目前，人力資源專業人士已開始使用復雜數據分析來處理各類與人有關的問題，從招聘人員、績效考核到晉升職員、支付薪水。這種人員分析方式消除了人們在考量別人過程中存在的偏見，因此引起了不小的轟動。目前，人力資源專業人士已開始使用復雜數據分析來處理各類與人有關的問題，從招聘人員、績效考核到晉升職員、支付薪水。這種人員分析方式消除了人們在考量別人過程中存在的偏見，因此引起了不小的轟動。

   
從事心理學和經濟學跨學科研究的沃頓商學院運營及信息管理系實務教授凱德·梅塞（Cade Massey）也關注了這一人員分析方式。他擅長于通過不確定性來考量事物，著眼于對樂觀、自負和學習的研究。梅塞教授的研究都是基于實驗室實驗和真實世界里人們的行為來進行的，比如職業橄欖球球隊如何選拔新秀球員、擁有股權的職員如何作出投資決策。

 
  3月28日，沃頓商學院舉行了一次關于人員分析的會議，梅塞是會議主講人之一。在同沃頓知識在線討論的過程中，梅塞談到了這種數據驅動方式的發展潛力、局限性以及體育界對人們的啟發，畢竟體育界在運用這一人員分析方面領先于商界。

訪談內容編輯整理如下：

 
  沃頓知識在線：人員分析被認為是以數據驅動的方式來管理職員。這意味著什么？和傳統管理職員的方式有什么不同？

   
凱德·梅塞：從傳統意義上來說，人們總是依靠直覺來決定聘請、晉升和獎勵表現最佳的職員，在這個過程中或許也會使用數據，但卻沒有形成系統的方式；而人員分析正是讓上述的決策過程變得更系統的一個嘗試，因為這些決策對公司來說都是最重要的。我們可以看到數據已充分地運用于其他領域，如金融和銷售，現在這些數據將漸漸地運用到新的領域。

沃頓知識在線：它具體是怎么運用的呢？是否真的能消除偏見？

 
  梅塞：我只能說有助于消除偏見，同時這也是激勵我繼續研究的因素之一。我研究人們的決策過程，這個過程很大程度上與人們直覺中的偏見有聯系，并且這些偏見很難根除。因此在決策過程中引入一些數據，使決策和分析更系統，這也是人員分析的一種運用方式。“消除”一詞有些夸大?？梢钥隙ǖ氖?，我們在某些情形下會一直帶有偏見，但大多數情況下我們都試著減少這種偏見。

   
沃頓知識在線：首先讓我們來看看招聘過程，畢竟這是公司與職員打交道的第一步。假如賓夕法尼亞大學現在有職位空缺，我們把招聘啟事放到學校網站，隨后就會收到很多簡歷，我們從眾多簡歷中挑出最合格的人，通知他們來面試，最終從面試的人中留下最合適的。如果運用人員分析的話，整個過程會有什么變化？

   
梅塞：如果我們參與到招聘過程并引入一些輔助工具，首先我們可能會盡可能地觀察歷史數據來了解應聘者的品質特征，進而預測他們未來的表現。我們不會進行面試，相反會從申請表中看他們的性格，并思考：他們身上這些可觀察到的特征和他們未來長期的表現之間有什么樣的聯系？

    這并不意味著我們會完全運用這一模式來決定錄取誰，但運用這一模式產生的結果會影響我們的決定。因此，我們可能還會進行面試或者小組討論。此外，分析的嚴謹性也是不可少的，它不僅影響小組討論，同時還會使這樣招聘的效果好于傳統招聘。

    接下來我們會將錄取決策模型化。我們不會將應聘者的長期表現模型化，那我們現在要做什么？錄取誰？如果你仔細研究就會發現，你在不知不覺中把錄取標準定為GPA占20%，應聘者上一家公司的聲望占50%，其他因素占30%.

    你也許會問：我們在做什么？盡管我們不遵守一些規則，但暗中觀察會發現我們最終都是有規可循的，這常常發人深省。一家機構可能沒有意識到，自己在招聘過程中其實是把重心放在某一因素上的，這也是可行的。但或許在他們看了數據之后，就會決定要增加其他因素的比重。

   
沃頓知識在線：您提到可以預測應聘者的表現，通常這些預測的準確度如何？

   
梅塞：這些預測有很大變數，永遠不可能完美，而且是有爭議的過程。我認為人員分析其中的一個特征在于——有多少機會、有多少爭議，這個過程就會存在多少瑕疵，就算是擁有最佳數據的最佳模型也會有瑕疵。這也是我們要吸取的重要教訓。

    我們在面試和招聘做決策時往往意識不到這一教訓。通常，我們認為自己能預測到應聘者的表現。你能記住那些你能預測到其未來表現的應聘者，卻忘了那些你無法預測到其表現的人。在這個過程中，你顯然不夠謙虛。當你開始將招聘過程模型化時，你會發現困難重重。雖然這是有瑕疵的預測，但我們的理念在于我們不斷改進就會做得更好；通過使決策者往自己直覺里加入一些分析，我們將預測得更準確。

 
  沃頓知識在線：我聽說像谷歌和施樂這樣的公司采用了這種方式進行招聘，他們的招聘結果如何？

 
  梅塞：人員分析不僅僅是關于將表現模型化，也可以是整個過程中的任何分析學知識。比如，幾年前谷歌曾經有這樣的疑惑：面試對預測應聘者未來的工作表現的作用到底有多大？后來資料表明，作用不是很大。為了證明自己的想法，谷歌表示會自己進行研究。研究之后發現，面試對預測工作表現的作用不大。但這些面試還有其他目的，所以谷歌沒有完全放棄面試。他們的人事經理花了數小時進行八輪、九輪甚至十輪面試，最終發現這樣的面試對預測未來工作表現作用不大。于是谷歌決定將面試次數減到最少，只進行三到四輪面試。這就是使決策過程更具有分析性，或使分析性對你正有序進行的事情有很大幫助的例子。

   
沃頓知識在線：這聽起來有些反常。我記得美國全國公共廣播電臺（NPR）曾報道過施樂招聘客服中心人員的事。他們發現有一件事很反常，職員在其他公司客服中心的工作過并不是一件好事，因為他們容易對這個職業產生疲勞。事實上，這也是預測較差表現的一個指標。通過運用人員分析，是否還發現了其他反常現象？

   
梅塞：兩小時前我剛和國家橄欖球聯盟（NFL）的一支球隊通過電話。這支球隊目前正花大力氣來選拔新秀球員。從某種程度上來說，所有的球隊都正忙于選拔，但這支球隊運用的卻是最成熟的分析方式之一。我們的通話內容是關于某一沒人關注的特定立場的重要事宜。他們正進行全新細致的分析，并發現其中一種最重要的、此前無人問津的預測指標。

   這也是在交談中引入數據的另一重要特征。這并不意味著完全把決策權交給數據，而是在交談中引入數據，因為有時你會發現，這些直覺甚至傳統看法不僅是錯的，而且還會阻礙事物的發展。

   沃頓知識在線：這么說來人員分析也可用于像體育這樣的領域，比如像費城老鷹（Philadelphia Eagles）這樣的球隊如果要運用人員分析的話，他們會怎么做？

 
 梅塞：他們確實在運用這種人員分析。從很多方面來說，在體育界做決策要容易得多，因為有很多可觀察到的東西供他們參考。在做決策時，我們有很多可量化的因素可供考慮，并且還能看到該決策帶來的結果，因為我們可以真實地看到這些球員在球場上的表現。

    事實上，如果你決定放棄一名球員，你通常會看到這名球員會以某種方式來表現自己，這在非體育機構里是看不到的。如果你雇了一名律師，你通常不會去關注其他律師的職業生涯，而在體育中，這些事都會發生。因此，我們可以更謹慎地審視球隊所作的決定，并且還能得到很多有針對性的數據。

    因此，對那些對人員分析感興趣的球隊來說，這是個很好的機會。一些球隊真的在運用這種方式，比如費城老鷹。這支球隊在每一個環節都使用數據，去年他們聘請了新的教練，很大程度上是基于數據來完成聘用的。從他們身上我們能學到很多，因為他們確實對人員分析產生了濃厚興趣。

 
 沃頓知識在線：人員分析是如何運用到績效考核中的呢？這往往是許多管理者的擔憂之一，因為給員工負面評價通常讓人倍感壓力。

 
  梅塞：績效考核中最難的一項就是量化考核，但如果你只是統計數據而不表達個人觀點，就會容易許多。有很多可觀察到或可衡量的東西供我們參考，你也可以把所有不好的事都歸咎于數據。然而，如果以這種方式進行考核，你會把所有的重心都放在數據上，可能會更關注那些不太客觀的可量化事物。因此，績效考核需要把主觀評價和一些客觀衡量標準結合起來。我們永遠不會忽視主觀因素，同時還需要確保量化因素的系統性和一致性。這樣看來，人員分析確實是很寬泛的，它可以用來嘗試分析哪種衡量標準在長時期內最可靠。

    典型的例子就是投資界中基金管理的績效。在基金管理中，獎金在薪水中占了很大比例，通常和你所管理的基金的表現掛鉤，雖然它不是全部薪水的來源，卻是很重要的一部分。某些地方的研究表明，有時基金經理這一年的表現和下一年的表現之間毫無關系。

    如果這項研究是真的，那么在績效考核的過程中就存在很多偶然性，而且績效的差異也不在于技能的差異。如果真是這樣，或許我們不該每年（因基金表現不錯）重金獎勵基金經理。這是一個很難解釋的例子，也很難讓人理解你正在談論的事情。但如果你引入數據、計算數據并進行深入研究，或許能讓別人信服。你可以確切地計算出有多少是基于技能層面的，又有多少是偶然的。

 
 沃頓知識在線：人員分析可以用于評估領導潛能嗎？

   梅塞：這個想法很有趣，不過我對此了解不多，因為很少有機構在做這個。但這種嘗試始終是有可能的，并且我相信現在已經有機構準備在做了，只是做起來會很難。我曾經和一位在一家機構里做人員分析之后又轉做人才管理的女士談過，她說，她新工作的部分職責就是決定高管級別的晉升，這也是該機構中核心的晉升級別。

    我和她共事過幾年，專門從事人員分析。她擁有博士學位，并且很相信數據。因此我第一次見到從事人才管理工作的她時，我就猜想她會想出一個模型并收集一些數據，同時也會使用分析學，但她卻說：“不，我們不能這樣做，這個決定太重要了（我們要謹慎）。”我想，如果這么多年之后，她還抱著當年的想法，那我真的很為難。但我可以肯定的是，隨著時間的推移，人員分析肯定會在評估領導才能方面起到作用。雖然這做起來明顯不容易，但正是因為存在挑戰才更有趣。到底什么才能讓我們通過觀察職員早期職業生涯的狀況來判斷他們未來是否有出色的潛質？這真是一個有趣、重要并富有挑戰性的問題。

 
 沃頓知識在線：由于很多公司都要求員工合作，因此團隊合作意識和領導才能密切相關。此外，這些合作小組不僅局限于一個地方，組員可以是來自不同城市甚至是不同國家的人。人員分析能否提高團隊合作的效率？

 
  梅塞：我認為是可行的，很難想象如果不能提高效率的話會是什么樣。人員分析在團隊合作中的本質就是分析，是一種定量分析。不同的是，我們通常不會用它來分析人際或傳統的軟性問題。相反，我們用它來分析隊員都有發言權的團隊。這也是體育讓人長見識的原因。

   我們如何把人員分析運用到體育中是個挑戰，同時也需要很長時間。然而，比如冰球隊里，在沒有見過某一球員獨自在球場上（因為每次他都是以一個六人隊的隊員身份出現）的表現時，他們依然得對這個球員作出評判。籃球也是如此，你必須學會如何評判其中一個與另外四名隊友在球場上共同比賽的球員，同時還要在他還有其他五名對手的情況下進行。

    因此，他們必須找出評判團隊表現的同時又反映個人表現的方法。我們如何才能不受團隊影響來評判個人呢？現在，球隊在這方面的做法越來越成熟了。或許我們可以借鑒NBA球隊的一些做法來幫助我們更好地了解團隊表現，或許還可以將這些做法借鑒到別的地方，比如麥肯錫的一個項目小組。

   
沃頓知識在線：你認為人員分析的最大問題在哪里？比如，公司怎么劃定隱私和數據及元數據使用的界限？是否有針對這些問題的規定呢？

   
梅塞：我不知道是否有這樣的規定。這確實是一個敏感的話題。在過去的三到四年里，我看到公司在收集數據方面的決心有所變化。早前，我和一位社會學家進行了交談，他的專長是研究12世紀的教堂。從思考數據方面來看，我更像是心理學家。我一直打算收集創造性的數據，就是類似于皮質醇水平（cortisol levels）的數據，但是公司不允許我們從他們的職員身上收集這一數據。而這位社會學家卻在收集收據方面頗有創造性，甚至想出一個怎樣在被動的情況下監視職員所處的位置。他的所有這些有趣的想法或許真的能揭示與公司文化有關的東西，真是讓我印象深刻。

    這是一個非常與眾不同的學科角度，在當時甚至令人不安。如今，我們可以看到徽章上小小的編號也能隨時定位每個人的位置，或是椅子上的測量儀表也能測出人們什么時候使用過椅子。世界正朝著這個方向發展，同時有的人對此感到害怕，顯然這是充滿道德爭議和風險的。

沃頓知識在線：最后一個問題，如果讓您展望未來的話，您覺得未來的人員分析能在哪些方面起作用，比如5年之后，它能完成哪些在今天不能完成的事情？

   
梅塞：這個問題很有趣，需要從事物的大量數據和被動數據來考慮。我看的是目前在人員分析方面發展最前沿的領域——體育界。我認為，只要我們回顧5年前我們所做的事情就能看到我們未來20年的發展方向。比如，目前在NBA的每場比賽中，會對每名球員和籃球的動向進行每秒鐘多次追蹤。只要有足夠的計算能力以及在足夠多的博士的幫助下，一些人也能運用數據做好真正意義上的績效評估。雖然這會耗費大量資源，同時對思維方式也有要求，但人們確實能基于數據做出令人難以置信的、具有深刻見解的績效評估。我相信，隨著這些科技不斷運用到非體育團隊，這樣的例子會越來越多 。