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人間中心のエネルギー景観：再生可能エネルギーシステムの受容を形成する設計要因に関する実証的証拠

Supplement to: Human-Centered Energy Landscapes: Empirical Evidence on Design Factors Shaping Acceptance of Renewable Energy Systems (原題)

Katja Lieberz, Mona Frank, Barbara Zaunbrecher, Julia Offermann, Martina Ziefle, Jannik Wendorff

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)データセット2026-05-06#再生可能エネルギーOrigin: EU
DOI: 10.5281/zenodo.19914823
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.19914823

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、地上設置型太陽光発電（GMPV）と風力発電（WT）の革新的な景観統合デザインが地域住民の受容性に与える影響を調査した。インタビューとアンケート（ドイツ語）を用い、104名の有効データを分析。伝統的デザインと革新的デザインの知覚・受容の差異、及び評価基準（美的感覚、景観影響、コスト）の影響を明らかにした。

English

This study investigates how landscape-integrative designs of ground-mounted PV and wind turbines affect community acceptance. Using interviews and a German questionnaire with 104 participants, it reveals differences in perception and acceptance between traditional and innovative designs, influenced by aesthetics, landscape impact, and costs.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本でも再生可能エネルギー導入に伴う地域住民の反対が課題となっており、本研究成果は景観と調和した設計指針の策定や住民説明会での活用が期待される。ドイツの事例ではあるが、日本の風力・太陽光発電事業にも応用可能な知見を提供する。

In the global GX context

Community acceptance is a critical barrier to renewable energy deployment globally. This paper provides empirical evidence on how design factors can enhance acceptance of solar and wind installations, offering actionable insights for project developers and policymakers in many countries.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides validated questionnaire and empirical data on design acceptance for replication or cross-cultural studies.

🏢実務担当者:Offers concrete design concepts (e.g., landscape integration) to improve local acceptance of renewable projects.

🏛政策担当者:Highlights the importance of aesthetics and community preferences in permit and incentive schemes for renewables.

📄 抄録（日本語訳）

これは、論文「Human-Centered Energy Landscapes: Empirical Evidence on Design Factors Shaping Acceptance of Renewable Energy Systems」（現在審査中）の知見を裏付ける、クレンジング済みデータと質問票（いずれもドイツ語）です。本研究は、近隣に住むコミュニティにとってより魅力的な再生可能エネルギーシステムの革新的な設計方法を模索することを目的としています。そのため、地上設置型太陽光発電（GMPV）と風力タービン（WT）の両方について、景観統合型のコンセプトを開発しました。インタビューを用いた初期の実証評価とその後の設計修正を経て、これらの設計が潜在的な住民のコミュニティ受容にどの程度寄与するかを定量化するための質問票を設計しました。具体的には、質問票は以下の問いに答えるために設計されました。RQ1：伝統的に設計されたGMPVおよびWTと革新的に設計されたものは、その認識と受容においてどの程度異なるのか？RQ2：そのようなシステムの受容は、統合的設計の評価基準（認識される美観、景観への影響、コスト）によってどの程度影響を受けるのか？質問票項目の参考文献については、関連するジャーナル論文を参照してください。我々は、スピーダー、低速回答者、ストレートライナー、および矛盾した回答パターンを示す参加者を除外し、その結果、さらなる分析のために合計n = 104のデータセットを得ました。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This is the cleaned data and questionnaire (both in German language) supporting the findings of the paper: Human-Centered Energy Landscapes: Empirical Evidence on Design Factors Shaping Acceptance of Renewable Energy Systems (currently under review). Our study intends to seek innovative ways of designing renewable energy systems in a way that is more appealing to communities living nearby. Therefore, we developed landscape-integrative concepts for both ground-mounted PV (GMPV) and wind turbines (WT). After an initial empirical evaluation using interviews and subsequent adaptions to the designs, we designed a questionnaire to quantify the extent to which these designs contribute to the community acceptance of potential residents. Specifically, the questionnaire was designed to answer the following questions: RQ1: To what extent do traditionally and innovatively designed GMPV and WT differ in terms of their perception and acceptance? RQ2: To what extent is the acceptance of such systems influenced by evaluation criteria of integrative design (perceived aesthetics, landscape impact, costs)? Please refer to the related journal article for the references of the questionnaire items. We removed speeders, slow responders, straight‑liners, and participants with contradictory response patterns, resulting in a total of n = 104 data sets for further analysis.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。