Sociometría En La Oficina
Los nuevos modelos laborales solo pueden ser eficientes con una adecuada integración entre las personas, la tecnología y el espacio físico. Con la rápida proliferación de las tecnologías móviles y ubicuas y el desarrollo del análisis de Big Data se ha abierto una gran oportunidad para incorporar al diseño de la oficina información basada en la experiencia del usuario. Así, la tecnología se pone al servicio de la gestión del espacio para aprovechar todo el potencial que este activo estratégico representa para la organización
En apenas un minuto de actividad en Internet se envían 188 millones de correos electrónicos, se hacen 3,8 millones de búsquedas en Google, se ven casi 700 mil horas de películas y series en Netflix, se mandan más de 41,6 millones de mensajes por WhatsApp y Facebook Messenger, se ven 4,5 millones de videos en YouTube y se gasta casi 1 millón de USD en compras on line entre muchísimas otras actividades[1]. Cada uno de estos movimientos deja una huella digital que, cuando son analizadas en su conjunto, ofrecen un panorama cada vez más detallado del comportamiento tanto de individuos como de grupos.
Hoy, gracias a las nuevas tecnologías y al enorme crecimiento de Big Data es posible comprender lo que las personas dicen y cómo se conectan. Por un lado, los smartphones y las redes sociales ofrecen una oportunidad única para comprender el impacto de cada persona dentro de un grupo, sus gustos, sus costumbres y hasta su estado de ánimo y su salud mientras que, por el otro, los avances en el procesamiento del lenguaje natural ofrecen una mayor capacidad para organizar y analizar las grandes cantidades de texto provenientes de Internet y otras fuentes.
Con el aporte de estos datos estaremos en mejores condiciones para descubrir cuáles son los comportamientos que hacen que las personas sean más productivas, felices y creativas en el lugar de trabajo. Esto nos ayudará a reconocer la relación que existe entre el espacio físico, la organización y sus miembros, y nos brindará valiosa información para incorporar al diseño conceptos basados en la experiencia del usuario.
La sociometría en la era de internet
La capacidad que hoy nos brinda la tecnología de recopilar y analizar grandes cantidades de datos ha transformado enormemente una cantidad de campos del conocimiento humano. Esto ha dado origen a nuevas áreas de investigación dentro de las Ciencias Sociales que aprovechan los vastos recursos que ofrece Big Data para estudiar el comportamiento humano con una amplitud, profundidad y escala sin precedentes. Las grandes empresas tecnológicas tales como Google han sido pioneras en esta área.
Las nuevas tecnologías tales como las redes sociales, el correo electrónico, las tarjetas de identificación y los datos de los teléfonos celulares en particular, nos brindan una idea muy detallada, segundo a segundo, de las interacciones entre las personas durante largos períodos de tiempo al mismo tiempo que proporcionan valiosa información sobre la estructura y el contenido de estas relaciones hasta ahora no detectadas[2].
A fin de comprender mejor estas relaciones en los entornos de trabajo, la sociometría aplicada al ámbito organizacional –una disciplina que se basa en un conjunto de técnicas concebidas para investigar, medir y estudiar los vínculos que se dan en los grupos humanos– permite la reacomodación de grupos y la reformulación de liderazgos a favor de la productividad grupal. Se ha comprobado que, cuando una persona está cómoda, se siente más segura y tiene mayores posibilidades de desempeñarse mejor en cualquier tarea.
Para obtener estos datos, la forma tradicional más utilizada ha sido la implementación de encuestas y cuestionarios. Pero la naturaleza humana tiene sesgos y prejuicios que pueden volver imprecisa esa información.
Así, gracias a la gran cantidad de huellas que dejamos en el mundo digital, hoy es posible descubrir patrones sociales en la actividad diaria del usuario, inferir relaciones e identificar los lugares de importancia social junto con un modelo de los ritmos y el funcionamiento de la organización. Estos medios proporcionan buenas aproximaciones a las interacciones sociales y generan modelos de movilidad que cuentan con la gran ventaja de poder ampliarse a miles de personas.
Según un artículo publicado en 2005 por Nathan Eagle y Alex Pentland[3], la misma naturaleza ubicua de la tecnología móvil hace de los teléfonos un medio ideal para el estudio tanto de las personas como de las organizaciones. La información abarca la ubicación, las comunicaciones y el comportamiento de los usuarios pero excluye el contenido de las llamadas y los mensajes de texto para preservar la privacidad de los datos.
Dado que para evaluar la eficacia del espacio de trabajo es necesario conocer la experiencia de los usuarios dentro de ese espacio, esta información aporta una valiosa referencia acerca de la relación entre el entorno físico y las actividades de las personas junto con datos sobre los aspectos sensoriales y emocionales que influyen en su comodidad, creatividad, desempeño y calidad de vida.
De la física social a people analytics
La Física Social es un campo de la ciencia conocido desde hace más de dos siglos que utiliza herramientas matemáticas inspiradas en la Física para comprender el comportamiento de las multitudes humanas. Hoy, gracias a las nuevas capacidades tecnológicas que permiten recopilar y analizar enormes cantidades de datos sobre la interacción humana, la ciencia de la Física Social se actualiza para proporcionar información sobre cómo grandes grupos de personas toman decisiones en diferentes ámbitos tales como la salud, las finanzas, la política, etc.
Aunque el tamaño de los grupos que se analizan ha llegado a alcanzar el de ciudades enteras, lo que realmente importa es cómo las personas están conectadas entre sí y cómo, en su conjunto, crean un mercado financiero, un gobierno, una empresa y otras estructuras sociales.
Cuando se reúnen los conceptos de la Física Social, la Inteligencia de Negocios y Big Data para optimizar los resultados de una organización, estamos frente a lo que se ha dado en llamar ‘People Analytics’. Los expertos en este campo –fundamentalmente Ben Waber y Alex Pentland–, sostienen que sus herramientas de análisis se pueden aplicar de manera efectiva a todas las partes de la empresa con el fin de transformar las operaciones y la eficiencia de los trabajadores.
Ben Waber[4] aclara, sin embargo, que conocer quién se comunica con quién, cómo se usan las herramientas informáticas relacionadas con la productividad o si hay estilos que no están bien soportados por la tecnología de trabajo actual, puede proporcionar a las empresas un gran panorama de situación, pero restringido solo al aspecto digital de la cuestión.
El aporte de datos sobre el mundo físico también se está expandiendo a un ritmo vertiginoso gracias al rápido desarrollo de las tecnologías de detección inalámbrica. Desde las tarjetas de identificación de la empresa y los teléfonos celulares hasta los sensores ambientales, todos proporcionan grandes cantidades de información que puede ser aprovechada. Al combinar los datos precisos de ambos mundos –el real y el virtual– es posible entender el comportamiento de las personas a una escala inimaginable.
Waber afirma que la interpretación de estos datos transformará nuestra comprensión sobre aspectos cruciales del lugar de trabajo tales como los patrones de socialización, el impacto del layout y las claves de la creatividad, entre otros. Así, este conocimiento se podrá usar para crear nuevas formas de organizar a la gente que mejorarán la forma en que trabajamos y para diseñar espacios de trabajo que respondan al contexto social.
| ENDOR, EL ‘GOOGLE’ DEL ANÁLISIS PREDICTIVO |
| Se trata de una plataforma de análisis predictivo desarrollada en el MIT Media Lab por Alex Pentland –profesor de Artes y Ciencias de Toshiba– y Yaniv Altshuler –ex doctorado del MIT– que analiza Big Data para responder consultas de negocios en un lenguaje sencillo.
Las empresas a menudo emplean a científicos de datos para recopilar información relevante para la marcha de su negocio. Sin embargo, el análisis de los datos para responder a una o dos de esas consultas puede llevar semanas o incluso meses. Ahora, Endor permite a cualquier persona con o sin conocimientos de tecnología, cargar datos en bruto e ingresar cualquier pregunta de negocios en una interfaz similar a la de un motor de búsqueda on line y recibir respuestas precisas en solo 15 minutos. La plataforma se basa en los métodos de la Física Social que utiliza modelos matemáticos y aprendizaje automático para comprender y predecir los comportamientos de la multitud. Los usuarios de este nuevo servicio cargan datos relevantes para su consulta tales como registros de llamadas de teléfonos móviles, actividad en la Web o en las redes sociales, etc. Para llegar a una respuesta, la plataforma identifica patrones de comportamiento anterior entre los datos y utiliza modelos de Física Social para predecir el comportamiento futuro.
Más información: www.endor.com
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Cómo aplicarlo en el espacio de trabajo
Actualmente existen nuevas formas de trabajo y de organización social; hasta la naturaleza misma del trabajo está cambiando radicalmente. Reconocer los insights relevantes sobre el espacio y su relación con la organización y sus miembros permite optimizar el diseño y la eficiencia.
Para lograr una gestión eficiente del espacio se debe contemplar la dinámica del trabajo, los patrones dentro de los que se mueve la actividad, la comunicación interna y la cultura de la compañía, y se deben ofrecer soluciones en relación con las necesidades de las personas y la tecnología.
Hoy, las empresas buscan mejorar el rendimiento y la productividad así como potenciar el desarrollo personal y la calidad de vida de los empleados. Para ello, habitualmente se utilizan varios tipos de métricas a través de las cuales es posible conocer, evaluar y diagnosticar distintos aspectos de la organización tales como la estructura, el clima, la cultura y los procesos.
Pero con la explosiva proliferación de las tecnologías móviles y ubicuas se ha abierto una gran oportunidad para recolectar una enorme cantidad de información sobre el comportamiento de las personas, que puede ayudar a las organizaciones a medir no solo la eficiencia del espacio en términos de costo por m2 sino también a calibrar en qué medida el diseño del espacio de trabajo le da soporte a la estrategia de negocios.
Gracias a la enorme cantidad de datos provenientes de una amplia variedad de fuentes es posible acceder a información muy detallada sobre cómo trabajan las personas para evaluar su eficiencia. Porque incluso pequeñas intervenciones en el diseño del espacio pueden producir cambios en el comportamiento individual o grupal que hagan a las personas más creativas y productivas.
Estas nuevas herramientas que permiten contar con retroalimentación en tiempo real sobre los patrones de comunicación y los estilos de interacción de las personas dentro del espacio de trabajo, representan un recurso invaluable. En el actual mundo globalizado, la agilidad desempeña un papel central para el funcionamiento exitoso de las organizaciones en las que priman las redes de equipos por sobre las jerarquías estructurales, y en las que el diseño de la oficina responde cada vez más al contexto social.
Comprender cómo se relacionan las personas analizando atributos tales como la cohesión del grupo, la participación activa de cada miembro, la cantidad y calidad de sus conexiones, cómo fluye la información, dónde se producen cuellos de botella, entre muchas otras métricas, ayudará a que las empresas puedan generar cambios orientados a mejorar la productividad.
Un tema importante a tener en cuenta es que esta información puede ser una amenaza para la privacidad, por lo que es importante utilizar la tecnología de recopilación de datos en forma optativa, proteger el anonimato de los participantes y garantizar que no se divulgarán los datos personales. Esta es la única forma en que esta tecnología puede obtener una amplia aceptación.
| EL SOCIÓMETRO |
| ‘Mucho antes de tener lenguaje tuvimos la habilidad para cazar, movernos y sobrevivir como grupo, tal como lo han hecho todas las especies sociales. Tiene sentido pensar que las señales de comunicación que usamos durante tanto tiempo sean tan poderosas.’ Prof. Alex Pentland, MIT Media Lab.
Sociometric badge (el sociómetro) es un dispositivo electrónico portable similar a las tarjetas de identificación, desarrollado por el Human Dynamics Group en el Media Lab del MIT, que mide los patrones de comportamiento individuales y colectivos en forma automática, y que predice el comportamiento humano a partir de señales sociales inconscientes. Estos patrones, afirma el experto Alex Pentland, provienen de señales sociales ancestrales no lingüísticas (por ejemplo, el tono de voz, los gestos, el lenguaje corporal), a menudo tan importantes como los contenidos lingüísticos en la predicción de la conducta. El tono de voz y el acento se encuentran entre las más poderosas de estas señales sociales aunque (y tal vez debido a ello) las personas somos generalmente inconscientes de ellas. El dispositivo es capaz de medir las interacciones cara a cara entre los usuarios, registrar el tiempo de conversación, la proximidad de otras personas y los niveles de actividad física a través de las señales sociales derivadas de las características vocales, el movimiento del cuerpo, y la ubicación relativa. Luego, los datos recogidos por los dispositivos son analizados por algoritmos propietarios. La información recogida es anónima de modo que la privacidad de los usuarios está asegurada. Este sociómetro puede recoger y analizar datos sobre el comportamiento de cientos de personas durante períodos prolongados de tiempo. Sus capacidades actuales incluyen[5]: · Medición del movimiento corporal utilizando un acelerómetro de 3 ejes. Esto puede detectar actividades tales como caminar, sentarse, asentir con la cabeza, mover las manos, etc. · Extracción de las características de la voz en tiempo real para medir señales sociales no lingüísticas. Esto no registra ningún contenido pero es capaz de identificar señales tales como el entusiasmo, el nivel de interés y la capacidad de persuasión. · Localización del usuario en espacios interiores mediante la medición de la intensidad de la señal recibida en estaciones de base fijas. · Captura del tiempo de interacción cara a cara a través de un sensor infrarrojo (IR). Cuando los usuarios tienen una línea de visión directa entre sí, se recibe una señal IR. · Captura de datos de proximidad mediante Bluetooth y transceptor de radio. · Comunicación con Bluetooth habilitado en dispositivos móviles para proporcionar información al usuario. |
Referencias:
CHOUDHURY, T. & PENTLAND, A. (2003): “The Sociometer: A Wearable Device for Understanding Human Networks”. Human Design Group.
EAGLE, N. & PENTLAND, A.(2005): “Reality mining: sensing complex social systems”. Springer-Verlag London.
GIPS, J. P. (2006): “Social Motion: Mobile Networking through Sensing Human Behavior”.
LEPRI, B. et al. (2013): “The SocioMetric Badges Corpus: A Multilevel Behavioral Dataset for Social Behavior in Complex Organizations”.
PENTLAND, A. (2004): “Social Dynamics: Signals and Behavior”. MIT Media Laboratory Technical Note 579.
PENTLAND, A. et al. (2007): “Enhancing Organizational Communication using Sociometric Badges”.
PENTLAND, A. et al. (2009): “Life in the network: the coming age of computational social science“. Science.
WABER, B. et al. (2007): “Understanding Organizational Behavior with Wearable Sensing Technology”.
WABER, B. et al. (2007): “Organizational Engineering using Sociometric Badges”.
WABER, B. (2013): “People Analytics: How Social Sensing Technology Will Transform Business and What It Tells Us about the Future of Work”. FT Press.
Destacados
Todos los movimientos en Internet dejan una huella digital que, cuando son analizadas, pueden ofrecer un panorama del comportamiento tanto de individuos como de grupos.
La misma naturaleza ubicua de la tecnología móvil hace de los teléfonos un medio ideal para el estudio tanto de las personas como de las organizaciones.
La Física Social utiliza herramientas matemáticas inspiradas en la Física para comprender el comportamiento de las multitudes humanas.
Al combinar datos precisos sobre los mundos real y virtual es posible entender el comportamiento de las personas a una escala inimaginable.
Hoy se puede recolectar una enorme cantidad de información que puede ayudar a las organizaciones a medir la eficiencia del diseño del espacio de trabajo.
