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“数据公益”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（一款促使用户更加关注自己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。 斯特雷彻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，Strrecher 在 JMP® 统计发现软件中处理行为科学数据。 “我喜欢与 JMP 合作的原因之一是它解决了清理数据的繁琐过程，”他说。 “我使用 JMP 进行的检查比下一个最佳替代方案要容易得多。”
结果：随着 Kumanu 团队不断完善支持 Purposeful 的算法，Strrecher 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的新方法。 特别是，JMP 平台文本浏览器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，我可以深入研究数据并开始自己分析事情。”
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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、锻炼到心理健康的一切。 然而，仅关注数据收集并不足以让用户能够分析其个人数据、了解其影响以及（最重要的是）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员工福祉的可衡量的改善。 传统的人力资源计划通常仅依赖激励措施；这种方法不易扩展，而且往往无法有效地实现尊严、公平和包容 (DEI)。
行为科学家 Vic Strecher 表示，随着 COVID-19 大流行和经济波动加剧了工作场所压力，同时人们迅速转向远程工作，组织对员工福祉的关注从未如此重要。 Strecher 的解决方案 Purposeful——一款将行为科学领域的学习成果付诸实践的应用程序——转向技术，以一种更可行、更全面的方式来思考职业成就感。
他说：“雇主应该希望员工在工作中充满活力并积极投入，同时也希望帮助员工回家并在个人生活中充满活力。” “雇主应该希望他们的员工与人生目标保持一致。”
Kumanu 是由 Strecher 创立的公司，也是 Purposeful 应用程序的制造商，是一家以技术为基础、目标驱动的健康公司，“帮助个人在每一天的工作和生活中展现出最好的自我”，Strrecher 解释道。 该公司的方法将机器学习、实时预测决策支持和他所说的人性背后的“内在动机引擎”结合起来。
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。 “新技术不会是[解决倦怠、焦虑和抑郁等问题]的唯一答案，但它可能有助于弥合差距，”斯特雷彻说。 “这就是我们通过 Purposeful 所做的事情。”
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通过日记或回答调查问题进行自我反思。 Strecher 解释说，该应用程序的调查工具采用生态瞬时评估 (EMA) 的结构，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，该应用程序会从包含一千多个不同建议的库中提取克服或避免潜在健康损害因素的建议。 斯特雷彻解释说，这些干预措施的目的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向用户显示。
“该应用程序将开始更多地了解该人并建立基线，”斯特雷彻解释道。 “我们希望通过找到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采取哪些具体措施来减少悲伤或焦虑。”换句话说，他补充道：“我们正在帮助人们更好地改变自己的天气。”
借助蓝天技术，投资于确定要收集哪些数据
Kumanu EMA 的设计是一个不断发展的过程。 斯特雷彻说，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，自诞生以来，库马努已经朝着更多基于身份的评估问题发展。
斯特雷彻解释道：“你在生活中扮演着哪些角色？ 你是合伙人吗？ 你是妈妈还是爸爸？ 祖父母？ 照顾者？ 你有狗或猫吗？ 你从事什么类型的工作？ 忙吗？ 无聊吗？”这些问题的答案可以帮助用户详细了解他们在生活中所扮演的角色。
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？ 他们是否想成为更好的看护者？ “很多时候，我们最看重的根本不是东西，而是我们关心的人或事业，”斯特雷彻解释道。 EMA 还试图了解用户在最佳状态时的感受：他们好奇吗？ 他们对别人慷慨吗？ 最后，用户被询问他们的情绪。 “你感觉怎么样？ 我们每天都想问这个问题，”斯特雷彻补充道。
当用户根据一个量表对自己的情绪进行评分时，他们的回答就会生成一张调查问题图，进一步深入探讨这些感受。 他说，通过使用自然语言生成，可以全天记录日志，从而提供对用户心理的进一步非结构化洞察。
“我们正在从人口模型（例如，睡眠对你有好处）转向个人模型——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没有好处。 在正确的时间睡觉，”斯特雷彻解释道。 “Purposeful 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调查分析和自然语言处理相结合，不断完善和改进为 Purposeful 提供支持的算法。 斯特雷彻解释说，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，质量可能是一个问题。
“多年来我了解到，如果数据集存在问题并且没有清理，那么它比毫无价值更糟糕。 它可能会产生错误的答案，”斯特雷彻说。 “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。”
他说，JMP 是 Strecher 工具包中的统计发现软件和关键平台，提供无与伦比的数据准备和可视化功能。 “我喜欢使用 JMP 的原因之一是它解决了繁琐的数据清理过程。 我使用 JMP 进行的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，”斯特雷彻说。 “JMP 让我不再依赖统计学家为我进行数据分析。 借助 JMP，我可以深入研究数据并开始自己进行分析。”
Text Explorer 和自然语言处理对于进一步完善 Purposeful 算法至关重要
库马努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。 每年都会进行三项哈里斯-库马努民意调查，对全国代表性样本中的大约两千名受访者进行调查。 受访者被要求写出他们的目标是什么，然后解释他们的工作如何帮助实现他们的人生目标。
“我们可以开始使用自然语言处理来了解工作如何实现目标，”斯特雷彻解释道。 “有些人是为了钱而工作，通过文本分析可以清楚地看出这一点。 其他人为个人成长而工作，这也可以通过“成就”或某些关于同事和团队合作的词语清楚地体现出来。”
“如果以正确的方式使用先进的自然语言处理，我们就可以开始更多地使用它来治疗，”斯特雷彻说。 “我喜欢尝试自然语言处理和文本分析的概念。 我想，计算机如何开始这样做呢？ 会出现什么问题？”
“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] 知道下一步要开发什么。 文本浏览器对我来说真的很有趣。 借助个人计算机和 JMP，您无需额外费用即可进行[大数据分析]。 我可以在 30 秒内运行一百次分析，并快速直观地浏览它们以了解发生了什么。”
此外，他说：“我不断使用 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。 也许计算机发现了一些我没有注意到的东西。 您可以不断训练计算机，使其变得越来越好。 完成后，您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，并让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保健环境中的临床试验，包括支持接受癌症治疗的人们。 未来还会有更多的公共卫生应用。 斯特雷彻补充道，从根本上说，库马努的项目是一个存在主义项目：“如果我们翻转传统剧本，转而思考生活，会怎样？ 人生到底靠什么才值得活下去？”
