【噪声 丹尼尔卡尼曼pdf】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。

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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

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

试。袍音: j 各 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. 44一0. 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%一69%,明显高于非
结构化面试56%一61%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。换名话说,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一一需要评
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

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