Smiley’s en emoji’s worden steeds vaker gebruikt in enquêtes en medewerkersonderzoeken. Ze lijken een eenvoudige en toegankelijke manier om feedback te verzamelen, vooral wanneer organisaties snel de algemene stemming van hun medewerkers willen peilen. Maar ondanks hun populariteit, kan het gebruik van smiley’s de data kwaliteit ernstig verstoren. Vooral in HR-surveys, waar betrouwbare en objectieve data essentieel is, kunnen smiley’s leiden tot vertekening van resultaten en slechte beslissingen.
In deze blog bespreken we waarom smiley’s een slecht idee zijn voor je surveys, hoe ze de datakwaliteit beïnvloeden, en welke alternatieven beter zijn voor het verzamelen van waardevolle HR-data.
Hoofdstuk 1: Wat is datakwaliteit en waarom is het belangrijk in HR?
De term datakwaliteit verwijst naar de mate waarin verzamelde gegevens accuraat, compleet en consistent zijn. Dit is vooral van groot belang in de context van HR data, waar organisaties vertrouwen op gegevens om strategische beslissingen te nemen over personeelsbeheer, productiviteit en tevredenheid van medewerkers. Zonder hoge datakwaliteit is de kans groot dat verkeerde inzichten leiden tot verkeerde beslissingen.
Kwaliteit van data kan worden gemeten aan de hand van vier factoren:
• Nauwkeurigheid: Is de data een juiste weergave van de realiteit?
• Volledigheid: Zijn alle relevante gegevens verzameld?
• Consistentie: Wordt de data op een uniforme manier verzameld en verwerkt?
• Relevantie: Draagt de data bij aan het nemen van geïnformeerde beslissingen?
In HR speelt datakwaliteit een cruciale rol bij het interpreteren van HR-kengetallen, zoals personeelsverloop, verzuim en medewerkerstevredenheid. Deze cijfers worden vaak gepresenteerd in human resource analytics dashboards, maar als de kwaliteit van de data niet op orde is, kunnen de analyses misleidend zijn.
Hoofdstuk 2: Wat is HR data en hoe wordt het gebruikt in HR analytics?
HR data, oftewel Human Resource data, omvat alle gegevens die een organisatie verzamelt over haar werknemers en HR-processen. Dit kan variëren van demografische gegevens van medewerkers tot prestatiestatistieken, verzuimrapportages en feedbackscores.
In moderne HR-afdelingen worden deze gegevens vaak geanalyseerd met behulp van HR analytics. Dit is het proces waarbij HRIS data (Human Resource Information Systems) wordt gebruikt om trends te identificeren, zoals de relatie tussen werktevredenheid en personeelsverloop. Een goed functionerend HR-analyticsprogramma is afhankelijk van de kwaliteit van data die wordt verzameld en verwerkt.
Smiley’s in enquêtes zorgen ervoor dat de gegevens die worden verzameld minder betrouwbaar zijn, waardoor HR analytics minder waardevol wordt. Dit maakt het moeilijker om strategische HR-beslissingen te nemen.
Wat kun je met data in HR analytics?
Voorspellen van personeelsverloop
Door trends te analyseren in feedback, werktevredenheid en prestaties, kunnen HR-teams medewerkers identificeren die mogelijk het bedrijf willen verlaten.
Beoordelen van trainingseffectiviteit
Gegevens over werknemersprestaties voor en na een trainingsprogramma kunnen worden geanalyseerd om de effectiviteit van trainingen te meten.
Meten van medewerkerstevredenheid
HR analytics helpt bij het evalueren van de tevredenheid van werknemers, maar alleen als de gegevens nauwkeurig zijn en geen vertekening bevatten door smiley-gebaseerde feedback.
Hoofdstuk 3: Hoe smiley’s en emoji’s je surveydata kunnen vertekenen
Hoewel smiley’s en emoji’s een simpele manier lijken om feedback te krijgen, brengen ze een groot risico met zich mee: data vertekening. Smiley’s zijn subjectief, wat betekent dat mensen ze op verschillende manieren interpreteren, afhankelijk van hun emotionele toestand of persoonlijke ervaring. Dit leidt tot inconsistente antwoorden, waarbij de ene medewerker een “lachende smiley” als neutraal ziet, terwijl een andere het als positief interpreteert.
Daarnaast zijn smiley’s slecht in het vastleggen van nuances in emoties en ervaringen. Een simpele glimlach of frons vertelt weinig over de daadwerkelijke oorzaken van tevredenheid of ontevredenheid. Dit maakt het moeilijk om de feedback diepgaand te analyseren en actiegerichte inzichten te verkrijgen.
Impact op HR analytics
De vertekening door smiley’s heeft directe gevolgen voor de nauwkeurigheid van de HRIS data die HR-teams gebruiken voor analyses. Hierdoor kunnen belangrijke trends of problemen over het hoofd worden gezien. Bijvoorbeeld, als de feedback aangeeft dat medewerkers over het algemeen tevreden zijn op basis van smiley’s, kunnen HR-teams ten onrechte concluderen dat er geen diepere problemen zijn binnen het team, zoals werkdruk of slechte communicatie.
Hoofdstuk 4: Gevolgen voor data validiteit en betrouwbaarheid
De validiteit van de data verwijst naar de mate waarin de data meet wat het moet meten. Smiley’s in surveys leiden vaak tot een lagere validiteit, omdat ze de complexiteit van ervaringen en meningen niet kunnen vastleggen. Dit resulteert in data die moeilijk te interpreteren en analyseren is.
Een ander probleem is de betrouwbaarheid van de data. Wanneer smiley’s worden gebruikt, is er een grotere kans op bias. Medewerkers geven mogelijk impulsieve antwoorden zonder echt na te denken, wat resulteert in inconsistenties. Dit vermindert de betrouwbaarheid van de verzamelde gegevens, wat uiteindelijk leidt tot misleidende HR-data.
Voorbeeld van hoe smileys data kwaliteit beïnvloeden
HR-surveys die smiley’s gebruiken om verzuimredenen te verzamelen, kunnen geen onderscheid maken tussen verschillende redenen voor afwezigheid, zoals gezondheidsproblemen, werkdruk of persoonlijke situaties. Hierdoor blijven waardevolle inzichten onbenut en wordt het moeilijker voor HR om gerichte oplossingen te implementeren.
Hoofdstuk 5: Alternatieven voor smiley’s: Zo verbeter je de kwaliteit van je surveys
Gelukkig zijn er betere alternatieven om betrouwbare feedback van medewerkers te verzamelen zonder de problemen die smiley’s veroorzaken. Door gebruik te maken van meer gestructureerde en objectieve antwoordopties, kan de datakwaliteit worden verbeterd en kunnen HR-teams meer betekenisvolle inzichten verkrijgen.
Aanbevolen alternatieven
Likert-schalen
Deze methoden bieden meerdere antwoordopties, zoals “zeer tevreden” tot “zeer ontevreden”, die meer nuance bieden dan smiley’s.
Open vragen
Geef medewerkers de kans om hun antwoorden te specificeren in hun eigen woorden. Dit zorgt voor meer diepgang in de antwoorden en helpt HR om de oorzaken van problemen beter te begrijpen.
Meerkeuzevragen
Bied gestructureerde keuzes, zoals “Werkdruk”, “Ontbreken van ontwikkelingsmogelijkheden” of “Slechte communicatie”, om duidelijkere inzichten te krijgen in de redenen achter feedback.
Focus op HR
Door gebruik te maken van meer gestructureerde data, zoals Likert-schalen en open vragen, kunnen HR-teams meer gedetailleerde feedback krijgen, wat leidt tot betere HR analytics en waardevolle inzichten. Dit verbetert niet alleen de kwaliteit van data, maar zorgt er ook voor dat organisaties hun werknemers beter kunnen ondersteunen.
Conclusie
Smiley’s in surveys mogen dan laagdrempelig en aantrekkelijk lijken, maar ze zorgen vaak voor slechte datakwaliteit en minder betrouwbare HR-inzichten. Voor HR-teams die op zoek zijn naar gedegen, betrouwbare feedback, is het cruciaal om te kiezen voor objectievere methoden die diepgaande, bruikbare data opleveren.
Door alternatieven zoals Likert-schalen, open vragen en meer gestructureerde antwoordopties te gebruiken, kun je de kwaliteit van data van je surveys aanzienlijk verbeteren en betere beslissingen nemen op basis van solide HR-data.
Wil je de datakwaliteit van je HR-surveys verbeteren? Ontdek hoe onze tools je helpen bij het verzamelen van betrouwbare en actiegerichte HR-data zonder vertekening. Vraag vandaag nog een demo aan en maak het verschil!
Comments