Acta Infologica
Yazarlar: Volkan YÜNCÜ, Üzeyir FİDAN
Konular:Mühendislik, Ortak Disiplinler
DOI:10.26650/acin.801398
Anahtar Kelimeler:Çalışan Sessizliği,Algılanan Örgütsel Destek,Veri Madenciliği,Apriori Algoritması,Birliktelik Kuralları Analizi
Özet: İnsan davranışının kendine özgü bağlamlarda modellenmesi bugün özellikle pazarlama ve yönetim alanlarında yapılan araştırmalarda hayati önem taşımaktadır. Yönetim perspektifinden bakıldığında, çalışan davranışının modellenmesi karar vericilerin iş gücü planlaması ve yönetimi gibi pek çok konuda elini güçlendirmektedir. Elde edilen kapsamlı çalışan profilleri işletmelere başta sürdürülebilir rekabet üstünlüğü olmak üzere son derece önemli stratejik kazanımları sunmaktadır. Bu çalışma, çalışan sessizliği davranışı ile algılanan örgütsel destek arasındaki ilişkiyi veri madenciliği teknikleri aracılığıyla modellemeye yönelik öncül bir girişimdir ve bu bağlamda çalışan profili çıkarımı yapılmasını amaçlamaktadır. Bu iki önemli olgunun böyle bir ilişkisel bir çerçevede ele alınması örgütsel davranış araştırmacı için yeni bir kapı aralamaktadır. Çalışma kapsamında kullanılan ölçekler yardımıyla elde edilen verilerden bilgi keşfi yapabilmek için birliktelik kuralları analizi uygulanmıştır. Araştırma kapsamında çalşan profillerini temsilen elde edilen birlikteliklerin daha anlamlı olabilmesi için 0,50 eşik değeri üzerindeki kurallar değerlendirilmiştir. Bu doğrultuda, öncelikle örgütsel sessizlik ölçeğinin faktörleri arasındaki birliktelik kuralları değerlendirilmiş ve yedi kural elde edilmiştir. Daha sonra, algılanan örgütsel destek faktörü modele dahil edilerek elde edilen birliktelik kurallarını nasıl etkilediği incelenmiştir. Böylece her iki ölçeğin faktörlerinin bir arada oluşturduğu on birliktelik kuralı belirlenmiştir. Algılanan örgütsel destek faktörünün dahil olmasıyla araştırma için oldukça çarpıcı ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Özellikle ilk beş kuralda gözlemlenen %80 üzerinde birliktelik ilişkisi, çalışan profillerinin belirlenmesi açısından gizli kalmış örüntülerin keşfedilmesini sağlamıştır. Çalışma kapsamında elde edilen bu değerli çıkarımlar gelecekte yapılacak profil çıkarımı çalışmaları için veri madenciliği tekniklerinin kullanımının önemini ortaya koymaktadır.