Toxic Leadership, Destructive Leadership, and Identity Leadership: What are the Relationships and Does Follower Personality Matter?

Інтеграція теорій лідерства та розуміння взаємодії між цими теоріями є метою багатьох дослідників лідерства. Останніми роками темна сторона лідерства стала темою, яка цікавить як дослідників, так і практиків. Темне лідерство порівнюється з отрутою в організації, що впроваджує токсини в культуру компанії та прищеплює глибоко вкорінені поведінку, ставлення та дії, які є джерелом внутрішнього розпаду організації. Після перегляду короткого вступного відео в цій статті використовується перехресний дизайн, щоб дослідити оцінки послідовників токсичного лідерства, деструктивного лідерства та схильності лідерства до ідентичності. Відповідна теорія, що стосується лідерства ідентичності, токсичного лідерства, і деструктивні конструкції лідерства розглядаються та емпірично перевіряються, щоб з’ясувати, як ці теми взаємопов’язані. Більшість досліджень, що вивчають особистість послідовників і лідерські якості, зосереджені на позитивних стилях лідерства (наприклад, трансформація або трансакційний). Це дослідження усуває цю прогалину в літературі кількома способами. По-перше, ми досліджуємо, як лідерство ідентичності пов’язане з деструктивними та токсичними характеристиками лідерства. Ми перевіряємо, як сприйнятий зв'язок між цими змінними змінюється залежно від особистості послідовника, потреба, визначена в попередніх дослідженнях. Крім того, це дослідження сприяє обговоренню Пеллет’є (2012) відсутності досліджень, які б розглядали відносини лідер-послідовник у контексті темної сторони лідерства. Зокрема, щоб з’ясувати вплив оцінок підписників, роль особистості послідовника досліджується як модеруюча змінна. Ці результати підтверджують дослідження інших, які показують, що особистість впливає на інтерпретацію лідерських дій. Однак поточне дослідження розширює це поняття, щоб показати, що навіть короткий період контакту з лідером дозволяє послідовникам виносити судження про лідера.Integrating leadership theories and understanding the interactions between these theories is a goal for many leadership scholars. The dark side of leadership has become a topic of interest for researchers and practitioners alike in recent years. Dark leadership is likened to poison in an organization, embedding toxins in the company’s culture and instilling deep-rooted behaviors, attitudes, and actions that are a source of internal organizational decay. After viewing a brief introductory video, this article uses a cross-sectional design to investigate followers’ evaluations of a potential leader’s toxic leadership, destructive leadership, and identity leadership propensities. Relevant theory relating to identity leadership, toxic leadership, and destructive leadership constructs is reviewed and empirically tested to clarify how these topics interrelate. Most studies examining follower personality and leadership attributions have focused on positive leadership styles (e.g., transformation or transactional). This study addresses this gap in the literature in several ways. First, we examine how identity leadership is related to destructive and toxic leadership characteristics. We examine how the perceived relationship between these variables varies based on the follower’s personality, a need identified in previous studies. Further, this study contributes to Pelletier’s (2012) discussion of the lack of research that considers leader-follower relationships in the context of the dark side of leadership. Specifically, to clarify the influence of followers’ evaluations, the role of follower personality is explored as a moderating variable. These results support research from others showing that personality affects the interpretation of leadership actions. However, the current study extends this notion to show that even a short period of contact with the leader allows followers to make judgements about the leader

Same data, different conclusions: Radical dispersion in empirical results when independent analysts operationalize and test the same hypothesis

In this crowdsourced initiative, independent analysts used the same dataset to test two hypotheses regarding the effects of scientists’ gender and professional status on verbosity during group meetings. Not only the analytic approach but also the operationalizations of key variables were left unconstrained and up to individual analysts. For instance, analysts could choose to operationalize status as job title, institutional ranking, citation counts, or some combination. To maximize transparency regarding the process by which analytic choices are made, the analysts used a platform we developed called DataExplained to justify both preferred and rejected analytic paths in real time. Analyses lacking sufficient detail, reproducible code, or with statistical errors were excluded, resulting in 29 analyses in the final sample. Researchers reported radically different analyses and dispersed empirical outcomes, in a number of cases obtaining significant effects in opposite directions for the same research question. A Boba multiverse analysis demonstrates that decisions about how to operationalize variables explain variability in outcomes above and beyond statistical choices (e.g., covariates). Subjective researcher decisions play a critical role in driving the reported empirical results, underscoring the need for open data, systematic robustness checks, and transparency regarding both analytic paths taken and not taken. Implications for organizations and leaders, whose decision making relies in part on scientific findings, consulting reports, and internal analyses by data scientists, are discussed

Same data, different conclusions: Radical dispersion in empirical results when independent analysts operationalize and test the same hypothesis

In this crowdsourced initiative, independent analysts used the same dataset to test two hypotheses regarding the effects of scientists’ gender and professional status on verbosity during group meetings. Not only the analytic approach but also the operationalizations of key variables were left unconstrained and up to individual analysts. For instance, analysts could choose to operationalize status as job title, institutional ranking, citation counts, or some combination. To maximize transparency regarding the process by which analytic choices are made, the analysts used a platform we developed called DataExplained to justify both preferred and rejected analytic paths in real time. Analyses lacking sufficient detail, reproducible code, or with statistical errors were excluded, resulting in 29 analyses in the final sample. Researchers reported radically different analyses and dispersed empirical outcomes, in a number of cases obtaining significant effects in opposite directions for the same research question. A Boba multiverse analysis demonstrates that decisions about how to operationalize variables explain variability in outcomes above and beyond statistical choices (e.g., covariates). Subjective researcher decisions play a critical role in driving the reported empirical results, underscoring the need for open data, systematic robustness checks, and transparency regarding both analytic paths taken and not taken. Implications for organizations and leaders, whose decision making relies in part on scientific findings, consulting reports, and internal analyses by data scientists, are discussed