Companies that people want to work for are companies with a very good organizational culture, which is the overall atmosphere of the company, such as the way they work and the company's operational policy. Organizational culture is the result of the transfer of core values containing the CEO's beliefs and management philosophy to employees and is an intangible competitive edge that can differentiate itself from other companies. In addition, the higher the engagement of employees in a strong organizational culture, the better the management performance. Therefore, CEOs want to work in a state of high organizational engagement by employees and want to know what level of engagement the company has at present. However, the criteria and definitions of organizational engagement that affect the performance of an entity differ from one measuring agency to another, making it impossible to compare current levels and also to know the effect of efforts to manage or improve them. Furthermore, analysis methods via surveys, which are measures of engagement, have high structural limitations, which are the probability of distortion and biased answers. To address this problem, I would like to establish an organizational engagement measurement system consisting of various items such as work environment, policies, work value, and job characteristics based on corporate review data. After applying large amounts of review data and questionnaires for tissue engagement diagnosis to pre-trained language models, I measure and compare similarities between sentences, which can be measured as a result of how strong they responded according to the degree of similarity between sentences. This enables us to demonstrate that a new and complementary approach to measuring the engagement of employees in the area of organizational diagnosis is useful. I hope that the new approach will not only enable employees to constantly understand their perception of the company and explain important phenomena, but also complement the high-cost, one-time performance that is a disadvantage of traditional survey-based diagnostic methods.
사람들이 일하고 싶어하는 기업들은 일하는 방식과 회사의 운영 방침 등 전반적인 회사의 분위기인 조직문화가 매우 훌륭한 기업들이다. 조직문화는 경영자의 신념과 경영철학이 담긴 핵심가치가 직원들에게 전이된 결과물이며 다른 기업과 차별화 할 수 있는 무형의 경쟁력이다. 뿐 만 아니라 강한 조직문화에 직원들의 몰입도가 높을수록 우수한 경영성과가 나타나는 것으로 확인이 되었다. 그래서 경영자들은 직원들의 조직몰입도가 높은 상태에서 일하기를 원하고 현재 기업의 몰입도가 어떤 수준인지 알고 싶어한다. 그러나 이렇게 기업의 성과에 영향을 미치는 조직몰입도의 기준과 정의가 측정기관마다 달라 현재의 수준을 비교할 수 없을 뿐 아니라 관리나 개선하려는 노력의 효과도 알 수 없다. 또한 몰입도의 측정 방식인 설문조사를 통한 분석방법은 왜곡과 편향적인 답변의 확률인 높다는 구조적인 한계가 존재한다. 이 문제를 해결하고자 기업의 리뷰 데이터를 기반으로 업무 환경, 정책, 업무 가치 및 직무 특성과 같은 다양한 항목으로 구성된 조직몰입도 측정 체계를 구축하고자 한다. 대량의 리뷰 데이터와 조직몰입도 진단을 위한 설문지를 사전 학습된 언어 모델에 적용하여 임베딩 시킨 후, 문장 간의 유사도를 측정 및 비교하면 실제 설문에 응답 하지는 않았지만 문장 간의 유사도 정도에 따라 어떤 강도로 응답 하였는지에 대한 결과로 측정이 가능하여 설문에 응답한 것과 비슷한 결과 도출이 가능하다. 이를 통해 조직진단영역에서 직원들의 몰입도 측정방법에 대해 새롭고 보완적인 접근 방식이 유용하다는 것을 확인하고자 한다. 그리고 새로운 접근 방식을 통해 상시적으로 기업에 대한 직원들의 인식을 파악하고 중요한 현상들을 설명할 수 있게 될 뿐 아니라 기존의 설문 기반의 진단 방식의 단점인 고비용, 일회적 수행을 보완할 수 있는 솔루션이 될 수 있을 것으로 기대한다.
