中图分类号：D267 文献标识：A 文章编号：1674-1145（2019）4-177-02
摘 要 国网江苏省电力有限公司在国内率先研究与探索群体心态指数的测量，在试点单位积极实践中，应用海量数据处理与挖掘、心理测量、组织行为学、表情识别、深度学习等先进技术方法，构建了员工队伍心态指数的预测模型，用以预测不同群体的心态指数，收到了良好的成效。心态指数智能感知，创新了思想动态分析的手段，为大面积推广探明了方向，为系统化培育员工队伍的积极心态打下了坚实的基础。
关键词 心态指数 测量模型 智能感知 心态培育 党建价值
一、党建专业价值体现在好心态的培育
我党政治工作的利害与要害之处均在于人心，最不可琢磨的也是人心。毛泽东曾说：“心为万力之本”，而所谓政治就是“把支持我们的人搞得多多的，把反对我们的人搞得少少的！”党的十八大以来，习近平总书记多次强调，“人心是最大的政治，共识是奋进的动力”“人心向背、力量对比决定事业成败”。这些铿锵令人惊醒的话语，总结了人类社会千百年来治国理政的宝贵经验，彰显着共产党人的使命、责任和担当。
党建工作的本质目标，就是使先进的社会主义核心价值观成为共产党员的事业追求，使党的领导获得全体人民的认同，就是要让全体人民心齐气顺地跟党走，使得好心态最终转成为好行为。国网江苏省电力有限公司（以下简称“江苏电力”）党委深刻地认识到，党的工作最坚实的力量支撑在基层，基层党建工作的专业价值体现在企业内的所有员工都有好心态和好行为，心甘情愿地听党话，跟党走，“心齐气顺想干事”，反应在内心，写在脸上，落实在行动上，从根本上解决党的初心和使命问题。
人作为企业发展中的决定性因素，好心态就是最大的生产力。培育员工队伍积极心态的前提是懂人心，要能够时刻地感知到员工队伍的心态指数。我们对企业管理中的财和物的管理早已经能做到量化评估，但传统手段对人的评估主要是能力评估和思想动态分析，只能使我们大概知晓一个员工的能力和思想动态，对员工心理状态的了解往往是只知其一而不知其二，可谓“人心难测”，对员工队伍心态指数进行量化评估成为一道悬而未解的难题，也是摆在好心态系统化培育面前的一道坎。
二、在积极心态的培育中感知心态指数
“观行测心”，组织行为学表明，员工的工作心态受他内在的心理特质及状态制约，同时也表现在他的面部表情和工作行为上，而通过长期观察感受其面部表情和组织行为我们就能够判断他的工作心态。假设员工的内在的心理特质及状态、面部表情和组织行为表现之间存在特定关系之后，就需要通过实证研究来找到三者之间的潜在关系，建立员工队伍工作心态指数的测量模型。
心理测评技术所应用的成熟心理学量表，经过实践的反复检验，对人的心理特质和心理状态的测量结果相对真实可靠。而通过实验法设计科学的组织行为调查问卷也可以比较好地获取员工的组织行为表现。新兴的表情识别技术可以实时分析面部表情背后可能蕴含的心理状态，观察的时间越久越具有研究价值。大数据挖掘和机器学习，又为挖掘各类数据之间潜在的规律提供了强大的工具。
应用心理学、组织行为学、表情识别技术、大数据挖掘和机器学习的发展使得实时、持续、智能感知员工队伍心态指数成为一种现实可能。基于此，江苏电力联合心理学领域、自动化领域的知名专业机构共同合作探索研究员工队伍好心态培育和员工队伍心态指数测量感知的方法，确定了“把对员工队伍心态指数测量与感知的研究融入员工积极心态培育的活动中”的思路，并选定了下属单位徐州公司作为试点单位。
三、心态养成与指数测量研究的相关结果
课题组在徐州公司积极部署数据采集环境，开展员工心态养成培训、心理咨询、心理测评和直属领导评价员工组织行为、微笑打卡等活动，以“自评+他评+表情识别”的方式完成对员工心理、面部表情和行为表现数据的采集，即以员工自评的形式完成心理测评、以他评的方式完成对员工组织行为表现的评价、以表情识别技术完成对员工上下班时瞬时自然表情的识别和各种表情发生频率的记录。
2018年8月-12月，针对徐州公司15个工区的一线员工群体，课题组在试点单位徐州公司开展心理减压培训18场，心理科普宣介会10场，选用工作价值观量表、大五人格量表、压力水平量表、应对方式量表和心理健康量表等心理测评量表，共采集收回3412名员工自评数据1056665条；使用经过机器学习算法校正的表情识别系统共采集收回2661名员工的面部表情数据60万余条；使用从精神饱满状态、本职工作表现、突发情境表现、面对困难、总体印象等角度设计的他评问卷共采集收回3992名员工的他评行为表现数据204265条。
在完成3类数据采集后，还对被采集的各类数据进行了真实性或准确性验证，为相关研究打下了坚实基础。随机抽取了参与自评的30名员工，验证了员工自评作答的真实性。随机抽取了30名员工，对参与评价的直属领导进行了访谈，验证了行为表现问卷的可靠性。另外，还选取了6名情绪观察员观察记录19名员工上下班时和上班时的情绪状态，回收了142份数据，以验证由表情识别所记录的员工上下班时各种表情发生频率推定员工一天基本的情绪状态的准确性。
应用神经网络对3个层面的数据关系进行深度挖掘，构建了员工队伍工作心态指数的测量模型，共有12个维度，其中内在心理特质及状态的7个维度分别是情绪稳定水平、进取心、生活信念、压力感、疲劳感、異常人格、异常思维，表情的5个维度分别是平静频率、开心频率、低落频率、愤恨频率、惊恐频率。只要输入员工队伍内在心理特质及状态数据的7个维度数据和外在情绪数据的5个维度数据，即可以用神经网络算法输出员工队伍的心态指数。测试误差为0.285，在模型的可接受范围之内。
积极心态养成相关活动的开展，形式生动活泼，内容新颖实用，起到了让参与的员工“皱着眉头来、带着笑脸走”的良好功效。而通过相关数据分析探索出的测量模型目前已经得以初步应用，已经测得徐州公司不同工区、不同年龄、不同学历、不同工龄、不同岗位类别、不同身份属性员工群体的心态指数，其准确性也得到了验证。比如，同一个领导管理的几个班组，依据模型测量的工作心态指数进行分数排序，与领导对此主观感知到的优差排序一致。另外，通过对比，我们还能发现不同群体员工心态指数之间存在的差异，便于进一步调查研究，制定更有针对性的对策来培育不同群体积极的心态。
四、对积极心态养成系统建设的价值
员工积极心态的建设不能是盲目、随意地建设，只有系统地建设才能收到更大的成效，系统建设的第一步是实时知晓员工队伍的心态指数。通过此次研究，江苏电力探明了工作心态指数测量的方法和手段，未来只要每年进行一次员工自评，同时保持表情识别系统的正常运行，就能够对员工工作心态指数进行持续地感知。目前江苏电力正在基于现有模型的算法以及物联网的技术建设员工队伍心态智能感知系统。员工队伍心态指数的测量及感知，是验证党建人心工作做得好坏的试金石，它对积极心态系统建设有以下几方面的重要价值和意义。
一是探明了员工队伍心态量化测量的方法。在以往的认知研究中，心态是难以测量的，员工队伍工作心态指数测量方法原理和技术手段的探明，破解了过往企业管理过程中善于对“财”和“物”进行量化评估而不善于对“人”的心理动态进行量化评估的管理难题，找到了员工队伍工作心态指数测量的方法，使心态指数测量进入了探索的深水区和无人区。本研究注重对群体心态指数的测量与感知，有利于从地域文化、组织变革、政策调整、制度变化、工作内容、成长通道、领导风格等宏观影响因素上去调研分析群体心态指数的差异成因，进而商讨应对之策，把心态培育做到点子上。
二是使思想动态分析有了更智能高效的手段。凝聚人心的前提是掌握员工队伍的心理动态，因为员工队伍的思想波动最先反应在心理上，而心理的变化波动对组织而言有一定的隐蔽性和滞后性。传统的思想动态调研是时段间隔式调研，不具有时间点上的连续性，这就导致阶段性的分析多于长期性的把握，而态度或意见类的问卷调研，较难让心存顾忌有所保留的员工真实、完全地表达自己的真正想法和内心感受。新的调研手段，关注的是员工队伍的自我表现，未来还可以做到智能、实时地感知员工队伍的群体心态指数，有利于持续、全面、深刻地把握群体心态，把思想动态分析和工作心态指数分析有机地结合在一起。
三是让企业家对人心有了更深刻直观的感受。惟有人心齐方能泰山移，员工的能力素质只有加之心灵的奋发才是创新发展的充分必要条件。对员工队伍积极心态养成进行系统的建设，能够让企业家对财物经营之外的人心经营有深刻直观的感受。在运营信息大体量、多层级的特征下，企业家的决策过程常因繁复的干扰信息而变得极其艰难，完善心态指数报表系统，有助于建立全息全要素的立体式质态分析机制，服务于企业家的企业管理和决策，让企业家及时发现经营管理中出現的新问题、新矛盾和新挑战，追根溯源，从顶层设计上进行组织治理，打造良性循环的企业文化，点燃广大干部职工干事创业的激情和战斗力，让企业立于基业长青的不败之地。
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