Kıyaslama ve sıralamalarla dolu bir dünyada yaşıyoruz. Tüketiciler en son teknolojik aletleri satınalmadan önce karşılaştırmak için kıyaslama çalışmalarına bakıyor. Veliler çocuklarını gönderecekleri okul ve üniversiteleri seçmeden önce okul sıralamalarını inceliyor… Peki bütün bu kıyas ve sıralama meselesi, iş hayatında çalışanların performansını değerlendirmek söz konusu olduğunda nasıl sonuçlar doğuruyor?

Genel kabul, çalışanların birbirleri ile kıyaslandığında, yarışa girdiği ve daha iyi performans gösterdiği yönündedir. İyi değerlendirilenler en tepede kalmak için daha da çok işe asılır, kötü değerlendirilenler ise sıralamada yükselmek için daha da çabalar… Fakat Upen Üniversitesi Wharton İşletme Okulu Profesörlerinden Iwan Barankay’ın yaptığı bir çalışmaya göre, bu genel kabul çok da doğru olmayabilir gibi duruyor.

Barankay çalışmasında

  • Geribildirim gerçekten çalışanları daha iyi olmak, daha iyisini yapmak yönünde motive ediyor mu?
  • Çalışanların birbirlerine göre başarı konumlarını bilmeleri, çalışanları gerçekten motive eder mi?
  • Mali teşviklerin etkileri azaldığında, işverenler çalışanlarını motive etmek için neler yapmalılar?

gibi sorulara yanıt aramış.

Barankay, çalışma ortamı olarak da, hipotezlerini test edebilmek için mükemmel laboratuvar koşulları sunduğu için, Amazon.com’un son girişimlerinden Mechanical Turk (Mekanik Türk) firmasını seçmiş. “Mekanik Türk”, bir tür iş borsası. İşverenlerin küçük çaplı (bitirmesi birkaç dakika ile 1-2 saat arasında süren) işleri duyurdukları bir site. Gönüllü işçiler, duyurulan işlere bakıp yapmak istediklerini seçip tamamlıyorlar ve karşılığında işbaşına 3 ila 50 sent arasında bir ücret alıyorlar.

Barankay’ın çalışmasında 330 “Mekanik Türk” işçisi yer almış. Barankay, 2 haftalık süre boyunca sitede basit imaj analiz işleri listelemiş. İşin kalitesine bakmadan, her 4 iş için 5 sent ödemiş.

Çalışanlar Kıyaslanmayı Sevmiyor

İlk aşamada, 2 farklı iş ilanı çıkmış. İlkinde, işçilere iş sonunda geribildirim verileceği yazılıyken diğerinde yazılı değilmiş. Barankay, “Çalışanlar gerçekte nasıl sonuçlar elde ettiklerini ve diğerlerine göre başarılarını merak ederler” genel kabulü doğrultusunda ilk işin daha çok reyting alacağını düşünürken sonuç farklı olmuş. İşçilerin büyük kısmı geribildirim verilecek olan işten kaçınmışlar, sadece 76 işçi geribildirimli işi seçerken 254 işçi diğerini seçmiş.

Kıyaslanma İş Motivasyonunu Düşürüyor

İkinci aşamada, Barankay, işçileri gelişigüzel 2 farklı gruba bölmüş. Biri kontrol grubu olarak hiçbir geribildirim (başarı sıralaması hakkında bilgi) almaz iken diğer gruba her iş sonunda geribildirim verilmiş ve başarı sırasılaması söylenmiş. İşler tamamlandıktan sonra tüm işçilere bir email gönderilerek daha fazla çalışma için çağrı yapılmış. Böylece geribildirim vermenin iş motivasyonunu ne kadar etkiledeğini gözlemlemek istemiş.

Kontrol grubundakilerin %66’sı daha fazla iş için “Evet” derken, geribildirim alan grubun sadece %42’si daha fazla iş için geri dönmüş. Geri dönenlerin üçüncü aşamada yaptıkları işlerdeki başarıları kıyaslandığında da geribildirim alan grubun veriminin %22 daha düşük olduğu gözlemlenmiş.

Başaramayan Gitmiyor, Başaran da Kalmıyor

Barankay’ın araştırması aynı zamanda çalışanlar arası rekabet ile gelen doğal seleksiyonun şirketler için iyi olduğu varsayımını da sorguluyor. Bu tarz kıyaslamalı performans değerlendirmelerinden sonra en altta kalan gider, en üstte olan kalır varsayımının da pratikte çok da işlemeyebileceğini, yüksek performanslıların daha büyük başarılar için gittitiği, kötü performanslıların da başka opsiyonları olmadığı için kaldığı durumların da çok olduğunu iletiyor.

Ucunda Ödül Varsa Kıyaslama İşe Yarıyor

Barankay, çalışmasının çıktılarına dayanarak “Performansın, yönetim değerlendirmesine bile ihtiyaç duymadan görülebilir olduğu durumlarda, kıyaslamanın ucunu ödüle bağlamak işe yarıyor. Fakat ödül olmadan yapılan çalışan kıyaslamaları düşük performansa sebep oluyor.” yorumunu yapıyor.

Barankay’ın çalışmasını detaylı bir şekilde anlattığı makaleye “Rankings and Social Tournaments: Evidence from a Field Experiment.” bağlantısından ulaşabilirsiniz.

KaynakKnowledge@Wharton