“大数据”可是个识才利器

中共中央出台《关于深化人才发展体制机制改革意见》指出,要“实行更积极、更开放、更有效人才引进政策”、“汇聚全球人才资源”。

怎样才能做到“更有效”呢?途径之一就善用“大数据”这个识才利器,提高对所需要人才识别水平与准确度。

要让事实和数据说话

从以往各地各部门引进人才情况看,存在问题主要有三:一所引人才并非高端,这属于层次误判;二所引人才并不对口,这属于短缺精细;三所引人才虽然可用,但价值观同事先预期不相一致,这属于缺少深入识别。

怎么做,才能够解决这些矛盾呢?让我们先来看一些地方人才评鉴方法:一靠大师举荐;二靠小同行评价;三靠日后实践鉴别。这三条都有一定道理与可行之处,但也都有一些难以避免问题。比如大师推荐,一般都出以公心,可也难免出于私心。法拉第被他老师、著名科学家戴维所打压不准进入英国皇家学会,就一例明证;比如同行评价,一般也可以。但,如果遇到利益纠纷,同行乃冤家。这次屠呦呦获得诺奖后,向诺奖评审委员会建议予以取消屠呦呦同行;比如实践检验,无疑也。但,检验需要一定时间跨度,等时间足够了,人才可能已经垂垂老矣。

我们所处时代已经信息时代。信息时代又划分为三个阶段:计算机时代、互联网时代和大数据时代。大数据时代选择人才、评价人才,就不要凭印象说话,不要凭经验说话,而要凭事实和数据说话。

从这样一个前所未有角度,大数据日益成为一种识才利器。

精准识才工作原理

人们一定要问,大数据识人凭怎样技巧呢?根据我认识,有三大技巧:

其一,全范围搜索,再优中择优。众所周知诺奖获得者评选,有其专门评审委员会,并且遵循一套严格保密程序。但,在斯德哥尔摩正式颁布获奖人员名单之前,有机构就发出自己判断信息了。这个机构所凭借武器就大数据。他们利用论文发表数量、论文被引用指数,就可以预先把获奖者猜测出来。汤森路透就这样一家能够做出比较精确预判公司。从2002年始至今,这家公司已经成功预测出38位顶尖科学家。去年,获得诺奖11位自然科学家中,汤森路透准确预测出8位。

其二,察微而知著,探究其内心。三国时期魏国文官刘劭以察微知著而闻名。有一天,青年曹操拉住这位名噪一时刘劭,非让他给自己品评一番不可。刘劭被他纠缠不过,就写下“治世之能臣,乱世之奸雄”十个大字。历史证明,刘劭判断十分准确。

那么,刘劭凭借什么得出如此令人惊叹结论呢?笔者认为,他从曹操非结构性数据里找到了答案。如今,美国人研究“科学入心法”,就将这一套观察方法,运用于人才识别上,并且将其数据化。这种观察,并非通过语言,而通过非语言信息。比如,说话声调变化、眉毛否上扬、眼睛如何转动、肌肉如何移动等等。这些行为,都无意识中表现出来,用肉眼无法观察到,而计算机却能够很容易追踪其变化。

有篇文章这样描述这一过程:某人打开视频网站,正在观看一则广告,禁不住流露出惊喜表情。这时,计算机摄像头提示灯忽然闪了闪,这什么意思?原来计算机在做这样事:对准那个人眼睛定位,寻找嘴部水平中心线,xyz轴建模,测量他眼轮匝肌、皱眉肌、颧大肌各块肌肉位移,数据传回,数据库表情匹配,得出内心情绪判断。

所谓“科学入心”,就这样一种原理。

其三,丰富大数据,聚焦意中人。现在世界,到处布满了数据。有人把它形容为大数据飓风,有人把它描述为大数据洪流,也就说,人们已经生活在数据海洋里了。这个海洋,你我、大家共同制造出来。比如你手机,上面下载了不少软件。你自己感到实用、方便、免费,殊不知就在你获得这些好处时候,你大量信息都被它采撷而去了。如果商家要为你做出一幅素描画像,那将轻而易举事。你形象由两部分数据组成:一部分交易数据,包括你消费水平、消费频次、购物生命周期;另一部分交互数据,包括你图片、你习惯、你行为,还有你在微博、论坛、论文里发表观点,乃至你出行记录。这样图像素描,就为想要寻找你人,提供了大量信息。

弄清了以上大数据工作原理,就知道为什么它能够帮助我们寻到人才了。

当然,大数据找才,也有其弱点。比如,对于那些名气还不够大人,对于因为需要保守技术机密而不宜张扬,包括公开发表论文人才,非常可能被其忽视、埋没。这就说,大数据也有其难以令人满意之处,但总归目前相对科学、客观、有效人才发现、识别方法。