 30درصد (بیشتر بین 5 تا 12درصد) قرار دارد ‎‍(Abrahamse et al., 2007; Carrico & Riemer, 2011; Hargreaves et al., 2010; Khosrowpour et al., 2018; Peschiera & Taylor, 2012) که با محدودۀ خروجی‎‍های مدل در هر سه جامعه همخوانی دارد. 
با بررسی دقیق‌تر این نتایج، مشخص می‎‍شود که انتخاب دقیق شرکت‎‍کنندگان و در نظر گرفتن فاکتورهای اجتماعی در کنار میزان مصرف انرژی، تأثیر چشم‎‍گیری در بازدهی رویداد دارد و این تأثیر با افزایش جمعیت هدف بیشتر نمایان می‌شود. به بیان دیگر در نظر گرفتن سه ویژگی میزان مصرف، تغییرپذیری و نفوذپذیری افراد، که در مدل فوق تعریف شده‎‍اند، در روند انتخاب‌کردن شرکت‎‍کنندگان رویداد صرفه‎‍جویی، باعث بهبود نتایج رویداد و صرفه‎‍جویی بیشتر در مصرف انرژی می‎‍شود. این یافته به‎‍طور مستقیم‎‍ در برنامه‌ریزی کمپین‌های آموزش مصرف انرژی به کار می‎‍رود. به‌طور مشخص، تصمیم‌گیرندگان‎‍ از مدل برای شناسایی افراد کلیدی در جامعه استفاده می‎‍کنند؛ یعنی افرادی که تأثیرپذیری بالا، تغییرپذیری رفتاری درخور توجه‎‍ و نقش اجتماعی پررنگ دارند. حضور این افراد در کارگاه‌ها یا کمپین‌ها، به‎‍دلیل آثار شبکه‌ای، به انتشار گسترده‌تر رفتارهای صرفه‌جویانه ‎‍ منجر می‎‍شود.
در‎‍نهایت حساسیت نتایج شبیه‎‍سازی بر‎‍اساس روش ترکیبی، به‌عنوان روش پیشنهادی، نسبت‎‍به پارامترهای ورودی مدل شامل میانگین تعداد روابط اجتماعی (ASC)، درصد ساکنین شرکت‎‍کننده (OFE) و نرخ موفقیت رویداد (ESR) در یک جامعۀ 1000 نفری‎‍ بررسی شد. خلاصۀ نتایج این آنالیز حساسیت در شکل 6 نمایش داده ‎‍شده ‎‍است.
 
شکل 6- آنالیز حساسیت بازدهی میان‎‍مدت رویداد اطلاع‎‍رسانی بر‎‍اساس پارامتر های ورودی مدل
Fig. 6- Sensitivity analysis of the mid-term performance of the notification event based on the input parameters of the model
همان‌طور که بیان شد، درصد موفقیت رویداد (ESR) به معنای میزان کیفیت رویداد و تأثیرگذاری آن بر شرکت‎‍کنندگان است که در بهترین حالت، یعنی 1، از تمام پتانسیل موجود برای کاهش مصرف انرژی در شرکت‎‍کنندگان استفاده می‎‍شود. با توجه به نتایج مدل در شکل 6، این فاکتور تأثیر درخور ‎‍توجهی در بازدهی میان‎‍مدت رویداد دارد. این نکته‎‍ راهنمایی برای اصلاح سیاست‌های اجرایی است؛ به این معنا که به‌جای افزایش کمّی برنامه‌ها، تمرکز بر بهبود کیفیت محتوا، ارائۀ پیام‌های متناسب با گروه هدف‎‍ و طراحی مداخلات معنادار، به بازدهی بیشتری منجر می‎‍شود.
همچنین تعداد افراد شرکت‎‍کننده در رویداد، که در اینجا به‌صورت درصد شرکت‎‍کننده از کل جمعیت (OFE) مطرح شده ‎‍است، اهمیت بسزایی در میزان اثربخشی رویداد دارد؛ درنتیجه برای تعیین این پارامتر، علاوه بر محدودیت‎‍های مالی و زمانی، باید نرخ بازدهی مورد انتظار از سرمایه‎‍گذاری را نیز مد‎‍نظر قرار دهد. این موضوع به‌ویژه در طراحی برنامه‌های پاداش و جریمه، مدنظر قرار می‎‍گیرد؛ به‌گونه‌ای که مشوق‌ها به‎‍نحوی تعریف شوند که حداکثر مشارکت در گروه‌های کلیدی را تضمین کنند. در مقابل، پارامتر میانگین تعداد روابط (ASC)، تأثیر چندانی بر بازدهی رویداد نداشته ‎و این موضوع در مدل‎‍های مشابه دیگر نیز، مشاهده و تأیید شده ‎‍است (Anderson et al., 2013; Azar & Al Ansari, 2017).
7- نتیجه‎‍گیری
رویدادهای کاهش مصرف انرژی‎‍ در سطوح پایین، مانند یک مجتمع مسکونی یا در سطوح بالا مانند یک شهرک مسکونی برگزار می‎‍شوند و به‎‍دلیل هزینه‎‍بردار‎‍بودن این روش‎‍ها، اثربخشی هرچه بیشتر رویداد در جهت بهبود الگوی مصرف انرژی، اهمیت ویژه‎‍ای برای ذی‎‍نفعان دارد. با استفاده از رویکرد ارائه‎‍شده، برگزارکنندگان رویدادهای صرفه‎‍جویی انرژی، احتمال موفقیت رویدادها را افزایش‎‍ و سرمایه‎‍گذاری هدفمندی انجام می‎‍دهند. 
این پژوهش با بررسی روش‎‍های انتخاب شرکت‎‍کنندگان در رویدادهای صرفه‎‍جویی انرژی، در قالب یک مدل عامل‎‍محور به‌عنوان بستر آزمایش، اهمیت این انتخاب را بر بازدهی رویداد‎‍ بررسی کرده است. با ایجاد جامعه‎‍ای از کاربران در یک ساختار اجتماعی و با استفاده از شبیه‎‍سازی عامل‎‍محور، مشخص شد که در نظر گرفتن ویژگی‎‍های ساکنان برای انتخاب شرکت‎‍کنندگان رویداد، تأثیر مناسبی در جهت افزایش بازدهی رویداد دارد. در این پژوهش، سه فاکتورِ میزان مصرف انرژی، تغییرپذیری و نفوذ اجتماعی ساکنان در قالب شاخص مصرف انرژی، شاخص تغییرپذیری‎‍ و تعداد روابط اجتماعی‎‍ بررسی شد. نتایج این شبیه‎‍سازی نشان می‎‍دهد در نظر گرفتن دو ویژگی میزان نفوذ اجتماعی افراد در جامعۀ هدف و تغییرپذیری آنها در کنار میزان مصرف انرژی، باعث بهبود بازدهی رویدادهای فرهنگ‎‍سازی صرفه‎‍جویی می‎‍شود. همچنین طبق نتایج این شبیه‌سازی، تعداد شرکت‌کنندگان رویداد باید با توجه ‌به بازدهی مورد انتظار و همچنین منابع در دسترس انجام شود.
اگرچه این مطالعه بر مبنای مدل‌های مفهومی معتبر و شبیه‌سازی عامل‌محور طراحی شده است،‎‍ نبود اعتبارسنجی میدانی یکی از محدودیت‌های آن به شمار می‌رود. جمع‌آوری داده‌های واقعی دربارۀ تعاملات اجتماعی و نتایج رویدادها در دنیای واقعی، چالش‌برانگیز است و احتمال دارد مفروضات مدل، تمامی پیچیدگی‌های رفتار انسانی را به‌طور کامل پوشش ندهد. پیشنهاد می‌شود تحقیقات آینده بر اعتبارسنجی تجربی تمرکز کنند؛ از‎‍جمله انجام آزمایش‌های میدانی برای ارزیابی اثربخشی روش‌های انتخاب شرکت‌کنندگان، جمع‌آوری داده‌های طولی دربارۀ رفتار ساکنان و مقایسۀ نتایج شبیه‌سازی با داده‌های واقعی مصرف انرژی.
با توجه ‌به اهمیت موضوع‎‍ بررسی‎‍شده، تحقیقات آینده، بررسی‎‍های دقیق‎‍تری را ‎‍در حوزۀ پارامترهای مؤثر بر رفتار مصرفی ساکنان انجام می‎‍دهند. کمی‎‍سازی این پارامتر‎‍ها و ایجاد روش‎‍هایی برای اندازه‎‍گیری آنها، باعث افزایش دقت مدل‎‍سازی رفتارهای انسانی در حوزۀ مصرف انرژی و در‎‍نتیجه بهینه‎‍سازی روش‎‍های موجود برای بهبود الگوی مصرف انرژی می‎‍شود.
تشکر و قدردانی
نویسندگان این مقاله، از هم‌فکری تمام اعضای کمیتۀ علمی انجمن مهندسی سازۀ ایران کمال سپاس‎‍گزاری را دارند.
فهرست علائم
N تعداد ساکنان
ECI شاخص مصرف انرژی
SI شاخص تغییرپذیری
ASC میانگین تعداد روابط اجتماعی
OFE درصد ساکنان شرکت‌کننده در رویداد (%)
ESR نرخ موفقیت رویداد (%)
EE بازدهی میان‎‍مدت رویداد
w_ijضریب وزنی تأثیرگذاری کاربر j بر کاربر i

 

Abrahamse, W., Steg, L., Vlek, C., & Rothengatter, T. (2007). The effect of tailored information, goal setting, and tailored feedback on household energy use, energy-related behaviors, and behavioral antecedents. Journal of Environmental Psychology, 27(4), 265–276. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2007.08.002
Allcott, H., & Mullainathan, S. (2010). Behavior and energy policy. Science, 327(5970), 1204–1205. https://doi.org/10.1126/science.1180775
Al-Mumin, A., Khattab, O., & Sridhar, G. (2003). Occupants’ behavior and activity patterns influencing the energy consumption in the Kuwaiti residences. Energy and Buildings, 35(6), 549–559. https://doi.org/10.1016/S0378-7788(02)00167-6
Alrizq, M., de Doncker, E., & Fong, A. (2019). Changing Energy Consumption Patterns Based on Multi-Agent Human Behavior Modeling for Analyzing the Effects of Feedback Techniques. 2019 IEEE Power and Energy Conference at Illinois (PECI), 1–8. https://doi.org/10.1109/PECI.2019.8698779
Amblard, F., & Deffuant, G. (2004). The role of network topology on extremism propagation with the relative agreement opinion dynamics. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 343, 725–738. https://doi.org/10.1016/j.physa.2004.06.102
Anderson, K., Lee, S., & Menassa, C. (2012). Effect of social network type on building occupant energy use. Proceedings of the Fourth ACM Workshop on Embedded Sensing Systems for Energy-Efficiency in Buildings, 17–24.  https://doi.org/10.1145/2422531.2422535
Anderson, K., Lee, S., & Menassa, C. (2013). Impact of social network type and structure on modeling normative energy use behavior interventions. Journal of Computing in Civil Engineering, 28(1), 30–39. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000314
Axtell, R. (2000). Why agents?: On the varied motivations for agent computing in the social sciences. https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/agents.pdf
Azar, E., & Al Ansari, H. (2017). Multilayer Agent-Based Modeling and Social Network Framework to Evaluate Energy Feedback Methods for Groups of Buildings. Journal of Computing in Civil Engineering, 31(4), 04017007. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000651
Azar, E., & Menassa, C. (2010). A conceptual framework to energy estimation in buildings using agent based modeling. Proceedings of the Winter Simulation Conference. https://doi.org/10.1109/WSC.2010.5679007
Azar, E., & Menassa, C. C. (2011). Agent-based modeling of occupants and their impact on energy use in commercial buildings. Journal of Computing in Civil Engineering, 26(4), 506–518. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000158
Azar, E., & Menassa, C. C. (2013). Framework to evaluate energy-saving potential from occupancy interventions in typical commercial buildings in the United States. Journal of Computing in Civil Engineering, 28(1), 63–78. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000318
Bartels, G. C., & Nelissen, W. (2002). Marketing for sustainability: Towards transactional policy-making. John Wiley & Sons. https://books.google.com/books/about/Marketing_for_Sustainability.html?id=ETpMPwAACAAJ
Bastani, M. S., Asadi, S., & Anumba, C. J. (2016). Application of Bass Diffusion Theory to Simulate the Impact of Feedback and Word of Mouth on Occupants’ Behavior in Commercial Buildings: An Agent-Based Approach. Journal of Architectural Engineering, 22(4), 04016013. https://doi.org/10.1061/(ASCE)AE.1943-5568.0000223
Boomsma, M., Vringer, K., & Soest, D. van. (2025). The impact of real-time energy consumption feedback on residential gas and electricity usage. Journal of Environmental Economics and Management, 132, 103163. https://doi.org/10.1016/j.jeem.2025.103163
Borshchev, A., & Filippov, A. (2004). From system dynamics and discrete event to practical agent based modeling: Reasons, techniques, tools. Proceedings of the 22nd International Conference of the System Dynamics Society. https://faculty.sites.iastate.edu/tesfatsi/archive/tesfatsi/SystemDynDiscreteEventABMCompared.BorshchevFilippov04.pdf
Bryant, T., Thomas, S., Dean, B., Lyons, L., Morgado, D., Je, K., Subkhankulova, D., Dennehy, E., Liu, Y., & Houssin, D. (2015). Medium Term Energy Efficiency Market Report 2015. International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/energy-efficiency-market-report-2015
Calì, D., Müller, D., & Madsen, H. (2019). Benefits of the Inclusion of Occupant Behaviour Profiles in the Simulation of the Energy Performance of Buildings. In Proceedings of 16th IBPSA International Conference & Exhibition Building Simulation, 2019, 2388–2395. https://doi.org/10.26868/25222708.2019.211411
Carrico, A. R., & Riemer, M. (2011). Motivating energy conservation in the workplace: An evaluation of the use of group-level feedback and peer education. Journal of Environmental Psychology, 31(1), 1–13. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2010.11.004
Chen, C., Xu, X., Cao, Z., Mockus, A., & Shi, Q. (2023). Analysis of social–Psychological factors and financial incentives in demand response and residential energy behavior. Frontiers in Energy Research, 11. https://doi.org/10.3389/fenrg.2023.932134
Deffuant, G., Neau, D., Amblard, F., & Weisbuch, G. (2000). Mixing beliefs among interacting agents. Advances in Complex Systems, 3(01n04), 87–98. https://doi.org/10.1142/S0219525900000078
Delzendeh, E., Wu, S., Lee, A., & Zhou, Y. (2017). The impact of occupants’ behaviours on building energy analysis: A research review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 80, 1061–1071. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.264
Dragomir, O. E., & Dragomir, F. (2025). Multi-Agent-Based Estimation and Control of Energy Consumption in Residential Buildings. Processes, 13(7). https://doi.org/10.3390/pr13072261
Du, F., Zhang, J., Li, H., Yan, J., Galloway, S., & Lo, K. L. (2016). Modelling the impact of social network on energy savings. Applied Energy, 178, 56–65. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.06.014
Duggins, P. (2014). A psychologically-motivated model of opinion change with applications to american politics. https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.7770
Edmonds, B. (2007). Social Simulation: Technologies, Advances and New Discoveries: Technologies, Advances and New Discoveries. IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-59904-522-1
Ekpenyong, U. E., Zhang, J., & Xia, X. (2014). Mathematical modelling for the social impact to energy efficiency savings. Energy and Buildings, 84, 344–351. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.08.019
Ekpenyong, U. E., Zhang, J., & Xia, X. (2015). How information propagation in social networks can improve energy savings based on time of use tariff. Sustainable Cities and Society, 19, 26–33. https://doi.org/10.1016/j.scs.2015.07.005
Erickson, V. L., Lin, Y., Kamthe, A., Brahme, R., Surana, A., Cerpa, A. E., Sohn, M. D., & Narayanan, S. (2009). Energy efficient building environment control strategies using real-time occupancy measurements. Proceedings of the First ACM Workshop on Embedded Sensing Systems for Energy-Efficiency in Buildings, 19 - 24. https://doi.org/10.1145/1810279.1810284
Friedkin, N. E. (2001). Norm formation in social influence networks. Social Networks, 23(3), 167–189. https://doi.org/10.1016/S0378-8733(01)00036-3
Gilbert, N. (2008). Agent-based models. Sage. https://books.google.com/books/about/Agent_Based_Models.html?id=Z3cp0ZBK9UsC
UNEP SBCI. (2010b). Draft briefing on the sustainable building index. United Nations Environment Programme, Sustainable Buildings and Climate Initiative, Paris. Available at : http://www.unep.org/sbci/pdfs/SYM2010-UNEP-SBCI_SB_Index_Briefing.pdf
Hargreaves, T., Nye, M., & 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. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.05.068
Hegselmann, R., & Krause, U. (2002). Opinion dynamics and bounded confidence models, analysis, and simulation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 5(3). https://www.jasss.org/5/3/2/2.pdf
Hong, T., D’Oca, S., Turner, W. J., & Taylor-Lange, S. C. (2015). An ontology to represent energy-related occupant behavior in buildings. Part I: Introduction to the DNAs framework. Building and Environment, 92, 764–777. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2015.02.019
Hong, T., & Lin, H.-W. (2013). Occupant behavior: Impact on energy use of private offices. https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/lbnl-6128e.pdf
Hong, T., Taylor-Lange, S. C., D’Oca, S., Yan, D., & Corgnati, S. P. (2016). Advances in research and applications of energy-related occupant behavior in buildings. Energy and Buildings, 116, 694–702. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.11.052
Jackson, T. (2005). Motivating sustainable consumption. Sustainable Development Research Network, 29, 30. https://www.researchgate.net/publication/242600751_Motivating_Sustainable_Consumption
Jain, R. K., Gulbinas, R., Taylor, J. E., & Culligan, P. J. (2013). Can social influence drive energy savings? Detecting the impact of social influence on the energy consumption behavior of networked users exposed to normative eco-feedback. Energy and Buildings, 66, 119–127. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.06.029
Karatasou, S., Laskari, M., & Santamouris, M. (2014). Models of behavior change and residential energy use: A review of research directions and findings for behavior-based energy efficiency. Advances in Building Energy Research, 8(2), 137–147. https://doi.org/10.1080/17512549.2013.809275
Khosrowpour, A., Jain, R. K., Taylor, J. E., Peschiera, G., Chen, J., & Gulbinas, R. (2018). A review of occupant energy feedback research: Opportunities for methodological fusion at the intersection of experimentation, analytics, surveys and simulation. Applied Energy, 218, 304–316. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.02.148
Macal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 4(3), 151–162. https://doi.org/10.1109/WSC.2005.1574234
Masoso, O., & Grobler, L. J. (2010). The dark side of occupants’ behaviour on building energy use. Energy and Buildings, 42(2), 173–177. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2009.08.009
Mckenzie‐Mohr, D. (2000). New ways to promote proenvironmental behavior: Promoting sustainable behavior: An introduction to community‐based social marketing. Journal of Social Issues, 56(3), 543–554. https://doi.org/10.1111/0022-4537.00183
Mi, L., Xu, T., Sun, Y., Yang, H., Wang, B., Gan, X., & Qiao, L. (2021). Promoting differentiated energy savings: Analysis of the psychological motivation of households with different energy consumption levels. Energy, 218, 119563. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119563
Micolier, A., Taillandier, F., Taillandier, P., & Bos, F. (2019). Li-BIM, an agent-based approach to simulate occupant-building interaction from the Building-Information Modelling. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 82, 44–59. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.03.008
Peng, C., Yan, D., Wu, R., Wang, C., Zhou, X., & Jiang, Y. (2012). Quantitative description and simulation of human behavior in residential buildings. Building simulation, 5(2), 85-94. https://doi.org/10.1007/s12273-011-0049-0
Peschiera, G., & Taylor, J. E. (2012). The impact of peer network position on electricity consumption in building occupant networks utilizing energy feedback systems. Energy and Buildings, 49, 584–590. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2012.03.011
Peschiera, G., Taylor, J. E., & Siegel, J. A. (2010). Response–relapse patterns of building occupant electricity consumption following exposure to personal, contextualized and occupant peer network utilization data. Energy and Buildings, 42(8), 1329–1336. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2010.03.001
Pickens, P. M. (2002). Community-based social marketing as a planning tool University of Oregon. https://www3.uwsp.edu/cnr-ap/UWEXLakes/Documents/ecology/shoreland/marketing/cbsm_as_a_planning_tool_pmp.pdf
Shen, M., Lu, Y., Wei, K. H., & Cui, Q. (2020). Prediction of household electricity consumption and effectiveness of concerted intervention strategies based on occupant behaviour and personality traits. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 127, 109839. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109839
Shimokawa, M., & Tezuka, T. (2014). Development of the “Home Energy Conservation Support Program” and its effects on family behavior. Applied Energy, 114, 654–662. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.10.007
Staats, H., Harland, P., & Wilke, H. A. (2004). Effecting durable change: A team approach to improve environmental behavior in the household. Environment and Behavior, 36(3), 341–367. https://doi.org/10.1177/0013916503260163
Staats, H., Leeuwen, E., & Wit, A. (2000). A longitudinal study of informational interventions to save energy in an office building. Journal of Applied Behavior Analysis, 33(1), 101–104. https://doi.org/10.1901/jaba.2000.33-101
Verplanken, B., & Wood, W. (2006). Interventions to break and create consumer habits. Journal of Public Policy & Marketing, 25(1), 90–103. https://doi.org/10.1509/jppm.25.1.90
Vrba, P., Mařík, V., Siano, P., Leitão, P., Zhabelova, G., Vyatkin, V., & Strasser, T. (2014). A review of agent and service-oriented concepts applied to intelligent energy systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(3), 1890–1903. https://doi.org/10.1109/TII.2014.2326411
Weenig, M. W., & Midden, C. J. (1991). Communication network influences on information diffusion and persuasion. Journal of Personality and Social Psychology, 61(5), 734. https://doi.org/10.1037/0022-3514.61.5.734
Yu, Z., Fung, B. C., Haghighat, F., Yoshino, H., & Morofsky, E. (2011). A systematic procedure to study the influence of occupant behavior on building energy consumption. Energy and Buildings, 43(6), 1409–1417. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2011.02.002
Yue, T., Long, R., Chen, H., Liu, J., Liu, H., & Gu, Y. (2020). Energy-saving behavior of urban residents in China: A multi-agent simulation. Journal of Cleaner Production, 252, 119623. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119623
Zhang, T., Siebers, P.-O., & Aickelin, U. (2011). Modelling electricity consumption in office buildings: An agent based approach. Energy and Buildings, 43(10), 2882–2892. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2011.07.007
Zhao, D., McCoy, A. P., Du, J., Agee, P., & Lu, Y. (2017). Interaction effects of building technology and resident behavior on energy consumption in residential buildings. Energy and Buildings, 134, 223–233. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2016.10.049