¿Pueden los científicos comprender el comportamiento humano lo suficiente como para descubrir qué impulsa las decisiones que tomas? De hecho, se llama "ciencia de la decisión, "y es algo que Anna Spurlock, economista del comportamiento del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab), especializado en.

Spurlock encabeza el Estudio de comportamiento de transporte de WholeTraveler, un proyecto de tres años que ha intentado analizar por qué y cuándo algunas personas adoptan ciertas tecnologías, como los vehículos eléctricos, viaje compartido, transporte de pasajeros (como Uber y Lyft), y compras en línea, mientras que otros no lo hacen.

El estudio es parte del consorcio de movilidad SMART (Systems and Modeling for Accelerated Research in Transportation), que es un consorcio de varios años de varios laboratorios nacionales desarrollado para comprender mejor las implicaciones energéticas y las oportunidades de las tecnologías y servicios de movilidad avanzados. El Consorcio SMART Mobility consta de cinco pilares de investigación:vehículos conectados y automatizados, Ciencia de la decisión de movilidad, Flete multimodal, Ciencia urbana e infraestructura avanzada de abastecimiento de combustible, y es financiado por el Programa de Sistemas de Movilidad de Eficiencia Energética (EEMS) de la Oficina de Tecnologías de Vehículos (VTO) del Departamento de Energía (DOE).

El estudio WholeTraveler comenzó con una encuesta en línea en 2018:más de 1, 000 residentes del Área de la Bahía de San Francisco respondieron. La encuesta incluyó preguntas sobre la propiedad de un automóvil, lugares de viaje cotidiano, demografía, rasgos de personalidad, y un calendario de historia de vida que analizó los comportamientos de viaje relacionados con las principales etapas de la vida y eventos entre las edades de 20 y 50 años. Los resultados de la encuesta proporcionaron a los investigadores de Berkeley Lab un tesoro de datos y fue una piedra angular importante del pilar de la ciencia de la decisión de movilidad. de SMART Mobility.

P. ¿Qué haces como economista del comportamiento? y ¿cómo se aplica eso al estudio del uso de la energía?

Estudio cómo las personas toman decisiones sobre temas relacionados con la energía, como electrodomésticos o productos energéticamente eficientes, programas de precios de servicios públicos por tiempo de uso, o transporte. ¿Cómo intercambian decisiones sobre energía o costo o diferentes factores? ¿Y cuáles son las implicaciones de esas decisiones? Está tomando los dominios que importan para el pastel de energía, "y de esos dominios, averiguar qué es lo que impulsa el comportamiento de las personas y cómo podemos entender el comportamiento subyacente.

Algo de lo que hago podría relacionarse con conceptos que provienen de la psicología, pero cuando se habla de comportamiento, mucho se basa en datos. Por gran parte del trabajo que hago, tenemos algunos datos que observan directamente las elecciones de las personas o las cosas que han hecho, o ve las implicaciones de ello. Usamos técnicas de aprendizaje automático para derivar y revelar patrones, y también utilizar análisis estadístico y econométrico para probar hipótesis.

P. ¿Cuál fue la motivación del estudio WholeTraveler?

Cuando comenzamos a evaluar la literatura, Descubrimos que había datos muy limitados que rastrearon a las personas durante un largo período de tiempo. Las encuestas longitudinales son muy caras de realizar. Pero con nuestro calendario de historia de vida, pudimos llegar a eso. Podríamos preguntar acerca de sus opciones en un período de tiempo más corto, como el dia a dia; a medio plazo, como opciones sobre qué vehículo poseen o si poseen un vehículo; y en el marco de tiempo a más largo plazo, como dónde viven y si tienen hijos, y comprender cómo están interrelacionados.

Existe una gran necesidad de comprender mejor la relación dinámica entre las decisiones a largo plazo y las transiciones de la vida que pueden afectar las opciones de transporte. Qué eventos de la vida desencadenan cambios en los comportamientos de transporte, y para quien ¿Qué tan permanentes o flexibles son esos cambios? ¿Qué tipos de soluciones podrían resultar en un sistema de transporte más eficiente energéticamente si podemos entender qué hay detrás de ciertos comportamientos en este sentido holístico? así como las barreras a otros tipos de opciones?

También descubrimos que había muy pocos datos de encuestas sobre algunas de las tecnologías y servicios de transporte emergentes, como vehículos conectados y automatizados, comercio electrónico y entrega, transporte, y viajes compartidos. El propósito general de SMART Mobility es comprender las implicaciones a nivel de sistema de estas tecnologías y servicios y cómo cambiarán el comportamiento de las personas, y cómo eso tendrá implicaciones en el sistema de transporte. Queríamos cubrir todas las innovaciones de transporte emergentes clave y su relación con múltiples facetas de los comportamientos de transporte, por eso lo llamamos el estudio WholeTraveler.

P. ¿Cuáles han sido algunos de los resultados más interesantes del estudio?

Hubo un par de cosas. Para uno, los resultados que obtenemos de los datos del calendario de historia de vida es algo en lo que estamos recibiendo mucho interés de la comunidad de investigación del transporte. Esta es un área que no se estudió lo suficiente. Estamos obteniendo información sobre cómo los eventos clave de la vida, como terminar la escuela, asociarse, tener hijos — relacionado con sus opciones de transporte.

Por ejemplo, Descubrimos que para las personas que tenían a sus hijos en un rango medio de entre 26 y 32 años, tener un hijo se asocia con un aumento estadísticamente significativo en la probabilidad de que conduzcan con regularidad. Pero si tenían a sus hijos jóvenes, menores de 26 años, era menos probable que condujeran con regularidad. Y si tuvieran a sus hijos mayores, tener un hijo no tuvo ningún impacto en el ritmo de conducción. Cuando investigamos los patrones subyacentes, descubrimos que, y esto no es una gran sorpresa, a medida que las personas envejecen, hay una tendencia hacia una mayor dependencia del automóvil. Aquellos que tenían hijos por primera vez mayores de 32 años ya dependían bastante del automóvil, mientras que para los que tengan su primer hijo entre los 26 y los 32 años, el niño provocó una transición más rápida a una conducción más frecuente. Para aquellos que tienen a sus hijos pequeños, por otra parte, tenían menos probabilidades de trabajar a tiempo completo como resultado de tener hijos, y, por lo tanto, era menos probable que condujeran con regularidad.

Y relacionado con eso, Descubrimos que una vez que las personas alcanzan un cierto nivel de dependencia del automóvil, el hábito es muy persistente. Esto ya era algo conocido, pero lo mostramos de una manera nueva. Entonces, cuando se piensa en ello desde una perspectiva política, cuando proyectas el comportamiento de las personas, Algunas de las fortalezas de estos patrones de persistencia pueden ser importantes para modelar esos patrones de manera adecuada.

P. ¿Cuáles son las implicaciones para el futuro de todas estas tecnologías y servicios de transporte emergentes?

Existen todos estos informes de consultores con una visión de las estrellas de estas innovaciones en el transporte. Algunos dicen cosas como la tasa de propiedad de automóviles para 2030 se reducirá a la mitad, o el 95% de las personas para x año dependerán de servicios como transporte compartido y transporte compartido.

Pero veo los patrones que se relacionan con cosas como los niños y la fuerza de las tendencias hacia la dependencia del automóvil, y me hace escéptico que ese tipo de proyecciones puedan ser realistas. Hay barreras reales para algunas personas para deshacerse o no depender de un vehículo de propiedad personal, dependiendo de su contexto de vida y las limitaciones relacionadas.

Tenemos más trabajo por hacer aunque. Nos gustaría ampliar la encuesta más allá del Área de la Bahía, e integrar los datos del calendario de historia de vida en un modelo de simulación de transporte y uso de la tierra para que podamos comprender mejor el alcance de los impactos energéticos de estos tipos de transiciones de vida.