تحلیل روانشناختی - فرهنگی عوامل مؤثر بر فرسودگی شغلی زنان در عصر هوش مصنوعی
الموضوعات : Psychology
1 - دانشیار، گروه مدیریت، پژوهشکده مطالعات راهبردی، تهران، ایران
الکلمات المفتاحية: فرسودگی شغلی, هوش مصنوعی, عوامل روانشناختی,
ملخص المقالة :
هدف پژوهش حاضر، تحلیل روانشناختی - فرهنگی عوامل مؤثر بر فرسودگی شغلی زنان در عصر هوش مصنوعی بود. جامعه پژوهش شامل تمامی متون علمیپژوهشی، گزارشهای بینالمللی و مقالات معتبر مرتبط با فرسودگی شغلی، زنان شاغل، هوش مصنوعی، و روانشناسی فرهنگی بود که از سال ۲۰۲۱ تا 2025 منتشر شدند. نمونه پژوهش بهصورت هدفمند از میان متون مرتبط انتخاب شد. روش پژوهش توصیفی - تحلیلی و مبتنی بر مرور نظاممند متون علمی منتشرشده بود. گردآوری دادهها از طریق جستجو در پایگاههای علمی معتبر مانند اسکوپوس، وب اف ساینس و گوگل اسکولار انجام شد. یافتهها نشان داد فرسودگی شغلی زنان نتیجه تعامل پیچیده میان عوامل روانشناختی و فرهنگی است. همچنین ده عامل اصلی شناساییشده شامل شکاف دسترسی به فناوری، نگرانی از امنیت شغلی، فشار یادگیری مستمر، نظارت الگوریتمی، اختلال توازن کار - زندگی، تبعیض الگوریتمی، طوفان دادهای، تنهایی دیجیتال، دام بهرهوری مصنوعی، و شکاف جنسیتی در فرسودگی شغلی به دست آمد. در نهایت تحلیل یافتهها بر پایه نظریه حفظ منابع (هابفال، ۱۹۸۹) و مدل الزامات - منابع شغلی (بیکر و دمروتی، ۲۰۰۷) نشان داد افزایش الزامات فناورانه بدون منابع حمایتی کافی موجب تحلیل مستمر منابع روانشناختی زنان میشود. بر اساس نتایج، برای کاهش فرسودگی شغلی زنان در عصر هوش مصنوعی، مداخلات چندسطحی در سطوح فردی، سازمانی و فرهنگی ضرورت دارد.
Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188-2244. URL: https://doi.org/10.1086/705716
Acker, J. (2006). Inequality regimes: Gender, class, and race in organizations. Gender & Society, 20(4), 441-464. URL: https://doi.org/10.1177/0891243206289499
American Medical Association. (2025). Incorporating AI could help reduce the physician burnout gender gap. Retrieved from URL: https://www.ama-assn.org/practice-management/physician-health/incorporating-ai-could-help-reduce-physician-burnout-gender
Bakker, A. B., & Demerouti, E. (2007). The job demands-resources model: State of the art. Journal of Managerial Psychology, 22(3), 309-328. URL: https://doi.org/10.1108/02683940710733115
Bazyar, P., & Shahbazi, F. (2024). The impact of artificial intelligence in government organizations on the future careers of Iranian women. In 10th National Conference on Interdisciplinary Research in Engineering and Management (Tehran). [Persian] URL: https://civilica.com/doc/2195679
Bolukbasi, T., Chang, K. W., Zou, J. Y., Saligrama, V., & Kalai, A. (2016). Man is to computer programmer as woman is to homemaker? Debiasing word embeddings. arXiv, 29. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.06520,
Caliskan, A., Bryson, J. J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183-186. DOI: 10.1126/science.aal4230
Chen, X., Ke, J., Zhang, X., & Chen, J. (2025). The impact of AI anxiety on employees’ work passion: A moderated mediated effect model. Acta Psychologica, 250, 105487. URL: https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105487
Danesi, C. C. (2021). The impact of artificial intelligence on women’s rights: A legal point of view. In K. Miller & K. Wendt (Eds.), The fourth industrial revolution and its impact on ethics (Sustainable Finance). Springer. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57020-0_20.
Demerouti, E., Bakker, A. B., Nachreiner, F., & Schaufeli, W. B. (2001). The job demands-resources model of burnout. Journal of Applied Psychology, 86(3), 499-512. URL: https://doi.org/10.1037/0021-9010.86.3.499
Hobfoll, S. E. (1989). Conservation of resources: A new attempt at conceptualizing stress. _American Psychologist, 44(3), 513-524. URL: https://doi.org/10.1037/0003-066X.44.3.513
Hofstede, G. (2011). Dimensionalizing Cultures: The Hofstede Model in Context. Online Readings in Psychology and Culture, 2(1), 1-5. URL: https://doi.org/10.9707/2307-0919.1014
Kanani, F., Vashghani Farahani, M. A., & Rasoulian, P. (2021). Analysis and examination of the effects of automation and artificial intelligence on future jobs. Proceedings of the 17th International Conference on Human Resource Development, Tehran. [Persian] URL: https://civilica.com/doc/1386078
Liu, H., Ding, N., Li, X., Sun, J., Chen, Y., & Zhao, L. (2024). Artificial intelligence and radiologist burnout. JAMA Network Open, 7(11), e2448714. URL: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.48714
Marsh, E., Perez Vallejos, E., & Spence, A. (2024). Overloaded by Information or Worried About Missing Out on It: A Quantitative Study of Stress, Burnout, and Mental Health Implications in the Digital Workplace. SAGE Open, 14(3), 1-17. URL: https://doi.org/10.1177/21582440241268830
Maslach, C., & Jackson, S. E. (1981). The measurement of experienced burnout. Journal of Organizational Behavior, 2(2), 99-113. URL: https://doi.org/10.1002/job.4030020205
Mohammadi, F. G., & Sebro, R. (2024). Artificial Intelligence Impact on Burnout in Radiologists—Alleviation or Exacerbation?. JAMA Network Open, 7(11), e2448720-e2448720. URL: doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.48720
OECD (2024), “Algorithm and Eve: How AI will impact women at work”, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/a1603510-en.
Russo, C., Romano, L., Clemente, D., Iacovone, L., Gladwin, T. E., & Panno, A. (2025). Gender differences in artificial intelligence: the role of artificial intelligence anxiety. Frontiers in Psychology, 16, 1559457. URL https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1559457
Seif, M. H. & Yadegar, M. (2014). Explaining burnout of working women with an emphasis on the role of organizational and psychological variables (Case study: Technical & Vocational and Islamic Azad University of Shiraz). Woman in Development & Politics, 12(4), 611-626. [Persian] DOI: 10.22059/jwdp.2014.54538
Seifi, A. & Razmkhah, N. (2021). Ensuring and implementing women's right to employment in the light of the development and expansion of artificial intelligence. Jornal of Eslamic Human Rights, 10(2), 153-180. [Persian] URL: https://www.pfbaj.ir/article_139413.html
Shen, Y., & Zhang, X. (2024). The impact of artificial intelligence on employment: the role of virtual agglomeration. Humanit Soc Sci Commun, 11, 122 . URL: https://doi.org/10.1057/s41599-024-02647-9
Tarafdar, M., Cooper, C. L., & Stich, J. F. (2019). The technostress trifecta‐techno eustress, techno distress and design: Theoretical directions and an agenda for research. Information systems journal, 29(1), 6-42 URL: https://doi.org/10.1111/isj.12169
Upwork Research Institute. (2024, July 23). AI enhanced work models: Study finds employee workloads rising despite increased investment in AI. Upwork Inc. URL: https://www.upwork.com/research/ai-enhanced-work-models
West, S.M., Whittaker, M., & Crawford, K. (2019). Discriminating Systems: Gender, Race and Power in AI. AI Now Institute. Retrieved from URL: https://ainowinstitute.org/discriminatingsystems.html.
