该论文聚焦网络安全从业者高倦怠率与人员流失问题，并指出这一流失本身就是安全风险：SOC 等一线岗位通常对外部研究者封闭，能够触达从业者的研究往往依赖雇主渠道招募，而已经离职或心理脱离岗位最深的人恰恰最不可能认真填写雇主发放的问卷，导致样本存在系统性偏差。作者因此转向公开的在线社区——从业者在这些社区中会主动、公开地讨论自身工作条件。研究方法上，作者将经过临床验证的 Burnout Assessment Tool（BAT）改编为文本标注方案，把它迁移到自然语言语料上，并对来自五个网络安全从业者在线社区的 354,861 条主帖与 296,442 条回复进行标注与统计分析。效度验证使用两名受训标注员对 100 条帖子进行人工编码，结果显示四种倦怠症状的宏平均 F1 为 0.75，检测是否存在任何倦怠信号的 F1 达到 0.98，说明粗粒度信号识别可靠，细粒度症状区分仍有提升空间。主要发现有三点：第一，四种倦怠症状对应的是工作中不同性质的问题，而不是同一问题的不同严重程度；第二，耗竭（exhaustion）几乎出现在任何关于人手不足或工作量的抱怨中，属于最泛化、最不具区分度的信号；心理疏离（mental distance，即对工作是否值得的信念丧失）是唯一与运营层面问题无关的症状，且在只含单一症状的帖子中，其伴随明确离职意向的频率约为其他症状的两倍；第三，同伴回复呈现相反模式——当发帖者表达考虑离职时，回复内容整体向职业建议倾斜，但这种倾斜对心理疏离最小。结论是：与离职关联最强的症状，恰恰是同伴群体响应最少的症状，而用单一倦怠总分进行刻画会同时掩盖上述两种模式。该工作适合人因安全、安全劳动力与组织管理研究者，以及 SOC 管理与安全工作队伍健康度评估方向的安全负责人阅读。