# L'analyse est-elle scientifiquement fiable ?



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KeenCorp suit le postulat de William A. Kahn (1990, 1992) selon lequel l'engagement est une mesure du degré auquel les gens s'expriment et se déploient dans les performances de leur rôle au travail, et que cela a des implications à la fois pour leur efficacité au travail et leur expérience personnelle. Notre algorithme relie cette notion aux travaux de, entre autres, Pennebaker et al. (2003a, 2003b) selon lesquels les gens révèlent le degré auquel ils s'expriment et se déploient dans le langage : plusieurs caractéristiques du style linguistique, telles que l'utilisation des pronoms, les mots à tonalité émotionnelle, les prépositions et les conjonctions qui signalent le travail cognitif, ont été liées aux variations situationnelles et sociales dans le langage et à un certain nombre de résultats comportementaux et émotionnels.

Pour valider l'algorithme, KeenCorp a eu recours à l'utilisation de données réelles d'une entreprise réelle dont le cycle de vie commercial est connu sur le marché aujourd'hui : KeenCorp a utilisé le corpus Enron disponible publiquement, qui contient 320 000 messages électroniques des boîtes de réception des 150 principaux dirigeants d'Enron sur une période de 2,5 ans jusqu'à la faillite d'Enron. Les données résultantes montrent une baisse significative exprimée en points de l'indice EBI, avec le point le plus bas survenant peu après le dépôt de bilan d'Enron. De plus, les plusieurs baisses significatives de l'indice à des moments antérieurs peuvent être liées à des décisions importantes prises par la direction d'Enron qui sont devenues publiques lors des procès Enron.

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