Os cientistas podem entender o comportamento humano o suficiente para descobrir o que impulsiona as escolhas que você faz? Na verdade, é chamado de "ciência da decisão, "e é algo que Anna Spurlock, economista comportamental do Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), especializado em.

Spurlock lidera o WholeTraveler Transportation Behavior Study, um projeto de três anos que tentou analisar por que e quando algumas pessoas adotam certas tecnologias, como veículos elétricos, compartilhamento de carona, saudação de carona (como Uber e Lyft), e compras online - enquanto outros não.

O estudo faz parte do consórcio de mobilidade SMART (Sistemas e Modelagem para Pesquisa Acelerada em Transporte), que é um consórcio plurianual de vários laboratórios nacionais desenvolvido para entender melhor as implicações e oportunidades de energia de tecnologias e serviços avançados de mobilidade. O Consórcio de Mobilidade SMART consiste em cinco pilares de pesquisa:Veículos Conectados e Automatizados, Ciência de Decisão de Mobilidade, Frete multimodal, Ciência Urbana, e Infraestrutura de Abastecimento Avançada, e é financiado pelo Programa de Sistemas de Mobilidade Eficiente em Energia (EEMS) do Departamento de Energia (DOE).

O estudo WholeTraveler começou com uma pesquisa online em 2018 - mais de 1, 000 residentes da área da baía de São Francisco responderam. A pesquisa incluiu perguntas sobre propriedade de automóveis, locais de deslocamento diário, demografia, traços de personalidade, e um calendário de história de vida que analisava os comportamentos de viagem relacionados aos principais estágios da vida e eventos entre as idades de 20 e 50 anos. Os resultados da pesquisa forneceram aos pesquisadores do Berkeley Lab um tesouro de dados e foi a pedra angular do pilar Ciência da Decisão da Mobilidade da SMART Mobility.

P. O que você faz como economista comportamental, e como você aplica isso para estudar o uso de energia?

Eu estudo como as pessoas tomam decisões sobre tópicos relacionados à energia, como aparelhos ou produtos com baixo consumo de energia, programas de preços de utilitários de tempo de uso, ou transporte. Como eles negociam as decisões sobre energia, custo ou fatores diferentes? E quais são as implicações dessas decisões? É pegar os domínios que importam para a torta de energia, "e desses domínios, descobrir o que é impulsionado pelo comportamento das pessoas e como podemos entender o comportamento que está por trás disso.

Algumas das coisas que faço podem estar relacionadas a conceitos que vêm da psicologia, mas quando falamos sobre comportamento, muito é orientado por dados. Para muito do trabalho que faço, temos alguns dados que observam diretamente as escolhas das pessoas ou coisas que elas fizeram, ou vê as implicações disso. Usamos técnicas de aprendizado de máquina para derivar e revelar padrões, e também usar análises estatísticas e econométricas para testar hipóteses.

P. Qual foi a motivação para o estudo WholeTraveler?

Quando começamos a avaliar a literatura, descobrimos que havia dados muito limitados que rastreavam as pessoas por um longo período de tempo. Levantamentos longitudinais são muito caros. Mas com nosso calendário de história de vida, fomos capazes de chegar a isso. Poderíamos perguntar sobre suas escolhas em um prazo mais curto, gosto do dia a dia; no prazo de médio prazo, como escolhas sobre o veículo que possuem ou se possuem um veículo; e a longo prazo, como onde moram e se têm filhos, e entender como eles estão inter-relacionados.

Há muita necessidade de compreender melhor a relação dinâmica entre as decisões de longo prazo e as transições de vida que podem afetar as escolhas de transporte. Quais eventos de vida desencadeiam mudanças nos comportamentos de transporte, e para quem? Quão permanentes ou flexíveis são essas mudanças? Quais tipos de soluções podem resultar em um sistema de transporte com maior eficiência energética se pudermos entender o que está por trás de certos comportamentos neste sentido holístico, bem como as barreiras para outros tipos de opções?

Também descobrimos que havia muito poucos dados de pesquisa sobre algumas das tecnologias e serviços de transporte emergentes, como veículos conectados e automatizados, e-commerce e entrega, saudação de carona, e compartilhamento de carona. O objetivo geral da SMART Mobility é entender as implicações no nível do sistema dessas tecnologias e serviços e como eles vão mudar o comportamento das pessoas - e como isso terá implicações no sistema de transporte. Queríamos cobrir todas as principais inovações de transporte emergentes e sua relação com as várias facetas dos comportamentos de transporte, é por isso que o chamamos de estudo WholeTraveler.

P. Quais foram alguns dos resultados mais interessantes do estudo?

Houve algumas coisas. Para um, os resultados que estamos obtendo com os dados do calendário de história de vida são algo que nos interessa muito da comunidade de pesquisa de transporte. Esta é uma área pouco estudada. Estamos obtendo insights sobre como os principais eventos da vida, como terminar a escola, parceria, ter filhos - relacionado às suas opções de transporte.

Por exemplo, descobrimos que para pessoas que tiveram seus filhos em uma faixa média de cerca de 26 a 32 anos de idade, ter um filho está associado a um aumento estatisticamente significativo na probabilidade de eles estarem dirigindo regularmente. Mas se eles tivessem seus filhos pequenos - com menos de 26 anos - era menos provável que eles dirigissem regularmente. E se eles tivessem seus filhos mais velhos, ter um filho não teve impacto na velocidade de direção. Quando investigamos os padrões subjacentes, descobrimos que - e isso não é uma grande surpresa - conforme as pessoas envelhecem, há uma tendência a uma dependência maior do carro. Quem teve filhos pela primeira vez com mais de 32 anos já era bastante dependente do carro, enquanto para aqueles que têm seu primeiro filho entre 26 e 32 anos, a criança desencadeou uma transição mais rápida para uma direção mais frequente. Para aqueles que têm filhos pequenos, por outro lado, eram menos propensos a trabalhar em tempo integral como resultado de terem filhos, e, portanto, eram menos propensos a dirigir regularmente.

E relacionado a isso, descobrimos que, uma vez que as pessoas atingem um certo nível de dependência do carro, o hábito é muito persistente. Isso já era um pouco conhecido, mas mostramos de uma maneira nova. Então, ao pensar sobre isso de uma perspectiva política, quando você está projetando o comportamento das pessoas, alguns dos pontos fortes desses padrões de persistência podem ser importantes para modelar esses padrões de forma adequada.

P. Quais são as implicações para o futuro de todas essas tecnologias e serviços de transporte emergentes?

Existem todos esses relatórios de consultores por aí com uma visão deslumbrante dessas inovações em transporte. Alguns dizem coisas como, a taxa de propriedade de automóveis até 2030 será cortada pela metade, ou 95% das pessoas em x ano estarão contando com serviços como chamada e compartilhamento de carona.

Mas vejo os padrões que se relacionam a coisas como filhos e a força das tendências em relação à dependência do carro, e me deixa cético que esses tipos de projeções possam ser realistas. Existem barreiras reais para algumas pessoas se desfazerem ou não dependerem de um veículo de propriedade pessoal, dependendo de seu contexto de vida e restrições relacionadas.

Temos mais trabalho a fazer, no entanto. Gostaríamos de expandir a pesquisa além da área da baía, e integrar os dados do calendário de história de vida em um modelo de simulação de uso da terra e transporte para que possamos entender melhor a extensão dos impactos de energia desses tipos de transições de vida.