Examining the characteristics and effectiveness of online employee reviews
Notice bibliographique
Résumé
Employee reviews on platforms like Glassdoor and Indeed significantly influence organizational attractiveness of millions of prospective applicants. To deepen our understanding of this phenomenon, we examined the effects of employee review characteristics on perceived helpfulness – a proximal indicator of adopting shared information. Specifically, we investigated the relationship between the sentiment of organic Glassdoor reviews (ranging from positive to negative attitudes) and their helpfulness ratings. Additionally, we explored the moderating roles of overall corporate ratings and employee status in shaping the impact of employee reviews. Employing automated text analysis with Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Structural Topic Modeling, we further delved into employee review content to extract the topics discussed and how their attributes (e.g., the extent to which the topic is discussed) influence perceived helpfulness. Drawing insights from an extensive analysis of 24,687 Glassdoor reviews, our findings revealed that negative reviews of lower rated organizations tend to receive higher helpfulness ratings, particularly when provided by former employees. The topics identified through LDA encompassed both instrumental and symbolic aspects of organizations, with their extent of discussion uniquely interacting with sentiment. Our study sheds light on the profound impact of employee satisfaction on the perceived helpfulness of online reviews. By presenting a comprehensive analysis of online reviews, this research offers valuable insights for businesses to enhance their organizational attractiveness and better understand the dynamics of online reputation management. • Negative reviews are considered more helpful and are partially buffered by organizational ratings. • Former employees' reviews are considered more helpful to readers. • Computerized text analysis uncovers that employee reviewers discuss aspects of organizations' climates and provisions. • Employee reviewers who discuss several topics are more helpful. • Employee reviewers are less helpful when they negatively elaborate on a specific topic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».