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公司全方位追寻职工行为这种做法合理吗

2019-08-13 作者:责任编辑。王凤仪0768

神译局是36氪旗下编译团队,重视科技、商业、职场、日子等范畴,要点介绍国外的新技术、新观念、新风向。

编者按:跟着科技的不断前进,咱们的日子中呈现了越来越多的可穿戴追寻设备。近年来,还专门有一些项目经过这些可穿戴追寻设备生成的数据,来剖析有关研讨方针的详细体现。假如公司的老板让你每天24小时都穿戴这款设备,然后让他进一步地了解你的作业体现,你会赞同吗?这篇文章原标题是A New Study Suggests Employers Track Your Every Move to ‘Improve Productivity’,作者Angela Lashbrook在文中就介绍了几个相似的项目,以及不同集体对这些项意图观点和定见。

图片来历:FitNish Media on Unsplash

假如你对老板提出加薪要求,老板反过来告知你,你有必要每天24小时都穿戴一款特制的可穿戴设备,你会有什么反响?

这种做法在未来并不是不或许。在奥巴马执政时期,就曾呈现过许多职场健康研讨项目,这些项目现在覆盖了超越五千万职场职工。在这些项目里,一般都会借助于健身追寻设备或其它设备来评价职工身体的健康状况,而相关的数据,在许多事例中都会影响个人保险的费率。

而最近的一项全新研讨,更有或许持续向前拥抱这个夸姣新时代:经过日夜不断的数据监督而汇总的各种不相关数据点,比方你检查手机的频率或许周末外出的频率,来评价职工的作业体现。这项研讨也取得了美国国家情报总监(Director of National Intelligence,DNI)办公室的部分资金支撑,研讨人员首要来自达特茅斯学院(Dartmouth College)。

这项研讨的意图,是经过依据地理方位的追寻信号发射基站、可穿戴设备以及手机使用,“区别高效和低效的职工”。其规划和意图和别的两个名叫mPerf和MOSAIC的研讨项目相似。这两个项意图主题都是去研讨人工智能是怎么协助职工(以及他们的雇主的)。但专家正告称,就这种追寻而言,依然存在许多顾忌。

“这项研讨会重视的内容有:查询方针的睡觉时刻有多少,他们的心率体现怎么,他们日常体育锻炼有多少。”隐私和安全非营利组织美国民主和科学中心(Center for Democracy and Technology,CDT)方针剖析师娜塔莎·杜阿尔特(Natasha Duarte)说,“要看一个职工是否相对年青和健康,这些便是首要方针……那假如查询方针身患残疾呢?假如参阅他们的体育活动数据来评价其作业体现的话,那就太轻视人了。”

在这项研讨中,一共有554名研讨方针。其间,320名男性,234名女人。这些研讨方针来自各行各业,但首要集中于科技和资讯职业。他们会定时填写职场评价问卷,问卷标题包括是非题,比方“你今日是否对组织展现出了忠实的作业情绪?”或许打分题,比方“你在多大程度上完整地完成了你的作业?”“你在多大程度上保证各项任务都恰当地完成了?”然后,研讨人员会依据他们的答复内容,承认他们是否是高效作业仍是低效作业。

一起,研讨人员也都为这些研讨方针装配了各种不同的追寻设备。每个人都会佩带一块防水佳明(Garmin)腕表,他们的智能手机还都安装了一个名叫PhoneAgent的追寻使用,一起还会分配四个信号发射基站给他们:一个放置在钱包中,一个放置在钥匙链上,一个放置在家中,一个放置在办公室里。

这些设备能够记载研讨方针的睡觉习气、脱离作业台面的频率、夜间或周末从家中外出的频率、解锁手机的频率、完成了多少体育运动以及睡觉质量等等。

研讨人员随后会搜集从各种设备上取得的数据,然后进行比照研讨。成果闪现,不同职业的研讨方针,以及研讨方针是否担任办理职务,对成果的影响都十分大。比方,非办理职务的高效职工在周末上班的时刻更多(很意外的发现),他们在平常作业日的晚上也很少去其它当地。咨询职业的高效职工周末都很少参与体育锻炼,而科技职业的高效职工则在平常作业日很少参与锻炼。

达特茅斯学院办理学教授皮诺·奥迪亚(Pino Audia)称,依据这些数据,能够推断出,作业日很少去其它当地的高效职工往往都有固定的日常组织,即使是在艰苦的作业环境下,这些行为习气能够让他们坚持活跃和智慧过人的情绪。“假如你总是被搅扰的话,那你的作业体现就或许会遭到影响。”奥迪亚说。

此外,研讨人员还期望这些数据能够进一步消除职工查询环节中的轻视和不公平。现有的作业评价方法“不只老旧并且还存在必定的成见”,达特茅斯学院计算机科学教授安德鲁·坎贝尔(Andrew Campbell)称。他说,他们期望了解怎么使用这些移动感应数据来猜测能够反映高效体现的有关形式。一起,他们还期望,在十年之内,职工能够经过结合这些数据的反应,来回忆和前进自己的作业体现。

就职工体现评价而言,传统的方法也确实存在必定的缺点。据斯坦福大学VMware女人领导立异实验室的研讨人员称,在答复开放式问题时,比方“职工是怎么到达期望值的?”“该职工最杰出的技术是什么?”,办理人员一般会依靠刻板观点和成见,而不是结合数据来评价。

男性一般都会收到与其技术性技术有关的详细反应,而女人则一般收到的是一般性谈论和反应,比方“你是很棒的交流者!”详细反应能够为职工供给前进的方向,一起指明他们的优势特色,而没有收到相似反应的,则更像是被疏忽的一个集体。

奥迪亚称,这项研讨能够“在短期内让企业不再依靠或削减对这些查询的依靠。相反,咱们能够更多地依靠于职工行为的有关客观方针。企业应该怎么在对待职工、补偿以及提升等方面不受性别、种族和国籍的约束而体现出更大的公平性?……咱们研讨中使用的一些科技,就会朝着这些方针而不断斗争。”

图片来历:Unsplash @rstone_design

当然,针对这项研讨,也存在一些针对成见的顾忌声响。除了杜阿尔特说到的成见问题,研讨中的首要研讨方针也都是男性,假如使用这些白领男性的数据去猜测或评价不属于这类集体的人的作业体现,那他们就或许会在和其作业体现无关的要素方面遭到不平等对待。

“假如你把针对20多岁男性的研讨数据使用在女人身上,或许是超越30岁以上的集体身上,或许是残疾人身上,那或许就站不住脚了。”斯坦福大学互联网和社会中心顾客隐私负研讨负责人贞·金(Jen King)表明,“那这些数据实质上就存在成见。”

比方,假如或人因心理疾病而引发焦虑的,然后添加心率或影响睡觉质量。此外,依据研讨发现,高效职工下班今后很少去其它当地。但一个中学学生的母亲或许鄙人班后需求带孩子去上辅导班,或许会频频地脱离家,假如用这些数据来评价他们,则相同是不公平的。

当然,假如用这些设备去追寻和记载职工活动以及生物计算信息,特别是下班后的这些信息,还会存在侵略隐私的问题。

在美国境内,现在针对职工隐私维护的法令条款并不多。因而,“要求”职工长时刻受这些设备监控,或许并不会冒犯法令,并且这篇文章所说到的职工健康项目早就现已落地了。针对这些项目,不只没有人指出它们或许违法了,并且还遭到了奥巴马执政期间推广的平价医疗法案(Affordable Care Act)的竭力鼓舞。

“这种事不应该发作,但惋惜的是,这些研讨的法令鸿沟并不明晰。”杜阿尔特说。她还说,即使职工赞同参与这些项目,但这些追寻项目依然存在道德风险问题,会让人觉得他们是有人施压被逼像“好职工”相同而参与其间的。

金还提出另一种说法,雇主很或许还会使用这些追寻数据去盯梢职工。“试想一下,一个或许对年青女部属有倾慕之心的鄙陋主管,假如随时能够了解部属的实时方位,并依据这些数据跟随部属,那就太可怕了!”她说。

但这项研讨的建议人称,其研讨依然处于前期阶段,假如这些设备真的要使用到职场傍边,最少也是几年今后的作业了。坎贝尔称,他也十分清楚地认识到,这些数据确实存在遍及的成见问题。

“但至于你提出的问题,我会把它当作针对任何机器学习或许依据数据的算法创立的一般性批判。比方,假如数据没有包括某个集体的话,那算法则会彻底地疏忽他们。”坎贝尔说,“至于怎么处理这个问题,我现在还没有想到很好的处理方案。”

但是,研讨这个微观主题的,也不只仅只要这个大项目。比方,前文说到的相同受政府组织赞助的mPerf项目,和这个项目相同,他们也在研讨职场体现和移动感应数据之间的联系。

“在用不了多少年后,高中生要想进入大学,都不需求参与SAT考试或ACT考试,这并不是难以想象的作业。”mPerf项意图首要负责人丹尼斯·万斯(Deniz Ones)在某新闻发布稿中说到,“学生们需求在手机上下载某些使用软件,一起衔接其可穿戴设备,并答应各个大学在某几个月范围内从他们身上搜集各种数据。”

此外,还有前文说到的MOSAIC项目。这些项目中,也会追寻情报部门成员的有关数据,然后去评价他们的作业体现,虽然有人指出称,情报部门的职工承受这种数据监控,原本就算作其作业的一部分。

所以,假如真的想进一步改善职工评价,是否有其他不触及隐私侵略追寻的方法呢?

据斯坦福VMware实验室的研讨人员称,办理人员应该在数月之前提早约好某些特定的职工体现评价要求。随后,能够将职工的详细体现与这些要求比照评价,然后消除评价环境中的成见问题。

此外,办理人员还应该进一步操控一般性或许含糊性赞扬,比方“她是很棒的交流者”。与之相反,他们应该参阅既定的职工体现方针,公平公平地评价他们在交流方面的详细体现。

当然,针对雇主应该怎么有效地引导职工高效作业,有关进一步的研讨也十分有必要。但是,除了达特茅斯学院的项目和mPerf项目中或许会触及隐私侵略的实质,与科技相关的全新的特别是被疏忽的成见问题依然会闪现。人们或许会针对别人的观点发生不赞同见,但大体上人们仍是信任这些体系的客观公平,只不过,咱们还能够做得更好。

译者:井岛俊一

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