Att ta den känslomässiga temperaturen hos dina medarbetare är lättare när du tillbringar dina dagar på ett kontor. Skrattsalvor, obehagligt kroppsspråk och blixtar av ilska är lätta att se när du sitter över bordet från din kollega.

Men när distansarbete tar fart kan det vara en utmaning att spåra känslor hos distansarbetare. Videosamtal kan bara gå så långt.

"Vi läser massor av anekdotiska rapporter om mental stress under pandemin", säger Qiaozhu Mei, professor i information.

Utan interaktioner ansikte mot ansikte är det svårt att säga hur det går för din kollega, sa han.

"Du kan se att de fortfarande svarar på mejl, du kan se att de chattar på Slack-kanaler, men du vet inte hur de känner - du kan inte se leenden, du kan inte se ångest," sa Mei.

Mei och kollegor vid University of Michigan School of Information utvecklade en strategi för att inte bara övervaka arbetarnas känslomässiga hälsa, utan även förutsäga arbetsbeteenden. I en ny studie i PLOS ONE , teamet spårade emojianvändning som en markering av känslor och spårade hur användningen av emoji i arbetskommunikation kan förutsäga avhopp från distansarbetare.

"Vi såg en rapport från GitHub om utvecklarnas status i ett tidigt skede av covid-19-pandemin", säger studiens huvudförfattare Xuan Lu, forskare vid UMSI.

Utvecklare visade signaler om utbrändhet i början av pandemin. Rapporten sporrade teamet att titta på hur man bättre kan spåra sinnesstämningen hos distansarbetare, sa hon.

Känslomässiga ledtrådar ansikte mot ansikte kan begränsas med distansarbete eller lätt maskeras under korta videosamtal. För att motverka detta vände sig teamet till ickeverbala ledtrådar i onlinekommunikation för att tolka emotionell hälsa.

Eftersom Lu och hennes kollegor har studerat emoji-användning under en tid, undrade de om emoji kunde användas som sensorer för utvecklarnas känslomässiga status.

Teamet vände sig till GitHub för sin kommunikationsdata för fjärrarbetare, med hjälp av den enorma katalogen av kommunikationsdata om mjukvarusamarbeten. Med hjälp av miljontals GitHub-inlägg (från före pandemin, för att undvika extra stressorer från en global hälsokris), använde teamet maskininlärning för att spåra användningen av emoji i arbetsrelaterade onlinekonversationer. De tränade sin modell för att förutsäga potentiella bortfall av fjärrutvecklare baserat på deras emojianvändning.

Bråkdelen av GitHub-inlägg som innehöll emoji, såväl som typen av emoji, spårades i maskininlärningsprogrammet. De fann att i genomsnitt mer än 5 % av GitHub-inläggen innehåller emoji. De fann också att vissa emoji användes mer än andra – och de skilde sig från typiska emoji som används i social kommunikation utan arbete.

Slutligen, med hjälp av beräkningsverktyg, tilldelade teamet sentimentala poäng till emoji.

"Människor använder emoji av olika anledningar", sa Mei och tillade att ett leende ansikte har mer positiv vikt än en enkel bock.

De fann att arbetare som regelbundet använder emoji för att uttrycka känslor – positiva eller negativa – i sitt arbete kan ha bättre känslomässig hälsa och är naturligtvis mindre benägna att hoppa av plattformen ett år senare. Forskarna hittade också ett annat intressant samband mellan emoji och arbete.

"De som inte använder emoji löper tre gånger större risk att sluta arbeta på distans," sa Mei.

Teamet fann att genom att använda sin maskininlärningsmodell kunde de förutsäga avhopp med 75 % noggrannhet.

"Du kan göra ganska exakta förutsägelser om huruvida människor kommer att hoppa av bara baserat på hur de använder dessa piktogram," sa Mei. "Du behöver inte ens titta på deras arbetsproduktivitet eller de faktiska orden de säger – titta bara på hur de använder emoji."

Mei noterar att detta arbete kan vara till hjälp för alla organisationer som stödjer distansarbetare.

"Om du kan spåra känslorna hos dina anställda eller dina medarbetare genom hur de använder emoji, då kan du identifiera tidiga signaler om att de kan uppleva psykiska problem som utbrändhet," sa han.