# L'analisi è scientificamente affidabile?



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KeenCorp segue il presupposto di William A. Kahn (1990, 1992) secondo cui l'engagement è una misura del grado in cui le persone esprimono e impiegano se stesse nelle prestazioni dei ruoli lavorativi, e che ciò ha implicazioni sia per la loro efficacia lavorativa che per l'esperienza personale. Il nostro algoritmo collega questa nozione al lavoro di, tra gli altri, Pennebaker et al. (2003a, 2003b) secondo cui le persone rivelano il grado in cui esprimono e impiegano se stesse nel linguaggio: diverse caratteristiche dello stile linguistico, come l'uso dei pronomi, le parole con tonalità emotiva, le preposizioni e le congiunzioni che segnalano il lavoro cognitivo, sono state collegate a variazioni situazionali e sociali nel linguaggio e a una serie di risultati comportamentali ed emotivi.

Per convalidare l'algoritmo, KeenCorp ha fatto ricorso all'uso di dati reali provenienti da un'azienda reale di cui oggi è noto il ciclo di vita aziendale sul mercato: KeenCorp ha utilizzato il corpus Enron disponibile pubblicamente, che contiene 320.000 messaggi e-mail dalle caselle di posta dei 150 top-executive di Enron su un periodo di 2,5 anni fino alla bancarotta di Enron. I dati risultanti mostrano un calo significativo espresso in punti dell'indice EBI, con il punto più basso che segue poco dopo la dichiarazione di bancarotta di Enron. Inoltre, i diversi cali significativi nell'indice in momenti precedenti possono essere collegati a decisioni significative prese dalla gestione di Enron che sono diventate pubbliche durante i processi Enron.

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