美国多位研究人员近日联合开发出一款行动感测系统，可结合智能手表、健身设备及订制应用程式，追纵并评估员工的工作表现，能将表现优异者及表现不佳者进行分类。

Tech Crunch报导，研究团队使用该系统对750名美国工人进行为期一年的追踪，该系统能分辨出高绩效者及低绩效者间的差异，准确率达到80%。研究人员表示，这样做的目的是让员工深入了解自己的身体、情感及行为健康，但这种不断的数据追踪也有缺点，若系统遭漤用，可能会使员工受到其所在公司的持续监控。

团队领导、美国达特茅斯学院资讯科学系教授坎贝尔（Andrew Campbell）认为，这是提高员工生产效率的积极途径，“这是一种使用手机及可穿戴设备的被动感测数据，来评估员工工作表现的新方法，行动感测及机器学习可能是开启每位员工最佳状态的关键。“研究人员认为，与自我评估及面试相比，该技术可提供更为客观的绩效衡量标准。

这款行动感测系统由3个不同的部分组成，包括：

1. 智能手机：用于追踪身体活动、位置、手机使用情况及环境光线

2. 健身追踪器：用于监测心脏功能、睡眠、压力及身体测量，如体重及卡路里消耗

3. 位置讯息：放置在家中及办公室，可在工作时间及休息时间提供相关讯息

在这样的基础上，利用机器学习演算法对员工进行绩效分类。研究发现，表现较好的人通常使用手机的频率较低，睡眠时间较长，身体活动也较多。

不过，隐私专家及劳工维权人士长期以来一直对追踪员工的作法表示担忧。但这并未阻止公司以各种福利来鼓励员工配戴这样的追踪设备，与此同时，各种新创公司纷纷涌现，提供更多追踪员工的方式。

如共享办公室新创企业WeWork于今年2月收购了数据平台Euclid，该平台可追踪人们的身分及行为。WeWork执行长拉贾拉曼（Shiva Rajaraman）表示，Euclid平台及其团队将被整合到一个软体分析包中，WeWork计划将该软体包卖给那些不租用WeWork空间但想将自己的办公室“网路化“的公司。