Detectar o estresse no escritório

O estresse relacionado ao trabalho afeta uma grande parte da força de trabalho atual e é conhecido por ter efeitos prejudiciais à saúde física e mental. A triagem contínua e discreta pode ajudar a prevenir e reduzir o estresse, fornecendo feedback personalizado e permitindo o desenvolvimento de intervenções de saúde adaptativas just-in-time para o gerenciamento do estresse. Estudos anteriores sobre detecção da condição em ambientes de trabalho muitas vezes tiveram dificuldade para refletir adequadamente as condições do mundo real em experimentos laboratoriais controlados.

Para preencher essa lacuna, Naegelin e colaboradores (2023) apresentaram uma metodologia de aprendizado de máquina para detecção de estresse baseada em dados multimodais coletados de fontes discretas em um experimento que simula um ambiente realista de escritório em grupo (N = 90).

Derivaram funções de variabilidade de mouse, teclado e frequência cardíaca para detectar três níveis de estresse percebido, valência e excitação com máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias e modelos de aumento de gradiente usando validação cruzada de 10 vezes. Interpretamos contribuições de recursos para modelos de previsões com gráficos de valores SHpley Additive exPlanations (SHAP).

Os modelos de aumento de gradiente baseados em recursos de mouse e teclado obtiveram as pontuações médias mais altas de F1 de 0,625, 0,631 e 0,775 para previsão multiclasse de estresse percebido, excitação e valência, respectivamente. Os resultados da ETH mostraram em um experimento que pessoas estressadas digitam e movem o mouse de maneira diferente, com mais frequência e menos precisão do que as pessoas relaxadas. Já pessoas relaxadas fazem rotas mais curtas e diretas para chegar ao destino e demoram mais para fazê-lo. Além disso, as pessoas que se sentem estressadas no escritório cometem mais erros ao escrever. Eles escrevem aos trancos e barrancos, com muitas pausas curtas. Pessoas relaxadas fazem menos pausas, porém mais longas, ao digitar no teclado.

A conexão entre o estresse e o comportamento de escrita e mouse pode ser explicada com o que é conhecido como teoria do ruído neuromotor: Altos níveis de estresse afetam negativamente a capacidade do nosso cérebro de processar informações. A análise dos gráficos de valores SHAP demonstrou que movimentos específicos do mouse e comportamentos de digitação podem caracterizar diferentes níveis de estresse.

O estudo preencheu diferentes lacunas metodológicas na pesquisa sobre detecção automática de estresse em ambientes de escritório, como aproximar condições da vida real em um laboratório e combinar fontes de dados fisiológicos e comportamentais. Também são discutidas implicações para estudos de campo em sistemas baseados em ML personalizados e interpretáveis ​​para detecção de estresse em tempo real em ambientes de escritório reais.