Methodik
So arbeitet der Verwaltungspuls
Diese Seite erläutert die allgemeine Methodik der Plattform und anschließend die Besonderheiten der Module „Personalbindung", „Arbeitgeberempfehlung" (eNPS) und „KI in der Verwaltung". Module können unterschiedliche Berechnungsmodelle nutzen – Details dazu im jeweiligen Modulabschnitt.
Plattform-Prinzipien
Modularer Aufbau
Verwaltungspuls besteht aus eigenständigen Themenmodulen. Jedes Modul besitzt eigene Fragen, Dimensionen, Ergebnislogiken und – wo verfügbar – eine eigene Benchmarkquelle. Fragen, Scores, Benchmarks und Fragebogenversionen werden versioniert.
Anonyme Teilnahme
Selbstchecks funktionieren ohne Registrierung und ohne personenbezogene Angaben. Kontaktangaben werden – wenn erhoben – getrennt von den anonymisierten Antworten gespeichert.
Persönliche Einschätzung
Ergebnisse spiegeln die individuelle Wahrnehmung und ersetzen keine wissenschaftlich repräsentative Analyse einer Organisation. Für ein belastbares Lagebild eignet sich eine organisationsweite Befragung.
Transparente Grundlagen
Für jedes Modul legen wir nachvollziehbar offen, auf welcher fachlichen und empirischen Grundlage die Fragen, Dimensionen und Vergleichswerte beruhen. Dazu gehören die verwendeten Datenquellen, die Berechnung der Ergebnisse und die Herkunft der Benchmarks.
Der persönliche Selbstcheck dient der individuellen Orientierung. Er ermöglicht eine strukturierte Einordnung der eigenen Wahrnehmung, ist jedoch kein wissenschaftlich validiertes Diagnoseinstrument und ersetzt keine repräsentative Befragung der gesamten Organisation.
Berechnung des Scores
Module mit mehreren Aussagen (z. B. „Personalbindung") nutzen das folgende Dimensions-Mittelwert-Modell. Das Modul „Arbeitgeberempfehlung" (eNPS) folgt einer eigenen, international etablierten Berechnungslogik – Details im entsprechenden Abschnitt. Das Modul „KI in der Verwaltung" nutzt dieselbe Formel je Aussage, bildet den Gesamtscore aber als exakten Mittelwert der neun scorerelevanten Aussagen statt eines gewichteten Dimensions-Mittelwerts – Details im entsprechenden Abschnitt.
Jede Aussage wird auf einer fünfstufigen Skala von 1 („trifft überhaupt nicht zu") bis 5 („trifft vollständig zu") bewertet. Negativ formulierte Aussagen werden vor der Berechnung gedreht, damit ein höherer Wert immer die positivere Ausprägung bedeutet.
Formel
Score = ((Mittelwert − 1) / 4) × 100
Aus den Antwortwerten wird pro Dimension und für den Gesamtscore ein Mittelwert gebildet und über diese Formel in einen Score zwischen 0 und 100 übersetzt (kein Prozentanteil, sondern ein Indexwert auf einer 0–100-Skala). Werte werden auf ganze Zahlen gerundet.
Diese Berechnung wird identisch auf Ihre persönlichen Antworten und auf die historischen Benchmark-Antworten angewendet – dadurch sind Ihr Score und der Benchmark direkt vergleichbar.
Benchmark und Vergleichsgruppen
Die nachfolgende Segmentierungs- und Fallback-Logik gilt für Module mit entsprechend segmentierbaren historischen Vergleichsdaten. Abweichende Benchmarkmodelle – etwa das des Moduls „KI in der Verwaltung" – werden in den jeweiligen Modulabschnitten erläutert.
Segmentierungsangaben (z. B. Verwaltungstyp, Alter, Dienstjahre) sind freiwillig. Für jeden Vergleich wird die spezifischste ausreichend große Vergleichsgruppe herangezogen.
Mindestfallzahl
n ≥ 10
Vergleichswerte werden nur angezeigt, wenn mindestens 10 historische Antworten in der Vergleichsgruppe vorliegen.
Hinweis bei kleiner Gruppe
10–29 Antworten
Bei 10 bis 29 Antworten erscheint der Hinweis „Kleine Vergleichsgruppe – eingeschränkte Aussagekraft".
Fallback-Logik
- 1. Kombination – z. B. „Bund + Führungskraft". Wird gezeigt, wenn n ≥ 10.
- 2. Einzelsegment – z. B. nur „Bund", wenn die Kombination zu klein ist.
- 3. Gesamtbenchmark – Vergleich mit allen historischen Antworten, wenn kein Segment ausreicht.
Datenerhebung und Qualitätsprüfung
Antworten der Selbstchecks werden anonym erfasst und in einer geschützten Datenbank zunächst als „ausstehend" gespeichert. Vor der Einbeziehung in laufende Vergleichswerte durchläuft jede Einreichung eine automatisierte Plausibilitätsprüfung (u. a. Vollständigkeit, Antwortstreuung, wiederkehrende Antwortmuster, Bearbeitungsdauer und Duplikaterkennung) und wird anschließend von einer Administratorin oder einem Administrator manuell freigegeben oder abgelehnt. Nur freigegebene Einreichungen fließen in Vergleichswerte ein. Historische Einzelantworten werden nicht im Frontend ausgegeben.
Modul Personalbindung
Dieses Modul untersucht, wie stark Beschäftigte an ihre Verwaltung gebunden sind.
Fünf Dimensionen
- · Bindung und Loyalität
- · Tätigkeit und Sinn
- · Entwicklung und Perspektive
- · Führung und Wertschätzung
- · Arbeitsfähigkeit und Belastung
14 Bewertungsfragen
Kompakter Fragebogen auf fünfstufiger Skala. Zusätzlich freiwillige Segmentangaben zu Verwaltungstyp, Status, Führungsrolle, Alter und Jahren im öffentlichen Dienst.
Grundlage des Fragebogens
Die 14 Aussagen des Moduls Personalbindung wurden auf Grundlage der Erkenntnisse und Themenfelder des Bleibebarometers Öffentlicher Dienst von next:public entwickelt und für einen kompakten persönlichen Selbstcheck aufbereitet. Sie bilden fünf zentrale Dimensionen ab, die mit der Bindung von Beschäftigten im öffentlichen Dienst zusammenhängen.
Der verkürzte Fragebogen dient einer schnellen persönlichen Standortbestimmung. Er ist nicht mit dem vollständigen Erhebungsinstrument des Bleibebarometers gleichzusetzen.
Vergleichsdaten
Die Vergleichswerte basieren zunächst auf den Ergebnissen des Bleibebarometers Öffentlicher Dienst von next:public, einer Befragung von mehr als 9.000 Beschäftigten des öffentlichen Dienstes.
Die anonymisierten Angaben aus dem Verwaltungspuls sollen die Vergleichsdaten künftig fortlaufend ergänzen. Die unterschiedlichen Erhebungsquellen werden dabei transparent ausgewiesen.
Modul Arbeitgeberempfehlung (eNPS)
Dieses Modul misst die Weiterempfehlungsbereitschaft nach dem eNPS-Modell (Employee Net Promoter Score) – einer einzelnen Frage statt eines mehrdimensionalen Fragebogens. Der eNPS geht auf den Net Promoter Score zurück, den Fred Reichheld (Bain & Company) 2003 zur Messung von Kundenzufriedenheit entwickelt hat; seit rund einem Jahrzehnt wird dieselbe Logik zunehmend auch auf die Beziehung zwischen Beschäftigten und Arbeitgeber übertragen.
Eine Frage, 0 bis 10
Beschäftigte bewerten die Wahrscheinlichkeit einer Weiterempfehlung auf einer Skala von 0 (sehr unwahrscheinlich) bis 10 (sehr wahrscheinlich).
Klassifikation
- · 0–6: Kritiker
- · 7–8: Passive
- · 9–10: Promotoren
Berechnung des eNPS
eNPS = Anteil Promotoren (%) − Anteil Kritiker (%)
Der eNPS ergibt sich aus der Verteilung aller Antworten einer Gruppe und liegt zwischen −100 und +100. Er ist damit eine Kennzahl einer Population, nicht einer einzelnen Person: Ihre persönliche Antwort liefert einen Rohwert (0–10) und eine Klassifikation, der eNPS-Wert wird ausschließlich als Vergleichswert von Segmenten bzw. der Gesamtheit angezeigt.
In den bisherigen next:public-Studien zum öffentlichen Dienst wurden auch negative eNPS-Werte ermittelt. Sie sind daher nicht automatisch ungewöhnlich, sollten aber stets im Zeitverlauf und im Vergleich mit passenden Referenzgruppen betrachtet werden.
Vergleichsdaten
Die Vergleichswerte basieren auf derselben eNPS-Frage aus dem Bleibebarometer Öffentlicher Dienst von next:public. Die anonymisierten Angaben aus dem Verwaltungspuls sollen diese Vergleichsdaten künftig fortlaufend ergänzen.
Modul KI in der Verwaltung
Dieses Modul erfasst die persönliche KI-Bereitschaft im beruflichen Alltag – entlang von Chancen, Kompetenz und organisationalen Rahmenbedingungen. Ergänzend erfasst es Ihr Profil zu Bereitstellung und Nutzung sowie das wahrgenommene Automatisierungspotenzial.
Drei Dimensionen
- · Chancen und Wirkung
- · Kompetenz und Qualifizierung
- · Organisation und Beteiligung
14 Fragen, gemischte Eingabetypen
Neun Zustimmungsaussagen auf fünfstufiger Skala fließen in den KI-Bereitschaftswert ein. Vier Profilfragen (Bereitstellung, Nutzungshäufigkeit, Einsatzbereiche, nicht offiziell freigegebene Nutzung) sowie eine Frage zum wahrgenommenen Automatisierungspotenzial (Prozentangabe) fließen nicht in den Score ein und werden separat ausgewertet.
Berechnung des KI-Bereitschaftswerts
KI-Bereitschaftswert = Ø der neun Einzelscores
Jede der neun scorerelevanten Aussagen wird einzeln über dieselbe Formel wie bei Personalbindung in einen Score von 0 bis 100 übersetzt. Der Gesamtscore ist der exakte arithmetische Mittelwert dieser neun Einzelscores – anders als bei Personalbindung fließt er nicht über einen zwischengeschalteten, dimensionsgewichteten Mittelwert ein. Die drei Dimensionswerte werden zusätzlich separat ausgewiesen.
Einordnung der Ergebnisse
Der KI-Bereitschaftswert wird sechs Ergebnisstufen zugeordnet: sehr geringe, geringe, mittlere, solide, hohe und sehr hohe KI-Bereitschaft. Zusätzlich werden die drei Dimensionswerte miteinander verglichen.
Fallen die Dimensionswerte ähnlich aus, wird das Profil als ausgewogen dargestellt. Bei deutlichen Unterschieden wird die niedrigste Dimension als mögliches Entwicklungsfeld benannt, sofern ihr Wert unter 60 Punkten liegt.
Angaben zur Bereitstellung und Nutzung von KI verändern den Score nicht. Sie werden jedoch für die Interpretation und die Auswahl der Handlungsempfehlungen berücksichtigt. So kann beispielsweise eine regelmäßige Nutzung ohne offiziell bereitgestellte Anwendung auf einen besonderen Klärungsbedarf bei Freigaben und Regeln hinweisen.
Es werden höchstens zwei priorisierte Handlungsempfehlungen angezeigt. Sie beruhen auf dem deutlichsten Entwicklungsfeld, dem Nutzungskontext und auffälligen Abweichungen vom Studienbenchmark.
- · 0–24: sehr geringe KI-Bereitschaft
- · 25–39: geringe KI-Bereitschaft
- · 40–59: mittlere KI-Bereitschaft
- · 60–79: solide KI-Bereitschaft
- · 80–89: hohe KI-Bereitschaft
- · 90–100: sehr hohe KI-Bereitschaft
Vergleichsdaten
Für drei Fragen liegen historische Studienbenchmarks aus next:public-Studien vor – zwei aus dem Barometer Digitale Verwaltung 2023 sowie eine aus dem Bleibebarometer 2022 (Erhebung 14. April bis 28. Mai 2021). Diese Studienbenchmarks sind unabhängig von der Teilnahmezahl im Verwaltungspuls immer verfügbar und werden in der Ergebnisanzeige klar als „Studienbenchmark" mit Quelle und Fallzahl gekennzeichnet.
Für die übrigen scorerelevanten Fragen, zu denen noch kein Studienbenchmark vorliegt, zeigen wir zusätzlich einen Vergleichswert aus anonymisierten Verwaltungspuls-Teilnahmen, sobald mindestens 10 Teilnahmen vorliegen. Dieser „Verwaltungspuls-Benchmark" ist methodisch eigenständig (selbstselektierte Teilnehmende statt Studien-Stichprobe) und wird nie mit den Studienbenchmarks vermischt.
Das wahrgenommene Automatisierungspotenzial wird als eigenständige Prozentkennzahl mit eigenem Studienbenchmark (Barometer Digitale Verwaltung 2023) ausgewiesen – es ist kein Score und nicht Bestandteil des KI-Bereitschaftswerts.