كشف الإجهاد لدى المهنيين في مجال تكنولوجيا المعلومات باستخدام تقنيات التعلم الآلي

في مشهد التكنولوجيا السريع اليوم، أصبحت إدارة الإجهاد ذات أهمية متزايدة، خاصة بين المهنيين في مجال تكنولوجيا المعلومات. غالبًا ما يتميز بيئة العمل في صناعة تكنولوجيا المعلومات بساعات طويلة، ومواعيد نهائية ضيقة، وتوقعات عالية، مما يمكن أن يؤدي إلى مستويات مرتفعة من الإجهاد. لا يؤثر الإجهاد غير المنضبط على صحة ورفاهية المهنيين فحسب، بل يؤثر أيضًا على الإنتاجية ورضا العمل. تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بمستويات الإجهاد لدى المهنيين في مجال تكنولوجيا المعلومات باستخدام تقنيات التعلم الآلي، مما يساعد في إدارة الإجهاد بشكل استباقي. نحن نستخدم مجموعة من الميزات التي تشير إلى ضغط العمل، بما في ذلك معدل ضربات القلب، وموصلية الجلد، وساعات العمل، وعدد رسائل البريد الإلكتروني المرسلة، والاجتماعات التي تم حضورها. توفر هذه الميزات رؤية شاملة للعوامل الفسيولوجية والمتعلقة بالعمل التي تسهم في الإجهاد. تعتبر تطبيقات التعلم الآلي في هذا السياق بمثابة نهج مبتكر لمشكلة تزداد أهميتها. من خلال الاستفادة من قوة تحليل البيانات، يهدف هذا النموذج إلى تقديم رؤى قابلة للتنفيذ لكل من الأفراد والمنظمات. يمكن للأفراد استخدام هذه التنبؤات عند مراقبة أنفسهم والتدخل المبكر، بينما يمكن للمنظمات استخدامها لتحديد بيئات أو أدوار عالية الإجهاد، مما يتيح تخصيص الموارد أو التدخلات بشكل أكثر فعالية. تشير نتائجنا الأولية إلى وجود علاقة قوية بين الميزات المختارة ومستويات الإجهاد، مما يوضح جدوى استخدام التعلم الآلي لتنبؤ الإجهاد لدى المهنيين في مجال تكنولوجيا المعلومات. تعتبر هذه الدراسة خطوة حاسمة نحو نهج أكثر استنادًا إلى البيانات تجاه الصحة النفسية والرفاهية في مكان العمل. الكلمات الرئيسية: : Randomforest، adaboost، extratree، كشف الإجهاد، المهنيون في مجال تكنولوجيا المعلومات، التعلم الآلي، تحليل الإجهاد، الصحة النفسية.