L19_职业倦怠和最佳选择

  • 科技公司的福利和个人发展关注已成为争夺人才的工作场所文化,但随着股市动荡和经济环境不平衡,科技公司正在转变为优化盈利能力而非增长,导致裁员潮和失业风险升高。
  • 职业倦怠是由长期工作压力引起的心理状态,具有压垮人的疲惫、愤世嫉俗和无力感等特征。其反义词为「参与」,包括高能量状态、强参与和效能感。目前个人干预不太有效果,最好的方法是将自己从导致倦怠的环境中移开,并花时间恢复。康复是有保证的,在时间推移过程中大多数患者会继续工作。
  • 使用 37% 规则来进行选择,能够在采样和筛选中获得最佳结果,同时我们需要平衡利用或探索的心理机制。

一个时代:快乐工作的时代已经结束

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近二十年来,科技公司倡导一种以让员工对旨在无缝整合工作和生活的福利为中心的方法。他们制定了福利计划和无限假期,优先考虑个人的举措,以及标准的员工福利。这与高薪和股权方案一起,不仅是获胜的一种方式,也是主导人才争夺战的一种方式。硅谷公司的快速发展和成功,部分得益于其独特的人员实践,重新构想了一代人的工作场所文化。

正如他们所说,时代正在改变。该行业正面临着不平衡的宏观经济环境和动荡的股市,这给上市科技公司带来压力,并导致 IPO 不太理想。私人环境。科技公司的首席执行官们现在不惜一切代价优化盈利能力,而不是增长,有时甚至以长期持有的组织信念为代价。

这种转变在最近的技术裁员潮中最为明显。关于 Twitter 的 7,500 名员工中的一半被裁员,已经有很多公开讨论,这是在其新所有者 Elon Musk 的领导下进行的一项举措。

当前的技术劳动力已经习惯了每一个声音都得到投票,现在他们将不得不屈服于一个新的世界——一个期望更高、投资有纪律的世界。不考虑变革之风将使许多获得授权的员工的职业生涯处于危险之中。

相关延伸:
The Era of Happy Tech Workers Is Over (aawsat.com)


一个指南:职业倦怠指南:症状、原因和预防

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什么是倦怠?

职业倦怠是一种由长期工作压力引起的心理状态。

倦怠具有三个关键特征:

  • 压倒性的疲惫
  • 愤世嫉俗的感觉
  • 以及无力感

最初,研究人员认为倦怠是个人的问题。但我们目前对倦怠的理解是,它是一种社会背景下的压力体验。

倦怠的反义词是什么?

既然你已经了解了倦怠是什么样子,那么有必要谈谈倦怠的反面。相反的东西很有趣,因为它给了我们一些目标。毕竟,你不想只是避免吃快餐。你想知道什么是健康食品,这样你才能多吃。同样,谈论一些积极的事情也很有用,而不仅仅是避免倦怠。

一些职业倦怠研究人员认为,职业倦怠的反面是所谓的「工作参与」,或简称为「参与」。

不同的倦怠研究人员的确切定义各不相同。考虑敬业度的一种方法是反转 MBI。它具有三个维度,因此 Maslach 的参与概念也包含相同的三个维度,但颠倒了。因此,一个高度敬业的人会:

  • 高能量状态
  • 强参与
  • 效能感

由于敬业度研究是最近才开展的工作——甚至比职业倦怠还早——因此对于敬业度模型仍未达成明确的共识。这是一个持续争论的问题。但科学文献中最常引用的敬业度模型是乌得勒支工作敬业度量表 (UWES)。

UWES 对员工敬业度的定义基于三个因素:

  • 活力
  • 奉献精神
  • 和吸收

如何从倦怠中恢复

坏消息是:我们对从倦怠中恢复知之甚少。我们所知道的是两件事:

个人干预不起作用——我们所说的个人干预是指当此人继续留在导致倦怠的工作场所时的干预。
如果你将自己从那个工作环境中移开,你就会康复。

让我们再重复一遍,更有力一点:大多数研究过的个体干预都不起作用。正念不起作用。冥想不起作用。气功不行。唯一有效的方法是让自己远离导致倦怠的环境,然后花时间恢复。好消息是恢复是有保证的。一项对 2017 年 14 项不同的职业倦怠干预研究进行审查的元分析得出结论,「职业倦怠不是一种稳定的现象;它会随着时间的推移而减少,大多数患者会继续工作。」换句话说,一旦你将自己从让你筋疲力尽的工作环境中解脱出来,你完全康复只是时间问题。

相关延伸:
Burnout Guide: Symptoms, Causes, and Prevention | annotated by Jerry — 倦怠指南:症状、原因和预防 |由杰瑞注释 (readwise.io)


一个法则:「37% 法则」来做人生最大的决定

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如果你需要从 100 个不同的选项中做出决定,你应该采样并丢弃(或推迟)前 37 个。37% 规则不是一些无意识的、自动的东西。这是一个校准期,在此期间你可以确定哪些有效,哪些无效。从被拒绝的 37% 中,我们选择了最好的,并将这些信息牢记在心,继续前进。如果任何后续选项超过该基准标准,那么你应该坚持该选项以获得最佳最终结果。

让我们举个例子。想象一下你发现自己单身并且想要一段关系。你决定在几个月内参加 10 个不同的约会。37% 法则告诉我们,你应该在前三个约会中尽情享受——开怀大笑,喝一两杯酒——但不要安排与其中任何一个的第二次约会。你可以做得更好。37% 规则告诉我们,你的下一个最佳约会对象是你应该试着安定下来的人。

Brian Christian 在他的书《生存算法:人类决策的计算机科学》中使用 37% 法则来帮助梅西从我们的开头示例中脱颖而出。正如他所写:「如果你想获得最好的公寓的最大几率,花 37% 的公寓搜索(十一天,如果你给自己一个月的时间来搜索)不置可否地探索选项。把支票簿留在家里;你只是在校准。但在那之后,准备好立即提交——存款和所有——到你看到的第一个地方,这比你已经看到的任何地方都要好。这不仅仅是观看和跳跃之间的直觉上令人满意的折衷。这是可证明的最佳解决方案。」

利用或探索

数学为我们提供了「最优停止问题」的最佳答案。但它只有一个大问题:人类不是理性的概率计算机器。事实上,通常情况恰恰相反。我们是美丽的、令人愤怒的、创造性的、混乱的。因此,告诉我们我们实际行为的方式落在心理学上。

当然,不同的人在不同的时间更具探索性或剥削性。青少年和企业家倾向于探索更多。成年人和管理者剥削更多。

相关延伸:
The 37% rule: How many people should you date before settling down? (bigthink.com)


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