Great work. Как найти вдохновение, полюбить свою работу и начать зарабатывать

Целью работы с данными исследования было определить наблюдаемые характеристики работника и его характерные черты, которые увеличивают шансы того, что этот сотрудник осуществит выдающуюся работу.

Данные исследования можно было разделить на два класса, когда первый кодировался цифрой 1, когда характеристика была наблюдаемой, и 0, когда характеристика была ненаблюдаемой. Использование подобного дихотомического деления – общая практика в социальных науках (к примеру, работающий – безработный, женатый – неженатый, голосовал – не голосовал).

В наборе данных исследования выходные переменные описывали аспекты наблюдаемых результатов работы сотрудника, вроде «принесло финансовую выгоду», «оказало влияние на других» и т. д.

Сходным образом предикторные переменные описывали наблюдаемые действия или причины полученного результата, вроде «разговаривал с внешним кругом», «смотрел своими глазами» и т. д.

Данные изучались с использованием типа регрессионного анализа, известного как модель вероятности с логистическим распределением (такие логит-модели были созданы специально для предсказания результатов дихотомических выходных переменных). Вывод результатов измерений дает нам возможность просчитать вероятность того или иного события.

Вероятность события – это просто соотношение ожидаемого количества случаев, когда событие случится, к ожидаемому количеству случаев, когда оно не случится. К примеру, вероятность, равная 3, значит, что мы можем ожидать, что случаев, когда событие случится, в 3 раза больше, чем когда оно не случится, тогда как вероятность, равная j, значит, что мы ожидаем, что только в j случаев событие случится.

С набором данных для данного конкретного исследования все закодированные по типу «предиктор – ответ» вероятности были протестированы как индивидуальные модели. Набор данных включал в себя 5 вариантов ответа и 13 вариантов предиктора, что дает нам 60 индивидуальных моделей. Из этих моделей 46 представляют статистически значительное соотношение между предиктором и ответом, с вероятностью от 17,13 до 1,64. Наиболее экстремальный случай (17,13) может быть объяснен следующим образом: вероятность, равная 17,13, информирует нас о том, что модель предсказывает вероятность того, что сотрудник получит результат «Страсть» (выходная переменная) в 17,13 раза больше для сотрудников, которые выполнили действие «Смотреть» (предикторная переменная), чем для тех сотрудников, которые этого действия не выполнили.

Другой способ посмотреть на данные

Мы анализировали набор данных исследования разными способами. Но один из самых интересных вопросов, которым мы задавались, был «А что случится с вероятностью достижения результата, если наличиствуют два или больше навыка?». Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи рассматривали случаи, где больше одной предикторной переменной (действие) работали вместе, и измеряли совокупный эффект на выходные переменные (результаты). И вот что мы увидели.

В целом данные исследования выдающейся работы помогли нам понять, каковы пять наиважнейших навыков, которые влияют на выдающуюся работу, и как эти навыки работают вместе. В приведенных таблицах мы можем увидеть, что работник практически с вероятностью в пять раз больше достигнет финансовых результатов, если он или она используют навыки спрашивать, разговаривать, улучшать и осуществлять вместе. Аналогично этому, сотрудник с вероятностью в десять с половиной раз больше сделает работу, которую другие будут считать важной, когда он или она смотрят, говорят, улучшают и осуществляют вместе.

Приложение В. Опрос Forbes Insights

Это исследование было сфокусировано на недавних проектах в сотнях организаций в дюжине индустрий по всему миру. Forbes просил 1013 «сотрудников», «руководителей» и «бенефициаров» ответить на вопросы об особенных проектах за последние три месяца. Целью было добавить ясности в наше понимание «выдающейся работы» и собрать сведения о том, что вызывает ее по разным точкам зрения.

Мы также стремились открыть новые догадки, которые подтвердят (или опровергнут) значимость пяти навыков, полученных в исследовании признанной работы O.C.Tanner, благодаря изменению определений навыков и тестированию их на всех потенциальных исполнителях выдающейся работы.

Каждый опрос просил участников описать недавний проект и оценить его уровень успеха от «гораздо ниже ожиданий» до «гораздо выше ожиданий». Мы распределили проекты по категориям: «гораздо выше ожиданий» как выдающаяся работа, «отвечает ожиданиям» – как хорошая работа и «гораздо ниже ожиданий» – как плохая работа.

За несколько пробных исследований мы составили широкий список вопросов, которые описывают каждый из пяти навыков. Статистический анализ позволил нам сократить наш список до полезных вопросов, которые точно описывали каждый из пяти навыков.

Одновременно с целью опросы прояснить, какие навыки имели место при осуществлении выдающейся работы, опросы также использовались, чтобы помочь нам увидеть степень, при которой те же самые навыки имели место при выполнении хорошей и плохой работы. Примеры:

1. Задайте правильный вопрос. Две формы опрашивания того, что понравится людям, выявились явно во время опроса сотрудников: «Я думал о том, что действительно приведет к изменениям» и «Я много думал о результате, который понравится людям».

2. Смотрите своими глазами. Важность вглядывания для понимания работы с точки зрения реципиента явно видна здесь, так как и бенефициарии и сотрудники отметили ценность «взгляда с точки зрения преимущества тех, кто принимает результаты работы».

3. Разговаривайте со своим внешним кругом. Ценность связи с «кем-то вне обычной команды для новых идей» особенно четко проявилась среди получателей выгод от проекта.

4. Улучшайте микс. Две идеи, которые привели нас к навыку, который мы назвали «Улучшение микса», превалировали на протяжении всего исследования. «Я продолжал изменять свои идеи и прикладывать больше усилий, пока не почувствовал, что все правильно» и «Я экспериментировал с новыми техниками, стратегиями и процессами» – обе установки очень часто звучали.

5. Осуществляйте изменения. «Я оставался вовлеченным в процесс до тех пор, пока продукт работы не был реализован» лишь немного чаще звучало, чем «Я чувствовал себя участником процесса, даже когда работа уже была сдана».

Предметные исследования и подробные интервью

В дополнение к опросу, Forbes Insights также провели углубленные интервью с «сотрудниками», «руководителями» и «получателями выгоды от работы», чтобы представить выдающуюся работу в действии в четырех специфических индустриях: автомобильной, в издательском деле, высоких технологий и рекламы. Бизнес-магнат Дональд Трамп, к примеру, предложил Forbes Insights следующее определение: «Выдающаяся работа, – сказал он, – предполагает выход за рамки того, что ожидается, и достижение неожиданного».

Задайте правильный вопрос

Примерно в 9 из 10 случаев выдающейся работы в нее был вовлечен кто-то, задавший правильный вопрос.

Смотрите своими глазами

Примерно в 9 из 10 случаев выдающейся работы в нее был вовлечен кто-то смотревший своими глазами, какого рода изменения или усовершенствования могут полюбиться реципиентам их работы.