Pattern analysis of physiological data for the assessment of mental workload - Dominic Bläsing (Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 2022)
Measuring mental workload at the workplace using (psycho-) physiological measurement techniques seems desirable but is difficult to implement. Conventional analysis techniques are designed to cover longer measurement durations, neglecting the demands of modern work places: high worker flexibility and constantly fluctuating mental workload. As an alternative analysis approach, measurement (resp. analysis) duration can be shortened and event-based pattern analysis of various physiological parameters can be performed. The effects of such approaches are demonstrated by experimental examples. Furthermore, an event-timestamp independent framework is presented. Focusing on occasionally occurring peaks and longer lasting plateaus in mental workload trajectories, an automatized analysis of workload during work processes becomes possible. Practical relevance: With steadily increasing cognitive demands at work the risk of mental fatigue increases too. Mental workload is not directly observable at the workplace and the objective measurement and interpretation is complicated. Improving the overall assessment and analysis strategies for (physiological) mental workload indicators can benefit the quality of risk assessments of workplaces and processes as well as enable the possibility of demand-orientated control of (informational) assistance systems to prevent mental overload and resulting health constraints. – – Die arbeitsplatznahe objektive Erfassung und Analyse mentaler Beanspruchung mittels physiologischer Parameter und Messmethoden erscheint erstrebenswert, gestaltet sich praktisch jedoch schwierig. Herkömmliche Analyseverfahren sind darauf ausgelegt, über längere Zeiträume hinweg zu mitteln, ignorieren dadurch aber die wachsende Flexibilität von Arbeitsabläufen und damit einhergehende schnelle Beanspruchungswechsel. Eine Alternative zur herkömmlichen Erfassung und Auswertung von Beanspruchungsdaten könnte darin liegen, die gemessenen Zeitintervalle zu verkürzen und unterschiedliche Verlaufsmuster einzelner Parameter eventbezogen abzubilden. Die Auswirkungen solcher Ansätze werden anhand experimenteller Beispiele demonstriert. Darüber hinaus wird ein erweitertes Konzept erörtert, das unabhängig von aktiv gesetzten Referenzzeitpunkten arbeiten kann. Es basiert auf der (automatisierten) Analyse von unregelmäßig auftretenden Peaks und Plateaus von Beanspruchung während des Arbeitsprozesses. Praktische Relevanz: Die kognitive Beanspruchung bei der Arbeit nimmt stetig zu und vergrößert die Gefahr zunehmender geistiger Erschöpfung. Kognitive Beanspruchung ist am Arbeitsplatz nicht direkt beobachtbar und deren Erfassung und Interpretation ist kompliziert. Von einer Verbesserung der Genauigkeit bei der Erfassung mentaler Beanspruchung im Arbeitsprozess kann nicht nur die Qualität der Gefährdungsbeurteilung von Arbeitsplätzen und -prozessen profitieren, sondern es besteht z. B. auch die Möglichkeit der bedarfsgerechten Steuerung von (informatorischen) Assistenzsystemen zur Vorbeugung von Fehlbeanspruchungen.
Keywords: 650; Cognitive ergonomics; Complexity; Mental workload; Eye tracking; ECG; Kognitive Ergonomie; Komplexität; Mentale Beanspruchung; EKG