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第24章 人员招聘，以结构化指标衡量人才
第24章 人员招聘，以结构化指标衡量人才
如果你曾经找过工作，那么“招聘面试”这个词可能会唤起你的一些生动而紧张的回忆。工作面试，即求职者与未来的主管或人力专员会面，是进入许多组织的必经之路。
在大多数情况下，面试遵循着既定的流程。在寒暄之后，面试官会要求应聘者描述他们的个人经历，或者详细地描述他们经历过的某些特定情形。再问一些诸如个人成就与挑战、工作动机以及能给公司带来哪些改进之类的问题。面试官通常还会要求应聘者描述自己的个性，并解释为什么认为自己很适合所应聘的职位或公司文化，有时也会问应聘者的兴趣爱好。最后，应聘者通常有机会问面试官一些问题，面试官则会评估这些问题是否重要，以及应聘者是否有洞察力。
如果你的主要工作是负责招聘，那么你所用的甄选方法很可能就包含上述流程中的某些环节。一位组织心理学家指出：“很少有人可以不经过面试就被录用，这样的情况令人难以想象。”然而，几乎所有的专业人士在面试中做招聘决策时，都会在某种程度上依赖直觉性判断。
招聘面试的普遍性反映了人们的一种根深蒂固的观念，即在选择与我们共事之人时非常重视判断的价值。作为一项判断工作，人事选拔有个巨大的优势：由于它的广泛应用以及重要的作用，组织心理学家们对它进行了详尽的研究。1917年《应用心理学》（Journal of Applied Psychology）期刊的创刊号就将招聘确定为“首要问题……因为人的能力毕竟是一个国家最重要的资源”。一个世纪后，我们对各种人才选拔技术（包括标准面试）的有效性有了很多了解。没有任何一项复杂判断任务能得到如此之多的现场实验研究的关注。人事选择因此成为一个完美的测试案例，我们可以将从中获得的经验应用到包括多选项决策的很多判断任务中去。
面试的风险
如果你对求职面试的研究不熟悉，接下来的内容可能会让你大吃一惊。从本质上说，如果你的目标是确定哪些应聘者在工作中会成功，哪些会失败，那么标准面试并不能提供非常有用的信息。更直截了当地说，它们往往毫无用处。标准面试也被称作非结构化面试，它与结构化面试有所不同。我们很快会介绍结构化面试。
为了得出这一结论，无数研究人员考察了评估者在面试中给应聘者的高评分与应聘者最终取得工作上的成功之间的相关性。如果面试中的高评分与成功之间的相关性很高，那么面试或其他以相同方式计算相关性的招聘技巧，都可以被认为是候选人绩效良好的预测指标。
这里需要注意的是，“如何定义成功”是一个非常重要的问题。通常情况下，绩效是基于上级评估的评分而来。有时，工作年限也是衡量成功的标准。当然，这些衡量标准都有一些问题，特别是绩效评估的有效性值得怀疑，这一点我们在上一章中已经指出。然而，为了评估雇主在选择员工时所做判断的品质，使用同一雇主在评估其员工时所做的判断似乎是合理的。
那么，这些分析得出了什么结论呢？在第11章中，我们提到了传统面试的评分与工作绩效评分之间的相关系数是0.28。其他研究报告的相关系数为0.2～0.33。正如我们所看到的，按社会科学的标准，这体现出了很好的相关性。但是，要据此做决策，这一相关性就不算好了。使用我们在第三部分介绍的一致性比率，可以计算出一个概率：根据前面提到的相关水平，如果你对两个候选人的了解只限于一个候选人在面试中比另一个表现得好，那么这个候选人确实比另一个绩效更好的概率仅为56%～61%。这当然比掷硬币好一些，但是据此做出重要决策并不是一个稳妥的方法。
诚然，面试除了对候选人做出判断外，还有其他目的。尤其是，面试为公司提供了一个向候选人推销自己的机会，提供了一个与未来同事建立友好关系的机会。然而，从组织的视角来看，组织在人才选拔上投入了大量时间和精力，面试的最主要目的显然还是选拔。在这项任务上，面试做得并不成功。
面试中的噪声：面试官更倾向于与自己相似的求职者
我们很容易理解为什么传统面试在预测工作绩效时会产生误差。有些误差与我们所谓的客观无知（见第11章）有关。工作绩效取决于很多因素，包括你雇用的人适应新职位的速度，以及各种生活事件对其工作的影响。在招聘时，很多情况都是无法预测的。这种不确定性限制了面试的预测效度，事实上，也限制了任何其他人事选拔技巧的预测效度。
面试也是心理偏差的重灾区。近年来，人们已经意识到，面试官往往无意识地青睐那些与他们有相似的文化背景或共同之处的候选人，涉及的因素包括性别、种族和教育背景。许多公司现在已意识到偏差带来的风险，并试图通过对招聘专家和其他员工实施专项培训来应对这些风险。几十年来，其他一些偏差也逐渐为人们所知。例如，外貌在候选人评估中起着重要作用，即使是那些与外貌无关的职位也是如此。所有或者说绝大多数招聘人员都有这样的偏差，评定具体某个候选人时，如果外貌发挥了作用，招聘者们就会产生一个共同的误差，即在候选人评估中的正偏差或负偏差。
关于面试过程中也存在噪声这一事实，你应该不会感到惊讶：不同的面试官对同一个候选人的反应不同，得出的结论也不同。两位面试官对同一位应聘者的评分的相关系数为0.37～0.44（PC=62%～65%）。其中一个可能的原因是，应聘者在不同面试官面前的表现不一致。但即使是多位面试官同时面试同一位应聘者，前者对后者的表现给出评分的相关性也很低。据一项元分析估计，面试官们的评分相关系数仅为0.74（PC=76%）。这意味着，你和另一位面试官在同一场面试中对同样的两位候选人进行面试，最后仍然有1/4的可能性无法就哪位候选人更优秀达成一致。
这种差异很大程度上是模式噪声的产物，即面试官们对某位应聘者的特殊反应是有差异的。大多数组织在预料到了这种差异后，要求几位面试官面试同一位候选人，并将面试结果以某种方式汇总。通常，汇总意见是通过讨论形成的，在讨论中必须达成共识——正如我们在前文中看到的那样，这一过程本身会产生问题。
一个更令人惊讶的发现是，在面试中存在很多情境噪声。例如，强有力的证据表明，应聘者能否获得面试官的聘用推荐，与面试过程中非正式关系的建立阶段所形成的印象有关。该阶段就是面试刚开始的2～3分钟里，面试官与应聘者寒暄，从而让应聘者放松的阶段。因此第一印象非常重要。
也许你认为，凭第一印象做出判断没什么问题。至少我们从第一印象中了解到的一些东西是有意义的。众所周知，在与新朋友交流的最初几秒钟里，我们确实能了解到一些东西。对于有经验的面试官来说尤其如此。但面试的前几秒钟恰恰反映了你从第一印象中获得的表面特质：早期的认知主要基于应聘者的外向性和语言能力。即使是握手的感觉，也是能否获得面试官推荐的重要预测因素！我们可能都喜欢坚定的握手，但很少有招聘人员会有意识地将握手是否坚定作为关键的聘用标准。
面试官心理学：我们总是太相信“第一印象”
为什么第一印象会对面试的最终结果产生影响？其中一个原因是，在传统面试中，面试官可以自由地将面试引向他们认为合适的方向。他们很可能会问一些能证实第一印象的问题。如果某位应聘者显得害羞和矜持，面试官可能会问一些尖锐的问题，比如询问应聘者过去在团队中工作的经历，但他们可能不会向那些看起来开朗、合群的人问同样的问题。他们收集的这两位候选人的相关证据将不尽相同。一项研究考察了面试官基于应聘者的简历和能力测试成绩，形成了对该应聘者积极或消极的第一印象之后的行为。结果发现，第一印象对面试过程有重要的影响。例如，面试官形成了积极的第一印象后，面试时提出的问题就较少，而且往往会把公司“推销”给应聘者。
第一印象的作用并非面试中唯一有问题的因素。另一个因素是，作为面试官，我们希望面前的候选人表现得合乎情理（在第13章中我们讨论过，这是我们过度寻求一致性的一种表现）。在一个让人难以置信的实验中，研究人员让学生扮演面试官或应聘者的角色，并告诉他们，面试中只能提问封闭式的是非题。然后，他们让一部分应聘者随机地回答问题。按照事先安排好的方法，应聘者会根据问题的首字母来回答“是”或“否”。研究人员有些讽刺地指出：“一些应聘者最初担心随机答题会被人发现他们在胡说八道，从而导致面试进行不下去。但他们的担心是多余的，面试顺利地进行了下去。”你想得没错：没有一位面试官意识到，候选人在随机地给出答案。更糟糕的是，当询问面试官是否能“根据与面试者在一起的这段时间，推断出很多这个人的相关信息”时，得到应聘者随机回答的面试官与得到应聘者如实回答的面试官，在认为自己能做到这一点的概率方面数值差不多。这就是我们创造连贯性的能力。就像我们经常能在随机数据中找到一个想象的模式，或从云的轮廓中想象出一个形状一样，我们能够在完全没有意义的答案中找到逻辑。
还有一些不那么极端的情况，请看下面这个例子：我们中的一人不得不面试一位应聘者，这位应聘者之前是一家中型公司的首席财务官。面试官注意到这个应聘者入职了几个月后就离职了，于是问他为什么这样做。应聘者解释说，是因为“与CEO有战略分歧”。另一位同事也面试了这位应聘者，问了同样的问题，得到了同样的答案。然而，在随后的汇报中，两位面试官的观点却截然不同。其中一位之前就对该候选人形成了积极评价，因此认为候选人离开前公司的决定是正直勇敢的表现。而另一位面试官之前就形成了消极的第一印象，则把同样的事实解释为不灵活，甚至可能是不成熟的表现。这个故事说明，即使我们自认为对候选人的判断完全是以事实为依据的，我们对事实的解释都会受到先前态度的影响。
传统面试的局限性让我们严重怀疑能否从中得出有价值的结论。然而，面试中形成的印象是生动的，面试官通常对此充满信心。当把面试结论和候选人的其他线索结合起来时，我们往往会把面试看得太重，而把其他可能更具有预测性的数据，比如能力测试的成绩看得太轻。
面试的故事是情境噪声在实际生活中的一个例子。应聘教职的教授经常被要求为同行授课，以确保他们的教学技能达到学校的标准。这种授课当然不同于平常的正式授课。有人曾经目睹过一位候选人在这个试讲中给人留下了不好的印象，很明显是因为当时的压力过大，因为候选人的简历中提到了自己曾获得优秀的教学评价和几项优秀教学奖。然而，他在一个高度人为化的情境中的失败表现给人留下了深刻的印象，这种印象所占的决策权重，高于那些代表出色教学表现的抽象数据所占的决策权重。
还要记住，当面试不是唯一的候选人信息来源时，例如，还有能力测试、推荐制度或其他信息时，这些不同的信息必须汇总成一个整体性判断。这引发了一个问题，你现在应该能意识到这一问题：是应该使用判断（诊断性汇总）还是公式（机械性汇总）来汇总信息？正如我们在第9章中看到的，无论是预测一般性工作表现，还是预测具体情况中的工作表现，机械性方法都更好用。可惜，据调查显示，绝大多数人力资源专业人士都更赞成使用诊断性汇总。这种做法给已经充满噪声的面试过程增加了另一个噪声源。
通过结构化流程提升人事筛选品质
如果传统面试和基于判断的招聘决策只会产生有限的预测效度，那么我们该怎么办呢？幸好，研究还提出了一些关于如何改进人员选拔的建议，有一些公司正在关注这些建议。
谷歌就是这样的一个例子。它改进了人员选拔措施并报告了改进的结果。拉斯洛·博克（Laszlo Bock）曾任人力运营部高级副总裁，他在《重新定义团队》（Work Rules！）一书中讲述了这些事情。尽管谷歌专注于招聘最优秀的人才，并投入大量资源寻找合适的人选，但其仍举步维艰。对招聘面试的预测效度进行审查后发现“相关度为0……完全随机得一团糟”。谷歌为解决这一问题所做的变革，体现了近几十年来研究中提出的一些原则。这些变革措施也是决策卫生策略的例子。
其中一个策略是汇总，你应该已经很熟悉它了。人们在这种背景下使用汇总并不奇怪。几乎所有公司都会汇总多个面试官对同一个候选人的评价。谷歌也不甘落后，有时会让求职者参加25轮面试！博克得出的结论之一是面试次数应该减少到4次，因为他发现在4次面试的基础上再增加额外的面试几乎不会提升预测效度。不过为了确保预测效度，谷歌严格执行了一项规定：公司要确保面试官在相互交流之前对候选人进行独立打分。这条规定并不是所有公司都有。谷歌相信：汇总是有效的，前提是判断是独立的。
谷歌还采用了一种我们尚未详述的决策卫生策略：将复杂的判断结构化。结构化一词可以有很多意义。此处使用这个术语时，我们按照3个原则来定义结构化的复杂判断：分解、独立性和推迟整体性判断（delayed holistic judgment）。
第一个原则是分解，它将决策分解为多个组成部分，每个部分对应一个中介评估法。这一步的目的与指南中确定子判断的目的相同：它能确保判断者将注意力集中在重要的线索上。分解就好像一个路线图，指明了需要什么样的数据，并且过滤掉不相关的信息。
以谷歌为例，人事决策可以分解成4个中介评估法：一般性认知能力、领导力、文化契合度（称为“谷歌特质”）和角色相关知识。某些评估会被分解成更小的成分。注意，应聘者的良好外表、流畅的表达、令人兴奋的爱好，以及招聘人员在非结构化面试中可能会注意到的任何其他方面，无论是积极的还是消极的，都不在该列表上。
为招聘任务创建这种评估体系似乎是人们的共识。事实上，如果你正在招聘一名初级会计或行政助理，职位描述中就明确规定了所需的能力。然而，专业招聘人员都知道，对于非常规职位或高级职位来说，对核心评估维度进行定义会很困难，而且定义这一步骤经常被忽视。一位知名的猎头指出，以一种足够具体的方式定义所需能力是一项富有挑战且经常被忽视的任务。他强调了“在问题的定义方面有所投入”对决策者的重要性：与任何候选人会面之前，都有必要提前花一些时间，就那些清晰且详细的职位描述达成一致。这里的挑战是，许多面试官使用的是经过协商或妥协而产生的浮夸的职位描述。这些描述只是一份模糊的清单，列出了一位理想候选人应该具备的所有特征，没有提供如何对这些特征进行调整或在不同特征之间进行权衡和取舍的方法。
结构化判断的第二个原则是独立性，要求独立收集每个评估维度的信息。只列出职位描述的组成部分是不够的：大多数进行传统面试的招聘人员也知道他们要在应聘者身上寻找的四五种能力。问题在于，他们没有在面试过程中单独评估这些因素。每个评估维度都会互相影响，这使得每个评估都充满噪声。
为了克服这一问题，谷歌精心安排了各种方法，以确保评估以事实为基础且相互独立。最明显的举措或许就是引入了结构化的行为面试（structured behavioral interviews）。在这种面试中，面试官的任务不是去决定他们是否喜欢某个候选人，而是收集评估结构中每个评估维度的相关数据，并在每个评估维度上为候选人打分。为此，面试官必须询问候选人在过去的某些情况下的行为，这些问题都是预先设定好的。面试官还必须记录答案，并参照一个预先制定好的评分量表，使用统一的评分标准进行评分。对于每一个问题，评分标准会就一般性答案、好答案或很好的答案给出具体的示例说明。这种标准统一的量表有助于减少判断中的噪声。我们在前一章中介绍的行为锚定评估量表也是它的一个例子。
这种方法听起来不同于传统的聊天式面试，事实也确实如此。这实际上更像是一场考试或审问，而不是一次商业会面。有证据表明，应聘者和面试官都不喜欢结构化面试，或者说，至少更喜欢非结构化面试。究竟什么样的面试才算得上结构化面试，针对这一问题的讨论仍在继续。尽管如此，有关面试的文献研究得出了一个一致的结论：结构化面试比传统的非结构化面试更能预测应聘者未来的表现，结构化面试与工作绩效的相关系数为0.44～0.57。用我们的PC指标来说，你通过结构化面试挑选出更优候选人的概率为65%～69%，明显高于非结构化面试56%～61%的概率。
谷歌在它所关心的一些维度上也使用了其他一些数据作为信息。为了测试与工作相关的知识，谷歌会依赖一部分工作样本测试（work sample tests），比如让应聘者编写几段代码。研究表明，工作样本测试是工作绩效的最佳预测指标之一。谷歌也使用“关系户推荐制”，但推荐人并不是由候选人本人指定，而是由与候选人有交集的谷歌员工指定。
结构化判断的第三个原则是推迟整体性判断，简单概括来说就是：不排除直觉，但推迟直觉。在谷歌，最终的招聘推荐是由招聘委员会共同做出的，该委员会审查候选人的完整资料，包括每次面试中每个评估维度上的评分，以及支持这些评估的其他相关信息。然后，委员会根据这些信息决定是否聘用候选人。
尽管这是一家以数据驱动文化著称的公司，尽管有证据表明机械性汇总数据比诊断性汇总数据更有效，但最终的招聘决策并不是机械性的，它仍然是一个判断。在这个过程中，委员会成员会考虑所有的证据，并对其进行整体权衡，以此来讨论这个人是否会在谷歌取得成功。这个决策不仅仅是计算得出的。
在下一章，我们会解释为什么我们认为用这种方法做出最终决策是明智的。但要注意，虽然决策不是机械性的，但谷歌最终会依据4位面试官给出的平均分做出招聘决策。他们也了解其他一些相关的证据。换句话说，只有在收集和分析了所有证据之后，谷歌才允许决策过程中存在判断和直觉。因此，每个面试官和招聘委员会成员快速形成直观印象并急于做出判断的倾向都得到了控制。
再重述一遍，分解、独立性和推迟整体性判断这三个原则，并不一定能为所有试图改进人事选拔过程的组织提供一个模板。但这些原则与组织心理学家多年来提出的建议基本一致。事实上，这些原则与本书作者卡尼曼于1956年在以色列军队中实施的一些选拔方法有相似之处，并且在《思考，快与慢》一书中有所描述。该选拔过程，就像谷歌公司使用的选拔流程一样，正式建立了一个评估结构——需要评估的性格和能力维度的列表。它要求面试官依次列出与每个维度相关的客观证据，并在评估下一个维度之前对该维度进行评分。并且，它允许招聘人员在进行结构化评估之后再运用判断和直觉做出最终决策。
有不可辩驳的证据表明，结构化的判断过程，包括结构化面试，在招聘中具有优越性。它能为采用这一方法的高管们提供实用性的建议和指导。正如谷歌的例子以及其他研究人员指出的那样，结构化的判断方法成本会更低，因为会面十分耗费时间。
尽管如此，大多数高管仍然相信非正式的、基于面试的方法具有不可替代的价值。值得注意的是，许多应聘者也相信只有通过面对面的面试，他们才能向未来的雇主展示自己真正的实力。研究人员称之为“错觉的持续”。很显然，招聘人员和应聘者都严重低估了招聘判断中的噪声。