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“永远的数据”变得个性化
基于行为科学的应用程序使用复杂的调查分析来帮助用户过上更加情感充实的生活
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挑战： Kumanu 创始人 Vic Strecher 博士在构建 Purposeful（一种提示用户更加关注其情绪健康的应用程序）时着手解决当今劳动力中抑郁、倦怠和焦虑的根本原因。 Strecher 和他的团队挖掘了大量的行为调查数据，以深入了解如何通过一系列超越传统激励结构的有针对性的干预措施来改善情绪和心理健康。
解决方案：为了主动避免大型调查中固有的数据质量挑战，Strecher 在 JMP® 统计发现软件中处理行为科学数据。 “我喜欢使用 JMP 的其中一个原因是它解决了清理数据的繁琐过程，”他说。 “我可以使用 JMP 进行的检查比次优选择要容易得多。”
结果：随着 Kumanu 团队不断完善支持 Purposeful 的算法，Strecher 表示 JMP 已被证明是一种快速且易于使用的工具，可用于探索从结构化和非结构化数据中提取洞察力的新方法。 特别是，JMP 平台 Text Explorer 是他挖掘文本数据的首选工具。 “我不是统计学家，但我确实有很多关于行为科学的知识，”他说。 “JMP 让我摆脱了对统计学家的依赖，因为有了 JMP，我可以深入挖掘数据并开始自己分析。”
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近年来，大量可穿戴生物识别设备和个人数据应用程序帮助个人跟踪从饮食和锻炼到心理健康的一切。 然而，仅仅关注数据收集还不足以让用户能够分析他们的个人数据、了解其影响，并且——至关重要的是——改变行为。
在专业层面，人力资源 (HR) 部门同样努力将传统的工作满意度方法转化为可衡量的员工福利改善。 传统的人力资源计划往往完全依赖激励；一种不容易扩展的方法，而且往往无法有效地实现尊严、公平和包容 (DEI)。
随着 COVID-19 大流行和经济波动加速了工作场所的压力，同时人们迅速转向远程工作，行为科学家 Vic Strecher 表示，组织对员工福祉的关注从未如此重要。 Strecher 的解决方案 Purposeful 是一款将行为科学领域的知识付诸实践的应用程序，它转向技术以寻求一种更可操作、更全面的职业成就思考方式。
“雇主应该希望他们的员工在工作中充满活力和投入，同时也希望帮助人们回家并在他们的个人生活中也充满活力，”他说。 “雇主应该希望他们的员工与人生目标保持一致。”
Kumanu 是一家由 Strecher 创立的公司，也是 Purposeful 应用程序的开发者，是一家以技术为基础、以目标为导向的健康公司，“帮助个人每天在工作和生活中展现最好的自己，”Strecher 解释道。 该公司的方法结合了机器学习、实时预测决策支持和他所说的隐藏在人性中的“内在动机引擎”。
其结果是通过超越工作场所的专业应用程序重新启动健康。 Strecher 说：“新技术不会是 [解决倦怠、焦虑和抑郁等问题] 的唯一方法，但它可能有助于弥合差距。” “这就是我们用 Purposeful 所做的。”
基于行为改变和习惯形成模型的生活方式干预
有目的的提示用户每天花几分钟时间通过写日记或回答调查问题进行自我反省。 Strecher 解释说，该应用程序的调查工具采用生态瞬时评估 (EMA) 结构，全天定期提出问题。 总的来说，这些数据有助于深入了解用户的生活方式和情绪模式。
然后，该应用程序会从一个包含超过一千种不同建议的库中提取，以克服或避免潜在的健康损害因素。 Strecher 解释说，这些干预措施的目标是让用户进行实验并最终养成健康的习惯； “无论是使用牙线、冥想还是每天早上停下来想想他们感激的事情。”在后台运行的复杂统计模型根据经过同行评审的人类行为研究确定向用户显示哪些提示以及何时显示。
“该应用程序将开始更多地了解该人并建立基线，”Strecher 解释道。 “我们希望通过寻找生活目标或提醒他们自己的目标来帮助他们更好地调节情绪。 我们可以强调大局以及他们可以做的具体事情，以减少悲伤或焦虑。”换句话说，他补充说：“我们正在帮助人们更好地改变自己的天气。”
借助蓝天技术，确定要收集哪些数据的投资
Kumanu 的 EMA 的设计是一个不断发展的过程。 Strecher 说，与任何蓝天技术一样，决定收集哪些数据是挑战的重要组成部分，自成立以来，Kumanu 已经朝着更多基于身份的评估问题发展。
Strecher 解释说：“你在生活中扮演什么角色？ 你是合伙人吗？ 你是妈妈还是爸爸？ 祖父母？ 保姆？ 你有狗或猫吗？ 你有什么样的工作？ 忙吗？ 很无聊吗？”这些问题的答案有助于用户对他们在生活中所扮演的角色进行细致入微的描绘。
接下来是了解用户的价值观以及这些价值观如何塑造他们的目标：他们是一个试图在工作中取得更多成就的人吗？ 他们想成为更好的看护者吗？ “很多时候，我们最看重的根本不是事物，而是我们关心的人或事业，”Strecher 解释道。 EMA 还试图了解用户处于最佳状态时的感受：他们好奇吗？ 他们对别人慷慨吗？ 最后，询问用户的情绪。 “你感觉怎么样？ 我们喜欢每天都这样问，”Strecher 补充道。
当用户根据量表对他们的情绪进行评分时，响应会生成一张调查问题图，更深入地探究这些感受。 而且，他说，通过使用自然语言生成，可以全天记录，从而提供对用户心理的进一步非结构化洞察。
“我们正在从一个人口模型——例如，睡眠对你有好处——转变为一个个体模型——我们可以说这么多的睡眠对你有好处，但太多的睡眠可能对你不利。 在正确的时间睡觉，”Strecher 解释道。 “有目的的是一个非常复杂的工具，通过数据分析变得越来越复杂。”
使用 JMP 主动应对数据质量挑战
Kumanu 的数据科学家团队致力于通过结合调查分析和自然语言处理不断完善和改进为 Purposeful 提供支持的算法。 Strecher 解释说，数据集来自哈里斯民意调查等大型调查，或与研究主要行为科学数据集的研究人员合作。 但是，与任何调查数据一样，质量可能是个问题。
“多年来我了解到，如果一个数据集有问题并且没有被清理，它比毫无价值更糟糕。 它可能会产生错误的答案，”Strecher 说。 “确保数据干净非常重要。 能够在 JMP 中直观地查看数据确实很有帮助。”
JMP 是 Strecher 工具包中的一种统计发现软件和关键平台，可提供无与伦比的数据准备和可视化功能，他说。 “我喜欢使用 JMP 的其中一个原因是它解决了清理数据的繁琐过程。 我可以使用 JMP 进行的那种检查比下一个最佳替代方案要容易得多。”
此外，他解释说，JMP 使非统计专家能够独立处理他们自己的数据。 “我对行为科学有很多想法和知识，但我不是统计学家，”Strecher 说。 “JMP 让我不再依赖统计学家为我进行数据分析。 借助 JMP，我可以深入挖掘数据并开始自行分析。”
Text Explorer 和自然语言处理对于进一步完善 Purposeful 的算法至关重要
Kumanu 不受约束的数据探索的关键领域之一是从非结构化文本数据中释放洞察力。 每年进行三项哈里斯-库马努民意调查，调查大约两千名具有全国代表性样本的受访者。 受访者被要求写下他们的目的是什么，然后解释他们的工作如何帮助实现他们的人生目的。
“我们可以开始使用自然语言处理来了解工作是如何实现目的的，”Strecher 解释道。 “有些人为钱而工作，这是通过文本分析非常清楚地得出的结论。 其他人为个人成长而工作，这也可以通过‘实现’或某些关于同事和团队合作的词组清楚地体现出来。”
“如果以正确的方式使用高级自然语言处理，我们就可以开始更有效地使用它，”Strecher 说。 “我喜欢研究自然语言处理和文本分析的概念。 我想，计算机将如何开始这样做？ 会有什么问题？”
“我总是从 JMP 开始…… 我使用 JMP 是因为我需要了解语言中出现的各种模式，以便我们 [Kumanu] 知道接下来要开发什么。 Text Explorer 对我来说真的很有趣。 使用个人计算机和 JMP，您无需额外费用即可进行 [大数据分析]。 我可以在 30 秒内运行 100 次分析，并非常快速地以可视化方式快速浏览它们以查看发生了什么。”
此外，他说，“我一直在使用 JMP 改进文本分析。 我正在训练算法以越来越多地反映[个人对评论的阅读]。 当我看到差异时，我会查看我的分析和分类。 也许电脑发现了一些我没有注意到的东西。 您可以继续训练计算机，让它变得越来越好。 一旦你完成了，你就可以开始将信息反馈到算法中，以帮助人们理解他们工作的原因，并使他们的工作更有目的性。”
Purposeful 的应用远远超出了专业领域。 该应用程序已参与医疗机构的临床试验，包括支持接受癌症治疗的人。 并且在未来，还会有更多的公共卫生应用。 从根本上说，Strecher 补充说，Kumanu 的项目是一个存在主义的项目：“如果我们翻转传统剧本，转而思考生活会怎样？ 是什么让生活值得一过？”
