Abstract-Vi presenterar design, implementering och installation av en bärbar datorplattform för mätning och analys av mänskligt beteende i organisatoriska miljöer. Vi föreslår användning av bärbara elektroniska märken som automatiskt kan mäta mängden personlig interaktion, samtalstid, fysisk närhet till andra människor och fysiska aktivitetsnivåer för att fånga individuella och kollektiva beteendemönster. Vårt mål är att kunna förstå hur beteendemönster formar individer och organisationer. Genom att använda sensorer på kroppen i stora grupper av människor under längre tidsperioder i naturalistiska miljöer har vi kunnat identifiera, mäta och kvantifiera sociala interaktioner, gruppbeteende och organisatorisk dynamik. Vi använde denna bärbara datorplattform i en grupp på 22 anställda som arbetade i en verklig organisation under en period av en månad. Med hjälp av dessa automatiska mätningar kunde vi förutsäga medarbetarnas självutvärderingar av arbetstillfredsställelsen och deras egna uppfattningar om gruppinteraktionens kvalitet genom att kombinera insamlade data med vår plattforms- och e-postkommunikationsdata. I synnerhet var den totala mängden kommunikation prediktiv för båda dessa bedömningar, och mellanhet i det sociala nätverket visade en hög negativ korrelation med gruppinteraktion tillfredsställelse. Vi fann också att fysisk närhet och e-postutbyte hade en negativ korrelation av r = −0,55 (p < 0,01), vilket har långtgående konsekvenser för tidigare och framtida forskning om sociala nätverk.
Till exempel, i REF, bärbara elektroniska märken mäta mängden ansikte mot ansikte interaktion, konversationstid, fysisk närhet till andra människor, och fysiska aktivitetsnivåer för att fånga individuella och kollektiva beteendemönster.
Sensible Organizations: Technology and Methodology for Automatically Measuring Organizational Behavior
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Political Science']}