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Workaholism, quando il lavoro diventa dipendenza
Il workaholism è una forma di dipendenza comportamentale sempre più diffusa, a causa della combinazione di profonde trasformazioni tecnologiche, culturali e organizzative. Pubblicata una nuova scheda del Dipartimento di medicina, epidemiologia, igiene del lavoro e ambientale dell’Inail (Dimeila), che offre spunti per riconoscere il fenomeno e promuovere interventi di prevenzione, con l’obiettivo di favorire una cultura del lavoro sostenibile e attenta al benessere psicofisico dei lavoratori.
Di che si tratta.
Il termine workaholism è stato coniato nel 1971 dallo psicologo Wayne Oates per descrivere un bisogno incontrollabile di lavorare incessantemente. Fin dalle prime osservazioni, il fenomeno è stato associato a dinamiche simili a quelle delle dipendenze: ossessività, compulsività, impulsività, perdita di controllo e, in alcuni casi, veri e propri sintomi di astinenza quando si è lontani dal lavoro. Inizialmente il workaholism veniva identificato sulla base del numero di ore lavorate – oltre le 50 settimanali – ma nel tempo questa visione è stata superata. La dipendenza da lavoro può manifestarsi anche in presenza di un orario regolare, poiché ciò che conta non è solo la quantità di tempo dedicato all’attività lavorativa, bensì la qualità del rapporto psicologico con essa. Si è evidenziato di recente come i vantaggi secondari che ne derivano – carriera, riconoscimento, gratificazione personale – possano contribuire a stabilizzare nel tempo questo comportamento, rendendolo una “dipendenza ben vestita”, spesso scambiata per dedizione e successo.
Fattori di rischio.
Nonostante la crescente attenzione concentrata sul fenomeno, molti studi si sono focalizzati più sulla sua descrizione che sull’analisi delle sue cause. I fattori di rischio possono essere distinti in tre macroaree: organizzativi, individuali e sociali. Sul piano organizzativo incidono una cultura aziendale orientata esclusivamente alla performance, stili di leadership disfunzionali e l’assenza di azioni efficaci di conciliazione vita-lavoro. A livello individuale, entrano in gioco tratti di personalità predisponenti, forte motivazione, schemi cognitivi rigidi e bisogno di approvazione. Infine, tra i fattori sociali, pesano l’ innovazione tecnologica – che favorisce l’iperconnessione continua – e la crescente precarietà del mercato del lavoro, che può alimentare l’ansia di dover dimostrare costantemente il proprio valore.
Strumenti di misurazione e prevenzione.
A livello internazionale sono state sviluppate diverse scale di valutazione. In Italia sono state validate la Dutch Work Addiction Scale (DUWAS), la Bergen Work Addiction Scale (BWAS) e la Multidimensional Workaholism Scale (MWS), strumenti che indagano dimensioni comportamentali, cognitive, emotive e motivazionali del fenomeno. La prevenzione, sottolinea la scheda Dimeila, richiede un approccio integrato. Sul piano organizzativo è fondamentale individuare precocemente i segnali di rischio e adottare misure coerenti con il d.lgs. 81/2008: ridurre la competitività disfunzionale, garantire carichi di lavoro sostenibili, tutelare il diritto alla disconnessione e promuovere il work-life balance. A livello individuale, occorre investire in formazione e informazione sui rischi del workaholism, fornire strumenti di gestione dello stress e potenziare competenze come problem solving e assertività. Distinguere tra impegno sano e dipendenza da lavoro è infatti necessario per promuovere una cultura organizzativa realmente sostenibile, capace di coniugare produttività e tutela della salute.
Scarica il documento da cui è tratto l'articolo:
Inail, Dipartimento di medicina, epidemiologia, igiene del lavoro e ambientale, “ Workaholism: fattori di rischio e strategie di intervento”, a cura di R. Bentivenga, M. Ghelli e B. Persechino (Inail, Dimeila), Factsheet edizione 2025 (formato PDF, 147 kB).
Vai all’area riservata agli abbonati dedicata a “ Fenomeno del workaholism: fattori di rischio e prevenzione”.
Fonte: INAILI contenuti presenti sul sito PuntoSicuro non possono essere utilizzati al fine di addestrare sistemi di intelligenza artificiale.
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