پیش بینی استرس شغلی با استفاده از هوش هیجانی: مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون

امروزه میان صاحبنظران این توافق وجود دارد که هوش هیجانی در موفقیت افراد در حیطه های مختلف زندگی نقش به سزایی دارد. در مقابله با درخواست ها و فشارها در محیط کار نیز افرادی که هوش هیجانی بالاتری دارند کمتر دچار استرس می شوند. این پژوهش با هدف بکارگیری هوش مصنوعی برای پیش بینی استرس شغلی افراد و مقایسه عملکرد این مدل با مدل رگرسیون چند متغیره طراحی گردیده است. بدین منظور 892 نفر از بین افراد شاغل در گروه های شغلی مختلف به صورت تصادفی انتخاب شدند. سپس اطلاعات 15 بعد هوش هیجانی پرسشنامه بار-آن، 10 گروه شغلی و سن و تحصیلات به عنوان متغیرهای ورودی و 7 بعد پرسشنامه استرس شغلی HSE به عنوان متغیر خروجی در نظر گرفته شد. نتایج نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم پرسپترون با یک لایه میانی و 375 گره که از توابع تانژانت هایپربولیک در لایه میانی و سیگمویید در لایه خروجی، توانست به طور قابل ملاحظه ای موفق تر از رگرسیون چند متغیره استرس شغلی افراد را در حیطه های مختلف برآورد نماید. به نحوی که، همبستگی بین نمرات برآورد شده از مدل رگرسیون با مقادیر واقعی تنها بین 364/0-192/0 بود اما این مقدار برای مدل شبکه عصبی در کلیه ابعاد استرس شغلی بیشتر از 527/0 بود.