PresseKat - "Martin Schulz ist eine gute Antwort auf unsere Schwarzmalerei" - Leistungsforscher Gabrie

"Martin Schulz ist eine gute Antwort auf unsere Schwarzmalerei" - Leistungsforscher Gabriel Schandl erklärt, warum wir uns am SPD-Kanzlerkandidaten ein Beispiel nehmen sollten

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(ots) - "Nirgendwo auf der Welt wird so viel lamentiert und
schwarz gesehen wie bei uns", schreibt der Leistungsforscher und
Wirtschaftswissenschaftler Gabriel Schandl in einem Standpunkt für
das Kölner Medienbüro MAASS·GENAU. "Und das, obwohl unsere Wirtschaft
brummt und sich Wolfgang Schäuble über einen Milliardenüberschuss
freut".

Schandl: "In extremen Ausprägungen - Pegida und AfD lassen grüßen
- fühlen wir uns ständig bedroht. Hin und wieder real, häufig aber
auch völlig irrational. Das ist auch in den sozialen Medien, vor
allem auf Facebook, sehr spürbar."

In seinem Beitrag für MAASS·GENAU erklärt der Buchautor, warum wir
die Wirklichkeit gern schlechter empfinden als sie ist: "Kollektives
Jammern verschafft ein wohliges Gefühl von Gemeinschaft. Denn Schuld
am Missstand haben immer die anderen."

Schandl ist überzeugt, dass SPD-Kanzlerkandidat Martin Schulz
daran etwas ändern kann: "Sein Aufstieg beweist, dass man etwas für
sein Glück tun kann, ohne ständig auf andere zu zeigen. Er hat trotz
schwieriger Zeiten im Leben niemals aufgegeben. Denn er weiß: Wer
etwas werden will, macht einfach und freut sich über das, was er
tut."

Schandl hat das Konzept und den Begriff des Leistungsglücks
geprägt. Daher weiß er: "Uns lähmt die Mentalität, sich auf der
Arbeit ständig das Wochenende herbeizusehnen und alles unendlich
schwer zu nehmen." Schandl: "Martin Schulz wirkt zwischen Angela
Merkel und Donald Trump wie ein solider deutscher Weg der Mitte:
ernsthaft, hart an sich und an der Sache arbeitend. Ehrgeizig. Und
trotzdem ein Mensch, der weiß, dass man es mit Jammern nicht weit
bringt."



Pressekontakt:
MAASS·GENAU - Das Medienbüro. Ansprechpartner: Jochen Maass -
T. 0221 80015946 - eMail: jochen.maass(at)maassgenau.de -




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Datum: 25.01.2017 - 16:20 Uhr
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