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分享個人感應數據 改善長時間工作者的健康
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不可諱言,共享經濟已是當今非常重要的社會趨勢,隨著網路媒介和共享平台的發展,讓工作者擁有愈來愈自由的工作時間及決定接案的權利,但也衍生新問題;比方說計程車或Uber的駕駛,為了爭取平台提供的獎勵,因而長時間工作,影響自身健康,連帶也影響公共與交通安全。此種涉及經濟、社會行為、與科技跨領域的挑戰,亟需跨領域的解決方案。

有鑑於此,IoX中心組成社群運算(Social Computing)研究團隊,成員包含加州大學戴維斯分校教授王浩全、臺灣師範大學圖書資訊學研究所教授袁千雯,以及中心研究員游創文博士與畢南怡博士。該團隊探討假使利用IoT技術收集職業駕駛個人感應數據,由親友共享,再讓親友適時給予駕駛提醒與輔導,避免在不適合工作的身心狀態下繼續工作,看看能否改善超時工作、危險駕駛等問題。

袁千雯說,該團隊運用IoT健康感測技術,持續彙集職業駕駛諸如心跳、步數、睡眠等等生理資訊,但並不倚靠駕駛人自己去詮釋這些數據的意義,或推動工作行為的改變,而是帶入Social Sensing概念,將前述數據分享給利害關係人、此案設定的是駕駛的配偶,讓配偶直接觀察到駕駛的身心狀況,輔以其平日對於駕駛身心狀態的觀察與理解,以便於在察覺到些微異樣之時,及早向駕駛提出必要建議,適時改變他的行為,以免繼續維持高負荷狀態、造成身心傷害。

值得留意的,Social Computing研究團隊為了比較不同狀態下的績效表現,特別設計對照組,一組僅由駕駛自己看個人健康數據,另一組則分享給駕駛的配偶,結果後者的成果相對理想許多;據觀察,配偶非常擅於在適當時機提出像是「站起來走動一下」的建議,讓駕駛既不會影響太多工時,又能維持身心的舒坦。

 
資料來源: 電子時報/ 報導日期: 2019-12-18 點閱人次: 153人
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