Abstrakt Arbete bör vara en källa till hälsa, stolthet och lycka, i betydelsen att öka motivation och stärka personlig utveckling. Friska och motiverade medarbetare presterar bättre och förblir lojala mot företaget under en längre tid. Men när personen ständigt upplever hög arbetsbelastning under en längre tidsperiod och inte kan återhämta sig, då kan arbetet leda till långvariga negativa effekter och orsaka allvarliga sjukdomar som kronisk stresssjukdom. I detta arbete presenterar vi en lösning för att bedöma stressupplevelsen hos människor, med hjälp av funktioner som härrör från smartphones och bärbara bröstbälten. I synnerhet använder vi information från ljud, fysisk aktivitet och kommunikationsdata som samlats in under arbetsdag och pulsvariabilitet data som samlats in på natten under sömn för att bygga multinomiella logistiska regressionsmodeller. Vi utvärderar vårt system i en verklig arbetsmiljö och i dagliga rutinscenarier med 35 anställda under en period av 4 månader och tillämpar permission-en-dag-ut korsvalideringsmetod för varje användare individuellt för att uppskatta prediktionsnoggrannheten. Med hjälp av endast smartphone-funktioner får vi en noggrannhet på 55 %, och med enbart pulsvariabilitetsfunktioner får vi en noggrannhet på 59 %. Kombinationen av alla funktioner leder till 61 % för en trestressnivå (låg, måttlig och högupplevd stress) klassificeringsproblem.
REF bedömer stressupplevelser för 35 anställda under en period av fyra månader med hjälp av bärbara bröstbälten och en smartphone-applikation.
Towards Measuring Stress with Smartphones and Wearable Devices During Workday and Sleep
{'venue': 'Bionanoscience', 'journal': 'Bionanoscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}