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ONAがどのようにバイアスを減らし、静かな貢献者を特定するか
ONAがどのようにバイアスを減らし、静かな貢献者を特定するか
David Isaac Murray avatar
対応者:David Isaac Murray
4か月以上前に更新

例えば、あなたを活気づける人、あなたにやる気を与える人、あなたに助言をする人、あなたが優れていると思う人、さらなる助けや注意が必要な人など、あなたの周りの人々についての質問に答えることは初めてのことかもしれませんし、予想外のことかもしれません。

これらの質問は、積極的組織ネットワーク分析、または「積極的ONA」と呼ばれる方法論の一部です。受動的ONAはコミュニケーションツールを監視して相互作用や感情を特定しますが、積極的ONAはチームメンバーに直接、周囲の人々について尋ねます。

このデータはどのように使用されますか?

リーダーは、同じ役割、職務機能、レベル、在籍期間の人々を同一条件で比較することができるツールを持っています。サイクルが完了すると、あなたの周りの人々の有益な視点の匿名報告を受け取ることになります。

これらの質問は、外向的な人々に偏っているか、人気投票のようなものですか?

いいえ、研究は逆を示しています。実際、これらの質問は、ピックアップされたピアレビューやマネージャーの評価によく見られるバイアスを減らし、精度を高めるように設計されています。この方法論は、一貫して多くの「静かな貢献者」を明らかにします。これらは素晴らしい仕事をしているが、上司に報告したり自己宣伝をしたりしない人々です。

これが人気投票にならないように、回答を記入した後、次の画面でなぜその人を選んだのかを説明するよう求められます。サンプルサイズの力を利用して、マネージャーはこの情報を使用してパターンを見つけ、異常な外れ値を特定することができます。

こちらの回答で解決しましたか?