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« Les données pour de bon » deviennent personnelles
Une application basée sur la science comportementale utilise des analyses d'enquête sophistiquées pour aider les utilisateurs à mener une vie plus épanouissante sur le plan émotionnel
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Défi: En créant Purposeful - une application qui incite les utilisateurs à être plus attentifs à leur bien-être émotionnel - le fondateur de Kumanu, Vic Strecher, PhD, a entrepris de s'attaquer aux causes profondes de la dépression, de l'épuisement professionnel et de l'anxiété dans la main-d'œuvre d'aujourd'hui. Strecher et son équipe ont extrait de grandes quantités de données d'enquêtes comportementales pour mieux comprendre comment le bien-être émotionnel et mental pourrait être amélioré grâce à un ensemble d'interventions ciblées qui vont au-delà de la structure d'incitation traditionnelle.
La solution: Pour éviter de manière proactive les problèmes de qualité des données inhérents aux grandes enquêtes, Strecher traite les données des sciences du comportement dans le logiciel de découverte statistique JMP®. « L'une des choses que j'aime dans mon travail avec JMP, c'est qu'il résout le processus fastidieux de nettoyage des données », déclare-t-il. "Le type de vérification que je peux effectuer avec JMP est tellement plus facile que la meilleure alternative suivante."
Résultats : Alors que l'équipe de Kumanu continue d'affiner les algorithmes qui alimentent Purposeful, Strecher affirme que JMP s'est avéré être un outil rapide et accessible pour explorer de nouvelles façons d'extraire des informations à partir de données structurées et non structurées. En particulier, la plate-forme JMP Text Explorer est son outil de prédilection pour creuser dans les données textuelles. « Je ne suis pas statisticien, mais j'ai beaucoup de connaissances en sciences du comportement », dit-il. "JMP m'a libéré de la dépendance vis-à-vis des statisticiens, car avec JMP, je peux creuser dans les données et commencer à analyser les choses moi-même."
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La profusion d'appareils biométriques portables et d'applications de données personnelles au cours des dernières années a aidé les individus à tout suivre, de l'alimentation et de l'exercice à la santé mentale. Cependant, se concentrer uniquement sur la collecte de données ne permet pas aux utilisateurs d'analyser leurs données personnelles, de comprendre leur impact et, surtout, de modifier leur comportement.
Au niveau professionnel, les départements des ressources humaines (RH) ont également eu du mal à transformer les approches classiques de la satisfaction au travail en améliorations mesurables du bien-être des employés. Les programmes RH traditionnels reposent souvent uniquement sur des incitations ; une approche qui n'est pas facile à mettre à l'échelle et qui ne parvient souvent pas à fournir de manière significative la dignité, l'équité et l'inclusion (DEI).
Avec la pandémie de COVID-19 et les fluctuations de l'économie qui accélèrent les pressions sur le lieu de travail parallèlement à une évolution rapide vers le travail à distance, le spécialiste du comportement Vic Strecher affirme que l'attention des organisations au bien-être de leur main-d'œuvre n'a jamais été aussi vitale. La solution de Strecher, Purposeful - une application qui opérationnalise les apprentissages du domaine des sciences du comportement - se tourne vers la technologie pour une manière plus concrète et holistique de penser à l'épanouissement professionnel.
«Les employeurs devraient vouloir que leurs employés soient énergisés et engagés au travail, tout en voulant aider les gens à rentrer chez eux et à être énergisés dans leur vie personnelle également», dit-il. "Les employeurs devraient vouloir que leurs employés soient alignés sur un objectif de vie."
Kumanu, l'entreprise fondée par Strecher et créateur de l'application Purposeful, est une entreprise de bien-être basée sur la technologie et axée sur les objectifs qui "aide les individus à donner le meilleur d'eux-mêmes au travail - et à la vie - chaque jour", explique Strecher. L'approche de l'entreprise associe l'apprentissage automatique, l'aide à la décision prédictive en temps réel et ce qu'il appelle le « moteur de motivation intrinsèque » sous-jacent à la nature humaine.
Le résultat est un redémarrage du bien-être avec des applications professionnelles qui vont au-delà du lieu de travail. "Les nouvelles technologies ne seront pas la seule réponse [aux problèmes tels que l'épuisement professionnel, l'anxiété et la dépression], mais elles peuvent aider à combler un fossé", déclare Strecher. "Et c'est ce que nous faisons avec Purposeful."
Interventions sur le mode de vie basées sur le changement de comportement et les modèles d'accoutumance
Purposeful invite les utilisateurs à consacrer quelques minutes chaque jour à l'auto-réflexion en écrivant un journal ou en répondant aux questions d'un sondage. L'instrument d'enquête de l'application, explique Strecher, est structuré comme une évaluation écologique momentanée (EMA) avec des questions posées périodiquement tout au long de la journée. Dans l'ensemble, ces données aident à générer des informations sur les modèles de style de vie et les émotions de l'utilisateur.
L'application puise ensuite dans une bibliothèque de plus d'un millier de suggestions différentes pour surmonter ou éviter les détracteurs potentiels du bien-être. Le but de ces interventions est que les utilisateurs expérimentent et développent finalement des habitudes saines, explique Strecher ; "qu'il s'agisse d'utiliser du fil dentaire, de méditer ou de faire une pause chaque matin pour penser à quelque chose dont ils sont reconnaissants." Des modèles statistiques sophistiqués exécutés en arrière-plan déterminent les conseils à présenter aux utilisateurs et à quel moment, sur la base de recherches sur le comportement humain évaluées par des pairs.
"L'application commencera à en savoir plus sur cette personne et à établir une base de référence", explique Strecher. « Nous voulons les aider à mieux modérer leurs émotions en trouvant un but à leur vie – ou en leur rappelant leur but. Nous pouvons mettre en évidence la situation dans son ensemble ainsi que les choses spécifiques qu'ils peuvent faire pour devenir moins tristes ou moins anxieux. En d'autres termes, il ajoute : "Nous aidons les gens à devenir meilleurs pour changer leur propre temps."
Avec la technologie Blue-Sky, un investissement pour déterminer quelles données collecter
La conception de l'EMA de Kumanu a été un processus évolutif. Comme pour toute technologie de ciel bleu, dit Strecher, décider quelles données collecter est une partie importante du défi, et depuis sa création, Kumanu a évolué vers des questions d'évaluation davantage basées sur l'identité.
Strecher explique : « Quels sont les rôles que vous avez dans votre vie ? Êtes-vous un partenaire? Êtes-vous une maman ou un papa? Un grand-parent ? Un soignant ? Avez-vous un chien ou un chat? Quel genre de travail avez-vous? Est-il occupé? Est-ce ennuyeux ? » Les réponses à ces questions aident les utilisateurs à se faire une image nuancée des rôles qu'ils jouent dans leur vie.
Ensuite, il faut comprendre les valeurs des utilisateurs et comment leurs objectifs sont façonnés par ces valeurs : sont-ils une personne qui essaie d'en faire plus dans son travail ? Essayent-ils d'être un meilleur soignant? « Très souvent, ce que nous apprécions le plus n'est pas une chose du tout – ce sont les gens ou les causes qui nous tiennent à cœur », explique Strecher. L'EMA cherche également à comprendre à quoi ressemblent les utilisateurs lorsqu'ils sont à leur meilleur : sont-ils curieux ? Sont-ils généreux envers les autres ? Enfin, les utilisateurs sont interrogés sur leurs émotions. "Comment allez-vous? Nous aimons demander cela chaque jour », ajoute Strecher.
Lorsque les utilisateurs notent leurs émotions par rapport à une échelle, les réponses mènent à une carte de questions d'enquête qui plongent plus profondément dans ces sentiments. Et, dit-il, il y a la possibilité de tenir un journal tout au long de la journée qui, avec l'utilisation de la génération de langage naturel, fournit d'autres informations non structurées sur la psyché de l'utilisateur.
«Nous passons d'un modèle de population – par exemple, le sommeil est bon pour vous – à un modèle individuel – où nous pouvons dire que tant de sommeil est bon pour vous, mais trop de sommeil peut ne pas être bon pour vous. Et dormir au bon moment », explique Strecher. "Purposeful est un outil très sophistiqué qui devient de plus en plus sophistiqué grâce à l'analyse des données."
Relever les défis de la qualité des données de manière proactive avec JMP
L'équipe de scientifiques des données de Kumanu travaille à affiner et à améliorer continuellement les algorithmes qui alimentent Purposeful grâce à une combinaison d'analyse d'enquête et de traitement du langage naturel. Les ensembles de données sont extraits de grandes enquêtes comme le sondage Harris ou en collaboration avec des chercheurs examinant les principaux ensembles de données des sciences du comportement, explique Strecher. Mais, comme pour toutes les données d'enquête, la qualité peut être un problème.
« J'ai appris au fil des ans que si un ensemble de données a des problèmes et n'est pas nettoyé, c'est pire que sans valeur. Cela peut produire des réponses incorrectes », explique Strecher. « Il est très important de s'assurer que les données sont propres. Et pouvoir voir les données visuellement dans JMP est vraiment utile. »
JMP, un logiciel de découverte statistique et une plate-forme clé dans la boîte à outils de Strecher, offre des capacités de préparation et de visualisation des données inégalées, dit-il. « L'une des choses que j'aime dans le fait de travailler avec JMP est qu'il résout le processus fastidieux de nettoyage des données. Le type de vérification que je peux effectuer avec JMP est tellement plus facile que la meilleure alternative suivante. »
De plus, explique-t-il, JMP permet à des experts non statisticiens de travailler de manière indépendante sur leurs propres données. "J'ai beaucoup d'idées et de connaissances sur les sciences du comportement, mais je ne suis pas statisticien", déclare Strecher. « JMP m'a libéré de la dépendance vis-à-vis des statisticiens pour effectuer l'analyse des données à ma place. Avec JMP, je peux creuser dans les données et commencer à analyser les choses moi-même. »
L'explorateur de texte et le traitement du langage naturel sont essentiels pour affiner l'algorithme de Purposeful
L'un des domaines clés de l'exploration de données sans entraves chez Kumanu consiste à débloquer des informations à partir de données textuelles non structurées. Trois sondages Harris-Kumanu sont effectués chaque année auprès d'environ deux mille répondants dans des échantillons représentatifs au niveau national. Les répondants sont invités à écrire quel est leur objectif, puis à expliquer comment leur travail les aide à réaliser leur objectif de vie.
"Nous pouvons commencer à utiliser le traitement du langage naturel pour voir comment le travail remplit un objectif", explique Strecher. « Certaines personnes travaillent pour de l'argent, et c'est quelque chose qui ressort très clairement de l'analyse de texte. D'autres personnes travaillent pour leur croissance personnelle, et cela ressort également clairement à travers des mots comme « réaliser » ou certains groupes sur les collègues et le travail d'équipe. »
"Si le traitement avancé du langage naturel est utilisé de la bonne manière, nous pouvons commencer à l'utiliser de manière plus thérapeutique", déclare Strecher. « J'aime jouer avec le concept de traitement du langage naturel et d'analyse de texte. Je pense, comment un ordinateur commencerait-il à faire cela? Quels seraient les problèmes ?
« Je commence toujours par JMP… Et j'utilise JMP parce que j'ai besoin de comprendre les types de modèles qui émergent du langage afin que nous [Kumanu] sachions quoi développer ensuite. Text Explorer est vraiment amusant pour moi. Avec les ordinateurs personnels et JMP, vous effectuez [l'analyse de données volumineuses] sans frais supplémentaires. Je peux exécuter une centaine d'analyses en 30 secondes et les parcourir visuellement très rapidement pour voir ce qui se passe.
De plus, ajoute-t-il, « Je continue d'affiner cette analyse de texte à l'aide de JMP. J'entraîne l'algorithme à refléter de plus en plus une [lecture humaine personnelle des commentaires]. Quand je vois un écart, je regarde alors mon analyse et ma catégorisation. Peut-être que l'ordinateur a détecté quelque chose que je n'ai pas remarqué. Vous pouvez continuer à entraîner l'ordinateur pour devenir de mieux en mieux. Et une fois que vous avez terminé, vous pouvez commencer à réinjecter des informations dans l'algorithme pour aider les gens à comprendre pourquoi ils travaillent et à devenir plus déterminés dans leur travail.
Les applications de Purposeful vont bien au-delà du monde professionnel. L'application a été impliquée dans des essais cliniques dans le milieu de la santé, notamment pour soutenir les personnes suivant un traitement contre le cancer. Et à l'avenir, il y aura beaucoup plus d'applications de santé publique. Fondamentalement, ajoute Strecher, le projet de Kumanu est existentiel : « Et si nous renversions le scénario traditionnel et pensions plutôt à la vie ? Qu'y a-t-il dans la vie qui la rende digne d'être vécue ?
