Credit: CC0公共领域根据达特茅斯大学领导的一项研究，智能手机和健身追踪器提供的关于员工通勤的信息可以预测个人的工作表现。这项研究证实了通勤对工作质量的行为和身体影响。这项研究还展示了来自个人科技设备的数据如何帮助提高员工的工作效率和满意度。
“你的通勤可以预测你的一天，”安德鲁·坎贝尔说，他是达特茅斯大学1915年的阿尔伯特·布拉德利第三世纪计算机科学教授，也是这项研究的首席研究员和合著者。“这项研究表明，移动传感能够识别往返办公室的旅行对员工个人的影响。”
这项研究的参与者使用Garmin vivoSmart 3活动跟踪器和基于智能手机的感知应用程序来捕捉通勤期间的生理和行为模式，包括活动水平、电话使用量、心率和压力。该系统还捕获了外部因素，如位置、天气、通勤时间和通勤可变性。
研究人员分析了新冠肺炎疫情疫情爆发前一年期间收集的275名工人的数据。接近95%的工人开车，他们在旅行时受到监控。他们还在通勤前后接受了30分钟的监测。
“我们能够建立机器学习模型来准确预测工作表现，”达特茅斯大学的博士生、该论文的主要作者苏比亚·尼帕尔说。“关键是能够根据对通勤体验的生理反应，客观地评估通勤压力。”
该研究使用两个公认的工作绩效标准来评估员工:适得其反的工作行为和组织公民行为。反生产行为故意伤害一个组织，而公民行为是有益的。这两项措施的基线是通过自我报告问卷定期确定的。
“与表现不佳的人相比，表现出色的人在到达和离开工作岗位的时间上表现出更大的一致性，”塔克商学院管理和组织教授、研究团队的高级科学家、该研究的合著者皮诺·奥迪亚说。“这极大地减少了通勤可变性的负面影响，并表明高性能的秘诀可能在于坚持更好的日常工作。”
表现优异者和表现不佳者通勤模式的其他差异包括:
表现好的人往往有与身体素质和压力恢复力一致的生理指标。在通勤之前、之中和之后，表现不佳的人压力更大。表现不佳的人在通勤时会更多地使用手机。总的来说，研究还发现，员工下班回家的时间比上班旅行的时间多。
根据这项研究，以前关于通勤的研究表明，通勤带来的压力、焦虑和沮丧会导致工作效率降低、适得其反的工作行为增加以及组织公民行为减少。
这是首次利用不引人注目的可穿戴设备和智能手机，仅从通勤数据中预测员工表现的研究。根据研究人员的说法，以前的研究使用了更具侵入性和更昂贵的技术——如头戴式和电极——来了解通勤体验，但以前没有研究将通勤数据与对工作场所绩效的影响联系起来。
达特茅斯大学达特网实验室联合主任坎贝尔说:“这项概念验证研究的见解表明，这是未来工作的一个重要研究领域。
该研究还表明，并非所有的通勤都是糟糕的。通过追踪步行距离和步数等通勤特征，研究证实，积极参与通勤的通勤者通常会提高工作效率。
研究人员预计，未来无处不在的传感技术将能够检测通勤压力，并提供量身定制的干预措施，如音乐、播客，将他们与朋友和家人联系起来，或者为短暂停留提供建议。
该研究被接受发表在《工作的未来:新冠肺炎及以后》上，这是一期IEEE普适计算的特刊。
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