基于大数据的企业思政工作绩效评估模型研究

姚玉杰 郑煤集团职工教育培训中心

摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据在企业管理的诸多领域发挥了重要作用。本文旨在构建一个基于大数据的企业思政工作绩效评估模型，以提升企业思政工作评估的科学性和准确性。通过分析企业思政工作的多维度数据来源和相关指标，结合大数据分析技术，提出一套涵盖输入、过程、输出三个层面的评估指标体系，并利用层次分析法确定指标权重，进而建立起综合评估模型。该模型有助于企业全面、客观地评估思政工作绩效，为改进思政工作提供有力依据。

关键词：大数据企业思政工作绩效评估模型

一、引言

企业思政工作作为企业发展的重要保障，对于提升员工思想素质、增强企业凝聚力和竞争力具有不可替代的作用。然而，传统的企业思政工作绩效评估往往存在主观性强、指标单一、数据收集不全面等问题，难以准确反映思政工作的实际成效。大数据时代的来临，为企业思政工作绩效评估提供了新的机遇和手段。通过收集和分析海量与思政工作相关的数据，能够更全面、深入地了解企业思政工作的开展情况，从而构建出科学合理的绩效评估模型。

二、企业思政工作的大数据来源与特点

(一)大数据来源

员工基本信息：包括年龄、性别、学历、岗位等，这些数据可以帮助分析不同员工群体对思政工作的接受程度和需求差异。

员工行为数据：如考勤记录、培训参与情况、工作任务完成情况、网络行为(如企业内部网络学习平台的使用记录)等，能从侧面反映员工的思想状态和工作态度。

企业文化建设活动数据：例如各类文化活动的参与人数、参与频率、活动评价等，体现企业文化氛围对员工思想的影响以及思政工作在文化建设中的渗透效果。

社会评价数据：通过监测社交媒体、新闻网站等渠道关于企业的信息，了解公众对企业价值观和社会形象的评价，间接反映企业思政工作在外部的影响力。

(二)大数据特点

数据量大：企业思政工作涉及的员工数量众多，且产生的数据类型多样，包括结构化数据(如员工基本信息)和非结构化数据(如网络评论)，数据量庞大。

数据类型丰富：涵盖了文本、数值、图像等多种数据类型，需要综合运用多种数据分析方法进行处理。

动态变化快：员工的思想状态和行为表现会随着时间、企业内部政策调整以及外部环境变化而快速改变，要求数据收集和分析具有及时性。

三、企业思政工作绩效评估指标体系的构建

(一)评估指标选取原则

科学性原则：指标应基于企业思政工作的理论基础和实际需求，能够准确反映思政工作的要素和目标。

全面性原则：从多个维度选取指标，涵盖思政工作的各个方面，避免片面性。

可操作性原则：指标数据易于获取和量化，便于在实际评估中应用。

(二)具体评估指标

1.输入层面指标

思政资源投入：包括人力(思政工作人员数量、专业素质)、物力(宣传资料、活动场地及设备)、财力(思政工作经费占企业营收比例)等方面的投入情况，反映企业对思政工作的重视程度和支持力度。

员工思政需求调研：是否定期开展员工思想动态调查，了解员工对思政工作内容、形式的需求，以及对企业价值观的认知和认同程度等，体现企业对员工思想状况的关注和前期规划能力。

2.过程层面指标

思政活动开展情况：如各类思政教育活动的举办次数、参与率、活动满意度，企业文化建设活动的创新性和覆盖面，网络思政平台的活跃度和互动性等，反映思政工作的实施过程和执行效果。

员工参与度和反馈：员工主动参与思政学习和活动的积极性，包括自主学习时长、提交心得体会或建议的数量；员工对思政工作的反馈评价，如满意度调查结果、意见采纳情况等，体现员工在思政工作中的主体地位和参与程度。

3.输出层面指标

员工思想素质提升：通过员工政治素养测试成绩、职业道德考核结果、团队合作精神评价等方面来衡量员工在思想层面的成长和进步，反映思政工作对员工内在素质的影响效果。

企业绩效增长：分析企业生产效率、产品质量、经济效益等指标与思政工作的相关性，例如对比开展思政工作前后、产品合格率的提高、销售额的增长等情况，体现思政工作对企业整体发展的促进作用。

四、基于大数据的企业思政工作绩效评估模型构建

建立层次结构模型：将企业思政工作绩效评估指标体系分为目标层(企业思政工作绩效评估)、准则层(输入、过程、输出)和指标层(如上述具体的评估指标)，构建起层次结构模型。

构造判断矩阵：通过专家打分法，对准则层各元素相对于目标层的重要性以及指标层各元素相对于所属准则层元素的重要性进行比较，构建判断矩阵。例如，对于准则层，判断思政资源投入、活动开展情况、员工参与度与企业绩效增长等因素之间相对目标层的重要性。

计算权重向量：运用特征值法计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，经过归一化处理后得到各指标的权重向量。例如，若输入层面权重为0.2，过程层面权重为0.4，输出层面权重为0.4，再进一步细分计算每个具体指标在其所属准则层下的权重。

五、模型应用

(一)数据收集与整理

从企业内部各部门(人力资源、财务、企业文化等)收集与思政工作相关的数据，同时利用网络爬虫技术收集外部舆情数据和行业标杆数据。对收集到的数据进行清洗、预处理，去除噪声数据和异常值，确保数据的准确性和完整性。

(二)指标计算与评估

根据上述评估指标体系和相应的计算公式，计算各项指标的值，并进行标准化处理。利用层次分析法确定的指标权重，计算企业思政工作绩效的综合评估得分。

(三)结果分析与反馈

根据综合评估得分，对企业思政工作绩效进行分析和评价，找出优势和不足。将评估结果反馈给企业相关部门和人员，为制定改进措施提供依据。根据评估结果，企业调整了思政工作策略，增加了更具创新性的思政活动形式，加强了对员工思想素质提升与企业绩效挂钩的引导和激励机制，后续再次评估时，企业思政工作绩效得到了明显提升。

六、结语

模型通过多维度指标体系和科学的权重确定方法，能够较为全面、客观地评估企业思政工作绩效，克服了传统评估方法的主观性和片面性。通过对企业思政工作的大数据来源和特点的分析，充分利用企业内部和外部数据资源，为绩效评估提供了丰富的数据支持，使评估结果更具说服力。分析表明，该模型在实践中具有可行性和有效性，能够帮助企业发现思政工作中的问题并及时改进，对于提升企业思政工作水平和促进企业发展具有重要意义。