ITeBA si pone l’obiettivo di definire, progettare e prototipare una piattaforma web based in grado di monitorare il livello di stress psico-fisico e di tecnostress, durante l’attività lavorativa, anche in modalità smart-working attraverso l’analisi: - dell’espressione facciale (sulla base del sistema di codifica dell’azione facciale definito da Ekman e Friesen); - del tracciamento del capo dell’utente (in particolare con analisi di flessione, rotazione e estensione); - della rilevazione dello sguardo e dell’occhio; attraverso tecnologie di Deep Learning e Computer Vision per il calcolo affettivo per riconoscere i segnali indicati precedentemente nelle immagini catturate attraverso la webcam degli strumenti digitali in uso. La piattaforma proposta sarà in grado di svolgere le seguenti funzioni: - analizzare il livello di stress del lavoratore in modo reattivo (emissione di alert di prevenzione dello stress); - evidenziare tramite dashboard i fattori di stress per definire opportune strategie pro-attive di riduzione e mantenimento del clima aziendale. In questa fase di progetto di procederà, attraverso un approccio deduttivo della letteratura inerente lo smart working e il benessere organizzativo aziendale sotto un profilo multidisciplicare, a: • analizzare e definire i fattori critici di successo per determinare la validità del sistema prototipale proposto; • analizzare e definire quali fattori sono utili al corretto rilevamento delle situazioni di stress psicofisico e di deterioramento del clima aziendale; • determinare tramite apposita indagine quali-quantitativa i migliori indicatori del benessere organizzativo; • definire, sulla scorta dei risultati ottenuti, una dashbord di controllo e degli appositi alert necessari a monitorare efficacemente il benessere psicofisico e aziendale; • realizzare una soluzione prototipale di tecnologia web based atta a monitorare gli elementi critici del benessere lavorativo.

ITeBA: Innovazioni Tecnologiche per il Benessere Aziendale post COVID - ITeBA: The technological innovations for corporate well-being post COVID

Cedrola E.;Zifaro M.;Giraldi L.;Pavolini E.
2020-01-01

Abstract

ITeBA si pone l’obiettivo di definire, progettare e prototipare una piattaforma web based in grado di monitorare il livello di stress psico-fisico e di tecnostress, durante l’attività lavorativa, anche in modalità smart-working attraverso l’analisi: - dell’espressione facciale (sulla base del sistema di codifica dell’azione facciale definito da Ekman e Friesen); - del tracciamento del capo dell’utente (in particolare con analisi di flessione, rotazione e estensione); - della rilevazione dello sguardo e dell’occhio; attraverso tecnologie di Deep Learning e Computer Vision per il calcolo affettivo per riconoscere i segnali indicati precedentemente nelle immagini catturate attraverso la webcam degli strumenti digitali in uso. La piattaforma proposta sarà in grado di svolgere le seguenti funzioni: - analizzare il livello di stress del lavoratore in modo reattivo (emissione di alert di prevenzione dello stress); - evidenziare tramite dashboard i fattori di stress per definire opportune strategie pro-attive di riduzione e mantenimento del clima aziendale. In questa fase di progetto di procederà, attraverso un approccio deduttivo della letteratura inerente lo smart working e il benessere organizzativo aziendale sotto un profilo multidisciplicare, a: • analizzare e definire i fattori critici di successo per determinare la validità del sistema prototipale proposto; • analizzare e definire quali fattori sono utili al corretto rilevamento delle situazioni di stress psicofisico e di deterioramento del clima aziendale; • determinare tramite apposita indagine quali-quantitativa i migliori indicatori del benessere organizzativo; • definire, sulla scorta dei risultati ottenuti, una dashbord di controllo e degli appositi alert necessari a monitorare efficacemente il benessere psicofisico e aziendale; • realizzare una soluzione prototipale di tecnologia web based atta a monitorare gli elementi critici del benessere lavorativo.
2020
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