Share |

суббота, 8 июля 2017 г.

Неосознанная предвзятость? Использование аналитики текста для понимания гендерных различий в оценке эффективности работы.

Перевод статьи Андрю Марритта Unconscious bias? Using text analytics to understand gender differences in performance reviews. Статьи автора уже несколько раз переводили (см. например В опросы следует включать больше открытых вопросов). Андрю Марритт - одна из ключевых фигур HR-аналитики, его статьи обязательны к прочтению
А перевод данной статьи сделала Екатерина Рыбакова, HR в крупной компании (направление e-commerce), для потенциальных работодателей: профиль Екатерины в фейсбук, профиль в Линкедине
В рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском
Workometry, упоминаемый в статье, инструмент анализа обратной связи на основе открытых вопросов, можем применяться для анализа обратной связи как клиентов, таки персонала.
Итак
Неосознанная предвзятость? Использование аналитики текста для понимания гендерных различий в оценке эффективности работы.

Неосознанная предвзятость? Использование аналитики текста для понимания гендерных различий в оценке эффективности работы.

В начале этого года мы провели анализ комментариев в оценке эффективности работы для крупной европейской промышленной фирмы. Целью работы было выявить, можем ли мы выявить гендерные предубеждения в языке, используемый менеджерами, и различия в том, как мужчины и женщины говорят об их собственной эффективности.
В последнее время были ряд статей, исследующих такую же проблему. В статье в Fortune Kieran Snyder сообщила, что успешные женщины были охарактеризованы как более резкие, чем мужчины. В более недавней статье в HBR Shelley Correll и Caroline Simard отметили, что женщины с большей вероятностью получат неопределенную обратную связь. Они также сообщили, что большинство упоминаний о том, что они «слишком агрессивны», были замечены в отзывах женщин.
Статья в Fortune была основана на маленькой выборке - 180 человек, из которых 105 мужчин и 75 женщин. В статье HBR не упоминается, размер данных, с которым им приходилось иметь дело, хотя упоминается, что они изучили 200 отзывов в технологической компании более подробно.

В нашем анализе мы смогли изучить 36 700 комментариев менеджеров и 37 300 самооценок сотрудников. Мы использовали наше «инструмент» анализа текста, который заставляет наш продукт Workometry идентифицировать семантические темы, лежащие в основе высказываний, а затем использовать множество прогностических методов для определения тех тем, которые, скорее всего, будут использоваться женщинами и о них [о женщинах].

Помимо текста мы смогли связать демографические и структурированные данные о производительности с комментариями и, следовательно, темами. Мы связали данные о менеджере с данными сотрудника. Ниже приведены выводы некоторых важных гендерных результатов, которые мы выявили.

Тиражирование (Replicating) результатов.


Когда мы сделали это исследование, статья была опубликована в Fortune, но в HBR нет. Хотя мы старались найти примеры агрессивности или грубости, мы не смогли воспроизвести результаты, найденные Kieran. Я не могу сказать, связано ли это с нашим гораздо более обширным размером данных, или же с тем, что результаты, которые мы видели, являются спецификой фирмы (это был другой сектор).
Результаты в статье HBR имеют некоторое совпадение с тем, что мы нашли, хотя первоначально мы не интерпретировали результаты таким же образом.

Необходимость контролировать множество переменных.


Одна из проблем, связанных с многопрофильной работой по гендерному разнообразию, заключается в том, что при сравнении мужчин и женщин в фирме мы должны контролировать множество переменных. Женщины выбирают разные профессии, разные рабочие механизмы, присутствуют в разных пропорциях в разном возрасте, на верхних уровнях меньше женщин и больше на нижних. С нашими моделями мы должны были убедиться, что мы учли эти факторы, чтобы изолировать темы, которые были там из-за гендерных различий и присутствующих из-за женщин рабочих мест.

Хорошим примером является отсылка к HR системе. Наш клиент, как и большинство фирм, имел гораздо больше женщин в сфере HR, чем в других функциях (как доля людей в функции). Более административные роли в бизнесе были более склонны использовать HR системы. Эта тема была одним из самых сильных предикторов того, является ли сотрудник мужчиной / женщиной, но это был связано с аспектами работы, а не с гендерными аспектами.

Мужчины описывают чего они достигли, женщины описывают как они этого достигли.

Это то, где наша работа совпадает со статьей в HBR.  Однако, мы обнаружили, что женщины используют одинаковую терминологию как  в оценках себя, так и в оценках менеджера. Следует также отметить, что женщиной с большей вероятностью будет управлять женщина, чем мужчины (из-за гендерных различий в функциях).

Женщин в большей степени описывали как командного игрока, который будет рассматриваться как полезный и поддерживающий, а также обменивающийся знаниями с другими. Они будут принимать изменения больше, чем мужчины и будут заинтересованы в продолжении обучения.

Их менеджеры в большей степени описывали их как имеющих позитивное отношение, демонстрирующих готовность и решительность, и как тех, на кого можно положиться. Они были в большей степени готовы взять на себя ответственность, проявить усердие и были готовы взять на себя новые задачи.

Женщины гораздо чаще описывали себя как отзывчивые. Они подчеркивают помощь другим, создание ощущения комфорта для себя и других, упорный труд.

Как женщины, так и их руководители, подчеркнули некоторые общие темы, некоторые из которых в большей степени были сделаны женщинами о женщинах. Женщины рассматривались как сильные коммуникаторы и докладчики, ориентированные на задачи, работающие с высокой точностью и тщательно следующие процессам и процедурам.  Интересно, что описание, демонстрирующее аналитическое мышление, было более характерно для женщин.

Трудно разделить язык бизнеса и язык мужчин.

Здесь наш анализ и публикация в HBR имеют наибольшее совпадение. Терминология, используемая мужчинами и их менеджерами, в большей степени будет о бизнес результате. Многое из специфики языка мужчин в равной степени можно рассматривать как способ, которым предприятия описывают себя.

И мужчины, и их менеджеры используют такие фразы, как «Беспокойство о доходности (Caring about profitability)», «Беспокойство о конкуренции (Caring about the competition)» и «Достижение измеримых результатов». Однако поразительно то, что в отличие от женщин, где большая доля прогнозируемых гендерных тем, которые мы нашли, были использованы женщинами и их менеджерами, большинство тем, характерных для мужчин, были использованы либо их менеджерами либо мужчинами, которыми они управляли – у них было мало совпадений.

Менеджеры были гораздо более склонны описывать мужчин как «принятие правильных решений», «наличие хорошей перспективы», «достижение целей и задач», «обеспечение хорошей производительности» и «создание ценности для компании».

Мужчины в большей степени «ищут конструктивную критику» или «просят честную обратную связь».  Это, конечно, сердце статьи HBR – что женщинам дается менее конкретная обратная связь. Наша работа не нашла этого, но обнаружила, что мужчины чаще просили об этом типе [более конкретной] обратной связи.

В отличие от женщин, которых видели, и они себя представляли, как хороших игроков команды, мужчины с большей вероятностью говорили, что они «взаимодействуют с коллегами». Это казалось гораздо более транзакционным подходом к отношениям.

Другой аспект, который был поразительным, это то, каким образом мужчины используют цифры. Они говорили о проценте достижения своих целей. Мужчины в большей степени говорили, что «у них был хороший год», или, они достигли или перевыполнили свои цели. Если вы заметили комментарий, который включал цифры, то в большей степени он был сделан мужчиной или о нем. Это в некоторой степени неудивительно. Исследования в литературе в области информатики предполагают, что если вы хотите разработать игру обращенную к мужчинам вы должны  предоставить им возможность достигать высоких баллов, получать признание и т.д. Создание игры для женщин – дайте им возможность создавать что-нибудь.

Как руководители, так и их сотрудники пишут больше о женщинах

Одна из вещей, которые мы обнаружили, было то, что и женщины и их менеджеры писали больше текста. Менеджеры обоих полов писали примерно на 10% больше об их сотрудниках женщинах нежели, чем об [их сотрудниках] мужчинах.

Однако, мужчины, которыми руководили женщины, написали почти на 20% больше в своей оценке, чем мужчины, которыми руководили другие мужчины. Как и в целом женщины писали больше, эти мужчины адаптируются к тому, как общаются их менеджеры?


Является ли язык обратной связи независимым?

Хотя мы можем отождествлять себя с многими темами в статье HBR, мы не спешим сделать выводы о том, что менеджеры предвзято относятся к женщинам. Фактически в нашем опыте «размытая» обратная связь может быть использована женщинами для описания себя, так и может быть использована их менеджерами. Мы также видим, что мужчины с большей вероятностью просят о конкретной обратной связи.

Интересно, смогут ли менеджеры адаптироваться к терминологии, используемой их подчиненными. Если сотрудник говорит про себя цифрами и «жесткими» фактами, то и потом отвечать он будет цифрами и «жесткими» фактами. Если сотрудник говорит о поддержке других или возможность быть хорошим коммуникатором, значит ли это, что менеджер также должен использовать такие термины?

Очевидно, что существует огромная возможность применить расширенный анализ, включающий анализ неструктурированных данных «текст», чтобы проинформировать о нюансах беседы о гендерных аспектах внутри организации и помочь в развитие эффективных, целенаправленных решений. Моя рекомендация для фирм, желающих перейти к подходу более ориентированному на данные:

  • Если вы этого еще не сделали, выполните этот тип анализа с помощью собственных данных о производительности. Учитывая различия нашего исследования и особенно с работой Kieran Snyder, я  предполагаю, что некоторые выводы были спецификой отрасли и даже фирмы
  • Разработать на основе данных развитие для женщин, чтобы помочь им понять как они и их коллеги мужчины отличаются, особенно, как мужчины с большей вероятностью используют язык бизнеса, когда описывают его.
  • Продемонстрируйте на примере конкретных компаний как менеджеры могут использовать разный язык когда описывают мужчин и женщин. Это должно быть адресовано и к менеджерам женщинам и к мужчинам, поскольку многие найденные нами темы будут вероятно  использованы женщинами менеджерами, так и менеджерами мужчинами.

Об авторе.


Andrew один из пионеров европейской сцены HR аналитики. Он основатель OrganizationView, создатель открытого вопроса к сотруднику в обратной связи как инструмент  Workometry,  и со основатель общества the People Analytics Switzerland.
Andrew возглавил первую Европейскую конференцию по HR аналитике - HR Tech World’s 2013 ‘Big Data’ и был сопредседателем конференции Tucana’s ‘People Analytics’ в 2014, 2015 и 2016. Он преподаёт HR аналитику и управляемые данные в HR в Европе и Азии, а также является членом CIPD’s Human Capital Analytics Advisory Group, устанавлиевает стандарты и контент-стратегию для содержания HR аналитики.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме

Комментариев нет:

Отправить комментарий

рек

Популярные сообщения