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Erweiterung der sozialen Realität am Arbeitsplatz
Können wir Daten über Menschen verwenden, um die physische Realität sogar in Echtzeit zu verändern und ihre Leistung bei der Arbeit oder im Leben zu verbessern? Diese Frage stellt sich ein sich entwickelndes Feld namens Augmented Social Reality.
Hier ist ein einfaches Beispiel. Vor einigen Jahren habe ich mit Sandy Pentlands Forschungsgruppe für menschliche Dynamik am Media Lab des MIT eine sogenannte Augmented-Cabine entwickelt. Es hatte zwei Schreibtische, die durch eine Plexiglaswand getrennt waren, mit einer aktorgesteuerten Jalousie in der Mitte. Je nachdem, ob verschiedene Leute miteinander reden wollten, wechselten die Jalousien nachts alle paar Tage oder Wochen ihre Position.
Die Augmented-Cabine war ein Experiment zur Beeinflussung der sozialen Dynamik eines Arbeitsplatzes. Wenn ein Unternehmen beispielsweise möchte, dass Ingenieure mehr mit Designern sprechen, würde es keine neuen Berichtsbeziehungen aufbauen oder endlose Besprechungen planen. Stattdessen würden die Jalousien in den Kabinen zwischen den Gruppen heruntergefahren. Jetzt, da die Ingenieure die Designer überholt haben, wäre es einfacher, sich schnell über das Spiel von gestern Abend oder ein Projekt zu unterhalten, an dem sie arbeiteten.
Die soziale Interaktion zwischen Menschen wird dank ständig aktiver Sensoren wie Mobiltelefonen in großem Maßstab schnell messbarer . Die nächste Herausforderung besteht darin, die Erkenntnisse aus diesen Verhaltensdaten zu nutzen, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen zu beeinflussen oder zu verbessern. Das Spin-off-Unternehmen Media Lab, das ich leite, verwendet ID-Badges, die mit Sensoren gefüllt sind, um die Bewegungen der Mitarbeiter, ihren Tonfall, ihren Aufenthaltsort in einem Büro und mit wem sie sprechen zu messen. Wir verwenden Daten, die wir in Büros sammeln, um Unternehmen bei der Veränderung ihrer Organisation zu beraten, oft durch tatsächliche physische Veränderungen der Arbeitsumgebung. Nachdem wir beispielsweise festgestellt hatten, dass Menschen, die in größeren Mittagsgruppen aßen, produktiver waren, installierten Google und andere Technologieunternehmen, die auf zufällige Interaktion angewiesen sind, um Innovationen anzuregen, größere Kantinentische.
In Zukunft könnten einige dieser Änderungen in Echtzeit vorgenommen werden. Im Media Lab hat die Gruppe von Pentland gezeigt, wie Tonfall, Fluktuation der Sprechlautstärke und Sprechgeschwindigkeit Dinge vorhersagen können, wie beispielsweise die Überzeugungskraft einer Person, wenn sie beispielsweise einem Risikokapitalgeber eine Startup-Idee vorstellt. Im Rahmen dieser Arbeit haben wir gezeigt, dass es möglich ist, Ihre Stimme digital zu verändern, damit Sie interessierter und engagierter klingen und Sie überzeugender wirken.
Eine andere Möglichkeit, die wir uns vorstellen können, Verhaltensdaten zur Erweiterung der sozialen Realität zu verwenden, ist ein System, das vorschlägt, wer sich mit wem in einer Organisation treffen sollte. Traditionell ist dies ein Ad-hoc-Prozess, der während Meetings oder mit Hilfe von Mentoren stattfindet. Aber wir können möglicherweise auf Sensor- und digitale Kommunikationsdaten zurückgreifen, um tatsächliche Kommunikationsmuster am Arbeitsplatz mit einem Organisationsideal zu vergleichen und dann die Leute zu veranlassen, Einführungen zu machen, um die Lücken zu schließen. Dies ist nicht das LinkedIn-Modell, bei dem Leute darum bitten, sich mit Ihnen zu verbinden, sondern eine, bei der eine Analysemaschine bestimmt, welche Ihrer Kollegen oder Freunde Sie jemand anderem vorstellen möchten. Ein solches System könnte verwendet werden, um ganze Organisationen zusammenzufügen.
Im Gegensatz zu Augmented Reality, bei der Informationen über Videos oder Ihr Sichtfeld gelegt werden, um zusätzliche Informationen über die Welt bereitzustellen, handelt es sich bei Augmented Social Reality um Systeme, die die Realität ändern, um die sozialen Bedürfnisse einer Gruppe zu erfüllen.
Was wäre zum Beispiel, wenn sich Bürokaffeemaschinen entsprechend dem sozialen Kontext bewegen würden? Als ein Kaffeegießroboter auftauchte als Gag im TV-Werbespot vor zwei Jahren , dachte ich ernsthaft über die Verwendung einer Kaffeemaschine mit Rädern nach. Indem wir den Kaffeeroboter beispielsweise zwischen zwei Gruppen platzieren, könnten wir die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass bestimmte Kollegen aneinander stoßen. Sobald wir – mithilfe von Smart Badges oder einem anderen Sensor – festgestellt hatten, dass die richtigen Gespräche zwischen den richtigen Personen geführt wurden, konnte der Roboter an einen anderen Ort weiterziehen. Automaten, Snackschalen – sie alle könnten sich auf Basis sozialer Daten im Büro bewegen. Eine Demonstration dieser Ideen kam von einem Team der Universität Plymouth im Vereinigten Königreich. In ihrem Slothbots Projekts ändern sich langsam bewegende Roboterwände im Laufe der Zeit auf subtile Weise, um den Personenfluss im öffentlichen Raum zu verändern, und passen ihre Bewegung ständig an das Verhalten der Menschen an.
Die große Menge an Verhaltensdaten, die wir mit digitalen Mitteln sammeln können, beginnt sich mit Technologien zu konvergieren, um die Welt entsprechend zu gestalten. Werden wir die Menschen benachrichtigen, wenn sich ihre Umgebung auf subtile Weise verändert? Ist es überhaupt ethisch vertretbar, datengesteuerte Techniken einzusetzen, um Menschen auf diese Weise zu überzeugen und zu beeinflussen? Diese Fragen bleiben unbeantwortet, während uns die Technologie in diese erweiterte Welt führt.
Ben Waber ist Mitbegründer und CEO von Sociometric Solutions und Autor von People Analytics: Wie Social Sensing-Technologie das Geschäft verändern wird , herausgegeben von FT Press.