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来源: 法治论坛     时间:2020年02月25日 05:27

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然而也有很多人对大数据的准确性和可靠性提出质疑。这类观点认为决定大数据是否能够提升个人与组织绩效的关键在于企业要如何分析与使用这些数据,而这恰恰是很多企业目前面临的难题。由于大数据所包含的信息量大、内容丰富,这就为数据分析工作带来了诸多不便,特别是对于文字等质性数据的解读,一直是这一领域关注的难点和热点,许多企业也正致力于相关软件的研发,希望能够提高质性数据分析结果的准确率。例如,位于美国硅谷的Kanjoya公司研发了一款名为“感知(Perception)”的分析软件,它可以通过对文字的识别来判断文字作者当时的情绪。如果一位部门主管在对下属的绩效评价中频繁的使用“好(good)”一词,系统便会默认这是一条消极的评价,因为真正的表扬往往会带有一些情绪表达更加强烈的词汇,如“优秀”、“杰出”等等,如果这位主管是在表扬下属的工作,就应该会用到与此类似的词语,如果只是重复使用一些中性词或是像“好”这样语气偏弱的词汇,那么只能说明他/她是在委婉的表达对下属工作的不满。这种分析原理听起来似乎有些道理,但它的问题是无法验证其判断结果的准确性,最有可能的办法就是找到这位主管,询问他/她真实的想法,但这样做显然并不现实。不仅如此,这类分析软件也并不能识别出人类所有的情绪,例如,当它们遇到含有讽刺意味的文字时就会表现出困惑,无法确认作者的真实情感,或者给出一个完全错误的判断。由于大数据的分析存在着这些尚未解决的问题,使得那些依靠大数据进行绩效管理的管理者产生了顾虑,担心数据呈现的结果是否是管理活动的真实写照,是否真的能够为决策提供可靠的依据。

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