Summary

使用占用和光数据记录器测量光切换行为

Published: January 16, 2020
doi:

Summary

本文介绍了使用和部署占用和光数据记录器的过程,它允许在字段设置中收集有关参与者的光切换行为的数据。

Abstract

由于自我报告和观察到的亲环境行为之间的差异,研究人员建议使用更直接的行为度量。虽然直接的行为观察可能增加研究的外部有效性和通用性,但可能非常耗时,并且受到实验者或观察者的偏见。为了解决这些问题,使用数据记录器作为自然观测的替代方法,可以使研究人员在不中断参与者自然发生的行为的情况下进行广泛的研究。本文介绍了这样的工具之一 – 占用和光数据记录器 – 其技术描述,部署协议,以及有关其在心理实验中可能应用的信息。与人类观察相比,测得记录器可靠性的测试结果与在公共厕所(N = 1,148)的15天测量期间收集的数据示例一起提供,其中包括:1) 房间占用情况的变化;2)室内光线变化;和3)房间入住时间。

Introduction

心理学中最常用的促进环境行为的衡量标准之一是以调查、访谈或问卷1的形式进行自我报告。造成这一趋势的原因之一,只是进行实地实验的困难,这通常需要相当大量的资源和精确的操作2,3。然而,这种权衡是值得的,因为众所周知,依靠自我报告措施在预测客观行为4、5、6时可能会误导人。

在试图避免这个问题的同时,专注于研究节能行为的研究人员通常使用观测(观测事件的名义分类,例如开/关灯)或残差(过去行为的可量化证据,例如,kWh 中的能耗)数据作为因变量7的测量。虽然这两种测量方法都是有价值的,但观测数据最常用于现场实验2、3、8,特别是当它们的因变量涉及光开关行为时。

在获取观测数据之前,研究人员应考虑几个方法问题,即:1)样本代表性;2) 观察员人数,以排除可能的人为错误;3) 观察者间协议,以排除实验者的偏见;4) 观察员位置,应隐藏,以减少被参与者发现的可能性;5) 明确和具体定义的观察编码;6) 观察措施的预测试;7) 观察员培训;8) 建立观测系统时间9。尽管大多数上述问题已经得到解决(例如,那些涉及可靠性分析10或编码观测数据11的问题)似乎并非所有问题都在描述光开关行为实验的文章中受到太多关注。

对实验环境(均涉及公共浴室/卫生间的光线切换行为)的四项研究(均涉及公共浴室/厕所)的相似性,对4项研究进行分析,结果显示,尽管每项研究中的位置细节都精确,但观测测量细节却各不相同。由于每项研究都采用自然主义观察,因此,由于可能干扰或违反社会规范(例如,如果男性实验者进入女性洗手间,反之亦然),收集观察员异性参与者行为的信息并不总是可能的14。在某些情况下,没有提供参与者性别的精确数据15。当考虑到性别可能是预测有利于环境行为的一个重要因素时,这似乎是一个限制。

然而,最大的差异出现在对观察者的描述和测量时间上。尽管这些描述自然会因实验地点的不同而不同,但观测者的确切人数并不总是提供14。此外,观察员的确切位置没有明确12,14,15,这使得很难进行可能的复制,并确保参与者不知道被观察。在四篇分析文章中,只有一篇提供了观察者位置的详细说明13。

此外,观测间隔的确切时间仅由一项研究12提供,而其他研究要么描述总体学习时间(一般描述观察发生的每个研究日的次数),13、15或完全没有描述。这再次妨碍复制和确定观测时间是否系统,是否足以实现研究目的。

这些实验的局限性作为指导方针和要点提出,在今后的研究中应加以考虑。在任何情况下,它的目的都无意削弱这些研究的重要性。应考虑将所述区域最大化研究操作性,以利于复制,在心理学17、18中发挥重要作用,并简化实地实验的进行。然而,能否通过改进最终依靠人类观测的观察方法来处理所有上述问题,值得怀疑。

由于这些原因,占用和光数据记录器(见材料表)是一个有价值的工具,可以有效地用于收集有关特定类型的节能行为的信息,光切换,没有使用观察者或道德限制的限制(记录器不收集视听数据)。总体而言,本文的目的是介绍占用和光数据记录器的一个模型的技术描述和可能性。据作者所知,这是第一次尝试在心理学的实地实验中全面介绍这一工具。

记录器的技术描述
本文使用的占用/光数据记录器模型(见材料表)配备了128 kB的标准存储器容量。记录仪重量30克,其尺寸为3.66厘米×8.48厘米×2.36厘米。

控制按钮、光传感器和电池托盘位于顶部面板上。前面板由占用传感器和液晶屏组成,而后面板则配有安装磁铁和环(图1)。USB 2.0 端口位于底部面板上,允许使用 USB 电缆将记录器连接到计算机,以便在部署前启用设置,并在以后使用专用于此数据记录器的分析软件包获取读出。

集成光传感器(光电池)阈值大于 65 lx,适用于大多数公共场所的不同光源类型(LED、CFL、荧光灯、HID、白炽灯、天然)。总体而言,记录器根据光信号的强度(更精确地)解释光状态变化(ON/OFF),更精确地,无论它低于还是高于校准阈值的水平。还应注意的是,传感器通过内置滞后水平约为±12.5%19,防止错误检测 ON 和 OFF 状态。

运动传感器确定房间是被占用还是无人居住。使用热释红外 (PIR) 传感器,它根据人的体温(与周围温度不同)检测人的运动。讨论记录器的检测范围最大为 5 米,扩展版的记录器具有 12 m 的范围。水平检测性能高达 94°([47°]),垂直可达 82°([41°])。

所述的占用/光数据记录仪模型已与开源建筑科学传感器一起得到验证,似乎可提供光强度和占用频率21的可靠测量。此外,这些记录器模型在内置环境研究中已被证明是有用的,正是在照明应用22,23,24。

Protocol

这项研究得到了华沙SWPS社会科学和人文大学伦理委员会的批准(编号为46/2016)。 1. 选择记录器部署的实验站点 选择一个室内实验场地,允许在靠近光源的地方安装记录器(用于充分检测光线变化),并收集有关房间占用状态(用于充分运动检测)的行为的数据。单个参与者(即一次一个)。 确定房间及其指定用户(男性、女性或共同用户)的预期用途。?…

Representative Results

与人类观测相比,记录器的可靠性测试为了与人类观察相比,测试记录器的可靠性,在位于大学校园的单一男厕所进行了4小时的现场测试。两名男性观察员在洗手间外等候(距离前门约5米),独立记录访客的行为,包括入住率/时间和光线切换(熄灯时熄灯或熄灯)。同时,两个数据记录器被安装在同一个单一的厕所里,收集了与人类观察者相同的信息。总共记录了24名男性的行?…

Discussion

当计划同时使用多个站点(用于记录器部署)时,应确保每个站点具有相同的体系结构布局,以便排除参与者出现不同行为模式的可能性(即,由于占用时间和光切换可能性)。合适的场所应配备一个或多个光源,仅配备一个相应的灯开关,对乘员可见。否则,应计划使用一个记录器冷杉每个光源/灯开关。此外,在选择占用传感器的预设超时值(协议中的第二步)之前,建议在实验现场对记录器…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

没有。

Materials

HOBO Occupancy/Light (5m Range) Data Logger ONSET UX90-005 As advertised by Onset – The HOBO UX90-005 Room Occupancy/Light Data Logger is available in a standard 128 KB memory model (UX90-005) capable of 84,650 measurements and an expanded 512KB memory version (UX90-005M) capable of over 346,795 measurements. For details and other products visit: https://www.onsetcomp.com/products/data-loggers/ux90-005
HOBO Light Pipe ONSET UX90-LIGHT-PIPE-1 An optional fiber optic attachment or light pipe that eliminates effects of ambient light to ensure the most accurate readings. For details visit: https://www.onsetcomp.com/support/manuals/17522-using-ux90-light-pipe-1
HOBOware ONSET Setup, graphing and analysis software for Windows and Mac. There are two versions of HOBOware: HOBOware (available for free) and HOBOware Pro (paid version which allows for additional analysis with different loggers). Each of them are dedicated to HOBO loggers. For details visit: https://www.onsetcomp.com/products/software/hoboware

Referenzen

  1. Steg, L., Vlek, C. Encouraging pro-environmental behaviour: An integrative review and research agenda. Journal of Environmental Psychology. 29 (3), 309-317 (2009).
  2. Doliński, D. Is psychology still a science of behaviour. Social Psychological Bulletin. 13, 25025 (2018).
  3. Grzyb, T. Why can’t we just ask? The influence of research methods on results. The case of the “bystander effect”. Polish Psychological Bulletin. 47 (2), 233-235 (2016).
  4. Kormos, C., Gifford, R. The validity of self-report measures of proenvironmental behavior: A meta-analytic review. Journal of Environmental Psychology. 40, 359-371 (2014).
  5. Lange, F., Steinke, A., Dewitte, S. The Pro-Environmental Behavior Task: A laboratory measure of actual pro-environmental behavior. Journal of Environmental Psychology. 56, 46-54 (2018).
  6. Lucidi, A., Thevenot, C. Do not count on me to imagine how I act: behavior contradicts questionnaire responses in the assessment of finger counting habits. Behavior research methods. 46 (4), 1079-1087 (2014).
  7. Abrahamse, W., Schultz, P. W., Steg, L., Gifford, R. Research Designs for Environmental Issues. Research Methods for Environmental Psychology. , 53-71 (2016).
  8. Blasko, D. G., Kazmerski, V. A., Corty, E. W., Kallgren, C. A. Courseware for observational research (COR): A new approach to teaching naturalistic observation. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 30 (2), 217-222 (1998).
  9. Sussman, R., Gifford, R. Observational Methods. Research Methods for Environmental Psychology. , 9-28 (2016).
  10. Jansen, R. G., Wiertz, L. F., Meyer, E. S., Noldus, L. P. Reliability analysis of observational data: Problems, solutions, and software implementation. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 35 (3), 391-399 (2003).
  11. Maclin, O. H., Maclin, M. K. Coding observational data: A software solution. Behavior Research Methods. 37 (2), 224-231 (2005).
  12. Bergquist, M., Nilsson, A. I saw the sign: promoting energy conservation via normative prompts. Journal of Environmental Psychology. 46, 23-31 (2016).
  13. Dwyer, P. C., Maki, A., Rothman, A. J. Promoting energy conservation behavior in public settings: The influence of social norms and personal responsibility. Journal of Environmental Psychology. 41, 30-34 (2015).
  14. Oceja, L., Berenguer, J. Putting text in context: The conflict between pro-ecological messages and anti-ecological descriptive norms. The Spanish Journal of Psychology. 12 (2), 657-666 (2009).
  15. Sussman, R., Gifford, R. Please turn off the lights: The effectiveness of visual prompts. Applied ergonomics. 43 (3), 596-603 (2012).
  16. Gifford, R., Nilsson, A. Personal and social factors that influence pro-environmental concern and behaviour: A review. International Journal of Psychology. 49 (3), 141-157 (2014).
  17. Earp, B. D., Trafimow, D. Replication, falsification, and the crisis of confidence in social psychology. Frontiers in Psychology. 6, 1-11 (2015).
  18. van Aert, R. C., van Assen, M. A. Examining reproducibility in psychology: A hybrid method for combining a statistically significant original study and a replication. Behavior research methods. 50 (4), 1515-1539 (2018).
  19. Mehl, M. R., et al. The Electronically Activated Recorder (EAR): A device for sampling naturalistic daily activities and conversations. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 33 (4), 517-523 (2001).
  20. Ali, A. S., Zanzinger, Z., Debose, D., Stephens, B. Open Source Building Science Sensors (OSBSS): A low-cost Arduino-based platform for long-term indoor environmental data collection. Building and Environment. 100, 114-126 (2016).
  21. Popoola, O., Munda, J., Mpanda, A. Comparative analysis and assessment of ANFIS-based domestic lighting profile modelling. Energy and Buildings. 107, 294-306 (2015).
  22. Tetlow, R. M., Beaman, C. P., Elmualim, A. A., Couling, K. Simple prompts reduce inadvertent energy consumption from lighting in office buildings. Building and Environment. 81, 234-242 (2014).
  23. van Someren, K., Beaman, P., Shao, L. Calculating the lighting performance gap in higher education classrooms. International Journal of Low-Carbon Technologies. 13 (1), 15-22 (2017).
  24. Landis, J. R., Koch, G. G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 33 (1), 159-174 (1977).
  25. McGraw, K. O., Wong, S. P. Forming inferences about some intraclass correlation coefficients. Psychological methods. 1 (1), 30 (1996).
  26. Hallgren, K. A. Computing inter-rater reliability for observational data: an overview and tutorial. Tutorials in quantitative methods for psychology. 8 (1), 23 (2012).
  27. Cialdini, R. B., Kallgren, C. A., Reno, R. R. A focus theory of normative conduct: A theoretical refinement and reevaluation of the role of norms in human behavior. Advances in experimental social psychology. 24, 201-234 (1991).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Leoniak, K. J., Cwalina, W. Measuring Light-Switching Behavior Using an Occupancy and Light Data Logger. J. Vis. Exp. (155), e60771, doi:10.3791/60771 (2020).

View Video