Tafiti za Wafanyakazi na Uchambuzi wa Maandishi Huru

Faida:

• Uwezo wa kuchambua majibu ya uchunguzi wa wazi kulingana na mandhari, mzunguko na hisia
• Uwezo wa kutafsiri vipimo kama vile eNPS na ushiriki na kuzigeuza kuwa mapendekezo ya vitendo
• Uwezo wa kuanzisha mfumo wa uchanganuzi usio na upendeleo ambao huhifadhi kutokujulikana na usiri

Ulifanya uchunguzi kuhusu ushiriki wa wafanyikazi na kupokea mamia ya maoni ya maandishi kutoka kwa watu 400 bila malipo. Ingechukua siku kuzisoma moja baada ya nyingine na kutoa mada kuu, na ingekuwa ya kibinafsi: kutoka kwa macho ya msomaji aliyechoka, mada zingine zingeonekana na zingine kutoweka. Akili Bandia (AI) hukusanya mamia ya majibu ya wazi katika mandhari, marudio, na hali katika dakika; Inaunda picha ambayo itahimiza usimamizi kuchukua hatua. Lakini hapa ndipo mojawapo ya majukumu nyeti zaidi ya HR yanapotekelezwa: maoni haya ni ya watu binafsi, kutokujulikana kunaahidiwa, na ahadi hii haipaswi kamwe kuvunjwa. Katika kitengo hiki, tutajifunza jinsi ya kufanya uchanganuzi wa uchunguzi mwisho hadi mwisho na kuhifadhi kutokujulikana na usawa.

Masharti machache: eNPS (Eployee Net Promoter Score) ni kipimo kinachopima uwezo wa wafanyakazi kupendekeza kampuni; Inapatikana kwa kupunguza asilimia ya "wale wanaopendekeza" kutoka kwa asilimia ya "wale ambao hawapendekezi". Kushiriki/kujitolea kunarejelea kifungo cha kihisia cha mfanyakazi kwa kazi yake na kampuni. Uchanganuzi wa hisia ni kuainisha toni chanya/hasi/kutofungamana na matini. Uwekaji msimbo wa mada ni mchakato wa kugawanya matini huru katika mada za kawaida (kama vile mzigo wa kazi, usimamizi, taaluma).

Mandhari Majibu ya Wazi

AI hubadilisha maandishi ya bure kuwa maarifa ya muundo. Jambo muhimu: kuweka uchanganuzi bila majina na kujumlishwa. Mchakato wa hatua kwa hatua:

1. Usijulishe data. Ondoa au ujumlishe jina, kitengo, maelezo ya maelezo.
2. Dondoo mada. Uliza ni maoni mangapi kila mandhari yanaonekana.
3. Ongeza hali ya kihisia. Je, kila mada ni chanya au hasi?
4. Uliza sampuli za manukuu - lakini salama. Nukuu za uwakilishi ambazo hazitatoa mtu binafsi.
5. Igeuze kuwa vitendo. Mapendekezo madhubuti 1-2 kwa kila mada muhimu.
6. Tafsiri na wanadamu. Nambari husomwa na muktadha; Maoni ya mwisho ni yako.

Jukumu lako: mchambuzi wa uzoefu wa mfanyakazi.Kazi: Changanua maoni yafuatayo ya utafiti ambayo hayakujulikana.1) Panga maoni katika mada kuu (k.m. usimamizi, mzigo wa kazi, taaluma, malipo, utamaduni, zana). Taja maoni mangapi kwa kila mada.2) Fanya muhtasari wa hali ya jumla (chanya/hasi/isiyo na upande wowote) ya kila mada.3) Tambua vipengele 3 vyema vinavyotajwa mara nyingi na maeneo 3 ya maendeleo. Kanuni: Usijaribu kulinganisha maoni na WATU. Ikiwa kuna maelezo (jina, kitengo, tukio maalum) ambayo yanaelezea mtu binafsi, JUMLA wakati wa kufanya muhtasari. Usinukuu maoni adimu/maalum pekee ambayo yanaweza kufichua mtu.

Agizo hili; Hutoa matokeo yanayoweza kutekelezwa kwa usimamizi, kama vile "Mandhari ya mzigo wa kazi yalionekana katika maoni 78, mara nyingi yakiwa hasi; sababu kuu ya kuhama jioni ndiyo" - bila kufichua mtu yeyote.

Kidokezo: Hatari kubwa zaidi ya kimaadili katika uchanganuzi wa utafiti ni kutokujulikana. Maoni kama vile "Mtu pekee katika idara ya uhasibu ambaye mtoto wake alizaliwa" anaweza kumpa mtu kivyake. Iambie AI kwa jumla kujumlisha maelezo ambayo yanamtambulisha mtu binafsi na sio kuangazia maoni adimu/mahususi.

Kutafsiri Vipimo na Kuvitafsiri kuwa Vitendo

Nambari mbichi pekee haina maana; Je, "eNPS 12" ni nzuri au mbaya? AI husaidia kuweka vipimo vya muktadha na kutafsiri kuwa mapendekezo ya vitendo:

Tafsiri vipimo vya utafiti hapa chini na utoe muhtasari wa ukurasa 1 kwa meneja.Data:- eNPS: 12 (25 mwaka jana) - Ushirikiano wa jumla: 3.6 kati ya 5- Eneo la alama za chini zaidi: "maendeleo ya kazi" (3.1)- Eneo la alama za juu zaidi: "mahusiano ya timu" (4.4)Lugha ni nini kinachohitajika2) Eleza ni nini 2) Lugha ni muhimu2) Dhana zinazowezekana za kushuka kwa eNPS (sababu kamili ya upotoshaji, dhana)3) Pendekezo la hatua madhubuti kwa maeneo 3 muhimu zaidi.

Gawanya maoni hasi kuhusu mada ya "Ukuzaji wa Kazi" katika mada ndogo (k.m. kutokuwa na uhakika wa ukuzaji, ukosefu wa mafunzo, ukosefu wa maoni). Kwa kila mada ndogo, andika idadi ya maoni na wazo la kitendo. Usimfichue mtu huyo; Weka nukuu bila majina na mwakilishi.

Kesi Tatu Ndogo

Kesi 1 - Kutoka siku hadi dakika. Katika kampuni ya watu 600, wataalamu wawili wa HR walikuwa wakiandika kwa mkono maoni 1,400 ya bure kuhusu uchunguzi wa kila mwaka katika wiki moja. Kwa AI, mandhari imepunguzwa hadi saa chache; Timu ilitumia wakati wa uchambuzi, tafsiri na upangaji wa hatua. Uwiano wa usimbaji pia uliongezeka kwa sababu vigezo sawa vilitumika kwa maoni yote.

Kesi ya 2 - Kukatiza kwa ishara ya siri. Katika kampuni moja ya utengenezaji, alama za jumla zilikuwa nzuri, lakini AI ilionyesha mada ya "ratiba ya mabadiliko" na maoni hasi 46; huu ulikuwa ni muundo uliopuuzwa katika usomaji wa mikono. Menejimenti ilipitia mfumo wa zamu; Katika robo iliyofuata, malalamiko yanayohusiana yalipungua kwa nusu.

Kesi ya 3 - Kuzuia shida ya kutokujulikana. Katika jaribio la kwanza, mtaalam pia alitoa taarifa za kitengo kwa AI; Chapisho lilikuwa na nukuu inayofichua "Kuhusu meneja pekee katika kitengo X." Mtaalam aliona hili kabla ya kuchapishwa, akasahihisha mchakato: maelezo ya kitengo yaliondolewa, sheria ilianzishwa "kuripoti kando kikundi chochote kidogo na maoni chini ya 5". Uaminifu ulihifadhiwa.

Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu

Kidokezo dhaifu:Fanya muhtasari wa maoni haya ya utafiti.

Matokeo: ya juu juu, mengi, bila dhamana ya kutokujulikana; muhtasari ambao unaweza hata kutoa mtu binafsi.

Kidokezo chenye nguvu:[data isiyojulikana + mandhari na hesabu + hali + salama/nukuu wakilishi + "jumlisha mtu binafsi, usifichue maoni adimu" + pendekezo la kitendo]

Matokeo: uchanganuzi ambao ni wa nambari, wa mada, unaozingatia vitendo na kudumisha kutokujulikana.

Kutokujulikana na Sheria za Haki

Hatari

tahadhari

Ufichuaji wa kikundi kidogo

Tenganisha kuripoti kwa vikundi vidogo vilivyo na wahojiwa chini ya 5

maelezo ya kina

Jaza maelezo ya jina/kitengo/tukio

Kunukuu maoni adimu

Tumia uwakilishi pekee, nukuu nyingi

maoni ya upendeleo

Swali kuhusu ukanushaji wa utaratibu wa AI wa kikundi (umri, jinsia, n.k.)

Inahamisha data ghafi kwa zana isiyo salama

Tumia zana zilizoidhinishwa/kitaasisi na data isiyojulikana

Tahadhari: Data ya uchunguzi ni data ya kibinafsi; Kubandika maoni mabichi kwenye zana ya jumla bila uhakikisho wa data ya shirika hubeba hatari ya KVKK (tutachunguza hili katika kitengo kijacho). Uelekezaji wa mandhari ya AI pia hauwezekani; Mwanadamu anapaswa kupitia nambari na mifano na kufanya tafsiri ya mwisho. AI hupata mifumo; Mwanadamu huamua maana na hatua.

Makosa ya kawaida

• Kuvunja kutokujulikana. Kuweka kitengo/jina/maelezo mahususi katika uchanganuzi kunaweza kumtoa mtu.
• Kuripoti katika vikundi vidogo. Matokeo ya kitengo cha watu-3 ni karibu data ya kibinafsi.
• Kuamini kwa upofu nambari mbichi. Uwekaji mada wa AI hauwezekani; Angalia kwa sampuli.
• Kuangazia maoni adimu ya kuvutia. Inaweza kufichua badala ya kuwa mwakilishi.
• Haiunganishi maoni kwenye kitendo. Ikiwa uchambuzi hautoi hatua madhubuti, inabaki kwenye rafu.
• Kupuuza upendeleo. Swali ikiwa AI inakanusha kikundi fulani.

Kwa muhtasari

• AI hukusanya mamia ya majibu yaliyo wazi kulingana na mada, marudio, na hali ili kupata maarifa yanayoweza kutekelezeka kwa usimamizi.
• Dumisha kutokujulikana: fanya maelezo ya jumla yanayomtambulisha mtu binafsi, usifichue vikundi vidogo na maoni adimu.
• Weka vipimo kama eNPS na ushiriki katika muktadha; Usitunge sababu dhahiri, uliza nadharia.
• Funga kila mada muhimu kwa hatua madhubuti; Uchambuzi hauunda thamani ikiwa haitoi hatua.
• Mchakato wa data mbichi na zana salama; AI hupata mifumo, wanadamu hufanya tafsiri ya mwisho na kuangalia kwa upendeleo.

Jukumu la maombi

Tayarisha maoni 30-40 ya uchunguzi, halisi au ya kubuni (kwa makusudi ni pamoja na maelezo ya "kusema" au mawili). Usitambulishe data kwanza. Acha AI itengeneze mada, uchanganuzi wa hisia, na hesabu ya maoni kwa kila mada; Omba nukuu salama/uwakilishi. Kisha angalia matokeo: je, nukuu zozote humpa mtu? Je, kikundi kidogo kilicho na maoni chini ya 5 kimeripotiwa kando? Hatimaye, andika kitendo madhubuti kwa mada 3 muhimu zaidi.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Je, data haijatambulishwa kabla ya uchanganuzi (jina/kitengo/maelezo)?
• [ ] Je, mada zimeripotiwa kwa nambari (ni maoni mangapi)?
• [ ] Je, hali imebainishwa kwa kila mada?
• [ ] Je, vikundi vidogo vilivyo na chini ya majibu 5 havijaripotiwa tofauti?
• [ ] Je, nukuu zinawakilisha na kutofichua?
• [ ] Je, matokeo ya AI yametiliwa shaka kwa upendeleo?
• [ ] Je, kila mada muhimu inafungamana na kitendo madhubuti?