CC BY
523
УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ
УДК 316.354
О.В. Андрющенко, Т.П. Фокина*
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОСА1 КАК ИНСТРУМЕНТА ДИАГНОСТИКИ И ИЗМЕНЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ
В статье дан содержательный анализ опыта использования методологических и методических ресурсов инструмента ОСА1 К. Камерона и Р. Куинна. Предложено уточнение понятий «текущий»/ «предпочтительный»/ «усредненный профиль организационной культуры». Введено новое понятие «комплексный идентификационный профиль организационной культуры». Представлена адаптация графического, статистического метода, метода кластерного анализа и фокус-групп для изучения организационной культуры. Дана содержательная интерпретация результативности применения этих методов для разработки стратегии управления персоналом организации.
Ключевые слова: организационная культура, профиль ОСА1, Камерон, Куинн, организационные ценности, статистические методы обработки результатов ОСА1.
Активное использование организационной культуры как ресурса повышения эффективности работы! с персоналом организации связано с переходом от ситуационного этапа развития менеджмента к современному этапу и вызреванием перспектив будущего. «Организационная культура» стала лидирующим управленческим принципом и метафорой, «образом» организации в 80-е годы прошлого века [1]. С тех пор организационная культура (далее — ОК) стала изучаться на основе различных методологических подходов и оснащаться методиками и инструментами ее типологизации, диагностики и изменения.
Среди них заметное место занимает такой инструмент, как ОСАІ Кима С. Камерона и Роберта
3. Куинна [2]. С момента появления их работы на русском языже прошло более десяти лет. За это время нами накоплен опыт его применения в преподавании и консультировании, чему способствовали учебные пособия, в состав которых быш включен раздел по данному инструменту в форме тренинга по его использованию [3, с. 9—14;
4, с. 11-18].
Пособия быши включены в Программы подготовки специалистов в области социальных коммуникаций, управления персоналом и ряда других направлений, в том числе на втором высшем
профессиональном образовании и в Президентской программе подготовки управленческих кадров для организаций народного хозяйства «Менеджер XXI века».
Цель настоящей статьи состоит в том, чтобы обобщить накопленный методологический и методический опыт, интегрировать его в практики использования инструмента ОСАІ, сделав их более надежными, осмысленными и рефлексивными.
Методологические основания инструмента ОСАІ
Инструмент ОСАІ задуман разработчиками как количественный метод исследования ОК, который «крайне полезен для упорядочивания и толкования широкого многообразия организационных явлений» [2, с. 61]. Однако это не всегда выдерживается. В основу ОСАІ положены три концепта: «рамочная конструкция», «конкурирующие ценности» и «профиль». Первый концепт позволяет уменьшить число возможных «толкований» и «многообразия». Второй вводит в дискурс представление об организации как конкурентном поле ценностей, третий — принцип конфигурации ценностей. Рассмотрим их последовательно.
Авторами предложено рассматривать рамки конкурирующих ценностей как матрицу-квадру, где поименованы одновременно и организационные ценности, и типы ОК [2, с. 67]. Одно (горизон-
* © Андрющенко О.В., Фокина Т.П., 2014
Андрющенко Оксана Владимировна (beyond84@rambler.ru), кафедра управления персоналом; Фокина Тамара Петровна (T_Fokina@rambler.ru), кафедра социальных коммуникаций Поволжского института управления имени П.А. Столыпина, 410031, Российская Федерация, г. Саратов, ул. Соборная, 23/25.
тальное) измерение матрицы отделяет и противопоставляет «внутренний фокус/интеграция» и «внешний фокус/дифференциация». Второе (вертикальное) — «гибкость/ дискретность» и «стабильность/ контроль». Это ценностные критерии, поэтому они выбираются как предпочитаемые, а их выбор/набор понимается как индикатор организационной эффективности, показывающий, что люди ценят в показателях деятельности организаций, как им видится, хорошее, правильное, приемлемое, стержневое [2, с. 66].
Присоединяясь к предложенному К. Камероном и Р. Куинном перечню рамочных организационных ценностей, отметим, что при их истолковании авторы привлекают ряд дополнительных понятий: «порядок», «динамизм», «соперничество» и «единство». Их нет на матрице ценностей, на что следует обратить внимание в практике использования данного инструмента.
Поскольку критерии выбираются, К. К амерон и Р. Куинн, опираясь на проведенные ими первичные и вторичные исследования, выделили и охарактеризовали четыре главных, по их терминологии, типа ОК: клановую, адхократическую, рыночную и иерархическую. В этой типологии они предложили еще более расширенный набор ценностей, переходя фактически к качественному их описанию. Поэтому каждый квадрант матрицы представляет собой средоточие количественных и качественных допущений, ориентаций и ценностей, т. е. тех элементов, которые образуют ОК [2, с. 68].
Именование типов культур как главных, на наш взгляд, не очень удачно и приводит к содержательным трудностям истолкования результатов диагностики ОК. Было ты точнее, и мы так и поступаем в своей преподавательской и консультационной работе, именовать эти культуры «идеальными типами» [5].
Дело в том, что третий концепт, «профиль ОК», постулирует, что в любой конкретной организации на любом этапе ее развития в той или иной степени представлены ценности, допущения и ориентации всех четырех типов культуры в форме определенной конфигурации, графически напоминающей ромб. Он и назван авторами «профилем ОК».
Для построения профиля и получения количественных характеристик ОК авторы разработали вопросник рейтинговой оценки текущего (наличного) и предпочтительного (желаемого) состояния ОК. Он предлагается сотрудникам, далее обрабатывается, и на основе полученных результатов строятся профили каждого атрибута ОК (их в вопроснике шесть) и профиль ОК всей организации.
Наш опыт показал, что при интерпретации полученного «многообразия» возникают определенные трудности. Во-первых, вопросник рейтинго-
вой оценки заполняется индивидуально, что дает, как правило, весьма пеструю картину оценок. Она сама по себе диагностична, поскольку визуально показывает: оценки сосредотачиваются в разных квадрантах, что свидетельствует либо о слабости ОК, либо об особой фазе развития организации, либо об иных обстоятельствах.
Во-вторых, Р. Куинн и К. Камерон разработали на основе опроса свыше сорока тысяч менеджеров так называемые усредненные профили для организаций различных сфер деятельности, культура которых принята как эталон эффективности [2, с. 106—108]. Это дает возможность, сравнивая свою организацию с «усредненной», получить достаточно глубокие интерпретации.
При этом нередки ситуации, когда «нужного» усредненного профиля не оказывается. Это указывает на необходимость совершенствования инструмента ОСА1 через расширение набора усредненных профилей. Сделать это непросто, ибо уже предложен определенный стандарт такой работы: нужны тысячи опрошенных и релевантные методики усреднения результатов.
В-третьих, исследования и разработки проводились авторами инструмента ОСА1 четверть века назад. За это время изучение и использование ОК как ресурса управления персоналом дало определенные результаты, да и организационная среда изменилась. Встает резонный вопрос, какова надежность использования набора усредненных профилей для содержательных суждений о конфигурации ценностей в конкретных современных организациях. Нам думается, что необходимо новое достаточно масштабное исследование «эффективных» конфигураций «усредненных» ценностей. В противном случае инструмент ОСА1 будет уместен в учебных целях, но не в реальном консультировании.
Еще одной ипостасью рефлексии применимости усредненных профилей является вопрос, годится ли этот инструмент для организаций, находящихся под влиянием разных ментальных и деловых культур. К. Камерон и Р. Куинн ответили на него так: «Чем больше изучается великое многообразие мировых культур, тем больше обнаруживается, что на уровне символов существует поразительное количество признаков согласия обликов различных архетипов» [2, с. 64]. Иначе говоря, по мнению разработчиков, инструмент ОСА1 можно рассматривать как универсальный.
На наш взгляд, эта позиция достаточно уязвима для критики и требует дополнительной аргументации. Но особенно много проблем и споров связано с методикой построения общеорганизационного профиля ОК.
Методики построения комплексного профиля ОСА1
Напомним, что вопросник ОСА1 заполняется индивидуально, что дает в итоге столько профи-
лей текущего и желаемого состояния ОК, сколько опрошено сотрудников. Что с этим делать далее? Нужно понять: 1) сколько и каких сотрудников опрашивать; 2) как и с помощью каких процедур можно получить «общий» профиль ОК организации как целого. В этой связи мы предлагаем ввести в систему понятий инструмента ОСА1 понятие комплексного профиля, текущего и предпочтительного соответственно, который идентифицирует организацию.
1. Комплексный профиль ОК на малых выборках
При небольшом количестве респондентов (10— 15 человек) и незначительном разбросе ответов нанесение индивидуальных профилей ОК на рамочную конструкцию не составляет труда. Области с наибольшей плотностью будут отчетливо видны, что позволяет выявить «центр тяжести». Существенно труднее обработать результаты, если опрошенные не столь единодушны в оценках ОК. В ряде случаев считаем допустимым «не строить» общеорганизационный профиль, т. к. более важным будет не столько представить средний тренд, сколько зафиксировать разнообразие во взглядах и оценках респондентов. Сам факт значительного расхождения индивидуальных профилей позволяет сделать выводы о состоянии ОК, а попытка свести их к средним показателям лишь исказит реально существующую картину.
2. Групповая дискуссия как метод построения комплексного профиля ОК
Большая часть методов, рассматриваемых в данной статье, носит «заочный» характер, когда исследователь работает с исходным массивом данных, не внося в него изменения, а лишь обрабатывая и интерпретируя полученные результаты. Однако, как показывает наш опыт, в ряде ситуаций оправдано использовать потенциал группового обсуждения характеристик ОК. Групповая дискуссия имеет ограничения с точки зрения количественного состава выборки. В зависимости от численности персонала в ней могут принимать участие все сотрудники организации или их часть. Во втором варианте мы фактически используем метод фокус-групп. Очень часто такое выборочное обсуждение ОК проводится в рамках стратегических сессий, на которых присутствуют топ-менеджмент и ключевые специалисты организации. В этом случае инструментарий ОСА1 не только «картирует» состояние ОК, но и актуализирует знания участников дискуссии о фактах организационной реальности и дает уникальную возможность взглянуть на них под новым углом.
Общая фабула групповой дискуссии имеет следующий вид: каждый из участников представляет группе свой профиль ОК, защищая свою позицию по каждому из квадрантов. После того как зафиксированы все индивидуальные профили,
начинается фаза группового обсуждения, в ходе которого участники, аргументируя свою точку зрения, пытаются прийти к общему видению.
На всех этапах процесс находится под контролем модератора. Его задача — обеспечить соблюдение правил групповой дискуссии. На обсуждение выносятся только конкретные факты, подтверждающие/опровергающие наличие тех или иных ценностей ОК; запрещаются оценочные суждения, не подкрепленные фактами; дискуссия организована так, чтобы каждый участник мог высказать свою позицию; попытки оказать эмоциональное давление пресекаются; активность каждого из участников в равной мере поддерживается: не допускается доминирование отдельных персон.
Дискуссия проводится в две итерации: для текущего и для предпочтительного профиля. При обсуждении предпочтительного профиля важно различать ценностные модели, которые содержательно близки участникам дискуссии, и модели, которые являются оптимальными (усредненными) для организации. Если фокус-группа проводится в рамках стратегической сессии, то полезно зафиксировать этот различие. Оно дает важную информацию о том, будут ли интериоризированы организационные ценности в случае изменения ОК.
3. Статистические методы построения комплексного профиля ОК
Как уже было сказано ранее, использование графических инструментов и фокус-групп удобно и информативно на небольших выборках. Однако их применение становится затруднительным, если количество опрошенных значительно превышает эти цифры. Работая с большими выборками, мы ожидаем получить удобовоспринимаемый вариант итоговых данных, который можно использовать при принятии управленческих решений, разработке проекта организационных изменений и пр. Но в то же время желательно, чтобы этот итоговый вариант представлял собой не только панорамный взгляд на организацию, но и некоторые указания на то, какие ресурсы можно задействовать для повышения организационной эффективности.
Учитывая все эти моменты, определим, что находится в нашем «ящике с инструментами». Прежде всего, это метрики, используемые для анализа вариационного ряда: а) степенные средние (арифметическая, гармоническая, геометрическая, квадратическая); Ь)структурные средние (медиана, квартили, децили, мода). Не будем в деталях рассматривать формулы расчета всех этих величин, достаточно указать их «внутреннюю логику».
Что касается степенных средних (и простых, и взвешенных), то нужно учитывать, что для по-
лучения валидного результата они должны быть применены в однородной совокупности [6, с. 45— 48; 7, с. 150—153]. Это означает, что все респонденты должны сходным образом оценить состояние ОК. В противном случае мы получим классический анекдот о средней температуре по больнице.
Для оценки степени однородности совокупности можно использовать следующие характеристики вариационного ряда: дисперсия, размах, стандартное отклонение, среднее линейное отклонение, коэффициент вариации [6, с. 48—50; 7, с. 153-154; 8, с. 104-107; 9, с. 123-144]. Поскольку при анализе профиля ОСА1 мы рассматриваем только один признак (итоговое значение оценки ОК в том или ином квадранте), то нам вполне подойдут такие абсолютные показатели, как дисперсия, среднее отклонение, размах. Рассчитывая их значения для выборки в целом, мы можем составить первичное представление о степени однородности исследуемой совокупности, но более продуктивно использовать их в сочетании со «структурными средними».
Итак, мы можем применить для анализа профиля ОК следующие «связки» параметров:
— Дисперсия/среднее отклонение и медиана/квар-тили/децили. Предпочтение в пользу того или иного квантиля определяется тем, какие пороговые значения нас интересуют. Медиана позволяет нам получить данные для разбивки 50/50. Результаты по верхнему квартилю позволяют охватить 75 % выборки, по верхнему децилю — 90 % [6, с. 141—145]. Дисперсия и среднее отклонение имеют одинаковую статическую логику (определяют степень рассеяния совокупности), но на практике используется среднее отклонение как квадратный корень из дисперсии [6, с. 44—45, 48—49; 8, с. 106-107].
Что это означает для нас в практическом плане? Если при анализе профилей текущего состояния ОК для 75 % или 90 % респондентов мы фиксируем высокие значения дисперсии или среднего отклонения, то с высокой долей вероятности это свидетельствует о слабости ОК. То есть мы имеем ситуацию, когда большая часть опрошенных, оценивая ОК одной и той же организации, «видят» ее по-разному. Это значит, что организационные ценности четко не артикулированы и не осознаются сотрудниками в полной мере. Соответственно, если мы получаем такую же картину для предпочтительного состояния, то очевидный вывод из этого — ценностные установки персонала настолько различны, что добиться согласия о едином видении будущего будет затруднительно или невозможно.
— Размах и медиана/квартили/децили. В отличие от дисперсии и среднего отклонения, размах —
наименее устойчивая характеристика вариационного ряда. Сам по себе он не позволяет судить об однородности совокупности, но дает возможность зафиксировать факт наличия точек экстремума (минимального и максимального значения) [7, с. 153—154]. Причем в анализе профиля ОСАІ для нас важна и разница между ними, и конкретные значения экстремумов, т. к. на основе этого мы можем делать содержательные выгаоды о состоянии ОК. Это наиболее элементарные характеристики вариации, тем не менее с их помощью мы можем увидеть, что в организации есть точки зрения, не укладывающиеся в общей тренд, и проанализировать их.
— Мода (Мо) как структурная средняя. Если все предыщущие параметры позволяют оценить однородность совокупности, то мода дает возможность построить «общий» идентификационный профиль ОСАІ. Статистический смысл моды — фиксация наиболее часто встречающегося значения признака. То есть, анализируя данные по тому или иному квадранту, мы можем определить, к какому значению чаще всего склоняются респонденты [6, с. 43—44; 7, с. 148].
На первый взгляд это более реалистичная картина, чем «классическое» среднее арифметическое. Однако здесь нужно сделать ряд важных уточнений. Во-первыгх, вытислив значение моды, мы не можем автоматически утверждать, что получили среднее значение для построения общего идентификационного профиля. В выборке из 100 респондентов одно и то же значение может встретиться три раза и будет являться модой.
Но означает ли это, что мнение трех сотрудников отражает отношение к ценностям ОК всех остальных? Разумеется, нет. При анализе «сы1рыгх» данных инструмента ОСАІ эта особенность расчета моды проявляется в полной мере, т. к. мы имеем дело с дискретными величинами. Более того, вполне возможно, что мы и вовсе не сможем получить величину с наибольшей частотой, т.к. все ответы респондентов будут разныши. В этом случае необходимо перейти от дискретных значений к интервальным [7, с. 127—133; 9, с. 59—61] и определить шаг, в пределах которого данные вариационного ряда можно объединить. Основная задача, которую необходимо решить на данном этапе, — определение величины интервала. Ее может задать сам исследователь, но не рекомендуется использовать интервалы с размахом более 10 единиц, т.к. это увеличивает риск разбиения ранга на неоднородные группы. Наш опыт пока-зытает, что оптимальный шаг — 5 единиц по оси квадранта.
Помимо этого можно воспользоваться формулой Стерджесса, применяемой в статистике для расчета величины интервала в зависимости от значений экстремумов и объема выборки [10, с. 227].
Основной недостаток этой формулы в том, что она разбивает вариационный ряд на равные интервалы!, что вполне допустимо при работе с большим массивом данных, подчиняющихся закону нормального распределения. Однако обытно в организационные: исследованиях мы имеем дело с неоднородной совокупностью и в результате можем получить интервалы с разной плотностью [11, р. 1]. Соответственно, после расчета модальный: значений необходимо провести преобразование интервалов и при необходимости объединить некоторые из них.
Интервальный ряд дает возможность агрегировать больше значений, но по-прежнему не решает вопрос общего идентификационного профиля окончательно. Нужно оговориться, что при использовании моды термин «общий профиль» становится весьма условныш. Наша задача не сводится к тому, чтобы получить один профиль. На самом деле их может быть несколько. Мы можем построить ранг с убывающими частотами, которые будут являться вершинами отдельных профилей.
Таким образом, мы выполняем следующую последовательность шагов: 1) для каждого интервала рассчитываем моду; 2) строим ранг модальный значений; 3) для каждого модального значения учитываем количество охваченных им респондентов: 4) спускаемся в ранге модальных значений ниже до тех пор, пока не будут охвачены результаты по большей части респондентов; 5) если в полученном ранге разница между ближайшими модальныши значениями невелика (допустимый порог расхождения определяется исследователем), преобразовытаем интервалы и заново рассчитываем для них моду. На выжоде мы можем получить несколько модальныж значений, на основе которых возможно построить общий идентификационный профиль.
При использовании неравныж интервалов мы можем столкнуться с проблемой несоответствия их количества в каждом квадранте. Чтобы построить усредненный профиль(и), нам необходимо, чтобы в каждом квадранте бышо одинаковое количество модальныж значений, являющихся вершинами профиля. Однако по каждой из четырех осей мы можем получить вариационные ряды, сильно различающиеся по плотности и внутренней структуре, в результате после преобразования интервалов и расчета моды в одном квадранте окажется, например, два модальных значения, в другом — три. Дальнейшие действия во многом определяются степенью рассеяния вариационного ряда. Унифицируя количество интервалов в каждом квадранте, предпочтительно ориентироваться на те, в которыж можно выделить четкие области группировки исходных данных. Соответственно, рассчитав оптимальное количество интервалов для
них, можно попытаться получить такое же количество в квадрантах с менее структурированными значениями. Если же степень рассеяния настолько велика, что, по мнению исследователя, увеличение интервала исказит исходную структуру данных, то возможно рассчитать модальные значения для неравного количества интервалов. Если исследователь работает с табличными данными, то это никак не повлияет на характер анализа, т. к. все необходимые показатели получены и остается только зафиксировать тот факт, что в некоторых квадрантах степень расхождения велика, и сделать на основе этого выводы о состоянии релевантных ценностей и ОК в целом. Основные трудности связаны с графическим представлением данных. В этом случае можно не строить графический профиль ОСА1, а ограничиться нанесением на шкалы полученных модальных значений.
Вне зависимости от того, удалось ли представить данные в графическом виде или нет, полученные результаты целесообразно проанализировать, в первую очередь, с точки зрения: а) расхождения полученных модальных значений; Ь) количества респондентов, охваченных каждым модальным значением. Помимо выводов о силе/слабости оргкультуры, полученные данные позволяют выделить группы респондентов со схожим восприятием тех или иных ценностей. Если есть возможности провести перекрестную группировку, то можно определить точки «локализации» этих групп в тех или иных структурных подразделениях организации.
4. Кластерный анализ при построении комплексного профиля
Все, о чем говорилось ранее, является примером анализа данных в одномерном пространстве, т.к. с каждой осью профиля ОСА1 мы работали изолированно. Основные задачи, которые мы решали — группировка данных для последующего вычисления средних значений. На первый взгляд для этих же целей можно использовать более подходящий инструментарий кластерного анализа, который и призван упорядочить и типологизиро-вать исходные данные.
Однако необходимо учитывать некоторые из его особенностей. Несмотря на то что базовые показатели, необходимые для дальнейших расчетов, такие как матрица расстояний, можно получить для одномерного пространства, кластерный анализ является инструментом, прежде всего, многомерного анализа [12; 13]. То есть если при анализе одномерного вариационного ряда мы пытаемся по каждой шкале получить данные для построения общего профиля, то в рамках кластерного анализа основной задачей становится выявление типичного профиля, с учетом значений сразу по четырем шкалам. Это сразу наталкивает нас на мысль о том, насколько эффективно его исполь-
зование на небольших выборках с высокой степенью неоднородности (что обычно наблюдается в слабой ОК). В пользу применения кластерного анализа говорит возможность целостного восприятия ОК — типичные профили позволяют определить основные модели восприятия ОК. В рамках одномерного анализа мы можем это сделать только применительно к отдельным квадрантам. Основной контраргумент — высок риск того, что не удастся получить четко идентифицируемые кластеры в силу малочисленности респондентов и существенного разброса в их оценках ОК. В связи с этим основные рекомендации сводятся к предварительной оценке степени однородности совокупности и применению кластерного анализа на более или менее многочисленных выборках (от 100 респондентов и более).
Выводы
Подводя итог, отметим, что методологические основания инструмента ОСА1 нуждаются в рефлексии и существенных уточнениях. Необходимо осмыслить содержание терминов «предпочтительный/текущий/ усредненный /общий /комплексный профиль ОК» и достичь определенного единообразия с учетом того, как их рассматривали разработчики инструмента ОСА1.
Нами предложено более четко выявить соотношение количественных и качественных методов в изучении ОК, учитывать особенности деловых культур различных регионов при разработке усредненных профилей ОК, используемых для оценки успешных /неуспешных ОК в различных сферах деятельности. Для этого нужны достаточно масштабные исследования. Необходимо учитывать опорные точки (оцениваемые показатели) при использовании инструмента ОСА1: сила/слабость ОК; закрытость/ открытость ОК; однородность/неоднородность ОК.
Предложенные нами методики построения комплексного идентификационного профиля ОК позволяют преодолеть ряд затруднений при использовании инструмента ОСА1 и достичь следующих практических результатов:
— Учет характеристик вариационного ряда (дисперсия/среднее отклонение в сочетании квантилями) при анализе текущего профиля ОК позволяют оценить однородность полученных данных и на основе этого сделать вывод о степени выраженности организационных ценностей, силе/слабости ОК. Применительно к предпочтительному профилю это позволяет оценить возможность выработки единого видения системы организационных ценностей.
— Выявление количества позиций в ранге модальных значений и процент охваченных ими респондентов свидетельствуют о силе/слабости ОК в целом и ценностей, релевантных отдельным квадрантам (чем больше мод в ранговом ряде, тем
слабее оргкультура/квадрант). Конкретные значения мод позволяют содержательно анализировать профиль ОСА1 (к каким группам ценностей тяготеют текущий и предпочтительный профили).
— Размах вариации и значения точек экстремумов дают информацию о наличии в организации сотрудников с восприятием ОК, существенно отличающимся от среднего организационного тренда. Это свидетельствует о наличии реальных/ потенциальных очагов сопротивления доминирующей оргкультуре либо может рассматриваться как потенциал для трансформации ОК (когда актуализируются ценности отдельных субкультур и заменяют ценности прежней доминирующей культуры).
— Сравнение комплексного (текущего и предпочтительного) профиля позволяет оценить степень разделяемости организационных ценностей и сделать предположения о потенциале, векторе развития, рисках трансформации ОК. При проведении перекрестной группировки можно выявить сотрудников (или группы) с высокими показателями расхождения текущего и предпочитаемого профиля как носителей альтернативных культурных моделей.
— Расхождения текущего и предпочтительного профилей определяют основные ценностные ориентиры, к которым тяготеют различные группы персонала, прежде всего, топ-менеджмент, линейные руководители, специалисты, рядовые сотрудники. Вполне естественно, что каждая из этих групп имеет собственные культурные предпочтения, тем не менее присутствие/отсутствие общих ценностей является косвенным признаком силы/слабости ОК, а расхождения в пределах группы свидетельствуют о ее однородности/неоднородности.
Накопленный нами опыт использования инструмента ОСА1 предполагает наше активное участие как исследователей и консультантов при разработке стратегических планов оптимизации организационной культуры.
Библиографический список
1. Морган Г. Имиджи организации: восемь моделей организационного развития / пер. с англ. под ред. Н. Лапиной. М.: Вершина, 2006. 416 с.
2. Камерон К., Куинн Р. Диагностика и изменение организационной культуры / пер с англ. под ред. И.В. Андреевой. СПб.: Питер, 2001. 320 с.
3. Фокина Т.П., Спиридонова С.Н. Организационная культура: учеб. пособие. Саратов: ПАГС имени П.А. Столпина. 2006. 86 с.
4. Фокина Т.П., Андрющенко О.В. Организационная культура: учебное пособие. Саратов: ПАГС имени П.А. Столыпина, 2009. 100 с.
5. Вебер М. Объективность» социально-научного и социально-политического познания // Избранные произведения. М.: Прогресс, 1990.
6. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. 2-е изд., исправ. М.: МПСИ, Флинта, 2003. 336 с.
7. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. 352 с.
В. Айвазян С. А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика. Основы эконометрики: в 2 т. 2-е изд., исправ. Т. 1. Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.
9. Хили Дж. Статистика. Социологические и маркетинговые исследования. СПб.: Питер, 2005. 63В с.
10. Пиотровский Р.Г., Бектаев К.Б., Пиотровская А.А. Математическая лингвистика. М.: Высшая школа, 1977. 383 с.
11. Hyndman R.J. The problem with Sturges’ rule for constructing histograms. URL: http://robjhyndman.com/ working-papers/sturges.
12. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ / пер. с англ. E.3. Демиденко; под ред. и с предисл. А.Я. Боярского. М.: Статистика, 1977. 128 с.: ил.
13. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка [и др.]; пер. с англ.; под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.: ил.
O.V. Andryushenko, T.P. Fokina* METHODOLOGICAL AND METHODIC ASPECTS OF APPLICATION OF OCAI AS AN INSTRUMENT OF DIAGNOSTICS AND CHANGE OF ORGANIZATIONAL CULTURE
In the article a comprehensive analysis of experience of using of methodological and methodic resources of an instrument OCAI by K. Cameron and R. Quinn is given.
A specification of notions ‘current/preferred/average profile of organizational culture’ is suggested. New definition ‘complex identification profile of organizational culture’ is introduced. An adaptation of graphic, statistic method, method of cluster analysis, focus group methods for the study of organizational culture is presented. A comprehensive interpretation of effectiveness of appliance of such methods for strategy generation of human resources management of an organization is given.
Key words: organizational culture, profile OCAI, Cameron, Quinn, organizational values, statistical methods of processing of results of OCAI.
* Andryushchenko Oksana Vladimirovna (beyond84@rambler.ru), the Dept. of Human Resources Management; Fokina Tamara Petrovna (T_Fokina@rambler.ru), the Dept. of Social Communications, Volga Management Institute named after P.A. Stolypin, Saratov, 410031, Russian Federation
