Стресс на работе и индивидуальное творчество: протокол структурного моделирования уравнений с частичными наименьшими квадратами на основе экрана для рабочих мест с поддержкой ИИ

Краткое содержание

В данном исследовании представлен протокол структурного моделирования уравнений с использованием опроса с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) на основе скрининга для тестирования посредничества и модерации, проведения диагностики с использованием общих методов, интерпретации простых наклонов и оценки прогностической значимости в исследованиях на рабочих местах с ИИ.

Аннотация

Растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) в организациях меняет требования сотрудников к работе, восприятие лидерства и возможности для творчества. Опираясь на модель Job Demands–Resources (JD–R) и теорию социального обучения, это исследование изучает, опосредуют ли восприятие этического лидерства сотрудниками связь между рабочим стрессом и индивидуальной креативностью, а также усиливает ли организационная ИИ встраиваемость этой связи. Используя моделирование структурных уравнений с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) с 5 000 повторных выборок, результаты показывают, что стресс на работе негативно влияет на восприятие этического лидерства, тогда как восприятие этического лидерства положительно влияет на креативность. Стресс на работе не был напрямую связан с творчеством; Вместо этого восприятие этического лидерства служило значимым косвенным путём. Кроме того, встраиваемость ИИ в организации укрепила связь между восприятием этического лидерства и творчеством. Эти результаты свидетельствуют о том, что креативность в рабочих местах с ИИ формируется не столько технологиями, сколько организационными психологическими механизмами. Организациям, стремящимся повысить креативность в период цифровой трансформации, следует управлять стрессом на работе и создавать этичные лидерские среды, а не сосредотачиваться исключительно на внедрении ИИ. Этот протокол использует эмпирическую модель как проверенный пример для демонстрации воспроизводимого рабочего процесса от обследования к PLS-SEM.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) изменил то, как сотрудники выполняют свою работу, понимают характер своих рабочих требований и выявляют возможности для творчества, поскольку организации начинают внедрять ИИ для поддержки принятия решений, автоматизации и ^{координации} 1,2,3,4. Возможности с поддержкой ИИ могут расширить объем доступной информации и поддерживать эксперименты, но сами по себе не поощряют людей к творческому^{ведению 5,6}. Вместо этого творческое поведение сотрудников зависит от их восприятия легитимности экспериментов, справедливости обращения с ошибками и поддержки^{руководителей 7,8}. Этот протокол определяет креативность как процесс, основанный на восприятии, в организационной психологии, а не как технологический продукт, при этом позволяя процессу от найма до вывода быть повторяемым и^{прозрачным 9}. Процедура не снимает и не наблюдает участников в лаборатории, но интересующее явление всё же является поведением, поскольку сотрудники реагируют на стресс на работе, разбираются в социальной информации и развивают творческие реакции на рабочие ситуации, наполненные ИИ. Таким образом, поведенческий масштаб рассматривается через измеримое поведение на рабочем месте и интерпретативные конструкции, связанные с креативностью, восприятием лидерства и контекстуальной реакцией, связанной с ИИ, а не с физическим^{поведением 6,10}.

Рабочие места с интеграцией ИИ определяются как рабочие среды, в которых сотрудники воспринимают ИИ как повторяющуюся часть координации работы, поддержки принятия решений, оценки и решения проблем, а не как случайный необязательный инструмент. Эта концепция уже, чем широкая цифровая трансформация, отличается от внедрения ИИ как вводного этапа, отличается от зрелости ИИ на этапе внедрения и отличается от возможностей ИИ как технической компетентности. Поскольку сотрудники могут не знать объективного объёма использования ИИ во всех функциях, конструкция рассматривается как воспринимаемая институциональная вложённость ИИ, что соответствует модели восприятия этического лидерства и индивидуального^{творчества} 1,4,11,12.

Этот протокол устраняет три взаимно поддерживающих пробела. Во-первых, меньше известно о том, что считается этическим лидерством в рабочих средах, встроенных на ИИ, и как восприятие этического лидерства связано со стрессом на работе в контексте творчества. Эта связь важна, потому что влияние стресса на работе на креативность варьируется при рассмотрении контекста и^{интерпретации 13,14}. Во-вторых, хотя исследования креативности в рабочих местах с ИИ часто рассматривали ИИ как инструмент или показатель его внедрения, меньше доказательств того, как встроенная ИИ в организации формирует поведенческие реакции на сигналы лидера или интерпретации неопределённости, связанной^{с ИИ 4,11,12}. В-третьих, исследования, использующие данные опросов в организационной психологии, часто сводят всё — от найма и скрининга до измерения конструкций, подготовки данных и последующего медиационного моделирования структурных уравнений с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) в краткие описания, хотя важны для рассмотрения валидность измерений, дискриминантная валидность, коллинеарность и предиктивная^{релевантность} 15,16,17^,18. Авторы делают этот рабочий процесс видимым в этой процедуре, сокращая 342 начала опроса до 310 полезных случаев, разделяя конструктивные блоки, тестируя полную коллинеарность с VIF и порогом 3.3, тестируя прямые, косвенные и интерактивные эффекты с помощью 5 000 загрузочных перевыборок, и, наконец, включая PLSpredict в качестве экрана предиктивной^{релевантности} 15,16,18,19.

Таким образом, основной вклад является методологическим. Модель Job Stress-Ethical Leadership-Creativity сохранена в качестве рассматриваемого примера, но основной вклад заключается в том, чтобы обычно скрытые аналитические решения стали видимыми: скрининг на соответствие, удержание кодов товаров, разделение конструкций, валидация измерений, диагностика коллинеарности и общих методов, bootstrapping, декомпозиция эффектов, интерпретация простого уклона и оценка PLSpredict 15,18,19. Следуя модели Job Demands-Resources^20,21, стресс на работе требует когнитивных и эмоциональных ресурсов, необходимых для творческого взаимодействия, тем самым влияя на^{креативность 9}. Сотрудники сосредотачивают свои усилия на создании новых и уникальных решений с помощью когнитивной гибкости, экспериментов и новых методов работы. У них меньше времени на генерацию идей, когда они сталкиваются с длинными сроками в нестабильной рабочей среде, и обычно сосредотачиваются на предотвращении ошибок и выполнении задач^{13, 14}. Не весь стресс вредит творчеству, и определённые уровни сложности могут способствовать формированию идей среди людей, которым предоставляется автономия в задаче и социальная поддержка на рабочем^{месте 13,22}. В отличие от этого, длительное давление может привести к негативным отношениям.

Соответственно, авторы выдвигают гипотезу, что стресс на работе негативно связан с индивидуальной креативностью (H1). Стресс на работе также может влиять на то, как некоторые сотрудники воспринимают социальное окружение. В периоды перемены и стресса у сотрудников может развиться повышенная чувствительность к сигналам справедливости, поддержки и^{отзывчивости 8}. Задержка с руководством или непоследовательное принятие решений с этой точки зрения может рассматриваться как плохая координация в одном контексте и как пренебрежение в другом. Ключ в том, что когда люди находятся под стрессом, они склонны уделять больше внимания тому, что лидеры им сигнализуют, и поэтому в ситуациях без видимой справедливости и поддержки они с большей вероятностью формируют негативные^{интерпретации 8,10}. Далее авторы выдвигают гипотезу, что стресс на работе негативно связан с восприятием сотрудниками этического лидерства (H2). Восприятие этического лидерства — это то, как сотрудники воспринимают своего лидера как справедливого, честного, открытого и обладающего хорошими моральными^{ценностями 10, 23, 24}. С точки зрения теории социального обучения, восприятие этического лидерства указывает, будут ли сотрудники использовать свой голос, рисковать и пробовать новое или проводить^{эксперименты 7}. Сотрудники будут с большей вероятностью вносить предложения по новым способам работы и пробовать новые идеи, когда считают своего лидера этичным. Справедливые и заслуживающие доверия лидеры создадут больше возможностей для сотрудников участвовать в дискреционном творческом^{поведении 6, 7 и 10}.

Соответственно, авторы выдвигают гипотезу, что восприятие этического лидерства сотрудниками положительно связано с индивидуальным творчеством (H3). Модель также вводит косвенный путь, при котором восприятие этического лидерства опосредует влияние стресса на работе на индивидуальное творчество. Стрессовые влияния на креативность кажутся непоследовательными и подразумевают, что отношения не являются^{простыми 14,22}. Два сотрудника могут подвергаться одинаковому стрессу, но один может продолжать воспринимать лидера как этичного, а рабочее место — как достаточно безопасное для обмена идеями. Другой сотрудник может перестать делиться идеями, если считает лидера неэтичным или чувствует себя несправедливым ^6,7. Этот путь указывает на влияние социальной интерпретации и предполагает, что сосредоточение исключительно на прямом влиянии стресса на работе на творческую продуктивность может быть недостаточным.

Авторы также выдвигают гипотезу, что восприятие этического лидерства сотрудниками опосредуют связь между стрессом на работе и индивидуальным творчеством (H4). Встраиваемость ИИ в организации связана с рабочими условиями, где ИИ используется для посредничества, оценки и поддержки работы^{сотрудников 1,25,26}. Институциональные среды с интегрированным ИИ расширяют доступ сотрудников к информации, сокращают время, необходимое для выполнения работы, и предоставляют больше возможностей для рекомбинирования идей. В то же время они могут вызвать вопросы о том, кто или что будет привлечено к ответственности, какие типы оценок будут проводиться и какие формы экспериментирования^{допустимы 27}. В подобных ситуациях сотрудники, скорее всего, будут больше обращать внимание на этические лидерские сигналы при оценке того, являются ли эксперименты с ИИ, толерантность к ошибкам и генерация идей с помощью ИИ легитимны и^{безопасны} 11,30,31. Таким образом, авторы предсказывают, что встроенность организационного ИИ повысит значимость восприятия этического лидерства для индивидуального творчества.

Соответственно, авторы выдвигают гипотезу, что встраиваемость ИИ в организацию смягчает связь между восприятием этического лидерства сотрудниками и индивидуальной креативностью, так что положительная связь становится сильнее при высокой вложённости ИИ в организацию (H5). Этот протокол разработан для поведенческих исследователей, изучающих самосообщаемое поведение на рабочем месте и его социальную интерпретацию, когда прямое наблюдение непрактично или этически необоснованно. Рукопись вносит вклад в три направления. Во-первых, он отходит от традиционного понимания творчества в рабочих местах с ИИ как проявления технологических результатов и технико-научных знаний и представляет этот процесс как основу восприятия как процесс организационной^{психологии 6,9}. Во-вторых, он расширяет этот аргумент, показывая, что восприятие этического лидерства опосредуют связь между рабочим стрессом и индивидуальной креативностью, а взаимосвязь между восприятием этического лидерства и креативности модерируется организационной ИИ ^4,10,14. В-третьих, вводятся скрин-опрос и процедура PLS-SEM для оценки процессов медиации и^{модерации 15, 18, 19}. Её преимущество — сделать скрытые решения видимыми, включая скрининг трудоустройства, разделение конструкций, проверку валидности и коллинеарности, бутстреппинг, разложение эффектов, интерпретацию модерации, анализ PLSpredict и осторожную интерпретацию пересечений отношений.

Протокол

Процесс исследований следовал всем этическим протоколам для исследований с участием людей. Вся информация об участниках была собрана анонимно с помощью онлайн-опроса и цифровых процедур информированного согласия. Не собиралась никакая информация, указывающая на участника, и видео с ним не записывалось. Всем участникам был представлен цифровой экран с информированным согласием перед началом опроса. Экран объяснял академическую цель исследования: участие было добровольным, ответы сохранялись в секрете, а данные использовались исключительно в исследовательских целях. Участники, которые не признавали информированное согласие, были исключены из опроса до представления любого из них. Информация об этическом одобрении или освобождении должна быть указана в этическом заявлении в соответствии с требованиями подающего учреждения. Визуальный элемент этого протокола предназначен для представления этих шагов в виде видеодемонстрации на экране набора, согласия, скрининга, обработки деидентифицированных данных, создания моделей SmartPLS, бутстрэппинга, декомпозиции эффектов и оценки PLSpredict, а не как дополнительная фигура рабочего процесса. Последовательность таблиц имитирует последовательность шагов из видеодемонстрации. Таблица 1 определяет образец, сохранившийся после набора, согласия, скрининга и проверки качества. Основа для измерения конструктивных блоков приведена в Таблице 2. Таблицы 3–5 отражают качество измерений, дискриминантную валидность и диагностику коллинеарности. Таблица 6 содержит результаты проверки гипотез. Таблица 7 показывает разложение прямых и косвенных эффектов. Таблица 8 — это контрольная точка PLSpredict. Таким образом, таблицы 1–8 отражают след результатов от входа в опрос до статистического вывода для экранного рабочего^{процесса 15,18}. Все платформы и инструменты, использованные в этом исследовании, перечислены в Таблице материалов.

Исследовательская модель

В рассматриваемом примере восприятие этического лидерства опосредует влияние стресса на работе на индивидуальное творчество, а встроенность ИИ в организации смягчает влияние восприятия этического лидерства на индивидуальное творчество. На рисунке 1 представлена концептуальная модель, в которой H4 относится к влиянию восприятия этического лидерства как косвенного пути, а H5 — на модерирование восприятия этического лидерства через встроенность ИИ в организации. Цель модели — не показать причинную модель, а показать рабочий процесс медиации и модерации на экране.

Рисунок 1: Концептуальная модель. Диаграмма показывает рабочий стресс (JS) как предиктор, восприятие этического лидерства (EL) — медиатором, индивидуальная креативность (IC) — результатом, а интегрированность организационного ИИ (OA) — модератором отношений EL–IC. Сплошные стрелки обозначают предполагаемые прямые пути, опосредованный путь — JS > EL > IC, а термин взаимодействия представляет EL × OA > IC. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Исследовательские данные

Для сбора анонимных ответов от штатных сотрудников целевой группы на рабочем месте используются интернет-система набора участников и система опросов на базе интернета. Фильтры должны быть установлены перед запуском, а для подтверждения соответствия перед демонстрацией конструктивных блоков следует использовать элемент опроса. Ответы участников, не давших согласия, неподходящих респондентов и ответы, не прошедшие проверку качества, исключаются до анализа. В рассматриваемом примере авторы получили 310 действительных завершённых опросов из первоначальных 342 начинающих после проверки статуса занятости и контроля качества. В таблице 1 представлена демографическая информация для окончательной действительной выборки.

Таблица 1: Описательные характеристики выборки (n = 310). Таблица суммирует оставшихся респондентов по демографическим и трудоустройственным характеристикам после согласия, скрининга на соответствие и исключения по контролю качества; n обозначает размер выборки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Меры

Семибалльная шкала Ликерта используется для всех пунктов (1 = сильно не согласен; 7 = полностью согласен). Опрос включает блоки измерения стресса на работе, восприятия этического лидерства, индивидуального творчества и интегрирования ИИ в организации. Сохраняйте коды элементов при проектировании и экспорте опроса, чтобы каждый измеренный индикатор мог быть сопоставлен с соответствующей латентной переменной при спецификации модели. Полный набор измерительных элементов и источников приведён в таблице 2.

Таблица 2: Элементы измерения и источники. В этой таблице приведены вопросы анкеты, задания по конструкции и источники масштаба. Сокращения: JS = рабочий стресс; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; OA = встроенность ИИ в организации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Перед импортом данных в программное обеспечение PLS-SEM исследователям следует экспортировать готовый набор данных в .csv формате. Имена, адреса электронной почты, IP-адреса и другие прямые идентификаторы следует удалить из экспорта, чтобы предотвратить непреднамеренное раскрытие информации об участниках. Экспортированный файл следует проверить на наличие пропущенных значений, неудачных ответов на скрининг, прямых линий, неудачных проверок внимания и ошибок с именами переменных. Должны сохраняться только очищенные индикаторные и управляющие переменные, требуемые моделью. Начальное начало обследования, окончательная действительная выборка, диапазоны надёжности, диапазон AVE, структурный диапазон VIF и настройка bootstrap resampleling должны быть зафиксированы для последующего отчёта.

Аналитический рабочий процесс PLS-SEM

Для анализа гипотез исследователям следует использовать PLS-SEM. В SmartPLS 4.1 новый проект создаётся путём импорта очищенного файла .csv. Латентные конструкции должны быть размещены на модельном холсте, а сохранённые индикаторы — для JS, EL, IC и OA. Эти прямые пути можно нарисовать на модельном холсте; косвенный путь может быть зададен как JS > EL > IC, а также как OA × EL > IC. Исследователям следует запустить алгоритм PLS, прежде чем оценивать структурные пути. В SmartPLS перейдите в Calculate > PLS Algorithm и обратите внимание на настройки оценки, включая схему взвешивания путей, максимальное количество итераций и критерий остановки, если он предоставлен. После выполнения алгоритма PLS учёные должны оценить значения Кронбаха по альфа, композитной надёжности, AVE, внешним нагрузкам, коэффициентам Форнелля-Ларкера, HTMT и значениям^VIF 17,18,19. Результаты оценки надёжности, валидности и коллинеарности приведены в таблицах 3–5. Авторам рекомендуется провести полный тест коллинеарности для проверки возможного искажения распространённого метода. Структурные значения VIF следует рассматривать как диагностический индикатор возможного смещения одного источника, а не как индикатор устранения смещения по одному источнику.

Протокол отличает внешние модели VIF от структурных/полных колинеарных VIF. Если внешний VIF превышает 3,3, но остаётся ниже 5,0, это значение следует рассматривать как потенциальную проблему коллинеарности на уровне индикатора, а не рассматривать как распространённую диагностику смещения. Полные коллинеарные ВИФ интерпретируются отдельно как диагностический скрининг с одним источником, а не как доказательство того, что распространённое смещение методов^{было устранено} 15,18,19. Диагностика качества измерений и коллинеарности следует проводить перед интерпретацией коэффициентов пути, косвенных эффектов и терминов взаимодействия. Для расчёта прямых путей, конкретных косвенных эффектов и эффекта модерации исследователям необходимо выполнить процедуру бутстреппинга с 5 000 повторных выборок. При 5 000 подвыборках выполните двусторонний тест при α = 0,05 и оставьте варианты изменения знака и доверительного интервала, как в проекте. В таблице 6 представлены коэффициенты пути, специфическое косвенное влияние и результаты взаимодействия. После проверки гипотез следует пересмотреть разделы, посвящённые конкретным косвенным эффектам и суммарным эффектам в результате, чтобы оценить прямую связь JS > IC относительно косвенного пути через EL и отразить разложение эффектов в таблице 7. Эта процедура избегает интерпретации незначительного прямого пути стресса–креативности в изоляции от косвенного, основанного на значимом восприятии. Рекомендуется исследователям проводить PLSpredict для эндогенных конструкций и отражать статистику прогноза^{за Q2}, RMSE и MAE как ограниченную оценку предиктивно-релевантности. Представленные результаты для прогноза за^Q2, RMSE и MAE для эндогенных конструкций EL и IC, а также результаты для линейной модели, если указаны, в таблице 8. Эти результаты следует интерпретировать как ограниченные доказательства предсказательной релевантности, а не как полные данные^{прогнозирования 18}.

Протокол намеренно сфокусирован, а не статистически украшен. Исследователи, которые впоследствии сравнивают страны, профессии или управленческие уровни, могут добавить тестирование инвариантности измерений, многогрупповый анализ, сегментацию или картирование важности и эффективности после установления базового рабочего процесса медиации и модерации. Статистически значимые косвенные или пути взаимодействия не следует интерпретировать как причинно-следственные эффекты, если данные пересечение. Их следует представлять как теоретически согласованные ассоциации, если нет продольных данных, экспериментальных или многоисточников. Это предостережение повторяется в разделе «Результаты и обсуждение», чтобы пути медиации и модерации представлены как согласованные с теорией ассоциации, а не как причинные^{эффекты 15,18}. Если точные метки меню различаются в разных версиях SmartPLS, исследователям следует использовать аналогичный путь меню и записывать версию программного обеспечения, настройки алгоритма и ресэмплинг в Таблице материалов или в заметке воспроизводимости.

Результаты

Оценка модели измерения

Модель измерения впоследствии использовалась для оценки надёжности и валидности конструкции. Надёжность, сходимость валидности, загрузка элементов и диагностика коллинеарности представлены в таблице 3. Альфа-значения Кронбаха в диапазоне от 0,877 до 0,932 превышают порог 0,70. Оценки композитной надёжности были приемлемы: CR (ρ_a) варьировался от 0,880 до 0,959, а CR (ρ_c) — от 0,911 до 0,945. AVE значительно выше требуемого порога 0,50 (0,672–0,779). Оценка коллинеарности на полной основе коллинеарности не выявила признаков смещения по распространённым методам, поскольку все структурные ВИФ были <3,3. В целом показатели соответствовали стандартам надёжности, сходимости и приемлемой коллинеарности. Элементы приведены в Таблице 2. Эти диапазоны подтверждают, что модель измерения соответствует широко используемым стандартам надёжности, валидности и полного коллинеарности, указанным в этом протоколе.

Таблица 3: Оценка модели измерения и диагностика коллинеарности. В таблице приведены статистики по альфа-индексу Кронбаха (α), составной надёжности (ρa и ρc), средней извлечённой дисперсии (AVE), внешних нагрузок и коэффициента инфляции дисперсии (VIF). Значения VIF, близкие к 1, указывают на незначительную многоколлинеарность, значения между 1 и 3 — низкую и приемлемую коллинеарность, а значения выше 3 — о возрастающих опасениях коллинеарности. Сокращения: JS = рабочий стресс; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; OA = встроенность ИИ в организации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Оценка дискриминантной валидности

Дискриминантная валидность оценивается по критерию Форнелля-Ларкера или соотношению^{HTMT 17,19}. Результаты Форнелла-Ларкера приведены в Таблице 4. Квадратный корень каждой оценки AVE выше её корреляций с другими конструкциями, что демонстрирует дискриминантную валидность. Кроме того, как показано в таблице 5, все HTMT < 0,85, что также указывает на эмпирическую различность конструкций. Результаты Форнелла-Ларкера и HTMT в совокупности показывают, что модель измерения адекватно отражает различия между конструкциями, использованными в этом исследовании.

Таблица 4: Дискриминантная валидность, оцениваемая по критерию Форнелла–Ларкера. Диагональные значения — это квадратные корни средней дисперсии, извлечённой (AVE), а внедиагональные значения — взаимоконструктные корреляции. Сокращения: JS = рабочий стресс; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; OA = встроенность ИИ в организации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 5: Дискриминантная валидность, оцениваемая с помощью отношения гетеротрейт–монопризнак (HTMT). Значения ниже 0,85 указывают на эмпирическую отличительность между конструкциями. Сокращения: JS = рабочий стресс; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; OA = встроенность ИИ в организации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Структурная модель и тестирование гипотез

Для проверки гипотезы была протестирована структурная модель. Восприятие этического лидерства — это субъективная оценка того, как сотрудники воспринимают поведение лидера. Соответственно, любые структурные пути между EL и другими переменными следует интерпретировать как отношения, основанные на восприятии. В таблице 6 показаны результаты по стрессу на работе, восприятию этического лидерства, индивидуальной креативности и интегрированности ИИ в организации. R²= 0,104 восприятия этического лидерства и^{R 2}= 0,186 индивидуального творчества объяснялись моделью. Эти результаты представляют собой скромную объяснительную силу, что подходит для осторожного вывода в контексте поперечных исследований поведения организаций. По этой причине протокол сосредоточен на демонстрации рабочих процессов, декомпозиции эффектов и оценке предиктивной релевантности, в отличие от полной предсказательной валидности. Кроме того, на креативность могут влиять другие факторы, такие как командный климат, обмен лидером и членом, автономия задач, профессиональный контекст и нормы организационных инноваций, которые не учитывались в данной модели. Малая^{R 2}, таким образом, указывает на предел объяснительной силы модели, а не на сбой косвенного и взаимодействия рабочего процесса. H1 не поддерживался, так как связь между стрессом на работе и индивидуальной креативностью была незначительна (β = –0,054, t = 0,935,^{f 2}= 0,003, незначительный размер эффекта). Стресс на работе был негативно связан с восприятием этического лидерства (β = –0,322, t = 6,785,^{f 2}= 0,116, малый размер эффекта), что поддерживало H2. Поддерживался H3, при этом восприятие этического лидерства положительно ассоциировалось с индивидуальным творчеством (β = 0,371, t = 5,453,^{f 2}= 0,136). Косвенное влияние стресса на работу на индивидуальное творчество через восприятие этического лидерства было значительным (β = –0,120, t = 4,364), что подтверждает H4. Взаимодействие между восприятием этического лидерства и встраиваемостью ИИ в организации было положительно связано с индивидуальным творчеством (β = 0,141, t = 2,211,^{f 2}= 0,024, малый размер эффекта), поддерживая H5. Результаты по контрольной переменной и размеру эффекта приведены в Таблице 6.

Таблица 6: Результаты гипотезного тестирования, размеры эффектов и контрольные переменные эффекты. Косвенное влияние, соответствующее H4, описано здесь и далее разложено в таблице 7. *p < 0,05, **p < 0,01, и ***p < 0,001. Сокращения: β = стандартизированный коэффициент пути; t = t статистика; f² = размер эффекта; p = вероятностное значение; n.s. = не значительный; JS = стресс на работе; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; OA = встроенность ИИ в организации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Вложение организационного ИИ укрепило связь между восприятием этического лидерства и индивидуальной креативностью (β = 0,141, t = 2,211, p = 0,027). Чтобы сделать взаимодействие интерпретируемым для визуализированной статьи протокола, на рисунках 2 и таблице 9 представлено взаимодействие визуально и как условные эффекты при низких (−1 SD), среднем и высоком (+1 SD) уровнях организационной вложенной^{ИИ 18}.

Рисунок 2: Простые наклоны для модерирующего эффекта встроенности ИИ в организации. На рисунке показана условная связь между восприятием этического лидерства (EL) и индивидуальной креативностью (IC) при низких (−1 стандартное отклонение [SD]), среднем и высоком (+1 SD) уровнях организационной вложенной ИИ (OA). В отдельно представленном файле на рисунке 2 используются пробелы до и после всех математических операторов (например, OA × EL, β = 0,141 и +1 SD). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Разложение структурных эффектов

Для иллюстрации механизма посредничества были разделены прямые и косвенные структурные эффекты. В таблице 7 авторы показывают разложение структурных эффектов, связанных с восприятием этического лидерства. Прямая связь между стрессом на работе и индивидуальной креативностью не была значимой (β = –0,054), тогда как косвенная связь, действующая через восприятие этического лидерства, была значимой (β = –0,120, стр . < 0,001). Таким образом, связь между стрессом на работе и индивидуальной креативностью в выборке была прежде всего очевидна в восприятии этичного лидерства сотрудниками. Этот паттерн указывает на полную медиацию, а не на частичную медиацию, поскольку прямой путь JS > IC был незначительным, а косвенный путь JS > EL > IC — значимым. Интерпретация заключается в том, что стресс на работе связан с креативностью прежде всего через восприятие сотрудниками этического лидерства, а не через остаточный прямой путь, как в этом опытном примере.

Таблица 7: Разложение структурных эффектов. Таблица разделяет прямые, конкретные, косвенные, тотальные косвенные и полные эффекты для отношений JS > IC. Сокращения: JS = рабочий стресс; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; n.s. = не значительный. p < 0,001. Значения могут не совпадать точно из-за округления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Оценка предиктивной релевантности

Предиктивная релевантность оценивалась с помощью PLSpredict. Этот метод используется для оценки предиктивной значимости путём анализа прогноза^{Q 2}, RMSE и MAE для эндогенных конструкций, выявленных в таблице 8. PLSpredict также предоставляет полезный методологический способ для исследователей предоставить краткую проверку предиктивной релевантности выявленных значимых путей. В рассматриваемом примере, приведённом в этом отчёте, таблица 8 резюмирует итоговый пункт аудита, поддерживающий ранее определённые пути медиации и модерации, включая некоторые доказательства предиктивной значимости для восприятия этического лидерства и индивидуального творчества. Поскольку все значения предсказания^{Q 2}были положительными, но умеренными по размеру, предиктивная релевантность следует интерпретировать как обеспечение ограниченной предиктивной полезности, а не как полные прогнозы всех исходов. Очень низкое Q2predict значение индивидуального творчества обсуждается напрямую как слабое практическое предсказание. Это не отменяет результаты медиации и модерации, но ограничивает прогнозирование заявлений и мотивирует будущие исследования с более сильными индивидуальными, командными, задачными и организационными предикторами креативности¹⁸.

Таблица 8: PLSпрогноз результатов для эндогенных конструкций. В таблице представлены прогнозы за^Q2, корневая средняя квадратическая ошибка (RMSE) и средняя абсолютная ошибка (MAE) для восприятия этического лидерства (EL) и индивидуального творчества (IC), а также линейная модель (LM), где это возможно. Эти статистические данные интерпретируются как ограниченные данные по предсказательной релевантности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблицу 9 следует читать вместе с рисунком 2. Оно преобразует значительное взаимодействие OA × EL в условные эффекты восприятия этического лидерства на индивидуальное творчество при низких (−1 SD), среднем и высоком (+1 SD) уровнях встроенности организационного ИИ. Условный наклон наиболее слабый, когда встраиваемость ИИ низкая, соответствует базовой ассоциации EL > IC на среднем и наиболее сильна, когда встраиваемость ИИ высока. Таким образом, Таблица 9 проясняет практическое направление H5, показывая, что этические лидерские сигналы становятся более значимыми для творчества, когда ИИ глубже интегрируется в рабочие^{рутины 18}.

Таблица 9: Условные эффекты восприятия этического лидерства (ЭЛ) на индивидуальное творчество (ИК). Таблица показывает условные наклоны EL > IC при низких (−1 стандартное отклонение [SD]), среднем и высоком (+1 SD) уровнях организационной вложенной ИИ (OA), что делает эффект модерации H5 интерпретируемым. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ:

Сырьевые аналитические материалы предоставляются в виде чётко названных дополнительных файлов данных: Дополнительная таблица 1, Де-идентифицированный набор очищенных обследований; Дополнительная таблица 2, Вывод алгоритма SmartPLS PLS; Дополнительная таблица 3, SmartPLS 5 000 Resamples bootstrapping output; и Дополнительная таблица 4, SmartPLS PLSpredict и CVPAT Output. Подробное объяснение этих файлов приведено в Дополнительном файле 1.

Дополнительная таблица 1: Исходные данные. Деидентификационный набор данных очищенного опроса. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 2: Исходные данные. Вывод алгоритма SmartPLS PLS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 3: Исходные данные. Bootstrapping SmartPLS с 5 000 ресемплированием. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 4: Исходные данные. SmartPLS PLSpredict и CVPAT Output. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: файл README. Для инструкций, связанных с необработанными таблицами данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

Протокол представляет переносимый метод на основе опросов для понимания того, как психологические требования, восприятие лидерства и контекстуальные условия, связанные с ИИ, влияют на результаты сотрудников в цифрово трансформированных рабочих ^{условиях 1,2,4}. Её основной вклад — не видеозаснятая манипуляция, а прослеживаемый аналитический рабочий процесс для онлайн-рекрутинга, согласия и скрининга, измерение интересующих конструкций, подготовка данных, определение модели SmartPLS, bootstrapping и интерпретация репрезентативных результатов медиации^{и модерации 15,18}. Выполненные шаги можно проследить через таблицы, представленные в рукописи и выходных файлах SmartPLS в онлайн-дополнительных материалах. Тем не менее, это легко доказать, поскольку все этапы — от онлайн-рекрутинга до анализа с использованием SmartPLS реализуются с помощью кликов на экране, которые можно продемонстрировать в видео и проверить через отправленные файлы и таблицы SmartPLS с теми же результатами.

Этот рабочий процесс может быть легко адаптирован для изучения других механизмов, основанных на восприятии, вместо используемых авторами конструкций, и может использовать те же онлайн-методы набора информации, скрининга, валидированных мер и последовательности PLS-SEM. Эта процедура подходит для формата визуализированных методов по трём причинам. Во-первых, большая часть того, что делается в анонимных опросах, является цифровой и процедурной, а не физической. Во-вторых, эти операции влияют на интерпретацию; в этом примере авторы могли бы просто признать путь JS > IC как нулевое находка, если только проверки измерений и разложение эффекта не покажут, что JS > EL > IC являются косвенным путём. В-третьих, поскольку эти процедуры реализуются через Prolific, Qualtrics, обработку наборов данных, SmartPLS, выходные файлы, файлы таблиц и видео с записью скриншота, где это уместно, их можно обучать, проверять и воспроизводить без записи отдельных участников. Авторы могут просматривать экран за экраном в SmartPLS и связывать выходные файлы программного обеспечения, файлы таблиц, дополнительные выходные файлы SmartPLS и видео с задержкой скриншота с ключевыми методологическими решениями, касающимися включения выборок, разделения конструкций, оценки качества моделей и интерпретации прямых, косвенных, взаимодействий и прогнозных результатов. Хотя PLS-SEM на основе опросов не обладает графической точностью лабораторной манипуляции, методологией является аудитируемый путь от набора к выводу. Таким образом, он предоставляет воспроизводимые средства для изучения поведения человека на рабочем месте — творческое действие, социальную интерпретацию и реакцию в контексте ИИ — без необходимости видеозаписи^{участников 6,8,10}.

Протокол подходит для формата визуализированных методов, поскольку процедура цифровая и основана на экране. Видео может показывать экран согласия, фильтр соответствия, деидентифицированный набор данных, структуру кода элементов, модельный холст, настройки алгоритма, вывод для загрузки, косвенные эффекты, выход взаимодействия, интерпретацию простого уклона и результаты PLSpredict без съёмки участников и раскрытия личных данных^15,18. Репрезентативное применение демонстрирует, почему процедурная видимость важна, даже если статистический метод не редок. Сокращение с 342 обследований начинается до 310 действительных случаев, коэффициенты надёжности от 0,877 до 0,932, AVE от 0,672 до 0,779, структурные VIF все ниже 3,3, незначимый прямой путь JS > IC (β = –0,054), значимый JS > EL > IC косвенный путь (β = –0,120), а также значительное взаимодействие OA × EL (β = 0,141) зависят от предыдущих решений по скринингу, Разделение конструкций, валидность измерений, диагностика коллинеарности и^{загрузка} 15,18,19. PLS-SEM поддерживает этот протокол, оценивая качество конструкции, разделяя прямые, косвенные и взаимодействия эффекты, а также оценивая бутстрэпированные пути^{параллельно 18}. PLSpredict затем спрашивает, сохраняют ли эндогенные конструкции прогностическую значимость после оценки качества измерений и структурных путей. Положительные, но скромные значения Q2predict для восприятия этического лидерства и индивидуального творчества поддерживают включение Таблицы 8, одновременно предлагая ограниченную прогностическую полезность, а не полное прогнозирование. Незначительный прямой путь JS > IC не следует интерпретировать отдельно. Декомпозиция показывает, что стресс на работе связан с творчеством через восприятие этического лидерства, поэтому переработанная рукопись делает акцент на полной медиации, разложении эффектов и сдержанной интерпретации пересечений^{ассоциаций 15, 18 и 19}.

Эти результаты согласуются с перцептивным объяснением творчества в работах, встроенных в^{ИИ, 8,9}. В этом исследовании стресс на работе негативно предсказывал восприятие этического лидерства, что, в свою очередь, положительно предсказывало индивидуальное творчество. Хотя стресс на работе напрямую не предсказывал индивидуальное творчество, он был косвенно связан с творчеством через восприятие сотрудниками лидерской среды. Положительная связь между восприятием этического лидерства и креативностью также была усилена организационным ИИ 26,28,29,31. Данное исследование продвигает организационную психологию, показывая, что генерация креативности на рабочем месте зависит не столько от технологий, сколько от восприятия сотрудников работы с ИИ и поддержки со стороны^{руководителей 1, 4 и 13}. Влияние восприятия этического лидерства на креативность — это социально, контекстуально и мотивационно обусловленный интерпретационный узкий барьер, через который стресс на работе влияет на креативность. В частности, стресс на работе может снижать доступность воспринимаемых этичных и поддерживающих сигналов лидерства, тогда как восприятие этического лидерства предоставляет социальную информацию, поощряющую выражение, эксперименты и конструктивное принятие рисков ^6,7,10. Исследование также выясняет, что встраиваемость ИИ в организации является контекстуальным фактором, а не прямым драйвером творческого поведения. В средах, интегрированных с ИИ, работники могут быть менее уверены в экспериментах, ответственности и в том, как их руководители и коллеги будут оценивать творческие усилия. Это чтение может помочь объяснить, почему результаты по отношениям между стрессом и творчеством в прошлом были неоднозначными: стресс может влиять на креативность по-разному в зависимости от того, считают ли сотрудники лидеров справедливыми, надёжными и поддерживающими. Этическое лидерство поэтому интерпретируется как важный социальный сигнал и интерпретационное узкое место в рабочих местах, встроенных на ИИ. Когда подотчётность, эксперименты и оценка частично опосредуются ИИ, сотрудники могут больше полагаться на справедливость, прозрачность и доверие лидера при решении, безопасно ли принимать творческий риск.

Результаты также показывают, что креативность в рабочих местах с ИИ невозможно поддерживать только с помощью технологий ^1,2,4. Постоянное общение, более справедливые процедуры оценки и видимая поддержка экспериментов позволяют сотрудникам, считающим своих лидеров этичными, свободнее обсуждать и пробовать новые^{идеи 6,7,10}. Организации должны рассматривать стресс на работе как состояние, релевантное для творчества, а не исключительно через призму благополучия, признавая, что чрезмерный стресс может подорвать условия в отношениях, поддерживающие творческое^{поведение 13,14}. Внедрение ИИ будет наиболее эффективным, если рабочее место обеспечивает сотрудников чёткими поведенческими ожиданиями, справедливой обратной связью и поддержкой, ориентированной на человека. Поскольку ориентированные на человека функции ИИ для генерации идей, прогнозирования, автоматизации и управления будут проникать в мир отдельных людей по-разному, организациям следует связывать внедрение ИИ с управлением стрессом и этическим лидерством, а не рассматривать их как отдельные^{инициативы 2,32,33}.

Ряд ограничений должен определять дальнейшее использование протокола. Данные являются единичными, пересечными, самоотчетными, поэтому нельзя полностью исключить распространённую смещённость методов и состояние-зависимое отчётность, а также причинно-следственные выводы; Следовательно, структурные пути следует интерпретировать как теоретически согласованные^{ассоциации 15,18}. Это ограничение заметно, а не скрыто: протокол указывает, где данные по одноволновым опросам подтверждают теоретически согласованное тестирование ассоциаций, а также где для более сильных причинных или поведенческих утверждений необходимы лонгитюдные, многоисточниковые или наблюдательные конструкции. Модель учитывала небольшое и среднее различие в восприятии этического лидерства (R²= 0,104) и индивидуальной креативности (^{R 2}= 0,186). Это не критические ценности, поскольку цель протокола — обеспечить чёткое понимание процесса медиации и модерации, но они указывают на другие потенциальные предикторы, такие как обмен лидером и членом, командный климат, организационная культура и инновационные нормы. Выборка включала сотрудников из США и Великобритании, и мера встроенности ИИ в организации была широкой, а не специфичной для генеративных, предиктивных, сопоставленных или управляющих систем ИИ. Последующие исследования могут расширить этот базовый протокол с использованием продольных или многоволновых конструкций, межкультурных выборок, многогруппового анализа, сегментации или более сложных измерений систем ИИ, в зависимости от исследовательского^{вопроса 16}. Протокол предоставляет чёткий путь для развития: исследователи могут начать с базового рабочего процесса медиации и модерации и добавлять специализированные модули, когда это требует теория, например, тестирование инвариантности измерений в межнациональных сравнениях, многогрупповый анализ в исследованиях профессиональных или управленческих различий, сегментация латентных классов для выявления скрытых профилей респондентов или картирование важности и эффективности при использовании для управленческого приоритизирования. В целом, протокол рассматривает креативность на рабочем месте с поддержкой ИИ как интерпретативную практику, а этическое лидерство — как канал, через который стресс на работе косвенно связан с творчеством, и этот путь укрепляется встроенностью ИИ в организации. Объясняя траекторию от определения и скрининга популяции через валидационные показатели, тестирование медиации и модерации, проведение PLSpredict и осторожную интерпретацию, рабочий процесс имеет потенциал способствовать прозрачности, сопоставимости и повторному использованию исследований на рабочем месте с поддержкой^{ИИ 18,19}.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
ChatGPT (модель языка ИИ)	OpenAI	N/A	Используется только для редактирования языка, проверки грамматики и структурной доработки при подготовке рукописи. Инструмент не использовался для сбора данных, статистического анализа или интерпретации эмпирических результатов. Авторы проверили, отредактировали и утвердили окончательную версию рукописи и несут полную ответственность за ее содержание. URL: https://chatgpt.com/
Prolific (платформа для привлечения участников онлайн)	Prolific Academic Ltd.	N/A	Онлайн-платформа, используемая для привлечения участников опроса для примера работы. Участники проходили отбор по заранее определенным критериям, включая полное занятие и соответствие целевой рабочей популяции. URL: https://www.prolific.com/
Qualtrics (онлайн-платформа для опросов)	Qualtrics, LLC	N/A	Веб-платформа для опросов, используемая для дизайна опросников, цифрового информированного согласия, отбора, представления блоков конструктов, сбора данных ответов и экспорта анонимизированных наборов данных. Элементы измерения представлялись с использованием 7-балльной шкалы Ликерта, где 1 = полностью не согласен, а 7 = полностью согласен. URL: https://www.qualtrics.com/
SmartPLS 4.1 (ПО для PLS-SEM)	SmartPLS GmbH	Версия 4.1	Используется для моделирования структурных уравнений с частными наименьшими квадратами (PLS-SEM), включая спецификацию модели, оценку алгоритма PLS, оценку модели измерений, диагностику колинеарности, бутстраппинг с 5 000 повторными выборками, тестирование специфических непрямых эффектов, оценку эффектов взаимодействия, декомпозицию эффектов и оценку PLSpredict. URL: https://smartpls.com/