| Journal: | Facultad de Ingeniería - Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000441619 |
| ISSN: | 0121-1129 |
| Authors: | Rojas Bolaños, Julián1 Niño Zambran, Miguel Angel1 Pabón Guerrero, Andrea1 |
| Institutions: | 1Universidad del Cauca, Popayán, Cauca. Colombia |
| Year: | 2020 |
| Season: | Ene-Mar |
| Volumen: | 29 |
| Number: | 54 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Descriptivo |
| Spanish abstract | En esta investigación, mediante la exploración de la literatura, se realizó un mapeo sistemático sobre la aplicación de técnicas de programación neurolingüística (PNL) soportadas en la Web de las Cosas (WoT) para prevenir el síndrome de Burnout. Dicho síndrome es un tipo de estrés laboral que causa agotamiento físico, mental y emocional, generando una incapacidad para trabajar, dado que es un proceso paulatino en el cual el trabajador pierde interés por sus tareas, carece de sentido de responsabilidad y puede generar profundas depresiones. En los estudios encontrados se destaca el uso de la WoT para la detección de emociones y estrés laboral, para ello sobresale el uso de sensores capaces de medir Respuesta galvánica de la piel GSR, Frecuencia cardiaca HR, Fotopletismografía PPG, Electrocardiograma ECG, Cámaras, Micrófonos y Microprocesadores de bajo costo, así como la utilización de Inteligencia Artificial para procesar estos datos, entre las técnicas y los algoritmos más usados destacan Máquinas de Vectores de Soporte SVM, K-vecino más cercano y clasificador Naive Bayes. En los trabajos en los que se detectan emociones o estrés laboral son muy pocos los que intentan alterar el entorno mental o ambiental del usuario para llevarlo a una emoción positiva o disminuir el estrés. Se evidenció la posibilidad de la utilización de técnicas de PNL en la prevención del síndrome de Burnout. Sin embargo, no se encontró ningún trabajo que relacionara la WoT como soporte a las técnicas PNL para prevenir el síndrome de Burnout, lo cual se considera como una oportunidad de investigación en estos campos |
| English abstract | This article presents an exploration of the literature through a systematic mapping around the application of neurolinguistic programming techniques (NLP) supported on the Web of Things (WoT) to prevent Burnout syndrome. This syndrome is a type of work stress that causes physical, mental and emotional exhaustion, generating an inability to work, since it is a gradual process in which the worker loses interest in their tasks, lacks a sense of responsibility and can generate deep depression. In the studies found, the use of WoT for the detection of emotions and work stress stands out, for this, the use of sensors capable of measuring Galvanic response of the skin GSR, HR heart rate, PPG photoplethysmography, ECG electrocardiogram, cameras, Low-cost microphones and microprocessors, as well as the use of Artificial Intelligence to process this data, among the most used techniques and algorithms are SVM Support Vector Machines, K-nearest neighbor and Naive Bayes classifier. In jobs in which emotions or work stress are detected, very few attempt to alter the mental or environmental environment of the user to bring them to a positive emotion or reduce stress. The possibility of using NLP techniques in the prevention of Burnout syndrome was evidenced. However, no work was found that related WoT as a support to NLP techniques to prevent Burnout syndrome, which is considered as a research opportunity in these fields |
| Portuguese abstract | Nesta pesquisa, mediante a exploração da literatura, realizou-se um mapeamento sistemático sobre a aplicação de técnicas de programação neurolinguística (PNL) suportadas na Web das Coisas (WoT) para prevenir a síndrome de Burnout. Dita síndrome é um tipo de estresse laboral que causa esgotamento físico, mental e emocional, gerando uma incapacidade para trabalhar, já que é um processo paulatino no qual o trabalhador perde interesse por suas tarefas, carece de sentido de responsabilidade e pode gerar profundas depressões. Nos estudos encontrados destaca-se o uso da WoT para a detecção de emoções e estresse laboral, para isso sobressai o uso de sensores capazes de medir Resposta galvânica da pele GSR, Frequência cardíaca HR, Fotopletismografia PPG, Eletrocardiograma ECG, Câmaras, Microfones e Microprocessadores de baixo custo, assim como a utilização de Inteligência Artificial para processar estes dados, entre as técnicas e os algoritmos mais usados destacam Máquinas de Vetores de Suporte SVM, K-vizinho mais próximo e classificador Naive Bayes. Nos trabalhos nos quais se detectam emoções ou estresse laboral são muito poucos os que intentam alterar o entorno mental ou ambiental do usuário para levá-lo a uma emoção positiva ou diminuir o estresse. Evidenciou-se a possibilidade da utilização de técnicas de PNL na prevenção da síndrome de Burnout. Porém, não se encontrou nenhum trabalho que relacionasse a WoT como suporte às técnicas PNL para prevenir a síndrome de Burnout, o que se considera como uma oportunidade de pesquisa nestas áreas |
| Disciplines: | Medicina, Ciencias de la computación |
| Keyword: | Salud pública, Salud ocupacional, Síndrome burnout, Emociones, Estrés laboral, Internet de las cosas, Programación neurolingüística |
| Keyword: | Public health, Occupational health, Burnout syndrome, Emotions, Internet of things, Neurolinguistic programming, Work stress |
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