大数据驱动的员工绩效评价体系接受度与影响因素研究
第一部分:基本信息
1. 性别:
男
女
2. 年龄:
25岁及以下
26-35岁
36-45岁
46岁及以上
3. 教育程度:
大专及以下
本科
硕士及以上
4. 所属部门:
技术/研发
市场/销售
运营/行政
人力资源/财务
其他
5. 职位层级:
普通员工
基层管理者
中层管理者
高层管理者
6. 在当前公司的工作年限:
1年以下
1-3年
4-6年
7年以上
第二部分:对现行绩效评价体系的感知
请根据您在公司的实际经历，对以下陈述的同意程度进行打分（1=非常不同意，5=非常同意）。
7. 现行绩效评价体系能全面、客观地反映我的工作贡献。
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8. 现行绩效评价的指标清晰、明确，我能理解并认同。
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9. 现行绩效评价的反馈及时、具体，对我改进工作有帮助。
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10. 现行绩效评价结果的应用（如薪酬、晋升）是公平的。
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11. 总的来说，我对公司现行的绩效评价体系感到满意。
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第三部分:对大数据驱动绩效评价的认知与接受度
请根据您的理解，对以下关于新型（大数据驱动）绩效评价体系的陈述进行打分（1=非常不同意，5=非常同意）。
12. （感知有用性）我认为，利用大数据分析（如分析工作产出、协作数据、项目进度等）能更准确地评估员工绩效。
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13.（感知公平性）我认为，基于客观数据而非主观印象的评价会更加公平。
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14.（感知透明度）我希望绩效评价的过程和数据来源是透明、可追溯的。
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15. （接受意愿） 我愿意尝试并接受这种基于大数据分析的新型绩效评价方式。
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16. （行为意向）*如果公司引入这种新体系，我会主动了解其规则，并据此调整工作行为以提升绩效数据。
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第四部分:对数据指标与潜在风险的看法
17. （指标体系）您认为，在大数据驱动的绩效评价中，以下哪些维度的数据最重要?（可多选）
任务完成数量与质量（如代码提交、销售业绩、报告产出）
工作效率与行为数据（如系统登录时长、任务响应速度）
协作与沟通数据（如邮件、会议、内部社交平台的互动）
学习与成长数据（如培训完成情况、技能认证、知识分享）
创新与改进贡献（如提交的建议、申请的专利）
客户或同事反馈评价（如满意度评分、360度评价）
其他（请注明）
18. （主要担忧） 您对大数据驱动的绩效评价体系，最主要的担忧是什么?（可多选）
数据隐私和安全问题
数据可能被误读或滥用
评价过程过于机械化，忽视人的主观能动性和特殊贡献
可能导致员工过度关注可量化指标，忽视长期价值或团队合作
技术门槛高，实施过程复杂
管理层可能不完全理解模型，导致决策偏差
其他（请注明）
第五部分:开放性问题
19. 您认为，为了成功实施一个大数据驱动的绩效评价体系，公司最需要在哪些方面做好准备?（如制度、技术、文化、培训等）
20. 您对于利用数据分析来改进人力资源管理，还有什么其他建议或想法?
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