İnsan Kaynakları Yönetimi (İKY), yapay zekanın ortaya çıkmasıyla birlikte derin bir dönüşüm geçirmektedir. Çalışanların duygularını analiz edebilme imkanı veren duygu analizi (sentiment analysis), İKY'de yapay zeka uygulamaları içerisinde gelecek vaat eden bir alandır. Bu çalışmada, İKY'de; çalışan duygu analizinin çeşitli uygulama alanlarını inceleyen 24 makalenin sistematik derleme yöntemiyle incelenmesi amaçlanmıştır. İnceleme, akademik makalelerden ve bilimsel toplantılarda sunulmuş bildirilerden elde edilen bulguları sentezleyerek alan özelinde önemli birtakım eğilimleri ve araştırma örüntülerini ortaya çıkarmaktadır. İncelenen araştırmalar; iş tatmini, işe alım, kurumsal itibar, örgüt ve çalışan performansı dahil olmak üzere çeşitli konularda çalışan duygu analizinin kullanılabileceğini göstermektedir. Sonuçlar, çalışan duygu analizinin İKY’de karar verme, stratejik planlama ve iş gücü yönetimi için değerli bilgiler sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Bununla birlikte; etik ikilemler, veri gizliliği noktasında duyulan endişeler ve güçlü duygu analizi araçlarına duyulan ihtiyaçlar, bu yenilikçi uygulamadan yararlanma konusunda birer zorluk olarak düşünülebilir. Bu çalışmanın, İKY bağlamında çalışan duygu analizinin mevcut durumuna dair bir perspektif sunarak araştırmacılara yol göstermesinin yanı sıra kamu ve özel sektör ayrımı olmaksızın çalışan verilerine yönelik söz konusu araçları kullanmak isteyen uygulamacılara da faydalı olacağı düşünülmektedir.
The field of Human Resource Management (HRM) is undergoing a profound transformation with the emergence of artificial intelligence. Sentiment analysis, which allows analyzing the sentiments of employees, is a promising field among artificial intelligence applications in HRM. In this study, it is aimed to examine 24 articles examining various application areas of employee sentiment analysis in HRM through a systematic review method. The review synthesizes findings from academic journals and conference proceedings to reveal some important trends and research patterns in the field. The findings suggest that employee sentiment analysis was used for various topics, including job satisfaction, recruitment, organizational reputation, and organizational and employee performance. The results suggest that employee sentiment analysis can provide valuable information for HRM decision-making, strategic planning, and workforce management. However, ethical dilemmas, data privacy concerns, and the need for powerful sentiment analysis tools can be considered challenges in utilizing this innovative application. This study provides a perspective on the current state of employee sentiment analysis in the context of HRM and will be useful for researchers as well as practitioners who want to use these tools for employee data regardless of the public and private sectors.
