نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

2 دانشیار، گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

3 استاد، گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

10.22054/spsa.2026.90884.1116

چکیده

بینش‌های رفتاری با اثرگذاری بر باورها، آگاهی و رفتار افراد، امکان همسوسازی رفتارهای فردی با سیاست‌های کلان عمومی را فراهم می‌کنند و از این رو به‌کارگیری نظام‌مند آن‌ها می‌تواند به بهبود مدیریت و کاهش مصرف آب شرب کمک کند. هدف این پژوهش طراحی یک چارچوب مفهومی مبتنی بر بینش‌های رفتاری به‌منظور بهبود و مدیریت مصرف آب شرب است. پژوهش حاضر با رویکرد توصیفی–اکتشافی و استراتژی پژوهش کیفی انجام شد و داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه ساختاریافته با خبرگان و تحلیل قوانین، اسناد بالادستی و گزارش‌های سیاستی گردآوری شدند. جامعه پژوهش شامل اعضای هیئت‌علمی دانشگاه و مدیران و رؤسای سازمان‌های آب و فاضلاب و آب منطقه‌ای مشهد بود که با روش نمونه‌گیری غیراحتمالی هدفمند انتخاب شدند و نمونه‌گیری تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. ابزار گردآوری داده‌ها پروتکل مصاحبه مبتنی بر ابعاد نه‌گانه مدل فضای ذهنی و چارچوب تحلیل اسناد بود و داده‌ها با روش تحلیل تم بر اساس رویکرد براون و کلارک بررسی شدند. یافته‌ها نشان دادند که ابعاد مختلف مدل فضای ذهنی شامل انتخاب پیام‌رسان مناسب، مشوق‌ها، هنجارها، پیش‌فرض‌ها، جلب توجه، محرک‌های ذهنی، احساسات، تعهد و خودپنداره، از طریق سازوکارها و منطق‌های رفتاری متفاوتی می‌توانند در شکل‌دهی رفتار مصرف‌کنندگان آب شرب نقش ایفا کنند. درنهایت، چارچوب مفهومی استخراج‌شده نحوه به‌کارگیری منسجم و هدفمند بینش‌های رفتاری را تبیین و مبنایی کاربردی برای طراحی و اجرای سیاست‌ها و برنامه‌های رفتاری در حوزه مدیریت تقاضای آب فراهم کرد.

عنوان مقاله [English]

Conceptual Framework Based on Behavioral Insights for Improving Drinking Water Consumption

نویسندگان [English]

  • Omid Ramezani 1
  • Alireza Kooshki Jahromi 2
  • Mir Ali Seyyed Naghavi 3
  • Hossein Aslipour 2

1 Department of Public Administration, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabatabaei University, Tehran, Iran.

2 Department of Public Administrative , Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabatabaei University, Tehran, Iran.

3 Department of Public Administration, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabatabaei University, Tehran, Iran.

چکیده [English]

Behavioral insights influence citizens’ beliefs, awareness, and behaviors, enabling alignment of individual actions with broader public policies, and their systematic application can improve management and reduce drinking water consumption. This study aimed to develop a conceptual framework based on behavioral insights to enhance and manage drinking water use. The research employed a descriptive–exploratory approach with a qualitative strategy, collecting data through semi-structured interviews with experts and analysis of laws, upstream documents, and policy reports. The participants included university faculty members and managers from the water and wastewater and regional water organizations in Mashhad, selected using purposive non-probability sampling until theoretical saturation was achieved. Data collection instruments included an interview protocol based on the nine dimensions of the MINDSPACE behavioral insights model and a document analysis framework, and the data were analyzed using thematic analysis following the approach of Braun and Clarke. The findings indicated that the various dimensions of the MINDSPACE model—including messenger, incentives, norms, defaults, salience, priming, affect, commitment, and self-identity—can shape drinking water consumers’ behavior through distinct behavioral mechanisms and logics. Ultimately, the resulting conceptual framework clarified how behavioral insights can be systematically and effectively applied in managing drinking water use and provides a practical basis for designing, implementing, and evaluating behavioral policies and programs in water demand management.
Behavioral insights influence citizens’ beliefs, awareness, and behaviors, enabling alignment of individual actions with broader public policies, and their systematic application can improve management and reduce drinking water consumption. This study aimed to develop a conceptual framework based on behavioral insights to enhance and manage drinking water use. The research employed a descriptive–exploratory approach with a qualitative strategy, collecting data through semi-structured interviews with experts and analysis of laws, upstream documents, and policy reports. The participants included university faculty members and managers from the water and wastewater and regional water organizations in Mashhad, selected using purposive non-probability sampling until theoretical saturation was achieved. Data collection instruments included an interview protocol based on the nine dimensions of the MINDSPACE behavioral insights model and a document analysis framework, and the data were analyzed using thematic analysis following the approach of Braun and Clarke. The findings indicated that the various dimensions of the MINDSPACE model—including messenger, incentives, norms, defaults, salience, priming, affect, commitment, and self-identity—can shape drinking water consumers’ behavior through distinct behavioral mechanisms and logics. Ultimately, the resulting conceptual framework clarified how behavioral insights can be systematically and effectively applied in managing drinking water use and provides a practical basis for designing, implementing, and evaluating behavioral policies and programs in water demand management.

  1. ایسنا (1404). ۲۳ استان دارای تنش آبی. isna.ir/xdTyqF.
  2. رجاییان، ندا، کشتی ارای، نرگس،نادی، محمدعلی (1397). طراحی دوره آموزشی رفتار مصرف آب مبتنی بر روش یادگیری معکوس (پژوهش کیفی). فصلنامه تدریس پژوهی، 6(4)، 166-188.
  3. صدقیان ترک‌نژاد، نگین سادات، خان‌محمدی، هادی و اصلی پور، حسین (1402). شناسائی و تحلیل عوامل مؤثر بر حکمرانی آب در ایران. فصلنامه خط مشی گذاری عمومی در مدیریت، 14(50)، 69-90.
  4. فلاحی، محمدعلی، انصاری، حسین، مقدس، سعیده (1391). ارزیابی عوامل مؤثر بر مصرف آب شرب خانوار و پیش‌بینی تقاضای آن: روش داده‌های تابلویی، آب و فاضلاب، 23(4)، 78-87.
  5. منظور، داوود، سیدحسین‌زاده یزدی، سعید (1398). بازنگری در سیاست‌های مدیریت مصرف برق از منظر اقتصاد رفتاری. پژوهش‌های برنامه‌ریزی و سیاست‌گذاری انرژی، 5(4)، 219-263.
  6. نصراللهی، زهرا، رایگا، سمیرا (1403). عوامل مؤثر بر مصرف آب، کاربردی از اقتصاد رفتاری: مطالعه موردی شهر یزد، اقتصاد شهری، 9(2)، 19-30.
  7. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
  8. Allcott, H. (2011). Social norms and energy conservation. Journal of Public Economics, 95(9–10), 1082–1095. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2011.03.003
  9. Bargh, J. A., & Chartrand, T. L. (1999). The unbearable automaticity of being. American Psychologist, 54(7), 462–479. https://doi.org/10.1037/0003-066X.54.7.462
  10. Bandura, A. (1977). Social learning theory. Prentice-Hall.
  11. Behavioural Insights Team. (2014). EAST: Four simple ways to apply behavioural insights. BIT.
  12. Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
  13. Cialdini, R. B. (2003). Influence: The psychology of persuasion. Harper Business.
  14. Datta, S., Miranda, J. J., Zoratto, L., Calvo-Gonzalez, O., Darling, M., & Lorenzana, K. (2015). A behavioral approach to water conservation: Evidence from Costa Rica (World Bank Policy Research Working Paper No. 7283). World Bank.
  15. Deci, E. L., Vallerand, R. J., Pelletier, L. G., & Ryan, R. M. (1991). Motivation and education: The self-determination perspective. Educational Psychologist, 26(3–4), 325–346. https://doi.org/10.1080/00461520.1991.9653137
  16. Dolan, P., Hallsworth, M., Halpern, D., King, D., Metcalfe, R., & Vlaev, I. (2012). Influencing behaviour: The MINDSPACE way. Journal of Economic Psychology, 33(2), 264–277. https://doi.org/10.1016/j.joep.2011.10.009
  17. Ferraro, P. J., & Price, M. K. (2013). Using nonpecuniary strategies to influence behavior: Evidence from a large-scale field experiment. Review of Economics and Statistics, 95(1), 64–73. https://doi.org/10.1162/REST_a_00344
  18. Hallsworth, M., List, J. A., Metcalfe, R. D., & Vlaev, I. (2016). The behavioralist as tax collector: Using natural field experiments to enhance tax compliance. Journal of Public Economics, 148, 14–31. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2017.02.003
  19. Hernandez, M., Jamison, J., Korczyc, E., Mazar, N., & Sormani, R. (2017). Applying behavioral insights to improve tax collection: Experimental evidence from Poland (World Bank Policy Research Working Paper No. 7922). World Bank.
  20. Hollands, G. J., Shemilt, I., Marteau, T. M., Jebb, S. A., Lewis, H. B., Wei, Y., et al. (2015). Portion, package or tableware size for changing selection and consumption of food, alcohol and tobacco. Cochrane Database of Systematic Reviews, (9). https://doi.org/10.1002/14651858.CD011045.pub2
  21. Johnson, E. J., & Goldstein, D. G. (2003). Do defaults save lives? Science, 302(5649), 1338–1339. https://doi.org/10.1126/science.1091721
  22. Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
  23. Keren, G., & Schul, Y. (2009). Two is not always better than one: A critical evaluation of two-system theories. Perspectives on Psychological Science, 4(6), 533–550. https://doi.org/10.1111/j.1745-6924.2009.01164.x
  24. Khadzhyradieva, S., Hrechko, T., & Smalskys, V. (2019). Institutionalisation of behavioural insights in public policy. Public Policy and Administration, 18(3), 95–113.
  25. Kneebone, S., Smith, L., & Fielding, K. (2017). The impact–likelihood matrix: A policy tool for behavior prioritisation. Environmental Science & Policy, 70, 9–20. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2016.11.013
  26. Lerner, J. S., Li, Y., Valdesolo, P., & Kassam, K. S. (2015). Emotion and decision making. Annual Review of Psychology, 66, 799–823. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010213-115043
  27. Lourenço, J. S., Ciriolo, E., Almeida, S. R., & Troussard, X. (2016). Behavioural insights applied to policy: European report 2016. OECD Publishing.
  28. Michie, S., van Stralen, M. M., & West, R. (2011). The behaviour change wheel: A new method for characterising and designing behaviour change interventions. Implementation Science, 6(1), Article 42. https://doi.org/10.1186/1748-5908-6-42
  29. Morales Martínez, D., & Gori Maia, A. (2021). The effect of social behavior on residential water consumption. Water, 13(9), 1184. https://doi.org/10.3390/w13091184
  30. OECD. (2021). Behavioural insights and public policy: Lessons from around the world. OECD Publishing.
  31. Pichert, D., & Katsikopoulos, K. V. (2008). Green defaults: Information presentation and pro-environmental behaviour. Journal of Environmental Psychology, 28(1), 63–73. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2007.09.004
  32. Samson, A. (Ed.). (2018). The behavioral economics guide 2018. Behavioral Economics Group.
  33. Schultz, P. W., Nolan, J. M., Cialdini, R. B., Goldstein, N. J., & Griskevicius, V. (2007). The constructive, destructive, and reconstructive power of social norms. Psychological Science, 18(5), 429–434. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2007.01917.x
  34. Schwarzer, R. (2008). Modeling health behavior change: How to predict and modify the adoption and maintenance of health behaviors. Applied Psychology: An International Review, 57(1), 1–29. https://doi.org/10.1111/j.1464-0597.2007.00325.x
  35. Sheeran, P., Gollwitzer, P. M., & Bargh, J. A. (2013). Nonconscious processes and health. Health Psychology, 32(5), 460–473. https://doi.org/10.1037/a0029203
  36. Smith, H. S., Blumenthal-Barby, J. S., Chatterjee, R., Hindera, O., Huang, A., Kothari, R., & Vlaev, I. (2022). A review of the MINDSPACE framework for nudging health promotion during early stages of the COVID-19 pandemic. Population Health Management, 25(4), 487–500. https://doi.org/10.1089/pop.2021.0269
  37. Thaler, R. H., & Sunstein, C. R. (2008). Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.
  38. Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124–1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
  39. United Nations. (2021). The United Nations world water development report 2021: Valuing water. UNESCO