تحليل مشاعر الموظفين يظهر للموارد البشرية جميع المشاعر

يظل التفاعل الحقيقي للموظفين لغزاً بالنسبة لمعظم المؤسسات. ومن الأسباب الرئيسية لذلك أن الأدوات التقليدية التي تستخدمها الشركات لقياس التفاعل — مثل استطلاعات رأي الموظفين وقنوات التغذية الراجعة التي تتم مراجعتها يدوياً — غير كافية للحصول على صورة كاملة عن مشاعر الموظفين الحقيقية.

وهنا يأتي دور تقنية تحليل المشاعر التي تعتمد على معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. فهي تقوم بتحليل كميات هائلة من التعليقات للكشف عن نقاط القوة والضعف في المؤسسة، وكشف المشاعر الإيجابية والسلبية تجاه سياسة جديدة أو تغيير في المزايا أو ممارسات الإدارة أو ثقافة مكان العمل.

وبالتالي، يمكن لقسم الموارد البشرية اتخاذ القرارات وإجراء التغييرات، استنادًا إلى التعليقات الواردة، لمعالجة مخاوف الموظفين، مما يشجع بدوره على تواصل أكثر انفتاحًا وزيادة مستوى المشاركة.

قال أرمين بيرجيكلي، المدير الأول لاستراتيجية النمو في شركة «ألتيميت سوفتوير» التي تتخذ من ويستون بولاية فلوريدا مقراً لها: «نحن نجيد تحليل البيانات التقليدية المتعلقة برأس المال البشري، لكننا كنا نفتقد الجانب الآخر، وهو ما أسميه الرؤى النوعية». وكان بيرجيكلي المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة «كانجويا»، وهي شركة رائدة في مجال البرمجيات كخدمة طورت قدرات معالجة اللغة الطبيعية لقياس تجربة الموظفين وتحسينها. استحوذت شركة Ultimate Software على Kanjoya في عام 2016 وأعادت تسميتها لتصبح UltiPro Perception.

"هناك ما هو أكثر بكثير مما يمكن استخلاصه من المقاييس الكمية التقليدية، وعادةً ما يدور ذلك في نطاق أسئلة مثل: 'ما الذي يشعر به الناس؟' و'لماذا يشعرون بذلك؟' "، كما أشار بيرجيكلي. "الهدف من تقنية تحليل المشاعر هو جعل الآلة تحاول فهم ما يشعر به الشخص ولماذا يشعر بذلك."

[مجموعة أدواتSHRM : إدارة استطلاعات الرأي الخاصة بالموظفين]

مسح أكثر ذكاءً

تستخدم شركة «ليفل أكسيس» (Level Access)، التي تتخذ من فيينا بولاية فيرجينيا مقراً لها وتساعد المؤسسات على ضمان إتاحة التكنولوجيا للأشخاص ذوي الإعاقة، برنامج «أولتيبرو بيرسيبشن» (UltiPro Perception) للتعرف على موظفيها البالغ عددهم 200 موظف بسرعة، دون التعرض للتحيز البشري الذي ينجم عن المراجعة اليدوية.

قبل أن تطبق الشركة هذه الأداة، كانت استطلاعات رأي الموظفين غير متسقة، مما جعل من الصعب على كولين وود، مديرة شؤون الموظفين، تقييم اتجاهات المزاج العام بثقة. 

وقالت إن الشركة كانت تجري استطلاعات رأي للموظفين عند مغادرتهم العمل منذ سنوات، لكنها لم تكن تستخدم أسئلة موحدة. كما كانت الاستطلاعات العامة للموظفين تُجرى في أوقات عشوائية، وتشتمل على أسئلة مختلفة، لذا لم تكن هناك طريقة لمقارنة التغيرات التي تطرأ على الوضع بشكل دقيق.

نظرًا لأن شركة Level Access كانت تستخدم بالفعل نظام معلومات الموارد البشرية من Ultimate، فقد كان اعتماد نظام UltiPro Perception خيارًا طبيعيًا. وقال وود إن سهولة دمج أداة الاستطلاع مع البيانات الديموغرافية للموظفين والمعلومات التنظيمية للشركة تجعل عملية تحليل البيانات وتصنيفها أسهل بكثير.

قامت بإدخال بيانات استطلاعات الرأي التي أجريت على مدار 20 عامًا في الأداة، مما مكنها من دراسة الاتجاهات على المدى الطويل. كما أصبح بإمكانها الآن جمع تعليقات الموظفين من خلال استطلاعات رأي موجزة تُجرى بانتظام حول مواضيع ذات صلة. قالت وود: «إذا حان وقت تحديد الأهداف، فقد نسأل عن الأهداف، أو نطلب من الموظفين تقييم اجتماع عام عُقد مؤخرًا».

كيف تعمل

قال هولجر مولر، نائب الرئيس والمحلل الرئيسي في شركة «كونستيلايشن ريسيرتش» (Constellation Research)، وهي شركة أبحاث واستشارات تكنولوجية مقرها كوبرتينو بولاية كاليفورنيا، إن مجال تحليل المشاعر القائم على اللغة موجود منذ فترة طويلة. لكن تطبيق تكنولوجيا تحليل البيانات الرقمية على تحليل المشاعر هو أمر حديث العهد.

قالت ليزا أبوت، نائبة رئيس قسم التسويق في شركة «ووتريك» (Wootric)، وهي شركة متخصصة في برمجيات إدارة التعليقات ومقرها سان فرانسيسكو، إن استطلاعات التفاعل التي تطلب تعليقات مفتوحة تنتج كميات هائلة من الآراء. وأضافت: «يصبح من المستحيل بسرعة قراءة كل تعليق مفتوح، ناهيك عن اتخاذ إجراءات بناءً عليه».

بالإضافة إلى ذلك، هناك دائمًا احتمال حدوث تحيز في التقييم عند إجراء المراجعة يدويًّا.

وقالت وود إن الاستنتاجات المستخلصة من مراجعة الاستطلاعات في شركة Level Access كانت تعتمد بشكل أساسي على «إحساسها الداخلي بما تقرأه»، وذلك قبل تطبيق تقنية تحليل المشاعر.

قال أبوت إن منصة تحليل المشاعر تستخدم التعلم الآلي للتعرف على المشاعر في النص. "مع تحديد الموضوعات، يمكن تصنيف كل تعليق من تعليقات الموظفين الواردة في الاستبيانات المختلفة وفقًا للموضوع والمشاعر ذات الصلة — على سبيل المثال، إيجابي أو سلبي أو محايد. وتقوم الخوارزميات بالجزء الأكبر من العمل، حيث تقرأ التعليقات النوعية وتصنف التعليقات إلى فئات مختلفة مع العلامات المناسبة."

وفي حين تساعد هذه التكنولوجيا مديري الموارد البشرية على فهم المزاج العام للموظفين، قال بيرجيكلي إن أداة Ultimate تتيح لقسم الموارد البشرية أيضًا الاطلاع على مشاعر الموظفين بمزيد من الدقة.

وقال: "في السابق، كان كل من الارتباك والقلق يُصنفان ضمن الفئة السلبية، لكن ذلك لا يساعدني في تحسين مشاركة الموظفين أو رضاهم الوظيفي". "وحتى بعد التعمق في الأمر ورؤية أن الموظفين يشعرون بالحزن أو الحماس تجاه شيء ما، فإن ذلك لا يكفي. فأنت تريد معرفة سبب شعورهم بهذه الطريقة من أجل حل مشكلات العمل. ويمكن لتحليلات المشاعر أن تربط بين ارتباك الموظفين ومزاياهم، أو بين قلقهم والمساواة في الأجور".

لكن مولر قال إن تحليل المشاعر لن ينجح إلا إذا قدم عدد كافٍ من الموظفين نصوصًا كافية لدراستها. "لقد سهّلت التكنولوجيا عملية الإدخال، لكن الموظفين لا يرغبون حقًا في كتابة فقرات طويلة ردًا على الاستبيانات أو تقييمات الأداء. فالناس يعانون من إرهاق الاستبيانات. وأحيانًا يفرض صاحب العمل ذلك ويحصل على معلومات غير مجدية في المقابل، مما يثير الشكوك حول صحة البيانات وصحة التحليل."

أفضل الممارسات

فيما يلي بعض النصائح العملية لمتخصصي الموارد البشرية الذين يستخدمون تقنية تحليل المشاعر:

استطلاع القضايا الحقيقية. قال مولر: "يكتشف الموظفون بسرعة كبيرة ما إذا كان الاستطلاع يقتصر على... الموضوعات الروتينية فقط". "من المهم أن يكون مصممو الاستطلاعات على اتصال بالفرق التشغيلية التي تعرف ما هي التحديات الحقيقية والفرص والموضوعات الساخنة بين الموظفين".

"اجعل الاستطلاعات الميدانية قصيرة ومحدودة العدد." وقال مولر إن إكمال الاستطلاعات يجب ألا يستغرق أكثر من خمس إلى سبع دقائق، مضيفًا أن الموظفين سرعان ما سيفقدون الاهتمام بأي أداة تستغرق وقتًا طويلاً. "إن إيجاد التوازن الصحيح بين التكرار والضرورة أمر بالغ الأهمية لنجاح أي أداة استطلاع."

أظهر الصلة. قال وود إن موظفي شركة Level Access سعداء للغاية لوجود وسيلة تتيح لهم مشاركة ملاحظاتهم والحصول على نتائج تلك الملاحظات. "نحن نكمل دورة التغذية الراجعة من خلال توضيح ما يلي: 'هذا ما سألنا عنه، وهذا ما قلتموه، وهذا ما سنفعله حيال ذلك'. فإذا شاركت النتائج وما ستفعله للاستجابة لمخاوف الموظفين، فستتمكن من تعزيز الثقة وتشجيع المشاركة في الاستطلاعات المستقبلية."

التزم بالخصوصية. تعد خصوصية الموظفين أمرًا بالغ الأهمية. قال مولر: "أي تقصير في هذا الصدد يعني فشل أداة الاستطلاع". "إن ضمان الخصوصية وعدم الكشف عن الهوية في أداة الاستطلاع أمر حاسم لنجاح تنفيذها، لأن تحقيق التوازن الصحيح هو السبيل الوحيد الذي يضمن استمرار الموظفين في المشاركة في الاستطلاعات والحفاظ على الثقة".