נתונים = היכולת לפתח ולגדול

אחת המשימות המורכבות ביותר שיש לנו בעבודה ארגונית היא איסוף דאטה. סקרים, שאלונים ומה שביניהם.

אני מניח שברור לכולנו ש(כמעט) הכל עניין של מסגוּר ושל ניסוח. דבר אחד שאני מוצא שלא תמיד נלקח בחשבון הן שאלות רב ברירה (אמריקאיות) או בעיקר התשובות שלהן.

מה יכול להיות הפער?

יצירת הטייה ונתונים לא מדויקים

מתי עשויה להיווצר הטייה? קחו דוגמא ממקרה שהיה כך היה.

בשהותי האחרונה באנגליה, נסעתי באוטובוס בדרך לפגישות בלונדון. לאחר הנסיעה קיבלתי סקר חווית נוסע, ובחרתי לשתף פעולה (בתקווה לנסיעה טובה יותר בפעם הבאה)

אחת השאלות התייחסו לטיב חיבור Wi-Fi במסגרת הנסיעה, ואלו התשובות מביניהן יכולתי לבחור כדי לענות על השאלה:

1. טוב מאד

2. טוב

3. לא כל כך טוב

4. לא טוב בכלל

הניסיון (כנראה) לייצר תשובות פשוטות יצרו אצלי בעיקר תסכול - שהרי מצד אחד, לא עשיתי שימוש באינטרנט ולכן התשובה שלי לא רלוונטית כאן, ומאידך, אני רוצה להשפיע היות וזהו מהות השאלון -

מה אני אמור לבחור? להגיב בכל זאת או לא?

הגבתי. ומכאן? חברת האוטובוסים יצאה קרחת כי היא תקבל תשובות מוטות ולא מדויקות.

בגלל שזה לא הניח לי, כתבתי להם את זה בסוף השאלון, אבל זה לא הספיק לי. בלילה נדדה שנתי והחלטתי גם לשלוח מייל גיבוי למקרה שאף אחד לא באמת עובר על התשובות שלנו.

פעם הבאה כדאי לחשוב היטב, לא רק מה נבחר לשאול, ואיך נבחר לשאול אלא גם מה עשויות להיות התשובות 🧐