Studie: Was macht Teams zufrieden? – The Organizational Spectroscope
Einen sehr spannender Forschungsansatz auf Basis von digitalen Kommunikationsdaten wie E-Mail-Metadaten (z.B. Zeitstempel und Kopfzeilen) sowie traditionelleren Datenquellen wie Stellenbezeichnungen, Bürostandorten und Umfragen zur Mitarbeiterzufriedenheit verfolgen Duncan Watts und seine Kollegen Jake Hofman, Christian Perez, Justin Rao, Amit Sharma und Hanna Wallach. Unter dem Titel “The Organizational Spectroscope” nutzen die Autoren eine Vielzahl von Daten aus diversen Quellen (E-Mail-Aktivität, Organigramm und Daten aus einer Mitarbeiterbefragung), die ihnen von US-Mitarbeitern der Firma Microsoft vorliegen.
Zufriendenheit mit dem Team
Die Teamzufriedenheit erheben die Forscher über drei Aspekte:
- Zufriedenheit mit dem Maneger
- Unternehmensweite Zusammenarbeit
- Work-Life-Balance
Methodik
Auf Basis der vielen Daten wurde eine logistische Regression als Vorhersagemodell einem Random-Forest-Modell gegenüber gestellt. Das Random-Forest-Modell basiert auf Algorithmen aus dem Bereich Maschinelles Lernen (KI) und war dem einfacheren logistischen Regressionsmodell hinsichtlich Vorhersageleistung überlegen. Die Prozentzahlen in der nachfolgenden Tabelle zeigen die Vorhersageleistung des Modells bei der Identifikation der unzufriedensten Teams (untere 15%) bei Microsoft. Die Zufriedenheit mit dem Manager konnte beispielsweise in 93% der Fälle auf Basis der Modell-Variablen korrekt vorhergesagt werden, sofern die E-Mail-Informationen berücksichtigt wurden. Das ist beeindruckend!
Für die Work-Life-Balance war es der Anteil der E-Mails, die außerhalb der Arbeitszeit verschickt wurden: mehr ist schlechter. Bei der Zufriedenheit der Manager war es die Antwortzeit der Manager: langsamer ist schlechter. Und für die Wahrnehmung der unternehmensweiten Zusammenarbeit war es die Größe des E-Mail-Netzwerks des Managers: kleiner ist schlimmer.
Fazit
Die Autoren weisen darauf hin, dass die Ergebnisse vielleicht auf den ersten Blick nicht besonders überraschen. Allerdings war zum Beispiel die Gesamtanzahl der verschickten E-Mails oder deren Verteilung über den Tag und die Woche nicht geeignet, um geringe Zufriedenheit vorherzusagen.
Auf jeden Fall zeigt diese Forschung, dass psychometrische Organisationsforschung durch die Verwendung zusätzlicher Daten profitieren kann. Duncan Watts und Kollegen weisen insbesondere auf die unmittelbare Verfügbarkeit von Daten zum E-Mail-Verhalten hin, so dass HR-Abteilungen (theoretisch) viel früher eingreifen können und nicht auf eine (jährlich stattfindende) Mitarbeiterbefragung warten müssen.
Zurecht endet der Artikel jedoch auch mit den Folgenden Worten: “For all the excitement about ‘big data’, in other words, computational social science works well only when powerful computation is matched with careful social science.”
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Quelle: https://medium.com/@duncanjwatts/the-organizational-spectroscope-7f9f239a897c#.nc397frkk
