Biometrische data in groepsdynamische processen

In een eerder samenwerkingstraject met Jamzone hebben we een softwaretool ontwikkeld waarmee we biometrische data, als hartslag en hartritmevariabiliteit  kunnen meten. Waar normaal gesproken deze data van jezelf met jezelf wordt vergeleken, kijken wij met name in de verschillen en overeenkomsten in de data tijdens groepsdynamische processen. Onze hypothese is dat ieder persoon natuurlijk gedrag laat zien in de serious (escape) games, maar dat er altijd nog een kleine mogelijkheid is dat het gedrag dat geobserveerd is niet ‘’echt’’ is. Vandaar dat we aan de slag zijn gegaan om te kijken of we biometrische data kunnen verzamelen, omdat dit data is die nooit liegt. Wij zijn met name geïntereseerd in bijvoorbeeld situaties waar er taken of opdrachten worden uitgedeeld tussen mensen en wat dit met hun biometrische data doet. Liggen de personen elkaar of juist helemaal niet? Reageer je gestrest als persoon X jou een opdracht geeft, maar ben je juist heel relaxed als persoon Y dat doet. En wordt dit bijvoorbeeld door de data weergegeven. Daarnaast zijn we bijvoorbeeld benieuwd naar afwijkende patronen binnen teams. Is er dan sprake van één geheel of moet er juist diversiteit zijn binnen teams om goed te kunnen functioneren? Ons ultieme doel is dat we aan de hand van de data verzuim of burn-outs kunnen voorspellen van individuen binnen hun huidige teams, omdat de patronen in de biometrische data dit ons vertellen.

Open chat
1
Hallo, kan ik je helpen?
Powered by