目前，人力资源专业人士已开始使用复杂数据分析来处理各类与人有关的问题，从招聘人员、绩效考核到晋升职员、支付薪水。这种人员分析方式消除了人们在考量别人过程中存在的偏见，因此引起了不小的轰动。

　　从事心理学和经济学跨学科研究的沃顿商学院运营及信息管理系实务教授凯德·梅塞（Cade Massey）也关注了这一人员分析方式。他擅长于通过不确定性来考量事物，着眼于对乐观、自负和学习的研究。梅塞教授的研究都是基于实验室实验和真实世 界里人们的行为来进行的，比如职业橄榄球球队如何选拔新秀球员、拥有股权的职员如何作出投资决策。

　　3月28日，沃顿商学院举行了一次关于人员分析的会议，梅塞是会议主讲人之一。在同沃顿知识在线讨论的过程中，梅塞谈到了这种数据驱动方式的发展潜力、局限性以及体育界对人们的启发，毕竟体育界在运用这一人员分析方面领先于商界。

　　访谈内容编辑整理如下：

　　沃顿知识在线：人员分析被认为是以数据驱动的方式来管理职员。这意味着什么？和传统管理职员的方式有什么不同？

　　凯德·梅塞：从传统意义上来说，人们总是依靠直觉来决定聘请、晋升和奖励表现最 佳的职员，在这个过程中或许也会使用数据，但却没有形成系统的方式；而人员分析正是让上述的决策过程变得更系统的一个尝试，因为这些决策对公司来说都是最 重要的。我们可以看到数据已充分地运用于其他领域，如金融和销售，现在这些数据将渐渐地运用到新的领域。

　　沃顿知识在线：它具体是怎么运用的呢？是否真的能消除偏见？

　　梅塞：我只能说有助于消除偏见，同时这也是激励我继续研究的因素之一。我研究人们的决策过程，这个过程很大程度上与 人们直觉中的偏见有联系，并且这些偏见很难根除。因此在决策过程中引入一些数据，使决策和分析更系统，这也是人员分析的一种运用方式。“消除”一词有些夸 大。可以肯定的是，我们在某些情形下会一直带有偏见，但大多数情况下我们都试着减少这种偏见。

　　沃顿知识在线：首先让我们来看看招聘过程，毕竟这是公司与职员打交道的第一步。假如宾夕法尼亚大学现在有职位空缺， 我们把招聘启事放到学校网站，随后就会收到很多简历，我们从众多简历中挑出最合格的人，通知他们来面试，最终从面试的人中留下最合适的。如果运用人员分析 的话，整个过程会有什么变化？

　　梅塞：如果我们参与到招聘过程并引入一些辅助工具，首先我们可能会尽可能地观察历史数据来了解应聘者的品质特征，进而预测他们未来的表现。我们不会进行面试，相反会从申请表中看他们的性格，并思考：他们身上这些可观察到的特征和他们未来长期的表现之间有什么样的联系？

　　这并不意味着我们会完全运用这一模式来决定录取谁，但运用这一模式产生的结果会影响我们的决定。因此，我们可能还会进行面试或者小组讨论。此外，分析的严谨性也是不可少的，它不仅影响小组讨论，同时还会使这样招聘的效果好于传统招聘。

　　接下来我们会将录取决策模型化。我们不会将应聘者的长期表现模型化，那我们现在要做什么？录取谁？如果你仔细研究就会发现，你在不知不觉中把录取标准定为GPA占20%，应聘者上一家公司的声望占50%，其他因素占30%。

　　你也许会问：我们在做什么？尽管我们不遵守一些规则，但暗中观察会发现我们最终都是有规可循的，这常常发人深省。一家机构可能没有意识到，自己在招聘过程中其实是把重心放在某一因素上的，这也是可行的。但或许在他们看了数据之后，就会决定要增加其他因素的比重。

　　沃顿知识在线：您提到可以预测应聘者的表现，通常这些预测的准确度如何？

　　梅塞：这些预测有很大变数，永远不可能完美，而且是有争议的过程。我认为人员分析其中的一个特征在于——有多少机会、有多少争议，这个过程就会存在多少瑕疵，就算是拥有最佳数据的最佳模型也会有瑕疵。这也是我们要吸取的重要教训。

　　我们在面试和招聘做决策时往往意识不到这一教训。通常，我们认为自己能预测到应聘者的表现。你能记住那些你能预测到其未来表现的应聘者，却忘了那些你无法 预测到其表现的人。在这个过程中，你显然不够谦虚。当你开始将招聘过程模型化时，你会发现困难重重。虽然这是有瑕疵的预测，但我们的理念在于我们不断改进 就会做得更好；通过使决策者往自己直觉里加入一些分析，我们将预测得更准确。

　　沃顿知识在线：我听说像谷歌和施乐这样的公司采用了这种方式进行招聘，他们的招聘结果如何？

　　梅塞：人员分析不仅仅是关于将表现模型化，也可以是整个过程中的任何分析学知识。比如，几年前谷歌曾经有这样的疑 惑：面试对预测应聘者未来的工作表现的作用到底有多大？后来资料表明，作用不是很大。为了证明自己的想法，谷歌表示会自己进行研究。研究之后发现，面试对 预测工作表现的作用不大。但这些面试还有其他目的，所以谷歌没有完全放弃面试。他们的人事经理花了数小时进行八轮、九轮甚至十轮面试，最终发现这样的面试 对预测未来工作表现作用不大。于是谷歌决定将面试次数减到最少，只进行三到四轮面试。这就是使决策过程更具有分析性，或使分析性对你正有序进行的事情有很 大帮助的例子。

　　沃顿知识在线：这听起来有些反常。我记得美国全国公共广播电台（NPR）曾报道过施乐招聘客服中心人员的事。他们发 现有一件事很反常，职员在其他公司客服中心的工作过并不是一件好事，因为他们容易对这个职业产生疲劳。事实上，这也是预测较差表现的一个指标。通过运用人 员分析，是否还发现了其他反常现象？

　　梅塞：两小时前我刚和国家橄榄球联盟（NFL）的一支球队通过电话。这支球队目前正花大力气来选拔新秀球员。从某种 程度上来说，所有的球队都正忙于选拔，但这支球队运用的却是最成熟的分析方式之一。我们的通话内容是关于某一没人关注的特定立场的重要事宜。他们正进行全 新细致的分析，并发现其中一种最重要的、此前无人问津的预测指标。

这也是在交谈中引入数据的另一重要特征。这并不意味着完全把决策权交给数据，而是在交谈中引入数据，因为有时你会发现，这些直觉甚至传统看法不仅是错的，而且还会阻碍事物的发展。

　　沃顿知识在线：这么说来人员分析也可用于像体育这样的领域，比如像费城老鹰（Philadelphia Eagles）这样的球队如果要运用人员分析的话，他们会怎么做？

　　梅塞：他们确实在运用这种人员分析。从很多方面来说，在体育界做决策要容易得多，因为有很多可观察到的东西供他们参考。在做决策时，我们有很多可量化的因素可供考虑，并且还能看到该决策带来的结果，因为我们可以真实地看到这些球员在球场上的表现。

　　事实上，如果你决定放弃一名球员，你通常会看到这名球员会以某种方式来表现自己，这在非体育机构里是看不到的。如果你雇了一名律师，你通常不会去关注其他 律师的职业生涯，而在体育中，这些事都会发生。因此，我们可以更谨慎地审视球队所作的决定，并且还能得到很多有针对性的数据。

　　因此，对那些对人员分析感兴趣的球队来说，这是个很好的机会。一些球队真的在运用这种方式，比如费城老鹰。这支球队在每一个环节都使用数据，去年他们聘请了新的教练，很大程度上是基于数据来完成聘用的。从他们身上我们能学到很多，因为他们确实对人员分析产生了浓厚兴趣。