Summary

Doluluk ve Işık Veri Kaydedici kullanarak Işık Anahtarlama Davranışının Ölçülmesi

Published: January 16, 2020
doi:

Summary

Bu makalede, alan ayarlarında katılımcıların ışık anahtarlama davranışları hakkında veri toplamaya olanak sağlayan bir doluluk ve ışık veri kaydedicisi kullanma ve dağıtma yordamı açıklanmaktadır.

Abstract

Kendi kendine bildirilen ve gözlemlenen çevre yanlısı davranışlar arasındaki tutarsızlıklar nedeniyle, araştırmacılar daha doğrudan davranış ölçütlerinin kullanılmasını önermektedirler. Doğrudan davranışsal gözlem bir çalışmanın dış geçerliliğini ve genellenebilirliğini artırsa da, zaman alabilir ve deneyci veya gözlemci önyargısına tabi olabilir. Bu sorunları gidermek için, veri kaydedicilerin doğal gözleme alternatif olarak kullanılması, araştırmacıların katılımcıların doğal olarak oluşan davranışlarını kesintiye uğratmadan geniş çalışmalar yapmalarına olanak sağlayabilir. Bu makalede, teknik açıklaması, dağıtım protokolü ve psikolojik deneylerdeki olası uygulamaları hakkında bilgilerle doluluk ve ışık veri kaydedicisi gibi araçlardan biri açıklanmaktadır. Logger’ın güvenilirliğini insan gözlemine göre test etme sonuçları, 1) oda doluluk değişikliklerini içeren umumi tuvalette (N = 1.148) 15 günlük bir ölçüm sırasında toplanan verilerin bir örneğinin yanında verilmiştir; 2) kapalı ışık değişiklikleri; ve 3) oda doluluk süresi.

Introduction

Psikolojide çevre yanlısı davranışların en yaygın olarak kullanılan ölçülerinden biri anketler, röportajlar veya anketler1şeklinde kendi kendine raporlardır. Bu eğilim için belirtilen nedenler arasında sadece genellikle kaynakların adil bir miktar ve hassas operasyonelleştirme2,3gerektiren alan deneyleri, yürütülmesinde zorluk olduğunu . Ancak, iyi kendi kendine raporlama önlemleri güvenerek objektif davranış4,5,6tahmin yanıltıcı olabilir kurulmuştur beri tradeoff çaba değer .

Bu sorunu önlemeye çalışırken, enerji tasarrufu davranışını incelemeye odaklanan araştırmacılar genellikle gözlemsel (gözlemlenen olayların nominal kategorize edilmesi, örneğin ışıkların yakılması/kapatılması) veya artık (geçmiş davranışın ölçülebilir kanıtları, örneğin, kWh’deki enerji tüketimi) verilerini bağımlı değişkenlerin ölçümleri olarak kullanırlar7. Her iki ölçüm türü de değerli olsa da, gözlemsel veriler en yaygın olarak alandeneylerinde2,3,8, özellikle bağımlı değişkenleri ışık anahtarlama davranışıyla ilgili olduğunda kullanılır.

Gözlemsel veriler elde etmeden önce, araştırmacılar çeşitli metodolojik konuları göz önünde bulundurmalıdır: 1) örnek temsil; 2) olası insan hatalarını dışlamak için gözlemci sayısı; 3) deneyci önyargı hariç tutmak için gözlemciler arası anlaşma; 4) katılımcılar tarafından fark edilme olasılığını azaltmak için gizlenmesi gereken gözlemci konumu; 5) net ve özel olarak tanımlanmış gözlem kodlama; 6) gözlemsel önlemlerin önceden test; 7) gözlemci eğitimi; ve 8) gözlem in sistematik zamanlamasını n9. Söz konusu sorunların çoğu zaten ele alınmış olsa da -örneğin güvenilirlik analizi10 veya kodlama gözlemsel veri 11 ile ilgili olanlar11– bunların hepsi ışık anahtarlama davranışı üzerine deneyler açıklayan makalelerde çok dikkat almak gibi görünüyor.

Deneysel bağlamda benzerliklerine göre seçilen dört çalışmanınanalizi 12,13,14,15 (hepsi de umumi tuvaletlerde/tuvaletlerde ışık anahtarlama davranışıyla ilgiliydi) her bir çalışmada yer detayları nın kesin olmasına rağmen gözlem ölçüm ayrıntılarının çeşitli olduğunu göstermiştir. Her çalışmada natüralist gözlem yapıldığından, katılımcıların karşı cinsolan davranışları hakkında bilgi toplamak her zaman14 olası bir müdahale veya sosyal normların ihlali nedeniyle mümkün değildi (örn. bir erkek deneyci bir kadın tuvaletine girerse veya tam tersi). Bazı durumlarda, katılımcıların cinsiyetkesin verileri15sağlanmadı. Bu, cinsiyetin çevre yanlısıdavranışlarınönlemede önemli bir faktör olabileceği göz önüne alındığında bir sınırlama gibi görünmekte dir.

Ancak en büyük farklar gözlemcilerin ve ölçüm sürelerinin tanımında ortaya çıkmıştır. Bu açıklamalar doğal olarak deneysel konuma göre farklılık gösterir, ancak kesin gözlemci sayısı her zaman14olarak sağlanamamaktadır. Ayrıca, gözlemcilerin tam konumu açık değildi12,14,15 hangi zor olası çoğaltmalar yapmak ve katılımcıların gözlemlenen farkında olduğundan emin olun yapar. Analiz edilen dört makalede, yalnızca bir tanesi gözlemcinin konumunun ayrıntılı bir açıklamasını sağladı13.

Ayrıca, gözlem aralıklarının tam süreleri sadece bir çalışma 12 tarafından sağlanmıştır12 diğer çalışmalar ya genel çalışma süreleri açıklanan ise (gözlem gerçekleşti her çalışma gününde kaç kez genel bir açıklama ile)13,15 veya tüm14de tarif etmedi . Bu da yine gözlem zamanlamasının sistematik ve çalışmanın amaçları için yeterli olup olmadığının çoğaltılan ve belirlenmesini engelleyebilir.

Bu deneylerin sınırlamaları, gelecekteki araştırmalarda göz önünde bulundurulması gereken kılavuzlar ve önemli noktalar olarak sunulmuştur. Hiçbir durumda bu çalışmaların önemini baltalamak amaçlanmıştır. Belirtilen alanlar,psikolojideönemli bir rol oynayan replikasyonları kolaylaştırmak ve saha deneylerinin iletimini kolaylaştırmak için çalışma operasyonelizasyonunu en üst düzeye çıkarmak için göz önünde bulundurulmalıdır. Ancak, bahsedilen konuların tümünün, sonuçta insan gözlemcilere dayanan gözlem yöntemleri geliştirilerek ele alınıp alınamayacağı tartışmalıdır.

Bu nedenlerden dolayı, doluluk ve ışık veri kaydedicisi (Bkz. Malzeme Tablosu),gözlemcileri veya etik kısıtlamaları kullanma sınırlaması olmaksızın belirli bir enerji tasarrufu davranışı türü hakkında bilgi toplamak, ışık değiştirme (logger görsel-işitsel verileri toplamaz) hakkında etkili bir şekilde kullanılabilecek değerli bir araçtır. Genel olarak, bu makalenin amacı, doluluk ve ışık veri kaydedici bir modelin teknik açıklaması ve olanaklarını sunmaktır. Yazarların bilgisine göre bu, bu aracı psikolojide alan deneylerinde kullanımı bağlamında ayrıntılı bir şekilde sunmaya yönelik ilk girişimdir.

Loggers teknik açıklaması
Bu makalede kullanılan doluluk/ışık veri kaydedicisi modeli (bkz. Malzemeler Tablosu)128 kB standart bellek kapasitesi ile donatılmıştır. Logger ağırlıkları 30 g ve boyutu 3,66 cm × 8,48 cm × 2,36 cm. Ek ayrıntılar ve ürün kılavuzu üreticinin web sitesinde bulunabilir19.

Kontrol düğmeleri, ışık sensörü ve pil tepsisi üst panelde yer alır. Ön panel doluluk sensörü ve LCD ekrandan oluşurken, arka panel montaj mıknatısları ve halkalarla donatılmıştır (Şekil 1). USB 2.0 bağlantı noktası, dağıtımdan önce kurulumu etkinleştirmek ve daha sonra bu veri kaydediciadanmış analiz yazılımı paketi kullanarak okumalar elde etmek için bir USB kablosu ile bilgisayara logger bağlantısı sağlamak için, alt paneli üzerinde yer almaktadır.

Entegre ışık sensörü (fotosel) eşik 65 lx daha büyüktür, hangi farklı ışık türleri ile çalışır (LED, CFL, floresan, HID, akkor, doğal) çoğu kamusal alanlarda bulunabilir. Genel olarak, kaydedici ışık sinyali gücüne bağlı olarak ışık durumu değişiklikleri (ON / OFF) yorumlar, daha doğrusu, altında düşer veya kalibrasyon eşiği seviyelerinin üzerinde yükselir. Ayrıca sensörün, dahili histerisez seviyesi olan YAKLAŞıK ±12,5%19ile ON ve OFF durumlarının yanlış algılanmasından sağlanmış olduğu da unutulmamalıdır.

Hareket sensörü odanın dolu mu yoksa boş mu olduğunu belirler. Piroelektrik kızılötesi (PIR) sensörü kullanımı ile, insanların vücut ısılarına göre hareketlerini algılar (çevrenin sıcaklığından farklıdır). Tartışılan kaydedicinin algılama aralığı en fazla 5 m, logonun genişletilmiş versiyonu ise 12 m. Yatay algılama performansı 94° (±47°) ve dikey 82° (±41°) arasındadır.

Doluluk açıklanan modeli / ışık veri kaydedici Açık Kaynak Bina Bilim Sensörleri ile birlikte doğrulanmıştır ve ışık yoğunluğu ve doluluk sıklığı güvenilir bir ölçüm sağlamak için görünür21. Ayrıca, loggers bu modeller dahili çevre araştırmayararlı gösterilmiştir, aydınlatma uygulamalarında tamolarak 22,23,24.

Protocol

Çalışma, Varşova’daki SWPS Sosyal Bilimler ve Beşeri Bilimler Üniversitesi etik komitesi tarafından onaylanmıştır (sayı 46/2016). 1. Logger dağıtımı için deneysel bir site seçme Logger’ın ışık kaynağına yakın bir yere monte etmesini sağlayacak kapalı bir deneysel site seçin (yeterli ışık değişimi tespiti için) ve oda doluluk durumu (yeterli hareket tespiti için) ile ilgili davranış hakkında veri toplamak için bireysel katılımcılar (yani, birer…

Representative Results

Loggers ‘güvenilirlik testi insan gözlem ile karşılaştırıldığındaLogger’ın insan gözlemine kıyasla güvenilirliğini test etmek amacıyla, Üniversite kampüsünde bulunan tek duraklı erkek tuvaletinde 4 saatlik alan testi yapılmıştır. İki erkek gözlemci tuvaletin dışında (ön kapıdan yaklaşık 5 m uzaklıkta) bekledi ve ziyaretçilerin davranışlarını doluluk oranları/saatleri ve ışık değişimi (ışıklar çıkarken açık veya kapalı) açısından bağımsız olar…

Discussion

Aynı anda birden fazla site (logger dağıtımı için) kullanmayı planlarken, katılımcılardan farklı davranış kalıplarının oluşma olasılığını (yani doluluk süreleri ve ışık anahtarlama olanaklarından kaynaklanan) hariç tutmak için her sitenin aynı mimari düzene sahip olduğu sağlanmalıdır. Uygun bir site, yolcu tarafından görülebilen tek bir ışık anahtarına sahip bir veya daha fazla ışık kaynağıyla donatılmalıdır. Aksi takdirde, bir bir logger köknar her ışık kaynağı / ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Hiçbiri.

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

References

  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).
check_url/60771?article_type=t

Play Video

Cite This Article
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