El porcentaje de adictos al trabajo en España es hoy de un 4,6 % y en poco más de tres años –diciembre de 2015- esta cifra podría alcanzar el 11,8 % de los trabajadores. Así se desprende de un estudio desarrollado por investigadores de la Universitat Politècnica de València, la Universitat Jaume I de Castelló y la Universidad del País Vasco. Mediante la aplicación de un modelo matemático de ecuaciones en diferencias han analizado la posible evolución de esta adicción en los próximos años bajo diferentes perspectivas para la economía española.
Desde el equipo de investigación WONT de la Universitat Jaume I, especializado en la prevención psicosocial en el ámbito laboral, elaboraron un cuestionario con el objetivo de medir y clasificar a la población en función de su nivel de adicción. “La mayoría de las personas pasamos una gran parte de nuestro tiempo en el trabajo. Las hay incluso que pueden llegar a convertirse en adictas a éste, dedicando una excesiva cantidad de tiempo y energía a trabajar y haciéndolo de forma muy intensa y compulsiva. Otros trabajan duro porque les divierte y no porque sientan que es lo que tienen que hacer, son los trabajadores “engaged” o muy vinculados con su trabajo. A través de este cuestionario discernimos el nivel de adicción y en qué medida los empleados disfrutan trabajando”, explica Mario del Líbano, investigador de la Universitat Jaume I. En total, contestaron a este cuestionario cerca de 1200 trabajadores de la Comunidad Valenciana y el País Vasco, con edades comprendidas entre los 16 y los 69 años.
A partir de los resultados de la encuesta, para construir el modelo matemático, los investigadores del Instituto IMM de la UPV dividieron a la población en tres categorías: trabajadores racionales (con 40 horas o menos semanales); sobretrabajadores (más de 40 horas) y adictos (determinados por su nivel de compulsión a partir de las respuestas ofrecidas en la encuesta). “Resolviendo de las ecuaciones de nuestro modelo, podemos predecir la prevalencia de la adicción al trabajo en nuestro país”, apunta Lucas Jódar, director del Instituto de Matemática Multidisciplinar de la UPV. Junto a Jódar, han participado también en este trabajo por parte de la Politècnica de València Paloma Merello, Elena de la Poza y Elvira Alberola.
En su estudio, los investigadores de la UPV, la UJI y la UPV/EHU han tenido en cuenta además cuatro posibles escenarios económicos: el primero de ellos basado en las previsiones de la OCDE, “que augura un crecimiento del paro hasta 2013”; un segundo optimista, “que contempla la bajada de la tasa de desempleo el año que viene a niveles de 2010”; el tercero basado en los análisis de la FUNCAS, “que prevé una recuperación lenta a partir de 2014”; ; y un último, más pesimista “marcado por un continuo ascenso del número de parados en España desde 2012 y hasta 2015”.
“Asimismo, para la construcción del modelo matemático tuvimos en cuenta también otros factores que pueden influir en la adicción al trabajo, como por ejemplo situaciones de estrés emocional, que hemos cuantificado a partir de la tasa de disoluciones matrimoniales, y el contagio social”, añaden los investigadores del IMM de la Politécnica de València.
A partir de la aplicación del modelo, el estudio augura un incremento de adictos laborales en todos los escenarios, siendo el más alto en el “optimista” con un 11, 88%. En el de la OCDE, la tasa es de un 11, 72%; de un 11,65 % en el de FUNCAS; y en el peor de los escenarios de un 11, 55%.
“Del estudio se deriva la necesidad de poner en marcha medidas de cara a evitar el contagio de la que está considerada como una de las psicopatologías sociales de este siglo, así como de promocionar una cultura empresarial que permita aumentar la capacidad de los trabajadores para sobreponerse a contextos de dolor emocional, traumas o el miedo a perder el empleo”, concluyen los autores.
Este trabajo ha sido presentado en el marco de las Jornadas “Mathematical Modelling in Engineering & Human Behaviour 2012”, organizadas por el Instituto Universitario de Matemática Multidisciplinar de la UPV.
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Fuente: UPV