) mô hình đã được phát triển. Nghiên cứu được tiến hành chung với nhóm nghiên cứu do Giáo sư Park Eun-ji của Đại học Chung-Ang ở Hàn Quốc và Giáo sư James Diefendorf của Đại học Akron ở Hoa Kỳ đứng đầu.
Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một bộ dữ liệu về các cuộc tham vấn khách hàng nhắm vào những người lao động thực sự tham gia vào lao động cảm xúc. Xây dựng kịch bản giao tiếp với khách hàng tại trung tâm cuộc gọi
Nghiên cứu đã thu thập dữ liệu âm thanh, hành vi và sinh trắc học từ 31 công nhân. Tổng cộng có 176 đặc điểm được trích xuất từ dữ liệu giọng nói của công nhân. Họ có thể xác định nhiều đặc điểm khác nhau, chẳng hạn như thời gian trong ngày, tần suất và âm điệu.
Họ cũng trích xuất các đặc điểm bổ sung từ tín hiệu sinh học để suy ra cảm xúc bị kìm nén của người lao động. Ngoài ra, tổng cộng 228 đặc điểm, bao gồm điện thế da, sóng não, điện tâm đồ và nhiệt độ cơ thể đã được xác định và chín loại AI đã được phát triển.
Mô hình đã học được, được so sánh và đánh giá. Kết quả là, mô hình học tập có thể phân biệt được giữa các tình huống mà nhân viên không sẵn sàng về mặt cảm xúc và các tình huống mà họ có thể làm được với độ chính xác là 87%.
Giáo sư Lee cho biết, "Chúng tôi sẽ trình diễn công nghệ mà chúng tôi đã phát triển bằng cách liên kết nó với một ứng dụng để quản lý sức khỏe tinh thần của những người tham gia lao động tình cảm".
2025/02/13 09:25 KST
Copyrights(C) Edaily wowkorea.jp 101