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「永続的なデータ」が個人的なものになる
行動科学に基づいたアプリは、高度な調査分析を使用して、ユーザーがより感情的に充実した生活を送れるように支援します
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チャレンジ： Kumanu の創設者である Vic Strecher 博士は、ユーザーに精神的な健康についてより意図的になるよう促すアプリである Purposeful を構築するにあたり、今日の労働力におけるうつ病、燃え尽き症候群、不安症の根本原因に対処することに取り組みました。 ストレッチャー氏と彼のチームは、従来のインセンティブ構造を超えた一連の的を絞った介入を通じて感情的および精神的幸福をどのように改善できるかを洞察するために、膨大な量の行動調査データをマイニングしました。
解決：大規模な調査に伴うデータ品質の課題を積極的に回避するために、Strecher は行動科学データを JMP® 統計検出ソフトウェアで処理します。 「JMP の使用で気に入っている点の 1 つは、データのクリーニングという退屈なプロセスを解決できることです」と彼は言います。 「JMP を使用して実行できる種類のチェックは、次善の代替手段よりもはるかに簡単です。」
結果: Kumanu チームが Purposeful を支えるアルゴリズムの改良を続ける中、JMP は構造化データと非構造化データの両方から洞察を抽出する新しい方法を模索するための迅速で親しみやすいツールであることが証明されたと Strecher 氏は述べています。 特に、JMP プラットフォーム Text Explorer は、テキスト データを詳しく調べるために彼が選んだツールです。 「私は統計学者ではありませんが、行動科学に関しては多くの知識を持っています」と彼は言います。 「JMP のおかげで、統計学者への依存から解放されました。JMP を使用すると、データを掘り下げて自分で分析を開始できるからです。」
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近年、ウェアラブル生体認証デバイスや個人データ アプリが数多く登場し、個人が食事や運動から精神的健康に至るまであらゆるものを追跡できるようになりました。 しかし、データ収集だけに焦点を当てても、ユーザーが自分の個人データを分析し、その影響を理解し、そして決定的に行動を変えることを可能にするには不十分です。
専門レベルでは、人事 (HR) 部門も同様に、仕事の満足度に対する従来のアプローチを従業員の幸福度の目に見える改善に変えるのに苦労してきました。 従来の人事プログラムは、多くの場合、インセンティブのみに依存しています。このアプローチは拡張が容易ではなく、尊厳、公平性、包摂性 (DEI) を有意義に実現するには至らないことがよくあります。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックと経済の変動により、リモートワークへの急速な移行と並行して職場の圧力が加速している中、従業員の健康に対する組織の関心がかつてないほど重要になっていると行動科学者のヴィック・ストレッチャー氏は言う。 Strecher のソリューションである Purposeful – 行動科学の分野から得た学習を実用化するアプリ – は、職業上の充実感についてより実用的で総合的な考え方を実現するためにテクノロジーに目を向けています。
「雇用主は、従業員が活力を持って仕事に取り組むことを望むと同時に、人々が家に帰って私生活でも活力を発揮できるよう支援したいと考えているはずです」と彼は言う。 「雇用主は従業員が人生の目的と一致することを望むべきです。」
ストレッチャー氏が設立した会社で、Purposeful アプリのメーカーであるクマヌは、テクノロジーをベースとした目的志向のウェルビーイング企業であり、「個人が毎日仕事や生活に最高の自分を発揮できるよう支援する」とストレッチャー氏は説明する。 同社のアプローチは、機械学習、リアルタイムの予測的意思決定サポート、そして人間性の根底にある「内発的動機づけエンジン」と同氏が呼ぶものを組み合わせたものである。
その結果、職場を超えたプロフェッショナルなアプリケーションを備えたウェルビーイングの再起動が実現しました。 「新しいテクノロジーが（燃え尽き症候群、不安、うつ病などの問題に対する）唯一の解決策になるわけではありませんが、溝を埋めるのには役立つかもしれません」とストレッチャー氏は言う。 「そしてそれが私たちがPurposefulでやっていることです。」
行動変化と習慣形成モデルに基づくライフスタイル介入
目的を持ってユーザーに、日記を付けたり、アンケートの質問に回答したりして、毎日数分間内省するよう促します。 ストレッチャー氏の説明によると、このアプリの調査手段は、1 日を通じて定期的に質問される生態学的瞬間評価 (EMA) として構成されています。 まとめると、このデータは、ユーザーのライフスタイルや感情のパターンについての洞察を生み出すのに役立ちます。
次に、アプリは、潜在的な幸福を否定するものを克服または回避するための 1,000 を超えるさまざまな提案のライブラリから引き出します。 こうした介入の目的は、ユーザーが実験して最終的には健康的な習慣を身につけられるようにすることだとストレッチャー氏は説明する。 「デンタルフロスをすることでも、瞑想することでも、感謝していることを考えるために毎朝立ち止まることでも。」バックグラウンドで実行される洗練された統計モデルは、査読済みの人間行動研究に基づいて、どのヒントをいつユーザーに表示するかを決定します。
「アプリはその人物についてさらに学習し、ベースラインを確立し始めます」とストレッチャー氏は説明します。 「私たちは、彼らが人生の目的を見つけたり、自分の目的を思い出させたりすることで、自分の感情をより適切に和らげられるよう支援したいと考えています。 私たちは全体像だけでなく、悲しみや不安を和らげるために彼らができる具体的なことを強調することができます。」言い換えれば、「私たちは人々が自分の天気をより上手に変えられるよう支援しているのです。」と彼は付け加えています。
ブルースカイテクノロジーを使用すると、どのデータを収集するかを決定するための投資が必要になります
Kumanu の EMA の設計は進化の過程を経てきました。 他の青空テクノロジーと同様に、どのデータを収集するかを決定することが課題の重要な部分であり、Kumanu はその開始以来、よりアイデンティティに基づいた評価質問に向けて進化してきた、とストレッチャー氏は言います。
ストレッチャー氏は次のように説明します。 あなたはパートナーですか？ あなたはお母さんですか、それともお父さんですか？ 祖父母？ 介護者？ 犬または猫を飼っていますか? どんな仕事をしていますか? 忙しいですか？ 退屈ですか？これらの質問に対する答えは、ユーザーが自分の生活の中での役割について微妙なニュアンスを表現するのに役立ちます。
次に、ユーザーの価値観と、その価値観によってユーザーの目標がどのように形作られているかを理解することです。ユーザーは仕事でより多くのことを達成しようとしている人ですか? 彼らはより良い介護者になろうとしているのでしょうか？ 「多くの場合、私たちが最も大切にしているものは物ではありません。私たちが大切にしているのは人や大義です」とストレッチャー氏は説明します。 EMA はまた、ユーザーが最高の状態にあるとき、つまり好奇心を持っているかどうかを理解しようとしています。 彼らは他人に対して寛大ですか？ 最後に、ユーザーは自分の感情について尋ねられます。 "ご気分はいかがですか？ 私たちはそれを毎日問いたいと思っています」とストレッチャー氏は付け加えた。
ユーザーが自分の感情を尺度に照らして採点すると、回答はその感情をより深く掘り下げる調査質問のマップにつながります。 そして、自然言語生成を使用することで、ユーザーの心理に対する非構造化された洞察をさらに提供する、1 日を通して日記を付ける機能があると彼は言います。
「私たちは、人口モデル（たとえば、睡眠は健康に良い）から個人モデルに移行しています。このモデルでは、このくらいの睡眠は健康に良いと言えますが、睡眠が多すぎると健康に良くない可能性があります。 そして適切な時間に眠ることです」とストレッチャー氏は説明する。 「Purposeful は非常に洗練されたツールであり、データ分析を通じてますます洗練されています。」
JMP を使用してデータ品質の課題に積極的に対処する
Kumanu のデータ サイエンティスト チームは、調査分析と自然言語処理の組み合わせを通じて、Purposeful を強化するアルゴリズムの継続的な改良と改善に取り組んでいます。 データセットは、ハリス世論調査のような大規模調査から、または主要な行動科学データセットを調査している研究者と協力して取得されたものであるとストレッチャー氏は説明します。 ただし、他の調査データと同様に、品質が問題になる可能性があります。
「私は長年にわたって、データセットに問題があり、クリーンアップされていない場合、それは無価値であるよりも悪いということを学びました。 間違った答えが生まれる可能性があります」とストレッチャー氏は言う。 「データがクリーンであることを確認することは非常に重要です。 また、JMP でデータを視覚的に確認できるのは非常に役立ちます。」
Strecher のツールキットの統計検出ソフトウェアおよび主要プラットフォームである JMP は、比類のないデータ準備および視覚化機能を提供すると彼は言います。 「JMP の使用で気に入っている点の 1 つは、データのクリーニングという退屈なプロセスを解決できることです。 JMP を使用して実行できる種類のチェックは、次善の代替手段よりもはるかに簡単です。」
さらに、JMP を使用すると、統計の専門家でなくても自分のデータを独立して作業できるようになると彼は説明します。 「私は行動科学に関して多くのアイデアと知識を持っていますが、統計学者ではありません」とストレッチャー氏は言います。 「JMP のおかげで、データ分析を行ってくれる統計学者への依存から解放されました。 JMP を使用すると、データを掘り下げて自分で分析を始めることができます。」
Text Explorer と自然言語処理は、Purposeful のアルゴリズムをさらに改良するために不可欠です
Kumanu における自由なデータ探索の重要な分野の 1 つは、非構造化テキスト データから洞察を引き出すことです。 毎年 3 回のハリス・クマヌ世論調査が実施され、全国を代表するサンプルからおよそ 2,000 人の回答者が調査されます。 回答者は自分の目的を書き出し、自分の仕事が人生の目的の達成にどのように役立っているかを説明するよう求められます。
「自然言語処理を使用して、仕事がどのように目的を達成しているかを調べることができます」とストレッチャー氏は説明します。 「お金のために働く人もいますが、それはテキスト分析を通じて非常にはっきりと出てきます。 個人の成長のために働く人もいますが、それは『達成』などの言葉や、同僚やチームワークに関する特定のクラスターからもはっきりと現れます。」
「高度な自然言語処理が正しい方法で使用されれば、より治療的に使用できるようになります」とストレッチャー氏は言います。 「私は自然言語処理とテキスト分析の概念をいじるのが好きです。 コンピューターはどのようにしてこれを実行し始めるのでしょうか? 何が問題になるでしょうか？」
「私はいつもJMPから始めます… そして私が JMP を使用するのは、私たち [クマヌ] が次に何を開発すべきかを知るために、言語から現れるパターンの種類を理解する必要があるからです。 Text Explorer は私にとって本当に楽しいです。 パーソナル コンピューターと JMP を使用すると、追加コストなしで [ビッグ データ分析] を行うことができます。 30 秒以内に 100 件の分析を実行し、視覚的に素早く分析して何が起こっているかを確認できます。」
さらに、彼は次のように述べています。「JMP を使用してテキスト分析を改良し続けています。 私は [人間によるコメントの個人的な解釈] をますます反映するようにアルゴリズムをトレーニングしています。 矛盾を見つけた場合は、分析と分類を検討します。 もしかしたら、私が気付かなかった何かをコンピューターが認識したのかもしれません。 コンピューターのトレーニングを続けて、どんどん改良することができます。 そして完了したら、人々がなぜ仕事をしているのかを理解し、より目的を持って仕事ができるよう、情報をアルゴリズムにフィードバックし始めることができます。」
Purposeful の応用は、プロの世界をはるかに超えています。 このアプリは、がんの治療を受けている人々をサポートするなど、医療現場での臨床試験に参加してきました。 そして将来的には、さらに多くの公衆衛生用途が登場するでしょう。 基本的にクマヌのプロジェクトは実存的なものである、とストレッチャー氏は付け加えた。 人生の何が生きる価値をもたらすのでしょうか?」
