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Methode:
Ziel & Vorgehen

Der LinkedIndex untersucht die kommunikative Leistung von Führungskräften, die in ihrer Arbeit auf ein berufliches Impression Management in den sozialen Medien angewiesen sind. Impression Management meint dabei die bewusste oder unbewusste Steuerung des Eindrucks, den Personen oder Unternehmen auf andere machen.

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LinkedIndex: Female Board Edition

Für die Female Board Edition wurden ausschließlich Frauen in Vorstandsfunktionen untersucht und es wurde der Frage nachgegangen, auf welche Weise sie LinkedIn für ihr berufliches Impression Management nutzen. Die CEOs des regulären LinkedIndex waren dabei eine Art Benchmark – für die Spitzenposition im Unternehmen hat sich diese Art der Stakeholder-Kommunikation mittlerweile fest etabliert.

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Erhebung & Auswertung

Untersuchungszeitraum war das zweite Halbjahr 2022 und das erste Halbjahr 2023  – mit den jeweiligen Stichtagen 1. Juli 2022 und 30. Juni 2023. Im Vergleich zur vorherigen Female Board Edition ist der Erhebungszeitraum dieses Mal deutlich größer. Dadurch ist es möglich, die Volatilität innerhalb des Samples und des Untersuchungszeitraums abzufedern.

1
Vorauswahl
Überprüfung von 90 Frauen in Vorstandsfunktionen aus DAX, MDAX und TecDAX auf LinkedIn-Aktivitäten.
2
Owner Activity
Erfassung der Eigenaktivität der Profile: verfasste Postings, Follower, vergebene Kommentare und Reaktionen sowie Reposts fremder Beiträge.
3
Audience Activity
Erfassung der Fremdaktivität (Reaktionen, Kommentare und Reposts) und Ermittlung der Engagement Rate.
4
Indexierung
Gleichteilige Verrechnung der erhobenen fünf Faktoren zu einem Indexwert.
5
Analyse
Quantitative und qualitative Auswertung der Top 20 unter Berücksichtigung aller Aktivitäten.

Künstliche Intelligenz und menschliche Erfahrung

Der quantitativen Bewertung ist eine qualitative Analyse des Contents gefolgt, um ihre öffentliche Darstellung einzuordnen. Dazu haben wir die geposteten Beiträge nach Kommunikationsimpulsen, Schwerpunktthemen und Formaten kategorisiert. Um eine effiziente und zugleich zuverlässige Analyse zu gewährleisten, wurde eine Zwei-Faktoren-Methode verwendet, die maschinelle und menschliche Beurteilung kombiniert: Die anonymisierten Daten wurden von einer Python-Anwendung verarbeitet und über eine API an ein GPT-4-Modell gesendet. Die Ergebnisse wurden manuell validiert und von Analysten ausgewertet.

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Das Sample

Das Sample wurde unter zwei Bedingungen erstellt:

  1. Die Person war während des gesamten ersten Halbjahres 2023 im Amt.
  2. Das entsprechende Unternehmen war während desselben Zeitraums im HDAX gelistet.

Während dieses Zeitraums haben 14 Vorstandsfrauen ihr Amt aufgegeben, eine hat innerhalb des Samples das Unternehmen gewechselt. Insgesamt blieben 90 Personen übrig. 79 davon sind mit einem Profil auf LinkedIn vertreten, ein Anteil von rund 88 Prozent. Fünf dieser Profile waren inaktiv.

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