Wie wir kognitive Leistung messen – und was wir nicht behaupten.
Ein kurzer Überblick über Konstruktzuordnung, Scoring, Aggregation und Datenschutzhaltung hinter der WelloWork-Plattform. Wir veröffentlichen die Methodik, sobald wir Pilotdaten generieren.
- 01Adaptive AufgabeSchwierigkeit kalibriert pro Sitzung
- 02KonstruktzuordnungEin primäres kognitives Konstrukt
- 03Mitarbeiterindividuelle Baseline-NormalisierungVerglichen mit Ihrem eigenen Trend
- 04Aggregat auf TeamebeneSchwellenwertgesteuert, wöchentlich geglättet
Was ist die WelloWork-Methodik, in einem Absatz? WelloWork misst die kognitive Leistung über kurze adaptive Aufgaben, die fünf validierten Konstrukten zugeordnet sind – Arbeitsgedächtnis, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Aufmerksamkeit, Problemlösung und kognitive Flexibilität. Die Werte pro Sitzung werden gegen eine mitarbeiterindividuelle Baseline normalisiert und unter Durchsetzung der Mindestteamgröße zu Trends auf Teamebene aggregiert. Wir erheben keine klinischen oder diagnostischen Aussagen über Biomarker-Berichte.
Wie werden Übungen Konstrukten zugeordnet?
Jede Aufgabe auf der Plattform ist einem primären Konstrukt und höchstens einem sekundären Konstrukt zugeordnet. Die primäre Zuordnung steuert das Scoring; die sekundäre Zuordnung wird für das Methodik-Audit erfasst, fließt aber nicht in die zentrale Kennzahl ein. Wir verwenden etablierte Paradigmen – N-back, Span-Aufgaben, Symbol-Substitution, Posner-Cueing, Raven-artiges Schlussfolgern, Task-Switching – angepasst für kurze Sitzungen auf der Plattform.
- SequenzwiedergabeArbeitsgedächtnis
- Symbol-SubstitutionVerarbeitungsgeschwindigkeit
- ZielerkennungAufmerksamkeit
Jede Aufgabe ist einem primären Konstrukt zugeordnet. Sekundäre Signale werden erfasst, steuern aber nicht den Wert.
Warum WelloWork-Szenarien – und keine Kognitionsspiele?
Forschung zeigt durchgängig, dass Menschen bei kognitiven Spielen besser werden – nicht bei den komplexen Entscheidungen, die ihr Beruf tatsächlich erfordert. WelloWork-Szenarien basieren auf verhaltensbezogener Feldarbeit.
Meta-Analysen zeigen durchgängig, dass Menschen im Spiel besser werden. Übertragung auf reale Komplexität am Arbeitsplatz: minimal.
Aufgebaut aus Feldbeobachtungen, wie Menschen bei der Arbeit tatsächlich denken. Kein Stellvertreter. Kein Spiel.
Wie werden Werte berechnet?
Die Leistung pro Sitzung wird gegen die eigene laufende Baseline des Mitarbeitenden normalisiert (z-standardisiert innerhalb der letzten 90 Tage). Dies vermeidet bewusst den Vergleich eines Mitarbeitenden mit einem anderen auf individueller Ebene, da populationsrelatives Scoring empfindlich gegenüber Rauschen ist, das im Arbeitskontext keine Rolle spielt.
Vergleich eines Mitarbeitenden mit einer Vergleichsverteilung. Auf individueller Ebene verrauscht – und im Arbeitskontext unangenehm.
Jede Sitzung wird gegen die eigene laufende Baseline des Mitarbeitenden aus den letzten 90 Tagen bewertet.
Wir vergleichen Mitarbeitende nicht untereinander. Wir verfolgen jede Person anhand ihrer eigenen etablierten Baseline.
Wie werden Aggregationen durchgeführt?
Was behaupten wir bewusst nicht?
Wir behaupten keine Übertragung kognitiven Trainings auf konkrete Geschäftsergebnisse (Umsatz, Produktivität). Wir behaupten keinen klinischen oder diagnostischen Wert für Biomarker-Berichte. Wir behaupten nicht, dass ein individuelles Mitarbeiter-Ranking aus kurzen adaptiven Aufgaben zuverlässig ist – nur, dass es Trends sind. Und wir erfinden keine Kennzahlen: Jede Aussage lässt sich auf ein veröffentlichtes Konstrukt oder auf eine Methodik-Notiz zurückführen, die wir unter /research veröffentlichen werden.
- Kognitive Trends über die Zeit
- Muster auf Teamebene
- Konstruktzugeordnete Verhaltenssignale
- Intraindividuelle Varianz
- Übertragung auf konkrete Geschäftsergebnisse
- Klinischer oder diagnostischer Wert
- Zuverlässiges individuelles Ranking aus kurzen Aufgaben
- Selbst erfundene Kennzahlen
Wie veröffentlichen wir Updates?
Methodik-Notizen werden unter /research/science-insight veröffentlicht, sobald Pilotkohorten genügend Daten liefern, um etwas Belastbares zu schreiben. Wir werden keine individuellen Kundendaten veröffentlichen, und wir werden keine Aggregate veröffentlichen, die unseren Mindestteam-Schwellenwert nicht erreichen.
- M1Daten der Pilotkohorte erhoben
- M2Methodik-Notiz erstellt + geprüft
- M3Veröffentlicht unter /research/science-insight
Wir veröffentlichen, wenn die Daten belastbar sind. Nicht früher.
Datenschutz in der Methodik
Methodik und Datenschutz sind miteinander verbunden. Die Entscheidung der Plattform, innerhalb eines Mitarbeitenden zu normalisieren statt gegen eine Population, ist auch das, was es erschwert, ein Aggregat zu "de-anonymisieren".
Eine individuelle Baseline enthält keine Information über andere Personen – es gibt keine Vergleichsverteilung, die sich zurückrechnen ließe.
Aggregate aus kleinen Kohorten lassen sich auf einen einzelnen Mitarbeitenden zurückrechnen. Wir unterdrücken sie direkt an der Quelle.
Dieselben methodischen Entscheidungen, die unsere Messung präzise machen, erschweren auch strukturell die De-Anonymisierung.