녹지 공간에서 시간을 보내면

업무 관련 스트레스는 전 세계 직원들에게 영향을 미칩니다. 2019 년 세계 보건기구 (WHO) 는 만성 직장 스트레스로 인한 증후군으로 정의되는 소진 (burnout )을 직업 현상으로 공식적인 질병 개요에 추가했습니다.

직장 문화로 인해 직원들이 잔인하게 장시간 일해야하는 일본의 노동자들은 확실히 직업 스트레스에 면역이되지 않습니다.

BBC가 보도 한 정부 통계에 따르면 2018 년 일본의 근로자는 유급 휴가의 52.4 % 만 가져 갔다 . 일본인은 심지어 과로로 인한 죽음을 묘사하는“가로시”라는 단어를 가지고 있습니다.

에 나타나는 새로운 연구에서 Practi의 공중 보건 CE , 일본 츠쿠바 대학의 과학자들은 2017 년 11 월 20 59 세 사이였다 6466 명 일본어 근로자 설문 조사 데이터를 조사했다.

일관성 감각 점수 이해

원래 설문 조사의 일환으로 각 근로자는 SOC (Sense-of-Coherence) 점수를 받았습니다.

1979 년 사회 학자 Aaron Antonovsky 는 SOC를 개념으로 처음 소개했습니다. 그것은 개인이 세상을 바라보고 자신의 삶을 의미 있고 관리 가능하며 이해하기 쉽게 만들 수있는 능력을 의미합니다.

그는 응답자가 자신에게 일어나는 일을 어떻게 이해하는지, 상황을 관리하고 의미를 파악하는 능력을 분석하는 설문지를 개발했습니다.

이전 연구에 따르면 SOC 점수가 높은 개인은 스트레스가 많은 삶의 사건 동안 더 많은 탄력성을 보였습니다. 이 발견 은 직장에서 강한 SOC 점수가 근로자가 스트레스에 대처할 수있는 확실한 능력을 가지고 있음을 나타낼 수 있다는 초기 연구를 뒷받침 합니다.

연구 저자 중 한 명인 쓰쿠바 대학의 사사하라 신이치로 교수는“SOC는 스트레스를 깨닫고 대처할 수있는 정신적 능력을 나타냅니다.

연구 저자는 연구자들이 결혼했거나 대학 또는 대학원에 다녔던 개인이 SOC 점수가 더 높을 가능성이 더 높다는 것을 이전에 입증했다고 언급했습니다.

그들은 또한 비 흡연자들이 흡연자보다 강한 SOC를 가질 가능성이 더 높고 자주 운동하는 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 더 강한 SOC 점수를 갖는 경향이 있다고 썼습니다.

이 연구를 위해 연구진은 숲이나 녹지에서 걷는 빈도에 따라 설문 응답자를 그룹으로 나누었습니다. 그런 다음 자연에서 걷는 시간과 SOC 점수, 성별, 나이, 결혼 여부, 학력, 가구 소득, 흡연 습관 및 신체 운동을 포함한 다양한 요인 간의 상관 관계를 조사했습니다.

응답자 중 55.9 %와 75.9 %가 각각 최소 1 년에 한 번 숲이나 녹지에서 걷는다고 답했습니다.

연구자들은 적어도 일주일에 한 번 숲이나 녹지 공간을 걷는 응답자들이 인구 통계 학적 요인을 조정 한 후에도 강한 또는 중간 SOC 점수와 "매우 긍정적 인 연관성"을 보였다는 것을 발견했습니다 .

이 연구의 결과는 숲과 녹지에서 걷는 것의 이점을 선전 한 수많은 이전 연구와 일치합니다. 특히 한 사람 은 숲 속을 산책하면 심리 사회적 스트레스 관련 질병의 위험을 줄일 수 있다고 결론지었습니다.

숲 은 일본 땅의 약 3 분 의 2를 차지 합니다. 연구의 저자는이 나라의 번화 한 도시에서도 사람들이 공원과 정원에 쉽게 접근 할 수 있다고 지적합니다.

최근 연구의 저자는 자연 속에서 걷는 것이 업무 스트레스 관리에 어떤 영향을 미치는지 이해하기를 원했습니다.

“숲 / 녹지 걷기는 특별한 장비 나 훈련이 필요하지 않은 간단한 활동입니다.”라고 Sasahara 교수는 말합니다. "정신 건강을 개선하고 스트레스를 관리하는 데 아주 좋은 습관이 될 수 있습니다."

이 연구의 저자들은 대부분의 응답자들이 대학원에 다녔고 대부분의 일본인 노동자들보다 높은 연평균 가계 소득을 가진 연구자들이라고 언급했습니다. 따라서 연구 결과의 일반화에는주의가 필요합니다.

또한 팀은 정신 건강 관련 연구 프로젝트에서이 연구를위한 데이터를 가져 왔습니다. 저자는 정신 건강에 관심이있는 사람들이 설문 조사에 응답했을 가능성이 더 높기 때문에 샘플링 편향의 가능성을 지적합니다.

연구원들은 또한 응답자들이 자신의 걷는 습관을 스스로보고했기 때문에 완전히 정확하지 않을 수 있다고 언급했습니다.