Исследование факторов лидерства в ИТ

Неделю назад я создал опрос ^[1], направленный на выявление факторов лидерства. Получилось всего 261 ответ, что, конечно, мало для полного исследования, но уже достаточно, чтобы выявить некоторые закономерности.

Особенно интересны комментарии участников опроса:

наберите в поиске «лидерские качества», «лидерство». Обладание какими-то супер-знаниями — это последнее, что вы там увидите. Тема лидерства топтана огромным количеством психологов. Наверное было бы интересно опровергнуть их теории, но доказывать их правильность не вижу смысла.

Или, например, такие:

Я думаю, что для лидера гораздо важнее другие качества:
Инициативность — он постоянно должен что-то делать, не дожидаясь указания от начальника.
Открытость к людям — стремление помочь им с их проблемами (но без фанатизма).
Харизма — банально, у человека который шумно рассказывает анекдоты, которые поднимают всем настроение больше шансов быть лидером, чем у человека который изучает очередной ЯП за компом и ни с кем не общается.

И даже такие:

По сути, это «авторитет». Что бы им стать нужно два фактора:
— Уметь быть убедительным, убеждать. Развитая речь и система аргументации, жизненный опыт (есть что рассказать)
— Поддерживать внутри коллектива справедливость, систему понятий ;-)
В итоге получается человек, с которым комфортно, на которого можно положиться, который никогда не паникует и не теряется. К таким людям внутри коллектива остальные тянутся, вот и получается лидер.

Но это все теоретизирование, а что же нам расскажут результаты опроса?

Я не являюсь профессиональным исследователем и понятия не имею чем отличаются Хи-Квадрат и Критерий Стюдента, а также как считаются доверительные интервалы. Поэтому я взял Excel Data Mining Add-in (https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn282373.aspx ^[2]). Этот инструмент подключается к SQL Server Analysis Services Multidimensional и использует его механизмы Data Mining для анализа данных в Excel.

Выглядит оно так:

А для анализа таблиц есть готовые инструменты:

Демография

Для начала воспользуюсь инструментом Explore Data, для построения диаграмм

Распределение ответивших на вопрос по должностям:

^[3]

По возрасту:

^[4]

По полу:

^[5]

По стажу на последнем месте:

^[6]

Получается, что “средний” участник опроса – программист, возраст до 35, мужик, со стажем работы на последнем месте менее 3 лет.

Ключевые факторы

Попробуем сделать анализ.

Воспользуемся инструментом Analyze Key Influencers, чтобы определить какие колонки оказывают наибольшее влияние на те, которые нам надо исследовать.

Основной вопрос был – “Считаете ли вы своего руководителя лидером”, посмотрим что на него влияет.

^[7]

Analyze Key Influencers использует алгоритм Байеса для выявления связи. Очевидно, что в случае ответа “Готовы ли вы перейти на другую работу вслед за руководителем=Да” отвечающий считает своего руководителя лидером, обратное также верно. Собственно это и был “валидирующий” вопрос в самом опросе.

Второй ключевой фактор – уровень комфорта. Если человек отвечает что ему очень комфортно с руководителем, то с высокой долей вероятности от считает его лидером. Обратное тоже верно, но влияние уже меньше.

Третий ключевой фактор – профессиональные качества руководителя, руководитель с более высокими профессиональными (в той области, которой занимается сотрудник) качествами будет назван лидером чаще, чем руководитель с низкими качествами.

Проанализируем теперь влияние на уровень комфорта, для этого снова запущу Analyze Key Influencers.

^[8]

Как видим люди чаще оценивают уровень отношений как “Очень комфортно”, когда руководитель дает обратную связь, регулярно общается по неформальным вопросам, принимает инициативы, не критикует и интересуется работой подчиненных.

Также в качестве сильных факторов указано влияние параметров “Готовы ли вы перейти на другую работу вслед за руководителем” и “Считаете ли вы своего руководителя лидером”, так как Байесовый алгоритм не может учесть направление влияния при высокой корреляции между факторами.

Дерево принятия решений

Decision trees прячутся под кнопкой Classify в Ribbon. Но из-за малого объема данных и высокой корреляции между колонками “Готовы ли вы перейти на другую работу вслед за руководителем”, “Считаете ли вы своего руководителя лидером” и “Оцените уровень комфорта в отношениях с руководителем” сходу дерево не строится.

Попробуем немного пошаманить:

• Дискретизирую все текстовые значения, чтобы алгоритмы умели выявлять диапазоны.
• Поправить параметры, которые замедляют “рост” дерева.

Получилась вот такая картинка:

^[9]

Более насыщенный цвет – больше вероятность, что считают лидером. То есть если вы руководитель и эксперт (в глазах подчиненных), а ваши подчиненные – мужчины, то две трети из них будет считать вас лидером. Иначе вам надо стараться, чтобы подчиненным было комфортно, но в этом случае лишь треть будет считать вас лидером.

Выявление категорий

Воспользуемся инструментом Detect Categories. Он использует алгоритм кластеризации. Я запустил алгоритм на дискретизированных значениях и он выявил у меня 4 категории.

Ниже перечень категорий с наиболее значимыми признаками, названия я сам придумал.

1. Молодые ИТшники
   • Менее 3 лет на последнем месте работы.
   • Не занимают руководящие должности.
   • Чаще всех меняли работу.
   • Самая многочисленная категория – 129 человек, примерно половина всех опрошенных.
2. Старые ИТшники
   • Возраст 41-49 лет.
   • Стаж – 22-26 лет.
   • С текущим руководителем работают от 3,5 до 10 лет.
   • Работу давно не меняли.
   • Примерно половина из них – руководители (начальники отделов и выше).
   • В эту категорию попало 44 опрошенных.
3. Терпящие
   • Оценивают уровень комфортно как “очень некомфортно” и “местами некомфортно”.
   • При этом меньше всех меняли работу и имеют стаж 8-11 лет.
   • Руководитель на них “забивает”.
   • Часто работают по указке.
   • В эту категорию попало — 42 опрошенных.
4. “Внимательный руководитель”
   • Руководитель знает о планах сотрудника.
   • Руководитель дает обратную связь.
   • Руководитель – эксперт.
   • Руководитель благодарит за достижения.
   • Руководитель занимается развитием подчиненных.
   • Чаще всего самостоятельно принимают решения.
   • В эту группу попало 45 опрошенных.
   • В этой группе самое большое число Руководителей Проектов.

А теперь график “Считаете ли вы своего руководителя лидером”

^[10]

По графику видно, что руководители-лидеры чаще встречаются у старых ИТшников, но это скорее следствие. А вот категория “внимательный руководитель” говорит нам, что тот, кто внимательнее относится к подчиненным скорее будет признан лидером, чем наоборот.

Выводы

Вполне возможно некоторые факторы лидерства остались неучетны в это опросе, но стало вполне ясно, что руководителю в ИТ нужно разбираться в том, что делают подчиненные, позиционировать себя как эксперта в этом вопросе и проявлять внимание к их работе.

Уточню – важно не иметь много знанийнавыковсертификатов, а быть именно экспертом для подчиненных. Тут много факторов — как себя позиционировать, общаться, принимать решения итд.

Я ожидал заметного влияния факторов самостоятельности принятия решений и общения один-на-один, но они почти незаметны.

Ссылка на файл с данными опроса и результатами — 1drv.ms/1GcAuNj ^[11], можете сами провести интересующий вас анализ.

Автор: gandjustas

Источник ^[12]