| Аннотация |
Синдром профессионального выгорания, который определяется как состояние эмоционального, физического и психического истощения, вызванный чрезмерным и длительным стрессом (МКБ-11), становится все более серьезной проблемой экономики как в мире в целом, так и в России. Согласно опросам, 62% работающих россиян считают себя эмоционально выгоревшими (РБК, 2022), а почти половина населения России испытала ухудшение психологического состояния с начала 2023 года. Выгорание сопровождается отсутствием энергии, дистанцированием от рабочих задач и падением производительности сотрудника. Это имеет множество негативных экономических последствий: снижение производительности труда, ухудшение результатов деятельности, увеличение стоимости текучести персонала, снижение количества рабочей силы.
Существующие методы идентификации выгорания обычно основаны на проведении самоотчетных (selfreported) опросов. Полученные с помощью них оценки подвержены целому ряду проблем: они искажаются под влиянием настроения респондента и поведенческих особенностей, а также не позволяют отделить выгорание от других психологических состояний, например депрессии. Это затрудняет точное определение наличия синдрома и не позволяет оценить экономические эффекты выгорания. Искусственный интеллект (ИИ), в частности методы обработки естественного языка (natural language processing, NLP), примененные для выявления выгорания, позволяют избежать проблем, присущих самоотчетным опросам, поскольку предлагают объективные оценки, очищенные от влияния эффекта социальной желательности и других искажений, а также могут использоваться для анализа больших выборок индивидов. Однако разработка методов измерения выгорания на основе NLP началась лишь недавно и основана на англоязычных текстах, что ставит вопрос о валидации таких методов и их адаптации к текстам на русском языке. Кроме того, исследования в области выгорания обычно основаны на небольших выборках, что не позволяет оценить как факторы, ведущие к выгоранию, так и его последствия. Поэтому целью настоящего проекта является определение детерминантов и экономических последствий профессионального выгорания, выявленного при помощи методов искусственного интеллекта.
Для достижения цели будут решены три ключевые задачи: (1) проведены кабинетные исследования феномена профессионального выгорания, его экономических последствий и способов измерения с акцентом на методы искусственного интеллекта; (2) разработана методика определения выгорания на основе использования методов искусственного интеллекта, в частности, методов обработки естественного языка; (3) эмпирически определены детерминанты и экономические последствия профессионального выгорания. Реализуемость цели обеспечена командой, имеющей знания и компетенции в области анализа экономических эффектов, применения методов искусственного интеллекта, лингвистики, психологического консультирования, а также опыт совместной реализации проектов.
Новизна данного проекта обусловлена применением междисциплинарного подхода, который привнесет современные достижения методов искусственного интеллекта в определение психоэмоционального состояния индивида, что в итоге позволит впервые дать оценку экономическим эффектам выгорания и применить разработанные инструменты на российских данных. Эмпирическая часть проекта будет выполнена с использованием большого массива данных. Результаты проекта будут опубликованы в 8 научных статьях, а методика определения выгорания будет оформлена в виде результата интеллектуальной деятельности (РИД), предполагая дальнейшее её использование в исследовательских и прикладных проектах.
|
| Приоритеты научно-технического развития |
ж) возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом возрастающей актуальности синтетических научных дисциплин, созданных на стыке психологии, социологии, политологии, истории и научных исследований, связанных с этическими аспектами научно-технологического развития, изменениями социальных, политических и экономических отношений;
|
