Machine Learning im betrieblichen Gesundheitsmanagement. ?Wie hilfreich sind (komplexe) Algorithmen??
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
24.05.2022
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06 - Präsentation
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Zusammenfassung
Arbeitsbezogener Stress verursacht bei Schweizer Unternehmen jährlich Kosten von rund 7,6 Milliarden Franken. In der Gesunderhaltung von Mitarbeitenden besteht also grosses Potenzial, um Kosten zu sparen. Ein Ziel im betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) ist, sich anbahnende Fehlbeanspruchungen früh zu erkennen und durch Interventionen zu minimieren. Grosses Potenzial wird hierfür in HR-Analytics verortet, wo mithilfe von Daten evidenzbasierte Entscheidungen getroffen werden sollen. Die Referenten geben einen Überblick, wie im BGM solche Algorithmen eingesetzt werden können, zeigen auf, wie sie das Potenzial einschätzen und präsentieren erste Ergebnisse aus Forschungskooperationen mit Unternehmen.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
150 - Psychologie
Veranstaltung
Abendreihe Psychologie kompakt
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Deutsch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Keine Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
STEINER, Markus Dominique Werner und Andreas KRAUSE, 2022. Machine Learning im betrieblichen Gesundheitsmanagement. ?Wie hilfreich sind (komplexe) Algorithmen?? Abendreihe Psychologie kompakt. 24 Mai 2022. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/33499