Enel – Analisi clima

ANALISI SEMANTICA

Utilizzo di Semanticase per l’analisi delle risposte aperte nell’indagine di clima

Analisi del sentiment per la rilevazione della percezione del personale rispetto ai fattori che influenzano il clima organizzativo, quali l’ambiente, l’organizzazione, le attività e le relazioni lavorative, il benessere e la sicurezza. Scopo dell’indagine è stato comprendere i fattori che regolano il rapporto tra l’azienda e il personale, per conoscere pienamente le opinioni espresse e i “vissuti”.

Case study

MISURARE IL SENTIMENT DEI DIPENDENTI NELL’INDAGINE DI CLIMA DI ENEL

Analizzare i commenti aperti per comprendere le sfumature di giudizio dei dipendenti nell’indagine di clima è stato l’obiettivo della collaborazione di Enel al progetto di Ricerca di Piazza Copernico.

La numerosità dei commenti raccolti nelle grandissime organizzazioni richiede un notevole sforzo di impegno e di tempo per la lettura, nonché un significativo accordo nei criteri di analisi da parte dei valutatori. Per questo Enel ha deciso di sperimentare con Piazza Copernico l’applicazione di tecniche semantiche e di analisi sentiment per comprendere, misurare e confrontare le opinioni in modo statisticamente valido e riducendo lo sforzo complessivo.

Per raggiungere l’obiettivo sono stati applicati:

– l’algoritmo semantico basato su Structural Topic Model;
– l’algoritmo di analisi del sentiment.

Il primo ha permesso di individuare la struttura dei contenuti più rappresentativa su base probabilistica. Mediante la lettura ragionata della struttura dei topic elaborati è stato possibile identificare le tematiche “calde” e comprenderne tutti i significati associati.

Successivamente è stata condotta l’analisi del sentiment per ogni commento, cioè la verifica della polarità (positiva o negativa) dei giudizi espressi nei commenti testuali. Questa analisi ha permesso di capire con quale valutazione intrinseca erano stati scritti i testi. Sono stati inoltre elaborati degli indici di sentiment diversificati per ruolo, età, genere, seniority e team leadership, potendo così valutare i diversi giudizi per ogni categoria.

In conclusione, questa analisi ha permesso di leggere i contenuti aperti dell’indagine di clima attraverso una loro sintesi significativa e comprenderne meglio il giudizio associato e le forme comunicative in cui esso è espresso.

Per PIAZZA COPERNICO LAB, questa applicazione è risultata significativa per l’applicazione degli algoritmi semantici nell’ambito settore dei questionari aperti (formativi e non), survey, analisi di community, contest, e ogni altro ambito di espressione scritta di contenuti ed opinioni.