Ricerca nelle Risorse Umane: Scienza dei Dati Comportamentali
Il Centro di Ricerca in Psicologia (CIP) affronta la gestione del capitale umano (RU) come un dominio della scienza dei dati comportamentali, fondamentale per l'ottimizzazione organizzativa e il raggiungimento di un vantaggio competitivo sostenuto. La nostra ricerca si concentra sull'applicazione rigorosa della Psicologia Industriale e Organizzativa (PIO) e della Psicometria Avanzata per generare modelli predittivi di alto valore strategico.
1. Modellazione Predittiva del Comportamento Organizzativo
Le nostre linee di ricerca mirano a trascendere la misurazione descrittiva per concentrarsi sulla previsione e sulla manipolazione delle variabili critiche del rendimento.
Validità Predittiva nella Selezione: Sviluppiamo e validiamo modelli di screening predittivo ad alte prestazioni, utilizzando tecniche di Analisi Fattoriale Confermativa (CFA) e Regressione Logistica per stabilire la relazione tra costrutti di personalità, abilità cognitive e motivazionali, e metriche oggettive di prestazione lavorativa (Job Performance). Il nostro obiettivo è elevare il coefficiente di validità predittiva ($\rho$) dei processi di selezione, riducendo al minimo l'errore di assunzione di tipo II.
Analisi del Turnover Volontario: Implementiamo modelli di Analisi della Sopravvivenza (es. Regressione di Cox) per identificare i fattori specifici dell'abbandono volontario (turnover) e calcolare la propensione al rischio di ogni coorte di dipendenti. Ciò consente un intervento proattivo e la minimizzazione del costo di sostituzione (CoR) associato alla rotazione.
2. Progettazione e Validazione di Interventi Basati sull'Evidenza
L'efficacia degli interventi RU (formazione, sviluppo, coaching) viene valutata attraverso disegni quasi-sperimentali e sperimentali.
Impatto della Formazione e dello Sviluppo (T&D): Applichiamo disegni con gruppi di controllo e misurazione pre/post (pretest-posttest control group design) per misurare il ritorno sull'investimento (ROI) dei programmi di T&D. Indaghiamo il trasferimento dell'apprendimento (training transfer) attraverso la modellazione di variabili mediatrici e moderatrici (es. supporto organizzativo, autoefficacia).
Clima Organizzativo e Benessere: Utilizziamo la Modellazione di Equazioni Strutturali (SEM) per mappare le relazioni causali tra variabili psicosociali (leadership, giustizia organizzativa, burnout) e outcome organizzativi (produttività, assenteismo). Ciò consente di identificare i punti di leva precisi per il miglioramento del clima e dell'impegno (engagement) dei dipendenti.
3. Integrazione di People Analytics e Tecnologie Predittive
La nostra ricerca si nutre dell'integrazione di Big Data e People Analytics per offrire approfondimenti azionabili:
Rilevamento di Pattern tramite Machine Learning: Utilizziamo algoritmi di clustering e classificazione supervisionata (Random Forest, Reti Neurali) per segmentare il personale e identificare modelli latenti di successo o rischio, consentendo strategie di gestione del talento iper-personalizzate.
Analisi delle Reti Organizzative (ONA): Indaghiamo la struttura delle reti di comunicazione formali e informali (social networks) all'interno dell'organizzazione, utilizzando metriche come la centralità (centrality) e la densità (density) per identificare i key players (nodi critici) e i colli di bottiglia nel flusso di informazioni e nell'innovazione.
Associandosi al CIP, le organizzazioni accedono a una ricerca applicata e indipendente che trasforma la gestione delle persone in un motore strategico basato sull'evidenza psicometrica e sull'analisi avanzata dei dati.