STIMA DELL INDIVIDUALITÀ PSICO-FISIOLOGICA DI OPERATORI DI CALL CENTER DURANTE L ATTIVITÀ LAVORATIVA

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1 Evaluation fo psyco-physiological characteristics of call center operators during the job activity STIMA DELL INDIVIDUALITÀ PSICO-FISIOLOGICA DI OPERATORI DI CALL CENTER DURANTE L ATTIVITÀ LAVORATIVA SINTESI DEL LAVORO Alcuni importanti indicatori psicologici (ricavati da test psicometrici) e fisiologici (frequenza cardiaca e attività elettrodermica cutanea) sono stati registrati nel corso della normale attività lavorativa in un gruppo di operatori di call center. Differenze interindividuali relativamente stabili nel tempo sono più facilmente evidenziabili per mezzo degli indicatori psicologici e, fra quelli fisiologici, i più sensibili in tale contesto risultano la frequenza cardiaca e la sua variabilità. L attività elettrodermica cutanea, d altra parte, si conferma, in tutti gli individui, come il più sensibile e rapido indicatore di risposta alle sollecitazioni dell ambiente di lavoro. AUTORI (*) R. Piacentini, P. Sirabella; (**) A. Colosino, P. Montanari; (***) F. Davide. (*) Università di Roma La Sapienza - Dip. di Fisiologia e Farmacologia. (**) ISPESL - Dip. Documentazione, Informazione e Formazione, Roma. (***) Telecom Italia S.P.A. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

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3 1. PREMESSA 1.1 Natura e sviluppo dei call centers In termini generali, i call centers sono strutture attraverso cui un organizzazione di qualunque natura gestisce i contatti telefonici con i propri utenti, per fornire informazioni/assistenza sui prodotti/servizi forniti. Di tali strutture, la cui nascita risale agli anni sessanta, tutte le più importanti aziende commerciali attualmente si servono per: assorbire reclami; migliorare, personalizzandolo, il rapporto con la clientela; pubblicizzare e vendere beni. I call centers rappresentano una delle forme di occupazione in più forte crescita praticamente in tutti i Paesi, industrializzati e non. Secondo previsioni del 1998 (Datamonitor) nel 2002 sarebbero state impiegate in essi più di 2 milioni di persone in Europa e 5 in America, e tali previsioni si sono rivelate inesatte per difetto. Anche le dimensioni economiche del fenomeno risultano impressionanti, se si pensa che nel 1999 il mercato totale dei servizi e della tecnologia connessi ai call centers ammontava a 7.1 miliardi di dollari, e che una stima minima del tasso annuo di sviluppo di tale mercato è del 40%. Il ritardo dell Italia rispetto alle altre nazioni europee nella diffusione dei call centers sembra che debba essere rapidamente colmato: se nel 1994 i call centers attivi erano 39 con 1500 addetti, nel 2000 risultavano già 1.020, e si prevede diventeranno circa alla fine del L importanza del fattore umano Secondo l analisi di autorevoli esperti nel settore, tuttavia, se i call center stanno aumentando in numero ed efficienza, essi corrono il rischio di una progressiva perdita di efficacia [S. Bagnara et al, 2001]. Per fronteggiare la situazione, considerata la preferenza attribuita dalla clientela alla qualità del contatto personale diretto rispetto al generale scarsissimo consenso ottenuto dai risponditori automatici, elemento essenziale risultano essere gli operatori. Diventa quindi ovvia l importanza di fattori quali: la riorganizzazione del lavoro attraverso la valorizzazione ed incentivazione delle capacità individuali, in modo da rendere soddisfatto e collaborativo un personale in genere poco motivato, isolato e scarsamente assistito; il rafforzamento dell identità sociale e professionale degli operatori e del loro know-how, attraverso programmi di formazione e aggiornamento continui, e delle loro capacità di comunicazione e interazione con i colleghi, per la messa in comune di specifiche abilità e competenze personali nell ambito di un lavoro di squadra. Il ruolo strategico degli operatori per la riuscita ed il buon funzionamento di un call center è considerato più rilevante della tecnologia e degli strumenti di gestione della conoscenza in esso impiegati. Da questo punto di vista è significativo l orientamento del settore verso il personale giovane (25/30 anni), a contratto part-time e con abilità e competenze di medio livello, per tentare di sfruttare al massimo le caratteristiche di flessibilità mentale e facile apprendimento di modalità operative altamente variabili e soggette ad aggiornamento ed evoluzione continui. 1.3 Caratteristiche individuali e prevenzione dello stress Nel miglioramento delle condizioni di lavoro nei call centers, grande cura è stata generalmente dedicata, finora, all ergonomicità delle postazioni ed alla facilità d uso ed efficacia degli strumenti di lavoro disponibili (terminali, reti, data base, etc.) considerando gli operatori come un collettivo di cui registrare, al più, le necessità o preferenze medie. La crescente complessità e importanza delle funzioni svolte, tuttavia, suggeriscono che per ottenere una working performance ottimale le caratteristiche o necessità individuali vadano tenute in debito conto [S. Bagnara et al., 2001] In tale contesto, una stima della loro maggiore o minore variabilità, oltre che interessante in sé diventa anche essenziale per quantificare i costi/benefici di una rimodulazione delle strategie aziendali. Specifica attenzione, per la loro complessità ed importanza, meritano la valutazione dello stress e la sua possibile prevenzione. Se, da un lato, è generale l accordo sulla stretta correlazione, anche se non sempre necessariamente di segno negativo, esistente fra stress ed entità e persistenza delle stimolazioni, dall altra esiste una grande eterogeneità nelle definizioni di stress adeguate ad una sua valutazione oggettiva [per una concisa ed esauriente visitazione dell abbondante letteratura sul tema, vedi D. Bartlett, 1998]. La maggior parte di tali definizioni oscillano fra un punto di vista più tradizionale, risalente a circa 50 anni fa, che mette in risalto il ruolo dei fattori stressogeni ambientali e comunque esterni all individuo, ed un punto di vista più recente [Burchfield S.R., 1985], che sottolinea l importanza, come indicatori del livello di stress, delle alterazioni di parametri psicologici e fisiologici rispetto ai valori normali. Nella prospettiva a lungo termine in cui il nostro lavoro intende collocarsi, mirante ad alleviare e prevenire gli effetti dello stress fra gli operatori di call center, entrambi i punti di vista sono, ovviamente da considerare. Tuttavia il punto di partenza necessario e inevitabile, nonostante tutte le difficoltà ad esso inerenti, rimane la caratterizzazione delle differenze individuali di natura psicologica e fisiologica stimabili all interno di una popolazione di operatori. 2. METODOLOGIA La caratterizzazione psicologica e fisiologica individuale, attraverso indicatori opportuni, di operatori telefonici offertisi volontariamente di collaborare allo studio è stata effettuata presso un call center di Telecom Italia (187 - Roma Nord). I dati analizzati sono stati raccolti nell ambito di un più generale progetto di ricerca sull ottimizzazione delle condizioni di lavoro degli operatori telefonici, finanziato dalla C.E. e denominato progetto Angelo. 2.1 Struttura dei dati I dati si riferiscono a 15 individui, 12 femmine e 3 maschi, tutti di età compresa fra i 25 ed i 43 anni, selezionati fra una trentina di operatori telefonici coinvolti in un ampia indagine articolata in varie sessioni sperimentali (denominate A2, B1, B2, C1, C2, C3, D1 in base alla successione cronologica e ad alcune differenze nell organizzazione del lavoro, non rilevanti nel presente contesto) della durata di 3 giorni ciascuna e intervallate di circa due settimane l una dall altra. I criteri di selezione sono unicamente dipesi dalla necessità di analizzare informazione fisiologica e psicologica completa ed omogenea per tutti i soggetti. Un sottoinsieme dei dati esaminati in questo lavoro, pienamente rappresentativo della loro tipologia, è riportato nelle Tabelle 2 e Test psicometrici In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

4 Per caratterizzare gli operatori dal punto di vista psicologico sono stati utilizzati tre test psicometrici, diversi per il tipo di informazione fornita e per la scala di validità temporale dei risultati: 1) Eysenck Personality Questionnaire (EPQ); 2) Mashlach Burnout Inventory (MBI); 3) Profile of Mood States (POMS). L EPQ [Eysenck and Eysenck, 1975] è costituito da 100 domande a risposta binaria sí/no, e fornisce informazioni sulle fondamentali caratteristiche di personalità del soggetto. Dato che la personalità è una caratteristica che si mantiene costante nel tempo, il test è stato eseguito solamente una volta da ciascun operatore. L elaborazione delle risposte produce valori numerici riferibili a tre dimensioni ortogonali (indipendenti) nello spazio dei descrittori della personalità: la dimensione della Estroversione/Introversione (E), correlabile alla generale integrazione del soggetto nell ambiente circostante; la dimensione del Neuroticismo (N), relazionato al grado di disadattamento personale e sociale; la dimensione dello Psicoticismo (P) relazionato a tendenze paranoidi e comportamenti antisociali (Tab. 1). Dalle risposte al test EPQ è inoltre possibile ricavare una stima numerica (L) della tendenza del soggetto a porsi in buona luce, a costo di sacrificare, coscientemente o inconscientemente, la sincerità. Ciò si ottiene valutando la coerenza complessiva delle risposte fornite a domande simili. L MBI [C. Maslach et al, 1996] è costituito da 22 domande che prevedono risposte su una scala temporale numerica che va da 0 (=mai) a 6 (=ogni giorno). Esso fornisce informazioni sul modo di rapportarsi con l ambiente di lavoro in base all elaborazione di tre parametri indipendenti che stimano il livello di burnout del soggetto. Tali parametri sono definiti come: Esaurimento Emotivo [E], Depersonalizzazione [D] e Realizzazione Personale [P]. Ovviamente, la variabile P è inversamente correlata ad E e D, in quanto stima di soddisfazione, mentre le altre sono stime di insoddisfazione. Essendo il livello di burnout una variabile che può modificarsi nel tempo, il test è stato fatto ripetere agli operatori all inizio di ogni sessione sperimentale. Il POMS [D.L. McNair et al, 1981] è costituito da 64 domande che servono a stimare 6 diverse qualità dell umore: i soggetti devono indicare su una scala numerica (0-5) l intensità con cui, nel periodo immediatamente precedente al test, hanno avvertito un particolare stato emotivo/umorale. In considerazione del fatto che lo stato umorale può variare molto rapidamente (anche nel corso della giornata) questo test è stato fatto ripetere ad ogni operatore all inizio di ogni giornata di sperimentazione. 2.3 Dati fisiologici Come indicatori dello stato psicofisiologico sono stati scelti la frequenza del battito cardiaco o Heart Rate (HR) e la attività elettrica cutanea o Galvanic Skin Response (GSR) che, essendo strettamente correlati all attività di entrambe le branche del sistema nervoso autonomo (ortosimpatico e parasimpatico) forniscono informazioni circa le reazioni automatiche, non controllabili dalla volontà del soggetto, a stimoli esterni e interni [Greenfield and Sternback, 1998; Boucsein and Ottmann, 1996]. Inoltre tali indicatori sono relativamente semplici da misurare con metodologie non invasive e non limitanti l attività lavorativa [Fig. 1]. Tutte le registrazioni fisiologiche hanno avuto una durata standard di circa minuti e gli operatori nel corso di una stessa giornata lavorativa possono aver eseguito più registrazioni, a seconda della loro disponibilità. La frequenza cardiaca (HR) è stata misurata per mezzo di un sensore, D-YS (Nellcor), fissato per mezzo di una clip ad un lobo dell orecchio dell operatore (Fig. 1A). Il sensore registra le oscillazioni di flusso sanguigno (e quindi le contrazioni cardiache) per mezzo di una sorgente IR posta su un lato del lobo e di un fotorivelatore posto sull altro. Il segnale viene acquisito e processato da una scheda DSP (Digital Signal Processing) della Texas Instrument, che fornisce ogni 7 secondi la frequenza cardiaca media calcolata in questa finestra temporale [Kelsey, 1991]. La stima della attività elettrica cutanea (GSR) si può effettuare attraverso una misura della conduttanza cutanea fra due elettrodi posti sulle falangi medie delle dita indice e medio (zone psicologicamente attive) della stessa mano, e fornisce informazioni circa l attività delle ghiandole sudoripare, che riflette le variazioni dello stato psicoemotivo-attenzionale del soggetto [W. Boucsein, 1992]. Applicando ai capi degli elettrodi una bassa tensione continua (+0.5 V) si può misurare la conduttanza cutanea per mezzo del semplice circuito schematizzato in Fig. 1C, [Fowles, 1981; Venables, 1973], con una frequenza di campionamento pari a 0.5 Hz. Il segnale GSR è in realtà la somma di due distinte componenti denominate tonica e fasica che vanno separate e considerate separatamente in quanto veicolano informazioni differenti anche se complementari. L alta non-stazionarietà del segnale GSR rende difficile, tuttavia, sfruttare a questo scopo le classiche tecniche spettrali del tipo FFT. Un metodo empirico molto usato si basa sull osservazione [W. Boucsein, 1992; Lykken et al., 1971; Lim et al., 1997] che la componente fasica possiede un andamento caratterizzato da picchi sempre positivi a rapida salita (τ 0.5 sec) e recupero molto più lento (τ 4-6 sec), per una durata temporale totale di circa secondi, che si sovrappongono alle lente variazioni della componente tonica. Nella Figura 4 sono mostrate le componenti fasica e tonica di uno dei segnali GSR in Figura Analisi delle componenti principali (PCA) La Analisi delle Componenti Principali (PCA) è una delle tecniche più usate nella statistica multivariata [H.H. Harman, 1976] perchè consente di eliminare la ridondanza presente in una struttura di dati del tipo riportato in Tabella 2, semplificandone l analisi e l interpretazione. Molto brevemente, essa consente di rappresentare le unità statistiche (nel presente caso, i soggetti esaminati) in un nuovo sistema di riferimento della stessa dimensionalità di quello delle variabili (nel presente caso, i descrittori psicologici) originali, ma in cui gli assi [componenti principali] sono tutti ortogonali fra loro. Tali assi vengono individuati, a partire da quelli originali, attraverso una serie di rototraslazioni, in modo che ciascuno di essi, in ordine decrescente, rappresenti la maggior quantità possibile della variabilità (informazione) presente nei dati. 3. RISULTATI 3.1 Individualità psicologica La base dati costituita dai descrittori di tutti gli operatori, per ciascuno dei tre test psicometrici, è stata sottoposta ad una PCA, e nelle prime due componenti principali risulta condensato almeno il 70% della variabilità (informazione) 4

5 presente nei dati relativi a ciascun test. La Figura 2 riporta la distribuzione di tutti gli operatori esaminati nel piano delle prime due componenti principali (PC1, PC2), estratte dalle variabili relative al test EPQ (Tab. 1). Il risultato della applicazione a tale distribuzione di due diversi algoritmi oggettivi di clusterizzazione (K-means, Ward) consente di individuare, sulla base delle caratteristiche stabili della personalità stimate dalle variabili del test EPQ, almeno 4 tipologie caratteriali distinte. Il peso relativo di ciascuna delle variabili originali sulle due componenti principali è indicato nell inserto alla Figura (Tabella dei factor loadings ). Le Figura 3 riporta i dati degli operatori per i quali i test MBI (pannello A) e POMS (pannello B) sono stati eseguiti almeno tre volte in sessioni sperimentali distinte, e simboli uguali corrispondono allo stesso operatore. È importante sottolineare che anche in questo caso le componenti principali sono estratte da dati relativi all intera popolazione (Tab. 2) e corrispondono, nel caso di POMS ed MBI, alla prima somministrazione del test. Per ciascun operatore, i simboli iscritti in un cerchio in entrambi i pannelli individuano questi dati (training set), mentre gli altri dati si riferiscono a somministrazioni dei test distanziate nel tempo (test set). Questo consente di verificare quanto si mantengano costanti, negli stessi individui, le caratteristiche umorali e comportamentali stimate dai due test. I dati del test MBI riferiti allo stesso soggetto sono abbastanza ben separati, con poche eccezioni, da quelli degli altri soggetti (Fig. 3A), mentre i dati del test POMS (Fig. 3B) evidenziano che lo stato dell umore nell arco di tempo considerato (circa due mesi e mezzo), possiede una variabilità intraindividuale molto maggiore (Tab. 4), rendendo impossibile la distinzione fra soggetti. Data la relativa costanza nel tempo dei corrispondenti descrittori, è possibile (e interessante) esaminare la struttura di correlazione fra i dati forniti dai test EPQ ed MBI. La Tabella 5 mostra che gli individui estroversi sembrano essere relativamente immuni dall esaurimento emotivo e che, d altra parte, quest ultimo stato contrasta l attivazione dei meccanismi di mascheramento. 3.2 Individualità fisiologica Nella Figura 5 sono mostrati due tipici segnali di frequenza cardiaca (HR) e impedenza cutanea (GSR) registrati nel corso delle varie sessioni sperimentali. La Tabella 3 contiene le variabili fisiologiche registrate per ciascun operatore (laddove disponibili) nel corso della prima e dell ultima sessione sperimentale utile. La Figura 6 illustra la variabilità intra ed interindividuale della frequenza cardiaca (pannello A) e delle componenti tonica e fasica (pannelli B e C, rispettivamente) dell impedenza cutanea, per tutti gli operatori dei quali erano disponibili almeno tre registrazioni per entrambi i segnali. Considerando separatamente sia le frequenze cardiache medie che le loro deviazioni standard (DS), gli individui risultano, ad una classica analisi della varianza (test F) significativamente distinti l uno dall altro (p < 0.01, Tab. 6). Tale distinguibilità appare evidente dalla Figura 6A, in cui ogni punto rappresenta, di ogni individuo, la media delle frequenze medie registrate nelle diverse sessioni (ascissa) e la media delle corrispondenti deviazioni standard (ordinata). Risultati di chiarezza analoga non si ottengono considerando il segnale GSR come tale, benchè la sua componente tonica mostri differenze interindividuali più elevate di quella fasica (Tab. 6). Ciò è interpretabile in base al significato attribuito alle due componenti: la componente fasica (ad alta frequenza) rifletterebbe la rapida attivazione/disattivazione) delle ghiandole sudoripare in seguito a stimoli di varia natura, fornendo informazioni circa le modalità di risposta a questi ultimi; la componente tonica (a bassa frequenza), d altra parte, rifletterebbe le variazioni lente di umidificazione degli strati interni della pelle, relativamente indipendenti dalle stimolazioni esterne e più legate alle caratteristiche individuali del soggetto [Montagu, 1966]. In base alle considerazioni di cui sopra, acquistano significato anche le correlazioni osservate fra le variabili fisiologiche ed un indice dell intensità della stimolazione prodotta dalla attività lavorativa, il call rate, ovvero la frazione di tempo durante il quale, nel corso della registrazione, l operatore risulta impegnato nel contatto telefonico con i clienti. Mentre la frequenza cardiaca risulta completamente scorrelata al call rate, una correlazione positiva è osservabile sia per la componente tonica che per quella fasica della GSR, con una - per la verità lieve - prevalenza di quest ultima (Tab. 7). 4. DISCUSSIONE Il rapido arricchirsi quantitativo e qualitativo delle funzioni attribuibili ai call centers in un azienda moderna, ed il riconoscimento della sua importanza nel vitale settore del Customer Relationship Management (CRM) hanno stimolato, nell ultimo decennio, l impegno ad affrontare sistematicamente molte delle complesse problematiche ad esso collegate. Il presente studio si colloca nell ambito di un considerevole sforzo di questo tipo intrapreso dalla più importante azienda italiana nel ramo delle telecomunicazioni, Telecom Italia, e riporta i risultati ottenuti nella fase pilota del lavoro. Quanto si voleva chiarire, assumendo l equivalenza, per tutti gli operatori, degli stessi strumenti tecnici disponibili e delle generali condizioni di lavoro, riguarda i seguenti punti: 1) significatività delle differenze interindividuali di natura psicologica e fisiologica all interno di un gruppo relativamente omogeneo; 2) costanza nel tempo delle risposte dei singoli individui a determinati stimoli esterni; 3) influenza di tali risposte sulla working performance. Rispetto ai punti 1) e 2), i descrittori di personalità stabili nel tempo forniti dal test EPQ distribuiscono gli operatori in classi ben distinte (Fig. 2), mentre la presenza di una forte variabilità dello stato umorale dei singoli individui nel periodo considerato (circa un paio di mesi), è rilevabile dai risultati del test POMS in Fig. 3B. Nel corso dello stesso periodo, tuttavia, il modo di rapportare se stessi con l attività lavorativa, stimato dai descrittori del test MBI, tende a mantenersi relativamente stabile, consentendo una buona differenziazione delle caratteristiche individuali (Fig. 3A). La maggiore facilità a riconoscere come appartenenti ad uno stesso cluster i dati riferiti allo stesso soggetto nel caso del test MBI, rispetto al POMS, sembra indicare che la stabilità nel tempo della percezione che ogni individuo ha del proprio rapporto con il lavoro é poco influenzata dalla variabilità dell umore. Verso la stessa conclusione di carattere generale, ovvero la presenza - pur all interno di una popolazione così ristretta e selezionata di operatori - di significative differenze individuali, convergono i risultati ottenuti dall analisi degli indicatori fisiologici. In particolare, la frequenza cardiaca media e la sua variabilità intorno alla media (Fig. 6A) si dimostrano i descrittori di gran lunga più adatti a caratterizzare l uno rispetto all altro i singoli individui. Questo risulta perfettamente coerente con la nota sensibilità della funzione cardiaca ad In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

6 influenze di tipo nervoso, metabolico ed ormonale, che le consentono di riflettere efficacemente un ampio spettro di situazioni sia fisiologiche che patologiche [Colosimo et al., 1997; Jacobs et al., 1994]. Rispetto alla frequenza cardiaca, l impedenza cutanea si rivela molto più adatta a riflettere, con prontezza praticamente istantanea nella sua componente fasica, l accadimento di eventi che coinvolgono le funzioni cognitive ed attentive [Ohman et. al., 1993]. A questo scopo si confronti, nella Figura 5, l aumento nella variabilità del segnale di impedenza cutanea all aumentare del flusso di telefonate (call rate) per entrambi i soggetti. A differenza che nel caso della frequenza cardiaca, le differenze fra una registrazione e l altra di impedenza cutanea all interno dello stesso individuo, si rivelano dello stesso ordine di grandezza di quelle fra individui diversi (Fig. 6B,C), a conferma del tipo di informazione sostanzialmente diverso veicolato dai due segnali. Si noti, in proposito, la congruenza con i caratteri di individualità tipici della frequenza cardiaca unicamente della componente tonica della GSR (Tab. 6). Il pieno sfruttamento dell informazione presente nei segnali GSR, la cui ricchezza é ben documentata dai meccanismi fisiologici attribuiti alle componenti tonica e fasica [Boucsein, 1992], rimane comunque legato sia ad un affidabile procedura di filtraggio che ad una interpretazione fisiologica pienamente convincente di ciascuna delle componenti suddette. Tali considerazioni, insieme ai risultati riportati in Tabella 7, consentono di affermare che i segnali di GSR, ottimizzando opportunamente le condizioni di registrazione e di analisi, sono i più adatti a quantificare possibili correlazioni fra le caratteristiche individuali degli operatori e quello che appare, al momento, come il più semplice e robusto indicatore di working performance, cioé il numero di contatti telefonici espletati nell unità di tempo (call rate). È interessante menzionare, inoltre, che l unica correlazione significativa (r = 0.83), fra variabili psicologiche e fisiologiche osservata in questo lavoro è quella fra la variabile V (vigore) del test POMS e la variabilità intraindividuale della frequenza cardiaca (DS HR). Ancorché molto elevata, tale correlazione risulta al momento di difficile interpretazione, in mancanza di una precisa definizione operativa della prima e/o di una chiara relazione fra la seconda e gli altri descrittori dello stato dell umore. La principale conclusione del presente studio è che le differenze fra individui nello stato dell umore e nelle risposte fisiologiche agli stimoli durante l attività lavorativa sono molto consistenti, e possono variare significativamente, per uno stesso individuo, in un breve arco di tempo (giorni). Tale conclusione, ottenuta da un indagine pilota su un campione relativamente piccolo ed omogeneo, dovrebbe applicarsi a maggior ragione a popolazioni più numerose ed eterogenee. Se da una parte ciò mette in dubbio la reale efficacia di qualunque strategia di prevenzione delle stress rigidamente basata sulle medie di parametri psicofisiologici individuali, dall altra pone in primo piano problemi di grande interesse nella definizione delle soglie di stress, ma piuttosto difficili da affrontare in uno studio metodologicamente rigoroso. Fra essi, soprattutto la correlazione fra variabili ambientali e personali, e, all interno di queste ultime, le interazioni fra fattori psicologici (soggettivi) e fisiologici (oggettivi), sembrano rilevanti nel determinare la qualità delle risposte (working performance) a stimoli di crescente intensità e durata. Soluzioni sempre più conclusive a tali problemi verranno da un ampliamento della base dati disponibile e dal conseguente ulteriore affinamento delle tecniche di analisi, secondo l approccio qui delineato. RINGRAZIAMENTI Si desidera ringraziare tutti coloro che hanno contribuito alla realizzazione del programma della C.E. Angelo, da cui questo lavoro origina; gli operatori e i dirigenti del servizio 187 (Sezione Roma Nord) di Telecom Italia per la collaborazione prestata; i colleghi del Dip.to di Ing. Elettronica dell Università di Roma, Tor Vergata e del Dip.to di Fisica Applicata dell Univ. di Linkopping (Svezia) per la messa a punto degli apparati di misura. Un ringraziamento particolare va alle dottoresse Maria Meo e Marica Chiara Polzonetti per l assiduo contributo fornito nella raccolta dei dati psicometrici e, infine, al dr. Alessandro Giuliani, dell Ist. Sup. di Sanità, per le proficue discussioni sull uso degli strumenti statistici. 6

7 SENSORI DI VARIABILI FISIOLOGICHE USATI NEL PRESENTE LAVORO FIGURA 1 Fig. 1 - I pannelli (A) e (B) mostrano i sensori utilizzati per la misura della frequenza cardiaca (HR) e dell attività elettrica cutanea (GSR), rispettivamente. Il primo è costituito da una sorgente (LED) e da un rivelatore (fotodiodo) di radiazione infrarossa, applicati al lobo dell orecchio, che registrano le oscillazioni di flusso ematico dovute all azione della pompa cardiaca. Il secondo consiste di una coppia di elettrodi del tipo Ag+/AgCl collegati elettricamente alla pelle per mezzo di un gel elettrolitico isotonico con il sudore (NaCl, M) per evitare artefatti elettromiografici, e posti sulla stessa mano per evitare artefatti elettrocardiografici [Bouscin, 1992; Fowles and Venables, 1981]. Nel pannello C è riportato lo schema circuitale semplificato per quest ultimo tipo di misura: Rpelle>> Rx; ed Re = resistenza interna della sorgente di CC. Per altri particolari, vedi [Venables and Christie, 1973]. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

8 CLASSIFICAZIONE PSICOLOGICA DEGLI OPERATORI DAI RISULTATI DEL TEST EPQ FIGURA 2 2 PC2 (31.30%) FACTOR LOADINGS PC1 PC2 E N P L PC1 (45.20%) Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster Fig. 2 - Nel piano delle prime due componenti principali estratte dai parametri EPQ in Tabella 1, due diversi algoritmi di clusterizzazione, l uno supervisionato (K-means) e l altro non supervisionato (Ward) evidenziano la presenza di 4 raggruppamenti significativi, evidenziati dalle ellissi. La % di variabilità totale spiegata da ciascuna delle due componenti è indicata in corrispondenza del rispettivo asse. L inserto alla figura contiene le proiezioni delle variabili originali sulle due componenti (factor loadings), e consente una stima del contributo delle prime alla definizione delle seconde. I factor loadings > 0.50 sono evidenziati in rosso. 8

9 Variabilità intraviduale dei descrittori psicologici FIGURA 3 FACTOR LOADINGS Operatore PC2 (31.0%) PC1 PC2 E P D Operatore 2 Operatore 3 Operatore 7 Operatore PC1 (42.3%) A (MBI test) PC2 (13.13%) FACTOR LOADINGS PC1 PC2 T A S Operator 1 Operator 2 Operator 3 Operator 7 Operator 14 3 D V C PC1 (74.02%) B (POMS test) Fig. 3 - I pannelli A e B si riferiscono ai risultati dei test MBI e POMS, rispettivamente. Lo stesso simbolo si riferisce allo stesso operatore, e i dati relativi riguardano almeno tre diverse sessioni sperimentali. I factors loadings > 0.5, nell inserto sono evidenziati in rosso. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

10 SEPARAZIONE DELLE COMPONENTI TONICA E FASICA DEL SEGNALE GSR FIGURA 4 Fig. 4 - La separazione fra le due componenti e stata effettuata col metodo di Lykken et al., [1971], che consiste nell identificare i picchi fasici, determinare il livello tonico del segnale interpolando con delle spezzate (spline) i punti di inizio e fine dei picchi fasici e, infine, estrarre la componente fasica dal segnale totale sottraendo ad esso il livello tonico precedentemente determinato 10

11 FIGURA 5 SEGNALI FISIOLOGICI REGISTRATI NEL CORSO DELL ATTIVITÀ LAVORATIVA DEGLI OPEERATORI Fig. 5 - I quattro pannelli fanno riferimento a due operatori in condizioni di differente call rate (basso ed alto). I riquadri (a) e (b) di ciascun pannello contengono le serie temporali corrispondenti alla registrazione dei segnali HR e GSR, rispettivamente, mentre nell ultimo riquadro, (c), sono mostrate le chiamate pervenute all operatore nel corso della registrazione. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

12 12 FIGURA 5 Fig. 5 - I quattro pannelli fanno riferimento a due operatori in condizioni di differente call rate (basso ed alto). I riquadri (a) e (b) di ciascun pannello contengono le serie temporali corrispondenti alla registrazione dei segnali HR e GSR, rispettivamente, mentre nell ultimo riquadro, (c), sono mostrate le chiamate pervenute all operatore nel corso della registrazione. SEGNALI FISIOLOGICI REGISTRATI NEL CORSO DELL ATTIVITÀ LAVORATIVA DEGLI OPEERATORI

13 VARIABILITÀ INTER ED INTRAINDIVIDUALITÀ DEI SEGNALI FISIOLOGICI FIGURA 6 Fig. 6 - Ciascun segnale di ciascun operatore è stato caratterizzato attraverso i parametri: valore medio globale e deviazione standard (DS) relativa. In ciascun pannello, le coordinate dei punti relativi agli operatori si riferiscono alle medie dei parametri suddetti registrati nelle diverse sessioni. Le barre riportate per ciascun punto indicano le DS associate al valor medio in ascissa (barra orizzontale) e in ordinata (barra verticale). I pannelli si riferiscono a segnali di frequenza cardiaca (A) e attività elettrodermica nelle sue componenti tonica (B) e fasica (C), questi due ultimi normalizzati a modulo = 1. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

14 VARIABILI PSICOLOGICHE CALCOLATE DA TEST PSICOMETRICI TABELLA 1 Test Variabili Significativo Note Eysenck Personality Test (EPQ): Profile of Mood States (POMS): Maslach Burnout Index (MBI): E Estroversione/Introversione (1) N Neuroticismo (2) P Psicoticismo (3) L Mascheramento (4) T A S D V C Tensione/Ansietà Aggressività/Ostilità Sforzo/Fatica Depressione/Abbattimento Vigore Confusione E Esaurimento emotivo (5) D Depersonalizzazione (6) P Realizzazione Personale (7) (1) Le persone introverse (basso valore di E ) sono tranquille, schive e riservate, non aggressive, e tendono ad uno stile di vita regolare ed uniforme. Le persone estroverse (alto valore di E ) sono socievoli, impulsive, spesso ottimiste, spensierate, ma anche facilmente irritabili ed aggressive. (2) Persone a cui corrisponde un alto punteggio di N sono descritte come ansiose, preoccupate, di umore variabile e spesso depresse, particolarmente esposte a disturbi psicosomatici. (3) Le persone a cui corrisponde un alto punteggio di P sono solitamente solitarie, poco dotate di sensibilità sociale e fortemente aggressive. (4) Questo indice stima la coerenza delle risposte fornite a domande dal significato simile. (5) (Basso:< 17; Medio:17-26; Alto: > 27). (6) (Basso: < 6; Medio: 7-12; Alto: > 13). (7) (Basso: > 39; Medio: 32-38; Alto: < 31). 14

15 STRUTTURA DELLA BASE DI DATI FISIOLOGICI ESAMINATI IN QUESTO LAVORO TABELLA 2 OPERATORE SESSIONI EPQ MBI POMS (*) E N P L E P D T A S D V C A $ Operatore 1 C C C $ Operatore 2 C D A $ Operatore 3 C C Operatore 4 C $ D Operatore 5 A $ D Operatore 6 A $ C A $ Operatore 7 B C Operatore 8 B $ Operatore 9 B $ Operatore 10 B $ Operatore 11 A $ Operatore 12 A $ Operatore 13 A $ A $ Operatore 14 B C Operatore 15 B $ Il simbolo $ nell ultima colonna indica le unità statistiche (righe della matrice) utilizzate nell estrazione delle componenti principali in Figura 2 e Figura 3A, B (learning set). La temporizzazione delle registrazioni è individuata dal codice alfanumerico delle sessioni (colonna 2) e dalla giornata relativa. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

16 TABELLA 3 STRUTTURA DELLA BASE DI DATI FISIOLOGICI ESAMINATI IN QUESTO LAVORO OPERATORI SESSIONI <H R> DS HR DS GSRton DS GSRfas Call Rate bpm bpm µs (x 0.5) µs (x 0.5) Tcall/Ttot Operatore 1 C Operatore 2 C Operatore 3 C Operatore 4 C Operatore 5 C Operatore 6 C Operatore 7 C Operatore 8 B Operatore 9 B Operatore 10 B Operatore 11 B Operatore 12 C Operatore 13 B Operatore 14 B Operatore 15 B / / 0.36 La tabella riporta i valori numerici delle variabili fisiologiche calcolate da un sottoinsieme rappresentativo dei dati utilizzati in questo lavoro. VARIABILITÀ INTRAVIDUALE STIMATA DAI TEST POMS E MBI TABELLA 4 Operatore <d>mbi <d>poms Significatività p < P < P < P < P < 0.01 La tabella riporta la distanza media fra i punti (almeno tre, in ogni caso) relativi allo stesso operatore nello spazio (normalizzato, e quindi indipendente dai fattori di scala) delle componenti principali estratte dalle variabili MBI (colonna 2) e POMS (colonna 3). I due vettori contenenti le distanze fra tutti i punti dello stesso operatore nei due spazi sono state analizzate con un t-test e trovati significativamente diversi fra loro (colonna 4). 16

17 STRUTTURA DI CORRELAZIONE FRA I DESCRITTORI PSICOLOGICI TABELLA 5 Estroversione Neuroticismo Psicoticismo Mascheramento Esaurimento Emotivo Realizzazione Personale Depersonalizzazione I coefficienti di correlazione ( r di Pearson) si riferiscono a dati registrati nel corso della stessa sessione sperimentale. Le correlazioni significative (entrambe di segno negativo) sono sottolineate. DISTINGUIBILITÀ DEGLI OPERATORI DAI DESCRITORI FISIOLOGICI TABELLA 6 <HR> DS HR <GRS Ton.> DS GRS Ton. <GRS Fas.> DS GRS Fas. F P < 0.01 (F crit = 3.04) P < 0.1 (F crit. = 1.87) I coefficienti di correlazione ( r di Pearson) si riferiscono a dati registrati nel corso della stessa sessione sperimentale. CORRELAZIONI GLOBALI FRA DESCRITTORI FISIOLOGICI E CALL RATE TABELLA 7 <HR> DS HR <GRS Ton.> DS GRS Ton. <GRS Fas.> DS GRS Fas. Call Rate I valori sincronicamente registrati per entrambe le variabili e mediati lungo periodo della singola registrazione, sono stati correlati ( r di Pearson) con il call rate misurato durante la registrazione (vedi anche Tabella 3). In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

18 [11] H.H. HARMAN, (1976): Modern Factor Analysis, 3rd edition, Chicago Univ. Press, Chicago. BIBLIOGRAFIA [1] S. BAGNARA: et al. (2002), Call & Contact Center, Il Sole 24 Ore, Milano. [2] D. BARTLETT, (1998): Stress: perspectives and processes, Open University Press, Buckingam- Philadelphia. [3] W. BOUCSEIN (1992): Electrodermal Activity Plenum Press, New York and London. [4] W BOUCSEIN,W.OTTMANN (1996): Psychophysiological Stress Effects from the Combination of Night-Shift Work and Noise, Biological Psychology, n. 42, [5] S.R. BURCHFIELD, (1985): Stress: psychological and physiological interactions, Hemisphere-London. [6] A. COLOSIMO et al. (1997): Estimating a cardiac age by means of the Heart Rate Variability (HRV), Amer. J. Physiol., n. 273, 1841-H1847. [7] H.J. EYSENCK,S.B.G.EYSENCK, (1975): Manual for the Eysenck Personality Inventory, Hodder & Stoughton, London. [12] S.C. JACOBS, et al. (1994): Use of Skin Conductance changes during mental stress testing as an index of autonomic arousal in cardiovascular research, Amer. Heart Journal, vol. 128, n. 6 part. 1; [13] D.T. LYKKEN, P.H. VENABLES (1971): Direct Measurement of Skin Conductance: A Proposal of Standardization, Psychophysiology, vol. 8, n. 5, [14] C.L. LIM, et al. (1997): Decomposing Skin Conductance into Tonic and Phasic Components, Int. J. Psychophys., Vol. 25, [15] C. MASLACH et al., (1996): Maslach Burnout inventory manual, Consulting Psychologist Press, Palo Alto, Ca. [16] D. M. MCNAIR, M. LORR, L.F. DROPPLEMAN, (1981): Manual for the Profile of the Mood States, Ed.TS Educational and Industrial Testing Service, San Diego. [17] J.D. MONTAGU, E.M. COLES (1966): Mechanism and Measurement of the Galvanic Skin Response. Psychological Bullettin, vol. 65, n. 5, [18] A. OHMAN, et al. (1993): Gateways to consciousness: Emotion, Attention and Electrodermal Activity. In: Progress in Electrodermal Research: , Nato ASI Series, Series A: Life Sciences, vol [19] P.H. VENABLES, M.J. CHRISTIE (1973): Mechanism, Instrumentation, Recording Techniques, and Quantification of Response, In: Electrodermal Activity in Psychological Research Ac. Press, New York and London. [8] D.C. FOWLES, et al. (1981): Publication Recommendation for Electrodermal Activity, Psychophysiology, vol.18, n. 3, [9] N.S. GREENFIELD R.D. STERNBACK, (1998): Handbook of Psychophysiology, 1998, Open University Press, Buckingham- Philadelphia. [10] R.M. KELSEY (1991): Electrodermal Lability and Myocardial Reactivity to Stress, Psychophysiology, vol. 28, n. 6,

19 SUMMARY RESUME RIASSUNTI Certains indicateurs psychologiques importants (issus de tests psychométriques) et physiologiques (fréquence cardiaque et activité électrodermique cutanée) ont été enregistrés lors d une normale activité de travail chez un groupe d opérateurs d un call center. Des différences interindividuelles stables dans le temps sont plus facilement mises en évidence grâce aux indicateurs psychologiques et, parmi ceux physiologiques, les plus sensibles dans ce contexte résultent la fréquence cardiaque et sa variabilité. L activité électrodermique cutanée, d autre part, se confirme, chez tous les individus, comme l indicateur le plus sensible et le plus rapide de réponse aux sollicitations de l environnement du lieu de travail. Some major psychological (derived from psychometric tests) and physiological indicators (cardiac frequency and cutanous electrodermal activity) were recorded during normal job activity in a group of call center operators. Differences between individuals, relatively stable in time are easier to identify using psychological indicators, and among the physiological indicators, cardiac frequency and its variability are the most sensitive ones. Cutaneous electordermal activity is confirmed in all individuals as the most sensitive and rapid indicator of response to pressure in the work environment. SINTESIS DEL TRABAJO Algunos importantes indicadores psicológicos (obtenidos de tests psicométricos) y fisiológicos (frecuencia cardíaca y actividad electrodérmica cutánea) fueron registrados durante la normal actividad laboral en un grupo de operadores de call center. Diferencias interindividuales relativamente estables en el tiempo se evidencian con mayor facilidad por medio de los indicadores psicológicos y, entre los fisiológicos, los más sensibles en este contexto resultan ser la frecuencia cardiaca y su variabilidad. La actividad electrodérmica cutánea, por otra parte, se confirma, en todos los individuos, como el más sensible y más rápido indicador de respuesta a las condiciones del ambiente de trabajo. ZUSAMMENFASSUNG DER ARBEIT Während der normalen Arbeitsaktivität einer Gruppe von Angestellten eines Call- Centers wurden einige wichtige (mit Hilfe von psychometrischen Tests erhobene) psychologische und physiologische Indikatoren (Pulsfrequenz und Messungen der elektrodermischen Aktivität) erhoben. Individuelle, über einen gewissen Zeitraum relativ stabile Differenzen sind mit den psychologischen Indikatoren leichter zu erfassen, während sich unter den physiologischen Indikatoren in diesem Zusammenhang die Pulsfrequenz mit ihren Schwankungen am präzisesten erweist. Die elektrodermische Aktivität hingegen bestätigt bei allen Personen ihren Wert als schnellster und sensibelster Ergebnisindikator bei Belastungen durch das Arbeitsumfeld. In Prevenzione Oggi (ISPESL), n.4, 2001; pp:

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