Die spannendsten HR-Technologien im Jahr 2013
Im letzten Beitrag habe ich gezeigt, wie man kurz und schmerzlos eine kleine Umfrage mit Googles Formularen erstellen kann und diese Funktion gleich selbst ausprobiert.
Ich fragte in diversen HR-Kontexten, welche HR-Technologien wirklich spannend sind. Mein Minifragebogen wurde daraufhin mickrige 25 mal ausgefüllt, aber immerhin. Natürlich sind die Ergebnisse nicht repräsentativ und auch sonst ist mein methodisches Vorgehen kritikwürdig. Die Ergebnisse möchte ich trotzdem nicht vorenthalten.
Welche HR-Technologien sind im Jahr 2013 die spannendsten?
Wir sehen die Antwortverteilung für die 5 vorgegebenen Technologien sowie den arithmetischen Mittelwert in Form einer roten gestrichelten Linie.
Sozial Media finden die Befragten am wenigsten spannend. Das finde ich schon etwas überraschend, denn die Blogsphäre vermittelt mir derzeit den Eindruck, als gäbe es kaum eine Alternative, um als Unternehmen zukünftig noch erfolgreich sein zu können. Interessant.
Gamification-Ansätze (HR-Systeme /-Prozesse unter Verwendung von psychologisch wirksamen Prinzipien aus der Computerspielebranche optimieren) finden sehr viele Befragte „superspannend“. Auch das überrascht mich sehr.
Den höchsten Durchschnittswert vergaben die Befragten allerdings für den Oberbegriff Automatisierung. Ich hatte den Punkt im Fragebogen so beschrieben: Prozesse, die bislang aufwändig und fehleranfällig von Hand bearbeitet wurden durch Softwarelösungen ersetzen. Es scheint fast so, als wären meine Befragten weniger an Hype-Technologien, als an konkreten Arbeitserleichterungen interessiert.
Das zur Verfügung stehende Freitextfeld wurde verwendet, um zusätzlich auf
(1) Tablet-PCs,
(2) mobile Anwendungen und
(3) Positive Psychologie (??)
hinzuweisen. Wen es jetzt noch interessiert, der finden im Folgenden den R-Code, den ich verwendet habe, um die Auswertungsgrafik (siehe oben) zu erstellen.
[sourcecode language=“r“]
# Benötigte Pakete laden
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(plyr)
# Daten einlesen und rekodieren
raw <- read.csv("https://holtmeier.de/public/HR-top5.csv")
long <- melt(data=raw, id.vars=c(), measure.vars=c("Social.Media", "Gamification", "eAssessments", "Automatisierung", "Web.based.Training"))
# Itemmittelwerte berechnen
long_sum <- ddply(long, .(variable), summarise, m = mean(value))
# Grafik erstellen
p <- ggplot(long, aes(x=as.factor(value))) +
geom_histogram(fill="grey") +
facet_wrap(~ variable, ncol = 1) +
geom_vline(data = long_sum, aes(xintercept = m), colour="red", size = 1, linetype = 2) +
scale_x_discrete("Antworten", labels = c("1" = "langweilig (1)", "2" = "2", "3" = "3", "4" = "4", "5" = "superspannend (5)")) +
theme_bw()
# Grafik lokal abspeichern
ggsave(p, file=paste("HR-top5.png"), width=5, height=8)
[/sourcecode]
Foto: Laurence Vagner
