Come misuriamo la performance cognitiva — e ciò che non affermiamo.
Una breve panoramica sulla mappatura dei costrutti, lo scoring, l'aggregazione e l'approccio alla privacy alla base della piattaforma WelloWork. Pubblichiamo la metodologia man mano che generiamo dati dai pilot.
- 01Attività adattivaLa difficoltà si calibra a ogni sessione
- 02Mappatura dei costruttiUn costrutto cognitivo primario
- 03Normalizzazione sul baseline per dipendenteConfrontato con il tuo trend
- 04Aggregato a livello di teamVincolato a soglia, con smoothing settimanale
Qual è la metodologia di WelloWork, in un paragrafo? WelloWork misura la performance cognitiva tramite brevi attività adattive mappate su cinque costrutti validati — memoria di lavoro, velocità di elaborazione, attenzione, problem solving e flessibilità cognitiva. I punteggi per sessione sono normalizzati rispetto a un baseline individuale di ciascun dipendente e aggregati in trend a livello di team con applicazione della dimensione minima del team. Non avanziamo alcuna affermazione clinica o diagnostica sui report dei biomarcatori.
Come vengono mappati gli esercizi sui costrutti?
Ogni attività sulla piattaforma si mappa su un costrutto primario e al massimo su un costrutto secondario. La mappatura primaria guida lo scoring; quella secondaria è registrata ai fini dell'audit metodologico ma non contribuisce alla metrica principale. Utilizziamo paradigmi consolidati — N-back, span task, symbol-substitution, cueing di Posner, ragionamento in stile Raven, task-switching — adattati per brevi sessioni sulla piattaforma.
- Richiamo di sequenzeMemoria di lavoro
- Sostituzione di simboliVelocità di elaborazione
- Rilevamento del targetAttenzione
Ogni attività si mappa su un costrutto primario. I segnali secondari vengono registrati ma non guidano il punteggio.
Perché gli scenari WelloWork — e non i giochi cognitivi?
La ricerca mostra costantemente che le persone migliorano nei giochi cognitivi — ma non nelle decisioni complesse che il loro lavoro richiede davvero. Gli scenari di WelloWork sono fondati sul lavoro sul campo comportamentale.
Le meta-analisi mostrano costantemente che le persone migliorano nel gioco. Trasferimento alla reale complessità del lavoro: minimo.
Costruito a partire da osservazioni sul campo di come le persone ragionano realmente al lavoro. Non un proxy. Non un gioco.
Come vengono calcolati i punteggi?
La performance per sessione è normalizzata rispetto al baseline progressivo del dipendente stesso (z-score negli ultimi 90 giorni). Questo evita deliberatamente di confrontare un dipendente con un altro a livello individuale, poiché lo scoring relativo alla popolazione è sensibile a rumore che non ha rilevanza in un contesto lavorativo.
Confrontare un dipendente rispetto a una distribuzione tra pari. Rumoroso a livello individuale — e poco rassicurante sul lavoro.
Ogni sessione è valutata rispetto al baseline progressivo del dipendente degli ultimi 90 giorni.
Non confrontiamo i dipendenti tra loro. Monitoriamo ciascuna persona rispetto al proprio baseline consolidato.
Come vengono effettuate le aggregazioni?
Cosa scegliamo deliberatamente di non affermare?
Non affermiamo che l'allenamento cognitivo si trasferisca a risultati di business specifici (ricavi, produttività). Non affermiamo un valore clinico o diagnostico per i report dei biomarcatori. Non affermiamo che il ranking individuale dei dipendenti sia affidabile a partire da brevi attività adattive — solo che lo sono i trend. E non inventiamo metriche: ogni affermazione si ricollega a un costrutto pubblicato o a una nota metodologica che pubblicheremo sotto /research.
- Trend cognitivi nel tempo
- Pattern a livello di team
- Segnali comportamentali mappati sui costrutti
- Variabilità intra-persona
- Trasferimento a risultati di business specifici
- Valore clinico o diagnostico
- Ranking individuale affidabile da attività brevi
- Metriche auto-inventate
Come pubblichiamo gli aggiornamenti?
Le note metodologiche saranno pubblicate sotto /research/science-insight man mano che le coorti pilota produrranno dati sufficienti a scrivere qualcosa di difendibile. Non pubblicheremo dati individuali dei clienti né aggregati che non soddisfano la nostra soglia minima per team.
- M1Dati della coorte pilota raccolti
- M2Nota metodologica redatta + revisionata
- M3Pubblicata sotto /research/science-insight
Pubblichiamo quando il dato è difendibile. Non prima.
La privacy nella metodologia
Metodologia e privacy sono collegate. La scelta della piattaforma di normalizzare all'interno di un dipendente, anziché rispetto a una popolazione, è anche ciò che rende più difficile "de-anonimizzare" un aggregato.
Un baseline individuale non contiene alcuna informazione sui pari — non esiste una distribuzione tra pari da cui risalire.
Gli aggregati su coorti ridotte possono essere ricondotti a un singolo dipendente tramite reverse-engineering. Li sopprimiamo all'origine.
Le stesse scelte metodologiche che rendono accurata la nostra misurazione rendono anche strutturalmente più difficile la de-anonimizzazione.