Az ETH Zürich kutatói olyan modellt fejlesztettek ki, amely azonosítja
Saját stresszmodell kialakításához,A kutatók a kísérlet 90 résztvevőjét figyelték meg a laboratóriumban. Arra kérték őket, hogy olyan normál irodai feladatokat hajtsanak végre, amelyek a lehető legközelebb állnak a valós körülményekhez. A feladatok közé tartozott például különféle adatok elemzése, megbeszélések tervezése és koordinálása.
A kutatók adatokat rögzítettek arról, hogyana résztvevők manipulálták az egeret és gépeltek a billentyűzeten. Szívritmus-adatokat (HR) is gyűjtöttek, és időszakonként felméréseket végeztek a stresszszint mérésére.
A kontrollcsoport feltételeket kapott a munkavégzéshezakadályokat, másoknak – éppen ellenkezőleg, folyamatosan különféle problémákat okoztak. Például a munkát folyamatosan megzavarták chat-üzenetek, vagy a résztvevőket arra kérték, hogy sürgősen szakítsanak el, és vegyenek részt egy interjúban.
A kísérlet eredményei azt mutatták, hogy az emberekakik stressz alatt vannak, irányítsa az egeret és másképp dolgozzon a billentyűzettel. A kurzormozgás pontossága csökken, és nagyobb távolságot tesz meg a képernyőn. Éppen ellenkezőleg, a nyugodt állapotban lévő emberek simán mozgatják az egeret a legrövidebb távolságon a kívánt helyre. Ráadásul az irodában stresszes emberek több gépelési hibát követnek el. Szorosan írnak, sok rövid szünetet tartva.
A kutatók megjegyzik, hogy a modell eredményeia kísérlet során gyűjtött adatokon végzett képzés eredményeként alakult ki, jobban megjósolják a dolgozók stresszét, mint a pulzusszám elemzés. Úgy vélik, hogy ennek a modellnek az adatai felhasználhatók munkahelyi megfigyelésre és a veszélyes tünetek korai felismerésére. Először azonban ki kell dolgoznunk egy olyan adatvédelmi rendszert, amely biztosítja a dolgozók anonimitását.
Az emberek elfogadják és használják a technológiánkatcsak akkor, ha garantálni tudjuk adataik anonimitását és védelmét. Szeretnénk segíteni a dolgozóknak a stressz korai felismerésében, nem pedig monitoring eszközt szeretnénk létrehozni a vállalatok számára.
Jasmine Kerr, pszichológus és a tanulmány társszerzője
Olvass tovább:
Nézze meg a Mars legnagyobb felbontású térképét: 110 000 képkocka és 5,7 billió pixel
Kvarkok "tengere" egy protonon belül: miből áll egy elemi részecske
A Hubble új képe megzavarta a tudósokat