O projeto consiste na obtenção de dados que vão permitir ter uma percepção aprofundada sobre como o trabalhador brasileiro tem se adaptado no seu novo modelo de trabalho: o home office. As ferramentas Visual Studio Code e Google Colaboratory serão utilizadas nesse estudo e tornarão possível a análise científica dos dados coletados, que trarão informações e estatísticas de diversos tópicos, como por exemplo sobre como está o quesito emocional do trabalhador nesse cenário de bruscas mudanças, que são importantes para chegar a uma melhor solução.

No cenário de pandemia de COVID-19 que nos encontramos, precisou-se procurar alternativas para que as empresas continuassem ativas. Diante disso, o home office entrou em ascensão como alternativa para evitar o contágio da população e diminuir os efeitos sobre a economia. Com as iniciativas de saúde pública e iniciativa privada aproximadamente 8,7 milhões de brasileiros passaram a trabalhar de casa (BRIDI, 2020).

A mudança abrupta na rotina da população durante um período de incertezas forçou as pessoas a se adaptarem ao modelo remoto, notou-se que os funcionários passaram a sentir fadiga e estresse exacerbado devido ao aumento da carga de trabalho, o ritmo de tarefas acelerado e a dificuldade de concentração (SILVA, 2020). O que veem impactando diretamente o bem-estar dos trabalhadores, dessa forma, se tornou necessário focar mais na saúde dos colaboradores e não só na produtividade.

Tratar o home office como o “novo normal” tornou-se um consenso em meio a população. Dessa forma, a presente pesquisa tem por intuito analisar e comprovar os preceitos, tanto negativos, quanto positivos que esse novo cenário vem trazendo ao trabalhador.

Usar conceitos de Inteligência artificial e ciências de dados para gerar respostas do porquê e como o home office está influenciando diretamente no emocional do trabalhador. O conjunto de dados será coletado através de entrevistas e passarão por análises e manipulação utilizando a linguagem Python.

Empresas como a Microsoft estão à frente de projetos que visam o bem-estar de pessoas que sofreram esta mudança brusca, disponibilizando softwares como Microsoft Viva, com o intuito de deixar o ambiente de trabalho mais leve e confortável fazendo com que as cargas de trabalho não se tornem tão excessivas dissolvendo-as em meio a pausas e meditação durante o horário de expediente.

Com isso, fez-se necessário a escolha de softwares para processar os dados coletados. Plataformas como Visual Studio Code e Colab do Google disponibilizam ambientes colaborativos que permitem através de algoritmos que possibilitam aplicar o conceito de Data Science para se chegar em um resultado e/ou estatísticas.

Segundo o IBGE - PNADCOVID19, em maio de 2020, eram 8.7 milhões de trabalhadores em atividade remota. Isso comprova que o quesito pandemia fez com que as empresas optassem e investissem no método de home office. A coleta de informações para o presente artigo será retirada de fontes governamentais e pesquisas acadêmicas. IBGE, IPEA e REMIR são organizações que vem realizando pesquisas e trazendo informações sobre o tema COVID-19 e seu impacto sobre os trabalhadores. Diante disso, será feito uma análise estatística para tratar os dados retirados dessas pesquisas e, assim, avaliar o impacto que o home office está causando no emocional das pessoas.

Além das informações coletadas pelas pesquisas governamentais e/ou acadêmicas, decidiu-se que utilizaríamos de perguntas desenvolvidas através da ferramenta Google Forms. Este formulário será voltado ao impacto do trabalho remoto na saúde mental dos trabalhadores, tendo perguntas relacionadas a bem-estar e produtividade. Posteriormente e, correlacionando com a pandemia, pretende-se mensurar se esta mudança repentina no dia a dia do trabalhador fez com que abalasse o seu psicológico

Ao decorrer das pesquisas surgiu a necessidade de criar um ambiente colaborativo para utilizar os conceitos de Inteligência artificial. Sendo assim, foi determinado o uso das ferramentas: Google Colaboratory e Visual Studio Code, sincronizado com o GitHub. Os algoritmos utilizados nas ferramentas serão desenvolvidos na linguagem de programação Python, que se mostrou eficaz quando o assunto é análise cientifica de dados.

Para Porto e Ziviani (2014), a Ciência de Dados incorpora variados elementos e baseia-se em técnicas e teorias oriundas de áreas como Engenharia e Ciências, viabilizando uma nova área altamente interdisciplinar. Nesse tipo de ambiente, surge o grande desafio de aplicar em diversas áreas os princípios, métodos e técnicas elementares para o gerenciamento e análise de grandes volumes de dados. Identifica-se três linhas de pesquisa nesta área do conhecimento: gerência de dados, análise de dados e análise de redes complexas.

Em se tratando da gestão de grandes volumes de dados, sua representação se reflete no desempenho de acesso aos dados e espelha a necessidade de aplicações mais complexas do que aquelas apoiadas por banco de dados relacionais. Representações de dados mais complexas que podem ser citadas são espaço, tempo, grafos e sequências (PORTO; ZIVIANI, 2014).

Já no campo de análise de redes complexas, as atividades de pesquisa nos últimos quinze anos possibilitaram o aumento do volume de dados empíricos e da capacidade computacional para analisar tais dados. Segundo Porto e Ziviani (2014), percebeu-se a similaridade nas estruturas de redes originárias de áreas distintas e desenvolveu-se uma gama de ferramentas e métodos para caracterizar e modelar tais redes. Nesse contexto, tanto sistemas naturais como artificiais com elementos interconectados podem ser representados através de redes complexas de larga escala.

A análise de dados consiste em um conjunto de atividades que devem ser desempenhadas, desde a seleção dos dados até a produção do conhecimento. A análise de dados envolve o processamento de coleções de objetos em busca de padrões consistentes, de forma a gerar conhecimento através do relacionamento entre esses objetos. Empresas que lidam com grandes quantidades de dados estão se embasando em Data Science e IA para ajudar na questão saúde mental (PORTO; ZIVIANI, 2014).

Utilizou-se como base para criação desta pesquisa o aplicativo Microsoft Viva, recentemente lançado pela Microsoft e, com uma perspectiva totalmente diferente de como seria o ambiente de jornada moderno. O Microsoft Viva é uma plataforma de experiência do funcionário que reúne comunicações, conhecimento, aprendizado, recursos e insights. Com o Viva, se dissolve uma cultura em que as pessoas e as equipes têm o poder de dar o melhor de si em qualquer lugar, utilizando inteligência artificial para sugerir melhores práticas e deixar o trabalho mais “leve” e produtivo. O software utiliza IA para identificar tópicos dentro de uma determinada organização, dessa forma, ele consegue analisar e indicar horários para descanso, meditação e até mesmo, momentos de produtividade e foco em seu dia. Analisando constantemente a interação com aplicativos gerais do Office 365, como, Outlook, Excel e Teams o Viva sugere como ser mais produtivo durante o horário de trabalho, sem esquecer dos momentos de descanso. (EDMONSON; MICROSOFT, 2021)

A partir dos dados coletados, conceitos estudados e ferramentas analisadas, o projeto visa desenvolver uma aplicação capaz de averiguar e interpretar as informações, com o objetivo de corroborar o impacto que o home office está causando no emocional do trabalhador. Com isso, identificar e apresentar perfis que se moldaram a partir do cenário pandêmico no Brasil

Apresentar dados tratados para validar questões pessoais e traçar perfis conforme a necessidade de cada indivíduo. Com base nas respostas dos formulários e, seguindo os preceitos de Data Science, definir em qual modelo de trabalho determinados perfis se enquadram para que o trabalhador encontre o melhor caminho a se adotar durante este surto que estamos vivendo e/ou até mesmo qual modelo as empresas poderiam disseminar pós pandemia, visando sempre um paralelo entre produtividade e bem-estar.

A seguir é apresentado a lista de atividades para concepção do sistema proposto.

1. COVID-19

• 1.1. Coleta de informações.

• 1.2. Análise de estatísticas.

2. Home Office

• 2.1. Coleta de informações.

• 2.2. Análise de estatísticas.

• 2.3. Correlação com COVID-19.

• 2.4. Avaliação do impacto emocional.

3. Estudo IA

• 3.1. Escolha das ferramentas.

• 3.2. Escolha da linguagem.

• 3.3. Criação de ambiente.

• 3.4. Estudo de conceitos.

• 3.5. Análise de ferramentas voltadas ao bem-estar no Home Office.

4. Desenvolvimento

• 4.1 Integração do impacto emocional no Home Office / IA

• 4.2. Desenvolvimento da aplicação

5. Validação do projeto

• 5.1. Validação do que foi desenvolvido.

• 5.2. Ajustes no que foi desenvolvido.

• 5.3 Entrega do projeto

PORTO, Fábio; ZIVIANI, Artur. Ciência de Dados. Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), Petrópolis - RJ, p. 1-18, 2014. Disponível em: https://www.lncc.br/~ziviani/papers/III-Desafios-SBC2014-CiD.pdf. Acesso em: 17 maio 2021.

BRIDI, Maria Aparecida; Fernanda Ribas Bohler, Alexandre Pilan Zanoni. O trabalho remoto/home-office no contexto da pandemia Covid-19. Campinas: UNICAMP, GETS, REMIR, 2020. Disponível em: https://www.eco.unicamp.br/remir/images/Artigos_2020/ARTIGO_REMIR.pdf. Acesso em: 13 maio 2021.

SILVA, Joyce Caroline Ferreira; Rafaela Fernanda de Lima Hattori Eiroz, Sara Jaqueline Ribeiro Belém. Estudo do estresse no ambiente de trabalho home office à pandemia do Covid-19. Registro - SP: FIVR, SEMESP, 2020. Disponível em: http://conic-semesp.org.br/anais/files/2020/trabalho-1000005382.pdf. Acesso em: 13 maio 2021.

EDMONSON, Chuck; MICROSOFT. Introdução aos Tópicos do Microsoft Viva. In: Introdução aos Tópicos do Microsoft Viva. [S. l.]: Microsoft, 2021. Disponível em: https://docs.microsoft.com/pt-br/microsoft-365/knowledge/topic-experiences-overview. Acesso em: 19 maio 2021.

SANDOVAL GÓES, Geraldo; DOS SANTOS MARTINS, Felipe; ANTÔNIO SENA NASCIMENTO, José. O trabalho remoto e a pandemia: o que a pnad covid- 19 nos mostrou. In: O trabalho remoto e a pandemia: o que a pnad covid- 19 nos mostrou. Brasília: IPEA, 2 fev. 2021. Disponível em: https://www.ipea.gov.br/portal/images/stories/PDFs/conjuntura/210201_nota_teletrabalho_ii.pdf. Acesso em: 19 maio 2021.