Mengenali Stres Karyawan Melalui Analisis Wajah di Tempat Kerja

Dalam konteks perubahan budaya di sekitar etika pertemuan Zoom, dan munculnya kelelahan Zoom, peneliti dari Cambridge telah merilis sebuah studi yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan tingkat stres kita melalui cakupan kamera webcam yang diaktifkan AI dari ekspresi wajah kita di tempat kerja.

Di sebelah kiri, lingkungan pengumpulan data, dengan peralatan pemantauan multiple yang dilatih pada atau melekat pada relawan; di sebelah kanan, contoh ekspresi wajah yang dihasilkan oleh subjek uji pada tingkat kesulitan tugas yang bervariasi. Sumber: https://arxiv.org/pdf/2111.11862.pdf

Penelitian ini dimaksudkan untuk analisis afek (yaitu, pengenalan emosi) dalam sistem ‘Ambient Assistive Living’, dan kemungkinan dirancang untuk memungkinkan kerangka pemantauan ekspresi wajah berbasis video-AI dalam sistem tersebut; meskipun makalah ini tidak memperluas aspek ini, upaya penelitian tidak masuk akal dalam konteks lain.

Ruangan khusus proyek ini adalah untuk mempelajari pola ekspresi wajah di lingkungan kerja – termasuk pengaturan kerja jarak jauh – bukan ‘hiburan’ atau ‘pasif’ situasi, seperti bepergian.

Pengenalan Emosi Berbasis Wajah di Tempat Kerja

Sementara ‘Ambient Assistive Living’ mungkin terdengar seperti skema untuk perawatan lansia, itu jauh dari kasusnya. Berbicara tentang ‘pengguna akhir’ yang dimaksud, penulis menyatakan*:

‘Sistem yang dibuat untuk lingkungan ambient assistive living [†] bertujuan untuk dapat melakukan analisis afek otomatis dan merespons. Ambient assistive living bergantung pada penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) untuk membantu lingkungan hidup dan kerja sehari-hari seseorang untuk menjaga mereka lebih sehat dan aktif lebih lama, dan memungkinkan mereka untuk hidup mandiri saat mereka menua. Jadi, ambient assistive living bertujuan untuk memfasilitasi pekerja kesehatan, perawat, dokter, pekerja pabrik, pengemudi, pilot, guru serta berbagai industri melalui penginderaan, penilaian dan intervensi.

‘Sistem ini dimaksudkan untuk menentukan ketegangan fisik, emosional dan mental dan merespons dan menyesuaikan diri sesuai kebutuhan, misalnya, mobil yang dilengkapi dengan sistem deteksi kantuk dapat mengingatkan pengemudi untuk waspada dan dapat menyarankan mereka untuk mengambil istirahat singkat untuk menghindari kecelakaan [††].’

Makalah ini berjudul Menginferensi Afek Wajah Pengguna dalam Pengaturan Kerja, dan berasal dari tiga peneliti di Laboratorium Affective Intelligence & Robotics di Cambridge.

Kondisi Uji

Karena penelitian sebelumnya dalam bidang ini sebagian besar bergantung pada pengumpulan gambar ad hoc yang dikumpulkan dari internet, peneliti Cambridge melakukan eksperimen pengumpulan data lokal dengan 12 relawan kampus, 5 laki-laki dan 7 perempuan. Relawan berasal dari sembilan negara, dan berusia 22-41.