Personalwesen (HR): Verhaltensbasierte Datenwissenschaft und Strategische Optimierung
Das Zentrum für Psychologische Forschung (CIP) betrachtet das Human Capital Management (HR) als eine Domäne der verhaltensbasierten Datenwissenschaft, die für die Organisationsoptimierung und den Erhalt eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils von grundlegender Bedeutung ist. Unsere Forschung konzentriert sich auf die konsequente Anwendung der Arbeits- und Organisationspsychologie (AOP) sowie der fortgeschrittenen Psychometrie, um prädiktive Modelle von hohem strategischem Wert zu erstellen.
1. Prädiktive Modellierung des Organisationsverhaltens
Unsere Forschungslinien zielen darauf ab, über die deskriptive Messung hinauszugehen und sich auf die Vorhersage und Steuerung kritischer Leistungsvariablen zu konzentrieren.
Prädiktive Validität in der Personalauswahl: Wir entwickeln und validieren hochperformante prädiktive Screening-Modelle unter Verwendung von konfirmatorischer Faktorenanalyse (CFA) und logistischer Regression. Ziel ist es, die Beziehung zwischen Persönlichkeitskonstrukten, kognitiven Fähigkeiten sowie Motivation und objektiven Kennzahlen der Arbeitsleistung (Job Performance) zu etablieren. Unser Ziel ist die Erhöhung des prädiktiven Validitätskoeffizienten ($\rho$) in Auswahlprozessen, um Einstellungsfehler vom Typ II zu minimieren.
Analyse der freiwilligen Fluktuation (Turnover): Wir implementieren Modelle der Ereigniszeitanalyse (z. B. Cox-Regression), um spezifische Treiber für freiwilliges Ausscheiden zu identifizieren und die Risikoanfälligkeit einzelner Mitarbeiterkohorten zu berechnen. Dies ermöglicht proaktive Interventionen und die Minimierung der mit der Fluktuation verbundenen Wiederbesetzungskosten (Cost of Replacement, CoR).
2. Design und Validierung evidenzbasierter Interventionen
Die Wirksamkeit von HR-Interventionen (Training, Entwicklung, Coaching) wird durch quasi-experimentelle und experimentelle Designs evaluiert.
Auswirkungen von Training & Development (T&D): Wir nutzen Kontrollgruppendesigns mit Prä- und Post-Messung, um den Return on Investment (ROI) von T&D-Programmen zu messen. Wir untersuchen den Lerntransfer (Training Transfer) durch die Modellierung von Mediator- und Moderatorvariablen (z. B. organisationale Unterstützung, Selbstwirksamkeit).
Organisationsklima und Wohlbefinden: Wir setzen Strukturgleichungsmodelle (SEM) ein, um kausale Zusammenhänge zwischen psychosozialen Variablen (Führung, organisationale Gerechtigkeit, Burnout) und organisationalen Ergebnissen (Produktivität, Fehlzeiten) abzubilden. Dies erlaubt die Identifizierung präziser Hebelpunkte zur Verbesserung des Klimas und des Mitarbeiterengagements.
3. Integration von People Analytics und prädiktiven Technologien
Unsere Forschung nutzt die Integration von Big Data und People Analytics, um handlungsorientierte Erkenntnisse (Insights) zu liefern:
Mustererkennung mittels Machine Learning: Wir setzen Clustering-Algorithmen und überwachte Klassifizierung (Random Forest, neuronale Netze) ein, um die Belegschaft zu segmentieren und latente Erfolgs- oder Risikomuster zu identifizieren. Dies ermöglicht hyper-personalisierte Talent-Management-Strategien.
Organisatorische Netzwerkanalyse (ONA): Wir untersuchen die Struktur formeller und informeller Kommunikationsnetzwerke innerhalb der Organisation. Mittels Kennzahlen wie Zentralität (Centrality) und Dichte (Density) identifizieren wir Schlüsselakteure (kritische Knotenpunkte) sowie Engpässe im Informationsfluss und bei der Innovation.
Durch die Partnerschaft mit dem CIP erhalten Organisationen Zugang zu angewandter, unabhängiger Forschung, die das Personalmanagement in einen strategischen Motor transformiert, der auf psychometrischer Evidenz und fortgeschrittener Datenanalyse basiert.