Как дизайн работы влияет на психическое здоровье и производительность морских пехотинцев

Исследование дизайна работы и его влияния на благополучие и производительность в ВМС

Проектирование работы в военных условиях требует учета уникальных особенностей воинской службы и их воздействия на благополучие и производительность личного состава. Предыдущие исследования подчеркивают важность эмоциональных и когнитивных процессов, а также адекватного сна для психического здоровья и оперативной эффективности. Однако лишь немногие исследования напрямую изучают роль дизайна работы в этих аспектах, особенно в военных контекстах. Этот пробел особенно заметен в военно-морском флоте, где лишь небольшая доля исследований сосредоточена конкретно на результатах для военнослужащих ВМС (3,18%) или на не связанных с травмами стрессовых факторах в военно-морской службе [1, 2]. Более того, большинство исследований оценивают лишь узкий набор характеристик работы или индивидуальных особенностей и связывают их с конкретными результатами. В результате мало что известно о том, как дизайн работы и индивидуальные процессы взаимодействуют, формируя психическое здоровье и производительность в ВМС.

Что мы знаем о влиянии дизайна работы в военном контексте

Профессиональные стрессовые факторы могут представлять значительный риск для здоровья военнослужащих. В одном исследовании 42,5% военнослужащих ВВС США сообщили, что стресс, связанный с работой (например, рабочее время, изменения в обязанностях), сыграл важную роль в onset (начале) их психического заболевания [3]. Эти выводы позволяют предположить, что рабочие стрессоры могут быть важным фактором профессиональной опасности в вооруженных силах. Военнослужащие военно-морского флота сталкиваются с уникальными стрессовыми факторами, связанными с условиями на борту корабля, которые служат основным местом проведения миссий, обучения и повседневных операций в море. Эта среда формирует рабочий опыт и структуру ролей, создавая специфические требования и ресурсы, отличные от тех, что существуют в других родах войск или на гражданских рабочих местах [4, 5]. В результате военнослужащие ВМС могут сталкиваться с уникальными проблемами, влияющими как на производительность, так и на эмоциональное благополучие. Примечательно, что уровень психологического напряжения среди военнослужащих ВМС выше, чем в сопоставимых гражданских популяциях (распространенность 31–33,5% [6, 7, 8]), и они испытывают более высокий уровень психических расстройств, чем другие рода войск [9].

Модели дизайна работы использовались для изучения того, как требования (например, рабочая нагрузка) и ресурсы (например, поддержка) формируют психологическое напряжение в условиях ВМС [6, 8, 10, 11]. Например, исследования, основанные на модели "Требования-Контроль-Поддержка на рабочем месте" [12], показали, что поддержка со стороны начальства и коллег может снизить психологическое напряжение, в то время как ролевой конфликт является ключевым требованием к работе для военнослужащих ВМС [6, 13]. Исследования также выявляют ряд других требований, таких как конфликт между работой и семьей, а также плохие физические или жилищные условия, как ключевые предикторы напряжения у военнослужащих ВМС. Аналогично, рабочие ресурсы, такие как автономия и поддерживающие коллеги и лидеры, играют защитную роль [1, 13, 14, 15, 16, 17].

Благополучие и производительность формируются не только дизайном работы, но и нерабочими факторами, такими как требования в личной жизни или индивидуальные когнитивно-эмоциональные процессы. Такие факторы, как оценка ситуации при развертывании и управление восстановлением, играют ключевую роль в управлении психологическим напряжением и поддержке производительности [1, 13, 15, 18, 19]. Нерабочие требования, такие как семейные кризисы, также могут усугублять психологическое напряжение, подчеркивая динамическое взаимодействие между личными и профессиональными требованиями [14, 20]. Таким образом, военнослужащие ВМС могут испытывать повышенное психологическое напряжение, обусловленное сложным взаимодействием дизайна работы, жизненных стрессоров и индивидуальных факторов.

Текущие пробелы в исследованиях

Ограниченное рассмотрение дизайна работы и индивидуальных факторов

Исследования военного стресса в значительной степени сосредоточены на стрессорах, связанных с боевыми действиями, таких как травмы от гибели и ранений, истощение, лишения и экстремальные климатические условия [1]. Гораздо меньше внимания уделяется тому, как не связанные с травмами рабочие требования и ресурсы влияют на психическое здоровье и производительность. Это подчеркивает необходимость исследований того, как дизайн работы влияет на благополучие и эффективность военнослужащих ВМС.

Необходимость охвата сложности военной работы

Малочисленные военные исследования интегрировали множественные и разнообразные требования, ресурсы и индивидуальные факторы в один анализ, хотя и существуют некоторые исключения (например, [15, 21, 22]). В то время как исследования связывают военные рабочие требования с психическим здоровьем и производительностью [3, 23, 24], исследования часто используют кумулятивные баллы требований или фокусируются на ограниченном наборе предикторов, ограничивая многомерную перспективу [18, 21, 23]. Более того, военные исследования редко изучают, как предикторы влияют на множественные результаты, такие как психическое здоровье, производительность и мотивация, в одном анализе, даже в исследованиях с обширными многомерными предикторами (например, [15]). Эта тенденция наблюдается и в более широких исследованиях занятости, которые, как правило, сосредоточены узко на отдельных результатах, таких как рабочая вовлеченность, выгорание или психические заболевания [25, 26], несмотря на очевидный потенциал дизайна работы влиять на ряд результатов сотрудников.

Обзоры подчеркивают эволюцию от ранних моделей дизайна работы, которые фокусировались на узком диапазоне ресурсов или требований, к все более интегрированным и сложным структурам (например, [27, 28, 29]). Хорошо зарекомендовавшие себя модели, такие как модель "Требования и ресурсы работы" (Job Demands and Resources model), предлагают комплексную и многомерную картину влияния дизайна работы на благополучие и производительность сотрудников [30]. Модель "Требования и ресурсы работы" определяет, как разнообразные рабочие требования могут истощать энергию, усиливать напряжение и приводить к когнитивным, эмоциональным или физическим последствиям [31]. Напротив, рабочие ресурсы смягчают потери, возникающие в результате требований, способствуют росту и улучшают организационные результаты через мотивационные механизмы. В последние годы модель "Требования и ресурсы работы" была расширена, включив требования и ресурсы из различных источников, таких как личная жизнь и домашняя жизнь [27, 32], как важные для ряда результатов психического здоровья сотрудников (например, депрессия, напряжение, удовлетворенность жизнью) и организационного функционирования (намерение уволиться, организационная приверженность, см. [33]). Индивидуальные различия в саморегуляции также были включены в модель "Требования и ресурсы работы" для объяснения опыта сотрудников [27, 30, 34]. Таким образом, модель "Требования и ресурсы работы" и ее расширения признают сложную, динамичную и многомерную природу факторов, объясняющих опыт сотрудников по различным результатам.

В соответствии с этим Паркер, Моргесон и др. [28] призывают исследователей одновременно оценивать множество характеристик работы и результатов. Однако моделирование большей сложности в опыте сотрудников требует аналитических подходов, способных управлять разнообразными, взаимосвязанными, конкурирующими и общими влияниями в многомерной структуре. Многомерные подходы предлагают способ интеграции разнообразных требований, ресурсов и индивидуальных особенностей в один анализ, обеспечивая более целостное, сопоставимое и опровержимое описание того, как персонал реагирует на профессиональные стрессоры. Следовательно, существует сильный потенциал для моделей, которые интегрируют характеристики работы, индивидуальные факторы и множественные результаты, выходя за рамки подходов с одним индикатором.

Современные подходы к оценке сложности множественных характеристик работы

Моделирование большого набора переменных в одном анализе представляет ряд проблем, включая мультиколлинеарность (высокую корреляцию между независимыми переменными) среди сильно коррелирующих предикторов, риски переобучения (overfitting), когда количество переменных приближается к размеру выборки, и трудности интерпретации конкурирующих контрастов между многими предикторами. Эти проблемы усугубляются, когда исследователи хотят интегрировать разнообразный, конкурирующий или концептуально пересекающийся набор требований и ресурсов в единую многомерную структуру. Для решения этой задачи исследователи часто уменьшают размерность, группируя связанные конструкции, что позволяет выявить ключевые закономерности, сохраняя при этом достаточную широту для отражения дизайна работы. Такие структуры предлагают практическое средство упрощения, но они также вызывают вопросы о том, полностью ли наложенные категории отражают реальность дизайна работы в конкретных контекстах.

Существующие подходы иллюстрируют разнообразие способов, которыми предпринимались попытки упрощения. Например, сложность часто уменьшается путем кластеризации условий труда в широкие категории рабочих требований и ресурсов [35]. Этот подход служит для проведения тестов на взаимодействие, руководствуясь теорией [35, 36, 37, 38], но ценой тонкого понимания того, как конкретные требования и ресурсы связаны с индивидуальными и организационными результатами. Другие подходы к упрощению характеристик дизайна работы сохраняют некоторую сложность в категоризации требований или ресурсов посредством применения теоретически обоснованной кластеризации. Некоторые различают требования, которые, как правило, оцениваются как препятствия (hindrances) (например, ролевая неопределенность), которые препятствуют достижению целей, и вызовы (challenges) (например, рабочая нагрузка), которые способствуют развитию, несмотря на необходимость усилий [39]. Однако валидность подхода "вызов-препятствие" была поставлена под сомнение метааналитическими данными [40]. Другой подход заключается в широкой классификации требований или ресурсов по их источнику (т.е. домашний, личный, организационный, рабочий), как предложено в расширенной модели "Требования и ресурсы работы" [27]. Недавно SMART модель [41] предложила пять эмпирически подтвержденных измерений дизайна работы: Стимуляция, Мастерство, Агентность, Реляционность (позитивная социальная поддержка) и Терпимые требования (например, ролевая перегрузка, конфликт работа-дом), подтвержденных путем конфирматорного факторного анализа (CFA) в двух исследованиях. Хотя каждая из этих структур предлагает полезную линзу, они различаются по акценту, не всегда согласуются друг с другом и отличаются по уровню эмпирической поддержки. Поэтому остается неясным, какая из них лучше всего отражает закономерности, возникающие на реальных рабочих местах, особенно в специализированных контекстах, таких как ВМС, что создает риск как чрезмерного упрощения, так и концептуальной неоднозначности.

Продвижение понимания дизайна работы и индивидуальных процессов в военно-морских контекстах с использованием разведочного и латентного сетевого моделирования

Разведочные подходы к кластеризации переменных

Учитывая диапазон теоретических подходов к кластеризации характеристик работы и ограниченность доказательств их пригодности для уникальных условий рабочего места, эмпирическое определение того, как кластеризуются характеристики работы, может предложить полезный первый шаг к упрощению сложных структур переменных. В то время как CFA тестирует заранее определенные, основанные на теории модели, методы, управляемые данными, такие как разведочный факторный анализ (Exploratory Factor Analysis) и разведочное структурное моделирование уравнений (Exploratory Structural Equation Modeling), позволяют большую гибкость и могут выявить контекстно-специфические закономерности. Данное исследование использует такие методы для ответа на следующий вопрос:

Исследовательский вопрос 1

Какие кластеры требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов существуют в контексте ВМС?

Мы предлагаем комбинировать эти подходы, управляемые данными, к упрощению пространства данных с аналитическими методами, в частности, сетевыми техниками, которые позволяют картировать сложные и динамичные отношения между требованиями, ресурсами и результатами. Хорошо известно, что рабочее место динамично, и многие факторы могут вызывать изменения в испытываемых требованиях или ресурсах (Parker, Van Den Broeck, et al., 2017). Например, ролевой конфликт может пересекаться с другими рабочими требованиями, такими как рабочая нагрузка, в то время как способность человека к эмоциональной регуляции может улучшить его доступ к социальной поддержке и ее использование. Сетевые модели могут привести к уточнению теоретических инсайтов, запечатлев взаимосвязи между рабочим местом и когнитивно-эмоциональными процессами.

Исследовательский вопрос 2

Как выявленные кластеры ресурсов и требований (a) взаимосвязаны и (b) связаны с разнообразным набором результатов в контексте ВМС?

В дальнейшем мы исследуем взаимосвязи между разнообразными требованиями и ресурсами и когнитивно-эмоциональными процессами. Недавние модели дизайна работы признают взаимодействие между саморегуляцией и требованиями/ресурсами, подчеркивая, что стратегии саморегуляции напрямую связаны с психологическим напряжением, психическим здоровьем, мотивацией и организационными результатами [27, 30, 34, 42]. Эти модели также предполагают, что саморегуляция может двунаправленно взаимодействовать с наличием ресурсов или требований. Интеграция саморегуляции в модели дизайна работы соответствует предыдущим исследованиям, подчеркивающим роль индивидуальных факторов, таких как эмоциональная регуляция, в опыте сотрудников [43, 44]. Однако идея о том, что индивидуальные характеристики могут взаимодействовать с доступностью или использованием ресурсов, или с наличием требований, не нова. Исторические исследования в контексте, аналогичном рабочему контексту ВМС (рабочие группы, расположенные на антарктическом ледяном щите), продемонстрировали, что люди с более высокой социальной компетентностью лучше адаптировались [45]. Это может быть связано с тем, что социально компетентные люди лучше создают и поддерживают ресурсы, такие как позитивные командные отношения, которые помогают снизить напряжение от изоляции и ограничений.

Текущее исследование было сосредоточено на двух формах когнитивно-эмоциональных процессов, учитывая их участие в совместном формировании эмоционального опыта: когнитивная оценка (cognitive appraisal) и эмоциональная регуляция (emotion regulation). В комментариях утверждается необходимость интеграции теорий оценки и эмоциональной регуляции как части динамической кибернетической системы [46]. Оценка относится к "декодированию личного смысла ситуации", которое организует эмоциональные реакции [46, стр. 41]. Однако эмоции не просто генерируются, они также регулируются. Эмоциональная регуляция (например, переоценка, планирование, принятие) относится к процессам, посредством которых индивиды изменяют ход генерации эмоций [47]. Генерация эмоций и эмоциональная регуляция могут быть концептуализированы как когнитивно-эмоциональные процессы, в которых входные данные непрерывно отслеживаются, сравниваются с желаемыми целями и преобразуются в действия, уменьшающие расхождения между текущим и целевым состояниями [46, 47]. Как оценка, так и эмоциональная регуляция необходимы для понимания эмоциональных реакций и реакций совладания со стимулами и связаны со стресс-связанными результатами и психическим здоровьем [48, 49, 50, 51, 52].

Процессы оценки показали, что они формируют эмоциональные реакции и опосредуют влияние рабочих требований и ресурсов на психологическое здоровье и устойчивость [50, 52, 53, 54, 55]. Оценка также влияет на производительность и мотивацию. Было показано, что первичная оценка, такая как оценка вызова, улучшает производительность и приверженность, тогда как оценка угрозы снижает их [56, 57]. Одно исследование демонстрирует, что процессы первичной оценки имеют центральное значение для понимания того, как требования влияют на напряжение, удовлетворенность и текучесть кадров [58]. Руминация, являющаяся индикатором нарушенной эмоциональной регуляции, демонстрирует прямую связь с психическими расстройствами и повышенным истощением как в гражданском, так и в военном контексте [59, 60]. В совокупности эти данные подчеркивают многогранную роль оценки и эмоциональной регуляции в формировании того, как рабочие требования влияют на индивидуальные и организационные результаты, и подчеркивают ценность многомерных моделей, которые охватывают динамическое взаимодействие между когнитивно-эмоциональными процессами и дизайном работы в сложных военных условиях.

Исследовательский вопрос 3

Как когнитивно-эмоциональные процессы связаны с (a) требованиями и ресурсами и (b) индивидуальными и организационными результатами в контексте ВМС?

Настоящее исследование

Для ответа на эти вопросы мы интегрируем набор аналитических подходов для захвата структуры и динамики рабочего места ВМС. Каждый метод решает разные аспекты проблемы, связанной с моделированием больших наборов пересекающихся конструктов. Например, методы снижения размерности, такие как факторный анализ и разведочное структурное моделирование уравнений [61, 62], упрощают пространство переменных, выявляя релевантные измерения, учитывая при этом перекрестные нагрузки факторов. Эти методы особенно полезны в дизайне работы, где рабочие и нерабочие требования, ресурсы и когнитивно-эмоциональные процессы могут пересекаться концептуально и эмпирически. Опираясь на эти латентные измерения, латентный сетевой анализ (Latent Network Analysis) картирует силу и конфигурацию взаимосвязей между факторами. Хотя этот подход редко применяется в организационных контекстах [63, 64], он предлагает отличительные преимущества для прояснения структуры сложных многомерных систем. В более широком смысле, сетевая психометрия предоставляет основу для концептуализации систем не как единых скрытых причин, а как сетей взаимодействующих компонентов. Эта перспектива позволяет систематически тестировать и визуализировать сотни потенциальных связей, и мы адаптируем эти инструменты здесь для изучения рабочих и нерабочих требований, ресурсов и психологических результатов в прикладном контексте военно-морской работы.

Рассмотренные вместе, эти методы предоставляют структурированный способ упрощения пересекающихся переменных, сохраняя при этом сложность их взаимосвязей. Интегрированная стратегия генерирует системный взгляд, который позволяет увидеть ключевые пути, кластеры влияния и закономерности ассоциаций по широкому набору конструктов. Эта перспектива позволяет нам изучить, как рабочие и нерабочие требования, ресурсы и когнитивно-эмоциональные процессы функционируют совместно, а не изолированно, формируя такие результаты, как производительность, вовлеченность и психическое здоровье военнослужащих ВМС. Таким образом, исследование обеспечивает комплексное и взаимосвязанное описание опыта сотрудников в контексте ВМС и предлагает инсайты, которые могут как информировать теоретическое развитие, так и направлять прикладные вмешательства в условиях высокой рабочей нагрузки.

Методы

Прозрачность и открытость

Данное исследование не было предварительно зарегистрировано. Код, лежащий в основе этого анализа, был публично доступен на Open Science Framework (OSF) для исследования. Однако данные поступают от военнослужащих и не могут быть публично доступны из-за контрактных и этических ограничений. Части набора данных использовались в других работах (Таблица S1).

Участники и дизайн

Мы получили этическое одобрение от Комитета по этике исследований в области прав человека Министерства обороны и по делам ветеранов Австралии (PN: 174–19) до начала исследования в соответствии с Хельсинкской декларацией и Национальным советом по медицинским исследованиям Австралии. Все военнослужащие ВМС предоставили письменное информированное согласие. Персонал был полностью проинформирован о природе исследования, его целях, процедурах, потенциальных рисках и о том, что они согласились участвовать добровольно. Данные были собраны от 558 военнослужащих Королевских австралийских ВМС, преимущественно мужчин (75,8%), со средним возрастом 30,22 года (диапазон: 18–60 лет, стандартное отклонение возраста = 8,97) и средним стажем службы 9,17 года (стандартное отклонение = 8,63). Участники были связаны с тремя классами военно-морских судов, занятых в различных видах деятельности по развертыванию: 3 фрегата (41,6%), 1 эсминец (18,9%) и 1 универсальный десантный корабль (39,5%). Набор данных, проанализированный в данном исследовании, ранее использовался [65] для изучения взаимосвязи между рабочими требованиями и ресурсами. В той предыдущей работе мы моделировали сети явных переменных требований и ресурсов отдельно, чтобы исследовать их взаимосвязи и выявить конкретные требования и ресурсы, которые могут влиять на общую динамику сети.

Процедура

Данные собирались в течение трех недель, предшествующих развертыванию, совпадающих с периодом "подготовки" Королевских австралийских ВМС; фазой интенсивной подготовки и обучения. Этот период высокого стресса характеризуется непредсказуемым расписанием, высокой рабочей нагрузкой и отсутствием дома. Военнослужащие ВМС и их семьи также используют это время для подготовки к разлуке во время развертывания. Данные собирались у военнослужащих Королевских австралийских ВМС с пяти кораблей, включая три различных типа кораблей: три корабля класса FFH с численностью экипажа около 170 человек, один корабль класса DDG с численностью около 200 человек и один корабль класса LHD с численностью около 360 человек. Корабли были выбраны на основе следующих критериев: (i) возможность сбора данных в соответствии с расписанием флота, (ii) разнообразие по размеру и типу кораблей, и (iii) доступность кораблей в рамках бюджетного периода. Бумажные и карандашные опросы распространялись и собирались лично небольшими исследовательскими группами. Во время сбора данных все участвующие корабли готовились к сопоставимым операциям (например, гуманитарная помощь, морское наблюдение). Все военнослужащие, приписанные к выбранным кораблям, были приглашены к участию. Военнослужащие австралийских ВМС заполняли опрос в рабочее время в течение запланированных часовых сессий, хотя фактическое время завершения варьировалось. Под наблюдением исследователей небольшие группы из 30–40 человек индивидуально заполняли опросы в классах, расположенных на военно-морских базах. Исследователи представили краткий устный обзор исследования, с дальнейшими деталями, изложенными в Информационном письме и Форме согласия. Для обеспечения анонимности на опросах не собиралась идентифицирующая информация. После завершения участники запечатывали свои опросы в конверты и возвращали их исследователям.

Меры

Для оценки результатов для военнослужащих ВМС и организационных результатов мы выбрали переменные и меры, которые охватывали широкий спектр рабочих, нерабочих и интраперсональных требований и ресурсов, в соответствии с расширенной моделью "Требования и ресурсы работы" [27]. Мы также измерили когнитивно-эмоциональные процессы, которые, как было установлено, участвуют в формировании эмоциональных переживаний потенциально стрессовых событий [46], таких как развертывание, но также определяют доступность или использование ресурсов или наличие требований, как предложено в недавних расширениях моделей дизайна работы [27, 32]. Кроме того, были рассмотрены результаты, имеющие стратегическое и оперативное значение для Королевских австралийских ВМС, такие как производительность, намерение уволиться, готовность к повторному развертыванию, а также когнитивные функции, мотивация, психологическое благополучие и уровень энергии/усталости.

Переменные и меры были выбраны для обеспечения их релевантности для военнослужащих ВМС, опираясь на недавний обзор соответствующей военной литературы [2], полуструктурированные интервью с военнослужащими ВМС [14] и информацию, предоставленную двумя экспертами Королевских австралийских ВМС. Обзор и интервью были разработаны для охвата ключевых концепций в рамках расширенной модели "Требования и ресурсы работы", включая общие требования, ресурсы и когнитивно-эмоциональные процессы. Этот комбинированный подход облегчил выбор ключевых переменных, которые были признаны наиболее релевантными для опыта военнослужащих ВМС.

Для поддержания актуальности пунктов и краткости протокола шкалы часто сокращались, модифицировались или специально выбирались для соответствия рабочему месту Королевских австралийских ВМС. Где были доступны соответствующие данные, шкалы были сжаты, чтобы сохранить только пункты с наивысшими факторными нагрузками. Эксперты играли ключевую роль в обеспечении адекватности выбранных пунктов шкалы. Они просмотрели опрос и выявили пункты с низкой очевидной валидностью, рекомендуя незначительные изменения для улучшения экологической валидности и лучшего соответствия пунктов реальному опыту военнослужащих ВМС. После этих первоначальных модификаций опрос был пилотирован с небольшой группой членов ВМС для оценки релевантности и ясности пунктов шкалы. Обратная связь от этого пилотного исследования привела к дальнейшим усовершенствованиям для повышения ясности, контекстуального соответствия и общей адекватности для целевой популяции. Подробный список мер, источников, адаптаций, рейтинговых шкал, примерных пунктов и статистик внутренней надежности приведен в Таблице 1.

Таблица 1 Список мер, примерные пункты, внутренняя надежность, рейтинговая шкала и источник

Полная таблица доступна по ссылке.

Стратегия анализа

Операционализация нашего статистического тестирования проводилась в несколько последовательных этапов, с использованием: (i) разведочного факторного анализа, (ii) разведочного структурного моделирования уравнений, (iii) латентного сетевого анализа и (iv) дополнительных направленных ациклических графов.

Общие черты и латентные измерения среди требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов

Изначально мы использовали серию разведочных факторных анализов для определения оптимального количества факторов в каждой группе переменных, суммирующих множественные требования, ресурсы и когнитивно-эмоциональные процессы в отражающие латентные факторы, с использованием пакета Lavaan R [100]. Этот анализ проводился для определения оптимального количества подкластеров в каждой группе требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов. Глобальные метрики соответствия модели, такие как индекс сравнительного соответствия (Comparative Fit Index, CFI) и среднеквадратичная ошибка аппроксимации (Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA), а также тесты сравнения моделей χ² [100], использовались для определения количества латентных переменных для конфигурации в каждом блоке.

После разведочного факторного анализа была использована более крупная, взаимосвязанная разведочная структурная модель уравнений (Exploratory Structural Equation Model, ESEM) [61] для переоценки факторных нагрузок, перекрестных нагрузок, дисперсий элементов и факторов, а также общих статистик производительности модели структурных отношений сети [101]. Эта модель определяла три блока, где каждая категория переменных (требования, ресурсы, когнитивно-эмоциональные процессы) стремилась выявить "групповую" структурную информацию о переменной группе [101]. На этом этапе была использована взаимосвязанная ESEM для оценки оптимальной латентной оценки и структуры каждого решения фактора, учитывая мультилинейное и многомерное статистическое пространство, где сосуществуют эти требования, ресурсы и когнитивно-эмоциональные процессы. С помощью этого подхода ESEM мы стремились выявить закономерности и отношения, уникальные для каждой группы, которые затем могли бы быть интегрированы и сравнены как сеть по различным блокам, имеющим степень мультилинейной дисперсии [101].

Латентный сетевой анализ

Мы использовали латентные оценки регрессионных моделей ESEM в качестве входных данных для латентной сетевой модели и анализа. Все сетевые модели оценивались с использованием пакета Qgraph [102] для оценки и тестирования величины ассоциаций между латентными факторами с использованием алгоритмов оценки гауссовских графических моделей (Gaussian graphical models) [103, 104]. Мы исследовали различные настройки алгоритма для оценки латентной сети, охватывающие различные точки зрения на данные, включая корреляционные и ковариационные матрицы (например, функция Qgraph 'cor'), частичную оценку (например, с использованием функции Qgraph 'pcor') и регуляризованные сети с параметром настройки (например, функция 'EBICglasso'). Эти настройки сравнивались в анализах чувствительности для предоставления интерпретируемой информации об оценке латентной сети, от прямой оценки корреляционной матрицы ('cor') до более консервативных, условных результатов из частичных и регуляризованных сетей.

Во всех сетях визуальное представление присутствия (значимости) и величины отношений между переменными сети (узлами) включало визуальное отображение различной толщины линий (ребер), где пунктирные линии указывали на отрицательные отношения, а сплошные линии обозначали положительные отношения. Мы также использовали суммирующие метрики (например, графики центральности) для идентификации взаимосвязанности переменных в сети [102, 104]. На этих графиках мы иллюстрируем общую взаимосвязанность конкретных переменных (узлов) с использованием таких метрик, как ожидаемое влияние [105], сила и междуцентральность/близость. Большие положительные или отрицательные (ненулевые) метрики указывали на повышенную взаимосвязанность, демонстрируя центральность одной переменной по отношению к другим.

Статистические предположения, меры предосторожности и отчетность

Использование гауссовских графических моделей для упрощения, связывания, сравнения и исследования диапазона возможных путей одновременно предлагает ценную точку зрения на важность и структуру сложных отношений. Однако при нашем стремлении включить широкий диапазон предикторов и результатов учитываются и некоторые ограничения. Во-первых, мы признаем, что наши сети объединяют большой и разнообразный диапазон взаимокоррелирующих требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов в качестве предикторов, где эти переменные теоретически, вероятно, взаимокоррелируют между классом предикторов и результатов. Эта взаимокорреляция может быть связана с (i) высокой мультиколлинеарностью и возможностью локальной инвариантности, вызванной переобучением, (ii) проблемами оценки мощности, связанными с локальной инвариантностью, и (iii) трудностью представления простой величины связей между переменными без конкурирующих влияний других предикторов или результатов в взаимокоррелирующей сети. Например, если один или несколько результатов и/или предиктивных переменных должны служить медиаторами, коллайдерами или конфаундерами, оценка параметров всей сети может быть скорректирована, условна и менее ясно интерпретируема [64, 106]. По этим причинам мы отдали предпочтение использованию простейших и наиболее специфичных для группы структур ковариации для иллюстрации связей между факторами. Этот подход ковариационно-ориентированного сетевого моделирования группоспецифических факторов превосходит регуляризованные сети в контекстах, где вероятна общая дисперсия или даже общая дисперсия методов [107].

Результаты

Кластеры требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов в контексте ВМС

Первичный разведочный факторный анализ (Таблица S2) для определения оптимального количества факторов в каждой группе переменных показал, что четырехфакторное решение для личных и рабочих требований и ресурсов обеспечивало наилучший баланс статистик соответствия и собственных значений, превышающих 1. Трехфакторное решение для когнитивно-эмоциональных процессов было наиболее подходящим. Хотя трехфакторное решение имело собственное значение < 1, статистики соответствия предполагали, что трехфакторное решение превосходило двухфакторное и значительно лучше соответствовало данным. Во всех моделях нашей целью было достичь повышенной специфичности конструкта путем выбора решений с максимально возможным количеством факторов, сохраняя при этом глобальное соответствие модели. Для упрощения результатов меры результатов были сгруппированы в латентные факторы, отражающие дезъ engagement (отсутствие вовлеченности), психологический дистресс, усталость, производительность, продолжающуюся вовлеченность и когнитивные сбои.

Затем была проведена разведочная структурная модель уравнений (ESEM) для оценки более точных факторных оценок, используя количество латентных факторов, определенных в разведочном факторном анализе в каждом блоке. Список конструктов, входящих в латентные узлы, и их стандартизированные факторные нагрузки приведены в Таблице 2. Дополнительные сетевые оценки, включающие как корреляции между латентными узлами, так и скоррелированную корреляцию EBICglasso из анализа чувствительности, представлены в Таблице 3.

Таблица 2 Латентные факторные решения, выявленные в блоках разведочной структурной модели уравнений (* обозначает p < 0,001); ESEM (Exploratory Structural Equation Model)

Полная таблица доступна по ссылке.

Таблица 3 Латентная нулевая корреляция (с 95% доверительными интервалами) ниже диагонали и скоррелированная корреляция EBICglasso (0 = незначимо)

Полная таблица доступна по ссылке.

Статистики соответствия для ESEM показали разумное соответствие данным, учитывая сложность входных данных: X²(790) = 2133,40, p < 0,001; CFI = 0,88; RMSEA = 0,06; SRMR = 0,05. Учитывая, что некоторые шкалы (т.е. контроль над работой, физические нагрузки, центральность идентичности и неопределенность производительности) имели нагрузки < 0,45, мы переоценили латентные факторы, исключив каждую из этих низконагруженных шкал. Сравнительные результаты представлены в Таблице S3 (Дополнительные материалы), которая показывает, что корреляции оставались весьма последовательными. Таким образом, либеральное включение или исключение этих низконагруженных шкал оказало минимальное влияние на оценку латентных измерений ESEM и взаимосвязанные закономерности между латентными переменными, используемыми в сетевом анализе.

В ответ на RQ1 анализ выявил четыре ключевых ресурса: (i) социальные ресурсы, включая чувство принадлежности и поддержки; (ii) убеждения в расширении прав и возможностей (empowerment beliefs), охватывающие личные ресурсы, связанные с верой индивида в свою собственную агентность, готовность к критическим задачам, эффективность в решении проблем и автономию в принятии решений. Фактор "расширение прав и возможностей" также первоначально включал контроль над работой, хотя и с низкой нагрузкой, что интерпретируется как отражение восприятия контроля и расширения прав и возможностей, а не объективного контроля над работой, в контексте этого фактора; (iii) значимая работа связана с ресурсами, способствующими чувству смысла и важности; и (iv) мастерство работы охватывает чувство достижения, полученное от выполнения полных задач и получения обратной связи о производительности. Кроме того, были обнаружены четыре фактора требований: (i) перегрузка работой и сложность; (ii) межличностные требования на рабочем месте, охватывающие негативную межличностную динамику и недостаточную ясность со стороны руководителей, которые могут вызывать напряжение и фрустрацию у военнослужащих ВМС; (iii) личные требования, охватывающие домашний стресс и жизненные невзгоды; и (iv) неопределенность метода. Кроме того, модель включала три фактора для когнитивно-эмоциональных процессов: (i) эмоциональная регуляция измерялась как использование стратегий для модификации эмоциональных реакций путем изменения ситуации, смещения внимания или переоценки ситуации; (ii) оценка угрозы и препятствий, связанная с оценкой развертывания как угрозы или препятствия (например, восприятие того, относится ли развертывание к благополучию человека и как оно к нему относится); и (iii) оценка вызова, связанная с оценкой развертывания как возможности для личного роста.

Взаимосвязи между кластерами ресурсов и требований и результатами

Взаимосвязи между различными типами ресурсов и требований (RQ2a) исследовались с использованием латентного сетевого анализа (Latent Network Analysis) (Рис. 1) и связанных с ними интеркорреляций (Таблица 3). Для иллюстрации минимального влияния низконагруженных шкал мы перерисовали сеть, используя интеркорреляции с удаленными шкалами (Рисунок S1), показав незначительные изменения в структуре сети. В целом, большинство требований и ресурсов демонстрировали умеренные ассоциации на основе обычных порогов [108]. Некоторые требования имели специфические отношения с другими конструктами. В частности, перегрузка работой и сложность демонстрировали слабые ассоциации с большинством других требований или ресурсов, но сильную и положительную связь со значимой работой (r = 0,55), предполагая, что ощущение бремени и сложности задач может также быть связано с чувством смысла в работе. Другие конструкты имели более разнообразные отношения. Личные требования, возникающие вне рабочей сферы, часто были слабо или умеренно связаны с другими требованиями или ресурсами в рабочей сфере. Личные требования положительно коррелировали с чувством перегрузки работой и сложности (r = 0,34) и с чувством усиления межличностных требований на рабочем месте (r = 0,46) и сниженными социальными ресурсами (r = −0,38).

Социальные ресурсы были сильно и отрицательно связаны с межличностными требованиями на рабочем месте (r = −0,78). Более того, социальные ресурсы и межличностные требования на рабочем месте демонстрировали схожие (хотя и обратные) отношения с другими требованиями и ресурсами. Неопределенность метода также была сильно и отрицательно связана с убеждениями в расширении прав и возможностей (r = −0,84). Хотя эти латентные факторы изначально могут рассматриваться как две стороны одной медали, примечательно, что они имели различные отношения с другими факторами. Например, убеждения в расширении прав и возможностей сильно коррелировали со значимой работой (r = 0,51), а неопределенность метода была не связана со значимой работой (r = 0,04). Напротив, неопределенность метода была отрицательно связана с перегрузкой и сложностью (r = −0,16), в то время как убеждения в расширении прав и возможностей не были связаны (r = 0,03).

Мы также исследовали, как уникальные требования и ресурсы связаны с разнообразным набором результатов (RQ2b). Рисунок 1 и Таблица 3. предоставляют полный набор взаимосвязей, но было несколько заметных результатов. Определенные предикторы показали сильные отношения с конкретными результатами. Личные требования были сильно связаны с усталостью (r = 0,50) и психологическим дистрессом (r = 0,53), но слабо связаны с результатами, специфичными для рабочего места (например, дезъ engagement, производительность). Аналогично, перегрузка работой и сложность были сильно связаны с усталостью (r = 0,55). Значимая работа имела сильные ассоциации с результатами, связанными с мотивацией, снижая дезъ engagement (r = −0,72) и повышая продолжающуюся вовлеченность (r = 0,51).

Некоторые характеристики работы имели ассоциации с разнообразными результатами. Неопределенность метода была связана с более низкой производительностью (r = −0,54) и умеренно связана с мотивацией (дезъ engagement r = 0,40, engagement r = −0,30), психологическим дистрессом (r = 0,42) и усталостью (r = 0,39). Убеждения в расширении прав и возможностей имели сильные связи с понятиями, связанными с мотивацией (дезъ engagement r = −0,55), дистрессом (r = −0,52) и производительностью (r = 0,69). Мастерство работы показало умеренное влияние на результаты, за исключением когнитивных сбоев (r = −0,26). Эти результаты позволяют предположить, что определенные характеристики (например, значимая работа, личные требования) связаны с конкретными результатами, в то время как другие (например, убеждения в расширении прав и возможностей) широко связаны с множественными доменами.

Социальные требования и ресурсы, казалось, имели различные эффекты на мотивационные или психические результаты. Социальные ресурсы были сильно связаны с дезъ engagement (r = −0,53), но умеренно связаны с психологическим дистрессом (r = −0,37), в то время как межличностные требования были сильно связаны с дистрессом (r = 0,53) и в меньшей степени с мотивационными результатами (дезъ engagement r = 0,38). Таким образом, социальные ресурсы были в основном связаны с мотивационными результатами, в то время как социальные требования - с аспектами психического здоровья.

Отношения между когнитивно-эмоциональными процессами, ресурсами и требованиями

Степень, в которой когнитивно-эмоциональные процессы связаны с требованиями и ресурсами, и через какие прямые и косвенные пути (RQ3a) исследовалась путем объединения результатов латентного сетевого анализа (Рис. 1 и 2). Мы также представляем визуализацию латентной сети с использованием многомерного шкалирования (Рисунок S2), которая иллюстрирует относительные положения латентных узлов. Для расширения этих результатов, дополнительные материалы включают направленные ациклические графы (Directed Acyclic Graphs, DAGs) для требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов (Рисунок S3), представляющие гипотетические пути ациклической направленности эффектов в сети.

Латентные сети (Рис. 1 и S1) показывают величину и вероятные ассоциации между узлами. Оценки развертывания имели более сильные, более последовательные ассоциации с требованиями и ресурсами, чем эмоциональная регуляция (Рис. 1/S1). Латентный узел оценки угрозы/препятствия демонстрировал умеренные и сильные отрицательные ассоциации с ресурсами, включая социальные ресурсы (r = −0,45, 95% ДИ [−0,51, −0,37]) и убеждения в расширении прав и возможностей (r = −0,53, 95% ДИ [−0,59, −0,47]). Напротив, ассоциации с требованиями были в целом положительными, особенно для межличностных требований (r = 0,45, 95% ДИ [0,38–0,52]) и неопределенности метода (r = 0,40, 95% ДИ [0,32–0,46]). Высокая центральность близости и сила оценки угрозы/препятствия указывают на то, что эти оценки занимают центральное, высокосвязанное положение в сети, вероятно, действуя как ключевые узлы, которые облегчают или подавляют поток эффектов через сеть, подчеркивая их решающую роль в динамике сети.

В то время как оценка вызова не имела центральности как соединителя или моста (низкая близость и междуцентральность; Рис. 2), умеренная сила и влияние предполагают значительную ассоциацию с конкретными узлами. Оценки вызова были сильнее связаны с ресурсами, такими как социальные ресурсы (r = 0,36, 95% ДИ [0,29–0,43]) и значимая работа (r = 0,53, 95% ДИ [0,47–0,59]), но имели слабые или незначимые связи с требованиями.

В латентной сети эмоциональная регуляция играла специализированную, но тонкую роль, с ограниченной силой и междуцентральностью, что означает, что она не действует как основной хаб или мостовой узел. Однако ожидаемое влияние эмоциональной регуляции указывало на то, что она оказывала наибольшее влияние на сеть по сравнению с процессами оценки. Высокая отрицательная близость предполагает, что эмоциональная регуляция, вероятно, влияет на сеть более широко, диффузно, возможно, через сложные цепочки взаимодействий, а не прямые, сильные связи. Эмоциональная регуляция имела более слабые ассоциации как с ресурсами, так и с требованиями по сравнению с оценкой, показывая свои самые сильные связи с убеждениями в расширении прав и возможностей (r = 0,28, 95% ДИ [0,20–0,36]), значимой работой (r = 0,21, 95% ДИ [0,13–0,29]) и перегрузкой работой и сложностью (r = 0,25, 95% ДИ [0,17–0,33]). В целом, оценки угрозы/препятствия были сильно связаны с требованиями и ресурсами; оценки вызова демонстрировали положительные связи с ресурсами; а эмоциональная регуляция оказывала тонкое, диффузное влияние, особенно на расширение прав и возможностей и значимость. DAGs (Рисунок S3) предполагали, что эмоциональная регуляция в значительной степени не затрагивалась другими факторами и оказывала мало прямого влияния на требования или ресурсы, но, вероятно, косвенно влияла на другие факторы через свое влияние на оценку вызова и убеждения в расширении прав и возможностей. Примечательно, что эмоциональная регуляция и оценки вызова, вероятно, влияют на требования и ресурсы напрямую и косвенно, в то время как оценки угрозы/препятствия могут зависеть от них.

Отношения между когнитивно-эмоциональными процессами, индивидуальными и организационными результатами

В ответ на RQ3b мы объединили результаты сетевого анализа (Рис. 1, 2 и S1) и DAGs для когнитивно-эмоциональных процессов и результатов (Рисунок S4). Латентная сеть определила, что эмоциональная регуляция умеренно связана с дезъ engagement (r = −0,46, 95% ДИ [−0,52–−0,39]) и производительностью (r = 0,37, 95% ДИ [0,29–0,44]), а не с психологическим дистрессом или усталостью (r = 0,06 и r = 0,01 соответственно). Однако оценки развертывания имели умеренные и сильные ассоциации с рядом результатов, особенно оценка угрозы/препятствия. Оценка предстоящего развертывания как вызова была сильно и отрицательно связана с дезъ engagement (r = −0,79, 95% ДИ [−0,82–−0,76]) и положительно связана с продолжающейся вовлеченностью в Королевские австралийские ВМС (r = 0,74, 95% ДИ [0,70–0,78]). Оценка развертывания как угрозы или препятствия демонстрировала сильные обратные ассоциации с этими результатами (дезъ engagement r = 0,65, 95% ДИ [0,60–0,70]; продолжающаяся вовлеченность r = −0,78, 95% ДИ [−0,81–0,74]). Интересно, что оценки вызова имели тенденцию к большей ассоциации с мотивационными результатами, в то время как оценки угрозы/препятствия развертывания были умеренно и сильно связаны с показателями напряжения (психологический дистресс r = 0,53 и усталость r = 0,68). Дополнительные анализы DAGs (Рисунок S4) показали, что эмоциональная регуляция, вероятно, не подвергалась влиянию других переменных в модели и подчеркнули различные роли для разных типов оценок. Оценки вызова могут предсказывать мотивационные результаты, включая снижение дезъ engagement и большую готовность остаться в Королевских австралийских ВМС, в то время как оценки угрозы/препятствия могут влиять на психическое здоровье через усталость.

Обсуждение

Предыдущие исследования дизайна работы часто отдавали предпочтение либо обобщаемости, либо специфичности, фокусируясь на изолированных особенностях дизайна работы или широких категориях, таких как требования и ресурсы. Данное исследование демонстрирует комбинированный аналитический подход, который может обрабатывать сложные, многомерные данные для сравнения широкого спектра индивидуальных и рабочих факторов. Хотя исследование ориентировано на ВМС, эти методы могут быть адаптированы для других организаций для изучения взаимодействия между рабочими и индивидуальными требованиями. Этот подход предлагает целостный взгляд на рабочую динамику и личные характеристики, помогая усилиям по пониманию и улучшению опыта сотрудников.

Для рабочего места Королевских австралийских ВМС существуют ограниченные всесторонние исследования дизайна работы и индивидуальных факторов, которые связаны с рядом результатов. В этом контексте, моделируя сложность рабочего места через конкретные требования, ресурсы и личные характеристики, мы расширяем понимание опыта военнослужащих Королевских австралийских ВМС. Результаты данного исследования являются основополагающими для информирования будущих исследований, направленных на политические решения, отбор персонала и выявление приоритетных областей для профилактических инициатив и обучения в рамках ВМС. Отдавая приоритет критическим требованиям, понимая их каскадные эффекты и различая причины их возникновения, организации могут получить представление о том, какие требования или ресурсы имеют значение для множественных результатов одновременно.

Прикладные и теоретические последствия

Измерения, лежащие в основе концептуальной природы требований, ресурсов, когнитивно-эмоциональных процессов и организационных результатов

Чтобы сбалансировать специфичность и обобщаемость, важно сначала понять структуру пространства данных. Разведочный факторный анализ и разведочное структурное моделирование уравнений позволили нам сгруппировать широкий спектр характеристик в меньший набор концептуально согласованных рабочих характеристик, отражающих опыт сотрудников. В нашем анализе, отвечающем на RQ1, ресурсы, требования и когнитивно-эмоциональные процессы были многофакторными. Мы выделили четыре основных фактора ресурсов и четыре фактора требований, а также три когнитивно-эмоциональных процесса, которые охватывали опыт военнослужащих ВМС. Выявленные факторы требований и ресурсов были сгруппированы на основе объединяющих концепций дизайна работы высшего порядка (например, значимая работа, мастерство работы) и источника требования или ресурса (например, работа против неработы). Нерабочие требования, такие как требования домашней жизни, отличались от тех, что возникали на рабочем месте. Более того, отдельный кластер убеждений в расширении прав и возможностей, вероятно, представляет индивидуальные различия, связанные с ощущением эффективности человека (т.е. верой в свою способность достигать желаемых результатов) и агентностью (т.е. способностью действовать намеренно и влиять на свое окружение). Таким образом, с точки зрения характеристик, которые могут лежать в основе концептуальной природы требований и ресурсов, источник требования или ресурса (например, интраперсональный, домашний, рабочий) был очевиден.

Также были свидетельства того, что требования и ресурсы дизайна работы были представлены концепциями высшего порядка, напоминающими SMART модель дизайна работы [41]. Например, межличностные аспекты работы отличались от других измерений (например, социальные ресурсы, межличностные требования). Эта идея также была отражена в SMART модели как "реляционный" конструкт дизайна работы. Другие измерения охватывали контекстуальные особенности работы или организации (например, мастерство работы, значимая работа, перегрузка работой и сложность, неопределенность метода). В частности, измерение перегрузки ролью и сложности (например, когнитивные требования, ролевой конфликт, рабочая нагрузка) напоминает концепцию "терпимой работы", выявленную в SMART модели дизайна работы [41]. Было меньше поддержки для измерений, которые группировали требования и ресурсы по их ориентации на препятствия или вызовы.

Анализ когнитивно-эмоциональных процессов сформировал три латентных фактора, которые охватили две формы оценки развертывания (вызов и угроза/препятствие) и эмоциональную регуляцию как третий кластер. Важно отметить, что ESEM продемонстрировала, что: (i) генерация эмоций и стратегии эмоциональной регуляции действительно различны, и (ii) оценки вызова и оценки, связанные с угрозой, потерей и препятствиями, не являются противоположными концами одного и того же спектра. Эти оценки различны и имеют потенциально разные причины и следствия. Далее, учитывая количество возможных индивидуальных характеристик и стратегий, которые могут влиять на опыт сотрудников (например, jobcrafting, саморазрушение), аналогичные аналитические приложения могут быть использованы для представления пространства данных и упрощения моделирования.

Взаимосвязи между ресурсами и требованиями и результатами

Чтобы ответить на RQ2a, мы использовали сетевой подход для изучения того, как различные типы рабочих, личных и организационных требований и ресурсов взаимосвязаны. Выявление сложных взаимодействий за пределами традиционных категорий "требования-ресурсы" бросает вызов бинарной структуре многих существующих моделей, предполагая необходимость более тонких структур, учитывающих взаимодействие и пересечение между требованиями и ресурсами. Некоторые характеристики, такие как перегрузка работой и сложность, имели уникальные отношения с другими сетевыми характеристиками. Уникальная связь между неопределенностью метода и убеждениями в расширении прав и возможностей, например, указывает на потенциально недостаточно изученную теоретическую область: как когнитивная неоднозначность рабочих процессов может подорвать или сформировать ощущение эффективности и агентности. Более того, положительная ассоциация между перегрузкой работой/сложностью и значимой работой требует рассмотрения того, что некоторые рабочие требования могут быть не изначально негативными, и определенные формы требований могут быть связаны с более высоким уровнем цели и вовлеченности, соответствуя эустрессу или перспективам стрессора-вызова. Другие характеристики, такие как внешние личные требования, были связаны с разнообразными рабочими требованиями и ресурсами. Наблюдаемые связи между нерабочими личными требованиями и различными характеристиками рабочего места усиливают проницаемость между рабочим и нерабочим доменами. Были также другие заметные особенности сети. Неопределенность метода и убеждения в расширении прав и возможностей, хотя и сильно связаны, демонстрируют различные закономерности ассоциаций с другими рабочими факторами. Убеждения в расширении прав и возможностей были сильно и положительно связаны со значимой работой, подчеркивая возможную мотивационную связь между этими двумя ресурсами. В отличие от этого, неопределенность метода демонстрировала слабую связь со значимой работой, но умеренную отрицательную связь с перегрузкой работой и сложностью, возможно, отражая более высокое чувство когнитивной нагрузки при отсутствии ясности задачи. Это расхождение подразумевает, что, хотя и сильно связаны, эти характеристики опыта сотрудников (т.е. неопределенность метода и убеждения в расширении прав и возможностей) имеют потенциально различные психологические и прикладные последствия. Социальные ресурсы и межличностные требования представляются как взаимодополняющие, но противоположные аспекты взаимодействия на рабочем месте, подчеркивая, как социальная динамика может как поддерживать, так и создавать напряжение для военнослужащих ВМС.

Мы также исследовали, как уникальные рабочие, личные и организационные требования и ресурсы связаны с разнообразным набором результатов (RQ2b). Эти результаты предлагают инсайты о том, как конкретные рабочие требования и ресурсы могут по-разному влиять на результаты сотрудников. В соответствии с моделью "Требования и ресурсы работы", сильные ассоциации между личными требованиями и перегрузкой с результатами, связанными с напряжением (усталость, психологический дистресс), подтверждают роль требований (даже нерабочих требований) как связанных с повышенной усталостью и психологическим дистрессом. Этот результат также соответствует предыдущим исследованиям, предполагающим, что перегрузка работой является фактором, способствующим психологическому дистрессу [16]. Напротив, их более слабые ассоциации с вовлеченностью и производительностью предполагают, что эти требования могут иметь ограниченное влияние на мотивационные процессы, подчеркивая важность различения между требованиями, которые вредят здоровью, и теми, которые могут быть мотивирующими при определенных условиях. Сильная ассоциация между значимой работой и мотивационными результатами поддерживает ее концептуализацию как основного психологического ресурса, который способствует устойчивой вовлеченности и снижению дезъ engagement. Эти результаты подтверждают ключевое предложение в модели "Требования и ресурсы работы": ресурсы связаны с мотивационными результатами, в то время как требования сильнее связаны с напряжением и психологическим дистрессом [31]. В то же время, более широкий паттерн ассоциаций, наблюдаемый для мастерства работы и неопределенности метода, указывает на вторую категорию конструктов, которые имеют многодоменное влияние на мотивацию, психическое здоровье и энергию. С точки зрения теории сохранения ресурсов (Conservation of Resources theory) [109], это могут быть фундаментальные ресурсы или стрессоры, присутствие или отсутствие которых может быть связано с более широкими моделями получения или потери в разных доменах.

Наши результаты также показали, что социальные ресурсы и межличностные требования, хотя и концептуально и статистически связаны, связаны с различными результатами. В частности, социальные ресурсы были положительно связаны с мотивационными результатами, такими как вовлеченность, в то время как межличностные требования были сильнее связаны с ухудшением психического здоровья. Эти результаты ставят под сомнение предположение, что отсутствие социальной поддержки просто отражает отсутствие ресурса. Вместо этого наши результаты предполагают, что социальная среда может одновременно функционировать как ресурсы, так и требования. Например, в то время как поддерживающие коллеги могут придавать энергию и мотивировать, социальные взаимодействия также могут приводить к дополнительным стрессорам, таким как конфликт, эмоциональный труд или социальные обязательства; требования, которые не являются просто инверсией поддержки, а качественно различными конструктами. Приняв это во внимание, результат может также быть следствием конкретных шкал, которые создают каждый фактор второго порядка, и поэтому надежность этих результатов должна быть проверена в других условиях с альтернативными мерами социальной динамики.

Интеграция когнитивно-эмоциональных процессов в модели дизайна работы

Целью данного исследования было интегрировать ключевые когнитивно-эмоциональные процессы в понимание опыта сотрудников. Как оценка, так и эмоциональная регуляция основаны на оригинальной работе Лазаруса и Фолькмана [55] о когнитивных процессах в стрессе и совладании. Хотя эти процессы обладают большим потенциалом для объяснения того, как люди воспринимают требования и используют ресурсы, их взаимодействие с дизайном работы получило мало внимания. Для изучения этого мы использовали комбинацию латентного сетевого анализа и DAGs для разработки основанных на данных прогнозов (абдукция). Наше исследование подчеркнуло возможную многогранную роль когнитивно-эмоциональных процессов в моделях дизайна работы, предполагая, что различные когнитивно-эмоциональные процессы связаны с требованиями, ресурсами и результатами различными способами. Мы выделили три конкретных результата, релевантных для будущего теоретического развития.

Во-первых, отвечая на RQ3a, мы обнаружили, что оценки вызова были положительно связаны с ресурсами больше, чем с требованиями, вероятно, из-за их связи с мотивационными факторами, такими как вовлеченность и дезъ engagement. DAGs показали, что оценки вызова могут улучшить восприятие или существование ресурсов, но обратная связь также возможна. Одна из интерпретаций заключается в том, что рассмотрение работы или конкретных ролей (например, развертывания) как возможностей для обучения и роста может влиять на доступность, использование или восприятие ресурсов. В то время как теории и эмпирические работы часто фокусируются на роли оценок вызова в психологическом напряжении [55], наши результаты предполагают потенциальное "восходящее" участие оценок вызова во влиянии на существование, использование или восприятие ресурсов, но это предположение потребует исследования в будущих лонгитюдных исследованиях. В соответствии с теорией когнитивной оценки (Cognitive Evaluation Theory) [110], оценки вызова могут играть эту роль, формируя смысл работы и, таким образом, генерируя автономную мотивацию и рабочую вовлеченность, которая движет использованием рабочих ресурсов. Например, сотрудник, который вовлечен, может быть более склонен искать обратную связь о своей работе или получать доступ к рабочей поддержке. Это предложение подтверждается DAGs, показывающими, что оценки вызова имеют вероятный косвенный путь к нескольким результатам через мотивационные конструкты. Кроме того, предыдущие исследования показывают, что оценки вызова положительно связаны с проактивностью [97] и подходом к требованиям с усилиями [111]. В совокупности эти данные предполагают, что оценки вызова могут быть связаны с большим использованием ресурсов через мотивационный путь. Однако обратные связи также правдоподобны, при которых доступ к ресурсам увеличивает оценки вызова. Наши результаты не могут исключить такие обратные пути, в соответствии с предыдущими исследованиями, показывающими обратные связи между оценками вызова и ресурсами, такими как стимулирующие задачи [41]. Анализ байесовских сетей предназначен для исследования вероятности причинно-следственных связей в комплексной сети ассоциаций, где множество сталкивающихся, смешивающих и контрфактических отношений могут рассматриваться одновременно. Это не обязательно исключает возможность других потенциальных причинных направлений.

Во-вторых, дополнительный DAG предположил, что различные факторы могут стимулировать различные оценки развертывания. Оценка вызова, казалось, была более тесно связана с интраперсональной эмоциональной регуляцией, чем с условиями окружающей среды. Напротив, оценки угрозы и препятствий были напрямую связаны с более широкой системой требований, ресурсов и эмоциональной регуляции.

В-третьих, относительно результатов, на которые влияют когнитивно-эмоциональные процессы (RQ3b), результаты показали, что оценки вызова и эмоциональная регуляция были наиболее непосредственно связаны с мотивационными результатами (дезъ engagement и продолжающаяся вовлеченность) и показателями производительности (когнитивные сбои и общая производительность). Это соответствует предыдущим исследованиям, показывающим, что люди часто регулируют эмоции для поддержки достижения целей или подготовки к задачам [112], такие как подавление негативных эмоций для поддержания эффективного взаимодействия на работе. Примечательно, что DAGs также выявили косвенные связи между оценками вызова/эмоциональной регуляцией и психологическим напряжением, предполагая более сложные пути, соответствующие теориям, которые рассматривают эмоциональную регуляцию как реактивную и проактивную [47], служащую стратегическим инструментом для оптимизации производительности и вовлеченности. В отличие от этого, оценки угрозы/препятствия были более непосредственно связаны с психологическим дистрессом через усталость, поддерживая модели, которые подчеркивают энергетически истощающие эффекты сосредоточенной на угрозе когнитивной деятельности. Этот результат подтверждает исследования, показывающие, что оценки, ориентированные на потери, могут увеличить когнитивную перегрузку [113] и озабоченность избеганием негативных результатов [114]. Этот результат иллюстрирует, как оценка угрозы/препятствия может играть ключевую роль в потере энергетических ресурсов, ведущей к усталости и создающей основу для более широкого психологического дистресса. В целом, эти результаты подчеркивают различные роли процессов оценки.

Результаты подчеркивают важность включения оценок и эмоциональной регуляции в наше понимание результатов сотрудников на рабочем месте. Наши результаты предполагают признание потенциально тонких ролей различных оценок в понимании опыта работы сотрудниками. В частности, оценки вызова могут быть частью потенциальных объяснительных путей, влияя на рабочие ресурсы и мотивацию. Однако предполагаемые причинно-следственные пути должны быть подтверждены будущими исследованиями. Дополнительно, оценки угрозы/препятствия могут зависеть от контекста требований и ресурсов. Обе оценки угрозы/препятствия могут играть роль в переживании усталости и дистресса. Будущие исследования могут попытаться подтвердить эти предполагаемые пути и различные роли для оценок. Далее, эта работа подчеркивает, что интраперсональная модуляция оценок вызова с помощью стратегий эмоциональной регуляции, таких как планирование и позитивная переоценка, играет ключевую роль в восприятии сотрудником внешних характеристик рабочего контекста.

Использование этих подходов для определения целей будущих исследований

Эти первоначальные результаты служат отправной точкой для целенаправленных будущих лонгитюдных исследований, которые позволят проверить гипотетические и обратные причинно-следственные эффекты. Изменения в законодательстве о труде и охране здоровья (например, Поправка к Закону о труде и охране здоровья, Постановление 2022 г.) делают все более необходимым понимание и мониторинг ключевых психосоциальных опасностей, влияющих на сотрудников, и взаимодействий между опасностями и ресурсами, чтобы вмешательства могли быть соответствующим образом нацелены. Проиллюстрированный анализ предоставляет масштабируемый и эффективный подход для выявления ключевых областей для более целенаправленных лонгитюдных или даже экспериментальных исследований для подтверждения путей, предложенных комбинацией аналитических подходов. Например, будущие исследования могут далее изучить дифференциальные роли оценок в Королевских австралийских ВМС и других контекстах. Наше исследование подчеркивает потенциал увеличения воспринимаемых рабочих ресурсов путем повышения оценок вызова. Напротив, оценки угрозы и препятствия могут играть прямую роль в увеличении усталости и дистресса. Наше исследование также предполагает, что определенные типы ресурсов могут иметь значение для нескольких результатов. Убеждения в расширении прав и возможностей и неопределенность метода были связаны с более широким спектром результатов, и поэтому Королевские австралийские ВМС и аналогичные организации могут инвестировать в лонгитюдные исследования для подтверждения широких эффектов этих рабочих характеристик и их антецедентов, до введения целенаправленных вмешательств. В то время как сетевые подходы и DAGs дают представление о структуре взаимосвязанных переменных и вероятных причинных путях, их перевод в стратегии вмешательства требует тщательной валидации.

Представленный анализ предлагает подход к эффективному выявлению ключевых целей для будущих исследований в уникальных и разнообразных рабочих условиях путем понимания высших латентных кластеров, присутствующих в данных, взаимосвязей между требованиями и ресурсами, когнитивно-эмоциональными процессами и результатами. Этот целостный взгляд позволяет нам выявить потенциальные области для более ресурсоемких лонгитюдных исследований.

Ограничения и будущие направления

Несмотря на глубину анализа, при интерпретации этих результатов следует учитывать несколько ограничений. Во-первых, использование разведочных методов для выявления кластеров требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов основано на закономерностях, управляемых данными, с применением теории для интерпретации возникающих факторов. Таким образом, выявленные кластеры могут быть специфичны для контекста ВМС, и их обобщаемость на другие рабочие условия остается неопределенной. Дальнейшая эмпирическая работа, включая репликацию в организационных и военных средах, лонгитюдный анализ и включение эталонных переменных, необходима для проверки и расширения этих конструктов как надежных теоретических концепций. Тем не менее, центральной целью данного исследования было продемонстрировать, как сложные аналитические методы могут выявить контекстно-специфические отношения, отражающие уникальную динамику специализированных рабочих условий. С методологической точки зрения, этот подход обеспечивает индивидуальные инсайты о том, как требования, ресурсы и когнитивно-эмоциональные процессы взаимодействуют для формирования результатов сотрудников, предлагая гибкую структуру для будущих применений.

Второе ограничение касается широты мер, используемых в этом исследовании. Стремясь охватить системный взгляд на взаимосвязи между требованиями, ресурсами, когнитивно-эмоциональными процессами и результатами, мы сознательно приняли широкую измерительную стратегию. С одной стороны, эта широта обеспечила охват конструктов, идентифицированных как наиболее релевантные для очень интенсивного и многомерного жизненного опыта военнослужащих ВМС. Однако инклюзивный подход также создает проблемы для краткости и интерпретируемости, где, в отличие от подходов, которые отдают предпочтение меньшему набору хорошо зарекомендовавших себя конструктов, наше включение множества шкал неизбежно снизило некоторую концептуальную точность. Использование ESEM требует агрегирования концептуально связанных конструктов в более широкие латентные факторы (например, объединение воспринимаемого контроля с убеждениями, связанными с расширением прав и возможностей), что может снизить концептуальную точность. Мы использовали анализ чувствительности, чтобы показать, что исключение низконагруженных шкал не изменяло сетевую структуру или основные результаты. Однако мы признаем, что агрегация может сжимать различные конструкты и рисковать чрезмерным упрощением. Таким образом, наш подход отражает компромисс: достижение широты и системных инсайтов за счет некоторой специфичности и нюансов. Соответственно, результаты следует рассматривать как выявление закономерностей высшего порядка, а не как доказательство валидации узко определенных конструктов. Мы рассматриваем это как вид со спутника, раскрывающий сложные связи, которые более узкие дизайны могут упустить. Хотя этот подход жертвует некоторой детализацией, он обеспечивает ценные инсайты для выявления общих закономерностей и уточнения теории. В дополнение к этому подходу, будущие исследования могут использовать более сфокусированные, основанные на теории модели с меньшим, более четко определенным набором мер.

В-третьих, кросс-секционный дизайн ограничивает причинно-следственные выводы и способность наблюдать динамические изменения во времени. Хотя DAGs предполагают возможные причинно-следственные пути, они основаны на предположении, что все релевантные переменные включены; предположение, которое не может быть проверено и остается спекулятивным. Более того, эта точка зрения исходит из дисциплин, таких как машинное обучение, где такие практики, как анализ с блоками Маркова, ограничения, такие как коллапсирующие сети с тысячами переменных, и акцент на репликации с течением времени, не являются приоритетными; все это нечасто встречается в исследованиях гуманитарных и социальных наук [115, 116, 117]. Применение этих методов в данной области редко, и в отсутствие корпуса прогностических работ следует признать методологические неопределенности, связанные с результатами.

Учитывая эти ограничения, результаты следует интерпретировать с пониманием общих методологических проблем в сетевом анализе и разнообразных данных, несмотря на многочисленные шаги и усилия по проверке, предпринятые для снижения сложности, неопределенности и улучшения надежности. Для дальнейшего развития этой методологии мы выделяем три конкретных направления для будущих исследований. Во-первых, наш анализ сосредоточился на нулевых корреляциях, которые могут лучше обобщаться на более простые контексты с меньшим количеством многомерных взаимодействий. Сравнение этого подхода с рекомендуемыми альтернативами [106, 118] выявило схожие закономерности, хотя и появились некоторые различия, подчеркивая важность выбора метода в интерпретации сети. Во-вторых, сеть может быть сопоставлена с дополнительными методами отбора признаков и идентификации причинно-следственных путей. В данном исследовании мы провели анализы чувствительности, включая как нулевые корреляции, так и регуляризованные корреляции с использованием сглаживающих параметров (EBICglasso [118]), чтобы предоставить более широкий статистический взгляд на сеть. Будущие исследования должны стремиться к репликации причинно-следственных путей, выявленных здесь, посредством лонгитюдных исследований. В-третьих, наша способность включать более широкий диапазон требований, ресурсов и когнитивно-эмоциональных процессов была ограничена длиной опросника. Дополнительные конструкты, такие как job crafting, восстановительное поведение или недостаточно изученные требования и результаты, могли бы еще больше обогатить понимание динамики рабочего места. Будущие исследования должны расширить эти измерения, чтобы обеспечить более полное представление о том, как дизайн работы влияет на мотивацию, благополучие и производительность.

Более широкое этическое соображение в данном исследовании касается проведения исследований в военных условиях, где участники могут испытывать особые формы уязвимости. Иерархическая структура вооруженных сил и потенциал для предполагаемого принуждения требуют особого внимания к автономии, информированному согласию и защите участников [119]. В данном исследовании согласие было полностью информированным и добровольным, с мерами защиты, такими как анонимный сбор данных и отделение исследовательских мероприятий от командных структур для минимизации принуждения. Военные исследования также несут этическую ответственность за баланс организационных целей с благополучием индивида, в соответствии с принципиальными подходами, подчеркивающими пропорциональность, необходимость и минимизацию вреда [120]. Исследование прошло независимую этическую экспертизу и внешнюю оценку гранта, чтобы гарантировать, что процедуры были необходимы и пропорциональны. Наконец, в свете продолжающихся дебатов об этике психологических исследований в военных условиях и прошлых противоречий (например, [121]), эта работа проводилась под независимым этическим надзором и в соответствии с установленными принципами добровольного участия и минимизации вреда. Наша цель состояла в том, чтобы внести вклад в эмпирически обоснованное понимание дизайна работы и благополучия среди военнослужащих ВМС, оставаясь при этом внимательными к этическим и историческим сложностям военных исследований.

Заключение

Данное исследование продвигает исследования дизайна работы путем моделирования сложных взаимодействий между конкретными требованиями, ресурсами и когнитивно-эмоциональными процессами в контексте Королевских австралийских ВМС. Используя разведочный факторный анализ, ESEM и сетевые методы, мы предлагаем тонкое понимание того, как различные характеристики работы и индивидуальные процессы связаны с такими результатами, как мотивация, производительность, усталость и психологический дистресс. Наши результаты показывают, что некоторые факторы, такие как убеждения в расширении прав и возможностей и неопределенность метода, имеют широкие ассоциации с результатами, в то время как другие, такие как социальные ресурсы и межличностные требования, показывают более специфические эффекты. Результаты также подчеркивают тонкую роль когнитивно-эмоциональных процессов, предполагая, что различные типы оценки дифференциально связаны с опытом сотрудников. Эти инсайты информируют разработку более адаптивных и сложных моделей дизайна работы, подходящих для современных рабочих мест. Более того, наш методологический подход предлагает гибкую структуру для изучения опыта сотрудников в различных организационных контекстах в рамках сложных, многомерных систем.