Technostress from a Neurobiological Perspective - System Breakdown Increases the Stress Hormone Cortisol in Computer Users
Notice bibliographique
Résumé
Despite the positive impact of information and communication technology (ICT) on an individual, organizational, and societal level (e.g., increased access to information, as well as enhanced performance and productivity), both scientific research and anecdotal evidence indicate that human-machine interaction, both in a private and organizational context, may lead to notable stress perceptions in users. This type of stress is referred to as technostress. A review of the literature shows that most studies used questionnaires to investigate the nature, antecedents, and consequences of technostress. Despite the value of the vast amount of questionnaire-based technostress research, we draw upon a different conceptual perspective, namely neurobiology. Specifically, we report on a laboratory experiment in which we investigated the effects of system breakdown on changes in users’ levels of cortisol, which is a major stress hormone in humans. The results of our study show that cortisol levels increase significantly as a consequence of system breakdown in a human-computer interaction task. In demonstrating this effect, our study has major implications for ICT research, development, management, and health policy. We confirm the value of a category of research heretofore largely neglected in ICT-related disciplines (particularly in business and information systems engineering, BISE, as well as information systems research, ISR), and argue that future research investigating human-machine interactions should consider the neurobiological perspective as a valuable complement to traditional concepts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».