【丹尼尔卡尼曼噪声pdf】情况中的工作表现,机械性方法都更好用。可惜,据调查显示,绝大次土都诊断性汇总。这种做法给已经充

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

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
次 土都 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,
那么我们该怎么办昵? 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。 下 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》 〈jork u1esy ) 人 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……完全随机得一团粳”。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。二位知名的猫头指出,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
当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

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