Пользователь умного браслета WHOOP составил рейтинг самых стрессовых коллег с помощью ИИ

Современные носимые устройства позволяют отслеживать не только физическую активность, но и эмоциональное состояние. Один из пользователей фитнес-трекера WHOOP разработал систему на базе искусственного интеллекта, которая определяет, общение с какими коллегами вызывает у него наибольшее напряжение в течение рабочего дня.

Механика эксперимента и использование данных

Разработчик Панкадж Танвар объединил данные своего пульсометра с рабочим календарем, чтобы выяснить, чье присутствие на совещаниях коррелирует со скачками частоты сердечных сокращений. Для реализации проекта он получил доступ к поминутной статистике пульса — уровню детализации, который обычно не отображается в стандартном интерфейсе WHOOP. Получение этих данных потребовало обратной разработки программного обеспечения устройства.

Анализ проводился с помощью модели искусственного интеллекта Claude Fable. Система сопоставляла время проведения встреч и список приглашенных участников с показателями уровня стресса владельца гаджета в соответствующие промежутки времени.

Результаты персонального рейтинга

Итогом эксперимента стала «таблица лидеров стресса», в которой коллеги были распределены по степени их влияния на физиологические показатели. В отчете выделяются несколько категорий сотрудников:

• Основные источники напряжения — коллеги, встречи с которыми сопровождались резкими скачками пульса и накопленным стрессом.
• Нейтральные участники — сотрудники, чье присутствие не вызывало значимых изменений в биометрических данных.
• «Успокаивающие» коллеги — люди, общение с которыми ассоциировалось с наиболее стабильными и низкими показателями сердечного ритма.

Технологическая значимость и ограничения

В обзоре отмечается, что эксперимент не является строго научным исследованием. На частоту сердечных сокращений влияет множество факторов, не связанных напрямую с поведением окружающих: от лишней чашки кофе или сладкого перекуса до быстрой ходьбы по коридору или подъема по лестнице перед началом совещания. Без учета внешнего контекста физиологические данные могут давать лишь частичную картину происходящего.

Тем не менее, проект считается показательным примером синергии носимых технологий и программирования. В то время как обсуждения ИИ часто касаются производительности или автоматизации труда, подобные разработки демонстрируют потенциал технологий в выявлении скрытых паттернов повседневной жизни, которые обычно остаются незамеченными.