Charlie Sull – How AI Can Actually Measure Company Culture
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发送短信Charlie Sull，CultureX 的联合创始人兼麻省理工学院的文化研究员，在本期节目中与我们一起探讨人工智能如何彻底改变我们理解和衡量企业文化的方式。他解释了为什么传统的员工调查存在不足，以及人工智能工具如何为我们提供对员工对工作场所文化真实想法的新见解。[0:00] 介绍欢迎，查理！今天的主题：利用人工智能理解和改进企业文化[5:30] 为什么任何人都应该关心文化衡量？我们知道文化很重要，但许多人仍然认为它是一个难以管理的虚无缥缈的概念为什么这么多人认为企业文化是营销废话[13:22] 文化究竟是如何衡量的？为什么 1 到 5 分制的调查无法捕捉到真实的感受使用大型语言模型来分析和提炼员工评论中的人类情感[24:13] 为什么人工智能是衡量公司文化更好的方法？为什么用传统的调查几乎不可能解读复杂员工情绪使用人工智能工具收集文化分析数据的新方法[35:08] 结束语感谢收听！快速报价“[使用传统的 1 到 5 分制调查]你得不到任何信息。如果你试图用这种机械的、重复的低质量数据来衡量公司文化，你就无法理解……你的员工在说什么。”要安排与我们的会议：https://salary.com/hrdlconsulting 更多人力资源数据实验室®，请在每周五下午 2:00-2:30（美国东部时间）收看人力资源数据实验室午餐时间。在这里查看：https://hrdatalabs.com/brown-bag-lunch/ 由 Affogato Media 制作</context> <raw_text>0 商业世界比以往任何时候都更加复杂。人力资源和薪酬的世界也变得越来越复杂。欢迎收听人力资源数据实验室播客，这是您了解人力资源领域内外最新趋势的直接来源。

收听我们探讨薪酬策略、数据和人员分析对您组织的影响。本播客由 Salary.com 赞助，它是您获取薪酬及其他方面数据、技术和咨询服务的来源。现在，以下是您的主持人 David Teretsky 和 Dwight Brown。您好，欢迎收听人力资源数据实验室播客。我是您的主持人 David Teretsky。我们将播放今天早上前几次拍摄的精彩片段。

我是 David Tretsky，您的主持人，与我在 salary.com 的挚友、共同主持人和合作伙伴 Dwight Brown 在一起。Dwight，你好吗？

David，我很好。今天是星期一，所以星期一就尽力而为。你应该像我一样吃个开心果松饼。是的，很好。是的。我们会更有活力。是的，我们会。但我们更有活力了。你知道为什么吗？告诉我。我们今天有一位令人兴奋的嘉宾。查理·索尔。查理，你好吗？我很好，谢谢。我没有吃松饼，但我很好。但我相信你喝了一些很棒的哥伦比亚咖啡。是的。

这很有趣。事实上，我住的哥伦比亚顺便说一下，出口所有最好的咖啡。所以实际上很难在哥伦比亚喝到一杯好咖啡。真的吗？是的，我可以证明这一点。哇。太糟糕了。

好吧，如果必须的话，我会去丛林里找它，因为我喜欢新鲜的咖啡。是的。这不是你想去寻找新鲜咖啡的地方。我想有很多原因。是的。查理，你能不能告诉我们一些关于你自己的事情？

在过去的 10 年里，我一直在麻省理工学院研究企业文化。因此，我们启动了有史以来规模最大的企业文化研究，至少根据麻省理工学院听到的员工声音数量来衡量。

在此过程中，我们开发了一种新的企业文化衡量方法，它不使用许多人仍在使用的一到五分制量表。它使用人工智能并分析文本反馈来了解员工的真实想法。

哇。谈谈大型语言模型。是的。那么，您是否有任何已发表的研究，我们可以让人们看看呢？是的，我们的许多研究都发表在麻省理工学院斯隆管理评论的《衡量文化》系列中。这实际上是他们出版史上阅读量最多的系列，它涵盖了

回答了很多问题。什么最能驱动员工体验？什么是毒性文化？你如何衡量它？两家公司在文化上言行一致。我想我们现在大约有 10 篇文章了。哦，哇。是的。如果您能提供链接以便我们将其放入节目说明中，那就太好了。我认为很多人可能都喜欢阅读这些内容。当然可以。完美。查理，就像我们对每位嘉宾所做的那样，有什么别人不知道的关于查理的有趣的事情吗？

这是别人不知道的关于我的有趣的事情。好吧。我忘了我在发送给你们的回复中写了什么。我想有些事情我不，我的意思是，人们知道我这一点，但我并没有广泛宣传它，但我是一个，我是一个糟糕的司机。我在英国长大，诚然，那里的驾驶考试非常难，因为到处都是环岛，而且你是在路的错误一侧驾驶等等。但我五次在英国驾驶考试不及格，

直到 23 岁我才学会开车。这是一个有趣的事实。哇。我的驾照实际上是英国的。哦，你在那里拿到的。是的。我在那里住了几年，拿到了驾照。你是对的。这非常困难。对于一个来自美国从未开过手动挡车的孩子来说，尤其困难。那时那里全是手动挡。是的。

没有自动挡，在彭布罗克山开车，无数辆车都在拼命地按喇叭。我和我的驾驶考试考官一起，试图在山上通过考试。那是第一次，查理。所以我第一次失败了，但第二次成功了。但是是的。是的。所以很好。所以你在哥伦比亚有司机吗？是的。

嗯，我们有。是的，我们有司机。我们这里没有车。都是这些蜿蜒曲折的山路。嗯，是的，我们有司机。我也渴望拥有这个。虽然我是我孩子的司机，他们通常在车里叫我戴维，因为我是他们的，我是他们的司机，他们的优步司机。我没有小费，几乎每次都低于五星。

他们只是坐在后面，你在前面开车吗？嗯嗯。如果我把母亲带到车里，她会告诉我确切的驾驶方式。但这留待另一个播客讨论。今天的主题将是一个非常酷的主题，因为正如你在你的研究中提到的那样，你谈到了文化衡量。我们将讨论如何使用人工智能来理解和改进企业文化。♪

查理，我们的第一个问题是，为什么任何人都应该关心文化衡量？是的，这是一个我经常遇到的好问题。好的，文化衡量非常深奥。当我告诉人们我基本上把我的生活都奉献给了文化衡量时，这在聚会上通常是一个艰难的谈话。但是原因……

是的，是的。然后我真的很想让你说出你的见解。不。好的，也许你像大多数人一样不关心文化衡量。没关系。但是，如果你为企业工作或对企业感兴趣，你很可能关心文化。

有很多理由可以比较文化。我的意思是，这是员工满意度的首要驱动力，是我们发现的薪酬的三倍。我的意思是，它塑造了你工作中所做的一切，你的公司如何对待你，所有这些不同的结果，所有这些影响战略执行的结果，例如公司是否敏捷，是否具有创新性？是的。

文化很重要，很多人这么认为。杜克大学做了一项很好的研究，调查了来自大公司的约 1400 名首席执行官和首席财务官。首席执行官、首席财务官，而不是首席人力资源官，首席执行官、首席财务官。结果发现，大多数人（54%）认为文化是除了任何可以想象的东西之外，创造财务价值的三大驱动力之一。

而且，你知道，文化很重要。我的意思是，去领英看看。到处都是关于文化的帖子。每个人都在谈论文化。在某种程度上，每个人都知道文化很重要。

但每个人也都知道文化是难以捉摸的，甚至是虚无缥缈的。你知道，这是……人们甚至不知道它是什么。如果你阅读过去 40 年里文化学术界学者的文献综述，现实情况是他们几乎所有的时间都花在了争论文化的定义是什么上。对此没有共识。那么文化究竟是什么呢？文化的原因……

文化衡量很重要，因为文化衡量是几乎每个人都能同意非常重要的事情与这种虚无缥缈、难以捉摸之间的桥梁，文化衡量使文化真正变得有形和可量化。

这样做的好处是，如果你能让文化变得有形和可量化，那么它就更容易管理了。我希望文化很快就会像公司中任何其他非常重要的资产一样容易管理，人们已经投入大量资源来认真对待这些资产。

说到这一点，你一开始说的一件事确实让我印象深刻。你说首席人力资源官没有参与这项研究，这很有趣，因为如果你想看看谁在公司中深入了解文化，那就是你的首席人力资源官。是的，我认为 100% 的首席人力资源官都会说文化很重要。大多数首席人力资源官认为文化很重要。你需要说服的人是首席执行官和首席财务官。好的。是的。

但是查理，很多文化也是营销吧？我的意思是，这是品牌。这是人们对你的感受，不仅仅是员工，还有你的客户、利益相关者和所有者对你的感受。

我的意思是，现在很多文化只是，你知道，公关废话。如果我可以这么说的话，坦率地说，这是，这是，你知道，你用过的术语，它以 B 开头，然后有一个 S。不，但说真的，所以这就是很多人认为它是什么。这是我们被灌输的废话。完全正确。这是，这是，这是公司在他们的领英页面上说，哦，我们非常关心我们的员工。我们是这个和那个，我们是这个和那个。

而这种废话之所以能够滋生，是因为

是因为没有好的衡量标准。如果有一个可靠的衡量系统，并说，哦，实际上，你认为你关心你的员工，为什么员工说你关心他们的可能性比你的竞争对手低两个标准差？如果有，你知道，一个广为认可的指标，那么，很多文化只是完全无稽之谈。很多都是完全无稽之谈。很多都归结于衡量。对。

但在我们进入文化部分和衡量部分之前，对不起，衡量部分，当我们看到像苹果、谷歌或亚马逊这样的公司声明时，让我们以这三家公司为例，因为它们是美国的三家巨型企业，对吧？每个家庭不仅都知道这些名字，而且每天都在使用它们。他们的文化影响着美国以及我们的生活方式，对吧？

可能也影响着世界各地，但在美国的影响更大。他们的文化在很大程度上是由三个人领导的，或者在谷歌的情况下，情况略有不同。但这难道不是导致文化的原因吗？这些组织的领导者比营销人员更重要？因为蒂姆可以与唐纳德·特朗普一起参加白宫晚宴，这会影响……

从文化的角度来看，这个品牌是如何被评判的。正面或负面。我在这里不是在谈论政治。是的，绝对的。我的意思是，公司的顶级团队，尤其是首席执行官，将对文化产生最大的影响。我的意思是，听起来你可能是在谈论品牌和外部声誉，这受文化影响。当然。但是，嗯，

我们将文化视为公司的操作系统。因此，文化是决定公司数千种不同重要算法的系统。例如，文化决定的一种算法是，嗯，

我的直接下属做了一些愚蠢的事情。我可以发脾气并对他大喊大叫吗？是或否。是或否。你可以看到这将如何创造一种非常不同的公司尊重文化，或者，或者另一种算法是关于敏捷性的。假设你是一位分布在瑞典的经理，你刚刚注意到瑞典的市场环境发生了非常迅速的变化。所以问题是，我是否对此负责？我是否会主动应对？而且，而且，

自己处理这个问题，还是向总部汇报，等待几周才能做出回应以应对这种市场环境？所以这是一个关于敏捷性和所有权的算法。

但是最近，这不会延伸到，就像我们在 Facebook 和其他公司看到的那样，他们如何决定解雇员工以及他们如何公开宣布这些决定？例如，这些是基于绩效的裁员，而实际情况是，他们只是……

嗯，解雇员工以达到更好的公司业绩。是的。我的意思是，这绝对会，这肯定会影响文化。我的意思是，你可以阅读元员工在……在 Glassdoor 上所说的内容。他们将批评公平性，批评奖励绩效的程度。

那些批评战略的人，这些都会影响文化。

我们现在为什么不转向更让我们着迷的事情之一呢？我相信 Dwight 对此非常期待，那就是它究竟是如何衡量的？文化究竟是如何衡量的？你实际上想通过这种衡量改变什么？好吧，我们想通过这种衡量改变的是，你知道，我的……

这是我的莱克斯·卢瑟还是什么。我毕生致力于试图杀死这个人。你对此很认真。我承认我有点疯狂。但敌人是你们都熟悉的这项调查。它来自 1932 年。这是一项近一个世纪前的技术。它的工作原理是……

你以 1 到 5 的等级询问员工，你是否同意这一点？你是否同意这一点？你是否同意这一点？等等，还有几十个问题，也许超过一百个问题。这就是你理解他们想法的方式，对吧？你可以从一开始就看到，

这只是理解想法的一种疯狂方式，对吧？你只是让员工说五、五、五、五、四、三、五、五、五。这根本不是，这不是人。我们仍然以这种方式做的唯一原因是，技术还没有发展到允许我们的人性蓬勃发展的地步。但是这些调查，它们根本不起作用，这是不做此事的首要原因。因此，当员工面临这些问题时，他们会

他们会自动驾驶，并且几乎对每个问题都给出几乎相同的答案。我们对 90 万个此类调查回复进行了研究。平均受访者对大约 90% 的问题给出了相同的两个答案。这只是，你得不到任何信息。如果你试图衡量的是文化，

这是一个非常复杂、非常多维、非常复杂的东西。它有所有这些不同的活动部件，并且它从根本上来说是人类的。如果你试图用这种机械的、非常重复的、低质量的数据来衡量它，你就无法理解发生了什么。这就是现在的真正悲剧。大多数公司仍然以这种方式进行操作。他们甚至不知道他们的员工在说什么。

你知道，或者他们在寻找答案，或者他们在寻找那个五分。是的。他们试图，是的，我们试图引导他们全面发展。对。是的。这是一个很好的观点。他们只是在寻找验证，即员工会对所有事情都写 4 到 5 分，而他们确实会这样做。所以，是的。所以我们是这样做的，这真的很简单。我的意思是，技术很复杂，但是方法很简单。你只需要

听听员工在写评论时所说的内容。你听听他们提到的主题，然后你就会明白，他们是在积极地谈论这些主题还是消极地谈论这些主题？你只需要听到这个信息，它只是高级文本分析。仅此而已。

有趣的是，当你开始把两者结合起来时，仅仅是提出问题，你就会失去很多背后的东西，你知道，而且我认为很多都是无意识的，你知道。

在回答问题的人的脑海里。但现在有了这项技术，你可以获得情感分析和其他一些你只是通过提问而无法获得的东西，尤其是那些给你五个选择的问题。因此，你在做的事情和你衡量的方式似乎确实具有开创性。但是，让我问一个关于 Dwight 刚才问的问题的不同问题。

你从哪里获取数据来做 Dwight 说的那些事情？查理，数据从哪里来？是从 Glassdoor 获取的吗？因为我们知道很多人会在 Glassdoor 上抱怨，你知道的。对抱怨的重视程度高于对赞美的重视程度。因此，如果你认为每个人都只是去 Glassdoor 抱怨，你认为 Glassdoor 上有多少百分比的评论是负面的？嗯。

可能 60%。95。不，不是 95。真的吗？95，你认为？我认为是 65%。实际答案是 18%。真的吗？63% 的评论是五星级和四星级评论。Glassdoor 不是一个带有负面偏见的平台。有趣。我一直以为是相反的。是的。

每个人都认为是相反的。Yelp 呢？Yelp 的两极分化程度要高得多，因为它没有……让 Glassdoor 如此不两极分化的是他们的“付出才能获得”政策。因此，如果你想访问评论，你必须留下你自己的评论，这将激励更多理性的人写评论，而不是 Yelp。

哦，我有一个非常棒的体验。我会写一篇 Yelp 评论。哦，我有一个糟糕的体验。我一定会写一篇 Yelp 评论。你得到的评论大多是极度两极分化的。但是对于 Glassdoor，已经进行了研究。它实际上是互联网上任何类型的评论平台中两极分化程度最低的平台之一。

这是你唯一获取数据的地方吗？不，我们还使用客户的内部数据。所以 Glassdoor 是我们进行这项大型研究的方式，我告诉过你们。这都是 Glassdoor 的数据。但是为了了解公司内部发生了什么，例如，了解公司内部最突出问题的所在以及如何解决问题的想法，那么我们也会使用内部数据。但是你只需要从 Glassdoor 就可以学到很多东西。

有趣。是的。是的，我完全会认为是相反的。是的，我参与过的许多组织都是相反的。在我看到的大多数评论中，性质都是负面的，但我不会提及这些公司的名称，顺便说一下，是为了保护无辜者。

我们现在不是这种情况。好吧，如果真的有一家公司 65% 的评论都是负面的，那么其中就有信息。是的，这是真的。但我猜我想问你的问题是，你知道，你正在使用自然语言模型，你正在使用文本分析，你正在做很多事情来深入挖掘驱动人们对他们文化信念的情感，对吗？对。

是否有来自你之前谈到的那些不太好或你没有，你真的不赞成这种方法的研究的验证？你是否真的做过分析来查看相关性？是的。所以，我，我，

我担心过于深入地分析这些旧的研究，但基本上，在一个有 50 个问题的旧式研究中，对于大多数问题，员工的回答完全相同。你基本上无法分辨任何信息，但可能会有三四个问题，

员工非常关心这些问题，以至于他们打破了自动驾驶模式，并尽力给出极其积极或极其消极的答案。所以对于，你知道，这是一种廉价的方法，但对于一份 50 个问题的调查问卷，你可能可以得到三四个好的答案。然后，是的，然后你可以将其与自由文本进行比较。当然，自由文本说，是的，就像，我早就知道了。

那么，你从公司内部获得的数据呢，多告诉我一些关于这些数据的信息。所以大多数公司在进行参与度调查时，会……我甚至不知道他们为什么要这样做，但他们会加入几个自由文本问题，然后他们不会分析这些问题。这实际上很有趣。我见过一些大型公司……

他们甚至没有翻译自由文本数据，对吧？所以他们没有，它甚至不是分析师可以阅读的同一种语言。这就是他们对待这件事的轻率态度。嗯，但是，但是尽管如此，他们，他们确实会问这些问题，然后，或者大多数时候他们会问。然后我们，我们分析它们。我记得在过去的生活中，嗯，当我还是一名经理的时候，甚至当我不在管理层的时候，我们，

我们进行了员工满意度调查，而这些调查总是感觉像个笑话，因为有自由文本供员工评论。但是，他们会做的是，他们会汇总这大量的云信息，并提供关于你的服务的反馈。

管理部门或任何它是什么。它从来都没有用，因为它过于概括了。而且，你知道，我们知道他们为什么要这样做。他们试图保护员工。但这确实减少了进行这项调查的价值。这真的没有帮助。对。完全正确。是的。

他们仍然，你会惊讶于即使在今天，词云仍然有多么普遍。哦，我的上帝，真是个笑话。但是是的，它们到处都是。这太糟糕了，因为你在这么多数据中拥有如此多的价值。这是对时间的巨大浪费，本可以更好地用来真正了解人们的真实感受。我认为随着更具生成性的人工智能和基于文本的对话式人工智能的出现，它

我们应该能够更容易地询问人们，嘿，Dwight，你今天过得怎么样？你今天对工作感觉如何？对。不是以一种侵入性的方式，而是在一种，你知道，我们如何才能让你的生活更好？你知道，让我们问他们对员工来说很重要的问题，这些问题可能能够改变一些有用的背景。对不起，那是我自己说的。所以我道歉。

是的，这是希望。但这又回到了领导层的优先级。如果领导层一开始对这件事不感兴趣，那就永远不会发生。或者他们可能会问这个问题，但他们甚至不会关心结果。所以技术就在那里。在 2025 年，技术就在那里。这取决于人们是否接受它。嘿，你是否在听这个并自言自语，伙计，我希望我能和 David 谈谈这个？好吧，你很幸运。我们为人力资源数据实验室播客的听众提供了一个特别优惠。

与我进行一次免费的半小时通话，讨论我们在播客中涵盖的任何主题或你想到的任何事情。访问 salary.com/HRDLconsulting 以安排您今天的免费 30 分钟通话。然后让我们过渡到为什么人工智能是衡量文化更好的方法？我们在这个节目中经常谈论人工智能这个术语。

为什么现在是时候了，为什么这是正确的方法？好吧，人工智能比这种老式的李克特方法有很多优势。所以首先，首先，它比一个世纪前的技术更先进。但它没有这种自动驾驶效应。因此，每当员工有意识地表达他们的语言时，即使他们只是非常简短，即使他们只是说类似的话，

给我更多报酬。这仍然是有价值的信息，因为他们本可以谈论数百种不同的事情。他们选择谈论薪酬。他们正在有意识地表达自己。人工智能好的另一个原因是，你可以表达信息。假设你正在进行调查。你真正想说的是我的老板在微观管理我，并且让我发疯，使用人工智能。人工智能只是说，好的，明白了。他的老板在微观管理。他不喜欢那样。这就是信息。

而对于传统的调查，也许其中一个问题是关于微观管理的，也许有几个问题是关于老板的。但是调查另一端的分析师不可能真正破译这条信息，因为还有几十个其他问题需要回答。

人工智能的另一个巨大优势是，员工不仅会努力找出问题，还会解释问题是如何分解的，甚至会提供改进问题的可行解决方案。如果你能理解这些信息，那么解决问题就会容易得多。所以这是一种更可行的方法。

最后，每个人都讨厌这些冗长的参与度调查。它们需要大约 20 分钟，而且非常笨拙。对于人工智能调查，它可以像你说的那样，Dwight。它可以询问员工，你喜欢在这里工作的什么？花 30 秒回答。你不喜欢什么？花 30 秒。它只是短得多，更自然。所以这些是一些……

我认为这将是最好的方法，因为我看到的唯一替代方法是相当反乌托邦的，那就是让我们分析员工的电子邮件，让我们分析他们的 Slack，让我们分析视频片段，然后通过这种方式获得被动信号。但对我来说，我认为这只会通过倾听机制本身使文化变得更具毒性。

所以我认为这种共识人工智能是一个非常好的中间地带，它可以非常有效。查理，这是如何发生的平台是什么？这是一个……

他们收到的电子邮件，他们点击链接，然后进入一个网站，那里有一个化身，他们正在与化身聊天吗？这是一个基于文本的，他们只是在他们的手机上，人工智能问了三四个问题，他们在手机上回复，点击提交，然后就完成了？这是一件不断关注他们脉搏的事情吗？技术是什么，它是如何体现的？

调查机制本身并不重要。你可以在Slack上进行，可以发短信，也可以通过电子邮件进行，或者使用更传统的调查平台。你只需要某种机制来询问这个问题：你喜欢在这里工作的什么？你不喜欢在这里工作的什么？并允许他们用自由文本回答。甚至可以……

进行电话采访并转录电话内容。所以这部分，你可以用很多不同的方法来做。然后你想要在AI平台上分析它。我更担心的是中断。比如AI，比如人力资源又来烦我了。你知道，我必须参加这个调查，或者我必须做这个。哦，天哪，这是人力资源的事情。你的思想和整个情绪都会改变，因为

AI，对不起，人力资源强迫你做一些事情。所以从感觉的角度来看，你已经落后了，你知道，这对我来说是一种负担，所以我将给出，我将给出一个糟糕的答案，或者我会，你知道，对此感到生气，或者我的情绪会改变。难道我们不应该以对回答问题的人最自然的方式来做吗？而这实际上可能因代而异，不是吗？是的，我认为这里有很多改进的空间。我的意思是，你还必须考虑，你知道，

有些文化中存在高度的毒性，你必须围绕保密性来设计整个过程。我的意思是，在某些情况下，我们会明确地说，你们公司的领导层永远不会分析你的个人回复。所有这些都将交给一个独立的团队，以确保心理安全。所以，是的，我的意思是，这是……

你只需要让他们把正确的东西记录下来。然后它就变得有趣了。我认为这是其中一部分。但当然，你是对的。我很好奇你发现的一些发现。我的意思是，你能比较和对比一下来自两家不同公司的发现吗？它们是惊人的不同吗？它们非常相似吗？就输出而言，它是什么样的？

哦，天哪。是的，你可以，你可以比较数百万家不同的公司。问题是，没有两种文化完全一样，每种文化都像雪花一样。它有自己独特的……

你可以将任何两种文化进行比较，看看员工对哪些方面评价更高，哪些方面评价更低。你可以看到文化是如何随着时间推移而变化的。例如，当你谈论杰夫·贝佐斯的继任者时，无论他的名字是什么，这都非常有趣。令人惊讶的是我们不知道这一点，但是……

是的，我知道。我只是想不起来。但亚马逊在Glassdoor上是独一无二的，因为它有如此多的评论。所以每年员工可能会写大约35000条评论。所以你可以在非常细致的层面上看到文化是如何变化的。有趣的是，亚马逊在贝佐斯担任CEO的时候，从员工体验的角度来看，它的文化从来都不好。员工从来都不太喜欢在那里工作。

但它确实拥有非常好的文化，这些文化原则对亚马逊的特性至关重要。你可以在Glassdoor上衡量这一点。例如，你可以说，与竞争对手相比，亚马逊的员工对客户导向（例如他们所说的客户痴迷）的评价要高出标准差。从历史上看，在大多数这些领导力原则上，他们都做得非常出色。

但有趣的是，如果你看看自贝佐斯卸任CEO以来文化是如何变化的，它们仍然相当强大。但是这些核心领导力原则已经出现了明显的侵蚀，我认为至少公司里有人会觉得有趣。

但无论如何，这是一个你可以用这些数据做的许多事情中的一个例子。顺便说一句，我发现是安迪·贾西。安迪·贾西。还不是家喻户晓的名字，但是……很快就会是。你有什么后续问题吗？是的，我现在脑子里有很多想法，这总是很危险的。但我开始思考一些效用……

这种商业案例的效用，能够利用这项研究获得的文化信息，第一点，然后第二点，复制它。例如，当你考虑合并时，关注文化方面可能是一个

衡量合并成功或失败的一个良好指标。是的，根据所有进行大部分合并工作的大型咨询公司（如毕马威、德勤以及麦肯锡等）的研究，人们普遍认为文化是最有可能导致合并失败的事情之一。

这是一个非常有趣的用例，因为现在你可以做的就是把两家公司放在一起，准确地找出文化契合的领域，准确地找出文化不匹配的领域，甚至如何改进文化不匹配的领域。管理交易的这一方面变得容易得多。但这还处于早期阶段。

但在特定行业中，通过使用你的技术更容易指出文化的这些衡量标准或其特征吗？或者我考虑得太多了？它几乎与行业无关，至少我们是这样设计的平台。所以我们的平台的构建方式是，我们分析了……

所有这些Glassdoor，你知道，数百万个Glassdoor评论。我们构建了主题，以便每当员工提到某些事情超过0.05%的时间甚至更短的时间时，你都可以注意到它。所以至少我们是这样构建它的。你几乎可以涵盖任何东西。

任何可以想象到的来自任何行业的文化主题。然后，如果存在行业或组织特定的语言，AI也可以识别出来，然后你可以更新模型以适应新的语言。

在员工情绪方面，是否存在任何特别突出的文化特征？是的，有毒的文化。有毒的文化是员工满意度或不满意的最大驱动因素。哇。你发现的影响最小的文化是什么？对员工满意度影响最小。有很多主题需要比较和对比。

好吧，我的意思是，有很多事情并不重要。例如，我们衡量了宠物友好度，这几乎从来都不重要。但就对员工满意度没有太大影响的更显著的文化衡量标准而言，敏捷性、创新和执行力对于战略执行至关重要，但它们几乎从来不会对员工产生重大影响。有趣。有趣。哇。

好吧，实际上我们可以和你谈论这件事一整天，因为我和德怀特在使用数据来推动业务成果方面是十足的极客。这就是我们制作这个播客的原因，也是我们开始制作它的原因。查理，我们必须再次邀请你，伙计，因为我们还有很多关于这方面的内容没有挖掘出来。是的，我很乐意。谢谢你们的邀请，伙计们。谢谢。

谢谢。德怀特，谢谢你。谢谢你。感谢你们的收听。保重，注意安全。这是人力资源数据实验室播客。如果你喜欢这一集，请订阅。如果你认识任何可能想听的人，请把节目分享给他们。

感谢您本周加入我们，敬请期待我们下一集节目。注意安全。大家好，欢迎收听人力资源小贴士。好的，再说一次。