Personal Quaterly 1/2022

PERSONALquarterly 01 / 22 14 SCHWERPUNKT _ARBEITGEBERBEWERTUNGEN Stamolampros et al. (2019) am wenigsten wichtig für die Ge- samtbewertung. Stamolampros et al. (2019) zeigten zudem, dass eher unzufriedene Mitarbeiter sich dafür entscheiden ein Unternehmen zu verlassen, dass männliche Mitarbeiter zufriedener sind als weibliche und dass Unternehmen mit höherem Umsatz auch eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit erreichen. Eine Studie verfolgte einen anderen Ansatz und untersuchte weder den textuellen Inhalt der Bewertungen noch die Ge- samtbewertung, sondern verwendete stattdessen die Angaben der Arbeitnehmer, inwieweit sie ihren Arbeitgeber anhand ih- rer Glassdoor-Bewertungen weiterempfehlen würden (ja vs. nein). In diesem Zusammenhang zeigten Saini/Jawahar (2019) einen positiven Einfluss der Einzelbewertungen sowie des Top-100-Arbeitgeber-Rankings von Universum auf die Emp- fehlungen der Mitarbeiter. Darüber hinaus zeigten die Autoren durch eine Untersuchung des Zusammenspiels mit den Merk- malen der Mitarbeiter, dass bspw. die Work-Life-Balance für Teilzeitbeschäftigte wichtiger ist als für Vollzeitbeschäftigte (Saini/Jawahar, 2019). Forschungsthema: Analyse des sprachlichen Stils von Arbeitgeberbewertungen Drei Studien analysierten zudem den sprachlichen Stil von Arbeitgeberbewertungen. Es wurden deutliche Unterschiede in der Wortwahl und im Tonfall zwischen den besten und schlech- testen Bewertungen sowie zwischen den besten und schlech- testen Unternehmen festgestellt (Pitt et al., 2018; Pitt et al., 2019; Duncan et al., 2019). Die Rolle von Text Mining Viele der untersuchten Studien nutzten den textuellen Inhalt von Arbeitgeberbewertungen und extrahierten entsprechend systematisch Informationen mithilfe von Text Mining. Im Spe- ziellen nutzten Studien verschiedene Arten des Topic Mode- ling, um Mitarbeiterzufriedenheitsfaktoren (Jung/Suh, 2019; Stamolampros et al., 2019 und 2020) oder unternehmenskul- turelle Themen (Corritore et al., 2020) in den Texten zu identi- fizieren. Darüber hinaus nutzten Studien Software wie Diction (Pitt et al., 2018; Pitt et al., 2019; Robertson et al., 2019), LIWC (Duncan et al., 2019) und Eigenentwicklungen (Au et al., 2019) zur wörterbuchbasierten Textanalyse, mit der vordefinierte Themen wie bspw. die Flexibilität von Arbeitnehmern in den textuellen Inhalten von Arbeitgeberbewertungen gemessen werden können. Weitere Studien verwendeten Data-Mining- Software wie IBM Watson (Dabirian et al., 2019 und 2017), Alchemy API (Könsgen et al., 2018) und Leximancer (Ross et al., 2017), um bspw. negative oder positive Stimmung in den Texten zu erkennen. Abschließend betrachteten Studien zudem das Aufkommen individueller Wörter (Green et al., 2019; Moro et al., 2020) wie die zehn häufigsten Substantive der Mitarbeiterzufriedenheit. Dabei untersuchte ein Teil der Studien die Rolle von Faktoren für die Mitarbeiterzufrieden- heit, die aus externen Daten abgeleitet wurden. Erstens die Rolle der Unternehmensstruktur für die Mitarbei- terzufriedenheit: Unternehmen mit demografisch vielfältigen Vorständen setzten mit größerer Wahrscheinlichkeit progres- sive Managementprogramme ein, die bei den Mitarbeitern gut ankamen (Creek et al., 2019). Zudem meldeten Mitarbeiter von Familienunternehmen in ihren Arbeitgeberbewertungen eine höhere Zufriedenheit als Mitarbeiter von Nichtfamilienunter- nehmen (Huang et al., 2015). Zweitens die Rolle der Unternehmenskultur für die Mit- arbeiterzufriedenheit: Unternehmen, die in ihrer Kultur An- passungsfähigkeit (z. B. schnelles Handeln, Ergreifen von Chancen) betonen, erzielten höhere Gesamtzufriedenheits- bewertungen in ihren Arbeitgeberbewertungen als Unterneh- men, die dies nicht tun (O’Reilly et al., 2014). Darüber hinaus erzielten Fortune-500-Unternehmen, die eine wachstumsori- entierte (im Gegensatz zu einer starren) kulturelle Denkweise pflegen, in ihren Arbeitgeberbewertungen bessere Kultur- und Wertebewertungen (Canning et al., 2020). Drittens die Rolle der finanziellen Situation eines Unterneh- mens für die Mitarbeiterzufriedenheit: Mitarbeiter in finanziell eingeschränkten (im Vergleich zu nicht eingeschränkten) Un- ternehmen gaben niedrigere Zufriedenheitsbewertungen an (Jing et al., 2019). Abschließend die Rolle politischer Maßnahmen für die Mit- arbeiterzufriedenheit (Storer/Reich, 2019): Eine staatliche Min- destlohnerhöhung wirkt sich positiv auf die Zufriedenheit neu eingestellter Mitarbeiter, aber negativ auf die Zufriedenheit älterer und hochrangiger Mitarbeiter aus (Storer/Reich, 2019). Darüber hinaus untersuchten mehrere Studien die Rolle von Faktoren für die Mitarbeiterzufriedenheit, die aus den Arbeitgeberbewertungsdaten selbst abgeleitet wurden. In die- sem Sinne nutzten die Studien Variablen, die aus dem (tex- tuellen) Inhalt der Bewertungen abgeleitet wurden. Moro et al. (2020) zeigten die wichtigsten Zufriedenheitsfaktoren für IT-Mitarbeiter. Jung/Suh (2019) identifizierten 30 Faktoren für die Arbeitszufriedenheit, wie bspw. „Organisationskultur“ in den textuellen Inhalten. Anschließend zeigten die Autoren, dass sich die Stimmung und die Bedeutung dieser Faktoren zwischen Branchen, Unternehmen, Jahren sowie bestehen- den und ehemaligen Mitarbeitern unterscheiden (Jung/Suh, 2019). Stamolampros et al. (2019) setzten mehrere Analysen ein, um die Mitarbeiterzufriedenheit im Tourismus- und Gastgewerbe zu untersuchen. In Übereinstimmung mit den Ergebnissen von Jung/Suh (2019) gehörte der Faktor „Füh- rungsebene“ zu den wichtigsten Faktoren der Mitarbeiterzu- friedenheit. Während Jung/Suh (2019) jedoch „Vergütung und Sozialleistungen“ als zweitwichtigsten Faktor identifizierten, waren „Vergütung und Sozialleistungen“ in der Analyse von