Tastaturen und Mäuse könnten Frühwarnsystem für Arbeitsstress bieten
Eines der Probleme mit Arbeitsstress ist, dass er sich unbemerkt einschleichen kann. Wenn man schließlich merkt, dass man gestresst ist, ist es oft bereits zu spät für eine Pause. Doch bald könnte es möglich sein, problematischen Stress zu erkennen, indem man das Tippen und Mausen der Mitarbeiter analysiert.
In einer Studie der ETH Zürich unter der Leitung der Forschungsassistentin Mara Nägelin überwachten Wissenschaftler 90 Testpersonen, die typische Bürotätigkeiten wie Datenaufzeichnung oder Terminplanung am Computer durchführten. Die Herzfrequenz jedes Teilnehmers wurde während dieser Aufgaben sowie das Maus- und Tastaturverhalten überwacht.
Zusätzlich zu der Kontrollgruppe, die ungestört arbeiten konnte, mussten andere Testpersonen gleichzeitig an einem Vorstellungsgespräch teilnehmen oder wiederholt auf Textnachrichten antworten. Alle Teilnehmer wurden regelmäßig nach ihrem Befinden gefragt.
Es stellte sich heraus, dass Personen, die angaben, am meisten gestresst zu sein, ihre Maus öfter, weniger präzise und über längere Strecken bewegten. Im Gegensatz dazu machten gestresste Personen kürzere, direktere, aber auch langsamere Mausbewegungen.
Zusätzlich tippten gestresste Freiwillige in "Stotterbewegungen" und machten mehr Fehler, während die entspannteren Testpersonen weniger, aber längere Pausen machten und weniger Fehler. Dieses Ergebnis entspricht der sogenannten Neuromotor-Noise-Theorie.
"Erhöhte Stressniveaus beeinträchtigen unsere Fähigkeit, Informationen zu verarbeiten", sagt Psychologin Jasmine Kerr, Mitautorin der Studie. "Dies beeinflusst auch unsere motorischen Fähigkeiten."
Wichtig ist, dass die Herzfrequenzen der gestressten Personen nicht wesentlich von denen ihrer entspannten Kollegen abwichen. Dies deutet darauf hin, dass die Überwachung von Tastatur- und Mausbewegungen tatsächlich ein besserer Indikator für zunehmenden Stress sein könnte.
Nägelin und ihre Kollegen sammeln nun weitere Daten, indem sie eine App verwenden, um die Computeraktivität, Herzfrequenz und subjektiven Stressniveaus von Büroangestellten zu überwachen. Die Wissenschaftler weisen darauf hin, dass eine kommerzielle Version der App die Privatsphäre der Benutzer wahren müsste, indem sie keine sensiblen Daten aufzeichnet.
Komplettes Experiment in der Quelle:
An interpretable machine learning approach to multimodal stress detection in a simulated office environment - ScienceDirect
In einer Studie der ETH Zürich unter der Leitung der Forschungsassistentin Mara Nägelin überwachten Wissenschaftler 90 Testpersonen, die typische Bürotätigkeiten wie Datenaufzeichnung oder Terminplanung am Computer durchführten. Die Herzfrequenz jedes Teilnehmers wurde während dieser Aufgaben sowie das Maus- und Tastaturverhalten überwacht.
Zusätzlich zu der Kontrollgruppe, die ungestört arbeiten konnte, mussten andere Testpersonen gleichzeitig an einem Vorstellungsgespräch teilnehmen oder wiederholt auf Textnachrichten antworten. Alle Teilnehmer wurden regelmäßig nach ihrem Befinden gefragt.
Es stellte sich heraus, dass Personen, die angaben, am meisten gestresst zu sein, ihre Maus öfter, weniger präzise und über längere Strecken bewegten. Im Gegensatz dazu machten gestresste Personen kürzere, direktere, aber auch langsamere Mausbewegungen.
Zusätzlich tippten gestresste Freiwillige in "Stotterbewegungen" und machten mehr Fehler, während die entspannteren Testpersonen weniger, aber längere Pausen machten und weniger Fehler. Dieses Ergebnis entspricht der sogenannten Neuromotor-Noise-Theorie.
"Erhöhte Stressniveaus beeinträchtigen unsere Fähigkeit, Informationen zu verarbeiten", sagt Psychologin Jasmine Kerr, Mitautorin der Studie. "Dies beeinflusst auch unsere motorischen Fähigkeiten."
Wichtig ist, dass die Herzfrequenzen der gestressten Personen nicht wesentlich von denen ihrer entspannten Kollegen abwichen. Dies deutet darauf hin, dass die Überwachung von Tastatur- und Mausbewegungen tatsächlich ein besserer Indikator für zunehmenden Stress sein könnte.
Nägelin und ihre Kollegen sammeln nun weitere Daten, indem sie eine App verwenden, um die Computeraktivität, Herzfrequenz und subjektiven Stressniveaus von Büroangestellten zu überwachen. Die Wissenschaftler weisen darauf hin, dass eine kommerzielle Version der App die Privatsphäre der Benutzer wahren müsste, indem sie keine sensiblen Daten aufzeichnet.
Komplettes Experiment in der Quelle:
An interpretable machine learning approach to multimodal stress detection in a simulated office environment - ScienceDirect