이 이야기는 고객의 승인을 기다리고 있습니다. IT 회사 기밀 사항으로 간주하십시오. 공개하지 마십시오.
"좋은 데이터"가 개인화됩니다.
행동 과학 기반 앱은 정교한 설문 조사 분석을 사용하여 사용자가 보다 정서적으로 충만한 삶을 영위하도록 돕습니다.
_____________________________________________________________________________________
도전: 사용자가 자신의 정서적 웰빙에 대해 더 의도적으로 생각하도록 유도하는 앱인 Purposeful을 구축하는 과정에서 Kumanu 설립자 Vic Strecher 박사는 오늘날 직장에서 우울증, 소진 및 불안의 근본 원인을 해결하기 시작했습니다. Strecher와 그의 팀은 전통적인 인센티브 구조를 뛰어넘는 일련의 표적 개입을 통해 정서적 및 정신적 웰빙이 어떻게 개선될 수 있는지에 대한 통찰력을 얻기 위해 방대한 양의 행동 설문 조사 데이터를 수집했습니다.
해결책: 대규모 설문조사에 내재된 데이터 품질 문제를 선제적으로 방지하기 위해 Strecher는 JMP® 통계적 발견 소프트웨어에서 행동 과학 데이터를 처리합니다. "JMP를 사용하면서 좋아하는 것 중 하나는 지루한 데이터 정리 프로세스를 해결한다는 것입니다."라고 그는 말합니다. "JMP를 사용하여 수행할 수 있는 검사는 차선책보다 훨씬 쉽습니다."
결과 : Kumanu 팀이 Purposeful을 지원하는 알고리즘을 지속적으로 개선함에 따라 JMP는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터 모두에서 통찰력을 추출하는 새로운 방법을 탐색하기 위한 빠르고 접근하기 쉬운 도구임이 입증되었다고 Strecher는 말합니다. 특히 JMP 플랫폼 텍스트 탐색기는 그가 텍스트 데이터를 파헤치기 위해 선택한 도구입니다. "저는 통계학자는 아니지만 행동 과학에 대한 많은 지식을 가지고 있습니다."라고 그는 말합니다. "JMP 덕분에 통계학자에 대한 의존도에서 벗어날 수 있었습니다. JMP를 사용하면 데이터를 파헤치고 직접 분석을 시작할 수 있기 때문입니다."
_____________________________________________________________________________________
최근 몇 년 동안 웨어러블 생체 인식 장치와 개인 데이터 앱이 풍부해짐에 따라 개인은 식단과 운동에서 정신 건강에 이르기까지 모든 것을 추적할 수 있게 되었습니다. 그러나 데이터 수집에만 집중하는 것은 사용자가 자신의 개인 데이터를 분석하고 그 영향을 이해하며 결정적으로 행동을 변경할 수 있는 권한을 부여하지 못합니다.
전문적인 수준에서 HR(Human Resources) 부서는 직무 만족도에 대한 전통적인 접근 방식을 직원 복지의 측정 가능한 개선으로 전환하기 위해 유사하게 고군분투했습니다. 전통적인 HR 프로그램은 종종 인센티브에만 의존합니다. 쉽게 확장되지 않고 존엄성, 형평성 및 포용성(DEI)을 의미 있게 전달하는 데 종종 부족한 접근 방식입니다.
COVID-19 팬데믹과 경기 변동으로 인해 원격 근무로의 급속한 전환과 함께 직장 내 압박이 가속화되고 있는 상황에서 행동과학자 Vic Strecher는 직원의 복지에 대한 조직의 관심이 그 어느 때보다 중요하다고 말합니다. Strecher의 솔루션인 Purposeful은 행동 과학 분야의 학습을 운용하는 앱으로 직업적 성취에 대해 보다 실행 가능하고 총체적인 사고 방식을 위한 기술로 전환합니다.
"고용주들은 직원들이 활기차고 일에 몰두하는 동시에 사람들이 집에 돌아가 개인 생활에서도 활력을 얻도록 돕고 싶어해야 합니다."라고 그는 말합니다. “고용주는 직원들이 삶의 목적에 부합하기를 원해야 합니다.”
Strecher가 설립한 회사이자 Purposeful 앱의 제작자인 Kumanu는 "개인이 매일 최고의 자아를 직장과 삶에 가져올 수 있도록 돕는" 기술 기반의 목적 중심 웰빙 회사입니다. 이 회사의 접근 방식은 기계 학습, 실시간 예측 의사 결정 지원 및 그가 인간 본성의 기반이 되는 "내재적 동기 부여 엔진"이라고 부르는 것을 결합합니다.
그 결과 업무 공간을 넘어서는 전문적인 애플리케이션으로 웰빙이 재부팅됩니다. "신기술이 [번아웃, 불안, 우울증과 같은 문제에 대한] 유일한 해답은 아니지만 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 Strecher는 말합니다. "그리고 그것이 바로 우리가 Purposeful로 하고 있는 일입니다."
행동 변화 및 습관 형성 모델에 기반한 라이프스타일 개입
Purposeful은 사용자가 설문 조사 질문에 저널링하거나 응답하여 자기 성찰에 매일 몇 분을 할애하도록 유도합니다. Strecher는 이 앱의 설문조사 도구가 하루 종일 주기적으로 묻는 질문이 있는 생태학적 순간 평가(EMA)로 구성되어 있다고 설명합니다. 전체적으로 이 데이터는 사용자의 라이프스타일과 감정 패턴에 대한 통찰력을 생성하는 데 도움이 됩니다.
그런 다음 앱은 잠재적인 웰빙 방해 요소를 극복하거나 방지하기 위한 수천 가지 제안 라이브러리에서 가져옵니다. 이러한 개입의 목표는 사용자가 건강한 습관을 실험하고 궁극적으로 개발하는 것이라고 Strecher는 설명합니다. "치실을 사용하든, 명상을 하든, 매일 아침 잠시 멈춰 감사한 일을 생각하든." 백그라운드에서 실행되는 정교한 통계 모델은 상호 검토를 거친 인간 행동 연구를 기반으로 사용자에게 어떤 팁을 언제 표시할지 결정합니다.
"앱은 그 사람에 대해 더 많이 배우기 시작하고 기준선을 설정합니다."라고 Strecher는 설명합니다. “우리는 그들이 삶의 목적을 찾거나 목적을 상기시켜 감정을 더 잘 조절할 수 있도록 돕고 싶습니다. 우리는 그들이 덜 슬프거나 덜 불안해지기 위해 할 수 있는 구체적인 일뿐만 아니라 큰 그림을 강조할 수 있습니다.” 즉, "우리는 사람들이 자신의 날씨를 더 잘 바꿀 수 있도록 돕고 있습니다."
블루스카이 기술로 어떤 데이터를 수집할지 파악하는 투자
Kumanu의 EMA 디자인은 진화하는 과정이었습니다. Strecher는 모든 블루 스카이 기술과 마찬가지로 수집할 데이터를 결정하는 것이 도전의 중요한 부분이며 Kumanu는 처음부터 더 많은 신원 기반 평가 질문으로 발전했다고 말합니다.
Strecher는 다음과 같이 설명합니다. “당신의 인생에서 당신이 맡은 역할은 무엇입니까? 당신은 파트너입니까? 당신은 엄마 또는 아빠입니까? 조부모? 간병인? 개나 고양이가 있습니까? 당신은 어떤 종류의 직업을 가지고 있습니까? 바쁜가요? 지루해?” 이러한 질문에 대한 답변은 사용자가 자신의 삶에서 맡은 역할에 대한 미묘한 그림을 만드는 데 도움이 됩니다.
다음은 사용자의 가치와 이러한 가치에 의해 목표가 형성되는 방식을 이해하는 것입니다. 업무에서 더 많은 것을 성취하려고 노력하는 사람입니까? 그들은 더 나은 간병인이 되려고 노력하고 있습니까? Strecher는 “우리가 가장 소중하게 여기는 것은 물건이 아니라 사람이나 원인입니다.”라고 설명합니다. EMA는 또한 사용자가 최상의 상태일 때 어떤지 이해하려고 합니다. 그들은 호기심이 있습니까? 그들은 다른 사람들에게 관대합니까? 마지막으로 사용자는 자신의 감정에 대해 질문을 받습니다. “기분이 어때? 우리는 매일 그렇게 묻고 싶습니다.”라고 Strecher는 덧붙입니다.
사용자가 척도에 따라 자신의 감정에 점수를 매기면 응답은 그러한 감정에 대해 더 깊이 파고드는 설문 조사 질문 맵으로 이어집니다. 그리고 그는 자연어 생성을 사용하여 사용자의 정신에 대한 구조화되지 않은 추가 통찰력을 제공하는 하루 종일 저널링 기능이 있다고 말합니다.
“예를 들어, 수면은 당신에게 좋다는 인구 모델에서 개별 모델로 이동하고 있습니다. 이 모델에서는 이 정도의 수면은 당신에게 좋지만 너무 많은 수면은 당신에게 좋지 않을 수 있습니다. 그리고 적절한 시간에 잠을 잡니다.”라고 Strecher는 설명합니다. "Purposeful은 데이터 분석을 통해 점점 더 정교해지고 있는 매우 정교한 도구입니다."
JMP로 사전 예방적으로 데이터 품질 문제 해결
Kumanu의 데이터 과학자 팀은 설문 분석과 자연어 처리의 조합을 통해 Purposeful을 강화하는 알고리즘을 지속적으로 개선하고 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 데이터 세트는 Harris Poll과 같은 대규모 설문 조사 또는 주요 행동 과학 데이터 세트를 조사하는 연구원과의 공동 작업에서 가져옵니다. Strecher는 설명합니다. 그러나 모든 설문조사 데이터와 마찬가지로 품질이 문제가 될 수 있습니다.
“데이터 세트에 문제가 있고 정리하지 않으면 가치가 없는 것보다 더 나쁘다는 것을 수년 동안 배웠습니다. 오답이 나올 수 있습니다.”라고 Strecher는 말합니다. “데이터가 깨끗한지 확인하는 것이 매우 중요합니다. 그리고 JMP에서 데이터를 시각적으로 볼 수 있다는 것은 큰 도움이 됩니다.”
통계적 발견 소프트웨어이자 Strecher 툴킷의 핵심 플랫폼인 JMP는 비교할 수 없는 데이터 준비 및 시각화 기능을 제공한다고 그는 말합니다. “JMP를 사용하면서 좋아하는 것 중 하나는 지루한 데이터 정리 프로세스를 해결한다는 점입니다. JMP를 사용하여 수행할 수 있는 검사는 차선책보다 훨씬 쉽습니다.”
또한 그는 JMP를 통해 비통계 전문가가 자신의 데이터에 대해 독립적으로 작업할 수 있다고 설명합니다. Strecher는 "나는 행동 과학에 관한 많은 아이디어와 지식을 가지고 있지만 통계학자는 아닙니다."라고 말합니다. “JMP 덕분에 데이터 분석을 위해 통계학자에게 의존할 필요가 없어졌습니다. JMP를 사용하면 데이터를 파헤치고 직접 분석을 시작할 수 있습니다.”
텍스트 탐색기와 자연어 처리는 Purposeful의 알고리즘을 더욱 정교하게 만드는 데 필수적입니다.
Kumanu에서 자유로운 데이터 탐색의 핵심 영역 중 하나는 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 통찰력을 얻는 것입니다. 해리스-쿠마누 여론조사는 매년 전국 대표 표본에서 약 2,000명의 응답자를 대상으로 실시됩니다. 응답자들은 자신의 목적이 무엇인지 적고 자신의 일이 삶의 목적을 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명하도록 요청받습니다.
Strecher는 "우리는 자연어 처리를 사용하여 업무가 어떻게 목적을 달성하는지 살펴볼 수 있습니다."라고 설명합니다. “어떤 사람들은 돈을 위해 일하는데, 그것은 텍스트 분석을 통해 매우 명확하게 나오는 것입니다. 다른 사람들은 개인의 성장을 위해 일하는데, 그것은 '성취하다'와 같은 단어나 동료와 팀워크에 대한 특정 클러스터를 통해 명확하게 나타납니다.”
Strecher는 "고급 자연어 처리가 올바른 방식으로 사용된다면 더 치료적으로 사용할 수 있습니다."라고 말합니다. “저는 자연어 처리와 텍스트 분석이라는 개념을 가지고 노는 것을 좋아합니다. 제 생각에는 컴퓨터가 어떻게 시작할까요? 문제가 무엇입니까?”
“저는 항상 JMP로 시작합니다… 그리고 JMP를 사용하는 이유는 [Kumanu]가 다음에 무엇을 개발해야 하는지 알 수 있도록 언어에서 나타나는 패턴 종류를 이해해야 하기 때문입니다. 텍스트 탐색기는 저에게 정말 재미있습니다. 개인용 컴퓨터와 JMP를 사용하면 추가 비용 없이 [빅 데이터 분석]을 수행할 수 있습니다. 30초 안에 100번의 분석을 실행할 수 있고 시각적으로 매우 빠르게 압축하여 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있습니다.”
또한 그는 “JMP를 사용하여 텍스트 분석을 계속 다듬고 있습니다. 저는 [댓글에 대한 인간의 개인적인 읽기]를 점점 더 반영하도록 알고리즘을 훈련하고 있습니다. 불일치를 발견하면 분석 및 분류를 살펴봅니다. 컴퓨터가 내가 눈치채지 못한 무언가를 포착했을 수도 있습니다. 컴퓨터를 계속 훈련시켜 점점 더 좋아질 수 있습니다. 작업이 완료되면 알고리즘에 정보를 다시 입력하여 사람들이 자신이 일하는 이유를 이해하고 작업에 더 목적을 두도록 도울 수 있습니다.”
Purposeful의 적용은 전문적인 세계를 훨씬 뛰어넘습니다. 이 앱은 암 치료를 받는 사람들을 지원하는 것을 포함하여 의료 환경에서 임상 시험에 참여했습니다. 그리고 미래에는 더 많은 공중 보건 응용 프로그램이 있을 것입니다. 기본적으로 Strecher는 Kumanu의 프로젝트가 실존적 프로젝트라고 덧붙입니다. “전통적인 대본을 뒤집고 대신 삶에 대해 생각하면 어떨까요? 삶을 살 가치가 있게 만드는 것은 무엇입니까?”
