Sintesi

La ricerca scientifica ha costantemente dimostrato che la personalità, definita come disposizione stabile nel modo in cui si pensa, si sente e ci si comporta, è un predittore significativo dei risultati lavorativi. È ormai prassi comune che le organizzazioni utilizzino strumenti di valutazione della personalità nelle loro strategie di gestione dei talenti, sfruttando queste conoscenze per definire le modalità di selezione, sviluppo o promozione di dipendenti, team e leader. Le valutazioni della personalità sono state identificate come scientificamente più valide nella previsione delle prestazioni lavorative e dei risultati critici del lavoro rispetto a metodi ampiamente utilizzati come colloqui, curriculum e formazione. Inoltre, le informazioni fornite da questi strumenti sono libere da pregiudizi individuali e di gruppo (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2010).

Sebbene molte organizzazioni utilizzino valutazioni della personalità nelle loro strategie di gestione dei talenti, gli strumenti più diffusi sono ostacolati dalla loro lunghezza, dall'uso inefficace della tecnologia e dall'inaccessibilità dei risultati. L'insieme di questi fattori crea un'esperienza utente inadeguata, in cui gli intervistati trovano macchinoso il processo di valutazione e spesso faticano a comprendere appieno il loro rapporto di feedback. Inoltre, questi fattori limitano la capacità di un'organizzazione di distribuire valutazioni della personalità su larga scala. Di conseguenza, una visione del talento a livello dell'intera organizzazione è spesso trascurata e non sviluppata, con il risultato che i leader prendono decisioni poco informate sul capitale umano e lasciano molti senza un feedback critico e una consapevolezza del proprio comportamento. Il superamento di queste limitazioni è stata la forza trainante dello sviluppo del Core Drivers Diagnostic.

Il Deeper Signals Core Drivers Diagnostic è un inventario della personalità basato sul Modello a Cinque Fattori, il modello di personalità più scientificamente validato e difendibile. Il Core Drivers Diagnostic è composto da 90 item, in cui gli intervistati scelgono un aggettivo da una coppia che meglio si descrive e rispondono a brevi affermazioni comportamentali. Ciascuna scala del Core Drivers Diagnostic comprende cinque sfaccettature o "Sub Drivers", consentendo a coach e leader di avere una visione profonda e sfumata del talento. La diagnosi viene somministrata su una piattaforma tecnologica moderna, sicura e conforme alle norme di sicurezza ("La piattaforma Deeper Signals"). Al termine, i partecipanti ricevono un rapporto interattivo e intuitivo che descrive i loro risultati e fornisce piani di sviluppo personalizzati attraverso un "Digital Coach".

Il Core Drivers Diagnostic è stato sviluppato utilizzando oltre 150.000 adulti lavoratori, tecniche psicometriche e metodi di apprendimento automatico. Questo articolo descrive le proprietà psicometriche della diagnosi. In particolare, l'affidabilità delle scale, la struttura dei fattori e le intercorrelazioni, oltre alla validità di costrutto (convergente e discriminante), concorrente e di criterio. I punteggi del Core Drivers Diagnostic sono correlati a molti costrutti e inventari psicometrici popolari, tra cui i Big Five, la Triade Oscura, il NEO PI-R e l'Hogan Personality Inventory, oltre che all'impegno dei dipendenti, ai comportamenti lavorativi controproducenti e alle valutazioni dei manager sulle prestazioni lavorative. La diagnosi è stata testata anche per l'impatto negativo, che non è stato riscontrato. Inoltre, la diagnosi non discrimina tra gruppi protetti.

Il Core Drivers Diagnostic è stato progettato per adulti che lavorano, in ruoli individuali, manageriali e di leadership. Lo strumento può essere utilizzato per prendere decisioni in materia di gestione dei talenti, coaching, sviluppo del team, apprendimento e sviluppo, formazione, analisi delle persone e supporto al cambiamento organizzativo.

Caratteristiche della valutazione

Questa sezione descrive le caratteristiche principali del Core Drivers Diagnostic, in particolare le modalità di utilizzo della valutazione, i destinatari e una panoramica degli approfondimenti del report. Questa sezione è stata creata per aiutare gli operatori e gli stakeholder a valutare la valutazione e a stabilirne l'idoneità all'interno delle loro organizzazioni.

Ambito di valutazione

Il Core Drivers Diagnostic contiene sei scale basate sul modello a cinque fattori della personalità, il modello di personalità più scientificamente supportato (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2010). Mentre la sezione successiva descrive le scale in modo più dettagliato, quella che segue fornisce una panoramica delle sei dimensioni:

• Accordabilità: La tendenza ad essere sinceri o premurosi.
• Coscienzioso: la tendenza ad essere flessibile o organizzato.
• Guida: La tendenza a essere rilassati o guidati.
• Estroversione: La tendenza ad essere riservati o estroversi.
• Apertura: La tendenza ad essere pragmatici o curiosi.
• Stabilitàemotiva: Tendenza alla passione o alla stabilità.

Oltre alle sei dimensioni, ogni scala è costituita da 30 sfaccettature o "sub-guida" (cinque per dimensione). Ciò consente di ottenere maggiori sfumature e comprensione delle disposizioni di un individuo. Per completare la diagnostica, gli utenti indicano in che misura 30 affermazioni comportamentali e 60 aggettivi a scelta forzata descrivono al meglio se stessi.

Il Core Drivers Diagnostic si distingue dalle altre valutazioni del talento per il suo formato breve, che consente agli utenti di completare il test in meno di dieci minuti. Inoltre, il linguaggio unico e colloquiale migliora l'accessibilità e offre all'utente un'esperienza coinvolgente. Ma soprattutto, questa esperienza unica viene offerta senza compromettere la solidità scientifica dello strumento. Il Core Drivers Diagnostic è scientificamente affidabile, valido e privo di pregiudizi. Soddisfa tutti gli standard del settore e predice comportamenti e risultati lavorativi critici.

Gli utenti possono accedere e completare la valutazione sulla piattaforma Deeper Signals. Questa piattaforma self-service presenta un'interfaccia utente moderna ed è progettata per i dispositivi mobili, offrendo al contempo un'esperienza online sicura, protetta e privata.

Rispetto ad altre valutazioni commerciali, il Core Drivers può essere distribuito su scala, consentendo alle organizzazioni di supportare i propri leader e dipendenti con approfondimenti profondi e significativi in modo rapido e semplice. Inoltre, la valutazione si avvale di una solida suite di analisi che consente ai responsabili delle risorse umane di identificare le tendenze del talento a livello di team e di organizzazione.

Utilizzando il Core Drivers Diagnostic, le organizzazioni hanno l'opportunità unica di potenziare i leader, costruire team forti, alimentare l'innovazione e guidare il cambiamento su larga scala attraverso l'autoconsapevolezza. 

Come può essere utilizzata la diagnostica dei driver principali?

Come esseri umani, una delle nostre maggiori sfide risiede nell'incapacità di valutarci in modo oggettivo. I benefici associati alla consapevolezza di sé sono ben documentati. Coloro che dimostrano un forte senso di sé sono considerati più performanti (Church, 2005), hanno maggiori possibilità di essere promossi (Bass & Yammarino, 1991), migliorano la soddisfazione sul lavoro (Sy, Tram, & O'Hara, 2006), sono più produttivi tra i loro diretti collaboratori (Moshavi, Brown, & Dodd, 2003) e tendono a prendere meglio le decisioni (Fallon et al., 2014). Tuttavia, gli studi dimostrano che la maggior parte delle persone, in tutte le culture, sopravvaluta le proprie competenze in quasi tutte le abilità e gli attributi (Dunning, 2011; Dunning, Johnson, Ehrlinger, & Kruger, 2003; Zell, Strickhouser, Sedikides, & Alicke, 2019).

Poiché l'intuizione e il feedback sono la forza principale per il cambiamento e lo sviluppo, il Core Drivers Diagnostic è progettato per fornire autoconsapevolezza in vari modi. Le organizzazioni potrebbero prendere in considerazione l'utilizzo del Core Drivers Diagnostic per:

1. Applicare alla gestione dei talenti intuizioni scientificamente validate e imparziali. Gli esseri umani sono intrinsecamente prevenuti nelle decisioni. Il Core Drivers Diagnostic può essere utilizzato per portare in primo piano nei processi di gestione dei talenti un processo decisionale basato sull'evidenza e sui dati.
2. Dare forza al cambiamento individuale a tutti i livelli dell'organizzazione. L'autoconsapevolezza è un catalizzatore per un cambiamento comportamentale duraturo (Eurich, 2017). Il Core Drivers Diagnostic facilita questo processo evidenziando i comportamenti con il maggior potenziale di impatto e cambiamento. Ciò consente alle persone di comprendere i propri punti di forza e le proprie lacune e di indirizzare gli sforzi nelle aree più opportune. Inoltre, con il nostro impegno a democratizzare l'autoconsapevolezza, lo strumento è stato accuratamente progettato per essere accessibile ai dipendenti a tutti i livelli di un'organizzazione, in tutti i settori. Fornendo sia ai leader che ai membri del team intuizioni potenti per aiutarli a comprendersi a fondo e supportarli nel raggiungimento del loro pieno potenziale.
3. Identificare le lacune critiche per la formazione e lo sviluppo. La maggior parte dei programmi di apprendimento e sviluppo adotta un approccio "a taglia unica" per soddisfare un'ampia gamma di dipendenti, quando in realtà non si adatta a nessuno. L'apertura al cambiamento, gli stili di apprendimento e la quantità di formazione richiesta variano in modo significativo tra gli individui. I programmi di sviluppo più efficaci sono personalizzati. I Core Drivers Diagnostic adottano un approccio più strategico e mirato per sostenere i dipendenti nel loro percorso di sviluppo.
4. Guidare un cambiamento comportamentale immediato e duraturo. Contrariamente a quanto si crede da tempo, recenti prove dimostrano che le disposizioni comportamentali possono essere influenzate da interventi ben progettati (Roberts et al., 2017). Il Core Drivers Diagnostic supporta le persone con un coach digitale intelligente che le dota di micro-azioni, stimoli ed esperienze di apprendimento su misura. Al termine della valutazione, le persone sono ispirate a trasformare immediatamente la consapevolezza in azione. Inoltre, i suggerimenti e i promemoria del coach digitale consentono alle persone di essere responsabili e di monitorare i progressi verso i loro obiettivi comportamentali. Come dice il vecchio adagio, non si può gestire ciò che non si misura.
5. Migliorare le decisioni strategiche di pianificazione della forza lavoro. In un panorama in continuo mutamento, le organizzazioni cercano di migliorare o riqualificare la propria forza lavoro per adattarla alle circostanze. Sebbene i tratti della personalità e le disposizioni giochino un ruolo fondamentale nell'approccio e nella capacità di cambiamento di un individuo, queste considerazioni vengono spesso trascurate nel processo decisionale. Il Core Drivers Diagnostic fornisce un'istantanea a livello di organizzazione delle capacità della forza lavoro, consentendo ai leader di identificare le aree dell'organizzazione in cui le capacità critiche sono carenti e di pianificare strategicamente il superamento di queste lacune nella pipeline dei talenti. Le informazioni fornite dal Core Drivers Diagnostic aiutano anche a determinare dove gli sforzi di upskilling sarebbero più efficaci e fornirebbero il massimo valore.
6. Promuovere la diversità cognitiva. La diversità di pensiero è una caratteristica riconosciuta dei team ad alte prestazioni. Poiché gli ambienti di lavoro odierni affrontano sfide sempre più complesse e ambigue, le nuove prospettive e i diversi approcci al cambiamento offerti da team cognitivamente diversi aiutano a risolvere i problemi più rapidamente (Bell, 2007; Reynolds & Lewis, 2017). La Core Drivers Diagnostic aiuta le organizzazioni ad adottare un approccio proattivo per abbracciare la diversità dei talenti e guidare in modo più inclusivo. Lo strumento analitico della piattaforma fornisce potenti informazioni sulla diversità cognitiva dei team. I leader possono facilmente identificare i punti di forza del team e le aree di opportunità, nonché modellare varie composizioni del team per determinare il modo migliore per sfruttare il pieno potenziale dei loro talenti.
7. Informare gli interventi di gestione del cambiamento. Il successo della pianificazione e dell'esecuzione delle iniziative di cambiamento organizzativo dipende in larga misura dalle disposizioni individuali degli stakeholder interessati dal cambiamento e dalla loro capacità di cambiare. La valutazione di queste capacità nelle prime fasi del processo aiuta a pianificare efficacemente questi sforzi e a identificare gli interventi necessari. Questa diagnostica dei driver fondamentali potrebbe essere utilizzata per aiutare a informare le valutazioni di preparazione al cambiamento e a determinare i candidati adatti da assumere come agenti di cambiamento e primi adottatori per sostenere il cambiamento. 

Pubblico di riferimento

Il Core Drivers Diagnostic è stato progettato per essere utilizzato in contesti di gestione del talento. In particolare, può essere utilizzato per informare le decisioni sul talento per coloro che lavorano in ruoli di collaboratore individuale, gestione e leadership. La valutazione è indipendente dal settore e i punteggi non sono influenzati da precedenti esperienze professionali o educative. La valutazione non è stata concepita per essere utilizzata da persone di età inferiore ai 18 anni. La valutazione è stata sviluppata per persone di lingua inglese ed è ora disponibile in altre lingue (spagnolo, portoghese, italiano, tedesco, francese, bulgaro, coreano e cinese). Quando si traduce la valutazione, vengono condotti studi di replica per garantire l'invarianza di misura tra le versioni inglese e non inglese. 

Segnala feedback e approfondimenti

Una volta completata la breve valutazione, ogni utente riceve immediatamente un rapporto interattivo online che fornisce approfondimenti coinvolgenti e profondi su come si sente, lavora e si relaziona. Il report è composto da quattro componenti: Core Drivers, Risks, Teamwork e Digital Coach. La sezione seguente descrive ciascuna di queste sezioni. 

Driver principali

Il sistema diagnostico si basa su un modello scientifico ed empirico, pur sfruttando l'intuitività e la facilità di strumenti come l'Indicatore di Tipo Myers-Briggs. Invece di sovraccaricare gli utenti con scale multiple e punteggi percentuali, il feedback viene fornito solo sui tre punteggi più estremi - i "Core Drivers" dell'individuo. Questo per concentrare l'attenzione dell'individuo sugli aspetti del suo profilo di personalità che lo rendono più unico e che hanno il maggiore impatto sul suo modo di vivere e lavorare. Questo approccio aiuta gli utenti a raggiungere rapidamente l'intuizione e la comprensione.

I dati relativi alle altre scale sono etichettati come "Driver secondari" e presentati in altre parti di questo rapporto. Sebbene le informazioni su questi driver siano importanti, sono considerate aspetti della personalità meno rilevanti dal punto di vista pratico. Gli utenti interessati a comprendere questi aspetti della personalità hanno comunque accesso a queste informazioni.

I Core Drivers di un individuo vengono determinati confrontando i suoi punteggi con il nostro database normativo globale e identificando le tre scale che si discostano maggiormente dalla media del campione. Di conseguenza, agli intervistati vengono assegnati tre aggettivi che descrivono i loro Core Drivers. Ad esempio, un individuo con punteggi molto bassi di Accordabilità e Apertura e punteggi elevati di Stabilità emotiva verrebbe descritto come Candido, Pragmatico e Stabile (si veda la sezione successiva per un elenco di tutti i possibili Core Drivers e una descrizione completa del modello teorico sottostante).

Questa sezione del rapporto inizia con la descrizione dei tre Core Drivers di un individuo attraverso la lente del loro punto di forza. Vale a dire, il loro impatto positivo sulla vita lavorativa. Viene poi presentata un'analisi più approfondita del profilo della personalità, che rivela i Driver principali e secondari, insieme ai Sub-Driver associati. Questi approfondimenti sono particolarmente utili per coach, formatori e professionisti della gestione dei talenti. Infine, in questa sezione del rapporto sono incluse anche una panoramica del modello teorico su cui si basa lo strumento e le risposte alle domande più frequenti.

I rischi

Tutti noi abbiamo giorni in cui non siamo al meglio. La frustrazione, lo stress, l'eccitazione o la stanchezza possono portarci ad abbassare la guardia e ad agire senza attenzione e senza riflettere. Questi atti possono portare a prendere decisioni spiacevoli, a danneggiare relazioni importanti e a danneggiare la propria reputazione. I Core Risk sono considerati i Core Drivers di un individuo portati all'estremo e descrivono lacune o sfide comportamentali. Questa prospettiva è guidata dalla ricerca scientifica che conferma che l'uso eccessivo dei punti di forza danneggia la nostra capacità di guidare in modo efficace, di prendere buone decisioni e di mantenere le nostre relazioni (Le et al., 2011; Pierce & Aguinis, 2013).

Questa sezione del rapporto rivela che i Core Drivers di un individuo sono collegati a un'area di rischio e spiega l'impatto che questo può avere sul suo lavoro e su coloro che lo circondano. Vengono forniti dettagli su come i punti di forza di un individuo diventino improduttivi o dannosi, oltre a consigli pratici su come gestirli. Vengono inoltre forniti approfondimenti su come questi rischi possano ostacolare una leadership efficace, con consigli su come gestirli. Il feedback di questa sezione è incentrato sullo sviluppo e mira ad aumentare la consapevolezza dei comportamenti potenzialmente deraglianti.

Lavoro di squadra

Questa sezione descrive come i Core Drivers di un individuo influenzano il modo in cui interagisce con gli altri e quando lavora in gruppo. Vengono forniti consigli pratici sul modo migliore per aggiungere valore ai contesti di gruppo o di squadra. Vengono forniti ulteriori spunti su come gli individui possono gestire i propri punti di forza e i rischi relativi in contesti di gruppo. Il feedback di questa sezione è pensato per fornire agli utenti la consapevolezza del proprio talento nei contesti di gruppo e di come modificare i comportamenti che potrebbero contribuire a una scarsa performance del team, a conflitti di gruppo e a una generale inefficacia. Inoltre, in forma aggregata, questi dati possono essere utilizzati da manager e leader per costruire e sviluppare team cognitivamente più diversificati.

Digital Coach

Progettato per trasformare l'autoconsapevolezza in azione e in un cambiamento duraturo del comportamento, il Digital Coach mette a disposizione degli utenti contenuti multimediali curati in modo esclusivo (video, podcast, articoli, ecc.), percorsi di apprendimento interattivi adattati alle disposizioni della personalità di un individuo e micro-azioni di stimolo per rafforzare e guidare il cambiamento. Queste risorse si distinguono nel settore perché adottano un approccio basato sull'evidenza, fondato sulle più recenti ricerche della scienza della personalità, secondo cui il nostro comportamento di base può cambiare attraverso interventi mirati (Roberts et al., 2017; Stieger et al., 2021).

Gli utenti sono dotati di piani di sviluppo personalizzati e hanno la possibilità di scegliere il proprio percorso di apprendimento in base a ciò che è più utile nelle loro circostanze individuali. Le risorse di coaching e di apprendimento sono curate in modo esclusivo per aiutarli a capire come guidare con i loro Core Drivers. L'apprendimento ha un impatto maggiore quando è suddiviso in contenuti facilmente digeribili, che possono essere rapidamente messi in pratica. I moduli di apprendimento interattivi sono integrati da micro-azioni che gli utenti possono completare in meno di cinque minuti. Vengono inoltre forniti strumenti di progresso per aiutare gli utenti a monitorare i loro obiettivi comportamentali.

Inoltre, il coach digitale fornisce ispirazione e promuove la responsabilità attraverso suggerimenti che rafforzano il processo di formazione delle abitudini. Gli utenti hanno anche l'opportunità di programmare sessioni di coaching virtuale con un coach accreditato Deeper Signals, per supportarli nello sviluppo continuo.

Questo approccio su più fronti si avvale delle più recenti ricerche in materia di personalità e di scienze comportamentali, in cui i fattori ambientali e contestuali vengono sfruttati per guidare il cambiamento (Stieger et al., 2021). Questi strumenti basati sulla scienza sono stati sviluppati tenendo conto dei vincoli dell'utente moderno. Iniziando con poco e incoraggiando la costanza, gli utenti si accorgono rapidamente degli effetti combinati di queste nuove abitudini con il passare del tempo.

Razionale teorico

In quanto specie sociale, la comprensione degli altri è un fattore chiave per il successo di un individuo nella sua vita personale e professionale. Senza rendercene conto, come esseri umani cerchiamo continuamente di capire e prevedere le preferenze, le peculiarità e i comportamenti di chi ci circonda. Spesso lo facciamo per rendere le nostre interazioni e relazioni più gratificanti e significative, meno stressanti e per migliorare le nostre possibilità di influenzare gli altri.

Sebbene ci siano oltre 7 miliardi di persone sul pianeta e a tutti noi piaccia pensare di essere unici, la scienza ha dimostrato che il nostro comportamento varia su un numero relativamente piccolo di dimensioni. Allo stesso modo, mentre le persone cambiano nel corso della vita, il carattere di un individuo ha un "centro di gravità" comportamentale. Se siete un adolescente allegro e disorganizzato, è più che probabile che diventiate un pensionato allegro e disorganizzato. Se siete un partner coniugale irascibile e manipolatore, è poco probabile che vi trasformiate in un leader equilibrato e autorevole quando arrivate al lavoro. Studi scientifici longitudinali hanno tracciato la personalità delle persone per un periodo di 50 anni, dai 16 ai 60 anni, dimostrando empiricamente che la nostra personalità è in gran parte stabile nell'arco della vita (Damian, Spengler, Sutu, & Roberts, 2019).

La maggior parte dei problemi che gli individui incontrano nella loro vita professionale e personale è incentrata su una mancanza di comprensione di base, che ha portato alla crescita di strumenti di profiling popolari come l'indicatore Myers-BriggsType (MBTI), che colloca le persone in una delle 16 caselle e assegna a ciascuna di esse un codice di 4 lettere. Sebbene siano facili da capire, strumenti come questo sono difettosi e imprecisi. L'utilizzo di dati provenienti da tali strumenti come input per informare le decisioni critiche potrebbe comportare rischi significativi per gli individui e le organizzazioni. In risposta, gli scienziati hanno perseguito lo sviluppo di ausili più scientifici e basati sui dati per fornire una visione e una comprensione della nostra personalità e dei comportamenti degli altri.  

In Deeper Signals abbiamo creato uno strumento basato sulla scienza moderna, facile da usare e da spiegare. Questo approccio fornisce alle organizzazioni e agli individui un feedback personalizzato e basato sui dati per aiutarli a sbloccare il loro potenziale, a lavorare in modo più produttivo con gli altri e a creare cambiamenti comportamentali duraturi. Il capitolo seguente descrive il quadro teorico e le motivazioni scientifiche del Core Drivers Diagnostic.

Il modello a cinque fattori della personalità

I tratti di personalità sono definiti come disposizioni personali stabili e interiori che determinano modelli di comportamento relativamente coerenti in situazioni diverse (Hogan, 2007). Questi tratti sono unici per un individuo come il suo DNA e svolgono un ruolo importante nel differenziare il suo comportamento da quello degli altri in diverse situazioni e sul lavoro.

Negli ultimi vent'anni, gli psicologi hanno fornito prove convincenti del fatto che le differenze individuali nella personalità possono essere classificate in base a cinque grandi dimensioni, ovvero Stabilità emotiva, Estroversione, Accordabilità, Coscienziosità e Apertura all'esperienza. Questi tratti, noti collettivamente come Modello dei Cinque Fattori (FFM) o "Big Five", sono ampiamente considerati come i quadri di personalità più solidi ed empirici (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2010). L'FFM cattura l'essenza della variabilità interindividuale fornendo un livello generale di descrizione della persona, che può aiutare a prevedere il comportamento futuro. Rispetto ad altri modelli di personalità, l'FFM funge da moneta comune e da linguaggio universale nella ricerca sulla personalità. Gli studi hanno confermato la sua applicabilità in un'ampia gamma di culture, lingue e strumenti (Digman, 1990). Di conseguenza, le valutazioni basate sul modello dei "Big Five" offrono agli operatori un certo grado di solidità e versatilità quando si tratta di identificare, valutare e prevedere il comportamento futuro.

I tratti della personalità FFM non sono di natura categorica (vale a dire, o si possiedono o non si possiedono), piuttosto si ritiene che gli individui presentino diversi gradi di questi comportamenti su un continuum che va da estremamente basso a estremamente alto. È comprensibile che a ciascuno di questi continuum di personalità siano associati punti di forza e limiti comportamentali relativi. Gli scienziati chiamano questo effetto "troppo di una cosa buona", per cui dimostrare troppo o troppo poco di queste specifiche caratteristiche comportamentali potrebbe avere esiti negativi (Le et al., 2011). Questo aspetto viene approfondito in una sezione successiva di questo capitolo.

È stato dimostrato che il Modello dei Cinque Fattori è in grado di predire una serie di esiti della vita e del lavoro (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2010). Qui approfondiamo alcune delle ricerche che hanno dimostrato la validità predittiva del Modello a Cinque Fattori.

Tabella 1: Risultati legati al lavoro previsti dal Modello a Cinque Fattori

Coscienziosità

La coscienziosità si riferisce alla misura in cui un individuo può essere descritto come competente, ordinato, doveroso, orientato ai risultati, disciplinato e determinato. Questa dimensione è stata identificata come il più forte predittore delle prestazioni lavorative e della capacità di formazione, con coefficienti meta-analitici che rivaleggiano con quelli dell'abilità cognitiva (Barrick & Mount, 1991). Per citare questi ricercatori, "gli individui che sono affidabili, persistenti, orientati agli obiettivi e organizzati tendono ad avere prestazioni più elevate in quasi tutti i lavori; considerati negativamente, quelli che sono negligenti, irresponsabili, con scarso impegno e impulsivi tendono ad avere prestazioni inferiori in quasi tutti i lavori" (p. 851). (p.851).  

Diversi studi confermano che la coscienziosità, insieme alla gradevolezza, sono i tratti di personalità più importanti per il successo sul posto di lavoro, in un'ampia gamma di lavori con requisiti di complessità, formazione ed esperienza (Sackett & Walmsley, 2014). Inoltre, alti livelli di coscienziosità sono associati all'emergere della leadership, ovvero al grado in cui gli altri percepiscono un individuo come leader (Hogan, Curphy, & Hogan, 1994; Judge, Bono, Ilies, & Gerhardt, 2002). All'altro estremo dello spettro, livelli più bassi di coscienziosità sono associati alla flessibilità e alla spontaneità (Toegel & Barsoux, 2012), che sono anche disposizioni importanti in determinati ruoli e contesti (ad esempio, innovazione, navigazione nel cambiamento e nell'incertezza, imprenditorialità e ambienti in rapida evoluzione).

Stabilità emotiva

La stabilità emotiva descrive la misura in cui un individuo non è ansioso, impulsivo, depressivo o eccessivamente consapevole di sé. La stabilità emotiva è l'inverso di ciò che viene più comunemente chiamato nevroticismo. La stabilità emotiva è legata alle prestazioni lavorative e formative, soprattutto in condizioni di stress (Chamorro-Premuzic, 2007). Sebbene le ricerche meta-analitiche sull'impatto della Stabilità emotiva sui risultati lavorativi siano contrastanti, recenti teorie postulano che la relazione tra Stabilità emotiva e performance sia curvilinea, dove punteggi estremamente alti o estremamente bassi su questa dimensione abbassano la performance (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2010). Questo spiega perché, in alcune circostanze, in particolare in caso di bassa pressione situazionale o di compiti poco stimolanti, gli individui nevrotici sono avvantaggiati rispetto alle loro controparti stabili, perché sono naturalmente più attenti alle potenziali minacce ambientali. In linea con ciò, gli studi sui controllori del traffico aereo tendono a riportare prestazioni superiori da parte degli individui nevrotici (Smillie, Yeo, Furnham, & Jackson, 2006). Gli studi identificano anche la stabilità emotiva come il più forte predittore di soddisfazione lavorativa (Judge, Heller, & Mount, 2002). Inoltre, gli individui emotivamente stabili tendono a possedere livelli più elevati di intelligenza emotiva (Chamorro-Premuzic, Bennett, & Furnham, 2007) e gli studi identificano questo tratto come esibito da coloro che sono percepiti come leader (Judge, Bono, et al., 2002).

Estroversione

L'estroversione descrive la misura in cui un individuo è gregario, proattivo, assertivo, alla ricerca di emozioni e mostra un'emotività positiva. Gli individui che ottengono un punteggio basso in questa dimensione possono essere descritti come introversi. È stato riscontrato che i punteggi di estroversione predicono le prestazioni di vendita, l'efficacia manageriale e l'emergere della leadership (Mount, Barrick, & Stewart, 1998). Inoltre, alcuni ricercatori sostengono che la dimensione può essere suddivisa in due sottodimensioni distinte: una descrive la socievolezza e la gregarietà dell'Estroversione, mentre l'altra descrive lo slancio, l'ambizione e la proattività (Deyoung, 2015; J. Hogan & Holland, 2003). Pertanto, alcuni Estroversi possono essere caratterizzati dalla tendenza a sperimentare affetti positivi, a essere socievoli e a godere della compagnia degli altri (cioè la socievolezza o gregarietà), mentre in altri Estroversi il tratto principale sarebbe la dominanza, la fiducia in se stessi e la leadership (cioè la grinta o proattività). Gli studi indicano che gli estroversi tendono ad avere prestazioni migliori nei compiti che richiedono un'attenzione divisa (ad esempio, scrivere mentre si ascolta la musica), mentre gli introversi sono avvantaggiati nei compiti che richiedono attenzione o precisione. Inoltre, gli individui estroversi dimostrano livelli più elevati di autoefficacia, definizione degli obiettivi, motivazione e assenteismo (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2010).

Accordabilità

L'accettabilità descrive la misura in cui un individuo è fiducioso, altruista, modesto, empatico e accondiscendente. L'agrezza è vantaggiosa nei lavori che richiedono interazioni interpersonali o in cui è fondamentale andare d'accordo (Mount et al., 1998). Un caso tipico è quello dei lavori di assistenza ai clienti, in cui si è riscontrato che l'essere d'accordo predice prestazioni più elevate (Hurtz & Donovan, 2000), soprattutto se basate sul lavoro di squadra piuttosto che su compiti individualistici (Barrick, Stewart, Neubert, & Mount, 1998). L'Accordabilità sembra anche moderare gli effetti della Coscienziosità - il tratto di personalità più forte correlato alla performance lavorativa - o i risultati legati al lavoro (Burch & Anderson, 2008). Così, chi è coscienzioso ma scostante tenderà ad avere conflitti con gli altri, mentre chi è coscienzioso e concorde beneficerà degli effetti sinergici della disciplina e della cooperazione; inoltre, bassi punteggi di concordezza sono correlati a comportamenti lavorativi controproducenti e a comportamenti socialmente devianti che possono disturbare gli altri e danneggiare le prestazioni (Mount, Ilies, & Johnson, 2006). Inoltre, i leader che dimostrano alti livelli di concordanza sono percepiti come leader trasformazionali (Lim & Ployhart, 2004). L'agrezza e la coscienziosità sono considerate le caratteristiche più importanti per il successo sul posto di lavoro (Sackett & Walmsley, 2014).

Apertura all'esperienza

L'apertura all'esperienza descrive la misura in cui un individuo è guidato da fantasia, arte, sentimenti, curiosità e ha valori liberali. L'apertura è spesso correlata a risultati e attività intellettuali, come la curiosità e l'agilità di apprendimento, mentre è un fattore predittivo delle prestazioni per chi lavora in ruoli e ambienti artistici (Ackerman & Heggestad, 1997; Kaufman, 2013). Inoltre, è correlata ad atteggiamenti più tolleranti e inclusivi, a maggiori livelli di abilità cognitiva e alla produzione di risultati più innovativi (Akhtar, Humphreys, & Furnham, 2015; Leutner, Ahmetoglu, Akhtar, & Chamorro-Premuzic, 2014; Shin, Kim, Lee, & Bian, 2012).

Gli individui che ottengono un punteggio basso in questa dimensione pensano in modo più tradizionale, risolvono i problemi in modo pratico e pragmatico, sono disinteressati alle idee astratte e difficilmente investono tempo in attività intellettuali (Chamorro-Premuzic, 2007). L'apertura all'esperienza è risultata essere il più forte determinante delle prestazioni creative sul posto di lavoro, soprattutto quando gli individui si trovano di fronte a molteplici opzioni per risolvere un problema o svolgere un compito (Zhou & George, 2001). Inoltre, gli individui coscienziosi e aperti tendono ad adattarsi meglio ai cambiamenti (Le Pine, Colquitt, & Erez, 2000).

Il modello dei driver principali

Alla luce delle prove esaminate nella sezione precedente, il modello Core Drivers è stato sviluppato sulla base del Modello a Cinque Fattori della personalità. Per sviluppare il modello Core Drivers, un team di esperti in materia (PMI), con lauree avanzate in psicologia industriale-organizzativa e scienze della personalità, ha esaminato una serie di quadri di personalità accademici e commerciali ispirati al Modello dei Cinque Fattori. Tra questi vi sono: Il NEO PI-R di Costa e McCrae (Costa & McCrae, 2008), l'Hogan Personality Inventory (R. Hogan & Hogan, 2007), l'HEXACO Inventory di Lee & Ashton (Ashton & Lee, 2009) e l'interpretazione gerarchica del Modello a Cinque Fattori di DeYoung (Deyoung, 2015). Esaminando ogni modello e valutando la sua capacità non solo di descrivere l'intero spettro delle disposizioni umane, ma anche l'utilità pratica e la rilevanza di ogni dimensione per l'organizzazione moderna, i PMI hanno sintetizzato i punti in comune e riconciliato le differenze sfumate per produrre il modello di personalità Core Drivers.

Il modello Core Drivers della personalità descrive sei disposizioni globali. Dal punto di vista concettuale, queste sei dimensioni ricalcano il modello a cinque fattori, ma con alcune deviazioni. In primo luogo, ispirandosi a DeYoung (2015) e riconoscendo la necessità pratica di riferire il proprio livello di grinta, assertività e ambizione, l'Estroversione è stata suddivisa in due scale: Estroversione Gregarietà e Estroversione Assertività. Di conseguenza, il modello Core Drivers distingue tra le disposizioni estroverse e socievoli dell'Extraversione e le disposizioni ambiziose, guidate ed energiche. Questo fornisce alle organizzazioni, ai talent manager e ai coach una visione più sfumata del modo in cui una persona lavora e interagisce con gli altri.

In secondo luogo, per realizzare la nostra missione di democratizzare la consapevolezza di sé, sono stati esaminati vari aspetti dell'esperienza di valutazione della personalità per individuare il modo migliore per migliorare l'interpretabilità della propria personalità. L'ispirazione è stata tratta dalla popolarità degli strumenti basati sul tipo, come l'MBTI, che forniscono un vocabolario intuitivo e accessibile per descrivere noi stessi e gli altri. Si è fatto riferimento anche all'ipotesi lessicale, che di fatto è stata alla base della moderna scienza della misurazione della personalità ed è stata utilizzata per sviluppare l'FFM (Goldberg, 1992). Questo approccio ci ha permesso di integrare una scienza solida con un'esperienza utente accessibile e intuitiva.

In terzo luogo, era indispensabile che gli utenti comprendessero che non esistono tratti di personalità "buoni" o "cattivi", ma che ogni dimensione conferisce punti di forza e limiti. Tenendo conto di queste considerazioni, sono state sviluppate due etichette descrittive per ogni dimensione di personalità del modello Core Drivers. Un'etichetta rappresenta il lato alto della dimensione e l'altra descrive il lato basso della dimensione. Ogni etichetta è denominata "driver", per un totale di 12 driver. Nel riferire i risultati di un individuo, i coach o i formatori possono utilizzare questa tassonomia di driver per contribuire a sensibilizzare l'individuo sui suoi punti di forza e sulle sue lacune, piuttosto che comunicare attraverso una terminologia tecnica o riduttiva. Una rappresentazione del Modello Core Drivers e dei suoi 12 Drivers è riportata nella Tabella 2. Da qui in poi, quando ci si riferirà ai Drivers, si farà riferimento a loro. Da qui in poi, quando ci si riferisce a una delle sei dimensioni dei Core Drivers, si utilizza l'etichetta "alto".

Tabella 2: Il modello dei driver principali

Infine, è stata riconosciuta la necessità di ottenere una visione più profonda e sfumata della propria personalità. Mentre le dimensioni generali del FFM descrivono le disposizioni di una persona a livello globale, per ottenere un reale cambiamento e sviluppo comportamentale, accanto a una maggiore comprensione del modo in cui una persona pensa, agisce e lavora, è fondamentale una comprensione a livello di sfaccettature di una dimensione. A tal fine, ogni dimensione del modello Core Drivers ha cinque sfaccettature o "Sub-Driver". Ogni Sottoguida è stata identificata e sviluppata sulla base della revisione e della sintesi dei quadri di personalità. È stato posto l'accento sulla necessità di garantire che i sottoguida siano rilevanti dal punto di vista pratico, allenabili e rappresentino costrutti comportamentali distinti. La descrizione di ciascun Sottoguida è riportata nella Tabella 3.

 Tabella 3: I driver principali e i relativi sotto-driver

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Personalità estrema e comportamento disfunzionale

Le lacune nell'autoconsapevolezza fanno sì che individui altrimenti talentuosi commettano errori, non raggiungano i risultati sperati o deraglino completamente. I ricercatori osservano che i modelli comportamentali inconsci degli individui hanno contribuito a sconvolgere team, aziende e persino Paesi (R. Hogan, 2007). L'eccessiva fiducia in se stessi è un esempio di uno di questi modelli che ha dimostrato di contribuire a una significativa sottorappresentazione delle donne nei ruoli di leadership, al declino delle prestazioni lavorative e persino a decisioni militari catastrofiche che sono costate milioni di vite (Chamorro-Premuzic, 2019).

L'importanza dell'autoconsapevolezza non può essere sopravvalutata. Una parte fondamentale per ottenere questa autoconsapevolezza critica consiste nel comprendere che tutti gli individui competenti sono in grado di comportarsi in modi apparentemente irrazionali e autolesionisti. Qui esploreremo in profondità la scienza alla base di queste tendenze estreme.

In primo luogo, i tratti estremi sono spesso associati a risultati positivi. Gli individui con tendenze psicopatiche si trovano nei ranghi più alti delle aziende più spesso di quanto ci si aspetterebbe per caso (Babiak, Neumann, & Hare, 2010; Mathieu, Neumann, Hare, & Babiak, 2014). Questi leader sono considerati creativi, pensatori strategici con forti capacità di comunicazione. In modo simile, gli studi dimostrano che gli amministratori delegati narcisisti sono più inclini a essere imprenditoriali e ad attrarre maggiori valutazioni aziendali rispetto a quelli guidati da leader più modesti (Wales, Patel, & Lumpkin, 2013).

In secondo luogo, se dimostrati in eccesso, i tratti positivi hanno effetti negativi. I leader coscienziosi sono apprezzati sul posto di lavoro per la loro natura affidabile, rispettosa delle regole e organizzata. Tuttavia, se queste caratteristiche vengono portate all'estremo, potrebbero essere associate alla tendenza a essere eccessivamente critici e a fare da supervisori. La ricerca sulla relazione curvilinea di tutti i tratti di personalità è in aumento (Le et al., 2011). Aristotele ha riassunto bene il concetto quando ha osservato che "ogni virtù è una media tra due estremi, ognuno dei quali è un vizio". In molti contesti, in particolare nei ruoli di leadership, si prediligono le tendenze moderate, in quanto queste persone hanno meno probabilità di essere dirompenti.

In terzo luogo, i contesti sociali richiedono tipicamente di tenere a freno i propri impulsi, ma quando le protezioni sono abbassate, il comportamento potrebbe diventare incontrollato (Furnham, Trickey, & Hyde, 2012; Tamir, 2005). Le situazioni lavorative e sociali rispettose di solito richiedono alcuni freni. Tuttavia, quando si è stanchi, arrabbiati, sconvolti o semplicemente oltre il limite delle preoccupazioni, gli individui possono diventare disinibiti e dirompenti. Ad esempio, in condizioni di stress, le persone motivate possono apparire dominanti, insistenti e insensibili nei confronti di chi le circonda. Chi è flessibile tende a essere percepito come disorganizzato. E gli individui curiosi possono apparire idealisti o eccentrici. Queste situazioni possono portare a decisioni rimpiante, a relazioni danneggiate e, potenzialmente, a compromettere la reputazione di una persona.

Infine, il comportamento è contestuale e i fattori ambientali possono promuovere comportamenti estremi. L'avanzamento di grado garantisce ai leader una maggiore influenza sulle decisioni e sui diritti di delega. Inoltre, il potere posizionale che deriva dal grado più elevato spesso induce i collaboratori diretti a censurare i loro veri punti di vista e ad agire in modo più accondiscendente rispetto alla loro natura. Diversi ricercatori osservano che il potere e il controllo tendono a diluire l'inibizione, consentendo l'esibizione di comportamenti sgradevoli di potere e persino di controllo abusivo (Gaddis & Foster, 2013). Se esposti continuamente a questi temperamenti estremi, possiamo aspettarci che gli individui abbiano capacità decisionali compromesse e diventino incapaci di collaborare con i colleghi, con conseguenti ripercussioni sulle prestazioni individuali, di gruppo e organizzative. I danni provocati dai leader tossici possono essere di vasta portata all'interno degli individui e della cultura di un'organizzazione (Padilla, Hogan, & Kaiser, 2007).

Quando si cerca di comprendere queste tendenze in un individuo, si utilizzano convenzionalmente due schemi: La Triade Oscura e un'applicazione non clinica dei disturbi di personalità del DSM-IV. La Triade Oscura è ampiamente utilizzata nell'ambito della ricerca accademica, mentre la seconda è più utilizzata in contesti applicativi e definisce i tratti estremi in modo categorico con dimensioni qualitativamente distinte (R. Hogan, 2009; Paulhus & Williams, 2002). Tuttavia, un numero crescente di ricerche suggerisce che le tendenze estreme delle dimensioni del Modello a cinque fattori potrebbero avere esiti negativi (Miller, Lynam, Widiger, & Leukefeld, 2001; Widiger, Gore, Crego, Rojas, & Oltmanns, 2016; Widiger & Trull, 2007). Pertanto, i comportamenti estremi potrebbero essere definiti come parte di un continuum della personalità, piuttosto che come categorie separate di comportamenti. Ci sono prove crescenti che suggeriscono che la psicopatologia non è limitata alle sole persone che mostrano comportamenti estremi (Carter, Miller, & Widiger, 2018). La psichiatria clinica sta cambiando il suo approccio nella definizione dei disturbi disfunzionali di personalità, a causa della scarsa affidabilità delle categorie diagnostiche precedentemente determinate. L'FFM costituisce ora la spina dorsale dell'ultimo approccio stabilito dall'American Psychiatric Association (Widiger & Mullins-Sweatt, 2008). Le disposizioni comportamentali che si collocano agli estremi dell'FFM sono ora considerate probabilmente disfunzionali, disadattive e che mettono a dura prova le relazioni interpersonali, mentre le personalità che si collocano nel mezzo hanno maggiori probabilità di essere adattive e funzionali.

In pratica, ciò significa che le nostre tendenze estreme non sono completamente diverse dalle nostre disposizioni quotidiane o dalla nostra personalità. Invece, quando abbassiamo la guardia o ci sentiamo stressati, queste caratteristiche, altrimenti utili, diventano esagerate. Allo stesso modo in cui l'uso eccessivo di un muscolo provoca sforzi e lesioni, operare all'estremo della propria normalità porta a risultati negativi.

Rischi principali

Per facilitare l'autoconsapevolezza e le decisioni sul talento basate sui dati, il Core Drivers è stato progettato per misurare sia i punti di forza che i rischi di una persona. Basandosi sulla più recente scienza della comprensione delle disposizioni estreme, è possibile adottare un approccio integrato per interpretare le tendenze normali ed estreme di un individuo (Carter et al., 2018) e fornire una comprensione olistica dei propri talenti e delle proprie sfide. Per fornire agli utenti approfondimenti su questi aspetti della loro personalità, sono stati sviluppati 12 Core Risk per descrivere i comportamenti associati all'estremizzazione di ciascuno dei 12 Core Drivers. La descrizione di ciascun Core Risk è riportata nella Tabella 4.

Tabella 4: I driver principali e i rischi principali associati

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La scienza del cambiamento di personalità

La personalità è ampiamente considerata un aspetto dell'individuo che non cambia. L'ipotesi della continuità dei tratti di personalità ritiene che i tratti con cui si nasce siano caratteristiche profondamente radicate che rimangono immutate nel corso della vita (Roberts & Caspi, 2003). Tuttavia, sempre più evidenze suggeriscono che la personalità è più malleabile e aperta al cambiamento di quanto si pensasse in precedenza. Uno studio longitudinale che ha seguito i cambiamenti della personalità nell'arco di cinque decenni ha rivelato che la personalità è al tempo stesso relativamente stabile e suscettibile di cambiamenti. La misura in cui cambia è diversa per ogni individuo (Damian et al., 2019).

Inoltre, negli ultimi anni, numerosi studi hanno dimostrato che le nostre disposizioni di base non sono fisse e che la personalità può essere cambiata con uno sforzo deliberato. In particolare, una meta-analisi di oltre 200 studi ha concluso che attraverso interventi mirati è possibile ottenere moderati cambiamenti nella personalità (Roberts et al., 2017). Nell'ambito della gamma di tratti FFM studiati, la stabilità emotiva ha indicato il cambiamento maggiore e l'apertura alle esperienze il minore. Inoltre, uno studio recente ha dimostrato che interventi mirati e digitali possono sostenere i cambiamenti nei tratti FFM degli individui nel giro di poche settimane (Stieger et al., 2021). Questi interventi sono stati considerati più efficaci quando gli individui avevano consapevolezza della discrepanza tra il loro sé reale e quello desiderato. Esistono quindi prove sufficienti della plasticità dei tratti di personalità, una scoperta che ha notevoli implicazioni per la crescita e lo sviluppo dei talenti sul lavoro.

Questi risultati offrono alle organizzazioni un approccio radicalmente diverso all'utilizzo delle valutazioni della personalità. Piuttosto che limitarne l'uso a fini di selezione e di previsione del comportamento dei dipendenti, potrebbero essere utilizzati per informare i programmi di sviluppo e di coaching dei dipendenti. Piani di sviluppo personalizzati, informati dalle diagnosi di personalità, possono consentire agli individui di accelerare la loro crescita professionale e di trasformare le prestazioni organizzative. Il Core Drivers Diagnostic e gli interventi che lo accompagnano, diffusi dal Digital Coach, si basano su queste ultime scoperte scientifiche.  

Sviluppo della valutazione e panoramica psicometrica

La sezione seguente descrive la metodologia utilizzata per sviluppare il Core Drivers Diagnostic. Seguono le proprietà psicometriche della diagnosi, in particolare le statistiche descrittive, le stime della coerenza interna e la struttura dei fattori. Le prove presentate dimostrano che il Core Drivers Diagnostic soddisfa o supera gli standard psicometrici accettati dal settore.

Sviluppo e convalida degli item

Per creare il Core Drivers Diagnostic è stato utilizzato un robusto processo di sviluppo che integra una solida base di ricerca scientifica sulle differenze individuali e sul comportamento sul lavoro, metodi psicometrici standard del settore e tecniche innovative di apprendimento automatico.

In primo luogo, quattro esperti di materia (PMI) con titoli avanzati in psicologia I-O e valutazioni psicometriche hanno esaminato la letteratura scientifica sul modello a cinque fattori della personalità, insieme a tassonomie più recenti come il modello HEXACO (Costa & McCrae, 2008; Deyoung, 2015; Goldberg, 1992; Goldberg et al., 2006; R. Hogan & Hogan, 2007; Lee & Ashton, 2004; Roberts, Kuncel, Shiner, Caspi, & Goldberg, 2007). Ciò ha portato all'identificazione di sei dimensioni comportamentali che sono maggiormente predittive del successo professionale: la tendenza a essere premurosi, disciplinati, motivati, estroversi, curiosi e stabili. Integrando le suddette tassonomie della personalità, i PMI hanno identificato altre cinque sottodimensioni per ogni dimensione che descrivono elementi ristretti di ciascuna disposizione.

In secondo luogo, utilizzando questa tassonomia comportamentale, le PMI hanno generato un pool di item ipotizzati per misurare gli affetti, le cognizioni e i comportamenti caratteristici dei sei domini comportamentali. La diagnosi contiene due tipi di item: coppie di aggettivi descrittivi della persona e affermazioni comportamentali. Le coppie di aggettivi sono state concepite in modo che i partecipanti possano scegliere tra uno dei due aggettivi che meglio descrivono se stessi. Ogni aggettivo rappresenta ciascuna estremità del continuum comportamentale. Gli esempi includono: "irritabile" contro "docile"(Stabile), "tranquillo" contro "loquace"(Estroverso), "collaborativo" o "competitivo"(Impegnato), "disorganizzato" contro "ossessivo"(Disciplinato), "diretto" contro "rispettoso"(Premuroso), "pragmatico" contro "teorico"(Curioso). Esempi di dichiarazioni comportamentali sono: "È giusto fare uno strappo alla regola per andare avanti" e "Cerco sempre di migliorare il funzionamento delle cose".

I PMI hanno deciso che il Core Drivers Diagnostic dovrebbe essere composto prevalentemente da aggettivi a scelta forzata, piuttosto che da affermazioni comportamentali. Questo perché offrono un'esperienza utente migliore e colloquiale e contrastano la tendenza di alcuni a "fingere di essere bravi" (Meade, Pappalardo, Braddy, & Fleenor, 2020). Le affermazioni comportamentali sono state utilizzate per cogliere aspetti contestuali della personalità o delle cognizioni interne che non potevano essere accuratamente descritti dagli aggettivi descrittivi della persona.

Le coppie di aggettivi e le affermazioni comportamentali sviluppate sono state testate dalle PMI per verificarne la validità di facciata e di contenuto, criticate, raffinate e ridotte a un pool di 300 item, di cui circa 50 per ciascuno dei sei domini.

In terzo luogo, si è cercato di ridurre le dimensioni del pool di item. Questo obiettivo è stato raggiunto con un processo in due fasi: In primo luogo, sono stati utilizzati metodi di apprendimento automatico per identificare gli item che ottimizzavano l'affidabilità della scala e la validità convergente. In secondo luogo, sono stati raccolti dati da un ampio campione di adulti lavoratori statunitensi per eliminare gli item distorti e socialmente desiderabili.

Per realizzare questo primo passo, sono stati utilizzati algoritmi genetici (Sahdra, Ciarrochi, Parker, & Scrucca, 2016). Gli algoritmi genetici sono un metodo di apprendimento automatico che utilizza principi evolutivi per selezionare le caratteristiche che massimizzano la "fitness". In questo caso, la combinazione ottimale di item di personalità che produce la maggiore correlazione con una scala di personalità target. Nell'ambito dello sviluppo di valutazioni della personalità, questa metodologia sta diventando sempre più popolare, in quanto consente di mantenere basso il numero di item di una scala, garantendo al contempo una validità convergente ottimale della scala stessa. Ciò è dimostrato al meglio da Yarkoni (2010), che ha utilizzato l'algoritmo per configurare un pool di 200 item per misurare accuratamente 200 costrutti di personalità. 

Come la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico, sono numerosi i parametri da configurare quando si costruiscono algoritmi genetici. In questo caso: il costo degli item è stato impostato a .001; il numero massimo di item selezionabili per scala è stato di 20; il numero massimo di iterazioni dell'algoritmo è stato di 200; il dataset è stato sottoposto a convalida incrociata su un set di allenamento e uno di test (per informazioni su questi parametri, si veda Yarkoni, 2010).

L'algoritmo è stato eseguito sei volte, una per ciascuna delle dimensioni del Core Driver. Per ciascuno dei sei modelli sviluppati, le caratteristiche erano gli item generati dai PMI di Deeper Signals (circa 50) e il criterio era un'analoga scala a cinque fattori sviluppata dall'International PersonalityItem Pool (IPIP; Goldberg et al., 2006). Per sviluppare i modelli, sono stati raccolti dati da oltre 2.000 adulti lavoratori statunitensi. Ottimizzando la validità convergente e l'affidabilità, l'uso di algoritmi genetici ha ridotto il pool totale di item a 120 (20 item per dimensione), con stime di affidabilità superiori a .60 e stime di validità convergente fuori campione comprese tra .38 (Considerate) e .70 (Outgoing).

Per realizzare la seconda fase del processo di riduzione degli item, sono stati raccolti dati da oltre 15.000 adulti lavoratori statunitensi. Data la natura dicotomica delle coppie di aggettivi, era fondamentale che ogni aggettivo fosse ugualmente desiderabile o indesiderabile. Le coppie di aggettivi che presentavano un'inclinazione e una desiderabilità significative sono state rimosse. In questo modo il pool di item è stato ulteriormente ridotto a 90.

Sono state condotte ulteriori indagini per stabilire le proprietà psicometriche di questo pool di item. A tal fine sono stati utilizzati i dati di un campione di 1.051 adulti che lavorano e tecniche statistiche (statistiche descrittive, correlazioni tra gli item, misure di coerenza interna, analisi fattoriale esplorativa e confermativa). Questo processo ha rivelato una chiara struttura fattoriale, con sei scale composte da 15 item ciascuna e che dimostrano buoni livelli di coerenza interna.

Successivamente, sono state testate la validità di costrutto e la validità concorrente della diagnosi. A tal fine, sono stati raccolti dati da cinque campioni di adulti che lavorano (Campione 1 N = 374, Campione 2 N = 2.218, Campione 3 N = 928, Campione 4 N = 132, Campione 5 N = 389). Tutti i campioni hanno completato il Core Drivers Diagnostic, insieme a una batteria di inventari psicometrici. In particolare, misure del Modello a Cinque Fattori, della Triade Oscura, degli interessi professionali e dell'impegno lavorativo. Per verificare la validità predittiva della diagnosi, sono state raccolte le valutazioni dei manager sulle prestazioni lavorative di tre organizzazioni (Tecnologia N = 203, Commercio al dettaglio 2 N = 214, Energia N =202). La raccolta di dati da più campioni ha permesso di verificare la stabilità e la generalizzabilità delle proprietà psicometriche e della validità della diagnosi.

La fase finale ha comportato la creazione di un database normativo globale, in modo da poter confrontare i punteggi di un individuo con quelli di una popolazione attuale e verificarne l'impatto negativo. A tal fine, sono stati aggregati tutti i casi completi di dati raccolti durante lo sviluppo del Core Drivers Diagnostic, oltre ai dati raccolti dagli usi commerciali dello strumento in regioni come Sud America, Africa, Asia ed Europa.

Nel corso dello sviluppo e della validazione del Core Drivers Diagnostic, sono stati raccolti dati da oltre 150.000 adulti che lavorano. Le sezioni seguenti descrivono i risultati di queste analisi e le proprietà psicometriche di ciascuna scala.

Statistiche descrittive e affidabilità delle scale

Le statistiche descrittive delle sei scale sono presentate nella Tabella 5. Per ogni scala, sono presentati il punteggio medio e la sua deviazione standard, il punteggio minimo e massimo e una stima dell'affidabilità della scala.

Il Core Drivers Diagnostic si avvale di due serie di item: coppie di aggettivi a scelta forzata (con chiave "0" o "1") e affermazioni comportamentali (con una scala Likert a 4 punti che va da Fortemente in disaccordo a Fortemente d'accordo, con chiave numerica da 0 a 1). Con 15 item per ogni scala, i punteggi possono variare da zero a 15. Ad esempio, chi seleziona un valore positivo per ogni item della scala Considerate otterrà un punteggio di 15, il che implica che è amichevole, caloroso e agisce con integrità, mentre un punteggio di zero indicherebbe che l'individuo è schietto, critico e di mentalità forte.

Come si può vedere nella Tabella 5, il punteggio medio di ciascuna scala rientra in intervalli simili e le deviazioni standard sono comparabili. I rispettivi punteggi minimi e massimi indicano che si riflette un'ampia gamma di punteggi. Inoltre, le scale sono distribuite in modo normale, come dimostrano i punteggi di Skewness e Kurtosis, con una leggera obliquità negativa nei punteggi di Discipline. Infine, le scale mostrano livelli accettabili di coerenza interna (è auspicabile una stima superiore a >.60), il che suggerisce che i partecipanti rispondono a ciascun item in modo coerente (Cronbach, 1951).

Tabella 5: Statistiche descrittive e affidabilità

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La Tabella 6 mostra le statistiche descrittive dei 30 sottoguida. Ogni sottoguida è composta da tre item, con punteggi che variano da 0 a 3. Analizzando le statistiche descrittive, i punteggi sono per lo più distribuiti normalmente. L'affidabilità delle scale varia tra .17 e .66. Sebbene le stime di affidabilità inferiori a .60 siano tipicamente considerate indesiderabili, è importante spiegare perché questo dato non è di importanza pratica in questo contesto.

In primo luogo, le stime di affidabilità tendono ad aumentare in funzione del numero di item della scala (Peters, 2014). Dato che ogni Sub-Driver ha solo tre item, ci si può aspettare una bassa affidabilità. In secondo luogo, i Sub-Driver sono stati concepiti per fornire agli operatori una visione del coaching più profonda e ricca di sfumature, non per essere utilizzati a fini decisionali, quindi privilegiamo la validità dei contenuti e l'utilità pratica. In terzo luogo, le stime di affidabilità delle sotto-scale nei più diffusi test commerciali seguono tendenze simili (ad esempio, le stime di affidabilità dell'Hogan Personality Inventory "HICS" variano tra .22 e .76; R. Hogan & Hogan, 2007). Infine, la coerenza interna può essere determinata attraverso una serie di procedure statistiche. Nelle nostre analisi, le analisi fattoriali esplorative dimostrano una soluzione a fattore singolo per ogni sottoguida.

Tabella 6: Statistiche descrittive e affidabilità dei sottoguidatori

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Correlazioni di scala

La tabella 7 mostra la correlazione tra le sei scale. Queste correlazioni sono state calcolate per capire come i punteggi delle sei scale siano correlati tra loro. Replicando altre analisi che hanno correlato il modello a cinque fattori (Rushton & Irwing, 2008), le scale dei Core Drivers condividono alcune correlazioni tra loro. Ci sono alcune relazioni che meritano di essere discusse.

In primo luogo, Driven è correlato negativamente con i punteggi di Considerate, mentre è correlato positivamente con i punteggi di Outgoing. Dato che la scala Driven analizza un dominio comportamentale di ordine inferiore, tali relazioni sono state ipotizzate (Deyoung, 2015). In secondo luogo, Disciplinato è correlato negativamente con i punteggi di Curioso, il che suggerisce che gli individui organizzati e affidabili difficilmente sono curiosi e creativi, una relazione supportata dalla letteratura esistente (Furnham, Zhang, & Chamorro-Premuzic, 2005). In terzo luogo, le scale Estroverso, Guidato e Curioso sono correlate positivamente tra loro, suggerendo che gli individui socievoli sono più ambiziosi e aperti di mente. Infine, la correlazione positiva tra le scale Considerate e Stabili suggerisce che gli individui amichevoli ed empatici sono emotivamente stabili e non inclini a sentimenti di ansia.

La Tabella 8 mostra le correlazioni tra i punteggi dei driver principali e dei sotto-guida. Come ci si aspettava, sono state riscontrate correlazioni elevate tra un driver principale e i suoi sottodirettori costitutivi. Ciò fornisce un'ulteriore prova dell'alto livello di coerenza interna della valutazione.

Tabella 7: Correlazioni tra le scale

Tabella 8: Correlazioni tra i sottoguida

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Analisi delle componenti principali

La Tabella 9 mostra i risultati dell'analisi delle componenti principali (PCA) con rotazione varimax. Come prassi, è stato esaminato un diagramma di Scree per identificare il numero di fattori da estrarre. Questo indicava cinque componenti. Dopo l'estrazione di cinque componenti e l'ispezione della matrice dei modelli ruotati, i Sub-Driver hanno caricato su componenti distinte, come ipotizzato, e rappresentano l'FFM su cui si basa la valutazione.

Analizzando la matrice dei pattern, è importante spiegare perché i sotto-guida appartenenti alla scala Driven si sono incrociati con le componenti Outgoing (positivamente) e Considerate (negativamente). Ciò era atteso, poiché la scala è una dimensione comportamentale di ordine inferiore e rappresenta le tendenze proattive e competitive - caratteristiche associate positivamente con l'Estroversione e negativamente correlate con la Concordanza, rispettivamente (Fong, Zhao, & Smillie, 2021).

Complessivamente, la PCA ha spiegato il 53% della varianza. Le componenti uno e due hanno spiegato la maggior parte della varianza (rispettivamente 13% e 12%), seguite dalle componenti tre e quattro (10%) e dalla componente cinque (9%). Questi risultati empirici illustrano la struttura fattoriale del Core Drivers Diagnostic e confermano il suo allineamento con il modello teorico che lo sostiene. 

Tabella 9: Analisi delle componenti principali

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Validità

La comprensione della validità di una valutazione psicometrica è fondamentale, perché senza di essa gli amministratori della valutazione non possono essere sicuri di ciò che la valutazione misura e di quali comportamenti o risultati lavorativi può predire. In questo capitolo, illustriamo le prove della validità di costrutto e di criterio del CoreDrivers Diagnostic.

In primo luogo, si risponde alla domanda "in che misura i punteggi delle dimensioni sono correlati a costrutti psicologici consolidati?"(validità di costrutto). Quando si valuta la validità di costrutto di una valutazione, è utile distinguere le linee di indagine tra validità convergente e discriminante. Mentre la validità convergente verifica la misura in cui una scala si correla con altre variabili che si ipotizza misurino un dominio comportamentale simile, la validità discriminante verifica la misura in cui una scala non si correla con variabili che misurano domini comportamentali diversi. Stabilire la validità convergente e discriminante è importante nella costruzione psicometrica, poiché colloca le scale all'interno di una rete nomologica di costrutti psicologici. Questo serve come ulteriore prova che le scale misurano i comportamenti previsti e aumenta l'interpretabilità dei punteggi.

In secondo luogo, vengono fornite prove per dimostrare la validità del criterio della scala. Mostriamo le prove della validità concorrente della valutazione ("in che misura i punteggi delle dimensioni sono correlati ai comportamenti e ai risultati lavorativi rilevanti?") e della validità predittiva ("in che misura i punteggi delle dimensioni predicono eventi o risultati futuri?"). Queste prove sono fondamentali per comprendere la capacità del Core DriversDiagnostic di correlare o prevedere risultati significativi legati al lavoro, come le prestazioni, l'impegno lavorativo e l'efficacia.

Sebbene le analisi seguenti dimostrino che il Core Drivers Diagnostic possiede molteplici forme di validità di costrutto e di criterio, è importante seguire le linee guida dell'American Psychological Association quando si utilizzano le valutazioni per le decisioni di selezione e condurre studi di validità locali. Come tutte le valutazioni psicometriche di alta qualità, se il Core Drivers Diagnostic deve essere utilizzato per scopi di selezione, è fondamentale dimostrare che i punteggi della valutazione predicono misure di performance rilevanti per il lavoro. In caso contrario, si rischia di violare le leggi sui dipendenti e di prendere decisioni di assunzione ingiuste e inefficaci. Se necessario, Deeper Signals collaborerà con le organizzazioni per condurre tali studi di convalida al fine di garantire pratiche di selezione dei talenti eque e imparziali. 

Validità del costrutto

La sezione seguente descrive le misure utilizzate per testare la validità convergente e discriminante del Core DriversDiagnostic, insieme alla presentazione e all'interpretazione di queste analisi. Per testare la validità convergente e discriminante delle valutazioni, sono stati scelti inventari correlati al modello teorico della diagnosi e ampiamente validati in contesti di ricerca e applicati. 

Misure

Inventario di personalità NEO rivisto (NEO PI-R; Costa & McCrae, 2008)

Il NEOPI-R è una valutazione ampiamente utilizzata che misura il modello a cinque fattori della personalità (estroversione, gradevolezza, coscienziosità, stabilità emotiva e apertura). La valutazione è composta da 240 item e ogni dimensione della personalità ha sei sfaccettature. L'inventario richiede che gli individui si valutino su una scala Likert a cinque punti. Il manuale tecnico riporta che la valutazione ha proprietà psicometriche auspicabili (cioè, stime di affidabilità superiori a .70, chiara struttura fattoriale, validità di costrutto e di criterio) e generalizzabili a diversi gruppi demografici e nazionalità. La valutazione è ampiamente utilizzata sia dai professionisti che dagli accademici.

 Mini-IPIP Big Five Personality Inventory (Donnellan, Oswald, Baird, & Lucas, 2006)

L'inventario Mini-IPIP Big Five è una versione di 20 item dell'inventario IPIP Big Five, ampiamente utilizzato (Goldberg et al., 2006). Misura cinque dimensioni: Estroversione, Accordabilità, Coscienziosità, Stabilità emotiva e Apertura. La tassonomia è risultata in grado di predire una serie di risultati legati alla vita e al lavoro (Barrick & Mount, 1991). I partecipanti hanno risposto a ciascun item utilizzando una scala Likert a cinque punti (da Fortemente in disaccordo a Fortemente in accordo).

Inventario della personalità Hogan (HPI; Hogan & Hogan, 2007)

L'HPI è una valutazione della personalità molto diffusa e utilizzata in contesti di selezione e sviluppo. È stato dimostrato che l'HPI è in grado di predire una serie di risultati lavorativi rilevanti, come le prestazioni lavorative, l'efficacia della leadership e l'innovazione (per una rassegna, si veda Akhtar et al., 2015). L'HPI misura sette dimensioni comportamentali: Adattamento, Ambizione, Sociabilità, Sensibilità interpersonale, Prudenza, Inquisitività e Approccio all'apprendimento. L'inventario è composto da 206 item e i partecipanti rispondono a ciascun item con una risposta a scelta forzata. Le relazioni tecniche riportano proprietà psicometriche auspicabili, una solida struttura fattoriale e un alto grado di validità di costrutto e di criterio. Per questo studio di validazione abbiamo utilizzato la versione IPIP dell'HPI.

Inventario di personalità HEXACO (Lee & Ashton, 2004)

Il modello HEXACO della personalità è composto da sei diversi fattori di personalità: Onestà/Umiltà, Emotività, Estroversione, Accordabilità, Coscienziosità e Apertura, oltre a quattro sfaccettature di ciascun fattore. Ai fini di questa analisi, i partecipanti hanno completato solo gli item della scala Onestà/umiltà. Le persone con punteggi molto alti nella scala Onestà/Omiltà evitano di manipolare gli altri per guadagno personale, sentono poco la tentazione di infrangere le regole, non sono interessate a ricchezze e lussi sfarzosi e non sentono alcun diritto speciale a uno status sociale elevato. Al contrario, le persone con punteggi molto bassi in questa scala adulano gli altri per ottenere ciò che vogliono, sono inclini a infrangere le regole per profitto personale, sono motivate dal guadagno materiale e provano un forte senso di autostima. Ai partecipanti è stato chiesto di esprimere il loro accordo (da Fortemente in disaccordo a Fortemente in accordo) con le affermazioni. La scala è composta da 10 item, ha alti livelli di coerenza interna e si è rivelata un valido predittore dei risultati di vita e di lavoro (Lee & Ashton, 2004).

Inventario di valutazione "Measuring Integrity" (MINT; Sjöberg,Svensson, & Sjöberg, 2012)

La valutazione MINT di Assessio misura la misura in cui un individuo agisce e si comporta tipicamente con integrità. La valutazione contiene 60 item e i partecipanti rispondono agli item utilizzando una scala Likert a 4 punti. Il manuale tecnico riporta che la valutazione MINT ha proprietà psicometriche desiderabili e una buona validità di costrutto e di criterio. Per esempio, punteggi più alti nella valutazione MINT sono correlati con una maggiore valutazione delle prestazioni lavorative e dei comportamenti di cittadinanza organizzativa, mentre sono correlati negativamente con comportamenti lavorativi controproducenti, come il mobbing e l'uso improprio delle risorse organizzative.

Il metodo Measuring and Assessing Individual Potential-Extremes (MAP-X; Akhtar, Ort, Winsborough,& Chamorro-Premuzic, 2019) di Assessio

La valutazione MAP-X di Assessio è un inventario di personalità basato sul modello dei disturbi di personalità del DSM-5 (Widiger, 2015; Widiger et al., 2016; Widiger & Mullins-Sweatt, 2008). Utilizzando lo schema a cinque fattori della personalità, il MAP-X misura il "lato oscuro" della personalità. L'inventario MAP-X può essere utilizzato per lo screening e la selezione per prevedere il comportamento sul posto di lavoro, a livello di singolo collaboratore, manager e leader. Il manuale tecnico riporta che la valutazione presenta livelli ottimali di affidabilità interna, una solida struttura fattoriale e una buona validità concorrente con altri costrutti psicologici e risultati lavorativi.

La sporca dozzina della Triade Oscura (Jonason & Webster, 2010)

Il DirtyDozen è un inventario a 12 item per la Triade Oscura della personalità. La Triade Oscura rappresenta tre ampie dimensioni sociali malevole e agite della personalità: Psicopatia, Narcisismo e Machiavellismo. Gli individui che ottengono un punteggio elevato in queste tre dimensioni della personalità sono probabilmente insensibili, menefreghisti ed egoisti (psicopatia), egoisti ed eccessivamente sicuri di sé (narcisismo) e manipolatori e sfruttatori (machiavellismo). È stato dimostrato che queste dimensioni predicono le prestazioni lavorative, l'impegno e i comportamenti legati al lavoro (Furnham, Richards, & Paulhus, 2013). I partecipanti hanno risposto a ciascun item utilizzando una scala Likert a cinque punti (da Fortemente in disaccordo a Fortemente d'accordo).

Orientamento alla dominanza sociale (Ho et al., 2015)

L'orientamento alla dominanza sociale (SDO) misura l'atteggiamento di una persona nei confronti del sostegno alla parità tra gruppi sociali ed è stato riscontrato un ruolo centrale in una serie di atteggiamenti e comportamenti intergruppi. La scala SDO è composta da 16 item valutati su una scala Likert a sette punti (da Fortemente contrario a Fortemente favorevole) e presenta alti livelli di coerenza interna (α> .70).

IlDeeper Signals Core Values Diagnostic (Akhtar, Ort, Winsborough, & Chamorro-Premuzic, 2019b)

Il Deeper Signals' Core Values Diagnostic misura le motivazioni, i valori e i comportamenti orientati agli obiettivi di un individuo. La diagnosi si basa sulla Teoria dell'Autodeterminazione (SDT) (Gagné & Deci, 2005), che descrive la motivazione umana come il prodotto di tre motivazioni: il bisogno di indipendenza, il bisogno di competenza e il bisogno di connessione. La diagnosi dei Core Values è rapida, accurata e fornisce approfondimenti psicologici. La diagnosi è stata sviluppata utilizzando un campione di 12.000 adulti che lavorano e solide tecniche psicometriche, è priva di pregiudizi e impatti negativi ed è stata convalidata rispetto a un'ampia batteria di costrutti psicologici e comportamenti legati al lavoro.

Risultati della validità del costrutto

Le sezioni seguenti descrivono la validità del costrutto del Core Drivers Diagnostic. L'attenzione è rivolta a evidenziare e interpretare le correlazioni statisticamente significative. Le analisi presentate di seguito dimostrano che le sei scale hanno una buona validità convergente e discriminante. Non solo queste analisi collocano le scale all'interno di una tassonomia psicologica, ma le forti correlazioni forniscono anche la prova che gli item misurano i comportamenti desiderati e si sovrappongono a costrutti psicologici adiacenti. Rispetto ad altre moderne valutazioni della personalità di tipo aggettivale, il Core Drivers dimostra una validità convergente pari o superiore alle misure del FFM (Costa & McCrae, 2008; R. Hogan & Hogan, 2007; Meade et al., 2020).

La tabella 10 mostra le correlazioni tra i Core Drivers e le misure del Modello a Cinque Fattori della personalità, in particolare il NEO PI-R, il Mini-IPIP Big Five Personality Inventory e l'Hogan Personality Inventory.

La scala Considerate misura la misura in cui gli individui sono compassionevoli, cooperativi e amichevoli rispetto a quelli polemici, duri e sospettosi. In base alla dimensione Agreeableness del FFM, chi ottiene punteggi elevati è tipicamente prosociale, empatico e cerca di evitare i conflitti. D'altro canto, i soggetti con punteggi bassi sono disposti a infrangere le regole, a prendere decisioni difficili e ad agire in modo egoistico. Analizzando le correlazioni, si può notare che i punteggi di Considerate sono stati correlati positivamente con le misure di Accordabilità e Sensibilità interpersonale. Ci si aspettava una relazione positiva, dato che tutte e tre le scale dichiarano di analizzare lo stesso dominio comportamentale.

La scala Disciplinato misura la misura in cui un individuo è descritto come organizzato, affidabile e deliberato, rispetto a flessibile, reattivo e impulsivo. In base alla dimensione della coscienziosità della FFM, i soggetti con punteggi elevati sono tipicamente efficienti, autodisciplinati e doverosi. Al contrario, chi ha un punteggio basso è flessibile, spontaneo, reattivo e impulsivo. Esaminando la relazione tra i punteggi di Disciplina e gli inventari del Modello a Cinque Fattori, la scala è correlata positivamente con i punteggi di Coscienziosità e Prudenza. Dato che queste scale campionano lo stesso dominio comportamentale, ci si aspettava un alto livello di convergenza.

La scala Driven misura la misura in cui un individuo è ambizioso, propenso al rischio e orientato agli obiettivi, rispetto a chi è rilassato, tranquillo e umile. Chi ottiene un punteggio elevato sarà probabilmente considerato persistente, laborioso e proattivo. Al contrario, chi ha un punteggio basso sarà rilassato, soddisfatto e umile. I punteggi di Driven sono stati correlati positivamente con le misure di Estroversione e Stabilità, e negativamente con le misure di Concordanza. Sulla base di questi risultati, si può affermare che gli individui con punteggi elevati di Driven sono energici, sicuri di sé, resilienti, di mentalità forte e critici. È probabile che gli individui con punteggi elevati amino le posizioni di leadership, fare le cose a modo loro e competere con gli altri. I soggetti con punteggi bassi sono probabilmente riservati, umili, diplomatici e cooperativi.

La scala di estroversione misura la misura in cui un individuo è socievole, esuberante e chiacchierone, rispetto a un individuo riservato, tranquillo e introspettivo. In base alla dimensione Estroversione del FFM, chi ha un punteggio elevato è energico, loquace e cerca stimoli dagli altri. Quelli con un punteggio basso sono a proprio agio con la propria compagnia, indipendenti e riflessivi. Come previsto, i punteggi estroversi sono fortemente correlati con le misure di Estroversione e Sociabilità. Poiché si ipotizza che tutte e tre le scale misurino lo stesso dominio comportamentale, queste relazioni possono essere considerate una prova di forte validità convergente.

La scala Curious misura la misura in cui un individuo è creativo, intellettuale e curioso, rispetto a pragmatico, pratico e diretto. Sulla base della dimensione Open to NewExperiences del FFM, i soggetti con punteggi elevati sono descritti come fantasiosi, artistici e inventivi. D'altro canto, i soggetti con punteggi bassi sono pragmatici, pratici e tradizionali. La scala Curious è correlata positivamente con le misure di Openness, Inquisitive e Learning Approach, indicando un alto grado di validità convergente.

La scala Stable misura la misura in cui un individuo è emotivamente resiliente, calmo e rilassato, rispetto a passionale, ansioso e autocritico. In base alla dimensione Stabilità emotiva del FFM, i soggetti con punteggi elevati possono essere descritti come calmi, fiduciosi e sicuri. I soggetti con punteggi bassi possono essere descritti come emotivamente volatili, autocritici e inclini a sentimenti di stress e ansia. I punteggi di stabilità sono correlati negativamente con il nevroticismo e positivamente con i punteggi di adattamento. Dato che queste scale campionano lo stesso dominio comportamentale, queste correlazioni servono come prova di validità convergente.

Tabella 10: Il rapporto con gli inventari del modello a cinque fattori

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La Tabella 11 mostra le correlazioni tra i Core Drivers e le misure delle disposizioni pro e anti-sociali. In particolare, le misure di integrità, onestà-umiltà, tratti di personalità disfunzionali (MAP-X), la Triade Oscura e l'orientamento al dominio sociale.

L'integrità, ovvero la misura in cui gli individui si comportano in modo etico e basato su principi, è risultata positivamente correlata ai punteggi di Considerazione, Disciplina e Stabilità. Questi risultati suggeriscono che gli individui compassionevoli, vincolati alle regole e controllati emotivamente si comportano in modo giusto, praticano la giustizia e l'equità e sono considerati degni di fiducia dai loro pari. Tendenze simili sono state riscontrate con le misure di Onestà-Umiltà, con un'unica eccezione, una correlazione negativa con i punteggi di Driven. Ciò evidenzia come le persone Considerate e Disciplinate siano umili e modeste, mentre quelle Guidate sono probabilmente troppo sicure di sé e piegano le regole per fare carriera.

Come discusso nel Capitolo 3, la scienza moderna concepisce i tratti di personalità disfunzionali come analoghi alla FFM, dove le disposizioni non utili e improduttive si trovano agli estremi del continuum dei tratti (Hopwood et al., 2018; Trull & Widiger, 2013; Widiger et al., 2016). Il MAP-X misura queste tendenze estreme. Dato che i Core Drivers e il MAP-X si basano entrambi sull'FFM, non sorprende l'elevato grado di convergenza. Queste forti correlazioni dimostrano la capacità del Core Drivers Diagnostic di rilevare le tendenze estreme e confermano come i Core Drivers diventino Core Risks (vedi Tabella 4).

La Triade Oscura è risultata correlata negativamente con i punteggi di Considerato, Disciplinato e Stabile e positivamente con i punteggi di Guidato ed Estroverso. Questi risultati sono in linea con le ricerche esistenti che hanno analizzato la relazione tra la Triade Oscura e l'FFM (Furnham et al., 2013). Gli individui con bassi punteggi di Considerazione e Disciplina e alti punteggi di Emotività ed Estroversione possono tendere ad apparire insensibili, manipolatori, ingannevoli, narcisisti ed egoisti.

Infine, i punteggi di Driven sono stati correlati positivamente con SDO, suggerendo che chi ha punteggi elevati ha probabilmente un bisogno malsano di controllare gli altri, difficoltà a cedere il potere e lotta per adattare il proprio approccio e atteggiamento per adattarsi agli altri.

Tabella 11: Relazione con le misure delle disposizioni pro e antisociali

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La Tabella 12 mostra le correlazioni tra il Core Drivers e il Deeper Signals Core Values Diagnostic. Indagare la relazione tra la personalità e i valori degli individui aiuta gli operatori a conoscere gli obiettivi, le preferenze e le motivazioni di un individuo.

Tra le sei dimensioni valoriali, la novità è risultata correlata a ciascun driver principale. In particolare, la novità è risultata correlata positivamente con i punteggi relativi a Driven, Outgoing, Curious e Stable, e negativamente con i punteggi relativi a Considerate e Disciplined. Interpretando queste correlazioni, si può affermare che le persone che apprezzano la novità possono essere descritte come energiche, disposte al cambiamento, curiose, flessibili e resistenti ai sentimenti di stress e preoccupazione.

Il valore Power è risultato fortemente correlato con i punteggi Driven e Outgoing e negativamente correlato con i punteggi Considerate. Questo risultato è in linea con le precedenti prove di validità che hanno riscontrato che le persone orientate e quelle meno attente sono alla ricerca di uno status, sono attratte dall'influenza e desiderano avere autonomia e controllo nella vita.

Il valore di connessione è risultato fortemente correlato con i punteggi di estroverso, stabile e premuroso. Gli individui con questo profilo di Core Drivers sono probabilmente motivati dall'affiliazione, dalle relazioni e dal legame sociale.

Il valore Virtù è risultato più fortemente correlato con i punteggi di Considerazione, che riflettono la convinzione che le persone debbano essere trattate in modo giusto ed equo, che le regole non debbano essere piegate o infrante e che si debba rispondere dei propri principi e della propria morale.

Il valore Mastery è stato correlato con i punteggi Driven e Outgoing, che riflettono come questi individui siano motivati dalla realizzazione, dall'autosviluppo e dal perseguimento di obiettivi ambiziosi e sfide difficili.

Il valore Inquiry è risultato maggiormente correlato con i punteggi Curious, che riflettono l'interesse di queste persone a conoscere il mondo, ad apprezzare culture e modi di pensare diversi e a vivere una vita piena di varietà e differenze. 

Tabella 12: Il rapporto con la diagnosi dei valori fondamentali

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Sintesi della validità del costrutto

Le prove presentate hanno dimostrato che il Core Drivers Diagnostic ha un alto livello di validità del costrutto. Le correlazioni elencate evidenziano come i punteggi del Core Drivers Diagnostic convergano con altri strumenti psicometrici FFM popolari e solidi, siano correlati a varie disposizioni pro e anti-sociali e a varie motivazioni e valori. Queste analisi sono riuscite a collocare le scale Core Drivers all'interno di un'ampia rete nomologica di caratteristiche e disposizioni psicologiche influenti e importanti. 

Validità del criterio

La sezione seguente descrive la validità del criterio del Core Drivers Diagnostic. Descriviamo innanzitutto le misure utilizzate per testare la validità concorrente e la validità di criterio, quindi presentiamo le correlazioni tra il Core Drivers Diagnostic e queste misure.

Misure

Indagine sull'impegno lavorativo di Utrecht - 9 item (UWES-9; Schaufeli & Bakker, 2006)

L'UWES-9 è una scala a 9 item che misura l'impegno lavorativo. È una versione più breve dell'UWES originale a 17 item che caratterizza l'impegno lavorativo attraverso tre sotto-scale: Vigore, Dedizione e Assorbimento, che possono essere sommate per produrre un unico punteggio di impegno lavorativo, che rappresenta la misura in cui un individuo è cognitivamente, emotivamente e fisicamente impegnato e motivato dal proprio lavoro. I partecipanti rispondono a ciascun item utilizzando una scala Likert a 7 punti di frequenza (da 1 = mai a 7 = sempre). È stato riscontrato che l'impegno lavorativo ha una relazione positiva con una serie di misure organizzative della performance (Saks, 2006).

Comportamenti lavorativi controproducenti (Bennett & Robinson, 2000)

Il comportamento controproducente (CWBs) descrive il comportamento dei dipendenti che va contro gli interessi di un'organizzazione e dei suoi dipendenti. Può includere comportamenti come assenteismo, abuso verso gli altri, bullismo, ozio, inciviltà, frode, molestie sessuali e sabotaggio (Spector et al., 2006). Per misurare le CWB abbiamo utilizzato la lista di controllo CWB a 18 item, sviluppata da Bennet e Robinson (2000). La checklist contiene 18 CWB specifici e i partecipanti hanno valutato la frequenza con cui hanno manifestato un determinato comportamento (0 = mai, 7 = tutti i giorni). La scala è risultata avere livelli accettabili di coerenza interna ed è stata ampiamente utilizzata in contesti di ricerca.

Valutazioni delle prestazioni dei manager

Per valutare la validità predittiva del Core Drivers Diagnostic, abbiamo raccolto le valutazioni delle prestazioni dei dirigenti di tre diverse organizzazioni: un'azienda tecnologica internazionale, un'azienda globale di beni di consumo e un'azienda di energia rinnovabile in rapida crescita. In ogni campione, i manager hanno raccolto le valutazioni delle prestazioni di tutti i dipendenti, in tutte le aree aziendali (operazioni, marketing, prodotti, ingegneria, ecc.). Le valutazioni delle prestazioni si basavano sul quadro delle competenze di ciascuna organizzazione, consentendoci di prevedere sia le dimensioni del compito che quelle contestuali delle prestazioni lavorative. Infine, abbiamo adottato un approccio di apprendimento automatico per valutare la validità predittiva della valutazione. Ciò ha comportato l'utilizzo di regressioni LASSO con convalida incrociata per identificare empiricamente il sottoinsieme di Sub-Driver che meglio prediceva la valutazione della competenza target. Per saperne di più su questi approcci moderni, si veda Speer, Christiansen, Robie e Jacobs (2022).

Risultati della validità del criterio

La tabella 13 contiene la correlazione tra il Core Drivers Diagnostic e le misure dell'impegno lavorativo, dei comportamenti controproducenti interpersonali e organizzativi e delle valutazioni multiple della performance del compito e del contesto.

La validità concorrente della Core Drivers Diagnostics è dimostrata dalle correlazioni positive tra i punteggi del Work Engagement e le scale Driven, Outgoing e Stable. Queste relazioni possono essere interpretate come individui impegnati, orientati agli obiettivi, emotivamente equilibrati e in qualche modo estroversi tendono ad avere atteggiamenti più positivi verso il proprio lavoro (cioè sentimenti di impegno, energia e soddisfazione; Schaufeli & Bakker, 2006). Anche in questo caso, tali relazioni sono in linea con la letteratura esistente (Akhtar, Boustani, Tsivrikos, & Chamorro-Premuzic, 2015).

Un'ulteriore prova di validità concorrente è data dalle moderate correlazioni tra i punteggi della CWB e le scale Core Drivers. La scala Disciplined è stata correlata negativamente con entrambe le misure della CWB, mentre le scale Driven e Outgoing hanno avuto correlazioni positive. Tali relazioni sono in linea con la letteratura esistente e con le prove di validità precedentemente condivise che hanno identificato una relazione tra le suddette scale Core Drivers e le disposizioni antisociali (Mount et al., 2006).

Infine, per verificare la validità predittiva del Core Drivers Diagnostic, è stata analizzata la sua correlazione con le valutazioni dei manager sulle prestazioni. Utilizzando un approccio di apprendimento automatico, la diagnosi dei Core Drivers è risultata essere un predittore accurato delle valutazioni delle prestazioni, spiegando circa il 10-15% della varianza delle prestazioni contestuali e del compito. Questi risultati non solo dimostrano la capacità della valutazione di prevedere le prestazioni future, ma sono in linea con precedenti ricerche che hanno identificato le determinanti psicologiche del successo di carriera (Hogan, Chamorro-Premuzic, & Kaiser, 2013).

Riassunto della validità del criterio

I dati presentati hanno dimostrato che il Core Drivers Diagnostic ha un alto livello di validità di criterio. In particolare, i dati presentati dimostrano la validità concorrente della valutazione attraverso la sua correlazione con l'impegno lavorativo e le CWB, e la sua validità di criterio prevedendo le valutazioni dei manager sulle prestazioni.  

Riteniamo che la validità del criterio sia uno degli attributi più importanti di una valutazione psicometrica. Quando si utilizza il Core Drivers Diagnostic per scopi di selezione, incoraggiamo vivamente gli utenti a collaborare con noi per condurre studi di validazione locali. Questo per dimostrare la capacità dello strumento di prevedere le prestazioni lavorative all'interno della vostra organizzazione. Non esiste un approccio "unico" alla selezione dei talenti e tali algoritmi devono tenere conto delle sfumature organizzative per garantire pratiche di gestione dei talenti eque, efficaci e conformi alla legge.

Tabella 13: Risultati della validità dei criteri

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Differenze di gruppo e impatto negativo

Questo capitolo riporta la misura in cui i diversi generi, età e gruppi etnici hanno punteggi statisticamente diversi nella diagnosi dei Core Drivers. La comprensione di tali differenze può aiutare nell'interpretazione dei rapporti di feedback e dei punteggi. Presentiamo poi i risultati delle simulazioni di impatto negativo per dimostrare che le scale non discriminano in base all'età, al sesso e all'etnia.

Differenze di gruppo

Sono stati condotti test t a campioni indipendenti per verificare se maschi e femmine, persone di età inferiore o superiore ai 40 anni e individui bianchi e non bianchi avessero ottenuto punteggi significativamente diversi nelle sei scale. È stata calcolata anche la d di Cohen per capire fino a che punto tali differenze sono significative dal punto di vista pratico. Per facilitare l'interpretazione, i punteggi sono stati normalizzati e trasformati in percentili prima di condurre i test sulle differenze di gruppo.

La Tabella 14 indica che esistono differenze statisticamente significative nei punteggi medi tra individui di età inferiore o superiore ai 40 anni. Tuttavia, se si esamina la d di Cohen, queste differenze sono piccole e non significative dal punto di vista pratico. Analogamente, la Tabella 15 mostra un modello simile di risultati quando si studiano le differenze di genere.

Infine, le tabelle da 16 a 18 illustrano le differenze medie tra individui bianchi e non bianchi. Sebbene molte delle differenze siano statisticamente significative, la d di Cohen indica che non ci sono differenze moderate o grandi nelle scale.

Sebbene queste analisi rivelino differenze di gruppo da piccole a moderate, non identificano o confermano i bias di valutazione. Per verificare empiricamente questo aspetto, sono state condotte analisi di impatto negativo.

Tabella 14: Differenze di età

Tabella 15: Differenze di genere

Tabella 16: Differenze etniche - Asia

Tabella 17: Differenze etniche - Neri o afroamericani

Tabella 18: Differenze etniche - ispanici o latinos

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Simulazioni di impatto negativo

L'impatto negativo (IA) può essere definito come "un tasso di selezione sostanzialmente diverso nelle assunzioni, nelle promozioni o in altre decisioni di impiego che va a svantaggio dei membri di una razza, di un sesso o di un gruppo etnico" (cfr. sezione 1607.16 delle Linee guida uniformi sulle procedure di selezione dei dipendenti; Equal Employment Opportunity Commission, Civil Service Commission, U.S. Department of Labor, 1978). La "regola dei quattro quinti" può essere utilizzata per determinare se una valutazione ha l'IA. In particolare, quando il "tasso di selezione per qualsiasi razza, sesso o gruppo etnico è inferiore ai quattro quinti (4/5) (o all'ottanta per cento) del tasso per il gruppo con il tasso più alto sarà generalmente considerato dalle agenzie federali di applicazione come prova di impatto negativo". (1978, cfr. sezione 1607.4 D). Inoltre, dato che la legge sulla discriminazione in materia di occupazione stabilisce che le persone di età superiore ai 40 anni devono essere protette, le valutazioni non devono avere un impatto negativo sulle persone più giovani o più anziane (Age Discrimination in Employment Act del 1967).

Mentre le analisi precedenti hanno dimostrato differenze di gruppo statisticamente significative, anche se non significative, sono state condotte simulazioni di IA della regola dei 4/5 per dimostrare ulteriormente che le sei scale non hanno un impatto negativo sui gruppi protetti. Per verificare l'IA, abbiamo confrontato il tasso di selezione dei gruppi protetti (ad esempio, donne, persone con più di 40 anni e individui non bianchi) con il tasso di selezione dei gruppi non protetti (ad esempio, maschi, persone con meno di 40 anni e individui bianchi). Rapporti maggiori o uguali a .80 indicano che la valutazione non ha un'IA.

Sebbene non sia necessario che le organizzazioni conducano studi di validità per gli strumenti di selezione che non hanno un impatto negativo sui gruppi protetti, è buona norma che le organizzazioni effettuino continuamente test di IA e continuino a costruire prove di validità del criterio. Per questo motivo, Deeper Signals raccomanda alle organizzazioni che utilizzano il Core Drivers Diagnostic di pilotare lo strumento e di raccogliere tali prove prima di utilizzare la valutazione per informare le proprie pratiche di selezione e sviluppo dei dipendenti. Allo stesso modo, Deeper Signals è impegnata nella responsabilità algoritmica e conduce verifiche regolari dei propri algoritmi di punteggio per garantire che le nostre valutazioni continuino a soddisfare gli standard di affidabilità e validità del settore e rimangano prive di impatti negativi e pregiudizi.

Quando si usa la valutazione per prendere decisioni sul talento, si raccomanda di usare punteggi normalizzati per facilitare l'interpretazione e il confronto tra i candidati, e di fissare il punteggio di cutoff per ogni Core Driver al 30° percentile. I punteggi di cutoff rappresentano un equilibrio tra l'esclusione degli individui con i punteggi più bassi e il non creare un impatto negativo. Pur fornendo questi punteggi, sottolineiamo che punteggi bassi non implicano comportamenti negativi, improduttivi o dannosi. La personalità si colloca su un continuum in cui i punti di forza e le sfide comportamentali possono trovarsi a entrambe le estremità (T. Widiger & Mullins-Sweatt, 2008). Di conseguenza, consigliamo alle organizzazioni di condurre un'analisi delle mansioni e studi di validazione locali per identificare il profilo di personalità più adatto prima di utilizzare lo strumento per prendere decisioni sui talenti. Inoltre, si consiglia alle organizzazioni di eseguire le proprie analisi dell'impatto negativo quando utilizzano la valutazione.

Utilizzando i punteggi di cutoff sopra elencati, abbiamo condotto simulazioni di IA per tre dimensioni demografiche: età, genere ed etnia. La Tabella 19 contiene i risultati delle nostre analisi di IA per i gruppi di genere, la Tabella 20 contiene i risultati delle analisi di IA per i gruppi di età e la Tabella 21 contiene i risultati delle analisi di IA per i diversi gruppi etnici. Dato che il rapporto di AI è stato pari o superiore a .80 in ogni scala e gruppo demografico, concludiamo che quando si utilizzano i punteggi di cutoff raccomandati le organizzazioni non dovrebbero aspettarsi di vedere un impatto negativo o un pregiudizio.

Tabella 19: Rapporti di selezione e impatto negativo per genere

Tabella 20: Rapporti di selezione e impatto negativo per età

Tabella 21: Rapporti di selezione e impatto negativo per etnia

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