Anonimato (EX)
Acerca del anonimato
Hay 2 niveles de anonimato: básico y mejorado. El anonimato básico está habilitado de forma predeterminada en cada panel, mientras que el anonimato mejorado se puede activar para obtener capas de protección adicionales. Para obtener más información, consulte Básico vs. Anonimato mejorado.
Cualquier cambio que realice en la configuración de anonimato se aplicará inmediatamente a su dashboard.
Básico vs. Anonimato mejorado
Anonimato básico
Los umbrales básicos de anonimato determinan cuántas respuestas deben incluirse para un punto de datos determinado antes de que aparezcan en su dashboard. Esta es una excelente manera de proteger la privacidad de las respuestas de los empleados. El umbral de anonimato se aplica a cada punto de datos para métricas (puntuación de favorabilidad, promedio, etc.), pero no recuentos de datos (número de respuestas).
El anonimato básico es una forma sencilla de proteger las respuestas de los empleados y, al mismo tiempo, ofrecer flexibilidad con el análisis de datos.
Al añadir filtros a una página, puede seleccionar valores por debajo del umbral, pero no verá ningún dato hasta que el valor total de todos los datos seleccionados en los filtros cumpla su umbral de anonimato. Consulte Filtrado de dashboards para obtener más información.
Al desglosar datos en un solo campo, cualquier métrica por debajo del umbral de anonimato se ocultará y se mostrarán los recuentos. Al desglosar datos en varios campos, se ocultarán las métricas y los recuentos por debajo del umbral de anonimato.
Los widgets Tasas de respuesta mostrarán recuentos por debajo del umbral de anonimato.
Anonimato mejorado
Además de las funciones cubiertas por el anonimato básico, el anonimato mejorado añade capas adicionales a los filtros y desgloses de widgets que pueden mejorar el anonimato en determinados casos de uso. Con el anonimato mejorado, el umbral de anonimato se aplica a todos los puntos de datos (métricas y recuentos) para campos confidenciales, pero no para cualquier punto de datos para campos no confidenciales.
El anonimato mejorado proporciona una protección avanzada para las respuestas de los empleados y, como resultado, hay menos flexibilidad con el análisis de datos.
Umbrales de anonimato
El umbral de anonimato determina cuántas respuestas se deben incluir para un determinado punto de datos o comentario antes de que aparezcan en su dashboard. Los puntos de datos pueden ser tan amplios como un widget o tan específicos como una barra dentro de un gráfico.
El umbral de anonimato predeterminado está fijado en 5 para los puntos de datos y los comentarios.
Para ver y modificar los umbrales de anonimato, siga estos pasos:
- Mientras visualiza su panel de instrucciones, haga clic en Configuración.
- Vaya a la pestaña Anonimato.
- En Respuestas mínimas para visualizar puntos de datos, decida cuántas respuestas se deben recopilar antes de que los datos se muestren en los widgets. Este límite se aplica a todos los desgloses de datos en todos los widgets.
Ejemplo: La siguiente imagen muestra un widget de comparación desglosado por la jerarquía organizativa activa. Si las unidades tienen recuentos de respuesta por debajo del Umbral de anonimato, esas unidades no mostrarán datos en el widget. Las unidades con un recuento de respuestas por encima del umbral de anonimato mostrarán los datos con normalidad. Dado que el número de respuestas para las unidades Mary Shelley y Mark Twain está por debajo del Umbral de anonimato, el widget muestra el mensaje “Demasiadas pocas respuestas” para estas unidades.
- En Mínimo de respuestas para mostrar comentarios, decida cuántas respuestas deben recopilarse antes de que se muestren respuestas de texto abierto en los widgets.
Activación del anonimato mejorado
El anonimato mejorado se puede activar y desactivar en el nivel del dashboard para mejorar el anonimato.
Por ejemplo, digamos que el equipo de Barnaby tiene 15 personas. Cuando analizamos las puntuaciones de compromiso de su equipo, no sabemos realmente cómo respondió cada miembro del equipo a las preguntas sobre la eficacia de su gerente. Sin embargo, digamos que solo hay 2 mujeres en su equipo. Los umbrales de anonimato regulares garantizarán que no podamos ver las respuestas de las mujeres directamente, sin embargo, si añadimos un filtro de género, podemos hacer una suposición bastante buena de lo que cada una de las mujeres de su equipo tenía que decir. La mejora del anonimato detecta disparidades de este tipo. Garantiza que los datos de grupos que no cumplen el umbral de anonimato se combinen con el siguiente grupo más pequeño para ocultar sus respuestas al desglosar datos o utilizar filtros.
- Mientras visualiza su panel de instrucciones, haga clic en Configuración.
- Vaya a la pestaña Anonimato.
- Active Activar anonimato mejorado.
Opciones a nivel de campo
Cuando haya habilitado el anonimato mejorado, puede personalizar el nivel de anonimato para cada campo en su dashboard marcando los campos como Extremadamente sensibles, Algo sensibles o No sensibles. Esto cambia la forma en que se tratan y se muestran los desgloses en los widgets, y le permite agrupar puntos de datos por debajo del umbral de respuesta en algunos campos mientras oculta puntos de datos por debajo del umbral de respuesta en otros.
Puede haber algunos campos de dashboard por los que se puedan identificar los participantes, que deben considerarse sensibles y deben marcarse como extremadamente sensibles o algo sensibles, mientras que los campos que no son sensibles deben marcarse como no confidenciales. Por ejemplo, la permanencia, el género y el equipo al que pertenece alguien pueden utilizarse para averiguar quiénes son. Sin embargo, las preguntas formuladas en una encuesta de Employee Experience casi siempre no son confidenciales, a excepción de las preguntas demográficas como el idioma, la ubicación de la oficina y la edad.
Cuando los campos se marcan como extremadamente sensibles, los datos de los grupos que no cumplan el umbral de anonimato se combinarán con el siguiente grupo más pequeño para proteger las identidades de los encuestados. Cuando los campos se marcan como algo confidenciales, no se mostrarán sus datos de grupos que no cumplan el umbral de anonimato. Cuando los campos están marcados como no sensibles, la agrupación no se realizará a menos que filtre o desglose por un campo sensible.
Para editar qué campos son sensibles y cuáles no, deberá hacer lo siguiente:
- Vaya a Opciones.
- Seleccione Anonimato.
- Seleccione Personalizar opciones de nivel de campo.
- Utilice la lista desplegable junto a cada campo para seleccionar qué tan sensible es. Puede elegir entre las siguientes opciones:
- Extremadamente sensible: estos campos contienen información que identificará a los participantes. Cuando un punto de datos cae por debajo del umbral de respuesta, se aplican configuraciones de anonimato mejoradas y los datos se agruparán con los siguientes puntos de datos más pequeños. Estos campos anteriormente se llamaban campos identificables.
Consejo Q: Todos los campos de metadatos están marcados como extremadamente sensibles de forma predeterminada.
- Algo sensible: estos campos contienen información que puede identificar a los participantes. Los puntos de datos que están por debajo del umbral de respuesta no se mostrarán, lo mismo que con el anonimato básico. Esta opción es útil para campos como fechas o períodos de tiempo.
Consejo Q: Con esta opción, aún es posible averiguar qué participante ha proporcionado una respuesta determinada; para una mayor confidencialidad, los campos deben marcarse como extremadamente sensibles.
- No sensible: Estos campos no contienen información que pueda identificar a los participantes. Todos los puntos de datos se muestran incluso cuando las respuestas caen por debajo del umbral de respuestas. Estos campos antes se llamaban campos no identificables.
Consejo Q: Todos los campos de pregunta están marcados como no confidenciales de forma predeterminada.
- Extremadamente sensible: estos campos contienen información que identificará a los participantes. Cuando un punto de datos cae por debajo del umbral de respuesta, se aplican configuraciones de anonimato mejoradas y los datos se agruparán con los siguientes puntos de datos más pequeños. Estos campos anteriormente se llamaban campos identificables.
- Haga clic en Confirmar.
- Para volver a la configuración original y eliminar todas las modificaciones, haga clic en Restablecer.
Ejemplo: En nuestra información gráfica, no hemos marcado las preguntas de compromiso como identificables, porque no son demográficas y no se pueden utilizar para identificar a sus encuestados de ninguna manera.
Supongamos que el umbral del dashboard es 5. Si hiciéramos una tabla que mostrara cómo respondían los empleados a un campo no identificable como “Me siento orgulloso de decirle a las personas dónde trabajo”, las respuestas no se agruparán. Vea a continuación cómo aparece “Totalmente en desacuerdo”, aunque solo tiene 1 respuesta.
Tenga en cuenta que el número total de respuestas en el widget aún debe cumplir el umbral. Este gráfico tiene un total de 90 respuestas. Si tuviera menos de 5, el gráfico estaría en blanco porque el comportamiento predeterminado del umbral de anonimato es ocultar los datos de los widgets que no cumplen el umbral.
Interacciones de campo
Si utiliza una tabla o un gráfico para visualizar un campo extremadamente sensible o algo sensible con un campo no confidencial, sus datos deberían agruparse de la misma manera que transpone los datos. La lógica de agrupación se aplica de forma consistente en función de las opciones de campo, independientemente del campo que esté configurado como fila o columna.
Configuración de las fuentes de datos del dashboard
Al utilizar el anonimato mejorado, si también está utilizando fuentes históricas en su dashboard, es importante ir a la configuración general del dashboard y limitar los filtros de página según los datos del año actual.
De lo contrario, los filtros del dashboard, excepto el filtro Jerarquía de la organización, que se establecerá de forma predeterminada en la fuente de datos primaria, incluirán datos de todas las fuentes de datos en los datos del dashboard. Esto significa que los datos históricos pueden incluirse en los recuentos de respuestas y pueden sesgar las agrupaciones de anonimato. Por ejemplo, si los resultados actuales e históricos se cuentan para un equipo pequeño en lugar de solo los resultados del año actual, el equipo pequeño parece más grande de lo que realmente es, y puede que no esté por debajo del umbral de anonimato. Limitar los filtros a la fuente de datos primaria (es decir, el proyecto actual o los datos del año actual) resuelve este problema.
Comportamiento de filtro
Una vez que haya habilitado el anonimato mejorado y agregado un filtro a su tablero, su configuración de anonimato determinará cómo se comportan los filtros.
El comportamiento del filtro de página depende de la configuración del nivel de campo para cada campo:
- Campos no sensibles: estos campos le permiten seleccionar cualquier valor, incluso si está por debajo del umbral.
- Campos poco sensibles: estos campos solo le permiten seleccionar valores que cumplan o superen el umbral.
- Campos extremadamente sensibles: estos campos agrupan cualquier valor por debajo del umbral. Los resultados por debajo del umbral se combinarán con la siguiente opción más pequeña del filtro antes de que se realice ninguna selección. Si solo tiene 1 grupo que está por debajo del umbral, se combinará con el siguiente grupo más pequeño, independientemente de si el siguiente grupo cumple el umbral o no. Esto es para garantizar que incluso si solo 1 grupo no alcanza el umbral, sus datos estén protegidos.
A medida que se agregan o eliminan filtros, el anonimato mejorado los tendrá en cuenta y modificará las agrupaciones en consecuencia.
Ejemplo: En la siguiente captura de pantalla, intentamos filtrar por departamento. Esta es una empresa pequeña, por lo que Finanzas, Soporte y Recursos Humanos tienen equipos muy pequeños, por debajo del umbral de anonimato que hemos establecido.
Verá que Finanzas, Soporte y Recursos Humanos están bajo el encabezado Agrupado para anonimato. Si intento seleccionar solo uno, ambos se seleccionarán automáticamente. Si intento desmarcar uno, se desmarcan ambos. Esto evita que los usuarios determinen los valores de grupos por debajo del umbral.
Filtros de jerarquía de la organización
Las unidades de la jerarquía de la organización que no cumplan con el umbral de anonimato estarán atenuadas y tendrán un icono de candado junto a ellas. No podrá seleccionar ninguna unidad que no cumpla el umbral de anonimato. Esto es para proteger el anonimato de los encuestados.
Comportamiento de desglose
Cuando se habilita el anonimato mejorado, la configuración a nivel de campo para cada campo determina cómo se mostrarán los datos en los widgets en los que los datos se han desglosado en determinados grupos. Esto incluye widgets de línea en los que se ha definido una dimensión de eje X, widgets con comparaciones añadidas, widgets de desglose demográfico, widgets de mapa de calor y cualquier otra configuración de widget que aísle grupos que pueden ser más pequeños que el umbral de anonimato.
- Campos no sensibles: Estos campos mostrarán todos los puntos de datos (métricas y recuentos), incluso si están por debajo del umbral.
- Campos poco sensibles: estos campos solo mostrarán puntos de datos (métricas y recuentos) que alcancen o superen el umbral de respuesta.
- Campos extremadamente sensibles: estos campos agruparán cualquier punto de datos (métricas y recuentos) por debajo del umbral.
Las excepciones a esta regla incluyen widgets desglosados por jerarquía organizativa. Algunos widgets (mapa térmico, desglose demográfico) admiten un desglose Un nivel por debajo que muestra los datos de cada unidad secundaria de la unidad seleccionada actualmente en el filtro de jerarquía organizativa. Otros widgets (tasas de respuesta, comparación, gráfico de burbujas) admiten el desglose en la jerarquía, mostrando los datos de cada unidad y permitiendo que el usuario los seleccione. Para cualquier widget desglosado por jerarquía organizativa, no se aplica el anonimato ampliado. Esto significa que no se agruparán unidades para el anonimato.
Si cambiara la métrica a un puntaje de compromiso promedio o a un NPS, el anonimato mejorado le impediría descubrir los datos de la oficina más pequeña al no permitir que los usuarios de tableros de control aislaran los datos de esa oficina. Esto es útil en casos en los que, por ejemplo, no queremos que las calificaciones de cada miembro de la oficina más pequeña se calculen fácilmente.
Ejemplo:
en el siguiente ejemplo, nuestro panel de instrucciones tiene un umbral de anonimato establecido para el campo “país” para ayudar a proteger las respuestas de los empleados en oficinas pequeñas. En el siguiente widget, hemos definido la dimensión del eje Y de un gráfico de barras para que sea el país en el que se encuentra la oficina del empleado. Australia y México tienen oficinas muy pequeñas, por debajo del umbral de anonimato que hemos establecido. Como resultado, sus respuestas se han combinado.
Si cambiara la métrica a un puntaje de compromiso promedio o a un NPS, el anonimato mejorado le impediría descubrir los datos de la oficina más pequeña al no permitir que los usuarios de tableros de control aislaran los datos de esa oficina. Esto es útil en casos en los que, por ejemplo, no queremos que las calificaciones de cada miembro de la oficina más pequeña se calculen fácilmente.
Varios desgloses
Algunos widgets se dividen en varias dimensiones; por ejemplo, los widgets de línea y barra le permiten añadir un valor del eje X y una serie de datos, y las tablas le permiten añadir filas y columnas.
Cuanto más desglose los datos, menor será cada categoría y más categorías se agruparán bajo el anonimato. Y como ahora hay 2 dimensiones en el desglose, puede haber diferentes combinaciones de categorías que deben agruparse para el anonimato. Por lo tanto, las categorías agrupadas por anonimato se etiquetarán como Agrupadas por anonimato y puede pasar el ratón por encima de ellas para determinar qué categorías específicas se han agrupado.
También notará que en la leyenda, los grupos de anonimato están etiquetados como Agrupados para el anonimato, no como un nombre compuesto. Esto es para tener en cuenta cómo pueden cambiar las agrupaciones en función de cómo interactúan los grupos y para evitar que las etiquetas sean demasiado largas.
Ejemplo: Este dashboard tiene un umbral de 5. En el siguiente gráfico, descubrimos los países en los que trabajan nuestros empleados por riesgo de abandono. Podemos ver un bloque verde claro para México en la barra de Bajo riesgo, pero no en la barra de Alto riesgo.
Cuando resaltamos los bloques Agrupados por el Anonimato para cada barra, descubrimos que hay una diferencia: México estaba agrupado con Japón y Polonia en la barra de Alto Riesgo, pero solo Japón y Polonia estaban agrupados en la barra de Bajo Riesgo.
Observe la siguiente captura de pantalla. En Alto riesgo, México no tiene datos individuales ( – ), pero Japón + México + Polonia muestra datos, ya que están agrupados para el anonimato (5). En Riesgo bajo, México cumple con el umbral, por lo que no es necesario agruparlo, y muestra datos individuales (17), mientras que Japón + Polonia se agrupan (5).
Anonimato básico
Si desglosa datos por 2 o más campos con anonimato básico, cada uno de los campos de desglose se considerará por separado. Al desglosar datos en varios campos, las métricas y los puntos de datos de recuento por debajo del umbral se ocultarán.
El anonimato básico no contará las respuestas sin valor (vacío/nulo) al comparar el recuento de respuestas con el umbral de anonimato. Esto es para proteger los casos en los que un encuestado que puede no ser elegible para responder una pregunta (por ejemplo, la lógica de la encuesta dice que solo los gerentes pueden responder a una pregunta) tiene sus respuestas contadas contra el umbral de anonimato.
Anonimato mejorado
El anonimato mejorado cuenta las respuestas sin valores (vacío/nulo) al comparar el recuento de respuestas con el umbral de anonimato.
El comportamiento de desglose de varios campos depende de la configuración de nivel de campo para los 2 campos implicados. Esta tabla muestra cómo se ocultarán los datos para desgloses dobles entre diferentes tipos de campo.
No sensible | Algo sensible | Extremadamente sensible | |
No sensible | Se mostrarán todos los puntos de datos (métricas y recuentos). | Los valores del campo algo sensible se ocultarán si están por debajo del umbral. | Los valores del campo extremadamente sensible se agruparán si están por debajo del umbral. |
Algo sensible | Los valores del campo algo sensible se ocultarán si están por debajo del umbral. | Se ocultarán todos los puntos de datos (métricas y recuentos) por debajo del umbral de respuestas. | Los valores del campo algo sensible se ocultarán si están por debajo del umbral y los valores del campo extremadamente sensible se agruparán si están por debajo del umbral. |
Extremadamente sensible | Los valores del campo extremadamente sensible se agruparán si están por debajo del umbral. | Los valores del campo algo sensible se ocultarán si están por debajo del umbral y los valores del campo extremadamente sensible se agruparán si están por debajo del umbral. | Se agruparán los puntos de datos por debajo del umbral de respuestas. |
Comportamiento de tasas de respuesta
Las tasas de respuesta muestran cuántas respuestas ha recibido y qué porcentaje de su lista de participantes ha completado la encuesta. Este tipo de datos se notifica mediante los widgets de resumen de participación y tasa de respuesta.
De forma predeterminada, el panel de instrucciones considera que las tasas de respuesta son información confidencial. Esto significa que los datos de la tasa de respuesta se pueden utilizar para identificar a los participantes y, por lo tanto, para proteger a sus participantes, las tasas de respuesta están sujetas a ser agrupadas por anonimato.
Ejemplo: Al crear un widget de tasa de respuesta, puede añadir un campo para desglosar el widget. A continuación, hemos desglosado nuestros índices de respuesta por país, lo que ha dado lugar a que Australia, Alemania y México se agrupen por anonimato.
Por lo tanto, los widgets de tasa de respuesta muestran el mismo comportamiento de ruptura que otros widgets. Si el recuento de respuestas está por debajo del umbral, no verá los datos en el widget de resumen de participación.
Cuando se habilita el anonimato mejorado, el comportamiento de las tasas de respuesta depende de la configuración del nivel de campo para cada campo:
- Campos no sensibles: Estos campos muestran todos los puntos de datos, incluso si están por debajo del umbral.
- Campos poco sensibles: estos campos solo muestran puntos de datos que cumplen o superan el umbral de respuestas.
- Campos extremadamente sensibles: estos campos agrupan cualquier punto de datos por debajo del umbral.
Parametrizaciones de anonimato para toda la organización
Puede fijar el umbral de anonimato para toda su organización, asegurándose de que todos los proyectos EX cumplan el mismo estándar de privacidad. Consulte Respuestas anónimas (administrador).