Другим примером использования уровня эмоционального интеллекта является ВВС США. Они использовали опросник EQ-I для оценки и найма рекрутеров в свой hr-отдел. В процессе они выявили, что наиболее успешными являются те рекрутеры, кто обладает высшими эмоциональными компетенциями, в частности ассертивность (уверенность), эмпатия и осознание своих эмоций. Другим эффектом была способность данных рекрутеров предсказывать успешность будущих сотрудников, благодаря чему расходы организации сократились на $3 млн. долл. ежегодно. Правительственный комитет упомянул эти результаты о в своем докладе Конгрессу США, в следствие чего был издан приказ министра обороны о внедренииподобной практикив рекрутинг и отбор кандидатов всем вооруженным силам [Бредберри, 2017, с. 155].
Таким образом, можно сказать, что практика применения эмоционального интеллекта в компаниях и повседневной жизни становится все более популярной. Несмотря на тот факт, что является сложным измерение эффективности применения эмоционального интеллекта в профессиональной деятельности сотрудников в компаниях, является практически очевидным, что она эта связь есть. Представленные выше компании являются прямым доказательством эффективности инвестирования в развитие эмоционального интеллекта у руководителей и сотрудников в организациях.
Глава 2. Изучение влияния уровня эмоционального интеллекта руководителя на эффективность профессиональной деятельности
2.1 Методология исследования
В теоретической главе были подробно рассмотрены наиболее популярные методики диагностики уровня эмоционального руководителя. Каждый из описанных подходов обладает своими преимуществами и ограничениями в использовании, следовательно, целесообразность их применения зависит от целей и условий проведения исследования.
Одним из наиболее релевантных и емких является MSCEIT тест, основанный на модели Майера-Соловея-Карузо. Однако, его форма и подход требуют больших временных затрат, что снижает готовность респондентов, а именно руководителей, принимать участие и уделять должное время качеству ответов. Другим ограничением является тот факт, что тест не полностью адаптирован под российских респондентов, что может усложнить и исказить последующую обработку и интерпретацию результатов.
Таким образом, в качестве методики оценки уровня эмоционального интеллекта был выбран схожий по научной и теоретической базе опрос ЭмИн разработанный российским психологом Д.В.Люсиным в 2004 году. Цель проведения опроса - оценить уровень эмоционального интеллекта руководителей направлений в выбранной компании.
В основе метода лежит понимание эмоционального интеллекта как способности индивида к пониманию и управлению своими и чужими эмоциями [Люсин, 2006, с.5]. Понимание эмоций подразумевает способность установить факт наличия эмоционального проявления и определить какую конкретно эмоцию испытывает человек. Управление эмоциями включает контроль интенсивности и выражения эмоций, а также способность воспроизводить или вызывать ту или иную эмоцию при необходимости.
Рис.2.1. Структура опросника ЭмИн[Люсин, 2009, с. 268]
Данный опрос включает в себя 46 утверждений, с которыми респонденту необходимо согласиться по следующей шкале: “Совершенно не согласен”, “Скорее не согласен”, “Скорее согласен”, “Полностью Согласен”. Все вопросы распределяются по 2 основным шкалам направленность (межличностный или внутриличностный эмоциональный интеллект) и понимание или управление эмоциями, образуя собой матрицу пересечений (Рис.2.1.).
Подробное описание значения шкал в опроснике ЭмИн представлено в первой главе. Субшкалы имеют следующее описание:
· Понимание межличностных (чужих) эмоций (МП) - оценивает способность индивида понимать эмоциональное состояние другого человека на основе внешне проявленных эмоций (мимика, жестикуляция, тембр и громкость голоса) или интуитивно; способность проявлять чуткость к внутренним переживаниям других людей.
· Управление межличностными (чужими) эмоциями (МУ) - оценивает способностьвызывать у других людей определенные эмоции, снижать интенсивность нежелательных. При высоком значении определяет склонность к манипулированиюлюдьми.
· Понимание своих эмоций (ВП) - оценивает способность респондента к осознанию своих собственных эмоций: их идентификация, понимание причин возникновения, способность к вербальному определению.
· Управление своими эмоциями (ВУ) - оценивает способность управлять своими эмоциями, проявлять, вызывать и поддерживать желаемые эмоции и сдерживать под контролем не желаемые.
· Контроль экспрессии (ВЭ). - оценивает способность контролировать внешние проявления своих эмоций[Люсин, 2009, с. 267].
Подсчета и интерпретации результатов используется следующих механизм суммирования баллов: для утверждений с прямым ключом: «совсем не согласен» - 0, «скорее не согласен» - 1, «скорее согласен» - 2, «полностью согласен» - 3; для утверждений с обратным ключом: «совсем не согласен» - 3, «скорее не согласен» - 2, «скорее согласен» - 1, «полностью согласен» - 0.Значения по шкалам МЭИ и ВЭИ получаются путем простого суммирования соответствующих субшкал:
1. МЭИ = МП + МУ;
2. ВЭИ = ВП + ВУ + ВЭ,
3. ПЭ = МП + ВП,
4. УЭ = МУ + ВУ + ВЭ.
К основным преимуществам данного метода можно отнести следующие факторы:
1. Тест обладает высокой степенью надежности и репрезентативности данных. Опрос ЭмИн был неоднократно подвержен тестированию для изучения структуры и соответствия выделенных шкал, по результату проводимого факторного анализа мера адекватности выборки составила 0,8, что говорит о надежности и согласованности вычислений и результатов.
2. Стандартизированная и адаптированная методика для русской культуры. Как уже было ранее упомянуто, в сравнении с наиболее глубинной методикой оценки эмоционального интеллекта MSCEIT, данный опросник адаптирован под русскоязычную выборку респондентов. Это преимущества является критичным, так как оценка эмоционального интеллекта проводится самостоятельно респондентом через самооценку и восприятие. Искаженное или ошибочное понимание вопросов может привести к ложным результатам, а также повлечь некорректную интерпретацию последующих исследований.
3. Структурность и вариативность. Опросник Люсина позволяет не только проявить общий уровень эмоционального интеллекта, но и детально оценить и интерпретировать результаты по его составляющим: шкалы и субшкалы. Это позволяет более точно определять зоны роста и более грамотно формировать планы развития. А наличие нескольких вопросов в прямой и обратной форме позволяют исключить случайно-ложные ответы.
4. Низкая ресурсозатратность. Форма и содержание опросника позволяют минимизировать время на сбор ответов с респондентов, не потеряв при этом качество ответов. А форма теста легко адаптируется под существующие диджитал инструменты опроса. Таким образом можно с большей вероятностью получить более осознанные ответы с сотрудников любого уровня и с разной локацией, что является важным, ввиду распределенной структуры компании и уровня должности целевой аудитории.
Однако, несмотря на ряд преимуществ, методика обладает несколькими упущениями, которые могут стать ограничениями и повлиять на интерпретацию выводов:
1. В первую очередь это субъективная самооценка и самовосприятие индивидом своего поведения и эмоциональных реакций. Таким образом, уровень искренности остается на совести у респондента и не подлежит детальной экспертизе или проверке.
2. Во-вторых, данная методика диагностики уровня эмоционального интеллекта является достаточно молодой в области психологии (в сравнении с другими инструментами). Она основывается на выведенном автором (Д.Люсин) понимании эмоционального интеллекта, а не на установившихся базовых моделях, что говорит об отсутствии на текущий момент большого отклика от психологического научного сообщества.
3. В дополнение к первым двум пунктам, текущий опрос в большей степени ориентирован на оценку личностных способностей к пониманию, контролю и управлению собственными эмоциями, что исключает внешнюю референцию и не учитывает навык респондента в управлении и воздействии на эмоции других людей.
Следующим методом исследования является сбор и изучение ключевых показателей эффективности (КПЭ) для выбранных в рамках компании направлений и руководителей. Цель заключается в консолидации и систематизации показателей для дальнейшего выявления корреляционных связей эффективности руководителя и его уровня эмоционального интеллекта.
В качестве основных показателей для анализа были выбраны:
? eNPS (employeeNetPromoterScore) - индекс для определения соотношение групп лояльных и нелояльных сотрудников (промоутеров и критиков).
? mNPS - аналогично показателю eNPS показывает соотношение промоутеров и критиков к менеджменту (руководителю).
? Q индекс - индекс вовлеченность сотрудников, где вовлеченность - это комплексный показатель, отражающий состояние корпоративной культуры компании и степень неравнодушия персонала к своей работе.
? Текучесть персонала на испытательном сроке - определяется как кол-во уволившихся/переведенных сотрудников из данного направления /на кол-во сотрудников направления в течении первых 3 месяцев работы.
? Количество принятых ставок - показатель укомплектованности штата, отражает численную характеристику новых единиц.
? Количество уволенных ставок - количество уволенных сотрудников в разрезе разных мотивов увольнения.
? Обученность - показатель, характеризующий уровень знаний у сотрудников направления, который рассчитывается по среднему баллу пройденных образовательных курсов.
? Стаж работы в должности - временная характеристика, показывающая продолжительность работы в последней должности сотрудника (год).
? Выручка направления - это суммарный денежный доход, равный величине поступления денежных средств от реализации продукции или предоставления услуг.
? Уровень адаптированности сотрудников - степень освоения сотрудниками основных инструментов деятельности, трудового распорядка, знаний о компании и т.д. оценивается с помощью теста по истечении испытательного срока.
Для проведения исследования были выбраны данные метрики в качестве ключевых, так как они едины для всех выбранных направлений, измеряются автоматически и на регулярной основе в компании. Кроме того, данные показатели имеют связь с корпоративной культурой и эмоциональным климатом в направлении и команде, что может служить благоприятной выборкой для корреляционного анализа.
После проведенного качественного исследования и сбора всех необходимых показателей будет проведен факторный анализ для облегчения дальнейшей статистической обработки данных в процессе поиска взаимосвязей. Факторный анализ определяется как количественный метод, направленный на сокращение большого числа переменных к меньшему количеству независимых величин, т.е. факторов. По итогу в один фактор могут объединяться величины, имеющие сильную корреляцию. Переменные, не вошедшие в один и тот же фактор, имеют слабую взаимосвязь друг с другом [Бююль, Цеффель, 2005, с.249].Целью факторного анализа является сокращение исходного числа показателей, которое основано на определении структуры взаимосвязей между переменными и на их группировке. С помощью сокращения исходного числа величин можно получить возможность анализа не всех имеющихся показателей, а группы выделенных факторов, что значительно меньше первичного числа взаимосвязанных величин. При проведении факторного анализа имеется ряд обязательных условий: все переменные должны быть количественными; выборка должна быть однородна; первичные данные должны иметь симметричное распределение [Электронный учебник по статистике StatSoft, 2017].
Сущностью данного анализа является процедура вращения факторов, т.е. перераспределение дисперсии согласно определенному методу. Существует 2 метода вращения, отличающихся между собой целью: ортогональные, цель которых заключается в определении простой структуры нагрузок, и косоугольные, их цель - определение простой структуры вторичных факторов и используется в частных случаях.Следовательно, что ортогональное вращение является наиболее предпочтительным.Существует порядка 13 различных методов вращениядля обоих видов. Метод варимакс (англ. - varimax) является наиболее подходящим для нашего исследования, т.к. он максимизирует разброс квадратов нагрузок для факторов, что приводит к увеличению больших и уменьшению малых значений нагрузок. В результате мы можем получить простую структуру по каждому фактору в отдельности[Пациоровский, Пациоровская, 2005].
Извлечение факторов будет производиться с помощью метода главных компонент (АГК). Данный метод является универсальным и основан на выявлении числа факторов, которые вносят максимальный вклад в дисперсию данных. Такие факторы и называют главными компонентами. Чаще всего суммарная дисперсия признаков распределяется так, что на первые выделенные компоненты приходится наибольшая доля дисперсии, соответственно оставшиеся данные не имеют высокой корреляции и выделение всех компонент не обязательно [Наследов, 2013, с. 303].