如今，职场中与压力相关的问题对员工来说更加具有挑战性。随着职场态度和实践的变化，员工更可能感到压力。员工们正在努力保持工作与生活的平衡。传统上，准确评估压力水平非常困难，这本可以避免多个不想要的事件。在本研究中，介绍了使用物联网和机器学习技术对工作员工的压力进行调查。所提出的机器学习模型用于训练基于五点量表问卷的输入数据集。这些数据在社交媒体平台上可用。为了从物联网（IoT）数据中预测结果，采用了朴素贝叶斯算法（NB）、支持向量机（SVM）和线性回归（LR）进行实验研究。评估了模型的各自准确性。通过实验进行的关键分析用于识别影响压力的重要变量。基于这些发现，企业可以旨在降低压力水平，为员工提供更舒适的工作环境。
Stepy等（周三）对此问题进行了研究。