A análise é cientificamente confiável?

A KeenCorp segue a premissa de William A. Kahn (1990, 1992) de que o engajamento é uma medida do grau em que as pessoas expressam e empregam a si mesmas nas performances de seus papéis de trabalho, e que isso tem implicações tanto para sua eficácia no trabalho quanto para sua experiência pessoal. Nosso algoritmo vincula essa noção ao trabalho de, entre outros, Pennebaker et al. (2003a, 2003b) de que as pessoas revelam o grau em que expressam e empregam a si mesmas na linguagem: várias características do estilo linguístico, como o uso de pronomes, palavras com carga emocional, preposições e conjunções que sinalizam trabalho cognitivo, têm sido ligadas a variações situacionais e sociais na linguagem e a uma série de resultados comportamentais e emocionais. Para validar o algoritmo, a KeenCorp recorreu ao uso de dados reais de uma empresa real cujo ciclo de negócios é conhecido no mercado hoje: a KeenCorp utilizou o corpus Enron, disponível publicamente, que contém 320.000 mensagens de e-mail das caixas de e-mail dos 150 principais executivos da Enron ao longo de um período de 2,5 anos até a falência da Enron. Os dados resultantes mostram um declínio significativo expresso em pontos do índice EBI, com o ponto mais baixo ocorrendo logo após o pedido de falência da Enron. Além disso, os vários declínios significativos no índice em pontos anteriores no tempo podem ser relacionados a decisões significativas tomadas pela administração da Enron que se tornaram públicas durante os julgamentos da Enron.