Usando análise sentimental com modelo de estado emocional VAD para detectar sintomas de Burnout em engenheiros de software
Estudo exploratório; Mineração de dados; Burnout
Qualquer pessoa está sujeita a problemas psicológicos; entre todos esses problemas, os sintomas mais comuns fazem com que as pessoas percam o interesse, sejam menos ativas e sintam uma incrível sensação de impotência. Na síndrome de Burnout esses sintomas estão muito presentes, problema que é resultado da má gestão no ambiente de trabalho, causando estresse crônico. Esta síndrome prejudica vários trabalhadores anualmente, mas ultimamente, o aumento de relatos em todo o mundo tornou-se ainda mais evidente, e os trabalhadores da indústria tecnológica são consistentemente citados nestes relatórios.
É necessário prevenir esta síndrome; portanto, esta pesquisa, conduzida quantitativamente, estuda equipes de engenharia de software (SE) usando dados coletados pelos repositórios do Github. A ferramenta de análise sentimental DEVA, projetada explicitamente para SE e capaz de capturar estados emocionais(excitação, estresse, depressão e relaxamento) de acordo com a detecção de excitação e valência, é utilizada para analisar conversas entre SEs. Juntamente com dados complementares, que podem ser coletados em repositórios, é feita uma análise minuciosa para tentar identificar sintomas que possam indicar futuras crises de burnout, como vivenciar alto nível de estresse e desânimo ou sobrecarga de trabalho entre os membros da equipe, sendo possível realizar ações preventivas a tempo do desenvolvimento da síndrome em trabalhadores de SE.