面向数据所有者收益的人员分析设计

随着工作场所日益数字化，对员工数据进行精细分析的潜力不断上升。这增加了人员分析（PA）的相关性，PA 是用于员工行为分析的工具。尽管有此潜力，PA 的成功使用受到员工担忧的阻碍。尤其在适用 GDPR 或等效法律的欧洲，在处理 PA 数据前需要员工同意。因此，只有当员工愿意分享其数据时，PA 才能提供相关洞察。实现此目的的一种潜在方式是使用诉求策略。在 PA 设计中，可用的核心策略是纳入数据所有者收益，例如自动反馈，作为员工分享自身数据的交换。本文中，我们考察收益作为一种诉求策略，并制定将收益纳入 PA 的四条设计原则。然后，我们描述一组示例性的分析与收益，展示我们的原则如何付诸实践。基于此示例性实现，我们描述并讨论了在欧盟和英国员工中进行的一项用户研究（$n = 46$）的结果。我们的研究调查了促进或阻碍员工同意与 PA 分享其数据的因素。然后，我们引入数据所有者收益并分析其是否能正向影响该同意决策。我们引入的数据所有者收益与我们的预期相反，并不适合激励参与者同意分享其数据。因此我们分析参与者如何评价这些收益。参与者普遍赞赏拥有它们，确认了在 PA 设计中纳入数据所有者收益的价值。不过，我们引入的某些收益对参与者的分享决策产生了负面影响，这意味着在构思它们时需要仔细考量潜在风险。