Πώς τα δεδομένα των smartphones προβλέπουν την παραγωγικότητα της εργασίας

Ερευνητές στο Πανεπιστήμιο Tsukuba εξέτασαν τη σχέση μεταξύ χαρακτηριστικών ύπνου και παραγωγικότητας στον χώρο εργασίας, χρησιμοποιώντας δεδομένα πραγματικού κόσμου από εφαρμογές παρακολούθησης ύπνου για smartphones. Συνολικά, τα δεδομένα προέρχονταν από περίπου 80.000 χρήστες, καλύπτοντας περισσότερες από 2 εκατομμύρια νύχτες ύπνου. Τα ευρήματα υποδεικνύουν ότι οι εργαζόμενοι που ταξινομούνται ως «κοινωνικά jet lag» ή «επιρρεπείς στην αϋπνία» παρουσιάζουν σημαντικά μειωμένη παραγωγικότητα.

Περιορισμοί προηγούμενων μελετών

Οι περισσότερες προηγούμενες μελέτες σχετικά με την επίδραση της στέρησης ύπνου και της διαταραχής του κιρκαδικού ρυθμού στη συγκέντρωση και την εργασιακή απόδοση βασίζονταν σε αυτοαναφερόμενα ερωτηματολόγια ή σε μικρής κλίμακας έρευνες. Η ανάγκη για μια αντικειμενική, μεγάλης κλίμακας αξιολόγηση οδήγησε τους ερευνητές να χρησιμοποιήσουν δεδομένα από εφαρμογές ύπνου, τα οποία παρέχουν ακριβείς μετρήσεις πραγματικής συμπεριφοράς ύπνου σε καθημερινές συνθήκες.

Παράμετροι ύπνου που εξετάστηκαν

Η ανάλυση περιλάμβανε παράγοντες όπως:

• Συνολικός χρόνος ύπνου

• Λανθάνουσα κατάσταση ύπνου (χρόνος που απαιτείται για να αποκοιμηθεί κάποιος)

• Ποσοστό αφύπνισης μετά την έναρξη του ύπνου

• Χρονοτύπος (πρωινός ή νυχτερινός τύπος)

• Αποκλίσεις μεταξύ του χρόνου ύπνου τις καθημερινές και τα Σαββατοκύριακα, γνωστές ως κοινωνικό jetlag

Οι μετρήσεις συνδέθηκαν με βαθμολογίες presenteeism, ένα επικυρωμένο μέτρο απώλειας παραγωγικότητας που συλλέχθηκε μέσω ερωτηματολογίων. Η μελέτη δημοσιεύεται στο npj Digital Medicine.

Συσχέτιση ύπνου και παραγωγικότητας

Η ανάλυση αποκάλυψε μια συσχέτιση σχήματος U μεταξύ διάρκειας ύπνου και παραγωγικότητας: τόσο μικρή όσο και μεγάλη διάρκεια ύπνου συνδέονταν με υψηλότερη παρουσία στον χώρο εργασίας. Παράλληλα, άτομα με μεγαλύτερη λανθάνουσα κατάσταση ύπνου, συχνές νυχτερινές αφυπνίσεις και μεγαλύτερο κοινωνικό jetlag παρουσίασαν μειωμένη απόδοση.

Η μελέτη υπογραμμίζει ότι η διάρκεια του ύπνου από μόνη της δεν εξηγεί πλήρως την παραγωγικότητα. Η ποιότητα, η κανονικότητα και η συνέπεια του ύπνου παίζουν εξίσου κρίσιμο ρόλο.

Ταξινόμηση χρηστών σε φαινοτύπους ύπνου

Χρησιμοποιώντας τεχνικές μη επιβλεπόμενης ομαδοποίησης μέσω τεχνητής νοημοσύνης, οι ερευνητές εντόπισαν πέντε διακριτούς φαινοτύπους ύπνου:

1. Υγιείς ύπνοι – άτομα με κανονικό και ποιοτικό ύπνο

2. Πολύωροι ύπνοι – άτομα που κοιμούνται περισσότερες ώρες από το μέσο όρο

3. Κατακερματισμένοι ύπνοι – άτομα με συχνές διακοπές ύπνου

4. Επιρρεπείς στην αϋπνία – άτομα που δυσκολεύονται να αποκοιμηθούν

5. Κοινωνικοί jetlaggers – άτομα με σημαντική διαφορά μεταξύ ύπνου καθημερινών και Σαββατοκύριακου

Η απώλεια παραγωγικότητας ήταν μεγαλύτερη στις ομάδες κοινωνικού jetlagger και επιρρεπούς στην αϋπνία, ανεξαρτήτως φύλου.

Σημασία των ευρημάτων για την εργασία

Η μελέτη δείχνει ότι η διατήρηση της παραγωγικότητας δεν εξαρτάται μόνο από το πόσο κοιμάται κάποιος, αλλά και από την ποιότητα, τον χρόνο και την κανονικότητα του ύπνου. Η αναγνώριση ατόμων με μειωμένη ποιότητα ύπνου ή ασυνήθιστους χρονοτύπους μπορεί να επιτρέψει στοχευμένες παρεμβάσεις, όπως εκπαίδευση ύπνου, προσαρμογή ωραρίων εργασίας και συμβουλευτική για τη βελτίωση των συνηθειών ύπνου.

Εφαρμογές τεχνολογίας και εξατομίκευσης

Η παρακολούθηση ύπνου μέσω smartphone και wearable συσκευών προσφέρει αντικειμενικά δεδομένα μεγάλης κλίμακας που μπορούν να εντοπίσουν χρήστες με αυξημένο κίνδυνο μειωμένης παραγωγικότητας λόγω κακού ύπνου. Οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για εξατομικευμένες στρατηγικές βελτίωσης της υγείας του ύπνου και της επαγγελματικής απόδοσης, όπως προγράμματα εκπαίδευσης, ρυθμίσεις ωραρίων ή παρεμβάσεις για τη μείωση του κοινωνικού jetlag.

Η έρευνα από το Πανεπιστήμιο Tsukuba προσφέρει σημαντική εικόνα για το πώς οι παράμετροι ύπνου επηρεάζουν την παραγωγικότητα στον χώρο εργασίας. Εκτός από τη διάρκεια ύπνου, παράγοντες όπως η ποιότητα, η κανονικότητα και η συνέπεια είναι κρίσιμα στοιχεία για τη διατήρηση της αποδοτικότητας. Η τεχνολογική παρακολούθηση ύπνου προσφέρει έναν αποτελεσματικό τρόπο ανίχνευσης και υποστήριξης εργαζομένων που διατρέχουν κίνδυνο, επιτρέποντας εξατομικευμένες παρεμβάσεις και βελτίωση της εργασιακής απόδοσης.