Оценка персонала. Метод социометрии. Часть 2: Как социометрия повышает достоверность результатов перекрестной оценки — Конференции

Часть 1

Вторым выступал Александр Ларионов, генеральный директор компании BSSL
Их компания так же проводит оценку 360 и оценку инструментом Азимут (их вариант социометрии), но его выступление было не об их инструментах, а об одной из проблем, существующих в социологии, которую важно учитывать при проведении любых исследований, где люди оцениваю друг друга.
Это «проблема выборки».

Проблема выборки.

Суть ее заключается в том, что если мы сравниваем разных людей (например, выстраиваем общий рейтинг, куда включены разные филиалы или разные подразделения сотрудников) может получиться так, что мы будем сравнивать «организованность» у дизайнеров и бухгалтеров — сотрудников профессий, которые в принципе оценивают по-разному и т.п.
Те есть при перекрестной оценке мы непременно сталкиваемся с:

• разная важность критериев оценки для разных групп экспертов
• разный уровень критичности в разных коллективах
• конкуренция (я поставлю коллегам оценки хуже, чтобы самому быть выше в рейтинге)

Александр рассказал о том, к какое решение они нашли для того, чтобы мини минировать влияние этих пунктов.

Индекс экспертного доверия.

С помощью социометрии они определяют кому в выборке можно верить больше, кому меньше. И на основании этого корректирую результаты.

За основу они взяли методы анализа соц. сетей, которые используют интернет- поисковики (google, yandex и пр):

1. PageRank — для анализа того, кому сотрудники доверяют в суждениях о людях.
2. Topic specific page ranc — для выявления привилегированных экспертов — носителей корпоративных представлений о компетенциях (их список может просто составить ген.директор)

В итоге, при перекрестной оценке учитывается «вес» человека, поставившего ту или иную оценку. И тем самым значительно повышая достоверность результатов.

Таким образом, вполне достаточно любой опросник 360 дополнить вопросом об экспертном доверии и попросить руководителя выбрать «корп образцы» и учесть полученные данные при обработке результатов, чтобы получить более объективную картину.

Александр сказал о том, что они только начали опробовать данный подход но уже сейчас видно, что результаты существенно меняются (корреляция данных без учета экспертного доверия была 0,63, а у учетом — 0,87. И это значимое различие).

Судя по перешептывания коллег за моей спиной и поступавшие Александру вопросу (что называется «не в тему»), многие не поняли о чем, собственно, Александр рассказывал. На мой же взгляд он поднял очень важную и больную тему, по тому как данная проблема объективности оценки действительно есть и очень здорово, что их компания ищет путь по ее решению

Часть 3