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人格測評,你用對了嗎

2018-07-01 17:04:58封利
人力資源 2018年5期
關鍵詞:素質企業

封利

近日,擁有20億用戶的社交巨頭Facebook首席執行官扎克伯格接受了長達10小時,44人“圍毆”的聽證會,這位年僅34歲的創始人,在國會大廳的正中央,孤身為此前泄露8700萬用戶數據,危及商業模式,涉及兩黨爭斗的“數據門”道歉。

大數據+心理學=精準推送

身處在這樣個性化廣告漫天飛的時代,仿佛通過大數據營銷不是一件難事,比如讓全民無法自拔的抖音,根據客戶日常的點贊和轉發習慣便可精準推送客戶喜歡的視頻。但相比于這次的數據泄露,海外媒體調查表示,通過Facebook泄露的數據做出的精準分析不是簡單根據人口學特征做出的統計,而是由一家曾可能用同樣手段助推“英國脫歐”的政治AI公司——劍橋分析公司。

該手段完美地結合了心理學與大數據的特征,劍橋分析公司首席執行官Alexander Nix曾做過一篇《大數據和心理測量助力選舉的秘訣》的公開演講,演講中他多次談到心理測量學中基于五種人格特征來評估人類的模型—— “大五類人格測試”。該特征不僅在此次用戶分析中發揮了舉足輕重的角色,也在人力資源的招聘中發揮著不可或缺的作用。

由于人性的復雜深邃,企業在有限的面試過程中很難考察出候選人冰山以下的素質,而選錯的人往往會給企業帶來巨大的損失。此時,有效平衡招聘中出現的各種主觀偏差,輔助面試官對候選人進行全面客觀測評的工具應運而生,但HR面對眼花繚亂的MBIT、DISC、16PF等問卷,無論從預算還是從候選人的感知出發,都很難做出最優解。

選擇基礎——大五人格

自20世紀40年代人格特質理論剛剛提出起,研究者們在人格描述模式上逐步形成了共識,提出了人格的大五模式,這被稱為人格心理學的一場革命。研究者通過詞匯學的方法,發現有五種性格特質(見圖1)可以涵蓋人格描述的所有方面,這五種特質的首字母構成了“OCEAN”一詞,故其也被稱為人格的海洋。自此,大五人格理論作為性格研究的通用構架,在世界上得到廣泛認同和接受。其中,大五素質與90%以上的戈爾曼(Goleman)“情商能力因素”對應。這五類人格分別是:

開放性(你對新事物的接納度如何?)

盡責性(你追求完美的意識有多強烈?)

外向性(你對外的社交有多主動?)

宜人性(你跟他人的相處/合作有多舒服?)

神經質(你有多容易焦慮?)

筆者所在公司跟蹤多家優秀企業長期使用的測評工具,發現了一款叫WBI(Work Behavior Inventory工作行為問卷)的測評工具。該問卷由美國組織心理學家、心理測量專家羅納德·佩奇博士十余年深入研究企業人事而得,以大五人格心理學理論為基礎,設計了21個子維度,形成240道測試題,應用領先的防偽裝技術,保證了對候選人個性素質特征考察的精準性。該測驗21個指標的穩定性系數平均值達到0.82,測驗效度也得到了有效驗證,遠遠超過了美國心理學會建議的標準。1998年該測驗的中文版問世。目前WBI問卷已被廣泛應用于員工的招聘和選拔、能力開發,以及職業生涯規劃等人力資源管理領域。

龍湖地產從2005年開始將WBI用于仕官生和關鍵崗位人員的招聘選拔,后續跟進結果表明,經過WBI篩選出來的龍湖仕官生在3~5年后大部分成長為各部門的骨干,在8~10年后有相當比例的人成為公司或其他公司的準高管或高管。

測評結果需配合人工解讀

由此可見,信度與效度能保證測評工具的精準性,但真正能使測評結果發揮最大作用的往往來自于對測評報告的人工解讀。很多企業在使用測評工具時常陷入兩個誤區:一是完全依賴測評工具,尤其是測評工具對報告的機械解讀,當測評不通過時堅決拒絕候選人;二是企業在面試流程中采用多個測評工具,且每項測評所考察的素質標準不一,面試官對此抱有不同的解讀,機械地使用測評工具不僅無法測量出候選人在關鍵素質項上的表現,還會影響候選人對企業的體驗感。

下面分享的案例來源于筆者對一家企業高管的測評,被測者很是困惑,即使尋找了很多人的建議,依然無法解除心中的疑惑,直到看完自己的測評結果后豁然開朗。從案例中,不難看出該測評者的弱點在于其不擅長授權,與員工溝通的方式比較直接,易在不經意間傷到員工,且自身壓力處理能力較弱,長此以往會影響其對工作的熱情。在與測評者進行一對一反饋時,測評者也坦言自己的困惑和挑戰的確如此。通過反饋與建議,他表示會進一步改變工作方式方法,以提升自己的管理能力。

這才是一份測評報告解讀的魅力所在,不僅能夠幫助企業用員工之所長,避員工之所短,而且能夠幫助被測評者清晰地認知自我,提升生活幸福感。

測評案例

案例背景:被測者是某家制造公司的區域負責人,除日常管理工作之外,也兼做銷售。他在訪談的過程中表示,自己全心全意為員工做了很多事,但得來的卻不是感激。根據其測評報告,我們選取了與之相關的核心素質項進行分析與解讀,發現一切都是有原因的。

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