vektor_nylogo.png

Dulting

Skal adferd endres må vi finne ut hva som ligger til grunn for valgene som tas av hver enkelt. Med Kobla brukes (begrenset) maskinlæring i appen til å huske brukerens reisevaner, og så prøves det på små dytt, «nudging» eller dulting på norsk, for å få den neste reisen til å bli billigere og mer miljøvennlig. Brukerne kan konkurrere mot seg selv, og gis oppmuntring ved endring av oppførsel. Kobla lar også brukerne konkurrere mot andre: Nabolag, jobben eller familie og venner. Elementer fra dataspill og prinsipper støttet av forskning dras inn for å øke motivasjonen. "Gamification" brukes for å stimulere både indre og ytre motivasjon.

 

En viktig motivasjonsmodul for mange, er bonuspoeng. Brukerne samler bonuspoeng for reisen basert på hvor miljøvennlig den er, når på dagen og vær og føreforhold. Hvis du går til jobben en regntung morgen gir det mer bonus enn hvis du går til jobben i fint vær. Tilsvarende gir det mer bonus å ta buss enn å kjøre bil. Alle typer (registrerte) reiser gir litt bonus, men vi har også anledning til å gi ansatte bonus for hjemmekontorbruk i samarbeid med deres arbeidsgiver.

 

Timing er avgjørende. Øyeblikket valget mellom ulike transportformer tas, er kritisk. Det er i det øyeblikket konsekvenser og konkrete insentiver må synliggjøres. Når tas valget mellom bil eller kollektivt til jobben? Når må man få tro på at dette er noe man klarer? For noen er det rett før avreise, for andre er det kvelden i forveien. Kobla lærer seg når beslutningen tas.

 

Hvor liten må ulempen med kollektivt være før du lar bilen stå?

 

For Kobla er hver enkelt persons tipping point mer viktig enn deres rutevalg.