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    數(shù)字化時代人才測評工具的選擇研究

    2021-09-10 18:13:33陳燦輝
    商業(yè)2.0-市場與監(jiān)管 2021年8期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

    摘要:隨著數(shù)字化智能化時代的到來,大家越來越關(guān)注數(shù)字化在人力資源管理領(lǐng)域里中的應(yīng)用情況,特別是在應(yīng)用場景以及技術(shù)手段等方面。文章通過梳理回顧近兩年來國內(nèi)學(xué)者對于人力資源管理領(lǐng)域里中數(shù)字化的研究情況,結(jié)合勝任力模型,介紹了游戲化評估、數(shù)字化面試以及求職者數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)字化人才測評工具。數(shù)字化對求職者以及面試者都將帶來新的體驗與挑戰(zhàn),不僅對求職者的能力考察也將更全面,對企業(yè)也提出了更高的要求。

    關(guān)鍵詞:人才測評;數(shù)字化面試;AI面試;數(shù)據(jù)挖掘

    1.緒論

    北森人才管理研究院的調(diào)研顯示,22.2%的中國企業(yè)已經(jīng)具有切實的HR數(shù)字化經(jīng)驗,70.6%的企業(yè)在人力資源數(shù)字化領(lǐng)域上蓄勢待發(fā),但僅有3.2%的企業(yè)認(rèn)為自己有成功實踐。人才吸引與招聘是最領(lǐng)先的數(shù)字化人才管理陣地,新技術(shù)被積極應(yīng)用,新工具和新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。招聘的數(shù)字化實踐一般從渠道管理開始,以提升效率為目標(biāo),再延伸至招聘全流程,運用工具提高人才識別質(zhì)量、候選人體驗,實現(xiàn)自動化運營的效果。在未來,招聘有望實現(xiàn)全面智能化,招聘過程不再有輪次的概念,而是不斷補充候選人的信息,諸如通過AI面試、人際網(wǎng)絡(luò)分析、情緒識別等技術(shù)或工具錨定最匹配企業(yè)和崗位的候選人(北森人才管理研究院,2021)。人才測評又稱為人才素質(zhì)測評,是指為了實現(xiàn)特定目的,通過科學(xué)、客觀的方法,對人的知識、能力、個性特征等素質(zhì)要素進(jìn)行測量與評價的活動。人才測評以心理學(xué)、測量學(xué)和管理學(xué)為基礎(chǔ),不斷融合系統(tǒng)工程、信息科學(xué)、預(yù)測技術(shù)等多領(lǐng)域的知識,屬于目前仍在發(fā)展和完善的交叉學(xué)科(唐寧玉.2016; 郭朝暉,2018)。未來五年 , 數(shù)字化在人力資源管理體系中毫無疑問將會得到進(jìn)一步的發(fā)展與應(yīng)用。整個社會的數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、社會管理的數(shù)字化以及智能化的加速也會促進(jìn)人力資源管理數(shù)字化的加速(彭劍鋒,2020)。數(shù)字化時代的到來,人才評估工具的智能化數(shù)字化,將成為企業(yè)選拔人才的得力助手。結(jié)合大數(shù)據(jù)的特點,通過使用合適的評估方法將為企業(yè)的人才評估提供便利。

    2.人才測評數(shù)字化的研究文獻(xiàn)回顧

    郭朝暉等人設(shè)計了“人才測評”課程 T-DS-A 實驗教學(xué)模式并付諸實施。其研究實踐表明:T-DS-A模式有助于學(xué)生更好地掌握人才測評基礎(chǔ)理論知識,提高其實踐應(yīng)用能力和創(chuàng)新能力,有利于培養(yǎng)綜合素質(zhì)(郭朝暉,馬金平等,2020)。李志、謝思捷等通過探討游戲化測評技術(shù)的S-R-T理論和心流理論,梳理游戲化測評技術(shù)應(yīng)用于人才選拔中的主要方式及科學(xué)設(shè)計思路,并總結(jié)其相較于傳統(tǒng)技術(shù)的優(yōu)勢與不足。在此基礎(chǔ)上,得出游戲化測評技術(shù)對我國人才測評發(fā)展的啟示,如結(jié)合崗位需求有選擇地使用與評價游戲化測評技術(shù);應(yīng)用游戲或游戲元素對組織進(jìn)行真實表征;注重公平性問題;重視游戲化測評技術(shù)的設(shè)計者與測評者能力素質(zhì)水平的提升;與傳統(tǒng)人才測評技術(shù)結(jié)合使用(李志,謝思捷,趙小迪,2019)。劉宇中總結(jié)企業(yè)在發(fā)展期間將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用對企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行優(yōu)化改善。通過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到人才招聘環(huán)節(jié)、管理環(huán)節(jié)、配置環(huán)節(jié)以及薪酬設(shè)計中,不僅能夠深入分析企業(yè)人力資源管理現(xiàn)狀,還能為人力資源管理中出現(xiàn)的問題提出有效的解決措施(劉宇中,2019)。關(guān)鑫潔等從求職者的角度基于 Python通過 Scrapy 分布式爬蟲技術(shù)從各大招聘網(wǎng)站獲取海量信息,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析求職者意向,最后數(shù)據(jù)清理并格式化后進(jìn)行可視化展示。通過該系統(tǒng)可以有效的展示各地區(qū)熱門崗位統(tǒng)計情況,各求職崗位的工作地點分布情況,各地區(qū)崗位薪資數(shù)據(jù)對比情況,不同崗位所需技能分析等等,根據(jù)各數(shù)據(jù)模型求職者和求職單位可以根據(jù)自己不同的需求獲取相應(yīng)信息并對求職市場進(jìn)行總體把握,從而做出正確決策(關(guān)鑫潔,黃思奇,位 磊,2020)。李蘇龍等人基于文本分析,將定量數(shù)據(jù)與定性分析的方法相結(jié)合,運用基于分布式爬蟲技術(shù),進(jìn)行文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘,幫助企業(yè)找到合適的人才,求職者明確市場需求找準(zhǔn)自身定位,也為學(xué)校、培訓(xùn)機構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)層提供數(shù)據(jù)決策支持和行業(yè)洞察功能(李蘇龍、王大慶, 董曉瑋,2020)。李志等通過探討了利用社交媒體評估技術(shù)進(jìn)行人員甄選的透鏡模型和現(xiàn)實準(zhǔn)確性模型。并且梳理了社交媒體評估技術(shù)的具體應(yīng)用方式,總結(jié)了社交媒體評估可以更多地節(jié)約人才選拔成本以及為人才選拔提供更為真實的參考信息的優(yōu)勢;以及社交媒體評估的非標(biāo)準(zhǔn)化特點決定了其信度會受到評估者的主觀性影響和社交媒體評估的不匹配性決定了其效度會受到被評估者掩飾性的影響等的不足,最后,提出了關(guān)于我國社交媒體評估應(yīng)用的啟示與思考,以期幫助個人、組織和社會更好地理解社交媒體評估這種新型人員甄選方式在互聯(lián)網(wǎng)信息時代的應(yīng)用和發(fā)展(李志、李紅,2017)。李育輝等通過分析了測評中大數(shù)據(jù)的來源、計算方法、運用范圍和不足,指出信度和效度作為測評的核心本質(zhì)并未改變,而動態(tài)性和趣味性將伴隨大數(shù)據(jù)技術(shù)的加入進(jìn)而推動傳統(tǒng)測評內(nèi)容和形式的快速變革(李育輝,唐子,2019)。

    3.理論分析

    早在1973年McClelland就提出了“冰山模型”,其中針對人才評估認(rèn)為人才的表層知識技能表現(xiàn)在冰山之上,而性格、品質(zhì)、態(tài)度等內(nèi)驅(qū)力體現(xiàn)在冰山之下。大衛(wèi)·杜伯伊斯等后來的學(xué)者以冰山模型為理論基礎(chǔ)的勝任力模型包括兩個部分: 一是容易了解和測量的可見的外顯的特征,比如技能和知識,同時這些特征也也容易改變和學(xué)習(xí)發(fā)展,但這些表現(xiàn)并不能決定卓越績效的表現(xiàn)。二是深層次特征例如社會角色、自我認(rèn)知、動機等特征,而這些特征是區(qū)分一般績效和卓越績效的個人深層次特征。勝任力模型主要以冰山模型為理論基礎(chǔ)(徐峰,2012)。上圖即為冰山模型:

    卓越績效的個人深層次基本特質(zhì)總結(jié)為能力,包括專業(yè)技術(shù)和學(xué)習(xí)潛能;特質(zhì),職業(yè)道德、人際交往等;內(nèi)驅(qū)力,也就是抱負(fù)、自我約束、驅(qū)動等。傳統(tǒng)人才測評在評價應(yīng)聘者與與組織氛圍、個人價值觀與企業(yè)價值觀是否匹配時難以精準(zhǔn)評價。在衡量求職者的上述三種特質(zhì)時依舊依賴簡歷篩選、求職面試、心理測試等傳統(tǒng)的方法。然而,由于價值觀不匹配的造成的影響往往較為嚴(yán)重,甚至對公司核心創(chuàng)始團(tuán)隊產(chǎn)生影響(Jenny&Cynthia,2013)。

    3.1數(shù)字化時代的工具選擇

    洪杉在紅杉匯公眾號上總結(jié)了喬西-貝辛(Josh Bersin)及托馬斯·查莫洛·普雷姆茲克(Tomas Chamorro-Premuzic)提到的三種新的人才評估方法,分別是:游戲化評估、數(shù)字化面試,以及求職者數(shù)據(jù)挖掘。新一代的數(shù)字化評估工具,正在幫助管理者進(jìn)行人才管理的變革,可以為企業(yè)更加有效、精準(zhǔn)地衡量人才和評估潛力,注入新的活力(洪杉,2018)。隨著AI技術(shù)的發(fā)展,AI算法面試將越來普遍以越來智能化,例如智聯(lián)招聘推出“AI易面、北森人才管理研究院推出了AI 閃面等。

    3.1.1 游戲化評估

    在人才測評中引入游戲并依托于各類電子設(shè)備平臺來進(jìn)行測評是游戲化測評技術(shù)的應(yīng)用方式。目前國內(nèi)外企業(yè)或相關(guān)機構(gòu)推行游戲化測評技術(shù)的主要形式分為四種:模擬經(jīng)營游戲、項目競賽游戲、題庫型游戲和動作游戲。引入游戲的招聘測試類似游戲的特性,例如交互式、實時反饋、沉浸式場景的設(shè)計,讓測試者獲得心流體驗。可用游戲化測試評估求職者的沖動性和冒險精神等(李 志,謝思捷,趙小迪,2019)。

    3.1.2 AI算法面試

    北森人才管理研究院AI算法測評,通過利用機器學(xué)習(xí)算法搜尋符合初試的求職學(xué)生,采取隨機森林模型進(jìn)行專業(yè)面試的預(yù)測,目前已經(jīng)做到百分之七十以上的命中率。針對某些崗位相對較明確,需求量大的崗位開發(fā)了AI閃面可實現(xiàn)批量化初面,可以幫助企業(yè)節(jié)省面試成本。AI 閃面通過結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人才評估,如人崗匹配技術(shù)、計算機視覺技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法、語音分析技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法、自然語言處理等,并且自動生成面試報告,可以實現(xiàn)批量精準(zhǔn)度較高生成候選人的初面評價給企業(yè)進(jìn)行參考,可以提高面試效率及降低面試成本(魏一凡,2020)。

    3.1.3求職者數(shù)據(jù)挖掘

    通過利用大數(shù)據(jù)軟件及各種渠道獲取挖掘求職者以往數(shù)據(jù)。例如獲取求職者的全面的成績單、社交網(wǎng)絡(luò)信息等再結(jié)合文本分析等對求職者進(jìn)行全面的追蹤及個人畫像等。例如,現(xiàn)在獵頭在做候選人的背景調(diào)查時會關(guān)注應(yīng)聘者的在社交網(wǎng)站上的表現(xiàn)或者記錄等信息,然后利用這些信息對他們進(jìn)行評估。通過對個人數(shù)據(jù)的采集和分析,用于衡量人們的社交媒體行為和工作相關(guān)的關(guān)鍵素質(zhì)之間的聯(lián)系。

    4.小結(jié)

    (1)在數(shù)字化時代,對個人職業(yè)能力的要求將更加全面和深層次,需要個人提前進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。以往容易了解和測量的技能和知識等可見的外顯的特征,在數(shù)字化時代將更加容易被測量和觀察到,并且在大數(shù)據(jù)、數(shù)字化時代以往不容易被觀察和了解的如社會角色、自我認(rèn)知、動機深層次特征也將輕易的可以通過游戲化、AI面試、求職者數(shù)據(jù)挖掘等等方式展現(xiàn)給企業(yè)。對于個人求職者需要注重技能和知識的學(xué)習(xí)積累,同時,對職業(yè)目標(biāo)崗位的需要的深層次的特征需要提前進(jìn)行自我測評及塑造和改變,才能獲得及取到相應(yīng)的崗位機會。另外,大數(shù)據(jù)時代個人不僅需要珍惜維護(hù)好自己的職業(yè)口碑,同時,也需要珍惜維護(hù)好個人的網(wǎng)絡(luò)社交平臺的數(shù)據(jù)口碑等。

    (2)根據(jù)北森人才管理研究院的調(diào)研顯示,超過7成企業(yè)在人力資源數(shù)字化領(lǐng)域上蓄勢待發(fā)但僅有3.2%的企業(yè)認(rèn)為自己有成功實踐。說明我國企業(yè)在人力資源數(shù)字化方面還有非常巨大的進(jìn)步的空間,而且隨著數(shù)字化的進(jìn)一步發(fā)展,AI面試系統(tǒng)及對求職者數(shù)據(jù)挖掘模型的實踐經(jīng)驗的積累等,數(shù)字化將為企業(yè)提供更加高效的人才評估工具。但同時,因為招聘變得更加便捷容易,這并不能為企業(yè)在人力資源上頻繁試錯提供便利,社會將對企業(yè)的用工倫理也有更加高的期望產(chǎn)出,所以,企業(yè)要擁抱人力資源數(shù)字化領(lǐng)域的變化,并且也需要結(jié)合人力資源數(shù)字化領(lǐng)域的工具明確企業(yè)對員工的需求以及所承擔(dān)的社會責(zé)任。

    (3)AI算法面試、求職者數(shù)據(jù)挖掘可能會涉及算法歧視、侵犯求職者數(shù)據(jù)挖掘個人隱私等方面,企業(yè)在使用過程需關(guān)注國家法律政策的要求以及使用邊界。

    參考文獻(xiàn):

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    [14]Jenny,R.,&Cynthia,B.(2013) You may not need big data.Haevard Business Review18\2:4-9.

    [15]魏一凡.人才爭奪戰(zhàn),巧用校招“自救”[J].人力資源,2020(19):76-79.

    作者簡介:陳燦輝(1989-),男,廣東茂名高州人,研究生在讀,工商管理碩士,主要研究方向:企業(yè)服務(wù)營銷與戰(zhàn)略。

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