Assessing the environmental performance of ICT-based services: Does user behaviour make all the difference?
Die Senkung des Gesamtenergieverbrauchs von Haushalten durch den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) kann eine wichtige Rolle bei der Transformation hin zu nachhaltigen Konsummustern spielen, etwa durch die Optimierung von energieverbrauchenden Prozessen. Die Herausforderung bei der Umweltbewertung von IKT-Anwendungen besteht darin, auch ihre nutzungsspezifischen Umweltauswirkungen zu berücksichtigen, da diese für den Gesamtverbrauch entscheidend sein können.
Am Beispiel intelligenter Heizungssysteme analysieren wir daher die Umweltleistung einer Stichprobe von 375 Smart-Home-Systemen (SHS) in Deutschland und zeigen, wie die Ökobilanz um verschiedene nutzungsspezifische Effekte, wie die Produktauswahl und das individuelle Nutzungsverhalten, erweitert werden kann. In einem interdisziplinären Studiendesign kombinieren wir Lebenszyklusmodellierung und Verhaltenswissenschaft, um nutzungsspezifische Parameter systematisch in die Modellierung einzubeziehen und diese Ergebnisse mit Eigenschaften der Nutzer*innen wie Soziodemographie und Nutzungsmotivation zu verweben.
Unsere Ergebnisse sind heterogen: Für die Wirkungskategorie Klimawandel (GWP) stellen wir fest, dass eine intelligente Heizung in bestimmten Fällen zu großen Einsparungen führen kann. Im Durchschnitt führen intelligente Heizungssysteme jedoch nicht zu signifikanten Vorteilen für das GWP, sie stellen aber auch keine zusätzliche Belastung dar. In Bezug auf das Metallabbaupotenzial (Metal Depletion Potential, MDP) stellen wir fest, dass intelligente Heizungssysteme immer eine zusätzliche Belastung darstellen, da die Heizungsoptimierung fast kein Reduktionspotenzial für das MDP hat. Unsere Ergebnisse weisen eine große Bandbreite auf, was auf große Unterschiede in den Nutzungsmustern der Stichprobe zurückzuführen ist. Je nach Wirkungskategorie sind sowohl die Anzahl der Geräte des SHS als auch die Heiztemperatur entscheidend. Die Regressionsanalyse unserer Bewertungsergebnisse mit Eigenschaften von Nutzer*innen zeigt, dass Unterschiede im MDP und GWP der SHS-Größe durch das Einkommen erklärt werden können. Zusätzlich können Unterschiede im GWP der Nettoheizenergieeinsparungen durch die Motivation der Nutzer*innen erklärt werden.
Die Ergebnisse unterstreichen somit, dass die in der LCA-Modellierung angenommenen Standardszenarien für das Nutzungsverhalten gut begründet sein sollten. Zukünftige interdisziplinäre Forschung sollte die Zusammenhänge zwischen nutzungsspezifischen Ansätzen in LCA und dem Umweltverhalten sowie der Motivation der Nutzer*innen weiter untersuchen.