Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

Vanhustyöntekijöiden teknologiaan liittämät tunteet – avovastausten analysoiminen tekoälypohjaisen klusteroinnin keinoin

View through CrossRef
Sosiaali- ja terveydenhuollon työn teknologisoituminen on edennyt viime vuosina ripeästi. Käytetty teknologia herättää työntekijöissä tunteita, jotka vaikuttavat niin työnteon sujuvuuteen kuin asiakaskohtaamisiinkin. Tässä artikkelissa tavoitteenamme on tarkastella vanhustyöntekijöiden teknologiaan liittämiä tunteita erityisen menetelmällisen kokeilun avulla. Tutkimuskysymyksemme ovat: 1) Miten luonnollisella kielellä kuvattuja vanhushoivan työntekijöiden teknologiaan liittämiä tunnekokemuksia voidaan ryhmitellä tekoälypohjaisella klusteroinnilla?  2) Millaisia hyötyjä tekoälypohjaisella klusteroinnilla on sosiaalilääketieteelliselle tutkimukselle? Aineistona käytämme Jyväskylän yliopiston vuosina 2019 (N=6903) ja 2021 (N=1679) vanhuspalveluiden työntekijöiltä sähköisellä kyselylomakkeella keräämää paneeliaineistoa ja erityisesti sen teknologiaan liitettyjä tunteita koskevaa avokysymystä. Sovellamme avovastausaineistoon (N=3806) transformer-mallilla pohjustettua k-keskiarvoklusterointia ja visualisoimme tuloksia sana- ja hajontapilvillä. Useiden kokeilujen jälkeen päädyimme kahdeksan klusterin malliin. Klusterit kertovat sekä aineiston rakenteesta että vanhustyöntekijöiden tavoista vastata tunteita koskeviin avokysymyksiin. Omiksi ryppäikseen erottuivat positiiviset, negatiiviset, neutraalit sekä ristiriitaiset vastaukset. Lisäksi analyysistä erottuivat vastausryppäät, joissa tunnekokemukset yhdistettiin vanhustyön tiettyihin piirteisiin ja käytäntöihin. Tulokset osoittavat, että menetelmän käyttömahdollisuudet sosiaalilääketieteelliselle tutkimukselle ovat laajat. Menetelmä voi auttaa hahmottamaan huonosti tunnettuja ilmiötä sekä kehittämään niihin strukturoituja mittareita. Transformer-pohjainen ohjaamattoman oppimisen menetelmä soveltuu laajasti myös muunlaisten luonnolliseen kieleen perustuvien aineistojen, kuten asiakas- ja potilaskertomusten, analysointiin sosiaali- ja terveydenhuollon alalla eikä pienten suomenkielisten tekstiaineistojenkaan käsittely muodostu ongelmaksi. Tämän tutkimuksen tulokset ovat sovellettavissa myös käytännön kehitystyöhön, kun teknologioita otetaan käyttöön ja kehitetään vanhustyön kentällä.
Title: Vanhustyöntekijöiden teknologiaan liittämät tunteet – avovastausten analysoiminen tekoälypohjaisen klusteroinnin keinoin
Description:
Sosiaali- ja terveydenhuollon työn teknologisoituminen on edennyt viime vuosina ripeästi.
Käytetty teknologia herättää työntekijöissä tunteita, jotka vaikuttavat niin työnteon sujuvuuteen kuin asiakaskohtaamisiinkin.
Tässä artikkelissa tavoitteenamme on tarkastella vanhustyöntekijöiden teknologiaan liittämiä tunteita erityisen menetelmällisen kokeilun avulla.
Tutkimuskysymyksemme ovat: 1) Miten luonnollisella kielellä kuvattuja vanhushoivan työntekijöiden teknologiaan liittämiä tunnekokemuksia voidaan ryhmitellä tekoälypohjaisella klusteroinnilla?  2) Millaisia hyötyjä tekoälypohjaisella klusteroinnilla on sosiaalilääketieteelliselle tutkimukselle? Aineistona käytämme Jyväskylän yliopiston vuosina 2019 (N=6903) ja 2021 (N=1679) vanhuspalveluiden työntekijöiltä sähköisellä kyselylomakkeella keräämää paneeliaineistoa ja erityisesti sen teknologiaan liitettyjä tunteita koskevaa avokysymystä.
Sovellamme avovastausaineistoon (N=3806) transformer-mallilla pohjustettua k-keskiarvoklusterointia ja visualisoimme tuloksia sana- ja hajontapilvillä.
Useiden kokeilujen jälkeen päädyimme kahdeksan klusterin malliin.
Klusterit kertovat sekä aineiston rakenteesta että vanhustyöntekijöiden tavoista vastata tunteita koskeviin avokysymyksiin.
Omiksi ryppäikseen erottuivat positiiviset, negatiiviset, neutraalit sekä ristiriitaiset vastaukset.
Lisäksi analyysistä erottuivat vastausryppäät, joissa tunnekokemukset yhdistettiin vanhustyön tiettyihin piirteisiin ja käytäntöihin.
Tulokset osoittavat, että menetelmän käyttömahdollisuudet sosiaalilääketieteelliselle tutkimukselle ovat laajat.
Menetelmä voi auttaa hahmottamaan huonosti tunnettuja ilmiötä sekä kehittämään niihin strukturoituja mittareita.
Transformer-pohjainen ohjaamattoman oppimisen menetelmä soveltuu laajasti myös muunlaisten luonnolliseen kieleen perustuvien aineistojen, kuten asiakas- ja potilaskertomusten, analysointiin sosiaali- ja terveydenhuollon alalla eikä pienten suomenkielisten tekstiaineistojenkaan käsittely muodostu ongelmaksi.
Tämän tutkimuksen tulokset ovat sovellettavissa myös käytännön kehitystyöhön, kun teknologioita otetaan käyttöön ja kehitetään vanhustyön kentällä.

Related Results

Kotihoidon työntekijöiden teknologiaan liittyvät tunteet
Kotihoidon työntekijöiden teknologiaan liittyvät tunteet
Tarkastelemme artikkelissamme kotihoidon työntekijöiden teknologian käyttämiseen liittyviä tunteita ja syitä niiden takana. Tutkimuskysymyksemme ovat: 1) Millaisia tunteita kotihoi...
Lisbeth Salander’s Strategic Evasion as Criticism of Democracy
Lisbeth Salander’s Strategic Evasion as Criticism of Democracy
Tässä artikkelissa tarkastelen miten Stieg Larssonin Millenium-trilogian toinen päähenkilö Lisbeth Larsson kuvataan henkilöksi, johon kohdistuva marginaalistava mykistäminen muuntu...
Nuorten kokeman yksinäisyyden tutkimus tarinateatterin menetelmin
Nuorten kokeman yksinäisyyden tutkimus tarinateatterin menetelmin
Tämä metodologinen artikkeli pureutuu kuudesluokkalaisten nuorten (n=16) yksinäisyyden kokemuksiin tarinateatterin keinoin. Tutkimuksellinen kiinnostus kohdistuu siihen, millaista ...
Nostalgia identiteetin rakentajana: Valev Uibopuun pakolaisvuosien kirjeenvaihto
Nostalgia identiteetin rakentajana: Valev Uibopuun pakolaisvuosien kirjeenvaihto
Virolainen kirjailija Valev Uibopuu (1913–1997) eli maanpaossa vuodet 1943–1991. Tältä ajalta häneltä on säilynyt aktiivinen kirjeenvaihto, joka on artikkelin keskeisin tutkimusain...
Aikuisoppijoiden tunteet suomen kielen reaaliaikaisessa etäopetuksessa
Aikuisoppijoiden tunteet suomen kielen reaaliaikaisessa etäopetuksessa
Tässä artikkelissa tutkin aikuisoppijoiden tunteita suomen kielen reaaliaikaisessa eli synkronoidussa etäopetuksessa. Tarkastelen, millaisia tunteita ja kuinka usein oppijat kokiva...
Lapsen fyysisen kaltoinkohtelun riskitekijöitä
Lapsen fyysisen kaltoinkohtelun riskitekijöitä
Lapsen kaltoinkohtelu voi sisältää fyysistä, psykologista ja seksuaalista väkivaltaa sekä laiminlyöntiä. Tässä katsauksessa keskitytään fyysiseen väkivaltaan ja sen riskitekijöihin...
Ympäristön kuvailua monin keinoin ja aistein
Ympäristön kuvailua monin keinoin ja aistein
Environmental description is description of general, physical, personal and social space and action, where visual, auditory and other sensory information is shared with the receive...

Back to Top