De emotionele temperatuur van uw collega's opnemen is gemakkelijker wanneer u uw dagen op kantoor doorbrengt. Lachuitbarstingen, ongemakkelijke lichaamstaal en woede-uitbarstingen zijn gemakkelijk te zien als je tegenover je collega aan tafel zit.

Maar aangezien werken op afstand een grote vlucht neemt, kan het een uitdaging zijn om de emoties van telewerkers te volgen. Videogesprekken kunnen maar zo ver gaan.

"We lezen veel anekdotische rapporten over mentale stress tijdens de pandemie", zegt Qiaozhu Mei, hoogleraar informatie.

Zonder persoonlijke interacties is het moeilijk te zeggen hoe het met je collega gaat, zei hij.

"Je kunt zien dat ze nog steeds e-mails beantwoorden, je kunt zien dat ze chatten op Slack-kanalen, maar je weet niet hoe ze zich voelen - je kunt geen glimlach zien, je kunt geen angst zien," zei Mei.

Mei en collega's van de University of Michigan School of Information ontwikkelden een strategie om niet alleen de emotionele gezondheid van werknemers te controleren, maar zelfs werkgedrag te voorspellen. In een nieuwe studie in PLOS ONE , het team volgde het gebruik van emoji's als een markering van emoties en volgde hoe het gebruik van emoji in werkcommunicatie uitval van externe werknemers kan voorspellen.

"We zagen een rapport van GitHub over de status van ontwikkelaars in het vroege stadium van de COVID-19-pandemie", zegt hoofdauteur Xuan Lu, research fellow bij UMSI.

Ontwikkelaars vertoonden aan het begin van de pandemie signalen van burn-out. Het rapport spoorde het team aan om te kijken hoe de gemoedstoestand van telewerkers beter kan worden gevolgd, zei ze.

Persoonlijke emotionele aanwijzingen kunnen worden beperkt met werken op afstand of gemakkelijk worden gemaskeerd tijdens korte videogesprekken. Om dit tegen te gaan, wendde het team zich tot non-verbale signalen in online communicatie om emotionele gezondheid te interpreteren.

Omdat Lu en haar collega's het gebruik van emoji's al een tijdje bestuderen, vroegen ze zich af of emoji konden worden gebruikt als sensoren voor de emotionele status van ontwikkelaars.

Het team wendde zich tot GitHub voor hun communicatiegegevens voor externe medewerkers, met behulp van de enorme catalogus met communicatiegegevens over softwaresamenwerkingen. Met behulp van miljoenen GitHub-berichten (van vóór de pandemie, om extra stressoren van een wereldwijde gezondheidscrisis te voorkomen), gebruikte het team machine learning om het gebruik van emoji in werkgerelateerde online gesprekken te volgen. Ze hebben hun model getraind om mogelijke uitval van externe ontwikkelaars te voorspellen op basis van hun emoji-gebruik.

De fractie GitHub-berichten die emoji bevatten, evenals het type emoji, werden bijgehouden in het machine learning-programma. Ze ontdekten dat gemiddeld meer dan 5% van de GitHub-berichten emoji bevatten. Ze ontdekten ook dat bepaalde emoji meer werden gebruikt dan andere - en ze verschilden van typische emoji die wordt gebruikt in sociale, niet-werkcommunicatie.

Ten slotte heeft het team met behulp van rekentools sentimentele scores toegekend aan emoji.

"Mensen gebruiken emoji om verschillende redenen," zei Mei, eraan toevoegend dat een lachend gezicht meer positief gewicht heeft dan een eenvoudig vinkje.

Ze ontdekten dat werknemers die regelmatig emoji gebruiken om emoties (positief of negatief) in hun werk te uiten, een betere emotionele gezondheid hebben en natuurlijk minder snel van het platform een ​​jaar later afhaken. De onderzoekers vonden ook een andere interessante correlatie tussen emoji en werk.

"Degenen die geen emoji gebruiken, hebben drie keer meer kans om te stoppen met werken op afstand", zei Mei.

Het team ontdekte dat ze met behulp van hun machine learning-model uitval met 75% nauwkeurigheid konden voorspellen.

"Je kunt redelijk nauwkeurige voorspellingen doen of mensen zullen afhaken, alleen al op basis van hoe ze deze pictogrammen gebruiken," zei Mei. "Je hoeft niet eens te kijken naar hun productiviteit op het werk of de woorden die ze zeggen, kijk maar hoe ze emoji gebruiken."

Mei merkt op dat dit werk nuttig kan zijn voor alle organisaties die telewerkers ondersteunen.

"Als je de emoties van je werknemers of je collega's kunt volgen door hoe ze emoji gebruiken, dan kun je vroege signalen identificeren dat ze mentale problemen zoals burn-out ervaren", zei hij.