Anonimato (EX)

Sobre o anonimato

Há dois níveis de anonimato: básico e aprimorado. O anonimato básico é ativado por padrão em cada dashboard, enquanto o anonimato aprimorado pode ser ativado para camadas adicionais de proteção. Para obter mais informações, consulte Basic vs. Basic. Anonimato aprimorado.

Qualquer alteração que você fizer nas configurações de anonimato será imediatamente aplicada ao seu dashboard.

Básico vs. Anonimato Aperfeiçoado

Anonimato básico

Os limites básicos de anonimato determinam quantas respostas devem ser incluídas em um determinado ponto de dados para que ele possa aparecer no seu dashboard. Essa é uma ótima maneira de proteger a privacidade das respostas dos funcionários. O limite de anonimato se aplica a cada ponto de dados para métricas (pontuação de favorabilidade, média, etc.), mas não para contagens de dados (número de respostas).

O anonimato básico é uma maneira simples de proteger respostas colaborador e, ao mesmo tempo, permitir flexibilidade na análise dos dados.

Ao adicionar filtros a uma página, é possível selecionar valores abaixo do limite, mas você não verá nenhum dado até que o valor total de todos os dados selecionados nos filtros atinja o limite de anonimato. Consulte Filtragem de painéis para obter mais informações.

Ao dividir os dados em um único campo, qualquer métrica abaixo do limite de anonimato será ocultada e as contagens serão exibidas. Ao dividir os dados em vários campos, as métricas e as contagens abaixo do limite de anonimato serão ocultadas.

Os widgets de taxas de resposta mostrarão contagens abaixo do limite de anonimato.

Anonimato Aperfeiçoado

Além dos recursos cobertos pelo anonimato básico, o anonimato aprimorado acrescenta camadas adicionais aos filtros e às separações widget que podem melhorar o anonimato em determinados casos de uso. Com o anonimato aprimorado, o limite de anonimato se aplica a todos os pontos de dados (métricas e contagens) de campos confidenciais, mas não a nenhum ponto de dados de campos não confidenciais.

O anonimato aprimorado oferece proteção avançada para as respostas colaborador e, como resultado, há menos flexibilidade na análise dos dados.

Limites de anonimato

O limite de anonimato determina quantas respostas devem ser incluídas para um determinado ponto de dados ou comentário antes que ele possa aparecer no seu dashboard. Os pontos de dados podem ser tão amplos quanto um widget ou tão específicos quanto uma barra em um gráfico.

O limite de anonimato padrão é definido como 5 para pontos de dados e comentários.

Para visualizar e modificar os limites de anonimato, siga estas etapas:

1. Ao visualizar seu dashboard, clique em Settings (Configurações).
   
2. Vá para a guia Anonimato .
   
3. Em Mínimo de respostas para exibir pontos de dados, decida quantas respostas devem ser coletadas para que os dados sejam exibidos nos widgets. Esse limite é aplicado a todos os intervalos de dados em todos os widgets.
   Exemplo: A imagem abaixo mostra um widget Comparação que é dividido pela Hierarquia organizacional ativa. Se as unidades tiverem contagens de resposta abaixo do Limite de anonimato, essas unidades não exibirão dados no widget. As unidades com uma contagem de respostas acima do limite de anonimato exibirão os dados normalmente. Como o número de respostas para as unidades Mary Shelley e Mark Twain está abaixo do limite de anonimato, o widget exibe a mensagem “Too few respostas” (Poucas respostas ) para essas unidades.
   
4. Em Mínimo de respostas para exibir comentários, decida quantas respostas devem ser coletadas para que respostas texto aberto sejam exibidas nos widgets.

Habilitando o anonimato aprimorado

O anonimato aprimorado pode ser ativado e desativado no nível do dashboard para melhorar o anonimato.

Por exemplo, digamos que a equipe de Barnaby tenha 15 pessoas. Quando analisamos as pontuações de engajamento de sua equipe, não sabemos realmente como cada membro da equipe respondeu às perguntas sobre a eficácia de seu gerente. No entanto, digamos que haja apenas duas mulheres na equipe dele. Limites regulares de anonimato garantirão que não possamos ver as respostas das mulheres diretamente; no entanto, se adicionarmos um filtro gênero, poderemos adivinhar muito bem o que cada uma das mulheres da equipe dele tinha a dizer. O anonimato aprimorado detecta disparidades desse tipo. Ele garante que os dados de grupos que não atingem o limite de anonimato sejam combinados com o avançar menor grupo para ocultar suas respostas ao dividir os dados ou usar filtros.

1. Ao visualizar seu dashboard, clique em Settings (Configurações).
   
2. Vá para a guia Anonimato .
   
3. Ativar Ative o anonimato aprimorado.

Configurações em nível de campo

Quando o anonimato aprimorado estiver ativado, você poderá personalizar o nível de anonimato de cada campo do dashboard marcando os campos como Extremamente sensível, Um pouco sensível ou Não sensível. Isso altera a maneira como os breakouts são tratados e exibidos nos widgets e permite que você agrupe pontos de dados abaixo do limite de resposta em alguns campos e oculte pontos de dados abaixo do limite de resposta em outros.

Pode haver alguns campos dashboard pelos quais os participantes podem ser identificados, que devem ser considerados sensíveis e devem ser marcados como extremamente sensíveis ou um pouco sensíveis, enquanto os campos que não são sensíveis devem ser marcados como não sensíveis. Por exemplo, o tempo de serviço, o gênero e a equipe à qual alguém pertence podem ser usados para descobrir quem ele é. No entanto, as perguntas feitas em uma pesquisa experiência dos colaboradores, Employee Experience quase sempre não são sensíveis, com exceção de perguntas demográficas como idioma, local do escritório e idade.

Quando os campos forem marcados como extremamente sensíveis, os dados dos grupos que não atingirem o limite de anonimato serão combinados com o avançar menor grupo para proteger as identidades dos entrevistados. Quando os campos são marcados como algo sensível, os dados de grupos que não atendem ao limite de anonimato não serão exibidos. Quando os campos são marcados como não confidenciais, o agrupamento não ocorrerá, a menos que você filtro ou separe por um campo confidencial.

Para editar quais campos são confidenciais e quais não são, você deve fazer o seguinte:

1. Vá para Configurações.
   
2. Selecione Anonymity (Anonimato).
   
3. Selecione Personalizar configurações em nível de campo.
4. Use o menu suspenso avançar de cada campo para selecionar o grau de sensibilidade. Você pode escolher entre as seguintes opções:
   • Extremamente sensível: Esses campos contêm informações que identificam os participantes. Quando um ponto de dados fica abaixo do limite de resposta, aplicar configurações de anonimato aprimoradas e os dados serão agrupados com o(s) avançar (s) menor(es) ponto(s) de dados. Esses campos eram anteriormente chamados de campos identificáveis.
     Qdica: todos os campos metadados são marcados como extremamente sensíveis por padrão.
   • Um pouco sensível: Esses campos contêm informações que podem identificar os participantes. Os pontos de dados que estiverem abaixo do limite de resposta não serão exibidos, da mesma forma que o anonimato básico. Essa opção é útil para campos como datas ou períodos de tempo.
     Qdica: com essa opção, ainda é possível descobrir qual participante forneceu uma determinada resposta; para maior sensibilidade, os campos devem ser marcados como extremamente sensíveis.
   • Não sensível: Esses campos não contêm informações que possam identificar os participantes. Todos os pontos de dados são mostrados mesmo quando respostas ficam abaixo do limite de resposta. Esses campos eram anteriormente chamados de campos não identificáveis.
     Qdica: todos os campos de perguntas são marcados como não confidenciais por padrão.

   

5. Clique em Confirmar.
6. Para retornar à configuração original e remover todas as alterações, clique em Reset.

Configuração da(s) fonte(s) de dados Dashboard

Ao usar o anonimato aprimorado, se você também estiver usando fontes históricas em seu dashboard, é importante ir para as configurações gerais dashboard e limitar os filtros de página pelos dados do ano atual.

Caso contrário, os filtros dashboard, exceto o filtro Org Hierarquia, que terá como padrão a fonte de dados primária, incluirão dados de todas as fontes de dados nos dados dashboard . Isso significa que os dados históricos podem ser incluídos nas contagens de respostas e podem distorcer os agrupamentos de anonimato. Por exemplo, se resultados atuais e históricos forem contados para uma equipe pequena em vez de apenas os resultados do ano atual, a equipe pequena parecerá maior do que realmente é e poderá não ficar abaixo do limite de anonimato. Limitar os filtros à fonte de dados primária (ou seja, o projeto atual ou os dados do ano atual) resolve esse problema.

Comportamento Filtro

Depois de ativar o anonimato aprimorado e adicionar um filtro ao seu dashboard, suas configurações de anonimato determinarão como os filtros se comportarão.

O comportamento filtro página depende da configuração em nível de campo para cada campo:

• Campos não sensíveis: Esses campos permitem que você selecione qualquer valor, mesmo que ele esteja abaixo do limite.
• Campos um pouco sensíveis: Esses campos só permitem que você selecione valores que atendam ou excedam o limite.
• Campos extremamente sensíveis: Esses campos agrupam quaisquer valores abaixo do limite. Resultados abaixo do limite serão combinados com a avançar menor opção no filtro antes que qualquer seleção seja feita. Se você tiver apenas um grupo que esteja abaixo do limite, ele será combinado com o avançar menor grupo, independentemente de o avançar grupo atingir ou não o limite. Isso é para garantir que, mesmo que apenas um grupo não atinja o limite, seus dados estejam protegidos.

À medida que os filtros forem adicionados ou removidos, o anonimato aprimorado levará isso em conta e alterará os agrupamentos de acordo.

Filtros Hierarquia organizacional

As unidades Hierarquia organizacional que não atenderem ao limite de anonimato ficarão acinzentadas e terão um ícone de cadeado avançar. Você não poderá selecionar nenhuma unidade que não atenda ao limite de anonimato. Isso é para proteger o anonimato dos entrevistados.

Comportamento Quebra

Quando o anonimato aprimorado está ativado, as configurações em nível de campo para cada campo determinam como os dados serão exibidos nos widgets em que os dados foram divididos em determinados grupos. Isso inclui widgets de linha em que uma dimensão de eixo x foi definida, widgets com comparações adicionadas a eles, widgets de quebra demográfica, widgets de mapa de calor e qualquer outra configuração de widget que isole grupos que possam ser menores que o Limite de Anonimato.

• Campos não sensíveis: Esses campos mostrarão todos os pontos de dados (métricas e contagens), mesmo que estejam abaixo do limite.
• Campos um pouco sensíveis: Esses campos mostrarão apenas pontos de dados (métricas e contagens) que atendam ou excedam o limite de resposta.
• Campos extremamente sensíveis: Esses campos agruparão todos os pontos de dados (métricas e contagens) abaixo do limite.

As exceções a essa regra incluem widgets divididos por hierarquia organizacional. Alguns widgets (mapa de calor, quebra demográfica) suportam uma quebra um Nível abaixo que mostra dados para cada unidade filha da unidade atualmente selecionada no filtro hierarquia organizacional. Outros widgets (taxas de resposta, comparação, diagrama de bolhas) suportam o detalhamento da hierarquia, mostrando dados para cada unidade e permitindo que o usuário os selecione. Para qualquer widget dividido por hierarquia organizacional, o anonimato aprimorado não é aplicado. Isso significa que nenhuma unidade será agrupada para fins de anonimato.

Se você alterasse a métrica para uma pontuação média de envolvimento ou um NPS, o anonimato aprimorado impediria que você descobrisse os dados do menor escritório, pois não permitiria que os usuários dashboard isolassem os dados desse escritório. Isso é útil nos casos em que, por exemplo, não queremos que as classificações de cada membro do menor escritório sejam facilmente calculadas.

Se você alterasse a métrica para uma pontuação média de envolvimento ou um NPS, o anonimato aprimorado impediria que você descobrisse os dados do menor escritório, pois não permitiria que os usuários dashboard isolassem os dados desse escritório. Isso é útil nos casos em que, por exemplo, não queremos que as classificações de cada membro do menor escritório sejam facilmente calculadas.

Múltiplos breakouts

Por exemplo, os widgets de linha e barra permitem que você adicione um valor de eixo x e uma série de dados, e as tabelas permitem que você adicione linhas e colunas.

Quanto mais você divide os dados, menor pode ser o tamanho de cada categoria e mais categorias são agrupadas sob anonimato. E como agora há duas dimensões para o quebra, pode haver diferentes combinações de categorias que precisam ser agrupadas para fins de anonimato. Assim, as categorias agrupadas para anonimato serão rotuladas como Agrupadas para Anonimato, e você pode passar o mouse sobre elas para determinar quais categorias específicas foram agrupadas.

Você também notará que, na legenda, os grupos de anonimato são rotulados como Agrupados para anonimato, e não como um nome composto. Isso é para levar em conta como os agrupamentos podem mudar com base na interação de vários breakouts e para evitar rótulos muito longos.

Anonimato básico

Se você estiver dividindo os dados em 2 ou mais campos com anonimato básico, cada um dos campos quebra será considerado separadamente. Ao dividir os dados em vários campos, as métricas e os pontos de dados de contagem abaixo do limite serão ocultados.

O anonimato básico não contará respostas sem valor (vazias/nulas) ao comparar a contagem de respostas com o limite de anonimato. Isso serve para proteger os casos em que um participante pesquisa que pode não estar qualificado para responder a uma pergunta (por exemplo, a lógica pesquisa diz que somente os gerentes podem responder a uma pergunta) tem suas respostas contadas em relação ao limite de anonimato.

Anonimato Aperfeiçoado

O anonimato aprimorado conta respostas sem valores (vazias/nulas) ao comparar a contagem de respostas com o limite de anonimato.

O comportamento de quebra de vários campos depende das configurações em nível de campo para os dois campos envolvidos. Essa tabela mostra como os dados serão ocultados para breakouts duplos entre diferentes tipos de campo.

Taxas de resposta Comportamento

As taxas de resposta mostram quantas respostas você recebeu e qual porcentagem da sua lista participante concluiu o pesquisa. Esse tipo de dados é relatado pelos widgets resumo de participação e taxa de respostas.

Por padrão, o dashboard considera as taxas de resposta como informações confidenciais. Isso significa que os dados taxa de respostas podem ser usados para identificar os participantes e, portanto, para proteger seus participantes, as taxas de resposta estão indivíduo a serem agrupadas por anonimato.

Assim, os widgets taxa de respostas exibem o mesmo comportamento de quebra que os outros widgets. Se a contagem de respostas estiver abaixo do limite, você não verá os dados no widget resumo de participação.

Quando o anonimato aprimorado está ativado, o comportamento das taxas de resposta depende da configuração em nível de campo para cada campo:

• Campos não sensíveis: Esses campos mostram todos os pontos de dados, mesmo que estejam abaixo do limite.
• Campos um tanto sensíveis: Esses campos mostram apenas pontos de dados que atendem ou excedem o limite de resposta.
• Campos extremamente sensíveis: Esses campos agrupam todos os pontos de dados abaixo do limite.

Configurações de anonimato para toda a Organização

Você pode definir o limite de anonimato para toda a sua organização, garantindo que todos os projetos EX atendam ao mesmo padrão de privacidade. Consulte Respostas anônimas (Admin).

Perguntas frequentes