【原】两个案例，看如何用数据分析技能诊断组织

盖雅学苑 2022-06-13 发布于江苏

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这是盖雅学院第146篇原创文章
与愿意思考的HR一同成长

企业管理中有两大问题，一是业务问题，这涉及到目标、经营效率、产出等等；二是组织问题，这涉及到组织结构、人际关系以及个体发展等等。这两个问题没有明显边界，大多数时候交杂一起，所以很多人在观念中并没有区隔出组织分析的概念。

但西方学术界早在1940年代左右就逐渐形成组织发展（OD）的思想脉络，在1960年代之后更是蔚为壮观。组织发展学科的最大贡献有两个：

一是分离出组织作为推动企业发展的力量，二是建立动态的变革观念。

从此，组织成为支撑业务的力量，共同构成企业发展的一体两面。

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组织发展的两个渊源

组织发展最早由勒温的变革思想出发，但它作为一种管理实务落脚点其实是基于勒温和他的同僚所开创的“实验室培训”（Laboratory Training）的管理创新。

1947年，勒温计划建立了一个专门进行人际关系训练和敏感性训练的国家训练实验室，即NTL。但因为心脏病突发去世，这个NTL日后由他的学生Ron Lippitt, Lee Bradford和 Ken Benne几个人建立并维持。

NTL变成推广实验室培训的机构，它的模式是把学员召到一起，不指派任何人充当领导、下级，没有成文的规范，也不制定活动日程，学员之间、学员和培训师之间没有地位差别，然后主办方安排一定的生活或工作的情境活动，大家通过分享自己的感受，从团队成员获得回馈，从而习得关于领导力、思维模式、人际交往等方面的观念和反思。

起初NTL的学员来自多个组织，后来行为科学家发现这种结构阻碍了学员的分享和洞察，所以之后的T小组（指参加实验室培训的成员所构成的团队）就限定必须是同一个组织的学员。

这种学习和变革模式其实就是现在的“基于活动和培训的团队建设”（Team building）的最早形式，大家通过参与活动感受人际反馈，并形成团队。

除了NTL，组织发展还有另一个渊源，这个渊源更是与数据分析密切相关：基于调研反馈的组织诊断。这一渊源的重要贡献者是李克特（Renis Likert）。

其思路是通过调查问卷从组织成员中收集信息，获得反馈，并由此对组织进行诊断，并将诊断结果作为进一步的问题解决和集体行动的依据。李克特为此还发明了有名的“李克特五点量表”。

这显然是更为科学的方法，它的操作核心是发现“组织的问题”，这一模式的成功，依赖于数据诊断的准确性，以及高阶主管的介入来推动行动方案的落实。

“实验室培训”和“调查反馈”这两种组织发展的思路一直影响至今，构成了当前OD中的定性思路和定量思路。前者更注重人际过程的敏捷感知、反省和意识的力量，演化成后来的对话式OD；后者则更加注重数据的收集，对于组织的诊断以及变革方案的提出，也就是现在的诊断式OD。

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利用数据诊断组织的两个案例

因为长期受量化研究的思维熏陶，所以我在十余年的人力资源工作中，一直积极实践的是OD中的定量模式。在这里，给大家举两个我在人力资源管理工作中，曾利用数据诊断组织的实践案例。

1. 利用Burke-Litwin组织绩效和变革模型来诊断组织

谈到OD，很多人可能都听说过“六个盒子”模型。其实这个模型是非常早的系统主义织诊断模型，它的提出者马文.维斯伯德（Marvin Weisbord）今年已经90岁了，他是在1976年就提出了这个模型。

我希望能通过数据诊断更多的维度，更丰富的层次，所以想到了更近的“Burke-Litwin组织绩效和变革模型”。这个模型是W. Warner Burke 和 George H. Litwin1992年在《管理学杂志》期刊上发表的一篇文章中正式提出的。完整的BL模型包含12个盒子，比“六个盒子”翻了一倍。

这个模型把组织变革与组织绩效置于因果关系中，对企业的经营内外环境进行了描述，并通过问卷与访谈方式，阐述现实状况中企业外部环境、战略目标愿景、领导能力、企业文化、组织、管理实践、制度、技能与岗位的匹配、工作氛围、个人需求与价值、动机、组织与个人绩效这12个关键因素相关性，从而确定对绩效影响最大的因素，确定组织最需要提升的方向。

我在应用这个模型时，对它的结构稍微作了些调整：

选定模型后，就要进行调查问卷的开发了，我找到这个模型原文及其中提到的支持文献，在此基础上进行重新开发，最终形成了一份基于BL模型的、65道题的组织诊断问卷。再经过小范围试测，并基于信度和效度的测量对问卷进行修改，最后再去进行更大范围的组织诊断。

怎么去分析组织诊断的数据结果呢？其实有很多的洞察方法，最简单的一种方法就是查看变量之间的皮尔逊相关系数。即便你不会高级的统计工具，利用EXCEL也可以进行测量。

我们可以利用变量与变量之间的相关系数，来判断两者之间的关联程度，并结合其他数据来得到关于组织的洞察。这种诊断甚至不需要基于假设，你可以把任意两两变量丢到统计公式中，生成不同的r系数，再来判断。参见下图：

2. 利用组织网络分析（ONA）来诊断组织

BL模型代表一种经典的组织诊断工具，即利用理论模型，让员工反馈看法，从而诊断组织。除此之外，另外一种更先进的数据分析工具——社会网络分析（Social Network Analysis）也能被运用到组织诊断中，并形成了组织诊断中的“组织网络分析”（ONA, Organization Network Analysis）模式。

组织网络分析是什么意思？简单来说，就是构建一幅关于组织成员彼此之间的网络图，比如情感网络，咨询网络、学习网络等，并基于网络结构的整体特性，以及个人在网络中的位置（比如中心性、桥梁位置等）来对组织进行诊断。

所以ONA的调查问卷与上个案例的问卷很不一样。上一个案例中BL模型的问卷受访者往往表达的是对某些事件的看法，而这个案例使用的ONA技术，受访者往往是就某个选项，从自己的社会网络（也就是组织中的成员）来挑选对象。

ONA的调查问卷参考如下：

ONA的数据分析就要利用更专业的软件了，比如UCINET。我当时是利用网络数据来预测离职意愿，所以启用的网络指标包括了中间性和中介性，用到的网络包括了情感网络和咨询网络。

诊断结果发现，个人在公司内的信任存量越多，就越有可能被紧密包覆在组织内，从而感情越舍不得离开，或理性计算上离开的成本越大，特殊信任越高的个人，离职意愿越小。

而预测“特殊信任”的指标，则强关联于咨询网络的中介性。得到这样的结果后，我们在人才保留和人才管理工作中，就找到了更明确的干预目标。

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组织发展的未来发展趋势

基于数据进行组织诊断，其实已经有了八十多年历史了，随着技术进步和组织发展的新进展，未来的组织诊断也会呈现更多新趋势：

一. 脉动调查（pulse survey）会在更多企业实现。由于HR从业人员的能力水平提升（尤其是对数据分析技术的提高），以及在线数据收集技术的提升，企业越来越容易定期对组织中的员工进行问卷调查，获得关于组织的信息和反馈，从而对组织进行诊断。这样的高频调研称为“脉动调查”，比拟于医疗机构对人体的脉博、心跳的持续监控，它让组织发展、组织诊断可以成为常态化。

二. 定量思路的进一步算法化和智能化。新型AI技术已经能够实现对自然语言的解读，上个月oracle在自己的HCM中添加了分析云，其中就包括对自然语言的解读。相信未来这些技术能够极大改善组织诊断的形式。或许我们做OD时，都不需要再利用问卷去收集信息了，大数据和AI会自动告诉我们组织中的问题和需要改进的方向。

三. 定量与定性技术的进一步整合。学术界已经开始流行混合研究（triangulation），我们在企业的实务界更应该是务实导向。特别是现在出现了很多新的定性组织发展技术，比如欣赏式探询（AppreciateInquiry）、成果规划技术（Outcome Mapping）、最显变化技术（Most Significant Change）等等，这让定量与定性的进一步融合成为可能。

四. 组织诊断会成为HR的核心技能，这也将成为拉开HR距离的重要技能。所以一方面，HR要从过去的传统流程事务型工作，转化为更关注组织价值的专家身份或者业务Partner角色；另一方面我们也要从过去的直觉型思维，转化为更注重数据洞察的分析思维。