Синдром профессионального выгорания: диагностика с использованием методов ИИ и оценка экономических эффектов

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.

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.

В результате выполнения проекта ожидается создание новых знаний в управленческой экономике, определяющих теоретический, методологический и эмпирический вклад в развитие практик диагностики выгорания сотрудников и выявления экономических эффектов исследуемого феномена. Теоретический вклад проекта определяется междисциплинарным подходом, сочетающим экономические и управленческие теории, организационную психологию, лингвистику и применение инструментов искусственного интеллекта для изучения феномена профессионального выгорания. Развитие теории будет представлено в классификации экономических эффектов синдрома выгорания с учетом нескольких уровней: индивида, команды, организации, региона, страны. В отличие от предыдущих работ, рассматривающих уровни изолированно друг от друга,
данный проект, основываясь на системном анализе предыдущих зарубежных и отечественных исследований, относящихся к различным научным областям, позволит систематизировать накопленные знания относительно экономических эффектов синдрома выгорания. Полученная в результате классификация может служить
основой для дальнейших исследований и будет полезна при определении государственной политики в области охраны труда и здоровья населения. 

Центральным результатом проекта станет методологическая разработка по измерению синдрома профессионального выгорания и описание алгоритма ее применения. Для измерения предрасположенности к выгоранию отдельного сотрудника будет разработана новая метрика на основе анализа текстовых коммуникаций на русском языке. В соответствии с мировыми стандартами применения инструментов обработки естественного языка, команда проекта предложит метрику, используя открытые данные,
экспертную разметку и классические нейросетевые модели типа BERT для классификации. Разработанная метрика выгорания, а именно алгоритм ее получения, будет оформлен в виде охраноспособного объекта РИД. Предложенный способ измерения синдрома выгорания и методика по его применению будут полезны другим исследователям, так как дадут возможность изучать феномен на объективных данных, обращаясь к обширным выборкам экономических агентов. Данный результат может иметь значимое практическое применение в работе российских компаний для создания рекомендательной системы относительно состояния сотрудников и, например, внедрения календаря профилактики выгорания. 

Проект направлен и на получение новых эмпирических знаний относительно факторов и экономических эффектов синдрома выгорания. Используя открытые данные профессиональных сообществ, пабликов и страниц компаний в социальных сетях будут протестированы гипотезы о влиянии признаков выгорания на результаты деятельности экономического агента соответствующего уровня. Опираясь на открытые данные интернет каналов профессиональных блоггеров, киберспортсменов и персональные страницы в социальных сетях, команда проекта протестирует гипотезы о влиянии возраста, гендерной принадлежности, экзогенных шоков и других факторов на появление синдрома выгорания, а также проверит экономический эффект наличия этого синдрома на индивидуальную продуктивность. В отличие от предыдущих исследований, применение
новой метрики выгорания позволит значительно расширить изучаемые выборки респондентов и впервые получить объективные эмпирические оценки синдрома профессионального выгорания, не смещенные поведенческими отклонениями.

- 22 апреля 2025 года состоялся первый рабочий семинар по проекту, в рамках которого были проговорены основные цели и задачи проекта. Подробнее по ссылке.

- 29 мая 2025 года на рабочем семинаре IDLab Завертяева М.А., Найденова Ю.Н., Киреечева А.Д. представили предварительные результаты по теме "Индекс актуальности темы выгорания в СМИ" (подробнее по ссылке).

- 1 июля 2025 года состоялся рабочий семинар IDLab, на котором Мария Анатольевна Молодчик представила результаты исследования "Цифровые решения для диагностики выгорания сотрудников" в соавторстве с Молодчик Н.А., Кибардиной А.А. и Максимовой И.А. Также на мероприятии обсуждались промежуточные результаты работы по другим проектам. Подробнее по ссылке.

- 27 августа 2025 года участники рабочей группы гранта приняли участие в Методическом дне для педагогов-психологов и социальных педагогов Перми. Мероприятие прошло в рамках традиционных августовских совещаний работников образования. Подробнее по ссылке.

- с 11 по 14 сентбря 2025 года в Стамбуле проходила международная конференция ICEBDA-2025, на которой София Паклина представила исследование, выполненное в рамках проекта РНФ, в секции «Прикладной ИИ: от спорта к финансам и экономике». Работа посвящена применению методов машинного обучения для детекции эмоционального выгорания и исследованию его взаимосвязи с результативностью на примере киберспорта. Подробнее по ссылке.