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互联网干预27(2022)100494电子邮件是为谁而发,在什么情况下发工作?IndyWijngaards a,b,Florie R. 马丁·普龙克 汉堡a,c,*荷兰鹿特丹伊拉斯谟大学伊拉斯谟幸福经济学研究组织b荷兰鹿特丹伊拉斯谟大学伊拉斯谟卫生政策管理学院&c荷兰开放大学组织系,荷兰A R T I C L EI N FO保留字:电子邮件中断组织干预HCIA B S T R A C T电子邮件在组织沟通中起着至关重要的作用,但也可能成为工作中断的相关来源和幸福的障碍。学者们提出了电子邮件过滤器,只在一天中的特定时间处理电子邮件,作为减轻工作中电子邮件负面影响的策略。由于经验证据混杂,缺乏自然组织环境中的应用,我们使用了在荷兰金融服务组织中进行的准实验性自上而下干预期间收集的调查数据,以调查电子邮件拦截对谁以及在什么情况下有效减少电子邮件中断和改善幸福感。我们发现,干预组的参与者比对照组的参与者遇到更少的电子邮件中断。此外,电子邮件减少了干预结束后立即捕获的情绪疲惫,特别是对于处理大量电子邮件的工作人员和认为他们的组织中不期望即时响应的工作人员。我们的结论是,电子邮件不应该被视为提高幸福感的灵丹妙药,只有当它符合工人的工作任务和组织对电子邮件响应时间的期望时,才应该鼓励。1. 介绍“The如果有急事,可以给我打电话。”Pignata等人(2015年)电子邮件仍然是组织通信中最普遍的媒介(Barley等人,2011;Ragan,2020; Rosen等人, 2019; Taylor等人,2008年)。最近一项针对美国行政或管理人员的调查显示,员工平均每天花在工作相关电子邮件交流上的时间超过3小时(Adobe,2019)。另一项研究显示,在中小型企业工作的美国员工中,有75%在1小时内回复电子邮件,53%的人希望同事也这样做(Kelleher,2013)。在工作场所使用电子邮件既有承诺,也有陷阱(Wajc-man和Rose,2011)。电子邮件对于组织沟通、建立良好的人际关系和促进适当的工作绩效具有功能(Lowry等人,2009; Mano和Mesch,2010;Sheer和Rice,2017; Ten Brummelhuis等人,2012年; Wajcman和Rose,2011年)。例如,Wajcman和Rose(2011)证明,对于许多员工来说,高连通性对于了解任务状态和新发展以及完成工作至关重要。与此同时,对于许多人来说,接收、处理和回复在线消息是最突出的中断来源,这可能会严重阻碍他们的幸福感(Fonner和Roloff,2012年;Puranik等人,2020; Taylor等人,2008年)。几项研究表明,频繁的电子邮件中断和高连通性会引发工作超负荷、时间压力、工作不满、工作脱离、压力以及愤怒和悲伤等情绪(Barley et al.,2011; Derks等人,2021;杰瑞健例如,2013; Mano和Mesch,2010; Sonnentag等人,2018; TenBrummelhuis等人,2012年)。因此,并不是电子邮件本身对员工的健康和表现造成了问题,而是当员工不限制电子邮件交互的频率时,它带来的工作中断的持续影响为了解决工作中电子邮件造成的干扰,学者们调查了仅在一天中的特定时间处理电子邮件的电子邮件过滤器的有效性Kushlev和Dunn,2015年;Robbins,* 通讯作者:鹿特丹伊拉斯谟大学,伯格。Oudlaan 50,Van der Goot Building,M5-37,3062 PA鹿特丹,荷兰电子邮件地址:mburger@ese.eur.nl(M.J.汉堡包)。https://doi.org/10.1016/j.invent.2022.100494接收日期:2021年5月5日;接收日期:2021年11月3日;接受日期:2022年1月4日2022年1月7日上线2214-7829/© 2022作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表互联网干预期刊主页:www.elsevier.com/locate/inventI. Wijngaards等人互联网干预27(2022)10049422004; Mark 等 人 , 2012; Dabbish 和 Kraut , 2006; Mark 等 人 , 2016年)。他们认为电子邮件拦截是一个有用的电子邮件管理策略,因为它可以减少每天电子邮件中断的总数 以及随之发生的任务转换,这反过来又加剧了工人的整体认知压力(Kushlev和Dunn,2015)。这种认知努力的维持和工作流程的持续允许工作者取得足够的目标进展,并保持疲惫和负面情绪(Puranik等人, 2020年)。与此同时,关于电子邮件的有效性的实证研究产生了混合的结果(马克等人,2016年,见下一节的讨论)。这种不确定性证据的潜在原因是多方面的。可能是电子邮件的积极中断减少效果被不参加溢出的inbo x带来的痛苦(Dabbish和Kraut,2006)以及与破坏习惯相关的不适(Gardner,2015; Wood等人,2005年)。或者,电子邮件的相关性可能取决于个体差异(Akbar等人,2019年),电子邮件完成工作的重要性(马克等人,2016),或组织对响应性的期望(Barley et al.,2011年;Reinke和Chamorro-Premuzic,2014年)。因此,我们在一个准实验中使用了一个荷兰金融服务组织内自上而下的人力资源干预过程中收集的数据,以调查在什么情况下,电子邮件拦截对减少电子邮件中断和支持幸福感是有效的。在下面的小节中,我们首先阐述了电子邮件加密的理论基础,并概述了相关的经验证据。1.1. 理论基础和经验证据有几种心理学理论可以解释为什么中断诱导的任务切换与更高的认知负荷和耗尽可用的认知资源有关(Kushlev和Dunn,2015; Puranik等人,2020年)。基于目标记忆理论的研究(Altmann和Trafton,2002;Trafton等人,2003)认为,暂停的中断任务的目标在中断期间从记忆中衰减,并导致中断任务的恢复和完成时间更高,性能更低(Altmann等人,2014年;Altmann和Trafton,2007年)。根据自我调节的控制理论(Carver和Scheier,1990)和行动调节理论,(Hacker,2003),工人将因此耗尽他们的自我调节资源库-管理自我调节的认知资源,“习惯性,自然或主导反应的修改“(Hamilton等人,2011年,第14页)-重新组织他们的工作顺序,把事情弄清楚。基于时间的注意力资源共享模型(Bar-rouillet等人,2004)解释说,即使是在任务之间切换的行为也需要认知努力(Liefooghe et al.,2008年)。最后,注意力的负荷理论(Lavie,2010)认为,高认知负荷和认知资源的缺失可能使人们更容易受到干扰刺激,并激励他们进行任务切换,导致认知资源损失的螺旋上升(Lavie等人,2004年; Lavie和De Fockert,2005年; Leroy,2009年)。电子邮件的中断不仅会消耗(认知)能量,还会对幸福感产生负面影响。由于大多数员工认为持续参与某项工作任务是一种令人愉快的 行 为 动 力 ( 例 如 , 流 动 , 功 吸 收 , Bakker 等 人 , 2004;Csikszentmi-halyi和Csikszentmihalyi,1988),中断将被视为不受欢迎的事件,并引发负面的情绪反应。此外,根据情感事件理论(Weiss和Cropanzano,1996),电子邮件中断可能被认为与目标进展和目标实现不相容,因此,阻碍了幸福感(Puranik等人,2020年)。在一项每日日记研究中,Sonnentag et al.(2018)表明,由于工作中的电子邮件而导致的中断会导致更多的时间压力,这反过来会引发负面的情感反应。同样,Baethge和Rigotti(2013)表明,由于工作中断而阻碍的目标进展可能会导致时间压力和刺激感增加值得注意的是,消极的情感反应可能会进一步刺激认知资源损失资源理论(Hobfoll,1989,2001)和自我耗尽理论(Baumeister等人,1998; Bau-meister和Vohs,2007)预测,工人被迫使用自我调节资源来抑制工作场所中断引起的负面情感反应(Lin等人,2013年)。总之,可以认为,电子邮件中断导致认知资源的耗尽,并引发负面的情感反应。电子邮件有可能减少这些干扰,因此比不断检查在线消息更有益于健康。如前所述,对这一假设的支持是混合的。在一个受试者内的现场实验中,布拉德利等人。(2013)表明,每天检查一次电子邮件比像往常一样连续检查电子邮件引起的压力要小。使用类似的研究设计,Kushlev和Dunn(2015)发现,参与者在一天查看三次电子邮件的日子里比没有限制的日子感受到的压力更小。然而,对其他福祉结果的影响有限。 Blank等人(2020)的实验表明,与一次性收到电子邮件的参与者相比,连续收到电子邮件的参与者在完成任务时经历了更多的负面情绪。相比之下,在一项相关性研究中,Dabbish和Kraut(2006)表明,限制查看电子邮件的时间,而不是在收到消息时查看电子邮件,与电子邮件过载有关。利用计算机日志,生物传感器和对40名知识工作者的日常调查,Mark et al.(2016)记录了电子邮件滥用行为与压力之间的非显着相关性。使用类似的数据,Bradley et al.(2013)表明,只有12%的受访者批量处理电子邮件,并假设不受欢迎是因为这可能是由于员工认为电子邮件对预防压力的承诺有限。在一项实验室研究中,Akbar et al.(2019)表明,电子邮件会减轻情绪稳定参与者的压力,并减轻那些在神经质谱上得分较高的人的压力。Akbar等人(2021)的后续研究表明,电子邮件管理可能不是所有类型专业人士的相关电子邮件管理策略。1.2. 本研究在这项研究中,我们利用在荷兰金融服务组织内进行的受试者间准实验中收集的数据来检验假设,即每天三批检查电子邮件(即,干预条件)导致比像平常一样连续地检查电子邮件更少的电子邮件中断和更好的健康(即, 控制条件)。幸福感是用两个变量来衡量的,情绪疲惫和工作投入。我们采用了这种多维度的方法,因为电子邮件会干扰(Kushlev和Dunn,2015;Mano和Mesch,2010; Jerejian等人,2013年)和组织干预更普遍可能不会影响幸福感的不同方面到一个类似的程度(Briner和Walshe,2015年;尼尔森等人,2010 a; Wijngaards等人,2021年)。我们选择了情绪衰竭,“一种与工作相关的情感和动机资源枯竭的状态“(Halbesleben et al.,2013年,p.493)和倦怠的主要成分(Seidler等人, 2014年)、因为利用基于资源的理论的研究经常将其视为由于自我调节资源耗尽而导致的低能量和消极情绪的指示器(Hobfoll等人,2018年;例如, Lam等人,2017; Lin等人,2013; Wheeler等人,2013年)。我们选择了工作投入,“一种积极的、充实的、与工作相关的精神状态,以活力、奉献和专注为特征“(Schaufeli等人,2002年,第74页) 和 的 对极 的 倦怠工作 接合 被选中,因为电子邮件的中断可能会对工作者的能量资源造成沉重的负担(威胁活力),可能由于它们与目标进展的负面联系而使人失去动力(威胁奉献),并且可能妨碍工作中的长期吸引力(威胁专注,Parke等人,2018年)。我们从两个方面扩展了关于电子邮件加密主题的实验研究。首先,与以前的参与者相比,I. Wijngaards等人互联网干预27(2022)1004943==实验研究中,我们的研究参与者没有自我选择进入电子邮件干预。相反,治疗是作为组织本身自上而下的人力资源干预提供的-计划的,行为的,基于理论的行动,旨在通过改变工作的设计,组织和管理来改善工人的健康和福祉(尼尔森等人,2010年b)。这项研究设计使我们能够体验-cally验证了最近的理论主张,即在线消息转发的有效性取决于个人和上下文因素(Fitz等人, 2019; Kushlev和Dunn,2015),并研究电子邮件加密是否在现实世界中也有效。我们考虑了多任务处理偏好的作用、电子邮件干扰的强度、电子邮件数量和组织对电子邮件响应时间的期望作为相关因素。此外,除了效果测试,我们还评估了干预过程,例如,对干预的满意度、将来使用电子邮件的意图以及改进的建议(Nielsen等人,2010 a; Randall等人,2009年)。第二,我们调查了干预效果是否可持续,通过估计幸福感的影响,在干预结束后立即收集的幸福感数据和两周后的随访调查数据的基础上2. 材料和方法2.1. 程序所研究的电子邮件干预是荷兰金融服务组织区域分支机构的人力资源计划的一部分,旨在改善工人的福祉。作者被要求(1)制定一项干预措施,帮助员工应对与远程工作相关的困难,(2)为干预措施的调查评估推荐问题,(3)分析数据。该干预由第二和第三作者开发,并基于Kushlev和Dunn(2015)的实验。在第二作者的支持下,人力资源部进一步根据组织背景和需求定制干预措施并实施。数据收集由人力资源部和第三方管理,该第三方对所有员工进行组织内的福利调查。人力资源部门将干预作为“电子邮件挑战”而不是(准)实验或干预呈现给参与者 一步挑战)。在干预开始之前,人力资源部根据地理位置分配团队进行由于污染的风险,随机实验设置是不可能的因此,如图1中的参与者流程图所示。 1、从112名被试中,将39名被试分为3组,设为对照组,73名被试分为4组,设为干预组。在干预组中,39名参与者被邀请接受额外的挑战。这项挑战要求参与者每天处理三次即时消息(IM)在实验设计中,我们假设只接受电子邮件收发干预的参与者可能会通过不断查看他们的IM平台来补偿他们未满足的查看电子邮件的需求。更密集的干预使我们能够在分析中控制这种潜在的干预期为一个月。干预组被引入了电子邮件管理的想法在一个互动的,1小时的(虚拟)启动会议,由人力资源部和第二作者从该组织主办。参加小组的管理人员在简报中,人力资源官员,特别是第二作者解释了这种干预背后的原因,并质疑参与者如何选择管理他们的电子邮件通知。具体而言,向参与者解释了如何在他们的计算机和电话上将连续电子邮件通知更改为批量电子邮件通知,并鼓励他们在其在线议程中安排(最多3个)可以回复电子邮件的时间段,并为调查设置几个提醒。该干预措施的理由是通过报告主办公司早些时候的一项调查得出的:2020年6月对446名员工进行的一项研究显示,在冠状病毒大流行期间,员工难以集中精力在他们的远程办公室,并且在问题4.08,SD0.71),采用5点Likert量表(Bakker,2014)回答,回答类别范围为1(完全不同意)至5(完全同意)。对会议进行了录音,以便未能出席会议的与会者能够在方便时观看会议。在填写了预测试和后续调查的受访者中,84%的参与者亲自参加了启动会议,9%没有但观看了录音,7%没有。应该指出的是,参与电子邮件干预是完全自愿的,但受到组织的鼓励(例如,参与者必须改变他们自己的通知设置,如果他们喜欢的话,可以自由地检查他们的电子邮件启动会议结束后,干预组的参与者收到了三封来自人力资源部门的电子邮件:一封是启动会议的录音,另一封是最重要的Fig. 1. 参与者流程图。Notes. n=样本量。I. Wijngaards等人互联网干预27(2022)1004944=+=-=-----洞察力、参加测试前调查的邀请以及测试前调查的提醒。参与者被指示在完成预测试调查后开始干预。在干预期间,参与者可以联系人力资源和他们各自的经理寻求支持。在预测试调查后的三周内(即干预期间),参与者收到了中期每周调查的电子邮件邀请。在干预结束后的一周内,参与者收到了测试后调查的邀请。测试后调查两周后,参与者被邀请进行后续调查,并收到一封电子邮件,以防他们没有完成调查。对照组的参与者收到了来自人力资源部的介绍性电子邮件,其中描述了他们的组织希望更多地了解电子邮件和IM在员工工作生活中的作用,并要求他们提供此输入。与干预组的参与者一样,控制组的参与者接受了一次前测调查、三次中间调查、一次后测调查和一次随访调查。干预结束后,由参与者决定是否继续批处理他们的电子邮件。在所有调查中,都征求了受访者的知情同意。一旦收集和分析了所有数据,所有参与者及其管理人员都收到了关于研究设计和研究结果的汇报2.2. 样品在112名被选中的工人中,79人完成了测试前调查(回应率71%)。在完成了测试前调查的参与者中,53人完成了测试后调查,57人完成了后续调查。在图1的参与者流程图中提供了按条件的更详细的说明。我们根据测试前的调查数据描述了样本中参与者的电子邮件行为。损耗分析也基于预测试数据。基于随访调查描述了样本的人口统计学特征,因为在该调查中采集了参与者的人口统计学特征。在79名参与者中,94%的人表示电子邮件是他们工作的重要组成部分,60%的人表示他们认为交换电子邮件是一项愉快的工作任务。总共有30%的人每天收到25封电子邮件,21%的人表示每天的电子邮件数量会导致压力。71%的参与者表示,组织希望他们快速回复电子邮件。大多数参与者是男性(68%),年龄在45岁或以上(70%)。参与者在不同的部门工作,包括保险和私人银行。大多数参与者每周工作31 - 40小时(73%),只有5%的人担任管理职务。由于政府规定要减轻冠状病毒的传播,所有参与者大多在家工作由于大量 参与者从测试后调 查和随访调查中 退出,我们遵循Goodman和Blum(1996)的方法,通过进行两个多元Logistic回归分析来测试系统性反应差异:一个以参与测试后调查为因变量,另一个以参与随访调查为因变量。我们在两个回归中考虑了九个预测因素:分配的小组,电子邮件数量,电子邮件的重要性,工作中电子邮件的愉快性,高电子邮件数量的压力,组织对电子邮件响应时间的期望,对多任务的偏好,工作投入和情绪疲惫。统计分析表明,组织对电子邮件响应时间的期望(B 0.09,p048)和高电子邮件量(B0.24,p0.046)与测试后的辍学率呈正相关,高邮件量的压力与辍学率呈负相关(B0.13,p.011)。辍学 后续调查仅与高电子邮件量的压力显著相关(B 0.11,p.025)。因此,似乎有一个当前准实验中的自我选择程度:经历高电子邮件量的参与者和感觉组织不支持延迟电子邮件响应时间的参与者在本研究中代表不足。这些发现并不令人惊讶,具有高工作负荷的工人比具有低工作负荷的工人更倾向于无反应(Rogelberg等人,2003年)。在目前的情况下,电子邮件数量和快速响应时间的感知标准可能是高(感知)工作量的指标。那些从电子邮件数量中感受到压力的参与者比例过高。这一发现可以解释为 不需要健康 干 预 的 参 与 者 将 更 快 地 退 出 干 预 并 忽 略 关 于 干 预 的 调 查 邀 请(Lyubomirsky等人,2011; Nielsen andNoblet,2018)。 从更广泛的角度来看, 的参与者因新型冠状病毒大流行对他们的职业和私人生活造成的动荡而退出(例如, 例如,在一个实施例中,生病缺勤,互联网连接不良2.3. 措施本研究中使用的所有测量均基于自我报告。所有项目都是荷兰语。由于本组织的要求,在调查中列入了缩短的量表和单项措施测量结果总结见表1(类别、结构、时间表、参与者、来源、项目数量、项目和响应类别)。多项目量表的内部一致性被认为是令人满意的,Cronbachα值超过0.8。操作检查是基于操作成功的几个单项指标。具体而言,测量了电子邮件检查行为的实际变化和估计变化。纳入了三项结局指标。每日电子邮 件 中 断 使 用 适 应 的 3 项 量 表 测 量 ( Sonnentag 等 人 , 2018;TenBrummelhuis等人,2012年)。使用荷兰3项乌得勒支工作参与量表(Schaufeli等人,2006年,2019年)。情绪疲惫是使用荷兰4项乌得勒支倦怠量表(Schaufeli和Van Dieendonck,2001; cf. 马斯-拉赫等人,1986年)。前测调查和后续调查包括多任务处理偏好、电子邮件数量和电子邮件响应时间的组织规范的单项测量。我们使用管理数据将参与者分为高强度和低强度干预组。作为一般规则,来自预测试的数据表明,vey被使用了。如果参与者没有填写预测试测量,则使用后续调查的数据。随访调查内容包括对具体干预措施的满意度、未遵循干预指南的原因、将来批量发送电子邮件的动机、将来持续发送电子邮件的方面以及对电子邮件发送干预措施的建议等单项2.4. 分析策略我们通过询问参与者对操纵指南的感知并报告描述性统计来进行操纵检查。关于电子邮件中断、情绪耗竭和工作投入的电子邮件中断主效应的综合测试基于方差分析(ANOVA)测试。对于ANOVA检验,基于偏eta平方(η2p);对于t检验,基于Cohen的d. 在多变量分析,考虑了四个因变量。对于情绪耗竭和工作投入,我们考虑了两种差异测量:一种是基于前测调查和后测调查之间的差异,另一种是基于前测调查和后续调查。增益分数的使用被准实验设置和适度分析的使用(Cribbie和Jamieson,2000)以及手头的主要研究问题证明是合理的:实验组和控制组在情绪耗竭和工作投入的变化方面有何不同(Fitzmaurice等人,2012年)。我们逐步建立模型。我们从估计电子邮件的主要影响开始。然后,我们估计了四个模型,每个模型包含电子邮件的主效应和四个调节器之一。最后,我们估计了一个包含所有变量的完整模型。 本研究以年龄、性别、工作时数及所属科别为控制变项,I. Wijngaards等人互联网干预27(2022)1004945表1研究结局的测量和描述性统计。类别结构计划参与者来源编号项目项目详情反应量表α操作检查电子邮件检查行为的估计变化中间调查、测试后调查跟踪调查干预1:“上周你是否成功地做到了每天最多检查三次与工作有关的电子邮件?”干预在整个电子邮件挑战期间,每天最多三次与工作相关的电子邮件?”17 -始终17 -始终每日电子邮件中断情绪衰竭Intermediatesurveys测试前调查、测试后调查、跟踪调查干预和控制干预和控制TenBrummelhuiset al.(2012)和Sonnentag et al.(2018年)Maslach等人Schaufeli andVanDieendonck(2001)3“今天,收到的与工作有关的电子邮件让我无法完成工作。”“Today, work-related已经联系到我,不方便的时候““今天,一些与工作有关的邮件打扰了我的工作。”4“I feel emotionally drainedfrom my“工作日结束时我感到筋疲力尽”“I feel fatigued when I get up早晨,不得不面对工作的另一天”。“A full day of work feels like aheavy burden for17 -始终17 -始终0.87-0.900.89-0.94工作投入测试前调查,测验后调查干预和控制Schaufeli等人(2006,2019)3“我对工作充满热情。”“I am immersed in my17 -始终0.83-0.86调节变量多任务处理偏好测试前调查,测试后调查干预和控制波波斯基和奥斯瓦尔德(2010)1只有一个任务”。17 -始终电子邮件量测试前调查、测试后调查干预和控制-1“您平均每天收到多少封与工作有关的电子邮件?”025封或更多电子邮件组织对电子邮件响应时间的期望测试前调查,测试后调查干预和控制Day等人(2012)1“在我的组织中,希望我能迅速回复电子邮件。”17 -始终额外分析对干预的满意度不遵循干预指南的原因将来批量处理电子邮件的动机跟踪调查跟踪调查跟踪调查干预关于以下方面的电子邮件挑战?- 挑战指南;- 挑战对自己的影响;- 挑战在日常工作实践中的实施程度;- 挑战对你自己工作的有用性;- 通信围绕挑战干预多选择是可能的”。干预措施在1到10之间打一个分数,其中1代表'完 全 没有 ', 10 代 表'非 常 多'。1不满7 -非常满意自己的诱惑检查;与客户有关的事项;投诉;同事;其他,即…17(接下页)I. Wijngaards等人互联网干预27(2022)1004946====-=--==---=+- -=---表1(续)类别结构计划参与者来源编号项目项目详情反应量表α电子邮件的各个方面在未来未来的支持对电子邮件干预的建议跟踪调查跟踪调查跟踪调查干预措施多选择是可能的”。干预干预这将帮助我们设计未来工作幸福感的干预措施。”转换电子邮件关闭通知; EX批量更改电子邮件减少总体电子邮件时间;与团队就电子邮件行为达成协议;开始没有电子邮件的一天;其他,即有;没有开放文本框XNotes. IM=即时消息,α=调查波中Cronbachα回归,但决定避免呈现这些结果,因为没有控制变量具有统计学显著性,并且包括不显著的控制变量不必要地降低了自由度(Bernerth等人, 2018年)。在适度分析之后,我们使用来自后续调查的数据来进行综合分析和多变量分析。在分析中,p值0.05被认为具有3. 结果3.1. 操纵检查在询问参与者他们能够遵守干预指南的程度的项目上,中间调查,在1-7李克特量表评分,是3.23(SD1.61)。在检查每个调查波的平均得分时,我们发现了下降趋势:第一次中期调查为3.38(SD1.91),第二次为3.26(SD 1.65),第三次为3.12(SD1.39),测试后调查为3.06(SD关于在整个电子邮件挑战过程中成功限制每天检查三次电子邮件行为的后续调查问题描绘了一幅更加积极的画面,平均得分为4.53(SD0.75)。总之,可以得出结论,即使每周一次,参与者并不认为他们不能完全遵守干预指南,但在干预过程中,这些指南通常得到遵守。3.2. 综合效应我们发现,电子邮件中断的影响微乎其微。对照组干预指数平均为3.38(SD=0.75),干预组的平均值为2.90(SD=1.19),36.201.82,p . 0 7 7 d 零 点 五一关于我们的幸福结果,我们发现,在测试后的调查中(F1130),电子邮件对情绪疲惫有显著的负面综合影响9.04,p0.003,η2p0.06,95% CI [0.01,1.00])和随访调查(F1,1347.55,p0.007,η2p 0.05,95% CI [0.01,1.00])。 我们没有发现支持干预和工作投入之间的关系,如后测中的非显著综合所示(F1,130=0.14,p=0.709,η2p=0.00,95% CI= [0.00,1.00])和随访调查(F1,134=0.33,p=0.569,η2p=0.00,95% CI= [0.00,1.00])。3.3. 多变量分析与ANOVA检验的结果一致,如表2所示,电子邮件对前测调查和后测调查(模型1)中测量的情绪耗竭之间的差异有显著影响。适度分析表明,干预强度和对多任务的偏好并不影响这种关系(模型2和3)。分析提供了证据的调节作用的电子邮件量和组织的期望,对电子邮件的响应时间(模型4和5,分别)。具体来说,对于电子邮件量大的参与者(每天接收25封电子邮件),电子邮件比每天接收少量电子邮件的参与者更有效地降低情绪疲惫。对于那些认为他们的组织希望他们快速回复电子邮件的参与者来说,电子邮件的疲惫减少效果不如那些认为相反的参与者那么深刻。一个包含所有变量的模型表明,电子邮件数量和组织对电子邮件响应时间的预期是稳健的调节因素(模型6)。如表3所示,回归分析的结果基于前测和后测的差异并没有显示出电子邮件对情绪耗竭的显著影响(B0.11,p.500)。基于试验后调查数据(B),将该效应量与模型1的效应量进行比较 0.29)建议 电子邮件的影响会很快消失。此外,在这些分析中,没有相互作用项达到统计学显著性。 该结果与ANOVA检验中检测到的显著综合效应不同。我们预计,这种差异是由以下事实引起的:与回归分析相反,ANOVA检验不考虑自变量的基线水平。此外,还对较小的数据集(n)进行了回归分析 57 vs. n (136) 因此可能缺乏统计效力。回归分析证实了非显著关系是-在ANOVA测试中发现的电子邮件和工作投入之间的差异,如表4和表5所示。分析没有发现任何重要的调节因素,除了电子邮件的互动强度,不I. Wijngaards等人表2互联网干预27(2022)1004947×一××××回归预测的差异情绪耗竭的后测调查和前测调查(n=53)。型号1型号2型号3型号4型号5型号6电子邮件EMAIL-0.29<$(0.16)-0.61(0.45)-0.23(0.21)-0.12(0.17)-1.61**(0.58)-1.24<$(0.70)多任务处理偏好-0.06(0.07)-0.02(0.07)电子邮件量b1.04**(0.32) 0.92**(0.34)组织对电子邮件响应时间的期望-0.19*(0.09)-0.13(0.09)电子邮件邮箱 *多任务处理偏好 0.07(0.10)0.03(0.09)邮件量a×干预强度 c-0.09(0.21)-0.08(0.20)邮件量a×邮件量 b-1.11**(0.38)-0.98*(0.40)电子邮件服务组织对电子邮件响应时间0.28*(0.12) 0.21†(0.12)0.06 0.07 0.07 0.23 0.16 0.29注. R=解释方差。[10]第10页<* 第<05页。** 第<01页。一 0 =“对照”,1 =“电子邮件干预”。B 0 =“ 每 天 少 于 2 5 封 电 子 邮 件 ” , 1 = “ 每 天 2 5 封 以 上 ” 。c0 =“电子邮件骚扰干预”,1 =“电子邮件和即时消息骚扰干预”。表3回归分析预测情绪衰竭在随访调查和预测试调查中的差异(n= 57)。表4回归预测的工作投入之间的差异,在后测试调查和前测试调查(n= 53)。模型1电子邮箱:info@daha.com(0.16)多任务处理偏好模型2-0.30(0.47)-0.03(0.08)Model3-0.03(0.21)模型4-0.09(0.19)模型5-0.11(0.63)模型60.70(0.77)-0.03(0.08)模型1电子邮箱:info@taga.com(0.16)多任务处理偏好模型20.49(0.45)0.04(0.07)Model30.14(0.21)模型4-0.03(0.18)模型5-0.37(0.61)模型6-0.09(0.76)0.04(0.07)电子邮件量b0.19(0.33)组织对电子邮件响应时间的期望-0.01(0.10)0.17(0.33)0.02(0.10)电子邮件量b-0.51(0.35)组织对电子邮件响应时间的期望-0.06(0.09)-0.59(0.36)-0.11(0.10)电子邮件×偏好多任务处理电子邮件干预强度c电子邮件电子邮件卷b电子邮件×组织对电子邮件响应时间的期望0.10(0.10)-0.16(0.21)-0.15(0.40)-0.04(0.13)-0.12(0.10)-0.25(0.23)-0.07(0.40)-0.03(0.13)电子邮件×偏好多任务处理电子邮件干预强度c电子邮件电子邮件卷b电子邮件×组织对电子邮件响应时间的期望-0.10(0.09)-0.14(0.21)0.53(0.41)0.09(0.12)-0.11(0.10)-0.16(0.22)0.58(0.42)0.14(0.13)2009年12月31日注. R=解释方差。一 0 =“对照”,1 =“电子邮件干预”。B 0 =“ 每 天 少 于 2 5 封 电 子 邮 件 ” , 1 = “ 每 天 2 5 封 以 上 ” 。c 0 =“电子邮件骚扰干预”,1 =“电子邮件和即时消息骚扰干预”。用药3.4. 额外分析3.4.1. 对干预的总体而言,实验组的参与者对干预的不同方面感到满意(所有这些都是在1-7 Likert量表上测量的)。尽管如此,满意度得分之间的实质性差异是显而易见的。参与者对指南最满意干 预 组 满 意 度 ( M=4.97 , SD=0.64 ) 、 工 作 有 用 性 ( M=4.53 ,SD=0.95)、沟通交流(M=5.44,SD=0.80)和对干预结果最不满意2011年12月31日注. R=解释方差。a0 =“对照”,1 =“电子邮件干预”。B 0 =“ 每 天 少 于 2 5 封 电 子 邮 件 ” , 1 = “ 每 天 2 5 封 以 上 ” 。c 0 =“电子邮件骚扰干预”,1 =“电子邮件和即时消息骚扰干预”。干预(M=4.34,SD=1.15)和干预在日常实践中实施的难易程度(M=4.09,SD=1.12)。3.4.2. 与客户相关的担忧是不遵循干预指南的主要原因关于为什么人们没有完全遵循干预指南的问题,参与者最常提到的是与客户有关的问题(72%)。他们自己的诱惑(31%)和同事(28%)也经常被提及。在10名参与者中,‘other reasons干预指南。例如,“我获得了额外的工作任务I. Wijngaards等人互联网干预27(2022)1004948×××一个c表5回归预测的后续调查和预测试调查(n=57)之间的工作投入的差异。型号1型号2型号3型号4型号5型号6电子邮件EMAIL-0.02(0.14)0.76<$(0.43) -0.30(0.18)-0.05(0.16)-0.42(0.57)-0.27(0.64)多任务处理偏好0.11<$(0.07) 0.11(0.07)电子邮件量b-0.65*(0.28)-0.60*(0.28)组织对电子邮件响应时间的期望-0.07(0.09)-0.10(0.08)电子邮件a×多任务处理偏好-0.17<$(0.09)-0.13(0.09)电子邮件干预强度0.45 *(0.19)0.42 *(0.19)电子邮件干预强度a电子邮件数量b0.49(0.33)0.52(0.33)电子邮件组织对电子邮件响应时间的期望0.08(0.11)0.11(0.10)0.00 0.07 0.10 0.10 0.01 0.25注. R=解释方差。[10]第10页<* 第<05页。一 0 =“对照”,1 =“电子邮件干预”。B 0 =“ 每 天 少 于 2 5 封 电 子 邮 件 ” , 1 = “ 每 天 2 5 封 以 上 ” 。c0 =“电子邮件骚扰干预”,1 =“电子邮件和即时消息骚扰干预”。100%通过电子邮件和即时消息来“和“我的关系通过电子邮件询问他们的问题,并希望得到及时的答复。剩下的一位参与者反映了干预与他个人情况的相关性:“如果我知道进来的是什么,我就不会感受到来自信息的压力,而且工作得更好。”我完全能够找到一个平衡点,我知道什么时候把我的电子邮件放在一边。”3.4.3. 干预结束在干预组的所有参与者中,53%的人表示他们在干预结束后继续使用电子邮件,81%的人表示有兴趣在工作中保留电子邮件干预的一个或多个方面。最受欢迎的方面是关闭电子邮件通知(66%)和阻止电子邮件(56%)。不太受欢迎的是减少总体电子邮件时间(34%),在团队中决定与电子邮件相关的规范(22%)和开始没有电子邮件的一天(13%)。有趣的是,94%的参与者表示,未来不需要额外的电子邮件管理支持。3.4.4. 改进建议在提出具体建议的18名与会者中,评论的推动力,考虑工作任务时,实施电子邮件收发,例如,“你想自己尝试[电子邮件],特别是如果你被电子邮件负担(更大的必要性)”,“[电子邮件的有效性]在很大程度上取决于你的功能以及它是如何面向客户的”和“它[电子邮件]必须与我所做的工作保持一致”。六位与会者强调了将组织对内部沟通的期望与干预指南
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