Дмитрий Гах, 10 апреля 2024 г.
Введение
Модель эволюции социальных моделей (англ. Societal Patterns Evolution Model / SPEM) была создана для моделирования развития общества и организаций (соответствующие научные статьи представлены в разделе «Литература» ниже). SPEM может использоваться для выявления проблем и возможностей для развития и роста. В этом тексте описан простой алгоритм оценки зрелости организации с точки зрения сотрудника (желательно менеджера или выше). Это простая демонстрация того, как можно использовать модель SPEM.
Алгоритм
Метод реализован в виде программного продукта (сейчас находится в разработке, следите за обновлениями). Использование инструмента простое: пользователь отвечает на 10 вопросов, после чего инструмент отображает отчет об оценке. 10 вопросов сформированы в пары по 5 утверждений, где пользователю необходимо выбрать приоритет одного из двух утверждений.
Утверждения:
ST0. Необходимо больше личной свободы – в графике работы, в возможности покинуть офис, сроках сдачи работ, в выборе задач и т.п.
Пояснения: Личная свобода является основополагающей ценностью.
ST1. Необходимо ввести больше дисциплины, правил и порядка.
Пояснения: Дисциплина, правила и порядок привносят ясность, стабильность и контроль в операции внутри организации.
ST2. Необходимо ввести больше возможностей для справедливого увеличения заработка и других льгот при лучших результатах труда.
Пояснения: Повышение заработной платы и других льгот при увеличении результатов труда – лучшая мотивация.
ST3. Необходимо улучшить взаимоотношения внутри коллектива.
Пояснения: Теплые взаимоотношения в коллективе – залог комфортной работы и лучших результатов труда.
ST4. Необходимо улучшить возможности выражать и реализовывать идеи и проявлять творческий подход.
Пояснение: Возможности для выражения и реализации идей и творчества способствуют большему ощущению полезности и ценности работника в организации.
Расчеты:
1) Для каждой пары утверждений пользователь выбирает ответ от -5 для левого утверждения до +5 для правого. Таким образом, каждый вопрос приобретает свою оценку. Рассматриваются уникальные комбинации вопросов, в которых вопросы отличаются друг от друга. Баллы, полученные после ответов на вопросы будут сохраняться в последовательности 10 переменных Rate0, … Rate9. Суммы, полученные от ответов на вопросы соответственного уровня, будут обозначаться как Sum0, Sum1, Sum2, Sum3, Sum4.
2) Баллы вычисляются для каждой пары следующим образом:
Qleft = 5 – R
Qright = R + 5
Sum0, Sum1, Sum2, Sum3, Sum4 содержат суммы баллов по соответствующим уровням высказываний.
По сумме баллов создаются отчеты.
3) Отчёт по балансу развития:
При ответе на все вопросы равнозначно, вопросы всех уровней получают баллы каждый по 20 (4 появления в паре с баллом 5). Отклонение от баланса можно вычислить как расстояние от вектора сбалансированных ответов (20,20,20,20,20).
4) Отчёт по уровню устойчивости:
Самая большая разница между суммами уровнями Sum0 и Sum1, Sum1 и Sum2, Sum2 и Sum3, Sum3 и Sum4 указывает на самую большую область дисбаланса и уровень устойчивости. Чем уровень устойчивости выше — тем лучше.
5) Отчёт по уровням развития:
Максимальный балл, который может быть получен на определённом уровне: 40 (каждый вопрос в паре с другими появляется 4 раза, а максимальный балл 10).
В этом случае уровни можно градировать по следующим значениям:
<=20 — Проблем в развитии на уровне нет;
<=30 — На уровне имеются определённые проблемы;
>30 — На уровне имеются серьёзные проблемы.
Литература
Gakh, D. (2023). Societal Patterns Evolution Model in Development of Economy, Society, and Environment, Journal of Research, Innovation and Technologies, Volume II, 2(4), 142-160. https://doi.org/10.57017/jorit.v2.2(4).03
Gakh, D. (2023). A Look to Model of Society and Teams Development Based onInitial Formation, Primary, Adaptable, Information, and Creative Society Patterns. International Journal ofManagement Research and Economics. 3(1), 36-56. https://doi.org/10.51483/IJMRE.3.1.2023.36-56
Gakh, D. (2022). A Look at Evolution of Teams, Society, Smart Cities, and Information Systems based on Patterns of Primary, Adaptable, Information, and Creative SocietyProceedings of the 17th Conference on Computer Science and Intelligence Systems, M. Ganzha, L. Maciaszek, M. Paprzycki, D. Ślęzak (eds). ACSIS, Vol. 30, pages 701–704 (2022) https://dx.doi.org/10.15439/2022F34
Leave a Reply