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तुलना किए गए ढाँचे

Big Five और DISC में अंतर: दोनों का उपयोग किस लिए होता है

ये एक ही चीज़ को मापने के दो प्रतिस्पर्धी तरीके नहीं हैं। एक आँकड़ों से बना व्यक्तित्व का संरचनात्मक मॉडल है; दूसरा कार्यस्थल में व्यवहार की शैलियों का ढाँचा है, जिसे चर्चा में मदद के लिए बनाया गया है। सटीकता के आधार पर इनकी तुलना करना, दोनों का उद्देश्य न समझना है।

Big Five और DISC की तुलना अक्सर ऐसे की जाती है मानो वे एक ही श्रेणी के प्रतिस्पर्धी उत्पाद हों। वे ऐसे नहीं हैं, और यह बात स्पष्ट होने पर तुलना अधिक उपयोगी हो जाती है।

दो अलग आधार

Five-Factor Model अनुभवजन्य शोध से विकसित हुआ। शोधकर्ताओं ने किसी भाषा में व्यक्तित्व का वर्णन करने वाले शब्दों को लिया, लोगों के उनका उपयोग करने के तरीके का कारक विश्लेषण किया और पाँच व्यापक आयाम पाए जो बार-बार सामने आए। दशकों तक कई भाषाओं में यह प्रक्रिया दोहराई गई और लगभग वही पाँच आयाम मिलते रहे। यह मॉडल लोगों के बीच व्यक्तिगत भिन्नताओं की संरचना के बारे में एक दावा करता है, और इसी दावे के रूप में इसकी जाँच की गई है।

DISC की उत्पत्ति भावनात्मक प्रतिक्रिया के बारे में Marston के 1928 के सिद्धांत से हुई। Clarke ने 1956 में इसे एक मूल्यांकन का रूप दिया, और तब से कई प्रकाशकों ने इसके लाइसेंस लिए हैं। यह व्यवहार की पसंदीदा शैली का वर्णन करता है, आमतौर पर काम के संदर्भ में। इसे उपयोग और समझाने में आसान बनाने के लिए तैयार किया गया था, और यह ऐसा है।

व्यवहार में अंतर

Big Five DISC
परिणाम पाँच सतत अंक चार खंडों वाली प्रोफ़ाइल
तुलना प्रकाशित मानक नमूने से अक्सर इप्सेटिव, यानी आपके अपने अन्य अंकों के सापेक्ष
दायरा विभिन्न संदर्भों में व्यक्तित्व व्यवहार की शैली, आमतौर पर काम पर
उत्पत्ति शब्दावली और कारक विश्लेषण पर आधारित शोध एक सैद्धांतिक ढाँचा, जिसका बाद में व्यावसायिक उपयोग हुआ
स्वतंत्र प्रमाण व्यापक, चार दशकों का, कई भाषाओं में असमान और प्रकाशक पर निर्भर
बताई गई स्थिरता काफ़ी स्थिर, जीवनकाल में क्रमिक बदलाव के साथ इसकी संरचना के अनुसार संदर्भ पर निर्भर

सबसे महत्वपूर्ण पंक्ति दूसरी है। कई DISC उपकरण बाध्य-विकल्प वाले प्रश्नों का उपयोग करते हैं, जिनसे इप्सेटिव अंक मिलते हैं। ये अंक एक ही व्यक्ति के भीतर सापेक्ष होते हैं। इसका मतलब है कि आपके D अंक की तुलना किसी दूसरे व्यक्ति के D अंक से अर्थपूर्ण ढंग से नहीं की जा सकती। उम्मीदवारों की तुलना के लिए अक्सर इस्तेमाल होने वाले ढाँचे में यह एक महत्वपूर्ण तकनीकी सीमा है, जिसका उल्लेख प्रोफ़ाइल में ही शायद ही कभी होता है।

जहाँ वे एक-दूसरे से मेल खाते हैं

DISC के आयामों को Five-Factor Model के आयामों से मिलाने वाले अध्ययनों में काफ़ी मेल पाया गया है, मुख्यतः बहिर्मुखता और सहमतिशीलता से, और कर्तव्यनिष्ठा के कुछ पहलुओं से। DISC मोटे तौर पर व्यक्तित्व के उन्हीं क्षेत्रों को कामकाज के संदर्भ की भाषा में समेटता है जिन्हें Big Five भी समेटता है।

Big Five में खुलापन और भावनात्मक अस्थिरता भी शामिल हैं, जिनमें से किसी का भी DISC में स्पष्ट समकक्ष नहीं है। भावनात्मक अस्थिरता का न होना अधिक महत्वपूर्ण है: यह वह गुण है जिसके कल्याण, नौकरी से संतुष्टि और रिश्तों के परिणामों से सबसे मज़बूत प्रमाणित संबंध हैं।

इनमें से कैसे चुनें

टीम कार्यशाला के लिए, DISC का आसानी से समझ में आना एक वास्तविक लाभ है। चार याद रखने योग्य श्रेणियाँ, कोई भी खंड बुरा नहीं, और सरल शब्दावली। यदि उद्देश्य सहकर्मियों को काम करने की शैली पर इस तरह बात करने में मदद करना है कि किसी को लगे नहीं कि उसका आकलन किया जा रहा है, तो यह उस काम के लिए उपयोगी है।

मापन के लिए, यानी ऐसे अंक पाने के लिए जिनकी तुलना संदर्भ आबादी से की जा सके, जिनमें त्रुटि की मात्रा बताई जा सके और जिनका परिणामों से संबंध स्वतंत्र शोध में देखा जा सके, Big Five ऐसा ढाँचा है जिसके समर्थन में प्रमाण हैं।

चयन संबंधी निर्णयों के लिए, इनमें से कोई भी अच्छा प्राथमिक आधार नहीं है, और ऊपर बताई गई तकनीकी वजह से DISC दोनों में कमज़ोर है। चयन से जुड़े शोध के अनुसार, संरचित साक्षात्कार और काम के नमूने पर आधारित परीक्षण, दोनों से कहीं बेहतर परिणाम देते हैं।

अंतर को समझने का सरल तरीका

DISC बातचीत में मदद करने वाला एक साधन है जो प्रोफ़ाइल देता है। Big Five एक मापन मॉडल है जो अंक देता है। समस्या तब होती है जब बातचीत के इस साधन से मिली प्रोफ़ाइल को मापन मान लिया जाता है। इसी विशेष गलती के कारण संगठन किसी खंड के आधार पर नियुक्ति करते हैं।

NOESIS हर परीक्षण पृष्ठ पर स्रोत शोधपत्र, मानक आबादी और मापन की सीमाएँ बताकर Big Five उपकरण प्रकाशित करता है। ये विवरण आपको स्वयं यह तय करने में मदद करते हैं कि किसी अंक से क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है।

इसे आज़माकर देखें

मापन के बारे में पढ़ना एक बात है। अपने अंक को उसके स्रोत, उसके मानक नमूने और उसकी सीमाओं के साथ देखना दूसरी बात है। देने में निःशुल्क, साइन अप की आवश्यकता नहीं।

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