Indoor environmental quality has been found to impact employees' productivity in the long run, yet it is unclear its meeting-level impact in the short term. We studied the relationship between sensorial pleasantness of a meeting's room and the meeting's productivity. By administering a 28-item questionnaire to 363 online participants, we indeed found that three factors captured 62% of people's experience of meetings: (a) productivity; (b) psychological safety; and (c) room pleasantness. To measure room pleasantness, we developed and deployed ComFeel, an indoor environmental sensing infrastructure, which captures light, temperature, and gas resistance readings through miniaturized and unobtrusive devices we built and named 'Geckos'. Across 29 real-world meetings, using ComFeel, we collected 1373 minutes of readings. For each of these meetings, we also collected whether each participant felt the meeting to have been productive, the setting to be psychologically safe, and the meeting room to be pleasant. As one expects, we found that, on average, the probability of a meeting being productive increased by 35% for each standard deviation increase in the psychological safety participants experienced. Importantly, that probability increased by as much as 25% for each increase in room pleasantness, confirming the significant short-term impact of the indoor environment on meetings' productivity.


翻译:室内环境质量被认为长期影响员工的生产率,但短期内尚不清楚其会议层面的影响。我们研究了一个会议室的感官舒适性和会议生产率之间的关系。我们通过对363名在线参与者进行28个项目问卷调查,确实发现三个因素占了人们会议经验的62%:(a) 生产率;(b) 心理安全;和(c) 室内舒适。为了衡量室内舒适,我们开发和部署了室内环境感知基础设施ComFeel,即室内环境感知基础设施,通过我们建造和命名为“Geckos”的小型和无侵扰性设备捕捉到光、温度和气体阻力读数。在29个真实世界会议上,我们利用ComFeel收集了137分钟的读数。我们每次会议都收集了每个参与者是否认为会议富有成效、环境是否心理安全、会议室是否舒适。我们预计,会议平均增加35 %,每个标准偏差的概率增加25 %,从而确认每个参与者的心理健康率提高。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
ACL2020接受论文列表公布,571篇长文208篇短文
专知会员服务
66+阅读 · 2020年5月19日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
137+阅读 · 2019年9月24日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
雪球
6+阅读 · 2018年8月19日
【推荐】Kaggle机器学习数据集推荐
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月19日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月3日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
ACL2020接受论文列表公布,571篇长文208篇短文
专知会员服务
66+阅读 · 2020年5月19日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
137+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
雪球
6+阅读 · 2018年8月19日
【推荐】Kaggle机器学习数据集推荐
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月19日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员