米乐M6 M6米乐担心被自动化取代工人们焦虑得夜不能寐

　　米乐M6 M6米乐米乐M6 M6米乐米乐M6 M6米乐尽管近些年的技术创新带来许多积极影响，但工人们却越来越担心，机器在未来将不可避免地取代大多数人类的工作。对此，韩国延世大学附属职业与环境医学系的 Seong-Uk Baek 等人在International Journal of Environmental Research and Public Health (IJERPH) 发表文章，焦虑程度最高的受试者的睡眠障碍优势比值最高。焦虑程度最高的人中，年轻人的优势比 (Odds Ratio, OR) 值最强，其次是中年组和老年组。此外，自动化焦虑得分每增加1分，与年轻人的睡眠障碍关系最密切。

　　研究人员通过询问5个问题评估工人对技术自动化的焦虑并进行评分，受试者的总分之和按四分位数 (Q1~Q4) 进行分类。然后，研究人员采用 Logistic 回归法分析优势比 (Odds Ratios, ORs) 和置信区间 (Confidence Intervals, CIs)，来评估工人自动化焦虑和睡眠障碍之间的关系，并将年龄、性别、教育程度、月收入和工作时间等纳入协变量进行分析。

　　在46525名工人中，有4618人 (9.9%) 有睡眠障碍问题。工人较高的失眠率与年龄较大、女性、受教育程度较低和收入水平较低有关。社会心理职业因素，如工作压力大、工作满意度低，也与睡眠障碍显著相关。受试者对技术自动化的焦虑得分越高，失眠率越高。

　　自动化焦虑得分较高的受试者中，中青年工人的比例较高。此外，受教育水平较高和工作压力大的劳动者、白领和长期雇员所占比例也较大。在职业因素中，不同组间轮班工人的比例无显著差异。

　　图1展示了工人对未来技术自动化可能导致的五种情况的普遍关注程度。大约30~50%的员工对这五种情况都相当或者非常关心。具体而言，38.1%的工人和25.1%的工人对收入减少感到相当担忧和非常担忧。

　　表1展示了总体自动化焦虑水平与睡眠障碍之间的关联结果。在调整后的模型 A 中，与最低焦虑程度组相比，最高焦虑程度组的睡眠障碍 OR 值最高。模型 C 显示，自动化焦虑得分每增加1分与睡眠障碍的 OR 值增加有关。最后，模型 B 和 D 分析了年龄自动化焦虑和睡眠障碍之间的关联，发现它们具有调节作用：在中年和老年工人中观察到有统计学意义的负相互作用。图2展示了三个年龄组中每个年龄组的睡眠障碍预测概率。年轻工人的睡眠障碍风险比老年工人低，但是，他们自动化焦虑的影响更大。

　　工人年龄对自动化焦虑和睡眠障碍之间关系的影响如表2所示。焦虑程度最高组 (Q4) 与睡眠障碍的关系在年轻人中最强，其次是中年组和老年组。此外，自动化焦虑得分每增加1分与睡眠障碍的关系在年轻人中最强，其次是中年和老年组。

　　综上所述，这项研究提示，政策制定者和职业健康专业人士应该考虑到工人对技术进步的焦虑与睡眠障碍具有相关性。在第四次工业革命时代，使用计算机和自动化设备的能力非常重要，将需要更多的技术工人。在这方面，有效地再培训工人可以减少技术自动化带给他们的焦虑。