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那些聽著歌、在星巴克裡辦公的人,真的有在認真工作嗎?科學家說……
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那些聽著歌、在星巴克裡辦公的人,真的有在認真工作嗎?科學家說……

2023 年 5 月 16 日

 
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我們從小的認知是噪音會損害聽力或是影響做事時的專注力,所以每次路過咖啡廳、便利商店、書店看到裡面那些對著電腦埋頭工作或者認真看書的人,總是有種疑惑:環境如此嘈雜,他們真的可以專心工作和學習嗎?

你也是「星巴克工作氣氛組」的一員嗎?

然而,近期的一項研究卻發現那些人確實是在認真工作!咖啡店裡輕微的噪音反而更有利於工作和學習。

世界衛生組織(WHO)將高聲級(聲級是指與人們對聲音強弱的主觀感覺相一致的物理量,單位為分貝)或噪音確定為僅次於空氣質量的第二大健康問題環境原因,可導致嚴重的健康影響,比如壓力、冠心病、中風以及睡眠障礙等。

哈佛大學公共衛生學院也曾指出, 40% 的公司員工都認為職場的工作環境會對他們的精神狀態、工作效率等產生不良影響。而在造成環境壓力的諸多因素中,噪音往往被認為是壓力之首。

比如:震得腦袋瓜都在嗡嗡響的樓房施工聲、大聲講電話的同事、突如其來的座機電話聲、劈啦啪啦的鍵盤敲擊聲、座椅的吱呀聲、咖啡機運轉聲……總是在一個不大的空間裡此起彼伏。

過去的研究往往集中在工業環境噪音,一直缺乏關於工作場所噪音水平對我們健康影響的研究。近期,亞利桑那大學場所與幸福研究所的研究人員在 npj digital medicine 雜誌上發表的文章試圖幫助廣大上班族研究清楚這一問題。

研究人員設置了三種不同的辦公室,分別是只能容下一兩個人的傳統私人辦公室、以隔板分開的半封閉式辦公室,以及開放式辦公室。為了衡量噪音對員工的影響,研究人員要求工作的 231 名員工連續三天佩戴兩台設備,一台用於測量員工工作環境中的聲級,另一台可以通過心率變異性(HRV)來測量參與者的生理壓力和放鬆水平。每隔五分鐘監測一次,並使用數學模型來確定不斷變化的聲音水平如何影響一個人的生理健康。

研究成果圖表

圖為聲音對員工生理健康的影響。綠色實線為正常血壓;紅色虛線為高血壓。 |參考資料[1]‍

結果顯示 ,當辦公環境聲級超過 50 分貝時,每增加 10 分貝,生理健康就會下降 1.9% 。但當辦公室聲音低於 50 分貝時,每降低 10 分貝,生理健康就會減少 5.4% 。

通俗點來說就是,工作環境聲音超過 50 分貝確實會對生理健康造成危害,但並非越安靜越好,當環境過於安靜時也會對員工身體造成危害。

為何安靜的環境反而對人體有害?這一結果遠遠超出了研究人員的預期,但如果把這一結論和人類發展歷史的生存本能聯繫起來,似乎一切就說得通了。

我們的祖先為了存活,需要對環境中所有可能存在的威脅時刻保持警惕,所以,在過於安靜的環境中,大腦反而會更加緊張,任何細微的聲音變化都會讓我們分心,無形之中也產生了更大的壓力。比如,在非常安靜的時候,一根針掉在地上的聲音都會被你“放大”無數倍,注意力立刻被分散。相反,當各式各樣的聲音以低頻且持續的方式出現在工作環境時,這些聲音會混合起來融為背景噪音,掩蓋了可能會分散注意力的突兀的聲音,將分心的機會降到最低。

這也就是為什麼許多人會選擇在咖啡店或者書店裡工作,雖然環境並不安靜,但他們仍然能保持較高的專注力。

近幾年廣受老闆喜愛的開放式辦公場所

你以為只要辦公室按照這項研究所說的保持 50 分貝的聲音,你就可以認真工作了嗎?並不是!開放式辦公空間還面臨著另一個重大問題——視覺噪音,簡單來說就是只要一個人的視線內有任何其他人的動作或活動,都會產生視覺上的干擾,影響專注力,打斷思考。心理學教授表示,一個人的視線邊緣中不可預測的運動會爭奪認知資源, 且每個人濾除視覺刺激的能力不同,對某些人來說,在一個充滿活力或混亂的辦公室工作幾乎不可能集中精力。

如果我看到一群人聚集在周邊視野中,會想知道他們在說什麼?是不是有人要被炒魷魚?是不是在說我今天穿的很帥?最重要的是,在一個會被主管與同事看到的環境中工作,會讓員工感到必須表現出符合他人期待的壓力,比如低頭打字裝忙但事實上根本沒有在思考。

現在這個問題愈來愈受到重視,有些老闆會放置盆栽遮擋,或者安裝超大型彎曲電腦螢幕,用以隔絕視線;有些老闆則會把工作區牆壁塗上單調的白色,把時常有人走動的走廊的牆壁和地板塗成暗淡的深色,減少員工視線不自覺被吸引過去。

參考資料:

[1]Harvard School of Public Health. The workplace and health. (2016).

[2]Srinivasan, K., Currim, F., Lindberg, C.M. et al. Discovery of associative patterns between workplace sound level and physiological wellbeing using wearable devices and empirical Bayes modeling. npj Digit. Med. 6, 5 (2023). https://doi.org/10.1038/s41746-022-00727-1

36氪》授權轉載

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